《测量系统分析》PPT课件.ppt

测量系统分析 MeasurementSystemAnalysis MSA Trainer 李达 Source MSA参考手册第三版 噢 不做MSA 就先SPC 结果可能徒劳 MSA与质量管理体系 QS 9000第一部分4 11 4 为分析在各种测量和试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 所有的分析方法及接受准则应与测量系统分析参考手册相一致 如 偏倚 线性 稳定性 重复性 再现性研究 如经顾客批准 也可采用其它分析方法及接受准则 TS16949 20027 6 1MSA为分析各种测量和试验设备系统测量结果存在的变差 必须进行适当的统计研究 此要求必须适用于在控制计划提出的测量系统 所用的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 如果得到顾客的批准 也可采用其它分析方法和接收准则 Conclusion 二者的要求完全一致 讨论的主题 变差和测量系统的概况测量系统的基本概念测量系统的应用测量系统的实践指南 判定依据 实例练习和问题解答 PartI 变差和测量系统的概况 概述 过程产品产品特性特性可以测量 因此测量是一个过程 测量系统 过程变差中存在的可能根源 细分 观测到的过程变差 真正的过程变差 测量的变差 长期的过程变差 短期的过程变差 样品的随机性 测量设备的变差 工人的变差再现性 重复性 设备的校准 稳定性 线性 为了找到真正的过程变差 有必要找出测量系统的变差并将他们与过程的真正变差区别开来 测量过程的变差源 随机和系统误差普通原因和特殊原因造成识别潜在变差源 排除或监控这些变差源 测量系统的误差模型 S W I P ES 标准W 工件 如零件 I 仪器P 人 程序E 环境 系统设计时固有的变差系统故障引起的变差 影响测量结果的因素 测量系统分析 因此为了确保前期的过程或产品的可靠性 必须对测量系统进行检查 即 测量值 真实值 测量误差 测量误差具有统计特性 它描述的是测量值和真值间的差异 故 整个变差 过程变差 测量的变差 测量的变差 过程变差 71 即 测量仪器的变差必须小于过程的变差和产品公差 MSA应具有的统计特性 正常原因 CommonCause 系统或过程固有的误差因素异常原因 SpecialCause 系统或过程中特殊 异常事件造成的误差误差与过程的稳定性若过程只存在正常原因造成的误差 则过程是稳定的 若过程中存在异常原因造成的误差 则过程不稳定 重要的统计推断正常原因造成的误差满足正态分布异常原因造成的误差偏离正态分布 测量系统变异性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 PartII 基本概念 测量 赋值 或数据 给具体事物以表示他们之间关于特定特性的关系 量具 任何用于测量结果的装置 车间里 含Go N Go 测量系统 用来对被测特性定量测量和定性评价的仪器或量具 标准 操作 方法 夹具 软件 人员 环境和假设的集合 用来获得测量结果的整个过程 术语 测量系统误差的类型 偏倚 Bias 是指对同样零件的同样特性 真值 基准值 和观测到的测量平均值的差值 即准确度 参考值 基准值 系统性误差 不同测量的平均值显示为不同的结果 可能的原因有 人员造成的偏倚 不同的人得到不同的结果 设备造成的偏倚 不同的设备有不同的结果 稳定性 Stability 漂移 是指测量系统在某一阶段时间内 测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量总变差 测量系统误差的类型 线性 Linearity 在测量范围内偏倚的不同即偏倚大小的变化 测量系统误差的类型 重复性 Repeatability 由同一操作者 用同一测量仪器 多次测量同一部件的同一特性时获得的测量变差 一般是指仪器的变差 EV Equipmentvariation 测量系统误差的类型 再现性 Reproducibility 指由不同的评价人 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差 AVAppraiservariation 测量系统误差的类型 量具重复性和再现性GageR R repeatabilityandreproducibility 重复性和再现性合成变差的一个估计 测量系统研究 适用于所有列入控制计划的测量系统计量型 Variable 计数型 Attribute PartIII 测量系统的应用 必要的信息 测量系统分析实施流程图 风险分析法 使用MSA的时机 测量设备的Qualification 测量设备间的比较 确认可疑的设备 再修复前后比较测量设备 更换主要零部件 找出真正的过程变差 测量设备的分类 新产品规范 传统的方法 最著名的MSA是重复性和重现性GageR R 试验方法是n 10个零件被3个评价人测量3次 10 3 3 GR R的输出是重复性变差和重现型变差以及他们的和 典型的方法 APQP阶段 决定关键特性 设定所需的分辨率 针对特性考虑整个测量系统 定量型 确定现有设备或购置新的仪器 MSA的频率 可半年一次 每年一次或更长若顾客有要求时按其要求的频次分析 测量系统的评定 测量系统的评定通常分为两个阶段 称为第一阶段和第二阶段第一阶段 明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要 第一阶段试验主要有二个目的 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 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的 应持续具有恰当的统计特性 常见的就是 量具R R 是其中的一种型式 测量系统的评定 测量作为一个体系 选择正确的仪器仪器需要校准calibration测量标准可得准确度和精度测量实践 MeasurementpracticeWhereHowmanyplaces数据报告重要的数据准则Individuals average high low 标准 国际 国家标准第一级标准 连接国家标准和私人公司 科研机构等 第二级标准 从第一级标准传递到第二级标准 工作标准 从第二级标准传递到工作标准 R R的应用 在过程的改进中 R R是一个重要特性 特性在于测量设备的变差涉及到整个过程的变差 注意 取样时要反应整个过程变差 测量分析系统 MSA 的类别 可测量的GageR R 计量型R R 可视特性的GageR R 计数型R R 76 PartIV 测量系统的实践指南和判定依据 MSA的评估 分辩率 精度测量系统能发现并真实地表示被测特性很小变化之能力 称为分辩率 精度 如最小的测量刻度太大而不足以辨别制程变异 则为分辩率 精度不足 分辩率 精度不足的象征将会在R CHART上显现出来 因此 若使用分辩率 精度不足的量测系统所表现的R CHART 将可能造成I型误差 测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者 一般来说 测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一 3rdedition全过程6 标准偏差的1 10 分辩率 精度不足的例子 确定稳定性的指南 系统推荐方法 取一个样本建立基准值 可溯源 或中程数定期 天 周 测量标准样本3 5次以时间为序划出X RorX S控制图计算管制界限 并对失效或不稳定做出评估计算标准差S 并与制程标准差相比较 以评估测量系统的稳定性 结果分析 与一般走势图或者休哈特图的判定依据是一致的 Xbar UCL Xbar A2RbarLCL Xbar A2Rbar极差 UCL D4 RbarLCL D3 Rbar 判定依据图例 失控规则1 1点超控制限度2 连续9点在目标值的一侧3 连续6点上升或下降4 连续14点交替上下5 连续3点中有2点在2 线以外6 连续5点中有4点在1 线以外7 连续15点在1 线以内8 连续8点中无1点在1 线以内 不稳定性的原因 仪器需要校准 减少校准周期仪器 设备或夹紧装置的磨损正常老化或退化缺乏维护 例如腐蚀 锈蚀等基准出现误差环境变化 温湿度 振动 清洁度应用 零件尺寸 位置 作业人技能 疲劳 观测错误等 校准不当 偏倚的指南 Bias 独立样本法取一个样本建立基准值 可溯源 或选择一个落在生产测量的中程数的零件 在工具室测量这个零件n 10次 并计算平均值 基准值一个评价人 以通常方法测量样本10次以上计算n个读数的平均值 观测值 偏倚 观测值 基准值 判断依据 MSA第二版 偏倚 观测平均值 基准值制造过程变差 6 偏倚 偏倚 制造过程变差 100 注 制造过程变差可从以前的过程控制图得出 或从同时进行的过程能力研究得出 如无法求得时 可用规格公差代替 偏倚接受准则 对测量重要特性的测量系统偏倚30 拒绝接受 案例 一位作业者量测一零件10次 如下 X1 0 75X6 0 80X2 0 75X7 0 75X3 0 80X8 0 75X4 0 80X9 0 75X5 0 65X10 0 70设真值为0 8 且此零件之制程变异为0 7 X x 10 7 5 10 0 75偏性 真值 观测平均值 X 0 8 0 75 0 05偏性对制程变异百分比 偏性 偏性 制程变异 100 0 05 0 7 100 7 1 10 结论 该仪器的偏倚是可以接受的 判断依据 MSA第三版 计算可重复性标准变差 rd2 可以查表 g 1 m n确定偏倚的t统计量如果0落在偏倚值1 a置信区间以内 偏倚在a水平是可接受的 案例 结论 因为0落在置信区间 0 1185 0 1319 内 偏倚可以接受 过分偏倚的原因 仪器需要校准仪器 设备或夹紧装置的磨损磨损或损坏的基准线性误差应用错误的量具不同的测量方法环境 温度 湿度或振动的影响应用 零件尺寸 位置 操作者技能 疲劳 观察错误 线性指南 在量具的操作范围内 选择g 5个零件全尺寸检验每个零件以确定基准值一个人测量每个零件m 10次计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚平均值偏倚i j Xi j 基准值 i在线性图上画出单值偏倚和基准的偏倚值画出最佳拟合直线和置信带Yi aXi b 计算公式 读判准则 线性相关性 R2 1 完全相关 点散布在一条直线上 R2 0 完全不相关 X与Y的变化完全不存在任何依存关系 010 拒绝接受 线性范例说明 在量具全作业范围内选取5个部分 并已求得各部分之真值分别为2 00 4 00 6 00 8 00 10 00 每一零件再由一作业者量测12次 如下表 线性适合度R2计算如下 y ax by 偏性平均值 x 真值 a 斜率a xy x y n X2 x 2 n 0 1317b y n a x n 0 7367R2 xy x y n 2 x2 x2 n y2 y2 n 0 98 偏性平均值y ax b 0 1317 真值 0 7367线性 斜率 制程变异 0 1317 6 0 0 79 设制程变异为6 0 线性 线性 制程变异 100 0 79 6 0 100 13 17 结论 010 故不可接受 线性问题的可能原因 在工作范围内上限或下限内仪器没有正确校准最小或最大值校准量具的误差磨损的仪器仪器固有的设计特性 重复性和线性的指南 极差法均值极差法方差分析法 ANOVE法 极差法 改良的计量型量具研究方法可提供R R 但不能提供AV和PV用于快速检查GRR是否发生了变化省时 样本容量为5时 省时20 样本容量为10时 省时10 方法 2个评价人和5个零件评价人各将每个零件测量一次计算极差 评价人A和B的测量差值的绝对值 的和与平均极差计算总测量变差 其中可以从表中查出 m 2 g 零件数 实例 结论 测量系统需要改进 均值极差法 可以将重复性和重现性分别开来但不是他们的交互作用 若要判断评价人与量具的交互作用 可采用方差分析法 ANOVA 当重复性 AV 变差值大于再现性 EV 时 量具应加以保养量具需加以保养 量具需重新设计 以提高适用性 量具之夹紧或定位需改善 存在过大的零件间变异 当再现性 EV 变差值大于重复性 AV 时 评价人训练不足量具刻度校正不良可能须用夹具以协助作业者更简易且确实的操作量具 研究方法 1 获取样本零件数n 5 常用为10 被选定零件尽可能反映整个过程的变差 2 选择评价人A B C等 零件编号1到n3 校正量具 4 由作业者A B C顺序对n个零件随机抽样量测 但不使他们之间知道他人的量测值 并分别将量测值记入表1的第1 6 11行 5 重复 4 项的方式 分别记入2 7 12行及3 8 13行 6 若无法取得大样本数或同时取得零件时 可改用下列方式 a 令作业者A 量测第1件 并将量测值记入第1行 再依序由作业者B C量测第1件 记入第6 11行 b 重复 a 项方式 同样量测第1件 但分别记入第2 7 12行及3 8 13行 7 若作业者班次不同 如日 夜班 或许可用下更替代方法 a 由作业者A 随机抽样量测全部10个零件 记入第1行 再重复随机量测这10个零件 分别记入第2 3行 b 再由作业者B C以同样 a 项的方式记入6 7 8行及11 12 13行 记录表格实例 数值的计算 1 极差的计算 2 均值的计算 3 结果分析 以下计算的变差均以99 的正态概率为基础 即变差 5 15 3 1重复性 3 2重现性 3 3测量系统变差GRR 3 4零件变差PV 3 5总变差TV 如果过程变差已知 且以6西格码为基础 则 3 6各变差占总变差的百分比 EV EV TVX100 AV AV TVX100 R R R R TVX100 PV PV TVX100 注意 每个因素所占百分比的和将不等于100 3 7测量系统可靠的辨别的分级数ndc 1 41 PV GRR ndc取整且应大于5 量具重复性和再现性 R R 的可接受性准则 数值30 的误差测量系统不能接受 须予以改进 进行各种势力发现问题并改正 必要时更换量具或对量具重新进行调整 并对以前所测量的库存品再抽查检验 如发现库存品已超出规格应立即追踪出货通知客户 协调处理对策 均值图 层叠 大约一半或更多的均值应落在控制限以外 证明测量系统能够充分探测到零件 零件间的变差并且测量系统能够对过程分析和过程控制有用的信息 如果少于一半的均值落在控制限外边 则测量系统缺乏足够的分辨率或样本不能反应过程的变差 图表分析 极差图 将每位作业者对每一零件所测得的多个读值极差标注于极差图 有助于确定 有关重复性的统计管制 在每位作业者之间对每一零件的量测程序是否一致性 链图 同均值图 但没有总平均值和控制线即 所有评价人的各自读数逐一按零件画出 用于判断 单个零件对变差一致性的影响分离点显示 如异常读数 散点图 将每位作业者对每一零件量测多次 并将零件之最大 最小及平均值标注 有助于确定 作业者的一致性显示可能的分离点零件与作业者的相互作用 误差图 将每个作业者对每一零件量测两次的值 按零件编号将值标注 可协助分析个别的差异 误差 观测值 真值或参考值 备注 图例中显示 1 作业者B第2次量测系统性的高于第1次量测 2 作业者B的平均值偏高 3 设有任何一个作业者能取得零件10的特性 比较图 X Y比较图 将每位作业者对每一零件量测多次所得之平均值 以其它作业者为基础标注 有助于作业者间线性的一致性判断 方差分析法 ANOVA 本法可将量测系统之变异区分为4种 即零件 作业者 零件与作业者的交互作用及量具等变异 但因本法之计甚为繁复 故应藉由计算机来运算 且须有训练有素的来解释其结果 研究方法 本法之数据来源须以随机性取得 否则将导致成为偏斜率值的来源 随机化主要目的是保证取得零件 n 作业者及量测次数 r 之间的平衡 可用下述方法进行 1 在纸条上写明A1 An B1 Bn C1 Cn K1 Kn A K代表第1 第K个作业者 1 n表第1 第n个零件 2 将所有纸条放入不透明之袋中 3 每次抽1张 并依纸条中写明的作业者及零件编号进行量测 4 将量测值记录于类似表1的适当位置 5 一旦纸条被抽出后 不放入袋中 直至所有纸都被由出量测为止 6 再将所有纸条放入袋中 重复上述方式再次量测直至所预先设定的量测次数r次为止 作图分析 交互作用图 均值图 若各条曲线是大致平行的 则不存在交互作用 当线不平行 交互作用就显著 交叉的角度越大 交互作用就越大 需要用适当的测量来消除形成交互作用的原因 84 DF 来源的自由度SS 平方和 来源平均数的离差MS 平均数平方 SS DFEMS 平均数平方期望值 用以判定每一个MS的变异数项目之线形组合F 交互作用 仅计算零件与作业者之交互作用 由交互作用之平均数平方 量具平均数平方 即MSop MSe 变异数分析 AVOVA 表 ANOVA表用于将总变差分解成四个分量 零件 评价人 零件与评价人的交互作用以及由于设备造成的重复性 范例说明 AcceptanceGuidelines Contribution StudyVariation Tolerance MeasurementSystemok Considerimportanceandcosts Measurementsystemneedscorrectiveactions 5 5 15 15 10 10 30 30 10 10 15 15 optimally ok notok 85 86 计数型测量系统研究 定义 就是把各个零件与某些指定限值相比较 如果满足限值则接受该零件 否则拒收 计数型量具不能象计量型量具指示一个零件多么好或多么坏 它只能指示该零件被接受还是拒收 小样法 MSA手册第2版 先选取二十个零件来进行 选取二位评价人以一种能防止评价人偏倚的方式两次测量所有零件 在选取二十个零件时 必须有一些零件稍许高或低于规范限值 所有的测量结果 每个零件测四次 一致则接受该量具 否则应改进或重新评价该量具 如果不能改进该量具 则不能被接受并且应找到一个可接受之替代测量系统 案例 结论 测量系统不可接受 风险分析法 3rdedition 不能量化测量系统变异性 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 研究方法 随机从过程中抽取50个零件样本 以获得覆盖过程范围的零件 3名评价人 每位评价人对每个零件评价3次 1 定为接受 0 为拒绝 假设检验分析 交叉表分析法 1 总结数据评价人之间 评价人和基准之间评价人每次之间的一致性 30个样本的例子 2 计算科恩的Kappa 它可以确定评价人之间意见一致的程度 为了确定评价人一致的水平 采用科恩的kappa来测量两个评价人对同一目标评价值的一致程度 1表示完全一致 0表示一致程度不必偶然的要好 Po 对角线单元中观测值的总和 7 80 90 0 97 Pe 对角线单元中期望值的总和 0 8 73 8 90 0 83 期望的计算法 A0B0 8 9 90 0 8 Kappa P0 Pe 1 Pe 0 97 0 83 1 0 83 0 14 0 17 82 当Kappa大于0 75表示好的一致性 Max为1 小于0 4表示一致性差 结论 所有的评价人之间表现出的一致性好 但它不能衡量测量系统区分好和坏零件的能力 相当于系统的重现性 评价人与基准判断的比较 A与基准判断的交叉表 同样的做出B和基准判断以及C和基准判断的交叉表 同样以Kappa来决定评价人与基准判断的一致程度 结论 所有的评价人与基准之间表现出的一致性好 3 测量系统的一致性 相当于测量系统的重复性 评价人自己在所有试验上都一致评价人在所有试验上都与基准一致 来源总受检数符合的计算得分 3 所有评价人自己保持一致 两两间一致 4 所有评价人自己和两两间一致并且与基准一致 4 系统有效性的评估 5 计算漏发警报和误发警报 漏发警报 实际不好判为好的 实际不好的误发警报 实际好判为不好的 实际好的 判断准则 Sampleselection ideally50 pass parts 50 fail parts Samplesize min 30parts becauseofConfidencelevelBinomial 87 Humaninspection typical 80 bestcase 90 95 88 解析法 MSA手册第2版 大样法 本法须先量测所选取的零件之真值或参考值 并经由量测次数 m 及全部可接受的数量 a 将其记录 来求出量具的再现性及偏性 零件选择应为8个 且各为近似等差真值或参考值 如 0 016 0