MSA-测量系统分析.docx

第一章通用测量系统指南第一章第一节引言、目的和术语引 言测量数据的使用比以前更频繁、更广泛。例如，现在普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调整。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。这种可能的关系可以通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。通常，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的最重要应用之一，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标准值都很“接近”，那么可以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，那么可以说这些数据的质量“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。低质量数据最通常的原因之一是数据变差太大。一组测量的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。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，一具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压器差。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。目 的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，并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。术 语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人迷惑或误解。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特性的关系。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，经常用来特指用在车间的装置；包括通过/不通过装置。测量系统：是用来对被测特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，一个测量过程可以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，因为这可以使我们运用那么早已在统计过程控制领域证明了有效的所有概念、原理和工具。术语总结标准 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、刻度限度或探测限度 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 作为真值的代替 真值 物品的实际值 未知的和不可知的位置变差 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 偏倚随时间的变化 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 整个操作范围的多个并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 重复读数彼此之间“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 通常指E.V.-设备变差 仪器（量具）的能力或潜能 系统内变差 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 通常指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 测量系统变差的短期评估（例如“GRR”包括图形） 测量系统性能 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 重复性的一致性 系统变差 测量系统变差可以具有如下特征： 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。标准和溯源性国家标准和技术研究院（NIST）是美国的主要国家测量研究院（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负责测量标准，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。国家测量研究院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，他们为各自国家提供高水平的计量标准或测量服务。美国NIST与其他国家的NMI机构合作，以确保在一个国家的测量与其它国家相同。这通常是通过多边认可协议（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比对，所以存在着差异。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计量学基本和通用术语（VIM）中的定义是：“测量的特性或标准值，此标准是规定的其准，通常是国家或国际标准，通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通过可返回到NMI的比较链建立的。但在工业中的许多情况下，测量的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断发展的概念。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，以确保他们参考标准正确校准，并直接溯源到由NMI拥有的标准。这些政府的或私人的工业组织然后使用他们的标准为他们客户的计量、量具实验室、校准工作、或其他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工厂，然后提供测量溯源性的基础。通过这个不间断的测量链又连接返回到NIST的测量称为溯源到NIST。并不是所有组织在其设施内都有讲师或量具实验室，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/独立实验室的能力能够通过如实验室认可等过程得到保证。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，通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，可以使不确定度减少。因为使用基准作为真值的替代，这些术语通常互换使用。这种方法没有介绍。第一章第二节测量过程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（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。通过评价过程结果或参数，可以获得过程正在做什么的知识。这种活动，通常称为检验，暖和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的活动。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。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他们的需要。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。但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。设备仅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。测量系统的统计特性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。但是，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。但是，不管其偏倚和方差多么“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，由于测量系统中其他要素带来了其他变差源。管理者有责任识别对数据的最终使用最重要的统计特性，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，但是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，相对于过程变差或规范控制限，测量的增量应该很小。通常所知的十进位或10-1法则，表明仪器的分辨率应把公差（过程变差）分为十份或更多。这个规则是选择量具期望的实际最低起点。2） 测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。这可称为统计稳定性且最好由图形法评价。3） 对于产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须小。依据特性的公差评价测量系统。4） 对于过程控制，测量系统的变异性应该显示有效的分辨率并且与制造过程变差相比要小。根据6过程变差和/或来自MSA研究的总变差评价测量系统。测量系统统计特性可能随被测项目的变化而改变。如果是这样，则测量系统最大的（最坏）变差应小于过程变差和规范控制限两者中的较小者。变差源与所有过程相似，测量系统受随机和系统变差源影响。这些变差源由普通原因和特殊原因造成。为了控制测量系统变差：1） 识别潜在的变差源2） 排除（可能时）或监控这些变差源尽管特定的原因将依据条件，但一些典型的变差源是可以识别的。有多种不同的方法可以对这些变差源表述和分类，如因果图、故障树图等，但本指南将关注的是测量系统的主要要素。这五个字母S.W.I.P.E用来表示归纳的测量系统六个基本要素以确保达到要求的目标。S.W.I.P.E代表标准、工件、仪器、人、程序和环境。这可以视为全部测量系统的误差模型。要求理解影响这六个方面的因素，由此可以控制或排除这些因素。由于实际的变差来源影响一个特定的测量系统，它对这个系统来说是唯一的，本图所示可作为研究测量系统变差源的一个思考的起点。测量系统变变异性的影响由于测量系统可以受多种变差源的影响，因此相同零件的重复读数也不产生相同或同样的结果。读数之间 不相同是由于普通和特殊原因造成的。不同的变差源对测量系统的影响应经过短期和长期评估。测量系统的能力是短期时间的测量系统（随机）误差。它是由线性、一致性、重复性和再现性误差合成定量的。测量系统的性能，如同过程性能，是所有变差源随时间的影响。这是通过确定我 的过程是否统计受控（如，稳定并且一致；变差仅由普通原因造成），对准目标（无偏倚），且在预期结果的范围有可接受的变差（量具重复性和再现性（GRR）来完成的。这为测量系统能力增加稳定性和一致性。由于测量系统的输出值用于做了关于产品和过程的决定，所有变差源和累积影响通常称为测量系统误差，或有时称为“误差”。对决策的影响测量了一个零件后可采取的活动之一是确定零件的状态。在历史上，它应该确定零件是否可接受（在公差内）或不可接受（在公差外）。另外一种通常作法是把零件进行规定的分类（如，活塞尺寸）。在下面讨论中，作为例子，使用两种分类条件：在分差外（“坏”）和在公差内（“好”）。对其他分类活动没有限制讨论应用。进一步的分类可能是可返工的、可挽救的或报废的。在产品控制原理下，这样的分类活动是测量零件的主要原因。但是，在过程控制原理下，兴趣的焦点是零件变差是由过程中的普通原因还是特殊原因造成的。下一节讨论测量误差在产品决策上的影响。后面的章节讨论测量误差对过程决定的影响。对产品决策的影响为了更好地理解测量系统误差对产品决策的影响，要考虑单个零件重复读数所有变差由量具的重复性和再现性影响。那就是测量过程是统计受控的并且是零偏倚的。不论上面测量的零件分布与规范控制限是否有交叉，有时也会做出错误的决定。例如，一个好的零件有时会被判为“坏”的（型错误，生产者风险或误发警报），如果：一个坏的零件有时会被判为“好”的（型错误，消费者风险或漏发警报），如果：相对于公差，对零件做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，此处， 坏零件总是称为坏的 可能做出潜在的错误决定 好零件总是称为好的对于产品状况，目标是最大限度地做出正确决定，有两种选择：1） 改进生产过程：减少过程的变差，没有零件产生在区域。2） 改进测量系统：减少测量系统误差从而减小区域的面积，因此生产的所有零件将在区域，这样就可最小限度地降低做出错误决定的风险。上述讨论假定测量过程是统计受控并且是对准目标。如果有一种假定被违反，那么通过任何观测值做出正确决策的把握就不大。对过程决策的影响对于过程控制，需要确定以下要求： 统计控制 对准目标 可接受的变异性在前一节中已作了解释，测量误差可引起对产品产生不正确的决策。对过程决策的影响如下： 把普通原因报告为特殊原因 把特殊原因报告为普通原因测量系统变异性可能影响过程的稳定性、目标以及变差的决定。实际和观测的过程变差之间的基本关系是：此处，=观测过程方差，=实际过程方差，=测量系统方差，能力指数Cp定义为这可以用上面的等式替代而得到观测过程和实际过程指数之间的关系：假定测量系统统计受控而且对准目标，实际过程Cp可以与观测Cp用图型法比较。因此，观测的过程能力是实际过程能力加上测量过程造成的变差的合成。为了达到规定的过程能力目标需要测量变差因子分解。例如，如果测量系统Cp指数是2，为了计算的（观测）指数为1.33，实际过程需要Cp大于或等于1.79。如果测量系统Cp本身是1.33，最终结果也要求是1.33，那么过程必须完全没有变差这显然是一个不可能的条件。新过程的接受当有一个新过程，如机加工、制造、冲压、材料处理、热处理，或采购总成时，作为采购活动的一部分，经常要完成一系列步骤。这通常包括在供应商处对设备的研究以及随后在顾客处对设备的研究。如果在任何一方使用的测量系统与正常情况下使用的测量系统不一致，那么就会发生混乱。最通常的情况包括使用不同的仪器，在供应商一方使用的比生产用的（量具）分辨率高。例如，在采购时用一个三坐标测量机测量零件，但在生产中用一个高度量具。在采购时用电子天平或实验室机械天平测量（称重），但在生产中用简单的机械天平。在采购时使用的（高等级）测量系统的GRR为10%且实际过程Cp为2.0的情况下，在采购进观测过程Cp将为1.96。这一过程是在生产中用生产量具研究时，将会观测到更大的变差（如，较小的Cp）。例如，如果生产量具的GRR为30%且实际过程Cp仍是2.0，那么观测的过程Cp为1.71。最坏的假想情况是如果生产用量具不具备资格却被使用了。如果测量系统的GRR实际为60%（但不知道这个事实），那么观测的Cp将是1.20。观测Cp1.96与1.20之间的差异是由于不同的测量系统造成的。没有这个知识，就可能会白花费努力来看新过程发生什么错误。过程作业准备/控制（漏斗试验）通常生产操作是在一天的开始时使用单个零件来检验过程是否对准目标。如果测量的零件在目标外，就调整过程。然后，在一些情况下测量另一个零件并且可能再次调整过程。戴明博士把这种类型的测量和做决策称为干预。有一个零件的精密金属涂层的重量控制目标为5.00克的情况。假设从用于确定重要的天平得到的结果在0.20克变化，但由于从来没有进行测量系统分析，所以对这一点不了解。操作指导书要求操作者以一个样件为基础在作业准备时及每小时对重量进行验证。如果重要在此期间超过4.90-5.10克，操作者再次设定过程。作业准备时，假设过程运行为4.95克，但由于测量误差操作者观测为4.85克。根据指导书操作者谋略向上调整过程0.15克。为了对准目标，现在过程运行为5.10克。当操作者这次检查作业准备时，观测到5.08克，因此允许过程运行。过程的过度调整会增加变差并会持续影响。这是戴明博士用于描述干预影响的漏斗试验的一个示例。测量误差只是把这些问题复杂化。漏斗试验的四项规则是：规则1：除非过程不稳定，否则不作调整或不采取行动。规则2：在上次进行测量的相反方向以等量调整过程。规则3：对准目标重新设定过程。然后在目标的相反方向以等量调整过程。规则4：调整过程至上次测量点。精密金属涂层过程的作业准备指导书规则3的示例。规则2、3和4增加了更多的变差。规则1是产生最小变差的最佳选择。其它漏斗试验的示例是： 基于任意限制的量具重新校准一如，限制没有反映测量系统的变异性。（规则3） 在没有任何更改的指示或历史的记录（特殊原因）情况下，使用任意数值重新控制过程控制测量系统。（规则3） 以上次生产的零件为基础自动补偿调整过程。（规则2） 在职培训方面，工作A培训工作B，后来工作B又培训C没有标准培训材料。类似于“邮局”游戏。（规则4）。 测量零件，发现在目标之外，但画在控制图表上过程显示稳定因此，没有采取行动。（规则1）。第一章第三节测量战略和策划引 言在设计和采购测量仪器或系统之前策划是关键的。在策划阶段做出的许多决定可以影响测量设备的方向和选择。目的是什么？测量结果如何使用？策划阶段将确定过程并对如何很好地运行测量过程并能减少将来可能出现的问题和测量误差有重要的影响。有些情况下，由于被测量零件包括风险或因为测量装置的成本和复杂性，（OEM）顾客可能使用APQP过程和小组决定供应商的测量战略。并不是所有产品和过程特性都需要测量系统，而是哪些产品和过程的研究属于详细检查这种类型。得意的标准测量工具，如千分尺、卡尺可能不需要这样深度的战略和计划。一个基本的经验准则是被测量的零件或子系统的特性是否已在控制计划中识别或该特性在确定产品或过程是否可接受时是重要的。另外的指南是对特定尺寸赋予的公差水平。常识是任何情况下的指导。复杂性测量系统的类型、复杂性和目的可以推动不同水平的项目管理、战略的策划、测量系统分析或其他测量选择、评价和控制的特殊考虑。简单的测量工具和装置（例如，天平、卷尺、固定限制或计数型量具）可能不要复杂或关键的测量系统（例如，标准或基准，CMM，试验台，自动在线测量，等）要求的管理水平、计划或分析。根据给定的产品或过程条件，任何测量系统可能需要或多或少的战略策划和检查。做出适当水平的决策将留给由测量过程和顾客委派的APQP小组。以下许多活动包括的或实施的实际程度应由特别的测量系统推动，并且考虑量具控制和校准系统的支持，以及对过程的深刻理解及常识。确定测量过程的目的第一步是确定测量的目的和如何利用测量。在测量过程开发的早期组织横向协调小组完成这项任务很关键。与审核、过程控制、产品和过程开发及“测量寿命周期”的分析相关的事宜要特殊考虑。测量寿命周期测量寿命周期概念表达当一个人研究和改进过程时，测量方法会随着时间改变的信心。例如，测量可能开始于一个产品特性以确立过程的稳定性和能力。这可以对直接影响零件特性的关键过程控制特性有一个很好的了解。对零件特性的信息依靠减少，抽样计划的减少意味着这种理解（每小时5件至每班1件）。同样，测量方法可以从CMM测量变为计数型测量的某些形式。最终发现可能要求对很少的零件进行监控，只要过程被维护或者是进行测量和监控维护与加工，就是需要的全部。测量水平依赖对过程理解的水平。大多数的测量和监控可能最终在进货材料供应商结束。相同的测量，针对相同的特性，在过程的相同领域，经过很长的时间，是缺少研究或者是一个停滞的测量过程的证据。测量过程设计选择的准则在采购测量系统之前，应制定测量过程的详细工程概念。利用上述研究的目的，横向协调小组中将通过设计制定测量系统的计划和概念。下面是一些指南：小组需要评价子系统或零件的设计并识别重要特性。这些是以顾客要求和子系统或零件对整个系统的功能性为基础的。如果重要的尺寸已经识别，评估测量这些特性的能力。例如，如果塑料注射模具成型零件的重要特性在模具分型线，尺寸的检查会很难并且测量变差会比较高。与这睦相近的获得信息方法是利用潜在失效模式分析（FMEA）过程对量具设计风险区域进行分析，从对零件的测量能力到功能量个（设计和过程FMEA）。这有助于维护和校准计划的制定。制定流程图用来显示零件总成或子系统的制造关键过程步骤。在过程的每一步确定关键的输入和输出。这将对在过程位置受影响的测量仪器的标准和要求的制定有帮助。测量计划、测量类型清单都出自这一研究。对于复杂的测量系统，流程图由测量过程组成。包括被测量的零件或子系统的交付、测量本身和返回到过程的零件或子系统。下一个方法是在团队进行头脑风暴，为每个测量制定要求的通用准则。一个简单的方法是使用因果图。与测量策划相关要考虑的几个附加问题： 谁应该包括在“需要”分析中？流程图和最初的讨论将有助于确定关键人员。 为什么进行测量并且如何使用？数据用于控制、分类、资格判定吗？将使用的测量方式可以改变测量系统的灵敏度水平。 要求的灵敏度水平是什么？产品规范是什么？期望的过程变异是什么？需要量具检测的零件间的差异是怎样的？ 量具所提供的信息类型是什么（例如，手册操作维护等），要求的操作员的基本技能是什么？谁进行培训？ 测量怎样进行？手动，在传送带上，在线下，自动的，等等？零件定位和固定可能是变差源？接触或不接触？ 测量怎样校准？与其它测量过程比较吗？谁将对校准标准负责？ 何时、何地进行测量？零件是干净的，有油，热的？记住用数据来评定测量过程的一般假设，比起以错误信息和对外界问题不健全的系统为基础做决策更好，安全且能在外界收集数据。研究不同测量方法在购买新设备之前应研究当前的测量方法。已经证实的测量方法可以提供更可靠的操作。如可能，使用已有证实追溯记录的测量设备。开发和设计概念及建议开发和设计概念请参见第一章第四节“测量系统开发建议部分的检查表”。在测量设备制造过程和制造以后以及测量过程（方法、培训、文件化等）开发过程和开发以后，应进行试验研究和数据收集。这些研究和数据将用于了解这一测量过程，以便对这一过程和将来的过程进行改进。第一章第四节测量资源开发引 言本节阐述了测量过程寿命的报价/采购的时间框架。已构成了关于制定测量过程报价文件包过程，获得文件包的反应、项目的判定、完成最终设计、开发测量过程，以及与建立的生产过程相结合的测量过程的完整的讨论。强烈建议在没有完全阅读和理解对测量过程的讨论的情况下不要使用本章。为了从测量过程获得最大的利益，用作为具有输入和输出的过程研究并表述它。本章是由集体智慧编写的。它不是买方或采购代表的职业描述。这里所描述的活动要求团队成功地克服困难并且在产品质量先期策划（APQP）组的总体框架下管理。这样可以在不同的力队功能之间形成良好z的相互作用来自于策划过程的概念在量具供应商最后设计到达前可能会被修改，以满足测量系统要求。通常，“采购”过程是在一个已知的项目下，由顾客和供应商之间的正式交流开始的。坦率的效率对项目成功至关重要，因为在这一阶段将进行对未来有效的顾客/供应商关系必要的基础工作，采购过程是从顾客项目赣的正式说明报价要求（RFQ），供应商满足这一意向（报价）的建议的正式说明开始的。顾客和供应商应完全理解项目要求，什么是可交付的方法，以此双方都可以成功。理解来自双方之间准确及时的交流。一旦双方对未来项目的概念达成一致并且顾客和供应商的关系已经确立，可以开始着手进行详细设计、测量系统的制造及开发活动。在这时顾客和供应商之间的交流特别重要。由于对要进行的概念批准可能有几种水平需进行，有可能的环境变化及团队成员变化的潜在因素，测量过程项目可能会摇摆甚至抢购。如果保持经常、详细的交流通讯在顾客和供应产之间的文件记录，双方为保持交流安排正式的职责（个人），将会降低这种风险。这一活动的理想讨论和形式是APQP过程。在测量过程已经被概念化地设计后，围绕该过程/系统的采购活动可以开始了。理想地，当前流行使用几何尺寸和公差（GB&T），贯穿制造过程和测量系统的基准需要协调（如同样的），这一需要应在APQP过程的非常早期建立。根据具体的组织特点，最初的职责是属于产品设计工程师、尺寸控制等。当基准计划与整个制造过程不匹配，特别是测量系统，可能测量错误的事项，有配合问题等，导致对制造过程的无效控制。有时当基准计划用于最后的总成不能与用于子部件制造过程相匹配。当出现这种情况，可在APQP过程中尽可能早地建立基准，以便所有团队的成员了解可能出现的困难和矛盾，并有机会去克服。在这一过程期间，需要研究不同的基准系统用于了解这些差异的影响。某些零件特性可能产生比其它零件多的问题，例如，凸轮轴中心，其它圆的、圆筒状的或管状特性。例如，凸轮轴必须在中心上制造，但其重要的产品特性在其凸轮。制造可能需要一种方法或基准计划，而最终产品测量却需要另一种计划。先决条件和假设在讨论量具供应商的开发之前，应假设“正确的”的工程产品设计（GB&T）和“正确的”过程设计（在过程的适当时间和位置允许测量）已经解决。无论如何不能减少在APQP过程的早期适当的团队成员考虑这些事项。假设量具供应商参与APQP过程，小组法。量具供应商将对全部生产过程和产品使用做出一个清楚的评价，因此他的角色不仅被他而且被小组其他人所了解（制造、质量、工程等）。根据特别的程序/项目或其它限制，在一些活动中或活动的顺序可能会有一些重叠。例如，APQP小组没有很多来自量具来源的输入可以研究出一定的量具概念。其它概念可能需要量个来源的专门技术。这可以由测量系统的复杂性以及小组视为有意义的决策来推动。量具来源选择过程（制定报价文件包）详细的工程概念在测量系统要求的报价文件包可以提供给潜在的供应商作为其正式提出建议之前，需要研究测量过程详细的工程概念。将组成小组，由小组对测量过程维护和持续改进负责，并直接负责研究详细的概念。这可以作为APQP小组的一部分。为了更好地研究这一概念，需要回答几个问题。小组可以研究不同的问题用于帮助决定设计测量过程应遵循的方向和路径。某些方向和路径可以由产品设计指示或强烈影响。当研究这睦详细概念时，需要由小组提出的可能问题的多种示例可在本节最后的“测量系统研究检查表建议要素”中找到。顾客总是过份依赖供应商的方案。在顾客要求供应商对过程问题提出建议方案之前，过程的基础和意图应由掌握过程的小组完全理解和预料。那时，只有那时过程才能被正确使用、支持和改进。预防性维护的考虑预防性维护应该安排什么活动（例如，润滑，振动分析，传感器的完整性，零件更换等）？这些活动大部分依赖于测量系统、设备或工具的复杂性。简单的量具可能只要求定期检查，然而复杂的系统需要持续进行详细的统计分析和工程师小组进行预见性的维护。策划预防性维护活动应与测量过程策划的启动相一致。许多活动，例如每天排干空气滤清器，在设计规定的操作时间后润滑轴承等，可在测量系统完全建立、研究和实施之前策划。事实上这是更可取的并改进先进的测量策划和降低成本。与这些活动相关的数据收集方法和维护建议可从原始制造商，或工厂工程、制造和质量人员的研究获得。在实施测量过程之后和在使用中，适合测量过程功能的数据需要随时间收集并画图。可以实施简单的分析方法（链图、趋势分析）用以确定系统的稳定性。最终，根据系统稳定性显示判断，可相应安排预防性维护程序。以时间连续信息为基础，在稳定的系统上进行预防性维护将比在传统技术上进行的预防性维护浪费少。规范在设计和制造过程中规范对顾客和供应商均可作为指南。这些指南起到交流可接受的标准作用。可接受的标准可以分为两类： 设计标准 制造标准依据谁为项目付费设计标准的形式可以有差异。成本问题可能影响形式。通常，有足够的文件化的详细设计是一个好主意，设计可以由任何有资格的设计者进行或修改到最初的意图但是，这个决定可由成本和重要程度驱动。最终设计要求的格式可以是CAD或硬拷贝工程图样。它可以包括从OEM、SAE、ASTM或其它组织标准中选择的工程标准，量具供应商必须可得到最新的版本并了解这些标准。OEM可以要求不论在设计或制造阶段使用特别的标准，甚至在测量系统发放使用之前可以要求正式批准。设计标准将使设计者向制造者详述交流方法（CAD例如，CATIA，Unigraphics、IGES、hardcopy等）的方法。对于更复杂的测量系统还应包括性能标准。制造标准将包括测量系统制造所必须的公差。制造公差应以用于生产量具或量具零件的过程的能力的合成为基础。制造公差不应该仅仅是产品公差的已知百分比。如果需要夹具或系统的复制品，正确的策划和标准化可以导致互换性和柔性。标准化零件或分总成的使用也可导致互换性、柔性，降低成本，总体上减少长期测量误差。评估报价接到报价时，小组应集合以对报价进行评审并评价它们。固定的项目包括： 符合基本要求吗？ 有超过标准的问题吗？ 供应商展示了一种例外情况？为什么？（例外的情况可以是价格或交付明显的不一致没有必要作为消极因素而打折扣一个供应商可能发现一项内容而其他供应商却忽视了） 概念促进了简易性和可维修性？可交付的文件当获得测量过程时，文件化有时被忽视。成功项目文件化的重要性经常被误解。在文件化背后的通常策略是在测量过程硬件交付时提供一套最初的机械和电气设计（CAD或硬拷贝图样）。这样可以满足最初的实施要求，但是这种文件对于规定的潜在磨损点，建议可能出现问题区域或描述怎样使用过程是没有用处的。因此，任何过程所要求的文件应包括超过测量设备总成及详细图样。任何系统有效的文件就如同旅行中一张好地图，有着同样的目的。例如，它将建议使用者怎样能从一点到另一点（用户说明书或量具说明书）。如果主要路径堵塞或关闭，它可以向使用者提供可能的替代路径达到理想的目的地（发现并修理故障指南或诊断树）。一个完整的文件包可能包括： 一套可复制的总成和详细的机械图（CAD或硬拷贝）（包括任何需要的标准）。 一套可复制的电器配线、原理和软件。 经常使用或易损项目/细节的建议备件清单。清单应该包括需一定提前期才能获得的项目。 带有机器图的维修手册规定了正确装配和拆解机器零件的方法与步骤。 手册规定的作业准备、操作和机器运输要求的有用要求（例如，安放轴承数）。 校准说明 诊断树和发现修理故障指南 认证报告（适当时可追溯到NIST） 校准指导书