测量系统分析MSA第三版  一、概述 二、计量型测量系统分析 重复性和再现性分析方法和接收准则 偏倚分析方法和接收准则 线性分析方法和接收准则 稳定性分析方法和接收准则 三、计数型测量系统分析 小样法分析方法和接收准则 解析法分析方法和接收准则 MSA定义 使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。 测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和变差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而变差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。 测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一  为什么要进行MSA？ 在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等  SPC（统计过程控制）和MSA（测量系统分析）的应用状况作为衡量供应商提供稳定的符合要求的产品的能力的重要参考指标。  测量系统范例 例如要测量一个柱的外径，那其测量系统应包括：     — 测量项目     — 人员     — 测量仪器     — 进行测量的环境条件     作为测量活动的结果，产生一个数值以表示外径  测量系统分析的目的 测量系统分析的目的是确定所使用的数据是否可靠  测量系统分析还可以： 评估新的测量仪器 将两种不同的测量方法进行比较 对可能存在问题的测量方法进行评估 确定并解决测量系统误差问题 测量系统分析的目的 测量成本；  测量的容易程度;  最重要的是测量系统的统计特性。  Discrimination  分辨能力 Precision  精密度 (Repeatability 重复性) Accuracy 准确度 (Bias偏差) Damage 损坏 Differences among instruments and fixtures  (不同仪器和夹具间的差异) Difference in use by inspector  不同使用人员的差异(Reproducibility再现性) Differences among methods of use  (使用不同的方法所造成差异) Differences due to environment (不同环境所造成的差异)    Y = x  + ε    测量值  =  真值(True Value)+测量误差 数据的质量  如何评定数据质量       —  测量结果与“真”值的差越小越好。       —  数据质量是用多次测量的统计结果进行评定。  计量型数据的质量      —  均值与真值（基准值）之差。      —  方差大小。  计数型数据的质量     —  对产品特性产生错误分级的概率。 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，如：假设使用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测量，如果这些测量值均与该特性的参考值“接近”），那么，数据的质量被称为“高”；同样，如果部份或所有的测量值与参考值相差“很远”，则数据的质量很“低”  低质量数据的原因和影响 低质量数据的普遍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造成的。  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。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。 有关测量数据的常见问题 什么是测量？ 将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进行的比较 为什么我们需要测量数据？ 我们使用测量数据来判断产品是否合格，制定有关过程管理的决策。 我接受这件产品吗？ 过程是很好，还是需要进行调整？ 我们对测量数据有什么期望？ 准确性：数据必须告诉我们真相！ 重复性：重复测量必须产生同样的结果！ 再现性：结果不应该受检验员的影响。 有关测量数据的常见问题 什么是测量仪器？ 用来进行测量的任何仪器。 什么是检验员（或者鉴定人）？ 使用测量仪器进行测量的个人或装置 测量系统：不仅指量具。 测量系统包括：人（及其培训）、过程（测量程序）、设备（量具或测量工具）、系统的控制点、及所有这些因素的相互作用。 测量总偏差： 总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差 有关测量数据的常见问题 测量是一个能影响所观察值的中心值和偏差的过程。  GR&R分析是用来分析测量系统的方法，目的是确定测量某种东西时出现的波动（误差）的大小和类型。  将“测量系统”看作是会给测量数据带来额外误差的子过程，其目的就是使用误差尽可能小的测量过程。  任何观测数据的误差，都是部件的实际误差和测量系统误差的总和。 测量标准  使用一个可追溯的标准以提供：     — 比较的共同点     — 测量系统有效性     — 测量系统准确性评价     — 解决零件间的冲突     — 最直接的验证指导  基准值  为了比较的一个一致认可的值，有时也称为：     — 可接受的值     — 常规值     — 指定值     — 最佳估算值     — 标准测量     — 测量的标准  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----也称为分辨率. 测量仪器分辨率（测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%） 测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。 看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。 敏感度（Sensitivity） 敏感度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信号的最小输入。它是测量系统对被测特性变化的回应。敏感度由量具设计（分辨力）、固有质量（OEM）、使用中保养，以及仪器操作条件和标准来确定。它通常被表示为一测量单位。 影响敏感度的因素包括： 一个仪器的衰减能力 操作者的技能 测量装置的重复性 对于电子或气动量具，提供无漂移操作的能力 仪器使用所处的条件，例如：大气条件、尘土、湿度 描述测量数据质量的统计特性          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）和变差（variance）。  被称为偏倚的统计特性指的是数据值相对于参考（基准）值的位置。  被称为变差的特性指的是数据的分布宽度。  测量不确定度 测量不确定度是给组成测量系统的变量赋值的所有可能性的总和（百分率）。  总的可能性应衡量并且要与在进行的测量的重要性和关键 性相一致。  根据测量系统分析而作出的决定包括：  — 使用现有的系统，同时考虑它的测量不确定度   — 改进系统以控制产生变差的因子。   — 考虑其他具有更高级别的分辨率和能力的测量系 统(这通常会花更多的资金，但您

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