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1、MSA测量系统分析,2022/11/30,一、MSA简介,1.什么是MSA M: 指Measurement 测量 S: 指System 系统 A: 指 Analysis 分析 MSA也就是对量测系统进行分析的方法!,2022/11/30,2.MSA 的重要性,如果测量的方式不对，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或过程特性。,2022/11/30,3.什么情况下做MSA,2022/11/30,通过测量用数字体现的数据，并不是总能代表事实。因此，有必要对数据的信赖性进行确认。,4.测量值的组成要素,2022/11/30,低质量数据的原因和影响,
2、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。,2022/11/30,理想的测量系统应该是每次都能测出真实值。测量系统的质量通常仅仅取决于经过一段时间后产生数据的统计特性： Bias 偏倚 Repeatability 重复性 Reproducibility 再现性 Linearity 线性 Stability 稳定性,6.MSA的统计属性,2022/11/30,要观察测量误差的主
3、要原因, “重复性(repeatability)” 和“再现性(reproducibility)”.,要想解决实际PROCESS的波动，应把握测量系统的波动，并把它与PROCESS波动分离.,7.过程波动的主要来源,2022/11/30,8.MSA变差的因果分析,2022/11/30,用来获得表示产品或过程特性的数值的系统，称之为测量系统。测量系统是与测量结果有关的仪器、设备、软件、测量程序、测量人员、被测物品和环境的集合。,二、MSA相关术语,1.测量系统定义,2022/11/30,好的分辨率,差的分辨率,是指测量装置能够测量到最小可检出的单位。测量刻度应为产品规格或过程波动的十分之一。,2
4、.分辨率,2022/11/30,测量仪器分辨率,（测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%）测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。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。,部件A,部件B,部件A,部件B,A=2.0B=2.0,A=2.25B=2.00,因为上面刻度的分辨率比两个部件之间的差异要大，两个部件将出现相同的测量结果。,第二个刻度的分辨率比两个部件之间的差异要小，部件将产生不同的测量结果。,2022/11/30,测量系统的有效分辨率（ discrimination）,要求不低于过程变差或允许
5、偏差（ tolerance）的十分之一零件之间的差异必须大于最小测量刻度不同数据分级(ndc)的计算为 零件的标准偏差/ 总的量具偏差* 1.41. 一般要求它大于5才可接受,2022/11/30,某一物品理论上的真实值或参考值。,测量值平均和真实值的差异。,3.真实值,4.偏倚（Bias),2022/11/30,基准值,偏倚,观测的平均值,测量数据五种类型,偏倚,料,被测量的产品的特性值、过程参数等。它们的变化会影响偏倚。这个变差是我们最关注的，测量系统对它们越敏感越好。,BIAS 测量结果的平均值与基准值的差异. 基准值（reference-value）是一个预先认定的参考标准. 该标准可
6、用更高一级测量系统测量的平均值来确定(例如：高一级计量室),2022/11/30,X1=0.75mmX6=0.8mmX2=0.75mmX7=0.75mmX3=0.8mmX8=0.75mmX4=0.8mmX9=0.75mmX5=0.65mmX10=0.7mm,同一操作者对同一工件测量10次,如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm,Bias = 0.75-0.8= -0.05,% Bias=1000.05/0.70=7.1%,表明 7.1% 的过程变差是偏倚 BIAS,偏倚BIAS 实例,2022/11/30,某标准件，已知值为25.4mm，某机械检查工用精度为0.025mm的游标
7、卡尺测量10次，测量结果如下：25.42525.42525.40025.40025.37525.40025.42525.40025.42525.375把10个测量值相加除以10，得到平均值：25.4051mm偏倚等于平均值减去参考值：25.405125.4000.0051mm,计算偏倚举例,2022/11/30,线性是指量具在其工作范围内偏倚的变化规律。在全部测量范围内，测量值和基准值的差异保持稳定，说明其线性好。,5.线性,2022/11/30,测量数据五种类型,线性,线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。,小偏倚,观测的平均值,基准值,观测的平均值,基准值,大偏倚,范围较低的部分,范
8、围较高的部分,2022/11/30,稳定性 良好,时间2,是指随时间变化的偏倚值。根据时间的推移测量结果互不相同时，说明该测量系统缺乏稳定性。,6.稳定性,2022/11/30,测量数据五种类型,稳定性,测量系统在某持续时间内测量同一样本或产品的单一特性时获得的测量值总变差。,时间1,时间2,稳定性,2022/11/30,由一个人使用同一量具，对同一被测特性进行多次重复测量 所得结果之间的偏差，即为测量系统的重复性。,7.重复性,2022/11/30,测量数据五种类型,重复性,机,量具在完全相同的条件下，重复工作，每次结果（数据）都不一样，构成重复性误差。量具制造的越精密这个误差越小，但永远不
9、可能是零。如果有特殊原因（量具失常）发生，误差立即变大，因此要进行控制，只允许有普通原因存在。发现特殊原因，应采取措施予以排除。,由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量变差。,重复性,2022/11/30,由不同的人使用同一量具，对同一被测特性进行多次重复测量 所得结果之间的偏差，即为测量系统的再现性。,8.再现性,2022/11/30,测量数据五种类型,再现性,人,授权的量具操作者（又称评价人），评价人之间差异构成再现性，只有当测量高度自动化，操作仅需按一下开关，这项变差为零。,由不同的评价人，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。,操
10、作者B,操作者C,操作者A,2022/11/30,现有硬度为5.0（真实值）的材料.方法1得到的测量值是 : 3.8, 4.4, 4.2, 4.0方法2得到的测量值是 :6.5, 4.0, 3.2, 6.3哪一个方法更正确 ? 方法 2 因为平均值与“真实”硬度相同。哪一个方法更精密 ? 方法 1 因为变差很小。应首先的方法是 ? 其理由是?,方法 1 : 比起变差，解决平均的变化更为容易。,例 题,2022/11/30,1）计划要使用的方法；2）确定评价人的数量、样品数量及重复读数次数；3）从日常操作该仪器的人中挑选评价人；4）样品必须从过程中选取并代表整个工作范围；5）仪器的分辨力应允许至
11、少读取特性的预期过程变差的十分之一；6）确保测量方法（即评价人和仪器）在按照规定的测量步骤测量特征尺寸；,2.测量系统研究准备,2022/11/30,1）测量必须按照随机顺序进行；2）不应让评价人知道正在检查零件的编号；3）测量读数应估计到可得到的最接近的数字；4）研究工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行；5）每一位评价人在整个研究过程中应采用相同的测量方法；,3.测量系统研究注意事项,2022/11/30,测量系统分析(试生产)阶段,阶段一：理解测量过程，确定它是否满足要求？第一阶段是验证测量系统是否满足其设计规范要求。发现环境因素是否对系统有显著影响。第一阶段验证的内容主要是偏倚、线性、
12、稳定性、重复性和再现性等试验分析。,2022/11/30,测量系统分析(批量生产)阶段,阶段二：随着时间推移，测量系统是否能持续满足要求？第二阶段是对变差的主要原因提供持续的监控，从而说明测量系统是持续可信的，或随着时间的推移，测量系统是否出现变坏的信号。主要确定“量具的R&R”。通常做为校准、维修计量工作的一部分。,2022/11/30,1）测量必须按照随机顺序进行；2）不应让评价人知道正在检查零件的编号；3）测量读数应估计到可得到的最接近的数字；4）研究工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行；5）每一位评价人在整个研究过程中应采用相同的测量方法；,3.测量系统研究注意事项,2022/11/
13、30,计量型MSA稳定性-均值极差法;偏倚-独立样本法;偏倚-均值极差法;线性-一元线性回归法;GRR-均值极差法;GRR-Crossed ANOVA;GRR-Nested ANOVA;计数型MSA解析法;交叉表法;信号探测法;,测量系统分析方法分类,2022/11/30,确定某一测量仪器的稳定性是否为可接受。同一评价人对同一样品进行多次测量的情况。通过对测量数据进行统计，得出分析结论。,1）稳定性均值极差法,1.计量型MSA(稳定性均值极差法）,2022/11/30,取得包含1个零件的样本，选取了生产过程输出范围中接近中间值的一个零件。（不能给评价人看到）指定1位操作人员在不知情的状况下使用
14、校验合格的量具，共测了5周（25个子组）以上个零件进行测量, 并重复3次，将操作员所读数据进行记录, 研究其设备的稳定性。试验完后, 测试人员将量具测出数据计算均值、极差和控制限，并作成均值极差控制图。计算结果均值、极差及控制限等。,2）分析步骤,2022/11/30,计算出相应的数值。,2022/11/30,2022/11/30,前提条件: 只有当测量系统处于统计稳定状态时,进行偏倚研究才有意义。什么是偏倚-独立样件法? 利用一个标准样件对量测系统进行偏倚的分析方法。,1）偏倚独立样本法,2.计量型MSA(偏倚独立样本法）,2022/11/30,a) 取得一个标准样件,并确定其参考值。参考值
15、=XT(注:如不能取得标准值,则选择一件落在生产测量范围中间的生产件作为基准件,将其用更精密的仪器测量该零件N10次,取平均值作为参考值)b) 让一名评价人以正常方式测量样件N10次,并记录结果。c) 画直方图：画出数据相对于参考值的直方图,根据专业知识判断是否存在特殊原因或出现异常.如果不存在,继续分析,当n30时,对任何的解释或分析,要特别注意。d) 计算数值：,2）分析步骤,2022/11/30,计算N个读值的平均值:,计算重复性标准差: 公式中 可从附表中查到,取g=1,且m=n. 确定偏倚中的t统计值: 偏倚B=观测到的平均测量值-参考值,2022/11/30,结果分析 如果0落在偏
16、倚值附件的 置信度界限内,则偏 在 水准上是可接受的.,2022/11/30,0(偏倚值)在置信区间之间，则偏倚可接受,否则 偏倚不可接受,3）判定规则,2022/11/30,2022/11/30,d) 作直方图:e) 根据专业知识判断是否存在特殊原因或出现异常，如果没有,继续分析。,2022/11/30,f) 计算统计值:,2022/11/30,因为0落在上述偏倚的95%置信区间之内,所以偏倚等于0的假设在=5%的水平上是可以接受的。,g) 结果判定:,2022/11/30,线性是表示在量具的工作范围内其偏倚变化规律的一统计特性。许多量具都有一定的工作范围,即量程。当用量具在其工 作范围内测
17、量不同大小的特性时,其偏倚可能是不同的。,1）线性一元回归法,4.计量型MSA(线性一元回归法）,2022/11/30,选择g5个零件,使这测量涵盖这量具的整个工作量程。对每个零件进行测量确定其参考值。选择一名评价人随机测量各每个零件m10次。计算零件每次测量的偏倚,以及每个零件的偏倚平均值。,2）分析步骤,2022/11/30,e) 在线性图上画出相对于参考值的每个偏倚及偏倚的平均值。f) 计算并画出最合适的线及该线的置信度区间。,2022/11/30,g) 划出”偏倚=0”线，评审该图指出特殊原因和线性的可接受性。为使测量系统线性可被接受，”偏倚=0”线必须完全在拟合线置信带以内。,202
18、2/11/30,h) 结果分析: 如果作图分析显示测量系统线性可接受，则下面的假设就成立。若： H0：a=0, 斜率=0不推翻原假设，如果:如果以上的假设是成立的，则测量系统所有的基准值有相同的 偏倚。对于可接受的线性，偏倚必须为0。,若 H0：b=0, 中心(偏倚)=0如果下式成立,则不能被否定:,2022/11/30,其中:,2022/11/30,计算:,输入测量值,2022/11/30,2022/11/30,Tat意义值 且 Tbt意义值 则说明线性可以接受，否则 线性不可接受。,3）判定规则,2022/11/30,计算出a,b,R2,s,Ta和Tb,2022/11/30,计算公式如下:
19、,2022/11/30,计算上下限:,2022/11/30,结果判定: 故线性不可接受。,画图:,2022/11/30,重复性再现性分析GRR,2022/11/30,a) 取得包含10个零件的样本，代表过程变差或预期范围。并对 10个零件进行编号。（不能给评价人看到）b) 指定2-3位操作人员在不知情的状况下使用校验合格的量具， 分别对10个零件进行测量, 研究人员将操作员所读数据进行 记录, 研究其重复性和再现性(作业员应熟悉并了解一般操作 程序, 避免因操作不一致而影响系统的可靠度)同时评估量具 对不同操作员熟练度。c) 试验完后, 测试人员将量具的重复性及再现性数据依公式计算，并作成X-
20、R管制图或直接用表计算即可。(如下图）,2）分析步骤,2022/11/30,计算出相应的数值,2022/11/30,2022/11/30,GRR%30%,则表明系统不可接受。 10%GRR%30,系统可接受亦可不接受。 GRR%10%,系统可接受。,3）判定规则,2022/11/30,2022/11/30,第I类区坏零件永远被称为坏零件;第II类可能做出潜在的错误决定;第III类好零件永远被称为好零件;,计数型测量系统是通/止规（go/no go gage)是常用的量具，它只有两种可能的结果;计数型测量系统的变差来源应该通过利用了人为因素的研究结果使之最小化;,目标,计数型测量系统研究,202
21、2/11/30,评估不同的评价人一致性。评估不同评价人与参考决定之间的一致性。,1）交叉表法,9.计数型MSA(交叉表法）,2022/11/30,取样(50个)及选择评价人(3名)。确定样本的参考值(0,1)。要求每一位评价人对每一个零件进行n次(n=3)测量,如果可按受则记录为1,如果不接受记录为0.详见下表:分析Kappa结果：,2）分析步骤,2022/11/30,交叉表研究数据表,设定用1表示可接受的决定，0为不可接受的决定。表中的参考值一开始还有确定。显示“代码”列，分别“+”、“x”、” “代表III区，II区，I区。,2022/11/30,A与B 交叉表,2022/11/30,B与
22、C 交叉表,A与C 交叉表,2022/11/30,使用kappa来衡量两个评价人对同一物体进行评价，其评定结论的一致性：通用的法则是kappa大于0.75表示好的一致性；小于0.4表示一致性差，计算结果如下；,P0=对角线单元中观测值的总和 Pe=对角线单元中期望值的总和 kappa=(P0 - Pe )/(1- Pe),3）判定规则,2022/11/30,B参考 交叉表,C参考 交叉表,2022/11/30,这些值可以被解释为每个评价人与参考值有好的一致。然后，过程 小组计算了测量系统的有效性:有效性=正确判断的数量判断的机会总数,结果分析:,2022/11/30,判定规则：,评价人的重复性正确百分比90%; 评价人和参考值相比较的正确百分比90%; 所有评价人一致的百分比90%; 所有评价人和标准一致的百分比90%;,2022/11/30,实验目的,为了更深层次地对装有水的杯子的水深度进行研究，决定对水深度进行MSA,从而提高测量信赖性。 准备事项 * 直尺 * 杯子10个 (杯子水深差异越大越好 ),四、MSA练习,2022/11/30,精密都评价 (Gage R&R), 对被选人员（3名）进行精密性评价 插入Data Sample,测量对象数,重复测量数,测量者数,总测量数,2022/11/30,
