量测系统MSA分析培训稿课件.pdf

序MSA(Measurement Systems Analysis)A：什么是测量系统分析？B：测量系统分析是怎样起源？又通过了怎样的一个发展过程？C：实施测量系统分析的主要目的是什么？D：我们要在什么样的时机进行测量系统分析？怎样分析？E：则阶段所推行的MSA又包了着哪些关键的内 容？MSA!当您看到这个标题的时候,您是否也会在心底存在着 这也甚至更多的疑问呢?一超采探讨吧!第一章要了解什么是测量系统 分析，我们首先要知道 什么是“测量”从右边的图示我们知道,“潮量”这一动作包含 着这几个方面的内容。那么“那量”到底是怎 样的一种动作呢？测量的定义 赋值给具体事物，而这些数或数值能够体现实物各种 属性特征的关系。-(1963)given by C.Eisenhart(艾森华特)简单的说，融量的还义就是使用者利用相关的量具或 仪器,将具体事物的某种特性赋予具体的可视化的数 或薮值。那么这个赋值的过程就是测量过程“测量系统”的定义指用于对被测量或评估属性的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员和环 境的集合，用来获得测量结果的整个过程。“量具”的定义任何用来获得测量结果的装置，包括执行“是/否”判断的属性装置，通常用来特指用于生 产车间的装置。量具的分类计量型量具：根据作测之数据值，进行不同级的判别其好坏程度，可分为优、良好、合格、不合格、差等，存在接受的公差范畴。（如卡 尺、力度计等大部份常用量具）计数型量具：就是把各个零件与某些指定限值相比较，如果满足限值则接受 该零件否则拒收。计数型量具不能象计量型量具指示一个零件多幺好或多幺坏，它只能指示该零件被接受还是拒收。（如：分色仪、金属探 测仪等）测量系统分析的前身实际上是对某种对象进行的可靠性的研究。人们早期对“可靠性”这一概念仅仅从定性方面去理解，而没有 数值量度。为了更好地表达可靠性的准确含义，不能只从定性方 面来评价它，而应有定量的尺度来衡量它。在第二次世界大战后期，德国火箭专家R.Lusser首先提出用概率 乘积法则，将系统的可靠度看成是其各子系统的可靠度乘积，从 而算得VH型火箭诱导装置的可靠度为75%,首次定量地表达了 产品的可靠性。从50年代初期开始，在可靠性的测定中更多地引进了统计方法和 概率概念以后，定量的可靠性才得到广泛应用，可靠性问题才作 为一门新的学科被系统地加以研究。测量系统分析的起源与发展 测量系统分析的三个发展阶段：1）初期发展 早期的可靠性研究，重点放在故障占大半的电子管方面。多用于军 jfz：品 3040年代，两次世界大战。特别二战期间，电子设备常失效。例:美国运到远东的航空电子设备60%不能使用（运输失效）；1939年，英国航空委员会适航性统计学注释，首次提出飞机故 障率W0.00001次/h,相当于一小时内飞机的可靠度Rs=0.99999,这 是最早的飞机安全性和可靠性定量指标。二战末期，德火箭专家R卢瑟（Lusser）把VII火箭诱导装置作 为串联系统，求得其可靠度为75%,这是首次定量计算复杂系统的 可靠度问题。1942年美国麻省理工学院，对真空管进行可靠性研究。测量系统分析的起源与发展2）可靠性工程技术发展形成阶段:5060年代，大体上确定了可靠性研究的理论基础及研究方向。1952年，美国军事工业部门和有关部门成立AGREE（Advisory Group on Reliability of Electronic Equipment,国防部电子设备可 靠性顾问团），研究电子产品的设计、制造、试验、储备、运输左亍O 至60年:弋后期，美国约40%的大学设置了可靠性工程课程。日本，1958年成立可靠性研究委员会。1971年起每年召开一次可 靠性与维修性学术会议。前苏联，1950年起，开始研究机器可靠性问题。这一阶段，可靠性研究工作从电子产品扩展到机械产品，从军工产 品扩展到民用产品。测量系统分析的起源与发展3）可靠性发展的国际化时代 1965年国际电子技术委员会设立了可靠性技术委员会TC56（1977年改名为可靠性与维修性技术委员会）。从7080年代起，可靠性理论研究从数理基础发展到失效机理的 研究；形成了可靠性试验方法及数据处理方法；重视机械系统的研究；重视维修性研究；建立了可靠性管理机构；颁布了一系列可靠性标准；国内可靠性研究的发展和现状:我国从1953年开始可靠性技术教育。60年代初，广州设立可靠性环境试验研究所(电子元件)。70年代后开始注重可靠性工作：(1)各行业相继成立可靠性学术组织；(2)大力开展可靠性方面的人才培训；(3)制定了 一些可靠性标准；(4)抓产品的可靠性考核工作。在产品的质量管理中，数据的使用是极其频繁和相当广泛的,产品质量管理的成败与收益在很大程度上决定于所使用数据 的质量，所有质量管理中应用的统计方法都是以数据为基础 建立起来的。为了获得高质量的数据，必须对产生数据的测 量系统要有充分的理解和深入的分析。在QS9000（或IS0/TS16949等）汽车业质量体系中，均具有针 对测量系统分析的强制性要求，亦即：企业除应对相关量具（或测量仪器）执行至少每年一次的定期校正以外，还必须 对其实施必要的测量系统分析（即：MSA）o实施MSA的目的和意义 MSA的目的是：汽车整车厂（顾客）认为汽车零组件生产厂家若仅 针对量具定期“校正”，并不能确保产品最终的测量品质，“校 正”只能代表该量具在特定场合（如校正场所）的某种“偏倚”状况，尚不能完全反映出该量具在生产制造现场可能出现的各种 变差问题；因此，对于汽车零组件生产企业来说，为避免可能存 在的潜在零件质量问题及顾客车辆可能因此而被“召回”的风险,必须对相关的“测量系统”进行分析。MSA目前除了已被汽车零组件生产企业所应用之外，同时也被广泛 运用于其他行业。测量在质量管理体系统中的地位测量系统分析时机 1.新生产之产品PV有不同时 2.新仪器，EV有不同时 3.新操作人员，AV有不同时 4.量具的使用者更换频繁 易损耗之仪器必须注意其分析频率o测量系统应具有的统计特性 量测系统必须处于统计管制状态，表示量测系统内的变异只是由 于普通原因产生，而不是特殊原因 量测系统变异性要小于制造过程的变异性 变异性要小于允许公差范围 量测的精度必须高于制程变异性或是公差范围中精度较高者，（+分之一）当被量测项目改变时，量测系统的统计特性也可能改变；量测系 统变异小于制程变异和公差范围两者中的较小者测量系统的评定 测量系统的评定通常分为两个阶段，称为第一阶段和第二阶段 第一阶段：明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需 要。第一阶段试验主要有二个目的：1）确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。2）发现哪种环境因素对测量系统有显着的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境。第二阶段的评定：1）目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有恰当的统计特性。2）常见的就是“量具R&R”是其中的一种型式。测量系统中的因素量具在测量时对 特性产生的偏差重复性髓器偏倚 测量系统 再现性徵 的因素 起的偏差随着测量心 间的推移，量具呈现不 稳定的状态稳定性量具的测量 最小刻度值 不能精确测 量特性定义及名词解释 重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零 件的同一特性时获得的测量值（数据）的变差。再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的 同一特性时测量平均值的变差。稳定性：指测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性 时获得的测量值总变差。偏 倚：指同一操作人员使用相同量具，测量同一零件之相同特性多 次数所得平均值与采用更精密仪器测量同一零件之相同特 性所得之平均值之差，即测量结果的观测平均值与基准值的 差值，也就是我们通常所称的“准确度”线 性：指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化。测量系统分析准备步骤 规定量测人数、样本数、重复次数 选定经常使用此仪器的操作人员 对几天生产之产品中抽样，以保证抽取样本代表整个作业范 围 抽取样本进行编号 量测仪器分辨力为所要量测特性的十分之一 读数要精确到最小刻度之一半 确保测量方法按照规定的测量步骤测量特征尺寸 计量型量具研究 根据作测之数据值，进行不同级的判别其好坏程度,可分为优、良好、合格、不合格、差等，存在接受 的公差范畴。用于尺寸或其它数值特性的检查 如卡尺、力度计等大部份常用量具 稳定性(Stability)是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零 件的单一特性时获得的测量值总变差 稳定性 1）选择基准件 2）定时测量基准件 3）根据测量数据制定Xbar-R图 4）观察数据是否处于统计制程控制 5）计算标准偏差Sigma=Rbar/d2 6）将标准偏差与过程变化标准偏差比较.偏倚(Bias)是测量结果的观测平均值与基准值的差值-(基准是采用更高级别的检测设备得到的一致认可的 数据)偏倚 1）首先用较高准确度的设备对基准件进行测量 十次，计算平均值，得到基准值Xr.2）再让评价人用待评价设备测量基准件至少十 次以上，得到平均值Xbar.3）偏倚 Bias=XbarXr 4）偏倚 Bias%=Bias/过程变差*100%线性(Linearity)是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值.线性 1）选择处于测量系统工作范围的部分零件，例如510件 2）利用高准确度设备测量其基准值Xir.3）评价人使用待评价设备对每个零件测量多次（随机抽取），得出 零件平均值Xibar 4）计算每个测量点的偏倚 Biasi=Xibar-Xir 5）划出Xir-Xibar线性相关图,计算线性斜率 线性 Y=b+aX X-基准值 Y-Bias a-斜率 a=Sum(xy)-Sum(x)*Sum(y)/n/Sum(x2)-Sum(x)2/n b=Sum(y/n)-a*Sum(x/n)线性=斜率*过程变差 拟合优度 R2=Sum(xy)-Sum(x)Sum(y)/n2/Sum(x2)-Sum(x)2/n*Sum(y2)-Sum(y)2/n计量型测量系统研究(1):极差法 可快速评估量测变异 提供量测系统整体情形 无法分成重复性与重现性计量值(1):极差法 两位评估人员 量测五个产品-检测评估人员各个量测差 计算平均范围(R)GR&R=5.15(R)/d2 d2=1.19%GR&R=100 X(GR&R/制程变异)制程变异=公差范围计量值(1):极差法平均极差 R=0.35/5=0.07GR&R=5,15 R/1.19=5.15 X 0.07/1.19=0.303裂程燮昊(公差靶圉)=0.40%GR&R=100 GR&R/裂程燮昊=100 X 0.303/0.40=75.5%零件押估者A押估者B极差(A-B)10.85 _ 0.800.0520.750.700.0531.000.950.0540.450.550.1050.500.600.10计量值(2)：均值与极差法量具分析之平均与范围方法将误差分成重 复性与再现性计量值(2)：均值与极差法 EV：设备误差 AV：人员误差 PV：零件误差 TV：全部误差 R&R：重复性与再现性%R&R=100(R&R)/TV计量值（2）：均值与极差法 R&R均值和极差法（Xbar-R法）1）采用多个评价者测量数个零件（一般5个零件 以上）2）让评价者多次测量每个零件（不知编号），纪录 结果.3）对数据进行重复性和再现性分析.计量值(2)：均值与极差法 R&R均值和极差法(XbarR法)重复性(Repeatability)-原理:评价者多次测量同一物品的差距即重复性-实际上是设备的变异引起-用多个人多个产品统计平均值代表性更高-EV=(Rbar)bar*K1(K1=5.15/d2是常数)计量值(2)：均值与极差法 R&R均值和极差法(Xbar-R法)再现性(Reproducibility)-原理:每个评价者测量同一物品的差距即再现性-实际上是人的操作的变异引起-用多个人多个产品统计平均值最大差距代表-考虑消除再现性影响-AV=(Xbar)DIFF*K22-EV2/nr1/2-(K2=5.15/d2是常数)-11二零件数；二试验次数 R&R均值和极差法（Xbar-R法）产品/制程变差-原理:测量值的变化范围-使用多人平均值的变化范围（去除测量者差异）-PV=Rp*K3（K3=5.15/d2是常数）总变差-TV=（GR&R）2+PV21/2如已知过程变差Sigma,也可TV=5.15*Sigma常用参数I十算表g 234567m8910112131415l2 34 56 78910 1112 1314 1511111 I111 111111.4.2.2.2.1,1,1.1,1,1,1,1.1,1.11831 9877666555511I1C1 1111 111 11,91,81,77.75.73.73.72.72.72.71,71,71,71.712.24 2452.12 2.112.102.092.092.082.082.082.082.072.072.072.072 222 222222222 22,48.40,38.37.36.35.35 35.34,34,34,34.34.34.34222222222222222.6,6.5,5,5,5,5.5.5.5.55.5,5.57 087665555555442.82.72.72.72.72.72.72.75.72.72.72.12,72.72.73 75 4 33 22 22 2 21 1 i2.962.912.892.882S72.872.872.872.862.862.862.852.852.852.85333322222222222,08,02,01,00.99,99,99.98,98.98,98.98,98 98,983 333 33 33 3333333.18.13.11,10 JO,10.10.09.09,09.09.09.09.08,08333333333333333.2.2.2.2.1.1.1,1.1.1.1.1.1 117 2 I 09 99 98 88 88 88333333333333333.35.30.29.28,27.27,27.27.27.27.27,27,27.26333333333333333.42,38,37.36,35.3535.35.35,34.34.34,34.34.34333333333333333.49.45.43.43.42,42.42.42,42,42,41.41.41.41.413.53.53.53.43.43.43.43.43.43.4343.43.43.43.45 1 09 99 88 88 88 88 8151.185932.0592.3262.5：142.7()42.8472.9703.0783.V33.2583.3363,，4073.472表2 d计量值(2)：均值与极差法 R&R均值和极差法(Xbar-R法)EV%=(EV/TV)*100%AV%=(AV/TV)*100%R&R=(R&R/TV)*100%PV=(PV/TV)*100%注意:各因素占总变差的百分数和不等于100%计量值(2)：均值与极差法 1)在测量系统的稳定性不足或不知的情况下进行 GR&R的研究是毫无意义的 2)样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围 为评价者的测量是盲测，否则因为心理作用而使结 巢偏差 4)XbarR图需与计算前进行分析-A)R图应受控-B)Xbar图应有一半或更多落在控制限之外.计量值(2)：均值与极差法如果再现性数据高于重复性-原因可能是：-操作者尚未适当训练有关量具使用与读数-量具上之刻度模糊-需某种夹具帮助评价人提高使用量具的一致性如果重复性数据高于再现性-原因可能是：-量具应保养-量具应重新设计以达成量测目的-量具固定位置应改善-存在过大的零件内变差计量值(2)：均值与极差法结果分析-结果应分析以判定量具是否可达成量测目的允收准则-允收准则以量测系统误差之公差百分比来判定:低于10%可以接受之量测系统 10%到30%考虑到应用的重要性，成本,维修费用等因素，可能可以接受之量测系统 大于30%不可接受之量测系统计数型量具研究计数型量具-仅将物品/制程的特性与指定限制值比较,而结果仅 有接受或拒收两种.-例如:一般的外观检查-对色-金属探测仪-针规计数值量具(1):小样法将产品与量具比较可否接受或拒收 抽样20个产品 两位评估者各量测两次相同产品之四个量测结果判定应一致，否 则量具判定不合格计数值量具(1):小样法1人员押估者A押估者B羟品/次数第1次第2次第1次第2次134567891011121314151617181920G NG NGG G NG NGG GG GG GG GG GG GGG GNG G GNG NGG G GNG G G G G G G G G GG GNG GG NGG GG GG GG GG GG GG G0 NGG GNG GG GG GG GG GG GG GG 计数型量具研究（大样法）1）在制程变化范围内等间隔选择8个待测物 2）每个待测物用量具测量20次，纪录每个待测物合格次数a 3）最小待测物的a=0,最大待测物的a=20 4）其它6个待测物的a介于 1到19之间，如果不符，选取额外测 量点.5）计算各待测物的接收概率Pa，6）绘制Pa正态概率图，计算再现性R-Pa-(a+0.5)/m 当a/mvO.5,awO-Pa-(a-0.5)/m 当a/m0.5,awO-Pa=0.5 当a/m=0.5-偏倚Bias=XT(Pa=0.5)-下限-再现性R=XT(Pa=0.995)-XT(Pa=0.005)/1.08-t=(31.1*Bias)/R当t2Q93时，偏倚明显偏离零标准追溯国家标准 如美国NIST引用标准 由NIST或认可机构来认定工作标准 校准生产中使用的量测系统生产量具量度标准区 美国国家商务部所属的标准与科技研究所(NIST)保有度、量、衡国家标准区 由 直接传递的量度标准，称为【一次标准】(Primary Standard)；由专加实验室或具有校验能力的厂家自 NIST取得并保有区 由一次标准再传递的量度标准,称为【二次标准】(Secondary Standard)；写一次标准合起来通称禹 通常保留在公司校验部门内使用W 由二次标准再传递者,称为【作业标准】(Working Standard)；又称，为生产部门执行量测系统校验工作畤所直接使用量度标准通过一系列校验程序的执行，能将量度值顺著量度标准层 级溯及NITS（或相当国家标准）者W 一般而言，离国家标准越远的量度标准受环境条件的影响越 不明显；但相对的精度也越差区有些系统，精度不如再现性（可重复性）重要；量度是否可追 溯就变得无关紧要区使用可追溯量度标准的益处尤其显现在将偶有的生产者与顾 客因对量度值有异议而产生的争执降至最低优、缺点 越远离国家标准的标准器，越可承受其环境的 变化，因此保持就越容易及便宜 是以较低精度为代价 可利用外面的校正实验室补强却，东融合析谢东靛牝音折旧用而谆 ISB俏访多匕迪用2)Gauge R&RGauge name:Gauge NO:Place:Part name:Characteristics:Spec UTL:Pans：Appraisers:Spec LTL:Trials:Date:Spec,center:AppraiserTrial#part 12345678910AverageA14.000Xa=0.00023Average(X)0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00Ra=0.000Range(R)0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00B14.000Xb=0.00023Ave rage(X)0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00Rb=0.000Range(R)0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00C14.000Xc=0.00023Avcrafic(X)0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00Rc=0.000Range(R)0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00Parts average Xp0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00Rp=0.000R=0.000Xmax-X min-*11班=0.000Measurement Unii Analysis%of lolerance WidthRepeatability:Equipment.Variation(EV)F ormula:EV=R-*K1EV=0.000TriahKiTolerance Width CTW)F ormula:TW=UTL-LTL=0.000F ormula:%EV=EV/TW*100%EV=#DIV/0!%Gauge Judge.24.bb。33.050#DIV/0!Reproducibility:Appraiser Variation(AV)App0F ormula:%AV=(AV/TW)*100%AV=#DIV/0!%AppraiserJudge.F ormula:=f23.650AV=AXdiffKj)2-(EV)2 Air32.700#DMD!=0.000=0.000*(iff0 then AV=0)*n=numberofparts,r=tria IsRepeatability&Reproducib F ormula:R&R”R&R=Vdity(R&R)F ormula:%R&R=(R&R/TW)*100%R&R=#DIVA);%R&R Judge.(EV)2+(AV)2 0.000#DIV/0!