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4.3.3相关工具
(1测量系统分析
①测量系统分析(MeasurementSystemsAnalysis,简称MSA概述
a.产生的背景:
汽车整车厂(顾客认为汽车零部件生产厂家若仅针对量具定期“校准”,并不能确保产品最终的测量品质,“校准”只能代表该量具在特定场合(如校准条件的某种“偏倚”状况,尚不能完全反映出该量具在生产制造现场可能出现的各种变差问题。
亦即:
企业除对相关量具(或测量装置应定期检定或校准以外,在实际使用环境下由于人、机、料、法、环、测等方面的原因,仍会产生测量误差。
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,其后果可想而知。
因此,对于汽车零部件生产企业来说,为避免可能存在的潜在零件质量问题及顾客车辆可能因此而被“召回”的风险,必须对相关的测量系统进行分析。
b.测量系统是用来获得表示产品或过程特性的数值的系统,是与测量结果有关的装置、标准、软件、操作、程序、夹具、人员、环境的集合。
测量系统分析的目的是评价测量系统的可接受性,了解测量系统的变差来源。
测量系统的变差类型有:
偏倚(准确度、稳定性、线性、重复性、再现性,该“五性”称为测量系统的统计特性,对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性(相对于顾客的要求。
——量具重复性:
指同一个评价人,采用同一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值(数据的变差;
——量具再现性:
指由不同的评价人,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;
——稳定性:
指测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。
一般多对电子量具进行;
——偏倚:
指同一操作人员使用相同量具,测量同一零件的相同特性多次所得数据平均值与采用更精密仪器测量同一零件之相同特性所得之平均值之差,即测量结果的观测平均值与基准值的差值,也就是我们通常所称的“准确度”。
是测量系统的系统误差的测量,一般对精度高或测量公差小的量具进行;
——线性:
指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化。
其被视为偏倚对于量程大小不同所发生的变化,一般对同时测量多个规范值的量具进行。
其中测量系统的偏倚、稳定性及线性主要取决于测量装置(仪器本身,而测量系统的重复性、再现性(波动则不仅与测量装置有关,且与操作者、零件间本身的差异等有关。
所以在进行重复性、再现性分析前,应首先视需要对偏倚、稳定性及线性进行分析。
c.测量系统对其统计特性的基本要求:
1测量系统必须处于统计控制中;2测量系统的变异必须比制造过程的变异小;3变异应小于公差带;4测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者(十分之一;5测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时,其最大的变差应小于过程变差和公差带中的较小者。
d.任何用来获得测量结果的装置,称为测量装置,或称仪器或量具。
测量装置分计量型和计数型两类。
计量型装置可直接读出质量特性值的大小,如卡尺、百分表;计数型装置不能读出特性值的大小,只能通过测量判定是否合格或通过,如样板、通/止规等。
测量系统分析是针对测量装置系统而言的,所以测量系统分析也可以分为计量型测量系统分析和计数型测量系统分析两类。
②测量系统分析应用
a.计量型测量系统分析
计量型测量系统一般又分为非破坏性测量系统和破坏性测量系统。
破坏性测量系统一般可不做测量系统分析,除非顾客要求或是测量特殊特性的装置系统[稳定性和变差的分析方法参考MSA手册],所以在此介绍的计量型测量系统分析指非破坏性测量系统的分析。
非破坏性测量系统分析包括“五性”的分析,其中主要是重复性和再现性的分析。
1重复性和再现性分析(极差-控制图法应用
a准备(装置、评价人员、零件的选择
——选择需要分析的专用检具1件,选择和确定时,其最小刻度(精度应能读取主特性的预期过程变差的十分之一,即分辨力满足要求;装置应经检定或校准合格。
——选择3个评价人(A、B、C,评价人的选择应从日常操作该仪器的人中选择,其应接受装置使用
1/14
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培训并知道研究工作的重要性且仔细、认真。
另选择一记录人。
——取包含10个零件的一个样本,应能代表过程变差的实际或预期范围,即样品应选取“极限”样品。
然后按1至10编号,使评价人不能看到这些数字。
b测量零件,获得数据
——测量采用“盲测法”,让一评价人(如A,谁先均可以以随机测量顺序测量这些零件,并让记录人将结果分别记录在“重复性和再现性分析报告”相应的栏中,见表4.3-16。
每个零件只测量一次。
——再让其他评价人(B、C分别测量这些零件并互相不看对方的数据,然后将结果分别记录。
结束一个循环的测量。
——如上所述,再进行第二个循环的测量(谁先开始无所谓,分别由记录人记录测量数据结果。
表4.3-16重复性和再现性分析报告
c初始数据计算和分析
——先计算A对每个零件的测量均值和极差,再计算10个零件10次平均值的平均值X,a和极差R的平
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均值R,a,记录于表4.3-16中,每一次平均多保留一位小数;再依次计算B、C两人的结果,记录于表4.3-16中。
——纵向计算每个零件9次测量值的平均值X,p,再计算10个零件平均值的平均值X,,,再计算零件平均值极差Rp,记录于表4.3-16中。
——依据表4.3-16中公式分别计算R,,、X,DIFF,记录于表4.3-16中。
——依据表4.3-16中公式计算极差图控制限。
利用极差图来判断测量过程是否统计受控,即每个评价人的重复性是否一致。
由计算得知,极差值均在控制限内,说明稳定受控,也可以进一步作控制图显示说明(此略。
d测量系统能力计算
——接下来依据表4.3-16中公式,分别计算重复性EV、再现性AV、零件变差PV、总变差TV、重复性再现性GRR等结果,记录于表4.3-16中。
——最后计算重复性再现性占总变差的百分比%GRR、ndc(分辨率或叫辨别分级数等值。
记录于表4.3-16中。
e分析和判断。
计量型测量系统可接受性准则如下:
——GRR%低于10%,测量系统可接受;
——GRR%在10%至30%之间,视应用的重要性、量具成本和维修费用而定接受与否;
——GRR%大于30%,测量系统需要改进,并通知顾客协调处理对策,包括产品是否再加工使用或重新再测试。
另外ndc一般要求≥5。
对表4.3-16所示例,ndc=9.15,>5%;GRR%约为15.23%,考虑到量具精度不高,且维修费用较高,故可接受。
2重复性和再现性分析(极差法应用
极差法也叫典型极差法,其只提供测量系统的总体情形,不将变异性分解成重复性和再现性。
极差法的典型特点是能快速地验证GRR是否发生了变化。
极差法应用步骤如下(参见表4.3-17所示例:
a准备:
选择甲、乙两位评价者和5个零件(极限样品,编号,及被分析测量装置(量具和记录人。
已知过程总标准变差为0.0777。
b首先由一个评价人(甲或乙随机测量每个零件各一次(盲测,测量结果记录于4.3-17中;然后另一人也如此测量,结果记录于表4.3-17。
c计算,见表4.3-17。
表4.3-17极差法研究表——计算出每个零件的极差Ri;
——计算出平均极差,为0.07;
R——计算测量变差GRR=/d2,d2由表4.3-18查得(零件或极差数g=5,测量次数m=2为1.19。
R操作者甲:
徐好操作者乙:
刘帅分析人:
陈秀
零件编号及名称:
弹片测量参数:
宽度尺寸规格:
0.40~1.00mm
装置名称:
游标卡尺装置规格:
0~125mm装置编号:
L008
过程总标准差:
0.0777d2=1.19(查得分析日期:
2007/6/2
零件操作者甲操作者乙极差
10.850.800.05
20.750.700.05
31.000.950.05
40.450.550.10
50.500.600.10
平均极差:
=∑Ri/5=0.35/5=0.07
测量变差:
GRR=/d2=0.07/1.19=0.0585
测量变差GRR占过程总标准差的百分比GRR%:
GRR%=%(0.0588/0.0777=75.68%
测量系统分析结论:
GRR%=75.68%>30%,所以测量系统不能接受,需要改进。
注:
过程总标准差在不知情况下,可用1/6公差(T/6代替。
4/14GRR=0.07/1.19=0.0588;
——计算测量变差GRR占过程总标准差的百分率%GRR。
若未给出或未明确总过程标准差,可使用公差的1/6来代替。
%GRR=%(GRR/过程总标准差=%(0.0588/0.0777=75.68%
本例中,若用公差计算,则%GRR=%(GRR/公差/6=%(0.0588/0.1=58.8%
表4.3-18d
2值表(部分
d分析评价
分析评价准则同“计量型测量系统可接受性准则”,由于%GRR=75.68%>30%,所以测量系统不能接受,需要改进。
3稳定性的分析(均值-极差控制图法
a选取一个样品,并建立可追溯标准之真值或基准值(在实验室中测量该零件n≥10次取平均值,若无样品则可从生产线中取一个落在中心值域的零件,当成样本或标准件。
b定期(如每天或每周对标准件或样本测量3~5次,注意,决定样本量及频度的考虑因素应包括量具要求多长时间重新校正或修理次数、使用的频度与操作环境(条件等。
c将测量值(数据标记在-R控制图上。
X表4.3-19机械加码天平系统稳定性分析(均值-极差控制图
mg23456…
11.411.912.242.482.67…
21.281.812.152.402.60…
31.231.772.122.382.58…
41.211.752.112.372.57…
51.191.742.102.362.56…
61.181.732.092.352.56…
71.171.732.092.352.55…
81.171.722.082.352.55…
91.161.722.082.342.55…
101.161.722.082.342.55…
………………
…注:
表中m代表所要研究的样本容量或试验次数,g代表极差的数量。
5/14d计算控制界限,确定每个曲线的控制限并按标准图判断失控或不稳定状态。
稳定性之判定的一般方式和控制图判定方式是一致的,判定准则如下:
——不可以有点子超出控制界限;
——不可以有连续三点中有二点在±1σ区或±1σ区以外的位置;
——不可以有连续五点中有四点在±2σ区或±2σ区以外的位置;
——不可有连续八点在控制图的同一侧;
——不可以有连续七点持续上升或下降的情形。
如果有以上情形出现,代表仪器已不稳定,须做维修或调整,维修及调整完后须再做校验以及稳定性之分析。
【例】表4.3-19为一企业对机械加码天平所作的稳定性分析的范例,供参考。
由控制图结果看,测量过程稳定,测量系统可以接受。
4偏倚的分析(控制图法
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如果均值-极差图用于测量稳定性,数据也可以用来评价偏倚。
在评价偏倚之前,控制图分析应该显示测量系统是稳定的。
a选取一个样品,并建立可追溯标准之参考值或基准值,若无样品则可从生产线中选取一件落在生产测量值范围中间的零件,并指定为偏倚分析的标准样本。
在实验室或仪器间由有经验的计量或检验人员测量这个零件n≥10次,并计算这n个数据的均值。
将均值作为“基准值”。
b按测量系统稳定性分析方法作出控制图,并判定是否稳定,若稳定继续以下的计算。
c计算偏倚
从控制图得到,偏倚=数据平均值(-基准值。
XXd用平均极差计算重复性标准偏差σ重复性,σ重复性=σr=/d2*
R这里d2*是基于子组容量(m和图中子组数量(g,可从表4.3-20中查得。
e确定偏倚的t统计量
σb=σr/
t=偏倚/σb
f确定1-α置信区间值
所取的α水平依赖于敏感度水平,而敏感度水平是用来评价/控制该生产过程并且与产品/生产过程的损失函数(敏感度曲线相关联。
如果α水平不是用默认值0.05(95%置信度则必须得到顾客的同意。
下置信区间值y1=偏倚-[d2σb/d2*(tv,1-a/2]上置信区间值y2=偏倚+[d2σb/d2*(tv,1-a/2]
这里d2,d*2、v可以在4.3-20中查到,tv,1-a/2
在标准t表(见表4.3-21中查到。
表4.3-21t分布表
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g判断和分析
如果0落在围绕偏倚值的1-α置信区间内,即满足y1≤0≤y2,则偏倚在α水平内可被接受。
如果偏倚从统计上非0,寻找以下可能的原因:
1标准或基准值误差,检查标准程序;2仪器磨损。
这在稳定性分析时可以表现,建议按计划维护或修整;3仪器制造尺寸有误;4仪器测量了错误的特性;5仪器未得到完善的校准,评审校准程序;6评价人设备操作不当,评审测量说明书;7仪器修正运算不正确。
【例】表4.3-22为一企业对碳硫分析仪测量系统,采用控制图法所作的偏倚分析的范例,供参考。
由结果看-0.011813(低值y1≤0
≤0.015653(高值y2,测量系统的偏倚值可以接受。
表4.3-22碳硫分析仪测量系统偏倚分析表(控制图法
5线性的分析(独立样本法
a选择g≥5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。
这些零件样本须先经精密测量装置测量10次以上,再予以平均,以此当做是参考值或基准值。
b由一位作业者以常规方式对每个样本或标准件测量m≥10次,并计算出平均值,此值为“观察平均值”。
c计算偏倚:
计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚均值。
偏倚ij=xij—(基准值i,零件偏倚均值为每个零件m次偏倚的平均值。
d在线性图上画出单值偏倚和相关基准值的偏倚均值,如例表4.3-23所示。
e计算和画出最佳拟合直线和置信带。
对于最佳拟合直线,用公式:
i=axi+by这里xi是基准值,是偏倚均值,并且:
ya={∑xy–(1/gm-∑x∑y}/{∑x2–1/gm(∑x2}=斜率b=-a=中心
yx
8
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表4.3-23游标卡尺测量系统线性分析表
对于一个给定的x
α置信度区间是(
t值可以通过表4.3-21查取:
f近似地画出“偏倚=0”线,评审该图指出特殊原因和线性的可接受性。
如果“偏倚=0”的整条直线都位于置信区间内,则该测量系统的线性是可接受的。
【例】表4.3-23为一企业对一测量多个规范要求值的游标卡尺测量系统,采用独立取样法所作的线性分析的范例,供参考。
由结果看,“偏倚=0”的整条直线都位于置信区间内,所以该测量系统的线性是可接受的。
b.计数型测量系统分析
计数型测量装置一般使用的较少,计数型测量系统分析的方法通常有小样法、大样法、风险分析法等,在此做简单介绍。
1小样法应用
表4.3-24小样法研究表
装置名称通规装置编号L016
品名规格轮辐测量特性中心孔尺寸
分析人王忠分析日期2007.02.12
零件评价人甲评价人乙
1GGGG
2GGGG
3NGGNGNG
4NGNGGNG
5GGGG
6GGGG
7NGNGNGNG
8NGNGNGG
9GGGG
10GGGG
11GGGG
12GGGG
13GNGGG
14GGGG
15GGGG
16GGGG
17GGGG
18GGGG
19GGGG
20GGGG
注:
表中G表示通过,NG表示不通过。
小样法适用于短期研究,方法简单易行,但风险较大。
小样法应用步骤如下:
a确定2个评价人,20个零件(其中一些零件稍微低于技术规范,其余零件稍微高于规范,即应选取极限样品;若是双侧规范,会有两个检具,如通止规,此时需分别选20个零件,用数字1至20在每个零件暗处标上记号以实现盲测,每次随机选取零件。
确定记录人。
b先由一人测试该20个零件各一次,再由另一人测试各零件一次。
如此再进行一遍,这样先后每个零件测量4次。
将结果记录于小样法研究表中,如例表4.3-24所示。
c进行分析评价,若两个人每个零件各4次测量的结果完全一致,则接受该检具,否则应分析改进和重新评价。
【例】表4.3-24是对一测量孔径的通规采用小样法做的研究结果,由表可以看出,结果不一致,故需要对测量过程进行分析,可能该检具需要改进。
2大样法的分析
a按实际情况等间隔地选取n个零件,其中其最大值、最小值应能代表过程范围(极限样品。
然后用待研究的计数型量具进行测量,各测量m=20次,记录次数和接受数量a。
b为完整地研究,最小的零件必须a=0,最大的零件必须a=20,其它6个零件则在1≤a≤19。
如果不满足该准则,应用该量具测量更多的已知参考值(X的零件,直至满足上述条件。
c选取满足要求的8个零件后,须先经精密测量装置测量十次以上,再予以平均,以此当做是参考值或基准值。
d计算各个零件的接受概率Pa
——如果a≠0,a/m<0.5,Pa=(a+0.5/m;
——如果a≠20,a/m>0.5,Pa=(a-0.5/m;
——如果a/m=0.5,Pa=0.5;
——a=0,Pa=0.025;a=20,Pa=0.975。
e建立量具性能曲线(GPC。
将计算得到的概率绘制在常态分布概率图上,画出经过这些点的一条最佳适合直线,如图4.3-1所示。
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图4.3-1在常态概率图纸上绘制的计数型量具性能曲线
表4.3-25大样法测量系统分析表
汽车行业新版“五大工具”应用培训MSA培训书籍资料f计算——计算偏倚值:
下限值减去Pa=0.5对应的测量参考值Xi,即:
偏倚=下限-Xp0.5——计算重复性:
Pa=0.995与Pa=0.005之间对应的测量参考值的差除以一个1.08的调整系数,即:
重复性=(Xp0.995-Xp0.005)/1.08——计算统计量t值。
公式如下:
t=31.3×|偏倚|÷重复性g判断分析重复性的接受准则与计量型量具测量系统分析相同;偏倚的接受准则是确定其是否明显的偏离零,若t值绝对值明显大于2.093(t0.25,19,则表明这偏倚明显偏离零,即测量系统可接受。
【例】表4.3-25为一企业对一专用检具系统,采用大样法所作分析的范例,供参考。
由结果看,统计量t值9.842明显的大于0,所以该测量系统的线性是可接受的。
图4.3-1为在常态概率图纸上绘制的计数型量具性能曲线。
3风险分析法应用(人与基准的一致性评价)表4.3-27风险分析法研究表通过评价人与基准的一致性,以确认测量系统的有效性。
应用步骤如下:
a准备:
选择研究对象,确定计数型检具;选择评价人3人;选择记录人;选择初始零件30~50个,随机从过程中抽取,这些零件应能覆盖过程范围的所有变差,并编号。
b确定选好的零件的参考结果(通过或不通过),方法是由非评价人,该人应有丰富的检验和量具使用经/141111/14
汽车行业新版“五大工具”应用培训MSA培训书籍资料验,使用待分析检具,分别多次测量该些零件,最后确定通过(合格,一般用“+”表示)或不通过(不合格,一般用“-”表示)的参考结论。
c三名评价人,先由一人对每个零件各测量一次,记录结果于表中。
再由另外两人依次分别测量每个零件各1次,分别记录结果于表中。
通过记录1,不通过记录0。
如此再循环测量两次,做好记录。
d计算——有效性:
有效性=作出正确决定的次数/总决定次数;——错误率:
错误是指将不合格的结果判定为合格,即将应不通过或“0”的零件判为通过或“1”的零件的情况。
错误率=作出错误决定的次数/总决定次数;——错误警报率:
错误警报是指将合格的结果判定为不合格,即将应通过或“1”的零件判为不通过或“0”的零件情况,属于漏报。
错误警报率=作出漏报决定的次数/总决定次数。
e分析判断。
计数型测量系统可接受性准则见表4.3-26。
判断测量系统评价人可接受评价人可接受的边缘,可能需改进评价人不可接受-需改进有效性≥90%≥80%<80%表4.3-26错误率≤2%≤5%>5%错误警报率≤5%≤10%>10%【例】表4.3-27给出了一个风险分析法的范例表(已包含结果判定),供参考。
4风险分析交叉表法应用(评价人与人的一致性)通过评价评价人与人的一致性,以确认测量系统的有效性。
表4.3-28计数性研究数据表/141212/14
汽车行业新版“五大工具”应用培训MSA培训书籍资料风险分析交叉表法的应用步骤及范例如下:
a准备:
选择研究对象,确定计数性检具;选择评价人3人;选择记录人;选择初始零件30~50个,随机从过程中抽取,这些零件应能覆盖过程范围的所有变差,并编号。
b确定选好的零件的参考结果(通过或不通过),方法是由非评价人,该人应有丰富的检验和量具使用经验,使用待分析检具,分别多次测量该些零件,最后确定通过(合格,一般用“+”表示)或不通过(不合格,一般用“-”表示)的参考结论。
c三名评价人,先由一人对每个零件各测量一次,记录结果于表中。
再由另外两人依次分别测量每个零件各1次,分别记录结果于表4.3-28中。
通过记录“1”,不通过记录“0”。
d建立评价人之间交叉分析表,A×B交叉表,B×C交叉表,A×C交叉表。
以A×B交叉表为例,见表4.3-29所示。
——计算两者(1和(0的一致判定数,例如:
A×B的(1一致判定数为97,(0一致判定数为44;——计算交叉判定数,例如A
(1)×B(0)判定数为3,A(0)×B
(1)判定数6;——计算A
(1),A(0),B
(1),B(0)判定数,分别为100、50、103、47;——计算B(0)比例数:
47/150=0.3133;B
(1)比例数:
103/150=0.6866;——计算A(0)×B(0)一致判定数的期望:
0.3133×50=15.7;A
(1)×B
(1)一致判定数的期望:
0.6866×100=68.7;A(0)×B
(1)判定期望:
0.6866×50=34.3;A
(1)×B(0)判定期望:
0.3133×100=31.3。
于是
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