XXXXMSA教材最新版 (2)ppt課件

1、丈量系統(tǒng)分析Measurement System Analysis 1課程內(nèi)容為什么要實(shí)施MSA?什么是MSA?如何實(shí)施MSA?如何分析MSA?培訓(xùn)目的:了解MSA5性分析,及運(yùn)用5性分析確保量測系統(tǒng)能滿足測試過程中的要求.2第一章 丈量系統(tǒng)根底第二章 丈量系統(tǒng)統(tǒng)計特性第三章 丈量系統(tǒng)變異性影響第四章 丈量系統(tǒng)分析3哪個製程較好呢？4第一章丈量系統(tǒng)根底57.6.1丈量系統(tǒng)分析為分析在各種丈量和實(shí)驗(yàn)設(shè)備系統(tǒng)丈量結(jié)果存在的變差，應(yīng) 進(jìn)展適當(dāng)統(tǒng)計研討。此要求必需適用于在控制方案中提出的丈量系統(tǒng)。所用的分析方法及接納準(zhǔn)那么，應(yīng)符合與顧客關(guān)于丈量系統(tǒng)分 析的參考手冊的要求.。假設(shè)得到顧客同意，也可采用其

2、它分析方法和接納準(zhǔn)那么。 PPAP手冊中規(guī)定:對新的或進(jìn)的量具丈量和實(shí)驗(yàn)設(shè)備應(yīng)參考MSA手冊進(jìn)展變差 研討APQP手冊中規(guī)定:, MSA分析方案及分析報告為的輸出之一.0.MSA分析的對象TS-16949 規(guī)范7.6 監(jiān)視和丈量設(shè)備的控制61.丈量系統(tǒng)分析的目的 確定所運(yùn)用的數(shù)據(jù)能否可靠: 丈量系統(tǒng)分析還可以：評價新的丈量儀器將兩種不同的丈量方法進(jìn)展比較對能夠存在問題的丈量方法進(jìn)展評價確定并處理丈量系統(tǒng)誤差問題7 丈量定義為賦值或數(shù)給詳細(xì)事物以表示它們之間 關(guān)于特定性的關(guān)系。這個定義由美國規(guī)范局(NBS) cccEisenhart1963初次提出。賦值過程定義為丈量過ccc程，而賦予的值定義為

3、丈量值。 量具：任何用來獲得丈量結(jié)果的安裝，經(jīng)常用來特指 用在車間的安裝；包括經(jīng)過/不經(jīng)過安裝。 丈量系統(tǒng)：是用來對被測特性定量丈量或定性評價的 儀器或量具、規(guī)范、操作、方法、夾具、 軟件、人員、環(huán)境和假設(shè)的集合；用來獲 得丈量結(jié)果的整個過程。2.術(shù)語83.量測過程：規(guī)范：零件：儀器：人/程序：環(huán)境S W IPE量測數(shù)值分析輸入輸出可接受能夠可接受需改善量 測 系 統(tǒng)假設(shè)丈量的方式不對，那么好的結(jié)果能夠被測為壞的結(jié)果，壞的結(jié)果也能夠被測為好的結(jié)果，此時便不能得到真正的產(chǎn)品或過程特性。94.丈量數(shù)據(jù)的質(zhì)量數(shù)據(jù)質(zhì)量最通用的統(tǒng)計特性: 準(zhǔn)確度 ( Accuracy ) X或稱偏移(BIAS): 量測

4、實(shí)踐值與工件真值間之差別,是指數(shù)據(jù)相對基準(zhǔn)規(guī)范 值的位置。 精細(xì)度 ( Precision ) 或稱變差(Variation): 利用同一量具，反復(fù)量測一樣工件同一質(zhì)量特性，所得數(shù)據(jù)之變異性。是指數(shù)據(jù)的分布。位置(Location )寬度 (Width )數(shù)據(jù)的質(zhì)量:取決于從處于穩(wěn)定條件下進(jìn)展操作的測 量系統(tǒng)中，多次丈量的統(tǒng)計特性.104.1低質(zhì)量數(shù)據(jù)的緣由和影響低質(zhì)量數(shù)據(jù)的普遍緣由之一是變差太大一組數(shù)據(jù)中的變差多是由于丈量系統(tǒng)及其環(huán)境的相 互作用呵斥的。假設(shè)相互作用產(chǎn)生的變差過大，那么數(shù)據(jù)的質(zhì)量會 太低，從而呵斥丈量數(shù)據(jù)無法利用。如：具有較大 變差的丈量系統(tǒng)能夠不適宜用于分析制造過程，因 為

5、丈量系統(tǒng)的變差能夠掩蓋制造過程的變差。115.丈量過程為了有效地控制任何過程變差，需求了解： 過程應(yīng)該做什么? 什么能導(dǎo)致錯誤? 過程在做什么? 規(guī)范和工程要求規(guī)定過程應(yīng)該做什么。?過程失效方式及后果分析PFMEA是用來確定與 潛在過程失效相關(guān)的風(fēng)險，并在這些失效出現(xiàn)前提 出糾正措施。PFMEA的結(jié)果轉(zhuǎn)移至控制方案。經(jīng)過評價過程結(jié)果或參數(shù)，可以獲得過程正在做什 么的知識。這種活動，通常稱為檢驗(yàn)，確定或否認(rèn)過程是以穩(wěn)定的方式操作并符合顧客 規(guī)定的目的。這種檢查行為本身就是過程。121)足夠的分辨率和靈敏度。2)是統(tǒng)計受控制的。3)產(chǎn)品控制，變異性小于 公差。4)過程控制:顯示有效的分辨率.變異性

6、小于制造過程變差.6.丈量系統(tǒng)的統(tǒng)計特性13部件A部件B部件A部件BA=2.0B=2.0A=2.52B=2.006.1丈量儀器-分辨率分辨率(分辨力、可讀性、分辨率): 別名：最小的讀數(shù)的單位、丈量分辨率、刻度限制 或探測度 為丈量儀器可以讀取的最小丈量單位。丈量分辨率描畫了丈量儀器分辨兩個部件的丈量值之間的差別的才干由設(shè)計決議的固有特性丈量或儀器輸出的最小 刻度單位總是以丈量單位報告1：10閱歷法那么146.1丈量系統(tǒng)的有效分辨率1.要求不低于過程變差或允許偏向tolerance的非常 之一.2.零件之間的差別必需大于最小丈量刻度;極差控制圖可 顯示分辨率能否足夠看控制限內(nèi)有多少個數(shù)據(jù)分級

7、不同數(shù)據(jù)分級(ndc)的計算為: ndc=(零件的規(guī)范偏向/ 總的量具偏向)* 1.41. 普通要求它大于4才可接受156.2敏感度Sensitivity敏感度是指能產(chǎn)生一個可檢測到有用的輸出信 號的最小輸入。它是丈量系統(tǒng)對被測特性變化的回應(yīng)。敏感度由量具設(shè)計分辨力、固有質(zhì)量OEM、 運(yùn)用中保養(yǎng)，以及儀器操作條件和規(guī)范來確定。它通常被表示為一丈量單位。16第二章丈量系統(tǒng)統(tǒng)計特性17數(shù)據(jù)變差的來源儀器(量具)任務(wù)件(零件)擴(kuò)展量測系統(tǒng)變異變異性敏感性接觸幾何變形效應(yīng)一致性單一性反復(fù)性再現(xiàn)性運(yùn)用假設(shè)穩(wěn)健設(shè)計偏移線性穩(wěn)定性校準(zhǔn)預(yù)防性維護(hù)維護(hù)創(chuàng)建公差開展的變異開展設(shè)計變異夾持位置丈量站丈量探測器相互關(guān)

8、連的特性清潔適宜的數(shù)據(jù)任務(wù)的定義彈性變形質(zhì)量彈性特性支撐特性隱藏的幾何可追溯性校準(zhǔn)熱分散系數(shù)彈性特性人員/程序環(huán)境教育身體的限制程序目視規(guī)范任務(wù)規(guī)定任務(wù)態(tài)度閱歷培訓(xùn)閱歷培訓(xùn)了解技藝人因工程照明壓力振動空氣污染幾何的兼容性陽光人工光陽光陽溫度人員空氣流程熱的系統(tǒng)平等化系統(tǒng)構(gòu)成要素周期規(guī)范與環(huán)境的關(guān)系標(biāo) 準(zhǔn)18丈量系統(tǒng)的統(tǒng)計特性Bias偏倚(Bias)Repeatability反復(fù)性(precision精度)Reproducibility再現(xiàn)性Linearity線性Stability穩(wěn)定性19基準(zhǔn)值觀測平均值偏倚偏倚：是丈量結(jié)果的觀測平均值與基準(zhǔn)值的差值。真值的獲得可以經(jīng)過采用更高等級的丈量設(shè)備進(jìn)

9、展多次丈量，取其平均值。1.偏倚(Bias)20儀器需求校準(zhǔn)儀器、設(shè)備或夾緊安裝的磨損磨損或損壞的基準(zhǔn)，基準(zhǔn)出現(xiàn)誤差校準(zhǔn)不當(dāng)或調(diào)整基準(zhǔn)的運(yùn)用不當(dāng)儀器質(zhì)量差設(shè)計或一致性不好線性誤差運(yùn)用錯誤的量具不同的丈量方法設(shè)置、安裝、夾緊、技術(shù)丈量錯誤的特性量具或零件的變形環(huán)境溫度、濕度、振動、清潔的影響違背假定、在運(yùn)用常量上出錯運(yùn)用零件尺寸、位置、操作者技藝、疲勞、察看錯誤1.1呵斥過份偏倚的能夠緣由21反復(fù)性指由同一個操作人員用同一種量具經(jīng)多次丈量同一個零件的同一特性時獲得的丈量值變差四同2.反復(fù)性(Repeatability) Master Value22零件(樣品)內(nèi)部：外形、位置、外表加工、錐度、樣

10、品一致性。儀器內(nèi)部：修繕、磨損、設(shè)備或夾緊安裝缺點(diǎn)，質(zhì)量差或維護(hù)不當(dāng)。基準(zhǔn)內(nèi)部：質(zhì)量、級別、磨損方法內(nèi)部：在設(shè)置、技術(shù)、零位調(diào)整、夾持、夾緊、點(diǎn)密度的變差評價人內(nèi)部：技術(shù)、職位、缺乏閱歷、操作技藝或培訓(xùn)、覺得、疲勞。環(huán)境內(nèi)部：溫度、濕度、振動、亮度、清潔度的短期起伏變化。違背假定：穩(wěn)定、正確操作儀器設(shè)計或方法缺乏穩(wěn)健性，一致性不好運(yùn)用錯誤的量具量具或零件變形，硬度缺乏運(yùn)用：零件尺寸、位置、操作者技藝、疲勞、察看誤差(易讀性、視差)2.反復(fù)性不好的能夠緣由23由不同操作人員，采用一樣的丈量儀器，丈量同一零件的同一特性時丈量平均值的變差三同一異再現(xiàn)性3.再現(xiàn)性(Reproducibility)In

11、spector AMaster ValueInspector BInspector CInspector AInspector BInspector C24零件(樣品)之間：運(yùn)用同樣的儀器、同樣的操作者和方法時，當(dāng)丈量零件的類型為A,B,C時的均值差。儀器之間：同樣的零件、操作者、和環(huán)境，運(yùn)用儀器A,B,C等的均值差規(guī)范之間：丈量過程中不同的設(shè)定規(guī)范的平均影響方法之間：改動點(diǎn)密度，手動與自動系統(tǒng)相比，零點(diǎn)調(diào)整、夾持或夾緊方法等導(dǎo)致的均值差3.1再現(xiàn)性不好的能夠潛在緣由25評價人(操作者)之間：評價人A,B,C等的訓(xùn)練、技術(shù)、技藝和閱歷不同導(dǎo)致的均值差。對于產(chǎn)品及過程資歷以及一臺手動丈量儀器，推

12、蕮進(jìn)展此研討。環(huán)境之間：在第1,2,3等時間段內(nèi)丈量，由環(huán)境循環(huán)引起的均值差。這是對較高自動化系統(tǒng)在產(chǎn)品和過程資歷中最常見的研討。違背研討中的假定儀器設(shè)計或方法缺乏穩(wěn)健性操作者訓(xùn)練效果運(yùn)用零件尺寸、位置、察看誤差(易讀性、視差)3.1再現(xiàn)性不好的能夠潛在緣由26基準(zhǔn)值較小的偏倚基準(zhǔn)值較大的偏倚量測平均值(低量程)量測平均值(高量程)基準(zhǔn)值量測值無偏倚偏倚線性(變化的線性偏倚)在量具正常任務(wù)量程內(nèi)的偏倚變化量多個獨(dú)立的偏倚誤差在量具任務(wù)量程內(nèi)的關(guān)系是丈量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差構(gòu)成4.線性(Linearity)27儀器需求校準(zhǔn)，需減少校準(zhǔn)時間間隔；儀器、設(shè)備或夾緊安裝磨損；缺乏維護(hù)通風(fēng)、動力、液壓、腐蝕、

13、清潔；基準(zhǔn)磨損或已損壞；校準(zhǔn)不當(dāng)或調(diào)整基準(zhǔn)運(yùn)用不當(dāng)；儀器質(zhì)量差；設(shè)計或一致性不好；儀器設(shè)計或方法缺乏穩(wěn)定性；運(yùn)用了錯誤的量具；不同的丈量方法設(shè)置、安裝、夾緊、技術(shù)；量具或零件隨零件尺寸變化、變形；環(huán)境影響溫度、濕度、震動、清潔度；其它零件尺寸、位置、操作者技藝、疲勞、讀錯。4.1線性誤差的能夠緣由28穩(wěn)定性時間1時間2是丈量系統(tǒng)在某繼續(xù)時間內(nèi)丈量同一基準(zhǔn)或零件的單一特性時獲得的丈量值總變差。5.穩(wěn)定性(Stability)29儀器需求校準(zhǔn)，需求減少校準(zhǔn)時間間隔儀器、設(shè)備或夾緊安裝的磨損正常老化或退化缺乏維護(hù)通風(fēng)、動力、液壓、過濾器、腐蝕、銹蝕、清潔磨損或損壞的基準(zhǔn)，基準(zhǔn)出現(xiàn)誤差校準(zhǔn)不當(dāng)或調(diào)整基

14、準(zhǔn)的運(yùn)用不當(dāng)儀器質(zhì)量差設(shè)計或一致性不好儀器設(shè)計或方法缺乏穩(wěn)健性不同的丈量方法安裝、安裝、夾緊、技術(shù)量具或零件變形環(huán)境變化溫度、濕度、振動、清潔度違背假定、在運(yùn)用常量上出錯運(yùn)用零件尺寸、位置、操作者技藝、疲勞、察看錯誤5.1不穩(wěn)定的能夠緣由30理想的丈量系統(tǒng)在每次運(yùn)用時，應(yīng)只產(chǎn)生“正確的丈量結(jié)果。每次丈量結(jié)果總應(yīng)該與一個規(guī)范值相符。一個能產(chǎn)生理想丈量結(jié)果的丈量系統(tǒng)，應(yīng)具有零變差、零偏倚和所測的任何產(chǎn)品錯誤分類為零概率的統(tǒng)計特性。6.理想的丈量系統(tǒng)31足夠的分辨率和靈敏度。為了丈量的目的，相對于過程變差或規(guī)范控制限，丈量的增量應(yīng)該很小。通常一切的十進(jìn)制或10/1法那么，闡明儀器的分辨率應(yīng)把公差(過

15、程變差)分為十份或更多。這個規(guī)那么是選擇量具期望的實(shí)踐最低起點(diǎn)。丈量系統(tǒng)應(yīng)該是統(tǒng)計受控制的。這意味著在可反復(fù)條件下，丈量系統(tǒng)的變差只能是由于普通緣由而不是特殊緣由呵斥。這可稱為統(tǒng)計穩(wěn)定性且最好由圖形法評價。7.丈量系統(tǒng)應(yīng)有的特性32對產(chǎn)品控制，丈量系統(tǒng)的變異性與公差相比必需小于根據(jù)特性的公差評價丈量系統(tǒng)。對于過程控制，丈量系統(tǒng)的變異性應(yīng)該顯示有效的分辨率并與過程變差相比要小。根據(jù)6變差和或來自MSA研討的總變差評價丈量系統(tǒng)。偏倚、反復(fù)性、再現(xiàn)性、線性可接受7.丈量系統(tǒng)應(yīng)有的特性33第三章丈量系統(tǒng)變異性影響34長期過程變差短期抽樣產(chǎn)生的變差實(shí)踐過程變差穩(wěn)定性線性反復(fù)性 準(zhǔn)確度 量具變差操作員呵斥

16、的變差丈量誤差過程變差觀測值再現(xiàn)性過程變差1.丈量系統(tǒng)變異性的影響“反復(fù)性 和 “再現(xiàn)性 是丈量誤差的主要來源351.1丈量系統(tǒng)變異性的影響丈量零件后: 1)確定零件能否可接受在公差內(nèi)或不可接受 在公差外。 2)零件進(jìn)展規(guī)定的分類產(chǎn)品控制原理:丈量零件進(jìn)展分類活動。過程控制原理:零件變差是由過程中的普通緣由還 是特殊緣由呵斥的。 控制原理驅(qū)動興趣點(diǎn)產(chǎn)品控制零件是否在明確的目錄之內(nèi)？過程控制過程是否穩(wěn)定和可接受？36LSLUSL2.對產(chǎn)品決策的影響 I型錯誤: 消費(fèi)者風(fēng)險誤發(fā)警報 好零件有時會被判為“壞的 II型錯誤:消費(fèi)者風(fēng)險或漏發(fā)警報壞零件有時會被判為“好的LSLUSLI型錯誤:II型錯誤3

17、7Bad is badLSLUSLIIIIIIIIIBad is badGood is goodConfused areaConfused area2.對產(chǎn)品決策的影響錯誤決議的潛在要素:丈量系統(tǒng)誤差與公差交叉時產(chǎn)品情況斷定:目的是最大限制地做出正確決議有二種選擇： 改良消費(fèi)區(qū)域：減少過程變差，沒有零件產(chǎn)生在II區(qū)。 改良丈量系統(tǒng)：減少丈量系統(tǒng)誤差從而減小II區(qū)域的面積， 這樣就可以最小限制地降低做出錯誤決議的風(fēng)險。383.對過程決策的影響對過程決策的影響如下: 1)普通緣由報告為特殊緣由 2)特殊緣由報告為普通緣由丈量系統(tǒng)變異性能夠影響過程的穩(wěn)定性、目的以 及變差的決議。394.新過程的接受

18、新過程：如機(jī)加工、制造、沖壓、資料處置、熱新 過程的接受處置，或采購總成時，作為采購活動的一部分，經(jīng)常要完成一系列步驟。供應(yīng)商處對設(shè)備的研討以及隨后在顧客處對設(shè)備的 研討。假設(shè)消費(fèi)用量具不具備資歷卻被運(yùn)用。假設(shè)不知道是 儀器問題，而在尋覓制程問題，就會白費(fèi)努力了。40第四章丈量系統(tǒng)分析41MSA分析方法的分類重復(fù)性分析再現(xiàn)性分析線性分析穩(wěn)定性分析偏倚分析位置分析變異分析穩(wěn)定性分析信號分析風(fēng)險分析小樣法大樣法偏移分析穩(wěn)定性分析變異分析計量型計數(shù)型破壞型MSA極差法均值極差法包括控制圖法ANOVE法方差分析法421.穩(wěn)定性分析之執(zhí)行:1) 獲取一樣本并確定其相對于可追溯規(guī)范的基準(zhǔn)值。2定期天、周丈

19、量規(guī)范樣本35次，樣本容量和 頻率應(yīng)該基于對丈量系統(tǒng)的了解。3將數(shù)據(jù)按時間順序畫在X&R或X&S控制圖上 結(jié)果分析-作圖法4建立控制限并用規(guī)范化控制圖分析評價失控或不 穩(wěn)定形狀。 結(jié)果分析-數(shù)據(jù)法431.穩(wěn)定性分析之執(zhí)行:決定要分析的測量系統(tǒng)選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值請現(xiàn)場測量人員連續(xù)測量25組數(shù)據(jù)每次測量25次輸入數(shù)據(jù)到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖斷定能否穩(wěn)定後續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖，判圖保管記錄產(chǎn)品特性/控制方案中所提及的過程特性針對樣本運(yùn)用更高精細(xì)度等級的儀器進(jìn)展精細(xì)丈量十次，加以平均，做為參考值。計算每一組的平均值/R值。計算出平均值的平均值/R的平均值。1.計算控制界限:

20、A)平均值圖：Xbarbar+-A2Rbar, Xbarbar B)R值圖：D4Rbar, Rbar, D3Rbar2.劃出控制界限,將點(diǎn)子繪上3.先檢查R圖，以斷定反復(fù)性能否穩(wěn)定。4.再看Xbar圖，以斷定偏移能否穩(wěn)定。5.假設(shè)控制圖穩(wěn)定，可以利用Xbarbar-規(guī)范值，進(jìn)展偏向檢 定，看能否有偏向。6. 假設(shè)控制圖穩(wěn)定，利用Rbar/d2來了解儀器的反復(fù)性。441.穩(wěn)定性分析之執(zhí)行:決定要分析的測量系統(tǒng)選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值請現(xiàn)場測量人員連續(xù)測量25組數(shù)據(jù)每次測量25次輸入數(shù)據(jù)到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖斷定能否穩(wěn)定後續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖，判圖保管記錄 1.后續(xù)繼續(xù)點(diǎn)圖、

21、判圖2.異常的斷定a)R圖失控，闡明不穩(wěn)定的反復(fù)性，能夠什么東西松動、阻塞、變化等。b)X-BAR失控，闡明丈量系統(tǒng)不再正確丈量，能夠磨損，能夠需重新校準(zhǔn)。45決議要分析的丈量系統(tǒng)抽取樣本，取值參考值請現(xiàn)場丈量人員丈量15次輸入數(shù)據(jù)到EXCEL表格中計算t值，并斷定能否合格，能否要加補(bǔ)正值保管記錄2.偏倚BIAS分析之執(zhí)行:46X1=0.75mmX6=0.8mmX2=0.75mmX7=0.75mmX3=0.8mmX8=0.75mmX4=0.8mmX9=0.75mmX5=0.65mmX10=0.7mm同一操作者對同一工件丈量10次假設(shè)參考規(guī)范是 0.80mm. 過程變差為0.70mm = 0.7

22、5Bias = 0.75-0.8= -0.05% Bias=1000.05/0.70=7.1%闡明 7.1% 的過程變差是偏倚 BIAS2.偏倚BIAS 實(shí)例1:472.偏倚也可以與過程的容差相比較 判別準(zhǔn)確度的簡單規(guī)范為.小于過程變差或容差的 1%, 可以為是準(zhǔn)確的.大于過程變差或容差的 1% 那么需求研討和調(diào)整丈量系統(tǒng), 或者暫時用補(bǔ)償值來修正以后的丈量值3.偏倚的研討還可以經(jīng)過作圖的方式來進(jìn)展, 即作出直方圖, 然后根據(jù)閱歷判別能否可以接受.4.偏倚的研討還可以經(jīng)過計算置信區(qū)間來判別能否可以接受丈量平均值 參考值x (100)容差寬度2.偏倚BIAS 實(shí)例:482.偏倚BIAS 實(shí)例:作

23、圖分析49 3.線性(Linearity)比較良好的情況在丈量范圍全領(lǐng)域基準(zhǔn)值和丈量平均值一致/沒有偏倚正確地丈量.在丈量范圍全領(lǐng)域具有常數(shù)倍數(shù)的偏倚. / 雖有偏倚但是由于大小一定所以可以容易調(diào)整.基準(zhǔn)值基準(zhǔn)值測量平均偏倚偏倚測量平均基準(zhǔn)值基準(zhǔn)值50 線性(Linearity)的分析 線性不好的情況 丈量范圍全領(lǐng)域偏倚(正確度)不一定的情況 無法矯正.偏倚基準(zhǔn)值偏倚基準(zhǔn)值51 線性(Linearity)和偏倚(Bias)斷定基準(zhǔn) 線性(Linearity)差時需求思索的事項：調(diào)查量具丈量范圍中上部或下部的刻度能否適宜檢驗(yàn)基準(zhǔn)值能否正確檢驗(yàn)丈量位置能否正確檢驗(yàn)丈量者能否正確的運(yùn)用了儀器檢驗(yàn)量具

24、磨損與否檢驗(yàn)量具校準(zhǔn)與否調(diào)查量具本身內(nèi)部設(shè)計問題 電子式的話在丈量全范圍進(jìn)展再校準(zhǔn). 機(jī)械式的話在丈量范圍中以經(jīng)常運(yùn)用的范圍為中心進(jìn)展校準(zhǔn)后不允許在其他范圍運(yùn)用.52 利用Minitab分析線性丈量系統(tǒng)的操作范圍內(nèi)抽樣5個部品進(jìn)展精細(xì)的測試之后計算,要反復(fù)12次53 實(shí)行結(jié)果 結(jié)果解釋 Minitab運(yùn)用方法(Stat Quality Tools Gage Linearity Study) StdDev Study Var %Study VarSource (SD) (5.15*SD) (%SV) Total Gage R&R 0.23894 1.2305 8.67 Repeatability

25、 0.23894 1.2305 8.67 Part-to-Part 2.74576 14.1407 99.62 Total Variation 2.75613 14.1941 100.00Linearity是總製程變異量的13.167%,因此線性是比較差,需求改善.Bias是0.4%，良好.54 計算Gage Linearity統(tǒng)計值22 Bias(y) = 0.7367 - 0.13167 Master Linearity = 0.13167 * 14.1941 = 1.86889 %Linearity = 傾斜度 *100 = 13.167% 計算Gage Bias統(tǒng)計值 平均 Bias

26、= -0.2667 / 5 =-0.05333 %Bias = ( |-0.05334| / 14.1941 ) * 100 = 0.4% 線性的計算方法55 Linearity = | 傾斜度 | x Process Variation %Linearity =LinearityProcess VariationX 100在量具的丈量范圍內(nèi)評價丈量的一向性,在量具的丈量范圍內(nèi)假設(shè)Bias一定的話可以說線性較好.為了評價線性必需求計算Bias.* Process Variation = 6= | 傾斜度 | x 100%Linearity值假設(shè)接近0的話可以斷定線性比較好. 回歸模型 : y

27、= a + bxy : Biasx : 基準(zhǔn)值b : 傾斜度 線性的計算公式56平均范圍 = = (2+1+1+2+1)/5 = 7/5 = 1.4量具誤差 = 5.15 * /d =5.15 / 1.19 * = 4.33 * = 4.33 * 1.4 = 6.1% Gage R&R = 量具誤差Gage Error / 允差Tolerance = 6.1 / 20 * 100 % = 30.5%4.快速GR&R極差法/短期方式d常數(shù)表允差Tolerance = 20= 最大值-最小值RRRRR575.計量型數(shù)據(jù)的 均值-極差法1.選擇三個丈量人A, B,C和10個丈量樣品。 丈量人應(yīng)有代表

28、性，代表常從事此項丈量任務(wù)的QC人員或消費(fèi)線人員 10個樣品應(yīng)在過程中隨機(jī)抽取，可代表整個過程的變差，否那么會嚴(yán)重 影響研討結(jié)果。2.校準(zhǔn)量具3.丈量，讓三個丈量人對10個樣品的某項特性進(jìn)展測試，每個樣品每人測 量三次，將數(shù)據(jù)填入表中。實(shí)驗(yàn)時遵照以下原那么： 盲測原那么1：對10個樣品編號，每個人測完第一輪后，由其他人對這10個樣品進(jìn)展隨機(jī)的重新編號后再測，防止客觀偏向。 盲測原那么2：三個人之間都相互不知道其他人的丈量結(jié)果。4.計算:58 示范：MSA搜集數(shù)據(jù)的規(guī)劃 項次搜集點(diǎn)搜集要項評估人員搜集數(shù)量1噴嘴封口內(nèi)徑大小33.0 0.5mm張三 李四王五10個2噴嘴封口外觀檢驗(yàn)外觀檢驗(yàn)(毛邊、

29、刮傷、變形)志明小寶15個59零件人員12345678910A133.6533.0032.8532.8533.5533.0032.9532.8533.0033.60A233.6033.0032.8032.9533.4533.0032.9532.8033.0033.70B133.5533.0532.8032.8033.4033.0032.9532.7533.0033.55B233.5532.9532.7532.7533.4033.0532.9032.7032.9533.50C133.5033.0532.8032.8033.4033.0032.9532.8033.0533.85C233.5533.

30、0032.8032.8033.5033.0532.9532.8033.0533.80搜集GRR的數(shù)據(jù)示范：量測系統(tǒng)分析 計量 60作業(yè)者/量測次數(shù)零 件平均數(shù)123456789101.張三 133.6533.0032.8532.8533.5533.0032.9532.8533.0033.602. 233.6033.0032.8032.9533.4533.0032.9532.8033.0033.703.平均數(shù)33.6333.0032.8332.9033.5033.0032.9532.8333.0033.65 =33.134.全距0.050.000.050.100.100.000.000.050.

31、000.10Ra =0.055.李四 133.5533.0532.8032.8033.4033.0032.9532.7533.0033.556. 233.5532.9532.7532.7533.4033.0532.9032.7032.9533.507.平均數(shù)33.5533.0032.7832.7833.4033.0332.9332.7332.9833.53 =33.078.全距0.000.100.050.05.000.050.050.050.050.05Rb =0.049.王五 133.5033.0532.8032.8033.4033.0032.9532.8033.0533.8510. 233

32、.5533.0032.8032.8033.5033.0532.9532.8033.0533.8011.平均數(shù)33.5333.0332.8032.8033.4533.0332.9532.8033.0533.83 =33.1312.全距0.050.050.000.000.100.050.000.000.000.05Rc =0.0313.零件平均數(shù)33.5733.0132.8032.8333.4533.0232.9432.7833.0133.67Rp=0.8914.公式：0.05+0.04+0.03/作業(yè)者人數(shù)= = 0.04015.作業(yè)者人數(shù)= 316. 公式：Max 33.13 Min 33.0

33、7= diff diff = 0.0617.公式： D4=UCLR=0.043.27=UCLR= 0.1318.公式： D3=LCLRLUCR= 0示范：量具再現(xiàn)性及再生性數(shù)據(jù)表 xRRRx61公式：%AV = 100 AV/TV %AV = 10.79% n = 零件數(shù) r = 量測次數(shù) 再現(xiàn)性作業(yè)者變異AV公式：AV = n = 10 r = 2 AV = 0.0304公式：%EV = 100 EV/TV %EV = 12.59% 反復(fù)性設(shè)備變異EV公式：EV =R* K1 EV =0.0355 制程變異量測單元分析量測次數(shù)K1230.88620.5908作業(yè)者人數(shù)23K20.70710.

34、5231示范：量具反復(fù)性及再現(xiàn)性報告62 全變異TV 公式：TV = TV= 0.2839 公式：%PV=100PV/TV PV =98.62%公式：ndc=1.41PV/GRR ndc=8.3978 零件變異PV 公式：PV=Rp*K3 PV= 0.2800 公式：%R&R=100GRR/TV %R&R = 16.58% 反復(fù)性&再現(xiàn)性GRR 公式：GRR= GRR= 0.04668 制程變異量測單元分析 0.70710.52310.44670.40300.37420.35340.33750.32490.31462345678910K3零件數(shù)示范：量具反復(fù)性及再現(xiàn)性報告63 3.對每個樣品由

35、三個人所測得 的9個測試值求平均值，4.總平均值的均值Xp與極差的Ra2.計算A測的一切樣品的總平均值3.總平均值的均值Xa與極差的Ra1.計算A對每個樣品三次 測試結(jié)果的均值/極差，64*AV計算中，如根號下出現(xiàn)負(fù)值，AV取值09.2819.2809.2729.2839.2799.2739.2809.2729.3809.28690.1110極差均值0.0023最大均值差0.00072.57均值上限9.2889極差上限0.00510均值下限9.2848極差下限01.02注:零件均值9.2819.2809.2729.2839.2799.2739.2809.2729.3809.28690.1110

36、極差均值0.0023最大均值差0.00072.57均值上限9.2889極差上限0.00510均值下限9.2848極差下限01.02注:零件均值655.Gage R&R 判別原那么1.數(shù)值10%表示該量具系統(tǒng)可接受。2.10% 數(shù)值 30%表示該量具系統(tǒng)可接受或不接受，決議于該量具系統(tǒng)之重要性、修繕?biāo)柚M(fèi)用等要素。3.數(shù)值 30%表示該量具系統(tǒng)不能接受，須予以改良。判別原那么66短期與長期方法的比較短期方式用消費(fèi)設(shè)備 用消費(fèi)操作員快速 - 只需幾個樣品(5)無反復(fù)replicates估計總的變差(Total Gage R&R)不能區(qū)分 AV 和EV不能指點(diǎn)改良的方向可用于破壞性測試長期方式用消

37、費(fèi)設(shè)備 用消費(fèi)操作員較多樣品 (5)要求反復(fù) Replicates (3)估計總的變差 (Total Gage R&R)可以區(qū)分 AV 和EV為丈量系統(tǒng)的改良提供指點(diǎn)67NO-GOGOOperator 2Operator 16.量測系統(tǒng)分析計數(shù)值：68 Go-No Go 數(shù)據(jù)方式 人為要素主導(dǎo)，情況復(fù)雜 對于以“是和“不是為計數(shù)根底的定性數(shù)據(jù)，其 GR&R調(diào)查的概念是與定量數(shù)據(jù)一樣的。但方法上完全不同.定性數(shù)據(jù)丈量系統(tǒng)的才干取決于操作員判別的有效性，即將“合格判別成合格，將“不合格判別成不合格的程度.量測系統(tǒng)分析計數(shù)值：69有效性 Effectiveness(E) - 即判別“合格與“不合格

38、的準(zhǔn)確性 E= 實(shí)踐判別正確的次數(shù)/能夠判別正確的時機(jī)次數(shù).2.漏判的幾率 Probability of miss(P-miss) 將“不合格 判為合格的時機(jī); P(miss)=實(shí)踐漏判的次數(shù) / 漏判的總時機(jī)數(shù).3.誤判的幾率 Probability of false alarm(P-FA) - 將“合 格判為不合格的時機(jī). P(false alarm)=實(shí)踐誤判次數(shù) / 誤判的總時機(jī)數(shù).4.偏倚 Bias(B) - 指漏判或誤判的偏向. B=P(false alarm) / P(miss) B=1, 無偏倚; B1, 偏向誤判; B1, 偏向漏判以下為判別所用的目的70量測系統(tǒng)分析(計數(shù)值

39、)示范：外觀檢驗(yàn)量測分析，兩個人，15個樣本，反復(fù)兩次，數(shù)據(jù)如下71 表示此量測系統(tǒng)是可靠的示范：量測系統(tǒng)分析計數(shù) Appraiser # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 小寶 15 15 100.0 ( 81.9, 100.0)志明 15 14 93.3 ( 68.1, 99.8)# Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials.72屬性數(shù)據(jù)丈量系統(tǒng)分析Attribute MSA73Kappa屬性丈量系統(tǒng)屬性/順序丈量系統(tǒng)運(yùn)用了接受/回絕規(guī)范或分級，例如， 用(1-5) 確定

40、能否到達(dá)可以接受的質(zhì)量程度Kappa技術(shù)可以用來評價這些屬性和順序丈量系統(tǒng)74 他真的擁有太多的屬性數(shù)據(jù)嗎?很多檢驗(yàn)過程可以搜集延續(xù)數(shù)據(jù)，但選擇屬性數(shù)據(jù)以簡化檢驗(yàn)員的義務(wù)例如，很多功能檢驗(yàn)將延續(xù)地評價一項產(chǎn)品溫度、承載力，硬度等等并以經(jīng)過/失敗記錄其結(jié)果設(shè)法獲取延續(xù)數(shù)據(jù)75屬性和順序丈量屬性和順序丈量經(jīng)常依托客觀分類或分級例子包括：把部件特征分級為好或壞在品味之后分級葡萄酒的香味和口感從1到5給雇員的表現(xiàn)分級給體操打分在利用這些丈量系統(tǒng)之前，我們應(yīng)該評價它們嗎？不評價它們的后果是什么呢？76 丈量系統(tǒng)分析 屬性數(shù)據(jù)什么方法適于評價屬性丈量系統(tǒng)？屬性系統(tǒng) 同等處置一切誤分類的Kappa技術(shù)順序系

41、統(tǒng) 思索誤分類等級的Kappa技術(shù)例如，假設(shè)我們從1到5判別一油漆產(chǎn)品的等級，檢驗(yàn)員A把它評為1級，檢驗(yàn)員B評為5級，比起檢驗(yàn)員A把它評為4級而檢驗(yàn)員B評為5級來，具有更大的誤分類77數(shù)據(jù)類型常態(tài): 包含不具有排序根底或可以分別出量的差別的數(shù)字，例如 例子: 一公司中: A部門、B部門、 C部門一車間中: 機(jī)器1、機(jī)器2、機(jī)器3運(yùn)輸?shù)念愋? 船、火車、飛機(jī)順序: 包含可以分等級的數(shù)字。但是不能根據(jù)該標(biāo)度推斷出數(shù)字之間差別。例子：產(chǎn)品性能: 優(yōu)秀、很好、好、普通、差品味實(shí)驗(yàn)： 味淡、辣、很辣、辣得難受客戶調(diào)查： 劇烈稱心、稱心、不稱心、劇烈不稱心78Kappa技術(shù)Kappa適用于非定量系統(tǒng)，如好

42、或壞經(jīng)過/不經(jīng)過區(qū)分聲音 (嘶嘶聲、叮當(dāng)聲、重?fù)袈?區(qū)分顏色亮度經(jīng)過/失敗79Kappa技術(shù)適用于屬性數(shù)據(jù)的Kappa同等處置一切誤分類要求單元之間相互獨(dú)立，并且檢驗(yàn)員或分級員是獨(dú)立作出分級的要求評價類別是相互排斥的80操作定義檢查規(guī)范存在著一些質(zhì)量特點(diǎn)，或者難以定義或者定義很耗費(fèi)時間要一致地評價分類，幾個單元必需由一個以上的評價人或斷定人作出分類假設(shè)評價員之間達(dá)成足夠的一致，那么就有能夠，雖然不能保證，分級是正確的假設(shè)評價員不能達(dá)成足夠的一致，那么分級的可用性就很有限了差勁的屬性丈量系統(tǒng)幾乎總是可以歸咎于差勁的操作定義81 留意事項樣品應(yīng)選定代表Process的樣品。恣意選定25個樣品時，以

43、下能成為導(dǎo)游。把平常檢查的作業(yè)者選定為作業(yè)者的選定對象，并成為Blind Appraisal.計數(shù)型 Gage R&R很難區(qū)分良/不率的樣品20%30%不易區(qū)分良/不率的樣品30%40%比較容易區(qū)分良/不率的樣品30%40%很容易區(qū)分良/不率的樣品0%20%82 屬性丈量系統(tǒng)中的和風(fēng)險風(fēng)險/消費(fèi)者風(fēng)險 合格產(chǎn)品被回絕不用要的報廢/返工的緣由被人為削減的過程性能風(fēng)險/消費(fèi)者風(fēng)險 接受了不合格產(chǎn)品不稱心的客戶夸張的過程性能83結(jié)果?哪些是重要的應(yīng)關(guān)懷的問題？假設(shè)檢驗(yàn)員之間和內(nèi)部不能達(dá)成很好的一致，會有什么風(fēng)險呢？次品正在流向下一步操作或客戶嗎？優(yōu)質(zhì)品正在被返工或處置掉嗎？評價的規(guī)范是什么？ 如何度

44、量一致性？84什么是 Kappa? P observed 斷定員一致贊同的單元的比率=斷定員一致斷定為優(yōu)良的比率+斷定員一致斷定為次劣的比率P chance預(yù)期偶爾達(dá)成一致的比率=斷定員A斷定為優(yōu)良的比率*斷定員B斷定為優(yōu)良的比率+斷定員A斷定為次劣的比率*斷定員B斷定為次劣的比率留意： 上述等式適用于兩類分析，即優(yōu)良或次劣85Kappa要達(dá)成完全一致， P observed = 1 且 K=1普通說來，假設(shè)Kappa值低于0.7，那么丈量系統(tǒng)是不適當(dāng)?shù)募僭O(shè)Kappa值為0.9或更高，那么丈量系統(tǒng)是優(yōu)秀的Kappa的下限為0到 -1假設(shè) P observed = P chance 那么 K=0

45、 因此Kappa值為 0表示達(dá)成一致和隨機(jī)偶爾預(yù)期達(dá)成的一致是一樣的86Kappa量測才干評價目的上面的判別基準(zhǔn)根據(jù)Project的目的有能夠變卦。舉個例，不良率0.1%0.001% 改善課題的情況下檢出率必需為 100%.滿足指數(shù)40% 60% 改善課題時，假設(shè)檢出率是70%以上就可以被選擇。根本上，達(dá)不到100%時，必需調(diào)查其緣由。判斷基準(zhǔn)(良好)判斷基準(zhǔn)(考慮)判斷基準(zhǔn)(不足)判斷指標(biāo)90% 7090%70% 計數(shù)型 Gage R&R87屬性丈量系統(tǒng)指點(diǎn)在選擇研討的部件時，要思索以下幾方面要素：假設(shè)他只需兩個類別，優(yōu)良和次劣，他至少應(yīng)該選擇20個優(yōu)良品和20個次劣品最多可選擇 50個優(yōu)良

46、品和50個次劣品 盡量堅持大約50%的優(yōu)良品和50%的次劣品選擇不同程度的優(yōu)良和次劣88屬性丈量系統(tǒng)指點(diǎn)假設(shè)他的類別超越2種，其中一類是優(yōu)良，其它類別是不同的缺陷方式，那么他至少應(yīng)該選擇大約50%的優(yōu)良品和每種缺陷方式中的最少為10%的產(chǎn)品他可以把一些缺陷方式合并稱為“其它這些類別應(yīng)該相互排斥，否那么它們應(yīng)該合并起來89分級員內(nèi)部/反復(fù)性思索讓每個分級員至少兩次斷定同一單元為每個分級員建立獨(dú)立的Kappa表，計算他們的Kappa值假設(shè)某個分級員的Kappa丈量值很小，那么該分級員本人沒有很好地反復(fù)斷定假設(shè)分級員本人沒有很好地反復(fù)斷定，那么他也不能和其它分級員很好的做反復(fù)斷定，這將掩蓋其它分級員

47、內(nèi)部反復(fù)斷定的好壞根據(jù)每個分級員的初次斷定建立一個Kappa表，計算不同分級員之間的Kappa值不同分級員之間的Kappa值將進(jìn)展兩兩對比 (A和 B, B和C, A和C)90Kappa 例子#1Bill Blackbelt正在努力改良一個具有高退貨率的油漆過程在工程早期，由于很明顯的檢驗(yàn)員之間和檢驗(yàn)員內(nèi)部的差別，所以丈量系統(tǒng)就是一個關(guān)注的問題下一頁的數(shù)據(jù)是在丈量系統(tǒng)研討中搜集的。需求計算每個操作員的Kappa和操作員之間的 Kappa91思索以下數(shù)據(jù)92分級員A的 交叉表在每個單元格中填入搜集到的信息93交叉表第一格代表分級員A在第一次和第二次丈量中斷定為優(yōu)良的次數(shù)94交叉表第二格代表分級員

48、A在第一次丈量中斷定一個單元為次劣，在第二次丈量中斷定為優(yōu)良的次數(shù)95交叉表第三格代表分級員A在第一次丈量中斷定一個單元為優(yōu)良，在第二次丈量中斷定為次劣的次數(shù)96交叉表第四格代表分級員A在第一次丈量和第二次丈量中斷定一個單元為次劣的次數(shù)97交叉表邊格的數(shù)字代表行和列的總和98交叉表-比例分級員A比例下表代表上表的數(shù)據(jù)，其中每個單元格用總數(shù)的百分比來表示代表10/2099交叉表-比例由行和列的總和計算而得100對Kappa的定義將有所不同，取決于我們是在定義分級員內(nèi)部Kappa，還是在定義分級員之間的Kappa記得怎樣計算Kappa嗎? Pobserved斷定員一致贊同的單元的比率=斷定員A/B

49、一致斷定為優(yōu)良的比率+斷定員A/B一致斷定為次劣的比率 Pchance預(yù)期偶爾達(dá)成一致的比率=斷定員A斷定為優(yōu)良的比率*斷定員B斷定為優(yōu)良的比率+斷定員A斷定為次劣的比率*斷定員B斷定為次劣的比率101Pobserved 等于上表對角線上概率的總和： P observed =(0.500 + 0.350) = 0.850Pchance 等于每個分類概率乘積的總和： Pchance =(0.600*0.55) + (0.400*0.45) = 0.51那么 Krater A=(0.85 - 0.51)/(1 - 0.51)=0.693計算分級員A的Kappa102K Rater B =數(shù)字比例計

50、算分級員B的Kappa103 利用Minitab的 二元分類 系數(shù)型 Gage R&R的 StudyEx) 為了分析以Go/No-Go Gage斷定合格/不合格的系數(shù)型測試系統(tǒng) 選了15 EA 樣品 (合格品 8個,不合格品7個)之后由3名測試人員反復(fù)測了3次后得到了如下的Data. 104Attribute Gage R&R StudyAttribute Gage R&R Study for MeasuremWithin AppraiserAssessment AgreementAppraiser # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI A 15

51、 14 93.3 ( 68.1, 99.8)B 15 13 86.7 ( 59.5, 98.3)C 15 13 86.7 ( 59.5, 98.3)# Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials. 丈量一致性 評價-評價每個測試人員反復(fù)測試出的值之間的丈量一致性* 各測試人員的反復(fù)丈量的結(jié)果的一致性的比率 反復(fù)測試每個樣品時一致的樣品數(shù)總樣品數(shù)100105Each Appraiser vs StandardAssessment AgreementAppraiser # Inspected # Matched Percent

52、(%) 95.0% CI A 15 14 93.3 ( 68.1, 99.8)B 15 12 80.0 ( 51.9, 95.7)C 15 12 80.0 ( 51.9, 95.7)# Matched: Appraisers assessment across trials agrees with standard.Assessment Disagreement Appraiser # NG/G Percent (%) # G/NG Percent (%) # Mixed Percent (%) A 0 0.0 0 0.0 1 6.7 B 1 6.7 0 0.0 2 13.3 C 0 0.0 1 6.7 2 13.3 # NG/G: Assessments across trials = NG / standard = G.# G/NG