量测系统分析(八)[精选].doc

量测系统分析（MSA） 目 录 量测系统介绍 概述、目的、术语 量测系统之统计特性 量测系统的标准 量测系统的通则 选择/制定检定方法 量测系统之评价 2.1 概述 2.1.1鉴别力 2.1.2再生性 2.2 量测系统分析 2.2.1 再现性 2.2.2 再生性 2.2.3 零性间变异 2.2.4 偏性 2.2.5 稳定性 2.2.6 线性 2.2.7 范例说明 2.3 量测系统研究之准备 2.4 计量值量测系统之研究 2.4.1稳定性之准则 2.4.2偏性之准则 2.4.2.1独立取样法 2.4.2.2图表法 2.4.2.3分析 2.4.3再现性与再生性之准则 2.4.3.1全距法 2.4.3.2平均值与全距法 2.4.3.2.1执行研究 2.4.3.2.2图表分析 2.4.3.2.3计算及研究 2.4.3.3变异数分析法 2.5 量具绩效曲线 2.6 计数值量具研究 2.6.1短期法 2.6.2长期法 附录 3.1 标准常态分配表 3.2 常数表 3.3 如何适当的选用量测系统分析流程 3.4 表格 量测系统分析（Measurement System Analysis） 第1章量测系统介绍 1.1概述、目的、术语 1.1.1概述 我们知道，一个制程的状况必须经由量测来获取相关资讯，因此量测数据将会决定制程是否应被调整，如果统计结果，制程超出管制界限，即制程能力不足时，则须对制程作某些调整，否则，制程将会在无调节的状态下运作。量测数据的另一用途是可以检视二个或更多变异彼此之间是否存在某种关系性，如塑胶性的尺寸将与进料温度有关。 因此，量测数据的品质对于制程分析结果占有相当重要的因素，为了确保分析结果不致对制程误判，就必须重视数据的品质。 量测数据品质与制程是否在稳定状况下所获得的多种量测有关，若在稳定状况下所获得某一特性的量测数据，其结果“近似于”该特性的标准值，则数据品质可谓“高”；若某些或全部数据偏离标准值甚远，则数据品质可谓“低”。常用于表示数据品质高低的统计特性有偏差与方差，所谓偏差是指量测数据平均值与标准值之差异；所谓方差则是指量测数据本身之间差异。如果数据品质是不可接受，则必须加以改进，然而这常常应改进量测系统本身，而非改进数据。 因此，对于量测系统品质的评估，是极其重要的，其评价程序应包括 设计及验证 长时间的能力评价 追溯标准 作业定义 管制 维修及再验证 1.1.2目的 本篇的目的在于说明评价量测系统品质之准则，虽然也可以运用在其他量测系统上，但主要还是以使用在制程的量测系统为主。 1.1.3术语 量具：任一可用以量测之设备，通常是用以特别称呼使用在生产现场者，包括GO/NO-GO设备。 量测系统：操作、准则、量具和其他设备、软体及指定之一群待量测之集合，经由完整程序而取得量测值。 1.2量测系统之统计特性 理想之量测系统是一个具有零偏差、零变异的统计特性，但很不幸的是，这种理想的量测系统几乎很少见的，因此，我们必须存在一个观念，就是当在决策时，必须考虑到所依据的是一个非理想统计特性之量测系统。 所以设备管理之责任是确认当每一量测系统被使用时都具有适当的统计特性。虽然每一量测系统可能需具备一些各别的统计特性，但下列举出五项所有量测系统必备的统计特性： 量测系统须在统计管制下，亦即量测系统之变异仅根源于共同原因，而非特殊原因。 量测系统的变异必须小于制程变异。 量测系统的变异必须小于规格界限。 量测之最小刻度必须小于制程变异或规格界限之较小者，一个通用的法则是：最小刻度应小于制程变异或规格界限较小者之1/10。 因量测项目的改变，量测系统之统计特性可能变更，但最大的量测系统变异必须小于制程变异或规格界限较小者。 1.3量测系统的标准 量测标准分级中，最高级为国家级标准，由国家级标准对应的次一级标准，称为初级，通常由政府部门或学术机构取得，当然私人公司亦可由国家级标准取得初级的对应。但因初级标准常常显得太昂贵，故又可对应至次一级标准，称为第二级标准，通常由一般私人企业所取得。第二级标准又可被对应到另一级，称为作业标准，本级常用于调整在生产中使用的量测系统，又称为生产标准。 总之，不采用可追溯之标准而去确定一个量测系统的精度是难以被接受的，尤其是当生产者与客户之间的量测可能不统一而产生冲突时，更显得可追溯的量测标准之信赖度的重要。 1.4量测系统的通则 每一量测系统均应被评估以决定是否适用于预期之工作。通常以两阶段来评估，第一阶段评估是执行测试以决定量测系统是否具有需求之统计特性，以执行被要求之工作，又称为阶段一评估。第二阶段评估是执行定期之检定以决定此一量测系统是否维持在可接受状态，即使量测系统例行执行保养及/或再校正、再检定、又称为阶段二评估