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文档简介

量測系統分析 MSA MeasurementSystemsAnalysis 科建顾问 第二版1 57 量测系统所应具有之统计特性 量测系统必须处于统计控制中 这意味着量测系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的 这可称为统计稳定性 量测系统的变差必须比制造过程的变差小 变差应小于公差带 第二版2 57 量测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 量测精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一 量测系统统计特性可能随被测项目的改变而变化 若真的如此 则量测系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者 第二版3 57 标准 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 第二版4 57 量测系统的评定 量测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 明白该量测过程并确定该量测系统是否满足我们的需要 第一阶段试验主要有二个目的 确定该量测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量测系统有显著的影响 例如温度 湿度等 以决定其使用之空间及环境 第二版5 57 第二阶段的评定目的是在验证一个量测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 第二版6 57 各项定义 量具 任何用来获得量测结果的装置 包括用来量测合格 不合格的装置 量测系统 用来获得表示产品或过程特性的数值的系统 称之为量测系统 量测系统是与量测结果有关的仪器 设备 软件 程序 操作人员 环境的集合 量具重复性 Repeatability 指同一个评价人 采用同一种量测仪器 多次量测同一零件的同一特性时获得的量测值 数据 的变差 第二版7 57 量具再现性 Repeatability 指由不同的评价人 采用相同的量测仪器 量测同一零件的同一特性时量测平均值的变差 稳定性 Stability 指量测系统在某持续时间内量测同一基准或零件的单一特性时获得的量测值总变差 第二版8 57 偏倚 Bias 指同一操作人员使用相同量具 量测同一零件之相同特性多次数所得平均值与采用更精密仪器量测同一零件之相同特性所得之平均值之差 即量测结果的观测平均值与基准值的差值 也就是我们通常所称的 准确度 线性 Linearity 指量测系统在预期的工作范围内偏倚的变化 零件变差 PartVariation 指过程中个别零件量测平均值的变差 第二版9 57 分析时机 新生产之产品PV有不同时新仪器 EV有不同时新操作人员 AV有不同时易损耗之仪器必须注意其分析频率 第二版10 57 重复性与再现性 R R 之分析 决定研究主要变差形态的对象 使用 全距及平均数 或 变差数分析 方法对量具进行分析 于制程中随机抽取被测定材料需属统一制程 选2 3位操作员在不知情的状况下使用校验合格的量具分别对10个零件进行量测 测试人员将操作员所读数据进行记录 研究其重复性及再现性 作业员应熟悉并了解一般操作程序 避免因操作不一致而影响系统的可靠度 同时评估量具及对不同操作员熟练度 第二版11 57 针对重要特性 尤指是有特殊符号指定者 所使用量具的精确度应是被量测物品公差的1 10 即其最小刻度应能读到1 10过程变差或规格公差较小者 如 过程中所需量具读数的精确度是0 01m m 则量测应选择精确度为0 001m m 以避免量具的鉴别力不足 一般之特性者所使用量具的精确度应是被量测物品公差的1 5 试验完后 测试人员将量具的重复性及再现性数据进行计算 R R数据表 R R分析报告 依公式计算并作成R管制图或直接用表计算即可 第二版12 57 重复性与再现性 R R 之分析 结果分析 当重复性 AV 变差值大于再现性 EV 时 量具的结构需再设计增强及应加以保养 量具的夹紧或零件定位的方式 检验点 需加以改善 产品的变异出现异常 当再现性 EV 变差值大于重复性 AV 时 作业员对量具的操作方法及数据读取方式不熟悉应加强教育 作业标准应再明确订定或修订 可能需要某些夹具协助操作员 使其更具一致性的使用量具 量具的校正未确实执行 第二版13 57 量测系统R R分析 均值 极差法 这里介绍常用的均值 极差法 用来研究量测系统的双性 R R 它也称大样法 LongMethod 研究R R的前提是量测系统已经过校准 而且其偏倚 线性及稳定性已经过评价并认为可接受 第二版14 57 例1 三位作业者对10个零件分别量测 每个零件量测两次 数值如下表所列 以下举一典型情况说明此方法 1确定M名操作者A B C 选定N个被测零件 按1 2 编号 被选定零件尽可能反映整个过程的变差 1 1测取数据 A以随机顺序测取所有数据并记录之 B C在不知他人量测结果的前提下 以同样方法量测各零件的数据并记录之 再以随机顺序重复上述量测r次 如2 3次 第二版15 57 2数据处理2 1极差计算 第二版16 57 2 2均值计算 第二版17 57 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 第二版18 57 3 2再现性 第二版19 57 3 3量测系统双性 R R 3 4零件变差 第二版20 57 RP为零件的最大差异 K3为系数与零件数有关 3 5总变差3 6各变差占总变差的百分比 AV AV TVX100 R R R R TVX100 PV PV TVX100 EV EV TVX100 第二版21 57 应同时将EV AV R R各值与公差带宽度比较 得出各变差占公差带的百分比 R R可接受的条件是 30 不可接受 应改进 第二版22 57 数值30 的误差量测系统不能接受 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 并对以前所量测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 第二版23 57 量具重复性和再现性 R R 的可接受性准则 习题 XYZ公司根据控制计划中要求针对游标卡尺作R R分析 选定3名操作者A B C 选定10个被测零件 按1 2 10编号 其所测结果均记录在表17 2中 请根据该表所测结果计算 EV AV R R PV TV EV AV R R PV 根据 R R的计算结果请判定此游标卡尺是否符合要求 第二版24 57 稳定性分析之执行 Stability 选取一个样品 并建立可追溯标准之真值或基准值 若无样本则可从生产线中取一个落在中心值域的零件 当成标准值 且应针对预期测试值的最低值 最高值及中程数的标准各取得样本或标准件 并对每个样本或标准件单独量测并绘制控制图 所以可能是须做三张控制图来管制仪器之高 中 低各端 但一般而言 只需做中间值那个就可以了 第二版26 57 稳定性 Stalility 稳定性又称漂移 Drift 是指不同时间量测值的变异此量测的方式可有两种 1 以相同标准件在不同时间量测同一量具所得的变异 2 以相同量具在不同时间量测同一零件所得的变异稳定性可用下面图形表示 时间1 时间2 稳定性 定期 时 天 周 对标准件或样本量测3 5次 注意 决定样本量及频度的考虑因素应包括要求多长时间重新校正或修理次数 量测系统使用的频度与操作环境 条件 等 将量测 数据 值标记在X RCHART或X SCHART上 计算管制界限 确定每个曲线的控制限并按标准图判断失控或不稳定状态 第二版27 57 计算标准差 并与量测过程偏差相比较 以评估量测系统的重复性是否适于应用 不可以发生此项之标准大于过程标准差之现象 如果有发生此现象 代表量测之变异大于制程变异 此项仪器是不可接受的 第二版28 57 稳定性之判定 稳定性之判定一般之方式和控制图之判定方式是一致的 一 不可以有点子超出控制界限 二 不可以有连续三点中有二点在A区或A区以外之位置 三 不可以有连续五点中有四点在B区或B区以外之位置 四 不可有连续八点在控制图之同一侧 五 不可以有连续七点持续上升或下降之情形 如果有以上之情形 代表仪器已不稳定 须做维修或调整 维修及调整完后须再做校正以及稳定性之分析 第二版29 57 偏移 Bias 偏移又称为准确度 Accuracy 是指量测观察平均值与基准值的差值 而基准值可籍由较高等级的量具量测数次的平均值而得 偏移可以下面图形表示 偏移 标准度 VT VA VT 基准差VA 量测平均值 偏倚分析之执行 Bias 独立取样法 选取一个样品 并建立可追溯标准之真值或基准值 若无样本则可从生产线中取一个落在中心值域的零件 当成标准值 且应针对预期测试值的最低值 最高值及中程数的标准各取得样本或标准件 每个样本都要求单独分析 并对每个样本或标准件量测10次 计算其平均值 将其当成 基准值 由一位作业者以常规方式对每个样本或标准件量测10次 并计算出平均值 此值为 观测平均值 第二版30 57 计算偏倚 偏倚 观察平均值 VA 基准值 VT 制程变异 6 3 如果需要一个指数 把偏倚乘以100再除以过程变差 或公差 就把偏倚转化为过程变差 或公差 的百分比 偏倚占过程变差的百分比计算如下 偏倚 100 偏倚 过程变差 偏倚占公差百分比采用同样方法计算 式中用公差代替过程变差 第二版31 57 偏移 Bias 例3 1位作业者量测1个零件10次 量测值如下 X1 0 75X6 0 80X2 0 75X7 0 75X3 0 80X8 0 75X4 0 80X9 0 75X5 0 65X10 0 70量测平均值VA Xi 10 0 75 已知该零件的基准值VT为0 8mm 零件的过程变差为0 70mm则Bias VA VT 0 75 0 80 0 05 Bias 100 Bias 过程变差 100 0 05 0 70 7 1 判定 针对偏倚之部份 判定之原则为 重要特性部份其偏倚 须 10 一般特性其偏倚 须 30 应依据仪器之使用目的来说明其接受之原因 其偏倚 大于30 者 此项仪器不适合使用 第二版32 57 如果偏倚较大 查找以下可能的原因 标准或基准值误差 检验校准程序 仪器磨损 主要表现在稳定性分析上 应制定维护或重新修理的计划 制造的仪器尺寸不对 仪器量测了错误的特性 仪器校准不正确 复查校准方法 评价人员操作仪器不当 复查检验方法 仪器修正计算不正确 第二版33 57 线性分析之执行 Linear 独立取样法 针对产品所须使用之范围 利用标准件或产品样本 一般区分为五个等分 其范围须包括产品之规格公差之范围 来做仪器之线性分析 如果是采用标准件须有真值 如果是使用产品样本时 则这些的产品样本须先经精密量测十次以上 再予以平均 以此当做是 真值 或 基准值 由一位作业者以常规方式对每个样本或标准件量测10次 并计算出平均值 此值为 观察平均值 第二版34 57 计算偏倚 偏倚 观察平均值 基准值过程变差 6 3 绘图 X轴 基准值Y轴 偏倚其方程式为 y a bx再分别计算其截距 斜率 拟合优度 线性 线性 等 第二版35 57 公式 第二版36 57 R2 为回归线的GoodnessofFit 判定 针对重要特性其线性度 10 以上者判为不合格 此项之仪器不适合使用 第二版37 57 如果量测系统为非线性 查找以下可能原因 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 第二版38 57 何谓计数型量具 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 第二版39 57 小样法之做法 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量测所有零件 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 所有的量测结果 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量测系统 第二版40 57 第二版41 57 一个典型的用于计数型量具研究小样法的表格如下 线性 Linearity 线性是指量具在使用范围内偏移 准确度 差异的分布状况 作业者量测5个不同零件 其真值分别为2 00mm 4 00mm 6 00mm 8 00mm及10 00mm 每个零件量测12次 如下页所示 线性 Linearity 线性 Linearity 依据上表 可计算出每个零件的平均值及偏移 再依据真值与偏移的关系 可知其此量具的线性分布状况如下图所示 0 0 20 0 40 0 60 0 20 0 40 0 60 2 00 4 00 6 00 8 00 10 00 偏移值 X 真值 回归线 线性方程式 y a bx 回归线 找出一条直线与各点最短的距离 表变异最小 线性 Linearity 吾人可由上图得到回归线如下 或由计算机求出a b y a bx其中b 0 1317a y bx 0 7367 y x分别为y及x的平均值 R2 0 98 R2为回归线的GoodnessofFit 线性 Linearity 吾人可计算Bias Linearity Linearity及GoodnessofFit的结果如下 Bias a bx 0 7367 0 1317xLinearity slope Processvariation 0 1317 6 00 0 79已知processvariation 6 00 Linearity 100 linearity processvariation 100 0 79 6 00 13 17 GoodnessofFit R2 0 98综上可知Linearity 线性 是由 斜率 所决定的 斜率越小则量测的线性越佳 反之亦然 大样法 对于某计数型量具 用量具特性曲线 GPC 的概念来进行量具研究 GPC是用于评价量具的重复性和偏倚 这种量具研究可用于单限值和双限值量具 对于双限值量具 假定误差是线性一致的 只需检查一个限值 第二版42 57 大样法之做法 一般地 计数型量具研究包括获得多个被选零件的基准值 这些零件经过多次 m 评价 连同接受总次数 a 逐个零件地记录 从这些结果就能估计重复性和偏倚 第二版43 57 第一步驟 选取零件 最根本的是已知研究中所用零件的基准值 应尽可能按实际情况等间隔选取八个零件 其最大和最小值应代表该过程范围八个零件必须用量具量测m 20 并记录接受的次数 a 第二版44 57 第二步驟 对于整个研究 最小的零件必须a 0 最大的零件a 20 记录接受的次数 a 其余1 a 19 如果不满足这些准则 必须用量具量测更多的已知其

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