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1、MeasurementSystemsAnalysis 测量系统分析 计数型MSA 计量型MSA GAGER R 测量系统的意义 测量是任何六个西格玛项目的基础 SixSigma项目中的每一个决定 几乎都是基于客观数据做出的 如果基础数据都不可靠 整套的方法论 流程就都成为了流沙上的高楼 于是 测量系统分析 MeasurementSystemAnalysis 作为保证数据可靠的一个流程 在SixSigma中就显得格外重要 您的测量系统是否好得足以让您放心收集数据 GageR R分析给您答案 买菜案例 你的秤准还是小贩的称准 测量系统 概念 与进行测量有关的任何东西 人 测量工具 材料 方法和环境
2、 将 测量系统 看作是会给测量数据带来额外误差的子过程 其目的就是使用误差尽可能小的测量过程 S标准W工件 如 零件 I仪器P人 程序E环境 任何观测数据的误差 都是部件的实际误差和测量系统误差的总和 总误差 被测量对象误差 测量系统误差 测量仪器误差 测量人员误差 准确性 线性 稳定性 重复性 测量人员误差 测量人员和被测量对象交互误差 测量系统误差的来源 测量系统分析 GageR R分析 是用来分析测量系统的方法 目的是确定测量某种东西时出现的波动 误差 的大小和类型 测量系统分析 GageR R分析 将提供以下与您的数据有关的信息 测量误差是否很小 相对产品规范或过程误差来说是否可以接受
3、 如果测量误差不可接受 从何处着手来改进测量系统使您能够对数据的 质量 充满信心测量仪器是否具有足够的分辨率 测量系统的作用 根据测量对象的性质 测量系统分析有两种形式 1 Attributes计数值 定性值 离散数据 数据不能以连续的标尺描述通过 不通过 好 坏采用计数型测量系统分析2 Variables计量值 定量值 连续数据 数据可以用连续的标尺来描述采用计量型测量系统分析 注意 1 一看到数据 就要确认测量数据类型2 计数值和计量值必须用不同的方法处理 方差分析法 可以识别部品 人员 测量仪器的误差可以识别人员和部品交互作用影响2 平均值和极差分析法 可以识别部品 人员 测量仪器的误差
4、不可以识别人员和部品交互作用影响3 部品内偏差分析方法可以用于特殊形状部品 如圆形 的测量系统分析可以识别测量人员 测量仪器 被测部品的误差此法计算繁琐4 简略法可以识别测量系统总误差无法区分测量人员误差和测量仪器误差5 即时法可以确定自动测量系统的重复性误差不提供人员影响数据 测量系统分析方法 确认测量数据类型确定误差来源选择样本收集数据分析数据 1 确认测量数据类别根据数据性质 可其分为 计数型数据计量型数据2 确定误差来源对于自动测定系统 误差来源为 部品本身误差和测量仪器误差 对于普通测定系统 误差来源为 测量人员 测量仪器和部品 对于目视检查 误差来源为 检查人员和部品 3 选择样本
5、 计量型数据的样本选择在选择计量型样本时 需使所选样本代表整个过程范围 计数型数据的样本选择在选择计数型样本时 需同时选择部分规格内和规格外的样本 并选择部分接近界限的样本 测量系统分析步骤 4 收集数据收集数据即对选定的样本进行测量的选择 在测量前确认以下事项 确认测量仪器经过校准 以保证其准确性和线性在规定范围 确保使用足够的分辨率的仪器进行测量 如被测量对象的规格范围为0 01mm 则需选用分辨率为0 001mm的测量仪器进行测量 测量时注意事项 每个测量人员以附机顺序测量各样本 以保证在测量时不相互参照他人或自己以前的测量结果 记录所有原始测量数据5 对测量数据进行分析完成测量后 最后
6、一步是对测量数据进行分析处理 后续将对不同的测量系统分析方法作以下介绍 测量系统分析步骤 测量系统分析基本术语 一 准确度和精密度 假定材料的硬度的 真值 是5 0 a 精密度高 准确性低b 精密度高 准确性高c 精密度低 准确性高d 精密度低 准确性差 方法1得到的读数为 3 8 4 4 4 2 4 0方法2得到的读数为 6 5 4 0 3 2 6 3哪种方法更准确 哪种方法更精密 你倾向哪种方法 为什么 系统可测量的小数部分的位数 测量的增量至少要达到产品或过程规格宽度的十分之一 二 分辨率 Resolution 应该使用哪一把尺测量具有上述分布的过程 三 重复性 Repeatabilit
7、y 由同一个测量系统 多次重复测量同一零件的同一特性时 所获得的测量值的变异称为量具的重复性 或称为测量系统的重复性 简称为重复性 一个好的测量系统应具有很好的重复性 也就是它的重复测量值的变异是很小的 重复性 第一次测量 第二次测量 重复性 对同样的变量在相似条件重复测量时的变异同一检验员同一设置同一量具相同的环境条件短期 2total 2product 2repeatability 2reproducibility 三 重复性 Repeatability 2means 由不同测量系统测量同一零件的同一特性所得重复测量的均值的变异 称为量具的再现性 或称为测量系统的再现性 简称再现性 四 再
8、现性 Reproducibility 再现性 测量系统B 测量系统B 不同条件下同一测量时的变异不同的操作人员不同的设置不同的量具不同的环境条件长期测量变异 四 再现性 Reproducibility 2total 2product 2repeatability 2reproducibility 2means 精密度 公差比例表示测量误差所占公差的百分比5 15 meas代表99 的测量最佳状况 10 勉强可接受 30 包含重复性和再现性 公差 规格上限 规格下限 五 P T比例 一般用百分比表示 应用 P T比例是对测量系统精密度最常用的估计它评估测量系统针对相关产品规格的测量效果适当的P
9、T比例极大依赖于过程能力 P TV 表示由于测量系统的误差占所有变异的百分比 P TV 最佳状况 10 可接受 30 六 P TV 一般以百分比表示 P TV P TV是6Sigma分析的最好测量估计测量系统对整体过程变异的表现 P TV是实施过程改善分析的最好估计 所挑选的样本必须涵盖整个过程范围 应用 测量系统指标判断准则 GageR R评价标准 计量型 一致性百分比评价标准 计数型 测量系统判断准则 计数型测量系分析离散数据GageR R 计数术语 计数型数据可用作记录或分析的定性数据 通常为合格 不合格 计数型测量系统将每一产品与标准对比 如果符合标准的要求则接受 可由检验员或合格 不
10、合格量规来实施检查评价标准用计数测量系统百分百评价产品目的区分合格与不合格产品的能力标准偏向性筛选标准太严格 合格产品被拒收筛选标准太宽松 不合格产品被拒收 计数型GageR R目的 确定各班次 各机器 各流水线的检验员是否用同一标准区分合格与不合格量化测量者或测量仪器是否能正确重复检验结果的能力确定检验员 量仪符合标准的程度 包括 检验员接受不合格产品的概率检验员拒收合格产品的概率识别以下各项 培训需求 个别或全部检验员 缺少程度或控制计划标准没有清晰定明量仪需要调整或进行相关对比 计数R R方法 1 从过程中选取至少30件产品在我们选出做分析的产品中应包括下列产品不良品 无缺陷产品 边缘产
11、品2 挑选检验员和量仪 检验员应具有经验和资格3 让每位检验员独立以随机的次序检验这些产品并确定合格与否 再重复一次 4 将数据输入至Minitab中 5 记录结果 如需要采取恰当的措施修正检验过程 6 重新进行分析 以验证修正措施 计数型GageR R实例 现有一注塑的塑料部件 微波炉某外观控制面板 从外观上目视检验部件 包含直观脏点或其它异常 黑斑 的部件不可接受 关于GageR RStudy14部件 一般要30以上数据 用于分析 一些可以接受 一些不合格 一些处于边缘 对通常检验这种部件的3个操作员进行分析 每个操作员以随机顺序评估每个部件两次 两次评估之间相隔一个星期 原始数据被输入表
12、格中 打开文件 AttributeMSA MTW 如何判断 判断结果与标准一致性的百分比 量化测量系统误差 重复性一致性百分比 量化操作员个人误差 再现性一致性百分比 量化操作员之间的误差 测量数据依列放置 各检验员重复性百分比 各检验员判定与标准一致的百分比 各检验员再现性百分比 各检验员检验结果全部与标准一致的百分比 计数型GageR R结果说明 对于离散数据gageR R 多大的一致百分比可以接受 一般来说 应该尽量获得95 以上的一致百分比 如果结果非常主观 95 就是一个不切实际的目标 这时 高于85 的一致百分比可能是可接受的 离散变量gageR R分析就是确定不同类型的 一致百分
13、比 并决定是否可以接受 如果不可接受 找出是什么因素导致不一致 如果不可接受 确定从何处入手加以改进 离散变量GageR R分析的目的估计一致总百分比估计不同类型的一致百分比确定这些百分比是否可接受 通常需要大概30个样本 2 4个检验员 如果多个检验员使用量仪 2 3次检验根据研究的目的 可用1个或多个量仪一般来说 选择足够的样本使样本数目 检验员数目 量仪数目 15样本选择选择1 如果过程变异未知 样本应包含正常过程 产品变异的全部范围 以获得TV 选择2 如果过程变异已知 样本应在规格范围内平均分布 样本指南 计量型测量系统连续数据GageR R 计量术语 计量型数据通常是测量仪器测量所
14、得数据计量型测量系统判定整体测量系统的误差是否在合格范围内评价标准P T比例和 P TV 由minitab直接计算得出 计量数据GR R方法 1 从过程中选取可以代表过程的若干件产品 一般10件以上 在我们选出做分析的产品中应包括下列产品不良品 无缺陷产品 边缘产品2 挑选检验员和量仪 检验员应具有经验和资格 测量仪器应在有效期内 3 让每位检验员独立以随机的次序检验用测量仪器测量这些产品记录数据 再重复一次 4 将数据输入至Minitab中 5 记录结果 如需要采取恰当的措施修正检验过程 6 重新进行分析 以验证修正措施 计量型GageR R实例 现有一注塑的塑料部件 微波炉型号扇叶 使用电
15、子秤进行重量测量关于GageR RStudy20部件 一般要10以上数据 用于分析 一些上公差附近 一些下公差附近 一些处于中间附近 对通常检验这种部件的2个操作员进行分析 每个操作员以随机顺序测量每个部件两次 两次评估之间相隔一个星期 原始数据被输入表格中 如何判断 看最终minitab结果输出 两个比例 一个分类数R chart 结论 从以上分析可以看出 1 测量系统 TotalGageR R 10 19 5因此 该测量系统可信赖 Minitab输出结果 让我们用Minitab来分析一些数据打开文件VariableMSA MTW中的工作表AIAGMSAExample我们将使用Minitab
16、的测量仪器R R研究功能 实例分析 Source 占有率 研究散布 公差总测量仪器10 6732 6668 61重复性3 1017 6237 02再现性7 5627 5057 77操作者2 1914 8131 11操作者 样本5 3723 1748 68部品 部品89 3394 52198 56总散布100 00100 00210 08明显的分类数 4 R R 工程改善成果 必须小于30 P T 规格接受成果 必须小于30 明显的分类数 必须不小于5 测量仪器R RX R图 范围 Range 图可以帮助确定不合适的分辨率我们要求在控制限内有最少5个可能的数值 我们想看到在X图中散布在控制限的外面这显示的是部品 部品的散布如果没有超限点 你很可能没能获得生产中覆盖正常范围的样本 X barChartby测量者 测量者对同一部品进行重复测量时测量值的平均如果每个操作者的平均值不同 再现性是可疑的我们要求更多的平均值落在控制限外部 但所有的操作者是一致的这预示着更多的部品 部品散布 正是我们所要求的我们想看到图上多数点落在控制限外部X bar有多点超出规格 则说明偏差来自部品本身 否则来自测
