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MSA—测量系统分析测量的重要性PROCESS原料人机法环测量测量结果好不好如果测量的方式不对，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或过程特性。测量系统的组成将被测试的材料将被测量的特性收集和准备样品测量的种类和尺度仪器或测试设备检验者或技术员使用的状况环境条件间断连续决定哪些是要测量顾客的声音你必须转换成技术特征或规格。技术特征失效模式分析控制计划因为在条文要求中，只要是列在控制计划中的就必须进行测量测量误差y=x+ε测量值=真值(TrueValue)+测量误差戴明说没有真值的存在一致(线性)测量误差的来源敏感度、辨别能力精密度准确度损坏不同仪器和夹具间的差异不同检验者的差异使用不同的方法所造成差异不同环境所造成的差异环境因素温度湿度振动照明腐蚀磨耗污染(油脂)人性因素训练技能疲劳无聊眼力舒适零件的复杂性检验的速度指导书的误解测量过程赋值过程定义为测量过程。而赋予的值定义为测量值。量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置，包括用来测量合格／不合格的装置。测量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。理想的测量系统理想的测量系统在每次使用时，应只产生“正确”的测量结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。理想的测量系统真值真值测试值测量系统所应具有的特性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是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性。测量系统的变异必须比制造过程的变异小。变异应小于公差带。测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者的十分之一。测量系统统计特性可能随着被测项目的改变而变化。若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。各称定义量具:指生产中所使用的测量仪器.测量系统:指由人员、量具,操作程序及其它设备或软件所构成的系统.量具再现性:指由不同操作人员使用相同的量具测量相同产品之特性时其作业者间测量平均值之变异.量具重复性:指由同一个操作人员用同一种量具经多次测量同一个零件,其测量特性值再现能力,亦称测量值间的变异.稳定性:同一量具于不同时间测量同一零件之相同特性所得之变异.偏倚:指由同一操作人员使用相同量具,测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与工具室或精密仪器测量同一零件的相同特性所得的真值或参考值之间的偏差值.偏倚(Bias)真值观测平均值偏倚偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。真值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值而定。重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性時获得的测量值变差再现性(Reproducibility)再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。再现性稳定性(Stability)稳定性時间1時间2稳定性(或漂移)，是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。线性(Linearity)量程基准值观测平均值基准值线性是在量具预期的工作范围內，偏倚值的差值线性(Linearity)观测平均值基准值无偏倚有偏倚测量系统的分析对测量系统进行分析的目的是为了更好地了解变差来源。测量系统特性可用下列方式来描述位置：稳定性、偏倚、线性。宽度或范围：重复性、再现性。位置和宽度位置宽度位置宽度分辨率：测量系统检测出并如实指示被测特性中极小变化的能力分辨率的要求建议的要求是总过程的6σ(标准偏差)的十分之一。传统是公差范围的十分之一。测量系统研究的淮备先计划将要使用的方法。例如，通过利用工程决策，直观观察或量具研究决定是否评价人在校准或使用仪器中产生影响。有些测量系统的再现性(不同人之间)影响可以忽略，例如按按钮，打印出一个数字。测量系统研究的淮备评价人的数量，样品数量及重复读数次数应预先确定。在此选择中应考虑的因素如下：尺寸的关键性：关键尺寸需要更多的零件和／或试验，原因是量具研究评价所需的可信度。零件结构：大或重的零件可规定较少样品和较多试验。测量系统研究的淮备由于其目的是评价整个测量系统，评价人的选择应从日常操作该仪器的人中挑选。样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围。有时每一天取一个样本，持续若干天。这样做是有必要的，因为分析中的这些零件被认为生产过程中产品变差的全部范围。由于每一零件将被测量若干次，必须对每一零件编号以便识别。取样的代表性不具代表性的取法取样的代表性具代表性的取法测量系统研究的淮备仪器的分辨力应允许至少直接读取特性的预期过程变差的十分之一，例如特性的变差为0.001，仪器应能读取0.0001的变化。确保测量方法(即评价人和仪器)在按照规定的测量步骤测量特征尺寸。测量系统分析进行的方式测量应按照随机顺序，以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变化将随机分布。评价人不应知道正在检查零件的编号，以避免可能的偏倚。但是进行研究的人应知道正在检查哪一零件，并记下数据。研究工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行。每一位评价人应采用相同方法，包括所有步骤来获得读数。分析时机新生产的产品，PV（零件变差）有不同时新仪器，EV（设备变差）有不同时新操作人员，AV（评价人变差）有不同时稳定性分析的执行:获取一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值。如果不能得到，则选择一个落在产品测量中程数的产品零件，并指定它作为标准样本进行稳定性分析。并追踪测量系统的稳定性，不需要一个已知基准值。可能需要具备测量的最低值、最高值及中程数的标准样本。建议对各样本单独测量并做控制图。稳定性分析的执行:定期(天、周)测量基准样品3～5次。样本容量和频率应基于对测量系统的了解。因素包括要求多长时间重新校准或维修，测量系统使用的频率，以及操作条件如何重要。读数应在不同时间读取以代表测量系统实际使用的情况。这些还包括预热，环境或其它在一天内可能变化的因素。将测量值标记在X-R控制图或X–S控制图上.计算控制界限,并对失控或不稳定作评估.控制图的判读超出控制界限的点：出現一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据。UCLCLLCL异常异常控制图的判读链：有下列现象之一即表明过程已改变连续7点位于平均值的一侧连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。UCLCLLCL控制图的判读明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落在中间1/3的区域。UCLCLLCL代表仪器已不稳定，必须做维修或调整，维修及调整完后须再做校正以及稳定性之分析。稳定性附加说明R(或S)图中的失控状态表明不稳定的重复性(也许什么东西松动、气路部分阻塞、电压变化等)。X图中失控表明测量系统不再正确地测量(偏倚已经改变)，努力确定改变的原因，然后纠正，如果原因是磨损，则可能要重新校准。可以希望备有对应于预期测量结果的下端、上端和中间值的基准件或基准的测量系统控制图。范例10/1610/2210/2811/1211/1811/191/156/1910/1211/2012/948.648.448.948.948.948.548.448.747.847.948.148.748.848.647.950.149.048.248.048.648.348.648.348.048.948.049.249.048.347.748.748.448.71/122/133/204/115/206/196/287/607/218/98/2248.248.148.348.048.148.148.348.148.048.247.948.548.748.948.748.448.448.648.648.648.448.348.948.548.648.648.748.748.548.748.748.948.79/79/1110/948.048.147.948.448.648.348.848.948.4252015105049.549.048.548.0SubgroupMeans1X=48.483.0SL=49.16-3.0SL=47.801.00.50.0StDevsS=0.34833.0SL=0.8944-3.0SL=0.000StabilityAnalysisforviscosity偏倚为了在过程范围内指定的位置确定测量系统的偏倚，得到一个零件可接受的基准值是必要的。通常可在计量室或全尺寸检验设备上完成。基准值从这些读数中获得，然后这些读数要与研究评价人的一组观察平均值(定为XA，XB，XC)进行比较。偏倚如果不能按这种方法对所有样件进行测量，可采下列替代的方法：在计量室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量。让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少十次。计算读数的平均值。基准值与平均值之间的差值表示测量系统的偏倚。如果需要一个指数，把偏倚乘以100再除以过程变差(或公差)，就把偏倚转化为过程差(或公差)的百分比。偏性分析的执行:独立取样法:选取一个样品,并建立可追溯标准之真值或参考值,若无样本则可从生产线中取一个落在中心值域的零件,当成标准值,且应针对预期测试的高中低端各取得样本或标准件,并对每个样本或标准件测量10次,计算其平均值,将其当成“参考值”.由一位作业者以常规方式对每个样本或标准件测量10次.并计算出平均值,此值为“观测平均值”.计算偏倚:偏倚=观测平均值–参考值制造过程变异=6σ（也可以用公差）%偏倚=偏倚/制造过程变差（也可以用公差）判定:针对偏差部份，判定原则为：重要特性部份其偏差%须=5%；一般特性其偏差%须10%；应依据仪器使用目的来说明其接受原因。其偏差%大于10%者，此项仪器不适合使用。偏倚分析如果偏倚相对比较大，查看这些可能的原因基准的误差磨损的零件制造的仪器尺寸不对仪器测量非代表性的特性仪器没有正确校准评价人员使用仪器不正确。例题X1=0.75X6=0.80X2=0.75X7=0.75X3=0.80X8=0.75X4=0.80X9=0.75X5=0.65X10=0.70%1.7)70.0/05.0(100%05.080.075.075.0105.710偏倚偏倚XX例题偏倚占公差百分比采用同样方法计算，式中用公差代替过程变差。基准值0.800.75平均值线性分析的执行在测量仪器的工作范围内选择一些零件，可确定线性。这些被选零件的偏倚由基准值与测量观察平均值之间的差值确定。最佳拟合偏倚平均值与基准值的直线的斜率乘以零件的过程变差(或公差)是代表量具线性的指数。为把量具线性转变成过程变差(或公差)的百分率，可将线性乘以100后除以过程变差(或公差)。至于稳定性，建议分析技术可采用图形，即带最佳拟合直线的散布图。线性分析的执行正如在偏倚研究中一样，零件的基准值可由工具室或全尺寸检验设备确定。在操作范围内选取的那些零件由一个或多个评价人测量，确定每一零件的观察平均值，基准值与观察平均值之间的差值为偏倚，要确定各个被选零件的偏倚。线性图就是在整个工作范围内的这些偏倚与基准值之间描绘的。如果线性图显示可用一根直线表示这些标绘点，则偏倚与基准值之间的最佳线性回归直线表示两个参数之间的线性。线性回归直线的拟合优度R2确定偏倚与基准值是否有良好的线性关系。线性分析的执行系统的线性及线性百分率由回归线斜率及零件过程变差(或公差)计算得出。如果回归线有很好的线性拟合，那么可以评价线性幅度及线性百分率来确定线性是否可接受。如果回归线没有很好的线性拟合，那么可能偏倚平均值与基准