MSA培训课件
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GRR或量具R&R • 量具重复性和再现性:测量系统重复性和再现性合成的评估 • 测量系统能力:依据使用的方法,可能包括或不包括时间影响
测量系统能力 • 测量系统变差的短期评估(例如“GRR”包括图形)
测量系统性能 • 测量系统变差的长期评估(长期控制图法)
灵敏度
.精品课件.
9
• 最小的输入产生可控测的输出信号 • 在测量特性变化时测量系统的响应 • 由量具设计(分辨率)、固有质量(OEM)、使用中的维修及仪器和
.精品课件.
14
测量系统的统计特性 一个产生理想测量结果的测量系统,应具有零方差、零偏倚和对
所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。确定一个测量系统质
量的正是其产生数据的统计特性。
在某一用途中最重要的统计特性在另一种用途中不一定是最重要 的。如使用一台CMM机的测量系统可能不能够用于在好的或坏的产品 中的分辨接收工作,由于测量系统中其他要素带来了其他变差。
标准的标准条件确定 • 总是以一个测量单位报告
一致性 • 重复性随时间的变化程度 • 一个一致的测量过程是考虑到宽度(变异性)下的统计受控
均一性 • 整个正常操作范围重复性的变化 • 重复性的一致性
系统变差 测量系统变差可以具有如下特征
能力 • 长期获取读数的变异性
性能
.精品课件.
10
• 长期获取读的变异性 • 以总变差为基础
真值
测量过程的目标是零件的“真”值,希望任何单独读数都尽可能
地
接近这一数值(经济地),遗憾的是真值永远也不可能知道是肯定的。
然而,通过使用一个基于被很好地规定了特性操作定义的“基准”
值,使用较高级别分辨率的测量系统的结果,且可溯源到NIST,可
测量系统能力 • 测量系统变差的短期评估(例如“GRR”包括图形)
测量系统性能 • 测量系统变差的长期评估(长期控制图法)
灵敏度
.精品课件.
9
• 最小的输入产生可控测的输出信号 • 在测量特性变化时测量系统的响应 • 由量具设计(分辨率)、固有质量(OEM)、使用中的维修及仪器和
.精品课件.
14
测量系统的统计特性 一个产生理想测量结果的测量系统,应具有零方差、零偏倚和对
所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。确定一个测量系统质
量的正是其产生数据的统计特性。
在某一用途中最重要的统计特性在另一种用途中不一定是最重要 的。如使用一台CMM机的测量系统可能不能够用于在好的或坏的产品 中的分辨接收工作,由于测量系统中其他要素带来了其他变差。
标准的标准条件确定 • 总是以一个测量单位报告
一致性 • 重复性随时间的变化程度 • 一个一致的测量过程是考虑到宽度(变异性)下的统计受控
均一性 • 整个正常操作范围重复性的变化 • 重复性的一致性
系统变差 测量系统变差可以具有如下特征
能力 • 长期获取读数的变异性
性能
.精品课件.
10
• 长期获取读的变异性 • 以总变差为基础
真值
测量过程的目标是零件的“真”值,希望任何单独读数都尽可能
地
接近这一数值(经济地),遗憾的是真值永远也不可能知道是肯定的。
然而,通过使用一个基于被很好地规定了特性操作定义的“基准”
值,使用较高级别分辨率的测量系统的结果,且可溯源到NIST,可
测量系统分析(MSA)培训PPT课件

测量系统的影响 –确保搬运、保护和储存 –对测试用的硬件和软件作保护,以防止调整不当
第六版
.
25
检验、测量和测试仪器的控制-4.11
检验、测量和测试仪器- 4.11.3
–记录必须包括员工自备量具 –在检查量具时,必须记录其条件和实际读数 –如果有可疑的材料已被装运,应通知顾客 –确认测量系统分析的方法被顾客所批准。
a.仪器是否具有足够的分辨力?
b. 系统具有有效的分辨率?
–是否具备不随时间变化的统计稳定性? –统计特性是否在期望范围内具备一致性,并为过程
分析或过程控制的接受?(满足测量的目的?)
第六版
.
15
测量系统变差源
测量过程的构成因子(S、W、I、P、E)及其相 互作用,产生了测量结果或数值的变差。
工件(W) 人员(P)
• 作为测量活动的结果,我们产生一个数值,以此表示 这个轴承孔的内径
第六版
.
6
什么是测量系统分析
• 测量系统分析(MSA)
–MSA用于分析测量系统对测量值的影响 –强调仪器和人的影响
• 我们对测量系统作分析,以确定测量系统的统计 特性的量化值,并与认可的标准相比较
第六版
.
7
MSA总目标
• 测量的不确定度
一个与测量结果有关的参数,其值分散的特性可 以合理地归结于被测对象。
这些数据可表达为系列测量的统计分布、标准离 差、概率、百分率、实测值减去实际值;在控制 图或曲线图上的点等。
第六版
.
8
测量系统分析
典型的准备包括:
– 分析的作业指导书 – 评价人和样件的数量 – 重复读数和测试次数 – 尺寸的关键性 – 零件构造 – 在日常工作使用测量仪器的
第六版
.
25
检验、测量和测试仪器的控制-4.11
检验、测量和测试仪器- 4.11.3
–记录必须包括员工自备量具 –在检查量具时,必须记录其条件和实际读数 –如果有可疑的材料已被装运,应通知顾客 –确认测量系统分析的方法被顾客所批准。
a.仪器是否具有足够的分辨力?
b. 系统具有有效的分辨率?
–是否具备不随时间变化的统计稳定性? –统计特性是否在期望范围内具备一致性,并为过程
分析或过程控制的接受?(满足测量的目的?)
第六版
.
15
测量系统变差源
测量过程的构成因子(S、W、I、P、E)及其相 互作用,产生了测量结果或数值的变差。
工件(W) 人员(P)
• 作为测量活动的结果,我们产生一个数值,以此表示 这个轴承孔的内径
第六版
.
6
什么是测量系统分析
• 测量系统分析(MSA)
–MSA用于分析测量系统对测量值的影响 –强调仪器和人的影响
• 我们对测量系统作分析,以确定测量系统的统计 特性的量化值,并与认可的标准相比较
第六版
.
7
MSA总目标
• 测量的不确定度
一个与测量结果有关的参数,其值分散的特性可 以合理地归结于被测对象。
这些数据可表达为系列测量的统计分布、标准离 差、概率、百分率、实测值减去实际值;在控制 图或曲线图上的点等。
第六版
.
8
测量系统分析
典型的准备包括:
– 分析的作业指导书 – 评价人和样件的数量 – 重复读数和测试次数 – 尺寸的关键性 – 零件构造 – 在日常工作使用测量仪器的
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MSA与其他相关指标的联系与区别
MSA与其他指标如分子量、分子量分布、玻璃化转变温度等之间存在联系和区别 。
分子量和分子量分布是反映高分子材料基本结构和性能的重要参数,而MSA则更 侧重于分析多糖链的结构特征,尤其是相对分子质量分布。
玻璃化转变温度是反映高分子材料加工和应用的参数,与MSA没有直接关系,但 在某些应用场景下可以参考。
THANKS
谢谢您的观看
msa培训课件
xx年xx月xx日
目 录
• MSA的基本概念 • MSA的测量原理 • MSA的实验操作流程 • MSA的应用场景和意义 • MSA的常见问题与解决方案
01
MSA的基本概念
MSA的定义
Multiple Sequence Alignment (MSA):是一种将多个序列 对齐并比较其相似性的方法。
03
MSA的实验操作流程
实验前的准备与规划
确定实验目标和预期结果
明确实验目的、预期结果和实验步骤,确保实验操作过程更加高效、准确。
准备实验材料和试剂
根据实验需要,准备好必要的试剂、耗材、仪器设备等,确保实验的正常进行。
制定实验计划和时间表
合理规划实验操作流程,分配时间,尽量避免因操作顺序不当等原因导致实验失败。
增强社会治理能力 和服务水平
MSA在城市管理、公共安全、 环保监测等领域的应用,可以提 高社会治理能力和服务水平,促 进社会和谐稳定发展。
05
MSA的常见问题与解决方案
MSA实验过程中常见问题及处理方法
总结词
实验过程常见问题、处理方法
解决方法
实时监控实验条件、发现异常立即采取措 施
实验操作失误
误操作、细节把控不足
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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
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准确的测量可以确保产品 符合客户的要求和期望, 提升客户满意度。
MSA培训目标与内容
• 培训目标:使学员掌握测量系统分析的基本原理和方法, 能够独立完成测量系统的评估和改进。
MSA培训目标与内容
培训内容 MSA基本概念和原理
测量系统误差来源及分类
MSA培训目标与内容
测量系统稳定性、重 复性和再现性分析
置信区间。
03
稳定性分析方法及应用
稳定性定义及判断标准
稳定性定义
指系统或它的特性和本质的一系 列形式在时间上趋于一致,具有 一致的轨迹,且保持其恒定的趋 势。
判断标准
包括统计控制状态下的稳定性和 工程能力基础上的长期稳定性。
稳定性数据收集与处理
数据收集
收集各种原始数据、资料,整理归纳 、分析、记录,以取得各项数据,从 而保障稳定的优质产品。
A类评定
通过统计分析方法对测量数据 进行处理,得到测量结果的标
准不确定度。
B类评定
根据测量仪器的技术规格、使 用经验或其他可靠信息,对测 量结果的不确定度进行评定。
合成标准不确定度
将A类评定和B类评定得到的标 准不确定度进行合成,得到测 量结果的合成标准不确定度。
扩展不确定度
根据合成标准不确定度和包含 因子,得到测量结果的扩展不 确定度,用于表示测量结果的
判断标准
通过散点图、相关系数和假设检验等 方法来判断两个变量之间是否存在线 性关系。
线性数据收集与处理
数据收集
明确研究目的和对象,选择合适的数据收集方法和工具,确保数据的准确性和完整性。
数据处理
对数据进行清洗、整理、转换和标准化等处理,以便于后续的线性分析。
线性图表展示与解读
线性图表类型
MSA培训目标与内容
• 培训目标:使学员掌握测量系统分析的基本原理和方法, 能够独立完成测量系统的评估和改进。
MSA培训目标与内容
培训内容 MSA基本概念和原理
测量系统误差来源及分类
MSA培训目标与内容
测量系统稳定性、重 复性和再现性分析
置信区间。
03
稳定性分析方法及应用
稳定性定义及判断标准
稳定性定义
指系统或它的特性和本质的一系 列形式在时间上趋于一致,具有 一致的轨迹,且保持其恒定的趋 势。
判断标准
包括统计控制状态下的稳定性和 工程能力基础上的长期稳定性。
稳定性数据收集与处理
数据收集
收集各种原始数据、资料,整理归纳 、分析、记录,以取得各项数据,从 而保障稳定的优质产品。
A类评定
通过统计分析方法对测量数据 进行处理,得到测量结果的标
准不确定度。
B类评定
根据测量仪器的技术规格、使 用经验或其他可靠信息,对测 量结果的不确定度进行评定。
合成标准不确定度
将A类评定和B类评定得到的标 准不确定度进行合成,得到测 量结果的合成标准不确定度。
扩展不确定度
根据合成标准不确定度和包含 因子,得到测量结果的扩展不 确定度,用于表示测量结果的
判断标准
通过散点图、相关系数和假设检验等 方法来判断两个变量之间是否存在线 性关系。
线性数据收集与处理
数据收集
明确研究目的和对象,选择合适的数据收集方法和工具,确保数据的准确性和完整性。
数据处理
对数据进行清洗、整理、转换和标准化等处理,以便于后续的线性分析。
线性图表展示与解读
线性图表类型
MSA测量系统分析培训课件(PPT 70页)

第一章 术语/定义
测量系统分析 测量系统分析是用于确定测量装置与零件变差 或公差相比的误差。
观测值=真值+测量误差
总变差=产品变差+测量变差
– 在进行SPC前必须进行MSA。
第二章 测量系统变差
位置变差(Location Variation) 1. 准确度(Accuracy): 与真值或可接受的参 考值“接近” 的程 度. 2.偏倚(Bias):观测到 测量的平均值与参考 值之间的差值, 是测 量系统的系统误差所 构成.
测量不确定度(Uncertainty) 是国际上用来描述一测量值质量的术语.
不确定度是测量可靠性的一种量化的表达.这种 概念可简单的表达为:
测量实际值=测量的观察值(结果) ±U 不确定度是测量值的范围、通过一个置信 区间的定义、与测量结果相关,并预期包括测量 的真值.MSA专注于理解某测量过程,确定这测 量过程中误差的大小,并评估这测量系统是否适 用于产品和过程的控制;MSA提升理解和改进 (减小变差).
第一章 术语/定义
真值(True Value) 真值是被测零件的“实际值”,尽管该值 不被知道且无法知道,但它是测量系统的 目标,所有个别的值尽可能的(经济的)与 该值接近. 参考值常被当作真值的最佳 近似值.
第一章 术语/定义
可追溯性(Traceability)
通过一个完整的比较链
追溯到规定的参考标准(通 常为国家或国际标准)的测 量特性或标准值,都具有一 定的不确定度.在工业界的 许多情况,测量的可追溯性 可能追溯到顾客和供方双
S:标准
W:工作件(零件) I:仪器
P:人/程序 E:环境
第三章 计量型测量系统的研究
测量系统研究目的
《MSA培训教材》PPT课件
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)
– 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
– 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
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
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基础知识培训课程课件(2024)
8
设备校准方法与步骤
校准方法
采用比较法、直接测量法、互换 法等方法进行校准。
准备工作
收集相关资料,了解设备性能和 使用方法。
外观检查
检查设备外观是否完好,有无损 坏或变形。
校准结果判定
根据校准数据,判定设备是否合 格。
2024/1/27
校准操作
按照校准规范进行操作,记录校 准数据。
功能检查
检查设备各项功能是否正常,如 测量、显示、报警等。
稳定性
测量系统随时间变 化而保持其计量特 性不变的能力。
分辨率
测量系统能够识别 的最小输入量变化 。
6
02
测量设备选择与校准
2024/1/27
7
设备类型及选择依据
2024/1/27
设备类型
根据测量需求,选择合适的设备 类型,如卡尺、千分尺、测高仪 等。
选择依据
设备的测量范围、精度、稳定性 、可靠性、易用性、价格等因素 。
与精益生产结合
精益生产是一种追求最高效率和消除浪费的生产方式。MSA与精益生产结合,可以确保生产过程中的测量 和控制环节准确有效,减少不良品率和返工率。
与质量管理工具结合
如质量功能展开(QFD)、故障模式与影响分析(FMEA)等质量管理工具可以与MSA结合使用,共同构 建完善的质量管理体系,提高产品质量和客户满意度。
9
校准周期确定
校准周期的影响因素
设备的使用频率、使用环境、保养状 况等。
校准周期的确定方法
根据设备的使用情况和相关标准,制 定合理的校准周期。同时,定期对设 备进行期间核查,以确保设备在有效 期内保持良好的状态。
2024/1/27
10
03
操作过程规范与注意事项
设备校准方法与步骤
校准方法
采用比较法、直接测量法、互换 法等方法进行校准。
准备工作
收集相关资料,了解设备性能和 使用方法。
外观检查
检查设备外观是否完好,有无损 坏或变形。
校准结果判定
根据校准数据,判定设备是否合 格。
2024/1/27
校准操作
按照校准规范进行操作,记录校 准数据。
功能检查
检查设备各项功能是否正常,如 测量、显示、报警等。
稳定性
测量系统随时间变 化而保持其计量特 性不变的能力。
分辨率
测量系统能够识别 的最小输入量变化 。
6
02
测量设备选择与校准
2024/1/27
7
设备类型及选择依据
2024/1/27
设备类型
根据测量需求,选择合适的设备 类型,如卡尺、千分尺、测高仪 等。
选择依据
设备的测量范围、精度、稳定性 、可靠性、易用性、价格等因素 。
与精益生产结合
精益生产是一种追求最高效率和消除浪费的生产方式。MSA与精益生产结合,可以确保生产过程中的测量 和控制环节准确有效,减少不良品率和返工率。
与质量管理工具结合
如质量功能展开(QFD)、故障模式与影响分析(FMEA)等质量管理工具可以与MSA结合使用,共同构 建完善的质量管理体系,提高产品质量和客户满意度。
9
校准周期确定
校准周期的影响因素
设备的使用频率、使用环境、保养状 况等。
校准周期的确定方法
根据设备的使用情况和相关标准,制 定合理的校准周期。同时,定期对设 备进行期间核查,以确保设备在有效 期内保持良好的状态。
2024/1/27
10
03
操作过程规范与注意事项
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
确定偏倚指南—独立样本法
举例-偏倚 一个制造工程师在评价一个用来监视 生产过程的新的测量系统。 从测量系统操作范围内选择一个零件。 这个零件经全尺寸检验测量以确定其 基准值。而后这个零件由领班测量15 次。数据如下:
确定偏倚指南—独立样本法
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 5.8 5.7 5.9 5.9 6.0 6.1 6.0 6.1 6.4 6.3 6.0 6.1 6.2 5.6 6.0 -.2 -.3 -.1 -.1 0 .1 0 .1 .4 .3 0 .1 .2 -.4 0
TS16949系列培训
MEASUREMENT SYSTEMS ANALYSIS
测量系统分析
MSA与ISO/TS16949:2002
ISO/TS16949:2002 7.6.1 测量系统分析 为分析各种测量和试验设备系统测量结果存 在的变差,必须进行适当的统计研究。此要求 必须适用于在控制计划提出的测量系统。所用 的分析方法及接收准则,必须与顾客关于测量 系统分析的参考手册相一致。如果得到顾客的 批准,也可以采用其它分析方法和接收准则。
3) 研究工作应由了解进行可靠研究的重要性
的人员进行管理和观察。
Chapter 计量型测量系统评价
本章介绍了一些试验程序的详细例子。 程序适用于当: 只研究两个因素,或者称为测量条件(如评价 人和零件)加上所研究的测量系统重复性。 每个零件内的变异性的影响可以忽略 不存在统计上的评价人和零件之间的交互作用 在研究中零件的尺寸不发生变化 可以进行试验统计设计和/或用相关专业知识 来判断这些程序是否适用于任何特定的测量系 统。
确定稳定性的指南
结果分析—作图法 4)建立控制限并用标准控制图分析评价 失控或不稳定的状态。 结果分析—数据法 除了正态控制图分析法,对稳定性没 有特别的数据分析或指数。
确定稳定性的指南
举例-稳定性 为了确定一个新的测量装置的稳定 性是否可以接受,工艺小组在生产工艺 中程数附近选择了一个零件。这个零件 被送到测量实验室,确定基准值为6.01。 小组每班测量这个零件5次,共测量4周 (20个子组)。收集所有数据以后, X&R 图就可以做出来了。
应注意的问题
为最大限度地减少误导结果的可能性,应采 取下列步骤: 1) 测量应按照随机顺序,以确保整个研究过 程中产生的任何漂移或变化将随机分布。评价 人不应知道哪个被编号的零件正在被检查,以 避免可能的认识偏倚。但是进行研究的人应知 道正在检查那一零件,并相应记下数据,即评 价人A,零件1,第一次试验;评价人B,零件4, 第二次试验等。
应注意的问题
2) 在设备读数中,测量值应记录到仪器分辨 率的实际限度。机械装置必须读取和记录到最 小的刻度单位。对于电子读数测量计划必须为 记录所显示的最右有效数位建立一个通用的原 则。模拟装置应记录至最小刻度的一半或灵敏 度和分辨力的极限。对于模拟装置,如果最小 刻度为0.0001,则测量结果应记录到0.00005。
测量系统研究的准备
1) 先计划要使用的方法。 2) 评价人的数量、样品数量及重复读数次数。 考虑: (a) 尺寸的关键性 ; (b) 零件结构。 3) 评价人的选择应从日常操作该仪器的人中 挑选; 4) 样品的选择对正确的分析至关重要; 5)仪器的分辨力至少直接读取特性的预期变差 的 1/10 6)确保测量方法正在测量特性的尺寸并遵守规 定的测量程序。
确定偏倚指南—独立样本法
2)
3)
让一个评价人,以通常方法测量样本10次以 上, 结果分析-作图法 相对于基准值将数据画出直方图。评审直方 图,用专业知识确定是否存在特殊原因或出 现异常。如果没有,继续分析,对于n<30 时的解释或分析,应当特别谨慎。
确定偏倚指南—独立样本法
结果分析-数据法 4) 计算n个读数的均值。X=∑xi/n 5) 计算可重复性标准偏差(参考量具研究,极差 法,如下): σr= [max(xi)-min(xi)]/d2* ,其中d2* 查表 6) 确定偏倚的t统计量:
确定线性的指南
结果分析-数据 8) 如果作图分析显示测量系统线性可接受,则 进行a和b的假设检验:斜率a的假设检验 原假设 H0:a=0 备选假设 H1:a ≠ 0 确定t 统计量: t =a[∑(xj-x)2]1/2/s 确定拒绝域: {∣t ∣ >t1-a/2 (gm-2)}
直方图 5 4 3 2 1 0
频率
频率
6
7
8
9
1
2
3 6.
6
4 6.
数据
其 他
5.
5.
5.
5.
6.
6.
确定偏倚指南—独立样本法
数据分析: 计算均值、偏倚、 σr 、 σb :可用Excel X=∑xi/n=6.0067 偏倚=均值-基准值=6.0067-6=0.0067 计算可重复性标准偏差: σr= [max(xi)-min(xi)]/d2* ,其中d2* 查表得3.55 =(6.4-5.6)/3.55=0.22514 σb= σr /√n=0.22514/ √15=0.05813
确定稳定性的指南
2) 定期(天,周)测量标准样本3~5次,样 本容量和频率应该基于对测量系统的了解。 因素可以包括重新校准的频次、要求的修 理、测量系统的使用频率、作业条件的好 坏。应在不同的时间读数以代表测量系统 的实际使用情况,以便说明在一天中预热、 周围环境和其它因素发生的变化。 3) 将数据按时间顺序画在X&R或X&S控制 图上
确定线性的指南
7)
对于给定的x0,画出a水平的置信带 低值:b+ax0-t1-a/2(gm-2)s/√n 高值:b+ax0+t1-a/2(gm-2)s/√n 其中1/√n=[1/gm+(x0-x)2/ ∑(xi-x)2]1/2
画出“偏倚=0”线,评审该图指出特殊原因 和线性的可接受性。 为使测量系统线性可被接受,“偏倚=0” 线必须完全在拟合线置信带以内。
确定偏倚指南—控制图法
1)获取一个样本,建立基准值。 2)画直方图,评审有无特殊原因和异常。 3)从控制图得到均值X 4)计算偏倚:偏倚=均值X-基准值 5)计算重复性标准偏差σr= R/d2* 6)确定偏倚的t统计量: σb= σr /√g t=偏倚/ σb 7)计算偏倚在1- a置信水平的置信区间
偏倚研究的分析
如果测量系统偏倚非0,应该可以通过硬 件、软件或两项同时调整再校准达到0, 如果偏倚不能调整到0,也仍然可以通过 改变程序(如用偏倚调整每个读数)使 用。由于存在较高评价人误差的风险, 应该仅与顾客合作使用。
确定线性的指南
进行研究 线性按以下指南评价: 1) 选择g≥5个零件,由于过程变差,这些零件 测量值覆盖量具的操作范围。 2) 用全尺寸检验测量每个零件以确定其准值并 确认了包括量具的操作范围。 3) 通常用这个仪器的操作者中的一人测量每个 零件m≥10次。
确定稳定性的指南
进行研究 1) 取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准 值。如果该样品不可获得,选择一个落在产 品测量中程数的生产零件,指定其为稳定性 分析的标准样本。对于追踪测量系统稳定性, 不需要一个已知基准值。 具备预期测量的最低值,最高值和中程 数的标准样本是较理想的。建议对每个标准 样本分别做测量与控制图。
术语介绍
偏倚是对同样 的零件的同样 特性,真值 (基准值)和观 测到的测量平 均值的差值。
术语介绍
稳定性(或漂移) 是测量系统在某一 阶段时间内,测量 同一基准或零件的 单一特性时获得的 测量总变差。换句 话说,稳定性是偏 倚随时间的变化。
术语介绍
线性 在设备的预期操作(测量)范围内 偏倚的不同被称为线性。线性可以被认 为是关于偏倚大小的变化。 线性的总结 √整个正常操作范围的偏倚改变 √整个操作范围的多个并且独立的偏倚误 差的相互关系
确定线性的指南
4)
5)
结果分析-作图法 计算零件每次测量的偏倚及零件偏倚均值。 偏倚i,j=xi,j-(基准值)i 偏倚i=∑偏倚i,j/m 在线性图上画出单值偏倚和相关基准值的偏倚 均值
确定线性的指南
6) 用下面等式计算和画出最佳拟合线和置信带。 对于最佳拟合直线,用公式:yi=axi+b xi =基准值 yi=偏倚平均值 这里xi是基准值, yi是偏倚均值,用下列公式求 出a、b和s。 a=(∑xy-∑x∑y/gm)/[∑x2-(∑x)2/gm] b=y-ax s=[ (∑yi2-b ∑yi-a ∑xiyi)/(gm-2)]1/2
偏倚=观测测量平均数值—基准值
σb= σr /√n t=偏倚/ σb来自确定偏倚指南—独立样本法
7) 计算偏倚的置信区间,置信水平取95% [偏倚± t1-a/2 (v) σb d2 /d2*] 其中参数d2 、d2* 、v 可查书上附录C或4 t1-a/2 (v)可从标准t表中查到 8)判断置信区间是否包括0,如果0落置信区 间内,偏倚在a水平是可接受的,如果0没有落 在置信区间内,偏倚在a水平是不可接受的。 注:如果a水平不是取0.05,必须取得顾客的 同意。
术语介绍
GRR或量具R﹠R √量具重复性和再现性:测量系统重复性 和再现性合成的评估,换句话说,GRR 等于系统内部和系统之间的方差的总和。
σ
GRR
² =σ
+ 再现性²
σ
重复性²
测量系统评定的两个阶段