测量系统分析测量系统分析Measurement System AnalysisMeasurement System Analysis1 有关测量数据的常见问题有关测量数据的常见问题n在质量管理中，数据的使用是极其频繁和相当广泛的数据质量的好坏很大程度上取决于测量系统，必须对测量系统进行分析n什么是测量？ 将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进行的比较n为什么我们需要测量数据？q我们使用测量数据来判断产品是否合格，制定有关过程管理的决策2 有关测量数据的常见问题有关测量数据的常见问题－－我接受这件产品吗？－－过程是很好，还是需要进行调整？n我们对测量数据有什么期望？q准确性：数据必须告诉我们真相！q重复性：重复测量必须产生同样的结果！q再现性：结果不应该受检验员的影响3 什么是测量系统？什么是测量系统？n测量系统是对被测的特性赋值的操作者、设备（包括量具）、软件、操作程序、测量环境的集合，用来获得测量结果的整个过程称为测量过程或测量系统赋值数据（测量结果）操作者设备软件被测事物操作程序测量环境测量系统分析示意图4 测量系统的基本要求（一）测量系统的基本要求（一）n测量系统要有足够的分辨力 １）分辨率：可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。
２）足够的分辨力是指：所用测量器具的分辨力必须小于或等于被测参数允许误差的10%5 测量系统分辨率测量系统分辨率n看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力部件A部件B部件A部件BA=2.0B=2.0A=2.25B=2.00因为上面刻度的分辨率比两个部件之间的差异要大，两个部件将出现相同的测量结果第二个刻度的分辨率比两个部件之间的差异要小，部件将产生不同的测量结果6 测量系统的有效分辨率测量系统的有效分辨率n极差控制图可显示分辨率是否足够，应看控制限内有多少个数据分级， 一般要求它大于5才可接受n在过程变差的SPC极差图上可看出：7 分辨率不足的表现分辨率不足的表现q当极差图中只有一、二或三种可能的极差值在控制界限内时q如果极差图显示有四种可能的极差值在控制界限内，且超过1/4以上的极差值为零8 测量系统的基本要求（二）测量系统的基本要求（二）n测量系统在规定的时间内要保持统计稳定性 研究稳定性时，应明确： 1）测量系统的外部条件是什么？ 2）在测量系统达到稳定性状态时，还要保证系统标准差或过程变差不要过大 3）测量系统的稳定性能保持的时间，到时间要对测量系统进行校正，即定期对测量系统进行校准。
9 n测量系统要具有良好的线性特性n测量系统的线性特征是指在其量程范围内，偏倚应是基准值的函数此时： 1）在量程较低的部位，偏倚要小； 2）在量程较高的部位，偏倚可以大些测量系统的基本要求（三）测量系统的基本要求（三）10 描述测量数据质量的统计特性描述测量数据质量的统计特性n通常用来描述测量数据质量的统计特性是某测量系统的偏倚（Bias）和变差（variance）n被称为偏倚的统计特性指的是数据值相对于参考（基准）值的位置n被称为变差的特性指的是数据的分布宽度11 测量系统变差测量系统变差n测量系统变差是指多次测量结果的变异程度位置变差：位置变差：Ø准确度（偏移）Ø稳定性Ø线性宽度变差：宽度变差：Ø重复性Ø再现性位置宽度12 过程变差剖析过程变差剖析长期过程变差短期抽样产生的变差实际过程变差稳定性线性重复性重复性 准确度 量具变差操作员造成的变差测量误差过程变差观测值“重复性” 和 “再现性” 是测量误差的主要来源再现性再现性过程变差13 准确度与精密度准确度与精密度准确准确度度- -测量结果与被测真值之间的一致程度测量结果与被测真值之间的一致程度精密度精密度- -在规定条件下获得的各独立测量值之间的一致程度在规定条件下获得的各独立测量值之间的一致程度 ++++准准而而不精不精精而精而不准不准不精不精不准不准既精既精又准又准14 测量系统对产品决策的影响测量系统对产品决策的影响图中:I不好的零件永远被视为不好的零件；II可能做出潜在的错误决定；III好零件永远被视为好零件。
15 测量系统对产品决策的影响测量系统对产品决策的影响n由于我们的目标是尽可能地对产品状态做出正确的决定，所以会做出以下选择：1）改进生产过程：减少过程变差，不会生产出落在区域Ⅱ的产品2）改进测量系统：减少测量系统误差以减少区域Ⅱ的大小，这样，生产出的所有的产品将全部落在区域Ⅲ内，这就能减少做出错误的风险16 测量系统对过程决策的影响测量系统对过程决策的影响n为什么我们己经测量为“好的”零件,却不能在顾客生产过程中被正常使用?n为什么我们已经测量为“不好的”零件,却可以在顾客生产过程中被正常使用?17 测量系统分析的目的测量系统分析的目的n测量系统分析的目的是确定所使用的数据是否可靠n测量系统分析还可以：q评估新的测量仪器q将两种不同的测量方法进行比较q对可能存在问题的测量方法进行评估q确定并解决测量系统误差问题18 测量系统分析的时机测量系统分析的时机n初次分析应在试生产中且在正式提交PPAP之前进行n一般情况下每年度进行一次测量系统分析n出现以下情况时，应当增加分析频次和重新分析： １）量具进行了较大的维修； ２）量具失准时； ３）顾客需要时； ４）重新提交PPAP时； ５）测量系统发生变化时。
19 测量系统分析的准备工作测量系统分析的准备工作n确定要测量的对象n确定评价人的人数，抽样零件的数量n重复测量的次数n评价人的选择n样件的选择n仪器有足够的分辨率n确定测量程序20 测量系统分析的准备与注意事项测量系统分析的准备与注意事项n测量系统计划的制定在进行测量系统分析之前，要制定测量系统分析计划计划内容包括： １）确定需分析的测量系统 ２）确定用于分析的待测参数/尺寸或质量特性 ３）确定分析方法： ４）确定测试环境； ５）确定分析人员和测量人员 ６）确定样品数量和重复计数的次数21 测量系统分析的准备与注意事项测量系统分析的准备与注意事项n量具的准备 1）应针对具体尺寸/特性选择有关控制计划指定的量具 2）确保要分析的量具是经过检定/校准且是合格的 3）量具的分辨力一般应小于被测参数允许差的1/10,在量具计数中，如有可能该数应取至最小刻度的一半22 测量系统分析的准备与注意事项测量系统分析的准备与注意事项n测试操作人员和分析人员的选择 １）在测量系统分析时，测试人员和分析人员不能是同一个人 ２）应优先选择通常情况下实际使用所选定量具实施测量的操作工/检验人员为测量操作人员，以确保测试方法和测量结果与日后的正式生产或过程更改的实际情况相符。
３）应选择熟悉测量系统分析方法的人员作为分析人员23 测量系统分析的准备与注意事项测量系统分析的准备与注意事项n分析样本的选择 1）样本应从实际生产或检验过程中选择，并考虑尽可能代表实际生产中存在的所有变差 2）如果一个量具适用于多个规格产品的尺寸/特性测量，在作该量具测量系统分析时，应选择其中一个过程变差最小规格的产品作样本，以避免过大的零件变差造成分析结果不准确 3）给每一个样本编号并贴上标签，但要避免测试操作人员事先知道编号，并确保按随机顺序进行测量 24 稳定性（稳定性（Stability））量值l在一段时间内，测量结果的分布无论是均值还是标准偏差都保持不变和可预测的l通过较长时间内，用被监视的量具对相同的标准或 标准件的同一特性进行测量的总变异来监视l可用时间走势图进行分析25 稳定性研究稳定性研究1）选取一个样件, 并建立其可追溯到相关标准的参考值, 如果无法取得这样的样件，则可从生产线中取一个落在生产测量范围中间的生产零件,指定它为基准样件以进行稳定性分析, 且应针对预期测试值的最低值，最高值及中程数的标准各取得样件或标准件, 并对每个样本或标准件单独测量并绘制控制图26 稳定性分析稳定性分析 2）以一定的周期基础(每天、每周)对标准件或样本测量3～5次。
抽样的数量和频次应取决于对测量系统的认识：可能考虑的因素包括要求校准或维修的频次如何、使用测量 系统的频率，以及操作条件的重要性等3）将测量(数据)按时间顺序画在Xbar-R图或Xbar-S图上 4）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的情况27 稳定性分析稳定性分析n选择生产过程输出范围中接近中间值的一个零件，该零件送到实验室，经测量其参考值确定参考值32,小组每班测量该零件5次，共测了四周收集所有数据后，画出Xbar-R控制图n控制图分析表明该测量过程处于稳定状态，因此没有明显可见的特殊原因结果发生，则判定稳定性合格28 造成不稳定的可能因素（一）造成不稳定的可能因素（一）n仪器需要校准，缩短校准周期n仪器、设备或夹具的磨损n正常的老化或损坏n维护保养不好：空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁n基准的磨损或损坏，基准的误差n不适当的校准或使用基准设定29 造成不稳定的可能因素（二）造成不稳定的可能因素（二）n仪器质量不好—设计或符合性n仪器缺少稳健的设计或方法n不同的测量方法—作业准备、载入、夹紧、技巧n变形（量具或零件）n环境变化—温度、湿度、振动、清洁n错误的假设，应用的常数不对n应用—零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易读性、视差）30 准确度准确度(Accuracy)(Accuracy)l准确度(Accuracy) — 测量的平均值是否与真值吻合?l真值（True value) 1)某一物品的真实数值 2)不可知且无法知道l偏倚（Bias) 1)测量值的均值与真值的距离2)测量系统持续地偏离目标3)系统错误31 n测量结果的平均值与参考值的差异。
n在所有分析中，参考值被作为真值的最佳近似值观测平均值参考值偏倚（偏倚（BIASBIAS）） 32 参考值与真值参考值与真值n参考值：也被称为可接受的参考值或基准值，它是一个被同意用作参考比较的一个物品或整体的值可接受的参考值取决于以下方面： 1）用高一级的测量设备多次测量的平均值来确定； 2）法定值：由法律定义并强制执行的 3）理论值：以科学理论为基础 4）协议值：由受影响的各团体所协调是到的值n真值：是被测零件的“实际值”尽管该值不被知道且无法知道，但它是测量系统的目标，所有个别的真值都要尽可能地（经济地）与该值接近33 偏倚（偏倚（BIASBIAS）分析）分析n置信度区间：预期的包括了某一参数的真值的数值范围n同一操作者对同一工件测量15次n通过使用统计软件得到直方图和数据表n对所得的图形和数据进行分析34 偏倚（偏倚（BIASBIAS）分析）分析n如果偏倚在统计上不等于0，检查是否存在以下原因：q基准件或参考值有误—检查确定标准件的程序q仪器磨损—维修q仪器所测量的特性有误q仪器没有经过适当的校准—对校准程序进行评审q评价者使用仪器的方法不正确—对测量指导书进行评审q仪器纠正的指令错误。
35 线性线性n在量具预期的工作量程内，偏倚值的差异线性可被视为偏移对于量程大小不同所发生的变化n多个独立的偏倚误差在量具工作量程内的关系n是测量系统的系统误差构成36 线性线性37 线性分析线性分析n选择g≥5个零件，使这些测量涵盖这量具的整个工作量程n对每个零件进行全尺寸测量，从而确定其参考值，并确定涵盖了这量具的工作量程n让经常使用该量具的操作者测量每个零件m≥10次n要随机的选择零件，从而减少评价人对测量中偏倚的“记忆”38 线性分析线性分析n某工厂检验员对某过程引进了一套新的测量系统，作为PPAP的一部分，需要对测量系统的线性进行评价n根据已文件化的过程变差描述，在测量系统的全部工作量程范围内选取了五个零件通过对每个零件进行全尺寸检验从而确定它们的参考值，然后由主要操作者对每个零件测量12次在分析中，这些零件是随机抽取的n使用散布图和统计软件，检查员画出了线性图39 线性误差的原因线性误差的原因n造成线性误差的可能原因如下：q仪器需要校准，缩短校准周期q仪器、设备或夹具的磨损q维护保养不好—空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁q基准的磨损或损坏，基准的误差—最小/最大q不适当的校准或使用基准设定q仪器质量不好— 设计或符合性40 线性误差的原因线性误差的原因n造成线性误差的可能原因如下：q缺乏稳健的仪器设计和方法q应用了错误的量具q不同的测量方法－－作业准备、载入、夹紧、技巧q随着测量尺寸不同，（量具或零件）的变形量不同q环境－温度、湿度、振动、清洁q错误的假设，应用的常数不对q应用－零件的数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差41 精密度（重复性和再现性）精密度（重复性和再现性）n精密度—描述了测量系统的偏差q重复性：在相同的条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性。
即：偏差由量具本身造成；（测量系统内部变差）q再现性：在改变了测量条件下，同一被测量结果之间的一致性即：偏差由测量者的技巧造成；（测量系统之间或条件之间的变差） 测量系统=重复性+再现性42 n测量系统内在的变异性n基于重复测量的数据，用分组后组内的标准偏差来估算 n小于测量系统的总变差 重复性指同一 人使用同一测量工具对同一对象（产品）的同一特性进行多次测量中产生的变差，用于估计短期的变差Master Value精密度：重复性精密度：重复性43 造成重复性的可能原因造成重复性的可能原因n零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度、锥度、样本的一致性n仪器内部：维修、磨损、设备或夹具的失效、质量或保养不好n标准内部：质量、等级、磨损n方法内部：作业准备、技巧、归零、固定、夹持、点密度的变差n评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳44 造成重复性的可能原因（续）造成重复性的可能原因（续）n环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动n错误的假设—稳定，适当的操作n缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好n量具误用n失真（量具或零件）、缺乏坚固性n应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）45 精密度：再现性精密度：再现性n测量系统中操作员产生的变异n基于不同操作者的测量数据，按操作员分组，通过组平均值的差来评估。
n应扣除量具的因素（组内变差）n比测量系统总变差小Inspector AMaster ValueInspector BInspector CInspector AInspector BInspector C再现性指不同的人在对同种特性进行测量时产生的变差46 造成再现性误差的潜在原因造成再现性误差的潜在原因n零件之间（抽样样本）：使用相同的仪器、操作者和方法测量A、B、C零件类型时的平均差异n仪器之间：在相同零件、操作者和环境下使用A、B、C仪器测量的平均值差异注意：在这种情况下，再现性误差通常还混有方法和/或操作者的误差n标准之间：在测量过程中，不同的设定标准的平均影响47 造成再现性误差的潜在原因（续）造成再现性误差的潜在原因（续）n方法之间：由于改变测量点密度、手动或自动系统、归零、固定或夹紧方法等所造成的平均值差异n评价人（操作者）之间：评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技能和经验所造成的平均值差异推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时使用这种研究方法48 造成再现性误差的潜在原因（续）造成再现性误差的潜在原因（续）n环境之间：在经过1、2、3等时段所进行的测量，由于环境周期所造成的平均值差异。
这种研究常用在使用高度自动化测量系统对产品和过程的鉴定n研究中的假设有误n缺乏稳健的仪器设计或方法n操作者培训的有效性n应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）49 Gage R&R Gage R&R 判断原则判断原则% R&R可接受性的准则＜10%好的，可接受的测量系统10%～30%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＞30%不可接受，需要改进50 如果重复性大于再现性，原因可能是：如果重复性大于再现性，原因可能是：n仪器需要维修n可能需要对量具进行重新设计，以获得更好的严格度n需要对量具的夹紧或固定装置进行改进n零件内变差太大51 如果再现性大于重复性，原因可能是：如果再现性大于重复性，原因可能是：n需要更好的对评价人进行如何使用和判读该量具仪器的培训n量具校准，刻度不清晰n某种夹具帮助评价人更一致地使用量具52 NO-GOGOErrorOperator 2Operator 1定性数据定性数据(Attribute Data)(Attribute Data)的的R&RR&R53 n Go-No Go 数据模式n人为因素主导，情况复杂n 统计模型多种多样n 统计学上各家争鸣，尚无定论n 实践中采用何种形式，取决于实例与统计模型的接近程度计数型测量系统研究计数型测量系统研究54 n对于以“是”和“不是”为计数基础的定性数据，其 GR&R考察的概念是与定量数据一样的。
但方法上完全不同n定性数据测量系统的能力取决于操作员判断的有效性，即将“合格”判断成合格，将“不合格”判断成不合格的程度计数型测量系统能力分析方法示例计数型测量系统能力分析方法示例55 由专家或可作标准的人员选定样品n 1/3 合格n 1/3 不合格n 1/3 模糊 (50% 接近合格， 50% 接近不合格) n 随机地给操作员检验样品的选择样品的选择56 大样法的实施大样法的实施n从过程中随机选取50个零件，以获得涵盖整个过程范围的零件，给每个零件编上号n使用三个评价人，每个评价人对每个零件测3次（要求盲测），设定用1表示接受，用0表示不可接受n将数据填入表格中57 一致性的判定一致性的判定nKappa是用于来衡量两个评价人对同一物体进行评价时，其评定结论的一致性n通用的比例法是Kappa值大于0.75时则表示有很好的一致性，小于0.40时则表示一致性不好n这种分析用来确定评价人之间是否有差异。