TS核心工具MSA培训讲解.ppt

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1、测量系统分析MSA第三版汽车行业质量管理核心工具培训教材2一、概述二、计量型测量系统分析重复性和再现性分析方法和接收准则偏倚分析方法和接收准则线性分析方法和接收准则稳定性分析方法和接收准则三、计数型测量系统分析小样法分析方法和接收准则解析法分析方法和接收准则课程大纲测量系统分析(MSA)一、概述测量系统的定义为什么要进行测量系统分析测量误差的来源和表达测量系统分析的要求测量系统的类型测量系统的统计特性如何进行测量系统分析策划4测量系统的定义术语定义测量赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的值定义为测量值。量具任

2、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,包括用来测量合格/不合格的装置。测量系统用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、方法、夹具、软件、人员、环境的集合;用来获得测量结果的整个过程。5MSA定义使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析,以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适,并确定测量系统误差的主要成分。测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和变差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置,包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(

3、Linearity)和稳定性(Stability);而变差指测量数据的分散程度,也称为测量系统的R&R,包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一6为什么要进行MSA?在日常生产中,我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化;那么,怎么确保分析的结果是正确的呢?我们必须从两方面来保证,一是确保测量数据的准确性/质量,使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行

4、评估;二是确保使用了合适的数据分析方法,如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等SPC(统计过程控制)和MSA(测量系统分析)的应用状况作为衡量供应商提供稳定的符合要求的产品的能力的重要参考指标。7制造过程原辅料人机法环测量测量结果合格不合格为什么进行测量系统分析?测量测量存在误差,误差导致误判。要保证测量结果的准确性和可信度。8测量系统范例例如要测量一个柱的外径,那其测量系统应包括:—测量项目—人员—测量仪器—进行测量的环境条件作为测量活动的结果,产生一个数值以表示外径9测量系统分析的目的测量系统分析的目的

5、是确定所使用的数据是否可靠测量系统分析还可以:评估新的测量仪器将两种不同的测量方法进行比较对可能存在问题的测量方法进行评估确定并解决测量系统误差问题10测量系统分析的目的测量成本;测量的容易程度;最重要的是测量系统的统计特性。11Discrimination分辨能力Precision精密度(Repeatability重复性)Accuracy准确度(Bias偏差)Damage损坏Differencesamonginstrumentsandfixtures(不同仪器和夹具间的差异)Differenceinusebyins

6、pector不同使用人员的差异(Reproducibility再现性)Differencesamongmethodsofuse(使用不同的方法所造成差异)Differencesduetoenvironment(不同环境所造成的差异)测量误差的来源12Y=x+ε测量值=真值(TrueValue)+测量误差戴明说没有真值的存在一致测量误差如何表达13不精密精密准确不准确••••••••••••••••••••••••••••••••••测量误差如何表达14数据的质量如何评定数据质量—测量结果与“真”值的差越小越好。—数据

7、质量是用多次测量的统计结果进行评定。计量型数据的质量—均值与真值(基准值)之差。—方差大小。计数型数据的质量—对产品特性产生错误分级的概率。15数据的质量数据的质量取决于从处于稳定条件下进行操作的测量系统中,多次测量的统计特性,如:假设使用某一在稳定条件下操作的测量系统对某一特定特性值进行了几次测量,如果这些测量值均与该特性的参考值“接近”),那么,数据的质量被称为“高”;同样,如果部份或所有的测量值与参考值相差“很远”,则数据的质量很“低”16低质量数据的原因和影响低质量数据的普遍原因之一是变差太大一组数据中的变差

8、多是由于测量系统及其环境的相互作用造成的。如果相互作用产生的变差过大,那么数据的质量会太低,从而造成测量数据无法利用。如:具有较大变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程,因为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。17有关测量数据的常见问题什么是测量?将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进行的比较为什么我们需要测量数据?我们使用测量数据来

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