测量讲课MSA

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2.1 引言

用于评价统计特性:重复性;再现性;偏倚;稳定性; 线性； 由于试验方式原因,用此方法的评价结果好于实际 使用中的整个测量系统的统计特性，通常不会有问 题； 此程序集中在五种特性上,可用于第二阶段大多数 试验和第一阶段的部分试验 此程序不用来研究其它因素的影响,如温度,光线等
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σ:过程的标准差

测量系统的分辨率：
– 不能测出过程的变差，用于过程分析不可接受
– 不能测出特殊原因的变差，用于过程控制不可接受
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过程分布的数据分级 对控制与分析活动的影响
控制
只有下列才可用于控制
•与规范相比过程变差较小 •预期过程变差上的损失函 数很平缓 •过程变差为主要原因导致 均值偏移 •对过程参数及指数估计不可 接受 •只能表明过程是否正在生产 合格零件
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2.2.3 偏倚
偏倚：测量观测平均 值与该零件采用精密仪器测量 的标准平均值之差值。

Bias
基准值
偏倚
基准值：充当测量值的一个 被一致认可的基准。

观测平均值
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2.2.3 偏倚

Bias
偏倚评价指南 独立样本法
–1）获取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值；
–2）让一位评价人以通常的方法测量该零件10次； –3）计算这10次测量读数的平均值； –4）通过该平均值减去基准值来计算偏倚： 偏倚=观测平均值—基准值 偏倚=-0.05 过程变差=6 偏倚%=偏倚/过程变差
稳定性是指在不同的时间，用同一测量装置测量同
一基准或零件单一特性所获得的 测量值的差。
稳定性 时间2
时间1
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常用定义
线性

Linearity：
术语：线性:量具预期工作范围内偏倚值的差别。
– 测量仪器的线性是指该装置整个工作范围内的准确度
基准值
偏倚较小
基准值
偏倚较大
观测平均值 范围较低的部分
观测平均值 范围较高的部分

–什么引起的 ？
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2. 评定测量系统的程序（方法）
2.1 引言 2.2 测量系统分析

– 2.2.1分辨力Discrimination
–2.2.2 –2.2.3 –2.2.4 –2.2.5 –2.2.6 –2.2.7 –2.2.8
稳定性 Stability 偏倚 Bias 线性 Linearity 重复性 Repeatability 再现性 Reproducibility 零件间变差 确定重复性再现性指南
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2.2.2 稳定性
Stability
稳定性评价指南
利用控制图评价测量系统的稳定性 1）获取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值；

2）定期（天、周）测量基准样品3~5次；


3）在X&R或X&S控制图中标绘数据；
4）确定控制限并按标准曲线图判断失控或不稳定状态； 5）利用控制图计算测量标准偏差与过程标准偏差比较， 确定测量系统的稳定性是否适于应用。 示例：
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盲测法

在实际测量环境下，在操作者事先不知正在对该测 量系统评价的条件下，获得测量结果

通过适当的管理,盲测的试验结果通常不受霍桑效
应(Hawthorne effect)所干扰
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测量练习：
用直尺测量的数据：X1、X2、X3、X4、X5 用游标卡尺测量的数据：X1、X2、X3、X4、X5 计算：平均值；与基准值之差。 提问：测量结果等于基准值吗？ 卡尺和直尺有什么重要区别？
–当被测项目变化时，测量系统统计特性的最大变差
小于过程变差和规范宽度较小者;
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举例说明一个测量系统， 分析影响其数据变差的因素
测量数据 的变差
标准
人
工件
仪器
程序
环境
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1.6 标准的传递
国际标准
国家标准 地方标准 公司标准
国际实验室 国家实验室 国家认可的校准机构 企业的校准试验室 生产现场
检测设备 制造厂

本手册的方法适用于可重复测量
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1.2 测量数据的质量

数据的类型
–计量型数据 Variable –计数型数据 Attribute
data data

如何评定数据的质量
–测量结果与“真值”的差越小越好 –数据质量是用多次测量的统计结果进行评定
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1.2 测量数据的质量

计量型数据的质量
–均值与真值（基准值）之差 –方差的大小
1.4 术语 1.5 测量系统的统计特性


1.6 标准的传递


1.7 通用指南
1.8 选择和制定评定方法时应考虑的问题
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1.1 引言

测量数据的使用比以前更广泛、更频繁 测量数据可用于确定两个变量之间是否存在某种显著 关系

应用以数据为基础的方法，很大程度上决定于所用数
据的质量，必须把注意力集中在数据的质量上。


2.1 引言
评价测量系统需要确定的三个基本问题:

是否有足够的分辨力？ 是否统计稳定？ 统计特性在整个预期范围内是否一致,且用于
过程控制和分析是否可接受？
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2.1 引言
测量系统研究可以提供:
接受新测量设备的准则 一种测量设备与另一种的比较 评价怀疑有缺陷量具的根据 测量设备维修前后的比较 计算过程变差要求的一部分,以及生产过程 的可接受性水平 作出量具特性曲线(GPC)的必要信息
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常用定义
重复性Repeatability：

术语：测量一个零件的某特性时，一位评价人用同一 量具多次测量的变差。 测量过程的重复性意味着测量系统自身的变异是一致 的；

重复性
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重复性Repeatability：
基准值
好的重复性
不好的重复性
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再现性Reproducibility
基准值
好的再现性

示例：
观测平均值
基准值
0.80
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X=0.75
2.2.3 偏倚

Bias
偏倚评价指南 图法：用 X&R图测量稳定性，其数据也可用来 评价偏倚
–1）获取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值； –2）从图中计算X值 –3）通过 X 减去基准值来计算偏倚 偏倚=X—基准值 过程变差=6 偏倚%=偏倚/过程变差
– 作为正常校准程序、维护程序和计量程序的一部分日程
工作
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1.7.2 测量系统分析试验的文件化程序内
容

包括： –示例 –选择待测项目和试验程序应用环境规范 –如何收集、记录、分析数据的详细说明 –关键术语和概念可操作的定义 –如果程序需要使用特殊标准，例如国家标准， 那么该试验文件应包括这些标准的收藏、维护 和使用的说明。 –评定时间、评定机构职责、授权评定结果反应 方式及责任

如果数据质量不可接受，则必须改进—通过改进测量系 统来完成。
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LSL
USL
实际的过程变差-不包括测量误差
LSL
USL
观察到的过程变差-包括测量误差
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变差
-测量系统的变差必须小于制造过程的变差 MSV<MPV
+
MSV MPV
总变差 T V
规范公差
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1.3 测量过程

测量：赋值给具体事物以表示它们之间关于特定特性的 关系
稳定性
时间2
量装置被认为稳定性不佳；
时间1
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2.2.2 稳定性

Stability
测量系统两种稳定性
– 一般概念：给定零件或标准零件随着时间的变化系统偏
倚的总变差。
– 统计稳定性概念：测量系统只存在普通原因的变差，而
没有特殊原因的变差

在测量系统稳定状态时，评价该系统的重复性、再 现性才更有意义
测量结果
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1.7 通用指南
1.7.1 测量系统评定的两个阶段 1.7.2 测量系统分析试验的文件化程序内容

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1.7.1 测量系统评定的两个阶段

第一阶段（实际使用前）
– 确定测量系统是否具有所需要的统计特性 – 确认环境因素是否对测量系统有显著影响

第二阶段（使用过程中）
– 确定是否持续地具备恰当的统计特性
– 测量结果由一个数字和一个标准的测量单位构成。 – 测量结果是测量过程的输出。


测量过程：与测量有关的一组相关的资源、活动和影响
应将测量看成一个制造过程，它产生数据作为输出
人、设备、材料
方法、环境 输 入
测量过程
数据
输 出
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带反馈的过程控制系统模型
使用统计学 方法准确的 测量
人 方法 材料 设备 环境 输入

– 只有一、二或三个级差值在控制线内
– 可能有四个级差在控制线内,且超过四分之一以上的级
差为零

控制图b)失控的原因是分辨力不足
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2.2.2 稳定性

Stability
稳定性是指在不同的时间，用同一测量装置测量同
一基准或零件单一特性所获得的 测量值的差。

稳定性是变差对时间的增量；

一般情况下，较大变差的测
不好的再现性
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重复性和再现性（GRR或R&R)
基准值
GRR
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2.2 测量系统（计量量具）分析和指南

目的：为了更好地了解变差的来源，定量表示和传 递特定的测量系统的局限性。