6西格玛讲义-MSA
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六西格玛课程-MSA
20
再现性(Reproducibility)
由不同操作人员，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 （三同一异）
再现性
21
稳定性(Stability)
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单一特性 时获得的测量值总变差。 时间2
时间1
22
线性(Linearity)
18
偏倚(Bias)
基准值 偏倚 偏倚：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。
觀測平均值
19
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
是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
基准值
基准值
观测平性(Linearity)
观测平均值 有偏倚、有线性 无偏倚、无线性
基准值
24
测量系统应有的特性
足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，相对 足够的分辨率和灵敏度 于过程变差或规范控制限，测量的增量应该很 小。通常所有的十进制或10/1法则，表明仪器的 分辨率应把公差(过程变差)分为十份或更多。这 个规则是选择量具期望的实际最低起点。 测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重 测量系统应该是统计受控制的 复条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因 而不是特殊原因造成。这可称为统计稳定性且最 好由图形法评价。
MSA 测量系统分析
1
MSA 的重要性
人 机 法 测量 环 测量 测量 好 结果 不好 如果测量过程有问题，那幺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。
MSA-6西格玛
Xbar-R法任务视窗输出分析： A. 表一
1）VarComp (or Variance): 显示方差构成来源。 2）％Contribution: 显示每个方差项占总变差的百分比。 B. 表二 1）StdDev: 每个方差项的标准偏差 2）Study Var: 标准偏差乘以5.15,该数字常用于分析过程变差时使用，
(分辨率）
部品散布(σp) × 1.41 }
测定散布(σMS)
MINITAB提供的两种重复性与再现性研究方法：
Xbar-R方法和方差分析（ANOVA)方法
Xbar-R方法将总测量变差分为三类：部品－部品、重复性、再现性.
方差分析（ANOVA)方法将总测量变差分为四类：除部品－部品、重复性外，将再 现性变差分为测量人员变差及测量人员－－部品交互作用变差。
测量系统基本知识
对同一被测物测量上千次，那么这些测量值在值域上就会呈现出正 态分布。如果能够量化的表述该分布，也就能够量化的表示测量能 力或特征。
-3σ -2σ -1σ µ 1σ 2σ 3σ
68.28% 95.45% 99.73%
平均值：所有测量结果的算术 平均值通常会认为是被测量的 最佳近似值
变异：表示被测结果或受某因 素所影响而导致的测量结果的 变化特征。量化为所有测量结 果同平均值之差的平方和。
0.099886 0.599316 94.10
Total Variation 0.106143 0.636859 100.00
Number of Distinct Categories = 3
%Contribution =
σ2MS σ2Total
=
0.0012892 0.0112664
* 判定 : ---针对重要特性其线性度%<5% --- 一般特性其线性度%<10% ---线性度%>10%以上者判为不合格，此项之仪器不适合使用
1）VarComp (or Variance): 显示方差构成来源。 2）％Contribution: 显示每个方差项占总变差的百分比。 B. 表二 1）StdDev: 每个方差项的标准偏差 2）Study Var: 标准偏差乘以5.15,该数字常用于分析过程变差时使用，
(分辨率）
部品散布(σp) × 1.41 }
测定散布(σMS)
MINITAB提供的两种重复性与再现性研究方法：
Xbar-R方法和方差分析（ANOVA)方法
Xbar-R方法将总测量变差分为三类：部品－部品、重复性、再现性.
方差分析（ANOVA)方法将总测量变差分为四类：除部品－部品、重复性外，将再 现性变差分为测量人员变差及测量人员－－部品交互作用变差。
测量系统基本知识
对同一被测物测量上千次，那么这些测量值在值域上就会呈现出正 态分布。如果能够量化的表述该分布，也就能够量化的表示测量能 力或特征。
-3σ -2σ -1σ µ 1σ 2σ 3σ
68.28% 95.45% 99.73%
平均值：所有测量结果的算术 平均值通常会认为是被测量的 最佳近似值
变异：表示被测结果或受某因 素所影响而导致的测量结果的 变化特征。量化为所有测量结 果同平均值之差的平方和。
0.099886 0.599316 94.10
Total Variation 0.106143 0.636859 100.00
Number of Distinct Categories = 3
%Contribution =
σ2MS σ2Total
=
0.0012892 0.0112664
* 判定 : ---针对重要特性其线性度%<5% --- 一般特性其线性度%<10% ---线性度%>10%以上者判为不合格，此项之仪器不适合使用
MSA培训教材(六西格玛)
测量变异的来源
工具
机械非稳定性 磨损 电气非稳定性 运算法则非稳定性
工作方法
数据输入的容易度
操作员培训
校正的频率 维护标准 充分的作业时间
标准作业程序
操作员技能
‘测量变异’
湿度 洁净度 震动 线电压变异 温度变异
Environme
环境
Rev. B Printed 2013-7-11 © 2001 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.
-27
Rev. B Printed 2013-7-11 © 2001 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.
测量能力索引 - %R&R
MS %R & R 100 Total
通常以百分率表示
测量能力索引- P/T
精确性公差比
5.15 * MS P /T Tolerance
通常以百分率表示
说明由于测量误差而产生的公差比 是多少 包括重复率和再现率
理想值: 8% 或更低，可接受的值: 30% 或更低
注意: 5.15 标准差说明有 99%的测量系统变异。 使用5.15 是行业标准
-25
2 rpd
-18
Rev. B Printed 2013-7-11 © 2001 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.
σrpt
测量系统的 固有变异
重复性
当在绝对相同的条件下，对相同变量进行重复测量时发 生的变异
相同的操作员 相同的测定 相同的部品 相同的环境条件 短期
6 Sigma讲义
Foxconn Technology GroupSMT Technology Center SMT 技術中心SMT Technology Development Committee目 錄• • • • •6Sigma定義 6Sigma歷史 6Sigma作用 常用度量指標 七步驟方法6Sigma定義•“Sigma”的定义是根据俄国数学家P.L.Chebyshtv(1821-1894）的理 论形成。
根据他的计算，如果有68%的合格率，便是 ±1 Sigma(或Standard Steviation)，±2 Sigma有 95%的合格率，而±3 Sigma便达至99.73%的 合格率。
6Sigma定義•西格玛用在统计学上是表示偏差，用在产品和服务 里，就是缺陷的计量手段了。
过去，企业用合格率 来计量产品与服务缺陷，但这是一种不稳定，以及 范围较窄的方法。
而六个西格玛能够更全面更有效 地反映企业的真实状况。
6Sigma定義•希腊字母б是描述偏差程度的数理统计术语计算方法则很简单，将偏差次数除以总的操作次数，再乘 以一百万，这样得到每百万次操作机会中所产生的偏差。
最后参照下面的换算表： 6个西格玛＝3.4偏差/百万机会 5个西格玛＝230偏差/百万机会 4个西格玛＝6,210偏差/百万机会 3个西格玛＝66,800偏差/百万机会 2个西格玛＝308,000偏差/百万机会 1个西格玛＝690,000偏差/百万机会6Sigma定義“6 sigma”的计算方法：6Sigma定義（次品的数目÷总次品的机会）×106=PPM（Parts Per Million)或DPMO（Defection Per Million Opportunities) 总次品机会=总检查数目×每件产品潜在次品机会 根据PPM的结果，在换算表中便可得知是否已达到 “6 sigma”的要求。
6西格玛讲义-MSA
Operator C Operator A
Repeatability
22
测量系统误差的类型
4）稳定性Stability
测量系统在某 持续时间内测量单 一零件单一特性时， 测量值的总变差。
稳定性 时间2
时间1
23
测量系统误差的类型
5）线性 Linearity
量具在预期工作范围内，偏倚值的差值。
6）线性度 % Linearity
15
数据的真实性
观测值=？真值
过 程 变
真 值
差
16
测量误差可能导致
不合格产品被接收 合格产品被拒收 难以识别过程中发生的变化 控制图失真，不能提供正确信息
17
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： 环境因素的波动 测量位置的不同 人员作业的偶然性 仪器、设备的重复特性
25
测量系统误差的类型
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
26
计量型测量系统误差的估计
27
确定偏倚Bias
选定基准值 X 0
重复测量并记录
x x x ( , ...... )
1
2
10
观测平均值 x X i
偏倚量=
10
x x0
偏倚百分比：偏倚量/过程变差×100%
1、一般来讲对过程参数及指数 的估计不可接受
2、只提供粗劣的估计
1、可用于计量控制图
1、建议使用
5个或更多个数据分级
不重叠的过程分布的数据分级对控制与分析活动的影响 11
讨论
试举一种实际使用的测量仪器，分析其分辨力
六西格玛的讲解课件
分析结果表明评价人与基准表现出的一致性良好。
注：“1”为合格；“0”为不合格。 基于上述信息，判定该测量系统中，评价人 ABC均接受，该测量系统符合要求。
四、六西格玛方法体系
M阶段过程能力分析
单值控制图显 示控制限制范围 之外有 1 个点， 控制限制范围之 内有 7个点，表 示有非随机模式 ，从而说明存在 特殊原因 。 移动极差控 制图显示没有一 个点高于控制上 限。说明生产流 程还是有效的， 工程控制也是有 效的。
一、六西格玛导入
2、起源与发展
让6 sigma管理模式 声名大振的还是美国通用 电气公司（GE），自 1995年推行6 sigma管理 模式以来，由此所产生的 效益每年呈加速度递增： 每年节省的成本为右图； 利润率从1995年的13.6％ 提升到1998年的16.7％。
一、六西格玛导入
2、起源与发展
有效性 ≥90%
96.0% 98.0% 96.0%
A B C
结论：
1 31 1 31.0 1 119 0 119.0 0 150 1 150.0 1 C1 0.92 1 0.94 0 --1
总 计 1 1 1 1.00 1 1 0.00 1 计算 C 1 30 误发警报的比例 1漏发警报的比例 1 1 期望的计算 24.0 30.0 0 0 1.00 120 ≤ 2% 0 计算 ≤5% 119 期望的计算 96.0 120.0 0 0 0 150 2.00% 2.00%120 1 1 1 计算 总计 期望的计算 120.0 150.0 1 1 1 Kappa Kappa≥0.75 ） 0.00% 2.00% 1 1分析结果（要求： 1 1 1 A C 1 1 1 1 1B 2.00% 2.00% 0.96 0.98 0.96 0 0 Kappa 0 0 0 1 1 1 1 1 结论：
六西格玛之测量_测量系统分析(MSA)
测量(Measure)阶段
(Measurement Systems Analysis )
测量系统分析
MSA -1-
路径位置
Define Measure
Step 6-发掘潜在的原因 变量(X)
Analyze
Step 4- 确定项目Y’s Step 5- 确认Y的现水准 基础统计学 Minitab简介 测量系统分析 Y的表现水平
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
检查者B
再现性好
再现性差
MSA -29-
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
MSA -30-
Improve
及目标
确定改进目标
Control
MSA -2-
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 -3-
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)
仪器 1
仪器 2
平均值
MSA -20-
平均值
Y的测量系统评价
正确度
测量仪器的正确度是指观察到的测量 平均值 和真值 或 “真实 ”值 间的差异
真值
正确度低的潜在原因
-测量仪器的刻度调整不合适；
-作业者不能正确使用测量仪器
正确度
(Measurement Systems Analysis )
测量系统分析
MSA -1-
路径位置
Define Measure
Step 6-发掘潜在的原因 变量(X)
Analyze
Step 4- 确定项目Y’s Step 5- 确认Y的现水准 基础统计学 Minitab简介 测量系统分析 Y的表现水平
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
检查者B
再现性好
再现性差
MSA -29-
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
MSA -30-
Improve
及目标
确定改进目标
Control
MSA -2-
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 -3-
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)
仪器 1
仪器 2
平均值
MSA -20-
平均值
Y的测量系统评价
正确度
测量仪器的正确度是指观察到的测量 平均值 和真值 或 “真实 ”值 间的差异
真值
正确度低的潜在原因
-测量仪器的刻度调整不合适；
-作业者不能正确使用测量仪器
正确度
六西格玛绿带：MSA测量系统分析课后测试
六西格玛绿带：MSA测量系统分析课后测试•1、对测量系统的精度和准度进行分析时，如果弹着点非常集中，而且其所分布的区域离靶心非常接近，我们认为这种状态是（10 分）A精而不准B又精又准C不精不准D准而不精正确答案:B•2、分辨力的决定原则是（10 分）A分辨力应当为（容限）公差或分布的十分之一。
B在PPAP之前，APQP和测试期间进行量具分辨力的研究。
CMSA建议用六西格玛（总的）制造标准偏差的十分之一。
D以上都是。
正确答案:D•3、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，是指测量系统的哪种评价指标。
（10 分）A再现性B稳定性C重复性D线性正确答案:A•1、实施MSA的现实意义是什么（10 分）A数据质量决定工作质量B测量系统决定数据质量C测量系统决定工作质量D数据质量决定测量系统正确答案:A B•2、在测量系统中，下列哪些因素可以影响测量结果（10 分）A测量人员B测量设备、工具C测量环境D测量方法正确答案:A B C D•3、以下哪些方面导致了实际过程变差（10 分）A长期过程变差B短期过程变差C抽样产生的变差D操作员造成变差正确答案:A B C•4、在测量系统分析中，下列哪些特性是反映位置（准度）的（10 分）A稳定性B重复性C偏倚D线性正确答案:A C D•5、在定量数据测量系统分析中，如果偏倚分析不过关，问题原因及对策方向是什么（10 分）A标准或基准值误差B仪器磨损，建议按计划维护或修整C仪器制造尺寸有误D仪器测量了错误的属性E仪器未得到完善的校准，评审校准程序F评价人设备操作不当正确答案:A B C D E F•1、测量是指给某一具体事务赋值的过程，测量过程的输出，即测量结果，就是给测量对象所附的值。
（10 分）A正确B错误正确答案:正确•2、计数型测量系统分析的接收准则是Kappa大于0.75时，表示所有的评价人之间表现出好的一致性接收测量系统，否则不接收测量系统。
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Repeatability
21
测量系统误差的类型
3）再现性（Reproducibility) 不同的测量人员、使用不同设备、在不同实
验室、在不同时间，采用相同的方法对同一零件 的同一特性测量的结果，其相互接近的程度。
True Average
不同的测量人员不同/Βιβλιοθήκη 同一量具同一零件的同一 特性
Operator B
● ●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●● ●●
●
.015 xxx .014 xxxxxxx .013 xxxxxx .012 xx .011
.014 x .013 xx .012 xxx .011 xxx .010 xxxxx .009 xxxx .008 xx .007 x
.011 xxx .010 xxxxxxx .009 xxxxxx .008 xx
25
测量系统误差的类型
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
26
计量型测量系统误差的估计
准确度=基准值－多次测量平均值
13
精密度（Precision)
❖ 在相同条件下进行重复测量或试验，其结果相 互间的一致程度。
❖ 表示测定结果中随机误差大小的程度。 ❖ 精密度常用测量的标准差来表示，标准差越大，
精密度越低。
14
准确度与精密度
Reference Value=.010
●●● ●●● ●
15
真值 过程变差
数据的真实性
观测值=？真值
16
测量误差可能导致
❖ 不合格产品被接收 ❖ 合格产品被拒收 ❖ 难以识别过程中发生的变化 ❖ 控制图失真，不能提供正确信息
17
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： ❖ 环境因素的波动 ❖ 测量位置的不同 ❖ 人员作业的偶然性 ❖ 仪器、设备的重复特性
10
1个数据分级 1个数据分级
分辨力
控
制
只有下列条件下才可用于控制：
1、与规范相比过程变差较小
2、预期过程变差上的损失函数 很平缓
3、过程变差的主要原因导致均 值偏移
分
析
1、对过程参数及指数估计不可 接受。
2、只能表明过程是否正在产生 合格零件
1、依据过程分布可用半计量控 制技术
2、可产生不敏感的计量控制图
5
测量系统的基本要求
数据的真实性 系统的稳定性 结果的精确性
6
真值 真值
数据的真实性
观测值=真值 ？
7
系统的稳定性
❖ 不同的时间、环境、人员、仪器设备对测量 结果影响如何？
❖ 系统是否处于统计控制状态？
8
测量结果的精确性
❖ 反映被测实体/系统微小变化的能力。 ❖ 测量误差与被测量的变化范围（总变差）相比，
3、测量系统（Measurement System) ❖ 用以对被测特性赋值的作业、方法、步骤、量 具、设备、软件、人员的集合。 ❖ 为获得测量结果的完整过程。
3
测量系统的要素
测量方法 测量环境 仪器设备 测量系统
被测量对 象的特征
测量人员 计量基准
4
测量系统的组成
❖ 传感器：感受被测物理量/特征量的变化（长度、 温度、重量、磁场、均匀性、舒适度等） ❖ 转换器：物理量/特征量的转换/放大（磁-电、光电、热-电等） ❖ 读 出：模拟显示、数字显示、磁记录、观测记 录等（显示器、记录器、观测人员等） ❖ 阻尼器：减少测量系统的高频振荡，有助于测量 结果的平稳输出（滤波、磨擦、阻抗等） ❖ 校 准：系统验收、周期校验/使用前校验、溯源
Operator C Operator A
Repeatability
22
测量系统误差的类型
4）稳定性Stability
测量系统在某 持续时间内测量单 一零件单一特性时， 测量值的总变差。
稳定性 时间2
时间1
23
测量系统误差的类型
5）线性 Linearity
量具在预期工作范围内，偏倚值的差值。
6）线性度 % Linearity
6 σ 培训之四
第四部分 测量系统分析
( MSA )
1
术语及其定义
1、测量（Measurement) ❖ 以确定实体或系统的量值大小为目标的一 整套作业。 ❖ 包括过程、产品、服务的输入、输出及性 能/绩效的定量化信息。
2
术语及其定义
2、Gage—任何用以获得测量结果的装置，特别 指基层使用的量具，包括用来测量合格/不合格的 装置。
是否可以接受？
9
分辨力（Discrimination)
❖ 概念：指示装置可以有效辨别所指示的紧密相 邻量值能力的定量表示。 ❖ 分辨力的要求： 1、最小测量单位/容差≤10%（用于计量型合格判定） 2、最小测量单位/过程变差≤10%（用于计量型过程 控制） ❖ 影响分辨力的因素： 1、传感器的灵敏度 2、读出装置的最小显示单位
1、一般来讲对过程参数及指数 的估计不可接受
2、只提供粗劣的估计
1、可用于计量控制图
1、建议使用
5个或更多个数据分级
不重叠的过程分布的数据分级对控制与分析活动的影响 11
讨论
试举一种实际使用的测量仪器，分析其分辨力
12
准确度（Accuracy)
❖ 表示测量结果（单值或平均值）与真值的接 近程度。 ❖ 数量上，准确度可以用相对误差数表示：
在预期工作范围内线性误差的变化率。
基准值
偏倚较小
基准值
偏倚较小
观测的平均值
范围的较低部分
观测的平均值
观测的平均值
范围的较高部分
无偏倚
24
基准值
重复性与再现性
GR&R－－ Gage Repeatability & Reproducibility ------对测量系统随机误差的综合评定，目前已成
为测量系统分析的主要指标。
基准值
偏倚
观测的平均值
20
测量系统误差的类型
2）重复性（Repeatability) 相同的测量人员、使用同一设备、在同一次
校准期间、同一实验室、采用相同的方法，在较 短时间内，对同一零件的同一特性测量的结果， 其相互接近的程度。 True
Average
同一测量人员 同一量具 同一零件 的同一特性
18
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： ❖不同的时间 ❖不同的环境因素 ❖不同的测量方法（程序） ❖人员素质的差异 ❖校准错误 ❖仪器设备内在偏差
19
测量系统误差的类型
1）偏倚（Bias): ❖ 测量值或估计量的分布中心（平均值）与真值（基
准值）之差。 ❖ 偏倚属于系统性误差，直接影响测量系统的准确度。