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文档简介

测量系统分析,第六模块验证测量系统和确定过程能力基准,学习目标,概述,这一模块将继续探讨DMAIC中测量阶段的内容。其中,会介绍对测量系统进行下结论的方法和评价过程能力的方法。,理论基础测量系统及其概念连续型数据测量系统分析离散型数据测量系统分析,尺寸外径,内径,长度速度周期,进给率,车削速度质量颜色,粗糙度,气孔,划痕数量完成数量,合格数量,次品的数量由测量方式所造成的潜在误差对制程的影响,我们又考虑了多少呢?,我们需要知道.,为什么要测量?,TheNecessityofTrainingFarmHandsintheFatherlyHandlingofFarmLiveStockisForemostintheEyesofFarmOwners.SincetheForefathersoftheFarmOwnersTrainedtheFarmHandsforFirstClassFarmsintheFatherlyHandlingofFarmLiveStock,theFarmOwnersFeeltheyshouldcarryonwiththeFamilyTraditionofTrainingFarmHandsofFirstClassFarmersintheFatherlyHandlingofFarmLiveStockBecausetheyBelieveitistheBasisofGoodFundamentalFarmManagement,我们这个班是一个好的测量系统吗?(请各位在2分钟内数出下列文字中在字母表中第六个字母的个数),热身练习,对于这样的练习,什么样的正确率是可接受的呢?90%,95%,99%或更多?,我们这个班是一个准确的测量系统吗?,正确率,假设你要测量一个轴的直径你将如何测量它呢?量具选择实施测量其它考虑?,测量有如一个系统,测量系统是否误导了我们?,一个量具必须有足够的分辨率来辨别所要测量的尺寸。推荐按照最少10倍的分辨率原则。所谓的10倍的分辨率原则是指量具的精度等级要比被测物件的公差带宽度精密10倍。举例:公差是1.00mm+/-0.1mm,那么量具的分辨率就要达到0.02mm.即:0.1*(0.1+0.1)=0.02mm,量具选择,量具分辨率是一个量具所能测量的最小尺度,通常是一个量具的最小刻度。,在美国,维护标准的最高组织是国家标准与技术协会(NationalInstituteofStandardsandTechnology-NIST)通过校验可以改善的三个主要元素是:偏差(Bias)稳定性(Stability)线性度(Linearity),校验(Calibration),校验是调整被校量具的测量结果至标准测量读数。,/,保存在国际计量局的“米”原型,/?p=17,测量系统平均的偏差由校验来确定和解决,真值,测量值,测量误差,平均值观测=平均值真值+平均值测量误差,校验是做什么呢?,校验是把平均观测值调整到标称读数以消除偏差,mtotal=mactual+mmeasurement,量具偏差(Bias),量具偏差:是平均观测值与被测物的标称读数间的差异,举例:在哪些场合,您曾经遇到过量具的平均值差异呢。,校验可以消除由不同时间产生测量值之间的偏差,即稳定性误差。,量具的稳定性(Stability),量具的稳定性是指至少两组测量数据的平均值间的差异,这两组数据是用同样的量具对同样的工件在不同的时间里进行多次测量而获得的。,8:00AM,8:00PM,mtotal=mactual+mmeasurement,标称读数,平均观测值(起始端),小偏差(起始端),平均观测值(末端),大偏差(末端),标称读数,校验是校正由量程所造成的偏差,从而消除直线性误差。,量具直线性(Linearity),量具直线性是指在预期的量具有效量程内各区间精度的差异。,控制以下影响因子:偏差(Bias)调整量具读数至标称读数稳定性(Stability)确保所测数据不受时间影响(随时间而变化的偏差)直线性(Linearity)确保在使用的整个量程内是精准的(不同量程所产生的偏差)消除它们,也就是消除了由量具带来的准确度误差。*校验可以提高测量系统的准确度,但不能解决精确度的问题(参考第四章关于准确度和精确度的描述),校验量具之目的,除了量具准确度(平均值)的误差外,还有测量系统中固有的存在的精确度误差(标准偏差、方差).我们要做的就是了解和减少由于测量系统中固有的存在的精确度误差。,测量是一个系统,我们想要看的是这部分变化.,这部分误差妨碍了我们想要看的变化.,测量有如一个系统,总体平均,总的观测到的变化,测量系统误差,举例1,总变化中有多少是由测量系统产生的,有多少是由工件造成的呢?,a)好的测量系统,总体平均,总的观测到的变化,测量系统误差,总变化主要是由测量系统误差造成的.我们不能很清楚地看到实际的工件与工件之间的变化,举例2,b)坏的测量系统,制程变化的来源(组成),校验确保测量工具的测量结果同标称读数相匹配。mtotal=mactual+mmeasurement,GageRandR确定了在观测到的变化中由于操作人员和测量工具所产生的那部分误差。S2全部=s2实际+s2测量系统,重复性是指,由同一操作者用同一量具对同一零件的同一特征进行多次测量而产生的误差。,重复性,操作员A测量该零件的读数存在的偏差,S2全部=s2实际+s2测量系统,重复性(Repeatability),再现性是指,由不同操作者用同一量具对同一零件的同一特征进行多次测量而产生的不同方差。,再现性,S2全部=s2实际+s2测量系统,再现性(Reproducibility),-AccuracythedifferencesbetweenobservedaveragemeasurementandastandardRepeatabilityvariationwhenonepersonrepeatedlymeasuresthesameunitwiththesamemeasuringequipmentReproducibilityvariationwhentwoormorepeoplemeasurethesameunitwiththesamemeasuringequipmentStabilityvariationobtainedwhenthesamepersonmeasuresthesameunitwiththesameequipmentoveranextendedperiodoftimeLinearitytheconsistencyofthemeasurementsystemacrosstheentirerangeofthemeasurement,连续型数据重复性、再现性研究(ContinuousdataGR&R),为了在观测到的制程变化中,量化由于测量系统所造成的误差。在以下情况,也需要做GR&R:在新量具投入到生产活动中之前,也需要对其组成的测量系统进行评估。比较不同的测量系统间的差异。对被怀疑的测量系统进行评估。,为什么要研究连续型数据的测量系统?,证明测量系统合格的四个衡量尺度:%Tolerance%Contribution%StudyVariationDistinctCategories,连续型数据测量系统评估标准(Criteria),标准,结果,测量系统偏差范围P/T=-=公差带,LSL,USL,Tolerance,6measurement,测量系统的偏差范围与公差范围比值评价了测量系统具有的测量客户给定公差的能力。它用%Tolerance表示。,测量系统偏差范围与零件公差比值,注明:“6”代表正负3倍的测量标准偏差,即覆盖了99.73%的测量误差范围。【在MINITAB14以下的版本中,MINITAB的默认值是5.15,代表99的测量误差范围】,测量系统Variance%Contibution=-=测量过程ObservedVariance,测量系统的方差与总方差的比值是把“测量系统的方差”同“通过测量观察到的过程方差”相比。它评价了测量系统发现过程是否有变化的能力。它用%Contribution表示。,测量系统的方差与总方差的比值,测量系统标准偏差P/TV=-=测量过程标准偏差,测量系统标准偏差与总标准偏差的比值,测量系统标准偏差与总标准偏差的比值是把测量系统的标准偏差同整个测量过程的标准偏差相比。它评价了测量系统发现过程是否有变化的能力,它用%Study表示。,=,举例:当分辨能力指数4时:,分辨能力指数(DistinctCategories),分辨能力指数是指测量系统可以把你所测数据分布分成多少个可辨别的组的能力。它评价了测量系统发现数据差异的能力。,最小读数的组,最大读数的组,较小读数的组,较大读数的组,重要!GR&R的指导性原则,至少3个操作者参与测量,需要实际现场参与测量的人员。最少10个工件,能代表至少80的观测到的制程偏差。注意:不能随即抽取样品进行测量。每个操作者对每个工件至少测量3次。注意:测试者需在事先不知情的情况下进行测量。防止Hawthorne(霍索恩效应)效应.,样本选择原则如图所示,1)选择样品,能代表产品至少80的分布范围。2)确认量具已校验过(Calibration),符合十分之一原则。3)由Minitab产生GageR&R的实施表。由第一个操作者对所有样品进行一次随机测量。由第二,第三个操作者对所有样品进行一次随机测量。6)重复第4和第5个步骤,直至达到所需的复现次数。7)在Minitab中输入数据和公差.StatQualityToolsGageR&RStudyStatQualityToolsGageRunChart根据接受标准对结果进行分析,得出结论和改善措施。,连续型数据GR&R的步骤(非破坏性实验CrossedStudy),文件名:Gagerr.mtwStatQualityToolsGageR&RStudy(Crossed),ANOVA方式是默认的方式(可以分析产品人员的交互影响),Minitab分析,Minitab分析,注意:P/TV的分母可以通过R&R实验样本数的估算得到或者从历史数据的估计值来计算。,文字屏幕输出,图形输出,Minitab输出,判定标准,方差分析(ANOVA)用来把总分散分摊到各个组成部分。我们可以把分散分摊到我们认为一定会有误差的工件,操作人员(代表人那方面的误差),和重复性(代表测量工具方面的误差).一个另外的好处是它会研究操作人员与工件的交互作用。,Two-WayANOVATableWithInteractionSourceDFSSMSFPRRPart92.058710.22874539.71780.00000Operator20.048000.0240004.16720.03256Operator*RRPart180.103670.0057594.45880.00016Repeatability300.038750.001292Total592.24912,Minitab分析,%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R0.00443710.67Repeatability0.0012923.10Reproducibility0.0031467.56Operator0.0009122.19Operator*RRPart0.0022345.37Part-To-Part0.03716489.33TotalVariation0.041602100.00,由测量系统产生的误差(分散)再分成重复性和再现性,由工件产生的分散,总分散,误差(分散)的组成,041602,.,0,004437,.,0,2,2,=,=,total,MS,Contribution,s,s,1067,0,=,.,如果我们的测量系统是好的,分散的主要来源是哪里?,StdDevStudyVar%StudyVar%ToleranceSource(SD)(5.15*SD)(%SV)(SV/Toler)TotalGageR&R0.0666150.3430632.6622.87Repeatability0.0359400.1850917.6212.34Reproducibility0.0560880.2888527.5019.26Operator0.0302000.1555314.8110.37Operator*RRPart0.0472630.2434023.1716.23Part-To-Part0.1927810.9928294.5266.19TotalVariation0.2039651.05042100.0070.03,每个组成部分的标准偏差,代表了99%的误差,GR&R结果,区间数=4,SourceVarianceTotalGaugeR&R0.004437Repeatability0.001292Reproducibility0.003146Operator0.000912Oper*Part0.002234Part-To-Part0.037164TotalVariation0.041602,分辨率指数,图形分析,这是对SessionWindow的图形总结,误差的组成,StdDevStudyVar%StudyVar%ToleranceSource(SD)(5.15*SD)(%SV)(SV/Toler)TotalGageR&R0.0666150.3430632.6622.87Repeatability0.0359400.1850917.6212.34Reproducibility0.0560880.2888527.5019.26Operator0.0302000.1555314.8110.37Operator*RRPart0.0472630.2434023.1716.23Part-To-Part0.1927810.9928294.5266.19TotalVariation0.2039651.05042100.0070.03,这张图告诉我们每个操作人员的重复性,有关操作人员的R图,组内极差(Range=组内最大值组内最小值),要求:控制图内的点在受控状态(没有超出控制界限),操作员1,操作员2,操作员3,这张图告诉我们每个操作人员对于不同工件的平均读数,有关操作人员的Xbar图,操作员1,操作员2,操作员3,要求:控制图内的点尽量落在控制界限外(振幅与控制界限相比越大,测量系统分辨力越高),组内均值,这张图告诉我们由于工件读数变化范围。,-反映了我们操作人员对同一工件获取相同读数的能力-考核我们取样的合理性(振幅是否能覆盖零件尺寸80的变动区间),根据工件,观察振幅是否能覆盖零件尺寸80的变动区间,3操作员*3次测量9个测量值,这张图反映了由操作人员由于测量习惯造成的偏差,-反映三个操作人员测量平均值的差异。,根据操作人员,10个零件*3次测量30个测量值,这张图反映人员和零件之间的交互影响,-反映了某一测量员对不同零件的测量结果-看上去好像至少有两个操作人员在测量10号工件时有问题。,操作人员与工件的交互作用,产生一个由操作人员与工件组成的运行图可以直观地让我们看到操作人员与工件间的重复性和再现性,也让我们看到不同操作人员与工件间的重复性和再现性。也反映了人员和零件之间的交互影响。中心线是所有工件的总体平均值STATQualityToolsGageRunChart,GageRunChart,重复性失效,观测到的制程变化,制程固有的变化,测量系统误差,操作人员,量具系统,再现性,重复性,再现性失效,观测到的制程变化,制程固有的变化,测量系统误差,操作人员,量具系统,再现性,重复性,Two-WayANOVATableWithInteractionSourceDFSSMSFPRRPart92.058710.22874539.71780.00000Operator20.048000.0240004.16720.03256Operator*RRPart180.103670.0057594.45880.00016Repeatability300.038750.001292Total592.24912,用“p”值来指导你去发现问题的根源.,首先把精力集中在这里,对于失败的GR&R的问题分析,规则:p值越小,那么在统计学上越是重要的变化根源。,不合格测量系统的问题解答,主要的误差根源,重复性,再现性,更换,修理,或调整仪器。如果仪器符合规范,要么就认可这误差,要么就用信号平均值法。,重新培训。对标准作业,检查操作人员之间的质量和技巧差别。,对同一产品进行反复测量和读数,取平均值。假设重复N次,则分散将会是原来的:,举例:量具误差可以通过4次测量取其平均值而被减少50。,从长期角度来讲,你必须彻底修正你的测量系统。,改善重复性-短期措施,GaugeR&R练习,设计并执行一个量具能力分析,需要3个操作人员对10个工件分别测量3次。要测量的工件由导师提供。用给定的测量工具对指定的尺寸进行测量。用Minitab创建一个90个观测值的表格:3个操作人员*3次*10个工件=90观测值CalcMakePatternedDataSimpleSetofNumbers进行测量并把测量结果输入Minitab.用Minitab分析你的数据:StatQualityToolsGageR&RStudyStatQualityToolsGageRunCharts评价你的量具能力,并确定可能的措施来应对有问题的结果。用挂图来总结你的成果。,离散型数据的GR&R,评价质量检查员的接受标准与标准样本的一致程度。评价质量检查员单人多次检查的重复性和多人多次检查的再现性。评价目前的标准样本是否为质量检查员提供了足够的接受标准。,为什么要研究离散型数据的测量系统?,离散型数据GR&R的接受标准,%Appraiser重复性。它表明评判者对两次判断的一致性。%ScorevsAttribute它表明评判者的两次判断与标准答案的一致性。Screen%Effective表明评判者之间的判断一致性。Screen%EffectivevsAttribute表明评判者之间的判断与标准答案

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