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MSA（MeasurementSystemAnalysis）TrainingAgenda为什么要实施MSA?什么是MSA?如何实施MSA?如何分析MSA?•确定所使用的数据是否可靠•评估新的测量仪器•将两种不同的测量方法进行比较•对可能存在问题的测量方法进行评估•确定并解决测量系统误差问题1测量系统的目的测量定义为赋值（或数）给具体事物以表示它们之间关于特定性的关系。赋值过程定义为测量过ccc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；包括通过/不通过装置。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。2什么是MSA2.1测量系统的统计特性Bias偏倚(Bias)Repeatability重复性(precision精度)Reproducibility再现性Linearity线性Stability稳定性2.1.1偏倚(Bias)基准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等级的测量设备进行多次测量，取其平均值。仪器需要校准仪器、设备或夹紧装置的磨损磨损或损坏的基准，基准出现误差校准不当或调整基准的使用不当仪器质量差─设计或一致性不好维修保养不好——空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁应用错误的量具不同的测量方法─设置、安装、夹紧、技术测量错误的特性量具或零件的变形环境─温度、湿度、振动、清洁的影响违背假定、在应用常量上出错应用─零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误2.1.1造成过份偏倚的可能原因2.1.2重复性(Repeatability)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的同一特性时获得的测量值变差（四同）MasterValue零件(样品)内部：形状、位置、表面加工、锥度、样品一致性。仪器内部：修理、磨损、设备或夹紧装置故障，质量差或维护不当。基准内部：质量、级别、磨损方法内部：在设置、技术、零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差评价人内部：技术、职位、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲劳。环境内部：温度、湿度、振动、亮度、清洁度的短期起伏变化。违背假定：稳定、正确操作仪器设计或方法缺乏稳健性，一致性不好应用错误的量具量具或零件变形，硬度不足应用：零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察误差(易读性、视差)2.1.2重复性不好的可能原因2.1.3再现性(Reproducibility)由不同操作人员，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（三同一异）再现性InspectorAMasterValueInspectorBInspectorCInspectorAInspectorBInspectorC零件(样品)之间：使用同样的仪器、同样的操作者和方法时，当测量零件的类型为A,B,C时的均值差。仪器之间：同样的零件、操作者、和环境，使用仪器A,B,C等的均值差标准之间：测量过程中不同的设定标准的平均影响方法之间：改变点密度，手动与自动系统相比，零点调整、夹持或夹紧方法等导致的均值差评价人（操作者）之间：评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技能和经验所造成的平均值差异。推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时使用这种研究方法。环境之间：在第1、2、3等时段所进行的测量，由环境周期所造成的平均值差异。这种研究常用在使用高度自动化测量系统对产品和过程的鉴定。2.1.3再现性不好的可能潜在原因2.1.4线性(Linearity)基准值较小的偏倚基准值较大的偏倚量测平均值(低量程)量测平均值(高量程)基准值量测值无偏倚偏倚线性(变化的线性偏倚)在量具正常工作量程内的偏倚变化量多个独立的偏倚误差在量具工作量程内的关系是测量系统的系统误差构成2.1.5稳定性(Stability)稳定性时间1时间2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。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，应具有零变差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。2.2理想的测量系统足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，相对于过程变差或规范控制限，测量的增量应该很小。通常所有的十进制或10/1法则，表明仪器的分辨率应把公差(过程变差)分为十份或更多。这个规则是选择量具期望的实际最低起点。测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。这可称为统计稳定性且最好由图形法评价。2.3测量系统应有的特性2.4测量系统变异性的影响长期过程变差短期抽样产生的变差实际过程变差稳定性线性重复性准确度量具变差操作员造成的变差测量误差过程变差观测值再现性过程变差“重复性”和“再现性”是测量误差的主要来源测量零件后:确定零件是否可接受（在公差内）或不可接受（在公差外）。零件进行规定的分类产品控制原理:测量零件进行分类活动。过程控制原理:零件变差是由过程中的普通原因还是特殊原因造成的。2.4.1测量系统变异性的影响原理关注点产品控制零件是否在指定范围内？过程控制过程是否稳定和可接受？I型错误生产者风险误发警报好零件有时会被判为“坏”的II型错误:消费者风险或漏发警报坏零件有时会被判为“好”的2.4.2对产品决策的影响LSLUSLLSLUSLI型错误:II型错误第Ⅰ类区坏零件永远被称为坏零件第Ⅱ类区可能做出潜在的错误决定第Ⅲ类区好零件永远被称为好零件对于产品状况，目标是最大限度的做出正确的决定，有以下两个选择：1.改进生产过程：减少过程的变差，没有零件在Ⅱ区域2.改进测量系统：减少测量系统误差从而减小Ⅱ区域的面积，因此生产的所有零件将在Ⅲ区域，这样能减小做出错误决定的风险。2.4.2对产品决策的影响对过程决策的影响如下:普通原因识别为特殊原因特殊原因识别为普通原因测量系统变异性可能影响过程的稳定性、目标以及变差的决定2.4.2对过程决策的影响3.1如何实施MSA1.在测量系统使用者中选出2-3个人2.抽取10个零件，以此代表实际或者期望的过程变差极差3.把零件从1至10进行编号，但号码不能被检测人所见4.如果测量程序文件中有规定，则对量具做校准5.由测量人A随即对10个零件进行检测，由一个观察员记录测量结果6.其他1-2个人重复第5步，隐藏其他测量人员的读数7.重复第5和第6步，用不同的随即组合测量8.对每个测量人员的读数计算均值和极差9.用GR&R报告表，记录数据10.计算设备变差的重复性11.计算测量人员的再现性12.计算总变差3.1GR&R分析（计量型）当重复性比再现性大时：量具需要维护重新设计量具以更为严格改进量具的夹紧或定位零件内部变差太大当再现性比重复性大时：测量人员需要更好的培训如何使用量检具量具校准，刻度不清晰3.1GR&R分析（计量型）GageR&R判断原则此外，由测量系统对过程进行划分的区别分类数（NDC）32要能大于或等于5。3.1GR&R分析（计量型）误差低于10%通常认为测量系统是可接受的误差在10%到30%之间根据应用的重要性、测量装置的成本、维修费用等方面的考虑，可能是可接受的超过30%的误差认为是不可接受的，应该尽各种力量来改进测量系统回顾计量型MSA操作步骤计数型MSA计数型测量系统最常见的是判断通过/不通过的量具使用这种测量系统的最大风险在于II区的零件判断引言ConfusedareaConfusedarea计数型风险分析法假设检验法信号分析法数据解析法3.2计数型MSA的分类对于有些计数型测量系统，零件的测量无法达到基准值的分辨力，因此，判定（好与坏）会带来风险，对于这种风险的评价采用以下两个方法：假设检验分析用来评价计数型测量系统的有效性（包含有效性、错检率和漏检率），以及评价人之间和评价人与基准值之间的一致性（Kappa）信号分析法确定区域II的宽度，并因此确定测量系统的GRR3.3风险分析法有效性Effectiveness(E)：即判断“合格”与“不合格”的准确性有效性=实际判断正确的次数/可能判断正确的机会次数漏检率：将不合格判断为合格的几率漏检率=实际漏判的次数/漏判的总机会数错检率：将“合格”判断为不合格的几率错检率=实际误判次数/误判的总机会数Kappa：表示系统的一致性的好与坏3.3.1假设检验法•Kappa=1，表示完全一致；•Kappa≥0.75，表示有很好的一致性；•Kappa＜0.4，表示一致性不好3.3.1假设检验法选取样本和测量人员重复判断样本2~3次将数据记录在表格中计算一致性和有效性判定记录保存3.3.1假设检验法选取20~50个样本，样本数可以根据实际情况而定此样本要包括合格、不合格的产品，还要有临界附近的产品研究人员对每一个样本取得基准值，并判定是否合格2~3个评价人每个人重复测量2~3次，根据要求作出是否合格的判定将评价人判定的结果记录在表格中合格记录为“1”，不合格记录为“0”利用交叉表格方法来判定评价人之间和评价人与基准值之间的一致性一致性Kappa≥0.75，一致性好Kappa＜0.4，一致性差有效性个人的重复性百分比＞90%个人和标准值相较正确百分比＞90%全部测量人员的一致的百分比＞90%全部测量人员和标准一致的百分比＞90%万一小于此百分比，则代表此测量系统不可以接受，应做调整选取样本和测量人员重复判断样本2~3次将数据记录在表格中计算一致性和有效性判定记录保存3.3.1假设检验法风险分析的记录要保存下来可以和PPAP文件包存放一起，以有效证明公司的测量一起的测量能力是足够的3.3.2假设检验法——案例PartA-1A-2A-3B-1B-2B-3C-1C-2C-3Reference1111111111121111111111300000000004000000000050000000000611011010017111111111181111111111900000000001011111111111111111111111200000000001311111111111411011110011511111111111611111111111711111111111811111111111911111111112011111111112111010101012200101010102311111111112411111111112500000000002601000000102711111111112811111111112911111111113000000100003111111111113211111111113311111111113400100101103511111111113611011110113700000000003811111111113900000000004011111111114111111111114200000000004310111111014411111111114500000000004611111111114711111111114800000000004911111111115000000000000.446697-0.412453-0.493441+0.486379+0.587893-0.483803+0.501132+0.513779+0.566575-0.46241×0.470832+0.498698+0.543077×0.409238-0.488184+0.427687-0.561457×0.503091+0.50585+0.487613+0.449696×0.599581-0.547204×0.502436+0.521642+0.523754+0.4