質(zhì)量五大工具-MSA培訓(xùn)資料課件

MSA－測(cè)量系統(tǒng)分析

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ThirdEditionFast術(shù)語:測(cè)量:

賦值（或數(shù)）給具體物以表示它們之間關(guān)于特定特性的關(guān)系。賦值過程定義為測(cè)量過程，而賦予的值定義為測(cè)量值量具:用于獲得測(cè)量的裝置測(cè)量系統(tǒng):是用來對(duì)被測(cè)特性定量測(cè)量或定性評(píng)價(jià)的儀器或量具、標(biāo)準(zhǔn)、操作、方法、夾具、軟件、人員、環(huán)境和假設(shè)的集合；用來獲得測(cè)量結(jié)果的整個(gè)過程術(shù)語:測(cè)量數(shù)據(jù)的用途:產(chǎn)品控制過程控制特性之間的聯(lián)系測(cè)量數(shù)據(jù)的用途:測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量:真值一個(gè)好的或高質(zhì)量的測(cè)量具備哪些特點(diǎn)？一個(gè)差的或低質(zhì)量的測(cè)量具備哪些特點(diǎn)？如何表征數(shù)據(jù)質(zhì)量偏倚:位置方差:分布質(zhì)量五大工具-MSA培訓(xùn)資料課件測(cè)量數(shù)據(jù)變差的來源(S、W、I、P、E):測(cè)量數(shù)據(jù)變差的來源(S、W、I、P、E):變差的普通原因和特殊原因理想的測(cè)量系統(tǒng)：零方差、零偏倚和錯(cuò)誤分類零概率；用多次測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性來確定MS的質(zhì)量測(cè)量數(shù)據(jù)的變差的統(tǒng)計(jì)特性:偏倚(Bias)重復(fù)性(Repeatability)再現(xiàn)性(Reproducibility)穩(wěn)定性(Stability)線性（Linearity）變差的普通原因和特殊原因相對(duì)于公差，對(duì)零件作出錯(cuò)誤決定的潛在因素只在測(cè)量系統(tǒng)誤差與公差交叉時(shí)存在，下面給出三個(gè)區(qū)分的區(qū)域；ⅡⅡⅠⅠⅢ目標(biāo)此處：Ⅰ壞零件總是壞的Ⅱ可能作出潛在的錯(cuò)誤決定Ⅲ好零件總是好的對(duì)于產(chǎn)品狀況，目標(biāo)是最大限度地作出正確的決定，有兩種選擇：A、改進(jìn)生產(chǎn)過程：減少過程變差，沒有零件生產(chǎn)在Ⅱ區(qū)域；B、改進(jìn)測(cè)量系統(tǒng)：減少測(cè)量系統(tǒng)誤差從而減少區(qū)域的面積，所有零件都在Ⅲ區(qū)，從而風(fēng)險(xiǎn)降低。LSLUSL相對(duì)于公差，對(duì)零件作出錯(cuò)誤決定的潛在因素只在測(cè)量系統(tǒng)誤差與公測(cè)量數(shù)據(jù)的變差:如果測(cè)量系統(tǒng)用于過程控制，測(cè)量系統(tǒng)的誤差會(huì)掩蓋制造過程本來的變差在進(jìn)行過程分析之前必須先進(jìn)行測(cè)量系統(tǒng)分析確保測(cè)量誤差在接受的范圍內(nèi)測(cè)量數(shù)據(jù)的變差:在進(jìn)行測(cè)量系統(tǒng)分析之前的概念和準(zhǔn)備:分辨率:測(cè)量系統(tǒng)檢測(cè)并如實(shí)指示被測(cè)特性的微小變化的能力。被測(cè)特性根據(jù)測(cè)量值分為不同的數(shù)據(jù)組，同一數(shù)據(jù)組內(nèi)的零件之被測(cè)特性具有同樣的數(shù)值。典型的,此能力的度量是看儀器的最小刻度值質(zhì)量五大工具-MSA培訓(xùn)資料課件什么樣的分辨率是可以接受的?分辨率:測(cè)量系統(tǒng)檢測(cè)并如實(shí)指示被測(cè)特性的微小變化的能力。被測(cè)特性根據(jù)測(cè)量值分為不同的數(shù)據(jù)組，同一數(shù)據(jù)組內(nèi)的零件之被測(cè)特性具有同樣的數(shù)值。典型的,此能力的度量是看儀器的最小刻度值通用準(zhǔn)則是一個(gè)量具的分辨率是所測(cè)特性公差/過程變差的十分之一分辨目錄數(shù)(ndc):測(cè)量特性將根據(jù)測(cè)量的值而分成不同的目錄組,在一組內(nèi)的產(chǎn)品具有一樣的值.什么樣的分辨率是可以接受的?分辨目錄數(shù)如果過程變差相對(duì)于產(chǎn)品公差小許多,那么可以用于檢測(cè)合格與不合格品可以用于控制圖等控制1個(gè)數(shù)據(jù)組2-4個(gè)數(shù)據(jù)組大于等于5個(gè)數(shù)據(jù)組分辨目錄數(shù)如果過程變差相對(duì)于產(chǎn)品公差小許多,那么可以用于檢測(cè)正態(tài)分布MSA之前，應(yīng)區(qū)分測(cè)量過程是否呈正態(tài)分布，因?yàn)镸SA是建立在正態(tài)分布基礎(chǔ)之上的對(duì)非正態(tài)分布，過程責(zé)任者有責(zé)任糾正這些測(cè)量系統(tǒng)的評(píng)價(jià)正態(tài)分布測(cè)量系統(tǒng)分析前的準(zhǔn)備:確定統(tǒng)計(jì)特性和分析方法(如有些情況下重復(fù)性忽略)確定評(píng)價(jià)人數(shù)量樣本數(shù)量重復(fù)讀數(shù)的次數(shù)評(píng)價(jià)人的選擇測(cè)量系統(tǒng)分析前的準(zhǔn)備:測(cè)量系統(tǒng)分析前的準(zhǔn)備:樣本的選擇產(chǎn)品控制情況:測(cè)量系統(tǒng)的評(píng)定是基于特性的公差,樣本不必覆蓋整個(gè)過程范圍過程控制情況(如SPC):獲得在整個(gè)操作范圍的樣本非常重要盲測(cè)每次讀數(shù)應(yīng)到有效位數(shù)質(zhì)量五大工具-MSA培訓(xùn)資料課件測(cè)量系統(tǒng)分析結(jié)果:位置誤差:通常情況,如果偏移或線性誤差明顯與零有偏差,或超過校準(zhǔn)程序要求的最大偏差就不可以接受寬度誤差:小于10%可以接受10%--30%基于測(cè)量的重要性、測(cè)量裝置的成本、維修的成本等確定是否可以接受大于30%不可以接受Ndc大于等于5測(cè)量系統(tǒng)分析結(jié)果:計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)研究－－－指南確定穩(wěn)定性的指南確定偏倚的指南－獨(dú)立樣本法確定偏倚的指南－控制圖方法確定線性的指南確定重復(fù)性和再現(xiàn)性的指南計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)研究－－－指南確定穩(wěn)定性的指南穩(wěn)定性：-選擇在產(chǎn)品生產(chǎn)產(chǎn)品中值附近的零件-定期（天、周）測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)樣本3－5次，應(yīng)在不同時(shí)間讀數(shù)以代表測(cè)量系統(tǒng)的實(shí)際使用情況，以便反映在一天中預(yù)熱、周圍環(huán)境和其他因素發(fā)生的變化-將數(shù)據(jù)按時(shí)間順序畫在均值極差或均值標(biāo)準(zhǔn)差圖上-建立控制限并用標(biāo)準(zhǔn)控制圖分析評(píng)價(jià)失控或不穩(wěn)定狀態(tài)-如果測(cè)量過程是穩(wěn)定的，數(shù)據(jù)可以用于確定測(cè)量系統(tǒng)的偏倚和重復(fù)性可能需要試驗(yàn)設(shè)計(jì)或其他分析解決問題的技術(shù)以確定測(cè)量系統(tǒng)穩(wěn)定性不足的主要原因。穩(wěn)定性：舉例－穩(wěn)定性為了確定一個(gè)新的測(cè)量裝置穩(wěn)定性是否可以接受，工藝小組在產(chǎn)品中值數(shù)附近選擇了一個(gè)零件，實(shí)驗(yàn)室測(cè)量結(jié)果是6.01。小組每班測(cè)量這個(gè)零件5次，共測(cè)量4周（20個(gè)子組）。收集所有數(shù)據(jù)后均值極差圖就作出來了?？刂茍D分析顯示，測(cè)量過程是穩(wěn)定的，因?yàn)闆]有出現(xiàn)明顯的特殊原因。(TheX-Rcontrolchartinthenextpage.)舉例－穩(wěn)定性偏倚－獨(dú)立樣本法：取樣本并建立可溯源的標(biāo)準(zhǔn)值。在工具室測(cè)量把其當(dāng)作“基準(zhǔn)值”。讓一個(gè)評(píng)價(jià)人，以通常方法測(cè)量樣本10次以上。相對(duì)與基準(zhǔn)值將數(shù)據(jù)畫出直方圖并評(píng)價(jià)，用專業(yè)知識(shí)確定是否存在特殊原因或出現(xiàn)異常。如果沒有，繼續(xù)分析，對(duì)于n小于等于30時(shí)的解釋或分析，應(yīng)當(dāng)特別謹(jǐn)慎。計(jì)算n個(gè)讀數(shù)的均值偏倚＝觀測(cè)測(cè)量平均值－基準(zhǔn)值偏倚－獨(dú)立樣本法：偏倚研究的分析如果偏倚從統(tǒng)計(jì)上非0，尋找以下可能的原因：標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)值誤差，檢查標(biāo)準(zhǔn)程序儀器磨損，這在穩(wěn)定性分析可以表現(xiàn)出，建議按計(jì)劃維護(hù)或修整儀器制造尺寸有誤儀器測(cè)量了錯(cuò)誤的特性儀器未得到完善的校準(zhǔn)，評(píng)審校準(zhǔn)程序評(píng)價(jià)人設(shè)備操作不當(dāng)，評(píng)審測(cè)量指導(dǎo)書儀器修正運(yùn)算不正確偏倚研究的分析線性-擇不少于5個(gè)覆蓋量具操作范圍的零件；-確認(rèn)其基準(zhǔn)值；-由儀器操作者隨機(jī)測(cè)量（盲測(cè)）每個(gè)零件m≥10次。-計(jì)算每次測(cè)量的偏倚及偏倚均值；-在線性圖上畫出單值偏倚和相關(guān)基準(zhǔn)值的偏倚均值-用下面等式計(jì)算和畫出最佳擬合線和置信帶線性最佳擬合直線,xi=基準(zhǔn)值，yi=偏倚平均值對(duì)于給定的x0,α水平置信帶是：最佳擬合直線重復(fù)性和再現(xiàn)性常用方法有：均值極差法：是一種可提供可對(duì)測(cè)量系統(tǒng)重復(fù)性和再現(xiàn)性兩個(gè)特性作估計(jì)評(píng)價(jià)的方法。與極差法不同，這種方法可以將測(cè)量系統(tǒng)的變差分成兩個(gè)部分，而不是他們的交互作用。重復(fù)性和再現(xiàn)性收集數(shù)據(jù)（零件數(shù)可超過10，最好大于15，可以減少抽樣變差和結(jié)果的風(fēng)險(xiǎn)），完成GRR數(shù)據(jù)表。均值圖：可以確定評(píng)價(jià)人之間的一致性（一半以上的點(diǎn)超出控制線）極差圖：用于確定過程是否受控。如果所有的極差都受控（趨勢(shì)分析不適用），則所有評(píng)價(jià)人的工作狀態(tài)都是相同的。如果一個(gè)人不受控，說明他的方法與其他人不同。如果所有評(píng)價(jià)人都不受控，則測(cè)量系統(tǒng)對(duì)評(píng)價(jià)人的技術(shù)很敏感，需要改善。其它圖形如鏈圖、散點(diǎn)圖、震蕩圖、誤差圖、歸一化直方圖、均值－基準(zhǔn)值圖、比較圖等質(zhì)量五大工具-MSA培訓(xùn)資料課件數(shù)值的計(jì)算重復(fù)性(設(shè)備變差)EV再現(xiàn)性(評(píng)價(jià)人變差)AV重復(fù)性和再現(xiàn)性R&R=AV2+EV2零件變差PV總變差TV=R&R2+PV2%R&R=R&R/TV%R&R=R&R/TV用于過程的控制的測(cè)量，如SPC%R&R=R&R/Tolerance用于產(chǎn)品控制的測(cè)量，如100%檢驗(yàn)、抽樣檢驗(yàn)數(shù)值的計(jì)算%R&R=20%%R&R=40%%R&R=100%產(chǎn)品公差（Tolerance）LSLUSL測(cè)量系統(tǒng)變差％R&R=10%%R&R=20%%R&R=50%過程實(shí)際變差產(chǎn)品公差過程變差%R&R=20%%R&R=40%%R&R=100

如果重復(fù)性比再現(xiàn)性大，原因可能是：設(shè)備需要維護(hù)、量具需要重新設(shè)計(jì)增加剛度、測(cè)量的夾緊或定位需要改進(jìn)、零件內(nèi)的變差過大；

如果再現(xiàn)性比重復(fù)性大，原因可能是：評(píng)價(jià)人需要更好地接受如何使用測(cè)量儀器和度數(shù)培訓(xùn)、量具刻度盤校準(zhǔn)部清晰。質(zhì)量五大工具-MSA培訓(xùn)資料課件反應(yīng)措施：位置誤差：再校準(zhǔn)調(diào)零寬度誤差：重新校準(zhǔn)量具的維護(hù)量具的改進(jìn)設(shè)計(jì)夾具的調(diào)整崗位操作培訓(xùn)…反應(yīng)措施：例:游標(biāo)卡尺測(cè)量一金屬零部件的長度

1.分析變差的來源。主要變差來源：

a.人員讀數(shù)，手勢(shì)，方法

b.卡尺本身游隙

2.選擇恰當(dāng)?shù)姆椒▍⒖挤椒ǎ褐貜?fù)性和再現(xiàn)性分析。（前提偏倚已在控制范圍內(nèi)。）例:游標(biāo)卡尺測(cè)量一金屬零部件的長度1.分析變差的來源。2計(jì)量型數(shù)據(jù)的均值-極差法均值-極差（X-R）法是確定測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性和再現(xiàn)性的數(shù)學(xué)方法，步驟如下：1選擇三個(gè)測(cè)量人（A,B,C）和10個(gè)測(cè)量樣品。測(cè)量人應(yīng)有代表性，代表經(jīng)常從事此項(xiàng)測(cè)量工作的QC人員或生產(chǎn)線人員10個(gè)樣品應(yīng)在過程中隨機(jī)抽取，可代表整個(gè)過程的變差，否則會(huì)嚴(yán)重影響研究結(jié)果。2校準(zhǔn)量具3測(cè)量，讓三個(gè)測(cè)量人對(duì)10個(gè)樣品的某項(xiàng)特性進(jìn)行測(cè)試，每個(gè)樣品每人測(cè)量三次，將數(shù)據(jù)填入表中。試驗(yàn)時(shí)遵循以下原則：盲測(cè)原則1：對(duì)10個(gè)樣品編號(hào)，每個(gè)人測(cè)完第一輪后，由其他人對(duì)這10個(gè)樣品進(jìn)行隨機(jī)的重新編號(hào)后再測(cè)，避免主觀偏向。盲測(cè)原則2：三個(gè)人之間都互相不知道其他人的測(cè)量結(jié)果。4計(jì)算計(jì)量型數(shù)據(jù)的均值-極差法均值-極差（X-R）法是確定測(cè)量系計(jì)算A測(cè)的所有樣品的總平均值XA。同樣方法計(jì)算RB,XB,RC,Xc對(duì)每個(gè)樣品由三個(gè)人所測(cè)得的9個(gè)測(cè)試值求平均值，計(jì)算這些均值的極差Rp計(jì)算A對(duì)每個(gè)樣品三次測(cè)試結(jié)果的極差，然后計(jì)算10個(gè)樣品的極差的均值RA計(jì)算A測(cè)的所有樣品同樣方法計(jì)算對(duì)每個(gè)樣品由三個(gè)人所測(cè)得的計(jì)算測(cè)量系統(tǒng)分析R=(RA+RB+RC)/3XDIFF=Max{XA,XB,XC}-Min{XA,XB,XC}重復(fù)性--設(shè)備變差EV=RK1

再現(xiàn)性--測(cè)驗(yàn)人變差A(yù)V=(XDIFF

K2)2-(EV2/nr)過程變差PV=RPK3R&R=(EV2+AV2)總變差TV=(R&R2+PV2)%EV=EV/TV%AV=AV/TV%R&R=R&R/TV%PV=PV/TVP/T=R&R/Tolerancen=樣品個(gè)數(shù)r=每個(gè)人對(duì)每個(gè)樣品的試驗(yàn)次數(shù)rK1234.563.05K2233.652.70測(cè)試人數(shù)nK3789101.821.741.671.62K1=5.15/d*2*AV計(jì)算中，如根號(hào)下出現(xiàn)負(fù)值，AV取值0測(cè)量系統(tǒng)分析R=(RA+RB+RC)/3n=樣品個(gè)數(shù)rK12卡尺的R&R研究

Excel運(yùn)算卡尺的R&R研究StdDevStudyVar%StudyVar%ToleranceSource(SD)(5.15*SD)(%SV)(SV/Toler)

TotalGageR&R1.85E-020.09544918.8719.09Repeatability1.42E-020.07300614.4414.60Reproducibility1.19E-020.06148612.1612.30Part-to-Part9.64E-020.49664698.2099.33TotalVariation9.82E-020.505735100.00101.15Numberofdistinctcategories=7Minitab計(jì)算GR&RXbar-R均值極差法注：使用同組數(shù)據(jù)Discrim98.218.9=sspms==**.227.3StdDevStudyVar%StudyV%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)

TotalGageR&R0.0004594.53Repeatability0.0002312.28Reproducibility0.0002282.25Operator0.0001171.16Operator*PartNo0.0001111.09Part-To-Part0.00967095.47TotalVariation0.010129100.00StdDevStudyVar%StudyVar%ToleranceSource(SD)(5.15*SD)(%SV)(SV/Toler)

TotalGageR&R0.0214300.11036621.2922.07Repeatability0.0152020.07829215.1115.66Reproducibility0.0151050.07778915.0115.56Operator0.0108340.05579310.7611.16Operator*PartNo0.0105250.05420510.4610.84Part-To-Part0.0983360.50643097.71101.29TotalVariation0.1006440.518317100.00103.66NumberofDistinctCategories=6Minitab計(jì)算GR&R-ANOVA法%ContributionMinitab計(jì)算GR&R-A

%R&R

Results<5% 很好￡10% 好10%–30% 可以接受，視被測(cè)量特性的重要程度和 測(cè)量成本等因素而定。>30% 測(cè)量系統(tǒng)需要改進(jìn)GageR&R判斷原則

%R&R ResultsGageR&R判斷原則計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)是測(cè)量系統(tǒng)中的一種，其測(cè)量值是一種有限的分級(jí)數(shù)，最常見的是通過/不通過量具，其它如視覺標(biāo)準(zhǔn)，分成5－7個(gè)不同的等級(jí)（很好，好，一般，差，很差）不在本冊(cè)討論這種測(cè)量系統(tǒng)最大的風(fēng)險(xiǎn)來自于分區(qū)的邊界，最適當(dāng)?shù)姆椒ㄊ怯昧烤咝阅芮€GPC將處理系統(tǒng)變差量化兩種風(fēng)險(xiǎn)分析方法假設(shè)檢驗(yàn)分析、信號(hào)探測(cè)理論計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)變差源應(yīng)通過人的因素及人機(jī)工程學(xué)的研究結(jié)果最小化計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)分析法計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)是測(cè)量系統(tǒng)中的一種，其測(cè)量值是一種有限的分級(jí)數(shù)試驗(yàn)條件：20個(gè)零件、2個(gè)評(píng)價(jià)人、每人測(cè)量2次接收準(zhǔn)則：必須一致樣本選擇準(zhǔn)則？計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)分析法計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)分析法不能重復(fù)測(cè)量的測(cè)量系統(tǒng)分析（如破壞性檢驗(yàn)，動(dòng)態(tài)測(cè)量等）考慮零件內(nèi)變差更復(fù)雜的測(cè)量系統(tǒng)分析更復(fù)雜的測(cè)量系統(tǒng)分析MSA在質(zhì)量管理體系中的應(yīng)用使用時(shí)機(jī)與APQP、SPC、PPAP的關(guān)系與質(zhì)量管理體系的關(guān)系MSA在質(zhì)量管理體系中的應(yīng)用

并不是所有產(chǎn)品和過程特性都需要測(cè)量系統(tǒng)分析。簡(jiǎn)單地測(cè)量工具被排除在外，但一個(gè)基本準(zhǔn)則是看特性是否在控制計(jì)劃中被識(shí)別或該特性在確定產(chǎn)品或過程是否可接受時(shí)的重要性，并不是所有產(chǎn)品和過程特性都需要測(cè)量系統(tǒng)分析。簡(jiǎn)單地測(cè)量工具被接收新測(cè)量設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)一種測(cè)量裝置與另外一種測(cè)量裝置的比較評(píng)價(jià)懷疑有缺陷的量具的基礎(chǔ)測(cè)量設(shè)備維修前與維修后的比較計(jì)算過程變差的一個(gè)必要部分，以及一個(gè)生產(chǎn)過程的可接受性的水平接收新測(cè)量設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)

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ThirdEditionFast術(shù)語:測(cè)量:

賦值（或數(shù)）給具體物以表示它們之間關(guān)于特定特性的關(guān)系。賦值過程定義為測(cè)量過程，而賦予的值定義為測(cè)量值量具:用于獲得測(cè)量的裝置測(cè)量系統(tǒng):是用來對(duì)被測(cè)特性定量測(cè)量或定性評(píng)價(jià)的儀器或量具、標(biāo)準(zhǔn)、操作、方法、夾具、軟件、人員、環(huán)境和假設(shè)的集合；用來獲得測(cè)量結(jié)果的整個(gè)過程術(shù)語:測(cè)量數(shù)據(jù)的用途:產(chǎn)品控制過程控制特性之間的聯(lián)系測(cè)量數(shù)據(jù)的用途:測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量:真值一個(gè)好的或高質(zhì)量的測(cè)量具備哪些特點(diǎn)？一個(gè)差的或低質(zhì)量的測(cè)量具備哪些特點(diǎn)？如何表征數(shù)據(jù)質(zhì)量偏倚:位置方差:分布質(zhì)量五大工具-MSA培訓(xùn)資料課件測(cè)量數(shù)據(jù)變差的來源(S、W、I、P、E):測(cè)量數(shù)據(jù)變差的來源(S、W、I、P、E):變差的普通原因和特殊原因理想的測(cè)量系統(tǒng)：零方差、零偏倚和錯(cuò)誤分類零概率；用多次測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性來確定MS的質(zhì)量測(cè)量數(shù)據(jù)的變差的統(tǒng)計(jì)特性:偏倚(Bias)重復(fù)性(Repeatability)再現(xiàn)性(Reproducibility)穩(wěn)定性(Stability)線性（Linearity）變差的普通原因和特殊原因相對(duì)于公差，對(duì)零件作出錯(cuò)誤決定的潛在因素只在測(cè)量系統(tǒng)誤差與公差交叉時(shí)存在，下面給出三個(gè)區(qū)分的區(qū)域；ⅡⅡⅠⅠⅢ目標(biāo)此處：Ⅰ壞零件總是壞的Ⅱ可能作出潛在的錯(cuò)誤決定Ⅲ好零件總是好的對(duì)于產(chǎn)品狀況，目標(biāo)是最大限度地作出正確的決定，有兩種選擇：A、改進(jìn)生產(chǎn)過程：減少過程變差，沒有零件生產(chǎn)在Ⅱ區(qū)域；B、改進(jìn)測(cè)量系統(tǒng)：減少測(cè)量系統(tǒng)誤差從而減少區(qū)域的面積，所有零件都在Ⅲ區(qū)，從而風(fēng)險(xiǎn)降低。LSLUSL相對(duì)于公差，對(duì)零件作出錯(cuò)誤決定的潛在因素只在測(cè)量系統(tǒng)誤差與公測(cè)量數(shù)據(jù)的變差:如果測(cè)量系統(tǒng)用于過程控制，測(cè)量系統(tǒng)的誤差會(huì)掩蓋制造過程本來的變差在進(jìn)行過程分析之前必須先進(jìn)行測(cè)量系統(tǒng)分析確保測(cè)量誤差在接受的范圍內(nèi)測(cè)量數(shù)據(jù)的變差:在進(jìn)行測(cè)量系統(tǒng)分析之前的概念和準(zhǔn)備:分辨率:測(cè)量系統(tǒng)檢測(cè)并如實(shí)指示被測(cè)特性的微小變化的能力。被測(cè)特性根據(jù)測(cè)量值分為不同的數(shù)據(jù)組，同一數(shù)據(jù)組內(nèi)的零件之被測(cè)特性具有同樣的數(shù)值。典型的,此能力的度量是看儀器的最小刻度值質(zhì)量五大工具-MSA培訓(xùn)資料課件什么樣的分辨率是可以接受的?分辨率:測(cè)量系統(tǒng)檢測(cè)并如實(shí)指示被測(cè)特性的微小變化的能力。被測(cè)特性根據(jù)測(cè)量值分為不同的數(shù)據(jù)組，同一數(shù)據(jù)組內(nèi)的零件之被測(cè)特性具有同樣的數(shù)值。典型的,此能力的度量是看儀器的最小刻度值通用準(zhǔn)則是一個(gè)量具的分辨率是所測(cè)特性公差/過程變差的十分之一分辨目錄數(shù)(ndc):測(cè)量特性將根據(jù)測(cè)量的值而分成不同的目錄組,在一組內(nèi)的產(chǎn)品具有一樣的值.什么樣的分辨率是可以接受的?分辨目錄數(shù)如果過程變差相對(duì)于產(chǎn)品公差小許多,那么可以用于檢測(cè)合格與不合格品可以用于控制圖等控制1個(gè)數(shù)據(jù)組2-4個(gè)數(shù)據(jù)組大于等于5個(gè)數(shù)據(jù)組分辨目錄數(shù)如果過程變差相對(duì)于產(chǎn)品公差小許多,那么可以用于檢測(cè)正態(tài)分布MSA之前，應(yīng)區(qū)分測(cè)量過程是否呈正態(tài)分布，因?yàn)镸SA是建立在正態(tài)分布基礎(chǔ)之上的對(duì)非正態(tài)分布，過程責(zé)任者有責(zé)任糾正這些測(cè)量系統(tǒng)的評(píng)價(jià)正態(tài)分布測(cè)量系統(tǒng)分析前的準(zhǔn)備:確定統(tǒng)計(jì)特性和分析方法(如有些情況下重復(fù)性忽略)確定評(píng)價(jià)人數(shù)量樣本數(shù)量重復(fù)讀數(shù)的次數(shù)評(píng)價(jià)人的選擇測(cè)量系統(tǒng)分析前的準(zhǔn)備:測(cè)量系統(tǒng)分析前的準(zhǔn)備:樣本的選擇產(chǎn)品控制情況:測(cè)量系統(tǒng)的評(píng)定是基于特性的公差,樣本不必覆蓋整個(gè)過程范圍過程控制情況(如SPC):獲得在整個(gè)操作范圍的樣本非常重要盲測(cè)每次讀數(shù)應(yīng)到有效位數(shù)質(zhì)量五大工具-MSA培訓(xùn)資料課件測(cè)量系統(tǒng)分析結(jié)果:位置誤差:通常情況,如果偏移或線性誤差明顯與零有偏差,或超過校準(zhǔn)程序要求的最大偏差就不可以接受寬度誤差:小于10%可以接受10%--30%基于測(cè)量的重要性、測(cè)量裝置的成本、維修的成本等確定是否可以接受大于30%不可以接受Ndc大于等于5測(cè)量系統(tǒng)分析結(jié)果:計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)研究－－－指南確定穩(wěn)定性的指南確定偏倚的指南－獨(dú)立樣本法確定偏倚的指南－控制圖方法確定線性的指南確定重復(fù)性和再現(xiàn)性的指南計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)研究－－－指南確定穩(wěn)定性的指南穩(wěn)定性：-選擇在產(chǎn)品生產(chǎn)產(chǎn)品中值附近的零件-定期（天、周）測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)樣本3－5次，應(yīng)在不同時(shí)間讀數(shù)以代表測(cè)量系統(tǒng)的實(shí)際使用情況，以便反映在一天中預(yù)熱、周圍環(huán)境和其他因素發(fā)生的變化-將數(shù)據(jù)按時(shí)間順序畫在均值極差或均值標(biāo)準(zhǔn)差圖上-建立控制限并用標(biāo)準(zhǔn)控制圖分析評(píng)價(jià)失控或不穩(wěn)定狀態(tài)-如果測(cè)量過程是穩(wěn)定的，數(shù)據(jù)可以用于確定測(cè)量系統(tǒng)的偏倚和重復(fù)性可能需要試驗(yàn)設(shè)計(jì)或其他分析解決問題的技術(shù)以確定測(cè)量系統(tǒng)穩(wěn)定性不足的主要原因。穩(wěn)定性：舉例－穩(wěn)定性為了確定一個(gè)新的測(cè)量裝置穩(wěn)定性是否可以接受，工藝小組在產(chǎn)品中值數(shù)附近選擇了一個(gè)零件，實(shí)驗(yàn)室測(cè)量結(jié)果是6.01。小組每班測(cè)量這個(gè)零件5次，共測(cè)量4周（20個(gè)子組）。收集所有數(shù)據(jù)后均值極差圖就作出來了?？刂茍D分析顯示，測(cè)量過程是穩(wěn)定的，因?yàn)闆]有出現(xiàn)明顯的特殊原因。(TheX-Rcontrolchartinthenextpage.)舉例－穩(wěn)定性偏倚－獨(dú)立樣本法：取樣本并建立可溯源的標(biāo)準(zhǔn)值。在工具室測(cè)量把其當(dāng)作“基準(zhǔn)值”。讓一個(gè)評(píng)價(jià)人，以通常方法測(cè)量樣本10次以上。相對(duì)與基準(zhǔn)值將數(shù)據(jù)畫出直方圖并評(píng)價(jià)，用專業(yè)知識(shí)確定是否存在特殊原因或出現(xiàn)異常。如果沒有，繼續(xù)分析，對(duì)于n小于等于30時(shí)的解釋或分析，應(yīng)當(dāng)特別謹(jǐn)慎。計(jì)算n個(gè)讀數(shù)的均值偏倚＝觀測(cè)測(cè)量平均值－基準(zhǔn)值偏倚－獨(dú)立樣本法：偏倚研究的分析如果偏倚從統(tǒng)計(jì)上非0，尋找以下可能的原因：標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)值誤差，檢查標(biāo)準(zhǔn)程序儀器磨損，這在穩(wěn)定性分析可以表現(xiàn)出，建議按計(jì)劃維護(hù)或修整儀器制造尺寸有誤儀器測(cè)量了錯(cuò)誤的特性儀器未得到完善的校準(zhǔn)，評(píng)審校準(zhǔn)程序評(píng)價(jià)人設(shè)備操作不當(dāng)，評(píng)審測(cè)量指導(dǎo)書儀器修正運(yùn)算不正確偏倚研究的分析線性-擇不少于5個(gè)覆蓋量具操作范圍的零件；-確認(rèn)其基準(zhǔn)值；-由儀器操作者隨機(jī)測(cè)量（盲測(cè)）每個(gè)零件m≥10次。-計(jì)算每次測(cè)量的偏倚及偏倚均值；-在線性圖上畫出單值偏倚和相關(guān)基準(zhǔn)值的偏倚均值-用下面等式計(jì)算和畫出最佳擬合線和置信帶線性最佳擬合直線,xi=基準(zhǔn)值，yi=偏倚平均值對(duì)于給定的x0,α水平置信帶是：最佳擬合直線重復(fù)性和再現(xiàn)性常用方法有：均值極差法：是一種可提供可對(duì)測(cè)量系統(tǒng)重復(fù)性和再現(xiàn)性兩個(gè)特性作估計(jì)評(píng)價(jià)的方法。與極差法不同，這種方法可以將測(cè)量系統(tǒng)的變差分成兩個(gè)部分，而不是他們的交互作用。重復(fù)性和再現(xiàn)性收集數(shù)據(jù)（零件數(shù)可超過10，最好大于15，可以減少抽樣變差和結(jié)果的風(fēng)險(xiǎn)），完成GRR數(shù)據(jù)表。均值圖：可以確定評(píng)價(jià)人之間的一致性（一半以上的點(diǎn)超出控制線）極差圖：用于確定過程是否受控。如果所有的極差都受控（趨勢(shì)分析不適用），則所有評(píng)價(jià)人的工作狀態(tài)都是相同的。如果一個(gè)人不受控，說明他的方法與其他人不同。如果所有評(píng)價(jià)人都不受控，則測(cè)量系統(tǒng)對(duì)評(píng)價(jià)人的技術(shù)很敏感，需要改善。其它圖形如鏈圖、散點(diǎn)圖、震蕩圖、誤差圖、歸一化直方圖、均值－基準(zhǔn)值圖、比較圖等質(zhì)量五大工具-MSA培訓(xùn)資料課件數(shù)值的計(jì)算重復(fù)性(設(shè)備變差)EV再現(xiàn)性(評(píng)價(jià)人變差)AV重復(fù)性和再現(xiàn)性R&R=AV2+EV2零件變差PV總變差TV=R&R2+PV2%R&R=R&R/TV%R&R=R&R/TV用于過程的控制的測(cè)量，如SPC%R&R=R&R/Tolerance用于產(chǎn)品控制的測(cè)量，如100%檢驗(yàn)、抽樣檢驗(yàn)數(shù)值的計(jì)算%R&R=20%%R&R=40%%R&R=100%產(chǎn)品公差（Tolerance）LSLUSL測(cè)量系統(tǒng)變差％R&R=10%%R&R=20%%R&R=50%過程實(shí)際變差產(chǎn)品公差過程變差%R&R=20%%R&R=40%%R&R=100

如果重復(fù)性比再現(xiàn)性大，原因可能是：設(shè)備需要維護(hù)、量具需要重新設(shè)計(jì)增加剛度、測(cè)量的夾緊或定位需要改進(jìn)、零件內(nèi)的變差過大；

如果再現(xiàn)性比重復(fù)性大，原因可能是：評(píng)價(jià)人需要更好地接受如何使用測(cè)量儀器和度數(shù)培訓(xùn)、量具刻度盤校準(zhǔn)部清晰。質(zhì)量五大工具-MSA培訓(xùn)資料課件反應(yīng)措施：位置誤差：再校準(zhǔn)調(diào)零寬度誤差：重新校準(zhǔn)量具的維護(hù)量具的改進(jìn)設(shè)計(jì)夾具的調(diào)整崗位操作培訓(xùn)…反應(yīng)措施：例:游標(biāo)卡尺測(cè)量一金屬零部件的長度

1.分析變差的來源。主要變差來源：

a.人員讀數(shù)，手勢(shì)，方法

b.卡尺本身游隙

2.選擇恰當(dāng)?shù)姆椒▍⒖挤椒ǎ褐貜?fù)性和再現(xiàn)性分析。（前提偏倚已在控制范圍內(nèi)。）例:游標(biāo)卡尺測(cè)量一金屬零部件的長度1.分析變差的來源。2計(jì)量型數(shù)據(jù)的均值-極差法均值-極差（X-R）法是確定測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性和再現(xiàn)性的數(shù)學(xué)方法，步驟如下：1選擇三個(gè)測(cè)量人（A,B,C）和10個(gè)測(cè)量樣品。測(cè)量人應(yīng)有代表性，代表經(jīng)常從事此項(xiàng)測(cè)量工作的QC人員或生產(chǎn)線人員10個(gè)樣品應(yīng)在過程中隨機(jī)抽取，可代表整個(gè)過程的變差，否則會(huì)嚴(yán)重影響研究結(jié)果。2校準(zhǔn)量具3測(cè)量，讓三個(gè)測(cè)量人對(duì)10個(gè)樣品的某項(xiàng)特性進(jìn)行測(cè)試，每個(gè)樣品每人測(cè)量三次，將數(shù)據(jù)填入表中。試驗(yàn)時(shí)遵循以下原則：盲測(cè)原則1：對(duì)10個(gè)樣品編號(hào)，每個(gè)人測(cè)完第一輪后，由其他人對(duì)這10個(gè)樣品進(jìn)行隨機(jī)的重新編號(hào)后再測(cè)，避免主觀偏向。盲測(cè)原則2：三個(gè)人之間都互相不知道其他人的測(cè)量結(jié)果。4計(jì)算計(jì)量型數(shù)據(jù)的均值-極差法均值-極差（X-R）法是確定測(cè)量系計(jì)算A測(cè)的所有樣品的總平均值XA。同樣方法計(jì)算RB,XB,RC,Xc對(duì)每個(gè)樣品由三個(gè)人所測(cè)得的9個(gè)測(cè)試值求平均值，計(jì)算這些均值的極差Rp計(jì)算A對(duì)每個(gè)樣品三次測(cè)試結(jié)果的極差，然后計(jì)算10個(gè)樣品的極差的均值RA計(jì)算A測(cè)的所有樣品同樣方法計(jì)算對(duì)每個(gè)樣品由三個(gè)人所測(cè)得的計(jì)算測(cè)量系統(tǒng)分析R=(RA+RB+RC)/3XDIFF=Max{XA,XB,XC}-Min{XA,XB,XC}重復(fù)性--設(shè)備變差EV=RK1

再現(xiàn)性--測(cè)驗(yàn)人變差A(yù)V=(XDIFF

K2)2-(EV2/nr)過程變差PV=RPK3R&R=(EV2+AV2)總變差TV=(R&R2+PV2)%EV=EV/TV%AV=AV/TV%R&R=R&R/TV%PV=PV/TVP/T=R&R/Tolerancen=樣品個(gè)數(shù)r=每個(gè)人對(duì)每個(gè)樣品的試驗(yàn)次數(shù)rK1234.563.05K2233.652.70測(cè)試人數(shù)nK3789101.821.741.671.62K1=5.15/d*2*AV計(jì)算中，如根號(hào)下出現(xiàn)負(fù)值，AV取值0測(cè)量系統(tǒng)分析R=(RA+RB+RC)/3n=樣品個(gè)數(shù)rK12卡尺的R&R研究

Excel運(yùn)算卡尺的R&R研究StdDevStudyVar%StudyVar%ToleranceSource(SD)(5.15*SD)(%SV)(SV/Toler)

TotalGageR&R1.85E-020.09544918.8719.09Repeatability1.42E-020.07300614.4414.60Reproducibility1.19E-020.06148612.1612.30Part-to-Part9.64E-020.49664698.2099.33TotalVariation9.82E-020.505735100.00101.15Numberofdistinctcategories=7Minitab計(jì)算GR&RXbar-R均值極差法注：使用同組數(shù)據(jù)Discrim98.218.9=sspms==**.227.3StdDevStudyVar%StudyV%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)

TotalGageR&R0.0004594.53Repeatability0.0002312.28Reproducibility0.0002282.25Operator0.0001171.16Operator*PartNo0.0001111.09Part-To-Part0.00967095.47TotalVariation0.010129100.00