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测量系统分析(MSA) 第四版 - 前言

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楼主
ID:90014 发表于 2015-9-13 16:06 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
前言
本参考手册实在美国汽车工业行动集团(Automotive Industry Action Group, AIAG)的主持下,有克莱斯勒,福特和通用汽车公司供方质量要求特别工作组认可的测量系统分析(MSA)工作小组编写。负责第四版MSA编写的工作组成员是Michael Down(通用汽车公司)、Frederick Czubak(克莱斯勒汽车公司)、Gregory Gruska(奥曼克公司)、Steve Stahley(康明斯公司)与David Benham。
本手册可作为是对测量系统分析的一种介绍。它并不试图去限制某特定过程或商品所使用的分析方法的发展。当这些指导文件意在涵盖测量系统通常发生的情况时,其中可能还有一些问题没有考虑到。这些问题应该由你指定的客户代表提出指示。
本手册的版权由克莱斯勒公司、福特汽车公司、通用汽车公司保留所有权。2010年。需要订购本手册或取得在供方组织内复制本手册部分内容的许可都可登陆AIAG的官方网站

2010年6月



MSA第四版快速指南
                                                       
  
测量系统类型
  
  
MSA方法
  
  
章节
  
  
基本的计量型
  
  
极差法、均值与极差法、方差分析(ANOVA)法、偏倚、线性、控制图法
  
  
III
  
  
基本的计数型
  
  
信号探测法
  
假设试验分析法
  
  
III
  
  
不可重复的
  
(如:破坏试验)
  
  
替代方法
  
  
IV
  
  
复杂的计量型
  
  
极差法、均值与极差法、方差分析(ANOVA)法、偏倚、线性、控制图法
  
  
III,IV
  
  
复合的系统、量具或试验标准
  
  
控制图法、方差分析(ANOVA)法、回归分析法
  
  
III.IV
  
  
其它
  
  
替代的方法
  
  
IV
  
  
其它
  
  
白皮书-登陆AIAG官方网站
  
  
  

注:关于GRR标准差的应用
以往为方便起见,一直用99%的分布宽度(spread)来代表测量误差的”全”宽度,也就是乘以一个系数5.15(用sGRR乘以5.15来表示99%的全部分布宽度)。
99.73%的分布宽度是由乘数6代表,即+/-3s,其代表一“正态”曲线的全部分布宽度。
如果读者想把总测量变差的范围或分布宽度提高到99.73%,在计算时请用乘数6代替5.15。
注:第四版中的使用方法是勇于对照标准差,相当于在过去的方法中使用6的乘数。
应注意,使用哪一个相乘系数对方程式和结果的正确计算那是极关紧要的。如果是勇于测量系统变差和公差之间的比较,它尤为重要。
因此,如果有非本手册中所描述的方法被使用,那么在任何结果或总结中,这一点必须被清除的声明(特别是那些需要被提交给客户的结果或总结)。



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沙发
ID:90014 发表于 2015-9-13 16:07 | 只看该作者

第一章 第A节 引言、目的及术语

引言
测量数据的应用比以前更多更广发了。例如,现在,是否对制造过程尽心该调整的决定通常仪测量数据为基础,将测量数据或一些从他们所计算出的统计值与过程的统计控制限(statistical control limits)进 行比较,如果该比较显示过程已超出统计控制,则进行某种调整;否则,该过程将被允许在没有调整的状态下运行。测量数据的另一个用途是确定在两个或多个变量 之间是否存在显著的相互关系。例如,如果怀疑一个模塑零件的某一关键尺寸与材料的注塑温度有关,这种可能的相互关系可以通过利用一种称为回归分析(regression analysis)的统计程序研究,以比较关键尺寸的测量值与材料注塑温度的测量值。
进行这种举例的互相关系探测研究,被戴明博士(Dr. W.E. Deming)称为分析研究法(analytic studies)。通常,分析研究法是不断增加对影响过程系统原因知识的一种分析研究。分析研究是测量数据使用的重要应用之一,因为应用他们能使得对过程有更好的理解。
使用以数据为基础的程序的最大益处取决于所使用的测量数据的质量,如果数据质量低,程序的益处可能会较低;同样的,如果数据的质量高,利益也可能会比较高。
为确保从使用测量数据得到的利益大到足以承担获得这些数据的成本,数据的质量需要特别的注意。
测量数据的质量
数据的质量取决于从处于稳定条件下进行操作的测量系统中,多次测量的统计特性。例如:假设使用个某一在稳定条件下操作的测量系统对某一特定特性值进行了几次侧脸给,如果这些测量值均与该特性的基准值(master value)“接近”,那么数据的质量被称为”高”;同样,如果部分或所有的测量值与基准值相差”很远”,则称数据的质量很”低”。
通常用来描述测量数据质量的统计特性是某测量系统的偏倚(bias)及变差(variance)。被称为偏倚的统计特征指的是数据值相对于参考(基准)值得位置。而被称为变差的特性指的是数据的分布宽度(spread)。
低质量数据最普遍的原因之一是变差太大。一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相互作用(interaction)造成的。例如:一个用来测量一罐液体体积的测量系统,可能对该测量系统所处的环境中的大气温度敏感。在这种情况下,数据的变差可能是因为容积的变化造成的,也可能是因为环境温度变化造成的。因此,对测量的数据很难解释,因此,该测量系统不尽理想。
如 果相互作用产生的变差过大,那么数据的质量会太低,从而造成测量数据无法利用。例如:具有较大变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程,因为测量系统的 变差可能掩盖制造过程的变差。管理一个测量系统的许多工作集中在见识和控制其变差,其他的还需要把重点集中在了解测量系统与其环境有什么样的相互作用,以 便获得可接受质量的数据。
目的
本 手册的主要目的是为评估测量系统的质量提供指南。尽管这指南一般而言可用于任何测量系统,但主要意图是用于工业界的测量系统。本文件并不意图成为对所有测 量系统的一种分析总览,而是主要用于那些对于每个零件的数据可以重复读取的测量系统。许多分析对于其他形式的测量系统也是很有用的,且本手册的确包含了参 考意见和建议,但对于更复杂的货不常用的方法本手册没有讨论,建议使用者参考适宜的统计资源。本手册也不涵盖顾客对测量系统分析方法所要求的批准。
术语
如果不建立一套术语来引述共同的统计特征和相关的测量系统要项,那么讨论测量系统的分析可能会造成混淆和误解。本节将用于本手册的术语汇总如下。
在本手册中使用了以下术语:
l  测量(Measurement)被定义为”对某具体事物赋予数字(或数值),以表示它们对于特定特性之间的关系“。这定义由C. Eisenhart(1963)首次提出。赋予数字的过程被定义为测量过程,而数值的指定被定义为测量值。
l  量具(Gage)是指任何用来获得测量的装置。经常是特别用在工厂现场的装置,包括通/止规(go/nogo device)。(另见参考文献:ASTME456-96)
l  测量系统(Measurement system)是对测量但与进行量化或对被测的特性进行评估。其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合:也就是说,用来获得测量结果的整个过程。
由以上这些定义可以将测量过程堪称一个制造过程,其产生的输出就是数值(数据)。这样看待一个测量系统是很有用的,因为这样让我们明白已经说明的所有的概念、原理和工具,这在统计过程控制中早已被证实他们的作用。
术语汇总
标准(Standard)
l  用于比较的可接受偏倚的准则
l  一个已知的值,在不确定度(uncertainty)的指定范围内,被接受而为一真值(true value)
l  参考值(referencevalue)
标准应该有一个可以操作的定义:该定义在由供方或顾客应用时,将会产生同样的结果,并在在过去、今天、将来都有同样的含义。
基本的设备(Basic equipment)

l  分辨力(Discrimination)、可读性(Readability)、分辨率(Resolution)
ü  别名:最小刻度单位、测量解析度、最小刻度极限、或探测的最小极限
ü  由设计所确定的固有特性
ü  一个仪器测量或输出的最小刻度单位
ü  通常被现实为测量单位
ü  10比1的比例法则
l  有效解析度(Effectiveresolution)
ü  特定应用条件下,一个测量系统对过程变差的敏感度
ü  可以导致测量有用的输出信号的最小输入
ü  通常被描述为一种测量单元
l  参考值(Referencevalue)
ü  某一物品的可接受数值
ü  需要一个可操作的定义
ü  常被用来代替真值使用
l  真值(truevalue)
ü  某一物品的真实数值
ü  不可知且无法知道的
位置变差(Location variation)
l  准确度(Accuracy)
ü  与真值或可接受的参考值”接近”的程度
ü  在ASTM包括了位置及宽度误差的影响

l  偏倚(Bias)
ü  观测到测量值的平均值与基准值之间的差值
ü  是测量系统的系统误差所构成
l  稳定性(Stability)
ü  随时间变化的偏倚值
ü  一个稳定的测量过程在位置方面是出于统计上受控状态
ü  别名:漂移(drift)

l  线性(Linearity)
ü  在量具正常工作量程内的偏倚变化量
ü  多个独立的偏倚误差在量具工作量程内的关系
ü  是测量系统的系统误差所构成

宽度变差(Width Variation)
l  精确度(Precision)
ü  每个重复读数之间的“接近”程度
ü  是测量系统的随机误差所构成
l  重复性(Repeatability)
ü  一个评价者使用意见测量仪器,对同一零件的某一特性进行多次测量下的变差
ü  是在固定的和已定义的测量条件下,连续(短期内)多次测量中的变差
ü  通常被称为E.V.-——设备变差(Equipment Variation)
ü  设备(量具)能力或潜能
ü  系统内部变差

l  再现性(Reproducibility)
ü  不同评价者使用相同的量具,测量一个零件的一个特性的测量平均值的变差
ü  在对产品和过程进行鉴定时,误差可能是评价者、环境(时间)、或方法
ü  通常被称为A.V.---——评价者变差(Appraiser Variation)
ü  系统之间(条件)的误差
ü  在ASTME456-96包括:重复性、实验室、环境以及评价者影响

l  GRR或量具的重复性和再现性(Gage R&R)
ü  量具的重复性和再现性:测量系统重复性和再现性的联合估算值
ü  测量系统能力:取决于所用的方法,可能包括或不包括时间的影响

l  测量系统能力(MeasurementSystem Capability)
ü  测量系统变差的短期估计值(例:”GRR”,包括图表法)
l  测量系统性能(MeasurementSystem Performance)
ü  测量系统变差的长期估计值(例:长期控制图法)
l  敏感度(Sensitivity)
ü  能导致可探测到的输出信号的最小输入
ü  测量系统对被测特性变化的感应度
ü  取决于量具设计(分辨力)、固有质量(OEM)、使用起见的维修,以及测量仪器与标准的操作情况
ü  通常被描述为一种测量单元
l  一致性(Consistency)
ü  随时间重复性变化的程度
ü  一致的测量过程是在宽度(变差)方面处于统计上受控状态

l  均一性(Uniformity)
ü  在正常工作范围内重复性的变化
ü  重复性的同义词

系统变差(System Variation)
测量系统的变差可分为
l  能力(Capability)
ü  短期内读数的变化量
l  性能(Performance)
ü  长期读数的变化量
ü  以总变差(totalvariation)为基础
l  不确定性(Uncertainty)
ü  有关被测值得数值估计范围,相信真值都被包括在该范围内
测量系统必须稳定并且一致
测量系统的总变差的所有特征是假设该系统稳定并且一致。例如:变差的组成部分可能包括I-B I所示项目中的任何组合。

标准及可追溯性
国家标准与技术协会(National Institute of Standards and Technology,NIST)是美国主要的国家测量协会(National Measurements Institute,NMI),它属于美国商业部(U.S. Department of Commerce)。NIST的前身是国家标准局(National Bureau of Standards,NBS),是美国度量衡(metrology)的最高权力机构。NIST的主要职责是提供测量服务以及保存测量标准,从而帮助美国工业界建立可追溯的测量,最终能为产品和服务的贸易提供帮助。NIST为许多行业直接提供这种服务,但主要是给那些需要高准确度产品以及在过程中结合目前测量科技进步水准的行业提供服务。
国家测量协会
世界上许多工业化公家维持了他们与NIST相似的NMI,也为他们的相关行业提供高水准的度量衡标准或测量服务。NIST与其他国家的NMI合作研究,从而确保在一个国家进行的测量不会与另一个国家不同。该项工作通过各个NMI之间的互相认可协定(Mutual RecognitionArrangements,MRAs),并进行互相实验比对(inter-laboratorycomparisons)来完成。有一点要注意,这些各国的NMI的能力有差别,并且不是所有类型的测量均在一个共同标准的基础上进行比较,所以会存在差别:这就是为什么要了解追溯到是谁的测量,以及是如何进行追溯的重要性。
可追溯性
对商品和服务的贸易追溯是一个非常重要的概念。测量可以追溯到形同或类似的标准,比不能追溯的测量更将容易达成互相承认。可追溯的测量还可帮助减少重新试验的要求,以及好产品的拒收与坏产品的接收。
可追溯性在ISO国际基本和通用的度量衡术语词汇(ISO International Vocabulary of Basic and GeneralTerms in Metrology, VIM)中的定义为:
“通过一个完整的比较链追溯到规定的参考标准(通常为国家或国际标准)的测量特性或标准值,都具有一定的不确定度。“
建立一个测量的可追溯性一般可以通过一条比较链追溯到NMI。但是在工业界的许多情况下,测量的可追溯性可能追溯到顾客和供方双方同意的参考值或”一致的标准”。这些达成一致的标准和NMI之间的可追溯性也许不是总能清晰地被理解,所以,最关键的是测量能够追溯到满足顾客需求的程度。随着测量系统在工业界中的测量技术提升和目前科技进步水准,测量追溯到哪里和如何追溯的定义将成为一个不断进化的概念。

图I-A1:长度测量的可追溯性链举例
NMI与不同国家实验室、量具供方、科技开发制造商等密切合作,从而确保他们的参考标准经过适当的校准,并且能够直接追溯到NMI所保存的标准。这些政府和私人工业机构然后可以使用他们的标准,来为他们的客户的度量衡或量具实验室、校准工作或其他的初级标准提供校准和测量服务。这些情况的连结或链将应用在工厂的现场,并提供基本的测量可追溯性。这个可以通过这种完整的测量链回溯到NIST的测量被称为可追溯到NIST。
不是所有的组织都有自己的内部计量或量具实验室,因此,他们必须依靠外部的商业/独立实验室来提供可追溯的标准和测量服务,如果商业/独立实验室的能力已通过实验室认可来保证,以上方法是获得可追溯到NIST的可接受和适应的方法。
校准系统
校准系统是一套在特定环境下位测量工具与已知参考的并具有不确定性的可追溯标准建立桥梁的操作体系。校准也可通过一些措施,包括检测,关联,报告,或消除来调整任何正被比较的测量设备的精度差异。
校准系统通过对校准的方法与标准的使用决定了测量系统的测量可追溯性。
可追溯性是有具有适当计量能力或测量不确定性的校准标准所引起的各类校准是想的传输链。每一个校准是想都包含了所有的必要元素,这些元素包括:标准、所有正在被验证的测量与测试设备,校准的方法与程序,记录档案以及经审查合格的人员。
一个组织可能有一个专门控制并维持各类校准是想元素的内在校准实验室或团体。这些内在实验室将保持一个已明细出具体校准能力以及用于执行校准的设备和方法/程序的实验范围。
校准系统是一个组织机构的质量管理体系的一部分,因此它应符合任何内部审计的要求。
测量保证程序(MAPs)能被用于验证整个校准系统测量程序的可接受性。一般的测量保证程序(MAPs)在通过对同一特征或参数进行一个二次独立测量后将包含一个对测量体系结果的审核。对立测量意味着二次测量程序的可追溯性是有那些作用于最初测量的校准是想的一个单独传输链所派生的。MAPs可能也包含了对于SPC的运用,一边对于测量程序的长期稳定进行追踪。
注:ANSI/NCSLZ540.3以及ISO 10012分别为许多校准系统额元素提供了模型。
当校准时间由外部的,商业的或独立的校准服务供应商进行执行时,这些服务供应商的校准体系能(或者可以)在进行ISO/IEC17025标准后得到审核验证。当一个合格的实验室无法使用设备时,校准服务能被设备制造商进行执行。
真值
测量过程目标是零件的”真“值。希望任何个别的读数能尽可能地(经济地)与真值接近。不幸的是,真值永远不能确切地得到。然而,给予作业上完善地定义一个特征的参考值,以及使用具有产生更高分辨力并可追溯到NIST的测量系统,能够使这种不确定度减到最低。因为参考值常被用于对真值的替代,这些术语通常被互换使用;但不建议这种互换使用。

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