TS16949五大工具培訓(xùn)課程(ppt 63頁(yè)).ppt

MSA 測(cè)量系統(tǒng)分析MeasurementSystemsAnalysis 前言 測(cè)量系統(tǒng)分析 MSA 是汽車行業(yè)在采用質(zhì)量管理體系標(biāo)準(zhǔn)ISO TS16949 2002時(shí)所涉及的五種核心工具之一 本教材簡(jiǎn)單闡述了五個(gè)問題 何謂測(cè)量系統(tǒng) 為何要對(duì)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行分析 對(duì)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行分析要分析什么 如何分析測(cè)量系統(tǒng)的 五性 對(duì)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行研究分析了怎么辦 一 何謂測(cè)量系統(tǒng) 定義 是對(duì)測(cè)量單元進(jìn)行量化或?qū)Ρ粶y(cè)的特性進(jìn)行評(píng)估 其所使用的儀器或量具 標(biāo)準(zhǔn) 操作 方法 夾具 軟件 人員 環(huán)境及假設(shè)的集合 也就是說 用來獲得測(cè)量結(jié)果的整個(gè)過程 由這一定義可以將測(cè)量過程看作一個(gè)制造過程 其產(chǎn)生的輸出就是數(shù)值 數(shù)據(jù) 這樣看待一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)是很有用的 因?yàn)檫@樣讓我們明白己經(jīng)說明的所有概念 原理 工具 這在統(tǒng)計(jì)過程控制中早已被證實(shí)它們的作用 檢驗(yàn)本身就是一個(gè)過程 二 為什么要對(duì)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行分析 測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量 數(shù)據(jù)的質(zhì)量取決于多次測(cè)量的統(tǒng)計(jì)特征 偏倚及變差 高質(zhì)量數(shù)據(jù) 對(duì)某一特定特性值進(jìn)行多次測(cè)量的數(shù)值均于該特性的參考值 接近 低質(zhì)量數(shù)據(jù) 測(cè)量數(shù)據(jù)均與該特性的參考值相差 很遠(yuǎn) 理想的測(cè)量系統(tǒng) 零偏倚 零變差 理想的測(cè)量系統(tǒng)不存在 為什么 由于測(cè)量系統(tǒng)變差源 標(biāo)準(zhǔn) 人員 評(píng)價(jià)人 儀器 量具 工作件 零件 程序 方法 環(huán)境的作用結(jié)果 使得觀測(cè)到的過程變差值與實(shí)際的過程變差值不相等 2觀 2實(shí) 2測(cè)由于變差源的作用結(jié)果 因此 2觀 2實(shí) 生產(chǎn)用量具的變差 式中 2觀 觀測(cè)到的過程標(biāo)準(zhǔn)差 2實(shí) 實(shí)際的過程 零件 標(biāo)準(zhǔn)差 2測(cè) 測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)差 實(shí)際過程的變差 觀測(cè)到的過程變差 從另一角度能力指數(shù)CP看 CP 將此式轉(zhuǎn)換后得 CP 2觀 CP 2實(shí) CP 2測(cè)事實(shí)上 由于測(cè)量系統(tǒng)變差源的作用結(jié)果 CP觀 CP實(shí)例如 CP測(cè)為2 CP實(shí)必須大于或等于1 79時(shí) 才得到CP觀為1 33只有在測(cè)量過程沒有任何變差源作用時(shí) CP觀 CP測(cè) 這是不可能的 d2 USL LSL6 再比如 當(dāng)R R為10 時(shí) CP實(shí)為2 CP觀為1 96R R為30 時(shí) CP實(shí)為2 CP觀為1 71R R為60 時(shí) CP實(shí)為2 CP觀為1 28可以看出 CP觀由1 96到1 28之間的區(qū)別就是由于測(cè)量系統(tǒng)的不同所造成 為此 我們要對(duì)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行分析 要識(shí)別測(cè)量系統(tǒng)的普通原因和特殊原因 以便采取決策措施 使測(cè)量系統(tǒng)的變差減小到最小程度 使得測(cè)量系統(tǒng)觀測(cè)到的過程變差值盡可能接近和真實(shí)地反映過程的變差值 這就要求 測(cè)量系統(tǒng)的最大 最壞 的變差必須小于過程變差或規(guī)范公差 三 對(duì)測(cè)量系統(tǒng)分析要分析什么 前面我們談到 數(shù)據(jù)的質(zhì)量取決于處于穩(wěn)定條件下進(jìn)行操作的測(cè)量系統(tǒng)中 多次測(cè)量的統(tǒng)計(jì)特征 偏倚和變差 為此 我們引伸出如下一些術(shù)語 1 位置變差偏倚 觀測(cè)到的測(cè)量值的平均值與參考值之間的差值 準(zhǔn)確度 與真值 或參考值 接近 的程度 穩(wěn)定性 別名 漂移隨時(shí)間變化的偏倚值線性 在量具正常工作量程內(nèi)的偏倚變化量 2 寬度變差精確度 每個(gè)重復(fù)讀數(shù)之間的 接近 程度 重復(fù)性 設(shè)備變差 E V一個(gè)評(píng)價(jià)人 同一種儀器 同一零件的某一特性 在固定的和已定義的測(cè)量條件下 連續(xù) 短期內(nèi) 多次測(cè)量中的變差 再現(xiàn)性 評(píng)價(jià)人變差 A V不同評(píng)價(jià)人 同一種儀器 同一零件的某一特性的測(cè)量平均值的變差 GRR或量具的重復(fù)性和再現(xiàn)性 是重復(fù)性和再現(xiàn)性的聯(lián)合估計(jì)值 測(cè)量系統(tǒng)能力 短期評(píng)估 是對(duì)測(cè)量誤差合成變差的估計(jì) 2能力 2偏倚 線性 2R R 短期的一致性和均勻性 重復(fù)性誤差 被包含在能力評(píng)價(jià)中測(cè)量系統(tǒng)性能 性能量化了合成測(cè)量誤差的長(zhǎng)期評(píng)估 2性能 2能力 2穩(wěn)定性 2一致性 測(cè)量量程內(nèi)長(zhǎng)期的一致性和均勻性包含在性能評(píng)價(jià)之中 3 對(duì)測(cè)量系統(tǒng)的五性分析位置變差寬度變差 偏倚 重復(fù)性 穩(wěn)定性 再現(xiàn)性 線性對(duì)測(cè)量系統(tǒng)研究分析可供 接受新測(cè)量設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn) 兩個(gè)測(cè)量裝置的比較 測(cè)量設(shè)備維修前后的比較 計(jì)算過程變差及生產(chǎn)過程可接受性的水平 繪制量具性能曲線 四 如何分析測(cè)量系統(tǒng)的 五性 評(píng)價(jià)一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)需考慮 具有足夠的分辨力和靈敏度 10比1規(guī)則 測(cè)量設(shè)備要能分辨出公差或過程變差的至少十分之一以上 測(cè)量系統(tǒng)必須是穩(wěn)定的 應(yīng)處于受控狀態(tài) 即測(cè)量系統(tǒng)中的變差只能由普通原因造成 統(tǒng)計(jì)特性在預(yù)期的范圍內(nèi)一致 并滿足測(cè)量目的 為了產(chǎn)品控制 測(cè)量系統(tǒng)中的變差必須小于規(guī)范限值 為了過程控制 測(cè)量系統(tǒng)中的變差應(yīng)該能小于制造過程變差 并能證明具有有效的解析度 計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)研究 指南 1 確定偏倚的指南 獨(dú)立樣件法1 取得一個(gè)樣件 并且建立其與可追溯到相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的參考值 如果不能得到這個(gè)參考值 選擇一件落在生產(chǎn)測(cè)量范圍中間的生產(chǎn)件 并將它指定為偏倚分析的基準(zhǔn)件 在計(jì)量實(shí)驗(yàn)室里測(cè)量該零件n 10次 并計(jì)算這n個(gè)讀值的平均值作為 參考值 2 讓一個(gè)評(píng)價(jià)者以正常方式測(cè)量樣件 10次 3 結(jié)果分析 圖示法畫出這些數(shù)據(jù)相對(duì)于參考值的直方圖并評(píng)審 用專業(yè)知識(shí)確定是否出現(xiàn)異常 分析特殊原因 找出異常點(diǎn) 如正常 可繼續(xù)分析 當(dāng)n 30時(shí) 對(duì)任何的解釋或分析 要特別注意 結(jié)果分析 數(shù)值法 4 計(jì)算n個(gè)讀值的平均值X5 計(jì)算重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)差 重復(fù)性或稱 r 式中 可從表中查到 此時(shí) g 1 m n6 計(jì)算偏倚偏倚 觀測(cè)到的平均測(cè)量值 x 參考值7 計(jì)算平均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差 b max xi min xi 重復(fù)性 8 確定偏倚的t統(tǒng)計(jì)值t 偏倚 b9 確定置信度 一般要求為95 即 0 05 偏倚 d2 b tv 1 2 0 偏倚 d2 b tv 1 2 如果0落在偏倚值附近的1 置信度界限內(nèi) 則偏倚在 水準(zhǔn)上是可接受的 式中 v d2 可以在表中查到 tv 1 2可以利用標(biāo)準(zhǔn)t分布表中查到 偏倚 范例 一個(gè)新測(cè)量系統(tǒng) 在測(cè)量系統(tǒng)的操作范圍內(nèi)選取一個(gè)零件 通過對(duì)該零件在計(jì)量室里測(cè)量該零件n 10次 計(jì)算這n個(gè)讀數(shù)的平均值6 00作為參考值 然后由評(píng)價(jià)人測(cè)量該零件15次 測(cè)得數(shù)值如下 2 確定穩(wěn)定性的指南1 取得一樣件并建立其可追溯到相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的參考值 如果無法取得這樣件 則選擇一件落在生產(chǎn)測(cè)量范圍中間的生產(chǎn)零件 作為基準(zhǔn)樣件以進(jìn)行穩(wěn)定性分析 希望擁有位于預(yù)期測(cè)量結(jié)果的下限 上限和中限位置的三個(gè)基準(zhǔn)件 要求對(duì)每種基準(zhǔn)件單獨(dú)的進(jìn)行測(cè)量和畫控制圖 2 以一定的周期基礎(chǔ) 每天 每周 測(cè)量基準(zhǔn)件3 5次 抽樣的數(shù)量和頻率考慮因素包括重新校準(zhǔn)或維修的頻次 使用頻率 操作條件等 3 將數(shù)據(jù)按時(shí)間順序畫在 R控制圖上 4 在畫 R控制圖前 要進(jìn)行如下計(jì)算 a 計(jì)算每個(gè)子組的均值和極差R R Xmax Xminb 計(jì)算平均極差及過程均值c 計(jì)算控制限注 對(duì)于子組容量n 7時(shí) LCLR可能技術(shù)上為一個(gè)負(fù)值 所以沒有極差R的下控制限 式中 X1 X2 為子組內(nèi)每個(gè)測(cè)量值 n為子組容量 Xmax與Xmin為子組內(nèi)的最大值與最小值 式中 K為子組數(shù)量R1和1為第一個(gè)子組的極差和均值 以此類推 UCLR D4 LCLR D3 UCL A2 LCL A2 式中 D4 D3 A2隨子組容量不同而變化 可查表得到 5 分析控制圖 如沒有明顯可見的特殊原因結(jié)果發(fā)生 則表明該測(cè)量過程處于穩(wěn)定狀態(tài) 可接受 結(jié)果分析 數(shù)值法通過分析 R控制圖 如果測(cè)量系統(tǒng)是穩(wěn)定的 則以上數(shù)值可以用來進(jìn)行偏倚的評(píng)價(jià) 評(píng)價(jià)步驟 a 從控制圖上獲取平均值 b 用平均值減去參考值得到偏倚 c 用極差的平均值來計(jì)算重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)差 重復(fù)性 即 r 重復(fù)性 式中 根據(jù)m g大小查表得到d 確定對(duì)偏倚的統(tǒng)計(jì)t值m 子組客量平均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差 b r g 子組數(shù)量 t 偏倚 be 確定置信度 一般要求為95 即 0 05 偏倚 d2 b tv 1 2 0 偏倚 d2 b tv 1 2 式中 d2 v可在表中查到 tv 1 2可在標(biāo)準(zhǔn)t分布表中查到 若0落在偏倚附近的1 置信區(qū)間內(nèi) 則偏倚在這 水準(zhǔn)上是可接受的 穩(wěn)定行 范例 為了確定某一新測(cè)量?jī)x器的穩(wěn)定性是否可接收 過程小組選取了生產(chǎn)過程輸出范圍中接近中間值的一個(gè)零件 該零件在計(jì)量測(cè)試室經(jīng)n 10測(cè)量 并計(jì)算這n個(gè)讀值的平均值為6 01為其參考值 小組每班測(cè)量該零件5次 共測(cè)了四周 20個(gè)子組 數(shù)據(jù)收集 計(jì)算后 作 R控制圖 如 右圖 穩(wěn)定性 R控制圖 01020 控制圖分析表明 測(cè)量過程處于穩(wěn)定狀態(tài) 分析結(jié)論 0 0299 0 0 0519 該新測(cè)量?jī)x器是可接受的 3 確定線性的指南1 由于存在過程變差 選擇g 5個(gè)零件 使這測(cè)量涵蓋這量具的整個(gè)工作量程 2 對(duì)每個(gè)零件進(jìn)行n 10次測(cè)量 從而確定其參考值 并確定涵蓋了這量具的工作量程 3 讓經(jīng)常使用該量具的操作者測(cè)量每個(gè)零件m 10次 盲測(cè)法 結(jié)果分析 圖示法4 計(jì)算每個(gè)零件每次測(cè)量的偏倚 以及每個(gè)零件的偏倚平均值 偏倚ij Xij Xi式中 Xi 第i個(gè)零件的參考值Xij 第i個(gè)零件的第j次測(cè)量值 偏倚ijm m j 1 偏倚i 5 在線性圖上畫出相對(duì)于參考值的每個(gè)偏倚值及偏倚平均值6 應(yīng)用以下公式 計(jì)算并畫出最適合的線及該線的置信度區(qū)間 對(duì)最適合的線 用公式 Yi aXi b式中 Xi 第i個(gè)零件的參考值Yi 第i個(gè)零件的偏倚平均值7 計(jì)算斜率a8 計(jì)算中心bb Y a 中心式中 Y Yi g Xi g g為零件數(shù)量 xy x y 1 gm x2 x 2 gm 1 a 9 對(duì)于已知的x0 置信度區(qū)間為 下限 上限 式中 S Yi2 b Yi a XiYigm 210 畫出 偏倚 0 的線 并對(duì)圖進(jìn)行評(píng)審 以觀察是否存在特殊原因 以及線性是否可接受 如果 偏倚 0 的整個(gè)直線都位于置信度區(qū)間以內(nèi) 則稱該測(cè)量系統(tǒng)的線行是可接受的 結(jié)果分析 數(shù)值法11 如果圖示法分析表示該測(cè)量系統(tǒng)的線性是可接受的 則以下假設(shè)應(yīng)該為真 HO a 0 斜率 0如果下式成立 則不能被否定如果以上假設(shè)為真 則測(cè)量系統(tǒng)對(duì)所有的參考值具有相同的偏倚 這個(gè)偏倚必須為0 該線性才可被接受 HO b 0 中心 偏倚 0 2 1 2 2 t a a gm i t x X s 2 1 2 2 2 1 b t a gm i t s x x x gm 2 線性 范例某企業(yè)對(duì)引進(jìn)的一套新測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià) 在測(cè)量系統(tǒng)的全部工作量程內(nèi)選取了五個(gè)零件 并通過測(cè)量 確定了五個(gè)零件的參考值 然后由主評(píng)價(jià)人對(duì)每個(gè)零件測(cè)量12次 分析中 零件是隨機(jī)抽取的 從而減少評(píng)價(jià)人 測(cè)量人 對(duì)評(píng)價(jià)中偏倚的記憶 4 確定重復(fù)性和再現(xiàn)性的指南平均值和極差法 R 是一種可同時(shí)對(duì)測(cè)量系統(tǒng)提供重復(fù)性和再現(xiàn)性的估計(jì)值的研究方法 與極差法不同 這方法允許將測(cè)量系統(tǒng)的變差分解成兩個(gè)獨(dú)立的部分 重復(fù)性和再現(xiàn)性 但不能確定它們兩者的相互作用 分析方法忽略了零件內(nèi)變差 分析技術(shù)是以統(tǒng)計(jì)穩(wěn)定為前提的 再現(xiàn)性一般認(rèn)為是評(píng)價(jià)人的變差 但如果使用多臺(tái)夾具 再現(xiàn)性也包括了夾具間的變差 為了獲得結(jié)果中最低限度的置信度水平 產(chǎn)生 極差 的總數(shù)要 15個(gè) 盡管數(shù)據(jù)表格只能容納10個(gè)零件 但不局限于10個(gè) 對(duì)于任何統(tǒng)計(jì)技術(shù)來說 樣本數(shù)量越多 抽樣變差越小 產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)也越小 重復(fù)性和再現(xiàn)性研究 取得一個(gè)能代表過程變差實(shí)際或預(yù)期范圍的樣本 取樣本零件數(shù)n 5個(gè)零件的樣本 測(cè)量前 將零件從1 n個(gè)零件進(jìn)行編號(hào) 但零件編號(hào)不要讓評(píng)價(jià)人看到 盲測(cè) 讓評(píng)價(jià)人以隨機(jī)順序測(cè)量n個(gè)零件 不要讓評(píng)價(jià)人之間相互知道他們的測(cè)量讀數(shù) 按表格進(jìn)行填寫 計(jì)算 量具的重復(fù)性和再現(xiàn)性報(bào)告表說明 在量具重復(fù)性和再現(xiàn)性報(bào)告表左側(cè)的測(cè)量系統(tǒng)分析的下面 是對(duì)每個(gè)變差組成部分的計(jì)算 重復(fù)性或設(shè)備變差 EV或 E 是由極差平均值 乘以一個(gè)常數(shù)K1來決定的 K1取決于量具研究中的測(cè)量次數(shù) K1為的倒數(shù) 查表得到 查表時(shí) m 測(cè)量次數(shù) 2或3次 g 零件數(shù)量 評(píng)價(jià)人的人數(shù) 再現(xiàn)性或評(píng)價(jià)人變差 AV或 A 是由評(píng)價(jià)人平均值的最大差值 DIFF MAX MIN 乘以一個(gè)常數(shù)K2來決定的 K2取決于評(píng)價(jià)人的人數(shù) 其值為的倒數(shù) 查表得到 查表時(shí) m為評(píng)價(jià)人數(shù) 2或3 g 1 因?yàn)橹挥幸粋€(gè)極差計(jì)算 注 由于評(píng)價(jià)人變差被包含在設(shè)備變差中 因此必須通過減去設(shè)備變差的一個(gè)分?jǐn)?shù)來對(duì)其進(jìn)行調(diào)整 式中 n為零件數(shù)量 r為測(cè)量次數(shù) 當(dāng)計(jì)算AV時(shí) 如根號(hào)下所得的數(shù)值為負(fù)數(shù)時(shí) 則AV 0 重復(fù)性和再現(xiàn)性 R R或 M 的計(jì)算為設(shè)備變差的平方加上評(píng)價(jià)人變差的平方 然后再開根號(hào)而得 即 R R M2 E2 A2零件的變差 PV或 P 是由零件平均值的極差 RP 乘以一個(gè)常數(shù)K3來決定的 K3取決于測(cè)量零件的數(shù)量 其值為的倒數(shù) 查表得到 查表時(shí) m 零件數(shù)量 g 1 因?yàn)橹挥幸粋€(gè)極差計(jì)算 PV Rp K3 P Rp 1 總變差 TV或 T 是加總了重復(fù)性和再現(xiàn)性變差的平方與零件變差的平方 再開根號(hào)而得到 即 如果已知該過程變差 且它的值是以6 為基礎(chǔ) 則可用它來代替從量具研究數(shù)據(jù)中計(jì)算得到的總研究變差 TV 也就是說 可通過以下兩個(gè)公式進(jìn)行計(jì)算來完成 以上兩個(gè)值都可用來代替前面計(jì)算的值 在量具重復(fù)性和再現(xiàn)性報(bào)告表右側(cè)的 總變差 TV 的下面 是對(duì)研究中各個(gè)因素的變差與總變差 TV 進(jìn)行比較 EV 100 EV TV AV 100 AV TV R R 100 R R TV PV 100 PV TV ndc 1 41 PV R R 注 1 各因素變差占總變差的百分率之和不等于100 2 如果分析是以公差為基礎(chǔ)來代替以過程變差為基礎(chǔ)的話 則可對(duì)量具重復(fù)性和再現(xiàn)性報(bào)告表進(jìn)行修改 使表格右邊的總變差的百分比由公差的百分比來代替 在這種情況下 EV AV R R PV的計(jì)算公式中的總變差 TV 是由公差除以6來代替 3 ndc 區(qū)別分類的數(shù)量 這能由該測(cè)量系統(tǒng)可靠的分辨 這是可以覆蓋預(yù)期的產(chǎn)品的產(chǎn)品變差的非重疊97 置信度區(qū)間 ndc應(yīng)四舍五入到整數(shù) 而且要 5 重復(fù)性和再現(xiàn)性的圖示分析法1 均值圖 橫軸是零件編號(hào) 縱軸是每個(gè)評(píng)價(jià)人對(duì)每個(gè)零件測(cè)量平均值每個(gè)評(píng)價(jià)人都有一條均值點(diǎn)連線 均值圖控制限計(jì)算 UCL A2 LCL A2 圖形解釋 控制區(qū)內(nèi)表示測(cè)量靈敏度 大約一半或更多的均值點(diǎn)應(yīng)落在控制區(qū)外 那么測(cè)量系統(tǒng)能夠充分探測(cè)零件之間的變差 否則 說明測(cè)量系統(tǒng)的有效分辨力不足 如果三個(gè)評(píng)價(jià)人的三條線是平行的 則沒有交互關(guān)系 如果三條線不平行 相交的角度愈大 相互作用愈大 應(yīng)采取措施消除相互作用的原因 2 極差圖 橫軸是零件編號(hào) 縱軸是每個(gè)評(píng)價(jià)人對(duì)每個(gè)零件讀數(shù)值的極差每個(gè)評(píng)價(jià)人都有一條極差值點(diǎn)的連線 控制限計(jì)算 UCLR D4 無下控制限 n 7 圖形解釋 如果某一評(píng)價(jià)人的極差值不受控 說明他的方法與他人不同 極差圖可以幫助確定 評(píng)價(jià)人之間對(duì)每個(gè)零件的測(cè)量過程的一致性 極差是無序數(shù)據(jù) 不做趨勢(shì)分析 用典型極差法評(píng)價(jià)量具的GRR極差法是一種經(jīng)修正的計(jì)量型量具研究方法 它能對(duì)測(cè)量變差提供一個(gè)快速的近似值這種方法只能對(duì)測(cè)量系統(tǒng)提供變差的整體情況 不能將變差分解成重復(fù)性和再現(xiàn)性 它通常用來快速地檢查以驗(yàn)證GRR是否有變化 這種方法 使用二名評(píng)價(jià)人 抽取五個(gè)零件 每個(gè)評(píng)價(jià)人對(duì)每個(gè)零件測(cè)量一次 典型極差法 范例量具名稱 厚度儀 被測(cè)特性 厚度 規(guī)格要求 0 6 1 0 計(jì)算如下 平均極差如過程變差已知為0 40 R對(duì)于抽樣數(shù)為10的情況下 機(jī)率為90 計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)研究 指南 計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)是一種測(cè)量數(shù)值為一有限的分類數(shù)量的測(cè)量系統(tǒng) 最常見的是通 止規(guī)量具 它只有兩種可能的結(jié)果 合格或不合格 其它的計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng) 例如 目視標(biāo)準(zhǔn) 可能產(chǎn)生五到七個(gè)分類 如 非常好 好 一般 差 非常差等 計(jì)數(shù)型量具的最大風(fēng)險(xiǎn)區(qū)位于分類的邊界區(qū) 第 類區(qū) 壞零件永遠(yuǎn)是壞零件 第 類區(qū) 可能作出錯(cuò)誤決定 好的判壞 壞的判好第 類區(qū) 好零件永遠(yuǎn)是好零件 范例 某生產(chǎn)過程處于統(tǒng)計(jì)受控狀態(tài) 其能力指數(shù)CP CPK 0 5 這是不可接受的 產(chǎn)品的公差為0 45 0 545 因過程正生產(chǎn)不合格產(chǎn)品 于是要求用一量具進(jìn)行分揀 研究該量具 從過程中隨機(jī)選取50個(gè)零件 其中有一些稍高于或低于規(guī)范限值 可選取各2 3件 以獲得涵蓋了整個(gè)過程的零件 表中的參考值在一開始還沒有被確定 使用三名評(píng)價(jià)人 每位評(píng)價(jià)人對(duì)每個(gè)零件測(cè)量3次 測(cè)量結(jié)果填入表格內(nèi) 關(guān)于期望值的計(jì)算 在A與B的交叉表中 1 評(píng)價(jià)總次數(shù) 好零件數(shù) 壞零件數(shù) 32 A與B都為好的期望值 A為好的總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù) B為好的總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù)3 A為好而B為壞的期望值 A為好的總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù) B為壞的總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù)4 A為壞而B為好的期望值 A為壞的總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù) B為好的總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù)5 A與B都為壞的期望值 A為壞的總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù) B為壞的總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù)同理計(jì)算在A與C的交叉表中和在B與C的交叉表中的各個(gè)期望值 關(guān)于KAPPA 一致性 的計(jì)算 KAPPA Po Pe 1 Pe Po 在對(duì)角欄框中 觀測(cè)比例的總和Pe 在對(duì)角欄框中 期望部分的總和A與B的一致性在A與B的交叉表中P0 A與B都為好的觀測(cè)次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù) A與B都為壞的觀測(cè)次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù)Pe A與B都為好的期望值 評(píng)價(jià)總次數(shù) A與B都為壞的期望值 評(píng)價(jià)總次數(shù)A與B的一致性 A與B都為好的觀測(cè)次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù) A與B都為壞的觀測(cè)次數(shù) 評(píng)價(jià)總次數(shù) A與B都為好的期望值 評(píng)價(jià)總次數(shù) A與B都為壞的期望值 評(píng)價(jià)總次數(shù) 1 A與B都為好的期望值 評(píng)價(jià)總次數(shù) A與B都為壞的期望值 評(píng)價(jià)總次數(shù) 同理計(jì)算在A與C和B與C的一致性 計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)分析結(jié)果判別準(zhǔn)則 本例中 將已得到的所有信息進(jìn)行匯總 得到以下結(jié)論 注 有效性 是指評(píng)價(jià)人評(píng)價(jià)零件時(shí) 將好的零件 參考1 在公差0 45 0 545之內(nèi) 判為好的 將壞的零件 參考0 超出0 45 0 545范圍的 判為壞的 其得到正確判別零件數(shù)除以評(píng)價(jià)人總評(píng)價(jià)零件數(shù)即為有效性百分比 錯(cuò)誤率 是指評(píng)價(jià)人將壞的零件判為好零件的次數(shù)除以對(duì)壞的零件的總評(píng)價(jià)次數(shù)的百分比 錯(cuò)誤警報(bào)率 是評(píng)價(jià)人將好的零件判為壞的零件的次數(shù)除以對(duì)好零件的總評(píng)價(jià)次數(shù)的百分比 在本例中 根據(jù)參考值 即參考1 在公差范圍內(nèi)的好零件共有34件 評(píng)價(jià)人對(duì)每個(gè)零件評(píng)價(jià)3次 共102次 參考0 壞零件 即超出公差范圍的 共有16件 評(píng)價(jià)人對(duì)每個(gè)零件評(píng)價(jià)3次 共48次 這些結(jié)果顯示 各個(gè)評(píng)價(jià)者對(duì)于該測(cè)量系統(tǒng) 在有效性 錯(cuò)誤率與錯(cuò)誤警報(bào)率上都有不同程度的結(jié)果 在所有三個(gè)項(xiàng)目中 沒有一位評(píng)價(jià)者可接受的 是否需要為這過程更改接受標(biāo)準(zhǔn) 這些風(fēng)險(xiǎn)可以被接受嗎 評(píng)價(jià)者是否需要更好的培訓(xùn) 測(cè)量系統(tǒng)的環(huán)境可不可以被改善 重要的是 顧客對(duì)這測(cè)量系統(tǒng)與其研究結(jié)果會(huì)有何看法 顧客原本預(yù)期的情況是什么 顧客是否接受這些風(fēng)險(xiǎn) 信號(hào)檢查表 五 對(duì)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行研究分析了怎么辦 與其它所有過程一樣 測(cè)量系統(tǒng)受隨機(jī)的和系統(tǒng)的變差來源的影響 這些變差是由普通原因和特殊 無次序的 原因造成的 為了提高測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量 必須使測(cè)量系統(tǒng)變差盡可能減小 重要的是識(shí)別變差來源 消除和降低變差源的影響 針對(duì)測(cè)量系統(tǒng)的 五性 研究分析 識(shí)別影響 五性 的變差源 1 造成過大的偏倚的原因有 儀器需要校準(zhǔn)儀器 設(shè)備或夾具磨損基準(zhǔn)的磨損或損壞不適當(dāng)?shù)男?zhǔn)或調(diào)整儀器質(zhì)量不良線性誤差 使用了錯(cuò)誤的量具不同的測(cè)量方法 作業(yè)準(zhǔn)備 夾緊 技巧測(cè)量的特性不對(duì)變形 量具或零件 環(huán)境 溫度 濕度 振動(dòng) 清潔錯(cuò)誤的假設(shè) 應(yīng)用的常數(shù)不對(duì)應(yīng)用 零件的數(shù)量 位置 操作者技能 疲勞 觀測(cè)誤差 易讀性 視差 在校準(zhǔn)過程所使用的測(cè)量程序 如 使用 基準(zhǔn) 應(yīng)該盡可能地與正常操作的測(cè)量程序一致 2 造成不穩(wěn)定的可能因素有 儀器需要校準(zhǔn) 縮短校準(zhǔn)周期儀器 設(shè)備或夾具的磨損正常的老化或損壞維護(hù)保養(yǎng)不好 空氣 動(dòng)力 液體 過濾器 腐蝕 塵土 清潔基準(zhǔn)的磨損或損壞 基準(zhǔn)的誤差不適當(dāng)?shù)男?zhǔn)或調(diào)整儀器質(zhì)量不好 設(shè)計(jì)或符合性儀器缺少穩(wěn)健的設(shè)計(jì)或方法不同的測(cè)量方法 作業(yè)準(zhǔn)備 夾緊 技巧變形 量具或零件 環(huán)境變化 溫度 濕度 振動(dòng) 清潔錯(cuò)誤的假設(shè) 應(yīng)用的常數(shù)不對(duì)應(yīng)用 零件數(shù)量 位置 操作者技能 疲勞 觀測(cè)誤差 易讀性 視差 3 造成線性誤差的可能原因有 儀器需要校準(zhǔn) 縮短校準(zhǔn)周期儀器 設(shè)備或夾具的磨損維護(hù)保養(yǎng)不好 空氣 動(dòng)力 液體 過濾器 腐蝕 塵土 清潔基準(zhǔn)的磨損或損壞 基準(zhǔn)的誤差 最小 最大不適當(dāng)?shù)男?zhǔn) 沒有涵蓋操作范圍 儀器質(zhì)量不好 設(shè)計(jì)或符合性缺乏穩(wěn)健的儀器設(shè)計(jì)或方法應(yīng)用了錯(cuò)誤的量具不同的測(cè)量方法 作業(yè)準(zhǔn)備 夾緊 技巧隨著測(cè)量尺寸不同 量具或零件 變形量不同環(huán)境 溫度 濕度 振動(dòng) 清潔錯(cuò)誤的假設(shè) 應(yīng)用的常數(shù)不對(duì)應(yīng)用 零件數(shù)量 位置 操作者技能 疲勞 觀測(cè)誤差 易讀性 視差 4 造成重復(fù)性的可能原因有 零件內(nèi)部 抽樣樣本 形狀 位置 表面粗糙度 錐度 樣本的一致性儀器內(nèi)部 維修 磨損 設(shè)備或夾