测量系统分析MSAGRR.ppt

测测量系统统分析 汽车行业质量体系 系列培训教材 1 课程大纲： n测量系统分析的意义和目的； n测量系统分析的定义： 测量系统、量具、测量、测量过程 ； n测量系统分析的基础知识： 1）、测量系统的统计特性：偏倚 、重复性、再现性、稳定性、线性 、分辨力 2）、理想的测量系统 3）、测量系统的共同特性 4）、测量系统的评定步骤和准备 n计量型测量系统的分析方法 1）偏倚 2）稳定性 3）线性 4）重复性和再现性（R nBias 偏倚; nRepeatability 重复性; nReproducibility再现性 ; nLinearity 线性 ; nStability 稳定性 。 12 分辨力（率） n定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的 能力。 n传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6(标 准偏差)的十分之一。 T 10 30 13 偏倚(Bias)： 基准值 观测平均值 偏倚 偏倚：是测量结果的观测 平均值与基准值的差值。 基准值的取得可以通过采 用更高级别的测量设备进 行多次测量，取其平均值 来确定。 14 重复性(Repeatability) 重复性 重复性是由一个评价人，采用 一种测量仪器，多次测量同一 零件的同一特性时获得的测量 值变值变 差。 15 再现性(Reproducibility)： 再现性是由不同的评价人，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 的变变差。 再現性 操作者B 操作者C 操作者A 16 稳定性(Stability)： 稳定性 时间1 时间2 稳定性：是测量系统在某 持续时间内测量同一基准 或零件的相同特性时获得 的测量值的总变差。 17 线性(Linearity)： 量程 基准值 观测平均值 基准值 线线性是在量具预预期的工作范围围内，偏倚值值的差值值 18 线性(Linearity)： 观测的平均值 基准值 无偏倚 有偏倚 19 测量系统的分析 n测量系统的变差类型： n 偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性 n测量系统特性可用下列方式来描述 ： n位置：稳定性、偏倚、线性。 n宽度或范围：重复性、再现性。 20 位置和宽度 位置 寬度 位置 寬度 标准值 21 理想的测量系统 n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。 22 IDEAL MEASUREMENT SYSTEM 真值真值 23 测量系统所应具有的特性： n测测量系统统必须处须处 于统计统计 控制中，这这意味着测测量系统统中的 变变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。 这这可称为统计稳为统计稳 定性； n测测量系统统的变变异必须须比制造过过程的变变异小； n变变异应应小于公差带带； n测量精密应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一 般来说，测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者 的十分之一； n测量系统统计特性可能随被被测项目的改变而变化。若真 的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差 带两者中的较小者。 24 测量系统的评定 n第一阶阶段： n 明白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： 1）、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。 n 2）、发现那种环境因素对测量系统显著的影响，例如 温度、湿度等，以决定其使用的环境要求。 n第二阶段： n 目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持 续具有恰当的统计特性。 n 常见的量具R&R分析是其中的一种试验型式。 n 25 计量型测量系统研究 -指南 26 确定稳定性的指南 n进行研究 n1）取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。如果该样 品不可获得，选择一个落在产品测量中程数据生产零件 ，指定其 为稳定性分析的标准样本。对于追踪测量系统稳定性，不需要一 个已知基准值。 n具备预期测量的最低值，最高值和中程数的标准样本是较理 想的。建议对每个标准样本分别做测量与控制图。 n2）定期(天,周)测量标准样本35次，样本容量和频率应该基 于对测量系统的了解。因素可以包括重新校准的频次、要求的修 理，测量系统的使用频率，作业条件的好坏。应在不同的时间读 数以代表测量系统的实际使用情况，以便说明在一天中预热、周 围环境和其他因素发生的变化。 n3）将数据按时间顺序画在Xbar&R或Xbar&S控制图上。 27 n结果分析作图法 n4）建立控制限并用标准控制图分析评价失控或不 稳定状态。 n结果分析数据法 n除了正态控制图分析法，对稳定性没有特别的数据 分析或指数。 n如果测量过程是稳定的，数据可以用于确定测量系 统的偏倚。 n同样，测量的标准偏差可以用作测量系统重复性的 近似值。这可以与（生产）过程的标准偏差进行比较以 决定测量系统的重复性是否适于应用。 n可能需要实验设计或其他分析解决问题的技术以确 定测量系统稳定性不足的主要原因。 28 n举例稳定性 n为了确定一个新的测量装置稳定性是否可以接受 ，工艺小组在生产工艺中程数附近选择了一个零件.这 个零件被送到测量实验室，确定基准值为6.01。小组 每班测量这个零件5次，共测量4周（20个子组）。收 集所有数据以后，Xbar&R图就可以做出来了(见图示) 。 n控制图分析显示，测量过程是稳定的，因为没有 出现明显可见的特殊原因影响。 29 稳定性的均值-极差图 30 确定偏倚指南独立样本法 n进行研究 n1）获取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值 。 如果得不到，选择一个落在生产测量的中程数的生产 零件，指定其为偏倚分析的标准样本。在工具室测量这 个零件n10次，并计算这n个读数的均值。把均值作为“ 基准值”。 n可能需要具备预期测量值的最低值、最高值及中程数 的标准样本是理想的。完成此步后，用线性研究分析数 据。 基准值 测量系统 的平均值 偏倚 31 n2）让一个评价人，以通常方法测量样本10次以上 。 n结果分析作图法 n3）相对于基准值将数据画出直方图。评审直方图 ，用专业知识确定是否存在特殊原因或出现异常。如 果没有，继续分析，对于n30时的解释或分析，应 当特别谨慎。 n结果分析数据法 n4）计算n个读数的均值。 32 n5）计算可重复性标准偏差（参考量具研究，极差 法， 如下）： 这里d2*可以从附录C中查到，g=1,m=n n如果GRR研究可用（且有效），重复性标准偏差 计算应该以研究结果为基础。 33 n6）确定偏倚的t统计量： n偏倚=观测测量平均值-基准值 34 n7）如果0落在围绕偏倚值1-置信区间以内，偏倚 在水平是可接受的。 n这里d2，d2*和v可以在可以从附录C中查到， g=1,m=n， 在标准t中可查到。 n所取的 水平依赖于敏感度水平，而敏感度水平被 用来评价/控制该（生产）过程的并且与产品/（生产） 过程的损失函数（敏感度曲线）有关。如果 水平不 是用默认值.05（95 置信度）则必须得到顾客的同意 。 35 n举例-偏倚 n一个制造工程师在评价一个用来监控生产过程的新的测量 系统。测量装置分析表明没有线性问题，所以工程师只评 价了测量系统偏倚。在已记录过程变差基础上从测量系统 操作范围内选择一个零件。这个零件经全尺寸检验测量以 确定其基准值。而后这个零件由领班测量15次。 36 表2:偏倚研究数据 基准值=6.0 偏倚 1 5.8 -0.2 2 5.7 -0.3 3 5.9 -0.1 4 5.9 -0.1 5 6.0 0.0 6 6.1 0.1 7 6.0 0.0 8 6.1 0.1 9 6.4 0.4 10 6.3 0.3 11 6.0 0.0 12 6.1 0.1 13 6.2 0.2 14 5.6 -0.4 15 6.0 0.0 37 n用电子表格和统计软件，可获得直方图和数据分析（见图 10和表3）。 测量值 38 表3：偏倚研究偏倚研究分析 n(m) 均值 X 标准偏差 r 均值的标准偏 差b 测量值156.0067.22514.05813 基准值= 6.00, =.05,g=1, d2*=3.35 t 统计 量 df显著t值 (2尾) 偏倚 95偏倚置信区间 低值高值 测量值.115310.82.206.0067-1.1185.1319 39 n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。 n偏倚研究的分析： n如果偏倚从统计上非0，寻找以下可能的原因： 标准或基准值误差； 仪器磨损。这在稳定性分析可以表现出，建议按计划 维护或修整； 仪器制造尺寸有误； 仪器测量了错误的特性； 仪器未得到完善的校准，评审校准程序； 评价人设备操作不当，评审测量说明书等； 40 确定线性指南 n进行研究 n线性按以下指南评价： 1）选择g5 个零件，由于过程变差，这些零件测量值 覆盖量具的操作范围。 2）用全尺寸检验测量每个零件以确定其基准值并确认了 包括量具的操作范围。 3）通常用这个仪器的操作者中的一人测量每个零件 m10次。 随机的选择零件以使评价人对测量偏倚的“记忆”最小 化。 41 n确定每一零件的观察平均值，基准值与观察平均值之间的 差值为偏倚，要确定各个被选零件的偏倚。线性图就是在 整个工作范围内的这些偏倚与基准值之间描绘的。如果线 性图显示可用一根直线表示这些标绘点，则偏倚与基准值 之间的最佳线性回归直线表示两个参数之间的线性。线性 回归直线的拟合优度R2确定偏倚与基准值是否有良好的线 性关系。 42 n计算偏倚:偏倚= 观测平均值 基准值 n过程变差= 6 n画图: nX軸=基准值 nY軸=偏倚 n其方程式为: y=b+ax n再分別计算其： n截距，斜率，拟合度，线性，线性%等 43 公式 44 n 系统的线性及线性百分率由回归线斜率及零件过程变 差(或公差)计算得出。如果回归线有很好的线性拟合，那 么可以评价线性幅度及线性百分率来确定线性是否可接受 。如果回归线没有很好的线性拟合，那么可能偏倚平均值 与基准有非线性关系，这需要进一步分析以判定测量系统 的系统是否可接受。 45 n线性接受准则： na. 对测量特殊特性的测量系统，线性%5% 接受，线性 %5%时，不予接受。 nb. 对测量非特殊特性的测量系统，线性%10%接受，线 性%10%时，不予接受。 n如果测量系统为非线性，查找这些可能原因： n在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准； n最小或最大值校准量具的误差； n磨损的仪器； n仪器固有的设计特性。 46 Case Study pmrpmrpmrpmrpmr 122.7245.1365.8487.65109.1 122.5243.9365.7487.75109.3 122.4244.2365.9487.85109.5 122.5245.0365.9487.75109.3 122.7243.8366.0487.85109.4 122.3243.9366.1487.85109.5 122.5243.9366.0487.85109.5 122.5243.9366.1487.75109.5 122.4243.9366.4487.85109.6 122.4244.0366.3487.55109.2 122.6244.1366.0487.65109.3 122.4243.8366.1487.75109.4 47 48 确定重复性和再现性的指南 n分析方法有： n 极差法； n 均值-极差法； n 方差分析ANOVA。 49 取样的代表性 不具代表性的取法 具代表性的取法 50 极差法 n极差法是一种改良的计量型量具的研究，它可迅速提供一个 测量变异的近似值，这种方法只能提供测量系统的整体概况 而不能将变异分为重复性和再现性。它典型的用途是快速检 查验证GRR是否发生了变化。 n这个方法有潜力探测不可接受的测量系统，对样本容量为5的 只需通常时间的80，样本容量为10的需要90的时间。 n典型的极差方法用2个评价人和5个零件进行研究。在研究中 ，两个评价人各将每个零件测量一次。每个零件的极差是评 价人A获得测量值和B获得测量值之间的绝对差值。计算极差 的和与平均极差。通过将平均极差均值乘以1/ d2*可以得到 总测量变差。这里d2*在附录C中可以找到，m=2，g=零件数。 51 示例： 零件号评评价人A评评价人B极差(A-B) 10.850.800.05 20.750.700.05 31.000.950.05 40.450.550.10 50.500.600.10 52 計算 53 n为了确定测量变差占过程标准偏差的百分比，通过将 GRR乘以100除以过程标准偏差将其转换为百分比。在例 子（见表7）中，这个特性的过程标准偏差是0.0777，因 而： n GRR=100*（GRR/过程标准偏差）=75.7 n现在测量系统的 GRR已经确定，应该进行结果的解释。 n在表7中, GRR确定为75.7 ,结论是测量系统需要改进 。 54 均值-极差法； n均值极差法(Xbar&R)是一种可提供测量系统重复性和再现 性两个特性作估计评价的方法。与极差法不同，这种方法 可以将测量系统的变差分成两个部分重复性和再现性， 而不是他们的交互作用 。 n进行研究 n尽管评价人数量、试验次数和零件数是可变的，但我们下 面的讨论反映了研究中条件的优化。参考表12GRR数据 表。详细的程序是： n1、获得一个样本零件数n大于5，应代表实际的或期望的 过程变差范围； n2、选择评价人为A，B，C等。零件的号码从1到n，评价 人不能看到零件编号。 55 n3、如果是正常测量系统的一部分，应校准量具。让评价 人A以随机的顺序测量n个零件，将测量结果输入第一行（ 如使用MINITAB应输入“数据”栏）。 n4、让评价人B和C测量同样的n个零件，而且他们之间不 能看到彼此的结果，输入数据到第6行和11行。 n5、用不同的随机测量顺序重复该循环。输入数据到第2， 7，12行，在适当的列记录数据，如果需要试验3次，重复 循环并输入数据到3，8，13行。 n6）当零件数量很大或同时多个零件不可同时获得时，测 量步骤4，5可能改变如下是需要的： 让评价人A测量第一个零件并在第1行记录读数。 让评价人B测量第一个零件并在第6行记录读数。 让评价人C测量第一个零件并在第11行记录读数。 56 让评价人A重复测量第一个零件并记录读数于第2行， 让评价人B重复测量第一个零件并记录读数于第7行， 让评价人C重复测量第一个零件并记录读数于第12行， 如果试验需要进行3次，重复这个循环将数据记录在 第3，8，13行。 n7、如果评价人属于不同的班次，可以使用一个替代方法 ，让评价人A测量所有的10个零件输入数据于第1行，然 后评价人A以不同的顺序读数，记录结果于第2，3行，让 评价人B，C同样做。 n依公式计算并作成控制图或直接用表计算即可。 57 %R&R接受准则： a. %R&R30%不能接受，必须改进。 58 结果分析: n当重复性(EV)大于再现现性(AV)时时，原因可能是： n仪器需要保养； n量具应重新设计设计 来提高刚度增强； n量具的夹紧夹紧 或零件定位的方式需要改进； n存在过大的零件变差。 n当再现现性(AV)大于重复性(EV)时时： n评价人员需要更好的培训如何使用量具及数据读读取 方式； n量具刻度盘上的刻度不清楚； n需要某些夹夹具协协助评价人员来提高使用量具的一致 性。 59 重复性示例： 操作者A操作者B 測試123平均極差123平均極差 零件A217216216216.31216219220218.34 零件B220216218218.04216216220217.34 零件C217216216216.31216215216215.71 零件D214212212212.72216212212213.34 零件E216219220218.34220220220220.00 216.3216.9 60 第一步计算重复性 61 62 第二步计算再现性 n计算操作人平均值的极差(RO)； n估计的评价人标准差= RO /d2； n乘以5.15； n减去由于重复性所造成的部份。 63 64 第三步计算零件间的变异 n每次的值都是同一零件测三次，所以只是侦测出仪器 变异(Re)。 n二个测量者之间的差异代表了人员之间的差异(Ro) n每个产品间的差距代表了产品的差异(Rp)。 65 66 零件a零件b零件c零件d零件e 操作者A平均216.3218.0216.3212.7218.3 操作者B平均218.3217.3215.7213.3219.2 再平均217.3217.7216.0213.0219.2 67 68 69 23456789101112131415 1 1.411.912.242.482.672.832.963.083.183.273.353.423.493.55 2 1.281.812.152.402.602.772.913.023.133.223.303.383.453.51 3 1.231.772.122.382.582.752.893.013.113.213.293.373.433.50 4 1.211.752.112.372.572.742.883.003.103.203.283.363.433.50 5 1.191.742.102.362.562.732.872.993.103.193.273.353.423.49 6 1.181.732.092.352.562.732.872.993.103.193.273.353.423.49 7 1.171.732.092.352.552.722.872.993.103.193.273.353.423.48 8 1.171.722.082.352.552.722.872.983.093.193.273.353.423.48 9 1.161.722.082.342.552.722.862.983.093.183.273.353.423.48 10 1.161.722.082.342.552.722.862.983.093.183.273.353.423.48 11 1.161.712.082.342.552.722.862.983.093.183.273.353.413.48 12 1.151.712.072.342.552.722.862.983.093.183.273.353.423.48 13 1.151.712.072.342.552.712.852.983.093.183.273.353.423.48 14 1.151.712.072.342.542.712.852.983.083.183.273.353.423.48 15 1.151.712.072.342.542.712.852.983.083.183.273.353.423.48 15 1.1281.6932.0592.3262.5342.7042.8472.9073.0783.1733.2583.3363.4073.472 組數 樣本数 d2 70 子組內樣本數A2D3D4 21.88003.267 31.02302.575 40.72902.282 50.57702.115 60.48302.004 70.4190.0761.924 80.3730.1361.864 90.3370.1841.816 100.3080.2231.777 110.2850.2561.744 120.2660.2841.716 130.2490.3081.692 140.2350.3291.671 150.2230.3481.652 控制图系数表 71 Case Study PARTREADING1READING2 10.650.60 21.001.00 30.850.80 40.850.95 50.550.45 61.001.00 70.950.95 80.850.80 91.001.00 100.600.70 操作者A 72 Case Study PARTREADING1READING2 10.550.55 21.050.95 30.800.75 40.800.75 50.400.40 61.001.05 70.950.90 80.750.70 91.000.95 100.550.50 操作者B 73 Case Study PARTREADING1READING2 10.500.55 21.051.00 30.800.80 40.800.80 50.450.50 61.001.05 70.950.95 80.800.80 91.051.05 100.850.80 操作者C 74 75 76 77 78 方差分析法 ANOVA： n方差分析法中，变差分为4类：零件、评价人、量具、零 件与评价人的交互作用； n优点（与均值-极差法相比）： n1、适用于任何试验调试； n2、更精确地估计方差； n3、可以从试验数据中分离出更多的信息； n缺点：计算复杂，需借助计算软件；对分析人员要求高； 79 ANOVA METHOD 80 ANOVA METHOD 81 ANOVA METHOD 82 ANOVA METHOD 83 ANOVA METHOD 84 计数型