一、目的
本手册的目的是为了支持测量系统处于统计控制中,处于受控状态,使系统尽可能产生理想的测量结果。它主要用于社内制造系统的测量,对新购买的测量设备、维修前后量具的比较也提供可靠的评定准则。
二、适用范围
适用于社内制造系统内的各种测量。
三、控制要求
3.1 MSA的重要性
在QS9000质量体系中,具有对测量系统分析的强制性要求,亦即:企业除应对相关器具执行至少一年一次的定期校正外,还必须对其实施必要的“测量系统分析”(即: MSA)。由于MSA作业的繁杂性,执行时存在困扰,主要来源于:一方面人力资源的不足以及对MSA的不够理解。另一方面,由于MSA直接反应现用器具的问题点,亦可能导致该器具无法再投入使用的风险(尽管该器具的“校正”结果为合格)。
我们的工作环境是由:人、机、料、法、环五个方面组成:
在测量过程中,我们期望测量设备“机”能够准确测量出“料”的特性,但是因四个方面的交互影响,会产生测量误差,若仅针对器具进行“校正”,并不能保证产品的最终的测量品质。“校正”只能代表本器具在特定场合(如:校正场所)的某种“偏倚”状态,尚不能反映出该器具在生产制造现场可能出现的各种变差问题。即便我们的量具合格的可疑信赖的,但是测量的结果却可能受很多方面的影响,使得我们得到的结果可能不是产品本身的真实情况。因此,对于企业来说,为避免存在的潜在的产品质量问题和可能因此而被“返修”的风险,必须对“测量系统”进行分析。
3.2测量系统分析的相关术语
3.2.1设备相关
1、分辨率.
·最小的读数单位、刻度限度·测量或仪器输出的最小刻度
·是量具本身设计决定的固有特性
2、有效分辨率
·将整个测量系统变差时的数据分级大小(ndc)
·1ndc:表明过程生产零件是合格,还是不合格.
·2~4ndc:只能粗略估计制程, “自检”可采用..
·5ndc以上:可用于计量控制
3、基准值
·作为真值得替代.
·用于比较的可接受的基准
·已知数据,在表明的不确定度界限内,作为真值被接受
4、真值.
·测量过程的目标是零件的“真值”,希望任何单独读数都尽可能地接近这一读值.
·遗憾的是真值永远不可能知道,但随着测量系统的改进,会越来越逼近真值
3.2.2位置变差
1、准确度.观测值与可接受基准值之间一致的接近程度一般在MSA中勇偏倚来代替
2、偏倚.测量的平均值与基准值之间的差异测量系统的系统误差分量,
3、稳定性.
·偏倚随时间的变化.
·别名:漂移
4、线性
·是在量具预期的工作范围内,偏倚值的差值
3.2.3宽度变差
1、精密度
·重复读数之间的“接近度”30%,该量具不可接受。
3、“偏倚”的分析方法
研究的目的:偏倚是测量系统的系统误差的测量,它引起总误差的原因是在重复采用同样的测量过程进行测量时,总是趋向于使所有的测量结果发生持续及可预见的偏差。
具有的特点:简单、测量范围小,未能考虑到人的因素、量具变化的因素,故适用于人的因素影响甚微、且量具固定的测量系统。
1、方法:
(1)取样:可选择一个基准值可以溯源的标准样本。如果该样本不可获得,选择一个落在产品测量中程数的生产零件,作为测量样本,针对样本在更精密的器具上进行精密测量10次,求得平均值,作为参考值。
(2)测量执行者:该量具的现行使用者
(3)测量:以通常方法重复测量样本15次以上
(4)由该项测量分析担当记录上述测量结果
(5)以“附表3偏倚性研究分析报告”来分析判断
(6)判断准则:
a.t值的计算方法:利用(平均值-标准值)/平均值的标准值
b.ta用来判断是否有明显偏倚的基准和其自由度有关,一般典型(a=0.05)
c.如果 t>ta就代表明显的偏倚
d.如果t(7)根据以上准则判断是否合格,是否要加补正值。若偏倚明显,我们利用偏差、公差或过程变化来了解其受影响的比例,如果比例比较高时那么就有可能量具要停止使用或修理。
(8)若补正时,需重新测量,根据新的数据解析结果来决定偏倚是否可以接受(
9)保留Data
4、“线性”的分析方法
“线性”的分析方法本公司暂涉及不到,在此不进行研究。
5、结论在执行“计量型”测量系统分析时,应该对上述“五性”进行全面的分析,除非本企业具有前期可作利用的该测量系统之分析结果或获得客户的特别许可。
3.4.3执行“计数型”测量分析系统
1、风险分析法(俗称:“小样法”)
由于这方法不能量化测量系统变异性,应该在顾客同意的情况下才能使用。选择和应用于这些技术应以良好的统计实践和对潜在的可影响产品和测量过程变差源的了解,以及一个不正确的判断对优质过程或最终顾客的影响为基础。
计数型测量系统变差源应该通过人的因素和人机工程学研究的结果最小化。
案例:
生产过程处于统计受控并且性能指数Pp=PpK=0.5是不可接受的。因为该过程生产不合格产品,需要一个遏制措施把不可接受的产品从生产流中挑选出来。
为了遏制行动,项目小组选择了一个计数型量具,把每个零件同一个特定的限定值进行比较。如果零件满足限定值就接受这个零件,反之拒绝零件。(众所周知的通过/不通过量具)。多数这种类型的量具以一套标准零件为基础进行设定接收与拒绝。与计量型量个不同的是,这个计数型量具不能指出一个零件有多好或多坏,只能指出零件可接受或拒绝(如2个分级)。
1、方法:
(1)取样:随机地从过程中抽取50个零件样本,以获得覆盖过程范围的零件。(经验:与收集计量型数据采样完全不一样,并非随机选择零件,由适当的人员选取并能判别合格或不合格的零件。所选零件数参见下表。选1/3合格, 1/3不合格,1/3边缘产品边缘产品又可以细分为合格边缘和不合格边缘产品。最终样品由合格/不合格来组成。)
(2)测量执行者:选三位测量执行者。
(3)测量:每位测量者对各样本测量3次。
(4)由该项测量分析担当记录上述测量结果, “1”指定为可接受判断, “0”为不可接受判断。
(5)以“附表4计数型量具研究分析报告”来分析判断假设检验分析-交叉表方法:
由于不知道零件的基准判断值,采用交叉表比较每个评价人之间的差异,
A与B交叉表,
B与C交叉表
A与C交叉表
为了确定评价人一致的水平,用科恩的kappa来测量两个评价人对同一目标评价值的一致程度。1值完全一致。0值表示一致程度不比偶然的要好。
Kappa只用于两个变量具有相同的分级值和相同的分级数的情况。
Kappa是一评价人之间一致性的测量值。检验是否沿对角线格子中的计数(接收比率一样的零件)与那些仅是偶然的期望不同。
设: Po=对角线单元中观测值的总和
Pe=对角线单元中期望值的总和
则: Kappa = (Po - Pe) / (1 - Pe)
Kappa是测量而不是检验。其大小用一个渐进和标准误差构成的t统计量决定。一个通用的经验法则是Kappa大于0.75表示好的一致性(Kappa最大为1);小于0.4表示一致性差。
Kappa不考虑评价人间的意见不一致性的程度,只考虑他们一致与否。上面计算了评价人间的Kappa值后,得到下表:
分析指出所有这个分析表明所有的评价人之间表现出的一致性好。在此分析中有必要确定评价人之间是否存在差异。但是分析并未告诉我们测量系统区分不好的与好的零件的能力。在分析中,用计量型测量系统评价了零件,用结果确定基准判断。
利用这些新的信息,交叉表格被开发出来,用以将每个评价人与基准判断比较。
A与基准判断交叉表
B与基准判断交叉表
C与基准判断交叉表
计算Kappa值以确定每个评价人与基准判断一致的程度。
这些值可以被解释为每个评价人与基准有好的一致性。然后,再计算了测量系统的有效性。
有效性=正确判断的数量/判断的机会总数
为了进一步分析,列出一下面的数据表,数据表提供了对每个评价人结果的指南:
概括整理了他们所得到的所有信息,小组得出下表:
需要注意的是：
对可接受的风险没有基于理论的判断准则。以上指导只是抛砖引玉,并基于个人‘信心,而作为“可接受”通过而开发出来的。最终的决定准则应该取决于对保持后续过程和最终顾客的影响(如风险)。这是一种要点判断,而不是一个统计的话题了。
2、数据解析法本公司不使用,在此就不具体说明了。
3.4.4执行“破坏型”测量分析系统此项分析有其先天性的限制,所以必须有以下的前提:
a.样本不会随时间的变化而变化;。
b.这些样本本身的平均值和变异,已事先知道。结合社内相关破坏性试验(如胶水硬化度、螺丝护紧力)的特点,与上述两个条件不相吻合,测量系统难以整体分析,但通过以下方法来分析系统。
方法:
(1)投入使用的器具必须校正合格;
(2)器具投入使用时,收集此破坏性试验的结果数据10组;
(3)由该项分析之担当使用X&R控制图进行描点分析、判断,先检查R图,以判断重复性是否稳定,再看X图,以判断偏倚是否稳定;
判断准则如下:
a.不能有点超过上下控制线;
b.不能有7点连续在平均值的一侧;
c.不能有7点连续上升或下降;
d.不能有显著多于1/3以上的描点位于控制限中间2/3区域;
e.不能有显著少于2/3以下的描点位于控制限中间1/3区域。当有违背上述判断准则时,该器具的“稳定性”不可接受。
(4)以“附表5破坏型测量系统分析研究报告”来分析判断。
四、发放范围本规定发放至XX部、制造部、制造X部各课及专项组,品保课,生产技术课。
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