MSA(详细解释)课件

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MSA分析PPT课件

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MSA分析PPT课件$number{01}目录•MSA概述与基本原理•测量系统评价方法与指标•MSA实施步骤与流程•常见测量系统问题及解决方案•MSA在工业生产中应用案例分享•总结与展望01MSA概述与基本原理MSA定义及作用定义测量系统分析(MeasurementSystem Analysis,简称MSA)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。

作用评估测量系统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。

测量方法进行测量时所采用的测量原理、测量程序和操作方法的总称。

测量仪器用于获取测量数据的装置或设备。

测量标准用于定义、实现、保持或复现计量单位或一个或多个已知量值,并通过比较将它们传递到其他计量器具的实物量具、计量仪器、标准物质或系统。

被测对象在测量过程中被测量的对象。

测量系统组成要素010405060302基本原理:通过对测量系统的输出变异性进行分析,以判断测量系统是否可接受,并确定测量系统误差的主要成分。

假设条件测量系统处于统计控制状态,即测量系统的变差仅由随机原因引起,不存在系统误差。

测量数据服从正态分布或近似正态分布。

测量系统的分辨率足够高,能够检测到被测量的微小变化。

在进行测量系统分析时,所使用的样本具有代表性,能够反映整个过程的变差。

基本原理与假设条件02测量系统评价方法与指标123测量结果分散程度多次测量结果之间的离散程度,用标准差表示。

评价方法使用同一测量设备对同一被测对象进行多次测量,计算测量结果的平均值、标准差等统计量,评估测量设备的重复性。

设备重复性同一测量设备多次测量结果的一致性程度。

评价方法使用不同的测量设备或不同的操作者对同一被测对象进行测量,比较不同设备或不同操作者之间测量结果的差异,评估测量系统的再现性。

设备间再现性不同测量设备对同一被测对象测量结果的一致性程度。

操作者间再现性不同操作者对同一被测对象测量结果的一致性程度。

在一段时间内对测量设备进行定期校准或检查,记录测量结果并观察其变化趋势,评估测量设备的稳定性。

多系统萎缩(MSA)ppt课件

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)。
案例三
患者中年女性,因头晕、共济失 调就诊。MRI检查显示小脑和脑 干萎缩,壳核裂隙征阳性。经临 床评估确诊为MSA-A型(共济
失调型)。
04
治疗原则与药物选择策略
治疗原则及目标设定
早期诊断与干预
尽早识别MSA症状,采 取有效治疗措施,延缓
病情进展。
个体化治疗
根据患者具体病情、年 龄、身体状况等因素, 制定个体化治疗方案。
家属参与患者教育和心理支持工作的方式方法
鼓励家属积极参与患者的教育和心理支持工作,提供必要的帮助和支持 。
介绍家属参与的方式方法,如参加患者教育活动、学习相关知识和技能 、关注患者心理变化等。
强调家属在患者教育和心理支持工作中的重要作用,如提供情感支持、 协助患者进行生活调整等。同时,也要关注家属自身的心理健康问题。
多学科协作
神经科、康复科、心理 科等多学科团队共同参 与,提供全面治疗支持

改善生活质量
通过治疗减轻症状,提 高患者生活质量,延长
生存期。
药物选择策略及注意事项
药物治疗为主
针对MSA患者的运动障碍、自主神经功能障 碍等症状,选择合适的药物进行治疗。
注意药物副作用
长期用药需注意药物副作用,如肝肾功能损 害、药物依赖等,及时调整用药方案。
饮食调整
家庭护理
建议患者保持均衡饮食,增加蛋白质、维 生素等营养物质的摄入,有助于改善身体 状况。
家属应积极参与患者的护理工作,提供关 爱和支持,帮助患者建立积极的生活态度 。
05
并发症预防与处理措施
常见并发症类型及危害程度评估
01
02
03
自主神经功能障碍
导致体位性低血压、尿失 禁、便秘等,严重影响患 者生活质量。

MSA培训完整版PPT课件

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如果改进效果不理想,需要重 新分析原因并制定新的改进措 施。
建立持续改进机制,定期对测 量系统进行评估和改进,不断 提高测量系统的准确性和可靠 性。
06
MSA在企业中应用案 例分享
汽车行业MSA应用案例
汽车零部件测量系统分析
通过对汽车零部件的测量系统进行分析,确保测量结果的准确性 和一致性,提高产品质量。
明确需求,确定目标变量和过程变量
识别业务需求
了解产品或过程的质量要求,明 确需要解决的问题和改进的方向

确定目标变量
根据业务需求,选择能够反映产 品或过程质量特性的关键指标作
为目标变量。
确定过程变量
分析影响目标变量的潜在因素, 选择可控且对目标变量有显著影
响的过程变量。
选择合适样本,制定抽样计划
对象
质量工程师、生产工程师、技术人员、检验员等需要掌握测量系统分析技能的 人员。
要求
参加培训的人员应具备一定的质量管理和统计学基础知识,同时需要具备一定 的实际操作经验。在培训过程中,应积极参与讨论和练习,掌握测量系统分析 的方法和技巧。
02
MSA基本原理与概念
测量系统定义及组成要素
测量系统定义

稳定性分析
02
研究测量系统随时间变化的稳定性,确定是否需要定期校准或
维护。
偏倚分析
03
比较测量结果与已知标准或参考值之间的差异,以评估测量系
统的准确性。
计数型数据类测量系统分析方法
属性一致性分析
评估测量系统对同一被测对象多次测量的结果一致性。
假阳性与假阴性分析
研究测量系统误判的可能性,以优化判定标准和提高检测准确性 。
汽车生产线过程控制

《MSA培训教材》PPT课件

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校准方法介绍与实例分析
• 自动校准:利用计算机技术和自动化设备实现自 动校准,提高校准效率和准确性。
校准方法介绍与实例分析
01
02
03
长度测量设备校准
使用激光干涉仪对卡尺、 千分尺等长度测量设备进 行校准,确保其测量精度 符合要求。
温度测量设备校准
利用高精度温度计对热电 偶、热电阻等温度测量设 备进行校准,消除误差并 提高测量准确性。
通过对测量系统的分析和研究,评估其稳定性和准确性,确保测量结 果的可靠性和一致性。
提高产品质量
通过确保测量系统的准确性和稳定性,减少产品缺陷和不良品率。
降低生产成本
减少因测量误差导致的生产浪费和返工成本。
提升生产效率
优化测量系统,提高测量速度和准确性,从而提高生产效率。
测量系统组成要素
测量设备
包括测量仪器、传感器 、数据采集系统等。
3
强化人员培训和技术交流
提高计量人员的专业素质和技能水平,加强技术 交流与合作,提升溯源能力和水平。
案例分析:某型号产品不确定度评定过程
案例背景介绍
不确定度来源分析
简要介绍某型号产品的特点、应用领域及 不确定度评定的意义。
详细分析该产品测量过程中可能引入的不 确定度来源,如测量设备、测量方法、环 境条件等。
设计采集方案
根据数据源和目标,设计合理 的数据采集方案,包括采集频
率、数据量等。
注意事项
遵守相关法律法规和隐私政策 ,确保数据采集的合法性和安
全性。
数据处理方法介绍与实例分析
数据清洗
去除重复、无效和异常数据, 保证数据质量。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 和类型,如数值型、文本型等 。

MSA培训讲义(PPT 53页)

MSA培训讲义(PPT 53页)
– 测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重 复条件下,测量系统的变异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。
– 测量系统的变异须小于产品变异。
– 为要能对过程做控制,测量系统的变异应小于过 程变异。
变异的区分
σ2总变异(TV) = σ2部品变异(PV) + σ2量测变异(GRR)
2.5稳定性:
同一人使用同一量具对同一零件于不同时间量 测所得之变异。
稳定性
时间1
时间2
不稳定的可能原因
仪器校准频率需增加 仪器、设备或夹紧装置的磨损 正常老化或退化 缺乏维护(通风、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁) 因磨损或损坏,使基准出现误差 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) 仪器设计或方法缺乏稳健性 不同的测量方法(装置、安装、夹紧、技术) 量具或零件变形 环境变化─温度、湿度、振动、清洁度 应用─零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误
本、维修成本等方面的考虑,可能是可以接受的 。 –超过30%,认为是不可接受的,应该做出各种努 力来改进测量系统。 –此外,过程能被测量系统区分开的分级数(ndc) 应该大于或等于5。
零件全距:3.25作业者全距:0.72 R:0.11
MSA图形解说分析
LSL
总变异
TV=PV+GRR
USL % GRR=(GRR/TV) < 30%
由前二页之定义可知: ˙再生性包含了再现性,故真实之再生性须
扣除再现性:即
再现性 a
再生性
c b = c2 - a2
b
调整后之再生性
˙因
σ2量测变异(GRR) = σ2再生性(AV) + σ2再现性

经典详细的MSA培训资料PPT课件

经典详细的MSA培训资料PPT课件
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2024/1/25
1
目 录
2024/1/25
• MSA概述与基本原理 • 测量设备选择与校准 • 操作过程规范与技巧 • 数据采集、处理与分析方法 • 结果评价与报告呈现 • MSA在质量管理体系中应用
2
01
MSA概述与基本原理
2024/1/25
3
MSA定义及作用
明确评价目标
考虑个体差异
根据培训目标和内容,制定具体的评 价标准,如知识掌握程度、技能提升 水平等。
针对不同学员的实际情况,制定个性 化的评价标准,以全面反映学员的学 习成果。
量化评价指标
采用可量化的指标,如考试成绩、作 业完成情况等,以便更准确地评估培 训效果。
2024/1/25
20
报告编写注意事项
2024/1/25
数据异常处理
发现数据异常时,及时分析原 因并采取措施进行纠正,确保 数据的准确性和可靠性。
操作失误处理
遇到操作失误时,及时停止操 作并向上级汇报,共同商讨解 决方案并采取措施进行纠正。
样本问题处理
遇到样本问题时,及时与相关 人员沟通并采取措施进行解决 ,确保样本的准确性和代表性

14
根据测量计划准备样本 ,确保样本具有代表性
和可测性。
测量操作
按照操作手册和规范进 行测量操作,记录测量 数据,确保数据的准确
性和完整性。
13
数据处理
对测量数据进行处理和 分析,提取有用信息,
为决策提供支持。
常见问题处理技巧
设备故障处理
遇到设备故障时,及时联系维 修人员进行维修,确保设备尽
快恢复正常工作状态。
04

《MSA测量系统分析》PPT课件

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R& R = 4.36
%R& R = 43.6%
22
测量系统分析
计量型 - 大样法 (极差法)
►第9步 ● 对结果进行解释: ○量具 %R&R 结果大于30%,因此验收不 合格。 ○操作员变差为零,因此我们可以得出结论 认为由操作员造成的误差可忽略。 ○要达到可接受的%量具R&R,必须把重点 放在设备上。
2
2
75
76
74
2
75.0
75.1
75.1
17
测量系统分析
计量型 - 大样法 (极差法)
► 第4步
● 计算均值的平均值,然后确定最大差值并确定平均极差的平 均值,如:
操作员 A
操作员 B
操作员 C
样品 第一次 第二次 第三次 极差 第一次 第二次 第三次 极差 第一次 第二次 第三次 极差
1
75
75
极差
0.05 0.10 0.00 0.00 0.05
12
测量系统分析
计量型 - 小样法 (极差法)
► 第4步
● 确定平均极差并计算量具双性的%,如
A 平v e r 均a g e极R a差n g e ( R ) = R i / 5 = 0 .2 0 / 5 = 0 .0 4
T计h e 算f o r量m u具l a t双o c性a l c (u l a tRe &t h eR%)百R &分R 比i s ; 的公式为: % R & R = 1 0 0 [ R & R / T o容l e r差a n c e ] w其h e中r e R & R = 4 .3 3 ( R ) = 4 .3 3 ( 0 .0 4 ) = 0 .1 7 3 2 a s s u m i n g t h a t t假h e 设t o l e容r a n差c e = 0 .5 u 单n i t s位 % R & R = 100[0.1732 / 0.5] = 34.6%

《MSA测量系统分析》课件

《MSA测量系统分析》课件

准确度
测量结果与标准值之间的接近程度。
MSA的分类
利用重复性和稳健度分析的方法
通过测量数据的重复性和稳健度来分析测量系统的 效能。
利用线性度和精确度分析的方法
通过测量数据的线性度的流程
1
MSA的六个步骤
1. 确定测量特性 2. 选择合适的测量系统 3. 进行测量系统验证 4. 进行测量系统分析 5. 识别及改进系统变异 6. 持续监控测量系统
《MSA测量系统分析》PPT课件
# MSA测量系统分析PPT课件 ## 简介 - 什么是MSA - MSA的作用 - MSA的意义
MSA的指标
重复性
测量结果在相同条件下的变 动能力。
精确度
测量结果与真实值之间的接 近程度。
线性度
测量结果与被测量特性之间 的直线关系度量。
稳健度
测量结果的稳定性及对环境变化的抵抗力。
2
MSA实施的难点
准确定义测量特性、选择适当的统计方法及评估标准、数据分析和结果应用。
3
MSA实施的注意事项
明确测量目的、分析主要误差源、选择合适的工具及方法、确保结果可靠性。
MSA的应用
汽车制造业中的应用
确保汽车零部件和组装的质 量符合标准,提高产品质量。
制药业中的应用
监控药品及原料的质量,保 证产品的安全有效性。
其他行业中的应用
改进生产流程,减少测量系 统带来的误差,提高产品质 量及生产效率。
结论
1 MSA的价值和重要性
提高测量结果的准确性和可靠性,优化生产流程,降低成本。
2 MSA的发展趋势
趋向自动化和数字化的测量系统,利用大数据分析和人工智能优化测量过程。
3 MSA的未来展望
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仪器检验如过时,立即召回不可迟。
大家应树立学好MSA的信心和决心,从思想上确 立“MSA没有什么了不起!”的观念.
MSA就是纸 老虎!
(一)MSA简介
本手册是在美国质量协会(ASQ)汽车部和汽车工 业行动集团(AIAG)主持下,由戴姆勒克莱斯勒、 通用、福特汽车公司供方质量要求特别工作组认 可的测量系统分析(MSA)工作组 编写; 现在使用的是2002年3月颁布的MSA手册第三版, 是QS-9000的补充参考文件; 它是一门品质管理的技术,并不仅限于汽车供应 链使用.
偏倚 基准值
观测的平均值

确定方法: 在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量; 让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少10次; 计算读数的平均值。 偏倚原因: 基准的误差; 磨损的零件; 制造的仪器尺寸不对; 仪器测量非代表性的特性; 仪器没有正确校准; 评价人员使用仪器不正确。
注:对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性(相对于顾客的要求)。
测量系统对其统计特性的基本要求: 测量系统必须处于统计控制中; 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; 测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者 (十分之一); 测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时,其最大的变差应 小于过程变差和公差带中的较小者。 评价测量系统的三个问题: 有足够的分辨力;(根据产品特性的需要) 一定时间内统计上保持一致(稳定性); 在预期范围(被测项目)内一致,可用于过程分析或过程控制。 (线性)


评价测量系统的试验: 确定该测量系统是否具有满足要求的统计特性; 发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响; 验证统计特性持续满足要求(R&R)。
程序文件要求: 选择待测项目和环境规范; 规定收集、记录、分析数据的详细说明; 关键术语和概念可操作的定义、相关标准说明、明确 授权。 包括:a. 评定,b. 评定机构的职责,c. 对评定结果的处 理方式及责任
上述技术由Bill Wiechec在1978年6月进行总结,出版了 雪佛莱的《测量系统分析》一书(手册); 以后手册增加了内容:奥兹莫比尔(OLD SMOBILE是 GM公司的子公司,生产Cadillac 凯迪拉克汽车)的 Shery Hansen、Ray Benner编写了ANOVA法和关于置 信区间的内容; 八十年代,雪佛莱的Lary Marruffo、John Lazur修改了 雪佛莱手册,提出了新的测量系统章节并强化了一些概 念,如:稳定性、线性和方差(ANOVA). GM统计评审委员会进行了最新的修改,增加了零件内 变差的标识和鉴定概念,并对统计稳定性做了更全面的 描述
(二)MSA发展史
MSA的技术部分由雪佛莱(CHEVROLET属于 GM汽车公司的一个分部)产品质量保证部Kazen Mirkhani起草; 通用电器(General Electric)的R.W.Traver在 1962年的ASQC会刊中发表论文,阐述关于计量 型量具的研究结果,由Jim Mccaslin校对; 雪佛莱的Jim Mccaslin、Gregory Gruska、Tom Bruzell在1976年ASQC会刊中把上述概念扩展到 计数型量具研究和量具性能曲线中;
重复性: 定义: 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。 测量过程的重复性意味着测量系统自身的变异是一致的。 确定方法: ①采用极差图; ②如果极差图受控,则仪器变差及测量过程在研究期间是一致的; ③重复性标准偏差或仪器变差距(σe)的估计为R/d2*; ④仪器变差或重复性将为5.15R/d2* 或4.65 R; 注(假定为两次重复测量,评价人数乘以零件数量大于15) ⑤此时代表正态分布测量结果的99%.
量 具: 任何用来获得测量结果的装置;经常用来特指在车间的 装置;包括用来测量合格/不合格的装置。
测量系统: 用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、 以及操作人员的集合;用来获得测量结果的整个过程。
测量变差: 多次测量结果变异程度; 常用σm表示; 也可用测量过程变差R&R表示(GRR)。
(三)MSA详细解释
第一章 通用测量系统指南 MSA目的: 选择各种方法来评定测量系统的质量。
被检产品特性
受控:量具、仪器、检测人员、程序、软件 活动:测量、分析、校正 (输 入 )
检验/测量
(赋值过程)
数据/测量结果
(输 出)
适用范围: 用于对每一零件能重复读数的测量系统。 测量和测量过程: 赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系; 赋值的过程定义为: 测量过程 赋予的值定义为:测量值 测量过程看成一个制造过程,它产生数字(数据)作为 输出。
第二章 分析 / 评定测量系统的方法 测量系统变差的类型:
偏 倚 重 复 性 再 现 性 稳 定 性 线 性
GRR(R&R)
老大:MSA 我搞定了!
偏 倚:
定义: 是测量结果的观测平均值与基准值的差值,又称为“准确 度”。 注:基准值可通过更高级别的测量设备进行多次测量取 平均值。
注:
测量过程(数据)服从正态分布; R&R=5.15σm
99%
R&R=5.15σm
测量系统质量特性:
测量成本; 测量的容易程度; 最重要的是测量系统的统计特性。
常用统计特性:
重复性(针对同一人,反映量具本身情况) 再现性(针对不同人,反映测量方法情况) 稳定性 线性(针对不同尺寸的研究)
测量系统分析 Measurement System Analysis
(第三版)
)发展史; (三)详细解释.
课程前言
MSA的理论完全属于统计学的范畴; 手册已将纯粹的理论与实际很好的联系了起来; 本手册并不覆盖测量系统所有可能出现的情况, 有些问题并没有考虑到; 应此,在遇到问题时应及时与顾客的SQA部门或 采购部门取得联系,他们会对问题的解决提供必 要的帮助.
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