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测量系统分析MSA培训
课程公开课培训大纲--本网站为简版课程大纲,需要更详细大纲请索取
一.培训优势:
本测量系统分析培训内容包括AIAGMSA手册第四版的完整内容,既有计量型测量系统又有计量型与计数型测量系统;
本测量系统分析培训包括基于测量过程分析,能够通过查找测量系统变差原因改进测量系统;
所有五性计算方法均有详解,并有应用软件minitab及Excel计算的演示模板提供;
客户处涉测量系统都提供MSA解决方案,学员学习中疑问全部解答。
二.应参加MSA培训的人员:ITF16949质量体系ISO9000质量体系的计量管理人员及六西格玛项目的质量管理人员。
三.课程内容安排
第一天上午
1章节.测量系统基础讲解     转载必究
测量结果-数据特征
例子演练-计量型数据至少要几个分级数
2章节.测量系统怎样溯源讲解
用于溯源的基准值来源
例子演练-溯源必须具备的两个基本特征是什么
3章节.测量系统基本特征讲解
量具读数遵循的原则
例子演练-电子量具读数为什么要事先确定读数原则
4章节.测量过程变差来源讲解
测量系统数据好坏标准
例子演练-测量过程普通变差和特殊变差对测量系统数据分布影响舟有什么不同
5章节.正态分布总体参数怎样估计讲解
什么是均值的无偏估计转载必究
例子演练--直方图描述产品特性分布发现产品特性分布是马鞍型这是什么原因引起的
6章节.分布统计量讲解
什么是样本分布统计量
例子演练-样本大于10时用样本极差均值计算标准差为什么要随机分组
7章节.分布类型和统计量讲解
怎样用直方图描述测量特性分布
例子演练-样本大于10时用样本极差均值计算标准差为什么要随机分组
8章节.测量系统变差模型讲解
测量系统产生的变差类型
例子演练-测量系统普通的原因导致什么测量变差
9章节.中心极限定理讲解
均值抽样变差的来源
例子演练-用中心极限定理说明稳定性研究控制图灵敏度与子组容量的关系
10章节.测量系统的变差五性讲解
量具产生线性误差的可能原因分析
例子演练-线性误差有哪些可能的原因
11章节.测量系统的接受准则讲解
判断测量系统是稳定接受准则是什么
例子演练-测量系统是稳定接受准则是什么
12章节.量具R﹠R分析讲解      转载必究
量具R&R对过程变差计算的影响
例子演练-位置变差对过程变差计算有影响吗
第一天下午
13章节.控制图分析测量系统稳定性讲解
利用minitab软件对稳定性研究应用
例子演练-初始稳定性分析时2个样本容量时,组数至少要多少
14章节.怎样分析计算偏倚讲解
假设检验原理与量具偏倚分析
例子演练-量具偏倚分析接受准则是什么
第二天上午
15章节.极差法分析怎样计算重复性和再现性讲解
小样本极差法实验方案
极差法计算GRR方法应用实例
例子演练-极差法为什么不能分解重复性和再现性
16章节.线性分析讲解
作图法分析量具线性接受准则
例子演练-线性分析样本数量可少于五吗
第二天下午
17章节.方差分析法(ANOVA)怎样计算重复性和再现性GRR讲解
零件与评价人之间的交互作用计算方法     转载必究
例子演练-方差分析法时有无交互作用时重复性和再现性计算方法是否是一样的
18章节.均值极差法(Xbar&R)怎样计算重复性和再现性GRR讲解
怎样计算重复性和再现性数值
例子演练-均值极差法(Xbar&R)为什么不能计算零件与评价人之间的交互作用
第三天上午
19章节.怎样通过多次读数减少变差讲解
20章节.怎样进行假设检验分析-交叉表方法
怎样用交叉表计算Kappa值
例子演练-请说明交叉表Kappa值计算方法
21章节.怎样进行计数型测量系统研究讲解
抽取零件样本的方案
第三天下午
22章节.解析法怎样分析计算讲解
量具性能曲线绘制方法和分析
例子演练-量具性能曲线上怎么计算重复性
23章节.假设检验分析-信号探测法讲解
量具dLSL和dUSL的计算方法      转载必究
例子演练-信号探测法是怎样得到公差的
四.MSA培训学时:每天七小时共三天21小时

测量系统分析
MeasurementSystemsAnalysisFourthEdition
测量定义
Measurement
就特定特性赋值给具体事物以表示它们之间的关系。赋值过程定义为测量过程,而赋予的值定义为测量值。
量具&测量设备
量具
任何用来获得测量结果的装置,通常特指用在车间的装置;包括通过/不通过装置。
测量设备
为实现测量过程所必需的测量仪器、软件、测量标准、标准物质或辅助设备或它们的组合
测量系统
对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合;获得测量结果的整个过程。
计量型与计数型测量系统
计量型测量系统的测量结果是连续的。
计数型测量系统测量值是有限的分级数,通过/不通过量具有两种结果。
测量结果-数据
一组条件下测量结果的集合
计量型数据VariableData
连续的--一个量值和测量单位。
计数型数据AttributeData
离散的--属性数据或计数数据如成功/失败、好坏、过/不通过等统计数据。
分辨力
discrimination
最小的读数的单位、仪器测量输出的最小刻度单位;
由设计决定的固有特性,以测量单位表示。
数据分级数discriminationratio
通常称为“分辨力比率”,描述了给定的观察过程变差能可靠地划分为多少级。
灵敏度
Sensitivity
导致一个测量装置产生可探测输出信号的最小输入信号。
仪器应至少和其分辨力单位有同样灵敏度,有灵敏度保证的分辨力为有效分辨力。
灵敏度由量具的设计与维护和操作条件确定。
灵敏度是用测量单位报告的。
分辨力接受准则
测量系统首先在环境下灵敏度足够探测产品或过程变差。分辨力应将公差或过程变差分成至少十份。
产品公差的十分之一。
过程变差-6σ的十分之一。
读数原则
读数装置必须读到和记录到最小的刻度单位
机械装置读到和记录到最小的刻度单位。
电子读数,建立记录所显示的有效位数的通用原则。
模拟读数装置记录到最小刻度的一半。对于模拟装置,最小刻度为0.01mm”,则测量结果记录到0.005”。
测量系统的统计特性
为了有效地控制任何过程变差,需要了解:
过程应该做什么
什么能导致错误
过程在做什么
规范和工程要求规定过程应该做什么。
过程失效模式及后果分析4(PFMEA)是用来确定与潜在过程失效相关的风险,并在这些失效出现前提出纠正措施。PFMEA的结果转移至控制计划。
通过评价过程结果或参数,可以获得过程正在做什么的知识。这种活动,通常称为检验,是用适当的标准和测量装置,检查过程参数,过程中零件,已装配的子系统,或者是已完成的成品活动。这种活动能使观测者确定或否认过程是以稳定的方式操作并具有对顾客规定的目标而言可接受的变差这一前提。这种检查行为本身就是过程。遗憾的是,工业界传统上视测量和分析活动为“黑盒子”。设备是主要关注点–特性越“重要”,量具越昂贵。对仪器的有效性,与过程和环境的相容性,仪器的实用性很少有疑问。因此这些量具经常是不能被正确使用或完全不被使用。
测量和分析活动是一个过程–一个测量过程。所有的过程控制管理,统计或逻辑技术均能应用。这就意味着必须首先确定顾客和他们的需要。顾客,过程所有者,希望用最小的努力做出正确的决定。管理者必须提供资源以采购对于测量过程来说是充分且必要的设备。但是采购最好的或最新的测量技术未必能保证做出正确的生产过程控制决定。
设备公是测量过程的一部分,过程的所有者必须知道如何正确使用这些设备及如何分析和解释结果。因此管理者也必须提供清楚的操作定义和标准以及培训和支持。依次,过程的拥有者有监控和控制测量过程,以确保稳定和正确的义务,这包括全部的测量系统分析观点–量具的研究、程序、使用者及环境,例如,正常操作条件。
理想的测量系统在每次使用时,应只产生“正确”的测量系统的统计特性测量结果。每次测量结果总应该与一个标准5相一致。一个能产生理想测量结果的测量系统,应具有零方差、零偏倚和对所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。遗憾的是,具有这样理想统计特性的测量系统几乎不存在,因此过程管理者必须采用具有不太理想统计特性的测量系统。一个测量系统的质量经常仅用其多次测量数据的统计特性来确定。其它特性,如成本,使用的容易程度等对一个测量系统总体理想性的贡献也很重要。但是,确定一个测量系统质量的正是其产生数据的统计特性。
在某一用途中最重要的统计特性在另一种用途中不一定是最重要的。例如,对一个三座标测量机(CMM)的某些应用,最重要的统计特性是“小”的偏倚和方差。一个具有这些特性的CMM将产生与证明过的、可溯源的标准值“很近”的测量结果。从这样一台机器上所得到的数据对分析一个制造过程可能是十分有用的。但是,不管其偏倚和方差多么“小”,使用一台CMM机的测量系统可能不能够用于在好的或坏的产品中的分辨接收工作,由于测量系统中其他要素带来了其他变关差源。
5有关标准问题的完整讨论见《走出危机》,W.EdwardsDeming,1982,1986,P.279-281.管理者有责任识别对数据的最终使用最重要的统计特,也有责任确保用那些特性作为选择一个测量系统的基础。为了完成这
些,需要有关统计特性的可操作的定义,以及测量它们的可接受的方法。尽管每一个测量系统可能被要求有不同的统计特性,但有一些基本特性用于定义“好的”测量系统。它们包括:
1)足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的,相对于过程变差呀规范控制限,测量的增量应该很小。通常所知的十进位或10-1法则,表明仪器的分辨率应把公差(过程变差)分为十份或更多。这个规则是选择量具期望的实际最低起点。
2)测量系统应该是统计受控制的。6这意味着在可重复条件下,测量系统的变差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。这可称为统计稳定性且最好由图形法评价。
3)对于产品控制,测量系统的变异性与公差相比必须小。依据特性的公差评价测量系统。
4)对于过程控制,测量系统的变异性应该显示有效的分辨率并且与制造过程变差相比要小。根据6σ过程变差和/或来自MSA研究的总变差评价测量系统。
测量系统统计特性可能随被测项目的变化而改变。如果是这样,则测量系统最大的(最坏)变差应小于过程变差和规范控制限两者中的较小者。
测量数据质量
测量数据质量由在稳定条件下运行的某一测量系统得到的多次测量结果的统计特性确定。例如,假定用在稳定条件下运行的某测量系统,得到某一特性的多次测量数据。如果这些测量数据与这一特性的材料值都很“接近”,那么可以说这些测量数据的质量“高”,类似地,如果一些或全部测量数据“远离”标准值,那么可以说这些数据的质量“低”。
表征数据质量最通用的统计特性是测量系统的偏倚和方差。所谓偏倚的特性,是指数据相对基准(标准)值的位置,而所谓方差的特性,是指数据的分布。
低质量数据最通常的原因之一是数据变差太大。一组测量变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的。例如,测量某容器内流体的容积,使用的测量系统可能对它周围的环境温度敏感,在这种情况下,数据的变差可能由于其体积的变化或周围温度的变化,使得解释这些数据很困难,因此这一测量系统是不理想的。
如果交互作用产生太大的变差,那么数据的质量可能会很低以至于数据没有用处。例如,一个具有大量变差的测量系统,在分析制造过程中使用是不适合的,因为测量系统变差可能会掩盖制造过程的变差。管理一个测量系统的许多工作是监视和控制变差。这就是说,应着重研究掌握环境对测量系统的影响,以使测量系统产生可接受的数据。