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1、测量系统分析QualitQuality ySatisfySatisfy噢！不做MSA，就先SPC结果可能徒劳！MSA与质量管理体系QS-9000QS-9000第一部分第一部分4.11.44.11.4：为分析在各种为分析在各种测量和试验测量和试验设备设备系统测量结果中表现的系统测量结果中表现的变差，必须进行适当的统计变差，必须进行适当的统计研究。此要求必须用于在研究。此要求必须用于在控控控控制计划制计划制计划制计划中提及的中提及的测量系统测量系统。所有的分析方法及接受准则所有的分析方法及接受准则应与测量系统分析参考手册应与测量系统分析参考手册相一致（如：偏倚、线性、相一致（如：偏倚、线性、稳定性
2、、重复性、再现性研稳定性、重复性、再现性研究）。如经顾客批准，也可究）。如经顾客批准，也可采用其它分析方法及接受准采用其它分析方法及接受准则。则。TS16949:2002TS16949:20027.6.17.6.1MSAMSA为分析各种测量和试验设备为分析各种测量和试验设备系统测量结果存在的变差，系统测量结果存在的变差，必须进行适当的统计研究。必须进行适当的统计研究。此要求必须适用于在此要求必须适用于在控制计控制计划划提出的提出的测量系统测量系统。所用的。所用的分析方法及接收准则，必须分析方法及接收准则，必须与顾客关于测量系统分析的与顾客关于测量系统分析的参考手册相一致。如果得到参考手册相一致
3、。如果得到顾客的批准，也可采用其它顾客的批准，也可采用其它分析方法和接收准则。分析方法和接收准则。 Conclusion:二者的要求完全一致讨论的主题 变差和测量系统的概况 测量系统的基本概念 测量系统的应用 测量系统的实践指南、判定依据、实例练习和问题解答Part I：变差和测量系统的概况概述过程过程 产品产品产品产品 特性特性 特性可以测量特性可以测量4M1E测量过程数据输入输出因此测量是一个过程测量系统产品的变差产品的变差(真实的变差真实的变差)测量系统的变差测量系统的变差最后形成最后形成 观测到的总变差观测到的总变差变差的原因变差的原因 过程变差中存在的可能根源（细分）过程变差中存在的
4、可能根源（细分）观测到的过程变差真正的过程变差 测量的变差长期的过程变差短期的过程变差样品的随机性测量设备的变差工人的变差 再现性重复性 设备的校准 稳定性 线性为了找到真正的过程变差，有必要找出测量系统的变差并将他们与过程的真正变差区别开来。测量过程的变差源随机和系统误差普通原因和特殊原因造成识别潜在变差源，排除或监控这些变差源测量系统的误差模型：S、W、I、P、ES标准W工件（如零件）I仪器P人/程序E环境系统设计时固有的变差系统设计时固有的变差系统故障引起的变差系统故障引起的变差影响测量结果的因素影响测量结果的因素测量系统分析测量系统分析因此为了确保前期的过程或产品的可靠性，必须对测量系
5、统进行检查。即：测量值测量值 = 真实值真实值 + 测量误差测量误差测量误差具有统计特性，它描述的是测量值和真值间的差异。故： 整个变差整个变差 = 过程变差过程变差 + 测量的变差测量的变差测量的变差测量的变差=10n=10次，并计算平均值基准值次，并计算平均值基准值一个评价人，以通常方法测量样本一个评价人，以通常方法测量样本1010次以上次以上 计算计算n n个读数的平均值（观测值）个读数的平均值（观测值） 偏倚观测值基准值偏倚观测值基准值判断依据（MSA第二版）偏倚偏倚= =观测平均值观测平均值- -基准值基准值 制造过程变差制造过程变差=6=6偏倚偏倚%=%=偏倚偏倚/ /制造过程变差
6、制造过程变差100%100% 注：制造过程变差可从以前的过程控制图得出，或从同时进行的过注：制造过程变差可从以前的过程控制图得出，或从同时进行的过程能力研究得出，如无法求得时程能力研究得出，如无法求得时, ,可用规格公差代替。可用规格公差代替。偏倚接受准则偏倚接受准则偏倚接受准则偏倚接受准则: :对测量重要特性的测量系统偏倚对测量重要特性的测量系统偏倚10%30%,%30%,拒绝接受。拒绝接受。案例一位作业者量测一零件一位作业者量测一零件1010次，如下：次，如下：X1X10.75 X60.75 X60.800.80X2X20.75 X70.75 X70.750.75X3X30.80 X80.
7、80 X80.750.75X4X40.80 X90.80 X90.750.75X5X50.65 X100.65 X100.700.70设真值为设真值为0.80.8，且此零件之制程变异为，且此零件之制程变异为0.70.7 X X x/10x/10 7.5/107.5/100.750.75偏性真值观测平均值偏性真值观测平均值( ( X)X) 0.80.80.750.75 0.050.05偏性对制程变异百分比偏性对制程变异百分比(%(%偏性偏性) )( (偏性偏性/ /制程变异制程变异) ) 100100 (0.05/0.7)(0.05/0.7) 100100 7.1% 10%7.1% =5g=5个
8、零件个零件全尺寸检验每个零件以确定基准值全尺寸检验每个零件以确定基准值一个人测量每个零件一个人测量每个零件m=10m=10次次计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚平均值计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚平均值 偏倚偏倚i,j=Xi,j-(i,j=Xi,j-(基准值基准值)i )i在线性图上画出单值偏倚和基准的偏倚值在线性图上画出单值偏倚和基准的偏倚值画出最佳拟合直线和置信带画出最佳拟合直线和置信带 Yi YiaXi+baXi+b 计算公式斜率=a=nxxnyxxy22)()(- 截距=b=-)(nxany 擬合 优度=-=nyynxxnyxxyR222222)()( 線性=(斜率X(過程變差) %線
9、性=100% 線性過程變差 读判准则线性相关性：线性相关性：线性相关性：线性相关性：R R2 2=1,=1,完全相关完全相关, ,点散布在一条直线上点散布在一条直线上; ;R R2 2=0,=0,完全不相关完全不相关,X,X与与Y Y的变化完全不存在任何依存关系的变化完全不存在任何依存关系; ;0R0R2 21,10%,%10%,拒绝接受。拒绝接受。线性范例说明在量具全作业范围内选取在量具全作业范围内选取5 5个部分，并已求得各部分之真值分别为个部分，并已求得各部分之真值分别为2.00,4.00,6.00,8.00,10.00, 2.00,4.00,6.00,8.00,10.00, 每一零件再
10、由一作业者量测每一零件再由一作业者量测1212次，如下表：次，如下表：+样本样本1 12 23 34 45 5真值真值2.002.004.004.006.006.008.008.0010.0010.00量量测测次次数数1 12 23 34 45 56 67 78 89 91010111112122.702.702.502.502.402.402.502.502.702.702.302.302.502.502.502.502.402.402.402.402.602.602.402.405.105.103.903.904.204.205.005.003.803.803.903.903.903.90
11、3.903.903.903.904.004.004.104.103.803.805.805.805.705.705.905.905.905.906.006.006.106.106.006.006.106.106.406.406.306.306.006.006.106.107.607.607.707.707.807.807.707.707.807.807.807.807.807.807.707.707.807.807.507.507.607.607.707.709.109.109.309.309.509.509.309.309.409.409.509.509.509.509.509.509.60
12、9.609.209.209.309.309.409.40平均值平均值 X X2.492.494.124.126.036.037.717.719.389.38偏性偏性-0.49-0.49-0.13-0.13-0.03-0.030.290.290.620.62全距全距R R0.40.41.31.30.70.70.30.30.50.5xy(x y n)x2(x)2/n(xyx )2(x2x2/n) (y2y2/n)yn线性适合度R2计算如下:yaxb y:偏性平均值, x:真值, a:斜率a(xy(xy n)/(X2(x)2/n)=-0.1317b(y/n) a (x/n)0.7367R2=(xyx
13、 y/n)2/(x2x2/n) (y2y2/n) 0.98偏性平均值yax+b0.1317(真值)0.7367线性斜率制程变异 0.13176.0 0.79 (设制程变异为6.0)%线性(线性/制程变异)100 (0.79/6.0)100 13.17%结论：0R0R2 20.980.982 2=0.961, =0.9610%, 13.17%10%, 故不可故不可接受。接受。线性问题的可能原因在工作范围内上限或下限内仪器没有正确校准在工作范围内上限或下限内仪器没有正确校准最小或最大值校准量具的误差最小或最大值校准量具的误差磨损的仪器磨损的仪器仪器固有的设计特性仪器固有的设计特性重复性和线性的指南
14、极差法均值极差法方差分析法（ANOVE法）极差法改良的计量型量具研究方法改良的计量型量具研究方法可提供可提供R&RR&R，但不能提供，但不能提供AVAV和和PVPV用于快速检查用于快速检查GRRGRR是否发生了变化是否发生了变化省时样本容量为省时样本容量为5 5时，省时时，省时2020；样本容；样本容量为量为1010时，省时时，省时1010。方法2 2个评价人和个评价人和5 5个零件个零件评价人各将每个零件测量一次评价人各将每个零件测量一次计算极差（评价人计算极差（评价人A A和和B B的测量差值的绝对值）的测量差值的绝对值）的和与平均极差的和与平均极差计算总测量变差计算总测量变差（其中（其中
15、 可以从表中查出，可以从表中查出，mm2 2，g g零件数）零件数）实例零件号零件号评价人评价人A A评价人评价人B B极差极差(A(A，B)B)1 10.850.850.800.800.050.052 20.750.750.700.700.050.053 31.001.000.950.950.050.054 40.450.450.550.550.100.105 50.500.500.600.600.100.10结论：测量系统需要改进结论：测量系统需要改进均值极差法可以将重复性和重现性分别开来但不是他们的交互作用，可以将重复性和重现性分别开来但不是他们的交互作用，若要判断评价人与量具的交互作用
16、，可采用方差分析法若要判断评价人与量具的交互作用，可采用方差分析法(ANOVA)(ANOVA)。当重复性当重复性( (AV)AV)变差值大于再现性变差值大于再现性( (EV)EV)时时 . . 量具应加以保养量具应加以保养 量具需加以保养。量具需加以保养。 量具需重新设计，以提高适用性。量具需重新设计，以提高适用性。 量具之夹紧或定位需改善。量具之夹紧或定位需改善。 存在过大的零件间变异。存在过大的零件间变异。当再现性当再现性( (EV)EV)变差值大于重复性变差值大于重复性( (AV)AV)时时 . . 评价人训练不足评价人训练不足 量具刻度校正不良量具刻度校正不良 可能须用夹具以协助作业者
17、更简易且确实的操作量具。可能须用夹具以协助作业者更简易且确实的操作量具。 研究方法1. 1. 获取样本零件数获取样本零件数n5(n5(常用为常用为10)10)，被选定零件尽可能反映整个过程的，被选定零件尽可能反映整个过程的变差。变差。2. 2. 选择评价人选择评价人A A，B B，C C等。零件编号等。零件编号1 1到到n n3. 3. 校正量具。校正量具。4. 4. 由作业者由作业者A AB BC C顺序对顺序对n n个零件随机抽样量测，但不使他们之间知个零件随机抽样量测，但不使他们之间知道他人的量测值，并分别将量测值记入表道他人的量测值，并分别将量测值记入表1 1的第的第1 16 6111
18、1行。行。5. 5. 重复重复(4)(4)项的方式，分别记入项的方式，分别记入2 27 71212行及行及3 38 81313行。行。6. 6. 若无法取得大样本数或同时取得零件时，可改用下列方式：若无法取得大样本数或同时取得零件时，可改用下列方式： (a) (a)令作业者令作业者A.A.量测第量测第1 1件，并将量测值记入第件，并将量测值记入第1 1行，再依序由作业者行，再依序由作业者B.CB.C量测第量测第1 1件，记入第件，记入第6 61111行。行。 (b) (b)重复重复(a)(a)项方式，同样量测第项方式，同样量测第1 1件，但分别记入第件，但分别记入第2 27 71212行及行及
19、3 38 81313行。行。7.7. 若作业者班次不同（如日若作业者班次不同（如日夜班），或许可用下更替代方法：夜班），或许可用下更替代方法： (a) (a)由作业者由作业者A.A.随机抽样量测全部随机抽样量测全部1010个零件，记入第个零件，记入第1 1行，再重复随机行，再重复随机量测这量测这1010个零件，分别记入第个零件，分别记入第2 23 3行。行。 (b) (b)再由作业者再由作业者B BC C以同样以同样(a)(a)项的方式记入项的方式记入6 67 78 8行及行及111112121313行。行。记录表格实例数值的计算。时，查表，当可根据试验次数，计算控制限（总平均极差极差计算每个
20、操作者的平均次测量的极差各个分别计算每个操作者对07)4(;/ ).)3(;,.,)2(;,.,2 , 1;,) 1 (34334=+=DrrDDDRLCLDRUCLMRRRRRRRRNjRRRrRRmbamcbacjbjaj1.极差的计算jjPDIEFMcbaNAMCBAjjjjjjjjjMinXMaxXRMinXMaxXXXXXXMAAANXXXXXMCBAMXMCBA-=-=+=+=+=与最小值之差，认为求各零件均值中最大值最小值之差，认为求各人均值中最大值与总均值例如值求出各人所有零件的均值求出所有人各零件的均求出各人各零件的均值)6()5().(1)4().(1,.,)3().(1)
21、2(,.,)1(212.均值的计算3. 结果分析以下计算的变差均以以下计算的变差均以99%99%的正态概率为基的正态概率为基础，即变差础，即变差=5.15=5.15 。3.1重复性3.2重现性3.3 测量系统变差GRR3.4零件变差PV零件数量零件数量K K3 32 20.70710.70713 30.52310.52314 40.44670.44675 50.40300.40306 60.37420.37427 70.35340.35348 80.33750.33759 90.32490.324910100.31460.31463.5总变差TV如果过程变差已知，且以6西格码为基础，则：3.6
22、各变差占总变差的百分比%EV=EV/TVX100%AV=AV/TVX100%R&R=R&R/TVX100%PV=PV/TVX100%注意：每个因素所占百分比的和将不等于1003.7测量系统可靠的辨别的分级数ndc1.41(PV/GRR)ndc取整且应大于5量具重复性和再现性量具重复性和再现性( (R&R)R&R)的可接受性准则：的可接受性准则：数值数值10%10%的误差的误差测量系统可接受测量系统可接受. .10%10%数值数值30%30%30%的误差的误差测量系统不能接受测量系统不能接受, , 须予以改进须予以改进. . 进行各种势力发现问题并改正，必要时更换量具或进行各种势力发现问题并改正
23、，必要时更换量具或对量具重新进行调整对量具重新进行调整, , 并对以前所测量的库存品再并对以前所测量的库存品再抽查检验抽查检验, , 如发现库存品已超出规格应立即追踪出如发现库存品已超出规格应立即追踪出货通知客户货通知客户, , 协调处理对策协调处理对策 . .均值图（层叠）大约一半或更多的均值应落在控制限以外，证明测量系统能够充分探测到零件零件间的变差并且测量系统能够对过程分析和过程控制有用的信息。如果少于一半的均值落在控制限外边，则测量系统缺乏足够的分辨率或样本不能反应过程的变差。图表分析UCLLCL极差图极差图极差图极差图将每位将每位作业者对每一零件所作业者对每一零件所测得的多个读值极差
24、测得的多个读值极差标注于极差图，有助标注于极差图，有助于确定：于确定： 有关重复性的统有关重复性的统计管制。计管制。 在每位作业者之在每位作业者之间对每一零件的量测间对每一零件的量测程序是否一致性程序是否一致性UCLRR评价人零件 RANGEUCLRR1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 A B C RANGE零件 评价人链图 同均值图，但没有总平均值和控制线同均值图，但没有总平均值和控制线 即：所有评价人的各自读数逐一按零件画出，用于判断：即：所有评价人的各自读数逐一按零件画出，用于判断： 单个零件对变差一致性的影响单个零件对变差一致性的影响 分离点显示分离点显示 （如
25、异常读数）（如异常读数）散点图将每位作业者对每一零件将每位作业者对每一零件量测多次，并将零件之最量测多次，并将零件之最大大最小及平均值标注，最小及平均值标注，有助于确定：有助于确定：作业者的一致性显示可能的分离点零件与作业者的相互作用误差图将每个作业者对每一零件量测两次将每个作业者对每一零件量测两次的值，按零件编号将值标注，可协的值，按零件编号将值标注，可协助分析个别的差异。助分析个别的差异。 误差观测值真值或参考值误差观测值真值或参考值备注：图例中显示：(1)作业者B第2次量测系统性的高于第1次量测。(2)作业者B的平均值偏高。(3)设有任何一个作业者能取得零件10的特性。比较图比较图X-Y
26、X-Y比较图比较图将将每位作业者对每位作业者对每一零件量测每一零件量测多次所得之平多次所得之平均值，以其它均值，以其它作业者为基础作业者为基础标注，有助于标注，有助于作业者间线性作业者间线性的一致性判断的一致性判断 方差分析法（ANOVA） 本法可将量测系统之变异区分为本法可将量测系统之变异区分为4 4种，即零件种，即零件作业者作业者零件与作业零件与作业者的交互作用及量具等变异。但因本法之计甚为繁复，故应藉由计者的交互作用及量具等变异。但因本法之计甚为繁复，故应藉由计算机来运算，且须有训练有素的来解释其结果。算机来运算，且须有训练有素的来解释其结果。 研究方法：研究方法：本法之数据来源须以随机
27、性取得，否则将导致成为偏斜率值的来源。本法之数据来源须以随机性取得，否则将导致成为偏斜率值的来源。随机化主要目的是保证取得零件随机化主要目的是保证取得零件(n)(n)作业者及量测次数作业者及量测次数(r)(r)之间的平之间的平衡。可用下述方法进行衡。可用下述方法进行: : (1) (1)在纸条上写明在纸条上写明A1AnA1An，B1BnB1Bn，C1CnC1Cn，K1KnK1Kn。AKAK代表第代表第11第第K K个作业者；个作业者；1n1n表第表第11第第n n个零件。个零件。 (2) (2)将所有纸条放入不透明之袋中。将所有纸条放入不透明之袋中。 (3) (3)每次抽每次抽1 1张，并依纸
28、条中写明的作业者及零件编号进行量测。张，并依纸条中写明的作业者及零件编号进行量测。 (4) (4)将量测值记录于类似表将量测值记录于类似表1 1的适当位置。的适当位置。 (5) (5)一旦纸条被抽出后，不放入袋中，直至所有纸都被由出量测为一旦纸条被抽出后，不放入袋中，直至所有纸都被由出量测为止。止。 (6) (6)再将所有纸条放入袋中，重复上述方式再次量测直至所预先设再将所有纸条放入袋中，重复上述方式再次量测直至所预先设定的量测次数定的量测次数r r次为止。次为止。作图分析交互作用图（均值图）交互作用图（均值图）若各条曲线是大致平行的，则不存在交互作用；当线不平行，交互作用就显著。交叉的角度越
29、大，交互作用就越大。需要用适当的测量来消除形成交互作用的原因。84 MSopMSe来来 源源DFDFSSSSMSMSEMSEMSF F作业者作业者K-1K-1SSSSo oSso/k-1=MSoSso/k-1=MSo 2 2+ + 2 2+nr+nr 2 2零零 件件n-1n-1SSSSp pSSp/n-1=MSpSSp/n-1=MSp 2 2+ + 2 2+kr+kr 2 2作业者作业者 零件零件(n-1)(k-1)(n-1)(k-1)SSSSopopSSSSopop/(n-1)(k-1)= MS/(n-1)(k-1)= MSopop 2 2+ + 2 2量量 具具nk(r-1)nk(r-1
30、)SSSSe eSSSSe e/nk(r-1)= MS/nk(r-1)= MSe e 2 2全全 部部nkr-1nkr-1TSSTSSDF-来源的自由度SS(平方和)-来源平均数的离差MS(平均数平方)-SS/DFEMS(平均数平方期望值)-用以判定每一个MS的变异数项目之线形组合F(交互作用)仅计算零件与作业者之交互作用，由交互作用之平均数平方/量具平均数平方(即MSop/MSe)变异数分析(AVOVA)表 ANOVA ANOVA表用于将总变差分解成四个分量：零件，评价表用于将总变差分解成四个分量：零件，评价人，零件与评价人的交互作用以及由于设备造成的重复性人，零件与评价人的交互作用以及由于
31、设备造成的重复性范例说明Acceptance Guidelines% Contribution % Study Variation % ToleranceMeasurement System ok Consider importance and costsMeasurement system needs corrective actions 15 % 30 % 15 %optimally ok not ok85 86 计数型测量系统研究定义就是把各个零件与某些指定限值相比较，如果满足限值则接受该零件，就是把各个零件与某些指定限值相比较，如果满足限值则接受该零件，否则拒收。否则拒收。 计数型量具
32、不能象计量型量具指示一个零件多么好或多么坏，它只能计数型量具不能象计量型量具指示一个零件多么好或多么坏，它只能指示该零件被接受还是拒收。指示该零件被接受还是拒收。小样法（MSA手册第2版）先选取二十个零件来进行。先选取二十个零件来进行。 选取二位评价人以一种能防止评价人偏倚的方式两次测量所有零件。选取二位评价人以一种能防止评价人偏倚的方式两次测量所有零件。 在选取二十个零件时，必须有一些零件稍许高或低于规范限值。在选取二十个零件时，必须有一些零件稍许高或低于规范限值。 所有的测量结果所有的测量结果( (每个零件测四次每个零件测四次) )一致则接受该量具，否则应改进或一致则接受该量具，否则应改进
33、或重新评价该量具，如果不能改进该量具，则不能被接受并且应找到重新评价该量具，如果不能改进该量具，则不能被接受并且应找到一个可接受之替代测量系统。一个可接受之替代测量系统。 案例结论：测量系统不可接受风险分析法(3rd edition)不能量化测量系统变异性，只有当顾客同意的情况下使用变差源应通过人的因素和人机工程学研究的结果最小化假设检验分析假设检验分析研究方法随机从过程中抽取50个零件样本，以获得覆盖过程范围的零件。3名评价人，每位评价人对每个零件评价3次（1）定为接受，（0）为拒绝 零件零件A-1A-1A-2A-2A-3A-3B-1B-1B-2B-2B-3B-3C-1C-1C-2C-2C-
34、3C-3RefRef1 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 12 21 11 11 11 11 11 11 11 11 11 13 31 11 11 11 11 11 11 11 11 11 14 40 00 00 01 10 00 00 00 00 00 05 51 11 11 11 11 11 11 11 11 11 16 61 11 11 11 11 11 11 11 11 11 17 71 11 11 11 11 11 11 11 11 11 18 81 11 11 11 11 11 11 11 11 11 19 91 11 11 11 11 11 11 11
35、11 11 110101 11 11 11 11 11 11 11 11 11 111111 11 11 11 11 11 11 11 11 11 112121 11 11 11 11 11 11 11 11 11 113131 11 11 11 11 11 11 11 11 11 1.假设检验分析交叉表分析法1.总结数据 评价人之间, 评价人和基准之间 评价人每次之间的一致性30个样本的例子2. 计算科恩的KappaB B总计总计0.000.001.001.00A A0.000.00计算计算7 71 18 8期望的计算期望的计算0.80.87.27.28 81.001.00计算计算2 280
36、808282期望的计算期望的计算8.28.273.873.88282计算计算9 981819090总计总计期望的计算期望的计算9.09.081.081.09090它可以确定评价人之间确定评价人之间意见一致的程度意见一致的程度。为了确定评价人一致的水平，采用科恩的kappa来测量两个评价人对同一目标评价值的一致程度。1表示完全一致。0表示一致程度不必偶然的要好。Po=Po=对角线单元中观测值的总和对角线单元中观测值的总和=(7+80)/90=0.97=(7+80)/90=0.97PePe对角线单元中期望值的总和对角线单元中期望值的总和=(0.8+73.8)/90=0.83=(0.8+73.8)/
37、90=0.83期望的计算法:A0B0=8*9/90=0.8Kappa=(PKappa=(P0 0-Pe)/(1-Pe)-Pe)/(1-Pe) =(0.97-0.83)/(1-0.83)=0.14/0.17=82% =(0.97-0.83)/(1-0.83)=0.14/0.17=82%当当当当KappaKappa大于大于大于大于0.750.75表示好的一致性（表示好的一致性（表示好的一致性（表示好的一致性（MaxMax为为为为1 1），小），小），小），小于于于于0.40.4表示一致性差。表示一致性差。表示一致性差。表示一致性差。结论：所有的评价人之间表结论：所有的评价人之间表现出的一致性好现出
38、的一致性好但它不能衡量测量系统区分好和坏零件的能力？A*BB*CA*CKappa0.830.830.863Conclusion GoodGoodGood相当于系统的重现性评价人与基准判断的比较基准基准总计总计0.000.001.001.00A A0.000.00计算计算45455 55050期望的计算期望的计算16.016.034.034.050.050.01.001.00计算计算3 39797100100期望的计算期望的计算323268.068.0100.0100.0计算计算4848102102150150总计总计期望的计算期望的计算48.048.0102.0102.0150.0150.0A
39、与基准判断的交叉表同样的做出B和基准判断以及C和基准判断的交叉表同样以Kappa来决定评价人与基准判断的一致程度A AB BC CKappaKappa0.880.880.920.920.770.77结论：所有的评价人与基准结论：所有的评价人与基准之间表现出的一致性好之间表现出的一致性好3.测量系统的一致性相当于测量系统的重复性相当于测量系统的重复性评价人评价人1 1得分与计算得分与计算2 2评价人评价人A A评价人评价人B B评价人评价人C C评价人评价人A A评价人评价人B B评价人评价人C C3030303030303030303030302929282829292929282829290
40、 00 00 00 00 00 01 12 21 19797939397979797939397971)评价人自己在所有试验上都一致2)评价人在所有试验上都与基准一致来源总受检数符合的计算得分系统有效得分系统有效得分3 3系统有效得分与计数系统有效得分与计数4 43030272790%90%3030272790%90%3) 所有评价人自己保持一致,两两间一致4) 所有评价人自己和两两间一致并且与基准一致4.系统有效性的评估5. 计算漏发警报和误发警报漏发警报=实际不好判为好的/实际不好的误发警报=实际好判为不好的/实际好的判断判断测量系统测量系统有效性有效性漏发警报的比例漏发警报的比例误发警报
41、的比例误发警报的比例评价人可接受评价人可接受=90%=90%=2%=2%=5%=80%=80%=5%=5%=10%=10%评价人不可接受评价人不可接受, ,安需要改进安需要改进80%5%5%10%10%判断准则:Sample selection : ideally 50%“pass“parts / 50%“fail“partsSample size : min. 30 parts (because of Confidence level Binomial)87 Human inspection: typical: 80% best case: 90-95%88 解析法（MSA手册第2版大样法）
42、本法须先量测所选取的零件之真值或参考值，并本法须先量测所选取的零件之真值或参考值，并经由量测次数经由量测次数(m)(m)及全部可接受的数量及全部可接受的数量(a)(a)，将其，将其记录，来求出量具的再现性及偏性。记录，来求出量具的再现性及偏性。零件选择应为零件选择应为8 8个，且各为近似等差真值或参考值个，且各为近似等差真值或参考值( (如，如，0.0160.016，0.0140.014，0.0120.012等以等以0.0020.002为等差值为等差值) )。最小零件其最小零件其a a须须=0=0，最大零件之，最大零件之a a须须=20=20，其它六，其它六个零件可为个零件可为1 1 a a
43、1919，若无法符合如此条件时，则，若无法符合如此条件时，则须再选择其它零件，直至符合为止。须再选择其它零件，直至符合为止。 研究方法一般地，计数型量具研究包括获得多个被选零件的基一般地，计数型量具研究包括获得多个被选零件的基准值。这些零件经过多次准值。这些零件经过多次( (m)m)评价，连同接受总次数评价，连同接受总次数( (a)a)，逐个零件地记录，从这些结果就能估计重复性和逐个零件地记录，从这些结果就能估计重复性和偏倚偏倚 。第一步驟选取零件。最根本的是已知研究中所用零件的基准值。应选取零件。最根本的是已知研究中所用零件的基准值。应尽可能按实际情况等间隔选取八个零件，其最大和最小值尽可能
44、按实际情况等间隔选取八个零件，其最大和最小值应代表该过程范围应代表该过程范围且各为近似等差真值或参考值且各为近似等差真值或参考值( (如，如，0.0160.016，0.0140.014，0.0120.012等以等以0.0020.002为等差值为等差值) )。八个零件必须用量具测量八个零件必须用量具测量m=20m=20，并记录接受的次数并记录接受的次数( (a) a) 。第二步驟 对于整个研究，最小的零件必须对于整个研究，最小的零件必须a=0a=0，最大的零件最大的零件a=20a=20，记录接受的次数记录接受的次数( (a)a)。其它六个零件可为其它六个零件可为1 1 a a 1919。 如果不
45、满足这些准则，必须用量具测量更多的已知其基如果不满足这些准则，必须用量具测量更多的已知其基准值的零件准值的零件( (X)X)。直到满足上述条件直到满足上述条件 。 如果最小值零件的如果最小值零件的a0a0，那么选取越来越小的零件所评那么选取越来越小的零件所评价直至价直至a=0a=0 如果，最大值零件的如果，最大值零件的a20,a20,那么选取越来越大的零件并那么选取越来越大的零件并评价直至评价直至a=20a=20。如果六个零件不满足如果六个零件不满足1 1 a a 1919，在全范围内的选取点选取在全范围内的选取点选取额外零件，这些点可选在量具研究已测量的零件测量中额外零件，这些点可选在量具研
46、究已测量的零件测量中间点。间点。v一旦满足了数据收集准则，必须采用下述公式计算各个零件的接收概率：偏倚(Bias)之計算偏倚是否偏离0之检定范例 设公差为设公差为0.0100.010，且真值，且真值或参考值的差距为或参考值的差距为0.0020.002，区间为区间为-0.016-0.0160.0020.002的的8 8个零件，均测量个零件，均测量2020次，如次，如右图所示：右图所示：因只有二个真值或参考值因只有二个真值或参考值落在落在1 1 a a 1919，故至少需，故至少需再寻求再寻求4 4个零件，可从现个零件，可从现有区间的中间零件再测试有区间的中间零件再测试一次一次 零件零件XTXTa
47、 a1 12 23 34 45 56 67 78 8-0.016-0.016-0.014-0.014-0.012-0.012-0.010-0.010-0.008-0.008-0.006-0.006-0.004-0.004-0.002-0.0020 03 38 820202020202020202020XTXTa a-0.015-0.015-0.013-0.013-0.011-0.0111 15 51616现已有现已有5 5个真值或参考值介于个真值或参考值介于1 1 a a 1919之间，但本之间，但本法要求再一个法要求再一个1 1 a a 1919的零件，故可再以中间值的零件，故可再以中间值量
48、测一次，如下：量测一次，如下：XTXTa a-0.0105-0.01051818Xt a Pa-0.016000.025-0.015010.075-0.014030.175-0.013050.275-0.012080.425-0.0110160.775-0.0105180.875-0.0100200.975-0.0080201.000如此一来，数据收集已符合标准，则可计算其允收机率，如下：范例计算之结果绘制在正态概率纸上的量具特性曲线0.20.512510203040506070809095969899.599.899.899.59896959080706050403020105210.50.2-0.016 -0.014 -0.012 -0.010 -0.008%高于%低于重复性 = 0.0079未调整偏倚0.0023Y-AxisX-Axislow limit（下限）high lomit（上限）biasReapeatibility量具特性曲线GPCQ&A QuestionsQuestions
