MSA培训_2

MSA初级培训质量5大工具：APQP：产品质量先期策划（AdvancedProductQualityPlanning）FMEA：潜在失效模式与后果分析（PotentialFailureModeAndEffectsAnalysis）PPAP：生产零件批准程序（ProductionPartApprovalProcess）SPC：统计过程控制（StatisticalProcessControl）MSA：测量系统分析（MeasurementSystemsAnalysis）目录1.相关概念2.计量型测量系统分析3.计数型测量系统分析4.改进想法1.相关概念1.相关概念1.相关概念1.相关概念广义的讲特殊变差：新员工标准未培训等1.相关概念1.相关概念5M1E：Man人Machine机Material料Method法Measurement测Environment环1.相关概念测量系统误差来源1.相关概念TV2=MPV2+MSV（GR&R2）GR&R2=σ重复性2+σ再现性2GR&R分析：G:Gage；R:Repeatability；R:Reproducibility1.相关概念1.相关概念1.相关概念1.相关概念1.相关概念系统的分辨力：1.相关概念1.相关概念1.相关概念1.相关概念1.相关概念1.相关概念1.相关概念1.相关概念重复性和再现性在时间和量程上的稳定性一致性:重复性随时间的变化均匀性:重复性和再现性在整个量程上的变化精确度准确度既准确又精确既不准确又不精确准确但不精确精确但不准确精确度精确度1.相关概念1.相关概念重复性和再现性在时间和量程上的稳定性1.相关概念1.相关概念1.相关概念测量系统分类重复性分析再现性分析线性分析稳定性分析偏倚分析位置分析变异分析稳定性分析信号分析风险分析小样法大样法偏移分析稳定性分析变异分析计量型计数型破坏型MSA●极差法●均值极差法（包括控制图法）●ANOVE法（方差分析法）1.稳定性分析之执行:1)获取一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值。2）定期（天、周）测量标准样本3~5次，样本容量和频率应该基于对测量系统的了解。3）将数据按时间顺序画在X&R或X&S控制图上结果分析-作图法4）建立控制限并用标准化控制图分析评价失控或不稳定状态。结果分析-数据法2.计量型测量系统分析1.稳定性分析之执行:決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量2~5次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄产品特性/控制计划中所提及的过程特性针对样本使用更高精密度等级的仪器进行精密测量十次，加以平均，做为参考值。计算每一组的平均值/R值。计算出平均值的平均值/R的平均值。1.计算控制界限:A)平均值图：Xbarbar+-A2Rbar,XbarbarB)R值图：D4Rbar,Rbar,D3Rbar2.划出控制界限,将点子绘上3.先检查R图，以判定重复性是否稳定。4.再看Xbar图，以判定偏移是否稳定。5.若控制图稳定，可以利用Xbarbar-标准值，进行偏差检定，看是否有偏差。6.若控制图稳定，利用Rbar/d2来了解仪器的重复性。2.计量型测量系统分析1.稳定性分析之执行:決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量2~5次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄1.后续持续点图、判图2.异常的判定a)R图失控，表明不稳定的重复性，可能什么东西松动、阻塞、变化等。b)X-BAR失控，表明测量系统不再正确测量，可能磨损，可能需重新校准。2.计量型测量系统分析决定要分析的测量系统抽取样本，取值参考值请现场测量人员测量15次输入数据到EXCEL表格中计算t值，并判定是否合格，是否要加补正值保留记录2.偏倚BIAS分析之执行:2.计量型测量系统分析X1=0.75mmX6=0.8mmX2=0.75mmX7=0.75mmX3=0.8mmX8=0.75mmX4=0.8mmX9=0.75mmX5=0.65mmX10=0.7mm同一操作者对同一工件测量10次如果参考标准是0.80mm.过程变差为0.70mm=0.75Bias=0.75-0.8=-0.05%Bias=100[0.05/0.70]=7.1%表明7.1%的过程变差是偏倚BIAS2.偏倚BIAS实例1:2.计量型测量系统分析2.偏倚也可以与过程的容差相比较▲判断准确度的简单标准为.–小于过程变差或容差的1%,可认为是精确的.–大于过程变差或容差的1%则需要研究和调整测量系统,或者临时用补偿值来修正以后的测量值3.偏倚的研究还可以通过作图的方式来进行,即作出直方图,然后根据经验判断是否可以接受.4.偏倚的研究还可以通过计算置信区间来判断是否可以接受测量平均值–参考值x(100)容差宽度2.偏倚BIAS实例:2.计量型测量系统分析0.650.700.750.80012345WidthFrequency2.偏倚BIAS实例:作图分析2.计量型测量系统分析3.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2.计量型测量系统分析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.计量型测量系统分析②线性(Linearity)和偏倚(Bias)判定基准区分判定基准措施Bias制程变异对比不到1%很适合:无改善的必要Linearity制程变异对比1~5%不到适合:几乎不需要改善制程变异对比5~10%不到一般:一部分需要改善制程变异对比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.2.计量型测量系统分析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12.705.105.807.609.1022.503.905.707.709.3032.404.205.907.809.5042.505.005.907.709.3052.703.806.007.809.4062.303.906.107.809.5072.503.906.007.809.5082.503.906.107.709.5092.403.906.407.809.60102.404.006.307.509.20112.604.106.007.609.30122.403.806.107.709.402.计量型测量系统分析▶实行结果▶结果解释▶Minitab使用方法量具线性和偏倚研究)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.2.计量型测量系统分析1086421.00.50.0-0.5-1.0参考值偏倚0回归95%置信区间数据平均偏倚偏倚线性1050百分比常量0.736670.072520.000斜率-0.131670.010930.000自变量系数系数标准误P量具线性S0.23954R-Sq71.4%线性1.86889线性百分率13.2平均-0.0533330.40.04020.4916673.50.00040.1250000.90.29360.0250000.20.6888-0.2916672.10.00010-0.6166674.30.000参考偏倚%偏倚P量具偏倚量具名称:研究日期:报表人:公差:其他:占过程变异的百分比测量的量具线性和偏倚研究▶Minitab使用方法量具R&R研究♣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2.计量型测量系统分析▲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2.计量型测量系统分析零件操作员1操作员2范围(R)14222341367145725981范围之和7平均范围1.4平均范围==(2+1+1+2+1)/5=7/5=1.4量具误差=5.15*/d=5.15/1.19*=4.33*=4.33*1.4=6.1%GageR&R=量具误差GageError/允差Tolerance=6.1/20*100%=30.5%零件个数2个操作员3个操作员4个操作员11.411.912.2421.281.812.1531.231.772.1241.211.752.1151.191.742.161.181.732.0971.171.732.0981.171.722.0891.161.722.08101.161.722.084.快速GR&R（极差法/短期模式）d常数表允差Tolerance=20=最大值-最小值RRRRR2.计量型测量系统分析5.计量型数据的均值-极差法1.选择三个测量人（A,B,C）和10个测量样品。•测量人应有代表性，代表常从事此项测量工作的QC人员或生产线人员•10个样品应在过程中随机抽取，可代表整个过程的变差，否则会严重影响研究结果。2.校准量具3.测量，让三个测量人对10个样品的某项特性进