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第五版：2002年7月 MSA MSA 测量系统分析 概念简介 概念简介 概念简介 概念简介 测量系统的组成 概念简介 数据类型 计量型数据/连续数据 计数型数据/属性数据/特性数据/非连续数据 MSA 的意义 “如果你不能测量就不能改善”----田口 状态？好？坏？满足规定要求？存在差异？ 为什么需要MSA？ 确保数据的真实可靠，那么根据数据所作的决定才是正确的，否则，可能误导我们的决定。 MSA 的举例 MSA 的举例 MSA 的举例 测量系统误差分类 测量误差的两个类别。 准确度和精确度 准确度 – 测量值与“真实”值的差异程度 精确度 -测量值彼此接近的程度，（测量系统再现和重复读数的能力，散布状态） 测量系统误差分类 测量系统的准确度具有三个分量： 偏倚、线性度、稳定性（计量机构或内部的校准、内部的保养来保证） 测量系统的精确度具有两个分量： 重复性和再现性（内部自己去做保证） 概念的理解 概念的理解 测量系统误差分类 偏倚 -检查实测平均值和基准值之间的差值。它回答“与基准值比较，我的量具偏倚程度如何？”这一问题 稳定性 -是测量系统的计量特性随时间变化保持恒定的能力。 线性 -通过预期测量值范围指出测量值的准确度。它回答“对于所测量的所有大小的对象，我的量具的准确度 是否都相同？”这一问题。 测量系统误差分类 GRR - 量具重复性和再现性 = (仪器 +人员)变差 重复性 - 同一测量人员用同一测量仪器，多次测量同一零件的同一特性所获得的测量变差（绝对相同状况下，进行的重复测量） 再现性 - 不同测量人员用同一测量仪器测量同一零件的同一特性所获得的测量平均值的变差 分辨率 - 测量系统探测被测值最小变化的能力 选择原则:≤1/10原则：T/10或6Sigma/106.2385 6.246.2446 6.246.2379 6.246.2422 6.24 偏倚 简单说：观测平均值与基准值之差。 基准值可以由更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值。 偏倚范例 量具偏倚的工作指南 1. 用标准值或高等级量具，获得基准值 2. 由同一评鉴人对同一零件作至少10次测量 3. 计算： 读数的均值 偏倚= 观值均值-基准值 偏倚% =[(偏倚/过程变差(公差)]?100 偏倚范例 同一作业员对一条轴的外径作了10次测量，数据如下：过程变差估计为0.00310”,基准值为0.72650”，是一个名誉值，即假定产品与原样一致。估计偏倚 偏倚的解读 偏倚=0.00036,表明测量平均值比基准值大了0.00036.由于测量误差的普遍存在，因此我们应分析此偏倚是测量误差造成的表面现象，还是确实存在偏倚呢？ 采用T检验来确定：“偏倚是否为0”.若确实存在偏倚，则应在校准时确定其偏倚值，并在以后的测量时，对在此特定的基准值加以相应的修正。 稳定性 稳定性(或漂移)是指一个测量系统在一段时间(指几天而不是几小时)获得的对同一标准件或零件的一个单一特性的重复测量保持恒定。 使用Xbar-R或Xbar-S控制图来分析。 稳定性范例 量具稳定性分析 量具稳定性工作指南 1. 取样并建立基准值，确定稳定性分析的标准样件 最好的做法是选择低、中、高极差值的样本 – 分别分析。 2. 对标准件在一天的不同时间作3至5次测量(根据测量系统的具体情况而定) 3. 把数据作成均值-极差图或均值-标准差图 4. 根据通常的SPC要求作评估，是否受控，受控则稳定 线性 量具的线性 量具的线性通过对量具期望作业范围内的偏倚分析而确定 至少要作二次分析，在量具作业范围的开端和末端各一次 量具作业范围的中部也应考虑 量具线性分析 量具线性工作指南 1. 选择可供测量系统不同作业范围作测量的5-8个零件 2. 用完全尺寸检验设备确定每个零件的基准值 3. 由一个评鉴人和同一量具测量所有零件 4. 每个零件重复10-12次测量 5.计算零件的偏倚 偏倚 = 观察平均值 - 基准值 6.将计算出的偏倚由小到大排序 7. 以偏倚均值(Y-轴)对基准值(X轴)建立散布图 量具线性分析 量具线性工作指南(续) 9. 线性由这些点的最佳拟合直线的斜率确定。一般说来，斜率越小表示线性越好 10. 计算量具的线性指数 量具的线性指数 = 斜率?? 过程变差(或公差) 线性% = 100[线性/过程变差 (或公差)] RR分析的准备 准确性是前提，首先保证量具本身的准确性。 量具校准了吗？ 校准后的保养有效吗？ 应在MSA研究前进行准确性的确认，不应在研究过程中去作校准。 精确性：同样也能研究量具的稳定性、线性和偏倚，还包含了除量具以外的其它影响。 RR分析 RR%=σ(RR)/σ(Total