GRR测定系统分析

测量系统分析--“量具R&R”第一节概述测量数据的使用比以前更频繁﹑更广泛.例如,是否调整制造过程,现在普遍依据测量数据来决定.把测量数据或由它们计算出的一些统计量,与这一过程统计控制限值相比较,如果比较结果表明这一过程在统计控制之外,那么要做某种调整,否则,这一过程就允许运行而勿须调整.测量数据的另外一个用途是确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系.例如,人们可以推测一模制塑料料件的关键尺寸与浇注材料温度有关系.这种可能的关系可通过采用所谓回归分析的统计方法进行研究.即比较关键尺寸的测量结果与浇注材料温度的测量结果.应用以数据为基础的方法的益处,很大程度上决定于所用测量数据的质量.如果测量数据质量低,则这种方法的益处很可能低,类似地,如果测量数据的质量高,这一方法的益处也很可能高.为了确保应用测量数据所得到的益处大于它们所花的费用,就必须把注意力集中在数据的质量上.测量数据的质量测量数据质量与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有关.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结果.如果数据的质量会很低,以致这些数据是无用的. ,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结果“远离”标准值,那么可以说这些数据的质量“低”.低质量数据最普通的原因之一是数据变差太大.例如,测量某容器内的流体的容积,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,使得解释这些数据更困难.因些这一测量系统是不太合乎需要的.一组测量的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. 如果这种交互作用产生太大的变差,那么数据的质量会很低,以致这些数据是无用的. 例如,一个具有大量变差的测量系统,用来分析一个制造过程,可能是不恰当的,因为这一测量系统的变差,可能会掩盖制造过程中的变差.绝大部分变差是不希望有的,但也有一些重要的例外.例如这一变差是由于被测量特性的小变化而引起的,一般情况下这一变差被认为是有用的.一个测量系统对这种变化越灵敏,这个系统越良好.因为这一系统是一个较敏感的测量系统.如果数据的质量是不可接受的,则必须改进,通常是通过改进测量系统来完成,而不是改进数据本身.测量过程术语“测量”定义为“赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系”. 赋值过程定义为测量过程,而赋予的值定义为测量值.从这些定义得出,应将一种测量过程看成一个制造过程,它产生数字(数据)作为输出.术语量具: 任何用来获得测量结果的装置;包括用来测量合格/不合格装置.测量系统: 用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合;用来获得测量结果的整个过程.测量系统的分辨力(或分辩率): 测量系统捡出并如实指示被测特性中极小变化的能力.重复性: 指同一个人使用同一量具,多次测量同一零件上的同一参数所测结果的变差.再现性: 指不同人使用同一量具,测量同一零件上的同一参数所测结果的变差.C重复性量具精确度: 指测量观察平均值与真实值(基准值)的差异。

方差的百分比。(过程改变了吗？) 当判断部件是否合格时，用Gage R&R的均方差占公差的百分比 可重复性 – 设备误差 可再现性 – 评估员误差 Gage R&R > 30% ，系统需要改进。
思考题 1
MSA被广泛应用于评估针对机械特性的测量系统， 那么：
针对电气特性（如本公司产品的BB, RF特性）的 测量系统（BT, FT） ，是否也一样适用？
● 误差超过30% — 不可接受的，必须改进测量系统。
测量系统的最终可接受性不应该单纯由一组指数来决定。测 量系统的长期表现也应该利用长性能的图形分析得到评审。
5、系统测量中的注意点：
为最大限度地减少误导结果的可能性，应采取下列步骤：
1> 测量应按照随机顺序，以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变 化将随机分布。
4、小结
√ 误差是不可避免的，有测量就有误差。 √ 误差来自测量系统。 √ 误差随着测量系统、时间的改变而变化，从而产生
误差的变异，即测量变异。 √ 通过改进测量系统，可以减小误差。
内容
一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析
1、名词解释
变差 √评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意
识、疲劳 √环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动 √错误的假设—稳定，适当的操作 √缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好 √量具误用 √失真（量具或零件）、缺乏坚固性 √应用—零件量、位置、观测误差（易读性、视差）
4、造成再现性误差的原因
3、如何“减小”误差？
- 多次测量取平均值 - 多人测量取平均值 - 使用更“高级”的测量设备 - 改进测量方法 - 使用辅助工具 - 向更高级别的标准看齐 - 培训 - 测量环境的要求 - 改进被测工件，方便测量

GRR_测量系统分析_MSA_测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是一种用于评估和改善测量系统性能的方法。

它是在质量管理中非常重要的一环，能够帮助我们确定测量系统的准确性和精确性，以及识别和消除测量误差。

首先，一个良好的测量系统对于质量管理至关重要。

在制造业中，我们经常需要测量各种产品的尺寸、重量、浓度等物理特性，以确保产品符合规格要求。

如果测量系统出现误差，就会导致无法准确地评估产品的质量，进而影响到整个生产过程。

MSA的目标是评估测量系统的重复性、可再现性、准确性和线性。

重复性指的是在相同条件下，同一个测量系统对同一样本的测量结果的一致性。

可再现性是指在不同条件下，同一个测量系统对同一样本的测量结果的一致性。

准确性是指测量结果与真实值之间的接近程度。

线性是指测量系统在整个测量范围内的准确性保持一致。

测量系统分析通常包括以下几个步骤：1.确定评估指标：我们需要确定评估测量系统的具体指标，如重复性、可再现性、准确性和线性。

这些指标将作为评估测量系统性能的依据。

2.收集数据：我们需要采集一定数量的样本数据来进行分析。

这些样本数据应该具有代表性，能够反映真实的测量情况。

3.分析数据：通过统计分析方法，我们可以对收集到的数据进行分析，计算出各个评估指标的数值。

常用的统计分析方法包括方差分析、相关系数分析和回归分析等。

4.判断结果：根据评估指标的数值，我们可以判断测量系统的性能水平。

如果测量系统的重复性和可再现性良好，准确性和线性也在可接受的范围内，那么我们可以认为测量系统具备良好的性能。

5.改善措施：如果测量系统的性能不符合要求，我们可以采取一些改善措施来提高测量系统的性能。

例如，可以对测量设备进行校准和调整，培训测量人员的技能，优化测量程序等。

总结起来，测量系统分析是质量管理中的重要环节，能够帮助我们评估和改善测量系统的性能。

通过MSA，我们可以确定测量系统的重复性、可再现性、准确性和线性等指标，从而确保测量结果的准确性和可靠性。

我們需要修正衡量系統。
50
60
70
80
90
在這個實例中，觀察到的 Cp 是實際 Cp 並且它可能
在0.2 到0.4之間.過程能力改善後,我們的%R&R將變
量測變異(R&R)
得更糟. 並且觀察到的Cp不反應實際值,所以需要改 善衡量系統。
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4.GRR實驗方法
-全距法及平均值法
4.1 GRR實驗要求
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主值
主值
良好重復性
不良重復性
9
3.2.1 重複性(Repeatability)
重複性(Repeatability)計算:
在R-chart圖管制下,再現性的標準差估計值 C =R/d2*
重複性(Repeatability) EV=5.15 C=5.15R/d2* • 其中5.15表示常態分配中具有99%的信賴度(99%的信賴度= 5.15 C )
測量值(TV) 小相同，所以結果相同。 因此當我們得出 P/TV或 P/T比時，它將大大超出30%。這表
明衡量系統無法辨別零件與零件的差別。不
良GR&R的一個影響將會擴大產品標準偏差
實際值
的變動性。
50
60
70
80
90
在這個實例中，我們確實需要修正衡量系統 !!!
量測變異(R&R)
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情形 1
70%=%R&R 5%=%P/T
1.樣品要求:
樣本應在能代表整個作業范圍的製程中隨機地選取(包括超出規格的樣品)
2.儀器要求:
確保量測儀器是依照正確的國際認可的最新標准得到了校正 量測儀器應能辨別1/10的制程變化 讀數值取估計之最近值,而最小取至最小刻度之1/2