02测量系统分析(下)

11计量型MSA分析MSA的意义分析和改善重点依据为数据；6Sigma方法的成败与效益,取决于所使用数据的质量.大部份数据是由测量仪器设备量测得到.测量数据的品质,以测量系统在稳定情况下多次测量结果的统计特性（测量系统的偏倚和方差）进行判定的.如果无法量化……就无法改善……MichaelJ.Harry2测量系统什么是“测量系统”？-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.计量型测量系统分析-六大项目一个良好的测量系统必须具备六个基本项目：1.分辨力(Discrimination)2.偏倚(Bias)3.线性(Linearity)4.稳定性(Stability)5.重复性(Repeatability)6.再现性(Reproducibility)3指测量仪器能够输出的最小刻度单位通常采用原则：10比1的经验法则测量系统分析-分辨力有一尺寸ψ10.00±0.02mm使用何量具量测?1.0.04/10=0.0042.使用0.001mm分辨率的千分尺6σdUnit≦min(，)1010测量系统的分辨力制程标准偏差规格公差例测量系统分析-分辨力4测量系统分析-分辨力足够序號10.1030.1160.1090.1110.10820.1110.1130.1080.1110.10930.1120.1110.1070.1080.10740.1120.1090.1130.1090.11150.1020.1100.1080.1100.11160.1090.1050.1080.1150.11270.1110.1130.1060.1170.11080.1050.1070.1080.1090.11190.1040.1080.1090.1010.109100.1160.1080.1080.1040.116110.1120.1160.1110.1070.111120.0990.1070.1080.1090.113130.1090.1110.1090.1130.109140.1080.1050.1030.1120.115150.1050.1080.1040.1090.101160.1110.1110.1150.1090.108170.1130.1130.1110.1070.107180.1120.1070.1080.1030.107190.1080.1090.1100.1130.102200.1110.1070.1130.1150.105210.1150.1090.1060.1110.107220.1160.1090.1110.1050.108測量值分辨率：0.001Xbarchart0.1000.1020.1040.1060.1080.1100.1120.1140.11612345678910111213141516171819202122UCL=0.1143CL=0.1092LCL=0.1042Rchart0.000.010.020.0312345678910111213141516171819202122UCL=0.0186CL=0.0088例测量系统分析-分辨力不足分辨率：0.01Xbarchart0.1000.1020.1040.1060.1080.1100.1120.1140.11612345678910111213141516171819202122UCL=0.1150CL=0.1100LCL=0.1050Rchart0.000.010.020.0312345678910111213141516171819202122UCL=0.018CL=0.009序號10.100.120.110.110.1120.110.110.110.110.1130.110.110.110.110.1140.110.110.110.110.1150.100.110.110.110.1160.110.110.110.120.1170.110.110.110.120.1180.110.110.110.110.1190.100.110.110.100.11100.120.110.110.100.12110.110.120.110.110.11120.100.110.110.110.11130.110.110.110.110.11140.110.110.100.110.12150.110.110.100.110.10160.110.110.120.110.11170.110.110.110.110.11180.110.110.110.100.11190.110.110.110.110.10200.110.110.110.120.11210.120.110.110.110.11220.120.110.110.110.11測量值例59测量系统误差的类型准确不精密准确又精密不准确也不精密不准确但精密位置或均值--准确度对同一个样本做多次量测，计算其平均值(Mean)，平均值与真值(TrueValues)间差异的程度称为偏倚(Bias＝Mean－TrueValue)，偏差越小表示准确度(Accuracy)度越好。宽度或散布---精密度以同一量测方法对同一样本在短期内重复量测多次，所得数据彼此接近的程度。测量系统分析-误差测量系统误差的类型位置(Location)或均值(准确度)-偏倚(Bias)-线性(Linearity)-稳定性(Stability)宽度或散布(精密度)-重复性(Repeatability)-再现性(Reproducibility)平均值测量系统分析-误差6测量系统分析-偏倚概念：对同样的零件的同样特性，其观测平均值与基准值之间的差值.基准值是一致认可的标准.通过校准来控制偏倚.在检测某特性时指的是此特性检测系统与检测标准相符合的能力.基准值Referencevalue观测平均值ObservedAverage偏倚真值测定值的平均值12测量系统分析-偏倚过程偏差=6σ=6*0.00949=0.05694偏倚%=|偏倚/过程偏差|*100%=0.003/0.05694*100%=5.27%某标准件已知为25.4mm,检验人员使用精度为0.01mm的游标卡尺量了10次结果如下:量测data25.4125.4025.4025.3925.4125.4025.4225.4025.3925.41平均值Xbar偏倚例=254.03/10=25.403=平均值–基准值=25.403–25.4=0.003mm判定原则：1.对测量重要特性的系统，偏倚%≤10%时此测量仪器可接受2.对测量一般特性的系统，偏倚%≤30%时此测量仪器可接受3.偏倚%30%时，此测量仪器不可接受7测量系统分析-线性概念：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关于偏倚大小的变化.观测平均值基准值有偏倚无偏倚基准值观测平均值偏倚小偏倚大基准值测定的下限范围测定的上限范围观测平均值••••••量程范围测量系统分析-线性例法码偏号12345678910基准值x/kg20253035404550556065偏倚y/g13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3Y=9.12+0.22X10131619222510203040506070基準值x/kg偏倚y/g以标准值进行多点校正,所得到之校正点呈现线性的程度,越呈线性程度越好。8测量系统分析-稳定性概念：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测量值的总变差特性：一个稳定的测量过程是关于位置的统计受控Time2Time1真值时间1时间2稳定性测量系统误差的类型位置(Location)或均值(准确度)-偏倚(Bias)-线性(Linearity)-稳定性(Stability)宽度或散布(精密度)-重复性(Repeatability)-再现性(Reproducibility)平均值测量系统分析-误差9测量系统分析-重复性概念：也被称为E.V.---设备变异(EquipmentVariation)指同一位评价人多次使用一种测量仪器，测量同一零件的同一特性获得的测量变差基准值平均平均好的重复性不好的重复性基准值测量系统分析-再现性概念：也被称为A.V.---评价者变异(AppraiserVariation)指由不同评价人使用同一个量具，测量同一个零件的同一个特性时产生测量平均值的变差好的再现性不好的再现性评价者A评价者B评价者C评价者C评价者A评价者B基准值ABC基准值ABC10测量系统误差的来源测量变异研究观测值(测定值)的变异要素真值(实际过程的变异)误差(测量变异)测定值(被观测的变异)+=在测定过程中得到的测定值里一般包含着实际过程变异和测量系统变异.被观测的变异(2total)=过程的变异(2p)+测量变异(2MS)测量变异再区分为重复性和再现性。测量变异(2MS)=重复性(2Repeatability)+再现性(2Reproducibility)对测量系统变异分析也可以认为是精密度的分析,称为GageR&Rstudy11测量系统分析-数据收集GageR&R分析前提条件:1.测量仪器已经过校准且在有效期内2.确保测量仪器具有足够的分辨力3.至少使用2个以上的操作员,且操作员都有经过培训4.样本数选取(覆盖产品能力过程)4.1一般为10PCS,选取在上/下规格限各5PCS为佳.(检验符合规格性)4.2一般为10PCS,随机分不同时间段选取涵盖制程变异样本.(检验制程变异)5.每个样本由每个操作人员测量2-3次GageR&R分析，数据收集的步骤:1.将样本从1到10编号,号码不准让操作者看到2.让操作者A以随机顺序对10个样本量测，并让他人将结果记录在表格上，操作者B、C在不参考别人读数的情况下分别随机对样本量测(盲测)3.间歇一段时间后重复第2步(以早、中、晚班次区分最佳)测量系统分析-随机数据74663459617923221242253368337631147262437045625418511155163511521416420372744509755439296340731784969655747782824362632197113538466056773080710675248581.将数字按顺序连接起来，从1到2，到3，到4……直到我“停”,时间60秒2.重复2-3次例我们在做这个练习时，刀并不是越磨越快，因为我们根本无法因为做过，就记住下一个数字在哪，因为那是杂乱无章的(随机排列的数字)---目的：消除大脑印象客观评价12测量系统分析-数据收集例SampleOperE03-A12111.632121.643211.647221.656311.742321.744411.761421.769511.761521.767611.760621.765711.721721.721811.718821.723911.685921.6891011.7181021.719111.643131.630211.646231.647311.741331.740411.759431.762511.757531.762611.760631.763711.720731.722811.715831.718911.682931.6861011.7151031.719121.630131.640221.648231.650321.742331.745421.759431.760521.761531.759621.762631.760721.722731.721821.728831.715921.685931.6811021.7281031.71812121211.6321.6431.6301.6431.6301.64021.6471.6461.6481.6561.6471.65031.7421.7411.7421.7441.7401.74541.7611.7591