msa測量系統分析(ppt116頁)-文庫吧在線文庫

　　

【正文】 式中的最少為 10%的產品 ?你可以把一些缺陷方式合并稱為“其它” ?這些類別應該互相排斥，否則它們應該合并起來 91 分級員內部 /重復性考慮 ?讓每個分級員至少兩次判定同一單元 ?為每個分級員建立獨立的 Kappa表，計算他們的 Kappa值 ?如果某個分級員的 Kappa測量值很小，那么該分級員自己沒有很好地重復判定 ?如果分級員自己沒有很好地重復判定，那么他也不能和其它分級員很好的做重復判定，這將掩蓋其它分級員內部重復判定的好壞 ?根據每個分級員的首次判定建立一個 Kappa表，計算不同分級員之間的 Kappa值 ?不同分級員之間的 Kappa值將進行兩兩對比 (A和 B, B和 C, A和 C) 92 Kappa 例子 1 ?Bill Blackbelt正在努力改進一個具有高退貨率的油漆過程 ?在工程早期，由于很明顯的檢驗員之間和檢驗員內部的差別，所以測量系統就是一個關注的問題 ?下一頁的數據是在測量系統研究中收集的。 B1, 偏向誤判 。試驗時遵循以下原則： ? 盲測原則 1：對 10個樣品編號，每個人測完第一輪后，由其他人對這 10個樣品進行隨機的重新編號后再測，避免主觀偏向。 6. 若控制圖穩定，利用 Rbar/d2來了解儀器的重復性。 2）定期（天、周）測量標準樣本 3~5次，樣本容量和 頻率應該基于對測量系統的了解。 控制原理 驅動興趣點 產品控制 零件是否在明確的目錄之內？ 過程控制 過程是否穩定和可接受？ 37 LSL USL ■ I型錯誤 : 生產者風險誤發警報 好零件有時會被判為 “ 壞 ”的 ■ II型錯誤 : 消費者風險或漏發警報 壞零件有時會被判為 “ 好 ”的 LSL USL I型錯誤 : II型錯誤 38 Bad is bad LSL USL I II II I III Bad is bad Good is good Confused area Confused area ■ 錯誤決定的潛在因素 :測量系統誤差與公差交叉時 ■ 產品狀況判定 :目標是最大限度地做出正確決定有二種選擇： ▲ 改進生產區域 ：減少過程變差，沒有零件產生在 II區。這意味著在可重復條件下，測量系統的變差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。 (Stability) 30 ? 儀器需要校準，需要減少校準時間間隔 ? 儀器、設備或夾緊裝置的磨損 ? 正常老化或退化 ? 缺乏維護 ─通風、動力、液壓、過濾器、腐蝕、銹蝕、清潔 ? 磨損或損壞的基準，基準出現誤差 ? 校準不當或調整基準的使用不當 ? 儀器質量差 ─設計或一致性不好 ? 儀器設計或方法缺乏穩健性 ? 不同的測量方法 ─裝置、安裝、夾緊、技術 ? 量具或零件變形 ? 環境變化 ─溫度、濕度、振動、清潔度 ? 違背假定、在應用常量上出錯 ? 應用 ─零件尺寸、位置、操作者技能、疲勞、觀察錯誤 31 ? 理想的測量系統在每次使用時，應只產生“正確”的測量結果。 ? 環境內部：溫度、濕度、振動、亮度、清潔度的短期起伏變化。 ■ 它是測量系統對被測特性變化的回應。這種活動，通常稱為檢驗， ■ 確定或否認過程是以穩定的方式操作并符合顧客 規定的目標。是指數據的分布。 PPAP手冊中規定 : ■ 對新的或進的量具測量和試驗設備應參考 MSA手冊進行變差 研究 APQP手冊中規定 :, ■ MSA分析計劃及分析報告為 產品 /過程確認階段 的輸出之一 . TS16949 標準 ? 監視和測量設備的控制 7 ■ 確定所使用的數據是否可靠 : 測量系統分析還可以： ■ 評估新的測量儀器 ■ 將兩種不同的測量方法進行比較 ■ 對可能存在問題的測量方法進行評估 ■ 確定并解決測量系統誤差問題 8 ■ 測量定義為 賦值（或數）給具體事物以表示它們之間 關于特定性的關系 。 ■ 如果得到顧客批準，也可采用其它分析方法和接收準則。 ▲精密度 ( Precision ) σ 或稱 變差 (Variation): 利用同一量具，重復量測相同工件同一質量特性，所得數據 之變異性。 ■ 通過評價過程結果或參數，可以獲得過程正在做什 么的知識。極差控制圖可 顯示分辨率是否足夠看控制限內有多少個數據分級 不同數據分級 (ndc)的計算為 : ndc=(零件的標準偏差 / 總的量具偏差 )* . 一般要求它大于 4才可接受 16 （ Sensitivity） ■ 敏感度是指能產生一個可檢測到（有用的）輸出信 號的最小輸入。 ? 基準內部：質量、級別、磨損 ? 方法內部：在設置、技術、零位調整、夾持、夾緊、點密度的變差 ? 評價人內部：技術、職位、缺乏經驗、操作技能或培訓、感覺、疲勞。 29 穩定性 時間 1 時間 2 是測量系統在 某持續時間 內測量 同一基準 或零件的單一特性時獲得的測量值總變差。 ? 測量系統應該是統計受控制的 。 ■ 過程控制原理 :零件變差是由過程中的普通原因還 是特殊原因造成的。 41 第四章 測量系統分析 42 MSA分析方法的分類 重 復 性 分 析 再 現 性 分 析 線 性 分 析 穩 定 性 分 析 偏 倚 分 析 位 置 分 析 變 異 分 析 穩 定 性 分 析 信 號 分 析 風 險 分 析 小 樣 法 大 樣 法 偏 移 分 析 穩 定 性 分 析 變 異 分 析 計量型 計數型 破壞型 MSA ● 極差法 ● 均值極差法（包括控制圖法） ● ANOVE法（方差分析法） 43 : 1) 獲取一樣本并確定其相對于可追溯標準的基準值。 ，可以利用 Xbarbar標準值，進行偏差檢 定，看是否有偏差。 ， 讓三個測量人對 10個樣品的某項特性進行測試，每個樣品每人測 量三次，將數據填入表中。 P(miss)=實際漏判的次數 / 漏判的總機會數 . Probability of false alarm(PFA) 將 “ 合 格 ” 判為不合格的機會 . P(false alarm)=實際誤判次數 / 誤判的總機會數 . Bias(B) 指漏判或誤判的偏向 . B=P(false alarm) / P(miss) B=1, 無偏倚 。 ?基本上，達不到 100%時，必須調查其原因。 ? 例子： 產品性能 : 優秀、很好、好、一般、差 ? 品嘗試驗： 味淡、辣、很辣、辣得難受 ? 客戶調查： 強烈滿意、滿意、不滿意、強烈不滿意 80 Kappa技術 ?Kappa適用于非定量系統，如 ?好或壞 ?通過 /不通過 ?區分聲音 (嘶嘶聲、叮當聲、重擊聲 ) ?區分色彩亮度 ?通過 /失敗 81 Kappa技術 ?適用于屬性數據的 Kappa ?同等處理所有誤分類 ?要求單元之間相互獨立，并且檢驗員或分級員是獨立作出分級的 ?要求評估類別是相互排斥的 82 操作定義（檢查標準） ?存在著一些質量特點，或者難以定義或者定義很耗費時間 ?要一致地評估分類，幾個單元必須由一個以上的評估人或判定人作出分類 ?如果評估員之間達成足夠的一致，那么就有可能，盡管不能保證，分級是正確的 ?如果評估員不能達成足夠的一致，那么分級的可用性就很有限了 差勁的屬性測量系統幾乎總是可以歸咎于 差勁的操作定義 83 ? 留意事項 (1) 樣品應選定代表 Process的樣品。 %≦ 數值 ≦ 30% 表示該量具系統可接受或不接受 ， 決定于該量具系統之重要性 、 修理所需之費用等因素 。 46 決定要分析的測量系統 抽取樣本，取值參考值 請現場測量人員測量 15次 輸入數據到 EXCEL表格中 計算 t值，并判定 是否合格，是否要加補正值 保留記錄 BIAS分析之執行 : 47 X1= X6= X2= X7= X3= X8= X4= X9= X5= mm X10= 同一操作者對同一工件測量10次 如果參考標準是 . 過程變差為 = Bias = = % Bias=100[]=% 表明 % 的過程變差是偏倚 BIAS XX??10 BIAS 實例 1: 48 ▲ 判斷準確度的簡單標準為 . – 小于過程變差或容差的 1%, 可認為是精確的 . – 大于過程變差或容差的 1% 則需要研究和調整測量系統 , 或者臨時用補償值來修正以后的測量值 , 即作出直方圖 , 然后根據經驗判斷是否可以接受 . 接受 測量平均值 – 參考值 x (100) 容差寬度 BIAS 實例 : 49 0 . 6 5 0 . 7 0 0 . 7 5 0 . 8 0012345W i d t hFrequency BIAS 實例 :作圖分析 50 ? (Linearity)比較良好的情況 基準值 測量平均 偏倚2 3 14 5 16 7 18 9 110 11 1基準值 測量平均 偏倚2 2 04 4 06 6 08 8 010 10 0在測量范圍全領域基準值和測量平均值一致 /沒有偏倚正確地測量 . 在測量范圍全領域具有常數倍數的偏倚 . / 雖有偏倚但是因為大小一定所以可以容易調整 . 基準值 基準值 測 量 平 均 偏 倚 偏 倚 測 量 平 均 基準值 基準值 51 線性 (Linearity)的分析 ① 線性不好的情況 – 測量范圍全領域偏倚 (正確度 )不一定的情況 ? 無法矯正 . 基準值 測定平均 偏倚2 1 14 3 . 5 0 . 56 6 08 8 . 5 0 . 510 11 1基準值 測定平均 偏倚2 3 14 4 06 5 18 8 010 1 1 . 5 1 . 52 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 . 0 0 . 50 . 00 . 51 . 01 . 5扁 霖 藹祈狼偏 倚 基準值 偏 倚 基準值 52 ② 線性 (Linearity)和偏倚 (Bias)判定基準 區分 判定基準 措施B ia s 製程變異對比不到 1% 很適合 : 無改善的必要L in e a r it y 製程變異對比 1 ~ 5 % 不到 適合 : 幾乎不需要改善製程變異對比 5 ~ 1 0 % 不到 一般 : 一部分需要改善製程變異對比 1 0 % 以上 差 : 需要改善③ 線性 (Linearity)差時需要考慮的事項： ?調查量具測量范圍中上部或下部的刻度是否合適 ?檢驗基準值是否正確 ?檢驗測量位置是否正確 ?檢驗測量者是否正確的使用了儀器 ?檢驗量具磨損與否 ?檢驗量具校準與否 ?調查量具本身內部設計問題 ※ 電子式的話在測量全范圍進行再校準 . ※ 機械式的話在測量范圍中以經常使用的范圍為中心進行校準后不允許在其他范圍使用 . 53 ④ 利用 Minitab分析線性 測量系統的操作范圍內抽樣 5個部品進行精密的測試之后計算 ,要反復 12次 部品 1 2 3 4 5基準值 2 4 6 8 10反復 1 2 .7 0 5 .1 0 5 .8 0 7 .6 0 9 .1 02 2 .5 0 3 .9 0 5 .7 0 7 .7 0 9 .3 03 2 .4 0 4 .2 0 5 .9 0 7 .8 0 9 .5 04 2 .5 0 5 .0 0 5 .9 0 7 .7 0 9 .3 05 2 .7 0 3 .8 0 6 .0 0 7 .8 0 9 .4 06 2 .3 0 3 .9 0 6 .1 0 7 .8 0 9 .5 07 2 .5 0 3 .9 0 6 .0 0 7