msa：量测系统分析doc55-质量工具(编辑修改稿)

msa：量测系统分析doc55-质量工具(编辑修改稿)内容摘要：

在量具全作业范围内选 取 5 个部分，并已求得各部分之真值分别为,,每一零件再由一作业者量测 12次，如下表： 样本 1 2 3 4 5 真值 量 测 次 数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 平均值 X 偏性 全距 R LINEARITY PLOT 1 Apr 12 Trials 5 Parts Process Variation= 线性图 LOW NOMINAL HIGH B I A S + + + MSA量测系统分析 Measurement System Analysis 19／ 56 Reference Value Bias= Linearity= GOODNESS OF FIT(R2)= %Linearity= 线性适合度 R2计算如下 : y＝ ax＋ b x:真值 a＝ ＝ y:偏性平均值 b＝ (y/n) － a (x/n)＝ a:斜率 R2＝ ＝ 偏性平均值 y＝ ax+b ＝ (真值 )－ 线性＝│斜率│制程变异 (设制程变异为 ) ＝ ＝ %线性＝ (线性 /制程变异 ) 100 ＝ () 100 ＝ % 在执行量测研究之前，应先规划及准备，一般准备如下： (1)方法在使用前应先予以确认。 (2)决定作业者人数﹑样本数﹑重复量测次数，其考虑因素如下： xy－ (x y 247。 n) x2－ (x)2/n (xy－ x )2 (x2－ x2/n) (y2－ y2/n) y nMSA量测系统分析 Measurement System Analysis 20／ 56 (a)重要尺寸－因估计可信度之需求，需较多的样本或量测次数。 (b)零件结构－原材料或重型零件可能需求少样本，但多次量测。 (3)如果可能应自日常使用量具的作业者中选择测试者，否则应选择受过 足够训练而能正确使用量具之人。 (4)样本应在能代表整个作业范围的制程中挑选，如在几天内每天选取一件样本，因这些零件被认为可代表在现行制程中全部的生产变异。 而且每个零件须加以编号识别。 (5)量具的刻度应以小于预期制程变异（或公差）的 1/10。 而为了不精确结果的可能性降至最低，应采行下列步骤： (a)采随机抽样方式量测，且采取盲目量测法，避免作业者的预知心态而造成偏差。 (b)读值应取估计之最近值，而最少取至最小刻度之 1/2。 如果最小刻度为 ，则每一估计读值应在。 (c)此一研究必 须由了解量测研究重要性及注意事项者来进行。 (1)选取一个样本，并建立可追溯标准的真值或参考值﹔若无样本，则可从生产线中取得一个落在中间值域的零件，当成标准值，且应针对预期测试的高﹑中﹑低端各取得样本或标准件，并对每个样本或标准件分别绘制管制图。 (2)定时对标准件或样本量测 3～ 5次。 注意，决定样本量及频度之考虑因素应包括重新校正或修理的次数、使用频度﹑操作环境等。 (3)将量测值标记在 X－ R CHART或 X－ s CHART上。 (4)计算管制界限，并 对失控或不稳定做评估。 (5)计算标准准差，并与制程标准差相比较，以评估量测系统的MSA量测系统分析 Measurement System Analysis 21／ 56 稳定性。 (1) 选取一个样本，并建立可追溯标准的真值或参考值。 若无样本，则可从生产线中取得一个落中间值域的零件，当成标准值，且应针对预期测试的高﹑中﹑低端各取得样本或标准件，并于工具室将各样本或标准件量测 10次，计算其平均值，将其当成“参考值”。 (2)由一位作业者以常规方式对每个样本或标准件量测 10次。 并计算出平均值，此值为“观测平均值”。 (3)计算偏差 偏差＝观测平均值－参考 值 制程变异＝ 6 %偏差＝偏差／制程变异 用于评估稳定性的 X－ R CHART或 X－ s CHART也可以用来评估偏差。 (1)同 (1)项。 (2)由管制图中计算出 X。 (3)计算偏差 偏差＝ X－参考值 制程变异＝ 6 %偏差＝偏差／制程变异 如果偏差相对较大，应寻找如。 研究量具再现性与再生性 (GRamp。 R)的方法有三种，全距法﹑平均值与全距法（包括图表分析法）及变异数分析法。 这三种方法中，MSA量测系统分析 Measurement System Analysis 22／ 56 除了全距法外，均忽略了零件间变异。 在运用本准则时，所选取之零件应以其最大的零件间变异来抽样（例如旋转 3600） ,并将每个零件相同位置（或某个点或某个地方）加以注记，这等于将零件间变异去除，否则零件变异将隐含在分析值中，造成 R＆ R分析不确实。 本法可提供量测变异的近似值，但仅提供量测系统的全貌，而无法将变异区分为再现性或再生性。 本法是以 2个作业者对 5个零件各量测 1次，以每个零件的全距当成二作业者的量测误差，其例说如下： 零 件 1 2 3 4 5 作业者 1 作业者 2 全 距 R 平均全距R=R/5=(++++)/5=R＆ R = =  = (d2*查附录 ) 设制程变异 (或公差 )= %R＆ R=(R＆ R/制程变异 )100=()100=% 判定：若 %R＆ R20%，则该 量测系统须加以改善。 R d2* MSA量测系统分析 Measurement System Analysis 23／ 56 本法可分别分析量测系统的再现性与再生性，但不是他们的交互作用，若要判断作业者与量具的交互作用，可采用 变异数分析法 (ANOVA)。 若再现性 再生性，可能是： (1)量具需加以保养。 (2)量具需重新设计，以提高适用性。 (3)量具之夹紧或定位需改善。 (4)存在过大的零件间变异。 反之，若再现性 再生性，可能是： (1)作业者训练不足。 (2)量具刻度校正不良。 (3)可能须用夹具以协助作业者更简易且确实的操作量具。 究 执行本法最适合的条件如下述： (1) 选择 3个作业者及 10个零件，但令作业者无法知道各零件编号。 (2)校正量具。 (3)由作业者 A﹑ B﹑ C 顺序对 10 个零件随机抽样量测，但不使他们之间知道他人的量测值，并分别将量测值记入表 1的第 1﹑ 6﹑ 11行。 (4)重复 (3)项的方式，分别记入 2﹑ 7﹑ 12行及 3﹑ 8﹑ 13行。 (5)若无法取得大样本数或同时取得零件时，可改用下列方式： (a)令作业者 1件，并将量测值记入第 1行，再依序由作业者 量测第 1 件，记入第 6﹑ 11MSA量测系统分析 Measurement System Analysis 24／ 56 行。 (b)重复 (a)项方式，同样量测第 1件 ，但分别记入第2﹑ 7﹑ 12行及 3﹑ 8﹑ 13行。 (6)若作业者班次不同（如日﹑夜班），或许可用下更替代方法： (a)由作业者 10个零件，记入第1行，再重复随机量测这 10个零件，分别记入第2﹑ 3行。 (b)再由作业者 B﹑ C以同样 (a)项的方式记入 6﹑ 7﹑8行及 11﹑ 12﹑ 13行。 (A)全距图 — 将每位作业者对每一零件所测得的多个读值全距标注于全距图，有助于确定： ‧ 有关再现性的统计管制。 ‧ 在每位作业者之间对每一零件的量测程序是否一致性。 UCLR RANGE UCLR R   APPRAISER PART Ａ Ｂ Ｃ Ａ Ｂ Ｃ Ａ Ｂ Ｃ Ａ Ｂ Ｃ Ａ Ｂ Ｃ １ ２ ３ ４ ５ RANGE              MSA量测系统分析 Measurement System Analysis 25／ 56 (B)误差图 — 将每个作业者对每一零件量测两次的值，按零件编号将值标注，可协助分析个别的差异。 误差＝真值或参考值－观测值 PART1 PART2 PART3 PART4 PART5 E R R O R 20 10 0 10 20 C B B C B B B B C C A B B A C A A A A C B C A B C C A A C A PART6 PART7 PART8 PART9 PART10 E R R O R 20 10 0 10 20 C B B B B B A A A B C B B A A B C C A C C A A A B C C A C C MSA量测系统分析 Measurement System Analysis 26／ 56 Error=Observed ValueReference Value 图例中显示： (1)作业者 B第 2次量测系统性的高于第 1次量测。 (2)作业者 B的平均值偏高。 (3)设有任何一个作业者能取得零件 10的特性。 (C)平均值与推移图 — 将每位作业者对每一零件所测得的平均值绘制推移图，并标注管制界限有助于确定： ‧ 作业者之间的一致性 — 推移图 ‧ 量测系统的可用性－管制图 ５ ４ ３ ２ １ ０ AVERAGE Appraiser C Appraiser B UCLX             ５ ４ ３。