汽车行业质量体系系列培训教材--测量系统分析

2）、理想的测量系统 3）、测量系统的共同特性
计数型测量系统的分析方法 1）小样法 2）大样法
4）、测量系统的评定步骤和准备
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测量的重要性
人 机 法 环 测量
测量 原料
PROCESS
测量 结果
合格
不合格
如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不 合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到真正的产品或 过程特性。
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分辨力（率）
定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的 能力。
传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6σ(标 准偏差)的十分之一。
10
30
T
13
偏倚(Bias)：
基准值 偏倚
观测平均值 14
偏倚：是测量结果的观测 平均值与基准值的差值。
基准值的取得可以通过采 用更高级别的测量设备进 行多次测量，取其平均值 来确定。
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稳定性的均值-极差图
30
确定偏倚指南—独立样本法 偏倚
进行研究
测量系统 的平均值
基准值
1）获取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。 如
果得不到，选择一个落在生产测量的中程数的生产零件，
指定其为偏倚分析的标准样本。在工具室测量这个零件 n≥10次，并计算这n个读数的均值。把均值作为“基准 值”。
操作者B
稳定性(Stability)：
稳定性 时间2
稳定性：是测量系统在某
持续时间内测量同一基准 或零件的相同特性时获得 的测量值的总变差。
时间1
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线性(Linearity)：
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值
基准值
基准值
观测平均值 18
量程
线性(Linearity)：
观测的平均值
有偏倚 无偏倚
重复性(Repeatability)
重复性
重复性是由一个评价人，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 值变差。
15
再现性(Reproducibility)：
操作者C
再现性是由不同的评价人，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。
操作者A
再現性 16
9
术语
测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的 值定义为测量值。
量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在 车间的装置，包括用来测量合格／不合格的装置。
测量系统： 用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、 设备、软件以及操作人员的集合。
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测量系统的组成
测量 系统
人
操作人员
这里d2，d2*和v可以在可以从附录C中查到，g=1,m=n， 在标准t中可查到。
所取的α 水平依赖于敏感度水平，而敏感度水平被用来 评价/控制该（生产）过程的并且与产品/（生产）过程 的损失函数（敏感度曲线）有关。如果α 水平不是用默 认值.05（95﹪置信度）则必须得到顾客的同意。
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举例-偏倚 一个制造工程师在评价一个用来监控生产过程的新的测量
基准值 19
测量系统的分析
测量系统的变差类型：
偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性
测量系统特性可用下列方式来描述 ： 位置：稳定性、偏倚、线性。 宽度或范围：重复性、再现性。
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位置和宽度
标准值
位置
位置
寬度 21
寬度
理想的测量系统
理想的测量系统在每次使用时：应只产生“正确”的测量 结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产 生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所 测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。
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测C量1 值
表3：偏倚研究—偏倚研究分析
测量值
n(m) 15
均值 X 6.0067
标准偏差 σr
.22514
均值的标准偏 差σb
.05813
基准值= 6.00, α=.05,g=1, d2*=3.35
t
df
统计量
显著t值 (2尾)
偏倚
测量值 .1153
10.8 2.206
.0067
95﹪偏倚置信区间
可能需要实验设计或其他分析解决问题的技术以确定测 量系统稳定性不足的主要原因。
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举例—稳定性 为了确定一个新的测量装置稳定性是否可以接受，工 艺小组在生产工艺中程数附近选择了一个零件.这个零 件被送到测量实验室，确定基准值为6.01。小组每班 测量这个零件5次，共测量4周（20个子组）。收集所 有数据以后，Xbar&R图就可以做出来了(见图示)。 控制图分析显示，测量过程是稳定的，因为没有出现 明显可见的特殊原因影响。
因此，要保证测量结果的准确性和可信度。
3
测量误差
Y = x +ε
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真 值的存在
一致
4
测量误差的来源：
Discrimination 分辨能力 Precision 精密度 (Repeatability 重复性) Accuracy 准确度 (Bias偏差) Damage 损坏 Differences among instruments and fixtures (不同仪器和夹具间的差异) Difference in use by inspector 不同使用人员的差异(Reproducibility再现
可能需要具备预期测量值的最低值、最高值及中程数的标 31 准样本是理想的。完成此步后，用线性研究分析数据。
2）让一个评价人，以通常方法测量样本10次以上。 结果分析—作图法
3）相对于基准值将数据画出直方图。评审直方图，用 专业知识确定是否存在特殊原因或出现异常。如果没 有，继续分析，对于n＜30时的解释或分析，应当特别 谨慎。
测量系统统计特性可能随被被测项目的改变而变化。若真 的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差 带两者中的较小者。
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测量系统的评定
第一阶段： 明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。
主要有二个目的： 1）、确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项 必须在使用前进行。
2）、发现那种环境因素对测量系统显著的影响，例如温 度、湿度等，以决定其使用的环境要求。
机
量具/测量设备/工装
料
被测的材料/样品/特性
法
操作方法、操作程序
环
工作的环境
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测量系统的统计特性
通常使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量： Discrimination 分辨力(ability to tell things apart) ; Bias 偏倚; Repeatability 重复性; Reproducibility再现性 ; Linearity 线性 ; Stability 稳定性 。
具备预期测量的最低值，最高值和中程数的标准样本是较理想的。 建议对每个标准样本分别做测量与控制图。
2）定期(天,周)测量标准样本3~5次，样本容量和频率应该基于对 测量系统的了解。因素可以包括重新校准的频次、要求的修理，测 量系统的使用频率，作业条件的好坏。应在不同的时间读数以代表 测量系统的实际使用情况，以便说明在一天中预热、周围环境和其 他因素发生的变化。
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IDEAL MEASUREMENT SYSTEM
真值
真值
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测量系统所应具有的特性：
测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变
差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可 称为统计稳定性； 测量系统的变异必须比制造过程的变异小； 变异应小于公差带；
测量精密应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一 般来说，测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者 的十分之一；
仪器制造尺寸有误；
仪器测量了错误的特性；
仪器未得到完善的校准，评审校准程序；
评价人设备操作不当，评审测量说明书等；
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确定线性指南
进行研究 线性按以下指南评价： 1）选择g≥5 个零件，由于过程变差，这些零件测量值 覆盖量具的操作范围。 2）用全尺寸检验测量每个零件以确定其基准值并确认了 包括量具的操作范围。 3）通常用这个仪器的操作者中的一人测量每个零件 m≥10次。
随机的选择零件以使评价人对测量偏倚的“记忆”最小 化。
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确定每一零件的观察平均值，基准值与观察平均值之间的 差值为偏倚，要确定各个被选零件的偏倚。线性图就是在 整个工作范围内的这些偏倚与基准值之间描绘的。如果线 性图显示可用一根直线表示这些标绘点，则偏倚与基准值 之间的最佳线性回归直线表示两个参数之间的线性。线性 回归直线的拟合优度R2确定偏倚与基准值是否有良好的线 性关系。
低值
高值
-1.1185
.1319
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因为0落在偏倚置信区间（-0.1185，0.1319)内,工程 师可以假设测量偏倚是可以接受的,同时假定实际使用 不会导致附加变差源。
偏倚研究的分析：
如果偏倚从统计上非0，寻找以下可能的原因： 标准或基准值误差；
仪器磨损。这在稳定性分析可以表现出，建议按计划 维护或修整；
5
6.0
0.0
6
6.1
0.1
7
6.0
0.0
8
6.1
0.1
9
6.4
0.4
10
6.3
0.3
11
6.0
0.0
12
6.1
0.1
13
6.2
0.2
14
5.6
-0.4
15
6.0
0.0
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用电子表格和统计软件，可获得直方图和数据分析（见图 10和表3）。