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1、1,测量系统分析 MSA（第三版） 培训教材,2,MSA课程目的,使参加培训的人员 -理解MSA在控制和改进过程中的重要性 -具备开展测量系统分析所需要的实用知识 -建立测量系统不确定度的量化方法、可测量指标 和接受准则，从而作出专业的、客观的评价,3,课程目录,第一章：MSA与ISO/TS16949关系 第二章：测量系统简介 第三章：测量系统统计特征 第四章：分辨率 第五章：偏倚、线性和稳定性 第六章：量具重复性与再现性 第七章：属性类测量系统 第八章：方差分析 第九章：MSA总结,4,课程结构图,5,第一章 MSA与ISO/TS16949关系,6,要求条文 要素7.6.1 为分析当前的各种
2、测量和试验设备系统测量结果的变差，应进行适当的统计研究。此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。 所有的分析 方法及接受准则应与测量系统分析参考手册一致。（如：偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性研究。）如经顾客批准，也可采用其它分析方法及接受准则。,7,实施要点说明 对控制计划中列入的测量系统要进行测量系统分析。 测量分析方法及接受准则应与测量系统分析参考手册一致。 经顾客批准，可以采用其它方法及接受准则。 强调要有证据证明上述要求已达到。 PPAP手册中规定：对新的或改进的量具、测量和试验设备应参考MSA手册进行变差研究。 APQP手册，MSA为“产品/过程确认”阶段的输出之一。 SPC手册
3、指出MSA是控制图必需的准备工作。,8,实施要点说明 标识、监视与测量设备及其校准状态 确定量具准确度和精确度 当量具被发现处于非校准状态时，应对其以前的测量结果作确认。 确保所有的量具的搬运、保护、清洁、维护和存放 校准记录应包括个人量具 应用MSA手册中规定的方法,9,优胜者方法,最大限度的减少量具种类 最大限度的减少量具的数量 根据产品族添置量具 只采用符合MSA要求的量具 不允许个人量具 用6过程分布计算结果，而不是规范或公差,10,第二章测量系统简介,11,测量过程 数据,测量系统 用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件及操作人员的集合。,12,测量系统范例,例如要测量一个
4、柱孔的内经，那其测量系统应包括： -测量项目 -人员 -测量仪器 -仪器的使用方法 -进行测量的环境条件 作为测量活动的结果，产生一个数值以表示内经。,13,数据的类型 计量型数据 Variable data 计数型数据 Attribute data,14,如何评定数据质量 - 测量结果与“真”值的差越小越好。 - 数据质量是用多次测量的统计结果进行评定。 计量型数据的质量 - 均值与真值（基准值）之差。 - 方差大小。 计数型数据的质量 - 对产品特性产生错误分级的概率。,15,数据分析和使用,16,公司标准,企业的校准 实验室,检测设备 制造厂,17,追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当
5、标准程序，使单个测量结果与国家标准或国家接受的测量系统相联系。,18,什么是测量系统分析,测量系统分析（MSA） -MSA用于分析测量系统对测量制的影响 -强调仪器和人的影响 我们对测量系统作试验，以确定系统的统计特性值与可接受的标准作比较,19,第一阶段（使用前） - 确定统计特性是否满足需要？ - 确认环境因素是否有影响？ 第二阶段（使用过程） - 确定是否持续地具备恰当的统计特性？,20,是否有足够的分辨力？ 是否具备时间意义的统计稳定？ 统计特性是否在期望的范围内具备一致性， 用于过程控制和分析是否可接受？ 所有的变差总和是否在一个可接受的量测不确定度的水平？,21,MSA总目标,测量
6、不确定度 一个特性的估计真值所处的范围，这类数据可表达为一系列测量值的统计分布、标准差、概率、百分比及实测值与真值的差，在控制图或曲线图表上的点等。,22,优胜者方法,23,盲测法 在实际测量环境下，在操作者事先不知正在对该测量系统进行评定的条件下，获得测量结果。 向传统观念挑战 长期存在的把测量误差只作为公差范围百分率来报告的传统，是不能面临未来持续改进的市场挑战。,24,测量系统的变差 测量过程的构成因子及其相互作用，产生测量结果的变差,人员,量具,材料,环境,方法,测量值 变差,25,环境如何影响测量结果,温度变化引起热胀冷缩，使同一零件的同一特性产生不同的读数 光线不足防碍正确的读数
7、刺样的光导致读数不正确 受时间影响的材料-如铝、塑料及玻璃 湿度影响 污染-如电磁、灰尘等,26,测量仪器如何影响测量结果,测量仪器精度必须小于规范值 测量仪器的种类，如尺、游标卡尺 测量仪器的准确度和精确度 偏倚和线性 重复性和再现性 稳定性,27,材料、人员如何影响测量结果,材料 人员,28,练习一：定义测量系统,29,测量值并不总是精确的,30,MSA的应用,31,从哪里开始？,32,第三章测量系统统计特征,33,理想的测量系统,每次都能获得正确的测量值，每个测量值都与真值一致 有以下统计特性： -零变差 -零偏倚 -零概率错误分类,34,操作者B,操作者C,操作者A,再现性,基准值,无
8、偏倚,有偏倚,观测的平均值,35,测量系统数据,36,变差数学表达,37,38,统计稳定性,39,测量系统应具备的特性 1、处于统计控制状态，即只存在变差的普通原因。 2、测量系统的变异性（Variability）小于过程变异性。 3、测量系统的变异性小于技术规范界限。 4、测量增量（increments）小于过程变异性和技术规范宽度的1/10。 5、当被测项目变化时，测量系统统计特性的最大变差小于过程变差和规范宽度较小者。,40,第四章分辨率,41,分辨率,42,分辨率,43,44,（分辨率不足对控制图的影响）,45,46,47,建议的可视分辨率 6 10 - 过程的标准差 (不是公差宽度的
9、1/10),48,第五章偏倚、线性和稳定性,49,准确度与精确度,50,准确度与精确度,51,偏倚,52,基准值,53,基准件,54,测量标准,55,使用国家测量标准的好处,56,应用局限性,57,选择,58,测量不确定度,59,测量不确定度,60,测量不确定度与校准,61,测量不确定度与校准,62,偏移范例,63,偏移计算指南,64,偏移分析的意义,65,实例 已知：基准值0.8mm 零件过程变差=0.7mm 一位评价人对样件测量10次结果(以mm为单位): 0.75 0.75 0.80 0.80 0.65 0.80 0.75 0.75 0.75 0.70 X 7.5 X= = =0.75m
10、m 10 10 偏倚=0.75-0.8=-0.05mm 偏倚靠占过程变差百分比=0.05/0.70=7.1%,66,偏倚相对较大的可能原因 - 基准的误差 - 元器件磨损 - 仪器尺寸错误 - 测量错误的特性 - 仪器未经正确校准 - 不正确使用仪器,67,练习二偏移,68,线性,69,量具的线性,70,量具线性的分析,71,量具线性的分析,72,实例:(1)测量数据,试 验 次 数,1 2.70 5.10 5.80 7.60 9.10 2 2.50 3.90 5.70 7.70 9.30 3 2.40 4.20 5.90 7.80 9.50 4 2.50 5.00 5.90 7.70 9.3
11、0 5 2.70 3.80 6.00 7.80 9.40 6 2.30 3.90 6.10 7.80 9.50 7 2.50 3.90 6.00 7.80 9.50 8 2.50 3.90 6.10 7.70 9.50 9 2.40 3.90 6.40 7.80 9.60 10 2.40 4.00 6.30 7.50 9.20 11 2.60 4.10 6.00 7.60 9.30 12 2.40 3.80 6.10 7.70 9.40 零件平均值 2.49 4.13 6.03 7.71 9.38 基准值 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 偏倚 +0.49 +0.13 +0.
12、03 -0.29 -0.62 极差 0.4 1.3 0.7 0.3 0.5,73,(2)线性回归 公式: Y = b+aX X 基准值 Y 偏倚 a 斜率 拟合结果: Y = 0.7367 0.1317X 线性 = a过程变差 = 0.13176.00 = 0.79 %线性 = a100% = 13.17% 拟合优度 = 0.98,74,线性图析,75,练习三线性,76,线性分析,77,非线性的原因,78,稳定性,79,稳定性范例,80,两种稳定性 - 一般概念：随着时间变化系统偏倚的总变差。 - 统计稳定性概念：测量系统只存在普通原因变差，而 没有特殊原因变差。 利用控制图评价测量系统稳定性
13、（稳定性分析实例） - 保持基准件或标准样件 - 极差图（标准差图）出现失控时，说明存在不稳定的 重复性。 - 均值图出现失控时，说明偏倚不稳定。,81,稳定性,82,量具稳定性,83,对量具稳定性的影响,84,稳定性不好的原因,85,量具稳定性分析,86,量具稳定性分析,87,稳定性图析,88,89,第六章量具重复性与再现性,90,量具R&R,91,重复性,92,重复性范例,93,再现性,94,再现性范例,95,量具R&R分析,96,量具R&R分析,97,量具R&R分析,98,(1)测量数据,99,(2)重复性分析,绘极差图 计算控制限 UCLR = RD4 = 2.52.575 = 6.4
14、mm UCLR = RD3 = 0.00mm 分析控制图 计算重复性（量具变差） R 2.5 EV = 5.15e = 5.15 = 5.15 = 7.5mm d2* 1.72,100,控 制 常 数 图,101,（d2*值 g15的）,1.41 1.91 2.24 2.48 2.67 2.83 2.96 3.08 3.18 3.27 3.35 3.42 3.49 3.55 1.28 1.81 2.15 2.40 2.60 2.77 2.91 3.02 3.13 3.22 3.30 3.38 3.45 3.51 1.23 1.77 2.12 2.38 2.58 2.75 2.89 3.01 3.11 3.21 3.29 3.37 3.43 3.50 1.21 1.75 2.11 2.37 2.57 2.74 2.88 3.00 3.10 3.20 3.28 3.36 3.43 3.49 1.19 1.74 2.10 2.36 2.56 2.73 2.87 2.99 3.10 3.19 3.28 3.35 3.42 3.49 1.18 1.73 2.09 2.35 2.56 2.73 2.87 2.99 3.10 3.19 3.27 3.35 3.42 3.49 1.17 1.73
