汽车行业质量体系系列培训教材（103）MSA测量系统分析

1、1.测量系统分析，汽车工业质量体系系列培训教材；2.课程大纲：测量系统分析的意义和目的；测量系统分析的定义：测量系统、测量工具、测量和测量过程；测量系统分析的基本知识：1)测量系统的统计特性：偏差、重复性、再现性、稳定性、线性度、分辨率2)、理想测量系统3)、测量系统的共同特性4)、测量系统的评估步骤和准备、计量测量系统的分析方法1)偏差2)稳定性3)线性度4)重复性和再现性(重复性偏差；重复性和重复性；不可生产性的再现性；线性度；稳定性。13，分辨率(rate)，定义：指测量系统检测和如实指示被测特征的微小变化的能力。传统是容忍范围的十分之一。推荐的要求是总过程6(标准偏差)的十分之一。10

2、、30、14、偏差：参考值、观察平均值、偏差、偏差：是测量结果的观察平均值和参考值之间的差值。参考值的获取可以通过用更高级别的测量设备进行多次测量并取平均值来确定。15、重复性、重复性、可重复性是指鉴定人在使用测量仪器多次测量同一零件的相同特性时获得的测量值变得更差。16，再现性：再现性是当不同的评估者使用相同的测量仪器来测量相同零件的相同特性时平均值的恶化。再现性，操作符B，操作符C，操作符A，17，稳定性：稳定性，时间1，时间2，稳定性：当测量系统在一定持续时间内测量零件的相同基准或相同特性时，获得的测量值的总变化。18，线性：跨度，参考值，观察平均值，参考值，线性是测量工具预期工作范围内

3、的偏差值，19，线性：观察平均值，参考值，无偏和偏置宽度或范围：重复性和再现性。21，位置和宽度，位置，宽度，标准值，22，理想测量系统，n理想测量系统每次使用时应仅产生“正确”的测量结果。每个测量结果应始终与标准值一致。能够产生理想测量结果的测量系统应该具有零方差、零偏差和任何产品误差分类的零概率的统计特性。23、理想测量系统、真值、真值、真值、24、测量系统应具有的特性：测量系统必须处于统计控制之下，这意味着测量系统的恶化只能由普通原因而不是特殊原因引起。这可以称为统计稳定性；测量系统的变化必须小于制造过程的变化。偏差应小于公差带；测量精度应高于过程偏差和公差带。一般来说，测量精度是过程偏

4、差和公差带的十分之一。测量系统的统计特性可能会随着测量项目的变化而变化。如果是这种情况，测量系统的最大变化应小于过程变化和公差带中较小的一个。25、评估测量系统，第一阶段：了解测量过程并确定测量系统是否满足我们的需求。有两个主要目的：1)确定测量系统是否具有所需的统计特性，这必须在使用前进行。2)找出环境因素对测量系统的重要影响，如温度和湿度，以确定其使用的环境要求。第二阶段：目的是验证一旦一个测量系统被认为是可行的，它应该连续地具有适当的统计特性。通用测量工具RR分析是测试类型之一。26，计量测量系统研究-指南，27，确定稳定性指南，进行研究1)取样并建立相对于可追溯标准的参考值。如果样品不

5、可用，选择一个属于产品测量中等范围数据的生产零件，并将其指定为稳定性分析的标准样品。不需要已知的参考值来跟踪测量系统的稳定性。理想的情况是具有最低值、最高值和预期测量的中间范围数的标准样品。建议为每个标准样品制作测量和控制图。2)定期(日、周)测量标准样品35次，样品容量和频率应基于对测量系统的了解。因素可能包括重新校准频率、所需维修、测量系统的使用频率和操作条件。读数应在不同时间进行，以代表测量系统的实际使用，从而解释一天内预热、周围环境和其他因素的变化。3)按时间顺序在XBar或XbarS控制图上绘制数据。方法4)建立控制极限，用标准控制图分析和评估失控或不稳定状态。结果分析-数据方法除了

6、正常的控制图分析外，没有特殊的数据分析或稳定性指标。如果测量过程稳定，数据可用于确定测量系统的偏差。同样，测量的标准偏差可用作测量系统重复性的近似值。这可以与(生产)过程的标准偏差进行比较，以确定测量系统的可重复性是否适合应用。可能需要实验设计或其他分析和问题解决技术来确定测量系统缺乏稳定性的主要原因。稳定性为了确定新测量装置的稳定性是否可接受，工艺团队在生产过程中选择了接近中频的一个零件。该零件被送到测量实验室，参考值被确定为6.01。团队在4周内每班测量这部分5次(20个小组)。收集完所有数据后，就可以制作XbarR图(见图)。控制图分析表明，由于没有明显的特殊原因，测量过程是稳定的。30

7、，稳定性均值-极差图，31，偏差测定指南-独立样本方法，研究1)获取样本并建立相对于可追溯性标准的基准值。如果不可用，请选择属于生产测量中间范围的生产零件，并将其指定为偏差分析的标准样品。在工具室中测量该零件n10次，并计算这n个读数的平均值。取平均值作为“参考值”。理想情况下，标准样品应具有最低值、最高值和预期测量值的中间范围数。完成这一步后，用线性研究分析数据。参考值、测量系统平均值、偏差、32、2)让评估者用通常的方法测量样品10次以上。结果分析-绘制方法3)绘制数据相对于参考值的直方图。查看直方图并使用专业知识来确定是否有特殊原因或异常情况。如果不是，继续分析，当n 30时要特别小心。

8、结果分析-数据方法4)计算读数的平均值。33，5)计算重复性标准偏差(参考测量工具研究，范围方法，如下所示):此处d2*可从附录C中找到，g=1，m=n如果GRR研究可用(且有效)，重复性标准偏差的计算应基于研究结果。34，6)确定偏差的t统计量：偏差=观察和测量的平均值-参考值，35，7)如果0在偏差值周围1-的置信区间内，偏差在水平上是可接受的。此处d2、d2*和v可在附录c中找到，g=1，m=n，并可在标准t中找到。采用的水平取决于灵敏度水平，该水平用于评估/控制(生产)过程，并与产品/(生产)过程的损失函数(灵敏度曲线)相关。如果水平不是默认值0.05(95%置信水平)，则必须经客户批

9、准。例如，有偏见的制造工程师正在评估一种新的测量系统，用于监控生产过程。对测量装置的分析表明不存在线性问题，因此工程师只评估测量系统的偏差。根据记录的过程变化，从测量系统的操作范围中选择一个零件。Thi，37，表2:偏差研究数据，参考值=6.0偏差1 5.8-0.22 5.7-0.3 3 5.9-0.1 4 5.9-0.1 5 6.0 0.0 6.1 0.1 7 6.0 0.0 8 6.1 0.1 9 6.4 0.4 10 6.3 0.3 11 6.0 0 0 12 6.1 0.1 13 6.2 0.2 14 5.6测量值，39，表3:偏差研究-偏差研究分析，40，因为0落在偏差置信区间(-0

10、.1185，0.1319)内，工程师可以假设测量偏差是可接受的，并假设实际使用不会导致额外的变化源。偏差研究分析：如果偏差在统计上是非零的，寻找以下可能的原因：标准或参考值误差；破旧的仪器。这可以在稳定性分析中显示出来，建议按计划进行维护或修理；仪器的制造尺寸是错误的；仪器测量了错误的特征；如果仪器未完全校准，请检查校准程序；鉴定人设备操作不当，检查测量说明等。41、确定线性度指南，并根据以下指南评估线性度：1)选择g5个零件，由于工艺不良，这些零件的测量值覆盖了测量工具的工作范围。2)通过全面检查测量每个零件，以确定其参考值，并确定包括测量工具在内的操作范围。3)通常，该仪器的一个操作者用于

11、测量m10次的每个部分。随机选择零件，以最小化评估者对测量偏差的“记忆”。42、确定每个部分的观察平均值，参考值和观察平均值之间的差值有偏差，并确定每个选定部分的偏差。在整个工作范围内，这些偏差和参考值之间绘制了线性图。如果线形图显示这些绘制的点可以用直线表示，那么偏差和参考值之间的最佳线性回归线代表两个参数之间的线性。线性回归直线的拟合优度R2决定了偏差与参考值之间是否存在良好的线性关系。43、计算偏差：偏差=观察平均值参考值的过程变化=6图纸： X轴=参考值y轴=偏差，然后计算截距、斜率、拟合度、线性度、线性度等。44、公式45、系统的线性度和线性百分比(通过回归线)如果回归线具有良好的线

12、性拟合，则可以评估线性幅度和线性百分比，以确定线性度是否可接受。如果回归线不是很好地线性拟合，在偏差平均值和基准之间可能存在非线性关系，这需要进一步分析以确定测量系统是否可接受。46、线性验收标准：a .对于测量特殊特性的测量系统，线性%5%是可接受的，线性%5%是不可接受的。对于具有非特殊特性的测量系统，线性%10%将被接受，线性%将不被接受。如果测量系统是非线性的，请查找以下可能的原因：仪器在工作范围的上限和下限没有正确校准；最小或最大校准量具的误差；破旧的仪器；仪器固有的设计特点。47，案例研究，48，49，测定重复性和再现性的指南，分析方法有：极差法；均值-极差法；方差分析方差分析。5

13、0、代表性抽样法、非代表性抽样法、51、极差法、极差法是对一种改进的测量工具的研究，它能迅速提供测量变量的近似值。该方法只能提供测量系统的总体概况，但不能将变化分为重复性和再现性。它的典型目的是快速检查和核实GRR是否发生了变化。这种方法有可能检测出不可接受的测量系统。样本量为5时，只需通常时间的80%，而样本量为10时，只需90%的时间。典型极差法由两个评价者和五个部分组成。在这项研究中，两名评估者对每个部分进行了一次测量。每个部分的极限差是由评估器A获得的测量值和由评估器B获得的测量值之间的绝对差.计算范围和平均范围的总和。总测量偏差可通过将平均范围平均值乘以1/d2*获得。此处d2*可在

14、附录C中找到，其中m=2，g=零件数量。52，示例：53，计算，54，为了确定测量偏差相对于过程标准偏差的百分比，将GRR乘以100，再除以过程标准偏差，将其转换为百分比。在本例中(见表7)，该特性的过程标准偏差为0.0777，因此：GRR=100*(GRR/过程标准偏差)=75.7。现在，测量系统的GRR已确定，结果应予以说明。在表7中，GRR被确定为75.7，并且得出结论，测量系统需要改进。55，均值-极差法；均值极差法(XbarR)是一种能够提供测量系统的重复性和再现性以进行估计和评价的方法。与极差法不同，这种方法可以将测量系统的变化分为重复性和再现性两部分，而不是它们之间的相互作用。虽

15、然评估者的数量、测试的数量和零件的数量是可变的，但是我们下面的讨论反映了研究中条件的优化。参考表12GRR数据表。具体步骤如下：1 .获取大于5的样本数n，该样本数应代表实际或预期的过程变化范围；2.选择评估人员为甲、乙、丙等。零件号范围从1到n，鉴定人看不到零件号。56，3。如果是正常测量系统的一部分，测量工具应进行校准。让鉴定人以随机顺序测量n个零件，并在第一行输入测量结果(如果使用MINITAB，则输入“数据”列)。4.让评估师B和C测量相同的N个部分，他们看不到彼此的结果。将数据输入第6行和第11行。5.用不同的随机测量序列重复该循环。将数据输入第2、7和12行，并将数据记录在适当的列中。如果需要测试3次，请重复该循环，并将数据输入第3、8和13行。6)当零件数量较多或无法同时获得多个零件时，有必要将测量步骤4和5更改如下：让鉴定人A测量第一个零件，并在第一行记录读数。让评估员b测量第一部分，并在第6行记录读数。让评估员c测量第一部分并记录第11行的读数。57，让考核人A重复测量第一部分并记录第2行的读数，让考核人B重复测量第一部分并记录第7行的读数，让考核人C重复测量第一部分并记录第12行的读数。如果需要进行三次测试，重复此循环，并在第3、8和13行记录数据。7.如果考核人属于不同的班次，您可以使