测量系统分析(MSA)ppt课件

。1.测量系统分析培训教材，中国汽车技术研究中心培训中心，天津天祥管理科学研究中心，2。目录，1。引言1.1数据的使用1.2数据类型1.3测量过程1.3.1测量系统的统计特性1.3.2测量过程的变化1.4数据质量1.5验证或校准能代替测量系统分析吗？2.术语3。测量过程变化的影响及对策3.1对产品控制决策的影响3.2对过程控制决策的影响4.1测量系统分析的基础4.1进行测量系统分析时应满足的条件4.2测量系统变化的类型。4.3测量系统分析的时机4.4测量系统分析的作用4.5测量系统分析的准备4.6验收标准5.1简单测量系统分析的实践5.1.1偏差分析5.1.2稳定性分析5.1.3线性分析5.1.4重复性、再现性和GRR分析5.2计数测量系统分析5.2.1风险分析5.2.2短期研究样本方法5.2.3长期研究样本方法6。复杂测量系统分析。3.1引言，1.1数据的使用根据质量管理的八项原则，应根据“基于事实的决策方法”做出决策。因此，用数据说话是不可避免的，所以数据的使用比以前更频繁了。在产品制造和生产过程中，测量数据主要用于三个目的：一是判断产品是否合格；第二，分析生产过程，判断生产过程是否统计稳定；第三，确定两个或更多变量之间是否存在显著关系，如线性回归分析和方差分析。使用测量数据进行决策的关键是这些数据是否反映“事实”，即数据质量是否高。1.2数据类型计量数据：无限可分数据，通常用计量测量工具测量。计数数据：有限的可分数据，通常用计数工具测量。1.3测量过程测量：为特定交易分配值，以表明它们与特定特征的关系。评估过程定义为测量过程，给定值定义为测量值。测量应被视为一个制造过程，它产生数据作为输出。输入和输出、人员、设备、材料方法、环境、测量过程、数据。5、1引言，1.3.1测量系统的统计特性。当使用理想的测量系统时，应该只产生“正确的”测量结果，并且每个测量结果应该始终与标准一致。一个能产生理想测量结果的测量系统应该具有零方差、零偏差和任何被测产品零错误分类概率的统计特性。不幸的是，具有这种理想统计特性的测量系统几乎不存在，因此过程管理者必须采用具有不太理想统计特性的测量系统。测量系统的质量通常由其多次测量的统计特性决定。对于产品或生产过程，测量系统的分辨率越高越好，因为分辨率越高，对环境的要求越严格。例如，如果表面粗糙度不能满足要求，高分辨率是没有意义的。预期的统计特征应包括：(1)足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，测量的增量相对于过程变化或公差应该很小。一般来说，根据1: 10的经验法则，仪器的分辨率应该将过程变化(公差)分成十个或更多部分。这条规则是选择测量工具的实际最低起点。(2)测量系统应进行统计控制。这意味着在可重复的条件下，测量系统的恶化只能由普通原因引起，而不是特殊原因。这可以称为统计稳定性，最好用控制图法来评估。(3)对于产品控制，测量系统的可变性必须小于公差。测量系统根据产品特性的公差进行评估。(4)对于过程控制，测量系统的可变性应显示出有效的分辨率，并且与制造过程的可变性相比应较小。测量系统根据t这可以被认为是所有测量系统的误差模型。1.4数据质量人们通常习惯于相信测量数据，认为测量结果是客观事实。事实上，它们不是，因为测量过程和制造过程一样，也是一种随机现象，也就是说，一种常规的不确定性现象。因此，评价测量数据的质量，即评价随机现象的结果，应该由在统计稳定条件下运行的某个测量系统获得的多个测量结果的统计特征来确定。这些测量结果越接近真实值，其质量就越高。引言：测量数据的平均值与真值(参考值)之差为。测量数据的方差大小为。错误产品分类的概率是1.5，验证或校准能代替测量系统的分析吗？有些人可能认为，定期验证或校准测量工具就足够了，而无需对测量系统进行麻烦的分析。这种观点是不正确的。验证或校准解决了测量工具是否合格的问题，而测量系统分析解决了测量系统是否可用于判断产品是否合格或生产过程是否稳定的问题。两者的角色不同，没有人能取代他们。MSA手册的目的是为评估测量系统的质量提供指南，主要关注可以重复测量零件的测量系统。9，2术语，2.1测量系统：它是一组仪器或测量工具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设，用于对测量特性进行定量测量或定性评估。用于获得测量结果的整个过程。根据这个定义，我们可以把测量过程看作一个制造过程。这个过程的输出不是产品，而是数据，这只是区别。因此，我们可以通过学习过程控制的方法来研究和分析测量过程。2.2区分度：也称为最小可读单位，分辨率是测量分辨率、标度极限或测量装置和标准的最小可检测单位。这是仪表设计的固有特征，并被报告为测量或分级的单位。数据等级的数量通常被称为“分辨率”，因为它描述了一个给定的观测过程变化可以被可靠地分为多少个等级。10，2术语，2.3分辨率：可用作测量分辨率或有效分辨率。测量系统检测和真实显示测量特性微小变化的能力。(见分辨率)2.4有效分辨率：当考虑到整个测量系统的恶化时，数据分类的大小称为有效分辨率。该水平的幅度基于测量系统变化的置信区间的长度来确定。ndc可以通过将数据大小划分为预期的过程分布范围来确定。为了获得有效的分辨率，ndc的标准(97%置信水平)估计值为1.41PV/GRR。11，2项，2.5参考值：待测物体的公认值，作为商定的参考或标准样品进行比较：理论值或基于科学原则的确定值；基于国家或国际组织的特定价值；基于科学或工程组织主持的合作实验工作的共识价值；为了特定的目的，通过使用公认的参考方法获得的一个约定值。该值包含特定数量的定义，并且自然地被其他已知目的所接受，有时是常规目的。12，2术语，2.6 TrueValue:项目的实际值未知且不可知。位置变化)2.7由偏差测量的观察平均值(在可重复条件下的一组测试)和参考值之间的差异传统上被称为准确度。偏差是测量系统工作范围内一个点的评估和表达。基准偏差，观察平均值，13，2项，2.8稳定性：是偏差随时间的统计控制变化，也称为漂移。2.9线性度：测量系统预期工作范围内的偏差误差值之差。换句话说，线性表示工作范围内多个独立偏置误差值之间的相关性。宽度变化、时间、参考值、偏差、具有较低观察平均范围的零件、参考值、偏差、具有较高观察平均范围的零件、14，2项、2.10由于某些测量条件下连续测试的常见原因，重复性会随机恶化。通常指设备老化(EV)，尽管这是误导。当测量条件被固定和定义，即部件、仪器标准、方法、操作人员、环境和假设条件被确定时，适用于重复性的最佳术语是系统内变化。除了设备内的变化，重复性还包括特定测量误差模型条件下的所有内部变化。设备差异，另一种定义：当评估者多次使用同一测量仪器测量同一零件的同一特性时获得的测量差异。影响设备劣化的两个因素：测量工具测量工具中零件的位置、重复性、15、2项、2.11测量过程中正常条件变化引起的测量平均值的重复性变化。一般来说，它是指在一个稳定的环境下，同一部分(被测对象)的不同评价者(操作者)和同一测量仪器和方法之间测量值平均值的变化。这种情况对于受操作者技能影响的手动仪器通常是正确的，但是对于操作者不是主要变化源的测量过程(如自动系统)则是不正确的。因此，再现性是指测量系统和测量条件之间平均值的恶化。另一种定义是，不同的鉴定人多次使用同一测量仪器，对同一零件的同一特性进行测量，得到测量的变化量。操作员b、操作员c、操作员a、再现性、16、2.12GRR或仪表RR(可重复测量或可生产性)测量系统的再现性和再现性的组合变化的估计。GRR变化等于系统内部和系统之间变化的总和。忽略环境和零件因素，只考虑人、测量工具和测量方法对质谱的影响。3测量过程变化对决策的影响即使用同一测量工具多次测量同一零件的同一特性，结果也会不同，这表明测量系统存在变化。生产过程中的测量结果通常有两个目的：1 .产品控制：判断产品是否合格；2.过程控制：判断生产过程是否稳定。如果稳定，它的过程能力/过程能力指数是多少？可以接受吗？让我们来看看测量偏差对决策的影响。在产品控制中，如果测量系统不能满足要求，其影响是作出错误的判断，即判断合格产品为不合格产品(类误差，见图1)或不合格产品为合格产品(类误差，见图2)、LSL、测量过程的分布、USL、产品公差的上限、或、LSL、或、图1、图2、或、图1、图2、图2、图1、图2、图1、图1、图1、图2 图1、图1、图2、图1、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3、图3，为了最大限度地做出正确的判断，有两种选择：一是改进生产工艺：一是改进生产工艺第二个是改进测量系统：减少测量系统的恶化，以减少区域二，因此所有生产的零件将在区域三，从而最大限度地减少作出错误决定的风险。一、二、二、三、一、目标值，19，3衡量过程变化对决策的影响，3.2对过程控制决策的影响。对于过程控制，我希望知道过程是否被控制，过程平均值是否与目标值一致，过程能力是否可接受。如果测量系统恶化得太厉害，将会导致错误的决策：第一，共同原因(甚至原因)将被判断为特殊原因(不同原因)，第二，特殊原因(不同原因)将被判断为共同原因(甚至原因)，第三，过程能力指数将被低估。前两个已经在圣保罗共识中描述过了。让我们看看第三种情况：这里20bs=2实际2msa，20bs=观察过程的方差，2实际=实际生产过程的方差，2msa=测量系统的方差，而obs用于计算CPK，因此过程能力指数将被低估。图4说明了由于测量系统的恶化，观察到的CP值会降低多少。测量过程的变化对决策的影响，3.53.02.52.01.51.00.50.0，观察到的CP值，实际CP值，0.51.01.52.02.53.0、10%、30%、70%、50%和90%，例如，当采购生产设备所用的(高级)测量系统的GRR为10%，实际CP为2.0时，采购期间观察到的CP为1.96。这个过程是用生产中的生产测量工具来研究的。如果生产测量工具的GRR为30%，而实际过程控制点仍为2.0，则观察到的过程控制点为1.71。(1)测量系统必须具有足够的分辨率。可接受的分辨率应小于公差或制造过程偏差(6)的十分之一(用于确定分辨率，以及数据是否用于产品控制或过程控制)。否则，会做出许多错误的判断。图5示出了利用具有不同分辨率的两个测量系统测量相同过程的控制图。左边的控制图没有超限点，而右边的控制图有严重的失控，这是由于4轮5项数据分类错误造成的。如果不能测量过程变化，使用这种分辨率进行过程分析是不可接受的，如果由于特殊原因引起的变化不能测量，使用这种测量系统进行过程控制也是不可接受的。如图5所示，右图显示许多子组的范围为零，这使得平均范围非常小，并且计算的过程变化太窄，导致大的过程能力指数。例如，一个企业的过程能力指数是12。22，4测量系统分析的基础，插图5，23，4测量系统分析的基础，(2)在计算制造过程的过程能力之前必须确定的测量过程的统计稳定性，计算测量系统的变化需要统计稳定性，可使用控制图方法来确定稳定性。4.2测量系统变化类型的测量数据质量通过偏差(位置变化)和方差(宽度变化)进行评估，但考虑到变化的来源和特征，可将其细分为位置变化：偏差、稳定性和线性、宽度变化：可重复性和再现性。第一步是判断测量系统是否测量到正确的变量，如果适用，验证夹紧和锁定。因为如果测量了错误的变量，不管测量系统有多精确，它只会消耗资源，而不会带来好处。第二步是确定测量系统需要具备哪些统计特征才能被接受。因此，有必要了解测量数据的用途。第二步分为两个阶段。第一阶段是判断测量系统在投入使用前或投入使用时是否具有可接受的统计特性。第二阶段是测量工具的使用，目的是判断测量系统的统计特性是否继续满足要求。两个阶段之间的间隔取决于测量工具的固有特性及其使用频率。测量时，应使用盲测量来消除人为干扰。测量系统分析的基础，4.4测量系统分析的作用(1)提供接收新测量设备的标准。提供一种测量装置和另一种测量装置之间的比较。(3)评估怀疑有缺陷的测量工具