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按一下以編輯母片標題樣式,按一下以編輯母片,第二層,第三層,第四層,第五層,*,Jack Hsu,*,UNION POWER,MSA,测量系统分析,TS16949五大工具培训教材系列三,课程内容,为什么要实施,MSA?,什么是,MSA?,如何实施,MSA?,如何分析,MSA?,培训目标,:,了解,MSA5,性分析,及应用,5,性分析确保量测系,统能满足测试过程中的要求,.,MSA:,1.,是一种系统性的方法,2.,监测总变异中测量系统占的比例,3.,人的误差和设备误差占总误差的百分比,重点：,MSA,分析方法：重复性、再现性、线性、稳定性、偏倚,课程分两部分：,一、基础篇,1.,测量过程的理解2.,测量过程基础术语,3.,测量系统的统计特性,二、方法篇,1.MSA,的策划,2.MSA,研究准备,3.MSA,分析,重点计量型测量系统分析,一、基础篇,前 言,企业经常会用到数据进行管理，没有数据就没有标准，也就没有管理，如不能用数据表示我们所知，那么我们对他所知不多，所知不多将无法控制它，那就要靠运气了！,1.1,测量的用途：,1.,测量是对制造过程进行调整的决定的依据,如：注塑工序的一个关键尺寸，用,X-R,图，有控制点，超出异常则调整,2.,确定在,2,个或多个变数之间是否存在重大的相互关系,注塑：时间、温度等等参数与某种产品尺寸、性能的关系,MSA,组成：量具、被测量工件、测量人员、程序方法等及他们之间交互作用共同构成,MSA,测量数据和产品一样有质量高数据和质量低数据。,低质量数据,-,错误结论,MSA,重要性：,本身从原料,测量,加工过程,经过测量得出结果,测量过程受人、机、料、法、环、测的影响,如测量方式不对，好的测为坏的，不合格测量合格，这时不能得到真正的产品或过程的一个特性。,7.6.1测量系统分析,为分析在各种测量和试验设备系统测量结果存在的变差，应进行适当统计研究。,此要求必须适用于在控制计划中提出的测量系统。,所用的分析方法及接收准则，应符合与顾客关于测量系统分析的参考手册的要求.。,如果得到顾客批准，也可采用其它分析方法和接收准则。,PPAP,手册中规定,:,对新的或进的量具测量和试验设备应参考,MSA,手册进行变差,研究,APQP,手册中规定,:,MSA,分析计划及分析报告为,的输出之一,.,主要对控制计划提出的,MSA,进行测量系统分析，,MSA,结果、接收标准、分析方法必须,和顾客一致,MSA分析的对象,TS-16949,标准,7.6,监视和测量设备的控制,对,MSA,的理解应掌握如下知识：,1.,过程应做什么？,常用客户图纸或工程规范去了解过程应做什么？,-,也就是客户的一个要求。,2.,过程会出什么错？,一般用,FMEA,与效果分析的一个结果去了解过程会出什么错？,如注塑产品：外观不合格、留痕、尺寸等,3.,过程正在做什么：,注塑温度、时间,过程是否稳定,通过首检、专检了解尺寸是否在控制之中，,-,通常的检验,检验,使我们确认过程是否稳定,我们把检验作为一个过程来管理,他的输出,-,决定,过程是否可接受,-,测量,1.2.,过程与,量,测过程,比较,测量过程：可用以前用过的对所有过程用过的一个管理统计和逻辑技术,对测量过程重点掌握：,测量设备的资源、如何正确使用这些设备；测量设备的内容是什么（测尺寸？、性能？）；如何分析和解释测量结果；监视和控制这个测量过程,一般过程：输入,-,活动,-,输出,简单说：,人和量具的误差，可理解为测量系统误差。,更准确一点说：,是系统内和系统间的误差所占总误差的比率。,按照国际标准：MSA,的误差占总比率,30%,，,MSA,测量的数据不可用,MSA,的误差占总比率,10%OK,可做为调整工艺的依据。,MSA,特性,理想的,MSA,应是零方差、零偏移、错误为零概率的统计特性，实际不存在。,1.,相对好的,MSA:,足够的分辨率和灵敏度。足够：,1/10,法则，仪器公差、变差分十份,2.MSA,变差由普通原因引起，不能由特殊原因引起。,普通原因：具有稳定的可重复的分布过程中许多变差的原因，即处于统计受控状态。,特殊原因（可查明原因）：指造成不是始终作用于过程的变差的原因。,普通原因：,不可避免的原因，如：转速、原材料材质在允许范围内的变化,同一卡尺、同一人测量零件，一个测3,次，每次误差,用同一仪器、同一人测量相同产品数次，短期内测量的差异。,特殊原因：,未按操作规程作业、设备坏了、换人、材料混批、量具未准备所造成的变异。,好的测量系统：,对产品控制：,要求对,MSA,的一个变异与公差相比必须小于特性的公差的评价的,MSA,，故对产品控制来说，一般,MSA,误差除以这个公差，用,T,表示。,对过程控制：,要求,MSA,的变异，应显示有效的分辨率而且比过程变差相比较小。通用,6,变差来表示,-,过程控制,一个产品控制、一个过程控制,我们关心,MSA,误差的来源：,一般仪器：分辨率、重复性、准确度、机器的一种损坏程度。,对,MSA:,被测工件间差异、执行测量的不完整、操作者之间、准确度、精密度、检验者之间（训练技能）、环境、方法和材料（美、日、中标准可能不一样，材料差异）、量具,测量,定义为,赋值（或数）,：就是,赋予给它一定的数量的值,。,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,对被测特性赋值,的,操作、,程序,、量,具、设备、,软件,以及操作,人员的集合,；用来获,得测量结果的整个过程。,术语,敏感度（,Sensitivity,）,敏感度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信,号的最小输入。,它是测量系统对被测特性变化的回应。,敏感度由量具设计（分辨力）、固有质量（,OEM,）使用中保养，以及仪器操作条件和标准来确定。,它通常被表示为一测量单位。,数据,2,大类,连续,计量型,不连续、离散,计数型 成功或不成功等,标准：指用以计数的标准，或者说是基准。,校准：在规定的条件之下，建立我们的测量设备和已知基准值和不确定度，可塑性、标准之间的一种操作。,例：我们用游标卡尺、千分尺每年到技术监督局进行校准，这些测量设备和国家标准进行追溯，,部件,A,部件,B,部件,A,部件,B,A=2.0,B=2.0,A=2.52,B=2.00,测量仪器,-,分辨率,分辨率,(,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,为测量仪器能够读取的最小测量单位。,强调：与过程变差和公差比较小的去比较，过程变差小，用过程变差，公差小用公差。,通常在国际上应用得比较多：量具的,GRR,，即一个,MSA,的重复性和再现性的合成。变差的一个估计,由设计单位决定的一种固有一种特性,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,测量系统的有效分辨率,1.,要求不低于过程变差或允许偏差（,tolerance,）的十分,之一,.,2.,零件之间的差异必须大于最小测量刻度,;,极差控制图可,显示分辨率是否足够看控制限内有多少个数据分级,不同数据分级,(ndc),的计算为,:,ndc=(,零件的标准偏差,/,总的量具偏差,)*1.41一般要求它大于,4,才可接受,GRR,变差：,测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力,GRR:,系统内和系统间变差之和,国际标准：均指,GRR,占总误差百分比，指系统内和系统间变差之和。,测量系统误差包括：用于量具的偏移、复性、再现性、线性、稳定性。五种误差合成的一个变差。,总误差中还有一个大类，叫零件变差,零件变差一般用,PV,表示，这里强调的是一个过程控制，测量结果显示过程是稳定的、受控的。,过控制：受控、不受控,2,种,特性特性较多，统计量大,组成,5,个：复性、再现性、线性、稳定性、偏倚,偏移：是观测结果的平均值与基准值的一个差值。,基准值：可以用更高等级的测量设备进行多次测量获得所取的一个平均值。,造成过大偏移的可能原因：仪器需要校准；仪器设,备部或装置的磨损；磨损或损坏的一个基准；,校准不当或巩固调查。,测量错误的一个特性,测量系统的统计特性,Bias偏倚(,Bias,),Repeatability重复性(precision精度),Reproducibility再现性,Linearity线性,Stability稳定性,基准值,观测平均值,偏倚,偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。,真值的取得可以通过采用,更高等级的测量设备进行多次测量，取其平均值。,1.,偏倚(Bias),仪器需要校准,仪器、设备或夹紧装置的磨损,磨损或损坏的基准，基准出现误差,校准不当或调整基准的使用不当,仪器质量差设计或一致性不好,线性误差,应用错误的量具,不同的测量方法设置、安装、夹紧、技术,测量错误的特性,量具或零件的变形,环境温度、湿度、振动、清洁的影响,违背假定、在应用常量上出错,应用零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误,1.1,造成过份偏倚的可能原因,重复性,指由,同一个,操作人员用,同一,种量具经多次测量,同一,个零件的,同一,特性时获得的测量值变差,（,四同,）,2.,重复性(Repeatability),Master Value,零件,(,样品,),内部：形状、位置、表面加工、锥度、样品一致性。,仪器内部：修理、磨损、设备或夹紧装置故障，质量差或维护不当。,基准内部：质量、级别、磨损,方法内部：在设置、技术、零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差,评价人内部：技术、职位、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲劳。,环境内部：温度、湿度、振动、亮度、清洁度的短期起伏变化。,违背假定：稳定、正确操作,仪器设计或方法缺乏稳健性，一致性不好,应用错误的量具,量具或零件变形，硬度不足,应用：零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察误差,(,易读性、视差,),2.,重复性不好的可能原因,由,不同,操作人员，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,（三同一异）,再现性,3.,再现性(Reproducibility),Inspector A,Master Value,Inspector B,Inspector C,Inspector A,Inspector B,Inspector C,零件,(,样品,),之间：使用同样的仪器、同样的操作者和方法时，当测量零件的类型为,A,B,C,时的均值差。,仪器之间：同样的零件、操作者、和环境，使用仪器,A,B,C,等的均值差,标准之间：测量过程中不同的设定标准的平均影响,方法之间：改变点密度，手动与自动系统相比，零点调整、夹持或夹紧方法等导致的均值差,3.1,再现性不好的可能潜在原因,评价人,(,操作者,),之间：评价人,A,B,C,等的训练、技术、技能和经验不同导致的均值差。对于产品及过程资格以及一台手动测量仪器，推蕮进行此研究。,环境之间：在第,1,2,3,等时间段内测量，由环境循环引起的均值差。这是对较高自动化系统在产品和过程资格中最常见的研究。,违背研究中的假定,仪器设计或方法缺乏稳健性,操作者训练效果,应用零件尺寸、位置、观察误差,(,易读性、视差,),3.1,再现性不好的可能潜在原因,基准值,較小的偏倚,基準值,較大的偏倚,量测平均值,(,低量程,),量测平均值,(,高量程,),基準值,量测值,無偏倚,偏倚,線性,(,變化的線性偏倚,),在量具预期的工作范围内的偏倚值的差值,例：一把游标卡尺，几个刻度,50,、,100,、,150,、,250,这四个不同刻度之间，他们的偏移是否成一条线性,4.,线性(Linearity),仪器需要校准，需减少校准时间间隔；,仪器、设备或夹紧装置磨损；,缺乏维护,通风、动力、液压、腐蚀、清洁；,基准磨损或已损坏；,校准不当或调整基准使用不当；,仪器质量差；,设计或一致性不好；,仪器设计或方法缺乏稳定性；,应用了错误的量具；,不同的测量方法,设置、安装、夹紧、技术；,量具或零件随零件尺寸变化、变形；,环境影响,温度、湿度、震动、清洁度；,其它,零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、读错。,4.1,线性误差的可能原因,稳定性,时间,1,时间,2,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。,5.,稳定性(Stability),仪器需要校准，需要减少校准时间间隔,仪器、设备或夹紧装置的磨损,正常老化或退化,缺乏维护通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁,磨损或损坏的基准，基准出现误差,校准不当或调整基准的使用不当,仪器质量差设计或一致性不好,仪器设计或方法缺乏稳健性,不同的测量方法装置、安装、夹紧、技术,量具或零件变形,环境变化温度、湿度、振动、清洁度,违背假定、在应用常量上出错,应用零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误,5.1,不稳定的可能原因,MSA,变差对决策影响很大：,-,分两大类,1.,对产品的控制：,关注零件是否在明确的目录之内或在规格之内,2.,对过程控制,过程是否稳定和可接受,对产品接受的影响分为两大类：,1.,将好的判为坏的：生产者的一个风险,原因：平均值在合格区域之内，由于存在测量系统误差（人的误差或量具的误差），造成误判。,-,第一类风险,2.,将坏的判为好的：顾客的一个风险,原因：平均值在不合格区域之内，由于存在测量系统误差（人的误差或量具的误差），造成误判。,-,第二类风险,6.,测量系统变差的影响,对于公差：,对于零件误判潜在的因素：只在测量系统误差和公差交叉的时候存在。,一般分为三个区域：,第一类区域：完全不合格,第二类区域：容易造成上述两类错误,第三类区域：完全合格,为减少第二类的状况，有两种选择：,1.改进生产区域，即减少过程偏差，没有零件在第二区域内,2.,改进测量系统，减少,MSA,的变差，减少二区域的面积，最小限度地作出错误的一个风险。,GRR,对能力指数细微的一个影响，是它的一个观察的,CP,值和真实的,CP,值之间，由于有测量误差的存在会有很大的影响。,即：当实际,CP,：,2.0,时，,MSA,：,0.1,，则观测到的,CP,（过程能力）才是,1.96,如,MSA,误差从,0.1,变为,0.3.,观测到的,CP,变为,1.71,如果,MSA,误差为,0.6,，观测到的,CP,变为,1.2,如果我们不知道,MSA,误差为,60%,，,1.2,明显小于国际标准,1.33,这时本来是仪器问题,而去寻找制程问题,如注塑去改变温度,压力,时间,就会白费努力,.,造成很大的浪费,所以对一个新过程的接收,了解,MSA,误差非常主要,.,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,零变差、零偏倚,和所测的任何,产品错误分类为零,概率的统计特性。,第二部分,方法篇,第二讲,MSA,的统计特性,方法：,MSA,策划,MSA,研究准备,MSA,分析方法,-5,个统计特性,计量型,MSA,分析,计数型,MSA,分析,2.1 MSA,策划：,人员、方法还要考虑它的一个长期的稳定性、一些特殊的一个考虑如检测者的一个素质或健康问题都是策划时应该考虑到的，即,MSA,实施的策划，,-P,阶段,2.2 MSA,研究准备：,对,MSA,评价两个阶段,第一阶段：主要了解该测量过程，并确定该测量系统，是否满足我们的要求。,目的：,1.MSA,是否具有所需要的统计特性,没有就没法做,MSA,误差的一个分析,-,必须在使用前进行,2,。哪种环境因素对,MSA,有显著的影响，温度？湿度？振动？,-,来决定我们使用的空间或环境。,第二阶段的评定：,目的是验证一个测量系统，一旦被认为是可行的，应持续具有恰当的统计特性、或者说具有受控。,通常用稳定性分析、偏移分析、线性分析、重复性、再现性分析方法。,MSA,准备：,1.,计划：将使用的方法是什么？如我们用工程决策直接观察，或在量,具研究决定是否评价人在校准或使用仪器中产生影响。,人为作用大：卡尺 人为作用小,:,测量程序,2.,评价人数量、样品数量、重复读数的次数，预先应确定。,一般采用：三三十法则 三人、三次、十个零件,二二十 二二五,样品可以是,5,个、,10,个，关键尺寸需要更多的零件或者试验，原因量具研究评价所需要的置信度，故数量要多一点。,10,个最好。,另外一种因素：零件的结构，一些大的零件或重的零件可以规定比较小的样品，或较多的试验。都要考虑三三十的法则。,由于其目的是研究整个测量系统或叫量具的误差，则：,人的选择：,-,非常重要,日常操作该仪器的人当中挑选,样品：,必须从过程当中选取，并代表其整个工作范围，有时每天选一个样品，持续若干天，也可能十天半月一个月，甚至,2,个月。根据产品不同而不同。,原因：因为这些零件被认为是产品变差的全部范围，即考虑到产品的误差。,故对每个零件将测若干次，可以是三次、二次，必须对每个零件编号，以便识别，仪器分辨率应容许至少读取数特性的预期过程变差的,1/10,例：过程变差,0.001-,三位 仪器能读取的为：,0.0001,四位,确保测量方法：,在规定的操作步骤，测量特征尺寸是否正确地进行分析测量，其中一个关键点，取样的一个代表性。,MSA,执行的中心点：,1.,测量应按随机的顺序,目的：确保研究过程产生的任何漂移变化是随机分布的，评价人不应知道正检查零件的编号，以避免可能的偏移。但我们进行研究的人员应知道正检查零件编号并记录。,2.,在设备读数当中，我们应读取到最小刻度的一半。,如：最小读数,0.0001,四位，则做,MSA,研究时则每个读数的估计应该圆整为,0.00005,五位。,另外研究工作应是知道其重要性、且仔细认真的人员进行,-,关键,结果分析进行分类：,1.,一个是位置的误差，通过分析偏移和线性来确定,MSA,偏移或线性的误差若是与零误差差别比较明显，或超出量具校准程序确定的最大容许误差,-,肯定不可接受。,此时：应校准,MSA,减小该误差、偏移与零误差差别小，,2关于宽度误差,MSA,的变异是否令人满意的准则，取决于,MSA,变差，被,MSA,变差掩盖掉的生产制造过程变异性的百分比，或零件公差的百分比，即系统内和系统间的误差占总误差的多少？,人和设备占,50%-,一样则测量数据不可用，即测量结果错误。,国际标准：,GRR,10%OK,GRR,30%,不可接受，通过努力改进,MSA,，仪器更新、校准、人培训。,10%-30%,根据应用的重要性，关系到产品的安全特性、重要特性，不能接受，一般特性可以接受，还要考虑测量装置的成本、维修成本可能可以接受,此外：一个重要的指标，过程能被测量系统区分开的一个分级数应大于等于,5,，一般用,NDC,表示,NDC,要求,MSA,误差，分辨率应把过程变差能分成,5,等份以上。,测量系统分析方法,位置误差：用分析偏移和线性来确定。,宽度误差：即重复性和再现性，判别标准,10%,；,10-30%,；,30%,以上,过程能被测量系统区分开的一个分级数,NDC,应该大于,5,，简单理解为,MSA,分辨率把过程变差,5,等份以上。,MSA,分析方法：,分析时间：,2,个阶段,一阶段：,1.,有新的产品，零件误差不同，,一般叫代表性,PV,不同，需要进行,2.,新仪器有不同，需要,二阶段：,1.,新操作人员,MSA,方法：,计量型,计数型,破坏型,计量型,位置分析,离散分析,稳定性分析,偏移分析,线性分析,重复性,再现性,稳定性,计数型,风险分析,信号分析,数据解析法,MSA分析方法的分类,重,复,性,分,析,再,现,性,分,析,线,性,分,析,稳,定,性,分,析,偏,倚,分,析,位,置,分,析,变,异,分,析,稳,定,性,分,析,信,号,分,析,风,险,分,析,小,样,法,大,样,法,偏,移,分,析,稳,定,性,分,析,变,异,分,析,计量型,计数型,破坏型,MSA,极差法,均值极差法（包括控制图法）,ANOVE,法（方差分析法）,长期,过程变差,短期,抽样产生的变差,实际过程变差,稳定性,线性,重复性,准确度,量具变差,操作员造成的变差,测量误差,过程变差观测值,再现性,过程变差,1.,测量系统变异性的影响,“,重复性,”,和,“,再现性,”,是测量误差的主要来源,常会碰到一些破坏性,MSA,分析，可做偏移分析、变异和稳定性分析,重点：计量型,MSA,1.,稳定性:,決定要分析的,测,量系統,选,取一标准样本，取值参考值,请現場测量人員连续测量,25,組数据每次测量,25,次,输入数据到EXCEL，,Xbar-R表格中,計算控制界限，並,用图判定是否稳定,后续持续点图，判图,保留記录,产品特性,/,控制计划中所提及的过程特性,针对样本使用更高精密度等级的仪器进行精密测量十次，加以平均，做为参考值。,计算每一组的平均值,/,R值。,计算出平均值的平均值,/,R的平均值。,1.,计算控制界限,A),平均值图：Xbarbar+-A2Rbar,Xbarbar,B),R值图：D4Rbar,Rbar,D3Rbar,2.,划出控制界限,将点子绘上,3.,先检查R图，以判定重复性是否稳定。,4.,再看Xbar图，以判定偏移是否稳定。,5.,若控制图稳定，可以利用Xbarbar-标准值，进行偏差检,定，看是否有偏差。,6.,若控制图稳定，利用Rbar/d2来了解仪器的重复性。,步骤,测量系统选择：,要分析的测量系统一般都来自控制计划，控制计划中的：,产品特性,过程特性,都是比较主要的,样本的选择：,产品特性,过程特性,具有代表性,针对样本使用最高精密度等级的仪器，精密测量,10,次，平均作为一个参考值。并且此标准样品可溯源,请现场测量人员测量,25,组数据，每次测量,25,次，注意：,25,组数据应在短的时间内收集。短涉及到可能的频次，可以是每小时,1,组，,1.,稳定性分析,:,3-5,个,/,小时，根据产品特点也可以是：,1,组,/,天，,1,组,/,周。,根据均值极差法，首先计算,25,组当中每一组的均值和极差，然后计算每组平均值的平均值，我们叫,就是,X,的两,bar,，同时计算出每组极差的平均 ，,R,的平均值。,计算控制界限，有,2,组控制线，一组是平均值的,A,2,，,中间值 ，,R,图：上线,D,4,下线,D,3,，控制线画好，点描上，,此时有关键点,，,2,个图先检查,R,图，来判定重复性是否稳定，然后再检查,X-bar,图，判定偏移是否稳定，若控制图稳定，则可以利用,X-ba,标准值进行偏差检定，有个简单公式，控制图稳定，可利用,X-ba,除以,D,2,来了解仪器重复性，这是一个估计值。,进行后续持续描点，或者判断，如控制图稳定，则可以把控制界限作为以后的,控制用的界限，后续就固定时间使用同样的样本，同样的测量仪器，同样的人,员，这些固定，样本异常则仪器有问题，要进行处理。,异常的判定：,应从点线面这个原则识别异常因素。,异常的处理：,R,图：极差图失控，表明不稳定的重复性，我们思考的是：,可能什么东西松动了、堵塞了、变化了,X-bar,：均值图失控，表明测量系统不在正确测量，可能磨损了。,这时需要重新进行校正,另外一个判定原则：,不可以发生重复性的标准差大于制程变差现象，如重复性变差为,0.8,，制程变差,0.6,时，仪器不可接受。测量变异大于制程变异。,分析记录予以保存，可和,PPAP,档案放在一起，证明公司仪器测量能力足够，让客户放心。,点：,超出控制线,极差,：分两种情况，要区别对待，超下控制线的点可能与超上控制线的点的情况不一样。可能是一件好事。,平均值,：超出上下控制线均异常。,链,-,连续,7,点上升或下降，连续,7,点在中心线的同一侧,异常,面,-,依据正态分布判定图形，正常情况下，应有,2/3,点应在落在中间,1/3的区 域内，即,1,范围内。明显多于或少于,2/3,点（一般,90%,、,40%,）在,1,范围内异常。,偏移：,观测到的数据的平均值减去基准值,有,2,种研究方法：,独立样本法,控制图法,分析步骤：,2.,偏倚,决定要分析的测量系统,（哪个特性）,抽取样本，取值参考值,请现场测量人员测量,15,次,输入数据到,EXCEL,表格中,计算,t,值，并判定,是否合格，是否要加补正值,保留记录,偏倚,BIAS,分析之执行,:,决定要分析的测量系统，和稳定性差不多，均来自控制计划中的产品特性和过程特性，控制计划是我们质量策划中的一个重要的文件。,控制计划：,我们加工的所有工序当中需要控制的关键点。分别包括使用哪种生产设备，要控制哪些产品特性和过程特性，重要的，它的公差规格是多少，使用什么测量设备，多长时间抽查一次。用什么样的控制方法，当生产中出现不合格反应计划是什么？,对于生产现场抽取样本时，一般取制程中间的一个产品，到更高精密的测量设备测量,10,次加以平均。,人员：现场实际测量人员。,重复测量,15,次，输入表格计算平均值、标准差、平均值的标准差，对结果进行作图分析，常见直方图（代表数据的分布情况），从图看出是否有特殊原因或出现异常，没有继续分析，计算,T,值,含义要求与零误差差别不要过大，如果差别大数据不能用。,保存记录，和,PPAP,文件放在一起，可证明量具偏移符合。,偏移研究及线性分析,前面讲了：,偏移的判定标准和它的一个操作方法,例：,对一个零件测,15,次，它的基准值可用更高等级,的仪器来测量测出为,6,，分别是,5.7,、,5.8,、,5.9,一直到,15,次,6.0,，根据偏移计算方法（观测,值基准值）计算偏移分别为,0.2,、,0.3,，,一直到,15,次的,0.0,，首先用直方图判定有无,特殊原因（人为的、异常的）,计算公式：,偏移研究及线性分析,计算重复性或者叫设备误差：,15,次中最大的减去最小的,偏移：,bias,观测值：,observeaverage,基准值：,reference,计算西格玛偏移的标准差：,利用我们的置信区间,和,T,值可查表得到从数据解析结果来看：,置信区间：,0.11859,，,0.1319,，和我们的零误差很接近，零误差最好，接近偏移可接受,可以假设偏移可接受，可同时假设实际使用不会导致附加的变差源。,我们希望能够真正的了解：零位于上下置信区间的真正的含义是什么？,另外一种对偏移的计算也可用控制图的方法：,可以使用均值极差图或者均值标准差图用于测量稳定性，它的数据可以用来评价我们的偏移，但有个前提两种控制图应该是稳定的受控的，即它的输出是可预测的原因，非人为的共同的原因。,它的步骤：作直方图判定有无特殊原因（有重新收集数据）继续分析，从控制图得到 从 减去基准值计算出偏移用平均极差来计算重复性标准偏差确定偏移的统计量。,判断原则和前面一样。如果零落在围绕者偏移量的,1-,置信区间内，则偏移在,水平内是可被接受的。,一般默认为,0.05,，即,95%,的置信区间,原理和前面讲的差不多。,控制图计算偏移参考公式：,判这样的定标准为什么是,？,如果计算出零位于上下置信区间,的一个范围内，代表零变异是很小,的，即它在测量的时候就不会产生,别的变差源。,最后的结果：,0.0299,，,0.0519,零落在上下置信区间内。,从偏移研究分析得出：,如果偏移从统计上非零时，我们应该查找原因：,标准或基准值的误差检查这个标准程序，仪器磨损？在,X-R,图会,失控（点线面）,要求对三坐标、游标卡尺、千分尺进行维护、进行修整。也可能是仪器制造尺寸有误差，仪器测量了错误的特性，即零件偏差扩大，也可能仪器未得到完善的校准，这都是偏移过大的原因。,MSA,的偏移不符合我们的要求，可通过硬件、软件或两项同时给它调整，要达到零。,这是我们很重要和很科学的一个判定标准,3,线性,如何分析：,1,决定要分析的测量系统,2,抽取代表制程的,4,到,5,个样本，,每个样品经测取参考值,3,请现场测量人员测,12,次,4,输入数据，,5,计算截距，一个,T,统计量，斜,率的,T,值,6,看是否合格，是否要加补,正值或调整,7,保留记录,关键点：,选择什么样的,MSA,？,一般典型包含了产品特性、过程特性的测量仪器，即测量风险越高的仪器要优先分析。,例：卡尺、三坐标，做三坐标线性，测量特性重要：安全？法规？,特性，涉及零件功能？性能？,一般说耐高温、耐低温、寿命等等,故,线性,一般是在,制程变异范围内,，它比较,宽,，只做单点的偏差分析可能担心不足时候使用，抽样时应注意：,由现场当中取出，最好能覆盖的最大值和最小值，对样品进行精测，测,10,次的平均值作为参考值,人员：代表实际测量的人员,计算截距,T,值，斜率的,T,值,分析结论或看,P,值，一般看,T,的检定结果,依据（是否合格，是否要加补正值或者调整）,首先看：截距,T,值是否大于,T,，如果大于则有明显的截距问题,其次：检查斜率,T,值是否大于,T,，如果大于则有明显的斜率问题,故一共两个统计量：斜率、截距,截距明确，看其截距的百分比，决定是否要加补正值,斜率明确，看其斜率的百分比，以决定是否对斜率进行处理,保留记录和,PPAP,文件放在一起证明公式仪器线性符合要求。,做线性分析指南时：,由于存在过程变差，选择一般大于,5,个,零件，注意要使用测量涵盖量具的整个工作,量程精测参考值，覆盖工作量程,经常使用该量具的操作者，测每个零件,10,次，要随机选取零件,计算每次测量偏移和偏移的均值,在线性图上画单值的偏移和相关基准值的偏移的均值，即横坐标为基准值，纵坐标为偏移和偏移均值,用上面公式计算出最佳拟合线和置信带。,每个刻度内的用,X,表示，即在,X,轴上，它的纵轴分别是每个刻度涉及到的偏移（用,Y,表示），则有公式：,a,斜率,B,截距,S,标准差,计算置信区间：,分析控制图：,画出偏移等于,0,的线观测是否存在特殊原因和线性的可接受性，前面偏移要求算出置信区间范围（零应在范围内），为使,MSA,的线性可接受，,偏移等于零必须完全在拟合线置信带内。是一重要判定原则,如作图分析，显示,MSA,线性可接受，则下面假设可成立：,1,斜率等于零，不推翻原假设，如果斜率的统计量,t,绝对值，用公式分别计算斜率的,t,的统计量是否小于,具有风险,t,的统计量,即,t,gm-2,1-/2,的风险,如果以上假设成立,，说明,MSA,所有的基准值有相同的偏移这是我们希望的,希望在,50;100;150;200,他们有相同的偏移，,另外,对于可接受的线性，偏移必须为零条件,2 b,为零，截距的偏移为零，不推,翻原假设，如果截距的统计量和,t,gm-2,1-/2,的风险量进行比较，则,截距可以接受。,例：,注意：要覆盖整个的量程,分别是,2;4;6;8;10,量程内相对应的,5,个零件,从图上可看出,5,个量程,2;4;6;8;10,；特别是,4,的量程明显看到有,两个峰值,，直方图有,2,个峰则不符合要求。,按线性的判定标准需要计算，计算出斜率的统计量是,-12.043;,截距的统计量是,10.158,它的绝对值明显大于默认值,=0.05,自由度是58,的这个比例,T58 0.975,它的得值为,2.00172,可看到,T,明显不论截距和斜率都明显大于,T58 0.975,这是一个风险,.,通过计数斜率的统计量和截距的统计量,分别大于,T58 0.975,它所计算出,2.00172,，明显可看出不符合要求，从作图分析获得的结果，由数据分析得到，,MSA,存在线性问题，告诉我们需要调整软件硬件或同时调整来达到零偏移。,说明：如不能调整到零偏移，,MSA,可用于产品、过程控制但不能用于分析。,因为分析要求比较高：最基本的要求，,MSA,达到稳定,4.,重复性和再现性研究,理解：,重复性和再现性的分析可以理解为系统内变差和系统间的变差，即量具的变差和人的变差。,通常我们用三种方法：,1.,极差法,2.,均值极差法,3.,方差分析法,应用广泛的是均值极差,法，精度最高的是方差,分析法,测量系统变异分类：,MSA,误差为重复性和再现性的平方根,做,RR,前的准备工作,:,1.,测量数据的取得,必须是随机的,即测量者不知到前一位测量者的测量数据,.,盲测,2.,每位测量者的测量程序必须一致,.-,经过事先的培训,3.,数据的分析由对测量分析有经验的人员来进行,4.,被测零件的一个读值要以,MSA,的最小的刻度为主,1.,极差法：,方法最简单的一致,它是对测量变差提供一个快速的一个近视值,.,最大的缺点,:,不能将变差分解为重复性和再现性,.,或者说误差是人产生还是量具产生的,.,方法,:,选两个评价人和,5,个零件,每个评价人测量每个零件一次,测量人,A,测量每个零件的极差和测量人,B,测量的每个零件的极差是不同的,计算极差之和以及极差的平均值,.,则总测量变差为,:,极差的平均值乘以,1/,最大的缺点无法分解是人的误差还是量具的误差,.,注意,:,极差始终是正值,2.,均值极差法,:,可同时对,MSA,的重复性和再现性估计值的研究方法,即容许,MSA,将变差分解为两个独立的部分,但它不能确定它们两者之间的相互作用,.,步骤,:,1.,取包含,10,个零件的样本,代表过程变差或者预期范围,对,10,个零件进行编号,.,注意不能人评价人看见,盲测,2.,指定,2,到,3,位操作人员,在不知情的情况下使用校验合格的量具,分别对,10,个零件进行测量,3.,研究人员记录测量读数,研究其重复性和再现性,4.,测试人员把量具的重复性和再现性,以公式计算做成均值极差图或者,X-R,图,.,注意是将,量具的重复性和再现性做成,X-R,图,和前面说的稳定性虽然原理相同,但要注意区别,例,:,有,2,个操作者,A,和,B,分别找,零件,A B C D E,每个零件,测三次,分别得出每组的平,均值和极差,1.,计算重复性,设备误差,EV,（,R,A,R,B,R,C,）,即系统内的误差,注意,:,重复性来自仪器本身的变化,零件在仪器当中测量位置的变化,此组极差正好代表量数变化,所以叫,系统内的变差,.,2.,计算再现性,简单理解为人的变差,AV,首先计算操作平均的极差,R,0,然,后将其转化为标准差,注意,:,在这里边要减去由于设备,变差或重复性所造成的变差部分,R,0,同时包含设备变差和人的变差,3.,计算零件之间的变异,(PV),每次测的值都是同一零件的测量,三次所以这是侦测出仪器的变异,用,R,E,表示,两个测量者的变异是两个人,用,R,0,表示,每个产品的差异代表着产品的变异,即五个样品中平均值的最大减去最小代表一个产品的变异,.,测量系统变异为,:,我们这里所涉及到的,:,变差、变异、误差都是以平方和的形式出现的,4,计算,GRR,分别计算操作者,A,、,B,的平均,值，再平均。,还可以计算出总变异,TV,等于零件变差的平方加上测量,系统的平方，然后再开根号,这样我们就能够分别计算出测,量系统,GRR,的比值，总误差,TV,的比值和零件误差,PV,的比值，,这样就和国际标准进行对比，即,测量系统误差除以总误差,例此处计算得：,50.7%,远大于,30%,，不符合标准,5,计数型量具分析,方差分析：,一种标准的统计技术,可以用于分析测量误差和其他测量系统研究当中数据变异的来源。,分为四部分：,一个是零件、一个是评价人、一个是零件和评价人的交互作用,注意：比均值极差法多了一部分,和量具造成的重复误差,优点：,和均值极差法相比，有处理任何实验设备的能力。更精确的估计方差，从实验数据中获得更多的信息。,缺点：,比较复杂,操作者需要掌握一定的统计学知识，不作详细讲解,计数型量具的分析,介绍：,它是一种离散型的，结果常常是：,通过不通过,合格不合格,好坏之分,最常见的是：,G/NG,的量具,注意：,一些可视标准，结果可形成,5,到,7,个不同的分级,任何测量系统都存在可量化的风险，最大的风险来自于分区的边界，重点风险分析法。,风险分析法：,假设检验分析,信号探测,这些分析方法不能量化测量系统的变异性，有一定的局限性，要和顾客沟通协商,遏制行动：,项目小组选择一个计数型量具，即每个零件同一个特性