测量系统分析MSA资料课件

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1、1,测 量 系 统 分 析 Measurement Systems Analysis 培 训 教 材,中国汽车技术研究中心培训中心 天津佩美克管理科学研究中心,2,目 录,1.引言 1.1数据的用途 1.2数据的类型 1.3测量过程 1.3.1测量系统的统计特性 1.3.2测量过程的变差 1.4数据的质量 1.5检定或校准能不能替代测量系统分析？ 2.术语 3.测量过程变差及其对策的影响 3.1对产品控制决策的影响 3.2对过程控制决策的影响 4.测量系统分析的基础 4.1进行测量系统分析时应具备的条件 4.2测量系统变差的类型,4.3测量系统分析的时机 4.4测量系统分析的作用 4.5测量系

2、统分析的准备 4.6接收准则 5.简单测量系统分析的实践 5.1计量型测量系统的分析 5.1.1偏倚的分析 5.1.2稳定性的分析 5.1.3线性的分析 5.1.4重复性、再现性和GR&R （双性）的分析 5.2计数型测量系统的分析 5.2.1风险分析法 5.2.2短期研究小样法 5.2.3长期研究大样法 6.复杂测量系统的分析,3,1 引 言,1.1数据的用途 按照质量管理的八项原则，应按“基于事实的决策方法”进行决策，因此用数据说话就成为必然，所以数据的使用比以前更加频繁。在产品的制造生产过程中，测量数据主要有三个用途，一、用于判断产品合格与否，二、用于分析生产过程，判断生产过程是否统计稳

3、定，三、用于确定两个或多个变量之间是否有显著关系，如：线性回归分析、方差分析。用测量数据进行决策的关键就是：这些数据反映的是否是“事实”，即数据的质量是否高。 1.2数据的类型 计量型数据：无限可分的数据，通常用计量型量具测得。 计数型数据：有限可分的数据，通常用计数型量具测得。 1.3测量过程 测量：赋值给具体事务以表示它们之间关于特定特性的关系。,4,1 引 言,赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。 应将测量看成一个制造过程，它产生数据作为输出。 输入 输出,人、设备、材料 方法、环境,测量过程,数据,5,1 引 言,1.3.1测量系统的统计特性 理想的测量系统在每次使用时，应

4、只产生“正确”的测量结果， 每次测量结果总应该与一个标准相一致。一个能产生理想测量结果 的测量系统，应具有零方差、零偏倚和对所测的任何产品错误分类 为零概率的统计特性。遗憾的是，具有这样理想统计特性的测量系 统几乎不存在，因此过程管理者必须采用具有不太理想统计特性的 测量系统。一个测量系统的质量经常用其多次测量数据的统计特性 来确定。 对于一个产品或生产过程来说，测量系统并非分辨率越高越 好，因为分辨率越高，对环境的要求越苛刻。再如，如果表面粗糙 度达不到要求，高分辨率也没有意义。,6,1 引 言,期望的统计特性应包括： 足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，相对于过程变差或公差，测量的增量应

5、该很小。通常按110经验法则，表明仪器的分辨率应把过程变差（公差）分为十份或更多。这个法则是选择量具期望的实际最低起点。 测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。这可称为统计稳定性且最好用控制图法评价。 对于产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须很小。依据产品特性的公差来评价测量系统。 对于过程控制，测量系统的变异性应该显示有效分辨率并且与制造过程变差相比要很小。根据6制造过程总变差和/或来自MSA研究的总变差来评价测量系统。,7,1 引 言,1.3.2测量过程的变差源 测量过程的变差源主要有六个方面，即S：标准，W：工件，I：

6、仪 器，P：人/程序，E：环境。这可以认为是全部测量系统的误差模 型。 1.4数据的质量 人们往往习惯于相信测量数据，认为测量的结果就是客观事实，其实不然，因为测量过程如同制造过程一样，也是随机现象，即有规律的不确定现象。因此，评价测量数据的质量，即评价随机现象的结果，应以在统计稳定条件下运行的某一测量系统得到的多次测量结果的统计特性来确定，这些测量结果越接近真值，其质量越高。,8,1 引 言,计量型数据的质量 均值与真值（基准值）之差 方差的大小 计数型数据 对产品产生错误分级的概率 1.5检定或校准能不能替代测量系统分析？ 也许有人认为，量具定期进行检定或校准就够了，不必进行麻烦的测量系统

7、分析。此观点是不正确的，检定或校准解决的是某量具是否合格的问题，而测量系统分析解决的是某测量系统能否用于判断产品合格或判断生产过程是否稳定。两者作用各不相同，谁也取代不了谁。 MSA手册的目的是为评价测量系统的质量提供指南，主要关注的是能对零 件进行重复测量的测量系统。,9,2 术 语,2.1测量系统（Measurement System）： 是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合；用来获得测量结果的整个过程。 根据此定义，我们可以把测量过程看成制造过程，这个过程输出的不是产品而是数据，仅此差别而已，这样我们就可以利用在SPC中学到

8、的研究制造过程的方法来研究分析测量过程。 2.2 分辨力（Discrimination）： 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。数据分级数通常成为“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。,10,2 术 语,2.3 分辨率（Resolution）： 可用作测量分辨率或有效分辨率。测量系统探测并如实显示被测特性微小变化的能力。（参见分辨力） 2.4 有效分辨率（Effective Resolution）： 考虑整个测量系统变差时的数据分级大小叫有效分辨率。基于测量系统变

9、差的置信区间长度来确定该等级的大小。通过把该数据大小划分为预期的过程分布范围能确定数据分级数（ndc）。对于有效分辨率，该ndc的标准（在97%置信水平）估计值为1.41PV/GRR。,11,2 术 语,2.5 基准值（Reference Value）： 被承认的一个被测体的数值，作为一致同意的用于进行比较的基准或标准样本： 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； 一个基于某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的一个同意值。 该值包含特定数量的定义，并为其它已知目的自然被接受，有时是按惯例被接受。,12,2 术

10、 语,2.6 真值（True Value）： 物品的实际值，是未知的和不可知的。 位置变差（Location variation） 2.7 偏倚（偏移，Bias） 测量的观测平均值（在可重复条件下的一组试验）和基准值之间的差值，传统上称为准确度。偏倚是在测量系统操作范围内对一个点的评估和表达。 基准 偏倚,观测平均值,13,2 术 语,2.8 稳定性（Stability）： 是偏倚随时间变化的统计受控，又称漂移。 2.9 线性（Linearity）： 测量系统预期操作范围内偏倚误差值的差别。换句话说，线性表示操作范围内多个和独立的偏倚误差值的相关性。 宽度变差 （Width variation

11、）,时间,基准值,基准值,偏倚,观测平均值 范围较低的部分,基准值,偏倚,观测平均值 范围较高的部分,14,2 术 语,2.10 重复性（Repeatability） 在确定的测量条件下，来源于连续试验的普通原因随机变差。通 常指设备变差（EV），尽管这是一个误导。当测量条件固定和已定 义时，即确定零件、仪器标准、方法、操作者、环境和假设条件 时，适合重复性的最佳术语为系统内变差。除了设备内变差，重复 性也包括在特定测量误差模型条件下的所有内部变差。 设备变差，另一种定义：由一位评价人多次使用同一个测量仪器， 测量同一零件的同一特性时获得的测量变差。影响设备变差的两种因素：量具零件在量具中的位

12、置,重复性,15,2 术 语,2.11 再现性（Reproducibility） 测量过程中由于正常条件改变所产生的测量均值的变差。一般来说，它被定义为在一个稳定环境下，应用相同的测量仪器和方法，相同零件（被测体）不同评价人（操作者）之间测量值均值的变差。这种情况对受操作者技能影响的手动仪器常常是正确的，然而，对于操作者不是主要变差源的测量过程（如自动系统）则是不正确的。由于这个原因，再现性指的是测量系统之间和测量条件之间的均值变差。 另一种定义：由不同的评价人多次使用同一个测量仪器，测量同一零件的同一特性时获得的测量变差。,操作者B,操作者C,操作者A,再现性,16,2.12 GRR或量具R

13、&R(Gage Repeatability & Reproducibility) 一个测量系统的重复性和再现性的合成变差的估计。GRR变差等于系统内和系统间变差之和。忽略了环境和零件的因素，只考虑了人、量具、测量方法对MS的影响。 3 测量过程变差对决策的影响 即使是用同一个量具多次测量同一个零件的同一特性，其结果也会不同，这说明测量系统存在变差。生产过程中的测量结果通常有两个用途：1、产品控制：判断产品合格与否，2、过程控制：判断生产过程是否稳定。若稳定，其过程能力/过程能力指数是多少？是否可接受？下面分别看一下测量变差对决策的影响。,17,3 测量过程变差对决策的影响,3.1对产品控制决策

14、的影响 在产品控制中，如果测量系统不能满足要求，其影响是导致做出错误的判断，即：将合格品判为不合格品（一类错误，见图1），或者将不合格品判为合格品（二类错误，见图2）,LSL,测量过程的分布,USL,产品公差上限,OR,LSL,USL,OR,图1,图2,18,3 测量过程变差对决策的影响,将测量判断划分为三个区间，如图3： 公差下限 公差上限 图3 按图中所示，区：坏零件总是判为坏的，区：可能做出潜在错误的判断， 区：好零件总是判为好的。 为了最大限度地做出正确的判断，可以有两个选择：一是改进生产过程：减少生产 过程的变差，没有零件落在区。二是改进测量系统：减少测量系统变差从而减小 区，因此生

15、产的所有零件将在区，这样就可使做出错误决定的风险降至最低。,目标值,19,3 测量过程变差对决策的影响,3.2 对过程控制决策的影响 对于过程控制，希望能知道：过程是否受控、过程均值是否对准目标值、过程能力是否可接受。如果测量系统变差过大，会导致做出错误决策：一是将普通原因（偶因）判为特殊原因（异因），二是将特殊原因（异因）判为普通原因（偶因），三是过低估算过程能力指数。前两者在SPC中已有叙述，下面看一下第三种情况： 2obs=2actual + 2msa 此处，2obs= 观测过程方差，2actual = 实际生产过程方差， 2msa = 测量系统方差，而计算CPK用的是obs，因此会过低估算过程能力指数，图4说明了测量系统变差将使CP的观测值降低多少。,20,3 测量过程变差对决策的影响,3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0,观测的CP值,实际的CP值,0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0,10%,30%,70%,50%,90%,例如：在采购生产设备时使用的（高等级）测量系统的GRR为10% 且实际过程CP为2.0的情况下，在采购时观测过程CP将为1.96。 这一过