27-五大工具(三)MSA测量系统分析.ppt

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1MSA2MSA引言測量數據的使用比以前更頻繁,更廣泛例如:

1.把測量數據或由它們計算出的一些統計量,與這一過程的統計管制限值相比較,來決定這一過程是否需要做某種調整。

2.確定兩個或多個變量之間是否存在某種顯著關係,如推測一模制塑膠件的關鍵尺寸與澆注膠料的溫度之間的關係。

測量數據的品質為了確保應用測量數據所得到的益處大于獲得它們所花的費用,就必須把注意力集中在數據的品質上。

測量數據的品質與穩定條件下運行的某一測量系統得到的多次測量結果的統計特性有關。

表征數據品質最通用的統計特性是偏倚和方差。

所謂偏倚的特征,是指數據相對標準值的位置,而所謂方差的特性,是指數據的分佈。

低品質數據最普遍的原因之一是數據變差太大,它是由于測量系列和它的環境之間的相互作用造成的,用這種變差的的测量系統來分析一個製造過程,可能會掩蓋製程的變差。

3MSA測量數據的品質如果數據的品質是不可接受的,則必須改進,通常是通過改進測量系統來完成,而不是改進數據本身。

4MSA術語量具:

任何用來獲得测量結果的裝置;經常用來特指用在車間的裝置;包括用來测量合格/不合格的裝置。

测量系統:

用來對被測特性賦值的操作,程序,量具,設備,軟件以及操作人員的總成;和來獲得測量結果的整個過程。

测量過程:

即賦值過程,而賦予的值定義為測量值。

應將一種測量過程看成一個製造過程,它產生的數據作為輸出,這樣我們可以應用在“統計製程管制”中所有的概念原理和工具。

5MSA测量系統的統計特性1.測量系統必須處于統計管制中,這意味著测量系統中的變差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。

這可稱為統計穩定性。

2.测量系統的變異必須比製造過程的變異小;3.變異應小于公差帶;4.测量精度應高于製程變異和公差帶兩者中精度較高者,一般來說,测量精度是過程變異和公差帶兩者中精度較高的十分之一。

在評價测量系統時需確定的基本問題测量系統是否有足夠的分辨力。

测量系統在一定時間內是否在統計上保持穩定。

這些統計特性在預期範圍內是否一致,並且用于製程分析或管制是否可接受。

6MSA测量系統的分辨率测量系統的分辨率:

即测量系統檢出並如實指示被測特性中極小變化的能力。

如果不检測定出過程的變差,這種分辨力用于分析是不可接受的,如果不能測定出特殊原因的變差,它用于管制也是不可接受的。

7MSA1個數據分級24個數據分級5個或更多數據分級控制分析只有下列條件下才可用于控制對過程參數及指數估計不與規範相比過程變差較低小可接受只能表明過程是否正在產生合格零件依據過程分布可用半計量控一般來講對過程參數及指制技術數的估計不可接受可產生不敏感的計量控制圖只提供粗劣的估計可用于計量控制圖建議使用8MSA不合適的分辨力可通過極差圖最好地顯示出來。

可視分辨率較小，測量系統將具有足夠的分辨率。

因此為了得到足夠的分辨率，如果相對于過程變差，建議可視分辨率最多的總過程的6（標準差）的十分之一，而不是傳統的規則，即可視分辨率最多為分差範圍的十分之一。

测量系統的分辨率9MSA極差0.01810（UCL）控制上限0.0200.0100R（a）最小測量單位為0.001英寸（in）數據控制圖（b）最小測量單位為0.01英寸（in）數據控制圖極差-0.02控制上限（UCL）0.0102-0.01R-0.10MSA测量系統研究之目的在測量系統與環境交互作用時，獲得該系統有關測量變差和類型的信息。

這種信息極有價值，因為對于一般的生產過程，確認重復性和校準偏差，并為它們確定合理的極限，比提供具有非常高重復性的，特別準確的量具更有實用價值。

應用這種研究可提供。

1）接受新測量設備的準則;2）一種測量設備與另一種的比較;3）評價懷疑有缺陷的量具的根據;4）維修前後測量設備的比較;5）計算過程變差,以及生產過程的可接受性水平所需的要求。

11MSA测量系統變差的類型測量系統變異的分布特性,正如每個過程一樣:

1）位置穩定性（Stability）偏倚（Bias）線性（Linearity）2）寬度或範圍重復性（Repeatability）再生性（Reproducibility）12MSA偏倚（Bias）定義偏倚是測量結果的觀測平均值與基準值的差值基準值可以通過采用更高級別的測量設備進行多次測量取其平均值來確定基準值偏倚觀測的平均值13MSA重復性（再現性）（Repeatability）定義重復性又稱為量具變異是由一個人評價人采用同一種測量儀器多次測量同一零件的同一特性時獲得的測量值變異重復性14MSA再生性（Reproducibility）定義再生性又稱為操作者變異,是由不同的評價人,採用相同的測量儀器,測量同一零件的同一特性時測量平均值的變異。

再生性操作者A操作者C操作者B15MSA穩定性（Stability）定義穩定性（或飄移）,是測量系統在某持續時間內測量同一基準或零件的單一特性時獲得的測量值總變異。

穩定性時間2時間116MSA線性（Linearity）定義線性是在量具預期的工作範圍內,偏倚值的差值穩定性基準值偏倚較小基準值偏倚較大觀測的平均值範圍的較高部分範圍的較低部分觀測的平均值有偏倚無偏倚基準值17MSA偏倚分析偏倚由基準值與測量觀測平均值之間的差值確定。

為此,一位評價人對一個樣件測量10次。

10次測量值如下所示。

基準值為0.80mm,該零件的過程變差為0.70mm。

X1=0.75X2=0.75X3=0.80X4=0.80X5=0.65X6=0.80X7=0.75X8=0.75X9=0.75X10=0.70觀測平均值為測量結果總和除以10X=0.7510107.5X18MSA偏倚分析偏倚=觀察平均值-基準值偏倚=0.75-0.80=-0.05偏倚占過程變差的百分比計算如下:

偏倚%=100|偏倚|/過程變差偏倚%=1000.05/0.70=7.%偏倚占容差百分比采用同樣方法計算,式中用容差代替過程變差。

因此,在量具R&R研究中使用的厚薄規的偏倚為-0.05mm。

這意味著測量觀測值平均比基準值小0.05mm,是過程變差7.1%。

如果偏倚相對比較大，查盾看這些可能的原因:

1）基準的誤差;2）磨損的零件;3）儀器沒不正確校準;4）評價人使用儀器不正確。

19MSA線性分析在測量儀器的工作範圍內選擇一些零件可確定線性。

這些被選零件的偏倚由基準值與測量觀察平均值之間的差值確定，見下例。

某工廠領班對確定某測量系統的線性感興趣。

基于該過程變差，在測量系統工作範圍內選定五個零件。

通過全尺寸檢驗設備測量每個零件以確定它們的基準值。

然後一位評價人對每個零件測量12次。

零件隨機抽取，每個零件平均值與偏倚平均值的計算如表0所示。

零件偏倚由零件平均值減去零件基準得出。

20MSA零件12345基準值2.004.006.008.0010.0012.705.105.807.609.1022.503.905.707.709.3032.404.205.907.809.5042.505.005.907.709.3052.703.806.007.809.4062.303.906.107.809.5072.503.906.007.809.5082.503.906.107.709.5092.403.906.407.809.60102.404.006.307.509.20112.604.106.007.609.30122.403.806.107.709.40零件平均值2.494.136.037.719.38基準值2.004.006.007.719.38偏倚+0.49+0.13+0.03-0.29-0.62極差0.41.30.70.30.5試驗次數21MSA偏倚與基準值之間的交點標繪見圖3，最佳擬合這些點的線性回歸直線的擬合優度（R）計算如下:

x=基準值y=b+axy=偏倚a=斜率a=-0.1317XY-（X）nYX-n（X）yxb=-a（）=0.7367nnyxy-xnR=0.98（x）（y）x-（）y（）nn22MSA偏倚=b+ax%線性=100線性/過程變差=0.7367-0.1317（基準值）=13.17%線性=|斜率|（過程變差）擬合優度（R）=0.98=0.13176.00（GoodnessofFit）=0.79線性圖1名評價人12次試驗5個零件過程變差=6.001.201.000.800.600.400.20-0.00-0.20-0.40-0.60+-4.006.008.0010.00偏倚=0.05基準值線性=0.79擬合優度（R）=0.98%線性=13.1723MSA擬合優度可用來推斷偏與基準值之間的線性關系。

我們可以從它得出它們之間是否有線性關系的結論，并且如果有，是否可接受。

但是必須再次強調，線性是由最佳擬合直線的斜率而不是擬合優度（R）的值確定的。

一般地，斜率越低，量具線性越好;相的斜率越大，量具線性越差。

如果測量系統為非線性，查找這些可能原因:

1）在工作範圍上限和下限內儀器沒有正確校準;2）最小或最大標準值的誤差;3）磨損的儀器;4）儀器固有的設計特性。

24MSA重復性分析（Repeatability）再現性重復性（再現性）測量過程的重復性意味著測量系統自身的變異是一致的。

儀器自身以及零件在儀器中位置變化導致的測量變差是重復性誤差的兩個一般原因。

由于子組重復測量的極差代表了這兩種變差，極差圖將顯示測量過程的一致性。

如果極差圖失控，通常測量過程的一致性有問題。

應調查識別為失控的點的不一致性原因加以糾正。

唯一的例外是前面討論過的當測量系統分辨率不足時出現的情況。

如果極差圖受控，則儀器變差及測量過程在研究期間是一致的。

25MSA重復性分析-示例從生產過程中選取5件樣品。

選擇兩名經常進行該測量的評價人參與研究。

每一位評價人對每個零件測量三次，測量結果記錄在數據表格上（見表1）。

評價人1評價人2零件試驗1234512345121722021721421621621621621622022162162162122192192162152122203216218216212220220220216212220XX平均值:

216.3218.0216.3212.7218.3216.3218.3217.3215.7213.3220.0216.9極差:

1.04.01.02.04.04.04.01.04.00.0數據表26MSA重復性極差控制圖2名評價人3次試驗5個零件評價1評價21234512345極差受控一測量過程是一致的6.42.50.0UCLRR=25/10=2.5R圖控制限:

D3=0.000D4=2.575（見表3）UGLR=RD4=2.52.5725=6.4LCLR=RD3=0.000重復性極差控制圖27MSA重復性或量具變差的估計:

R2.5e=1.45d1.722*d2式中從表2中查得，它是依賴于試驗次數（m=3）及零件數量乘以評價人數量（g=52=10）本次研究得出的重復性計算為5.15e=5.151.45=7.5，式中5.15代表正態分布的99%的測量結果。

本例中顯示的所有極差都受控，則所有評價人看起來“相同”，如果一名評價人失控，那麼他的方法與其他人的不同。

如果所有評價人都有一些失控的極差，則測量系統對評價人的技術是敏感的，需要改進以獲得有用數據。

28MSAm234567891011121314151.411.912.242.482.672.832.963.083.183.273.353.423.493.55