测量系统解析GRR.doc

測量系統分析 --“量具RR” 第一節 概述 測量數據的使用比以前更頻繁﹑更廣泛.例如,是否調整製造過程,現在普遍依據測量數據來決定.把測量數據或由它們計算出的一些統計量,與這一過程統計控製限值相比較,如果比較結果表明這一過程在統計控製之外,那麼要做某種調整,否則,這一過程就允許運行而勿須調整. 測量數據的另外一個用途是確定兩個或多個變量之間是否存在某種顯著關係.例如,人們可以推測一模製塑膠料件的關鍵尺寸與澆注材料溫度有關系.這種可能的關系可通過采用所謂回歸分析的統計方法進行研究.即比較關鍵尺寸的測量結果與澆注材料溫度的測量結果. 應用以數據為基礎的方法的益處,很大程度上決定於所用測量數據的質量.如果測量數據質量低,則這種方法的益處很可能低,類似地,如果測量數據的質量高,這一方法的益處也很可能高. 為了確保應用測量數據所得到的益處大於它們所花的費用,就必須把注意力集中在數據的質量上. 測量數據的質量 測量數據質量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. 例如,假定用在穩定條件下運行的某測量系統,得到某一特性的多次測量結果.如果數據的質量會很低,以致這些數據是無用的. ,那麼可以說這些測量數據的質量“高”,類似地,如果一些或全部測量結果“遠離”標準值,那麼可以說這些數據的質量“低”. 低質量數據最普通的原因之一是數據變差太大.例如,測量某容器內的流體的容積,使用的測量系統可能對它周圍的環境溫度敏感,在這種情況下,數據的變差可能由於其體積的變化或周圍溫度的變化,使得解釋這些數據更困難.因些這一測量系統是不太合乎需要的. 一組測量的變差大多是由於測量系統和它的環境之間的交互作用造成的. 如果這種交互作用產生太大的變差,那麼數據的質量會很低,以致這些數據是無用的. 例如,一個具有大量變差的測量系統,用來分析一個製造過程,可能是不恰當的,因為這一測量系統的變差,可能會掩蓋製造過程中的變差. 絕大部分變差是不希望有的,但也有一些重要的例外.例如這一變差是由於被測量特性的小變化而引起的,一般情況下這一變差被認為是有用的.一個測量系統對這種變化越靈敏,這個系統越良好.因為這一系統是一個較敏感的測量系統. 如果數據的質量是不可接受的,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. 測量過程 術語“測量”定義為“賦值給具體事物以表示它們之間關於特殊特性的關係”. 賦值過程定義為測量過程,而賦予的值定義為測量值. 從這些定義得出,應將一種測量過程看成一個製造過程,它產生數字(數據)作為輸出. 環境 術語 量具: 任何用來獲得測量結果的裝置;包括用來測量合格/不合格裝置. 測量系統: 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集合;用來獲得測量結果的整個過程. 測量系統的分辨力(或分辯率): 測量系統撿出並如實指示被測特性中極小變化的能力. 重複性: 指同一個人使用同一量具,多次測量同一零件上的同一參數所測結果的變差. 再現性: 指不同人使用同一量具,測量同一零件上的同一參數所測結果的變差. 量具精确度: 指測量觀察平均值与真实值(基准值)的差异。真实值由更精确的測量設備设所确定。 真实值(基准值) 精确度(偏差,偏倚) 观 觀察平均值 第二節 測量系統的統計特性 理想的測量系統在每次使用時,應只產生“正確”的測量結果． 　遺憾的是，具有這樣理想的統計特性的測量系統幾乎不存在，因此過程管理者必須采用具有不太理想的統計特性的測量系統． 一個測量系統的質量經常僅僅用其測量數據的統計特性來確定. 盡管每一個測量系統可能需要有不同的統計特性，但有一些特性是所有測量系統必須共有的，它們包括： 測量系統必須處於統計控製中，這意味著測量系統中的變差只能是由於普通原因而不是由於特殊原因造成的．這可稱為統計穩定性； 測量系統的變異必須比製造過程的變異小； 變異應小於公差帶； 測量精度應高於過程變異和公差帶兩者中精度較高者，一般來說，測量精度是過程變異和公差帶兩者中精度較高者的十分之一; 測量系統統計特性可能隨被測項目的改變而變化.若真的如此,則測量系統最大的(最壞)變差應小於過程變差和公差帶兩者中的較小者. 第三節 測量系統分析通用指南 評定一個測量系統的第一步是驗證該系統一直在測量正確的變量. 評定一個測量系統的第二步是確定該測量系統必須具有什麼樣可接受的統計特性. 測量系統的評