过程能力和测量系统分析
测量过程与测量系统分析的流程
对过程（生产过程或服务流程）能力的评估，是确保过程能稳定地生产产品和交付服务的重要步骤，它需要基于可靠、真实的数据进行。
在质量管理和质量改善过程中，数据通常都是通过检测过程获得的，因此，对检测（测量）过程进行评价，确保检验员、测量仪器、被测对象、环境、测量方法等共同构成的测量系统（Measuring System）能准确地进行测量并输出可靠的数据，就显得尤为重要了，这正式测量过程能力评估和测量系统分析的重要目的。
如下是数字化检测与质量控制、分析系统建议的测量过程能力评估流程：
如下是通常使用的重复性和再现性数据搜集表，用户可以直接使用数字化检测与质量大
数据平台进行测量试验的设计、执行和分析。
一、数据收集计划
1)选择具有代表性的1-3位操作者
2)选择具有代表性的10个样本或10个零件
3)每位操作者、每个样本或零件分别测量2-3次
4)样本或零件编号后随机取用
5)记录测量数据的表格格式示例
关于QuAInS（萃盈科技）
QuAInS (['kwei'ins])是业内专业的数字化检测、质量大数据与智慧质量(Wise Quality)解决方案供应商，专注于提供数字化检测平台、实时质量风险控制（包括实时SPC）系统、质量大数据分析系统、全流程质量管理系统(QMS)、实验室管理系统(LIMS)以及制造智能平台等专业产品及持续改善顾问服务。
QuAInS解决方案荣获上海市创新基金奖励，在上海、广州、深圳等地设有分支机构，在中国大陆、东南亚等地拥有广泛的客户群和合作伙伴。
过程能力与测量系统分析4
过程能力与测量系统分析引言过程能力与测量系统分析是一种质量管理方法，可以帮助企业评估和改进其生产过程和测量系统的能力。
通过分析过程能力和测量系统的稳定性和准确性，企业可以确定其产品或服务的质量水平，从而制定有效的质量控制策略。
本文将介绍过程能力与测量系统分析的基本概念、方法和应用。
过程能力分析过程能力分析是评估一个生产过程是否稳定、可控和满足质量要求的方法。
通过过程能力分析，企业可以确定生产过程是否具有足够的能力来满足客户的要求，并且可以预测生产过程在未来的一段时间内是否能够保持稳定的性能。
过程能力分析通常包括以下几个步骤：1.收集数据：首先，需要收集与生产过程相关的数据，例如产品的尺寸、重量、时间等。
这些数据可以通过实际生产过程中的测量结果或者控制图等方法获取。
2.统计分析：然后，对收集到的数据进行统计分析，计算得到过程能力指标。
常用的过程能力指标包括Cp、Cpk等，它们可以用来评估生产过程的稳定性和准确性。
3.结果解释：最后，根据得到的过程能力指标，判断生产过程是否能够满足质量要求。
如果过程能力指标高于一定的阈值，则表明生产过程具有足够的能力来满足质量要求；反之，则需要采取相应的改进措施。
过程能力分析可以帮助企业了解其生产过程的性能，发现潜在的问题，并制定改进措施，从而提高产品的质量水平和生产效率。
测量系统分析测量系统分析是评估一个测量系统是否准确和可靠的方法。
一个好的测量系统应该具有足够的准确性和稳定性，以确保测量结果的可靠性。
测量系统分析通常包括以下几个方面：系统的可重复性和再现性。
可重复性是指在相同的条件下进行多次测量时，得到相似的结果；再现性是指在不同的条件下进行多次测量时，得到相似的结果。
2.相关性分析：通过相关性分析，可以确定测量系统与实际值之间的一致性。
相关性分析通常使用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数来度量。
系统是否存在系统性偏差。
偏倚分析通常使用均值差异或标准偏差差异来度量。
质量管理体系（16949）的五大工具
质量管理体系（16949）的五⼤⼯具要实现质量管理体系（ITAF16949）离不开五⼤⼯具的⽀持，五⼤⼯具分别是：统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）、测量系统分析（MSA，Measurement System Analyse）失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）、产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）、⽣产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。
1 SPC 是⼀种制造控制⽅法，是将制造中的控制项⽬，依其特性所收集的数据，通过过程能⼒的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并⽴即采取改善措施，使过程恢复正常的⽅法。
利⽤统计的⽅法来监控制造过程的状态，确定⽣产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 SPC能解决之问题：a.经济性：有效的抽样管制，不⽤全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
b.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
c.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
d.善⽤机器设备：估计机器能⼒，可妥善安排适当机器⽣产适当零件。
5.改善的评估：制程能⼒可作为改善前後⽐较之指标。
2 MSA 是对每个零件能够重复读数的测量系统进⾏分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产⽣的数据可接受性。
MSA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。
3 FMEA 在设计和制造产品时，通常有三道控制缺陷的防线：避免或消除故障起因、预先确定或检测故障、减少故障的影响和后果。
FMEA正是帮助我们从第⼀道防线就将缺陷消灭在摇篮之中的有效⼯具。
质量管理体系五种核心工具MSA
MSA 重要性
提高产品质量
准确的测量数据是保证产品质量 的基础，通过MSA分析测量系统 的误差，可以减少产品质量的不
合格率。
降低生产成本
准确的测量数据可以减少重复测量 和检验，降低生产成本和浪费。
MSA 应用场景
制造业
其他领域
在制造业中，MSA被广泛应用于产品 质量的检测和控制，通过对测量系统 的分析，确保产品质量的稳定性和可 靠性。
除了制造业和实验室，MSA还可以应 用于其他需要测量和测试的领域，如 医学、工程、农业等。
实验室
实验室在进行实验和测试时，需要使 用各种测量设备和方法，通过MSA分 析测量系统的误差，可以提高实验和 测试的准确性和可靠性。
明确实验目标，如优化 产品性能、提高生产效
率等。
确定 实验 目标
进行田口实验，记录实 验数据。
设计 田口 实验
根据实验结果采取相应
进
的改进措施，如调整工
行
艺参数、优化产品设计
实
等。
验
根据实验目标设计田口 实验，包括实验因子、
水平等。
分析 实验 结果
分析实验结果，找出最 优参数组合。
实施 改进 措施
04
提高生产效率
通过准确的测量数据，企业可以快 速发现问题并进行改进，提高生产 效率。
MSA 重要性
提高产品质量
准确的测量数据是保证产品质量 的基础，通过MSA分析测量系统 的误差，可以减少产品质量的不
合格率。
降低生产成本
准确的测量数据可以减少重复测量 和检验，降低生产成本和浪费。
测量系统分析
一、第二阶段（M 测量阶段）总结定义阶段已经产生了一个项目章程和项目团队，并对需要改进的过程进行了概述，列出了顾客关心的关键质量特性CTQs 。
在测量阶段，需要从数据的角度来理解流程的现状，从而寻找问题的源头或位置，即寻找聚焦的问题。
测量阶段的知识将有助于您缩小范围进入分析阶段寻找影响CTQ 的潜在根本原因。
测量阶段一项重要部分就是要建立项目过程能力水平的基线。
M 阶段已经完成，A 阶段工作正在有条理的进行着，针对M 阶段项目所遇到的相关分析工具以及技术性问题，我做了如下的总结讨论。
的内容。
量具的重复性和再现性研究(Gage R&R)，实际上就是执行一系列的实验，来研究测量系统的重复性和再现性相对于被测对象而言是否足够。
实验包括：（1）多个操作者、多个样品、多次测量实验；（2）数据必须均衡，每个操作者须测量每个样品相同次数；（3）例：3个操作者分别测量7个样品，每个测量2次；（4）样品就能代表过程中的变化范围；（5）操作者应随机盲目地进行测试，最好不要知道自己是在做实验，不能带有“偏见性”；同时在记录结果时，操作者不应知道在测量哪个样品。
（1） MSA 测量系统的分类：（1）1人多机的MSA ——自动监测，人的干预较少；（2）多人1机的MSA ——手动监测，人工干预较多；（3）多人多机的MSA ——自动、手动同时监测，人工干预较多；（4）人机混合的MSA ——难度最大，属于连贯性监测；（5）PT 与PTV 的区别——在进行MSA 时，PTV 很容易就满足条件，而PT 则不容易被满足。
（2）例1：测量某工件的长度分别为200mm、220mm、240mm、260mm，长度的规格值在±2mm之间，对所测量的数据进行PT及PTV的分析。
①PTV1：长度测量仪器可以分开，指200mm、220mm、240mm、260mm能够被测量仪器识别的参数；②PT1：200mm±2mm、220mm±2mm、240mm±2mm、260mm±2mm，指能够分辨出具体长度的仪器识别参数（3）例2：假设工件的跨度从20mm改变为40mm，则PT及PTV将如何改变，测量仪器的精确度不变①PTV2：200mm、240mm、280mm、320mm，用同样精密的仪器测量，PTV2比PTV1更容易合格；②PT2：200mm±2mm、240mm±2mm、280mm±2mm、320mm ±2mm，采用同样精密度的仪器，PT2比PT1更容易合格总体而言，观测到的过程偏差（σTotal）往往由过程的真正偏差（σpart-to-part）和测量系统的重复性和再现性（σR&R）两部分组成，测量系统研究就是要评估：测量系统的重复性和再现性偏差相对于观测到的过程偏差而言是否足够小。
六西格玛测量系统分析
六西格玛测量系统分析1. 引言六西格玛测量系统分析是一种常用的质量管理工具，旨在评估和改进测量过程的稳定性和准确性。
该方法可以帮助组织识别并解决测量系统中的偏差和误差，从而提高产品或服务的质量和一致性。
本文将介绍六西格玛测量系统分析的基本概念、目的和步骤，并提供一些实际应用示例。
2. 六西格玛测量系统分析的基本概念在进行六西格玛测量系统分析之前，需要了解以下几个基本概念：2.1 测量系统误差测量系统误差是指测量结果与真实值之间的差异。
它可以分为系统性误差和随机误差两种类型。
系统性误差是由于测量系统中的固有偏差或缺陷引起的，而随机误差是由于各种随机因素引起的。
2.2 测量过程能力测量过程能力是评估测量系统稳定性和准确性的指标。
通常使用过程能力指数（Cp、Cpk）和测量系统分析（Gage R&R）来评估测量过程的能力。
Cp是测量过程的潜在能力指标，用于衡量测量过程的离散程度是否在可接受范围之内。
Cpk是测量过程的实际能力指标，考虑了过程中的偏移。
当测量系统的Cpk值大于1.33时，说明该测量系统具有良好的测量能力。
2.3 测量系统分析（Gage R&R）测量系统分析（Gage R&R）是一种在六西格玛测量系统分析中广泛采用的方法。
它评估了测量系统的可重复性和再现性。
可重复性是指同一操作员在短时间内对同一物品进行多次测量时，测量结果之间的一致性。
再现性是指不同操作员在相同条件下对同一物品进行多次测量时，测量结果之间的一致性。
3. 六西格玛测量系统分析的步骤六西格玛测量系统分析通常包括以下几个步骤：3.1 确定测量指标和测量目标在进行测量系统分析之前，需要明确测量指标和测量目标。
测量指标是衡量产品或过程性能的关键指标，而测量目标是该指标的目标值或可接受范围。
3.2 收集数据收集足够的数据样本是进行测量系统分析的关键步骤。
数据样本应涵盖典型的工艺条件和操作员的操作水平。
3.3 进行测量系统变异分析使用统计方法（如方差分析）对收集的数据进行分析，评估测量系统的变异来源，包括操作员、工艺条件和测量设备本身。
测量系统分析
4. 造成重复性的可能原因有: • 零件内部(抽样样本): 形状,位置,表面粗糙,锥度,样本的一 致性 • 仪器内部: 维修,磨损,设备或夹具的失效,质量或保养不好 • 标准内部: 质量,等级,磨损 • 方法内部: 作业准备,技巧,归零固定,夹持,点密度的变差 • 评价人内部: 技巧,位置,缺乏经验,操作技能或培训,意识,疲 劳 • 环境内部: 对温度,湿度,振动,清洁的小幅波动 • 错误的假设 — 稳定,适当的操作 • 仪器一致性不好 • 量具误用 • 失真( 量具或零件), 缺乏坚固性 • 应用 — 零件数量,位置,观测误差(易读性, 视差)
3.
计数型测量系统分析结果判别准则
决定测量系统 评价人可接受条件 评价人可接受条件 可能需要改进 评价人不可接受条件 需要改进 有效性 错误性 错误警报率
≥90% ≥80%
≤2% ≤5%
≤5% ≤10%
＜80%
＞5%
＞10%
本例中，将已得到的所有信息进行汇总，得到以下结论： 评价人 A B 有效性 84% 90% 错误率 6.3% 6.3% 错误警报率 4.9% 2.0%
测量系统分析
MSA
测量系统分析（MSA）是汽车行业在采用质量管理体系 标准ISO/TS16949:2002时所涉及的五种核心工具之一。正 确地选用与运用测量系统，能保证较低的测量成本获得高质 量的测量数据。 几个重要概念 1. 测量：赋值（或数）给具体物以来表示它们之间关于特定 特性的关系。赋值过程定义为测量过程，而赋予的 值定义为测量值。 2. 量具：任何用来获得测量结果的装置，经常是特别用在工 厂现场的装置，包括通/止规。 3. 测量系统：是用来对被测量的仪器、夹具、软件、标准、 操作、方法、人员、环境及假设的集合。用来 获得测量结果的整个过程。
MSA测量系统分析与过程能力评估的关联
验证测量系统性能
过程能力评估要求验证测量系统性能，确保满足评估需求。
持续改进测量系统
根据过程能力评估结果，MSA需持续改进测量系统，提高评估 准确性。
MSA与过程能力评估互动关系
相互依赖
MSA和过程能力评估相互依 赖，前者为后者提供准确数
据，后者验证前者性能。
，对生产过程的数据进行分析和处理，以评估过程的稳定性和一致性。
02 03
测量系统分析（MSA）
测量系统分析是过程能力评估的重要组成部分。通过对测量系统的稳定 性和准确性进行评估，可以确保测量数据的有效性和可靠性，为过程能 力评估提供准确的数据支持。
过程能力指数
过程能力指数是衡量过程能力满足产品质量要求程度的量化指标。常用 的过程能力指数有Cp、Cpk等，它们可以反映过程的实际能力与产品规 格要求之间的差距。
过程能力改进策略
识别并消除特殊原因
特殊原因是指导致过程不稳定的非随机因素。通过识别并 消除特殊原因，可以使过程回归稳定状态，提高过程能力 。
优化过程参数
通过对过程参数的优化调整，可以改善过程的稳定性和一 致性，提高过程能力。例如，调整设备参数、优化工艺流 程等。
实施持续改进
持续改进是企业提高过程能力的关键。通过不断收集和分 析数据，发现潜在问题并采取相应的改进措施，可以逐步 提高过程能力，实现质量管理的持续改进。
分析。
过程能力评估结果展示
过程能力指数计算
通过收集到的数据计算过程能力指数，如Cp、Cpk等 。
过程能力评估结果
将计算得到的过程能力指数与行业标准或企业要求进 行比对，评估过程能力是否满足要求。
问题诊断与改进
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例：某一产品所计算得：Cpu=0.82 Cpl=1.21,试估计制程不良率？
不良率(总)=P1%+P2% Z1=3* Cpl =3*1.21=3.63(查正态分布常数表0.0142%) Z2=3* Cpu=3*0.82 =2.46(查正态分布常数表0.6947%) 总计不良率=0.0142%+0.6947%=0.7089%=7089PPM
0.006394
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μ (2)有偏——规格中心 与分布中心 不重合
f（x）
T
e
1
2
P2
P1
x
Lsl μ
Usl
e
有偏时过程能力指数与不合格品率
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(2)有偏——规格中心μ 与分布中心不重合 ●计算公式：
绝对偏移量 ： e x
偏移系数 ：
k e 2e T2 T
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六、目标能力指数Cpm
Cpm是反映过程输出μ与目标值m之间的偏差，主要 用于反映过程的期望损失：
USLLSL CPm
6 2m2
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七、过程能力的评价与处理
过程能力指数Cp客观地、定量地反映了过程能力对规格要求的适
应程度，因此它是工序能力评价的基础。根据过程能力指数的大 小一般可将加工分为五类：
解：
C pl
Lsl 3
73 71 31
0 . 67
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三、计数值
1.从DPMO到Sigma (σ)水平 DPMO是基于下面的参数计算到: (1)D=缺陷数 (2)O=单位缺陷数 (3)U=单位数 (4)DPMO=D/(U*O)*106 例: 计算出过程DPMO=320PPM 查正态分布表可得Z=3.59及为3.59 Sigma (σ)水平
解：
C pu
USL 3
71 70 . 2 3 0 . 24
1 . 11
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(2)仅有规格下限（Tl）
说明：当只有单侧规格时，此时的单侧过程能力指即为CPK
●计算公式：
Cp l
Lsl 3
f（x）
μ-TL
σ
μ
x
TL
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x 例3 要求零件淬火后的硬度≥HRC 71，实测数据后计算得 ＝HRC 73；S ＝1，试计算过程能力指数Cpk
2.过程能力：
是指构成过程的六大要素（５Ｍ１Ｅ：人．机．料．法．环．测） 处于 稳定状态时，产品质量波动程度的数量表示，它反映了过程的实际能力，通 常用产品特性波动标准差σ 来度量；
3.过程能力指数：
过程质量要求与过程能力的比值，常用Ｃp表示：Ｃp＝Ｔ／６ σ 过程能力只表示过程的实际加工能力，而与产品的技术要求无关，为了衡量 过程能力满足过程技术要求程度，因此引入了过程能力指数的概念；
过程变差观测值
实际过程变差
测量误差
长期 过程变差
短期 过程变差
抽样产生 的变差
量具变差
操作员造 成的变差
重复性
准确度
稳定性
线性
再现性
“重复性” 和 “再现性” 是测量误差的主要来源
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重复性和再现性
• 精确性—描述了测量系统的偏差
– 可重复性—偏差由量具本身造成；（测量系统 内部变差）
、点密度的变差 • 评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能
或培训、意识、疲劳
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造成重复性的可能原因（续）
• 环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度 波动
• 错误的假设—稳定，适当的操作 • 缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好 • 量具误用 • 失真（量具或零件）、缺乏坚固性 • 应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、视
过程能力指数： Cpk(1k)Cp(1k)6T
或：
T 2eTT2e C pk6T6 6
CpkM(iU n3S L ,3L S)L
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例2:测试一批零件外径尺寸的平均值 =19.0101 s=0.0143，规格要求
为 190.04 0.03
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重复性
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重复性
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造成重复性的可能原因
• 零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度 、锥度、样本的一致性
• 仪器内部：维修、磨损、设备或夹具的失效、质 量或保养不好
• 标准内部：质量、等级、磨损 • 方法内部：作业准备、技巧、归零、固定、夹持
差）
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准确度：再现性
再现性指不同的人在对同种特性进行测量
时产生的变差
O
Master Value
Inspector A Inspector B Inspector C
0 .70
2 19 .005 19 .0101
k
0 .145
0 .07
Cp
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
0 .07 6 0 .0143
0 .816
C pk (1 k )C p (1 0 .145 ) 0 .816 0 .7
由Cp=0.816，k=0.145查表得不良品率估计约为2.09%～2.46%
求为 6.500..001155 。
试求该工序的过程能力指数及不良品率。
解： 6.5
T 0.030
Cp
6 60.00
0.90 55
9
p2NORMS(3D CpI)S2TNORMS(3D0I.9S0T)9
2NORM (2.7S2 )D 72 I0S .0T 03197
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二、过程能力指数的计算
一 计量值 1 双侧规格界限 （1）无偏 （2）有偏 2 单侧规格界限
（1）仅给出规格上限TU （2）仅给出规格下限TL
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计量值
1.双侧规格界限
双侧规格界限是指既具有规格上限(TU)要求，又有规格下限(TL)要求 的情况
μ (1)无偏-规格中心 与分布中心重合
2.Cp(Cpu Cpl ):
-- Pp
C pU sL l s,Pl p U sL l s, l
6ST
6LT
Usl Lsl
Cpu ,Cpl
3ST
3ST
3.Cpk: --Ppk
CpC k*p(1k)k ,,TU sL l sl T/2
Pp P k*p (1k)k ,,TU sLl sl T/2
过程能力与测量系统分析
厦门TTE总经理室：赖炳和
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目录
一.过程能力分析 二.测量系统分析
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一、基本概念
1.过程能力分析:
就是对过程中影响产品质量的各类因素（５Ｍ１Ｅ：人．机．料．法． 环．测）进行分析，找出主导因素，调查这些因素与产品质量特性之间的关 系，然后建立过程因素管理标准（或质量控制计划），根据标准（或质量控 制计划展开过程质量控制活动；
提高过程能力指数的途径
Cp C k* p (1k)T(1X ) 6 T /2
调整加工过程的分布中心，减少偏移量K，即: X
应以制造单位为主,技术为副,品管为辅
提高过程能力Cp,即减少分散程度σ ;
应以技术单位为主,制造为副,品管为辅
修订标准,增大范围, 即T;
以上均不能有效解决时,为提高良品率降低质量成本时才加以考虑
●计算公式：
f（x）
T
Cp
T 6
σ
P1
P2
μ
Lsl
Usl
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Cp与不良率P之间的关系 ① 不合格品率估计：
p2[NORM (U S sl)D N IS OTRM (L sS l)D ] I
注：查标准正态函数分布表可得
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例1
根据某工序加工零件的测试数据计算得出， =6.5,σ =0.0055，规格要
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测量系统分析的目的
• 测量系统分析的目的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
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过程变差剖析
，试计算过程能力指数并估计不合格品率
解：由题意：
计算cpk
Usl19 .04
Lsl18.97 T0.07
UslLs l19 .00 5x19 .0101 2
e x 19 .005 19 .0101 0 .0051
C pk
T 2e 6S
0 .07 2 0 .0051 6 0 .0143
特级加工:Cp＞1.67 一级加工:1.67≥Cp＞1.33 二级加工:1.33≥ Cp＞1 三级加工:1≥Cp＞0.67 四级加工:Cp≤0.67
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影响过程能力的因素
工艺方面（method)： 如工艺流程的安排，过程之间的衔接，工艺方
法、工艺装备、工艺参数、过程加工的指导文件、 工艺卡、操作规范、作业指导书等； 测量方面(measure)：
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四、制程不良率PPM推算
1.由计量型数据的正态分布性质,我们可以在Cpk的基础上通 过查表标准正态分布表右边机率查出不良率%: