MSA测量系统分析.ppt

1、1,测量系统分析,1. 概要 2. 用语和概念 3. 测量系统评价指标 4. 事前准备事项 5. 计量型数据 R&R 6. 计数型数据 R&R 7. 测量系统改善事例,2,学习目的,测量系统分析的必要性 基本测量用语的理解 测定PROCESS中变动要因的分析 使用MINITAB可分析测量能力 熟悉测量系统评价方法,3,1. 概要,测量是？ - 为了表示对特定属性的关系， 给事物付予数值,为什么要进行测量 - 为了对PROCESS给予更好的理解 - 对事实的正确理解 - 提供正确的意思决定的基础等,我们无法评价我们不知道的 如果我们不能用数值表示，实际就等于不知道 只有正确地认识，才能进行管理

2、我们无法管理时，只能依靠运气 - The Vision of Six Sigma (Mikel J. Harry),4,为什么要进行测量系统分析,测定并非绝对的，它们测定PROCESS的结果与 其它PROCESS一样具有变动 可以知道测量系统分析在全体PROCESS变动中的 占有率为多少？,为了分析实际PROCESS变动，首先应明确测量系统引起的变动，并与PROCESS变动分离。,+,=,5,因测量引起的变动有多大？ 测量变动的要因是什么？ 经过很长时间后测量系统是否稳定？ 发生PROCESS的改善，低下时是否能够探知？ 是否可以适用的测量系统？ 如何改善测量系统？,学习这张后大家 可以对以下

3、提问 非常自信地回答。,6,2. 用语和概念,正确度(Accuracy) 测量值的平均值和真值的 一致程度 真值 理论上的正确的值 偏差(Bias) 测量值的平均的真值的差 精密度(Precision) 测量系统的总变动(Variation) 构成要素 重复性(Repeatability) 再现性(Reproducibility),稳定性 (Stability) 测量值的分布对其平均及标准偏差经过长时间仍保持一致及可预测的程度 无急剧的变化，周期性,7,正确度和偏差,测定器的正确度 观测值的平均和真值的差异程序 正确度是针对事实或中心而言. 偏差 测定装备的偏差：因测定装备的差异造成的偏差（工

4、程内变动） 测定者的偏差：因测定者的差异造成的偏差（工程间变动）,8,精密度(Precision),重复性( Repeatability) 测量系统的固有变动 在同一条件下，反复测量同一对象 同一测定者 同一设置 同一测定器 同一环境条件 又称重复试验错误或变动,再现性( Reproducibility) 在相同条件下不同测定者测定 不同测定者 相同设备 相同测定器 相同环境条件 由不同测定者得出的测定值的平均和标准偏差推定,精密度 = 重复性 + 再现性 Gage R&R 调查将精密度计数化,9,重复性(Repeatibility),同一个评价者利用一个测定器具多次使用时显示的测定上的变动，

5、自动化的测定装置的重复能力也可视为评价者包括在此,10,再现性(Reproducibility),同一测量装置由多数评价者使用时测量平均值显示的变动,11,稳定性,精确度或精密按时间变化产生的差异评价,时点1,时点2,真值,时点1,时点2,稳定性好,稳定性不好,12,3. 测量系统评价指标,测量精密度,分散,重复性,再现性,标准偏差,精密度,散布,正确度,平均,偏差,测量误差的分解,测量误差 =精密度 + 正确度,13,精密度评价基准,14,正确度评价基准,判定基准,判定,正确性 稳定性 直线性,PROCESS 变动对比1%未满,非常适合,PROCESS 变动对比15%未满,适合,PROCES

6、S 变动对比510%未满,普通,区分,PROCESS 变动对比10%未满,坏,15,正确度不好时如何矫正？精密度不好时如何矫正？,正确度是平均的偏移问题，可变更计策器的校正周期或测定方法及程序，进行改善。 精密度是散布的问题，可改善测量仪或测量方法，或者通过标准化进行改善。,16,计测器应具有适当的鉴别力(Discrimination). 应能够判断规格幅和全体工程变动二者中 小的的1/10以下。 例）允许公差：1.0 计策器鉴别力:0.1,鉴别力不好,鉴别力好,测量单位如果大于PROCESS的标准偏差时 对统计分析会有恶劣的影响.,17,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,

7、13,用只表示Cm的尺测定,考虑的事项 只有刚好在1,2,3.11,12,13数字一致的位置上是真值,在数字间的测定值, 10.3cm需要0.3的推定.10.3具有正确的两位数(“10”)和推定的一位数(“0.3”).测量值不能记录为10.31或10.314.且也不能记录为10.30,10.300,10.300.因为这种测量器最多只能有三位数,但有可能误导数据使用者以为可测定4位,5位.,表示测量单位时注意点,18,用语整理,区 分,内 容,MINITAB使用手册,稳定性,测量经过一定时间后能保证正确的 履行程度 在时间,空间变化的环境中测定同 一制品时发生的变动,Gage Linerity

8、and Accuracy,直线性,在测量器的测量范围内超出测量的一 贯性的变动,正确性,测量平均值和基准值间的差异变动,重复性,同一测量者用同一测量器测定同一制品 时发生的测量器变动,Gage R&R Study,再现性,多数的测量者用同一测量器测定同一 制品时发生的测量者变动,部品间变动,非测量器或测量者的误差,是样品本身 的误差造成的样品间的变动,正 确 度,精 密 度,19,练习 : 正确度 vs 精密度,看下面 4个图评价正确度和精密度,在BOX内作正确的标志,20,4. 事前准备事项,CTQ(Y) 或主要的 Xs是否包含在测定内容? 决定测量什么 - 数据的类型是? - 是否已经有数

9、据? - 数据是否充分? - 用数据要做什么? 制定如何测量的测定程序书 - 应文书化 无论是谁测定必需得到相同结果 Blind Measurement 的实行方法及确保标准间的推定性,Blind Measurement是? 测量者并不知道要 评价自己的测定,测量者应是平时担任测量的人员,21,数据SHEET 准备,22,5. 计量型数据 R&R,一般事项 一般对23名作业者实施 一般以10个部品为对象测定 一般反复测定23次,程序 (1) 选择可代表工程长期变动的样本10个 (2) 确认测量器的检校正 (3) 第一个作业者随机地选择样本后测定(Blind Measurement) (4) 第

10、二个作业者用相同方法(与第一作业者相同) (5) 用同样的方法反复必要的次数(最少2次) (6) 得到的数据输入到MINITAB分析 (7) 决定后续措施,23,样本的选定,样本一般为10个左右,但必须能够代表工程的散布.,样本如果选择接近工程平均的时测定能力评价指标会比实际的差.,样本比工程散布大的范围抽取时 测定能力评价指标显示为比实际好,24,利用MINITAB的分析,例) 对10个Sample由3个测定者反复2次测定,1,1,0.65,0.60,1,2,0.55,0.55,1,3,0.50,0.55,2,1,1.00,1.00,2,2,1.05,0.95,2,3,1.05,1.00,3

11、,1,0.85,0.80,3,2,0.80,0.75,3,3,0.80,0.80,4,1,0.85,0.95,4,2,0.80,0.75,4,3,0.80,0.80,5,1,0.55,0.45,5,2,0.40,0.40,5,3,0.45,0.50,6,1,1.00,1.00,6,2,1.00,1.05,6,3,1.00,1.05,7,1,0.95,0.95,7,2,0.95,0.90,7,3,0.95,0.95,8,1,0.85,0.80,8,2,0.75,0.70,8,3,0.80,0.80,9,1,1.00,1.00,9,2,1.00,0.95,9,3,1.05,1.05,10,1,0.

12、60,0.70,10,2,0.55,0.50,10,3,0.85,0.80,Pat 测定者 测定(1) 测定(2),Pat 测定者 测定(1) 测定(2),Pat 测定者 测定(1) 测定(2),25,数据输入到MINITAB,选择ANOVA方式,选择ANOVA方式,设定为5.15,输入公差,Xbar and R方法分析 part to part, 重复性,再现性 ANOVA方法是part to part, 重复性,再现性分析的基础上,追加分析因operator-by-part引起的变动,Stat Quality Tools Gage R&R Study(Crossed),26,MINITAB

13、支援的测量系统分析菜单,对多个PART,可比较根据测定值的测定值的变动和测定者间的测定值的变动,评价测量系统的直线性和正确性,评价测量系统的重复性和再现性适用于对多个PART, 多个测定者测定多次的情况,评价测量系统的重复性和再现性.适用于对各个PART由一名测定者测定的情况,特别适用于破坏检查.,在现在例题中 Gage R&R(Crossed)较适合,27,MINITAB分析结果图表的解释 (1),“选定的样本是否如实 反映工程的散布?”,如果这值均一时样本不 能如实反映工程的散布,28,MINITAB分析结果图表的解释(2),“作业者间是否有有意差 ”,29,MINITAB分析结果图表的解

14、释(3),按照样本各个作 业者测定是否不同?,30,MINITAB分析结果图表的解释(4),“全体散布中 R&R占 据的比重是否充分? ”,31,MINITAB分析结果图表的解释(5),“作业者重复测定值稳定” 但测定者间有差异,极差图 所有点都应该在控制限之内。这表示测量试验中没有非常规值。使用这个图来了解某些操作员是否比其它人更具可重复性,32,MINITAB分析结果图表的解释(6),“识别不同的部品 的能力是否充分”,X均值图 大多数点在控制线之外.这是件好事！X均值图上的控制线之外的点表示操作员始终能够区别不同的部件。 (控制限从测量误差计算出来。测量误差越小，控制限越窄。),33,T

15、wo-Way ANOVA Table With Interaction Source DF SS MS F P S/N 9 2.05871 0.228745 39.7178 0.000 Opr 2 0.04800 0.024000 4.1672 0.033 S/N * Opr 18 0.10367 0.005759 4.4588 0.000 Repeatability 30 0.03875 0.001292 Total 59 2.24913 Gage R&R %Contribution Source VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 0.0044375 1

16、0.67 Repeatability 0.0012917 3.10 Reproducibility 0.0031458 7.56 Opr 0.0009120 2.19 Opr*S/N 0.0022338 5.37 Part-To-Part 0.0371644 89.33 Total Variation 0.0416019 100.00 Study?Var %Study?Var %Tolerance Source StdDev (SD) (5.15?*?SD) (%SV) (SV/Toler) Total Gage R&R 0.066615 0.34306 32.66 34.31 Repeata

17、bility 0.035940 0.18509 17.62 18.51 Reproducibility 0.056088 0.28885 27.50 28.89 Opr 0.030200 0.15553 14.81 15.55 Opr*S/N 0.047263 0.24340 23.17 24.34 Part-To-Part 0.192781 0.99282 94.52 99.28 Total Variation 0.203965 1.05042 100.00 105.04 Number of Distinct Categories = 4,MINITAB分析结果评价指标值的解释,测定者*Pa

18、rt 是有意的 (ANOVA Table中 Part是非常有意的,测定者及测定者*Part应是非有意的),再现性存在问题,明确区分级别数,34,Gage Run Chart,Stat Quality Tools Gage Run Chart,可比较对各个 Part因测定的变动和测定者间的测定值的变动,看Gage Run Chart时可容易分析特定作业者的测定习惯,特定部品测定时出现的问题等,在这里重要的是重复性,35,Gage Linearity and Accuracy Study,Gage Linearity Study可看出测定值如何正确反映测定值的预想范围,并可看出测定器对测定的所有对

19、象的大小是否具有相同的正确度. Gage Accuracy Study是调查真值和测定值间的差异,与真值比较时测定值正确的程度,例 某一工厂的监督者选择了五个代表测定预想范围的五个部品.为决定各个部品的参考值,进行了设计精密测定.且由一个作业者任意对各个制品反复测定了 12次 为调查工程变动进行了使用 ANOVA 方法的 Gage R&R .,36,37,Stat Quality Tools Gage Linearity Study,应知道部品别 真值和散布,真值,14.1941是从哪里求的呢?,38,StdDev Study Var %Study Var Source (SD) (5.15*

20、SD) (%SV) Total Gage R&R 0.23894 1.2305 8.67 Repeatability 0.23894 1.2305 8.67 Part-to-Part 2.74576 14.1407 99.62 Total Variation 2.75613 14.1941 100.00,Gage R&R(Crossed)中用 ANOVA方法可求出.,PROCESS的总变动值,39,结果,因直线性引起的 引GAGE的变动是 全体工程变动 的13.167%,此计策器根据测定区间,误差的符号及值变为线性, 误差的大部分为线性,因此需要恰当的校正.,因正确度的此 GAGE的变动是 全

21、体工程变动 中0.4%,40,计量型数据 R&R 实习,准备事项 4人 1组 管理者 1名 记录者 1名 测定者 2名 杯子: 10个/组 卡尺: 1个/组 实习时间30分 发表 : 10分/组,41,6. 计数型数据 R&R,使用计数型 R&R的理由,为了了解与交接班或机器无关的情况下检查者在同一基准下 对良品与不良品的判断基准是否明确? 为确认检查者的一贯性 为确认检查者判定是否与真实一致 - 作业者将实际不良品判定为良品的频率 - 作业者将实际良品判定为不良品的频率 为了知道如下事项 - 需要训练的部分 - 标准程序不足的部分,42,数据收集的范围是? - 适合品 50%,不适合品 50

22、%为对象 40%明确的适合品, 40%为确实的不适合品 20%收集的是不容易区别的 数据需要收集多少? - 一般需要收集 100个左右. 检查者数 样品数 各样品的反复评价 3 50 100 2以上 测量系统的评价基准是多少? - 一般计数型 MSA的目标是90% ,或具有90%以上的再现性和反复性,43,再作业,检查,OK,NG,NO,YES,废弃金额,大,小,一致性判定基准 90%,一致性判定基准95%,一致性判定基准100%,按照再作业与否与废弃金额大,小的判定基准,44,12个部品,3名检查者,反复2次后 收集了如下数据,45,Stat Quality Tools Attribute

23、Gage R&R Study,利用MINITAB计算,在MINITAB的 Work sheet输入如下数据,46,输入测定结果,输入部品号,输入测定者,已知部品真值时输入,47,结果解释,Within Appraisers Assessment Agreement Appraiser #Inspected #Matched Percent 95 % CI 1 12 10 83.33 (51.59, 97.91) 2 12 6 50.00 (21.09, 78.91) 3 12 8 66.67 (34.89, 90.08),测定者具有一贯性地评价的次数,测定者,检查数,测定者具有一贯性地评价的%

24、,这里 # Matched是? 表示测定者对同一部品反复测定2次时的一致性,48,Each Appraiser vs Standard Assessment Agreement Appraiser #Inspected #Matched Percent 95 % CI 1 12 9 75.00 (42.81, 94.51) 2 12 5 41.67 (15.17, 72.33) 3 12 8 66.67 (34.89, 90.08) # Matched: Appraisers assessment across trials agrees with the known standard,测定者

25、测定的与真值相同的次数,测定者,测定者测定的与真值相同的%,这里 # Matched是? 表示测定者的测定值与真值相同的一致性.,检查数,49,Assessment Disagreement Appraiser #良品/不良 Percent #不良/良品 Percent #Mixed Percent 1 1 16.67 0 0.00 2 16.67 2 1 16.67 0 0.00 6 50.00 3 0 0.00 0 0.00 4 33.33 # 良品 / 不良 : Assessments across trials = 良品 / standard = 不良 . # 不良 / 良品 : As

26、sessments across trials = 不良 / standard = 良品 . #?Mixed: Assessments across trials are not identical. .,真值为不良但判断 为良品的数/%,真值为良品但判断 为不良的数/%,以同一部品测定者的判断良,不良混乱的数/%,不良流出的状态,50,Between Appraisers Assessment Agreement #Inspected #Matched Percent 95 % CI 12 4 33.33 (9.92, 65.11) # Matched: All appraisers ass

27、essments agree with each other.,检查数,这里 # Matched是? 所有测定者测定各部品时的一致性,所有测定者测定结果相同的次数/ %,一致性不超过90%,需要及时改善,51,All Appraisers vs Standard Assessment Agreement #Inspected #Matched Percent95 % CI 12 4 33.33 (9.92, 65.11) # Matched: All appraisers assessments agree with the known standard.,检查数,这里 # Matched是? 所有测定者测定值与真值的一致性,所有测定者测定值与真值相同的次数 / %,一致性不超过90%,需要及时改善,52,结果图表,测定者一贯性评价程度用95%置信区间表现,对真值的测定者的一致性表现为95%置信区间,在这里2号测定者对自己的评价基准模糊,连真值也无法区分,53,7.测量系统改善事例,GAGE,R&R,推进内容,区,分,BASE,LINE,M,阶段,I,阶段,向上率(%),TOTAL,GAGE,R&R,%,Contribution,4,4,.,0,3,2,3,