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1、第7部分：测量系统评价,目 录,测量系统的评价（MSA）测量系统的概念离散型数据评价连续型数据评价破坏性实验评价,项目叙述,Process Map流程图,C&E Matrix 因果矩阵,初步的 FMEA,MSA 测量系统分析,流程能力研究,Multi-Vari Studies 多变量分析,测量MEASURE,分析ANALYZE,改善IMPROVE,控制 CONTROL,DOE 试验设计(或其他改善方法),控制计划,交接训练,最终流程 能力研究,项目责权移交,最终项目报告,项目追踪,MSA（测量系统）的概念,测量系统的评估,测量系统必须证明具有充分的敏感度：必须具有充分的辨别力；必须敏感的、有效
2、的探测产品或流程的变化测量系统必须稳定：测量系统的变化应尽量排除特殊原因的干扰测量系统的误差在预期范围内要一致，并且对于所测量的目标（产品或流程）而言是充分的,测量系统的构成要素,测量工具：,-硬件,-软件,使用这些工具的所有步骤：,-选择测量员,-设定并执行各步骤,-离线计算及资料登录,-校准频率及技术,测量系统的误差:偏差、重复性、再现性、稳定性、和线性,直 尺 卡 尺 千 分 尺,.28.279.2794,.28.282.2822,.28.282.2819,鉴别力,分辨率是：检测特性的微小的变化的能力.当仪器不能辨别工件偏差或确定单个零件特性数值偏差时，分辨率不可以接受.不能够检测工艺偏
3、差和特殊原因造成的偏差.,Discrimination,鉴别力,系统所能量测出的小数位数。测量渐进单位应为产品规格或流程变异计量单位的10分之1,鉴别力不足,1,2,3,4,5,鉴别力良好,1,2,3,4,5,测量的鉴别力,0.135,0.140,0.145,5,10,15,20,25,UCL=0.1444,Mean=0.1397,LCL=0.1350,0,0.00,0.01,0.02,UCL=0.01717,R=0.00812,LCL=0,-,Xbar/R 表,辨别力=.001,Distinct Data Categories,LSL,USL,LSL,USL,LSL,USL,100%Nois
4、e,Attribute Data,Low Grade Variable Data,MWCC6sigma,控制和分析活动中流程分布的不同类型数目的影响,种类的数目,可以用于控制，只有当：,控制,分析,1）当流程变化与规格,比较时，其值小,2）在预期流程变化范,围内，损失功效是扁平的,3）变化的主源引起平,1）对于评估流程参数和,指数是不能接受的,2）只表示流程是否正在,产生一致或不一致部分,1）基于流程分布，可以,使用半变量控制技术,2）可以产生非敏感变量,控制图,1）可以使用变量控制图,1）一般来讲，由于它只,提供粗略的估计，所以对估计流程参数和指数来说，是不能接受的,1）可推荐,均变化,1数
5、据类,2-4数据类,5或更多数据类,测量系统固有的变异性,在绝对不变的情形下，对相同变量重复测量所产生的变异,-相同操作者,-相同设定,-相同零件,-相同环境条件,-短期,由重复值的 Pooled standard deviation 估计所得,Repeatability总是比系统的总变异要小,重复性变异,在不同状况下进行测量所得之变异,从不同测量状况所得测量值平均数的标准差估计所得,-不同操作者,-不同设定,-不同测试零件,-不同环境条件状态,-长期,再现性变异,检验员 A,检验员B,检验员C,由不同人员操作相同或不同的仪器，测量同一特性所得的测量平均值的差异,Master Value,良好
6、 Repeatability,不良Repeatability,操作员1,操作员2,操作员3,操作员1,操作员2,操作员3,再现性变异,测量的线性,线性是指：在测量范围内发生的正确度的差异,测量值,真实值,测量值,LSL,USL,精确度偏差大,精确度偏差小,流程测量思路,1.实际流程能力,设计流程能力,流程总变异量,实际产品变异量,测量系统变异量,再现性,重复性,2.“流程总变异量”的基本模式：,2=2+2=2+2+2,测量,总变量,产品,再现,重复,产品,流程变异的总和,产品变异（真正的变异）,测量变异,总变异（观察所得变异）,变异的基本模式,总体变异 产品变异 测量系统变异,2,=,2,+,
7、2,测量变异 重复性 再现性,2,=,2,+,2,Variables(连续型)MSA 分析,两种常见资料形态,ATTRIBUTE-不连续的，计数资料,如：1，2，3，4 等,好/坏,机器 1，2，3,VARIABLES-连续性的，计量资料,如：重量=10.2 磅,厚度=11.211,口,寸,测量系统变异（）,说明所取样品的测量值波动区间。说明取样范围大小是否合适，如果大部分点落在控制线之外，则能近似体现测量系统量程。,相邻两个样品的测量值之差的波动表。要求：符合品质管理图表的判断标准,测量系统%RR值 和PT比率，直观反映该测量系统的变异量在总变异量中所占比率。检测选用的测量系统 所必需的样品
8、是否合 适。(包括取样数、样品规格变异量等),GegerR（ANOVA）for Response,考察操作者和样品之间的交互影响作用（希望：每条线平行，而 且不交叉才好；最好各条线全 部重合。）,考察操作者的差异（希望：每个操作者的数 据点集中才好；不同操作者的 平均点连线是 直线才好。）,说明样品变异性如何（考察：所有样品的纵向波动范围）说明同一样品不同测试 下的差异度。（考察：同一样品的数据点的重合性）,测量系统,重复,再现,样品,Minitab 输出,Gage R&R,Source%Contribution%StdDev%Tolerance,Total Gage R&R 10.97 32
9、.66 68.61,Repeatability 3.10 17.62 37.02,Reproducibility 7.56 27.50 57.77,Operator 2.19 14.81 31.11,Oper*Part 5.37 23.17 48.68,Part-To-Part 89.33 94.52 198.56,Total Variation 100.00 100.00 210.08,Number of Distinct Categories=4,%R&R%P/T,红圈为重要比率值,Minitab 输出,Gage R&R,%R&R%P/T,Source%Contribution%StdDe
10、v%Tolerance,Total Gage R&R 10.97 32.66 68.61,Repeatability 3.10 17.62 37.02,Reproducibility 7.56 27.50 57.77,Operator 2.19 14.81 31.11,Oper*Part 5.37 23.17 48.68,Part-To-Part 89.33 94.52 198.56,Total Variation 100.00 100.00 210.08,Number of Distinct Categories=4,我们该做何种决策?,-最佳：10%，可接受：30%,-以%R&R 30%为
11、目标,%P/T,%R&R,Gage R&RX/R Chart,3.0SL=0.8796,-3.0SL=0.7354,3.0SL=0.1252,R=0.03833,-3.0SL=0.00E+00,Gage R&R(ANOVA)for Measurement,Gage name:Date of study:Reported by:Tolerance:Misc:,Sample Range,Sample Range,我们希望看到在X Chart 中的资料点超出控制指 之外的变化 这表示零件间的变异 如果没有则此样本可能未 包含生产过程的正常范围,Range chart 有助于确认不充分的览别力 我们希
12、望在控制指标中至少有4个资料点,Xbar Chart by Operato,R Chart by Operato,X-Chart 指标,若操作员间的平均值不同，则此测量系统的再现性,（reproducibility)是有问题的,我们希望有更多的平均值落于 control limits 之外，,对全部操作员而言是一致的,-这表示变异多来自不同的零件，这是我们所要的,我们希望图中大多数的点落于 control limits 之外,-如果这样，并且 R-Chart 是在控制中，那么我们就可以确,定有多少百分比的变异是由测量系统所造成的,R-Chart 指标,探讨不充分的览别力，如果,-Range C
13、hart 在控制指标中少于4个显著的level,-该全距中存在4个以上的显著level，但有1/4的值为0,若Range Chart显示out-of-control，则此测量系统的重复,性(repeatability)是有问题的,若某一操作员的全距为out-of-control而其他操作人员不,是如此，则该测量方法令人质疑,若某一操作员之全距皆为out-of-control，则该系统对操,作员的技术非常敏感,Operator-Part Interaction Plot,Operator,Sample,Average,每一条线代表每一位操作员对每个零件所测量的平均值 若不同操作员的线有交点，则存
14、在显著的交互作用 我们希望所有操作员的线是互相平行的 若Operator-Pat interactions 确实存在，我们必须了解并加以解决,1 2 3,Components of Variation 变异的组成,测量系统,重复,再现,样品,%Total Var,%Study Var,%Toler,Percent,将前面所讨论的内容，以图形化方式来表现 我们希望 Gage R&R 尽可能的小，使 Part-to-Part 更大,By Operator 操作员,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1,1,2,3,Operator,By Operator 图表现的是每位操作
15、员的平均值（红圈）及其资料的分散性 我们希望所有操作员的分散性，都能尽可能相似，且其平均值成一直线,By Part 样品变异,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,Sample,该图表现的是每种零件的平均值（红圈）及其资料值的分散性 我们希望所有的零件的分散性尽可能的小，但平均值不同,ANOVA表格,ANOVA Table With Operator*Part Interaction,Source DF SS MS F P,Parts 9 380.991 42.332 2.5614 0.08869,Operators 1 146.306 146.306 8.8527 0.01557,Oper*Part 9 148.741 16.527 10.9178 0.00001,Repeatability 20 30.275 1.514,Total 39 706.314,重复性实验变量,注意此交互作用项-先调查此项式,如果我们所选择的样本能反映出所有产品的变异,此数值就为显著的,测量误差的来源,0.05好,越小越好,说明样本人体差异越大,0.05好,越大越好,说明再现性和重复性无显著差别,一致性好,例：3-1,例：3-2,MWCC品管,例：3-3,
