MSA测量系统培训教材演示课件

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MSA-测量系统培训教材PPT课件

可能需要具备预期测量值的最低值、最高值及中程数的标准样本是理想的。完成此步后，用线性研究分析数据。
2021/4/1
.
35
2）让一个评价人，以通常方法测量样本10次以上。
结果分析—作图法
3）相对于基准值将数据画出直方图。评审直方图，
用专业知识确定是否存在特殊原因或出现异常。如果没有，继续分析，对于n＜30时的解释或分析，应当特别谨慎。
因此，要保证测量结果的准确性和可信度。
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.
3
测量误差
Y = x +ε
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真值的存在
一致
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.
4
测量系统分析的目的
运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量误差），了解变差的来源。从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信息。保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。
Stability 稳定性。
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.
14
分辨力（率）
定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6σ(标准偏差)的十分之一。
10
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30 T
.
15
稳定性(Stability)：
稳定性时间2
稳定性：是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的相同特性时获得的测量值的总变差。
确定偏倚的t统计量：
偏倚=观测测量平均值-基准值
σb= σr/ n
t=偏倚/σb
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.
37
7）如果0落在围绕偏倚值1-α置信区间以内，偏倚在α 水平是可接受的。

MSA测量系统分析培训教材(PPT 43页)

– 重复性＝设备的变差
7
测量系统分析 • 量具再现性的定义
– 再现性
• 由不同操作人员使用同一测量装置并测量同一特性时，测量平均值之间的变差。这通常被称为操作员变差。
再现性 = 操作员变差
8
测量系统分析 • 有二种类型的量具双性研究
– 计量型 - 大样法 (均值和极差法) – 计数型量具研究
23
测量系统分析
计数型量具研究 - 示例
24
测量系统分析
偏倚
偏倚的定义偏倚被定义为
测量值的平均值与
实际值之间的差值。
25
测量系统分析
偏倚
• 偏倚与准确度有关，因为如果测量值的平均值相同或近似于相同，就可以说是零偏倚。这样的话，所用的量具便是“准确的”。
26
27
28
29
30
稳定性
14
测量系统分析计量型 - 大样法 (极差法) • 第6步
– 用以下公式计算设备变差：重复性设备变差（E．V．）
15
测量系统分析
计量型 - 大样法 (极差法)
• 第7步
– 用以下公式计算操作员变差：
重复性－操作员变差（O.V）
16
测量系统分析
计量型 - 大样法 (极差法)
• 第8步
– 用以下公式计算重复性和再现性：
• 稳定性定义
稳定性被定义为在某时间段内过程变差的差值。
31
测量系统分析稳定性
• 用以下步骤计算稳定性：
• 第1步
取一个标准样品并确定其基准值。
• 第2步
按固定周期对标准样品进行5次测量。
32
测量系统分析稳定性
• 第3步

MSA培训(完整版)ppt课件

2019/12/6
计算偏倚举例
某标准件，已知值为25.4mm，某机械检查工用精度为 0.025mm的游标卡尺测量10次，测量结果如下：
25.425 25.425 25.400 25.400 25.375 25.400 25.425 25.400 25.425 25.375
把10个测量值相加除以10，得到平均值：25.4051mm 偏倚等于平均值减去参考值：25.4051－25.400＝0.0051mm
X6=0.8mm X7=0.75mm X8=0.75mm X9=0.75mm X10=0.7mm
如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm
Xi
X=
=
10 0.75
Bias = 0.75-0.8= -0.05 % Bias=100[0.05/0.70]=7.1%
表明 7.1% 的过程变差是偏倚 BIAS
方法；
2019/12/6
测量系统分析(试生产)阶段
阶段一：理解测量过程，确定它是否满足要求？
第一阶段是验证测量系统是否满足其设计规范要求。发现环境因素是否对系统有显著影响。
第一阶段验证的内容主要是偏倚、线性、稳定性、重复性和再现性等试验分析。
2019/12/6
测量系统分析(批量生产)阶段
d) 计算数值：
2019/12/6
计算N个读值的平均值:
2019/12/6
平均
平均
测量数据五种类型
重复性
量具在完全相同的条件下，重复工作，每次
结果（数据）都不一样，构成重复性误差。
量具制造的越精密这个误差越小，但永远不
机
可能是零。如果有特殊原因（量具失常）发
生，误差立即变大，因此要进行控制，只允

质量分享测量系统分析(MSA)培训课件

工程等，未来需要进一步加强多学科之间的融合和协作，培养具备跨学
科背景的复合型人才。
03
国际标准化趋势
随着全球化进程的加速推进，国际标准化趋势日益明显。未来需要关注
国际标准化动态，积极参与国际标准化工作，推动MSA技术的国际交
流与合作。
26
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
2024/1/28
20
案例二：优化生产流程
利用MSA对生产过程中的关键测量点进行分析，识别出影响产品质量的关键因素。
通过引入先进的测量技术和设备，提高生产效率和产品质量水平。
根据分析结果，对生产流程进行调整和优化，减少不必要的工序和浪费。
优化后的生产流程降低了制造成本，提高了产品质量和客户满意度。
2024/1/28
质量分享测量系统分析(MSA)培训课件
2024/1/28
1
目录
2024/1/28
• 引言 • 测量系统分析(MSA)基本概念 • MSA方法与工具 • MSA实施步骤与流程 • MSA在质量改进中应用案例 • MSA培训总结与展望
2
01 引言
2024/1/28
3
目的和背景
提高员工对测量系统分析的认识和理解，确保测量数据的准确性和可靠性
2024/1/28
14
明确测量对象和目的
1
确定需要测量的产品或过程特性
2
明确测量的目的和要求，例如精度、稳定性等
3
了解相关标准和规范，确保测量符合行业或组织要求
2024/1/28
15
选择合适MSA方法
2024/1/28
01
根据测量对象和目的，选择合适的MSA方法，如计量型 MSA和计数型MSA

MSA_测量系统分析培训(PPT71页)

真值
测量值的均值精度误差
注意: 由于真值不可知，所以在实践中使用偏倚代替精度误差
测量系统的基本概念
5. 偏倚：参照标准的真值与其测量值的均值之差 6. 精度：测量系统在测量特定样本时若干个测量值之间
的吻合程度或波动程度，它包括两个方面：重复性和再生性 7. 重复性：同一个操作者采用同样的测量仪器对同样的
应用MINITAB进行测量系统分析
1. 在MINITAB中输入数据：
2. 在MINITAB中展示数据，进行初步分析（可选）
Stat/quality tools/gage run chart, 在对应栏目中选择相关数据。得出以下
图形。
Gage name:
Runchart of MEASUREMENT by PART NO., OPERATOR
此图表明每人的样本测量均值和总体均值的变化，总体均值变化相对与每人均值变化的比例越大越好
100
Percent
50
此图表明是否有异常数据，若全部在控制 0 线范围之内，则OK
Sample Range
0.0006 0.0005 0.0004 0.0003 0.0002 0.0001 0.0000
LSL
USL
再现性
5.15 MSE
6
重复性
在什么情况下需要进行测量系统分析
• 在正常仪器维护条件下，测量仪器误差很大 • 测量仪器进行了改装，如更换了重要零部件 • 对测量仪器进行了大修 • 进行工序能力分析时需要考虑测量仪器的测量能力 • 测量系统不稳定 • 测量结果波动大 • 决定是否接受一台新仪器 • 测量仪器之间进行比较
样品进行测量时的差异程度
重复性
测量系统的基本概念

MSA测量系统培训模板ppt

测量系统分析
Measurement Systems Analysis
测量系统分析
目的：
简要介绍测量系统分析的基本知识
目标：
掌握测量系统的概念针对不同形式的测量/试验设备应用
MSA方法评价MSA结果
测量系统分析
目录：
1. 测量系统分析简介
2. 相关术语与定义
3. 测量系统的变差
4. 相关的统计概念
测量系统分析
定义
➢ 标准： • 根据普遍认同的意见使之作是一件人工制
品或总效果。 ➢ 参考标准： • 所进行的测量可追溯的“地方”标准； • 可得到的最高计量质量标准。
测量系统分析
定义
➢ 基准值： • 一个人工制品或总效果值用作约定的比较参考 ➢ 真值： • 零件的“实际”测量值（是不知道并且不可知
➢ 先计划将要使用的方法。例如，通过利用工程决策，直观观察或量具研究决定，是否评价人在校准或使用仪器中产生影响。有些测量系统的再现性(不同人之间)影响可以忽略，例如按按钮，打印出一个数字；
➢ 评价人的数量，样品数量及重复读数次数应预先确定。在此选择中应考虑的因素如下：
• 尺寸的关键性：关键尺寸需要更多的零件和／或试验，原因是量具研究评价所需的置信度。
• 普通原因变差（随机误差）或系统内部变差 • 可能的原因包括：零件内部变差、设备内部变差、
评价人内部变差
测量系统分析
重复性
测量系统分析
再现性
• 不同的评价人，使用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差
• 系统之间的平均变差 • 手动仪器受操作者技能影响通常是实际情况 • 可能的原因包括：方法之间变差、评价人之间变
测量系统分析

MSA测量系统分析培训课件(PPT 70页)

第一章术语/定义
测量系统分析测量系统分析是用于确定测量装置与零件变差或公差相比的误差。
观测值=真值+测量误差
总变差=产品变差+测量变差
– 在进行SPC前必须进行MSA。
第二章测量系统变差
位置变差(Location Variation) 1. 准确度(Accuracy): 与真值或可接受的参考值“接近” 的程度. 2.偏倚(Bias):观测到测量的平均值与参考值之间的差值, 是测量系统的系统误差所构成.
测量不确定度(Uncertainty) 是国际上用来描述一测量值质量的术语.
不确定度是测量可靠性的一种量化的表达.这种概念可简单的表达为:
测量实际值=测量的观察值(结果) ±U 不确定度是测量值的范围、通过一个置信区间的定义、与测量结果相关,并预期包括测量的真值.MSA专注于理解某测量过程,确定这测量过程中误差的大小,并评估这测量系统是否适用于产品和过程的控制;MSA提升理解和改进 (减小变差).
第一章术语/定义
真值(True Value) 真值是被测零件的“实际值”,尽管该值不被知道且无法知道,但它是测量系统的目标,所有个别的值尽可能的(经济的)与该值接近. 参考值常被当作真值的最佳近似值.
第一章术语/定义
可追溯性(Traceability)
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.在工业界的许多情况,测量的可追溯性可能追溯到顾客和供方双
S:标准
W:工作件(零件) I:仪器
P:人/程序 E:环境
第三章计量型测量系统的研究
测量系统研究目的

《MSA培训教材》PPT课件

校准方法介绍与实例分析
• 自动校准：利用计算机技术和自动化设备实现自动校准，提高校准效率和准确性。
校准方法介绍与实例分析
01
02
03
长度测量设备校准
使用激光干涉仪对卡尺、千分尺等长度测量设备进行校准，确保其测量精度符合要求。
温度测量设备校准
利用高精度温度计对热电偶、热电阻等温度测量设备进行校准，消除误差并提高测量准确性。
通过对测量系统的分析和研究，评估其稳定性和准确性，确保测量结果的可靠性和一致性。
提高产品质量
通过确保测量系统的准确性和稳定性，减少产品缺陷和不良品率。
降低生产成本
减少因测量误差导致的生产浪费和返工成本。
提升生产效率
优化测量系统，提高测量速度和准确性，从而提高生产效率。
测量系统组成要素
测量设备
包括测量仪器、传感器、数据采集系统等。
3
强化人员培训和技术交流
提高计量人员的专业素质和技能水平，加强技术交流与合作，提升溯源能力和水平。
案例分析：某型号产品不确定度评定过程
案例背景介绍
不确定度来源分析
简要介绍某型号产品的特点、应用领域及不确定度评定的意义。
详细分析该产品测量过程中可能引入的不确定度来源，如测量设备、测量方法、环境条件等。
设计采集方案
根据数据源和目标，设计合理的数据采集方案，包括采集频
率、数据量等。
注意事项
遵守相关法律法规和隐私政策，确保数据采集的合法性和安
全性。
数据处理方法介绍与实例分析
数据清洗
去除重复、无效和异常数据，保证数据质量。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式和类型，如数值型、文本型等。

经典详细的MSA培训资料PPT课件

经典详细的MSA培训资料 PPT课件
2024/1/25
1
目录
2024/1/25
• MSA概述与基本原理 • 测量设备选择与校准 • 操作过程规范与技巧 • 数据采集、处理与分析方法 • 结果评价与报告呈现 • MSA在质量管理体系中应用
2
01
MSA概述与基本原理
2024/1/25
3
MSA定义及作用
明确评价目标
考虑个体差异
根据培训目标和内容，制定具体的评价标准，如知识掌握程度、技能提升水平等。
针对不同学员的实际情况，制定个性化的评价标准，以全面反映学员的学习成果。
量化评价指标
采用可量化的指标，如考试成绩、作业完成情况等，以便更准确地评估培训效果。
2024/1/25
20
报告编写注意事项
2024/1/25
数据异常处理
发现数据异常时，及时分析原因并采取措施进行纠正，确保数据的准确性和可靠性。
操作失误处理
遇到操作失误时，及时停止操作并向上级汇报，共同商讨解决方案并采取措施进行纠正。
样本问题处理
遇到样本问题时，及时与相关人员沟通并采取措施进行解决，确保样本的准确性和代表性
。
14
根据测量计划准备样本，确保样本具有代表性
和可测性。
测量操作
按照操作手册和规范进行测量操作，记录测量数据，确保数据的准确
性和完整性。
13
数据处理
对测量数据进行处理和分析，提取有用信息，
为决策提供支持。
常见问题处理技巧
设备故障处理
遇到设备故障时，及时联系维修人员进行维修，确保设备尽
快恢复正常工作状态。
04

经典MSA测量系统分析培训课件pptx

和准确性。
可操作性
判定标准应具有明确的量化指标和评估方法，便于实际操作和应用。
全面性
判定标准应涵盖测量系统的各个方面，包括重复性、再现性、稳定性等，以确保评估结果的全面性。
常见问题解答
问题一如何选择合适的测量设备？
01
问题二如何处理测量数据中的异常值？
03
问题三如何评估测量系统的不确定度？
分析评估
运用MSA方法对收集的数据进行分析，评估测量系统的稳定性和准确性。
团队组建
成立由质量、生产、技术等部门组成的MSA实施团队。
数据收集
收集生产线上的测量数据，包括产品特性值、设备读数等。
改进措施
根据分析结果，制定针对性的改进措施，如设备校准、操作规范等。
效果评估及持续改进方向
效果评估：通过对比改进前后的产品质量数据、客户投诉率等指标，评估MSA实施效果。
详细讲解了测量系统误差的来源和分类，包括重复性误差、再现性误差、偏倚误差等，使学员能够识别和评估各种误差对测量结果的影响。
MSA方法及应用
MSA实施流程与注意事项
重点介绍了常用的MSA方法，如量具重复性和再现性（GR&R）研究、偏倚研究、线性研究等，并结合实例演示了如何在实际工作中应用这些方法。
经典MSA测量系统分析培训课件 pptx
contents
目录
• 测量系统分析概述 • 测量系统误差来源与分类 • 经典MSA方法介绍 • MSA实施流程与步骤 • MSA结果解读与判定标准 • MSA在企业中应用案例分享 • 总结与展望
01 测量系统分析概述
测量系统定义及作用
测量系统定义
测量系统是指用于量化产品或过程特性的一系列操作、程序、设备、人员、环境和假设的集合。

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测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变
差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性；测量系统的变异必须比制造过程的变异小；变异应小于公差带；
测量精密应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者的十分之一；测量系统统计特性可能随被被测项目的改变而变化。若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。
9
数据变差的来源
一个典型的过程
输入
过程
零件输出
输入
测量过程 Process
输出
测量到的过程变差
• 测量值 • •
过程实际的变差
样本间的变Leabharlann 差测量的变差测量人自身量具的变差测量人之间人与零件交
的变差
的变差
互作用变差
过程长期的过程短期的
变差
变差
重复性
校准
稳定性
线性
2020/10/10
10
数据变差的来源
豆在发生着变的土豆的重量
异
也是不一样的
2020/10/10
重复性
校准
稳定性
线性
同一个人用称对公称的差随着岁月流逝，称一斤准，称
同一个秤对异
秤还称得准吗？五斤准吗？
同一个土豆
称重的差异
11
计量型数据测量系统的分析
2020/10/10
12
理想的测量系统
理想的测量系统在每次使用时：应只产生“正确 ”的测量结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。
称菜的过程
测量到的过程变差
没有两个土豆过程实际的的重量是一样变差
的
不同的人用同一个秤对同一个土豆称重的差异
测量的变差
为什么卖家和买家秤的结果会不同？
样本间的变差
测量人自身量具的变差测量人之间人与零件交
的变差
的变差
互作用变差
过程长期的过程短期的
变差
变差
月复一月，土即使一个藤上
6
测量系统的概念
所有对正确反映所测量的对象特性有影响的因素都属于测量系统一部分
方法/程序
时间
人软件量具
环境
夹具
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7
测量系统
测量系统的组成
人
操作人员
机
量具/测量设备/工装
料
被测的材料/样品/特性
法
操作方法、操作程序
环
工作的环境
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8
测量系统分析
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持续时间内测量同一基准或零件的相同特性时获得的测量值的总变差。
时间1
2020/10/10
16
基准值偏倚
偏倚(Bias)：
偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。基准值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定。
观测平均值
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线性(Linearity)：
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5
测量的概念
基本术语
测量：赋值(或数)给具体的事物,以表示它们之间在某一特性上
的关系.
量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的
装置，包括用来测量合格／不合格的装置。
测量系统：用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、设备、
软件以及操作人员的集合。
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13
测量系统的统计特性
通常使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量： Discrimination 分辨力(ability to tell things apart) ; Bias 偏倚; Repeatability 重复性; Reproducibility再现性 ; Linearity 线性 ;
测量系统分析
ISO/TS16949:2002之MSA培训教材
2020/10/10
1
概要
测量系统分析的意义和目的；测量系统分析的定义：测量系统、量具、测量、测量过程；测量系统分析的基础知识： 1）、测量系统的统计特性：偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性、分辨力 2）、理想的测量系统 3）、测量系统的共同特性 4）、测量系统的评定步骤和准备
2020/10/10
20
再现(Reproducibility)：
操作者C
再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。
操作者A
操作者B
再現性
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21
一个好的测量系统的特性
测量正确的特性准确性精确性
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22
准确性：偏倚稳定性线性
Stability 稳定性。
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14
分辨力（率）
定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6σ(标准偏差)的十分之一。
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30
T
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15
稳定性(Stability)：
稳定性时间2
稳定性：是测量系统在某
计量型测量系统的分析方法 1）偏倚 2）稳定性 3）线性 4）重复性和再现性（R&R
）计数型测量系统的分析方法
1）小样法 2）大样法
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2
人测机量法的环测重量要性
合格
原料
PROCESS
测量结果
测量
不合格
测量的重要性:
如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到真正的产品或过程特性。
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如何保证准确性
23
精确性：重复性再现性
如何保证精确性
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24
测量系统的分析
测量系统特性可用下列方式来描述：位置：稳定性、偏倚、线性。宽度或范围：重复性、再现性。
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25
位置和宽度
标准值
位置
位置
寬度
寬度
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26
测量系统所应具有的特性：
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值
基准值
基准值
观测平均值
量程
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线性(Linearity)：
观测的平均值
有偏倚无偏倚
2020/10/10
基准值
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重复性（Repeatability)
重复性
重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。
因此，要保证测量结果的准确性和可信度。
2020/10/10
3
测量误差
Y = x +ε
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真值的存在
一致
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4
测量系统分析的目的
运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量误差），了解变差的来源。从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信息。保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。