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关于msa。

第二章:M阶段使用工具简介
从M阶段开始 ,项目就开始涉及到越来越多的数据分析。 M 阶段的主要任务是:确认测量系统的可靠性、找到需要关注的过程、对因子进行初步的筛选、确认Y 的现状。
1. 绘制Process map
1) 从实际应用上来讲这不能确切的称为一个工具,只是由于它过于重要,并且也是此阶段开始之前必须要做的工作,所有在此着重提出。过程一定要包括每一个步骤地input 和output,这是下一步分析的重要基础;
2)
2. 测量系统分析
1) 测量系统是整个六西格玛项目成败的关键所在,没有一个合格的测量系统我们就无法对过程的输入输出进行有效地监控,、发现不了过程中存在的变异难以识别过程中发生的变化,使控制图失真,不能提供正确信息,也不能评估我们的过程能力
2) 测量系统对过程能力指数的影响:

A. 测量系统变异性可能影响过程的稳定性、目标以及变差的决定。实际和观测的过程变差之间的基本关系是:
σ2obs = σ2actual + σ2msa

此处,

σ2obs = 观测过程方差
σ2actual = 实际过程方差
σ2msa = 测量系统方差


3) 测量系统的5性分析,包括重复性、再现性、稳定性(Stability)、线性、偏倚(需要进行量具的矫正(Bias))。偏倚、线性、稳定性属于系统误差,重复性和再现性属于随即误差。
4) 重复性的意义:
B. 重复性的意义是在重复测量的时候测量值落在5.15σ范围的概率为99%。
C. 参阅下面的 :

D. 图


5) 再现性的意义
A. 不同的人使用同样的测量仪器引入的误差落在5.15σ的区间之内的概率是99%
B.

6) 重复性和再现性分析

A. 从上图我们可以看出来只有在分别确定了重复性和再现性的方差之后我们才能确定测量系统重复性和再现性的方差?

7) 分辨率





8) 由极差图如何判断测量系统的分辨率、以及Minitab软件分析出的六个图标的注意事项、要点:










9) 测量系统的均值—极差分析法:
A. 测量系统有两种分析方法:极差法(又叫小样本法)和均值—极差法(又叫大样本法)。前者不能够将重复性和再现性误差分出来,后者可以;
B. 见下图的说明:

C. 重复性与再现性对X图的影响(清华汽车工程学院P66):



10) 一般来讲我们的测量系统需要重点关注的是重复性和再现性也即我们平时所讲的“R&R”分析。
11) 研究R & R的前提是测量系统已经过校准,而其偏倚、线性及稳定性已经过评价并认为可接受。
12) 测量系统的分析一般在使用Minitab 进行分析的时候需要关注的是:分辨率 还有就是测量系统的误差在总误差中的百分比,一般这个数值不能超过30%。分辨率一般要在5以上才算可以,最好是达到14以上(我们可以通过严密的数学推算得出这样的结论:当一个测量系统的误差≤总误差*0.1时,可分辨的组数是不小于14的。清华汽车工程学院教材的P59页)。
13) 测量系统一般可以接受的α风险是0.01,这个是和一般的方差分析不一样,因为我们必须保证我们测量系统的可靠,这是后续工作的基础。
14) MSA的极差法与方差方法相比没有考虑部件与操作人员之间的交换作用。因此极差法低估了测量系统的误差;
15) 测量系统首先要保证的是准确性,而进行准确性检测的前提是测量系统处于统计受控状态也即SPC要是受控的(清华汽车工程学院)。
16) 测量系统改进
A. 存在较大偏倚的原因
 主样品有问题
 仪器老化
 工具精度不够
 工具测量了不适当的质量特性
 工具没有校准
 工具使用不正确
B. 缺乏稳定性的可能原因:
 测量系统没有按要求经常做校准
 某些电子仪器需预热
 仪器需做维护
 主要部件已经老化
C. 缺乏线性的可能原因:
 测量系统在高低量程上未做正确的校准
 最大和最小校验标准有误差
 测量仪器已磨损老化
 测量系统的内部设计需重新评审
D. 重复性较差的可能原因:
 测量仪器没有得到很好的维护
 测量仪器精度达不到要求
 测量仪器需重新设计
 零件的装夹方式需进一步改进
 存在松动连接,接地不良,干扰等
E. 再现性较差的可能原因:
 操作工未能得到正确使用仪器的培训
 仪表盘上面读数不清楚,或精度差
 仪器未校准
 两个测量系统的设计不同
 两个测量系统的工作环境不同
17) 改善重复性
 如果测量系统的重复性较差,而仪器又不能改进或替换,那么改善测量系统重复性的唯一办法就是重复测量。见下图:

18) 准确性(accuracy)和精密性(precision)由哪些测量指标保证?


 准确性(accuracy)主要通过偏倚来确定;
 精密性(precision)主要通过重复性和再现性进行确认;
19) 测量系统分析的数理统计理论基础也是方差分析。(1:10经验法则测量仪器分辨力的第一准则应该至少是被测量范围的十分之一。传统上:此范围就是产品公差范围;最近:此范围指过程变差,即10比1规则被解释为测量设备能够分辨至少十分之一的过程变差。这符合持续改进的原理。( 即过程的焦点是顾客指定的目标值))。可参见下图:









20) 测量系统的分析同样也是牵扯到样本量的一个过程。关于样本量的选择也很关键。必须选择能够代表整个制程变异的典型样本。SBTI的教材上有一个关于样本数量和测量人员之间关系的一个公式!计量型数据的MSA分析(结合一个Minitab例子进行说明,目的通过这个例子要能说出分析表中所有部分的来源、作用以及如何判断MSA的问题)
A. 在计算R※R%之前,需要分析是否有异常数据,方法是利用控制图,观察极差R,确保每个值都在控制限以内,如果超出控制限,应查明原因并改正。令同一操作者对同样零件进行重复测量,并重新计算控制限。
B. Minitab分析图表的作用以及注意点,见下图:

21) 一些基本概念的解释以及数理原理
A. 测量过程的分辨率(discrimination):是指测量系统反映过程最小变化量的能力;
B.

C. 在受控过程中测量数据是成正态分布的;
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忽逢桃花林 (威望:0) (浙江 宁波) 汽车制造相关 技术员

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讲点实际点的MSA更好
如 MSA计划该怎么做?什么时候做?谁来做?要包含什么内容?

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