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测量系统分析参考手册模板

377
2020年4月19日
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内部资料 严禁翻印
测量系统分析

参考手册

第三版

1990年2月第一版
1995年2月第一版; 1998年6月第二次印刷
3月第三版
©1990©1995© 权
由戴姆勒克莱斯勒、 福特和通用汽车公司所有

测量系统分析

参考手册

第三版

1990年2月第一版
1995年2月第一版; 1998年6月第二次印刷
3月第三版
©1990©1995© 权
由戴姆勒克莱斯勒、 福特和通用汽车公司所有
前言

本参考手册是在美国质量协会( ASQ) 及汽车工业行动集团( AIAG) 主持下, 由戴姆勒克莱斯勒、 福特和通用汽车公司供方质量要求特别工作组认可的测量系统分析( MSA) 工作组编写, 负责第三版的工作组成员是David Benham( 戴姆勒克莱斯勒) 、 Michael Down( 通用) 、 Peter Cvetkovski( 福特) , 以及Gregory Gruska( 第三代公司) 、 Tripp Martin( FM公司) 、 以及Steve Stahley( SRS技术服务) 。

过去, 克莱斯勒、 福特和通用汽车公司各有其用于保证供方产品一致性的指南和格式。这些指南的差异导致了对供方资源的额外要求。为了改进这种状况, 特别工作组被特许将克莱斯勒、 福特和通用汽车公司所使用的参考手册、 程序、 报告格式有及技术术语进行标准化处理。

因此, 克莱斯勒、 福特和通用汽车公司同意在1990年编写并以经过AIAG分发MSA手册。第一版发行后, 供方反应良好, 并根据实际应用经验, 提出了一些修改建议, 这些建议都已纳入第二版和第三版。由克莱斯勒、 福特和通用汽车公司批准并承认的本手册是QS-9000的补充参考文件。

本手册对测量系统分析进行了介绍, 它并不限制与特殊生产过程或特殊商品相适应的分析方法的发展。尽管这些指南非覆盖测量系统一般出现的情况, 但可能还有一些问题没有考虑到。这些问题应直接向顾客的供方质量质量保证( SQA) 部门提出。如果不知如何与有关的SQA部门联系, 在顾客采购部的采购员能够提供帮助。

MSA工作组衷心感谢: 戴姆勒克莱斯勒汽车公司副总裁Tom Sidlik、 福特汽车公司Carlos Mazzorin, 以及通用汽车公司Bo Andersson的指导和承诺; 感谢AIAG在编写、 出版、 分发手册中提供的帮助; 感谢特别工作组负责人Hank Gryn( 戴姆勒克莱斯勒) 、 Russ Hopkins( 福特) 、 Joe Bransky( 通用) , Jackie Parkhurst( 通用( 作为代表与ASQ及美国试验与材料协会( 国际ASTM) 的联系。编写这本手册以满足汽车工业界的特殊需要。

戴姆勒克莱斯勒、 福特和通用汽车公司于 后取得了本手册的版权和所有权。如果需要, 可向AIAG订购更多的本手册, 和/或在得到AIAG的许可下, 复制本手册的部分内容, 在各供方组织内使用。( AIAG联系电话: 248-358-3570) 。

3月
前言

本参考手册是在美国质量管理协会( ASQC) 汽车部及汽车工业行动集团( AIAG) 主持下, 由克莱斯勒、 福特和通用汽车公司供方质量要求特别工作组认可的测量系统分析( MSA) 工作组编写, 负责第二版的工作组成员是Ray Daugherty( 克莱斯勒) 、 Victor Lowe, Jr.(福特)、 Michael H.Down主席( 通用) , 以及Gregory Gruska( 第三代公司) 。

过去,克莱斯勒、 福特和通用汽车公司各有其用于保证供方产品一致性的指南和格式。这些指南的差异导致了对供方资源的额外要求。为了改进这种状况, 特别工作组被特许将克莱斯勒、 福特和通用汽车公司所使用的参考手册、 程序、 报告格式有及技术术语进行标准化处理。

因此, 克莱斯勒、 福特和通用汽车公司同意在1990年编写并以经过AIAG分发MSA手册。第一版发行后, 供方反应良好, 并根据实际应用经验, 提出了一些修改建议, 这些建议都已纳入第二版。由克莱斯勒、 福特和通用汽车公司批准并承认的本手册可由供方在制造过程和满足QS-9000要求中用来实现MSA技术。

本手册对测量系统分析进行了介绍, 它并不限制与特殊生产过程或特殊商品相适应的分析方法的发展。尽管这些指南非覆盖测量系统一般出现的情况, 但可能还有一些问题没有考虑到。这些问题应直接向顾客的供方质量质量保证( SQA) 部门提出。如果不知如何与有关的SQA部门联系, 在顾客采购部的采购员能够提供帮助。

特别工作组衷心感谢: 戴姆勒克莱斯勒汽车公司副总裁Thomas T．Stallkamp、 福特汽车公司Norman F．Ehlers, 以及通用汽车公司Harold R．Kutner的指导和参与; 感谢AIAG在编写、 出版、 分发手册中提供的帮助; 感谢特别工作组负责人Russell Jacobｓ( 克莱斯勒) 、 Stephen Walsh( 福特) 、 Dan Reid( 通用) 的指导, 以及ASQC给予的关心帮助。因此,这本手册才得以编写出来,以满足汽车工业界的特殊需要。

AIAG于1994年取得了本手册的版权和所有权。如果需要, 可向AIAG订购更多的本手册, 和/或在得到AIAG的许可下, 复制本手册的部分内容, 在各供方组织内使用。( AIAG联系电话: 248-358-3570) 。

1995年2月
MSA第三版快速指南

测量系统类型
MSA方法
章
基本计量型
级差, 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
( 例如, 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, 方差分析( ANOVA) , 回归分析
三、 四
连续过程
控制图
三
其它情况
替代法
五
其它
White Papers可在
http: //www.,aiag.org/publications/quality/msa3.html中
查到

注: 关于GRR标准差的使用

传统上, 惯例是用99%的分布代表测量误差的”全”分布, 由系数5.15表示( 此处, σGRR乘以5.15用来表示全分布的99%) 。

99.73%的范围由系数6表示,是±3σ并代表”正态”曲线的全分布。

如果读者选择提高全部测量变差的覆盖水平或分布至99.73%,在计算中请使用系数6代替5.15。

在等式完整和结果计算中了解使用哪个系数是关键的。如果在测量系统变差和公差之间进行比较, 这一点特别重要。
目 录

第一章 通用测量系统指南 1
第一章一第一节 2
引言、 目的和术语 2
测量数据的质量 2
目的 3
术语 3
术语总结 4
真值 9
第一章—第二节 10
测量过程 10
测量系统的统计特性 11
变差来源 13
测量系统变异性的影响 15
对决策的影响 15
对产品决策的影响 16
对过程决策的影响 17
新过程的接受 18
过程设定/控制( 漏斗实验) 20
第一章—第三节 22
测量战略和策划 22
复杂性 22
确定测量过程的目的 22
测量寿命周期 23
测量过程设计选择的准则 23
研究不同测量过程方法 24
开发和设计概念以及建议 24
第一章—第四节 25
测量资源的开发 25
基准协调 26
先决条件和假设 26
量具来源选择过程 27
详细的工程概念 27
预防性维护的考虑 27
规范 28
评估报价 28
可交付的文件 29
在供应商处的资格 30
装运 31
在顾客处的资格 31
文件交付 31
测量系统开发检查表的建议要素 33
第一章—第五节 37
测量问题 37
测量系统变差的类型 37
定义及潜在的变差源 38
测量过程变差 45
位置变差 45
宽度变差 49
测量系统变差 53
注释 55
第一章—第六节 57
测量不确定度 57
总则 57
测量的不确定度和MSA( 测量系统分析) 57
测量的溯源性 58
ISO表述测量中不确定度的指南 58
第一章—第七节 59
测量问题分析 59
第二章 测量系统评定的通用概念 61
第二章—第一节 62
引言 62
第二章—第二节 63
选择/制定试验程序 63
第二章—第三节 65
测量系统研究的准备 65
第二章—第四节 68
结果分析 68
第三章 - 简单测量推荐的实践 69
第三章 - 第一节 70
试验程序示例 70
第三章 - 第二节 71
计量型测量系统研究- 指南 71
确定稳定性的指南 71
确定偏倚的指南- 独立样本法 73
确定偏倚的指南- 控制图样本法 76
确定线性的指南 78
确定重复性和再现性的指南 84
极差法 85
均值极差法 86
均值图 89
极差图 90
链图 91
散点图 92
振荡图 93
误差图 93
归一化直方图 94

均值—基准值图 95
比较图 96
数值的计算 97
数据结果的分析 101
方差分析法( ANOVA) 103
随机化及和统计独立性 103
第三章 - 第三节 109
计数型测量系统研究 109
风险分析法 109
解析法 119
第四章 - 复杂测量系统实践 126
第四章 - 第一节 127
复杂的或非重复的测量系统的实践 127
第四章 - 第二节 129
稳定性研究 129
S1: 单个零件, 每个循环单一测量 129
S2: n≥3个零件, 每循环单一测量 130
S3: 从稳定过程中大量取样 132
S4: 分割样本( 通用) , 每循环单一样本 133
S5: 试验台 133
第四章 - 第三节 135
变异性研究 135
V1: 标准GRR研究 135
V2: p≥2台仪器的多重读数 135
V3: 平分样本( m=2) 136
V4: 分割样本( 通用) , 136
V5: 与V1一样用于稳定化的零件 137
V6: 时间序列分析 137
V7: 线性分析 138
V8: 特性( 性能) 随时间的衰变 138
V9—V2: 同时用于多重读数和P≥3台仪器 138
第五章- 其它测量概念 139
第五章 - 第一节 140
量化过度的零件内变差的影响 140
第五章 - 第二节 141
均值极差法-附加处理 141
第五章 – 第三节 148
量具性能曲线 148
第五章 – 第四节 154
经过多次读数减少变差 154
第五章 – 第五节 156
GRR的合并标准偏差法 156
附录 164
附录A 165
方差分析概念 165
附录B 170
GRR对能力指数Cp的影响 170
公式 170
分析 170
图形分析 170
附录C 173
d2*表 173
附录D 174
量具R( 重复性) 的研究 174
附录E 175
使用误差修正术语替代PV计算 175
附录F 176
P．I．S．M．O．E．A误差模型 176
术语 179
样表 184
M．S．A手册用户反馈过程 187
表格目录

序号 题目 页码

1 控制原理和驱动兴趣点 15
2 偏倚研究数据 75
3 偏倚研究 – 偏倚研究的分析 76
4 偏倚研究- 偏听偏信倚的稳定性研究分析 78
5 线性研究数据 81
6 线性研究- 中间结果 92
7 量具研究( 极差法) 85
8 方差( ANOVA) 表 106
9 方差分析%变差和贡献 106
10 ANOVA法和均值极差法的比较 107
11 ANOVA法报告 107
12 计数型研究数据表 111
13 测量系统示例 127
14 基于测量系统形式的方法 128
15 合并标准偏差分析数据表 160
16 方差分量的估算 165
17 5.15σ分布 166
18 方差分析(ANOVA) 167
19 ANOVA结果列表(零件a&b) 168
20 观测和实际Cp的对比 172
插图目录

序号 题目 页码

1 长度测量溯源链的示例 8
2 测量系统变异性 – 因果图 14
3 不同标准之间的关系 40
4 分辨力 41
5 过程分布的分组数量(ndc)对控制和分析活动的影响 42
6 过程控制图 44
7 测量过程变差的特性 45
8 偏倚和重复性的关系 56
9 稳定性的控制图分析 72
10 偏倚研究 – 偏倚研究直方图 75
11 线性研究 – 作图分析 82
12 量具重复性和再现性数据收集表 88
13 均值图 – ”层叠的” 89
14 均值图 – ”不层叠 的” 90
15 极差图 – ”层叠的” 91
16 极差图 – ”不层叠的” 91
17 零件链图 92
18 散点图 92
19 振荡图 93
20 误差图 94
21 归一化直方图 95
22 均值- 基准值图 96
23 比较图 96
24 完整的GR&R数据收集表 99
25 GR&R报告 100
26 交互作用 105
27 残留图 105
28 过程举例 110
29 灰色区域与测量系统有联系 110
30 具有Pp=Ppk=1.33的过程 116
31 绘制在正态概率纸上的计数型量具性能曲线 124
32 计数型量具性能曲线 125
33 (33 a & b)测量评价控制图 144&145
34 (34 a & b)评价测量过程的控制图法的计算 146&147
35 无误差的量具性能曲线 151
36 量具性能曲线 – 示例 152
37 绘制在正态概率纸上的量具性能曲线 153
38 (38a, b & c)合成标准偏差研究图形分析 159,162,163
39 观测的与实际的Cp(基于过程) 171
40 观测Cp与实际Cp(基于公差) 172

致谢

本手册是集体劳动的结晶。其中下面一些人士贡献了大量的时间和做出了很大努力。

ASQ及AIAG贡献了时间和设施, 为本手册的编写提供了帮助。ASQ汽车部的代表Grey Gruska、 修订工作组的前组长John Katona一直是编写及出版本手册的主要贡献者。

本手册第三章的技术部分是在Barney Flynn的指导和促进下, 由雪佛莱产品质量保证部的Kazem Mirkhani首先调研并编写的。计量型量具研究是依据General Electric( 1962SQC会刊) , 把这些概念扩展到计数型研究和量具性能曲线中。这些技术由Bill Wiechec在1978年6月进行了总结和编辑, 出版了雪佛莱的”测量系统分析”一书。
在后来的几年里, 本手册又增补了新内容。特别是Oldsmobile的Sheryl Hansen和Ray BenneR编写了ANOVA法和置信区间的内容。八十年代, 雪佛莱的Larry Marruffo和John Lazur修改了雪佛莱手册。John Lazur和Kazem Mirkhani提出了新的测量系统章节并强化了一些概念, 如稳定性、 线性和方差( ANOVA) 。EDS的Jothi Shanker为供方开发人员进一步修改工作做了准备。最新的修改包括增加零件内变差的标识与鉴定概念, 马对统计稳定性做了更全面的描述。这两处修改由通用汽车公司统计评审委员会完成。

最新的改进是: 更新格式, 以符合现行QS-9000文件要求; 更清楚, 更多的示例, 使本手册用户使用方便; 讨论测量不确定度的概念, 增加在原手册编写中没有包括的部分或不存在的内容。这一改进还包括测量系统寿命周期以及测量分析向与常见过程分析相同发展的概念。通用公司动力传动系统内部测量过程的一部分: 策划、 使用或改进手册, 1993年4月28日印刷, 包括在本次修订中。

当前重新编写的小组由通用汽车公司的Mike Down主持, 该小组由戴姆勒克莱斯勒公司的David Benham、 福特汽车公司的Peter Cvetkovski、 ASQ汽车部的代表Greg Gruska、 FM公司的Tripp Martin、 SRS技术服务的Steve Stahley。来自Minitab的Yanling Zuo、 ASTM国际的Neil Ullman和Rock Valley大学技术部的Gordon Skattum同样做出了重要贡献。AIAG为本手册的开发贡献了时间和设施。

最后, 分别代表通用、 福特及克莱斯勒汽车公司的MSA工作组成员一致同意本文件内容, 她们的批准签名如下:

Michael H．Down David ．Benham Peter Cvetkovski
通用汽车公司　　　　　　　　戴姆勒克莱斯勒公司　　　　　福特汽车公司

第一章

通用测量系统指南
第一章－　第一节
引言、 目的和术语
　　　　　　　　　　　　　测量数据的使用比以前更频繁、 更广泛。例如, 现在普
引言
遍依据测量数据来决定是否调整制造过程, 把测量数据或由
它们计算出的一些统计量, 与这一过程的统计控制限值相比
较, 如果比较结果表明这一过程统计失控, 那么要做某种调
整, 否则, 这一过程就允许运行而勿须高干呀。测量数据另
一个用处是确定在两个或更多变量之间是否存在重要关系。 例如, 可能怀疑注塑料件上的一个关键尺寸和注射材料的温
度有关。这种可能的关系能够经过采用所谓回归分析的统计
方法来研究, 即比较关键尺寸的测量值和注射材料的温度测
量值

探索象这类关系的研究, 是戴明博士称为分析研究的事例。一般, 分析研究是增加对有关影响过程的各种原因的系统知识。各种分析研究是测量数据和最重要应用之一, 因为这些分析研究最终导致更好地理解各种过程。

应用以数据为基础的方法的收益, 很大程度上决定于所用测量数据的质量。如果测量数据质量低, 则这种方法的收益很可能低。类似地, 测量数据质量高, 这一方法的收益也很可能高。

为了确保应用测量数据所得到的收益大于获得它们所花的费用, 就必须把注意力集中在数据的质量上。

测量数据的质量

测量数据质量由在稳定条件下运行的某一测量系统得到的多次测量结果的统计特性确定。例如, 假定用在稳定条件下运行的某测量系统, 得到某一特性的多次测量数据。如果这些测量数据与这一特性的材料值都很”接近”, 那么能够说这些测量数据的质量”高”, 类似地, 如果一些或全部测量数据”远离”标准值, 那么能够说这些数据的质量”低”。

表征数据质量最通用的统计特性是测量系统的偏倚和方差。所谓偏倚的特性, 是指数据相对基准( 标准) 值的位置, 而所谓方差的特性, 是指数据的分布。

低质量数据最一般的原因之一是数据变差太大。一组测量变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的。例如, 测量某容器内流体的容积, 使用的测量系统可能对它周围的环境温度敏感, 在这种情况下, 数据的变差可能由于其体积的变化或周围温度的变化, 使得解释这些数据很困难, 因此这一测量系统是不理想的。

目的
如果交互作用产生太大的变差, 那么数据的质量可能会很低以至于数据没有用处。例如, 一个具有大量变差的测量系统, 在分析制造过程中使用是不适合的, 因为测量系统变差可能会掩盖制造过程的变差。管理一个测量系统的许多工作是监视和控制变差。这就是说, 应着重研究掌握环境对测量系统的影响, 以使测量系统产生可接受的数据。

术语
本手册的目的是为评定测量系统的质量提供指南。尽管这些指南足以用于任何测量系统, 但希望它们主要用于工业界的测量系统。本手册不打算作为所有测量系统分析的汇编。它主要关注的是对每个零件能重复读数的测量系统。许多分析对于其它形式的测量系统也是很有用的, 而且该手册的确包含了参考意见和建议。对更复杂或不常见的情况在此没有讨论, 建议咨询有统计能力的资源。测量系统分析方法需要顾客批准, 本手册没有覆盖。

不建立一套涉及通用统计特性和测量系统相关要素的术语, 对测量系统分析的讨论会使用权人迷惑和误解。本节提供了本手册中使用的这些术语。

在本手册使用以下术语:

● 测量定义为赋值( 或数) 给具体事物以表示它们之间关
于特定性的关系。这个定义由Ｃ．Eisenhart( 1963) 首
次提出。赋值过程定义为测量过程, 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, 经常见来特指用 在车间的装置; 包括经过/不经过装置。

● 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。

根据定义, 一个测量过程能够看成是一个制造过程, 它
产生数值( 数据) 作为输出。这样看待测量系统是有用
的, 因为这能够使用权我们运用那些早已在统计过程控制领域证明了有效性的所有概念、 原理和工具。
术语总结1
标准

● 用于比较的可接受的基准
● 用于接受的准则
● 已知数值, 在表明的不确定度界限内, 作为真值被
接受
● 基准值
一个标准应该是一个可操作的定义: 由供应商或顾客
应用时, 在昨天、 今天和明天都具有同样的含义, 产生
同样的结果。

基本的设备

● 分辨力、 可读性、 分辨率

√ 别名: 最小的读数的单位、 测量分辨率、 刻度
限度或探测度
√ 由设计决定的固有特性
√ 测量或仪器输出的最小刻度单位
√ 总是以测量单位报告
√ 1: 10经验法则

● 有效分辨率

√ 对于一个特定的应用, 测量系统对过程变差的
灵敏性
√ 产生有用的测量输出信号的最小输入值
√ 总是以一个测量单位报告

● 基准值

√ 人为规定的可接受值
√ 需要一个可操作的定义
√ 作为真值的替代

● 真值

√ 物品的实际值
√ 未知的和不可知的

1见第一章第五节术语定义和讨论

位置变差

● 准确度

√ ”接近”真值或可接受的基准值
√ ASTM包括位置和宽度误差的影响

● 偏倚

√ 测量的观测平均值和基准值之间的差异
√ 测量系统的系统误差分量

● 稳定性

√ 偏倚随时间变化
√ 一个稳定的测量过程是关于位置的统计受控
√ 别名: 漂移

● 线性

√ 整个正常操作范围的偏倚改变
√ 整个操作规程范围的多个而且独立的偏倚误
差的相互关系
√ 测量系统的系统误差分量

宽度变差

● 精密度2

√ 重复读数彼此之间的”接近度”
√ 测量系统的随机误差分量

● 重复性

√ 由一位评价人多次使用一种测量仪器, 测量同
一零件的同一特性时获得的测量变差
√ 在固定和规定的测量条件下连续( 短期) 试验
变差
√ 一般指E．Ｖ．-设备变差
√ 仪器( 量具) 的能力或潜能
√ 系统内变差

2在ASTM文件中, 没有测量系统的精密度这样的说法; 也就是说, 精密度不能用单一数值表述。
● 再现性

√ 由不同的评价人使用同一个量具, 测量一个零
件的一个特性时产生的测量平均值的变差。
√ 对于产品和过程条件, 可能是评价人、 环境( 时
间) 或方法的误差
√ 一般指A．Ｖ- 评价人变差
√ 系统间( 条件) 变差
√ ASTM E456-96 包括重复性、 实验室、 环境及
评价人影响

● GRR或量具R＆Ｒ

√ 量具重复性和再现性; 测量系统重复性和再现
性合成的评估
√ 测量系统能力; 依据使用的方法, 可能包括或
不包括时间影响

● 测量系统能力

√ 测量系统变差的长期评估( 长期控制图法)

● 灵敏度

√ 最小的输入产生可探测出的输出信号
√ 在测量特性变化时测量系统的响应
√ 由量具设计( 分辨率) 、 固有质量( OEM) 、 使
用中的维修及仪器和标准的操作条件确定
√ 总是以一个测量单位报告

● 一致性

√ 重复性随时间的变化程度
√ 一个一致的测量过程是考虑到宽度( 变异性)
下的统计受控

● 均一性

√ 整个正常操作范围重复性的变化程度
√ 重复性的一致
系统变差

测量系统变差能够具有如下特征:
● 能力
√ 短期获取读数的变异性

● 性能
√ 长期获取读数的变异性
√ 以总变差为基础

● 不确定度
√ 关于测量值的数值估计范围, 相信真值包括
在此范围内

测量系统必须稳定和一致
测量系统总变差的所有特性均假设系统是稳定和
一致的。例如, 变差分量能够包括第14页图2报示的各
项的合成。

国家标准和技术研究院( NIST) 是美国的主要国
标准和溯源性 家测量研究院( NMI) , 在美国商务部领导下提供服务。
NIST以前称为国家标准局( NBS) , 是美国计量学最高水
平的权力机构。NIST的主要责任是提供测量服务和测量标
准, 帮助美国工业进行可溯源的测量, 最终帮助产品和服
务贸易。NIST直接对许多类型的工业提供服务, 但主要是
那些需要最高水平准确度的产品以及与之相配的生产过
程中进行精密测量的工业。

世界范围内大多数工业化国家都拥有自己的NMI和与
NIST相近的机构, 她们为各自国家提供高水平的计量标准
国家测量研究院
或测量服务。美国NIST与其它国家的NMI机构合作, 以
确保在一个国家的测量与其它国家相同。这一般是经过多
边认可协议( MRAs) , 在NMI之间进行国际实验室比对
完成的。有一点应该注意, 这些NMI的能力不同, 并不是
所有类型的测量是在定期的基础上进行对比, 因此存在着
差异。这就是为什么需要了解哪国的测量是溯源的以及是
怎样溯源的是很重要的。
溯源性
在商品和服务贸易中溯源性是一个重要概念。溯源到相
同或相近的标准的测量比那些没有溯源性的测量更容易
被认同。这为减少重新试验、 拒收好的产品、 接收坏的产
品提供了帮助。

溯源性在ISO计量学基本和通用国际术语( VIM) 中的定
义是:
”测量的特性或标准值, 此标准是规定的基准, 通
常是国家或国际标准, 经过全部规定了不确定度的不间
断的比较链相联系。”
典型的测量溯源性是经过可返回到NMI的比较链建立的。但在工业中的许多情况下, 测量溯源性可能与返回到一致同意的基准值或顾客与供应商之间”认同的标准”有联系。
与这些”认同的标准”相关的返回到NMI溯源性可能不总是理解得很清楚, 因此最终测量可溯源到满足顾客需求是很关键的。随着测量技术的发展和工业中精密测量系统的使用, 在哪里溯源以及怎样溯源的定义是一个不断发展的概念。

引用量具块/比例
激光干涉仪

千分尺
夹量具

图1: 长度测量溯源性链的示例

NMI与不同的国家实验室、 量具供应商、 精密制造公司等紧密合作, 以确保她们的参考标准正确校准, 并直接溯源到由NMI拥有她们的标准为她们客户的计量、 量具实验室、 校准工作、 或其它私人标准提供校准和测量服务。这种连接或比较链最终达到厂, 然后提供测量溯源性的基础。经过这个不间断的测量链又连接返回到NIST的测量称为可溯源到NIST。

并不是所有组织在其设施内都有计量或量具实验室, 需要依靠外界的商业/独立实验室提供溯源性的校准或测量服务。这是一种达到溯源到NIST的可接受的且适当的方法, 只要商业/独立实验室的能力通史经过如实验室认可等过程得到保证。
国家标准
引用标准
工作标准
生产量具

真值
测量过程的目标是零件的”真”值, 希望任何单独
读数都尽可能地接近这一数值( 经济地) 。遗憾的是
真值永远也不可能知道是肯定的。然而, 经过使用
一个基于被很好地规定了特性操作定义的”基准”
值, 使用较高级别分辨率的测量系统的结果, 且可
溯源到NIST, 能够使不确定度减小。因为使用基准
作为真值的替代, 这些术语一般互换使用。这种用
法没有介绍。
第一章— 第二节
测量过程3
为了有效地控制任何过程变差, 需要了解:
● 过程应该做什么
● 什么能导致错误
● 过程在做什么
规范和工程要求规定过程应该做什么。

过程失效模式及后果分析4( PFMEA) 是用来确定
与潜在过程失效相关的风险, 并在这些失效出现前提出纠
正措施。PFMEA的结果转移至控制计划。

经过评价过程结果或参数, 能够获得过程正在做什么的知识。这种活动, 一般称为检验, 是用适当的标准和测量装置, 检查过程参数, 过程中零件, 已装配的子系统, 或者是已完成的成品活动。这种活动能使观测者确定或否认过程是以稳定的方式操作并具有对顾客规定的目标而言可接受的变差这一前提。这种检查行为本身就是过程。

通用过程

操 作

输入 输出

测量过程

测量值

分析

测量

决定
需要控制

的过程

3本章的部分内容经允许采用了测量系统分析- 指南,由G.F.ruska和M.S.Heaphy编写,第三代,1987,1988。
4参见潜在的失效模式及后果分析( FMEA) 参考手册-第3版
遗憾的是, 工业界传统上视测量和分析活动为”黑盒子”。设备是主要关注点 – 特性越”重要”, 量具越昂贵。对仪器的有效性, 与过程和环境的相容性, 仪器的实用性很少有疑问。因此这些量具经常是不能被正确使用或完全不被使用。
测量和分析活动是一个过程 – 一个测量过程。所有的过程控制管理, 统计或逻辑技术均能应用。这就意味着必须首先确定顾客和她们的需要。顾客, 过程所有者, 希望用最小的努力做出正确的决定。管理者必须提供资源以采购对于测量过程来说是充分且必要的设备。可是采购最好的或最新的测量技术未必能保证做出正确的生产过程控制决定。

设备公是测量过程的一部分, 过程的所有者必须知道如何正确使用这些设备及如何分析和解释结果。因此管理者也必须提供清楚的操作定义和标准以及培训和支持。依次, 过程的拥有者有监控和控制测量过程, 以确保稳定和正确的义务, 这包括全部的测量系统分析观点 – 量具的研究、 程序、 使用者及环境, 例如, 正常操作条件。

理想的测量系统在每次使用时, 应只产生”正确”的
测量系统的统计特性 测量结果。每次测量结果总应该与一个标准5相一致。一个
能产生理想测量结果的测量系统, 应具有零方差、 零偏倚和对所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。遗憾的是, 具有这样理想统计特性的测量系统几乎不存在, 因此过程管理者必须采用具有不太理想统计特性的测量系统。一个测量系统的质量经常仅用其多次测量数据的统计特性来确定。其它特性, 如成本, 使用的容易程度等对一个测量系统总体理想性的贡献也很重要。可是, 确定一个测量系统质量的正是其产生数据的统计特性。

在某一用途中最重要的统计特性在另一种用途中不一定是最重要的。例如, 对一个三座标测量机( CMM) 的某些应用, 最重要的统计特性是”小”的偏倚和方差。一个具有这些特性的CMM将产生与证明过的、 可溯源的标准值”很近”的测量结果。从这样一台机器上所得到的数据对分析一个制造过程可能是十分有用的。可是, 不论其偏倚和方差多么”小”, 使用一台CMM机的测量系统可能不能够用于在好的或坏的产品中的分辨接收工作, 由于测量系统中其它要素带来了其它变关差源。

5有关标准问题的完整讨论见《走出危机》, W．Edwards Deming,1982,1986,P．279-281.

管理者有责任识别对数据的最终使用最重要的统计特,
也有责任确保用那些特性作为选择一个测量系统的基础。为 了完成这些, 需要有关统计特性的可操作的定义, 以及测量它们的可接受的方法。尽管每一个测量系统可能被要求有不同的统计特性, 但有一些基本特性用于定义”好的”测量系统。它们包括:

1) 足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的, 相对于过程变差呀规范控制限, 测量的增量应该很