2-2MMSA.ppt

测量系统分析(MeasurementSystemAnalysis),计量型数据测量系统的分析计数型数据测量系统的分析,学习目标理解测量误差理解计量型数据测量系统的分析方法理解计数型数据测量系统的分析方法,测量系统分析的定义-MSA(MeasurementSystemAnalysis)-为了确保数据的可信度而评价或检测测量系统的水准-为了把握改善对象流程的现在能力要采集数据并确认采集数据的可信度用语的定义测量为了描述研究对象的某特定性质而对该性质赋予数值。-Eisenhart,C.(1963)测量系统包括所有为了获得测量设备或测量方法及其他设备、软件、测量环境、测量程序、测量者等的集合。,什么是测量系统分析？,测量系统分析的必要性,在通过数据进行改善时，如果数据的可信度无法保证的话，那么这种分析和改善将没有实质性意义。测量数据是用作决策的基础资料。为了正确地理解作为决策基本的数据的测量系统，测量系统的评价是改善活动中最根本的也是最重要的。,这石头的重量是多少？,正确的测量是正确决策的基础资料。,测量系统概要,8Kg,10Kg,7Kg,计量型数据测量系统分析,观测到的流程变动,实际流程的变动,反复性(Repeatability),偏移(Bias),稳定性(Stability),再现性(Reproducibility),测量系统的变动,计量型数据变动的类型,长期流程变动,短期流程变动,测量系统之间的变动,测量系统内部的变动,线性度(Linearity),准确度(Accuracy),精确度(Precision),测量系统应具备的基本识别能力,测量系统误差的种类测量误差=准确度(中心)的误差+精确度(分散)的误差准确度(Accuracy)观测值体现接近真值的近似程度（平均的观点）校正(Calibration)分析的必要性校正周期，方法及程序精确度(Precision)是指观测值之间的差异程度（分散的观点）GageR&R分析必要测量仪器的改善,测量方法标准化的改善,偏移,分散,-准确度高-精确度高,-准确度高-精确度低,-准确度低-精确度低,准确度低精确度高,准确度与精确度,准确度,精确度,准确度变动的原因偏移(Bias)偏移指基准值和测值的平均间的差异，偏移越少越准确。,基准值Referencevalue,观测平均ObservedAverage,偏移(bias),0.75,0.80,mtotal=mproduct+mMS,-基准值的误差-测量设备的老化-刻度不佳的测量设备-错误特性值的测量-没有良好的校正-测量者不能正确使用测量设备,稳定性(Stability)稳定性指对于相同基准样品或者相同样品的特性，长时间测量时得出的测量值的总变动。,稳定性,Time2,Time1,mtotal=mproduct+mMS,与测量设备物理特性相关例)温度造成的影响,线性度(Linearity)线性度是指在测量设备的不同量程区域内测量值与真值间的差异程度。如果在测量设备测量范围内的整个区域里偏移值呈一定值出现，可以说线度性良好。,线性差,无偏移,线性好,真值,观测值,偏移,测量设备不能对范围内的低端和高端准确的校正-最少或最大基准数据的误差-测量工具的老化-测量工具的内部设计特性,精确度变动的原因反复性(Repeatability)反复性指对相同样本的相同特性用相同的测量设备由一名测量者进行多次测量而求出的测量值的变动。,使用了落后的计测仪实际错误造成的计测仪内在工具或内部发生散布随工具位置变化的散布环境因素(照明,噪音)身体因素(视力),再现性(Reproducibility)再现性是指对相同样本的相同特性用不同的测量系统进行测量而求出的变动。-对相同样本的相同特性用相同的测量设备由不同测量者进行测量-对相同样本的相同特性由同一测量者利用不相同的测量设备进行测量,再现性,测量者A,测量者B,测量者C,测量者测量方法，技术的差异测量者测量设备的使用法和读取方法的不正确测量顺序和方法不明确为了帮助测量者保持一贯性，需要JIG,测量设备C,测量设备B,测量设备A,识别能力-所谓的识别能力指测量系统可探知所测量特性微细变化的能力，也称为分辨率-测量系统的识别能力不足的话，就不能将它作为确定流程变动的分析依据-测量系统的最小测量单位应该能够精确到测量出流程分散的范围及规格幅度的1/10个单位以上,识别能力差,识别能力好,计量型数据测量系统的分析程序,阶段1,阶段2,阶段3,阶段4,阶段5,测量数据的基本事项检讨,识别能力检讨,准确度检讨,精确度(GageR&R)检讨,稳定性检讨,分析对象(X,Y)确认运营定义确认数据类型，规格确认等,阶段1,阶段2,阶段3,阶段4,阶段5,GageR&R计划,随机取样测量,Minitab分析:GageR&RStudy,Minitab分析:GageRunChart,后续措施实施,一般情况下，在整个测量系统中为了确保识别能力、准确度及稳定性都进行了检测校正，检讨只有在必须的情况下才实施。,计量型数据GageR&R注意事项随机顺序测量盲测：测试者需在事先不知道测量具体的样品条件下进行，防止霍索恩效应(Hawthorne)读取测量设备数值应为最接近的数值,可能的话以最小刻度的一半为准例如最小刻度为0.1的话,读取推测值为0.05各测量者为了求得测量值需使用相同的步骤(包含所有阶段),霍索恩效应：(Hawthorneeffect)1924-1926年进行照明实验总结出，(指工人、学生等因受到研究人员的关注而增加产量或提高成绩)，受人关注带来的提高(或进步)。,例题某电子元件生产商为了改善生产线由于产品外径的变动产生的不良制定了项目。他们首先要对测量产品的测量设备的可信赖性做评估以求数据的正确。以能够代表流程的10个产品,及测量者3人为对象,实施2次反复测量。(Tolerance1.5）参考前期已经确认识别能力、准确度及稳定性方面没有问题。,阶段1GageR&R计划选出10个能够代表整个流程范围最少80%的样品。反复:2次测量:3人,参考标本的选定样品采样从流程开始并且应能够代表整个过程的变化范围样品范围流程分散样品范围=流程分散样品范围QualityToolsGageStudyGageR&RStudy(Crossed).,Minitab上的分析方法有ANOVA法和XbarandR法,ANOVA法更为优越一些。因为ANOVA法考虑到了测量者与部件间的交互作用。,4,如果知道ProcessTolerance,请输入,5,GageR&R%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R0.004437510.67Repeatability0.00129173.10Reproducibility0.00314587.560.00091202.19*0.00223385.37Part-To-Part0.037164389.33TotalVariation0.0416018100.00Processtolerance=1.5StudyVar%StudyVar%ToleranceSourceStdDev(SD)(5.15*SD)(%SV)(SV/Toler)TotalGageR&R0.0666150.3430632.6622.87Repeatability0.0359400.1850917.6212.34Reproducibility0.0560880.2888527.5019.260.0302000.1555314.8110.37*0.0472630.2434023.1716.23Part-To-Part0.1927810.9928294.5266.19TotalVariation0.2039651.05042100.0070.03NumberofDistinctCategories=4,MinitabSession解析,规格对比测量系统造成的分散为22.87%,测量系统的识别能力,分散的标准偏差构成要素,产品间的分散为89.33%测量系统的总分散为10.67%-反复性造成的分散为3.10%-再现性造成的分散为7.56%测量者之间的再现性分散为2.19%测量者和产品的交互作用的影响为5.37%,测量系统评价中使用的4种判定基准%Contribution(测量系统分散对总分散中的占有比)%StudyVariation(测量系统标准偏差对总标准偏差的占有比)%Tolerance(测量系统标准偏差对产品规格占有比)NumberofDistinctCategories(测量系统分辨率级别),查看MSA结果时，应该怎样判定测量系统?,TotalVariation,TotalGageR&R=20%,TotalGageR&R=75%,TotalGageR&R=100%,测量系统引起的分散为20%时，意味着什么?,由于Gage的分散，工程发生变动,总分散中Gage引起的分散为75%,总分散中Gage引起的分散为20%,%StudyVariation说明,产品公差,LSL,USL,%Tolerance是什么意思?,%Tolerance=20%,%Tolerance=50%,%Tolerance=100%,Gage引起的标准差与产品公差相同,Gage引起的标准差对比产品公差为50%,Gage引起的标准差对比产品公差为20%,%Tolerance说明,“整个分散中,GageR&R所占的比重是否足够小?”,GageR&R的Repeat,Reprod.的高度越接近0越好,“测量者反复测量是否稳定?”,注意!如果数据超出RChart的界限，应调查其原因后,再重新进行测量,“鉴别其他不同产品的能力是否充分?”,与RChart相反的，脱离管理界限点越多越好,GRAPH解析,“所选的样品是否能正确反映流程的分布?”,如果此值均一的话，可认为样本没有正确反映流程的实际分布情况（连线越曲折越好）。,“测量者间存在差异与否?”,测量者间无差异为好（连线越直越好）。,“不同样品各测量者是否进行了相互影响的测量?”,对于不同的样品,各测量者的测量值一致变化为好（连线交叉越少越好）。,阶段4Minitab分析GageRunChartStatQualityToolsGageStudyGageRunChart,1,2,图形解析-对测量者和制品间的再现性和反复性进行图表化-容易把握特定测量者的测量习惯,特性产品测量时出现的问题等-中央线显示所有测定值的平均,阶段5后续措施实施-分散的主要原因为反复性(设备)时,需要对更换设备、修理、或校正。-分散的主要原因为再现性（测量者)的话，需要进行标准流程的训练或者在测量顺序中找出问题点。为了了解问题发生在哪一个产品上，对测量者之间的差异点也要有必要的观察。-再确认规格的合适与否-设备的分散较小(公差的30%左右)，但流程上却产生了较大的分散时，多数情况下设备的分散对业务上不会构成影响害，可以继续使用。-通过与设备供应者的讨论或者公司的参考资料等了解到当前使用中的设备属于技术最尖端或具有与规格相符的性能的话，最好按现状使用。,SNRatio,NumberofDistinctCategories=Round(SNRatio1.41)=Round(4.07),参考:GageR&R评价指标的理论性背景,计数型数据测量系统分析,计数型数据测量系统分析的定义计数型数据测量系统分析指评价判断以离散型数据形态表现的观测值(例如良/不良)的准确性和精确性的分析方法。目的与工人的倒班和设备等无关，为了查看检查者是否按照判断基准一贯正确地进行评价为了确认检查者的一贯性为了确认检查者是否做出与真值一致的判定为了检测需要补充学习的部分和标准程序上完善的部分,计数型数据GageR&R一般事项-一般由23名测量者实施-一般以25个样品为对象进行测量-一般进行23次的反复测量注意事项-需选择能代表流程的样品抽样时，可参考以下标准：-选定测量者时，可以让平时做检查工作的检查人员去进行测试，以确保能够盲测。,阶段1,GageR&R计划,分析程序,阶段2,阶段3,阶段4,随机地测量抽出的样品,Minitab分析:AttributeAgreementAnalysis,后续措施实施,选出足够代表整个产品过程，并且是良品和不良品混放在一起的样品决定反复数，再现数决定评价顺序,盲测测量者按顺序测量所有样品整个测量反复(4-5次),例题为了对电子产品生产流程的不良加以改善现进行课题推进，为了确认判定良品/不良品判断的能力，特意在FinalTest工程进行了测量系统评价。,阶段1GageR&R计划-选出20个可以代表整个产品的样品，良品与不良品混放在一起-反复:2次-检查人员:2名,阶段2对所有样品进行随机测量-由测量者对产品随机测量-测量者自身不知要参与此测量实验-反复所有测量,阶段3Minitab分析AttributeAgreementAnalysis.数据输入(文件名:GageR&R_Slide40.MTW),以Stack形式输入数据,1,3,AttributeColumn:测量值Sample:样品及产品号码Appraisers:测量者,2,信赖水准(Default=95%)选择图形领域选定结果领域(请参考后一页),Minitab分析StatQualityToolsAttributeAgreementAnalysis.,若知道真值的情况下,输入真值的Column不知道真值的情况下,试验计划者确定后实施。,指定置信区间为(Default=95%),选择测量者之间一致性比率图及测量者的评价和真值之间一致性比率图。,Session窗中显示和图形一致的数值化结果(同一程度的比例),AttributeAgreementAnalysisfor测定数值WithinAppraisersAssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent95%CI1201890.00(68.30,98.77)22020100.00(86.09,100.00)#Matched:Appraiseragreeswithhim/herselfacrosstrials.EachAppraiservsStandardAssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent95%CI1201890.00(68.30,98.77)2201995.00(75.13,99.87)#Matched:Appraisersassessmentacrosstrialsagreeswiththeknownstandard.AssessmentDisagreementAppraiser#G/FPercent#F/GPercent#MixedPercent100.0000.00210.00200.0015.8800.00#G/F:Assessmentsacrosstrials=G/standard=F.#F/G:Assessmentsacrosstrials=F/standard=G.#Mixed:Assessmentsacrosstrialsarenotidentical.,MinitabSession解析,总观测次数对比反复测量值间的一致率,总观测次数对比真值的一致率,总观测次数对比真值的不一致率,测量者自己的一致性比率。测量者1在总共20次观测中，18次一致,一致率为90%。,操作者与真值的不一致率。测量者2人共有20次观测中，1次与真值不一致，不一致率为5.88%。,操作者各自与真值的一致率。操作者2共有20次观测中，19次与真值一致，一致率为95%。,BetweenAppraisersAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent95%CI201785.00(62.11,96.79)#Matched:Allappraisersassessmentsagreewitheachother.AllAppraisersvsStandardAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent95%CI201785.00(62.11,96.79)#Matched:Allappraisersassessmentsagreewiththeknownstandard.AttributeAgreementAnalysis,总观测次数对比测量者间一致率,所有测量者的观测值对比真值一致率,测量者之间一致率。2名测量者共有20次观测中,17次一致,一致率为85%。,所有测量者与真值的一致率2名测量者共有20次观测中，17次与真值一致,一致率为85%。,图形分析,测量者的观测值的一致程度可通过置信区间确认出来,测量者与真值的一致程度可通过置信区间确认出来,-以上判断基准根据课题推进时制定的目标的不同，可以调整。例如，不良率0.1%0.001%检测能力必须100%还有，如果是改善满意度40%60%的课题的话，检出能力提高70%以上时就可以采纳。但，原则上如果没有100%达成时，应该找出相关原因。,评价