msa測量系統分析(ppt116頁)(專業版)

　　

【正文】 B1, 偏向漏判 以下為判斷所用的指標 72 量測系統分析 ﹣( 計數值 )示范： Appraiser Sample Data Appraiser Sample Data Appraiser Sample Data Appraiser Sample Data志明 1 pass 志明 1 pass 小寶 1 pass 小寶 1 pass志明 2 ng 志明 2 ng 小寶 2 ng 小寶 2 ng志明 3 pass 志明 3 pass 小寶 3 pass 小寶 3 pass志明 4 pass 志明 4 pass 小寶 4 pass 小寶 4 pass志明 5 pass 志明 5 pass 小寶 5 pass 小寶 5 pass志明 6 ng 志明 6 ng 小寶 6 ng 小寶 6 ng志明 7 pass 志明 7 pass 小寶 7 pass 小寶 7 pass志明 8 pass 志明 8 pass 小寶 8 pass 小寶 8 pass志明 9 ng 志明 9 ng 小寶 9 ng 小寶 9 ng志明 10 ng 志明 10 pass 小寶 10 pass 小寶 10 pass志明 11 ng 志明 11 ng 小寶 11 ng 小寶 11 ng志明 12 pass 志明 12 pass 小寶 12 pass 小寶 12 pass志明 13 pass 志明 13 pass 小寶 13 pass 小寶 13 pass志明 14 pass 志明 14 pass 小寶 14 pass 小寶 14 pass志明 15 pass 志明 15 pass 小寶 15 pass 小寶 15 pass外觀檢驗量測分析，兩個人， 15個樣本，重復兩次，數據如下 73 表示此量測系統是可靠的 判定準則 Percent(%)可接受 =90尚可接受 =80不可接受 80示范：量測系統分析 ﹣ 計數 Appraiser Inspected Matched Percent (%) % CI 小寶 15 15 ( , ) 志明 15 14 ( , ) Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials. 74 屬性數據測量系統分析 Attribute MSA 75 Kappa屬性測量系統 ?屬性 /順序測量系統使用了接受 /拒絕標準或分級，例如， 用 (15) 確定是否達到可以接受的質量水平 ?Kappa技術可以用來評估這些屬性和順序測量系統 76 你真的擁有太多的屬性數據嗎 ? ?很多檢驗過程能夠收集連續數據，但選擇屬性數據以簡化檢驗員的任務 ?例如，很多功能測驗將連續地評估一項產品（溫度、承載力，硬度等等）并以通過 /失敗記錄其結果 ?設法獲取連續數據 77 屬性和順序測量 ?屬性和順序測量經常依靠主觀分類或分級 ?例子包括： ?把部件特征分級為好或壞 ?在品嘗之后分級葡萄酒的香味和口感 ?從 1到 5給雇員的表現分級 ?給體操打分 ?在利用這些測量系統之前，我們應該評估它們嗎？ ?不評估它們的后果是什么呢？ 78 測量系統分析 – 屬性數據 ?什么方法適于評估屬性測量系統？ ?屬性系統 － 同等處理所有誤分類的 Kappa技術 ?順序系統 －考慮誤分類等級的 Kappa技術 ?例如，如果我們從 1到 5判斷一油漆產品的等級，檢驗員 A把它評為 1級，檢驗員 B評為 5級，比起檢驗員A把它評為 4級而檢驗員 B評為 5級來，具有更大的誤分類 79 數據類型 ?常態 : 包含不具有排序基礎或可以分別出量的差別的數字，例如 ? 例子 : 一公司中 : A部門、 B部門、 C部門 ? 一車間中 : 機器 機器 機器 3 ? 運輸的類型 : 船、火車、飛機 ?順序 : 包含可以分等級的數字。 45 : 決定要分析的測量系統 選取一標準樣本，取值參考值 請現場測量人員連續測量 25組數據每次測量 2~5次 輸入數據到 EXCEL， XbarR表格中 計算控制界限，並 用圖判定是否穩定 後續持續點圖，判圖 保留記錄 、判圖 a)R圖失控，表明不穩定的重復性，可能什么東西松動、阻塞、變化等。 ▲ 改進測量系統 ：減少測量系統誤差從而減小 II區域的面積， ■ 這樣就可以最小限度地降低做出錯誤決定的風險。 ? 每次測量結果總應該與一個標準值相符。 ■ 敏感度由量具設計（分辨力）、固有質量（ OEM）、 使用中保養，以及儀器操作條件和標準來確定。 位置(Location ) 寬度 (Width ) ■ 數據的質量 :取決于從處于穩定條件下進行操作的測 量系統中，多次測量的統計特性 . 11 ■ 低質量數據的普遍原因之一是 變差太大 ■ 一組數據中的變差多是 由于測量系統及其環境的相 互作用造成的 。 ■ 所用的分析方法及接收準則，應符合與顧客關于測量系統分 析的參考手冊的要求 .。 PFMEA的結果轉移至控制計劃。 ? 儀器內部：修理、磨損、設備或夾緊裝置故障，質量差或維護不當。這個規則是選擇量具期望的實際最低起點。如果不知道是 儀器問題，而在尋找制程問題，就會白費努力了。 ? 測量人應有代表性，代表常從事此項測量工作的 QC人員或生產線人員 ? 10個樣品應在過程中隨機抽取，可代表整個過程的變差，否則會嚴重 影響研究結果。 舉個例，不良率 %→% 改善課題的情況下檢出率必須為 100%. 滿足指數 40% → 60% 改善課題時，如果檢出率是 70%以上就可以被選擇。 30% 表示該量具系統不能接受， 須予以改進 。 計算出平均值的平均值 /R的平均值。根據 6σ 變差和／或來自 MSA研究的總變差評價測量系統。 ? 環境之間：在第 1,2,3等時間段內測量，由環境循環引起的均值差。 3)產品控制，變異性小于 公差。 ■ 測量系統：是用來 對被測特性定量測量或定性評價的 儀器或量具、標準、操作、方法、夾具、 軟件、人員、環境和假設的集合 ；用來獲 得測量結果的整個過程。 ■ 量具：任何用來 獲得測量結果的裝置 ，經常用來特指 用在車間的裝置；包括通過 /不通過裝置。 2)是統計受控制的。對于產品及過程資格以及一臺手動測量儀器，推蕮進行此研究。 – 對于過程控制，測量系統的變異性應該顯示有效的分辨率并與過程變差相比要小。 計算每一組的平均值 /R值。 %≦ 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 。 ?基本上，達不到 100%時，必須調查其原因。 ， 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。 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。 ? 測量系統應該是統計受控制的 。 ? 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。 ■ 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。 ■ 如果得到顧客批準，也可采用其它分析方法和接收準則。是指數據的分布。 ■ 它是測量系統對被測特性變化的回應。 (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。 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。 6. 若控制圖穩定，利用 Rbar/d2來了解儀器的重復性。 B1, 偏向誤判 。但是不能根據該標度推斷出數字之間差別。 b)XBAR失控，表明測量系統不再正確測量，可能磨損，可能需重新校準。 39 ■ 對過程決策的影響如下 : 1)普通原因報告為特殊原因 2)特殊原因報告為普通原因 ■ 測量系統變異性可能影響過程的穩定性、目標以 及變差的決定。 ? 一個能產生理想測量結果的測量系統，應具有 零變差、零偏倚 和所測的任何 產品錯誤分類為零 概率的統計特性。 ■ 它通常被表示為一測量單位。 ■ 如果相互作用產生的變差過大，那么數據的質量會 太低，從而造成測量數據無法利用。 ■ 此要求必須適用于在控制計劃中提出的測量系統。 ? ■ 過程失效模式及后果分析（ PFMEA）是用來確定與 潛在過程失效相關的風險，并在這些失效出現前提 出糾正措施。 (Bias) 21 ? 儀器需要校準 ? 儀器、設備或夾緊裝置的磨損 ? 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 ? 線性誤差 ? 應用錯誤的量具 ? 不同的測量方法 ─設置、安裝、夾緊、技術 ? 測量錯誤的特性 ? 量具或零件的變形 ? 環境 ─溫度、濕度、振動、清潔的影響 ? 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 22 重復性 指由 同一個 操作人員用 同一 種量具經多次測量 同一 個零件的 同一特性時獲得的測量值變差 （四同） (Repeatability) Master Value 23 ? 零件 (樣品 )內部：形狀、位置、表面加工、錐度、樣品一致性。通常所有的十進制或 10/1法則，表明儀器的分辨率應把公差 (過程變差 )分為十份或更多。 ■ 如果生產用量具不具備資格卻被使用。 ?????? ???? S))XΣ ( X i)X(Xgm1(t_ 1 / 2220/22 , 1gm ? ??????????? S))XΣ ( X i)X(Xgm1(t 1 / 2220/22 , 1gm ?55 ? 實行結果 ? 結果解釋 ? Minitab使用方法 (Stat