MSA实务操作基础知识ppt课件.ppt

1,MSA实务操作基础知识,2,一、MSA分析的目的：,在项目管理中，测量系统分析的主要目的是确定项目中所使用的数据是否可靠。评估新的测量仪器。将两种不同的测量方法进行比较。对可能存在问题的测量方法进行评估。确定并解决测量系统误差问题。,3,二、MSA软件,企业MSA应用中大量的数据需要处理，传统的手工计算方法已经不能满足复杂的计算要求，计算机硬件价格的下降和市场的需要，促成了MSA计算机软件的出现。MSA软件把信息技术与MSA分析方法融合起来，以直观的图表分析加数字分析结果的方法来反映被研究的测量系统的误差成分，让您快速了解导致测量系统误差太大的原因。应用MSA软件进行企业质量控制可给企业带来诸多益处：1、减少数据处理的时间；2、更准确的分析结果；3、直观的图表工具；4、更快的客户反应速度和更高的客户满意度。,4,三、MSA的定义：,MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性(Linearity)和稳定性(Stability)；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。,5,偏倚性：测量结果的观测平均值与基准值的差距。线性：量具在预期的工作量程内，偏倚值的差值。重复性：一个评价人采用一种测量仪器多次测量同一零件的同一特性时得到的测量值的变差。再现性：不同评价人采用一种测量仪器测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。稳定性：测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。,四、MSA相关术语解释：,6,四、MSA相关术语解释：,测量系统：是与测量有关的人、测量仪器/工具软件、硬件、测量对象、测量方法和环境的总和。连续数据：即计量型数据，可以无限细化。如质量、长度、时间、高度、温度等。离散数据：即计数型数据，不可细化。如合格/不合格，通、止等。测量：将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进行的比较。为什么我们需要测量数据？1）我们使用测量数据来判断产品/服务是否合格，制定有关过程管理的决策。2）我接受这件产品/服务吗？3）过程是很好？还是需要进行调整？,7,我们对测量数据有什么期望？-准确性数据必须告诉我们真相！-重复性重复测量必须产生同样的结果！-再现性结果不应该受检验员的影响测量仪器：用来进行测量的任何仪器。检验员(或鉴定人)：使用测量仪器进行测量的个人或装置。,四、MSA相关术语解释：,8,测量过程：任何作业都是一个过程，存在输入、过程变量、输出。测量输入为测量对象，过程变量有：测量仪器、测量人员、测量方法、测量环境，这些变量对过程输出测量结果产生综合影响，即：函数关系Y=f(x1,x2xn)Y=测量结果X=测量输入及过程变量测量是一个过程，它会使被测对象的值偏离真值总=测量总误差产品=被测对象误差测量=测量误差,四、MSA相关术语解释：,9,五、测量误差：,测量总偏差:,2=2+2总的观察偏差实际偏差测量系统偏差,收集数据的能力!,总误差,被测量对象误差,测量系统误差,测量仪器误差,测量人员误差,准确性,线性,稳定性,重复性,测量人员误差,测量人员和被子测量对象交互作用误差,10,六、测量的分析步骤：,1.确定数据的类型2.确定误差的来源3.样本选择4.数据收集5.数据分析,11,六、测量的分析步骤：,确认测量数据类别数据的类别决定了数据分析方法。数据性质可分为：1）连续数据2）离散数据确定误差来源1）对于自动测定系统，误差来源为：部品本身误差和测量仪器误差。2）对于普通测定系统，误差来源为：测量人员、测量仪器和部品。3）对于目视检查，误差来源为测量（检查）人员和部品。选择样本（GRR分析）1）连续数据的样本选择：样本需代表整个过程范围，即选择一些规格内样本，再选择一些规格外样本。2）离散数据的样本选择：同理，需同时选择部分规格内和规格外的样本，并选择部分接近规格界限的样本。,12,六、测量系统的分析步骤：,收集数据（1）测量前需确认：确认测量仪器经过校准，以保证其准确性和线性在可接收范围内。确保使用足够分辨率的仪器进行测量。（2）测量时需注意：每个测量员以随机顺序测量各样本，并记录原始数据。对测量数据进行分析完成测量后，需对测量数据进行分析处理。,13,连续型数据测量系统分析,14,七、连续数据测量系统的分析步骤：,“精确性”(R&R)(离散性-偏差),稳定性?,线性,偏移&线性,OK,OK,OK,15,八、测量的准确性/偏倚性：,偏倚=观察平均值-基准值偏倚占过程变差百分比：偏倚%=100（偏倚/过程变差）偏倚占公差百分比：偏倚%=100（偏倚/规格公差）,16,八、测量的准确性/偏倚性：与精确性的关系,偏倚性vs精确性,1)准确但不精确2)精确但不准确3)既不准确又不精确4)既准确又精确,17,九、MSA操作方法：1、测量系统线性、偏倚性分析：,测量方法：取3种不同规格的标准量块，请2名测量员分别测量，每人每个量块测量5次，并记录数据（共30个数据）。,软件操作方法：STEP1：将数据输入MINITAB“WORKSHEET”表格中。Stat-QualityTools-GageR&RStudy(Crossed)。记录StudyVar(5.15*SD)/TotalVariation值。,StdDevStudyVar%StudyVarSource(SD)(5.15*SD)(%SV)TotalGageR&R0.002330.01200.05Repeatability0.002070.01060.04Reproducibility0.001080.00560.02OPERATOR0.000000.00000.00OPERATOR*NO0.001080.00560.02Part-To-Part4.9346825.4136100.00TotalVariation4.9346825.4136100.00NumberofDistinctCategories=2983,18,五、MSA操作方法：1、测量系统线性、偏倚性分析：,软件操作方法：STEP2：Stat-QualityTools-GageLinearityStudy。,19,五、MSA操作方法：1、测量系统线性、偏倚性分析：,软件操作方法：Stat-QualityTools-GageLinearityStudy。标准量块规格：15、16、24。,线性分析结果,偏倚性分析结果,20,判定方法：,五、MSA操作方法：1、测量系统线性、偏倚性分析：,检测时机及对象：时机：一般每半年至少进行一次分析确认；在出现两司测量有差异时需做此分析。对象：对所有计量型检测设备。,21,五、MSA操作方法：2、测量系统GRR分析（重复性、再现性、分辨力）：,测量方法：确定3名操作者A、B、C，选定10个同一物料编码的被测部品，按1、2、10编号。测取数据：A以随机顺序测取所有数据并记录；B、C在不知他人测量结果的前提下，以同样方法测量各部品的尺寸并记录。再以随机顺序重复上述测量2次（注：在只有两名测量员的情况下，以上述同样方法测量3次）。,22,五、MSA操作方法：2、测量系统GRR分析（重复性、再现性、分辨力）：,软件操作方法：将数据输入MINITAB“WORKSHEET”表格中。,23,五、MSA操作方法：2、测量系统GRR分析（重复性、再现性、分辨力）：,软件操作方法：Stat-QualityTools-GageR&RStudy(Crossed)。,ANOVA&XbarandR分析方法的相异点：ANOVA法考虑了测量物料与人的交互作用；XbarandR法未考虑测量物料与人的交互作用，当测量物料与人的交互影响作用较大时，此法比ANOVA法分析结果相对要小。,24,五、MSA操作方法：2、测量系统GRR分析（重复性、再现性、分辨力）：,软件操作方法：点击“Options”，输入公差；,规格为61.4(+0.03/-0.07)，则输入过程公差0.1。,分析图表命名，若不输入内容则使用数据列名，如下图。,25,五、MSA操作方法：2、测量系统GRR分析（重复性、再现性、分辨力）：,分析结果：GageR&R%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R3.01E-053.74Repeatability9.87E-061.23Reproducibility2.02E-052.51OPERATOR1.87E-052.32OPERATOR*NO1.56E-060.19Part-To-Part7.74E-0496.26TotalVariation8.04E-04100.00,93%，很好！,93%，TotalGageR&RQualityTools-AtributeGageR&RStudy。,40,六、计数型数据MSA操作方法：测量系统GRR分析（重复性、再现性）：,分析结果（1）EachAppraiservsStandardWithinAppraiserAssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI1504794.0(83.5,98.7)2504488.0(75.7,95.5)3503672.0(57.5,83.8)#Matched:Appraiseragreeswithhim/herselfacrosstrials.EachAppraiservsStandardAssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI1501530.0(17.9,44.6)2501530.0(17.9,44.6)3501020.0(10.0,33.7)#Matched:Appraisersassessmentacrosstrialsagreeswithstandard.,注释：以上是每名检验员重复性百分比数值。,注释：以上是每名检验员一致性百分比数值。,41,六、计数型数据MSA操作方法：测量系统GRR分析（重复性、再现性）：,分析结果（2）AssessmentDisagreementAppraiser#1/0Percent(%)#0/1Percent(%)#MixedPercent(%)13280.000.036.022972.500.0612.032665.000.01428.0#1/0:Assessmentsacrosstrials=1/standard=0.#0/1:Assessmentsacrosstrials=0/standard=1.#Mixed:Assessmentsacrosstrialsarenotidentical.注释：1/0Percent(%)：检验员三次均将不良品判断为良品的百分比0/1Percent(%)：检验员三次均将良品判断为不良品的百分比MixedPercent(%)：检验员混合情况：即同一个样板判断真和判断错误的结果都有。BetweenAppraisersAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI503162.0(47.2,75.3)#Matched:Allappraisersassessmentsagreewitheachother.注释：以上是检验员之间重复性百分比数值。AllAppraisersvsStandardAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI501020.0(10.0,33.7)#Matched:Allappraisersassessmentsagreewithstandard.注释：以上是检验员之间一致性百分比数值。,42,六、计数型数据MSA操作方法：测量系统GRR分析（重复性、再现性）：,GRR图表说明：,检验员重复性百分比及置信区间,检验结果与标准一致性百分比,重复性、一致性整体概况,经过MSA外观考核后重复性百分比(%)分数较低的人员需要加强自身的训练，一致性百分比(%)分数较低的人员应该加强外观标准的认识。,43,六、计数型数据MSA操作方法：测量系统GRR分析（重复性、再现性、分辨力）：,软件操作方法：Stat-QualityTools-AtributeGageR&RStudy。,44,六、计数型数据MSA操作方法：测量系统GRR分析（重复性、再现性、分辨力）：,软件操作方法：Stat-QualityTools-AtributeGageR&RStudy。,45,MINITAB相关工具运用,46,六、Cpk计算方法：1、Cpk与Cmk的计算公式：,S=,CPU=上限公差范围与1/2个固有=过程能力的比率,CPL=下限公差范围与1/2个固有=过程能力的比率,CP=,s,6,LSL,USL,-,47,六、Cpk计算方法：2、Cpk与Cmk的计算方法相同，其区别如下：,3、Cpk与Cmk的计算方法：,方法1：Stat-QualityTools-CapabilityAnalysis(Normal)正态能力分析方法2：Stat-QualityTools-CapabilityAnalysis(Between/Within)组内组间数据分析方法3：Stat-QualityTools-CapabilitySixpack(Normal)正态能力六合一能力分析,Cpk：主要针对制程过程，也称过程能力指数，通常在不同的时间段抽样，反映整个过程的能力。Cmk：主要针对相对独立的测试夹具或仪器，也称仪器能力指数，通常在相同的时间连续抽样或一个标件重复测试30次以上的测量结果，反映的是仪器或者是夹具的检测能力。,48,六、Cpk计算方法：4、Cpk与Cmk的判定方法相同，标准如下：,49,七、柱状图判断及分析方法：,直方图常见的形态:A.正常型:(如附图),B.锯齿型:(如附图)产生原因:a.分组过多b.测量方法有问题或读错测量数据,50,七、柱状图判断及分析方法：,C.偏态型:(如附图)数据的平均值位于中间值的左侧(或右侧),从左至右(或从右至左),数据分布