测量系统分析MSA_GRR.ppt

测量系统分析 课程大纲： 测量系统分析的意义和目的； 测量系统分析的定义： 测量系统、量具、测量、测量过程； 测量系统分析的基础知识： 1）、测量系统的统计特性：偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性、分辨力 2）、理想的测量系统 3）、测量系统的共同特性 4）、测量系统的评定步骤和准备 计量型测量系统的分析方法 1）偏倚 2）稳定性 3）线性 4）重复性和再现性（RR） 计数型测量系统的分析方法 1）小样法 2）大样法 测量的重要性 如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到真正的产品或过程特性。 因此，要保证测量结果的准确性和可信度。 测量误差 Y = x +ε 測量值 = 真值(True Value)+測量誤差 测量误差的来源： nDiscrimination 分辨能力 nPrecision 精密度 (Repeatability 重复性) nAccuracy 准确度 (Bias偏差) nDamage 损坏 nDifferences among instruments and fixtures (不同仪器和夹具间的差异) nDifference in use by inspector 不同使用人员的差异(Reproducibility再现性) nDifferences among methods of use (使用不同的方法所造成差异) nDifferences due to environment (不同环境所造成的差异) 测量的变异说明 为什么要进行测量系统分析 即使量具经过检定或校准，由于人、机、料、法、环、测等五方面的原因，会带来测量误差。 检测设备的检定或校准不能满足实际测量的需要。 因此，还需要对测量系统进行评价，分析测量结果的变差，从而确定测量系统的质量，以满足测量的需要。 满足QS9000、ISO/TS16949标准的要求： ISO/TS16949:2002标准7.6.1规定：为分析出现在各种测量和试验设备系统测量结果的变差，必须进行适当的统计研究。此要求必须适用于在控制计划中提及的测量系统。这些分析方法以及接收准则的使用必须符合顾客的测量系统分析参考手册。采用其他的分析方法和接受准则必须获得顾客的批准。 测量系统分析的目的 运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量误差），了解变差的来源。 从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信息。 保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。 测量系统的基本知识和概念 术语 测量系统及其统计特性 分辨力、稳定性、偏倚 、重复性、再现性、线性 理想的测量系统 测量系统的共同特性 测量系统的评定步骤和准备 术语 测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的值定义为测量值。 量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置，包括用来测量合格／不合格的装置。 测量系统： 用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合。 测量系统的组成 测量系统的统计特性 通常使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量： nDiscrimination 分辨力(ability to tell things apart) ; nBias 偏倚; nRepeatability 重复性; nReproducibility再现性 ; nLinearity 线性 ; nStability 稳定性 。 分辨力（率） 定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。 传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6σ(标准偏差)的十分之一。 偏倚(Bias)： 重复性(Repeatability) 再现性(Reproducibility)： 稳定性(Stability)： 线性(Linearity)： 线性(Linearity)： 测量系统的分析 测量系统的变差类型： 偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性 测量系统特性可用下列方式来描述 ： 位置：稳定性、偏倚、线性。 宽度或范围：重复性、再现性。 位置和宽度 理想的测量系统 n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值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。 IDEAL MEASUREMENT SYSTEM 测量