六西格玛教材40-9(Unit-3测量 3.2 测量系统分析(MSA))

Improve
及目标
确定改进目标
Control
目录
MSA 概要 测量系统评价 计量型数据 Gage R&R 记数型数据 Gage R&R MSA 练习
MSA 概要 测量系统
它是测量仪器,测量者,测量对象,测量方法等一系列的总称;
测量系统分析(MSA) 是Measurement System Analysis的首字母的缩写,表示为了确保数
- % R & R <10% : 好的测量仪器 - 10% ~ 30 % : 可使用的水准 - % R & R > 30% : 不适当
计量型数据的 Gage R&R
观察到的工程散布
%R&R = 20%
测量系统散布
%R&R = 75%
%R&R = 100%
计量型数据的 Gage R&R % R & R的使用
事后确认事项
•样本的选定具有代表性吗 ? •与工程散布和规格相比其结果如何 ? •测量时是否有误差?
计量型数据的 Gage R&R
Y的测量系统评价 %R&R
σ MS × 100 % R& R = σ Total

一般以百分比表示
它说明有多少百分比的总散布是由测量误差所带来的

包括重复性和再现性
•Precision = 5.15 * σ •Precision = 5.15 * 0.387 •Precision = 1.99305 • 公差 (规格上限-规格下限)是 5. • 精密性和公差间的比率?
计量型数据的 Gage R&R 描述性统计: Delta 平均值 变量 N N* 平均值 标准误 标准差 C5 10 0 -0.410 0.122 0.387
该推测值在评价测量系统与规格相关的问题时
比较适合
只是要注意规格公差可能太小或太宽的情况
计量型数据的 Gage R&R
测量误差给流程能力带来的影响
测量误差越大,给大家理解真正的流程能力带来 更大的影响.
稳定性差的潜在原因有哪些？
真值 稳定性好 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
再现性差的潜在原因有哪些？ 真值
再现性好
再现性差
作业者 1
作业者 2
作业者 3
作业者 1
作业者 2
作业者 3
Y的测量系统评价 例子

假设我们有一个真实“硬度” 为5.0的参考材料 用方法 1 得出以下读数： 用方法2 得出以下读数： 哪个方法更精确？
方法 2 - 平均值等于“真实” 硬度值

3.8, 4.4, 4.2, 4.0 6.5, 4.0, 3.2, 6.3
Y的测量系统评价

按照这些方法产生数据来模 拟我们的模型:
产生一个随机正态分布
Y的测量系统评价
产生测量系统随机数据
实际流程 +测量系统
Y的测量系统评价
LSL USL
15
Frequency
实际工程散布 - 无 测量误差
10
5
0 30 40 50 60 70 80 90 100 110
Process
正确度
-不明确的步骤； -人的局限
平均
Y的测量系统评价 直线性
直线性是指在测量系统的量程范围内测量系统的一致性
直线性差的潜在原因有哪些？ 测量仪器 1: 线性有问题
测量仪器 2: 线性没有问题
精确度
精确度
0
0
测量样品
测量样品
Y的测量系统评价 稳定性
对于同样的样品用同样的测量仪器在不同的时间或地点测量时的 结果的差异状态.
该比率(即精密性和公差比率)叫 P/T 比. 即：
Precision P /T = Tolerance = 46%
说明测量误差占规格公差的 46% .
=
2 .32 5
计量型数据的 Gage R&R P/T 比使用

P/T 比 (Minitab里 % Tolerance)通常在推测测量系统精密性时普遍 使用.
检查者B
再现性好
再现性差
Y的测量系统评价 测量系统分析步骤
1.决定测量的项目与特性 2.确认测量仪器 3.收集数据资料 4.分析数据并得出结论
Y的测量系统评价 事前确认事项
•选定正确的测量系统了吗 ? •选定的重要测量系统输入变量和重要输出变量间的关系? •测量系统的统计特性是否满足? •数据的用途是什么 ? •对测量仪器是否实施过检验与校正，其结果如何？

精密度（
− −
Precision ） 重复性（ Repeatability ） 再现性（ Reproducibility ）
Y的测量系统评价 分辨率
是指测量仪器的最小刻度可以测量到被测对象的小数点的位置。 测量仪器的刻度通常应为为产品规格或工程散布宽度的十分之一
差的分辨率
1
2
3
4
5
好的分辨率
1
MSA 概要 测量值真实可信吗
- 测量值通常不是绝对的,它是测量流程的结果,与其他流程一样也 具有散布; - 因此,在测量系统得到验证之前,在项目中应把它作为一个重要 的X变量来考虑;
MSA 概要 测量值的构成要素
＋
=
真值 (实际产品散布)
测量误差 (测量散布 )
测量值 (观察的散布)
数据到处都有,但不一定反映事实,因此有必要确认数据的信赖性.
方法
测量位置 测量次数
测量散布
标准样本 量产样本 良品样本 不良样本 保管/管理 熟练度 感觉,气氛 湿度 清洁度 震动 电压变化 气温变化 灰尘/噪音
(错误的测量值)
样本
测量者
环境
Y的测量系统评价 Minitab 练习 : 流程能力及测量误差
假设某实际工程的标准偏差为5,平均为 70， 假设另有一带有一定测量误差 (即标准偏差=5)的测量系统. 使用Minitab, 来模拟测量误差给流程能力所带来的影响.
是同一个人用同一个仪器对同一个样品的同一个特性进行连 续测量之间的散布。也被称为 测试 - 再测试误差 ; 是测量系统的固有散布，可作为 短期散布的估计， 真值
重复性差的潜在原因有那些？
重复性差 重复性好
平均值
平均值
Y的测量系统评价 再现性
不同的操作者用相同或不同的测量仪器测量同一个样本的同一个特性时 测量的平均值间的差异
2
3
4
5
Y的测量系统评价 测量系统和关联术语
•测量误差 = 正确性(平均) + 精密性(散布) 平均
测量系统偏离-通过 “校准研究”决定
µ总
散布
=
µ
产品
+
µ
测量系统
正确性
σ总
2
=
σ
2
产品
+σ
测量系统散布 - 通过 “R&R 研究”决定
2
测量系统
精密性
Y的测量系统评价 对平均 的评价
- 正确度 : 测量值的平均和真值的一致程度 - 直线性 : 在测量量程范围内的系统测量结果的一致性 - 稳定性 : 随着时间和空间的变化测量系统变动程度
15
LSL
Fr误差
10
5
0 30 40 50 60 70 80 90 100 110
O bserved
Y的测量系统评价 和测量系统相关的术语

分辨率（ Discrimination ） 正确度（ Accuracy ）
- 正确性 - 真值（ True value ） - 偏离（ Bias ） - 直线性（ Linearity ） - 稳定性（Stability）

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 P/T 比
LSL
产品公差
USL
P/T = 20%
计测系统散布
P/T = 100%
P/T = 200%
计量型数据的 Gage R&R 简单的 P/T 比实习



哪个方法更精密?
方法 1 - 散布很低

你更倾向于哪个方法？为什么？
方法 1 - 与散布相比我们更容易纠正平均值偏移
Y的测量系统评价
精密性是...
测量误差不应大于规格公差和产品散布的10%. - 测量仪器的自身变动
正确性是...
真值
真值
真值
平均值
重复性好 重复性差
偏离 - 测量者间的变动 检查者A 检查者B 检查者A 真值 检查者C 真值
理想的测量系统是测量时能够反映出“真值”. 测量系统的品质是由统计性属性决定的. 统计性属性
-测量散布要比产品规格小 -测量散布要比工程散布小. -分辨率应该是产品规格或工程散布的 十分之 一的程度
Y的测量系统评价
工程散布可能的来源
观察到的散布
实际工程散布
测量散布
长期工程 散布
短期工程 散布
样本之 间散布
Y的测量系统评价 在MSA研究时需要确保的信息资料
测量误差有多大? 测量误差的原因是什么? 测量工具分辨率如何 ? 重新测量也有相同的结果吗 ? 使用其他测量工具也有相同的结果吗 ? 测量工具随着时间变化会长期稳定吗? 测量工具是否具备执行该研究(分析)的能力? 怎样提高测量系统?