测量系统分析
测量系统分析(Measurement Systems Analysis,MSA)
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测量系统分析的基本内容[1]
数据是通过测量获得的,对测量定义是：测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。这个定义由C．Eisenhart首次给出。赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。
从测量的定义可以看出，除了具体事物外，参于测量过程还应有量具、使用量具的合格操作者和规定的操作程序，以及一些必要的设备和软件，再把它们组合起来完成赋值的功能，获得测量数据。这样的测量过程可以看作为一个数据制造过程，它产生的数据就是该过程的输出。这样的测量过程又称为测量系统。它的完整叙述是：用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、夹具、软件、人员、环境和假设的集合，用来获得测量结果的整个过程称为测量过程或测量系统。
众所周知，在影响产品质量特征值变异的六个基本质量因素(人、机器、材料、操作方法、测量和环境)中，测量是其中之一。与其它五种基本质量因素所不同的是，测量因素对工序质量特征值的影响独立于五种基本质量因素综合作用的工序加工过程，这就使得单独对测量系统的研究成为可能。而正确的测量，永远是质量改进的第一步。如果没有科学的测量系统评价方法，缺少对测量系统的有效控制，质量改进就失去了基本的前提。为此，进行测量系统分析就成了企业实现连续质量改进的必经之路。
近年来，测量系统分析已逐渐成为企业质量改进中的一项重要工作，企业界和学术界都对测量系统分析给予了足够的重视。测量系统分析也已成为美国三大汽车公司质量体系QS9000的要素之一，是6σ质量计划的一项重要内容。目前，以通用电气(GE)为代表的6σ连续质量改进计划模式即为：确认(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control)，简称DMAIC。
从统计质量管理的角度来看，测量系统分析实质上属于变异分析的范畴，即分析测量系统所带来的变异相对于工序过程总变异的大小，以确保工序过程的主要变异源于工序过程本身，而非测量系统，并且测量系统能力可以满足工序要求。测量系统分析，针对的是整个测量系统的稳定性和准确性，它需要分析测量系统的位置变差、宽度变差。在位置变差中包括测量系统的偏倚、稳定性和线性。在宽度变差中包括测量系统的重复性、再现性。
测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。测量后能够给出具体的测量数值的为计量型测量系统；只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。“计量型”测量系统分析通常包括偏倚(Bias)、稳定性(Stability)、线性(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability＆Reproducibility，简称R＆R)。在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
“计数型”测量系统分析通常利用假设检验分析法来进行判定。
1.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。
2.测量系统的变差必须比制造过程的变差小。
3.变差应小于公差带。
4.测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一。
5.测量系统统计特性可能随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。
1.国家标准;
2.第一级标准(连接国家标准和私人公司、科研机构等);
3.第二级标准(从第一级标准传递到第二级标准);
4.工作标准(从第二级标准传递到工作标准)。
测量系统分析的指标[2]
1、测量系统
测量系统是指用来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；是用来获得测量结果的整个过程。测量系统是指测量设备、测量人、测量方法、测量环境、被测工标准这一套与测量结果紧密关联的一套系统，用在某处以获取数据时是否适宜，是否可以接受。测量系统分析按照分析数据类型来分,可以分为“计数型”和“计量型”测量系统分析两类。“计量型”测量系统分析通常包括“稳定性”、“重复性”、“再现性”、“偏倚”及“线性”的分析和评价。在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
2、稳定性
测量系统的稳定性是指测量系统的各个计量特性（主要是偏倚和精度）在时间范围内保持恒定的能力。经过一段长时间下，用相同的测量系统以同一基准或零件的同一特性进行测量所获得的总变差，稳定性是整个时间的偏倚变化。
3、偏倚
偏倚是指多次测量的理论上的平均值与其参考值之间的差异。参考值的来源主要有：多个准确测量设备所得重复测量值的平均值；专业团体认可的值；当事方达成一致的值或者法律规定的值。
4、线性
线性是指在测量系统预期的量程范围内，各点处的偏倚与参考值呈线性关系。线性就是要求这些偏倚量在数学上表现为是其对应参考值的线性回归关系。
5、重复性
重复性误差指的是同一个操作者使用同一套测量设备，对同一个测量部件的同一特性在较短的时间间隔内进行多次
1）.新生产之产品PV有不同时;
2）.新仪器，EV有不同时;
3）.新操作人员，AV有不同时;
4）.易损耗之仪器必须注意其分析频率。
测量系统误差由精确度、稳定度、重复性、再现性合并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R,其目的是借助量具量测数据，验证量具是否可靠,是否好用,还可以计算出量具的量测误差； 1.重复性（Repeatability ）：当同一零件的同一种特征由同一个人进行多次测量时变异的总和。 说明:其实验数据必须符合以下条件:同一人员、同一产品、同一环境、同一位置、同一仪器、短期时间内.
2.再现性（Reproducibility ）：当同一零件的同一种特征由不同的人使用同一量具进行测量时，在测量平均值方面的变异的总和。 说明:其实验数据必须符合以下条件: 不同人员同一产品、不同环境、不同位置、不同仪器、较长时间段.
1.R&R之分析
- 决定研究主要变差形态的对象。
- 使用"全距及平均数"或"变差数分析"方法对量具进行分析。
- 于制程中随机抽取被测定材料需属统一制程。
- 选2-3位操作员在不知情的状况下使用校验合格的量具分别对10个零件进行测量, 测试人员将操作员所读数据进行记录, 研究其重复性及再现性(作业员应熟悉并了解一般操作程序, 避免因操作不一致而影响系统的可靠度)同时评估量具对不同操作员熟练度。
- 针对重要特性(尤指是有特殊符号指定者)所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/10, (即其最小刻度应能读到1/10过程变差或规格公差较小者; 如: 过程中所需量具读数的精确度是0.01m/m, 则测量应选择精确度为0.001m/m), 以避免量具的鉴别力不足，一般之特性者所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/5。
- 试验完后, 测试人员将量具的重复性及再现性数据进行计算如附件一(R&R数据表), 附件二(R&R分析报告), 依公式计算并作成-R管制图或直接用表计算即可。
2.结果分析
1)当重复性(EV)变差值大于再现性(AV)时:
- 量具的结构需在设计增强。
- 量具的夹紧或零件定位的方式(检验点)需加以改善。
- 量具应加以保养。
2)当再现性(AV)变差值大于重复性(EV)时:
- 作业员对量具的操作方法及数据读取方式应加强教育, 作业标准应再明确订定或修订。
- 可能需要某些夹具协助操作员, 使其更具一致性的使用量具。
- 量具与夹治具校验频率于入厂及送修纠正后须再做测量系统分析, 并作记录。
进行测量系统分析的基本要求[1]
- (1)量具
拟执行测量系统分析的量具必须经过计量确认合格，同时其分辨力应至少能直
接读取被测特性预期变差的1/10。
- (2)评价人
执行测量作业的人员，均应经过必要的量具使用、维护训练，不至于出现因人
员操作问题所造成的测量误差。
- (3)编制测量系统分析计划
在计划中明确所要进行分析的量具以及评价人、开始日期和预计完成日期等。
- (4)测量过程为盲测
最大可能地减少评价人在测量过程中的主观影响。
进行测量系统分析的步骤[1]
测量系统分析的评定通常分为两个阶段:
1.第一阶段：验证测量系统是否满足其设计规范要求。主要有两个目的：
(1)确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。
(2)发现哪种环境因素对测量系统有显着的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境。
2.第二阶段
(1)目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有恰当的统计特性。
(2)常见的就是“量具R&R”是其中的一种型式。
测量系统分析的案例[3]
从选矿生产过程中选取10个铁精矿样品，选用3名化检验人员，使用同一套检验系统，按不同的顺序分别检测10个样品，重复3遍。检测结果数据如下表。
测量数据处理的结果及图表的解释
本实验的测量结果数据的处理采用Minitable软件处理。数据处理结果可用变差的方差分析表和图表两种方式来解释和说明。其中，变差的方差分析表从各项方差占总变差的百分比来说明变异情况，图表则以图来说明。
- 1.变差的方差分析表
本方法运用极差来计算方差，然后通过方差来计算各种变差及各变差占合计变异的比例，从而确定各变差的影响程度。计算结果如表2。由表2可知：。
(1)测量系统的合计量具R&R的研究变异值为17．38％，介于10％～20％之间，化检验系统变差较小，化验系统可以接受。
(2)测量系统的重复性为16．26％，介于10％～20％之间，波动较小，说明设备系统变差在可接受范围内。但重复性(16．26％)较大，也是引起合计量具R&R偏高的主要原因，应引起注意，查明原因。
(3)测量系统的再现性和检验人员的变异都为6．15％，小于10％，说明检验人员间的变差波动很小。化检验人员操作一致性较好。
(4)样品间的变异值为98．48％，变异显著，检验系统明显表示出样品间的品质差异。
(5)区别分类数(ndc)为7，大于5。因此，化验系统能够满足测量的需要。
- 2.图表结果
图表以较直观的方式来说明检验情况，并可以看出较细微的差异：
（1）各变异分量各变异分量情况由图1显示，从图1可以看出样品间的变异是变异的主要来源，系统能够区分试样品位的变化。
（2）Xbar控制图图2Xbar控制图(平均值图)显示A，B，C三位化检验人员每件样品3次化验的平均值情况。趋势基本一致，手法和条件控制基本一样。3位化检验人员3次化验结果的平均值超过半数的点在控制线以外，化验系统能够反应样品的区别。
（3）R控制图图3为R控制图，显示了A，B，C三位化验人员每件样品3次化验结果的极差。图中显示每名检验人员的3次结果的极差小于0．33％；同时小于国家标准中误差(<0.5％)的要求。图中没有超出极差上限(UCL=0．33％)的值。
数据统计计算的结果与图表结果一致，可以确定：检验系统变差较小，检验人员之间差别不大，检验系统对样品的分辨率符合要求(区别分类数大于5)，能够体现样品间的品质变化，化检验系统可以接受，系统可正常发报结果。但应进一步规范检验人员的标准化操作，稳定检验系统操作条件。
什么时候才需要进行GR&R分析?
对于需进行GR&R分析的测量系统,一般在以下三种情况下要进行GR&R分析: •首次正式使用前 •每年一次的保养时 •故障修复后
GR&R分析方法 1.准备 •检查员人数：一般为3人。当以前分析时的GR&R值低于20%时，也可为2人。 •试验次数：与检查员人数相同，即两人时为每人两次，三人时为每人3次。 •零件数量：一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品 。当以前分析时的GR&R值低于20%时，也可选5个。
2.实施 •第一名检查员以随机方式对所给的零件进行第一次测量，将测量结果填入表格第二列。然后第二名检查员同样以随机方式对这些零件进行第一次测量，将测量结果填入表格第六列。第三名检查员做法相同，将测量结果填入表格第十列。 •重复上述步骤，进行第二次、第三次测量，并将测量结果填入其余空白表格。
3.计算出设备变异EV、人员差异以及 GR&R等百分比
4.判异标准 •如果GR&R小于所测零件公差的10%，则此系统无问题。 •如果GR&R大于所测零件公差的10%而小于20%，那么此系统是可以接受的。 •如果GR&R大于所测零件公差的20%而小于30%，则接受的依据是数据测量系统的重要程度和改善所花费的商业成本。 •如果GR&R大于所测零件公差的30%，那么此测量系统不能接受，并且需要进行改善。
5.处置方式 %EV，%AV分别表明了测量仪器（设备）变异、评价人差异在总变异中所占比例，可据此把握现有测量系统中所存主要问题，并采取相应的措施。 1)当EV ＞ AV,即重复性:EV(设备变异) ＞ 再现性:AV(人员变异)时: •量具需要加以保养； •量具需要重新设计，以提升适切性； •量具的夹紧或零件定位的方式需要改进； •存在过大的零件变异；
2)当AV ＞ EV, 即再现性:AV(人员变异) ＞ 重复性:EV(设备变异)时: •量测人员需要更好的培训如何使用量具及数据读取方式 •量具刻度盘上的刻度不清楚或校正不良； •需要某些夹具协助评价人员来提高使用量具的一致性