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1、MSA 量测系统分析,1,目 录,一、上期課程回顧 二、量测系统的统计特性 三、變異類型與五性 四、MSA問題分析,一、上期課程回顧,一、什麽是MSA 二、為什麽做MSA 三、何時做MSA 四、MSA分類 五、MSA做法,二、量测系统的统计特性,1.量测系统均须在统计管制下而其所产生之变异应根源于共同原因，而非特殊原因。 2.量测系统之变异须相对小于生产制程之变异。 3.量测系统之变异须相对小于规格界限。 4.量测系统之最小刻度须相对小于制程变异或规格界限之较小者。,分辨力 (Discrimination),分辨力： (1)量规仪器上的最小刻度值，也称分辨率(Resolution)。 (2)通
2、用的比例规则：1/10比例法则。,不适当的分辨力，导致过度的去尾忽略,分辨力 (Discrimination),分辨力 (Discrimination),三、变异的类型與五性,位置变异 (Location Variation) 准确度 (Accuracy)：指一个或多个量测结果的平均数与参考值之间一致的接近程度。,宽度变异 (Width Variation) 精密度 (Precision)：量测系统整个作业量测范围内（尺寸、范围和时间） 的分辨力、敏感度和重复性的最终影响。,Page 9,量测系统变异对数据分布状况的影响表现在： 分布中心的位移（位置） 分辨力(Discrimination)
3、偏倚(Bias) 线性(Linearity) 稳定性(Stability) 宽度或散布度 重复性(Repeatability)(Equipment Variation, EV) 再现性(Reproducibility)(Appraiser Variation, AV),三、变异的类型與五性,四、MSA計算方法及問題分析 - (计量值),Page 11,1.穩定性,稳定性指量测系统的偏倚量随时间保持恒定的能力。 如果不同时间偏倚量的波动较小，并在控制内，则认为量测系统是稳定的。,在量测系统稳定的前提下，我们希望偏倚量稳定在较小的水平上。,MSA做法-穩定性,获取一个在量测系统范围内样件。 以一定
4、的周期基础（天、周）测量样件35次，测量20组数据（至少15组）。抽样数量和频率应该取决于对测量系统的认识。可能考虑的因素包括：重新校准或维修的频率如何、测量系统的频率，以及操作条件的重要性等。 应在不同的时间下取得多次读值，以代表测量系统的实际使用情况，这将考虑了在一天之中因为热机、白夜班、周遭、或其它因素可能发生的变化。 建立控制限，使用控制图分析法来评价是否有不受控或不稳定情况。 圖上所有X值及R值均在管制上下限內則可接受。,稳定性（或漂移）：是测量系统在某一阶段时间内，测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量总变差。换句话说，稳定性就是偏倚随时间的变化。,Page 13,量测系统范围内
5、选取一样本作为标准件，定期（每周、每月等）由相同人员进行量测，每次量测35次并记录数据做Xbar-R或Xbar-S管制图，通过判图以了解该量测系统是否稳定。,1.穩定性,14,1.穩定性問題分析,造成不稳定性的可能因素： 仪器需要校准，缩短校准周期 仪器、设备或夹具的磨损 正常老化或损坏 维护保养不好空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁 基准的磨损或损坏，基准的误差 不适当的校准或使用基准设定 仪器质量不好设计或符合性 仪器缺少稳健的设计或方法（熱機時量測） 不同的测量方法作业标准、载入、夹紧、技巧 （量具或零件）变形 环境变化温度、湿度、振动、清洁 错误的假设，应用的常数不对 应用零件
6、数量、位置、操作者技能、疲劳、观察错误（易读性、视差）,Page 15,偏倚是量测系统测量平均值与參考值的差异. 參考值是由公认的更为精密的用于校准的标准仪器量测所得.,2.偏倚,MSA做法-偏倚,获取一个在量测系统范围内样件，并建立于可追溯到一相关标准的参考值（實驗室得到或更高精密度儀器測量）。 如果不能取得参考值，由合格人員测量该零件n10次，并计算这n个数据的均值。把均值作为“参考值”。 將樣件重複量測20次，填入表格中。 根據計算出的置信區間判定結果。 若不合格則進行改進后重複上述過程。,偏倚：对同样零件的同样特性，真值（基准值）和观测到的测量平均值的差值。,Page 17,偏倚分析,
7、Page 18,偏倚問題分析,造成过大偏倚的可能原因有： 仪器需要校准 仪器、设备或夹具磨损 不适当的校准或使用基准设定 仪器质量不良设计或符合性 基准的磨损或损坏，基准偏差 应用错误的量具 不同的测量方法作业准备、载入、夹紧、技巧 测量的特性不对 变形（量具或零件） 环境温度、湿度、振动、清洁 错误的假设，应用的常数不对 操作者技能、疲劳、观察误差（易读性、视差）,Page 19,3.线性,线性是测量仪器在全部量程内各个点与真实值的偏倚之间的差异.,好的量测系统应该在量程的任何一处偏倚都很小 一般来说，量程低的地方偏倚小，量程高的地方偏倚大 线性就是要求这些偏倚与真值呈线性关系 一般用散点图
8、或线性回归模型来衡量,回归方程式 Y = a + bX,回归方程式的斜率小 偏倚接近0，即Y=0包含在回归直线的信赖区间内,怎样才是好的线性？,20,MSA做法-線性,由于存在过程变差，选择g 5个零件，使这测量值涵盖量具的整个工作量程. 对每个零件进行检验测量,以确定其参考值,并确定涵盖了这量具的工作量程 让经常使用该量具的操作者测量每个零件m 10次。 随机地选择零件,从而减少评价人对测量中偏倚的“记忆”。,线性：在设备的预期操作（测量）范围内偏倚的不同被称为线性。线性可以被认为是偏倚隨大小的变化。,Page 21,线性分析,判定準則：看下圖中偏倚0線是否完全在拟合线置信带以内，是則该测量
9、系统线性可被接受；否則測量系統不可接受，需分析原因。,Page 22,线性分析,Page 23,線性問題分析,造成过大偏倚的可能原因有： 仪器需要校准，缩短校准周期 仪器、设备或夹具的磨损 基准的磨损或损坏，基准的误差最小/最大 不适当的校准（没有涵盖操作范围）或使用基准设定 仪器质量不好设计或符合性 维修保养不好空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁 缺乏稳健的仪器设计或方法 应用了错误的量具 不同的测量方法作业准备、载入、夹紧、技巧 随着测量尺寸不同，（量具或零件）变形量不同 环境变化温度、湿度、振动、清洁 操作者技能、疲劳、观察误差（易读性、视差）,1.计算零件每次量测的偏倚，以及平
10、均数。 偏倚i,j=Xi,j（参考值） 2.在线性图上划出相对参考值的每个偏倚及偏倚平均 数。 3.计算并划出最适当的线及该线的自信度区间。,3.线性分析：(图示法),yi=aXi+b 式中Xi=参考值，yi偏倚平均数， 而 对一个已知X0，x自信度区间为： 式中,3.线性分析：(图示法),上限：b+aX0 下限：b+aX0 4.计算 重复性是否可以接受 S %EV=100EV/TV=100 /TV TV计算可以根据制程变异计算(较好)， 或以规格公差除以6 %EV太大则量测系统的变异无法接受。,3.线性分析：(图示法),5.划出偏倚=0的线，并对图进行审查，以观察是否存在 特殊原因，以及线性
11、是否可接受。 6.如果偏倚0的整个直线都位于自信度区间以内， 则 称该量测系统的线性是可接受。,3.线性分析：(图示法),7.若图标法表示线性是可接受的，则以下假设应该为真 H0：a=0 斜率=0 如果下式成立，则不能被否定,3.线性分析：(图示法),8.若以上假设为真，则量测系统对所有参考值具有相同 的偏倚。这个偏倚必为0，该线性才可被接受。 H0：b=0 中心（偏倚）0 如果下式成立，则不能被否定,3.线性分析：(图示法),Page 30,重复性,由同一个操作员使用相同的仪器对同一个样品的同一个特性，多次测量所得到的测量值之间的变异。 是量测仪器固有波动所引起的变异。 Equipment
12、Variation ，EV,Page 31,再现性,由不同的操作员使用相同的仪器对同一个样品的同一个特性，多次测量所得到的测量平均值之间的变异. 是量测员之间波动所引起的变异。 Appraiser Variation, AV,Page 32,请对号入座,偏倚,綫性,重復性,穩定性,再現性,分辨力,33,MSA做法- Gage R&R,获取一个能代表过程变差实际或预期范围的样本，零件数n5个零件的样本(一般10個） 從日常操作該儀器的人中選取評價人，给评价人编号为A，B，C等。并将零件从1到n进行编号，但零件编号不要让评价人看到。 让评价人A以随机顺序测量n个零件，将测量结果输入。 让评价人B和
13、C依次测量这些一样的n个零件，不要让他们知道别人的读值；然后记录結果。 用不同的随机测量顺序重复以上循环。 当测量大型零件或不可能同时获得数个零件时，或评价人处于不同的班次，可以使用一个替代方法。（隨機，儘量減少“記憶”） 結果判定： 极差法 均值极差法 方差分析法,Gage R&R是结合重复性（EV）和再现性（AV）变异的估计值，公式,Page 34,使用量具：遊標卡尺 研究特性：PCB寬度 特性规格：26.150.15mm 现场人员：3人（A、B、C） 样本选取：10PCS 测量次数：3次/PCS*人,例题：研究对象-IQC的PCB尺寸量測系統,G R&R分析实例,Page 35,数据收集
14、如下：,G R&R分析实例,Page 36,方差分析法考虑显著的 操作员/部件交互作用， 而 X bar R 法却不考慮,标准差倍数设为6， 是以常态分布曲线 下 99.73% 的机率为基础,Minitab 统计 质量工具 量具研究 量具R&R研究 (交叉),输入产品的规格界限,G R&R分析实例,選擇方差分析才會有,G R&R分析实例,研究变异 %研究变 来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV) 合计量具 R&R 0.0064377 0.038626 9.70 重复性 0.0051191 0.030715 7.72 再现性 0.0039036 0.023422 5.88 部件间
15、 0.0660377 0.396226 99.53 合计变异 0.0663508 0.398105 100.00 可区分的类别数 = 14,研究变异 %研究变 来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV) 合计量具 R&R 0.0080966 0.048580 11.63 重复性 0.0058689 0.035214 8.43 再现性 0.0055777 0.033466 8.01 人員 0.0035253 0.021152 5.06 人員*樣品 0.0043224 0.025934 6.21 部件间 0.0691753 0.415052 99.32 合计变异 0.0696476 0.417885 100.00 可区分的类别数 = 12,量具 R&R 研究 - XBar/R 法,量具 R&R 研究 方差分析法, 10% 量测系统可接受, 10% 量测系统可接受,研究变异 %研究变 %公差 来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV) (SV/Toler) 合计量具 R&R 0.0064377 0.038626 9.70 12.88 重复性 0.0051191 0.030715 7.72 10.24 再现性 0.0
