测量系统分析概论.pptx

记数型记数型MSA计量型计量型MSANo two things are exactly alike, but even if they were, we would still get different values when we measure them.没有两个东西是完全相同的没有两个东西是完全相同的, 但是即使是但是即使是, 我们测量我们测量时仍然会得到不同的值。时仍然会得到不同的值。D. J. WheelerMSAMSAMeasureProcess/ProductKnowledgeUnderstandingAnalysisImprovementYou dont know what you cant measure !Measurement. Why bother?MSAMSA介绍两种测量系统的分析方法介绍两种测量系统的分析方法记数型测量系统的重复性和再现性（记数型测量系统的重复性和再现性（ Attribute R&R ）计量型重复性和再现性（计量型重复性和再现性（Gage R&R）：）： 介绍计量型量具能力的概念介绍计量型量具能力的概念分辨率（分辨率（Resolution）准确度（准确度（Accuracy）：）： 偏倚（偏倚（Bias），），线性（线性（Linearity），），稳定性（稳定性（Stability），相关性（相关性（Correlation）精度（精度（Precision）：）： 重复性（重复性（Repeatability），），再现性（再现性（Reproducibility）衡量指标（衡量指标（Metrics）：）：P/T，P/TV，%Contribution演示和实践针对属性数据的量具研究方法演示和实践针对属性数据的量具研究方法演示和实践针对连续变量数据的量具研究方法演示和实践针对连续变量数据的量具研究方法MSAMSA 变量型量具变量型量具 电压仪电压仪 卡尺卡尺 量杯量杯 反射计反射计 压力计压力计 温度计温度计 属性性量具属性性量具 测隙规测隙规 通止规（通止规（Go-no gage) 目测（目测（pass/fail）MSAMSAMSAMSA 评估过程评估过程 对照客户的要求，来评估你的检测和技能标准对照客户的要求，来评估你的检测和技能标准 确认所有的班次、设备等使用同样的衡量标准来判断好确认所有的班次、设备等使用同样的衡量标准来判断好与坏；与坏； 量化检验者重复测量的准确性的能力量化检验者重复测量的准确性的能力 确认检测者们对确认检测者们对“已知基准已知基准”（包括用户和生产者偏倚（包括用户和生产者偏倚）遵从的程度）遵从的程度 改进过程改进过程 发现什么地方需要培训，什么地方缺少程序，什么地方发现什么地方需要培训，什么地方缺少程序，什么地方标准没有被定义标准没有被定义MSAMSAq 鉴定者的得分鉴定者的得分%（Appraiser Score） 操作工对某属性操作工对某属性R&R的一致性的比例的一致性的比例q 属性数据（属性数据（Attribute Data） 用于记录和分析的质量评价的数据（通用于记录和分析的质量评价的数据（通/止）止）q 属性测量系统（属性测量系统（Attribute Measurement System） 某一将每一部件与标准某一将每一部件与标准件相对比的（若符和标准，则接受）的测量系统件相对比的（若符和标准，则接受）的测量系统q 用户偏倚（用户偏倚（Customer Bias） 操作工有将好的产品视为不合格品的倾向操作工有将好的产品视为不合格品的倾向q 生产者偏倚（生产者偏倚（Producer Bias） 操作工有将不好的产品视为好的产品的倾向操作工有将不好的产品视为好的产品的倾向q 有效筛选的得分有效筛选的得分%（Effective Screen Score） 所有操作工自己和他们之间所有操作工自己和他们之间对某属性对某属性R&R的一致性比例的一致性比例q 基准值（基准值（Master Value） 用更高准确度的量具所测出的某部件的某一特性用更高准确度的量具所测出的某部件的某一特性的平均值的平均值q 筛选（筛选（Screen） 100%的产品用检验技术进行评估的产品用检验技术进行评估q 筛选的有效性（筛选的有效性（Screen Effectiveness） 属性测量系统鉴别好或坏的能力属性测量系统鉴别好或坏的能力MSAMSA设定设定从过程中选择从过程中选择30个部件，个部件，50%良品，良品，50%不良不良若有可能，选择一些介于好与坏分界线之间的样品若有可能，选择一些介于好与坏分界线之间的样品选择检验者选择检验者 经过全面训练并合格的经过全面训练并合格的执行执行每一个检测者按照随机的顺序检测部件，并确认是通过检验还是不通过检验。每一每一个检测者按照随机的顺序检测部件，并确认是通过检验还是不通过检验。每一个检测者重复检测个检测者重复检测1分析分析可以利用可以利用Excel分析（分析（AttributeR&R.xls文件）文件）或者可以利用或者可以利用Minitab分析分析评估评估结果文件化结果文件化若有必要，采取适宜的措施以修正过程若有必要，采取适宜的措施以修正过程 标准没有清晰定义标准没有清晰定义 需要培训需要培训再对测量系统进行研究，以确认修正的有效性再对测量系统进行研究，以确认修正的有效性AttributeR&R.xlsMSAMSAAppraiser Score=操作工自身一致次操作工自身一致次数数/总次数总次数Score vs. Attribute = 操作工操作工检测结果与已知标检测结果与已知标准相符的次数准相符的次数/总次总次数数Screen Effective Score=所有操作工所有操作工有一致性的次数有一致性的次数/总总次数次数Screen Effective Score vs. Attribute= 所有操所有操作工与标准相一致作工与标准相一致次数次数/总次数总次数AttributeR&R.xlsKnown PopulationOperator # 1Operator # 2Operator # 3Y/N-1Y/N-2Sample #AttributeTry #1Try #2Try #1Try #2Try #1Try #2AgreeAgree1PassPassPassPassPassFailFailNN2PassPassPassPassPassFailFailNN3FailFailFailFailPassFailFailNN4FailFailFailFailFailFailFailYY5FailFailFailPassFailFailFailNN6PassPassPassPassPassPassPassYY7PassFailFailFailFailFailFailYN8PassPassPassPassPassPassPassYY9FailPassPassPassPassPassPassYN10FailPassPassFailFailFailFailNN11PassPassPassPassPassPassPassYY12PassPassPassPassPassPassPassYY13FailFailFailFailFailFailFailYY14FailFailFailPassFailFailFailNN% APPRAISER SCORE100%78.57%100% SCORE VS. ATTRIBUTE78.57%64.29%71.43%SCREEN% EFFECTIVE SCORE57.14%SCREEN% EFFECTIVE SCORE VS. ATTRIBUTE42.86%MSAMSA请打开：请打开：“Attribe MSA.MTWAttribe MSA.MTW，请分析此测量系统，三个检查，请分析此测量系统，三个检查员，员，1414个样本，每个样本检查两遍。个样本，每个样本检查两遍。C1C1为样本编号，为样本编号，C2C2为为检查员编号，检查员编号，C3C3为检查结果，为检查结果，C4C4为标准判断结果。为标准判断结果。MSAMSA1235060708090100AppraiserPercentWithin Appraiser12330405060708090100AppraiserPercentAppraiser vs StandardAssessment AgreementDate of study:Reported by:Name of product:Misc:,95.0% CIPercentMSAMSAAssessment Disagreement Appraiser # pass/fail Percent (%) # fail/pass Percent (%) # Mixed Percent (%) 1 2 14.3 1 7.1 0 0.0 2 1 7.1 1 7.1 3 21.4 3 1 7.1 3 21.4 0 0.0 # pass/fail: Assessments across trials = pass / standard = fail.# fail/pass: Assessments across trials = fail / standard = pass.# Mixed: Assessments across trials are not identical.Between AppraisersAssessment Agreement# Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 14 8 57.1 ( 28.9, 82.3)# Matched: All appraisers assessments agree with each other.All Appraisers vs StandardAssessment Agreement# Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 14 6 42.9 ( 17.7, 71.1)目标：目标：100% 一致，最低一致，最低80%结论：此测量系统不可信赖结论：此测量系统不可信赖MSAMSA分成小组，每组代表不同班次分成小组，每组代表不同班次你的工作是确认你的工作是确认M&M巧克力是否符合给用户的交付要求。你的上司告巧克力是否符合给用户的交付要求。你的上司告诉你客户希望要外观诉你客户希望要外观OK的产品的产品你们的讲师将给你们样品你们的讲师将给你们样品20件样品将用该件样品将用该Attribute R&R过程来确认，将样品排成过程来确认，将样品排成4列以便观察列以便观察样本（它们应该是被随机排列）样本（它们应该是被随机排列）确定三位鉴定者，每一位鉴定者需要将每一颗巧克力检查两次。确保确定三位鉴定者，每一位鉴定者需要将每一颗巧克力检查两次。确保试验顺序是随机的。试验顺序是随机的。使用使用Minitab分析，解释结果并提出建议分析，解释结果并提出建议你有你有30分钟完成此练习，结果最好者将会获得奖品分钟完成此练习，结果最好者将会获得奖品MSAMSAMSAMSA 分辨率分辨率 数据分级数数据分级数 准确度（位置准确度（位置） 偏倚偏倚 线性线性 稳定性稳定性 相关性相关性 精度（波动精度（波动） 重复性重复性 再现性再现性MSAMSA 分辨率是指：分辨率是指：量具可测量的最小刻度量具可测量的最小刻度. 准则：量具的分辨率应该是过程准则：量具的分辨率应该是过程 的十分之一的十分之一 上部刻度的分辨率为多少？上部刻度的分辨率为多少？ 下部刻度的分辨率为多少下部刻度的分辨率为多少差的分辨率差的分辨率好的分辨率好的分辨率 MSAMSA精密性是精密性是.真值真值真值真值精密性好精密性好精密性不好精密性不好真值真值平均值平均值准确度是准确度是.准确性好准确性好真值真值平均值平均值偏离偏离准确性不好准确性不好MSAMSA精密度(Precision)GoodBadGoodBad正确度(Accuracy)MSAMSA 假定参考材料的硬度的假定参考材料的硬度的“真值真值”是是5.0 方法方法1得到的读数为：得到的读数为：3.8, 4.4, 4.2, 4.0 方法方法2得到的读数为：得到的读数为：6.5, 4.0, 3.2, 6.3 哪种方法更准确？哪种方法更准确？ 哪种方法更精密？哪种方法更精密？ 你倾向哪种方法？为什么？你倾向哪种方法？为什么？MSAMSA 偏倚偏倚-Bias：指对同一部件观察测量值的平均值与基准值之间的差异指对同一部件观察测量值的平均值与基准值之间的差异偏倚常常被用来描述偏倚常常被用来描述“准确度准确度”因为准确度在文字上有若干个因为准确度在文字上有若干个含义，因此偏倚是一最佳的表含义，因此偏倚是一最佳的表述述Reference ValueObserved ValueBiasMSAMSA 线性线性-Linearity：在仪器能力范围内测量的准确度和精密度的区别在仪器能力范围内测量的准确度和精密度的区别True Value真值真值y = x线性度没有问题线性度没有问题True Value真值真值y = x线性度有问题线性度有问题精密度改变精密度改变测量值测量值True Value真值真值y = x线性度有问题线性度有问题准确度改变准确度改变测量值测量值测量值测量值MSAMSA测量仪器测量仪器 1:在此线性是问题在此线性是问题测量仪器测量仪器 2:在此线性不是问题在此线性不是问题被测量对象的尺寸被测量对象的尺寸00真值与测量真值与测量值的差异值的差异真值与测量真值与测量值的差异值的差异被测量对象的尺寸被测量对象的尺寸MSAMSA 稳定性稳定性-Stability：是指在一时间周期内某一特性的基准值之间的是指在一时间周期内某一特性的基准值之间的差异差异稳定性常常用控制图来跟踪，并定期被校准稳定性常常用控制图来跟踪，并定期被校准RecalibrationMSAMSA 相关性相关性 - Correlation：是指二个变量之间的线性联系，如：二种是指二个变量之间的线性联系，如：二种不同的测量方法或不同的设置不同的测量方法或不同的设置CorrelationSystem 2System 1System 2System 1System 2System 1System 2System 1Linearity DifferenceWith BiasNo CorrelationMSAMSA测量系统的偏倚：测量系统的偏倚：通过通过“校验程序校验程序”来估计来估计（准确度）（准确度）测量系统的波动：测量系统的波动：通过通过“变量变量R&R研究研究”来估计来估计（精度）（精度）2SystemtMeasuremen2ocessPr2Total Observed variability = Product variability + Measurement variabilitysystemtMeasuremenvalueMasterTotal Observed value = Master value + Measurement offsetMeasurement offsetMeasured valuesTrue valuesMeasured valuesTrue valuesMSAMSA 重复性重复性- Repeatability：由同一个操作者采用同一种量由同一个操作者采用同一种量具，多次重复测量同一零件的同一特性时，所获得的测量具，多次重复测量同一零件的同一特性时，所获得的测量值的变差称为量具的重复性，或称为测量系统的重复性，值的变差称为量具的重复性，或称为测量系统的重复性，简称重复性；简称重复性； 重复性通常是由测量设备所造成的波动重复性通常是由测量设备所造成的波动RepeatabilityMSAMSA 2222totalproductrepeatibilityreproducibilityMaster ValueGood RepeatabilityPoor RepeatabilityMSAMSA 再现性再现性- Reproducibility：由不同操作者采用相同量具由不同操作者采用相同量具,测量同一零件的同一特性所得重复测量的均值的变差，称测量同一零件的同一特性所得重复测量的均值的变差，称为量具的再现性，或称为测量系统的再现性，简称再现性为量具的再现性，或称为测量系统的再现性，简称再现性； 再现性是操作工与操作工或系统与系统之间的波动再现性是操作工与操作工或系统与系统之间的波动真值真值好的再现性好的再现性差的再现性差的再现性MSAMSA2222totalproductrepeatibilityreproducibilityMaster ValueInspector AInspector BInspector CMachine AMachine BMachine CMSAMSA2WithinPart2termShort2termLong2ocessPr2Instrument2OperatorPart2Operator2ypeatabilitRe2ityproducibilRe2tMeasuremen2tMeasuremen2ocessPr2Observed nCorrelatioStabilityLinearityBiastMeasurementMeasuremenocessPrTotal所观察到的所观察到的过程波动过程波动实际过程波动实际过程波动测量系统波动测量系统波动短期波动短期波动部件间的波动部件间的波动仪器波动仪器波动操作者波动操作者波动操作者操作者/部件交互作用部件交互作用偏倚偏倚线性线性稳定性稳定性相关性相关性重复性重复性长期波动长期波动MSAMSA 量具量具 R&R输出输出量具的波动（量具的波动（ measurement system） 测量系统的精度（测量系统的精度（Precision）：）： 精度包括重复性和再现性精度包括重复性和再现性2MS15.5PMSAMSA 精度与容差的比例精度与容差的比例 称为量具波动占据容差的百分率称为量具波动占据容差的百分率 这个比例通常用百分数来表述这个比例通常用百分数来表述 最佳的情形最佳的情形 P/T 10% - 可接受的情形可接受的情形 P/T 30%LSLUSLToleranceLSLUSL15.5T/P2MSMSAMSA 精度与总波动的比例精度与总波动的比例 称为量具波动占据总波动的百分率称为量具波动占据总波动的百分率 最佳情形最佳情形 10% 可接受的情形可接受的情形 4 可接受的情形：可接受的情形：3 - 4DC#1DC#2DC#3DC#4X measuredXXWhere is measured X? X is somewhere in this distinct category, but I dont know where.2roundCategoriesDistinct#MSpartdown MSAMSA P/T（%Tolerance）测量系统精度的最常见的估计测量系统精度的最常见的估计将量具的精度与规格容差相比较将量具的精度与规格容差相比较如果量具仅被用作筛选产品样本，则如果量具仅被用作筛选产品样本，则P/T是足够了是足够了P/SV（%R&R）- 最适合于最适合于 Six Sigma度量量具的性能与量具研究波动度量量具的性能与量具研究波动Measures how the gage performs compared to the gage study variationBest estimate for performing process improvement注意！量具研究波动并不代表真实过程的波动注意！量具研究波动并不代表真实过程的波动Gage Study Variance is not necessarily representative of the true process variance.P/TV（%R&R）- 最适合于最适合于 Six SigmaMeasures how the gage performs compared to the process variation注意！注意！Gage Study Variance is not necessarily representative of the true process variance.当当P/TV等于等于P/SV when the variation in your gage samples represent true process variation.MSAMSA%Contribution(%TV)P/TV(%R&R)P/T(%Tolerance)Distinct Categories没问题没问题1%10%4可以接受的可以接受的范围范围19%1030%1030%3-4不要使用不要使用9%30%30% Make Patterned Data ，来设定量具研究数来设定量具研究数据表据表5. 确保操作者按随机次序来测确保操作者按随机次序来测量所有的样本量所有的样本6. 确保其他操作者按照随机的次确保其他操作者按照随机的次序测量样本序测量样本7. 重复三次步骤重复三次步骤4和和5，也要力图，也要力图使得操作者的次序也是随机的使得操作者的次序也是随机的8. 在在Minitab中运行以下分析：中运行以下分析：Stat Quality Tools Gage R&R Study (Crossed)Stat Quality Tools Gage Run Chart9. 分析描述测量系统能力的结果分析描述测量系统能力的结果10.确定适宜的下步措施确定适宜的下步措施MSAMSA某黑带想对一用于合金过程的温度计进行量具研究。他仔细按照上页幻灯片所某黑带想对一用于合金过程的温度计进行量具研究。他仔细按照上页幻灯片所描述的方法进行，并将数据输入至描述的方法进行，并将数据输入至 R&RExample.xls文件中。文件中。用用 Minitab来分析量具数据并评估量具能力。来分析量具数据并评估量具能力。Stat Quality Tools Gage R&R Study (Crossed)R&RExample.xlsEnter info & Options (See next page)The ANOVA method is preferredMSAMSA 如果你希望如果你希望Minitab计算计算P/T和和P/TV，则须输入过程容差和波动则须输入过程容差和波动 By default Minitab calculates P/SVLSLUSL15.5T/P2MShistoricalMSTV/PMSAMSAP是一描述相关的是一描述相关的 Source不是总体波动的统计显著原因的概率不是总体波动的统计显著原因的概率在该例中，在该例中，Part、Operator 和和 Operator/Part 交互作用均为显著波动源交互作用均为显著波动源顺便提一下，你能否用顺便提一下，你能否用 Minitab的计算器来计算的计算器来计算 Total SS？该值代表什么？该值代表什么？Two-Way ANOVA Table With InteractionSource DF SS MS F P Part 9 43514.4 4834.93 171.965 0.00000Operator 2 219.4 109.70 3.902 0.03912Operator*Part 18 506.1 28.12 4.319 0.00001Repeatability 60 390.6 6.51 Total 89 44630.42ijkxxSSTotal MSAMSA源于测量系统的总波动可分为：重复性和再现性源于测量系统的总波动可分为：重复性和再现性 %ContributionSource VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 16.43 2.98 Repeatability 6.51 1.18 Reproducibility 9.92 1.80 Operator 2.72 0.49 Operator*Part 7.20 1.31 Part-To-Part 534.09 97.02 Total Variation 550.52 100.00 %98. 252.55043.16.Cont%2Total2MS部件引起部件引起的波动的波动总波动总波动MSAMSA每一波动的标准偏差每一波动的标准偏差（方差的平方根）（方差的平方根） StdDev Study Var %Study Var %Tolerance %Process Source (SD) (5.15*SD) (%SV) (SV/Toler) (SV/Proc) Total Gage R&R 4.0535 20.876 17.28 20.88 20.27 Repeatability 2.5514 13.140 10.87 13.14 12.76 Reproducibility 3.1498 16.222 13.42 16.22 15.75 Operator 1.6490 8.493 7.03 8.49 8.25 Operator*Part 2.6837 13.821 11.44 13.82 13.42 Part-To-Part 23.1104 119.019 98.50 119.02 115.55 Total Variation 23.4632 120.835 100.00 120.84 117.32 Number of Distinct Categories = 8代表代表99%的容差的容差MSAMSA StdDev Study Var %Study Var %Tolerance %Process Source (SD) (5.15*SD) (%SV) (SV/Toler) (SV/Proc) Total Gage R&R 4.0535 20.876 17.28 20.88 20.27 Repeatability 2.5514 13.140 10.87 13.14 12.76 Reproducibility 3.1498 16.222 13.42 16.22 15.75 Operator 1.6490 8.493 7.03 8.49 8.25 Operator*Part 2.6837 13.821 11.44 13.82 13.42 Part-To-Part 23.1104 119.019 98.50 119.02 115.55 Total Variation 23.4632 120.835 100.00 120.84 117.32 Number of Distinct Categories = 8 %27.20200535.4TV/PhistoricalMS0535.41104.23414.1MSParts2%28.1746.2305. 4SV/PTotalMS%88.2010088.20Tolerance15. 5T/PMSMSAMSAMinitab标准输出为六种图形的组合标准输出为六种图形的组合这些图形包括：这些图形包括：X-Bar & RComponents of VariationOperator/PartInteraction By OperatorBy PartMSAMSA 该图是一波动组成的直方图，包含以下信息：该图是一波动组成的直方图，包含以下信息： %Total Var %Study Var %Process Var %ToleranceMSAMSA该图的解释不同于标准的该图的解释不同于标准的 X-bar 图图X-bar图中重复性的信息是什么？图中重复性的信息是什么？ 再现性又是如何？再现性又是如何？R-bar图中的重复性信息图中的重复性信息是什么？是什么？MSAMSA 展示每个部件的均值效应展示每个部件的均值效应 展示均值测量值的分布展示均值测量值的分布MSAMSA比较每位操作者的均值测量值比较每位操作者的均值测量值凸显操作者与操作者之间的差异凸显操作者与操作者之间的差异MSAMSA展示操作者与随着操作者而变化的部件之间的关系展示操作者与随着操作者而变化的部件之间的关系MSAMSA该图形按照顺序显示了所有操作者相关的部件的观察值该图形按照顺序显示了所有操作者相关的部件的观察值关注该图形，或许能够了解某一操作者或部件的影响关注该图形，或许能够了解某一操作者或部件的影响MSAMSA USL真实过程分布真实过程分布不合格部件不合格部件对真值测量的分布对真值测量的分布错判为合格的高机会错判为合格的高机会MSAMSA USL真实过程分布真实过程分布Good Part合格部件合格部件错判为不合格的高机会错判为不合格的高机会对真值测量的分布对真值测量的分布MSAMSALSLUSLTrue Process Distribution 真实过程分布真实过程分布Good Part合格部件合格部件Good Part合格部件合格部件由于测量错误产生的潜在分布由于测量错误产生的潜在分布30%机会误判为合格机会误判为合格几乎无机会误判为不合格几乎无机会误判为不合格High CpxLow CpxMSAMSA P/TP/TV ? P/TP/TV ? 你能画出你能画出P、T、TV吗？吗？ 该量具合格吗？如果合格，它适用于什么？该量具合格吗？如果合格，它适用于什么？LSLUSLLSLUSL15. 5T/PMStotalMS15. 515. 5TV/PMSAMSA研究所里得出根据人脑的大小不同研究所里得出根据人脑的大小不同, 中国人的情况中国人的情况, 头部头部 size 公差为公差为40mm，研究所为了更深一层对脑，研究所为了更深一层对脑size的研究的研究首先判断测量的信赖性首先判断测量的信赖性,测量测量 大脑时使用的卷尺实施大脑时使用的卷尺实施MSA 准备物品准备物品卷尺卷尺1把，测量者两名把，测量者两名样本人员样本人员 10名名 ( 脑的脑的 Size差异大越好差异大越好 )设定设定分成分成3组。组。执行执行切记：尽可能地随机化切记：尽可能地随机化分析分析用用Minitab来分析。评估你的量具的能力，如有必要，则还要针对来分析。评估你的量具的能力，如有必要，则还要针对不良能力的量具确认可能的解决方案不良能力的量具确认可能的解决方案GageData.xls MSAMSA