测量系统分析记数型MSA计量型MSAMSA问题引入Notwothingsareexactlyalike,buteveniftheywere,wewouldstillgetdifferentvalueswhenwemeasurethem.没有两个东西是完全相同的,但是即使是,我们测量时仍然会得到不同的值。D.J.WheelerMSA问题引入MeasureProcess/ProductKnowledgeUnderstandingAnalysisImprovementYoudon’tknowwhatyoucan’tmeasure!!Measurement...Whybother?MSA课程目的介绍两种测量系统的分析方法记数型测量系统的重复性和再现性(AttributeR&R)计量型重复性和再现性(GageR&R):介绍计量型量具能力的概念分辨率(Resolution)准确度(Accuracy):偏倚(Bias),线性(Linearity),稳定性(Stability),相关性(Correlation)精度(Precision):重复性(Repeatability),再现性(Reproducibility)衡量指标(Metrics):P/T,P/TV,%Contribution演示和实践针对属性数据的量具研究方法演示和实践针对连续变量数据的量具研究方法MSA量具的类型有多少?变量型量具电压仪卡尺量杯反射计压力计温度计属性性量具测隙规通止规(Go-nogage)目测(pass/fail)MSAAttributeR&R记数型测量系统MSA属性R&R的目的评估过程对照客户的要求,来评估你的检测和技能标准确认所有的班次、设备等使用同样的衡量标准来判断好与坏;量化检验者重复测量的准确性的能力确认检测者们对“已知基准”(包括用户和生产者偏倚)遵从的程度改进过程发现什么地方需要培训,什么地方缺少程序,什么地方标准没有被定义MSAAttributeR&R–术语鉴定者的得分%(AppraiserScore)–操作工对某属性R&R的一致性的比例属性数据(AttributeData)–用于记录和分析的质量评价的数据(通/止)属性测量系统(AttributeMeasurementSystem)–某一将每一部件与标准件相对比的(若符和标准,则接受)的测量系统用户偏倚(CustomerBias)–操作工有将好的产品视为不合格品的倾向生产者偏倚(ProducerBias)–操作工有将不好的产品视为好的产品的倾向有效筛选的得分%(EffectiveScreenScore)–所有操作工自己和他们之间对某属性R&R的一致性比例基准值(MasterValue)–用更高准确度的量具所测出的某部件的某一特性的平均值筛选(Screen)–100%的产品用检验技术进行评估筛选的有效性(ScreenEffectiveness)–属性测量系统鉴别好或坏的能力MSA属性R&R的方法设定从过程中选择30个部件,50%良品,50%不良若有可能,选择一些介于好与坏分界线之间的样品选择检验者–经过全面训练并合格的执行每一个检测者按照随机的顺序检测部件,并确认是通过检验还是不通过检验。每一个检测者重复检测1分析可以利用Excel分析(AttributeR&R.xls文件)或者可以利用Minitab分析评估结果文件化若有必要,采取适宜的措施以修正过程标准没有清晰定义需要培训再对测量系统进行研究,以确认修正的有效性AttributeR&R.xlsMSAAttributeR&R–Excel方法AppraiserScore=操作工自身一致次数/总次数Scorevs.Attribute=操作工检测结果与已知标准相符的次数/总次数ScreenEffectiveScore=所有操作工有一致性的次数/总次数ScreenEffectiveScorevs.Attribute=所有操作工与标准相一致次数/总次数AttributeR&R.xlsKnownPopulationOperator#1Operator#2Operator#3Y/N-1Y/N-2Sample#AttributeTry#1Try#2Try#1Try#2Try#1Try#2AgreeAgree1PassPassPassPassPassFailFailNN2PassPassPassPassPassFailFailNN3FailFailFailFailPassFailFailNN4FailFailFailFailFailFailFailYY5FailFailFailPassFailFailFailNN6PassPassPassPassPassPassPassYY7PassFailFailFailFailFailFailYN8PassPassPassPassPassPassPassYY9FailPassPassPassPassPassPassYN10FailPassPassFailFailFailFailNN11PassPassPassPassPassPassPassYY12PassPassPassPassPassPassPassYY13FailFailFailFailFailFailFailYY14FailFailFailPassFailFailFailNN%APPRAISERSCORE100%78.57%100%%SCOREVS.ATTRIBUTE78.57%64.29%71.43%SCREEN%EFFECTIVESCORE57.14%SCREEN%EFFECTIVESCOREVS.ATTRIBUTE42.86%MSAAttributeR&R–Minitab方法请打开:“AttribeMSA.MTW,请分析此测量系统,三个检查员,14个样本,每个样本检查两遍。C1为样本编号,C2为检查员编号,C3为检查结果,C4为标准判断结果。MSAAttributeR&R–结论1235060708090100AppraiserPercentWithinAppraiser12330405060708090100AppraiserPercentAppraiservsStandardAssessmentAgreementDateofstudy:Reportedby:Nameofproduct:Misc:[,]95.0%CIPercentMSAAttributeR&R–结论AssessmentDisagreementAppraiser#pass/failPercent(%)#fail/passPercent(%)#MixedPercent(%)1214.317.100.0217.117.1321.4317.1321.400.0#pass/fail:Assessmentsacrosstrials=pass/standard=fail.#fail/pass:Assessmentsacrosstrials=fail/standard=pass.#Mixed:Assessmentsacrosstrialsarenotidentical.BetweenAppraisersAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI14857.1(28.9,82.3)#Matched:Allappraisers'assessmentsagreewitheachother.AllAppraisersvsStandardAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI14642.9(17.7,71.1)目标:100%一致,最低80%结论:此测量系统不可信赖MSA属性R&R–练习分成小组,每组代表不同班次你的工作是确认M&M巧克力是否符合给用户的交付要求。你的上司告诉你客户希望要外观OK的产品你们的讲师将给你们样品20件样品将用该AttributeR&R过程来确认,将样品排成4列以便观察样本(它们应该是被随机排列)确定三位鉴定者,每一位鉴定者需要将每一颗巧克力检查两次。确保试验顺序是随机的。使用Minitab分析,解释结果并提出建议你有30分钟完成此练习,结果最好者将会获得奖品MSAGageR&R计量型测量系统MSA一个好的量具要具备些什么?分辨率数据分级数准确度(位置)偏倚线性稳定性相关性精度(波动)重复性再现性MSA分辨率/辨别力分辨率是指:量具可测量的最小刻度.准则:量具的分辨率应该是过程的十分之一上部刻度的分辨率为多少?下部刻度的分辨率为多少差的分辨率好的分辨率MSAAccuracyvsPrecision准确和精密精密性是...真值真值精密性好精密性不好真值平均值准确度是...准确性好真值平均值偏离准确性不好MSAAccuracyvsPrecision准确和精密精密度(Precision)GoodBadGoodBad正确度(Accuracy)MSAAccuracyvsPrecision准确和精密假定参考材料的硬度的“真值”是5.0方法1得到的读数为:3.8,4.4,4.2,4.0方法2得到的读数为:6.5,4.0,3.2,6.3哪种方法更准确?哪种方法更精密?你倾向哪种方法?为什么?MSA准确度–偏倚偏倚-Bias:指对同一部件观察测量值的平均值与基准值之间的差异偏倚常常被用来描述“准确度”因为准确度在文字上有若干个含义,因此偏倚是一最佳的表述ReferenceValueObservedValueBiasMSA准确度–线性线性-Linearity:在仪器能力范围内测量的准确度和精密度的区别TrueValue真值y=x线性度没有问题TrueValue真值y=x线性度有问题精密度改变TrueValue真值y=x线性度有问题准确度改变MSA准确度–线性测量仪器1:在此线性是问题测量仪器2:在此线性不是问题被测量对象的尺寸00真值与测量值的差异真值与测量值的差异被测量对象的尺寸MSA准确度–稳定性稳定性-Stability:是指在一时间周期内某一特性的基准值之间的差异稳定性常常用控制图来跟踪,并定期被校准RecalibrationMSA准确度–相关性相关性-Correlation:是指二个变量之间的线性联系,如:二种不同的测量方法或不同的设置CorrelationSystem2System1System2System1System2System1System2System1LinearityDifferenceWithBiasNoCorrelationMSA变量R&R模式测量系统的偏倚:通过“校验程序”来估计(准确度)测量系统的波动:通过“变量R&R研究”来估计(精度)2SystemtMeasuremen2ocessPr2TotalObservedvariability=Productvariability+MeasurementvariabilitysystemtMeasuremenvalueMasterTotalObservedvalue=Mastervalue+MeasurementoffsetMeasurementoffsetMeasuredvaluesTruevaluesMeasuredvaluesTruevaluesMSA精度–重复性重复性-Repeatability:由同一个操作者采用同一种量具,多次重复测量同一零件的同一特性时,所获得的测量值的变差称为量具的重复性,或称为测量系统的重复性,简称重复性;重复性通常是由测量设备所造成的波动RepeatabilityMSA精度–重复性2222totalproductrepeatibilityreproducibilityMasterValueGoodRepeatabilityPoorRepeatabilityMSA精度–再现性再现性-Reproducibility:由不同操作者采用相同量具,测量同一零件的同一特性所得重复测量的均值的变差,称为量具的再现性,