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1、MSA 测 量 系 统 分 析,课程目录,课程目录,1.MSA 的定义 2.MSA用于分析的数据类型 3.MSA开展的目的和意义 4.MSA中的基本术语 4.1基准值 4.2分辨力 4.3有效分辨率 4.4测量系统 4.5极差 4.6统计性属性 4.7准确度（偏倚Bias） 4.8精密度（方差） 4.9线性 4.10重复性 4.11再现性 4.12稳定性,5.MSA活动前的准备 5.1MSA策划 5.2MSA评价中需要考虑的3个问题 5.2.1分辨力的说明 5.3测量系统的变差来源 5.4测量系统的变差类型 6.MSA分析方法的分类 6.1计量型量具的分析方法 6.2计数型量具的分析方法 6.
2、3破坏型量具的分析方法 7.计量型量具5种偏差分析方法 7.1位置分析-偏倚分析法 7.2位置分析-线性分析法 7.3宽度分析-重复性再现性分析 7.3.1极差法 7.4稳定性分析法 8.计数型量具的分析方法 8.1风险分析法-假设检验 9.破坏型量具分析法简介,MSA的定义,MSA的定义,MSA 缩写： Measurement system anlysis 中文名称：测量系统分析,影响的要素：4M1E 人 man 机 machine 料 materrial 法 method 环 enviroment,2.MSA用于分析的数据类型,MSA分析,计量型数据MSA分析,计数型数据MSA分析,破坏型
3、数据MSA分析,3.MSA开展的目的和意义,MSA 开展的目的 了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量。 评估用于生产和过程控制中的测量系统。改进、减少测量变差。 为SPC的顺利进行提供基础,3.MSA开展的目的和意义,如果测量系统出错，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或过程特性。,PROCESS,原料,人,机,法,环,测量,产品,MSA开展的意义,不良的测量系统会对产品造成误判,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.1.基准值：真值,被普遍承认的被测体数值。并且作为和其他测量值比较的标准样本。 基准值具有以下特征：
4、 一个基于科学原理的理论值或确定值。 一个基于某国家或国际组织的指定值。 一个基于科学或工程组织主持的合作试验工作产生的一致同意值。 对于具体用途，采用接受的参考方法获得一个同意值,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.2.分辨力：,(别名)又称最小可读单位，分辨力是测量分辨率、刻度限值或测量装置和标准的最小可探测单位。 它是量具设计的一个固有特性，并作为测量或分级的单位被报告。 数据分级数通常称为”分辨力比率”，因为它描述了给定的观察过程变差能可靠地划分为多少级。,课程目录,是指测量仪器的最小刻度可以测量到被测对象的小数点的位置。 测量仪器的刻度通常应为为产品规格或工程
5、散布宽度的十分之一,好的分辨率,差的分辨率,分辨力,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.3.有效分辨率：,要求不低于过程变差或允许偏差（ tolerance）的十分之一 零件之间的差异必须大于最小测量刻度 极差控制图可显示分辨率是否足够 看控制限内有多少个数据分级 不同数据分级(ndc)的计算为 零件的标准偏差/ 总的量具偏差* 1.41. 一般要求它大于5才可接受,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.4.测量系统,测量系统：不仅指量具。 测量系统包括：人（及其培训）、过程（测量程序）、设备（量具或测量工具）、系统的控制点、及所有这些因素的相互作
6、用。 测量总偏差： 总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差 测量是一个能影响所观察值的中心值和偏差的过程。,4.5.极差,一组数据中的最大值和最小值的差,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.6统计性属性,统计性属性 -测量散布要比产品规格小 -测量散布要比工程散布小. -分辨率应该是产品规格或工程散布的 十分之 一,统计性属性,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.7准确度（偏倚Bias）,测量数据平均值与真值之间的差距,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.8精密度（方差）,数据的分布，或可理解为散布的程度,准确度高，精确度高
7、 偏倚小，方差小,准确度低，精确度高 偏倚大，方差小,准确度高，精确度低 偏倚小，方差大,准确度低，精确度低 偏倚大，方差大,举例说明1,假设我们有一个真实“硬度” 为5.0的参考材料 用方法 1 得出以下读数：3.8, 4.4, 4.2, 4.0 用方法2 得出以下读数：6.5, 4.0, 3.2, 6.3 哪个方法更精确？ 哪个方法更精密? 你更倾向于哪个方法？为什么？,方法 2 - 平均值等于“真实” 硬度值,方法 1 - 散布很低,方法 1 - 与散布相比我们更容易纠正平均值偏移,举例说明2,偏倚可以通过对测量设备的校验完成,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.
8、9线性,精确度,测量仪器 1: 线性有问题,测量样品,0,精确度,测量仪器 2: 线性没有问题,0,测量样品,线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值，也可理解为在 量程范围内测量系统的一致性。,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,量程增加,基准值,观测平均值,基准值,观测平均值,4.9线性,线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值，也可理解为在 量程范围内测量系统的一致性。,精确度,测量仪器 1: 线性有问题,测量样品,0,不同量程段偏倚的差,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.10 重复性,由一位评价人多次使用同一种测量仪器，测量同一零件的同
9、一特性时获得的测量变差 (也被称之为测试-再测试误差) 通常指设备变差（E.V）是测量系统的一种固有散布,真值,真值,再现性好,再现性差,4.11再现性,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.MSA中的基本术语,由不同评价人使用同一个量具 ，测量一个零件的一个特性时产生的测量平均值的变差。 通常值评价人变差（A.V）,为了更好的展示重复性再现性，请参考下图,4.MSA中的基本术语,4.12稳定性,MSA活动中经常遇到的基本术语,稳定性(或飘移)，是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。,时间 1,时间 1,时间 2,真值,真值,时间 3,时间3,时间2,稳定性好
10、,稳定性差,4.MSA中的基本术语,测量的策划,5.MSA活动前的准备,5.1MSA策划,5.MSA活动前的准备,MSA测量计划表,5.1MSA策划,在评价测量系统时必须考虑三个问题： 测量系统必须显示足够的灵敏度 仪器具有足够分辨力 测量系统具有有效分辨率 测量系统必须是稳定的 测量系统变差只归因于普通原因 统计特性（误差）在预期的范围内一致,5.MSA活动前的准备,5.2MSA评价中需要考虑的3个问题,分辨力的要求,测量仪器分辨力至少是被测范围的十分之一 测量系统的分辨力 建议的要求是总过程6(标准偏差)的十分之一,5个或更多个数据分级,推荐使用,5.MSA活动前的准备,5.2.1分辨力,
11、5.3MSA的变差来源,5.MSA活动前的准备,5.MSA活动前的准备,5.3MSA的变差来源,位置变差（准确度） 偏倚 稳定性 线性 宽度变差（精密度） 重复性 再现性,位置,宽度,位置,宽度,基准值,基准值,偏倚,偏倚,5.MSA活动前的准备,5.4测量系统的变差类型,MSA,计量型,计数型,破坏型,6.MSA分析方法分类,计量型,位置分析,宽度分析,稳定性分析,偏倚分析,线性分析,重复性分析,再现性分析,稳定性分析,6.1计量型量具的分析方法,6.MSA分析方法分类,计数型,风险分析法,数据解析法,假设检验法,信号分析法,6.2计数型量具的分析方法,6.MSA分析方法分类,破坏型（计量）
12、,偏倚分析,R&R分析,稳定性分析,6.3破坏型量具的分析方法,6.MSA分析方法分类,7.计量型量具5种偏差分析法,偏倚分析法,7.计量型量具5种偏差分析法,7.1位置分析-偏倚分析法,取一个样本并建立相对于可溯源的标准值 可选择落在测量中程数的生产零件 测量零件大于等于10次，取均值作为“基准值” 注：建议取预期测量的最低值、最高值和中程数三个样本，分别作研究更好，若有偏倚，可再做线性研究。,步骤1,由现场实际操作该仪器的人员测量样本，由他们测量可以真正了解公司的测量偏差（测量系统中的人） 测量样本数10次以上（建议15次） 评价人测量时，要想出办法，使其不知道测量的是同一个样品，使其对偏
13、倚的记忆最小化。,7.1偏倚分析法,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤2,将数据画成直方图，并标注基准值 对直方图进行评审，确定是否存在异常（即直方图近似服从正态分布） 若无异常，可继续分析,7.1偏倚分析法,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤3,计算测量读数的均值 计算可标准差（重复性） 这里 可以查表得到，g1，mn,7.1偏倚分析法,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤4,确定偏倚的t统计量 偏倚观测平均值基准值 即 给定置信水平，确定置信区间（偏倚的不确定度），判断0是否落在该区间,7.1偏倚分析法,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤5,均值的标准偏差,t统计量,偏倚分析的记录要保存下来
14、，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,7.计量型量具5种偏差分析法,7.1偏倚分析法,步骤6,例题,7.计量型量具5种偏差分析法,EXCEL与MINITAB软件操作1,先对测量数据绘制直方图,MINITAB绘制,EXCEL绘制,7.计量型量具5种偏差分析法,EXCEL与MINITAB软件操作2,数据分析，计算t统计量，作判断,MINITAB软件从STATBasic Statistics1 sample t 进入,Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P 偏倚 15 0.006667 0.212020 0.05474
15、3 (-0.110746, 0.124079) 0.12 0.905,EXCEL软件的计算如下,7.计量型量具5种偏差分析法,偏倚研究的分析,如果偏倚从统计上非0，则可能的原因如下： 标准或校准误差 仪器磨损（在稳定性分析中也可以表现出） 仪器制造尺寸问题 仪器测量错误特性 仪器为精确校准 评价人设备操作不当 仪器修正运算不正确,7.计量型量具5种偏差分析法,线性分析法,取至少5个样本，样本测量值要覆盖测量仪器一定的量程范围。 确定每个样本的基准值 测量样本大于等于10次，取均值作为“基准值”,7.计量型量具5种偏差分析法,7.2位置分析-线性分析法,步骤1,随机化选择样本让评价人测量 由现场
16、实际操作该仪器的人员测量样本 对每个样本测量10次以上,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤2,7.2位置分析-线性分析法,计算每次测量的样本的偏倚 计算每种样本测量的偏倚均值,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤3,7.2位置分析-线性分析法,m为子组容量，这里为10,对计算出的偏倚均值和基准值建立线性关系： ， 是基准值， 是偏倚平均值 利用最小二乘法计算出斜率a和截距b ，以及在置信水平为下的置信带 由于计算很复杂（见MSA第三版79页），推荐使用软件进行拟合，EXCEL或MINITAB,7.计量型量具5种偏差分析法,7.2位置分析-线性分析法,步骤4,画出“bias0”的直线 若“bias0”的直线完全在拟合线置信带以内，则线性可接受；否则，线性不可接受,7.2位置分析-线性分析法,步骤5,7.计量型量具5种偏差分析法,线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,7.2位置分析-线性分析法,步骤6,7.计量
