质量管理五大工具——MSA.ppt

MSA第三版快速指南 Third Edition Fast Guide 测量系统类型 MSA方法 章 基本计量型 极差、均值和极差、方差分析（ANOVA)、偏倚、线性、控制图 三 基本计数型 信号探测、假设试验分析 四 不可重复（如破坏试验） 控制图 三、四 复杂计量型 极差、均值和极差、ANOVA、偏倚、线性、控制图 三、四 多重系统、量具或试验台 控制图、ANOVA分析、回归分析 三、四 连续过程 控制图 三 其他情况 替代法 五 其它 White papers 可在http: //www. ,aiag .org /publications/quality /msa3.htm 术语: 测量: 赋值（或数）给具体物以表示它们之间关于特定 特性的关系。赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定 义为测量值 量具:用于获得测量的装置 测量系统:是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪 器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环 境和假设的集合；用来获得测量结果的整个过程 测量数据的用途: 产品控制 过程控制 特性之间的联系 测量数据的质量: 真值 一个好的或高质量的测量具备哪些特点？ 一个差的或低质量的测量具备哪些特点？ 如何表征数据质量 偏倚:位置 方差:分布 测量数据变差的来源(S、W、I、P、E): 变差的普通原因和特殊原因 理想的测量系统：零方差、零偏倚和错误分类零概率； 用多次测量数据的统计特性来确定MS的质量 测量数据的变差的统计特性: 偏倚(Bias) 重复性( Repeatability ) 再现性( Reproducibility ) 稳定性( Stability ) 线性（Linearity） 相对于公差，对零件作出错误决定的潜在因素只在测量系统误差与公 差交叉时存在，下面给出三个区分的区域； Ⅱ Ⅱ Ⅰ Ⅰ Ⅲ 目标 此处： Ⅰ坏零件总是坏的 Ⅱ可能作出潜在的错误决定 Ⅲ好零件总是好的 对于产品状况，目标是最大限度地作出正确的决定，有两种选择： A、改进生产过程：减少过程变差，没有零件生产在Ⅱ区域； B、改进测量系统：减少测量系统误差从而减少区域的面积，所有零件都在Ⅲ区，从而风险降低。 LSL USL 测量数据的变差: 如果测量系统用于过程控制，测量系统的误差会掩盖 制造过程本来的变差 在进行过程分析之前必须先进行测量系统分析确保测 量误差在接受的范围内 在进行测量系统分析之前的概念和准备: 分辨率:测量系统检测并如实指示被测特性的微小变化的能力。被测特性根据测量值分为不同的数据组，同一数据组内的零件之被测特性具有同样的数值。 典型的,此能力的度量是看仪器的最小刻度值 什么样的分辨率是可以接受的? 分辨率:测量系统检测并如实指示被测特性的微小变化的能力。被测特性根据测量值分为不同的数据组，同一数据组内的零件之被测特性具有同样的数值。 典型的,此能力的度量是看仪器的最小刻度值 通用准则是一个量具的分辨率是所测特性公差/过程变差的十分之一 分辨目录数(ndc):测量特性将根据测量的值而分成不同的目录组,在一组内的产品具有一样的值. 如果过程变差相对于产品公差小许多,那么可以用于检测合格与不合格品 可以用于控制图等控制 大于等于5 个数据组 1个数据组 分辨目录数 2-4 个数据组 正态分布 MSA之前，应区分测量过程是否呈正态分布，因为MSA是 建立在正态分布基础之上的 对非正态分布，过程责任者有责任纠正这些测量系统的 评价 测量系统分析前的准备: 确定统计特性和分析方法(如有些情况下重复性忽略) 确定评价人数量 样本数量 重复读数的次数 评价人的选择 测量系统分析前的准备: 样本的选择 产品控制情况:测量系统的评定是基于特性的公差,样本不必覆盖整个过程范围 过程控制情况(如SPC):获得在整个操作范围的样本非常重要 盲测 每次读数应到有效位数 测量系统分析结果: 位置误差: 通常情况,如果偏移或线性误差明显与零有偏差,或超过校 准程序要求的最大偏差就不可以接受 宽度误差: 小于10%可以接受 10%--30% 基于测量的重要性、测量装置的成本、维 修的成本等确定是否可以接受 大于30% 不可以接受 Ndc 大于等于5 计量型测量系统研究－－－ 指南 确定稳定性的指南 确定偏倚的指南－独立样本法 确定偏倚的指南－控制图方法 确定线性的指南 确定重复性和再现性的指南 稳定性： - 选择在产品生产产品中值附近的零件 - 定期（天、周）测量标准样本3－5次，应在不同时间读数 以代表测量系统的实际使用情况，以便反映在一天中预热、 周围环境和其他因素发生的变化 - 将数据按时间顺序画在均值极差或均值标准差图