GRR测量系统(MSA)解析.ppt

Measurement System Analysis 警告 Gage RR （MSA）研究检验测量系统的精确性 变量型Gage RR研究不检验测量系统的准确性 在某些应用中,并不存在标准或 “真值” (校正) 这些情况下, 准确性无法进行评估 因此, 评估与改进精确性是计量型MSA的主要内容 属性型 Gage RR研究检验准确性 再现性比较难区分 重复性和准确性是计数型MSA的主要内容 Gage RR研究 通常2到3名操作员 通常测量10个样本 每个样本由每个操作员测量 2-3次 需要进行均衡 (下一张) 要均衡哪个设计? 例 1 零件号 操作员 结果 1 Mary 1456 1 Mary 1390 2 Mary 1300 2 Mary 1299 2 Mary 1321 1 Joe 1433 1 Joe 1399 2 Joe 1279 2 Joe 1300 例 2 零件号 操作员 结果 1 Mary 1456 1 Mary 1390 2 Mary 1300 2 Mary 1299 1 Joe 1433 1 Joe 1399 2 Joe 1279 2 Joe 1300 测量系统研究的准备 检查仪器已维修并已校准至可追溯的标准 检查仪器分辨率小于或等于预期工艺过程的变异/规范范围的1/10 挑选2-3 操作仪器的评估人 如果工艺需要多个操作员, 随机选择2－4人 如果工艺仅需要一个操作员或无操作员, 则视为无操作员影响来进行研究 (忽略再现性影响) 从工艺过程中选择5-10个样本零件来表征整个操作范围和各离散零件数 样本数－ 选取足够的样本使得样本数 (S) X 操作员数 (O) 15 每个操作员测量每个样本 2-3 次(都使用相同的仪器) 进行测量研究 呆在现场进行研究; 注意计划外因素 进行研究 – 指导方针 每个操作员对所有的样本进行一次随机测量 持续进行直到每个操作员对所有的样本完成一次测量 这是试验 1 确保零件进行标记以便于数据采集但对操作员保持“隐蔽”（无法辨别） 重复需要的试验数 每个样本应该由每个操作员测量2 - 3次 使用表格收集信息 分析结果 如果还有的话，确定进一步措施 Minitab中的测量系统分析（MSA）实例 选取10个零件表征工艺过程中变异的预期范围 3个操作员随机测量10个零件，每个零件3次 打开 Gage3.mtw 选择 StatQuality ToolsGage RR Study (Crossed)… Minitab中的Gage RR 在Part numbers（零件号）中输入Part（零件） : Operators（操作员）中输入Operator（操作员）: Measurement data（测量数据）中输入Response（响应） : ANOVA（方差分析）和X-bar R分析主要的不同之处在于ANOVA 将通过零件间的交互作用对操作员进行评估 ANOVA 方法更保守 Minitab中的Gage RR : 选项 5.15 是study variation（研究变异）的默认值 z 值范围计算99% 潜在的研究变异 基于变异计算标准的偏移可以在所选零件的研究中看到 规格界限是10.75 (USL) 和 8.75 (LSL) 点击 Options… 在process tolerance（过程公差）对话框中输入2.0 (10.75 – 8.75 = 2.0) 在historical sigma（历史西格玛值）对话框中输入0.195 双击 OK 解释:可接受性 如果工艺过程公差和历史西格玛值没有用在Minitab中, 一个关键的设想是:选取的用于研究的样本零件可以真实地展现实际工艺过程变异。这样的话，测量系统的可接受性仅基于对研究中零件变异的比较。如果注意选取研究样本零件，这将是一个有效的假设。 AIAG 规定 “评估测量系统是否可以分析工艺过程的一个标准要素是零件公差或测量系统变异所耗费的操作过程变异” 。记住指导方针是: 10 % 以下误差 – 可接受的 从10%到30% – 由于使用风险、测量仪器的成本、修理成本等考虑也尚能接受 超过30 % – 认为不可接受 –应该努力全面改进测量系统 Minitab Sixpack Gage RR 间的联系 当操作员的结果可重复以及操作员间的结果可再现时，可以认为测量过程一致。 当操作员测量的变化相对于工艺过程的变化或公差范围较小时，标准度量可以有效检地测到零件之间的变异。 测量所耗工艺过程变异的百分比 (% RR)决定了测量过程的一致性并能检测出零件之间的变异。 Minitab Sixpack 重复性: 图表视图 重复性由特别的极差图进行检