Measurementsystemanalysis测量系统分析.pptx

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1、Measurement system analysis 测量系统分析 2内容摘要n测量系统分析的意义和目的n测量系统分析的定义 n测量系统分析的基础知识 1）测量系统的统计特性 2）理想的测量系统 3）测量系统的共同特性 4）测量系统的评定步骤和准备n计量型测量系统的分析方法 1）偏倚 2）稳定性 3）线性 4）重复性和再现性（R&R）n 计数型测量系统的分析方法 假设试验分析3测量系统分析的意义和目的4测量的重要性n如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到真正的产品或过程特性。 n因此，要保证测量结果的准确性和可信度。PROCESS原料人机

2、法环结果合格不合格测量测量测量测量测量测量5测量误差测量误差Y = x + 测量值 = 真值(True Value)+测量误差戴明说没有真值的存在一致6测量误差的来源测量误差的来源： nDiscrimination 分辨能力nPrecision 精密度 (Repeatability 重复性)nAccuracy 准确度 (Bias偏差)nDamage 损坏nDifferences among instruments and fixtures (不同仪器和夹具间的差异)nDifference in use by inspector 不同使用人员的差异(Reproducibility再现性)nDif

3、ferences among methods of use (使用不同的方法所造成差异)nDifferences due to environment (不同环境所造成的差异)7测量的变异说明测量的变异说明 8为什么要进行测量系统分析为什么要进行测量系统分析n即使量具经过检定或校准，由于人、机、料、法、环、测等五方面的原因，会带来测量误差。n检测设备的检定或校准不能满足实际测量的需要。n因此，还需要对测量系统进行评价，分析测量结果的变差，从而确定测量系统的质量，以满足测量的需要。ISO/TS16949标准的要求：标准的要求：7.6.1：为分析出现在各种测量和试验设备系统测量结果的变差，必须进适

4、：为分析出现在各种测量和试验设备系统测量结果的变差，必须进适当的统计研究。此要求必须适用于在控制计划中提及的测量系统。这些当的统计研究。此要求必须适用于在控制计划中提及的测量系统。这些分析方法以及接收准则的使用必须符合顾客的测量系统分析参考手册。分析方法以及接收准则的使用必须符合顾客的测量系统分析参考手册。采用其他的分析方法和接受准则必须获得顾客的批准。采用其他的分析方法和接受准则必须获得顾客的批准。9测量系统分析的目的测量系统分析的目的n运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量误差），了解变差的来源。从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信息。n保证所用统计分析方法及

5、判定准则的一致性。10测量系统分析的定义11术语n测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的值定义为测量值。 n量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置，包括用来测量合格不合格的装置。n测量系统：用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合。 12测量系统的组成 测量系统人机料法环操作人员量具/测量设备/工装被测的材料/样品/特性操作方法、操作程序工作的环境13测量系统的基本知识和概念n测量系统及其统计特性 分辨力、稳定性、偏倚 、重复性、再现性、线性n理想的测量系统 n测量系统的共同特性n测量系统的评定步骤和准备14测量系统的统计特性 通常

6、使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量：nDiscrimination 分辨力(ability to tell things apart) ;nBias 偏倚;nRepeatability 重复性;nReproducibility再现性 ;nLinearity 线性 ;nStability 稳定性 。15分辨力（率）n定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。n传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6(标准偏差)的十分之一。T103016偏倚(Bias)：基准值基准值观测平均值观测平均值偏倚偏倚偏倚：是测量结果的观测观测平均值平均值与基准值基准值的差值。基准值的取得可以

7、通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定。 17重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。 18再现性(Reproducibility)：再现性是由不同的评价人，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。 再现性操作者操作者B B操作者操作者C C操作者操作者A19稳定性(Stability)：稳定性 时间1时间2稳定性是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的相同特性时获得的测量值的总变差。20线性(Linearity)：量程量程基准值观测平均值基准值线性是在量具预期的

8、工作范围内，偏倚值的差值21线性(Linearity)：观测的平均值 基准值无偏倚有偏倚22测量系统的分析 n测量系统的变差类型： 偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性n测量系统特性可用下列方式来描述 ：n位置：稳定性、偏倚、线性。 n宽度或范围：重复性、再现性。 23位置和宽度 位置寬度位置寬度标准值24理想的测量系统 n理想的测量系统在每次使用时：应只产生“正确”的测量结果。n每次测量结果总应该与一个标准值相符。n一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。 25真值真值理想的测量系统 26测量系统所应具有的特性： n测量系统必须处于统计

9、控制中：这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性；n测量系统的变异必须比制造过程的变异小； n变异应小于公差带；n测量精密应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者的十分之一；n测量系统统计特性可能随被被测项目的改变而变化。若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。 27测量系统的评定 n第一阶段： 明确该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。主要有二个目的： 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）发现那种环境因素对测量系统显著的影

10、响，例如温度、湿度等，以决定其使用的环境要求。n第二阶段： 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。常见的量具R&R分析是其中的一种试验型式。 28计量型测量系统的分析方法29测量系统分析的分类重重复复性性分分析析再再现现性性分分析析线线性性分分析析稳稳定定性性分分析析偏偏倚倚分分析析位位置置分分析析变变异异分分析析稳稳定定性性分分析析信信号号分分析析风风险险分分析析小小样样法法大大样样法法偏偏移移分分析析稳稳定定性性分分析析变变异异分分析析计量型计量型计数型计数型破坏型破坏型MSA极差法极差法均值极差法（包括控制图法）均值极差法（包括控制图法）ANOVE法（方差

11、分析法）法（方差分析法）30确定稳定性的指南n进行研究n1）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据生产零件 ，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。n2）定期(天,周)测量标准样本35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、周围环境和其他因素发生的变化。n3）将

12、数据按时间顺序画在Xbar&R或Xbar&S控制图上。31确定稳定性的指南n结果分析作图法n建立控制限并用标准控制图分析评价失控或不稳定状态。n结果分析数据法n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。n如果测量过程是稳定的，数据可以用于确定测量系统的偏倚。n同样，测量的标准偏差可以用作测量系统重复性的近似值。这可以与（生产）过程的标准偏差进行比较以决定测量系统的重复性是否适于应用。n可能需要实验设计或其他分析解决问题的技术以确定测量系统稳定性不足的主要原因。32确定稳定性的指南n不稳定的可能原因n仪器需要校准，需要减少校准时间间隔n仪器、设备或夹紧装置的磨损n正常老化或退化n缺

13、乏维护通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁n磨损或损坏的基准，基准出现误差n校准不当或调整基准的使用不当n仪器质量差设计或一致性不好n仪器设计或方法缺乏稳健性n不同的测量方法装置、安装、夹紧、技术n量具或零件变形n环境变化温度、湿度、振动、清洁度n违背假定、在应用常量上出错n应用零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误33确定偏倚指南独立样本法n进行研究n1）获取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。 如果得不到，选择一个落在生产测量的中程数的生产零件，指定其为偏倚分析的标准样本。在工具室测量这个零件n10次，并计算这n个读数的均值。把均值作为“基准值”。 可能需要具备预期测量值的最

14、低值、最高值及中程数的标准样本是理想的。完成此步后，用线性研究分析数据。基准值测量系统的平均值偏偏倚倚34确定偏倚指南独立样本法n2）让一个评价人，以通常方法测量样本10次以上。n结果分析作图法n3）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n30时的解释或分析，应当特别谨慎。n结果分析数据法n4）计算n个读数的均值。n5）计算可重复性标准偏差 如果GRR研究可用（且有效），重复性标准偏差计算应该以研究结果为基础。n6）确定偏倚的 t 统计量： 偏倚=观测测量平均值-基准值35确定偏倚指南独立样本法n7）如果0落在围绕偏倚值1-

15、置信区间以内，偏倚在水平是可接受的。 所取的 水平依赖于敏感度水平，而敏感度水平被用来评价/控制该（生产）过程的并且与产品/（生产）过程的损失函数（敏感度曲线）有关。如果 水平不是用默认值.05（95置信度）则必须得到顾客的同意。n偏倚研究的分析：n如果偏倚从统计上非0，寻找以下可能的原因：n标准或基准值误差；n仪器磨损。这在稳定性分析可以表现出，建议按计划维护或修整；n仪器制造尺寸有误；n仪器测量了错误的特性；n仪器未得到完善的校准，评审校准程序；n评价人设备操作不当，评审测量说明书等；36案例n一个制造工程师在评价一个用来监控生产过程的新的测量系统。测量装置分析表明没有线性问题，所以工程师

16、只评价了测量系统偏倚。在已记录过程变差基础上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。37表表: :偏倚研究数据偏倚研究数据 基准值基准值=6.0 偏倚偏倚1 5.8 -0.22 5.7 -0.33 5.9 -0.14 5.9 -0.15 6.0 0.06 6.1 0.17 6.0 0.08 6.1 0.19 6.4 0.410 6.3 0.311 6.0 0.012 6.1 0.113 6.2 0.214 5.6 -0.415 6.0 0.038n用电子表格和统计软件，可获得直方图和数据分析6.46.36.26.16.05.95.

17、85.75.643210C1Frequency39表：偏倚研究表：偏倚研究偏倚研究分析偏倚研究分析n(m)均值 X标准偏差r均值的标准偏差b测量值156.0067.22514.05813基准值= 6.00, =.05,g=1, d2*=3.35t统计量df显著t值(2尾)偏倚95偏倚置信区间低值高值测量值.115310.82.206.0067-1.1185.1319n因为0落在偏倚置信区间（-0.1185，0.1319)内,工程师可以假设测量偏倚是可以接受的,同时假定实际使用不会导致附加变差源。40确定线性指南n进行研究n1）选择g5 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。n

18、2）用全尺寸检验测量每个零件以确定其基准值并确认了包括量具的操作范围。n3）通常用这个仪器的操作者中的一人测量每个零件m10次。 随机的选择零件以使评价人对测量偏倚的“记忆”最小化。41n4）确定每一零件的观察平均值，基准值与观察平均值之间的差值为偏倚，要确定各个被选零件的偏倚。线性图就是在整个工作范围内的这些偏倚与基准值之间描绘的。如果线性图显示可用一根直线表示这些标绘点，则偏倚与基准值之间的最佳线性回归直线表示两个参数之间的线性。线性回归直线的拟合优度R2确定偏倚与基准值是否有良好的线性关系。 计算偏倚:偏倚= 观测平均值 基准值 过程变差= 6 确定线性指南42n5）画图: X軸=基准值

19、 Y軸=偏倚 其方程式为: y=b+ax 再分別计算其： 截距，斜率，拟合度，线性，线性%等 确定线性指南43截距=a=nxxnyxxy22)()(斜率=b=)(nxany擬合度=nyynxxnyxxyR222222)()(線性=斜率*過程變差%線性=100%線性過程變差确定线性指南44n系统的线性及线性百分率由回归线斜率及零件过程变差(或公差)计算得出。如果回归线有很好的线性拟合，那么可以评价线性幅度及线性百分率来确定线性是否可接受。如果回归线没有很好的线性拟合，那么可能偏倚平均值与基准有非线性关系，这需要进一步分析以判定测量系统的系统是否可接受。确定线性指南45n线性接受准则： na. 0

20、偏移线的位置。nb. 置信区间及假设试验分析。 n如果测量系统为非线性，查找这些可能原因： n在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准；n最小或最大值校准量具的误差； n磨损的仪器； n仪器固有的设计特性。 确定线性指南46案例案例pmrpmrpmrpmrpmr122.7245.1365.8487.65109.1122.5243.9365.7487.75109.3122.4244.2365.9487.85109.5122.5245.0365.9487.75109.3122.7243.8366.0487.85109.4122.3243.9366.1487.85109.5122.5243.9366.

21、0487.85109.5122.5243.9366.1487.75109.5122.4243.9366.4487.85109.6122.4244.0366.3487.55109.2122.6244.1366.0487.65109.3122.4243.8366.1487.75109.447Gage name:Date of study:Reported by:Tolerance:Misc:村夹d2000/12/01Look Tu202345678910-101Master Part MeasurementAccuracy AverageGage LinearityGage AccuracyLin

22、earity:%Linearity:R-Squared:Bias:%Bias:1.8433313.167 0.978-5.3E-020.381LinearityAccuracy02468101214Percent of Process VariationPercentCase study for linearty analysis48确定重复性和再现性的指南n分析方法有：n极差法；n均值-极差法；n方差分析ANOVA。49取样的代表性不具代表性的取法具代表性的取法50极差法n极差法是一种改良的计量型量具的研究，它可迅速提供一个测量变异的近似值近似值，这种方法只能提供测量系统的整体概况而不能将变

23、异分为重复性和再现性。它典型的用途是快速检查验证GRR是否发生了变化。n这个方法有潜力探测不可接受的测量系统，对样本容量为5的只需通常时间的80，样本容量为10的需要90的时间。n典型的极差方法用2个评价人和5个零件进行研究。在研究中，两个评价人各将每个零件测量一次。每个零件的极差是评价人A获得测量值和B获得测量值之间的绝对差值。计算极差的和与平均极差。通过将平均极差均值乘以1/ d2*可以得到总测量变差。m=2，g=零件数。51均值-极差法n均值极差法(Xbar&R)是一种可提供测量系统重复性和再现性两个特性作估计评价的方法。与极差法不同，这种方法可以将测量系统的变差分成两个部分重复性和再现

24、性，而不是他们的交互作用 。n进行研究n1、获得一个样本零件数n大于5，应代表实际的或期望的过程变差范围；n2、选择评价人为A，B，C等。零件的号码从1到n，评价人不能看到零件编号。52n3、如果是正常测量系统的一部分，应校准量具。让评价人A以随机的顺序测量n个零件，将测量结果输入第一行（如使用MINITAB应输入“数据”栏）。n4、让评价人B和C测量同样的n个零件，而且他们之间不能看到彼此的结果，输入数据到第6行和11行。n5、用不同的随机测量顺序重复该循环。输入数据到第2，7，12行，在适当的列记录数据，如果需要试验3次，重复循环并输入数据到3，8，13行。n6、当零件数量很大或同时多个零

25、件不可同时获得时，测量步骤4，5可能改变如下是需要的： 让评价人A测量第一个零件并在第1行记录读数。 让评价人B测量第一个零件并在第6行记录读数。 让评价人C测量第一个零件并在第11行记录读数。均值-极差法53 让评价人A重复测量第一个零件并记录读数于第2行， 让评价人B重复测量第一个零件并记录读数于第7行， 让评价人C重复测量第一个零件并记录读数于第12行， 如果试验需要进行3次，重复这个循环将数据记录在 第3，8，13行。n7、如果评价人属于不同的班次，可以使用一个替代方法，让评价人A测量所有的10个零件输入数据于第1行，然后评价人A以不同的顺序读数，记录结果于第2，3行，让评价人B，C同

26、样做。n8、依公式计算并作成控制图或直接用表计算即可。 均值-极差法54n%R&R接受准则： na. %R&R30%不能接受，必须改进。均值-极差法55结果分析:n当重复性(EV)大于再现性(AV)时，原因可能是： n仪器需要保养；n量具应重新设计来提高刚度增强； n量具的夹紧或零件定位的方式需要改进； n存在过大的零件变差。 n当再现性(AV)大于重复性(EV)时： n评价人员需要更好的培训如何使用量具及数据读取方式；n量具刻度盘上的刻度不清楚；n需要某些夹具协助评价人员来提高使用量具的一致性。均值-极差法56案例 3.对每个样品由三个人所测得 的9个测试值求平均值，4.总平均值的均值Xp与

27、极差的Ra2.计算A测的所有样品的总平均值3.总平均值的均值Xa与极差的Ra1.计算A对每个样品三次 测试结果的均值/极差，5758方差分析法 ANOVA：n方差分析法中，变差分为4类：零件、评价人、量具、零件与评价人的交互作用；n优点（与均值-极差法相比）：n1、适用于任何试验调试；n2、更精确地估计方差；n3、可以从试验数据中分离出更多的信息；n缺点：计算复杂，需借助计算软件；对分析人员要求高；59计数型测量系统研究60量测系统分析计数值nGo-No Go 数据模式n 人为因素主导，情况复杂n 对于以“是”和“不是”为计数基础的定性数据，其 GR&R考察的概念是与定量数据一样的。但方法上完

28、全不同.n定性数据测量系统的能力取决于操作员判断的有效性，即将“合格”判断成合格，将“不合格”判断成不合格的程度.n计数型测量系统的分析方法有：n小样法n大样法n风险分析法n信号分析法61判断所用的指标n有效性 Effectiveness(E) - 即判断“合格”与“不合格” 的准确性 E= 实际判断正确的次数/可能判断正确的机会次数.n2.漏判的几率 Probability of miss(P-miss) 将“不合格” 判为合格的机会; P(miss)=实际漏判的次数 / 漏判的总机会数.n3.误判的几率 Probability of false alarm(P-FA) - 将“合 格”判为

29、不合格的机会. P(false alarm)=实际误判次数 / 误判的总机会数.n4.偏倚 Bias(B) - 指漏判或误判的偏向. B=P(false alarm) / P(miss) B=1, 无偏倚; B1, 偏向误判; B1, 偏向漏判62KappachancechanceobservedPPPK 1nP observed判定员一致同意的单元的比率=判定员一致判定为优良的比率+判定员一致判定为次劣的比率nP chance预期偶然达成一致的比率=（判定员A判定为优良的比率*判定员B判定为优良的比率）+（判定员A判定为次劣的比率*判定员B判定为次劣的比率）nKappa量测能力评价指标判断基

30、准(良好)判断基准(考虑)判断基准(不足)判断指标90% 7090%70% 63交叉表法A * BB总计.001.00数量A.00E 44 F 6G 50期望的数量H 15.7 I 34.3 J 50.0 数量1.00K 3L 97M 100期望的数量N 31.3 O 68.7 P 100.0 数量总计Q 47R 103S 150期望的数量T 47.0 U 103.0 V 150.0 G=E+FJ=H+IM=K+LP=N+OQ=E+KT=H+QR=F+LU=I+OV=T+U=J+PH=G*Q/S I=G*R/SN=M*Q/S O=M*R/SKappa = ( ( E + L ) / S - ( H + O ) / V ) / ( 1 - ( H + O ) / V )64风险分析法n选取3050个零件来进行，其中应有一些零件稍许高或低于规范限值。 n选取3位评价人员以一种能防止评价人偏倚的方式3次测量所有零件。n所有的测量结果(每个零件测9次)必须一致则接受该量具，否则应改进或重新评价，或找到一个可接受的替代测量系统。65666768判定准则nKappa 75%n有效性 90%n错误率 2%n错误报警率 5%69Questions and Answer