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1,MSA 测量系统分析,2,测量系统与过程决策,测量体系分析的数据,3,III 好零件总是好的,I 坏零件总是坏的,II 可能做出潜在的错误决定,测量系统变差对产品和过程的决策影响,对产品的影响: 因此，1. 改进过程，减少变差，II 区的零件最少 2. 改进测量系统，减少测量系统的误差,对过程的影响： 普通原因特殊原因 特殊原因普通原因,相对于公差，对零件做出错误决定的潜在因素只在测量系统误差于公差交叉时存在,4,课程内容（基础篇）,MSA的重要性 测量系统分析的对象 测量系统误差来源 测量基础术语 测量系统统计特性 理想的测量系统 测量系统应有的特性,5,课程内容(方法篇),测量系统研究准备 计量型分析 稳定性分析 偏倚分析独立样本法 偏倚分析控制图法 线性分析指南 重复性和再现性分析指南 计数型分析 风险分析法 解析法 破坏型分析 通过多次读数减少变差,6,MSA 的重要性,如果测量过程有问题，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或过程特性。,PROCESS,原料,人,機,法,環,測量,測量,結果,好,不好,測量,7,MSA分析的对象,TS16949 7.6.1 为分析在各种测量和实验设备系统测量结果中表现的变差，必须进行适当的统计研究。此要求必须用于在控制计划中提及的测量系统。 此项要求就是包含控制计划中提及的产品特性和过程特性。,8,测量系统分析（MSA）理解要点说明： 在控制计划中提出的测量系统都要进行测量系统（MSA）分析， 主要是针对产品特性所使用到的测量系统。 所用的测量分析方法及接收准则必须与顾客关于测量系统分析 的参考手册相一致。 如经顾客批准，也可以采用其它方法及接收准则。 ISO/TS 16949:2002 标准中的体系内部审核检查表强调要有证 据证明上述要求已达到。 生产件批准程序（PPAP）手册中明确规定：对新的或改进的量 具、测量和试验设备必须参考测量系统分析（MSA）手册进行 变差统计研究。 产品质量先期策划（APQP）手册中明确规定：测量系统分析 （MSA）作为第四阶段“产品和过程确认”的输出之一。 测量系统分析（SPC）手册中明确指出测量系统分析（MSA）是 控制图必需的准备工作内容之一。,9,控 制 计 划,第 页，共 页,QR-711-2-01A0,10,控 制 计 划,第 页，共 页,注：在“评价/测量技术”栏目中以“”符号标识的量具需进行测量系统（MSA）分析。 QR-711-2-01A0,11,MSA 与 APQP/CP、FMEA、PPAP和SPC的关系,12, MSA 在 APQP 过程中的位置/阶段关系：,输 出 试生产 过程审核 测量系统分析评价 初始过程能力研究 生产件批准 产品审核 样品送样和确认 生产确认试验 包装评价 过程策划和开发经验总结 生产控制计划 质量策划认定和管理者支持,输 入 制造过程设计输入及其评审 资料 包装标准 产品/过程质量体系评审 过程流程图 车间平面布置图 特性矩阵图 过程FMEA分析资料 试生产控制计划 过程指导书 测量系统分析（MSA）计划 初始过程能力（SPC-Ppk）研 究计划 包装规范 制造过程设计输出及其评审 资料 制造过程验证和确认及其评 审资料 管理者支持,13,“过程分析（乌龟图）”在测量系统分析（MSA）中的运用,过程分析（乌龟图）工作表 注：测量系统分析（MSA）的“过程分析（乌龟图）”表中之具体和详细内容的填写请见附件。,14,测量系统分析（MSA）过程分析（乌龟图）工作表,15,测量误差,Y = x+ 测量值=真值(True Value) + 测量误差,戴明说没有真 值的存在,一致性,16,测量误差来源,17,测量误差的来源,仪器方面： 分辩力 精密度 (重复性) 准确度 (Bias偏差) 损坏 不同仪器和夹具间的差异,18,测量误差的来源,不同检验者的差异 (再现性) 训练 技能 疲劳 无聊 眼力 舒适 检验的速度 指导书的误解,19,测量误差的来源,不同环境所造成的差异 温度 湿度 振动 照明 腐蚀 污染(油脂),20,测量误差的来源,方法方面： 测试方法 测试标准 材料方面： 准备的样本本身有差异 收集的样本本身有差异,21,测量基础术语,22,测量分析系统 (MSA)的类别,-计量型,- 计数型,23,关于测量,测量：赋值给具体事物以表示它们之间关于特定特性的关系。赋值过程即为测量过程，而赋予的值定义测量值。 量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置，包括用来测量合格不合格的装置。 测量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。,24,数据,一组条件下观察结果的集合，既可以是连续的(一个量值和测量单位)又可以是离散的(属性数据或计数数据如成功失败、好坏、过不通过等统计数据)。,25,标准,被承认的一个被测体的数值，作为一致同意的用于进行比较的基准或标准样本。其他同义的术语： 用于比较的可接受的基准值； 已知数值，在表明的不确定度界限内，作为真值被接受； 基准值。,26,准确度,观测值和可接受基准值之间一致的接近程度。,基准值,觀測平均值,27,校准和检定,校准：在规定的条件下，建立测量装置与已知基准值和不确定度的可溯源标准之间的关系的一组操作。校准可能也包括通过调整被比较的测量装置的准确度差异而进行的探测、相关性、报告或消除的步骤。 检定：为评定计量装置的计量特性，确定其是否符合法定要求所进行的全部工作。目的是为确保量值的统一和溯源性，具有法制性。 校准是检定工作的一部分。,28,校准周期,两次校准间的规定时间总量或一组条件，在此期间，测量装置的校准参数被认定为有效的。,29,分辨力、可读性、分辨率,最小的读数单位、刻度限度； 由设计决定的固有特性； 测量或仪器输出的最小刻度； 1:10经验法则（过程变差与公差较小者）。,30,有效分辨力,一个数据分级,定义：考虑整个测量系统变差时的数据分级大小(ndc)。 Ndc = 1.41x(PV/GRR) 左图：只能表明过程是否正在生产合格零件。,Number of data classification,31,有效分辨力,24个数据分级,左图：只能粗略估计制程。 不能用于计量控制。,32,5个或更多个个数据分级,左图：可用于计量控制图 达到5个以上分级数建议使用,有效分辨力,33,有效分辨力区分（example）,6 ,-10,+10,4个分级数,10个分级数,34,置信区间,期望包括一个参数的真值的值的范围(在希望的概率情况下叫置信水平)。 统计检定时，常常取用置信水平=95%时，表示1.96的范围。,35,量具R&R,一个测量系统的重复性和再现性的合成变差的估计。GRR变差等于系统内和系统间变差之和。,36,显著水平,被选择用来测试随机输出概率的一个统计水平，也同风险有关，表示为风险，代表一个决定出错的概率。,37,“”及“”风险说明,（第一种错误),（第二种错误）,38,溯源性,在商品和服务贸易中溯源性是一个重要概念，溯源到相同或相近的标准的测量比那些没有溯源性的测量更容易被认同。这为减少重新试验、拒收好的产品、接收坏的产品提供了帮助。 溯源性在ISO计量学基本和通用国际术语(VIM)中的定义是”测量的特性或标准值，此标准是规定的基准，通常是国家或国际标准，通过全部规定了不确度的不间断的比较链相联系。,39,普通工作计量器具,国际基准或物理定义,国家基准,副基准,国家法制计量工作部门工作标准器,计量校准实验室工作标准器,工业部门测试实验室企业工作标准,比较装置、方法,比较装置、方法,比较装置、方法,比较装置、方法,比较装置、方法,传递装置,5级,4级,3级,2级,1级,40,六、测量不确定度理解,41,1. 测量不确定度,不确定度是赋值给测量结果的范围，在规定的置信水平内描述为预期包含有真测量结果的范围。测量不确定度通常被描述为一个双向量。简单的表达式： 真测量值=观测到的测量(结果) U U=扩展不确定度。扩展不确定度是测量过程中合成标准误差Uc，乘以一个代表所希望的置信范围中的正态分布的分布系数(K)。ISO/IEC测量中不确定度指南确定了足以代表正态分布的95%的不确定度的分布系数。通常认为K=2，U=KUc。,42,扩展不确定度U=kuc公式 K覆盖因子（2-3） uc 标准合成不确定度,2. 测量不确定度公式,43,3. 测量不确定度组成,影响测量不确定度的因素 测量设备（包括测量标准）的误差 环境的误差 测量方法的误差 操作人员的误差等,44,3. 测量不确定度组成,合成标准误差Uc包括了在测量过程中变差的所有重要组成部份。在大多数情况下，按着本手册完成的测量系统分析方法可以用来定量确定测量不确定度的众多来源。简单的表达式被定量表示为： Uc2=2性能+ 2其它,45,3. 测量不确定度组成,其中： 2性能=2能力+ 2稳定性+ 2一致性 2能力=2偏倚+ 2GRR 2GRR=2e+ 2o 定期重复评价与测量过程有关的不确定度以确保持续保持所预计的准确度是适宜的,46,4. 测量不确定度和MSA区别,测量不确定度和MSA的主要区别是： MSA的重点是了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充份性。MSA促进了解和改进(减少变差)。 不确定度是测量值的一个范围，由置信区间来定义，与测量结果有关并希望包括测量真值。,47,5. 不确定度和测量误差区别,测量值概率分布曲线,48,测量系统统计特性,49,测量系统的统计特性,Bias偏差(Accuracy准确性) Repeatability重复性(precision) Reproducibility再现性 Linearity线性 Stability稳定性,50,偏倚(Bias),偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。 真值的取得可以通过采用 更高等级的测量设备进行多次测量，取其平均值。,51,造成过份偏倚的可能原因,仪器、设备或夹紧装置的磨损 磨损或损坏的基准，基准出现误差 校准不当或调整基准的使用不当 仪器质量差设计或一致性不好 线性误差大 应用错误的量具,不同的测量方法设置、安装、夹紧、技术 测量错误的特性 量具或零件的变形 环境温度、湿度、振动、清洁的影响 违背假定、在应用常量上出错 应用零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误,52,重复性(Repeatability),重复性,指由同一个操作人员用同一种量具经多次测量同一个零件的同一特性时获得的测量值变差 （四同）,53,重复不好的可能原因,零件(样品)内部：形状、位置、表面加工、锥度、样品一致性。 仪器内部：修理、磨损、设备或夹紧装置故障，质量差或维护不当。 基准内部：质量、级别、磨损 方法内部：在设置、技术、零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差 评价人内部：技术、职位、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲劳。,环境内部：温度、湿度、振动、亮度、清洁度的短期起伏变化。 违背假定：稳定、正确操作 仪器设计或方法缺乏稳健性，一致性不好 应用错误的量具 量具或零件变形，硬度不足 应用：零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察误差(易读性、视差),54,再现性(Reproducibility),由不同操作人员，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差 （三同一异）,再现性,55,再现性不好的可能潜在原因,零件(样品)之间：使用同样的仪器、同样的操作者和方法时，当测量零件的类型为A,B,C时的均值差。 仪器之间：同样的零件、操作者、和环境，使用仪器A,B,C等的均值差 标准之间：测量过程中不同的设定标准的平均影响 方法之间：改变点密度，手动与自动系统相比，零点调整、夹持或夹紧方法等导致的均值差,评价人(操作者)之间：评价人A,B,C等的训练、技术、技能和经验不同导致的均值差。对于产品及过程资格以及一台手动测量仪器，推蕮进行此研究。 环境之间：在第1,2,3等时间段内测量，由环境循环引起的均值差。这是对较高自动化系统在产品和过程资格中最常见的研究。 违背研究中的假定 仪器设计或方法缺乏稳健性 操作者训练效果 应用零件尺寸、位置、观察误差(易读性、视差),56,稳定性(Stability),稳定性,时间1,时间2,是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。,57,58,不稳定的可能原因,仪器校准时间间隔太长 仪器、设备或夹紧装置的磨损 正常老化或退化 缺乏维护通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁 磨损或损坏的基准，基准出现误差 校准不当或调整基准的使用不当,仪器质量差设计或一致性不好 仪器设计或方法缺乏稳健性 不同的测量方法装置、安装、夹紧、技术 量具或零件变形 环境变化温度、湿度、振动、清洁度 违背假定、在应用常量上出错 应用零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误,59,线性(Linearity),量程,基准值,观测平均值,基准值,是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。,观测平均值,60,线性(Linearity),观测平均值,基准值,无偏倚、无线性,有偏倚、有线性,61,线性误差的可能原因,仪器需要校准，需减少校准时间间隔； 仪器、设备或夹紧装置磨损； 缺乏维护通风、动力、液压、腐蚀、清洁； 基准磨损或已损坏； 校准不当或调整基准使用不当； 仪器质量差；设计或一致性不好；,仪器设计或方法缺乏稳定 性； 应用了错误的量具； 不同的测量方法设置、安装、夹紧、技术； 量具或零件随零件尺寸变化、变形； 环境影响温度、湿度、震动、清洁度； 其它零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、读错。,62,Case study(应选用什么类型仪器),基准值,观测平均值,基准值,观测平均值,基准值,观测平均值,63,理想的测量系统,理想的测量系统在每次使用时，应只产生“正确”的测量结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。,64,理想的测量系统,真值,真值,65,足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，相对于过程变差或规范控制限，测量的增量应该很小。通常所有的十进制或10/1法则，表明仪器的分辨率应把公差(过程变差)分为十份或更多。这个规则是选择量具期望的实际最低起点。 测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。这可称为统计稳定性且最好由图形法评价。,测量系统应有的特性,66,测量系统应有的特性,对产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须小于依据特性的公差评价测量系统。 对于过程控制，测量系统的变异性应该显示有效的分辨率并与过程变差相比要小。根据6变差和或来自MSA研究的总变差评价测量系统。,稳定性、偏倚、重复性、再现性、线性可接受,67,测量系统研究准备,68,测量系统的评定,第一阶段：了解该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。主要有二个目的 确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。 发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境。,69,测量系统的评定,第二阶段的评定 目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行时，应持续具有恰当的统计特性。 通常用稳定性分析、偏倚分析、R&R分析等方法。,70,测量系统研究的淮备,先计划将要使用的方法。例如，通过利用工程决策，直观观察或量具研究决定，是否评价人在校准或使用仪器中产生影响。有些测量系统的再现性(不同人之间)影响可以忽略，例如按按钮，打印出一个数字。,71,测量系统研究的淮备,评价人的数量，样品数量及重复读数次数应预先确定。在此选择中应考虑的因素如下： 尺寸的关键性：关键尺寸需要更多的零件和或试验，原因是量具研究评价所需的置信度。 零件结构：大或重的零件可规定较少样品和较多试验。,72,测量系统研究的淮备,由于其目的是评价整个测量系统，评价人的选择应从日常操作该仪器的人中挑选。 样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围。有时每一天取一个样本，持续若干天。这样做是有必要的，因为分析中这些零件被认为生产过程中产品变差的全部范围。由于每一零件将被测量若干次，必须对每一零件编号以便识别。,73,取样的代表性,不具代表性的取法,74,取样的代表性,具代表性的取法,75,测量系统研究的准备,仪器的分辨力应允许至少直接读取特性的预期过程变差的十分之一，例如特性的变差为0.001，仪器应能读取0.0001的变化。 确保测量方法(即评价人和仪器)在按照规定的测量步骤测量特征尺寸。,76,测量系统分析执行注意点,测量应按照随机顺序，以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变化将随机分布。评价人不应知道正在检查零件的编号，以避免可能的偏倚。但是进行研究的人应知道正在检查那一零件，并记下数据。 在设备读数中，读数应估计到可得到的最接近的数字。如果可能，读数应取至最小刻度的一半。例如，如果最小刻度为0.0001，则每个读数的估计应圆整为0.00005。 研究工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行。 每一位评价人应采用相同方法，包括所有步骤来获得读数。,77,结果分析,位置误差 位置误差通常是通过分析偏倚和线性来确定。 一般地，一个测量系统的偏倚或线性的误差若是与零误差差别较明显或是超出量具校准程序确立的最大允许误差，那么它是不可接受的。在这种情况下，应对测量系统重新进行校准或偏差校正以尽可能地减少该误差。,78,结果分析,宽度误差 测量系统变异性是否令人满意的准则取决于被测量系统变差所掩盖掉的生产制造过程变异性的百分比或零件公差的百分比。对特定的测量系统最终的接受准则取决于测量系统的环境和目的，而且应该取得顾客的同意。 对于以分析过程为目的的测量系统，通常单凭经验来确定测量系统的可接受性的规则如下：,79,结果分析,误差10%，通常认为测量系统是可接受的。 10%30%，基于应用的重要性、测量装置的成本、维修成本等方面的考虑，可能是可以接受的 。 超过30%，认为是不可接受的，应该做出各种努力来改进测量系统。 此外，过程能被测量系统区分开的分级数(ndc)应该大于或等于5。,80,分析时机,新生产之产品PV有不同时 新仪器，EV有不同时 新操作人员，AV有不同时(appraiser) 依照规定的频次对仪器进行MSA。,第一阶段,第二阶段,81,测量系统分析方法,82,MSA方法的分类,MSA,计量型,计数型,破坏型,83,计量型MSA,计量型,位置分析,离散分析,稳定性分析,偏倚分析,线性分析,重复性分析,再现性分析,稳定性分析,84,计数型MSA,计数型,风险分析法,信号分析法,数据解析法,85,破坏性MSA,破坏型,偏倚分析,变异分析,稳定性分析法,86,稳定性分析的做法,决定要分析的测量系统,选取一标准样本，取值参考值,请现场测量人员连续测量 25组数据每次测量25次,输入数据到EXCEL，Xbar-R表格中,计算控制界限，并用图判定是否稳定,后续持续点图，判图,保留记录,87,稳定性分析的做法,自控制计划中去寻找需要分析的测量系统，主要的考虑来自： 控制计划中所提及的产品特性 控制计划中所提及的过程特性,88,稳定性分析的做法,选取一标准样品 控制计划中所提及的产品特性 控制计划中所提及的过程特性 取出对产品特性或过程特性有代表性的样本。 针对样本使用更高精密度等级的仪器进行精密测量十次，加以平均，做为参考值。 如果标准样本为可溯源的基准值，则直接作为参考值。,89,稳定性分析的做法,请现场测量人员连续测量25组数据，每次测量25次。 记录下这些数据。 一般而言初期的25组数据最好在短的时间内收集，利用这些数据来了解仪器的稳定状况。可能的频次如： 每小时1组； 每天1组； 每周1组。,90,稳定性分析的做法,将数据输入到excel中。 计算每一组的平均值 计算每一组的R值。 计算出平均值的平均值 计算出R的平均值。,91,稳定性分析的做法,计算控制界限 平均值图：Xbarbar+-A2Rbar, Xbarbar R值图：D4Rbar, Rbar, D3Rbar 划出控制界限 将点子绘上 先检查R图，是否连续25点都在控制界限内，以判定重复性是否稳定。 再看Xbar图，是否连绩25点都在控制界限内，以判定偏移是否稳定。 若控制图稳定，可以利用Xbarbar-标准值，进行偏差检定，看是否有偏差。 若控制图稳定，可以利用Rbar/d2来了解仪器的重复性。,92,稳定性分析的做法,后续持续点图、判图 如果前面的控制图是稳定的，那么就可以将此控制界限做为控制用控制界限。 我们后续就固定时间，使用同样的样本、同样的测量仪器，同样的测量人员。 此时由于样本、仪器、人都是固定的，所以如果绘出来的图形有异常，一般就代表仪器有问题，要进行相应的处理。 异常的判定 采用点、线、面原则识别异常因素 异常的处理 R图失控，表明不稳定的重复性，可能什么东西松动、阻塞、变化等。 X-BAR失控，表明测量系统不再正确测量，可能磨损，可能需重新校准。,93,稳定性分析的做法,保留记录 各项的分析记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,94,典型特殊原因识别汇总,95,范例,96,97,偏倚分析的做法,决定要分析的测量系统,抽取样本，取值参考值,请现场测量人员测量15次,输入数据到EXCEL表格中,计算t值，并判定,是否合格，是否要加补正值,保留记录,98,偏倚分析的做法,决定要分析的测量系统,抽取样本，取值参考值,请现场测量人员测量15次,输入数据到EXCEL表格中,计算t值，并判定,是否合格，是否要加补正值,保留记录,自控制计划中去寻找需要分析的测量系统，主要的考虑来自： 控制计划中所提及的产品特性 控制计划中所提及的过程特性,99,偏倚分析的做法,决定要分析的测量系统,抽取样本，取值参考值,请现场测量人员测量15次,输入数据到EXCEL表格中,计算t值，并判定,是否合格，是否要加补正值,保留记录,自生产现场抽取样本： 一般是取在制程中间的产品。 拿取此产品到更高精密的测量设备，测量十次，加以平均，取得参考值。 如果标准样本为可溯源的基准值，则直接作为参考值。,100,偏倚分析的做法,决定要分析的测量系统,抽取样本，取值参考值,请现场测量人员测量15次,输入数据到EXCEL表格中,计算t值，并判定,是否合格，是否要加补正值,保留记录,现场人员测量： 现场人员：指的是实际在现场从事测量工作的人员，由他们来进行测量，才能真正了解公司测量的偏差是多少。 重复测量十五次，记录其值。,101,偏倚分析的做法,决定要分析的测量系统,抽取样本，取值参考值,请现场测量人员测量15次,输入数据到EXCEL表格中,计算t值，并判定,是否合格，是否要加补正值,保留记录,将数据输入到excel的档案中，或者是minitab中： excel：我们来计算平均值，标准差，以及平均值的标准差。 平均值使用的语法：average 标准差的语法为：stdev,102,偏倚分析的做法,决定要分析的测量系统,抽取样本，取值参考值,请现场测量人员测量15次,输入数据到EXCEL表格中,计算t值，并判定,是否合格，是否要加补正值,保留记录,计算 计算t值 t值的计算法：(平均值-标准值) 平均值的标准差。 t=是指用来判定是否有明显偏差的基准，其和自由度有关，一般典型的=0.05,103,偏倚分析的做法,决定要分析的测量系统,抽取样本，取值参考值,请现场测量人员测量15次,输入数据到EXCEL表格中,计算t值，并判定,是否合格，是否要加补正值,保留记录,结果判定 如果t t就代表有明显的偏移。 此时就要再看其所受的影响。 我们利用偏差公差，或偏差过程变化范围来了解其受影响的比例，如果比例比较高时那么就可能仪器要停用或者修理。 或,104,偏倚分析的做法,决定要分析的测量系统,抽取样本，取值参考值,请现场测量人员测量15次,输入数据到EXCEL表格中,计算t值，并判定,是否合格，是否要加补正值,保留记录,保留记录 各项的线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,105,偏倚练习,106,直方图结果,107,计算公式,108,数据解析结果,109,详细计算过程,110,d2*表,111,数据解析结论,结论，因为0落在偏倚置信区间(-0,1185,0.1319)内，工程师可以假设测量偏倚是可以接受的，同时假定实际使用不会导致附加变差源。,112,以excel来进行演算,113,114,线性分析的做法,决定要分析的测量系统,抽取代表制程的45样本 每个样品精测，取值参考值,请现场测量人员测量12次,计算，画图,判图，計算截距t值，斜率t值,是否合格，是否要加补正值或调整,保留记录,115,线性分析,决定要分析的测量系统 由控制计划当中挑选，需要进行分析的仪器。 一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器。 测量风险愈高的仪器要愈优先分析。 线性一般是在制程变异范围比较宽，只做单点的偏差分析，可能担心不足时使用。,116,线性分析,抽取代表制程变异范围的样品， 45个 此时一般由现场当中取出。 最好能覆盖最大值和最小值。 针对取出的样品进行精测 利用更高等级的测量设备进行测量十次，将十次的值进行平均，将此平均值做为参考值。,117,线性分析,请现场测量人员测量每一样本12次 测量人员应当是能够代表实际测量的人员。 同一样品请测量人员重复测量12次。 记录下测量数据。,118,线性分析,119,线性分析,120,线性分析,121,线性分析,是否合格，是否要加补正值或调整,122,线性分析,保留记录 各项的线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,123,线性示例,一名工厂主管希望对过程采用新测量系统。作为PPAP的一部份，需要评价测量系统的线性。基于已证明的过程变差，在测量系统操作量程内选择了五个零件。每个零件经过全尺寸检测测量以确定其基准值。然后由领班分别测量每个零件12次。研究中零件是被随机选择的。,124,示例,125,示例,126,示例,127,示例,图形分析显示特殊原因可能影响测量系统。基准值4数据显示可能是双峰。 即使不考虑基准值数据4，作图分析也清楚的显示出测量系统有线性问题。R2值指出线性模型对于数据是不适合的模型。即使模型可以接受，”偏倚=0”线与置信交叉而不是被包含其中。 此时，主管应该开始分析和解决测量系统的问题，因为数据分析不会提供任何其它的有价值的线索。然而，为确保所有书面文文件都已作标记，主管还是计算了在此斜率和截距情况下的t统计量。 ta=12.043 tb=10.158,128,示例,采用默认值=0.05，t表自由度(gm-2)=58和0.975的比率，主管得出关键值t58,0.975=2.00172。 因为tat58,0.975，从作图分析获得的结果由数据分析得到增强测量系统存在线性问题。 在此种情况下，因为有线性问题，tb与t58,0.975的关系如何无关紧要。引起线性问题可能的原因也可以在前面中找到。 如果测量存在线性问题，需要通过调整软件、硬件或两项同时进行来再校准以达到0偏倚。 如果偏倚在测量范围内不能被调整到0，只要测量系统保持稳定，仍可用于产品过程控制，但不能进行分析，直到测量系统达到稳定。,129,练习,130,131,R&R分析的做法,决定要分析的测量系统,选取十个可以代表制程的样本 以及挑选现场实际测量人员23人,请现场人员对十个产品连续重复测量 23次，记得盲测的要求,输入数据到EXCEL的R&R表格中,计算出R&R的结果,进行判定，和采取相应措施,保留记录,132,R&R分析,决定要分析的测量系统,选取十个可以代表制程的样本 以及挑选现场实际测量人员23人,请现场人员对十个产品连续重复 测量23次，记得盲测的要求,输入数据到EXCEL的R&R表格中,计算出R&R的结果,进行判定，和采取相应措施,保留记录,决定要分析的测量系统 由控制计划当中挑选，需要进行分析的仪器。 一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器。 测量风险愈高的仪器要愈优先分析。,133,R&R分析,决定要分析的测量系统,选取十个可以代表制程的样本 以及挑选现场实际测量人员23人,请现场人员对十个产品连续重复 测量23次，记得盲测的要求,输入数据到EXCEL的R&R表格中,计算出R&R的结果,进行判定，和采取相应措施,保留记录,选择十个可以代表制程变化的产品，一般此项产品的变化，最好能够覆盖产品的变化范围比较好。 选择可以代表实际现场测量的操作测量人员。 每一个测量人员针对每一个产品重复测量23 测量风险愈高的仪器要愈优先分析。,134,R&R分析,决定要分析的测量系统,选取十个可以代表制程的样本 以及挑选现场实际测量人员23人,请现场人员对十个产品连续重复 测量23次，记得盲测的要求,输入数据到EXCEL的R&R表格中,计算出R&R的结果,进行判定，和采取相应措施,保留记录,请现场人员对十个产品重复测量23次。 在测量时，要使用盲测的原则，侦测出人员平常测量时的无意识错误，才能真正估计出在正式测量时的误差。,135,R&R分析,决定要分析的测量系统,选取十个可以代表制程的样本 以及挑选现场实际测量人员23人,请现场人员对十个产品连续重复 测量23次，记得盲测的要求,输入数据到EXCEL的R&R表格中,计算出R&R的结果,进行判定，和采取相应措施,保留记录,将各项的测量数据输入到excel的档案当中。 输入数据时要注意有效读数，只取到最小读数，如果要估读，只能估读一半。,136,R&R分析,决定要分析的测量系统,选取十个可以代表制程的样本 以及挑选现场实际测量人员23人,请现场人员对十个产品连续重复 测量23次，记得盲测的要求,输入数据到EXCEL的R&R表格中,计算出R&R的结果,进行判定，和采取相应措施,保留记录,计算出R&R的结果 一般利用此项的excel表格可以得到以下的结果： AV:人员的变异 EV:仪器的变异 PV：产品的变异 TV：总变异 R&R%：重复性和再现性所占的比例。,137,R&R分析,决定要分析的测量系统,选取十个可以代表制程的样本 以及挑选现场实际测量人员23人,请现场人员对十个产品连续重复 测量23次，记得盲测的要求,输入数据到EXCEL的R&R表格中,计算出R&R的结果,进行判定，和采取相应措施,保留记录,判定： 1. R&R%判定 R&R%30%，不可以接受 ndc判定 ndc5(注: ndc四舍五入取整),138,R&R分析,决定要分析的测量系统,选取十个可以代表制程的样本 以及挑选现场实际测量人员23人,请现场人员对十个产品连续重复 测量23次，记得盲测的要求,输入数据到EXCEL的R&R表格中,计算出R&R的结果,进行判定，和采取相应措施,保留记录,保留记录 各项的R&R的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,139,使用的EXCEL档案,140,R&R练习,141,量具重复性和再现性 X R 分析数据表,分析部门： 分析日期： 年 月 日,142,143,2. R&R极差分析法,典型的极差法选用两名评价人和五个零件。这种研究中，两个评价人测量每个零件一次。由评价人A测量的每个零件的极差与由评价人B的测量的每个零件的极差是决然不同的。计算极差之和以及极差的平均值(R)；总测量变差即为极差的平均值乘以1/d2*, d2*可以附录中查到，取m=2，g=零件的数量。（但这种方法，无法分解成是仪器的误差或是人的误差）,144,2. R&R极差分析法-数据计算,145,2. R&R极差分析法-数据计算,146,Phase 3 计数型MSA,147,计数型信号分析法的做法,决定要分析的测量系统,选取二十个左右可以代表制程的样本 以及挑选现场实际测量人员23人,请现场人员对二十个产品连续重复 测量23次，记得盲测的要求,精测每一个产品的实际值连同测量结果 输入到EXCEL的信号分析法表格中,计算出信号分析法的结果，求得R&R,进行判定，和采取相应措施,保留记录,148,决定要分析的测量系统 由控制计划当中挑选，需要进行分析的仪器。 一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器。 测量风险愈高的仪器要愈优先分析。 只判定好或不好，通或不通的仪器。,计数型信号分析法的做法,149,选择二十个左右可以代表制程的样品 此样品必须包含合格和不合格的产品，临界附近的产品最好要有。 一般要覆盖以下的产品 明显可以判定小于规格的产品。分类符号”-” 模糊地带产品”x” 明显可以判定合格的产品”+” 明显可以判定大于规格的产品”-”。 现场实际测量人员23人 以实际在现场工作人员为主。,计数型信号分析法的做法,150,执行测量 让每一个员工对此二十个左右的样品进行测量判定，每一个产品最少要测二次以上，才可以了解每一个人的重复性的情况。 记录下数据。,计数型信号分析法的做法,151,精测每一个产品的实际值 对所收集的二十个标本，拿到更高精度等级的仪器进行测量，重复测量十次，做为其参考值。并记录其结果到Excel档案中 将各个人员的测量结果输入到excel档案中。 并自行判定其是什么的符号”-”， ”X”，”+”等符号。 用Excel予以针对参考值的大小进行排序，,计数型信号分析法的做法,152,计算出信号分析的结果 将”-”变化到”+”，”x”范围的值给计算出来，此部份为模糊地带，包含了重复性问题以及再现性问题。 将”+”变化到”-”，”x”范围的值给计算出来，此部份为模糊地带，包含了重复性问题以及再现性问题。 将此二部份的值求平均值。 将此二部份的值/公差(或制程变异范围)*100%=&R%,计数型信号分析法的做法,153,进行判定，和采取措施 判定： R&R%30%，不可以接受。,计数型信号分析法的做法,154,保留记录 各项的R&R的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,计数型信号分析法的做法,155,计数型信号分析法的做法,156,计数型数据解析法的做法,157,计数型数据解析法的做法,决定要分析的测量系统 由控制计划当中挑选，需要进行分析的仪器。 一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器。 测量风险愈高的仪器要愈优先分析。 只判定好或不好，通或不通的仪器。,158,选择八个满足条件的制程样本，以及挑选现场实际测量人员一人。 满足的条件，此八个样本必须满足模糊的条件，即八个样本有一个是刚好过大，一个刚好过小，其余就分布在其中。 由于这样的样本相当难找，所以需要好好的挑选样本。 如果真的没有，那么就可能需要使用人员的车削或研磨调整来得到这些样本。,计数型数据解析法的做法,159,执行测量 针对每一个样本测量二十次，所以M=20。 判定接受的次数为A 合格概率为A/M。 但必须要有些的调整，所以公式如下：,计数型数据解析法的做法,160,将参考值同计算的概率绘制到正态分布纸中。 以参考值为横坐标。 以允收标率为纵坐标。 绘制其线(一般是直线) 利用图解法取得其偏差以及重复性。,计数型数据解析法的做法,161,计算其偏差以及重复性。,计数型数据解析法的做法,162,进行判定，和采取措施 判定： R&R%30%，不可以接受。 偏差部份：,计数型数据解析法的做法,163,保留记录 各项的R&R的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,计数型数据解析法的做法,164,例题,165,范例计算之结果,166,167,范例计算之结果,168,Phase 4 破坏性MSA,169,破坏性MSA的分析,此项分析有其先天性的限制，所以我们必须有以下的前提。 我们有一些的标准样品，这些样品不会随时间而变化。 另外这些标准样品其本身的平均值和变异我们已事先知道。 所以在此前提下我们才能进行破坏型MSA的分析,170,破坏性MSA的分析方法,171,破坏性MSA的分析方法,决定要分析的测量系统 由控制计划当中挑选，需要进行分析的仪器。 一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器。 测量风险愈高的仪器要愈优先分析。 一般针对的对像为破坏性测量的测量系统。,172,破坏性MSA的分析方法,选取已知条件的标准样本以及挑选现场实际测量人员一人。 已知条件的标准样本，即已经知道该样本的平均值和标准差。 一般是采用外购的标准样本，请厂商提供相应的数值。 现场人员：实际执行操作的人员。,173,破坏性MSA的分析方法,请测量人员对样品进行测量 最好能够测三十个左右的样本。 记录其测量值。,174,破坏性MSA的分析方法,计算样本的平均值和标准差。 将三十个的样本数据进行计算取得其平均值和标准差。,175,破坏性MSA的分析方法,进行偏差计算，以及变异数分离 偏差=平均值参考值。 变异数分析的方法如下：,176,破坏性MSA的分析方法,进行判定，和采取措施 重复性判定： 30%，不可以接受。 偏差部份： 如果t检定是显著影响的，那么就可能要加补正值来调整。,177,破坏性MSA的分析方法,保留记录 各项的破坏性MSA的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,178,范例,今有一台硬度计，其配予了一片的标准片，但由于硬度计是破坏性试验，所以被测过的地方是不能再测的。 在购买标准硬度片时，厂商提供的数据如下： 标准值：75 标准差：1 今测试了三十次标准样本的数据如下：,179,范例,平均值：75.8 标准差：1.54,180,范例,181,如何经由多次测量降低变异,现有一个测量系统，目前的R&R是25%，顾客要求要达到15%，目前没有新的可用设备。 此时我们可以采用每一次测量都测三次来降低测量变异。,182,Case Study,目前有一个测量系统，其R&R的结果为32%，请问要重复多少次测量的平均值，才能将R&R的比率降到10%以下。,183,风险分析法(3rd edition),小样法不能量化测量系统变差，只有当顾客同意的情况下使用 变差源应通过人的因素和人机工程学研究的结果最小化 假设检验分析,184,评价人在重复检测合格与不合格零件时的有效性或能力。 评价人拒收合格零件或接受不合格零件的风险有多大。 当评估再现性时，可以比较不同评价人的有效性。,风险分析法(3rd edition),185,有效性（E） 准确检测合格与不合格零件的能力 它介于0到1之间，1是最完美的。 计算公式如下： E正确识别的零件次数/正确数量的总机会数 正确数量的总机会数 零件数和每个零件被测次数的乘积。 例如：10个零件各测3次，则正确数量的总机会数将为3x1030,风险分析法(3rd),186,漏报概率（Probability of a Miss）Pmiss,指接收不合格零件的机会非常严重的错误。计算公式： Pmiss漏报数量次数/不合格零件机会总数 不合格零件机会总数研究中所用的不合格零件与每个零件被测次数的乘积。 例如：5个不合格零件各测3次，则不合格零件机会总数将为3x515,187,误报概率 Pfa （Probability of a false alarm）,指拒收合格零件的机会 造成不必要的返工和重检 若Pfa过大，大量的成本将浪费于返工和重检。 Pfa误报数量次数/合格零件机会总数 合格零件机会总数所用的合格零件与每个零件被测次