msa3 msa 企业测量系统分析的教材

测量系统分析（MSA） Measurement System Analysis,3rd Edition,2,1) MSA与质量管理体系要求 2) 对测量过程的理解 3) 测量系统定义 4) 测量过程的变差源 5) 误差产生影响分析 6) 测量系统的特性,第一部分 MSA基本概念,3,1) MSA与质量管理体系要求,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。,TS16949:2002 7.6.1MSA 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。,4,2) 对测量过程的理解,5,概述,过程 产品产品 特性 特性可以测量,测量是一个过程,测量系统,6,讨论测量过程,测量过程的“产品”是什么？该“产品”的特性、质量是什么？如何测量该特性 ?,7,理想的测量系统,如果测量的方式不对，那么好的结果可能被测为坏的结 果，坏的结果也可能被测为好的结果， 不能得到真正的产品或过程特性。,每次都能获得正确的测量值，每个测量值都与标准件一致统计特性：偏倚0“0”概率误判被测量产品,8,Measurement System Data,测量系统的质量由其测量值的统计特性所决定；应当：很小的偏倚和变差测量值接近标准件R&R小于10%确定所需数据、如何使用测量系统、它的统计特性和测量方法值得花费时间和成本以确定测量系统的统计特性是否满足要求,9,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。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。,3) 测量系统定义,10,4) 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：PISMOEAP 零件 I仪器S标准 M 方法O操作者 E环境 A假设,系统设计时固有的变差系统故障引起的变差,11,误差模型PISMOEA,12,5) 误差产生影响分析,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TV = 过程变差MPV + 测量的变差MSV,13,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,人的变差 再现性,Inherent variability/ 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。,14,产品的变差(真实的变差),测量系统的变差,最后形成 观测到的 总变差,变差的原因,15,注：测量系统的变差必须尽可能小,变差的结论,MSV 测量结果如何使用 确定过程并减少潜在的问题和测量误差 (OEM)顾客可能使用APQP多功能小组 根据在控制计划中的识别和检验特性的重要性 来决定,NEW,38,测量过程设计选择的准则,APQP多功能小组应制定测量过程的详细工程概念: 识别特殊特性 评估测量特性的能力 利用FMEA对量具设计风险进行分析DFMEA制定过程流程图 决定相关的测量点和测量项目决定测量的要求(精度、操作性、响应时间、测量环境要求)决定相应位置的测量仪器(测量计划,测量仪器清单)头脑风暴法(团队)制定测量要求的通用准则其他附加问题,39,MSA应用时机,40,噢！先SPC还是MSA?,不做MSA，就先SPC,结果可能徒劳！,41,使用MSA的时机,* 测量设备的Qualification (New equipment)* 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 新作业者,42,典型的方法（APQP阶段）,明确特殊特性,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,易损耗的仪器必须注意其分析的周期频率。,43,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 。,44,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 。“量具R&R”是其中的一种形式 。,测量系统的评定,45,测量分析系统 (MSA)的类别,- 可测量的Gage R&R (计量型 R&R),- 可视特性的Gage R&R (计数型 R&R),46,第三部分: 测量系统的实践指南和判定依据 (计量型),47,测量系统研究的准备,1.评估的设备及参数特性。2.操作者的数量，样品数量及重复读数次数应预先确定。a）尺寸的重要性：关键的尺寸需要更多的零件和/或试验，因量具研究评估的结果置信度更高。b）零件外形：体积庞大或重的零件可规定较少样品和较多试验。3. 操作者操作该量具的作业人员、检查人员,48,测量系统研究的准备,4. 样品选取代表整个过程范围。 有时每一天取一个样本，持续若干天。代表生产过 程中产品变差的全部范围。 由于每一零件将被测量若干次。必须对每一零件编号以便识别。5. 仪器的分辨力预期过程变差的 1/106. 确保测量方法（即评价人和仪器）在按 规定的测量步骤测量特征尺寸。,49,测量系统分析的方式,随机测量 使整个研究过程中产生的任何漂移或变 化随机分布。 盲测 评价人不知道正在检查零件的编号、数据统计的目的，以避免可能人为的偏倚。但研究人知道正在检查那一零件，并记下数据。 测量方法日常的检测方式。,50,稳定性,推荐方法： 取一样本建立基准值(可溯源) 定期(天、周)测量标准样本35次，以 时间为序划出X&R or X&S控制图 计算控制限，对失效或不稳定做出评估 计算标准差S，并与过程标准差相比较 评估测量系统的稳定性,结果分析：,与一般走势图的判定依据是一致的。,Xbar：UCL=Xbar+A2RbarLCL=Xbar-A2Rbar极差：UCL=D4*RbarLCL=D3*Rbar,51,稳定性举例,确定一个测量装置稳定性是否 选一个零件，数据在中程附近 送到Lab，测出基准值是6.01 小组每周测量5次，共测4周 （20个子组） 做出 Xbar-R，计算控制限，计算标准差S 对失效或不稳定做出评估 评估测量系统的稳定性,52,判定依据,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,53,判定依据图例,54,判定依据图例,55,不稳定性的原因,仪器需要校准，缩短校准周期仪器，设备或夹紧装置的磨损正常老化或退化缺乏维护：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,56,偏倚分析（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，在计量室测量这个零件n=10次，并计算平均值基准值一个评价人，用该量检具，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,57,判断依据偏倚分析（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,可用规范公差代替。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。,58,案例偏倚分析（MSA第二版）,一位作业者量测一零件10次，如下：X10.75 X60.80 X20.75 X70.75X30.80 X80.75 X40.80 X90.75X50.65 X100.70设真值为0.8，且此零件之制程变差为0.15X x/10 7.5/100.75偏倚真值观测平均值(X) 0.80.75 0.05偏倚对制程变差百分比(%偏性)(偏倚/制程变差)100 (0.05/0.15)100 33% 30%,结论：该仪器的偏倚是不可以接受的,59,计算可重复性标准变差r d2*可以查表， g1，mn（g=1为一个人测量， m为子组容量）确定偏倚的t统计量如果0落在偏倚值1置信区间以内，偏倚在水平是可接受的。 （ 0.05,即95置信度）,判断依据偏倚分析（MSA第三版）,60,案例偏倚分析,结论：因为0落在置信区间（-0.1185, 0.1319）内，偏倚可以接受,61,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,62,线性指南（2nd edition）,在量具全作业范围内选取各适当刻度的零件加以量测分析，以各零件的偏性与其真值或参考值相关性来绘制线性图，若为直线关系，则量具线性与线性百分比的大小可用以评估量具的线性是否可被接受,63,计算公式线性（2nd edition）,64,读判准则线性（2nd edition）,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。,65,线性范例说明 （2nd edition）,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,（单位：mm）每一零件再由一作业者量测12次，如下表：,+,66,线性范例说明 （2nd edition）,67,偏倚平均值yax+b-0.1317(真值)+0.7367线性斜率过程变差 0.13176.0 0.79 (设过程变差为6.0)%线性(线性/过程变差)100 (0.79/6.0)100 13.17%,线性拟合优度R2计算如下:yaxb y: 偏倚平均值, x:真值, a:斜率, b:截距a(xy(xy n)/(X2(x)2/n)=-0.1317b(y/n) a (x/n)0.7367R2=(xyx y/n)2/(x2x2/n) (y2y2/n) 0.98,结论：010%, 故不可接受。,线性范例说明 （2nd edition）,68,线性指南（3rd edition）,在量具的操作范围内，选择 g=5个零件检验每个零件，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=X i,j-(基准值)i在线性图上画出单值偏倚和基准的偏倚值计算并画出最佳拟合线和置信带 （ X i是基准值， Y i线是偏倚均值）,69,线性计算和判断 (3rd edition),画出”偏倚0“线，评审该图指出特殊原因和线性的可接受性“偏倚0”线必须完全在拟合线置信带以内,70,结果分析 数据 （假设检验法）若图例显示可接受，则假设成立：H0: a=0, （斜率0）,H0: b=0, （截距0),计算方法线性 (3rd edition),71,案例线性 (3rd edition),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：,72,案例线性 (3rd edition),Y=0.736667-0.131667X 拟合优度R2=71.4%+10 Bias=0-1S 2 3 4 5 6 7 8 9 10,基准值“4”处，显示可能有双峰,Bias=0 线与置信带交叉，而不是包含,测量系统线性有问题,置信区间限可能是曲线,73,案例线性 (3rd edition),此时，需要分析和解决测量系统的问题。 计算t统计量： t a=-12.043 t b=10.158 采用0.05, t表自由度（gm-2)=(5x12)-2=58, 1- /2=1-0.025=0.975 t 58, 0.975=2.00172 (查表) 此时 |t| t 58, 0.975 ，故测量系统存在线性问题 需调整软件、硬件或二者同时进行，来校准使Bias=0 若Bias 不能调到0，若MS稳定，仍可用于产品/过程控 制，但不能进行分析。,74,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,75,重复性和再现性的指南,极差法均值极差法,76,极差法 （521）,计量型量具研究方法可提供总的R&R，不能将EV、AV分解，不能提供和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。,77,极差法 （521）,选取5个零件，2个评价人评价人各将每个零件测量 1 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 m2人，g5 零件数 可从表中查出 1.19 ）,78,极差法实例,结论：测量系统需要改进,79,均值极差法,可将重复性和再现性分开但不能分析评价人与零件二者的交互作用。当重复性(EV)变差值大于再现性(AV)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(AV)变差值大于重复性(EV)时 .评价人训练不足可能须用夹具，以协助作业者更简易且正确的操作量具。,80,均值极差法研究方法,1. 获取样本零件数n5(常用为10)，被选零件尽可能反映整个过程的变差。零件编号1到n2. 选择评价人A，B，C (常用为3人)等。3. 校准量具。4. 由作业者ABC 对n个零件随机抽样量测，但使他们之间不知道他人的量测值，并分别将量测值记入表1的第1611行。5. 重复(4)项的方式，分别记入2712行及3813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611行。 (b)重复(a)项方式，同样量测第1件，但分别记入第2712行及3813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23行。 (b)再由作业者BC以同样(a)项的方式记入678行及111213行。,81,记录表格实例,82,1. 极差的计算,83,2. 均值的计算,84,3. 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 再现性,85,3.3 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：,86,3.6 各变差占总变差的百分比%EV=EV/TV X 100% %AV=AV/TV X 100%R&R=R&R/TV X 100%PV=PV/TV X 100%,注意：每个因素所占百分比的和将不等于100,3.7 测量系统可靠地辨别的分级数 ndc1.41(PV/GRR) 确定有效分辨率的方法 ndc取整且应 5,87,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,进行各种分析发现问题并改正 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 .,88,第四部分:计数型测量系统研究,89,把各个零件与指定限值相比较，若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。,Given : Specification limits ConformingParts Non-Conforming,计数型测量系统研究,90,Specification limits on the length 长度规范限: 20 0.05 mm零件 1 : 20.08 mm NG零件 2 : 21.35 mm NG零件 3 : 20.03 mm OK,计数型测量系统研究,91,小样法（MSA手册第2版）,先选取 20个零件来进行。 选取 2 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。 选取 20零件时，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/作业者，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。,计数型测量系统研究,92,案例,结论：测量系统不可接受, 必须进行改进或重新评价该量具若不能改进量具, 则不能被接受并且应找到一个可接受的替代测量系统,93,风险分析法(3rd edition),小样法不能量化测量系统变差，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,94,评价人在重复检测合格与不合格零件时的有效性或能力。评价人拒收合格零件或接受不合格零件的风险有多大。当评估再现性时，可以比较不同评价人的有效性。,风险分析法(3rd edition),95,有效性（E）准确检测合格与不合格零件的能力它介于0到1之间，1是最完美的。计算公式如下： E正确识别的零件次数/正确数量的总机会数正确数量的总机会数 零件数和每个零件被测次数的乘积。例如：10个零件各测3次，则正确数量的总机会数将为3x1030,风险分析法(3rd),96,漏报概率（Probability of a Miss）Pmiss,指接收不合格零件的机会非常严重的错误。计算公式：Pmiss漏报数量次数/不合格零件机会总数不合格零件机会总数研究中所用的不合格零件与每个零件被测次数的乘积。例如：5个不合格零件各测3次，则不合格零件机会总数将为3x515,97,误报概率 Pfa （Probability of a false alarm）,指拒收合格零件的机会 造成不必要的返工和重检若Pfa过大，大量的成本将浪费于返工和重检。Pfa误报数量次数/合格零件机会总数合格零件机会总数所用的合格零件与每个零件被测次数的乘积。例如：6个合格零件各测3次，则合格零件机会总数将为3x 618,98,BPfa/Pmiss是 Pmiss和 Pfa的函数B 0B1 偏倚倾向于拒收零件 (Pfa Pmiss),风险分析法(3rd) 偏倚(Bias)B,99,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，每人对每个零件测 3次接受(合格) 1 拒绝(不合格) 0,经验: 特别选择并非随机选择能判别合格或不合格的零件。 所选零件数参见下表： 选1/3合格，1/3不合格，1/3边缘产品（marginal） 边缘产品：又可细分为，合格边缘和不合格边缘产品。,风险分析法(3rd)偏倚（Bias）B,100,101,102,103,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,104,2. 计算科恩的 Kappa,它可以确定评价人之间意见一致的程度。 采用 kappa 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 表示一致程度不比偶然的好,Po=对角线单元中观测值的总和=(44+97)/150=0.94Pe对角线单元中期望值的总和=(15.7+68.7)/150=0.56Kappa=(P0-Pe)/(1-Pe)=(0.94 0.56)/(1- 0.56)=0.38/0.44=86%,期望的计算法: A0B0=50*47/150=15.7,AB交叉表,总计,假设检验分析交叉表分析法,105,2. 计算科恩的 Kappa（A、B完全一致时）,它可以确定评价人之间意见一致的程度。 采用 kappa 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 表示一致程度不比偶然的好,Po=对角线单元中观测值的总和=(50+100)/150=1.00Pe对角线单元中期望值的总和=(16.7+66.7)/150=0.56Kappa=(P0-Pe)/(1-P