M3-MSA量測系統分析(3小時)

MSA量測系統分析MeasurementSystemAnalysis哪個製程較好呢？实际製程变異偏倚稳定性线性已观测的製程变異测量系统的变異組内变異組间变異正确度精密度sP2sT2sR&R2sT2=sP2+sR&R2sR&R2=sAV2+sEV2重复性再现性1)製程变異的理解我们所观测製程的变異里包含了实际製程变異和测量系统的变異.假如测量系统的变異比较大时会发生什么样的问题?测量系统验证测量是为了表示某个物体的特定的性质而对物体赋予数值的方法。操作方法,步骤,Gage和其它装备,软件,测量者等为了得到测量值而使用的我们统称为测量系统(MeasurementSystem).测量系统的误差•正确度(Accuracy):测量值和真值之间的差异☞偏倚(Bias),線性(Linearity),穩定性(Stability)•精密度(Precision):用同样的仪器对同样的部品反复测量时产生的测量值的散布☞重複性(Repeatability),再現生(Reproducibility)精度低,正确度差精度低,正确度高精度高,正确度低精度高,正确度高测量系统的精度及正确度测量系统误差•什么是正确度(Accuracy)?•什么是稳定性(Stability)?真值正确度量測系統的平均值*真值是利用最准确的测量装备测量时所得到的值.☞实际值(真值)和观察平均之间的差异.☞最少2次以上在不同时期对同样的部品利用同样的Gage测量时所得到的测量平均值之间的差异.☞儀器設备因磨损,气温,湿度等环境变化和时间的经过而对测量结果产生影响.稳定性Time1Time2时间经过正确度偏差大正确度偏差小LSLUSL测定值真值真值测定值☞在Gage的规定的操作范围内比较正确度后进行评价.即,在规定的操作范围内的两个极限区间最少各研讨1次正确度后得到的差值.☞Gage通常是在操作范围的下限(或者规格值)比上限它的正确度差.•什么是线性(Linearity)?对Gage的操作范围或者Spec范围的正确性.什么是重复性(Repeatability)?重复性(Repeatability):“得到具有一贯性的结果”反复测量时的变異☞一名测量者对同样的部品用同样的仪器对同样的特性在比较短的时间内反复测量时所发生的测量值的变異☞这是因量具設备而发生的变異.测量者A测量者B测量者C再现性什么是再现性(Reproducibility)?☞对同一个部品的同样的特性利用同样的仪器几个人测量时产生的测量者之间的测量值平均之间的差异☞这是因评价人而发生的变異.什么是精密度(Precision)?Repeatability重复性可能导致重复性不好的原因：Equipment:设备•测量仪器需要维护。•需要更严格的量具。•部件的夹具需要改进。People:人员•环境条件(照明，噪声)•身体条件(视力)Reproducibility再现性操作者B的测量均值操作者A的测量均值可能导致再现性不好的原因：测量程序不清楚操作者使用和判读量具的能力没有得到适当的培训。零件尺寸、位置、观察误差(易读性、视差)系統精密度不好的原因利用Minitab分析测量系统•正确度(Accuracy)的分析一名评价者反复10次测量了同一个部品:得到10个测量值.●基准值:0.8,部品的制程变异是0.7.Ho:Bias＝0Ha:Bias≠0One-SampleT:xTestofmu=0.8vsmunot=0.8VariableNMeanStDevSEMean95.0%CITPx100.75000.04710.0149(0.7163,0.7837)-3.350.008▲Bias=0.75–0.8=-0.05▲%Bias=|Bias|ProcessVariationX100|-0.05|0.70X100==7.1%P-value=0.008，所以可以认为正确度有问题.StatBasicStatistics1-Samplet◎Bias(偏倚)分析▲Bias=测量值的平均–基准值(真值)▲%Bias=|Bias|ProcessVariationX100(因製程变異发生的偏倚的百分比)▲%Bias=|Bias|ToleranceX100(对允许公差的偏倚的百分比)用某个量具对同一个产品测量时所得到的测量值的平均和基准值(真值)之间的差异我们称之为偏倚(Bias)或是不正确度(Inaccuracy),Bias越小时它的正确度会越高.•ProcessVariation=6σ•Tolerance=USL-LSL♣线性(Linearity)比较良好的情况基准值测量平均偏倚23145167189110111基准值测量平均偏倚22044066088010100在测量范围全领域基准值和测量平均值一致/没有偏倚正确地测量.在测量范围全领域具有常数倍数的偏倚./虽有偏倚但是因为大小一定所以可以容易调整.基准值基准值测量平均偏倚偏倚测量平均基准值基准值线性(Linearity)的分析①线性不好的情况–测量范围全领域偏倚(正确度)不一定的情况无法矫正.基准值测定平均偏倚21-143.5-0.566088.50.510111基准值测定平均偏倚23144065-18801011.51.52345678910-1.0-0.50.00.51.01.5扁霖蔼祈狼偏倚基准值偏倚基准值②线性(Linearity)和偏倚(Bias)判定基准区分判定基准措施Bias製程變異对比不到1%很适合:无改善的必要Linearity製程變異对比1~5%不到适合:几乎不需要改善製程變異对比5~10%不到一般:一部分需要改善製程變異对比10%以上差:需要改善③线性(Linearity)差时需要考虑的事项：•调查量具测量范围中上部或下部的刻度是否合适•检验基准值是否正确•检验测量位置是否正确•检验测量者是否正确的使用了仪器•检验量具磨损与否•检验量具校准与否•调查量具本身内部设计问题※电子式的话在测量全范围进行再校准.※机械式的话在测量范围中以经常使用的范围为中心进行校准后不允许在其他范围使用.④利用Minitab分析线性测量系统的操作范围内抽样5个部品进行精密的测试之后计算,要反复12次部品12345基准值246810反复12.705.105.807.609.1022.503.905.707.709.3032.404.205.907.809.5042.505.005.907.709.3052.703.806.007.809.4062.303.906.107.809.5072.503.906.007.809.5082.503.906.107.709.5092.403.906.407.809.60102.404.006.307.509.20112.604.106.007.609.30122.403.806.107.709.40▶实行结果▶结果解释▶Minitab使用方法(StatQualityToolsGageLinearityStudy)StdDevStudyVar%StudyVarSource(SD)(5.15*SD)(%SV)TotalGageR&R0.238941.23058.67Repeatability0.238941.23058.67Part-to-Part2.7457614.140799.62TotalVariation2.7561314.1941100.00Linearity是总製程变異量的13.167%,因此线性是比较差,需要改善.Bias是0.4%，良好.ReferenceValueBias1086421.00.50.0-0.5-1.00Regression95%CIDataAvgBiasPercentBiasLinearity1050GageLinearitySlope-0.131670.010930.000PredictorCoefSECoefPConstant0.736670.072520.000S0.23954R-Sq71.4%Linearity1.86889%Linearity13.2GageBias20.4916673.50.00040.1250000.90.29360.025000Reference0.20.6888-0.2916672.10.00010-0.6166674.30.000Bias%BiasPAverage-0.0533330.40.040Gagename:Dateofstudy:Reportedby:Tolerance:Misc:PercentofProcessVariationGageLinearityandBiasStudyfor秖代♣计算GageLinearity统计值部品基准值(xi)偏倚(yi)xiyixiyi120.491740.24180.9834240.125160.01560.5000360.025360.00060.150048-0.2917640.0850-2.3336510-0.61671000.3803-6.1670合计30-0.26672200.72335-6.8672平均6-0.0533422•Bias(y)=0.7367-0.13167Master•Linearity=0.13167*14.1941=1.86889•%Linearity=倾斜度*100=13.167%♣计算GageBias统计值•平均Bias=-0.2667/5=-0.05333•%Bias=(|-0.05334|/14.1941)*100=0.4%⑤线性的计算方法ReferenceValueBias1086421.00.50.0-0.5-1.00Regression95%CIDataAvgBiasGagename:Dateofstudy:Reportedby:Tolerance:Misc:GageLinearityandBiasStudyfor秖代▲Linearity=|倾斜度|xProcessVariation▲%Linearity=LinearityProcessVariationX100在量具的测量范围内评价测量的一贯性,在量具的测量范围内如果Bias一定的话可以说线性较好.为了评价线性必须要计算Bias.*ProcessVariation=6σ=|倾斜度|x100%Linearity值如果接近‘0’的话可以判定线性比较好.▲回归模型:y=a+bxy:Biasx:基准值b:倾斜度◎线性的计算公式指的是随时间经过时，对同样部品的测量结果的变異程度.随时间的经过如果测量结果互不相同的话这时我们可以认为此测量系统的稳定性缺乏.分析稳定性的方法我们通常用连续型管制图(Xbar–R管制图).0Subgroup12345678948.048.549.0SampleMeanMean=48.65UCL=49.21LCL=48.090.00.51.01.5SampleRangeR=0.5444UCL=1.402LCL=0Xbar/RChartforMeasurement目前所有的测量值都在管制界限内,因此可以说此仪器是比较稳定的在管制界限外有测量值或者具有特定的周期或者倾向的话不能说此仪器是稳定的.稳定性(Stability)分析+=实际製程变異测量系统变異已观测到的製程变異◈GageR&RStudyMethod•Xbar–R:假设部品和测量者之间没有交互作用之后进行分析(传统的方法)•ANOVA:部品和测量者之间存在交互作用的情况交互作用没有意义时两种方法的结果都差不多,但是交互作用有意义时可用ANOVAMethod.GageR&R-精度(Precision)分析①GageR&ROverviewRRproducttotal&222sss精密度散布散布R&RStudysR&R2=sEV2+sAV2准备事项短期方法长期方法(通常)测量者数2名3名样本数量5个10个测量次数测量者别各1次测量者别各2次或者3次赋予编号以及随机化对各个样本赋予编号,每次测量都要随机排列.确认测量位置及方法把测量位置标识在样本,让所有的测量者都