测量系统分析MSA课件.ppt

测 量 系 统 分 析Measurement Systems Analysis培 训 教 材 中国汽车技术研究中心培训中心 天津佩美克管理科学研究中心 目 录 1.引言 1.1数据的用途 1.2数据的类型 1.3测量过程 1.3.1测量系统的统计特性 1.3.2测量过程的变差 1.4数据的质量 1.5检定或校准能不能替代测量系统分析？ 2.术语 3.测量过程变差及其对策的影响 3.1对产品控制决策的影响 3.2对过程控制决策的影响 4.测量系统分析的基础 4.1进行测量系统分析时应具备的条件 4.2测量系统变差的类型 4.3测量系统分析的时机 4.4测量系统分析的作用 4.5测量系统分析的准备 4.6接收准则 5.简单测量系统分析的实践 5.1计量型测量系统的分析 5.1.1偏倚的分析 5.1.2稳定性的分析 5.1.3线性的分析 5.1.4重复性、再现性和GRR （双性）的分析 5.2计数型测量系统的分析 5.2.1风险分析法 5.2.2短期研究——小样法 5.2.3长期研究——大样法 6.复杂测量系统的分析 1 引 言 1.1数据的用途 按照质量管理的八项原则，应按“基于事实的决策方法”进行决策，因此用数据说话就成为必然，所以数据的使用比以前更加频繁。在产品的制造生产过程中，测量数据主要有三个用途，一、用于判断产品合格与否，二、用于分析生产过程，判断生产过程是否统计稳定，三、用于确定两个或多个变量之间是否有显著关系，如：线性回归分析、方差分析。用测量数据进行决策的关键就是：这些数据反映的是否是“事实”，即数据的质量是否高。 1.2数据的类型 ——计量型数据：无限可分的数据，通常用计量型量具测得。 ——计数型数据：有限可分的数据，通常用计数型量具测得。 1.3测量过程 测量：赋值给具体事务以表示它们之间关于特定特性的关系。 1 引 言 赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。 应将测量看成一个制造过程，它产生数据作为输出。 输入 输出 1 引 言 1.3.1测量系统的统计特性 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相一致。一个能产生理想测量结果 的测量系统，应具有零方差、零偏倚和对所测的任何产品错误分类 为零概率的统计特性。遗憾的是，具有这样理想统计特性的测量系 统几乎不存在，因此过程管理者必须采用具有不太理想统计特性的 测量系统。一个测量系统的质量经常用其多次测量数据的统计特性 来确定。 对于一个产品或生产过程来说，测量系统并非分辨率越高越 好，因为分辨率越高，对环境的要求越苛刻。再如，如果表面粗糙 度达不到要求，高分辨率也没有意义。 1 引 言 期望的统计特性应包括： ⑴ 足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，相对于过程变差或公差，测量的增量应该很小。通常按1∶10经验法则，表明仪器的分辨率应把过程变差（公差）分为十份或更多。这个法则是选择量具期望的实际最低起点。 ⑵ 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用控制图法评价。 ⑶ 对于产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须很小。依据产品特性的公差来评价测量系统。 ⑷ 对于过程控制，测量系统的变异性应该显示有效分辨率并且与制造过程变差相比要很小。根据6σ制造过程总变差和/或来自MSA研究的总变差来评价测量系统。 1 引 言 1.3.2测量过程的变差源 测量过程的变差源主要有六个方面，即S：标准，W：工件，I：仪 器，P：人/程序，E：环境。这可以认为是全部测量系统的误差模 型。 1.4数据的质量 人们往往习惯于相信测量数据，认为测量的结果就是客观事实，其实不然，因为测量过程如同制造过程一样，也是随机现象，即有规律的不确定现象。因此，评价测量数据的质量，即评价随机现象的结果，应以在统计稳定条件下运行的某一测量系统得到的多次测量结果的统计特性来确定，这些测量结果越接近真值，其质量越高。 1 引 言 计量型数据的质量 —— 均值与真值（基准值）之差 —— 方差的大小 计数型数据 —— 对产品产生错误分级的概率 1.5检定或校准能不能替代测量系统