五大工具MSA测量系统分析
质量管理体系五种核心工具MSA
n
X
= i=1
Xi/n
5）计算重复性标准差（б重复性或称бr ）
б重复性=
max(xi) – min(xi)
d*2
式中：d2* 可从d2* 表中查到，此时，g=1,m=n
6）计算偏倚
偏倚=观测到的平均测量值（x）– 参考值
7）计算平均值的标准误差бb
2024/7/21
бb = бr /
n
8）确定偏倚的t统计值 t = 偏倚/бb
d.确定对偏倚的统计t值
m : 子组客量
平均值的标准误差бb=бr / g g : 子组数量
2024/7/21
t=偏倚/бb e.确定置信度，一般要求为95%（即α=0.05）。
偏倚–d2〔бb(tv,1–α/2)〕/ d≤*20≤偏倚+d2〔бb(tv,1–α/2)〕/
பைடு நூலகம்
d*2
式中：d2,d2* ,v可在d*2 表中查到。
n
平均值X 标准差бr 平均值的标准误差бb
测量值 100
6.021
0.2048
0.0458
测量值
参考值=6.01,α=0.05,m=5,g=20, d2* =2.334,d2=2.326
统计的 t 值
df
显著的t值
偏倚
（2-有尾数的）
偏倚95%置信度区 间
下限 上限
0.2402
72. 7
1.993
再比如:当R&R为10%时，CP实为2, CP观为1.96 R&R为30%时，CP实为2, CP观为1.71 R&R为60%时，CP实为2, CP观为1.28
可以看出， CP观由1.96到1.28之间的区别就是由于测 量系统的不同所造成。 为此，我们要对测量系统进行分析，要识别测量系统 的普通原因和特殊原因，以便采取决策措施，使测量 系统的变差减小到最小程度，使得测量系统观测到的 过程变差值尽可能接近和真实地反映过程的变差值。 这就要求，测量系统的最大(最坏)的变差必须小于过 程变差或规范公差。
五大工具分别是
五大工具分别是：
一、APQP：产品品质先期规划
APQP是Advanced Product Quality Planning的缩写。
主要内容包括：
1.架构说明产品质量管制计划
2.分别依计划，制程设计，有效性，符合要求，稽核问题五阶段展开
二、FMEA：失效模式与效应分析
FMEA是Potential Failure Mode and Effects Analysis的缩写。
主要内容包括：
1.预防不良产品与异常发生
2.计划风险领先指数(PRN)，采取预防措施
3.减低事后变异，降低成本
4.成立矩阵功能小组
三、MSA：测量系统分析
MSA的英文全称是Measurement Systems Analysis。
主要内容包括：
1.再现性与再生性行业(R&R)变异分析
2.提供统计方法，评估测量值
3.校正测量系统达到检测功能
四、SPC：统计过程控制
SPC的英文全称是Statistical Process Control。
主要内容包括：
1.各项计数值，计量值管制图应用
2.变异之统计分析
3.制程能力分析
五、PPAP：生产性零组件核准程序
PPAP的英文全称是Production Part Approval Process。
主要内容包括：
1.提样的时机和程序
2.量测及测试结果
3.提出保证书
4.符合最新标准。
iatf16949质量管理体系五大工具之msa(测量系统分析)实操及异常分析
IATF16949质量管理体系五大工具之MSA（测量系统分析）实操及异常分析。
IATF16949：2016版汽车行业质量管理体系五大工具，其分别是：APQP APQP先期质量策划FMEA IATF16949五大工具：FMEA潜在失效模式与效应分析详解及案例分析。
MSA SPC SPC控制图八大判异准则PPAP IATF16949：PPAP生产件批准程序详解。
附国内某著名汽车公司PPAP 案例质量工程师之家今日给大家分享MSA（测量系统分析），本文包含常规的测量系统分析、破坏性测试的测量系统分析和计数型测量系统分析等。
一.MSA定义测量系统定义:用来对被测特性赋值的量具和其它设备,人员,标准,规程,操作,软件,环境和假设的集合,用来获得测量结果的整个过程.测量系统变差来自于:设备,人员,原材料,操作规程,环境等测量误差来源如果测量的方式不对，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或过程特性。
准确度与精密度误差：1.偏倚(Bias)是测量结果的观测平均值与基准值的差值。
真值的取得可以通过采用更高等级的测量设备进行多次测量，取其平均值。
1.1造成过份偏倚的可能原因仪器需要校准仪器、设备或夹紧装置的磨损磨损或损坏的基准，基准出现误差校准不当或调整基准的使用不当仪器质量差─设计或一致性不好线性误差?应用错误的量具不同的测量方法─设置、安装、夹紧、技术测量错误的特性量具或零件的变形环境─温度、湿度、振动、清洁的影响违背假定、在应用常量上出错应用─零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误2.重复性(Repeatability)指由同一个操作人员用同一种量具经多次测量同一个零件的同一特性时获得的测量值变差（四同）重复性与偏倚值是独立的零件(样品)内部：形状、位置、表面加工、锥度、样品一致性。
仪器内部：修理、磨损、设备或夹紧装置故障，质量差或维护不当。
基准内部：质量、级别、磨损方法内部：在设置、技术、零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差评价人内部：技术、职位、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲劳。
五大工具(三)MSA测量系统分析
MSA
0.020 0.010
0
極差
0.01810(UCL)控制上限
R
(a) 最小測量單位為0.001英寸(in)數據控制圖
極差
-0.02 控制上限 (UCL) 0.0102 -0.01
R
=0.79
%線性 =100[線性/過程變差] =13.17%
擬合優度(R²)=0.98 (Goodness of Fit)
線性圖
1名評價人12次試驗5個零件 過程變差=6.00
1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 -0.00 -0.20 -0.40 -0.60
偏倚=0.05
+
+
(b) 最小測量單位為0.01英寸(in)數據控制圖
-0.
9
MSA
测量系統研究之目的
在測量系統與環境交互作用時，獲得該系統有關測量變差和類型 的信息。這種信息極有價值，因為對于一般的生產過程，確認重復性 和校準偏差，并為它們確定合理的極限，比提供具有非常高重復性 的，特別準確的量具更有實用價值。應用這種研究可提供。 1)接受新測量設備的準則; 2)一種測量設備與另一種的比較; 3)評價懷疑有缺陷的量具的根據; 4)維修前後測量設備的比較; 5)計算過程變差,以及生產過程的可接受性水平所需的要求。
受。
5
MSA
测量系統的分辨率
测量系統的分辨率: 即测量系統檢出並如實指示被測特性中極小變化的能力。 如果不检測定出過程的變差,這種分辨力用于分析是不可接受的,如 果不能測定出特殊原因的變差,它用于管制也是不可接受的。
质量管理五大工具MSA性质
质量管理五大工具MSA性质在质量管理中，MSA（Measurement System Analysis）是指测量系统分析，是一种用于评价和确保测量系统的准确性、稳定性和重复性的方法。
在现代制造业中，质量管理是至关重要的环节，而MSA则是一个重要的工具，用于确保生产过程中所采用的测量系统是可靠和有效的。
MSA的重要性一个可靠的测量系统对于确保产品的质量至关重要。
如果测量系统存在问题，就会导致生产出的产品质量参差不齐，甚至无法满足客户需求。
因此，了解和控制测量系统的性质是质量管理中的一个重要方面。
MSA帮助我们评估和改进测量系统，从而提高产品质量，减少浪费和降低成本。
MSA的五大工具1. 重复性和再现性的评估重复性和再现性是测量系统中两个重要的性质。
重复性指的是在相同条件下，同一个操作者对同一样本进行多次测量所得到的结果的一致性。
再现性则是指在相同条件下，不同操作者对同一样本进行多次测量所得到的结果的一致性。
通过对重复性和再现性进行评估，我们可以了解测量系统中存在的变异情况，及时发现问题并进行改进。
2. 偏差和线性度分析偏差和线性度分析用于评估测量系统是否具有准确性和稳定性。
偏差是指测量结果与实际值之间的差异，而线性度则是指测量系统在不同测量范围内是否能够维持一致的测量准确性。
通过对偏差和线性度进行分析，我们可以发现测量系统中存在的偏差和非线性问题，并及时加以修正。
3. 测量系统能力分析测量系统能力是指测量系统在测量过程中所具备的稳定性和准确性。
通过对测量系统能力进行分析，我们可以评估测量系统是否达到了产品要求的精度和稳定性水平。
如果测量系统的能力不足，就需要采取相应的措施来提高其准确性和稳定性。
4. 方差分析方差分析用于评估测量系统中各个因素对测量结果的影响程度。
通过方差分析，我们可以确定哪些因素对测量结果的影响最大，从而有针对性地进行改进。
方差分析帮助我们了解测量系统中存在的各种变异情况，为改进提供了有力的依据。
五大工具-MSA
典型的,此能力的度量是看仪器的最小刻度值
五大工具-MSA 什么样的分辨率是可以接受的?
• 分辨率:测量系统检测并如实指示被测特性的微小变化 的能力。被测特性根据测量值分为不同的数据组，同 一数据组内的零件之被测特性具有同样的数值。
GR&R sheet Long Method
R&R =
(EV) 2 + (AV) 2 0.10
P/T = 100 x (R&R) / Tolerance 19.13
% R&R = 100x(R&R)/TV 18.91
测试人
对于给定的x0,α水平置信带是：
a
xy
1 gm
xy
斜率
b y ax 截距
x2 1 x2
低值＝b
ax0
gm t gm2,1
/2
1 gm
2
x0 x
2
xi x
1/ 2
s
高值＝b
ax0
t
gm2,1
/2
1 gm
2
x0 x
2
xi x
1/ 2
s
五大工具-MSA 重复性和再现性
B、改进测量系统：减少测量系统误差从而减 少区域的面积，所有零件都在Ⅲ区，从而 风险降低。
五大工具-MSA 测量数据的变差:
如果测量系统用于过程控制，测量系统的误差会掩盖 制造过程本来的变差
在进行过程分析之前必须先进行测量系统分析确保测 量误差在接受的范围内
五大工具-MSA
在进行测量系统分析之前的概念和准备:
iatf16949五大质量工具详解及运用案例
iatf16949五大质量工具详解及运用案例在汽车行业中，质量管理是至关重要的，因为质量问题可能导致严重的安全隐患和巨大的经济损失。
为了确保汽车制造商和供应商的质量标准，国际汽车任务力量（IATF）制定了一系列质量管理要求，其中包括了五大质量工具，分别是：流程流程图、测量系统分析（MSA）、统计过程控制（SPC）、故障模式与效应分析（FMEA）和8D问题解决方法。
本文将详细介绍这五大质量工具的概念和用途，并提供相关案例以展示它们的运用。
1. 流程流程图（Process Flow Diagram）流程流程图是一种用来描述和分析制造过程的工具，通过可视化地展示各个步骤和流程之间的关系，帮助人们理解整个制造流程，并识别潜在的质量问题和瓶颈。
流程流程图通常以图表的形式呈现，其中包含了输入、输出、关键步骤、检查点和控制点等信息。
案例：一家汽车制造商使用流程流程图来分析其汽车装配流程。
通过绘制装配线的各个步骤和工位，并标注每个步骤的输入和输出，该制造商能够清楚地了解到每个工位的功能和责任。
在制造过程中，该公司发现一个质量问题，通过对流程流程图的分析，他们发现问题出现在一个关键步骤上，因为该步骤的输入与输出不匹配。
通过对该步骤进行调整和改进，该制造商成功地解决了质量问题，提高了产品的质量和效率。
2. 测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）测量系统分析是一种用来评估和确认测量过程的可靠性和准确性的方法。
在汽车制造中，准确的测量是确保产品质量的关键，而测量系统分析则能帮助汽车制造商评估和优化其测量系统，确保其测量结果的可靠性。
案例：一家汽车零部件供应商使用测量系统分析来评估其测量设备的准确性。
通过进行重复性和再现性测试，他们能够确定测量设备的误差和变异程度。
在进行测量系统分析后，该供应商发现一个测量设备存在较大的误差，导致了产品质量的下降。
他们随后采取了纠正措施，修复了该设备，并通过再次进行测量系统分析确认了其准确性和稳定性。
质量管理五大工具-MSA测量系统分析
质量管理五大工具-MSA测量系统分析质量管理五大工具中的MSA，即测量系统分析。
它是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。
一、测量数据的用途：－测量就是为了获得数据，并依据测量数据调整制造过程。
－确定两个或更多变量之间是否存在重要关系。
－统计质量管理都是以数据为基础的。
应用以数据为基础的方法的收益，在很大程度上决定于所用数据的质量。
如果测量数据的质量高，这一方法的收益可能很高，如果测量数据的质量低，则这一方法的收益可能很低。
为确保应用测量数据所得到的收益大于获得它们所花的费用，就必须把注意力集中在数据的质量上。
二、测量数据的质量测量数据的质量由在稳定条件下运行的某一测量系统得到的多次测量结果的统计特性确定。
－如果测量数据与标准值很接近，则可以说这些测量数据的质量“高”；－如果测量数据远离标准值，则可以说这些测量数据的质量“低”；－低质量数据最普通的原因之一是数据变差太大。
－表征数据质量的最通用的统计特性是测量系统获得的数据的偏倚和方差，所谓偏倚的特性，是指数据相对于基准值的位置，而所谓方差的特性，是指数据的分布宽度。
－最理想的数据是零偏倚和零方差。
低质量的数据最通常的原因之一是数据变差太大。
－一组测量的变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的。
如果交互作用产生太大的变差，那么数据的质量可能会很低以至于数据没有用。
－管理一个测量系统的许多工作是监视和控制测量变差，这就是说，应着重研究掌握环境对测量系统的影响，以使测量系统产生可接受的数据。
三、MSA（测量数据分析）的目的－确信测量系统处于统计控制中处于受控状态；－确信测量系统尽可能产生理想的测量结果；－可靠评定接受新测量设备的准则；－评价怀疑有缺陷的量具的根据；－维修前后测量设备的比较。
即：介绍选择各种方法来评定测量系统的质量，分析测量系统在工作时产生的变差是否可以被接受。
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•測量數據的品質
• 如果數據的品質是不可接受的,則必須改進,通常是通過改進測量系統 • 來完成,而不是改進數據本身。
•術語
• 量具:任何用來獲得测量結果的裝置;經常用來特指用在車間的裝置;包括
用來测量合格/不合格的裝置。
• 测量系統:用來對被測特性賦值的操作,程序,量具,設備,軟件以及操作人員
的總成;和來獲得測量結果的整個過程。
•測量數據的品質
• 為了確保應用測量數據所得到的益處大于獲得它們所花的費用,就必須 • 把注意力集中在數據的品質上。 • 測量數據的品質與穩定條件下運行的某一測量系統得到的多次測量結 • 果的統計特性有關。 • 表征數據品質最通用的統計特性是偏倚和方差。所謂偏倚的特征,是指 • 數據相對標準值的位置,而所謂方差的特性,是指數據的分佈。 • 低品質數據最普遍的原因之一是數據變差太大,它是由于測量系列和它 • 的環境之間的相互作用造成的,用這種變差的的测量系統來分析一個製 • 造過程,可能會掩蓋製程的變差。
• 擬合優度可用來推斷偏與基準值之間的線性關系。我們可以從它 •得出它們之間是否有線性關系的結論，并且如果有，是否可接受。但 •是必須再次強調，線性是由最佳擬合直線的斜率而不是擬合優度(R²) •的值確定的。一般地，斜率越低，量具線性越好;相的斜率越大，量具 •線性越差。
• 如果測量系統為非線性，查找這些可能原因: •1)在工作範圍上限和下限內儀器沒有正確校準; •2)最小或最大標準值的誤差; •3)磨損的儀器; •4)儀器固有的設計特性。
五大工具MSA测量系统 分析
2020年5月26日星期二
•引言
•
測量數據的使用比以前更頻繁,更廣泛例如:
1. 把測量數據或由它們計算出的一些統計量,與這一過程的統計管制限值相
比較,來決定這一過程是否需要做某種調整。
2. 確定兩個或多個變量之間是否存在某種顯著關係,如推測一模制塑膠件的
關鍵尺寸與澆注膠料的溫度之間的關係。
•
•
分析 對過程參數及指數估計不
可接受 只能表明過程是否正在產
生合格零件
•依據過程分布可用半計量控 • 制技術 •可產生不敏感的計量控制圖
一般來講對過程參數及指 數的估計不可接受
只提供粗劣的估計
•5個或更多數據分級
•可用于計量控制圖
建議使用
•测量系統的分辨率
•不合適的分辨力可通過極差圖最好地顯示出來。 •可視分辨率較小，測量系統將具有足夠的分辨率。因此為了得到足夠 •的分辨率，如果相對于過程變差，建議可視分辨率最多的總過程的6σ •(標準差)的十分之一，而不是傳統的規則，即可視分辨率最多為分差 •範圍的十分之一。
4
8.00
7.60 7.70 7.80 7.70 7.80 7.80 7.80 7.70 7.80 7.50 7.60 7.70 7.71 7.71 -0.29 0.3
5
10.00
9.10 9.30 9.50 9.30 9.40 9.50 9.50 9.50 9.60 9.20 9.30 9.40 9.38 9.38 -0.62 0.5
•测量系統變差的類型
• 測量系統變異的分布特性,正如每個過程一樣: •1)位置 • 穩定性 (Stability) • 偏倚 (Bias) • 線性 (Linearity) •2)寬度或範圍 • 重復性 (Repeatability) • 再生性 (Reproducibility)
•偏倚 (Bias) 定義
•重復性分析---示例
•從生產過程中選取5件樣品。選擇兩名經常進行該測量的評價人參與研究 。每一位評價人對每個零件測量三次，測量結果記錄在數據表格上(見表1) 。
•
•零件 •試驗
評價人1 12345
評價人2 12345
•1
217 220 217 214 216
•2
216 216 216 212 219
• 偏倚是測量結果的觀測平均值與基準值的差值 • 基準值可以通過采用更高級別的測量設備進行多次測量 取其平均值 • 來確定
•基準值
•偏倚
•觀測的平均值
•重復性(再現性) (Repeatability) 定義
•重復性又稱為量具變異 是由一個人評價人 采用同一種測量儀器 多 •次測量同一零件的同一特性時獲得的測量值變異
•線性分析
• 在測量儀器的工作範圍內選擇一些零件可確定線性。這些被選零 •件的偏倚由基準值與測量觀察平均值之間的差值確定，見下例。
• 某工廠領班對確定某測量系統的線性感興趣。基于該過程變差， •在測量系統 工作範圍內選定五個零件。通過全尺寸檢驗設備測量每 •個零件以確定它們的基準值。然後一位評價人對每個零件測量12次。 •零件隨機抽取，每個零件平均值與偏倚平均值的計算如表0所示。零 •件偏倚由零件平均值減去零件基準得出。
4.0 4.0 1.0 4.0 0.0
•<表1>數據表
•2名評價人3次試驗5個零件 •評價1
•重復性極差控制圖
•評價2
•6.4 •2.5 •0.0
•
•
• •
•
•
•
•
•
•
12 345 123 4
• 極差受控一測量過程是一致的
•3
216 218 216 212 220
•
X
•平均值: 216.3 218.0 216.3 212.7 218.3 216.3
•極差: 1.0 4.0 1.0 2.0 4.0
216 216 216 216 220 219 216 215 212 220 220 220 216 212 220
X 218.3 217.3 215.7 213.3 220.0 216.9
• 偏倚與基準值之間的交點標繪見圖3，最佳擬合這些點的線性回
•歸直線的擬合優度(R²)計算如下:
• x =基準值
y =b+ax
• y =偏倚
• a =斜率
• a=
•ΣXY-(ΣX •ΣY) = - 0.1317•n
• ΣX²- •(ΣX)²
•n
•
y
x
•b=Σ -a×(Σ )=0.7367
•n
n
• • • ••••R²=
2
4.00
5.10 3.90 4.20 5.00 3.80 3.90 3.90 3.90 3.90 4.00 4.10 3.80 4.13 4.00 +0.13 1.3
3
6.00
5.80 5.70 5.90 5.90 6.00 6.10 6.00 6.10 6.40 6.30 6.00 6.10 6.03 6.00 +0.03 0.7
•線性圖
•1名評價人12次試驗5個零件 過程變差=6.00
•1.20 •1.00 •0.80 •0.60 •0.40 •0.20 •-0.00 •-0.20 •-0.40 •-0.60
•偏倚=0.05
•+
•+
•4.00 6.00 基準值
•+
•-
8.00 10.00 線性=0.79
•
擬合優度(R²)=0.98 %線性=13.17
Σy
[Σxy-Σx
]²
n
[Σx²-(
(Σx)² n
)]
×[Σy
²(
(Σyn)²)]
=0.98
•偏倚 • •線性
• •
=b+ax =0.7367-0.1317×(基準值) =|斜率|× (過程變差) =0.1317×6.00
=0.79
%線性 =100[線性/過程變差] =13.17%
擬合優度(R²)=0.98 (Goodness of Fit)
•重復性
•再生性 (Reproducibility) 定義
•再生性又稱為操作者變異,是由不同的評價人,採用相同的測量儀器, •測量同一零件的同一特性時測量平均值的變異。
•操作者B
•操作者A
•再生性
•操作者C
•穩定性 (Stability) 定義
•穩定性(或飄移),是測量系統在某持續時間內測量同一基準或零件的 •單一特性時獲得的測量值總變異。
•穩定性
•時間1
•時間2
•線性 (Linearity) 定義
•線性是在量具預期的工作範圍內,偏倚值的差值
•基準值
•基準值
•偏倚較小
•偏倚較大
•穩定性
•範圍的較低部分 •觀測的平均值
•觀測的平均值 •範圍的較高部分
•無偏倚
•基準值
•偏倚分析
•偏倚由基準值與測量觀測平均值之間的差值確定。為此,一位評價人 •對一個樣件測量10次。10次測量值如下所示。基準值為0.80mm,該零 •件的過程變差為0.70mm 。
•R
••• •
••• •••• •
•(b) •最小測量單位為0.01英寸(in)數據控制圖
• •
•-0.
•测量系統研究之目的
• 在測量系統與環境交互作用時，獲得該系統有關測量變差和類型 •的信息。這種信息極有價值，因為對于一般的生產過程，確認重復性 •和校準偏差，并為它們確定合理的極限，比提供具有非常高重復性 •的，特別準確的量具更有實用價值。應用這種研究可提供。 •1)接受新測量設備的準則; •2)一種測量設備與另一種的比較; •3)評價懷疑有缺陷的量具的根據; •4)維修前後測量設備的比較; •5)計算過程變差,以及生產過程的可接受性水平所需的要求。
• 测量過程:即賦值過程,而賦予的值定義為測量值。
•
應將一種測量過程看成一個製造過程,它產生的數據作為輸出,這樣
我們可以應用在“統計製程管制”中所有的概念原理和工具。
•测量系統的統計特性
1. 測量系統必須處于統計管制中,這意味著测量系統中的變差只能是由于普 通原因而不是由于特殊原因造成的。這可稱為統計穩定性。