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1测量系统分析MeasurementSystemAnalysis2课程内容•为什么要实施MSA?•什么是MSA?•如何实施MSA?•如何分析MSA?培训目标:了解MSA5性分析,及应用5性分析确保量测系统能满足测试过程中的要求.3第一章测量系统基础第二章测量系统统计特性第三章测量系统变异性影响第四章测量系统分析4哪個製程較好呢?5第一章测量系统基础67.6.1测量系统分析■为分析在各种测量和试验设备系统测量结果存在的变差,应进行适当统计研究。■此要求必须适用于在控制计划中提出的测量系统。■所用的分析方法及接收准则,应符合与顾客关于测量系统分析的参考手册的要求.。■如果得到顾客批准,也可采用其它分析方法和接收准则。PPAP手册中规定:■对新的或进的量具测量和试验设备应参考MSA手册进行变差研究APQP手册中规定:,■MSA分析计划及分析报告为产品/过程确认阶段的输出之一.0.MSA分析的对象TS-16949标准7.6监视和测量设备的控制71.测量系统分析的目的■确定所使用的数据是否可靠:测量系统分析还可以:■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8■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。这个定义由美国标准局(NBS)C.cccEisenhart1963)首次提出。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.术语93.量测过程:标准:零件:仪器:人/程序:环境SWIPE量测数值分析输入输出可接受可能可接受需改善量测系统•如果测量的方式不对,那么好的结果可能被测为坏的结果,坏的结果也可能被测为好的结果,此时便不能得到真正的产品或过程特性。104.测量数据的质量■数据质量最通用的统计特性:▲准确度(Accuracy)X→μ或称偏移(BIAS):量测实际值与工件真值间之差异,是指数据相对基准(标准)值的位置。▲精密度(Precision)σ或称变差(Variation):利用同一量具,重复量测相同工件同一质量特性,所得数据之变异性。是指数据的分布。位置(Location)宽度(Width)■数据的质量:取决于从处于稳定条件下进行操作的测量系统中,多次测量的统计特性.114.1低质量数据的原因和影响■低质量数据的普遍原因之一是变差太大■一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相互作用造成的。■如果相互作用产生的变差过大,那么数据的质量会太低,从而造成测量数据无法利用。如:具有较大变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程,因为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。125.测量过程■为了有效地控制任何过程变差,需要了解:▲过程应该做什么?▲什么能导致错误?▲过程在做什么?▲规范和工程要求规定过程应该做什么。?■过程失效模式及后果分析(PFMEA)是用来确定与潜在过程失效相关的风险,并在这些失效出现前提出纠正措施。PFMEA的结果转移至控制计划。■通过评价过程结果或参数,可以获得过程正在做什么的知识。这种活动,通常称为检验,■确定或否认过程是以稳定的方式操作并符合顾客规定的目标。这种检查行为本身就是过程。131)足够的分辨率和灵敏度。2)是统计受控制的。3)产品控制,变异性小于公差。4)过程控制:▲显示有效的分辨率.▲变异性小于制造过程变差.6.测量系统的统计特性14部件A部件B部件A部件BA=2.0B=2.0A=2.52B=2.006.1测量仪器-分辨率■分辨率(分辨力、可读性、分辨率):▲别名:最小的读数的单位、测量分辨率、刻度限度或探测度▲为测量仪器能够读取的最小测量单位。测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力▲由设计决定的固有特性▲测量或仪器输出的最小刻度单位▲总是以测量单位报告▲1:10经验法则156.1测量系统的有效分辨率1.要求不低于过程变差或允许偏差(tolerance)的十分之一.2.零件之间的差异必须大于最小测量刻度;极差控制图可显示分辨率是否足够看控制限内有多少个数据分级不同数据分级(ndc)的计算为:ndc=(零件的标准偏差/总的量具偏差)*1.41.一般要求它大于4才可接受166.2敏感度(Sensitivity)■敏感度是指能产生一个可检测到(有用的)输出信号的最小输入。■它是测量系统对被测特性变化的回应。■敏感度由量具设计(分辨力)、固有质量(OEM)、使用中保养,以及仪器操作条件和标准来确定。■它通常被表示为一测量单位。17第二章测量系统统计特性18数据变差的来源仪器(量具)工作件(零件)扩大量测系统变异变异性敏感性接触几何变形效应一致性单一性重复性再现性使用假设稳健设计偏移线性稳定性校准预防性维护维护创建公差发展的变异发展设计变异-夹持-位置-测量站-测量探测器相互关连的特性清洁适合的数据工作的定义弹性变形质量弹性特性支撑特性隐藏的几何可追溯性校准热扩散系数弹性特性人员/程序环境教育身体的限制程序目视标准工作规定工作态度经验培训经验培训理解技能人因工程照明压力振动空气污染几何的兼容性阳光人工光阳光阳温度人员空气流程热的系统平等化-系统构成要素周期标准与环境的关系标准19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20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。1.偏倚(Bias)21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线性误差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1.1造成过份偏倚的可能原因22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)2.重复性(Repeatability)MasterValue23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.重复性不好的可能原因24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3.再现性(Reproducibility)InspectorAMasterValueInspectorBInspectorCInspectorAInspectorBInspectorC25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3.1再现性不好的可能潜在原因26评价人(操作者)之间:评价人A,B,C等的训练、技术、技能和经验不同导致的均值差。对于产品及过程资格以及一台手动测量仪器,推蕮进行此研究。环境之间:在第1,2,3等时间段内测量,由环境循环引起的均值差。这是对较高自动化系统在产品和过程资格中最常见的研究。违背研究中的假定仪器设计或方法缺乏稳健性操作者训练效果应用─零件尺寸、位置、观察误差(易读性、视差)3.1再现性不好的可能潜在原因27基准值較小的偏倚基準值較大的偏倚量測平均值(低量程)量測平均值(高量程)基準值量測值無偏倚偏倚線性(變化的線性偏倚)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4.线性(Linearity)28仪器需要校准,需减少校准时间间隔;仪器、设备或夹紧装置磨损;缺乏维护—通风、动力、液压、腐蚀、清洁;基准磨损或已损坏;校准不当或调整基准使用不当;仪器质量差;—设计或一致性不好;仪器设计或方法缺乏稳定性;应用了错误的量具;不同的测量方法—设置、安装、夹紧、技术;量具或零件随零件尺寸变化、变形;环境影响—温度、湿度、震动、清洁度;其它—零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、读错。4.1线性误差的可能原因29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。5.稳定性(Stability)30•仪器需要校准,需要减少校准时间间隔•仪器、设备或夹紧装置的磨损•正常老化或退化•缺乏维护─通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁•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•仪器设计或方法缺乏稳健性•不同的测量方法─装置、安装、夹紧、技术•量具或零件变形•环境变化─温度、湿度、振动、清洁度•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5.1不稳定的可能原因31•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。6.理想的测量系统32•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。7.测量系统应有的特性33–对产品控制,测量系统的变异性与公差相比必须小于依据特性的公差评价测量系统。–对于过程控制,测量系统的变异性应该显示有效的分辨率并与过程变差相比要小。根据6σ变差和/或来自MSA研究的总变差评价测量系统。偏倚、重复性、再现性、线性可接受7.测量系统应有的特性34第三章测量系统变异性影响35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1.测量系统变异性的影响“重复性”和“再现性”是测量误差的主要来源361.1测量系统变异性的影响■测量零件后:1)确定零件是否可接受(在公差内)或不可接受(在公差外)。2)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。控制原理驱动兴趣点产品控制零件是否在明确的目录之内?过程控制过程是否稳定和可接受?37LSLUSL2.对产品决策的影响■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LSLUSLI型错误:II型错误38BadisbadLSLUSLIIIIIIIIIBadisbadGoodisgoodConfusedareaConfusedarea2.对产品决策的影响■错误决定的潜在因素:测量系统误差与公差交叉时■产品状况判定:目

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