测量系统分析.ppt

1、测量系统分析,Prepared by : WangZhaoting Date: 2009-1-14,课程大纲,测量系统的术语和参数 计量数据测量系统的分析和改进 计数数据认同一致性分析和改进 企业内如何有效运用,测量系统的术语和参数,测量的定义 “对某具体事物赋予数字（数值），以表示它们对于特定性之间的关系” 测量系统的定义 测量系统是一个流程，流程的输入包括所有和测量相关的因素：量具、人员、材料、测量方法、环境; 流程的输入为样品的测量值。（量具(Gauge):用来测量的器具） 量具 人员 材料 测量值 方法 环境,测量系统的术语和参数,如何评估测量系统 一个好的测量系统应该满足以下三个方面

2、的要求： 1，具有足够的分辨力(Resolution/Discrimination/Readability) 2, 稳定的 3，统计特性保持在期望的范围内，并且满足测量目的 评估测量系统 1，分辨力通常指的是仪器的最小刻度值，如果刻度较大，可以为刻度的一半 2，对分辨力的要求 a，小于样品公差范围的1/10 b，小于过程波动范围的1/10 3，对测量系统的其它方面进行评估之前先评估测量仪器的分辨力，如果其分辨力 不能满足要求，则考虑采用其它方面的测量技术,测量系统的术语和参数,测量误差 图A: 精确度高，准确度高 图B: 准确度高，精确度低 图C: 精确度高，准确度低 图D: 准确度低，精确度

3、低,测量系统的术语和参数,测量误差的来源 造成测量误差的因素主来自以下几个方面( S.W.I.P.E): 1，Standard: 标准 2，Workpiece: 工件 3，Instrument: 仪器 4，Procedure 不稳 定的测量系统在稳定性解决之前不应该进行等3步的研究 3，统计特性保持在期望的范围内，并且满足测量目的。 稳定性的检测方法： 取得一个基准件并在实验室(利用更高一级的测量设备)建立其参考值; 如果不能取得其参考值，则选择一个落在生产测量范围中间的生产样品作为基准件； 间隔时间(每天、每周)测量样本，第次测量35次，共收集20组以下的数据; 建立控制图，如Xbar-R或

4、Xbar- S图。 分析 ：如果控制图是受控状态，说明量具的稳定性良好 如果控制图是失控状态，说时量具的稳定性存在问题 稳定性的案例： 为了确定某一新测量仪器的稳定性是否可以接受，过程小组选取了一个接近生产测量范围中间值的样品，在实验室用更高级别的测量仪器确定该样品的参考值为6.00mm，小组每班测量该样品5次，共测量了四周一共20组数据,数据属性与基本统计学,利用Minitab建立平均极差控制图(Xbar-R),数据属性与基本统计学,选择失控的判断标准 1，有1个点超出管控线 2，连续9个点在中心线的同一侧 3，连续六个点上升或下降 4，连续14点交替上升下降,数据属性与基本统计学,如果控制

5、图没有出现失控的模式，则测量系统是稳定的，如果出现了失控的模式，则分析原因并且改进稳定性。 更多的控制图知识请参考AIAG/ISO/TS 16949 SPC手册第二版,数据属性与基本统计学,稳定性的检测方法 仪器需要校准，需要减少校准时间间隔 仪器、设备或夹具的磨损 正常老化或退化 缺乏维护-通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁 磨损或损坏的基准，基准出现误差 校准不当或调整基准的使用不当 仪器质量差-设计或一致性不好 仪器设计或方法缺乏稳定性 不同的测量方法-设置、安装、夹紧、技术 量具或样品变形 环境变化-温度、湿度、振动、清洁度 违背假定，在应用常量上出错 应用-零件尺寸、位置、操

6、作者技能、疲劳、观察错误(易读性、视差),数据属性与基本统计学,测量系统的评估 一个好的测量系统应该满足以下三方面的要求： 1，具有足够的分辨力 2，稳定的 3，统计特性保持在期望的范围内，并且满足测量目的 要求： 位置误差满足要求（准确度） 偏倚满足要求 线性满足要求 散布误差满足要求（精确度） 重复性和再现性误差满足要求 研究时机 ： 测量仪器分辨力满足要求和测量系统稳定之后进行,测量系统位置误差的分析（偏倚、线性）,对偏倚的要求 期望测量的平均值等于参考值，也就是期望偏倚等于0 对偏倚的估计 测量系统的偏倚Bias(-R)是一总体参数，我们需 要对其进行估计，估计方法有以下两种： 点估计

7、：用样品测量平均值减参考值进行估计 区间估计：因为不同样品的平均值会存在差异，所 以我们可以用一个范围的形式估计总体参数，这种方法叫做区间估计，在这个区间上加上确定性的概率就成了自信区间(Confidence Interval) 大部分情况下，我们计算95置信区间（简称“ 95CI”)。 置信区间可以做如下解释： 100个CI中，大约会有95个会包含总体参数，或者我们有95的自信确定总体参数包含在这个区间里面,测量系统位置误差的分析（偏倚、线性）,独立样本方法 收集数据： 1，选择一个标准件 2，选择一个在测量范围中点附近的样本，并且在实验室测量出样本的参考值。 3，让同一个测量人员在正常情况

8、下用被检测的量具测量标准件或者样本n10 次 图形分析 利用图形工具如直方图分析和排除特殊原因造成的极端点 数据分析 1，计算测量平均值 2，计算重复性标准差 3，计算偏倚的自信区间 和v通过 表格查得， 查标准t分布表查得,测量系统位置误差的分析（偏倚、线性）,案例 为了了解量具的偏倚是否可以接收，小组选择了位于生产测量范围中间榈并在实验室建立了其质量特征的参考值，现场的测量人员用此量具连续测量了该样品15次 计算偏倚的自信区间,测量系统位置误差的分析（偏倚、线性）,结论 1，如果偏倚的置信区间包含了“0”，那么量具的偏倚是可以接受的. 2，如果偏倚的置信区间不包含“0”，那么量具的偏倚是不

9、可以接受的。 利用Mintab进行偏倚的检测 1，打开Minitab文件：偏倚.mtw 2，选择：“统计质量工具量具研究量具线性和偏倚研究” 3，选择设置对话框：,测量系统位置误差的分析（偏倚、线性）,Minitab输出 造成偏倚的可能原因 仪器需要校准,需要减少校准时间 间隔 仪器，设备或夹具的磨损 基准损坏或磨损，基准出现误差 校准或调整基准的使用不当 仪器质量差(设计或一致性不好) 线性误差 应用错误的量具 测量方法不同 测量错误的特性 量具或样品变形 环境(温度.湿度.振动等)影响 违背假定，在应用常量上出错 应用-样品尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误(易读性、视差),测量系统位

10、置误差的分析（偏倚、线性）,偏倚的改进 标准件和样本参考值的错误 量具磨损 量具不适合的保养和校准 使用方法 可以通过对测量值进行加减偏倚值使得存在显著偏倚问题的量具能够继续使用，当这种调整的方法需要得到客户的同意。 对线性的要求 期望在量具的整个量程范围内，偏倚是保持一致的,测量系统位置误差的分析（偏倚、线性）,量具线性的检测步骤 收集数据： 1，在量具测量范围内进行选取g=5个样品 2，在实验室建立此5个样品的参考值 3，让同一个测量员分别测量每个样品m=10次 分析数据 量具线性的计算比较复杂，需要利用专门的 软件如Minitab进行分析 案例 一名工厂领班选择了5个代表预期测量值范围的

11、 样品，每个样品都通过布局检查进行了测量以确 定其参考(主要）值。然后，一名操作员将每个 样品随机测量了12次。 打开Minitab文件：线性.mtw ,如右图,测量系统位置误差的分析（偏倚、线性）,选择:”统计质量工具量具研究量 具线性和偏倚研究” 选下设置对话框： Minitab输出 结果解释： 我们期望在量具的测量范围内偏 倚保持一致。 水平线”0”如果完全包括含在量程范围 内的回归置信区间内，则线性可接受， 或者;斜率的”P”0.05,线性可接受。,测量系统位置误差的分析（偏倚、线性）,线性超差的原因 仪器需要校准,需要减少校准时间间隔 仪器，设备或夹具的磨损 基准损坏或磨损，基准出现

12、误差 校准或调整基准的使用不当 仪器质量差(设计或一致性不好) 线性误差 应用错误的量具 测量方法不同 测量错误的特性 量具或样品变形 环境(温度.湿度.振动等)影响 违背假定，在应用常量上出错 应用-样品尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误(易读性、视差),测量系统位置误差的分析（偏倚、线性）,线性的改进 校准仪表 培训员工，提高测量一致性 使用合格的量程,测量系统散布误差的分析,散布误差（精确度）的分析 一个精确性高的测量系统，其测量系统变差占总体测量值变差的比例应该是大是小？这种分析方法就是量具的重要性和再生性研究,测量值的变差 total,样品真实的变差 product,GRR变差

13、GRR,重复性变差 Repeatability,再线性变差 Reproducibility,2total= 2Product+ 2GRR = 2Product+ 2Repeatability+ 2Reproducibility,测量系统散布误差的分析,测量精度 样品的测量值总变差由三部分组成 1，6倍的2GRR称为测量系统的精 度传统为5.15倍） 2，6倍的2total称为过程波动范围,2total= 2Product+ 2GRR = 2Product+ 2Repeatability+ 2Reproducibility TV2=PV2+EV2+AV2,测量系统散布误差的分析,Gage R查看

14、 part.operator 对应的“P”值，是它是否0.05,如果”P”值 0.05存在交互作用，反之，不存在交互作用,测量系统散布误差的分析,利用Minitab进行量具的重复性和再现性研究 方差分析 ：,方差贡献率,%GRR,%Tolerance,测量系统散布误差的分析,图表分析,方差贡献率、%GRR和%公差的柱状图表示,极差图：测量人员3次不同样品测量值之间极差的稳定判定，要求所有的点在控制限内,平均值图：控制限由测量精度（ 6 GRR）组成 ，所以要求大于一半的平均值点落在控制限之外，如果大于一半的点落在控制限之内，暗示着量具分辨力不足或者样品不具备代表性,交互作用图：如果三条线之间没

15、有形成大的角度说明测量员和样品之间没有显著的交互作用作用,判定有没有个别样品波动异常 判定有没有异常点,判定测量人员之间的差异,测量系统散布误差的分析,没量系统的改善： 重复性不好 样品内部：形状、位置、表面加工、毛边、锥度、样品一致性差 仪器内部：修理、磨损、设备或夹具装置故障、质量差或维护不当 基准内部：质量、级别、磨损 环境内部：温度、湿度、振动、亮度、清洁度的短期起浮变化 仪器设计或方法缺乏稳定性，一致性不好 应用错误的量具 样品变形，硬度不足 应用-样品尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误（易读性、视差）,测量系统散布误差的分析,没量系统的改善： 再线性不好 样品之间：使用同样的仪

16、器、同样的操作者和方法时，当测量零件的类型为A/B/C 时的均值差 仪器之间：同样的样品、操作者和环境、使用A/B/C的均值差。注意：在这种性况 下，再现性错误常与方法和操作者混淆 标准之间：测量过程中不同的设定标准的平均影响 方法之间：改变点密度，手动与自动系统相比，零点调整，夹持或夹紧方法等导致的均值差 操作者之间：测量人员A/B/C等到的训练、技术、技能和经验不同导致的均值差。这是是同一台仪器进行手动测量来研究 环境之间：在第1，2，3等时间段内测量，由环境循环引起的均值差、这是对较高自动化系统在样品和过程资格中最常见的研究 仪器设计或方法缺泛稳定性 操作者训练效果 应用-样品尺寸、位置

17、、观察错误,测量系统散布误差的分析,没量系统的改善： NDC分级不好 Gauge R&R 的问题 a. 样品是否具有代表性（要在测试波动的范围内） b. 检查找出不好的原因 量具的分辨力不够 选择较高分辨力的量具,计数数据测量系统分析,不可重复测量的测量系统Gauge R & R分析 一些测量（扭力、承受力、张力、拉力、硬度、电流计等）属于破坏性测量。样品无法重复被测量。 应以样品是最少的本身差异去选择样本 每位检测员应检测不同的样本 每位检测员测量来自同一个样本的一部分 因此。每部分应尽可能一致 收集数据和可重复测量的一样,样本1,样本2,样本3,样本1分成了多段，一至性较好。 样本1，样本

18、2，样本3三个不同的样本之间会存在差异,计数数据测量系统分析,案例： 需要对拉力计的Gauge R&R进行研究。3名操作员分别测量5根连线样本。每个样本分成2小段，被同一个测量员测量 记录测量结果,计数数据测量系统分析,离散数据（属性数据）：是指数据不能有意义地被再细分到更精确的尺 度。 二元数据：指只有2个选择的非连续性的数据，是/否，或及格/不及格 名义数据：类别变数由2个或多个级别组成，这些级别没有自然顺序关系，如酒味可分为口感，果味，橡酵等不同级别 顺序数据：三级或以上有自然顺序关系的分类变数，如将特性或满意度按1到5的数值范围排列 这类数据有很难判别的相同特性。为了评估分类的认同一致性，多个样本应由一个以上的评价者来分类,計數數據Gage R&R分析,例 样品加工完成 后，需要目视检查样品表面是否存在瑕疵，为了对目视检查的判断一致性进行研究，如下开展了工作： 1，选择30个样品 2，选择3个检验人员进行研究 3，每个检验人员对样品检查3次 4, 錄時可用O代表合格, N代表不合格, A, B, C分別代表3個檢驗員. 用Minitab逕行分