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干货|秒懂!15张PPT让你搞懂什么是测量系统分析!

 2017-07-04 10:09  2423人 来源: QualityIn
前言
统计源于数据,数据来自测量,您是否曾有此疑问:统计过程分析是否准确反映了实际的过程状态?由此分析结果制定的改进措施是否正确?这都源于用于分析的数据的好坏。

MSA即研究用于确定统计分析的数据是否是好的,即研究测量过程变差对测量输出数据的影响,我们期望测量变差越小越好。MSA并不神秘,且听慢慢道来。

一、学习MSA首先必须要学会如下几组术语和概念,MSA的研究对象是测量系统、测量过程,而不是量具:


测量过程可看作是一种输出为数据的特殊过程(如下图):

测量变差会对产品判断和过程判断造成影响,因此我们希望测量变差越小越好,一般对新测量设备要求%GRR<10%,这是有理论依据支持的:





简单总结一下,过程的总变差是不变的,它是由零件变差和测量系统变差构成的。所以为了让我们观测到的零件变差接近实际的变差,那测量系统变差越小越好,也就是%GRR<10%。


MSA不仅仅是研究实际测量的数值,还要与标准件对标,下面有几个术语我们必须知道:




了解了这些术语之后,我们再看如下MSA常用的几组术语,或者也叫方法:


上面的偏倚、线性、稳定性都与位置相关,是由于系统误差造成的。

重复性、再现性、GRR主要与离散程度相关,是由于随机误差造成的。

二、了解了MSA的术语和概念后,我们肯定会问,新的量具如何验收呢?这个往往是我们在实际过程中经常忽略的。与生产过程能力验收流程相似,量具验收流程中的几项重要工作包括设备能力验收→过程能力验收→监控稳定性

量具验收的基本流程如下:


大家看到了,在量具验收之前,我们要基于其分辨率进行后续的验证活动,那什么是分辨率呢?

首先,要理解量具本身的分辨率是如何定义的:


其次,我们还要理解过程控制和过程分析的分辨率如何定义,也就是分类数(ndc):


不同分类数(ndc)的控制图显示的结果是不一样的,显然分类数(ndc)越大,控制图的显示越能展现过程的变动,所以通常分类数(ndc)要大于5。

总结:以上我们给大家介绍了测量系统分析中涉及的重要术语和定义,让大家快速了解了什么是测量系统分析以及分析的主要内容。那具体如何实施测量系统分析呢?我们将在后续的微信推文中逐个向大家介绍。更详细的了解,也可以关注QualityIn质量学院MSA序列课程: