测量系统分析(全集)

MSA讲义Page1of47测量系统分析（MSA）MSA讲义Page2of47目录通用测量系统指南-引言、目的和术语-测量系统的统计特性评价测量系统的程序-测量系统变差的类型：偏倚、重复性、再现性、稳定性和线性-测量系统的分析-测量系统研究的准备-计量型测量系统分析：1.稳定性分析方法2.重复性和再现性分析方法3.线性分析方法-量具特性曲线-计数型量具研究MSA讲义Page3of47MeasurementSystemAnalysis–MSA测量系统分析测量系统的特性◆测量：-通过把零件与已定的标准进行比较，确定出该零件有多少单位的过程。-有数值与标准测量单位-是测量过程的结果测量数据的质量◆基准值-确定比较的基准-对于理解“测量的准确性”很重要-可以在实验条件下，使用更准确的仪器以建立准确的测量来获得测量数据的质量◆高质量-对于某特性，测量接近基准值◆低质量-对于某特性，测量远离基准值过程◆过程的声音★人★装置★材料★方法★环境输入过程/系统过程模式使用统计方法进行准确测量我们工作的方法/资源配合产品或服务确定改进的机会MSA讲义Page4of47质量循环中的测量系统测量系统必须具有的性能◆测量系统必须处于统计控制中◆测量系统的变差小于制造过程的变差◆测量系统的变差小于规定极限或允许的公差◆测量变差小于过程变差或公差带中较小者◆测量最大(最坏)变差小于过程变差或公差带中较小者定义◆量具-用来获取测量的任何设备◆测量系统-用来给被测特性赋值的操作、程序、量具及其他设备、软件和操作人员的集合◆公差-零件特性允许的变差◆受控-变差在过程中表现稳定且可预测改善管理者责任4.1质量策划4.2实施测量4.10客户的特殊要求4.3MSA讲义Page5of47◆不受控-所有特殊原因的变差都不能消除-有点超出控制图的控制限，或点在控制限内呈非随机分布形状受控过程+1σ=68%+2σ=95%+3σ=99.7%定义◆分辨率-测量设备能将测量的标准件分细的程序-测量设备所能指示的最小的刻度◆分辨能力-测量设备检测被测参数的变差的能力测量系统的变差类型◆重复性-一个操作者，用一种量具，对同样零件的同一特性进行多次测量，所获得的测量值的变差。◆再现性-不同的操作者，用同样的量具，对同样零件的同一特性进行测量，所获得的测量平均值的变差。◆偏倚-所见测量结果的平均值与基准值之差。◆线性-量具在预期工作范围内，偏移值的差值。◆稳定性-测量系统在某延续时间内测量相同零件的单个特性所得测量总变差。◆分布能由以下特性进行描绘：MSA讲义Page6of47位置–偏倚、线性、稳定性宽度或范围—重复性、再现性基准值观测平均值图1偏倚图2重复性稳定性再现性图3再现性图4稳定性重复性操作者B操作者C操作者A时间2时间1MSA讲义Page7of47线性线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。线性（变化的线性偏倚）基准值基准值偏倚较小观测的平均值观测的平均值范围的较低部分范围的较高部分图5a线性观测的平均值无偏倚基准值图5b线性（变化的线性偏倚）有偏倚MSA讲义Page8of47评价方法◆可变量具（利用量具的重复性与再现性报告进行长期研究的方法）★★量具R&R可接受的指导原则:-10%：测量系统可以接受。-10%to30%：基于应用的重要程度、量具的成本、修理成本等考虑，可能被接受。-30%：需要改进，尽一切努力确定问题所在并将之改正。◆可变量具研究（图形方法）-误差图-极差图-均值/键图-归一化的单值图-振荡图-X–Y均值–基准图-X–Y比较图-散点图◆极差法：只提供整个测量系统的总体情形；◆均值极差法（X&R）：允许将测量系统分解成重复性和再现性而不是它们的交互作用；◆ANOVA法：能用来确定这种量具与评价人员之间的交互作用。MSA讲义Page9of47极差图可帮助确定：.关于重复性的统计控制；.评价人对每个零件测量过程的一致性。极差543.2.......10。ABCABCABCABCABC评价人12345零件图13a1极差图极差543.2......10。123451234512345零件ABC评价人图13a2极差图......UCLR.......UCLRRCLRRMSA讲义Page10of47误差图（图13b）测量系统的数据分析可采用根据已接受的基准值得到的单值偏差的“误差图”来进行。每个零件的单值偏差或误差计算取决于是否可得到被测数据的基准值来选择如下二公式之一：误差=观测值–基准值或误差=观测值–零件平均测量值在任何其它统计分析之前应系统地分离明显原因造成的系统偏差。从画出的数据分析中可以得出多个有用解释。例如，从图13b中可以看出一些现象：1）评价人B的第二个读数有规律地高于其第一个读数；2）评价人B的平均值高于其他评价人的测量平均值；3）10号零件很难测量一致——我们应确定其原因。零件1零件2零件3零件4零件520B误差10CBCCB-BBBCBBAAC0AAACABCCCABCAAA-10-2020B10BBBCBBBA0AABCACCAAABBAACCCCA-10C-20C图13b误差图误差零件6零件7零件8零件9零件10MSA讲义Page11of47偏倚为了在过程范围内指定的位置确定测量系统的偏倚，得到一个零件可接受的基准值是必要的。通常可在工具室或全尺寸检验设备上完成。基准值从这些读数中获得，然后这些读数要与量具R＆R研究中的评价人的观察平均值(定为XA,XB,XC)进行比较。如果不可能按这种方法对所有样件进行测量，可采用下列替代的方法：1）在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量；2）让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少10次；3）计算读数的平均值。基准值与平均值之间的差值表示测量系统的偏倚（见线性一节）。如果需要一个指数，把偏倚乘以100再除以过程变差（或公差），就把偏倚转化为过程变差（公差）的百分比。如果偏倚相对比较大，查看这些可能的原因：1）基准的误差；2）磨损的零件；3）制造的仪器尺寸不对；4）仪器测量了错误的特性；5）仪器校准不当；6）评价人员使用仪器不当。MSA讲义Page12of47偏倚示例偏倚由基准值与测量观测平均值之间的差值确定。为此，一位评价人对一个样件测量10次。10次测量值如下所示。由全尺寸检验设备确定的基准值为0.80mm,该零件的过程变差为0.70mm.。X1=0.75X6=0.80X2=0.75X7=0.75X3=0.80X8=0.75X4=0.80X9=0.75X5=0.65X10=0.70观测平均值为测量结果总和除以10∑X7.51010如图9所示，偏倚是基准与观察平均值间的差值.基准值0.80X=0.75图9偏倚示例偏倚=观察平均值–基准值偏倚=0.75–0.80=-0.05偏倚占过程变差的百分比计算如下:X=0.75==MSA讲义Page13of47偏倚%=100[|偏倚|/过程变差]偏倚%=100[0.05/0.70]=7.1%偏倚占公差百分比采用同样方法计算，式中用公差代替过程变差。因此,在量具R&R研究中使用的厚度仪的偏倚为-0.05mm。这意味着测量观测值平均比值小0.05mm,是过程变差的7.1%。重复性测量过程的重复性意味着系统自身的变异是一致的。由于仪器自身以及零件在仪器中位置变化导致的测量变差是重复性误差的两个一般原因。由于子组重复测量的极差代表了这两种变差，极差图将显示测量过程的一致性。如果极差图失控，通常测量过程的一致性有问题。应调查识别为失控的点的不一致性原因加以纠正。唯一的例外是前面讨论过的当测量系统分辨力不足时出现的情况。如果极差图受控，则仪器及测量过程在研究期间是一致的。重复性标准偏差或仪器变差（σe）的估计为R/d2,式中R为重复测量的平均极差.仪器变差或重复性(假定为两次重复测量,评价人数乘以零件数量大于15)将为5.15R/d2或4.65R,代表正态分布测量结果为99%。d2#等于1.128，可从表2中查出。重复性示例从生产过程选取5年样品。选择两名经常进行该测量的评价人参与研究。每一位评价人对每个零件测量三次，测量结果记录在数据表格上（见表1）。MSA讲义Page14of47评价人1评价人2零件1234512345试验121722021721421621621621621622022162162162122192192162152122203216218216212220220220216212220均值216.3218.0216.3212.7218.3216.3218.3217.3215.7213.3220.0216.9极差1.04.01.02.04.04.04.01.04.00.0表1数据表通过计算每个子组的均值(X)及极差（R）来分析数据。极差值标绘在极差控制图上（见图10）并计算平均极差（R）。根据试验次数（3）得出的D3及D4因子（见表3）用来计算极差图的控制限值。画出控制限值来确定所有数值是否受控。如同这里显示的如果所有极差都受控，则所有评价人看起来“相同”。如果一名评价人失控，那么他的方法与其他人的不同。如果所有评价人都有一些失控的极差，则测量系统对评价人的技术是敏感的，需要改进以获得有用数据。重复性极差控制图2名评价人3次试验5个零件评价人1评价26.4....2.5....0.0.1234512345极差受控一测量过程是一致的MSA讲义Page15of47R=25/10=2.5R图控制限D3=0.000D4=2.575(见表3)UCLR=R×D4=2.5×2.575=6.4LCLR=R×D3=0.000重复性或量具变差的估计:R2.5d21.72式中d2#从表2中查得,它是依赖于试验次数(m=3)及零件数量乘以评价人数量(g=5×2=10)。本次研究得出的重复性计算为5.15σe=5.15×1.45=7.5,式中5.15代表正态分布的99%测量结果。m23456789101112131415123456789101112131415151.411.912.242.482.672.832.963.083.183.273.353.423.493.551.281.812.152.402.602.772.913.023.133.223.303.383.453.511.231.772.122.382.582.752.893.013.113.213.293.373.433.501.211.752.112.372.572.742.883.003.103.203.283.363.433.491.191.742.102.362.562.732.872.993.103.193.283.353.423.491.181.732.092.352.562.732.872.993.103.193.273.353.423.481.171.732.092.352.552.722.872.983.093.193.273.353.423.481.171.722.082.352.552.722.872.983.093.193.273.353.423.481.161.722.082.342.552.722.862.983.093.183.273.353.423.481.161.722.082.342.552.722.862.983.093.183.273.343.423.481.161.712.082.342.552.722.862.983.093.183.273.343.413.481.151.712.072.342.552.722.852.983.093.183.273.343.413.481.151.712.072.342.552.712.852.983.093.183.273.343.413.481.151.712.072.342.542.712.852.983.083.183.273.343.413.481.151.712.072.342.542.712.852.983.083.183.263.343.413.481.1282.0592.5342.