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MSA量测系统分析MeasurementSystemsAnalysis(连续型)Page2连续型量测系统研究连续型量测系统模拟练习3为什么要考虑量测系统的变异124课程大纲GageR&R实例分析2-1变异来源与构成2-2变异影响因素理解Page3何谓量测系统？何谓“量测”？以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。即给具体事物（实体或系统）赋值的过程。操作者----人量具和必要的设备和软件----机实体或系统----料操作方法----法测量环境----环测量过程测量结果输入输出过程何谓“量测系统”？由人、量具、测量方法、测量对象构成的过程的整体.测量系统Page4为什么要考虑量测系统的变异？量测的目的：查证产品/过程是否与规格一致帮助进行持续的改进行动如果称量来自生产线上的不同部件，所出现的差异是由测量系统变异导致的还是由部件本身的实际差异导致的？只是量测单一的产品或过程时，量测系统是唯一变异来源。例：您有一个刚好为5.00克的已知标准。经过多次称重后获得了以下读数：5.01克、4.99克、4.97克、5.03克和5.01克这些测量值之间的差异是由测量系统变异造成的。Page5量测系统分析的重要性执行量测系统管理的重要性当变异的主要来源是量测系统时，直接去改进制程可能会浪费许多不必要的资源；在进行制程改进工作以前，必须先确认量测系统。何谓“量测系统分析”？是指用统计学的方法了解量测系统中的各个波动源,以及他们对测量结果的影响,最后给出量测系统是否合乎使用要求的明确判断。Page6量测系统的分类连续型数据属性型数据计量型量测系统计数型量测系统控制图或ANOVA(方差分析法）信号检测、假设检验、Kappa分析Page7连续性量测系统研究_大纲变异来源分析量测系统变异影响因素偏性、线性、稳定性、识别力、重复性、再现性MinitabGageR&R的运用Page8测量值的组成测量值=真值+测量误差Page9连续性量测系统误差的构成观测到的变异量测系统的变异操作者的变异样本的变异量具的变异偏倚重复性再现性过程的变异短期过程变异长期过程变异稳定性线性分辨力Page10变异的影响量测系统变异对数据分布状况的影响表现在：分布中心的位移分辨力(Discrimination)偏倚(Bias)线性(Linearity)稳定性(Stability)宽度或散布度重复性(Repeatability)——(EquipmentVariation,EV)再现性(Reproducibility)——(AppraiserVariation,AV)Page11分辨力(Discrimination）是测量系统识别并反映被测量特性值最小变化的能力.分辨力不够高，就无法正确识别过程的波动。方法一：测量结果的最小间距即为仪器的分辨力01634520163452差的识别力好的识别力Page12分辨力(Discrimination）分辨力一般要小于规格容差(USL-LSL)或者过程总变异(6sigma)的1/10。数据组数ndc≥5则分辨力足够。如果分辨力不足则仪器不能适当地鉴别过程变异。41.1)(mspndc数据组数σP-测量对象波动的标准差σms-测量系统波动的标准差方法二：用数据组数(ndc)衡量分辨力Page13分辨力(Discrimination）0.060.050.040.030.020.010.00UCL=0.06017LCL=0R=0.0233801020樣本极差515（1）最小测量单位为0.001cm时的极差控制图UCL=0.05792LCL=0樣本极差0.060.050.040.030.020.010.00R=0.022501020515（2）最小测量单位为0.02cm时的极差控制图—分辨力不足分辨力不足时：Page14偏倚Bias_衡量量具准确度偏倚是量测系统测量平均值与标准值的差异.标准值是由公认的更为精密的用于校准的标准仪器量测所得.Page15偏倚分析測量次數參考值=16.00量測值偏倚115.8-0.2215.7-0.3315.9-0.1415.9-0.1516.00.0616.10.1716.00.0816.10.1916.40.41016.30.31116.00.01216.10.11316.20.21415.6-0.41516.00.0在量测系统范围内选取一个样本，对该样本量测10~15次，取得相关量测数据。同时利用更高级量测仪器取得该样本之参考值。通过假设检验来判断偏倚是否显著。Page16利用1-Samplet，以BIAS与“0”作假设检验H0原假设：偏倚=0偏倚分析Minitab:统计基本统计量单样本tPage170.40.20.0-0.2-0.443210X_HoC7频率C7的直方图（平均值的Ho和95%t置信区间）单样本T:C7mu=0与≠0的检验平均值变量N平均值标准差标准误95%置信区间TPC7150.00670.21200.0547(-0.1107,0.1241)0.120.905由于bias=0落在信赖区间内，且P0.05,故接受原假设。因此，认为此量具Bias=0。偏倚分析Page18潜在的偏倚问题测量平均值与实际值存在固定的偏倚.对偏倚的影响包括:操作员的偏移–不同的操作员对同一个量测对象会产生不同的量测值,仪器偏差–不同的仪器对同一个量测对象会产生不同的量测值,以及其他–如时间推移(环境改变),不同的固定装置,不同的客户和供应商（地点）.Page19线性（Linearity）线性是测量仪器在全部量程内各个点与真实值的偏倚之间的差异.好的量测系统应该在量程的任何一处偏倚都很小一般来说，量程低的地方偏倚小，量程高的地方偏倚大线性就是要求这些偏倚与真值呈线性关系一般用散点图或线性回归模型来衡量回归方程式Y=a+bX回归方程式的斜率小偏倚接近0，即Y=0包含在回归直线的信赖区间内怎样才是好的线性？Page20线性分析选取4~5个代表制程的样本（需由更高仪器测试得参考值），由相同人员量测10~15次并记录数据，通过MINITAB运算判断该量测系统线性是否合适。Minitab:统计质量工具量具研究量具线性与偏倚研究次數24681011.84.15.98.110.222.13.967.99.931.73.86.17.810.141.9568.310.351.83.76.28.210624.16.18.110.272.145.97.810.182.13.86.17.99.991.93.95.989.1101.84.268.210.21124.15.98.310.3122.13.86.17.910Page211086421.00.50.0-0.5-1.0参考值偏倚0回归95%置信区间数据平均偏倚常量-0.040830.070950.567斜率0.008750.010700.417自变量系数系数标准误P量具线性S0.234340R-Sq1.1%平均0.01166670.6912-0.05833330.12540.03333330.77360.01666670.53580.04166670.359100.02500000.814参考偏倚P量具偏倚量具名称:研究日期:报表人:公差:其他:C3的量具线性和偏倚研究y=0y=0包含于回归线的信赖区间内各量程偏倚的P值均0.05，故没有显著的偏倚线性分析Page22线性与偏倚研究的各种图形说明Page23稳定性(Stability)稳定性指量测系统的偏倚量随时间保持恒定的能力。如果不同时间偏倚量的波动较小，并在控制内，则认为量测系统是稳定的。——在量测系统稳定的前提下，我们希望偏倚量稳定在较小的水平上。时间基准值Page24UCL=1.010LCL=00.47791.00.50.0樣本全距6.36.26.16.05.95.85.7UCL=6.267LCL=5.7466.02101020樣本平均稳定性(Stability)于量测系统范围内选取一样本作为标准件，定期（每周、每月等）由相同人员进行量测，每次量测3~5次并记录数据做Xbar-R或Xbar-S管制图，通过判图以了解该量测系统是否稳定。Page25重复性（Repeatability）__仪器的精密度由同一个操作员使用相同的仪器对同一个样品的同一个特性，多次测量所得到的测量值之间的变异。是量测仪器固有波动所引起的变异。——EquipmentVariation，EVPage26再现性(Reproducibility)__操作员的精密度由不同的操作员使用相同的仪器对同一个样品的同一个特性，多次测量所得到的测量平均值之间的变异.是量测员之间波动所引起的变异。——AppraiserVariation,AVPage27请对号入座时间基准值Page28GageR&R（GRR）标准GageR&R是结合重复性（EV）和再现性（AV）变异的估计值，公式——%变异或%公差为10%以上时，首先区分评价重复性和再现性后，查明各个受影响的原因，并采取措施。2GRR=+2EV2AV区分%贡献率%变异或%公差分辨率良好1%10%10费用/考虑重要性1-10%10-30%5-9不可使用10%30%4判断标准：Page29量测系统分析前的准备工作汽车工业行动小组有两种关于GageR&R的MSA的承认标准：短期形式——5个部件由2个不同的操作人员测量2次长期形式——10个部件由3个不同的操作人员测量3次注：AutomotiveIndustryActionGroup汽车工业行动小组规划实验步骤，再现性有时可以忽略不计，比如量测值不用读数只需按一下按钮。选择检查员，测量样本，和重复测的次数。考虑采用至少5个样本，2个人，每人测量同一样本至少两次（用同一量测设备）。选择经常使用该仪器的检查员。所选的样本其特性值必须能覆盖全部的过程操作的变异范围：如果规格容差大于过程变异且正当有效则选用规格容差。样本应当选用包含规格以外（上限和下限）以及规格以内的产品。样本的顺序必须分散这样检查员便不能对产品的编号有所印象（即盲测）。核实该仪器的识别力等于或小于被量测产品或过程的变异/规格容量的1/10。了解AIAGGageR&R标准量测系统分析前的准备Page30量测系统分析前的准备选择足够的样本，样本数量(S)*操作员数量(O)15如果操作员对该样品没有测试经验，应如下选择重复测试次数：如S*O4，Trails测试次数=6如S*O5，Trials测试次数=5如S*O8，Trials测试次数=4如S*O15，Trials测试次数=3如果过程有多个操作员，则随机选择2-4名如果过程只有一个操作员，或没有人工操作，则量测研究不包含操作员的影响（忽略再现性的影响）。样本数量操作员数量Page31量测系统分析的运行步骤由于在大多数情况下我们不确定有多少干扰因素（噪音）影响量测系统，所以我们建议进行以下步骤：让第一个操作员对所有的样本随机量测一遍。让第二个操作员对所有的样本随机量测一遍。继续让所有其他操作员对所有的样本随机量测一遍（这是Trial1)。按所需的实验重复次数重复步骤上述1-3的步骤。填写收集信息的表格。分析结果。决定下一步的行动，或其他。随机Page32使用量具：三次元研究特性：PWB长度（TCP寸法10点位置）特性规格：239.9~240.1mm现场人员：2人（A、B）样本选取：10PCS15XP01PWB测量次数：3次/PCS*人例题：研究对象--IQC的PWB尺寸量測系統GR&R分析实例Page33量测者/零件量测次数123456789101.A1240.0356240.0383240.0485240.0495240.0361240.0625240.0450240.0335240.0467240.03792.A2240.0360240.0