测量系统分析MSA资料.ppt

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1、测量系统分析MeasurementSystemsAnalysis培训教材中国汽车技术研究中心培训中心天津佩美克管理科学研究中心1目录1.引言1.1数据的用途1.2数据的类型1.3测量过程1.3.1测量系统的统计特性1.3.2测量过程的变差1.4数据的质量1.5检定或校准能不能替代测量系统分析？2.术语3.测量过程变差及其对策的影响3.1对产品控制决策的影响3.2对过程控制决策的影响4.测量系统分析的基础4.1进行测量系统分析时应具备的条件4.2测量系统变差的类型4.3测量系统分析的时机4.4测量系统分析的作用4.5测量系统分析的准备4.6接收准则5.简单

2、测量系统分析的实践5.1计量型测量系统的分析5.1.1偏倚的分析5.1.2稳定性的分析5.1.3线性的分析5.1.4重复性、再现性和GR&R（双性）的分析5.2计数型测量系统的分析5.2.1风险分析法5.2.2短期研究——小样法5.2.3长期研究——大样法6.复杂测量系统的分析21引言1.1数据的用途按照质量管理的八项原则，应按“基于事实的决策方法”进行决策，因此用数据说话就成为必然，所以数据的使用比以前更加频繁。在产品的制造生产过程中，测量数据主要有三个用途，一、用于判断产品合格与否，二、用于分析生产过程，判断生产过程是否统计稳定，三、用于确定两个或多

3、个变量之间是否有显著关系，如：线性回归分析、方差分析。用测量数据进行决策的关键就是：这些数据反映的是否是“事实”，即数据的质量是否高。1.2数据的类型——计量型数据：无限可分的数据，通常用计量型量具测得。——计数型数据：有限可分的数据，通常用计数型量具测得。1.3测量过程测量：赋值给具体事务以表示它们之间关于特定特性的关系。31引言赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。应将测量看成一个制造过程，它产生数据作为输出。输入输出人、设备、材料方法、环境测量过程数据41引言1.3.1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

4、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用其多次测量数据的统计特性来确定。对于一个产品或生产过程来说，测量系统并非分辨率越高越好，因为分辨率越高，对环境的要求越苛刻。再如，如果表面粗糙度达不到要求，高分辨率也没有意义。51引言期望的统计特性应包括：⑴足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，相对于过程变差或公差，测量的增量应该很小。通

5、常按1∶10经验法则，表明仪器的分辨率应把过程变差（公差）分为十份或更多。这个法则是选择量具期望的实际最低起点。⑵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用控制图法评价。⑶对于产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须很小。依据产品特性的公差来评价测量系统。⑷对于过程控制，测量系统的变异性应该显示有效分辨率并且与制造过程变差相比要很小。根据6σ制造过程总变差和/或来自MSA研究的总变差来评价测量系统。61引言1.3.2测量过程的变差源测量过程的变差源主要有六个方面，即S

6、：标准，W：工件，I：仪器，P：人/程序，E：环境。这可以认为是全部测量系统的误差模型。1.4数据的质量人们往往习惯于相信测量数据，认为测量的结果就是客观事实，其实不然，因为测量过程如同制造过程一样，也是随机现象，即有规律的不确定现象。因此，评价测量数据的质量，即评价随机现象的结果，应以在统计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来确定，这些测量结果越接近真值，其质量越高。71引言计量型数据的质量——均值与真值（基准值）之差——方差的大小计数型数据——对产品产生错误分级的概率1.5检定或校准能不能替代测量系统分析？也许有人认为，量具定期

7、进行检定或校准就够了，不必进行麻烦的测量系统分析。此观点是不正确的，检定或校准解决的是某量具是否合格的问题，而测量系统分析解决的是某测量系统能否用于判断产品合格或判断生产过程是否稳定。两者作用各不相同，谁也取代不了谁。MSA手册的目的是为评价测量系统的质量提供指南，主要关注的是能对零件进行重复测量的测量系统。82术语2.1测量系统（MeasurementSystem）：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。根据此定义，我们可以把测量过程看成制造过程，这个过程输出的

8、不是产品而是数据，仅此差别而已，这样我们就可以利用在SPC中学到的研究制造过程的