主题:【原创】大家用过测量系统分析(Measurement Systems Analysis,MSA)吗?

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xing-xing
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测量系统分析(Measurement Systems Analysis,MSA) 数据是通过测量获得的,对测量定义是:测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。这个定义由C.Eisenhart首次给出。赋值过程定义为测量过程,而赋予的值定义为测量值。

各位版友用过吗?感觉如何?
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xing-xing
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近年来,测量系统分析已逐渐成为企业质量改进中的一项重要工作,企业界和学术界都对测量系统分析给予了足够的重视。测量系统分析也已成为美国三大汽车公司质量体系QS9000的要素之一,是6σ质量计划的一项重要内容。目前,以通用电气(GE)为代表的6σ连续质量改进计划模式即为:确认(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control),简称DMAIC。

  从统计质量管理的角度来看,测量系统分析实质上属于变异分析的范畴,即分析测量系统所带来的变异相对于工序过程总变异的大小,以确保工序过程的主要变异源于工序过程本身,而非测量系统,并且测量系统能力可以满足工序要求。测量系统分析,针对的是整个测量系统的稳定性和准确性,它需要分析测量系统的位置变差、宽度变差。在位置变差中包括测量系统的偏倚、稳定性和线性。在宽度变差中包括测量系统的重复性、再现性。

  测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。测量后能够给出具体的测量数值的为计量型测量系统;只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。“计量型”测量系统分析通常包括偏倚(Bias)、稳定性(Stability)、线性(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability&Reproducibility,简称R&R)。在测量系统分析的实际运作中可同时进行,亦可选项进行,根据具体使用情况确定。
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测量系统分析的指标
 1.量具重复性:指同一个评价人,采用同一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值(数据)的变差。   
2.量具再现性:指由不同的评价人,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。   
3.稳定性:指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。   
4.偏倚:指同一操作人员使用相同量具,测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与采用更精密仪器测量同一零件之相同特性所得之平均值之差,即测量结果的观测平均值与基准值的差值,也就是我们通常所称的“准确度”。  
5.线性:指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化。
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1.R&R之分析

  决定研究主要变差形态的对象。

  使用"全距及平均数"或"变差数分析"方法对量具进行分析。

  于制程中随机抽取被测定材料需属统一制程。

  选2-3位操作员在不知情的状况下使用校验合格的量具分别对10个零件进行测量, 测试人员将操作员所读数据进行记录, 研究其重复性及再现性(作业员应熟悉并了解一般操作程序, 避免因操作不一致而影响系统的可靠度)同时评估量具对不同操作员熟练度。

  针对重要特性(尤指是有特殊符号指定者)所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/10, (即其最小刻度应能读到1/10过程变差或规格公差较小者; 如: 过程中所需量具读数的精确度是0.01m/m, 则测量应选择精确度为0.001m/m), 以避免量具的鉴别力不足,一般之特性者所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/5。

  试验完后, 测试人员将量具的重复性及再现性数据进行计算,依公式计算并作成-R管制图或直接用表计算即可。

2.结果分析

  1)当重复性(AV)变差值大于再现性(EV)时:

  量具的结构需在设计增强。

  量具的夹紧或零件定位的方式(检验点)需加以改善。

  量具应加以保养。

  2)当再现性(EV)变差值大于重复性(AV)时:

  作业员对量具的操作方法及数据读取方式应加强教育, 作业标准应再明确订定或修订。

  可能需要某些夹具协助操作员, 使其更具一致性的使用量具。

  量具与夹治具校验频率于入厂及送修纠正后须再做测量系统分析, 并作记录
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测量系统分析的评定通常分为两个阶段:

  1.第一阶段:验证测量系统是否满足其设计规范要求。主要有两个目的:

  (1)确定该测量系统是否具有所需要的统计特性,此项必须在使用前进行。

  (2)发现哪种环境因素对测量系统有显着的影响,例如温度、湿度等,以决定其使用之空间及环境。

  2.第二阶段

  (1)目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的,应持续具有恰当的统计特性。

  (2)常见的就是“量具R&R”是其中的一种型式
wangbo3001
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估绅
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最近也在学习这东西,别人问质量管理一开始还以为是17025相关,结果问了个MSA,小白啊!
狂补课几天,现在大概了解了,只是实际统计运用部分有点吃不透。
不过本人觉得:理念跟17025认证是一样的,确保数据的可靠,不过处的角度和立场不一样。
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