1测量系统分析
测量系统分析报告
测量系统分析报告测量系统分析报告一、测量系统的概述测量作为一种常见的科学实验手段，广泛应用于各个领域。
测量系统是指用于获取被测量对象特定性能参数的工具、方法和设备的集合。
本次测量系统的分析研究的是一个用于测量温度的系统。
二、测量系统的组成1. 传感器：传感器是测量系统的核心部件，用于将温度信号转化为电信号。
传感器根据其工作原理和测量范围的不同，可以分为热电偶、热电阻和半导体传感器等。
2. 信号处理器：信号处理器用于对传感器输出的电信号进行放大、滤波、线性化等处理，以保证测量结果的准确性和稳定性。
常见的信号处理器包括放大器、滤波器和微处理器等。
3. 显示器：显示器用于将经信号处理器处理后的电信号转化为温度数值，并以可视化的形式显示出来。
常见的显示器有数码显示器、液晶显示器和LED显示器等。
4. 电源系统：电源系统为整个测量系统提供所需的电能，保证其正常运行。
电源系统通常由电源适配器和电池组成。
5. 控制装置：控制装置用于对测量系统的各个部件进行控制和调节，以实现对测量过程的精确控制。
控制装置可以是单片机、触摸屏或按键开关等。
三、测量系统的性能指标1. 精度：精度是指测量结果与真实值之间的偏差程度。
对于温度测量系统来说，精度通常用温度的绝对误差或相对误差表示。
2. 灵敏度：灵敏度是指测量系统对被测量参数变化的响应程度。
对于温度测量系统来说，灵敏度可以用温度变化引起的电信号变化来表示。
3. 可靠性：可靠性是指测量系统在长时间使用中能够保持测量准确性和稳定性的能力。
可靠性可以通过进行寿命试验和环境适应性试验来评估。
四、测量系统的优化方案1. 选择合适的传感器：根据测量温度范围和准确度要求选择合适的传感器，如热电偶适用于高温测量，热电阻适用于常温测量。
2. 优化信号处理器：选用高精度、低噪声的放大器和滤波器，并对其进行校准和调试，以提高测量系统的准确性和稳定性。
3. 提高显示器的分辨率：选择分辨率高的显示器，并进行校准，使测量结果更加精确和直观。
测量系统分析与评估
测量系统分析与评估测量系统在现代工程中起着至关重要的作用。
它们用于确定特定参数的准确值，以便进行监测、控制和改进。
测量系统的准确性直接影响到产品质量、工艺过程和决策的可靠性。
因此，对测量系统进行分析与评估，以确保其性能稳定和准确性非常重要。
一、测量系统分析测量系统分析是评估和确定测量系统性能的过程。
常用的测量系统分析方法有以下几种：1. 确定测量系统的稳定性稳定性是指测量系统对同一输入的重复测量是否可再现。
通过进行重复性实验，可以计算出测量系统的重复性误差。
当重复性误差较小且可接受时，说明该测量系统具有较高的稳定性。
2. 评估测量系统的准确性准确性是指测量系统的测量结果与真实值之间的差异程度。
通过与已知参考值进行比较，可以得到测量系统的准确性误差。
当准确性误差小于一定范围内时，说明该测量系统具有较高的准确性。
3. 检查测量系统的线性度线性度是指测量系统在测量范围内是否具有线性关系。
通过在范围内进行多个测量点的实验，并绘制测量结果的曲线，可以评估线性度。
当测量结果能够近似地落在一条直线上时，说明该测量系统具有较好的线性度。
4. 分析测量系统的灵敏度灵敏度是指测量系统对于输入变化的反应程度。
通过分析测量系统输出信号与输入信号之间的关系，可以评估灵敏度。
当测量系统对于输入变化具有较高的敏感性时，说明该测量系统具有较好的灵敏度。
二、测量系统评估测量系统评估是对测量系统性能进行总体评价的过程。
常用的测量系统评估方法有以下几种：1. 判断测量系统的可靠性可靠性是指测量系统在一定时间内能够保持其性能的能力。
通过长期稳定性实验，可以评估测量系统的可靠性。
当测量系统能够在长期的使用中保持其性能不变时，说明该测量系统具有较高的可靠性。
2. 确认测量系统的重复性重复性是指在短时间内重复测量相同参数的能力。
通过多次重复测量同一参数，并计算其重复性误差，可以评估测量系统的重复性。
当重复性误差较小且可接受时，说明该测量系统具有较高的重复性。
第八章测量系统分析-1
第八章测量系统分析（Measurement Systems Analysis，MSA）一、有关术语及定义1、测量系统——一套组装的并适用于特定量在规定区间内给出测得值信息的一台或多台测量仪器，通常还包括其他装置，诸如试剂和电源。
1）一个测量系统可以仅包括一台测量仪器。
注：测量系统——是用来获得测量结果的整个过程。
▲2、测量仪器（计量器具）——单独或与一个或多个辅助设备组合，用于进行测量的装置。
1）一台可单独使用的测量仪器是一个测量系统。
2）测量仪器可以是指示式测量仪器，也可以是实物量具。
3、测量设备——为实现测量过程所必需的测量仪器、软件、测量标准、标准物质、辅助设备或其组合。
4、示值——由测量仪器或测量系统给出的量值。
5、示值误差——测量仪器示值与对应输入量的参考量值之差。
6、分辨力——引起相应示值产生可察觉到变化的被测量的最小变化。
7、显示装置的分辨力——能有效辨别的显示示值间的最小差值。
8、仪器偏移——重复测量示值的平均值减去参考量值。
9、测量仪器的稳定性——测量仪器保持其计量特性随时间恒定的能力。
简称稳定性。
稳定性可用几种方式量化：1）用计量特性变化到某个规定的量所经过的时间间隔表示。
2）用计量特性在规定时间间隔内发生的变化表示。
10、仪器漂移——由于测量仪器计量特性的变化引起的示值在一段时间内的连续或增量变化。
1）仪器漂移既与被测量的变化无关，也与任何认识到的影响量的变化无关。
11、影响量引起的变差——当影响量依次呈现两个不同的量值时，给定被测量的示值差或实物量具提供的量值差。
1）对实物量具，影响量引起的变差是影响量呈现两个不同值时其提供量值间的差值。
12、影响量——在直接测量中不影响实际被测的量，但会影响示值与测量结果之间关系的量。
例：1）用安培计直接测量交流电流恒定幅度时的频率。
2）测量某杆长度时测微计（千分尺）的温度。
13、测量重复性——在一组重复性测量条件下的测量精密度。
简称重复性。
测量系统分析(GRR)(1)
测量系统分析(GRR)(1)
GR&R原因分析
7. GR&R原因分析
§ 原则上使用GRR的情况均有下列前提
1）本质上是非破坏性之测量。 2）该测量特性之制程能力Cp值明显不足。
§ 若GRR<10%，表明测量系统准确，变异来源产品本身。
若GRR>25%，表明测量系统不准确，因而扭曲了产品的正真 值。
测量系统分析(GRR)(1)
国家标准 引用标准 工作标准 生产量具
激光干涉仪 千分尺
测量系统分析(GRR)(1)
术语
4.术语
§ 4.1 分辨率 ：最小的读数单位、测量分辨率、刻度限度或探测度。由设 计决定的固有特性，是测量或仪器输出的最小刻度单位。做GRR时选择 仪器应该遵守1：10经验法则 。
§ 4.2 重复性EV（Repeatability）：指以同一测量设备，同一测量人员， 测量同一批待测物之同一品质特性所产生的测量差异。 § 再生性AV（Reproducibility）
GR&R原因分析
测量系统之改善-因果图
人员培训不足 人员技术差异
测量程式不严谨 设备维护未标准化
测量程序未标准化
校正问题
温度改变 清洁度改变
湿度改变 震动因素
机械不稳定
测量系统分析
1.00
0.75
0.50
1
2
3ple
Range图M e应as u该r e显me n示t h一O个pe受ra t控o r 过
程。 1.00
0.75 如果有一点落在UCL上方, 操
0.50 作员在进行一致的测量时将
会有1问题。
2
3
Range图可以帮O p e助r a识t o r别不足的
A
A = 2.25
B = 2.00 B
1
2
3
第二个刻度的分辨率比两个被 测对象之间的差异要小，被测 对象将产生不同的测量结果， 分辨力为0.01。
测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程变差的10%。
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准确性
测量的准确性（又称为偏倚）是测量所得的平均值与真实值 的差别。
基准值
9 10
0.75
0.50
1
2
3
Operator
Operator 乘 Sample 交互作用
1.00 0.75 0.50
Operator 1 2 3
平均
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sample
样本均值
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变异分量
% 贡献
Gage R&R X / R 图 200
% 研究变异
(TV )2 (PV )2 ( AV )2 (EV )2
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连续数据测量系统分析
数据收集原则
测量者
1
2
3
被测对象 1 2 ......
10
测量次数 1 2
12
2~3个测量者
测量系统分析(MSA)
稳定性好
真值 时间 1
时间 1
真值
稳定性差
时间 2
时间2
时间 3
时间3
Y的测量系统评价 对散布的评价
- 精密度 : 根据测量系统反复性和再现性的总变动
- 反复性 : 重新测量也有相同的结果吗 ?
- 再现性 : 用其他测量系统也有相同的结果吗 ?
Y的测量系统评价
精密度
- 测量系统中的总散布 术语: 随机误差（ Random Error ）， 分散（ Spread ）， 测试/再测试误差（ Test/Retest error ） 重复性和再现性
据的信赖性,通过研究测量系统所发生的 Nhomakorabea动对工程散布的影响,从 而判断该测量系统的适合性
MSA 概要
测量系统评价的重要性
1.测量数据 1)作为分析判断的基本依据,有必要评价其信赖性; 2)依据测量系统进行观测和评价
2.测量系统的分析 是6SIGMA活动的最基本的工作和最重要的部分之一
3.测量系统分析被强调的原因 1)所有的产品通常都是由许多部件构成的; 2)产品的小型化趋势使产品的误差界限缩小; 3)部件更换或组装时通常要求有互换性; 4)为了能大量生产,通常有增大自动组装的必要性
计量型数据的 Gage R&R P/T 比
P / T = 5.15*s MS
Tolerance
一般用 %表现
说明有多少百分比的公差 由测量误差所占据
包括重复性和再现性
作为目标，我们追求 P/T < 30%
注意 : 5.15标准偏差占测量系统散布的 99%. 5.15是产业标准.
计量型数据的 Gage R&R
70
80
Process
测量系统分析(MSA)
观测平均 Observed Average
偏倚
图2 偏倚变差示意图
三、测量系统变差的种类与定义释
2.精密度（Precision）
精密度或称变差（Variation），是指利用同一量具，重复 测量相同工件同一质量特性，所得数据之变异性。这里的变 差主要分为两种：一种是重复性变差，另一种是再现性变差。 精密度变差越小越好。
改善的着力点，确定是进行人员培训，还是调整测量方法或调 整仪器。
一、测量系统分析（MSA）
4.MSA评估的仪器和责任人员 ☆测量系统一般由仪校人Βιβλιοθήκη 或品质部的负责人来主导，由参与检测或
试验人员来测量，以提供测量数值。不可以由品质部领导或仪校人 员来测量和提供数值，需要特别注意的是：测量人员不可知道自己 上次测量结果和别人测量结果，要保证盲测。MSA要识别的误差是 测量人员、设备、环境、方法、标准值导致的误差，品质部领导和 仪校人员一般不亲自测量产品，所以分析他们的测量数据基本没有
二、为什么要进行测量系统分析
1.标准要求
☆ IATF16949第7.1.5.1.1条：测量系统分析 应进行统计研究，分析每种测量和测试设备系统的结果中
出现的变差。本要求适用于控制计划中引用的测量系统。分 析方法和验收标准应符合测量系统分析参考手册。如果顾客 认可，其他分析方法和接受标准也可以使用。记录应保持顾 客接受替代方法。
许出现，但超过规范就不能接受。 7.稳定性变差
随着时间的推移，偏倚变差的波动。如下图所示。如果随 着时间推移偏倚值越大，稳定性差不可接受。
稳定性
时间1
图6 稳定性变差示意图
时间2
三、测量系统变差的种类与定义
8.线性变差 线性变差即偏倚值，是用来测量基准值存在的线性关系。
测量系统分析
测量系统分析测量系统分析是指通过对测量系统的性能和准确度进行评估和优化的过程。
测量系统是指用于测量和获取物理量的设备、传感器、仪器以及测量方法和技术。
测量系统分析的目的是确保测量系统能够提供准确、可重复和可靠的测量结果，并通过分析测量误差和不确定度来估计测量结果的可靠性和可信度。
测量系统分析通常包括以下几个方面的内容：测量系统的准确度、精确度、稳定性、灵敏度、线性度、重复性、回归性等参数的分析；测量系统误差和不确定度的评估；测量系统的校准和检验方法的验证；测量系统的故障和异常检测；测量系统的改进和优化等。
测量系统的准确度是指测量结果与真实值之间的偏差或误差，可以通过与已知标准物件进行比较来评估。
精确度是指测量结果的稳定性和重复性，可以通过多次重复测量同一物理量来评估。
稳定性则是指测量结果在长时间和不同环境条件下的变化程度。
测量系统的灵敏度是指测量系统对于输入信号的改变的响应程度，通常使用灵敏度系数来表示。
线性度是指测量系统输出与输入之间的线性关系的程度，可以通过线性回归分析来评估。
回归性是指测量系统的输出在不同输入变量条件下的一致性和稳定性。
测量系统误差和不确定度的评估是指通过测量数据的分析和处理来估计测量结果的误差和不确定度。
常见的方法包括使用统计学方法进行数据分析、建立数学模型进行数据处理和误差传递分析、进行多次测量来减小随机误差等。
测量系统的校准和检验方法的验证是指确定测量系统校准和检验方法的可信度和可靠性。
校准是指通过已知标准物件来调整和修正测量系统的偏差和误差，以提高测量结果的准确度和可靠性。
检验是指通过对已知物件的测量来验证测量系统的准确度和精确度。
测量系统的故障和异常检测是指通过对测量数据的监控和分析来检测测量系统中可能存在的故障和异常情况。
常见的方法包括使用控制图进行数据监控和故障诊断、进行实验和模拟来验证测量系统的可靠性和稳定性。
测量系统的改进和优化是指通过对测量系统进行分析和评估，找出问题和瓶颈，并采取相应的措施来改进和优化测量系统的性能和准确度。
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28
分析和结果
29
偏倚较大时，可能的原因：
• 标准或基准值误差，检验校准程序。 • 仪器磨损，主要表现在稳定性分析上，应制定
q Gauge R&R由测量系统的重复性和作业者等的再现性构成， 是分析各种波动在测量系统中的百分比，从而判别测量系 统状况的标准。
18
随机误差和系统误差
随机误差： 突然发生、不可预测、可通过重复测量避免；
可能源于： v 环境因素的波动 v 测量位置的不同 v 人员作业的偶然性 v 仪器、设备的重复特性
测量系统分析
1
q 目标 理解测量误差， 理解计量型数据和计数型数据的测量系统分析
q 主要内容 • 计量型测量系统分析 • 计数型测量系统分析
2
数据驱动
我们无法评价我们不知道的， 如果我们不能用数据表示，实际上就等于不知道 只有正确地认识，才能进行管理 我们无法管理时，只能依靠运气 - 摘自“The Vision of Six Sigma” (Mikel J.
位置变差：偏倚、线性、稳定性
关注精确度
宽度或范围变差 ：重复性、再现性、GR&R
21
测量系统的波动
观测到的波动
实际过程波动
测量系统波动
长期过程波动
短期过程波动
零件样本间波动
测量系统波动
再现性 (作业者波动)
重复性
准确性
稳定性
线性
方差width
平均值（location)
22
测量系统变差的类型
1、偏倚 2、线性 3、稳定性 4、重复性 5、再现性
19
随机误差和系统误差
系统误差： 不可能通过重复测量避免：
可能源于： v不同的时间 v不同的环境因素 v不同的测量方法（程序） v人员素质的差异 v校准错误 v仪器设备内在偏差
20
测量系统误差的分类
按误差分类： 系统性误差：偏倚、线性、稳定性 随机性误差：重复性、再现性、GR&R
按图形性质分类： 关注准确度
偏倚百分比＝偏倚/过程变差（公差带）
零件的过程变差为0.70 mm （通过过去检查出的产品尺 寸获得）
准确度和偏倚案例
（例1）1位作业者测量1个零件10次，测量值如下：
X1=0.75 X2=0.75 X3=0.80
X6=0.80 X7=0.75 X8=0.75
如球规的 校准
X4=0.80
X9=0.75
q 计数值/定性值 - 数据不能用连续的标尺来描述 - 通过/不通过，好/坏 等
计量值和计数值 必须用不同的 方法处理
13
测量系统的类别
• Most industrial measurement system can be divided two categories, one is
variable measurement system, another is attribute measurement system. An
gage.
Variable Gage(连续性数据）
Attribute Gage (Go/No-go Gage) （离散性数据）
14
测量值的构成
＋
=
真值 (实际产品散布)
测量误差 (测量散布 )
测量值 (观测的散布)
Can you get the true value?
尽管有数据但它不总是代表真相,因此有必要确 认数据的可靠性.
Harry)
是否有数据就可信呢？
3
测量系统的意义
Ø 没有两个东西是完全相同的，即使是， 我们测量时仍然会得到不同的值。 Ø 在六西格玛管理中，数据的应用是极其频繁和相当广泛的。 六西格玛方法的 成败与效益，在很大程度上取决于所使用 的数据的质量。 Ø无论是过程控制、抽样检验、回归分析、试验设计等都需 要使用数据。为了获得高质量的数据， 需要对产生数据的测量系统有充分的了解和深入的分析。
准确度和偏倚（Bias）
测量值的平均值和真值的一致程度 • 真值：理论上的正确的值(基准值） • 偏倚(Bias)：多次测量平均值和真值的差
真值
真值
偏差
平均值
准确度
平均
24
准确度和偏倚
计算步骤：
v选定基准值 X 0
v重复测量并记录 ( x 1 , x 2 ......
v观测平均值 x = ∑ X i
33
在整个测量范围内观察测量值变化
准确度改变 线性有问题
精确度改变 线性有问题
线性没有问 题
34
线性分析步骤
线性指数——最佳拟合偏倚平均值与基准值的直线的斜 率乘以零件的过程变差（或公差）
步骤： 1、选择5个零件（或master），其测量值要覆盖量具工作
量程； 2、获得其基准值； 3、让通常使用该量具的操作人测量每个零件12次； 4、计算每个零件的平均值和偏倚平均值； 5、画出偏倚平均值和基准值； 计算拟合优度
u 理想测量系统特性——零方差、零偏倚、对所测的任何 产品错误分类为零概率。
u 统计特性用于定义好测量系统： （1）有足够分辨力、灵敏度。10-1法则，即：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； （2）测量系统的统计特性是受控的，没有特殊原因。 （3）测量系统的变异性与公差相比必须小。 （4）测量系统的变异性与总变差相比必须小。 （5）测量系统的最大的变差应小于过程变差
例:计算以下列数据均值、极差、中位数、标准方 差、标准差： ⑴5678 9
例：请说明以下两组数据哪组变异较大 ⑴ 105mm 106mm 108mm 102mm 104mm ⑵ 1500m 1495m 1490m 1510m 1505m
测量系统分析方法
测量内容有两种形式 q 计量值/定量值
- 数据可以用连续的标尺来描述
维护或重新修理的计划。 • 制造的仪器或夹具尺寸不对。 • 仪器测量了错误的特性。 • 仪器校准不正确，复查校准方法。 • 评价人员操作仪器不当，复查检验方法。 • 仪器修正计算不正确，或应用的常数不对。
30
• 不同的测量方法 — 作业准备、加载、夹紧、 技巧
• 变形（量具或零件）
• 环境变化 — 温度、湿度、振动、清洁
极差：所谓方差则是指测量数据本身之间差异。最大 减去最小的。
均值:它是样本的算术平均值。X
中位数:
样本方差:表示数据波动.数据与样本均值的差的平方和除 以(样本-1).
样本标准差:表示数据波动.
变异系数:为了比较不同的指标波动,需要排除数据量纲的 影响.因而常用变异系数,它是样本标准差与样本均值的 比.
6
QS-9000 & TS16949的基本要求
Base on QS9000 & TS16949 requirements, all measurement system which were mentioned in Quality Plan should be conducted Measurement System Analysis.
4
测量误差可能导致
Ø 不合格产品被接收 Ø 合格产品被拒收 Ø 难以识别过程中发生的变化 Ø 控制图失真，不能提供正确信息 Ø 六西格玛项目失败
5
测量系统的影响也可能是：
测量系统的影响也可能是： COPQ Customer Compliaints Capability Testing and Inspection Costs Re-testing and Re-inspection Costs
5%, if it have linear ability?
32
线性（Linearity）
A measure of the change in bias over the range of instrument capability.
True Value1
Linearity is an issue here
AIAG handbook
7
测量系统分析2.1Fra bibliotek述 评估一测量系统时，应确定三项基本问题。 (A)本测量系统是否具备适当的鉴别力？ (B)是否具有全时的统计稳定性？ (C)测量误差(变异)是否微小？
2.1.1鉴别力 测量系统能发现并真实地表示被测特性很小变化之能
力，称为鉴别力。如最小的测量刻度太大而不足以辨别 制程变异，则为鉴别力不足。
• 应用 — 零件数量、位置、操作者技能、疲劳 、观测误差（易读性、视差）
线性（Linearity） 测量仪器准确度或精密度在仪器量程内的变异
测量仪器1: 线性有问题
测量仪器2: 线性没问题
0
真值
0
真值
Temperature testing and hardness measuring
If the measuring error is always
鉴别力不足的象征将会在R-CHART上显现出来，因 此，若使用鉴别力不足的测量系统所表现的R-CHART， 将可能造成型I误差。
为什么要进行测量系统分析
确认目前的测量系统是否可接受 获得精确的测量数据 找出测量系统的变异源 确认改善测量系统的方向 以鉴别出整体的制程变异中，有多少是来自于测
量系统的变异
15
变差源
MSA以鉴别出整体的制程变异中，有多少是来自 于测量系统的变异
变差源——
⑴普通原因
⑵特殊原因
控制测量系统变差步骤：
⑴识别潜在的变差源
⑵排除（可能时）或监控这些变差源