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IATF16949认证-测量系统MSA
时间:2019-12-04 16:52:00 来源: 作者:
一、何谓测量系统
定义：是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合。也就是说，用来获得测量结果的整个过程。
由这个定义可以将测量过程看作一个制造过程，其产生的输出就是数值(数据)。这样看待一个测量系统是很有用的，因为这样让我们明白已经说明的所有概念、原理、工具，这在统计过程控制中早已被证实它们的作用。
检验本身就是一个过程。
二、为什么要对测量系统进行分析
l测量数据的质量：
数据的质量取决于多次测量的统计特征：偏倚及变差。
高质量数据——对某一特定特性值进行多次测量的数值均与该特性的参考值“接近”。
低质量数据——测量数据均与该特性的参考值相差“很远”。
理想的测量系统——零偏倚、零变差。
理想的测量系统不存在，为什么?
由于测量系统变差源：标准、人员（评价人、）仪器（量具）、工作件（零件）、程序（方法）、环境的作用结果，使得观测到的过程变差值与实际的过程变差值不相等。
例如：Cp测为2，Cp实必须大于或等于1.79时，才得到Cp观为1.33只有在测量过程没有任何变差源作用时，Cp观=Cp测，这是不可能的。
再比如：
当R&R为10%时，Cp实为2，Cp观为1.96
当R&R为 30%时，Cp实为2，Cp观为1.71
当R&R为 60%时，Cp实为2，Cp观为1.28
可以看出，Cp观由1.96到1.28之间的区别就是由于测量系统的不同所造成的。
为此，我们要对测量系统进行分析，要识别测量系统的普通原因和特殊原因，以便采取决策措施，使测量系统的变差减小到最小程度，使得测量系统观测到的过程变差值尽可能接近和真实地反映过程的变差值。这就要求，测量系统的最大（最坏）的变差必须小于过程变差或规范公差。
三、对测量系统分析要分析什么
前面我们谈到，数据的质量取决于处于稳定条件下进行操作的测量系统中，多次测量的统计特征：偏倚和变差。
为此，我们引伸出如下一些术语：
1、位置变差
l偏倚：观测到的测量值的平均值与参考值之间的差值。
l准确度：与真值（或参考值）“接近”的程度。
l稳定性：别名：漂移。
随时间变化的偏倚值
l线性：在量具正常工作量程内的偏倚变化量。
2、宽度变差
l精确度：每个重复读数之间的“接近”程度。
l重复性（设备变差）：E、V
一个评价人、同一种仪器、同一零件的某一特性，在固定的和已定义的测量条件下，连续（短期内）多次测量中的变差。
l再现性（评价人变差）：A、V
不同评价人、同一种仪器、同一零件的某一特性的测量平均值的变差。
lGRR或量具的重复性和再现性：是重复性和再现性的联合估计值。
l测量系统能力：短期评估，是对测量误差合成变差的估计
2 2 2
б能力=б偏倚（线性）+бR＆R
*短期的一致性和均匀性（重复性误差）被包含在能力评价中。
l测量系统性能：性能量化了合成测量误差的长期评估。
2 2 2 2
б性能 = б能力 +б稳定性+б一致性
*测量量程内长期的一致性和均匀性包含在性能评价之中。
3、对测量系统的五性分析
位置变差
宽度变差
l偏倚
l稳定性
l线性
l重复性
l再现性
对测量系统研究分析可供：
——接受新测量设备的标准
——两个测量装置的比较
——测量设备维修前后的比较，计算过程变差及生产过程可接受性的水平
————绘制量具性能曲线
四、如何分析测量系统的“五性”
评价一个测量系统需考虑：
l具有足够的分辨力和灵敏度。
10比1规则：测量设备要能分辨出公差或过程变差的至少十分之一以上。
l测量系统必须是稳定的，应处于统计受控状态，计测量系统中的变差只能由普通原因造成。
l统计特性在预期的范围内一致，并满足测量目的：
△ 为了产品控制，测量系统地变差必须小于规范限值
△ 为了过程控制，测量系统地变差应该能小于制造过程变差，并能证明具有有效的解析度。
计量型测量系统研究——指南
1、 确定偏倚得指南——独立样件法
1) 取得一个样件，并且建立起与可追溯到相关标准的参考值。如果不能得到这参考值，选择一件落在生产测量范围中间的生产件，并将他指定为偏倚分析的基准件。在计量实验室里测量该零件n≥10次，并计算这n个读值的平均值作为“参考值”。
2) 让一个评价者以正常方式测量样件≥10次。
3) 结果分析——图示法
画出这些数据相对于参考值的直方图并评审，用专业知识确定是否出现异常，分析特殊原因，找出异常点。如正常，可继续分析。
当n<30时，对任何的解释或分析，要特别注意。
结果分析——数值法
4) 计算n个读值的平均值
＝
5) 计算重复性标准差（б重复性或称бr）
б重复性 = max（xi）—min（xi）
d2*
式中：d2*可以从d2*表中查到，此时，g=1，m=n
6) 计算偏倚
偏倚=观测到的平均测量值（）－参考值
7) 计算平均值的标准误差бb
бb =бr/
8) 确定偏倚的t统计值
ｔ＝偏倚／бb
9) 确定置信度，一般要求为95%（即=0.005）
偏倚－d2[бb(tv,1-a/2)]/d2*≤０≤偏倚＋d2[бb(tv,1-a/2)]/d2*
如果0落在偏倚值附近的１－置信度界限内，则偏倚在水准上是可接受的。
式中：Ｖ、d2、d2*可以从d2*表中查到。
tv,1-a/2可以利用标准分ｔ布表中查到.
五. 对测量系统进行研究分析了怎么办
与其他所有过程一样，测量系统受随机的和系统的变差来源影响。这些变差是由普通原因和特殊（无次序的）原因造成的。为了提高测量数据的质量，必须使测量系统变差尽可能减小，重要的是识别变差来源，消除和降低变差源的影响。
针对测量系统的“五性”研究分析，识别影响“五性”的变差源。
1. 造成过大的偏倚的原因;
l 仪器需要校准
l 仪器、设备或夹具磨损
l 基准的磨损或损坏
l 不适当的校准或调整
l 仪器质量不良
l 线性误差
l 使用了错误的量具
l 同的测量方法——作业准备、技巧
l 测量的特性不对
l 变形（量具或零件）
l 环境——温度、湿度、振动、清洁
l 错误的假设，应用的常数不对
l 应用——零件的数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易读性、视差）
在校准过程所使用的测量程序（如：使用“基准”），应该尽可能地与正常操作的测量程序一致。
2、造成不稳定的可能因素有：
l 仪器需要校准，缩短校准周期
l 仪器、设备或夹具的磨损
l 正常的老化或磨损
l 维护保养不好——空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁
l 基准的磨损或损坏，基准的误差
l 不适当的基准或调整
l 仪器质量不好——设计或符合性
l 仪器缺少稳健的设计或方法
l 不同的测量方法——作业准备、夹紧、技巧
l 变形（量具或零件）
l 环境变化——温度、湿度、 振动、清洁
l 错误的假设，应用的常数不对
l 应用——零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易读性、视差）
3、造成线性误差的可能原因有：
l 仪器需要校准，缩短校准周期
l 仪器、设备或夹具的磨损
l 维护保养不好——空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁
l 基准的磨损或损坏，
基准的误差——最小/最大
l 不适当的校准（没有涵盖操作范围）
l 仪器质量不好——设计或符合性
l 仪器缺少稳健的仪器设计或方法
定义：是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合。也就是说，用来获得测量结果的整个过程。
由这个定义可以将测量过程看作一个制造过程，其产生的输出就是数值(数据)。这样看待一个测量系统是很有用的，因为这样让我们明白已经说明的所有概念、原理、工具，这在统计过程控制中早已被证实它们的作用。
检验本身就是一个过程。
二、为什么要对测量系统进行分析
l测量数据的质量：
数据的质量取决于多次测量的统计特征：偏倚及变差。
高质量数据——对某一特定特性值进行多次测量的数值均与该特性的参考值“接近”。
低质量数据——测量数据均与该特性的参考值相差“很远”。
理想的测量系统——零偏倚、零变差。
理想的测量系统不存在，为什么?
由于测量系统变差源：标准、人员（评价人、）仪器（量具）、工作件（零件）、程序（方法）、环境的作用结果，使得观测到的过程变差值与实际的过程变差值不相等。
例如：Cp测为2，Cp实必须大于或等于1.79时，才得到Cp观为1.33只有在测量过程没有任何变差源作用时，Cp观=Cp测，这是不可能的。
再比如：
当R&R为10%时，Cp实为2，Cp观为1.96
当R&R为 30%时，Cp实为2，Cp观为1.71
当R&R为 60%时，Cp实为2，Cp观为1.28
可以看出，Cp观由1.96到1.28之间的区别就是由于测量系统的不同所造成的。
为此，我们要对测量系统进行分析，要识别测量系统的普通原因和特殊原因，以便采取决策措施，使测量系统的变差减小到最小程度，使得测量系统观测到的过程变差值尽可能接近和真实地反映过程的变差值。这就要求，测量系统的最大（最坏）的变差必须小于过程变差或规范公差。
三、对测量系统分析要分析什么
前面我们谈到，数据的质量取决于处于稳定条件下进行操作的测量系统中，多次测量的统计特征：偏倚和变差。
为此，我们引伸出如下一些术语：
1、位置变差
l偏倚：观测到的测量值的平均值与参考值之间的差值。
l准确度：与真值（或参考值）“接近”的程度。
l稳定性：别名：漂移。
随时间变化的偏倚值
l线性：在量具正常工作量程内的偏倚变化量。
2、宽度变差
l精确度：每个重复读数之间的“接近”程度。
l重复性（设备变差）：E、V
一个评价人、同一种仪器、同一零件的某一特性，在固定的和已定义的测量条件下，连续（短期内）多次测量中的变差。
l再现性（评价人变差）：A、V
不同评价人、同一种仪器、同一零件的某一特性的测量平均值的变差。
lGRR或量具的重复性和再现性：是重复性和再现性的联合估计值。
l测量系统能力：短期评估，是对测量误差合成变差的估计
2 2 2
б能力=б偏倚（线性）+бR＆R
*短期的一致性和均匀性（重复性误差）被包含在能力评价中。
l测量系统性能：性能量化了合成测量误差的长期评估。
2 2 2 2
б性能 = б能力 +б稳定性+б一致性
*测量量程内长期的一致性和均匀性包含在性能评价之中。
3、对测量系统的五性分析
位置变差
宽度变差
l偏倚
l稳定性
l线性
l重复性
l再现性
对测量系统研究分析可供：
——接受新测量设备的标准
——两个测量装置的比较
——测量设备维修前后的比较，计算过程变差及生产过程可接受性的水平
————绘制量具性能曲线
四、如何分析测量系统的“五性”
评价一个测量系统需考虑：
l具有足够的分辨力和灵敏度。
10比1规则：测量设备要能分辨出公差或过程变差的至少十分之一以上。
l测量系统必须是稳定的，应处于统计受控状态，计测量系统中的变差只能由普通原因造成。
l统计特性在预期的范围内一致，并满足测量目的：
△ 为了产品控制，测量系统地变差必须小于规范限值
△ 为了过程控制，测量系统地变差应该能小于制造过程变差，并能证明具有有效的解析度。
计量型测量系统研究——指南
1、 确定偏倚得指南——独立样件法
1) 取得一个样件，并且建立起与可追溯到相关标准的参考值。如果不能得到这参考值，选择一件落在生产测量范围中间的生产件，并将他指定为偏倚分析的基准件。在计量实验室里测量该零件n≥10次，并计算这n个读值的平均值作为“参考值”。
2) 让一个评价者以正常方式测量样件≥10次。
3) 结果分析——图示法
画出这些数据相对于参考值的直方图并评审，用专业知识确定是否出现异常，分析特殊原因，找出异常点。如正常，可继续分析。
当n<30时，对任何的解释或分析，要特别注意。
结果分析——数值法
4) 计算n个读值的平均值
＝
5) 计算重复性标准差（б重复性或称бr）
б重复性 = max（xi）—min（xi）
d2*
式中：d2*可以从d2*表中查到，此时，g=1，m=n
6) 计算偏倚
偏倚=观测到的平均测量值（）－参考值
7) 计算平均值的标准误差бb
бb =бr/
8) 确定偏倚的t统计值
ｔ＝偏倚／бb
9) 确定置信度，一般要求为95%（即=0.005）
偏倚－d2[бb(tv,1-a/2)]/d2*≤０≤偏倚＋d2[бb(tv,1-a/2)]/d2*
如果0落在偏倚值附近的１－置信度界限内，则偏倚在水准上是可接受的。
式中：Ｖ、d2、d2*可以从d2*表中查到。
tv,1-a/2可以利用标准分ｔ布表中查到.
五. 对测量系统进行研究分析了怎么办
与其他所有过程一样，测量系统受随机的和系统的变差来源影响。这些变差是由普通原因和特殊（无次序的）原因造成的。为了提高测量数据的质量，必须使测量系统变差尽可能减小，重要的是识别变差来源，消除和降低变差源的影响。
针对测量系统的“五性”研究分析，识别影响“五性”的变差源。
1. 造成过大的偏倚的原因;
l 仪器需要校准
l 仪器、设备或夹具磨损
l 基准的磨损或损坏
l 不适当的校准或调整
l 仪器质量不良
l 线性误差
l 使用了错误的量具
l 同的测量方法——作业准备、技巧
l 测量的特性不对
l 变形（量具或零件）
l 环境——温度、湿度、振动、清洁
l 错误的假设，应用的常数不对
l 应用——零件的数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易读性、视差）
在校准过程所使用的测量程序（如：使用“基准”），应该尽可能地与正常操作的测量程序一致。
2、造成不稳定的可能因素有：
l 仪器需要校准，缩短校准周期
l 仪器、设备或夹具的磨损
l 正常的老化或磨损
l 维护保养不好——空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁
l 基准的磨损或损坏，基准的误差
l 不适当的基准或调整
l 仪器质量不好——设计或符合性
l 仪器缺少稳健的设计或方法
l 不同的测量方法——作业准备、夹紧、技巧
l 变形（量具或零件）
l 环境变化——温度、湿度、 振动、清洁
l 错误的假设，应用的常数不对
l 应用——零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易读性、视差）
3、造成线性误差的可能原因有：
l 仪器需要校准，缩短校准周期
l 仪器、设备或夹具的磨损
l 维护保养不好——空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁
l 基准的磨损或损坏，
基准的误差——最小/最大
l 不适当的校准（没有涵盖操作范围）
l 仪器质量不好——设计或符合性
l 仪器缺少稳健的仪器设计或方法
