MSA测量系统分析.ppt

,测量系统分析（MSA）,苏州东山精密制造股份有限公司 Suzhou Dongshan Precision Manufacturing Co.,Ltd,品质部培训教材,测量系统分析的目的,测量系统分析的目的是确定使用的数据是否可靠 测量系统分析还可以： 评估新的仪器 将两种不痛得测量方法比较 对可能存在问题的测量方法进行比较评估 确定并解决测量系统误差问题,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（master value）接近， 那么，数据的质量被成为“高”， 同样，如果部分或者所有的测量值与参考值相差“很远”，则测试数据的质量很“低”,过程变差剖析,“重复性”和“再现性”是测量误差的主要来源,测量过程图-坐标测量机,清洁桌面 定义方位,S Type of Cleaner S Type of Rag N Residue S Frequency N Thoroughness,C PSI S Air Filter S Air Dryer N Fluctuation N Temperature,N Line Voltage S Connections,S Std. Calibration N Ext. Vibrations N Oper. Finesse C Probe Functions N Ext. Fluctuations N Temperature,C Trigger Force C Table Location S Rigidity,S Stat-pak analysis S In-process info S Final verification,C Meas. Sequence N Ext. Vibrations N Oper. Finesse C Part Temp. N Ambient Conditions N Ext. Fluctuations C Part Orientation C Probe Length/Dia.,C Clamp Pressure C Clamp Sequence S Type of Clamp/Fixture C Instructions C Orientation S Fixture Calib. N Rigidity,S Program Sequence C Program Instructions,S = SOP N = Noise C = Controllable,固定测试 部件,启动 测试软件,进行标准 精度校正,调整探头 位置,打开气阀,打开探头,记录 归档 测试结果,根据标准 操作程序 进行测量,连续变量测量分析,分辨率,偏移？“准确性” （居中性均值）,线性？,稳定性？,校准？,精确性 R&R (离散性偏差),OK,OK,OK,OK,测量仪器的分辨率,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能力,B,A,B,A,A=1.0 B=1.0,A=1.25 B=1.00,因为上面的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，两个部件将出现不同测量的结果,测量系统的有效分辨率（NDC）,测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10 零件之间的差异必须大于最小测量刻度 极差控制图可显示分辨率是否足够 看控制限内有多少数据分级 不同数据分级（ndc）的计算为 ndc =1.41PV/GRR (1.41零件的标准偏差/总的量具偏差* ) 一般要求大于5级才可接受,准确度（Accuracy）,准确度（Accuracy）测量的平均值是否与真值吻合？ 真值（True Value）： 理论上正确的值 国际度量衡标准 偏倚（Bias） 测量值的均值和真值的距离 测量系统持续地偏离目标 系统错误,偏倚（Bias）,BIAS 测量结果的平均值与参考值的差异。 参考值（referencevalue） 是一个预先确认的参考标准，该标准可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）,线性（Linearity）,可以用整个仪器量程范围内的偏移之差（或偏差）的量度来度量样本的线性度。如果偏移在整个量程范围内不变，则具有很好的线性度。 对于给定的特性，仪器究竟在什么样的数值范围中才可以使用？ 当测量仪器用于测量一个较宽的数据范围时，要考虑线性度并必须通过校正进行检查。,偏移,此时线性度不是个问题,标准度量 2,偏移,此时线性度是个问题,标准度量 1,测量单元,.0001 .001 .01 .1,测量单元,.0001 .001 .01 .1,稳定性（Stability）,在一段时间内，测量结果的分布无论是均值黑市标准偏差都保持不变和可预测的 通过较长的时间内，用被监视的量具对相同的标准或标准间的同一特性进行测量的总变异来监视 可用时间走势图进行分析,重现性和再生性,重复性 Repeatability 当相同的操作员使用相同仪器重复测量相同零件时观测到的变化 EV 仪器,再现性 Reproducibility 当不同的操作员使用相同仪器测量相同零件时观测到的变化 AV 操作员,重复性,再现性,标准度量 造成的变异,操作员 造成的变异,测量变异的组成: 标准度量 R&R,GRR是什么？,重現性(Repeatability)，目的只是要获知设备的变异性，在其取得数据时应符合下列条件： 同一人员 相同的归零条件 同一产品 同一位置 同样的环境条件 数据要在短时间內取得 再生性(Reproducibility)则希望获知不同条件下的变异，因此取得数据时应符合下列条件： 不同的人員 不同的归零条件 不同的位置 不同的环境 数据宜在较长时间內取得,GRR目的,若我們抽测100支零件的外径，我们可以得到100组数据，它形成一个分配(Xi，i ) 原始的数据标准差(i)中其实已涵盖了产品真值差 (TU)，量器量测误差(GRR)及其他随机误差(e)其关系如下： i2 =TU2+GRR2+e2,GRR的目的就是要降低测量误差(GRR) ，使量测值之i尽量接近TU(真值之标准差)。,GRR计算公式,小于 10%: 合格的标准度量 10% 到 30%: 尚能接受 大于 30%: 不合格且应当进行校正或更换,如何理解5.15这个常数？,Excel 计算GRR,Minitab 计算,变异的组成,超界零件,超界操作员,操作员的极差图,操作员*零件 关系,操作员,零件,均值,操作员,零件,百分比,样本范围,样本均值,%影响 %方差分析 %工艺过程 %公差,操作员的Xbar图,Minitab中的测量系统分析（MSA）实例,选取10个零件表征工艺过程中变异的预期范围 3个操作员随机测量10个零件，每个零件3次 选择 StatQuality ToolsGage R&R Study (Crossed),Minitab中的Gage R&R,在Part numbers（零件号）中输入Part（零件） : Operators（操作员）中输入Operator（操作员）: Measurement data（测量数据）中输入Response（响应） : ANOVA（方差分析）和X-bar & R分析主要的不同之处在于ANOVA 将通过零件间的交互作用对操作员进行评估 ANOVA 方法更保守,Minitab中的Gage R&R : 选项,5.15 是study variation（研究变异）的默认值 z 值范围计算99% 潜在的研究变异 基于变异计算标准的偏移可以在所选零件的研究中看到 规格界限是10.75 (USL) 和 8.75 (LSL) 点击 Options 在process tolerance（过程公差）对话框中输入2.0 (10.75 8.75 = 2.0) 在historical sigma（历史西格玛值）对话框中输入0.195 双击 OK,解释:可接受性,如果工艺过程公差和历史西格玛值没有用在Minitab中, 一个关键的设想是:选取的用于研究的样本零件可以真实地展现实际工艺过程变异。这样的话，测量系统的可接受性仅基于对研究中零件变异的比较。如果注意选取研究样本零件，这将是一个有效的假设。 AIAG 规定 “评估测量系统是否可以分析工艺过程的一个标准要素是零件公差或测量系统变异所耗费的操作过程变异” 。记住指导方针是: 10 % 以下误差 可接受的 从10%到30% 由于使用风险、测量仪器的成本、修理成本等考虑也尚能接受 超过30 % 认为不可接受 应该努力全面改进测量系统,Analyzing the VGR&R Data,Gage R&R Study - ANOVA Method Gage R&R for Measures Two-Way ANOVA Table With Interaction Source DF SS MS F P Parts 9 0.0091816 0.0010202 289.451 0.00000 Operators 2 0.0001105 0.0000553 15.679 0.00011 Operators*Parts 18 0.0000634 0.0000035 1.542 0.14308 Repeatability 30 0.0000686 0.0000023 Total 59 0.0094242 Gage R&R %Contribution Source VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 5.49E-06 3.14 Repeatability 2.29E-06 1.31 Reproducibility 3.21E-06 1.83 Operators 2.59E-06 1.48 Operators*Parts 6.20E-07 0.35 Part-To-Part 1.69E-04 96.86 Total Variation 1.75E-04 100.00 StdDev Study Var %Study Var %Tolerance Source (SD) (5.15*SD) (%SV) (SV/Toler) Total Gage R&R 2.34E-03 1.21E-02 17.72 6.03 Repeatability 1.51E-03 7.79E-03 11.43 3.89 Reproducibility 1.79E-03 9.22E-03 13.54 4.61 Operators 1.61E-03 8.28E-03 12.16 4.14 Operators*Parts 7.87E-04 4.05E-03 5.95 2.03 Part-To-Part 1.30E-02 6.70E-02 98.42 33.52 Total Variation 1.32E-02 6.81E-02 100.00 34.06 Number of Distinct Categories = 8,What does all of this mean? ANOVA table Variance Components Partitioning the Variability This section derived from Variance Components,1,2,3,We are interested in sections 2 and 3,Analyzing the VGR&R Results,%Contribution Source VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 5.49E-06 3.14 Repeatability 2.29E-06 1.31 Reproducibility 3.21E-06 1.83 Operators 2.59E-06 1.48 Operators*Parts 6.20E-07 0.35 Part-To-Part 1.69E-04 96.86 Total Variation 1.75E-04 100.00,1.75E-04 = 1.69E-04 + 5.49E-06 100% = 96.86% + 3.14%,2.29E-06 + 3.21E-06 1.31% + 1.83%,2.59E-06 + 6.20E-07 1.48% + 0.35%,* When the P-value in the ANOVA table for Reproducibility is 0.25 Minitab will further partition Reproducibility into that from the Operator and Op*Part Interaction.,% Contribution,Analyzing the VGR&R Results,Variance (s2) Standard Deviation (s) 5.15 * St. Dev. (99% area under normal curve) Ratios of Sources vs. Total Variation Ratios of Sources vs. Tolerance,Analyzing the VGR&R Data,Minitab Sixpack,注意看带条纹的柱条 它们表示总体变异对于数据影响的%。Gage R&R是测量系统的总体变异，分为重复性和再现性。零件之间变异的柱条表示工艺过程变异的估计。 还记得我们要进行测量的原因吗？,工艺过程变异的估计直到输入Historical Sigma,在检验员之间或检验员与检验员之间,标准度量内 或一个检验员,总体Gage R&R,异 变 的 组 成,影响 方差分析 工艺过程 公差,百分比,重复性 再现性 零件间,重复性表明在极差图中实际所有极差点在控制极限以下。任何超出极限的点都需要进行研究。,重复性: 图表视图,重复性由特别的极差图进行检测，表中画出了每个操作员测量每个零件的差异。如果被测零件的最大值和最小值间的差异未超过UCL, 则视度量标准和操作员为可重复的。,样本范围,操作员的极差图,再现性: 图表视图,在Minitab一段（在随后的幻灯片中讨论）中的表格分析是分析确定再现性的最好方式。图表中可以看出各个操作员测量相同样本的操作员模式是否有明显不同。,测量变异,总工艺过程变异,分辨率,样本均值,操作员的Xbar图,MSA分析: 有效系统,期望得到的图点均超出UCL和LCL的限制，因为该限制是由标准度量的变异所确定的。这些图点应该显示出标准度量变异应该远小于零件间的变异。 如果所选样本不能代表工艺过程的总体变异，则标准度量 (重复性)变异可能大于局部变异并且使确切的范畴计算成为无效。 如果操作员模式没有可比性，则操作员和零件间存在明显的关联 (这将在另一张幻灯片中讨论),操作员的Xbar图,样本均值,X Bar图(期望值),MSA分析: 测量误差,Minitab Sixpack,本图显示所有操作员共同绘制10个零件的数据，显示了原始数据并强调突出了测量的平均值。,与上图相似，但零件是按操作员而不是按数据进行排列，此图可以帮助识别操作员的测量结果。,此图显示每个操作员对所有10个零件的数据。这是显示零件与操作员之间关系的最好方式。,通过零件,通过操作员,零件,操作员,零件,平均,操作员,操作员*零件 关系,通过零件: 变异分析,图中显示所有操作员共同绘制10个零件的数据。此图应该显示工艺过程中最小尺寸到最大尺寸的同一个零件的图点。如果是工艺过程中生产的零件，则它们有的同时在公差范围内和有的则公差范围外。如果一个零件显示出较大的分散性，则它不适宜作为测试品，因为在该零件可能体现不出其特性。,超界零件,零件,通过操作员: 变化分析,此图显示了操作员绘制的10个零件数据。红线连接了操作员所绘制全部10个零件的平均值，红线应该是水平状态的。任何明显的倾斜表示操作员与其他操作员相比，在测量零件时有或大或小的偏移。,超界操作员,操作员,操作员与零件的关系,操作员影响: 如果平均值连线出现明显的分离，则在进行测量的操作员和被测量的零件之间存在一定关系。这不是好现象，需要进行研究。,零件,均值,操作员与零件 的关系,操作员,Phase 3 计数型MSA,计数型风险分析法的做法,决定要分析的测量系统,选取二十个左右可以代表制程的样本 以及挑选现场实际测量人员23人,请现场人员对二十个产品连续重复测量 2