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1、2020/9/14,1,测量系统分析 Measurement System Analysis 第四版 2010年6月发布,2020/9/14,2,MSA第四版发生了那些变化？,与MSA第三版相比，手册的第四版没有发生显著的变化，只是补充提示了某些分析方法，使读者更容易理解，同时也对一些使用者的常犯错误做了重要的观念澄清。 譬如：澄清MSA与校准的关系、更清晰地定义测量决策、改进了偏倚和线性内容、重写了高级的MSA技术（包括破坏性试验）、计数型分析的更新、测量的不确定度和MSA、 APQP和MSA的关系等等。,2020/9/14,3,本手册中使用了以下术语,测量（Measurement)被定义为
2、“对某具体事物赋予数字（或数值），以表示它们对于特定特性之间的关系”。这定义由C.Eisenhart(1963)首次提出。赋予数字的过程被定义为测量过程，而指定的数值被定义为测量值。 量具（Gage)是指任何用来获得测量结果的装置。经常是用在工厂现场的装置，包括通/止规（go/no go device)。,2020/9/14,4,本手册中使用了以下术语,测量系统（Measurement System) 是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合；也就是说，用来获得测量结果的整个过程。 我们可以将测量过程看成一个制造过程
3、，其产生的输出就是数值（数据）。这样看待一个测量系统是很有用的，会使我们明白已经说明的所有的概念、原理和工具。,2020/9/14,陈瑞泉,5,本手册中使用了以下术语,分辨力Discrimination、可读性Readability、 分辨率Resolution 别名：最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限或探测的最 小极限。 由设计所确定的固有特征。 一个仪器测量或输出的最小刻度单位。 通常被显示为测量单位。 10比1的比例法则。,2020/9/14,6,本手册中使用了以下术语,有效解析度Effective resolution 特定应用条件下，一个测量系统对过程变差的敏感度。 可以导致测量
4、有用的输出信号的最小输入。 通常被描述为一种测量单元。 基准值（Reference value) 某一物品的可接受数值。 需要一个可操作的定义。 常被用来替代真值使用。 真值(True value) 某一物品的真实数值。 不可知且无法知道的。,2020/9/14,7,本手册中使用了以下术语,位置变差（Location variation) 准确度（Accuracy) 与真值或可接受的基准值“接 近“的程度。 在ASTM包括了位置及宽度误 差的影响。 偏倚（Bias) 观测到的测量值的平均值与基 准值之间的差值。,2020/9/14,8,准确度和精确度,量具 A,量具 B,量具 C,A 具有最佳
5、准确度 B 具有最佳精确度 C 的准确度好于B 比较A和C的表现,量具 A的均值,量具 B的均值,量具 C的均值,2020/9/14,9,本手册中使用了以下术语,稳定性(Stability) 随时间变化的偏倚值。 一个稳定的测量过程在位置 方面是处于统计上受控状态。 别名：漂移（drift) 线性(linearity) 在量具正常工作量程内的偏 倚变化量。 多个独立的偏倚误差在量具 工作量程内的关系。 是测量系统的系统误差所构成。,2020/9/14,10,本手册中使用了以下术语,宽度变差（Width variation) 精确度（Precision) 每个重复读数之间的“接近” 程度。 是测
6、量系统的随机误差所构成。,2020/9/14,11,本手册中使用了以下术语,重复性(Repeatability) 一个评价者使用一种测量 仪器，对同一零件的某一特性进 行多次测量下的变差。 是在固定的和已定义的测量 条件下，连续（短期内）多次测 量中的变差。 通常被称为E.V设备变差 。 (Eguipment Variation) 设备（量具）能力或潜能。 系统内部变差。,2020/9/14,12,本手册中使用了以下术语,再现性(Reproducibility) 不同评价者使用相同的量具， 测量同一个零件的同一个特性的测 量平均值的变差。 通常被称为A.V.评价者变差 (Appraiser V
7、ariation)。 系统之间（条件）的 误差。 在ASTM E456-96包括：重 复性、实验室、环境及评价者影响。,2020/9/14,13,本手册中使用了以下术语,GRR或量具的重复性和再现性 (Gage 因此应充分识别和评价。,2020/9/14,18,不好的零件永远视为不好的零件 可能做出潜在的错误决定 好零件永远被视为好零件 “取伪”、“弃真”的过程发生在区域。,测量系统误差的影响,2020/9/14,19,测量系统误差的影响,从位置的角度去考虑，偏倚、线性、稳定性为位置的误差，如图： 针对基准值的位移。 从宽度的角度去考虑，重复性、再现性为宽度的误差。随着 宽度加宽，区域增 大。
8、,2020/9/14,20,测量系统共有的统计特性,依据用途，每个测量系统可能要求具备不同的统计特性，但以下几个特性应是所有的测量系统共有的： 1.测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能由普通原因而不是由特殊原因造成； 2.测量系统的变差必须小于制造过程的变差； 3.测量系统的随机变差必须小于过程变差和公差带两者中最小者，一般为其1/10。,2020/9/14,21,测量系统的接受准则,对测量系统予以接受的通用准则是： 低于10%的误差 通常被认为是一个可接受的测量系统。 10%到30%的误差根据应用的重要性、测量装置的成本、维修费用等，可能是可接受的。 大于30%误差考虑为
9、不可接受，应尽各种力量以改进该测量系统。 另外，由测量系统对过程进行划分的区别分类数（ndc） 应能大于或等于5。,2020/9/14,22,测量系统分析计划,2020/9/14,23,测量系统研究偏倚,2020/9/14,24,什么是偏倚,偏倚是指对相同零件上同一特性的观测的平均值与基准值的差异。 它是由所有已知或未知的变差来源共同影响的总偏差所造成。,2020/9/14,25,偏倚产生的原因,造成过份偏倚的可能原因有： 计量器具需要校准 计量器具或相关夹具磨损 磨损或损坏的基准，基准出现误差 不适当的校准或使用基准设定 线性误差（譬如测量两个不同的点，零件的内在变差所 造成的线性误差。）
10、使用了错误的量具 不同的测量方法 设置、安装、夹紧、技术,2020/9/14,26,测量错误的特性 （量具或零件）变形 环境变化温度、湿度、振动、清洁的影响 错误的假设，在应用常量上出错 应用零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观察错误（易读性、视差）,偏倚产生的原因,2020/9/14,27,偏倚的分析程序,偏倚的分析程序 1.1按生产过程所要求的检验项目、内容和检验 规定，从生产过程中选取一个零件作为样品。 1.2 首先确定所检查零件特性的基准值。基准值 应尽可能通过更高一级的计量装置或在工具室、 全尺寸检验设备上确定。确定的读数应与量具 RR研究中的评价人的观察平均值（Xa 、Xb、 Xc
11、）进行比较。,2020/9/14,28,偏倚的分析程序,1.3如果不可能按上述方法对样件进行测量，可采用下面 的替代方法。 在工具室或全尺寸检验设备上对零件进行精密测量，确定基准值。 1.4让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少十次，并记录结果。 1.5计算读数的平均值。平均值与基准值之间的差值为该测量系统的偏倚。,2020/9/14,29,偏倚的分析程序,1.6 计算出偏倚占过程变差的百分率： 偏倚%=100|偏倚|/过程变差 1.7 对偏倚的分析结果应写出书面报告。 1.8 如果偏倚大于10%，应进行原因分析。,2020/9/14,30,偏倚的分析程序,1.9 偏倚过大的原因可能是：
12、 基准的误差， 零件的磨损； 量具尺寸不对； 测量了错误的特性； 量具没有正确校准； 评价人量具使用不当等。 1.10 针对具体的原因，采取相应的措施，对测量系统进行改进。,2020/9/14,31,确定偏倚的指南 - 独立样件法,研究程序 1.选取一个样件，得出一个可追溯到相关标准的基准 值。如果不可能，选择一件落在生产测量范围中间的生 产件 ，指定其为偏倚分析的标准样本。在工具室测量这 个零件 n10次，并计算出n次读数的平均值；把这个平 均值作为基准值。 2.让一个评价人，以工作状态通常的方法测量这个样件 10次以上。 3.相对于基准值，将数据画出直方图。评审直方图，确 定是否存在特殊原
13、因或出现异常；如果没有，继续分析。,2020/9/14,32,确定偏倚的指南 - 独立样件法,4.计算该评价人n个读数的均值。公式如右 ： 5.计算可重复性标准偏差。 其中 d2* 可以从附录c中查 到，g1，m n,2020/9/14,33,确定偏倚的指南 - 独立样件法,6.确定偏倚的 t 统计量： 偏倚观测测量平均值基准值 其中r=重复性 7.如果 0 落在围绕偏倚值1- 置信区间以内，偏倚在 水平是可接受的。 d2，d2*和v可以在附录 c 中查到， g =1，m=n,偏 倚 b,t =,2020/9/14,34,独立样件法 范例 计算结果,基准值=6.00， =0.05 g=1 d2
14、*=3.55,2020/9/14,35,独立样件法 范例,一名制造工程师评价了一个用于过程监控的新测量系统。测量设备的一项分析证明该测量系统没有线性误差的问题，该工程师只需对测量系统的偏倚进行研究和评价。根据过程变差的实际情况，他从测量系统操作范围内选取了一个零件；通过对该零件进行了全尺寸测量确定了它的参考值，然后由主要操作者测量该零件15次。,2020/9/14,36,独立样件法 范例 请计算,基准值=6.00， =0.05 g=1 d2*=3.55,2020/9/14,37,独立样件法 范例,2020/9/14,38,独立样件法 范例,由于 0 落在偏倚置信度区间内（- 0.12157，
15、0.13497），则结论是：假设这测量的偏倚是可接受的，即在实际使用时，也将不会带来额外的变差来源。 附表： 与平均极差的分布有关的数值 t 分布分位数t 1- （n）表 自由度=df=v=n,2020/9/14,39,确定偏倚的指南 -控制图法,如果用 X&R图或用 X&s图来衡量稳定性，其数据也可以用来进行偏倚的评价。在偏倚被评价之前，控制图分析应该表明这测量系统处于稳定状态。 具体程序： 1.取得一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。如果这个样品不可获得，选择一个落在产品测量中程数的生产零件作为偏倚分析的样本。在工具间测量这个零件n10次并计算这n个数据的均值。把这个均值作为“基准值”
16、。,2020/9/14,40,确定偏倚的指南 -控制图法,2.将测量的数据相对于基准值画出直方图。评审直方图，以专业知识确定是否存在特殊原因或出现异常。如果没有，继续进行分析。 3.利用测量稳定性的那些数据进行计算。从控制图得到 x ， 4.从 x 减去基准值计算出偏倚， 偏倚 = x 基准值 5.用平均极差计算重复性标准偏差 重复性 = R/ d2* （ d2* 依据m和g ，见附录c）,2020/9/14,41,确定偏倚的指南 -控制图法,6.确定偏倚的 t 统计量 （偏倚的不确定度由b给出） 其中 是 g 和 m的乘积， g代表子组容量，m代表子组数量。 7.如果 0 落在围绕偏倚值的 1- 置信区间内，偏倚在 水平内可被接受。,2020/9/14,42,确定偏倚的指南 -控制图法,确定的 水平依赖于敏感度水平，而敏
