测量系统分析（MSA）(1).ppt

测量系统分析 MSA 定义 确认项目选择 确定项目范围 用度量标准写下任务描述 过程 高水平 图解 确定项目涉及人和主要度量标准 拟建计划表 SIPOC关键质量特征树RACI图表 是 不是分析 SMART标准 项目选择标准表 线性流程图标准工作布局泳线图 甘特图 1 拟建数据和信息收集计划 确定测量系统 统计概述和图表解释 收集和总结项目特性 阐述后期趋势 价值图解 建立单件产品产出时间 标准工作人机防护时间有效性分析 GageR R研究MSA属性校正 偏差 统计概述正态验证离群点盒形图柱状图或直方图 运行 中值或均值图IMR或SPC图工艺能力 数据管理计划控制计划 根本原因分析 产生简化评估选择 确定因素 根本原因 和反应之间的关系 方差分析等比较试验决策树 回归性和相关性实验设计研究方法 估计该因素 根本原因 对于反应的影响 拟建潜在解决方法和实施计划 目标 执行工艺改进 领导计划和控制小组Kaizen 改善 事件 问题解决 或过程改进 1 确认改进 2a 确定控制机制 信息控制计划SPC视觉管制 3 成本验证 成本效益分析 比较试验工艺价值总结结构简化总结 Excel操作 经验总结和重复机会 CooperNet 改进认可和认证 团队认可认证 2b 文档记录新的工艺和步骤 作业指导书安全评价 V E ADVANCE线路图因素与反应的联系 因素的分层 反应与因素 反应和一些因素 变异 测量 因素 变异 分析 反应 数据统计后 确认 控制 反应 数据统计前 阐述 潜在项目 潜在 过程图解进度表 行动计划成本 效益分析G R E S 学习目标 了解我们测量系统的不同用途了解测量的语言了解如何进行MSA了解如何解释MSA研究结果了解管理工艺过程中的MSA 今天你要做些什么 与检验员交谈做一些测量并加以比较让外面的实验室来验证你的测量结果期望你的客户能获得相同的测量结果你能确信你的测量结果能反映真实情况吗 测量系统 测量系统就像眼镜一样 若没选对镜片 视力就会变得模糊不清测量系统可以使我们 看到 工艺过程当一个测量系统很差时 我们将无法对于如何进行改进做出正确的决策 工艺过程 测量 工艺过程 测量 为何要担心测量变异 考虑到我们为何要进行测量的原因 验证产品 工艺过程是否符合规格协助进行持续改进测量变异将怎样影响这些决策 如果测量变异的总量未知怎么办 测量变异可能使我们的工艺能力显得比实际上更差 测量系统分析 MSA 的重要性 进行测量系统分析 MSA 的重要性是否被忽视了 当主要变源是测量系统时 在改进工艺过程中将造成许多资源浪费测量系统必须在进行工艺改进工作前通过审核当测量产品或工艺过程时 测量系统仅仅是变源之一 测量系统的目的是为了更好的了解可能影响工艺过程结果的变源 测量系统分析 MSA 基础 在较短时间内尽可能多的学习测量工艺过程包括仪器 操作员 零件和其他测量因素选择零件 或样本 来代表整个过程变异的范围 针对整体规格的好与坏 标记零件来排除操作员识别并由此消除可能由操作员产生的偏移操作员使用相同仪器对每个零件随机进行测量多次 这可以在每个仪器组中重复执行 基本模型 完全观测到的变异等于实际产品的变异加上测量系统所产生的变异 测量系统的变源 标准度量R R 重复性和再现性 是工艺过程中测量变异的百分比小于10 合格的标准度量10 到30 尚能接受大于30 不合格且应当进行校正或更换 真值 偏移 重复性 再现性 稳定性 线性度 测量误差 观测到的测量结果 操作员 操作员 零件 标准度量R R的变化 重复性当相同的操作员使用相同仪器重复测量相同零件时观测到的变化e 仪器 再现性当不同的操作员使用相同仪器测量相同零件时观测到的变化o 操作员 重复性 再现性 标准度量造成的变异 操作员造成的变异 测量变异的组成 标准度量R R 与测量系统相关两个最通常的度量标准为准确性和精确性不同的 相互独立的性质准确性 偏移 校正 精确性 标准度量的重复性和再现性何谓同时达到准确和精确要能检测到工艺过程中的微小变化 高分辨率 要在将来能产生与过去相同的结果 稳定性 要求系统是线性的 测量性质 测量能力研究举例 准确性测量研究涉及使用已知标准替零件代常规生产零件使用一个已知2400克物体作为标准来进行测量30次当着手进行测量研究以评估准确性时 应确保获取数据中所有的测量变源 以便使结果对普通的测量过程更具代表性如有可能 最好以封闭的方式提交样本 测量次数 克 克 克 测量次数 测量次数 准确性与偏移 准确性是测量值与真值之间偏差的平均值 就平均而言 我得到了 正确 的答案了吗 如果答案为是 那么测量系统准确如果答案为否 那么测量系统不准确偏移是描述观测到的平均测量值与真值 或 正确 答案 之间距离的术语 均值 偏移 真值 偏移 仪器准确性 偏移即测量观测到的平均值与主值之间的偏差主值由与一个公认的 可追溯的参考标准相关的专用校正工具确定 计算GRAMS练习的偏移 在 Gram 练习中如何计算偏移 回想偏移是描述观测到的平均测量值与真值 或 正确 答案 之间距离的术语偏移 观测值 真值偏移 2404 2400 4测量系统中总会存在偏移 需要确定是否统计上不为零我们例子中的测试样本 无偏移 指的是通过测试证明该标准落在个体图上的控制范围内 精确性 除准确性之外 对于测量系统来说精确性也同样重要精确性是指一种精确程度 对相同物体进行单独测量时我们可以以某种精确程度来获得相同数据值测量系统的变异等于重复性产生的变异加上再现性产生的变异 重复性与再现性 拇指法则 R R 30 观测到的工艺过程变异 R R 20 R R 75 R R 100 测量系统变异 理想工艺过程的目标 重复性与再现性 重复性 标准度量的精确性 相同人员使用相同仪器 标准度量 对相同零件 相同特性进行测量所得的连续测量值之间的变异也即大家熟知的检测误差 重复检测误差 用于估算短期变异 再现性 操作员的精确性 不同操作员使用相同测量仪器测量相同零件的同一特性时 测量平均值的变异 检验员A 检验员B 检验员C 重复性 测量系统的固有变化性在相同条件下进行连续测量所产生的变异 相同的零件 特性 人员 仪器 设置 环境条件在测量系统中它反映了短期的变异 真值 均值 真值 均值 重复性差 重复性好 再现性 再现性差 再现性好 真值 均值 均值 操作员1操作员2操作员3 真值 分辨率 分辨率或灵敏度 可以检测出特性微小变化的能力如果无法检测出工艺过程的变异则属于不合格假设一个运动员尝试缩短游过泳池的时间 用一个没有秒针的手表测量就是一个具有很差分辨率测量系统的例子 改进测量的分辨率就可以解决这个问题 对于游泳运动员来说 可以通过使用精度为1 10或甚至1 100秒的秒表来提高分辨率 直尺游标卡尺螺旋测微仪 28 279 2794 28 282 2822 28 282 2819 28 279 2791 分辨率 如果分辨率不合格 仪器也可能不适合于识别工艺过程中的变异或量化单个零件的特征值如果仪器无法检测出工艺过程中的普通变异和特殊原因引起的变异间差别的话 这是无法令人满意的 分辨率 如果工艺过程的变异如插图中的红色分布 使用第一种测量仪器我们将不能检测到工艺过程中的微小变化 第二种测量仪器明显比第一种具有更好的分辨率 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 分辨率好 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 分辨率差 分辨率指数 分辨率指数可以估计测量系统是否能够分辨各种零件注意产品变异对比测量变异这也被称为 分类号 合格的 D I 4 稳定性 如果测量没有变化或不随时间变化 则认为仪器是稳定的数据十分标准I MR控制图验证测量系统随时间保持一致 稳定 个体价值 Gram的I MR图 均值 子组 频率 偏移 此时线性度不是个问题 标准度量2 偏移 此时线性度是个问题 标准度量1 测量单元 0001 001 01 1 线性度 可以用整个仪器量程范围内的偏移之差 或偏差 的量度来度量样本的线性度 如果偏移在整个量程范围内不变 则具有很好的线性度 对于给定的特性 仪器究竟在什么样的数值范围中才可以使用 当测量仪器用于测量一个较宽的数据范围时 要考虑线性度并必须通过校正进行检查 测量单元 0001 001 01 1 警告 GageR R MSA 研究检验测量系统的精确性变量型GageR R研究不检验测量系统的准确性在某些应用中 并不存在标准或 真值 校正 这些情况下 准确性无法进行评估因此 评估与改进精确性是计量型MSA的主要内容属性型GageR R研究检验准确性再现性比较难区分重复性和准确性是计数型MSA的主要内容 GageR R研究 通常2到3名操作员通常测量10个样本每个样本由每个操作员测量2 3次需要进行均衡 下一张 要均衡哪个设计 例1零件号操作员结果1Mary14561Mary13902Mary13002Mary12992Mary13211Joe14331Joe13992Joe12792Joe1300 例2零件号操作员结果1Mary14561Mary13902Mary13002Mary12991Joe14331Joe13992Joe12792Joe1300 测量系统研究的准备 检查仪器已维修并已校准至可追溯的标准检查仪器分辨率小于或等于预期工艺过程的变异 规范范围的1 10挑选2 3操作仪器的评估人如果工艺需要多个操作员 随机选择2 4人如果工艺仅需要一个操作员或无操作员 则视为无操作员影响来进行研究 忽略再现性影响 从工艺过程中选择5 10个样本零件来表征整个操作范围和各离散零件数样本数 选取足够的样本使得样本数 S X操作员数 O 15每个操作员测量每个样本2 3次 都使用相同的仪器 进行测量研究 呆在现场进行研究 注意计划外因素进行研究 指导方针每个操作员对所有的样本进行一次随机测量持续进行直到每个操作员对所有的样本完成一次测量这是试验1确保零件进行标记以便于数据采集但对操作员保持 隐蔽 无法辨别 重复需要的试验数每个样本应该由每个操作员测量2 3次使用表格收集信息分析结果如果还有的话 确定进一步措施 Minitab中的测量系统分析 MSA 实例 选取10个零件表征工艺过程中变异的预期范围3个操作员随机测量10个零件 每个零件3次打开Gage3 mtw选择Stat QualityTools GageR RStudy Crossed Minitab中的GageR R 在Partnumbers 零件号 中输入Part 零件 Operators 操作员 中输入Operator 操作员 Measurementdata 测量数据 中输入Response 响应 ANOVA 方差分析 和X bar R分析主要的不同之处在于ANOVA将通过零件间的交互作用对操作员进行评估ANOVA方法更保守 Minitab中的GageR R 选项 5 15是studyvariation 研究变异 的默认值z值范围计算99 潜在的研究变异基于变异计算标准的偏移可以在所选零件的研究中看到规格界限是10 75 USL 和8 75 LSL 点击Options 在processtolerance 过程公差 对话框中输入2 0 10 75 8 75 2 0 在historicalsigma 历史西格玛值 对话框中输入0 195双击OK 解释 可接受性 如果工艺过程公差和历史西格玛值没有用在Minitab中 一个关键的设想是 选取的用于研究的样本零件可以真实地展现实际工艺过程变异 这样的话 测量系统的可接受性仅基于对研究中零件变异的比较 如果注意选取研究样本零件 这将是一个有效的假设 AIAG规定 评估测量系统是否可以分析工艺过程的一个标准要素是零件公差或测量系统变异所耗费的操作过程变异 记住指导方针是 10 以下误差 可接受的从10 到30 由于使用风险 测量仪器的成本 修理成本等考虑也尚能接受超过30 认为不可接受 应该努力全面改进测量系统 MinitabSixpack GageR R间的联系 当操作员的结果可重复以及操作员间的结果可再现时 可以认为测量过程一致 当操作员测量的变化相对于工艺过程的变化或公差范围较小时 标准度量可以有效检地测到零件之间的变异 测量所耗工艺过程变异的百分比 R R 决定了测量过程的一致性并能检测出零件之间的变异 异变的组成 百分比 重复性再现性零件间 影响方差分析工艺过程公差 MinitabSixpack 注意看带条纹的柱条 它们表示总体变异对于数据影响的 GageR R是测量系统的总体变异 分为重复性和再现性 零件之间变异的柱条表示工艺过程变异的估计 还记得我们要进行测量的原因吗 工艺过程变异的估计直到输入HistoricalSigma 在检验员之间或检验员与检验员之间 标准度量内或一个检验员 总体GageR R 异变的组成 影响方差分析工艺过程公差 百分比 重复性再现性零件间 重复性表明在极差图中实际所有极差点在控制极限以下 任何超出极限的点都需要进行研究 重复性 图表视图 重复性由特别的极差图进行检测 表中画出了每个操作员测量每个零件的差异 如果被测零件的最大值和最小值间的差异未超过UCL 则视度量标准和操作员为可重复的 样本范围 操作员的极差图 再现性 图表视图 在Minitab一段 在随后的幻灯片中讨论 中的表格分析是分析确定再现性的最好方式 图表中可以看出各个操作员测量相同样本的操作员模式是否有明显不同 测量变异 总工艺过程变异 分辨率 样本均值 操作员的Xbar图 MSA分析 有效系统 期望得到的图点均超出UCL和LCL的限制 因为该限制是由标准度量的变异所确定的 这些图点应该显示出标准度量变异应该远小于零件间的变异 如果所选样本不能代表工艺过程的总体变异 则标准度量 重复性 变异可能大于局部变异并且使确切的范畴计算成为无效 如果操作员模式没有可比性 则操作员和零件间存在明显的关联 这将在另一张幻灯片中讨论 操作员的Xbar图 样本均值 XBar图 期望值 MSA分析 测量误差 MinitabSixpack 极差图是否在控制范围之内 X bar图和极差图上的限制从何而来 我们要不要控制极差图和X bar图 在我们的测量系统中控制范围代表什么 操作员的Xbar图 操作员的极差图 样本范围 样本范围 MinitabSixpack 本图显示所有操作员共同绘制10个零件的数据 显示了原始数据并强调突出了测量的平均值 与上图相似 但零件是按操作员而不是按数据进行排列 此图可以帮助识别操作员的测量结果 此图显示每个操作员对所有10个零件的数据 这是显示零件与操作员之间关系的最好方式 通过零件 通过操作员 零件 操作员 零件 平均 操作员 操作员 零件关系 通过零件 变异分析 图中显示所有操作员共同绘制10个零件的数据 此图应该显示工艺过程中最小尺寸到最大尺寸的同一个零件的图点 如果是工艺过程中生产的零件 则它们有的同时在公差范围内和有的则公差范围外 如果一个零件显示出较大的分散性 则它不适宜作为测试品 因为在该零件可能体现不出其特性 超界零件 零件 通过操作员 变化分析 此图显示了操作员绘制的10个零件数据 红线连接了操作员所绘制全部10个零件的平均值 红线应该是水平状态的 任何明显的倾斜表示操作员与其他操作员相比 在测量零件时有或大或小的偏移 超界操作员 操作员 操作员与零件的关系 操作员影响 如果平均值连线出现明显的分离 则在进行测量的操作员和被测量的零件之间存在一定关系 这不是好现象 需要进行研究 零件 均值 操作员与零件的关系 操作员 MinitabSixpack 图形输出的问题 变异的组成 超界零件 超界操作员 操作员的极差图 操作员 零件关系 操作员 零件 均值 操作员 零件 百分比 样本范围 样本均值 影响 方差分析 工艺过程 公差 操作员的Xbar图 GageR R 数字输出 以下表中是用Mintab算出变异研究的百分比 它是每个变源占计算可能的总变异比例 5 15 SD表示总变化统计值99 是如何计算的 而且除非输入了HistoricalSigma值 否则一律假设其等于真实工艺变化的99 为了进行工艺过程改进 这些值应当小于30 GageR R 数字输出 用于根据已知的 进行的测量分析 来对测量系统有效性进行分级 如果工艺过程进行顺利 则 公差很重要 总数按照数学累加也许会超过100 区分指数值表示 在研究变异中 测量系统能可靠地识别不重叠测量组的数目 我们希望这个数目是5或者更高 4是临界值 小于4意味着测量系统只能使用计数型数据 让我们再做一次 选取3个零件表示预期工艺过程变异的范围 3个操作员以随机顺序测量3个零件各3次 打开练习Gage2 mtw无可用的工艺过程历史并且未制定公差 此数据组用于举例说明GageR R和标准度量运行图 测量系统如何表示 变异的组成 通过零件 通过操作员 操作员的极差图 均值 操作员 零件 百分比 样本范围 样本均值 均值 406 2 影响 方差分析 操作员 零件关系 操作员 零件 来源 总体GageR R重复性再现性销售再现性零件之间总体变异 操作员的Xbar图 执行测量研究 如何对以下一些工艺过程建立测量研究 报价雇员绩效检查评估关于工伤的严重性雇佣程序举例 报价程序过程的简要描述 客户为了修理设备给出工单 一个分析员查看工单并为完成工单进行估价 然后对客户进行报价 在该情况下相关的测量误差是什么 执行MSA 比尔相信报价过程中的变异是客户满意度的重要影响因素比尔收到客户反馈 其价格变化源于恶性竞争用一周的时间为客户任务报价 在一周后递交近乎相同的作业并看到35 的价格变化是不正常的 帮助比尔决定如何估计报价过程中的误差量 尤其是与重复性和再现性相关的比尔决定设置10份假客户定价需求并让3名不同的内部店员在随后的2周内各报价3次 由于公司提供产品的多样性 比尔选择销售经理计算的定价需求 24 000部门终于拥有足够的销售量 比尔对于他们没有认可报价感到轻松 但他修改了一些不重要的客户信息 这只是为了进行确认 进行测量系统分析 MSA 图表和数字输出 变异的组成 超界零件 超界操作员 操作员的极差图 均值 操作员 百分比 样本范围 样本均值 影响 方差分析 操作员与零件关系 零件 来源 操作员的Xbar图 总体GageR R重复性再现性销售再现性销售再现性 报价零件之间总体变异 参考资料 AutomotiveIndustryActionGroup MeasurementSystemsAnalysis 2ndRevision 2ndPrinting 1995 AIAG Southfield MI 810 358 3570Minitab StatsGuide ThisTrainingManualandallmaterials proceduresandsystemshereincontainedordepicted the Manual arethesoleandexclusivepropertyofGeo