MSA实战培训PPT课件

1、.1，MSA-教育讲义Measurement System Analysis，2，什么是MSA？测量系统分析是为了了解系统的、随机的因素如何影响我们正确测量特定评价项目的能力。观测结果=实际未知值错误，3，为什么MSA很重要？错误的决定需要更大的样品低评价能力指数，以边界样品为例：劣可衡量为好；好的可以用劣的来衡量。4，测量系统波动，观察到的测量值总变动可能来自两个来源：流程和测量工具本身：如果与流程相关联的变异混淆，则在不需要的情况下调整流程能力的尝试可能比实际情况不足。但是，忽略没有能力但需要改进的其它流程，=，5，MSA何时实施？如果在收集数据之前，在适当的情况下进行流程能力研究之前，主

2、要特征或流程没有能力时，怀疑测量系统是主要可变来源，则当测量系统发生重大变化时，如果准备进行测试设计(DOE)，这可能是接受新测量工具的标准。6，MSA相关概念-描述测量数据质量的统计特性的数据质量：偏移(基准值的数据值位置)和波动(数据的分布宽度)。7，MSA相关术语-量化测量单位或评估测试特性的测量系统。工具或测量工具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合测量系统。也就是说，用于获取测量结果的整个过程。8，MSA相关术语-宽度变化，精度每个重复读数之间的“接近”程度由测量系统中的随机误差组成，重复评估者使用一个测量仪器对同一零件的一个特性进行多次测量的变化。在固定和定义的测

3、量条件下，连续(短期)多测量的波动通常是e.v .设备可变设备(仪表)能力或潜在系统内部可变再现性其他评估人使用相同的测量工具测量一个部件的一个特性的测量平均值的波动。产品和流程以及验证时，误差可能是评估人、环境(时间)或方法通常是a.v .评估人可变系统之间(条件)的误差9、MSA相关术语-宽度恶化(继续)、GRR或测量工具的重复性和再现性测量工具的重复性和再现性：系统重复性和再现性测量系统包含或排除时间影响测量系统能力测量系统性能测量系统性能下降的长期估计(长期控制图方法)灵敏度会导致可检测的输出信号的最小输入一致性，随时间的重复变化，正常工作范围内的重复变化，10，稳定性，11，测量工具

4、的识别能力，经验法则：如果测量单位等于6 sigma的十分之一，这就是具有足够的识别能力。度量(6x总计)/10，12，分辨率对进程控制和分析的影响，分区组编号(NDC):用作判断是否有足够分辨率的另一个标准。通常，如果认为可扩展组数小于5，则测量系统没有最低分辨率。如果可扩展分组数大于5，则测量系统具有最小分辨率。如果可扩展分组数大于10，则测量系统具有良好的分辨率。Ndc=INT 1.41X(p/MS)。p实际流程波动的标准偏差，MS测量系统波动的标准偏差，13，精度，观测变异的总和可分为过程和测量系统(MS)两个主要部分。精度是测量与测量系统各部分相关的变异。14，15，测量系统的适宜性

5、标志，评估指标%GRR是测量系统变动占流程整体变动的百分比。评估指标%P/T是测量系统精确度与公差的百分比。如果两个指标都低于10%，则测量系统良好。如果一个大于30%，则测量系统无效，不允许。16，GRR(Gage RR)适用的数据类型，适用于所有系数数据和计量数据。17，与测量过程相关，测量过程还需要PFMEA分析，以尽早确定与潜在进程失败相关的风险，并建议在发生此类失败之前采取的措施。PFMEA的结果将转移到控制计划。测量过程和常规过程的区别如下图所示。18，测量系统恶化的来源，与所有过程一样，测量系统恶化的随机原因和系统上的原因受到影响。这种恶化的原因是一般的原因和特别的原因。控制测量

6、系统中的变动：识别潜在的变动来源。数据收集和评估计划(案例)，20，浏览minitab，21，minitab浏览，浏览，浏览，T，C3-T，数字基本类型为文本，D，C4-D基本类型为日期，输入此类数据与Excel任务的第一行是引用相同。通常以“c”开头的第二行是变量的名称(可选)。22)。您还可以将数据保存为项目项目(包括多页工作表和所有结果)。仅将当前工作表工作表工作表数据保存为工作表，Minitab、23 .也可以转至，23。打开新项目/工作表存档现有项目/工作表数据库中的数据提取“另存为文本模板”窗口的输出打印终止和其它；菜单：文件、24，处理数据的所有计算命令工作表处理、合并、分离和数

7、据提取相关列，复制、堆栈、等级转换作业分类、排序、编码、数据类型和其他，菜单：数据，25，用计算器计算列和行统计构建模式数据按分布类型构建随机数据正态分布，二次分布和t分布，菜单：计算，26，菜单图收集各种显示数据分析工具。与Excel类似的图形工具，但具有更多统计显示的数据分析工具菜单：图形，27，菜单：统计，规研究，一致性研究，28，示例：偏见和直线性，D:Six Sigma第1课_GB Datafiles_Mfg线性-偏移。mtw表格是使用相同的测量工具多次测量三个标准(已知实际值的对象)的结果。29，例如偏置和直线度，30，如偏置和直线度，仪表直线度(高范围，低水平偏置)在统计上是相同

8、的。如果坡率的p值大于0.05坡率，则为0。平均偏移是-0.0029结论：允许量测计的线性和偏移，偏移的线性回归方程式：y=常数系数倾斜系数x；如果p值大于或等于0.05，则坡度相当于0，并且被认为是可接受的。如果p值小于0.05，则坡度不为零，并且系统认为不允许。(也就是说，恒定系数和倾斜系数不是很大的0)，31，计量数据MSA，32，Minitab-交叉MSA，33，Minitab-菜单，仪表盘RR研究方法是交叉和嵌套。相交，每个零件可由多个工作人员重复测量。如果嵌套，则每个部件只能由一个工作人员测量，例如破坏性检查。重复性和再现性的分析方法：Xbar-R和方差法。严格地说，方差法比Xba

9、r-R方法更准确，因为我们考虑了工人和部件的交互。您可以选取交集、Xbar-R或分摊方法。每个操作员仅测量唯一的项目，因此在收集嵌套、嵌套和示例时，可以将零件选择为虚拟零件(不能重复分析)。假设使用破坏性实验，必须有充分的证据证明同一批次内的所有材料都相同。，34，Minitab-输出，注意：MSA解释标准P102-119，三个操作员的平均值相同，但不允许对象10的再现性；如果大多数平均值在控制线之外，并且3个人基本一致，则部件之间的变异可以提供对过程的分析和控制有用的信息；控制线内5个以上级别，但11个r值为0，1/4以上的标准，确定：测量工具的分辨率不足；r值不受控制，因此认为重复性是可接

10、受的。发现评价者的变化之间存在差异，3人的平均度出现了显着的变化。评价者之间的差异在零件10中更为明显。三条k线之间有交互作用，但交互作用很小。可变组件分布贡献率(小于1%)=2毫秒/2合并总计X100 %GRR值=6毫秒/6合并总计X100 %P/T值结论：不允许，符合对象10变异大，每个对象变异最小的原则说明此部件的重复性和再现性波动很大。三个操作员之间的平均水平线不够水平，但再生可变性很小，但不是最低的。35，36，37，Minitab-只能用于输出，可分辨类别数4，不太敏感的计量控制图，只能用于流程参数和指数的粗略估计。Ndc组数5认为测量系统没有最低分辨率。%RR，%P/T，测量系统

11、变异方差分量贡献率%，人与零件的交互，38，属性适用性MSA，属性MSA: fliss kappa统计信息是用于评估评估评级之间绝对一致性程度的二进制、公称和序数数据类型，可以这样解释kappa统计信息。39，40，例如属性适合性分析，41，42，Minitab的属性MSA，43，Minitab的属性MSA，44，Minitab的属性MSA-解释，检查者自身的一致性评估：Fred的95%置信区间为86.09100，Kappa统计为1。综合一致性卓越。Lee的95%信任区间为68.398.77，Kappa统计数据为0.79。可以接受综合一致性。检查者和标准合规性评估：Fred的95%置信区间86.09100，Kappa统计1。综合一致性卓越。Lee的95%信任区间为62.1196.79，Kappa统计数据为0.79。可以接受综合一致性。重复性的一致性百分比、45，Minitab的属性MSA-解释，检查者之间的