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奥曼克（上海）咨询有限公司上海市大田路129号，嘉发大厦A幢9B室，邮编：200041电话: 021-6267 8160, 6267 8360, 传真: 021-6267 8269测量系统分析 - MSAMSA培训，两天课程帮助理解测量系统的统计特性，认识测量系统对过程控制中数据收集的影响。采用在教员引导下的练习，使学员学会偏倚、稳定性、线性、重复性、再现性分析的实践经验，具备开展测量系统分析和改进的能力。培训特色学员带着零件和量具参加培训；主要讲解MSA过程中的难点，包括如何做测量系统的分析计划、如何选择零件、如何做到一次盲测、如何判定、如何改进；介绍MSA第三版与第二版中判定准则的差异（采用统计假设测验）；提供了对计数类量具的测量评价方法；对于性能测试、破坏性试验等如何研究他们的稳定性。参加人员：本教程适用于那些直接负责数据收集、控制图构筑和监控、以及对产品和过程特性的测量作统计分析的人员。培训教材：每位参加人员将获得一套培训手册。学员自带具有统计功能的计算器。课 程 内 容n 概述l 什么是测量系统l 什么是测量误差l 为何要做测量系统分析n MSA和QS9000/TS16949l 汽车行业对测量系统的要求l 如何满足ISO/TS16949对MSA的要求l 优胜者的方法n 测量系统的统计特性l 理想状态l 变差的表达l 统计特性n 分辨率l 量具的分辨力l 测量系统的分辨力 数据集的概念n 偏倚线性和稳定性n 开展重复性和再现性分析n 属性类量具n 比较工具l 图析l ANOVAn MSA技术总结n 练习l 练习一：定义测量系统l 练习二：偏倚l 练习三：线性l 练习四：测量方法l 练习五：重复性和再现性l 练习六：图析法练习七：依据数据的决策学员背景要求：n 具有统计过程控制的经验；具备一定的计算能力；了解统计假设测验的知识；带计算器。培训目标：n 定义测量系统、理解测量系统变差及其来源；n 确定测量系统分析的范围、资源、人员需求，制订分析计划；n 具备基本的运算能力，以评价测量系统存在的偏倚、稳定性、线性、重复性、再现性、准确度和精确度；n 通过测量系统分析，提高选用、维护和改进测量系统有效性的能力；n 满足ISO/TS16949和MSA手册等的要求培训方法： 小组练习 通过小组练习来提高对培训内容的了解，掌握MSA的理解和应用。 培训评估： 培训评估考虑出勤率及课堂讨论的参与积极性，并包括以下方面： 课堂上积极有意义的提问。 知识的探讨和分享 积极参与小组练习 评分练习 通过评分练习来了解培训的实际效果，形式为多项选择和问答题。 最终评估 通过最终评估了解培训的整体效果，并策划改进方案 考试 考试时间为一个小时，开卷考试。70%正确为考试通过标准。 证书培训评估和考试合格后由奥曼克颁发培训证书。5月11-12号培训日程：测量系统分析（MSA）培训课程表开始结束时长净时第1天欢迎词和课程介绍08:30 上午09:00 上午3030第一章：MSA介绍09:00 上午09:45 上午4545课间休息09:45 上午10:00 上午15小组练习1：定义测量系统10:00 上午10:30 上午3030第二章：MSA: ISO9001与行业特殊要求10:30 上午10:45 上午1515第三章a：测量系统的统计特性10:45 上午11:45 上午6060午餐11:45 上午12:45 下午60第三章b：分辨率和不确定度12:45 下午01:45 下午6060课间休息01:45 下午02:00 下午15第三章c：偏倚、线性和稳定性02:00 下午03:15 下午7575课间休息03:15 下午03:30 下午15小组练习2：偏倚03:30 下午04:15 下午4545小组练习3：线性04:15 下午05:00 下午4545第1天总时长08:3006:45第2天第三章d：GR&R研究08:30 上午09:15 上午4545小组练习4：重复性和再现性09:15 上午10:15 上午6060第四章a：ANOVA-高级分析10:15 上午10:30 上午1515课间休息10:30 上午10:45 上午15第四章b：属性测量10:45 上午11:45 上午6060午餐11:45 上午12:45 下午60小组练习5：计数型MSA12:45 下午01:45 下午6060第四章c：自动化系统01:45 下午02:00 下午1515第四章d：非重复性系统02:00 下午02:30 下午3030课间休息02:30 下午02:45 下午15第五章：测量计划02:45 下午03:45 下午6060第六章：应用MSA进行持续改进03:45 下午04:15 下午3030课间休息04:15 下午04:30 下午15提问及解答04:30 下午05:00 下午3030第2天总时长08:3006:45课程总时长17:0013:30准确度 Accuracy = 一观测值与可接受的参考值之间的一致接近程度。 变异数分析 Analysis of Variance = 通常被用于实验设计（DOE）的一种统计方法（ANVOA）。用来分析多个群体中的计量型数据，以便比较变异的意义和分析其来源。 可视分辨力 Apparent Resolution = 测量仪器最小的增量大小即为可视分辨力。该数值通常广泛的用在公告资料中，以划分测量仪器的等级。数据的分类数可透过该增量大小除以预期的过程分布宽度（6sigam）来确定 评价者变异 Appraise Variation = 不同评价者（操作者）使用相同的测量方法，在一稳定的环境下，对相同零件（被测物）进行测量所得的平均值的变异。评价者变异（AV）是测量系统变异（误差）的普通原因变异之一。 偏倚 Bisa = 测量观测平均值（在重复条件下的测量）与一参考值之间的差异；历史上被称为准确度。透过一个单值点是否落在测量系统工作范围内来评价和表述偏倚。 校准 Calibration =在规定条件下，建立测量装置与一可追溯且已知参考值不确定度的标准之间关系的一整套操作活动。校准可能包括以下步骤：检验、矫正、报告、或透过调整来消除被比较的测量装置在准确度方面的任何偏差。 校准周期 Calibration Interval = 在两次校准之间的特定时间或条件设定。在这段时间内，一测量装置的校准参数是被认为有效的。 能力 Capability = 基于测量系统的一短期评估，对测量误差（随机的和系统的）的组合变异的一个估计值。 自信度区间 Confidence Interval = 预期的包括了某一参数的真值的数值范围（在某些要求应用情况下被称为自信水平）。 控制图 Control Chart = 在以时间为顺序所进行样本测量的基础上的一过程特性图。它用来显示一过程的表现、识别过程变异的模式、评估稳定性，并显示过程的走向。 数据 Data = 在一定条件下观测值的集合。可以是计量型数据（量化的值，并有测量单位）或抽象的数值（计数型数据或总数值，例如好/坏、通过/失败等）。 实验设计 Designed Experiment = 一种有计划的研究，包括一系列有意图性的对过程要素进行改变与其效果观测，对这些结果进行统计分析以便确定过程变异之间的关系，从而改变这过程。 分辨力 Discrimination = 与最小可度单位同意。分辨力是测量装置和标准的测量解析度、刻度限制、或最小可检出的单位。它是量具设计的固有属性，并通常以测量或分类的单位来呈现。数据的分类数常称为分辨比率，因为它描述了对观测到的过程变异，能够可靠的被区隔为多少类别。 区别数据分类 Distinct Data Categories = 数据的类别数或分类数，它可以被测量系统的有效分辨力，以及在实际应用的观测过程中的零件变异来加以可靠的区隔。 有效分辨力 Effective Resolution = 当进行整个测量系统变异的数据分类数大小时，要考虑者有效分辨力。透过基于测量系统变异的自信度区间范围来确定该分类的大小。 F比率 F ratio = 是一个统计的数学比率表示，它代表一套的数据组中，数据组之间的平均平方误差与数据组内部的平均平方误差的比值；这些数据是用来评价在一定的自信度水准下随机发生的概率。 量具R&R GRR = 一测量系统重复性和再现性的综合变异的估计值。GRR变异等于系统内部和系统之间变异之和。 直方图 Histogram = 分组数据的频率所显示的一种图示法（长条图）。提供数据分布的目视评价方法。 受控 In Control = 表示一过程当它只呈现随机、普通原因变异（与混乱