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1、测量系统分析 Measurement System Analysis 第四版 2010年6月发布,2018/11/18,1,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。,2018/11/18,2,2018/11/18,3,本手册中使用了以下术语,测量（Measurement) 对
2、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。 该定义由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) 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)。,本手册中使用了以下术语,测量系统（Measurement System) 对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，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，是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，其产生的输出就是数值（数据）。
3、,2018/11/18,4,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、最小刻度限度 或能够检测的最小限度，是仪器设计所确定的固有特性。 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法则。,2018/11/18,5,本手册中使用了以下术语,基准值（Reference value) 某一产品/过程特性可接受的数值，常被用来代 替真值使用。 真值(True value) 某一产品/过程特性的真实数值，不可知且无法 知道。,2018/11/18,6,2018/11/18
4、,7,本手册中使用了以下术语,位置的变差（Location variation) 准确度（Accuracy) 与真值或可接受的基准值接近 的程度。 ASTM标准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。,8,准确度和精确度,量具 A,量具 B,量具 C,A 具有最佳准确度 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,2018/11/18,9,本手册中使用了以下术语,宽度变差（Width variation) 精确度（Precision) 一组重复读数之间的接近 程度，受测量系统随机
5、误差的 影响。,本手册中使用了以下术语,稳定性(Stability) 随时间变化的偏倚变化量。 也称为漂移（drift) 线性(linearity) 在量具工作量程内的偏倚变 化量，是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造 成。,2018/11/18,10,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)能力或系统内部变差
6、。,2018/11/18,11,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 Variation)，是系统 的误差。 在ASTM E456-96标准中包括： 重复性、实验室、环境及评价者 影响。,2018/11/18,12,本手册中使用了以下术语,GRR或量具的重复性和再现性(Gage &R) 量具的重复性和再现性测量 系统重复性和再现性的联合估计值。 测量系统能力：取决于所用的方 法，可能包括或不包括时间的影响。 测量系统能力(Measurem
7、ent System Capability) 是测量系统变差的估计值。,2018/11/18,13,本手册中使用了以下术语,2018/11/18,14,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。 是测量产品/过程特性输出的最小计量单位。 通常被描述为一种测量单位。 敏感度(Sensitivity) 能导致可探测到的输出信号的最小输入。 测量系统对被测特性变化的感应度。 取决于量具的设计（分辨力）、固有的质量、使用期间 的维修，以及测量仪器与标准的使用情况。 通常被描述为一种测量单位。,本手册中使用了以下术语,一致性(Consistenc
8、y) 随时间重复性变化的程度。 一致的测量过程是在宽度（变 差）方面处于统计上受控状态。 均一性(Uniformity) 在正常工作范围内重复性的 变化，重复性的同义词。,2018/11/18,15,本手册中使用了以下术语,不确定度(Uncertainty) 有关被测值的数值估计范围，相信真值被包括 在该范围内。 测量系统必须稳定并且一致,测量系统的分析是 假设系统稳定并且变差仅仅是由普通原因导致的 。,2018/11/18,16,2018/11/18,17,测量系统的误差,测量系统误差可以分成五种类型： 偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性 测量过程变差: 对大多数测量过程而言，总测量变差通常
9、被描述为 正态分布。正态概率被设想成测量系统分析的标准方法。 事实上，有一些测量系统并不是正态分布，如果仍 假设该测量系统为正态分布，MSA的分析方法可能会过高 评价测量系统误差;因此应充分识别和评价。,2018/11/18,18, 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,2018/11/18,19,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。,2018/11/18
10、,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。,2018/11/18,21,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%误差考虑为不可接受，应尽各种
11、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。,2018/11/18,22,测量系统分析计划,2018/11/18,23,测量系统研究偏倚,2018/11/18,24,什么是偏倚,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。,2018/11/18,25,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。） 使用了错误
12、的量具 不同的测量方法设置、安装、夹紧、技术,2018/11/18,26,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,2018/11/18,27,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）进行比
13、较。,2018/11/18,28,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。,2018/11/18,29,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。,2018/11/18,30,偏倚的分析程序,1.9 偏倚过大的原
14、因可能是： 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。,2018/11/18,31,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
15、存在特殊原因或出现异常；如果没有，继续分析。,2018/11/18,32,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,2018/11/18,33,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 =,2018/11/18,34,独立样件法 范例 计算结果,基准值=6.00， =0
16、.05 g=1 d2*=3.55,2018/11/18,35,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。,2018/11/18,36,独立样件法范例 请计算,基准值=6.00， =0.05 g=1 d2*=3.55,2018/11/18,37,独立样件法 范例,参考值 = 6.00 偏倚 1 5.8 -0.2 2 5.7 -0.3 3 5.9 -0.1 4 5.9 -0.1 5 6.0 0.0 6 6.1 0.1 7 6.0 0.0 8 6.1 0
