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MSA手册(测量系统分析)


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严禁翻印

测量系统分析

参考手册
第三版

1990 年 2 月第一版 1995 年 2 月第一版;1998 年 6 月第二次印刷 2002 年 3 月第三版 ?1990?1995?2002 版权 由戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司所有

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前言 本参考手册是在美国质量协会(ASQ)及汽车工业行动集团(AIAG)主持下,由戴姆勒克莱斯勒、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) 工作组编写, 负责第三版的工作组成员是 David Benham(戴姆勒克莱斯勒) 、Michael Down(通用) 、Peter Cvetkovski(福特) ,以及 Gregory Gruska(第三代公 司) 、Tripp Martin(FM 公司) 、以及 Steve Stahley(SRS 技术服务) 。 过去,克莱斯勒、福特和通用汽车公司各有其用于保证供方产品一致性的指南和格式。这些指南的差异导致 了对供方资源的额外要求。为了改善这种状况,特别工作组被特许将克莱斯勒、福特和通用汽车公司所使用的参 考手册、程序、报告格式有及技术术语进行标准化处理。 因此,克莱斯勒、福特和通用汽车公司同意在 1990 年编写并以通过 AIAG 分发 MSA 手册。第一版发行后, 供方反应良好,并根据实际应用经验,提出了一些修改建议,这些建议都已纳入第二版和第三版。由克莱斯勒、 福特和通用汽车公司批准并承认的本手册是 QS-9000 的补充参考文件。 本手册对测量系统分析进行了介绍,它并不限制与特殊生产过程或特殊商品相适应的分析方法的发展。尽管 这些指南非覆盖测量系统通常出现的情况,但可能还有一些问题没有考虑到。这些问题应直接向顾客的供方质量 质量保证(SQA)部门提出。如果不知如何与有关的 SQA 部门联系,在顾客采购部的采购员可以提供帮助。 MSA 工作组衷心感谢:戴姆勒克莱斯勒汽车公司副总裁 Tom Sidlik、福特汽车公司 Carlos Mazzorin,以及通 用汽车公司 Bo Andersson 的指导和承诺;感谢 AIAG 在编写、出版、分发手册中提供的帮助;感谢特别工作组负 责人 Hank Gryn(戴姆勒克莱斯勒) 、Russ Hopkins(福特) 、Joe Bransky(通用) ,Jackie Parkhurst(通用(作为代 表与 ASQ 及美国试验与材料协会(国际 ASTM)的联系。编写这本手册以满足汽车工业界的特殊需要。 戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司于 2002 后取得了本手册的版权和所有权。如果需要,可向 AIAG 订购更多 的本手册,和/或在得到 AIAG 的许可下,复制本手册的部分内容,在各供方组织内使用。 (AIAG 联系电话: 248-358-3570) 。 2002 年 3 月

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前言 本参考手册是在美国质量管理协会(ASQC)汽车部及汽车工业行动集团(AIAG)主持下,由克莱斯勒、 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)工作组编写,负责第二版的工作组成 员是 Ray Daugherty(克莱斯勒) 、Victor Lowe,Jr.(福特)、Michael H.Down 主席(通用) ,以及 Gregory Gruska(第 三代公司) 。 过去,克莱斯勒、福特和通用汽车公司各有其用于保证供方产品一致性的指南和格式。这些指南的差异导致了 对供方资源的额外要求。为了改善这种状况,特别工作组被特许将克莱斯勒、福特和通用汽车公司所使用的参考 手册、程序、报告格式有及技术术语进行标准化处理。 因此,克莱斯勒、福特和通用汽车公司同意在 1990 年编写并以通过 AIAG 分发 MSA 手册。第一版发行后,供方 反应良好,并根据实际应用经验,提出了一些修改建议,这些建议都已纳入第二版。由克莱斯勒、福特和通用汽 车公司批准并承认的本手册可由供方在制造过程和满足 QS-9000 要求中用来实现 MSA 技术。 本手册对测量系统分析进行了介绍,它并不限制与特殊生产过程或特殊商品相适应的分析方法的发展。尽管这些 指南非覆盖测量系统通常出现的情况,但可能还有一些问题没有考虑到。这些问题应直接向顾客的供方质量质量 保证(SQA)部门提出。如果不知如何与有关的 SQA 部门联系,在顾客采购部的采购员可以提供帮助。 特别工作组衷心感谢:戴姆勒克莱斯勒汽车公司副总裁 Thomas T.Stallkamp、福特汽车公司 Norman F.Ehlers, 以及通用汽车公司 Harold R.Kutner 的指导和参与;感谢 AIAG 在编写、出版、分发手册中提供的帮助;感谢特 别工作组负责人 Russell Jacobs(克莱斯勒) 、Stephen Walsh(福特) 、Dan Reid(通用)的指导,以及 ASQC 给 予的关心帮助。因此,这本手册才得以编写出来,以满足汽车工业界的特殊需要。 AIAG 于 1994 年取得了本手册的版权和所有权。如果需要,可向 AIAG 订购更多的本手册,和/或在得到 AIAG 的许可下,复制本手册的部分内容,在各供方组织内使用。 (AIAG 联系电话:248-358-3570) 。 1995 年 2 月

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MSA 第三版快速指南
测量系统类型 基本计量型 基本计数型 不可重复(例如,破坏试验) 复杂计量型 多重系统,量具或试验台 连续过程 其他情况 其它 MSA 方法 级差,均值和极差,方差分析(ANOVA) ,偏倚,线性,控制图 信号探测,假设试验分析 控制图 极差,均值和极差,ANOVA,偏倚,线性,控制图 控制图,方差分析(ANOVA) ,回归分析 控制图 替代法 White Papers 可在 http://www.,aiag.org/publications/quality/msa3.html 中查到 章 三 四 三、四 三、四 三、四 三 五

注:关于 GRR 标准差的使用 传统上,惯例是用 99%的分布代表测量误差的“全”分布,由系数 5.15 表示(此处,σGRR 乘以 5.15 用来表示全 分布的 99%) 。 99.73%的范围由系数 6 表示,是±3σ 并代表“正态”曲线的全分布。 如果读者选择提高全部测量变差的覆盖水平或分布至 99.73%,在计算中请使用系数 6 代替 5.15。 在等式完整和结果计算中了解使用哪个系数是关键的。如果在测量系统变差和公差之间进行比较,这一点特别重 要。

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第一章 通用测量系统指南 ......................................................................................................... 1 第一章一第一节 ............................................................................................................................. 2 引言、目的和术语.......................................................................................................................... 2 测量数据的质量 ................................................................................................................ 2 目的 ................................................................................................................................................. 3 术语 ................................................................................................................................................. 3 术语总结 ............................................................................................................................ 4 真值 .................................................................................................................................... 9 第一章—第二节 ........................................................................................................................... 10 测量过程 ....................................................................................................................................... 10 测量系统的统计特性 ....................................................................................................... 11 变差来源 .......................................................................................................................... 13 测量系统变异性的影响................................................................................................................ 15 对决策的影响................................................................................................................................ 15 对产品决策的影响........................................................................................................................ 16 对过程决策的影响........................................................................................................................ 17 新过程的接受................................................................................................................................ 18 过程设定/控制(漏斗实验)....................................................................................................... 20 第一章—第三节 ........................................................................................................................... 22 测量战略和策划............................................................................................................................ 22 复杂性 .............................................................................................................................. 22 确定测量过程的目的 ...................................................................................................... 22 测量寿命周期 .................................................................................................................. 23 测量过程设计选择的准则 .............................................................................................. 23 研究不同测量过程方法 .................................................................................................. 24 开发和设计概念以及建议 .............................................................................................. 24 第一章—第四节 ........................................................................................................................... 25 测量资源的开发............................................................................................................................ 25 基准协调 .......................................................................................................................... 26 先决条件和假设 .............................................................................................................. 26 量具来源选择过程........................................................................................................................ 27 详细的工程概念 .............................................................................................................. 27 预防性维护的考虑 .......................................................................................................... 27 规范 .................................................................................................................................. 28 评估报价 .......................................................................................................................... 28 可交付的文件 .................................................................................................................. 29 在供应商处的资格 .......................................................................................................... 30 装运 .................................................................................................................................. 31 在顾客处的资格 .............................................................................................................. 31 文件交付 .......................................................................................................................... 31 测量系统开发检查表的建议要素 .................................................................................. 33 第一章—第五节 ........................................................................................................................... 37 测量问题 ....................................................................................................................................... 37 测量系统变差的类型 ...................................................................................................... 37 定义及潜在的变差源 ...................................................................................................... 38 测量过程变差 .................................................................................................................. 45 位置变差 .......................................................................................................................... 45 宽度变差 .......................................................................................................................... 49
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测量系统变差 .................................................................................................................. 53 注释 .................................................................................................................................. 55 第一章—第六节 ........................................................................................................................... 57 测量不确定度 .................................................................................................................. 57 总则 .................................................................................................................................. 57 测量的不确定度和 MSA(测量系统分析) ................................................................ 57 测量的溯源性 .................................................................................................................. 58 ISO 表述测量中不确定度的指南................................................................................... 58 第一章—第七节 ........................................................................................................................... 59 测量问题分析 .................................................................................................................. 59 第二章 测量系统评定的通用概念............................................................................................ 61 第二章—第一节 ........................................................................................................................... 62 引言 .................................................................................................................................. 62 第二章—第二节 ........................................................................................................................... 63 选择/制定试验程序 ......................................................................................................... 63 第二章—第三节 ........................................................................................................................... 65 测量系统研究的准备 ...................................................................................................... 65 第二章—第四节 ........................................................................................................................... 68 结果分析 .......................................................................................................................... 68 第三章 - 简单测量推荐的实践 .................................................................................................. 69 第三章 - 第一节 .......................................................................................................................... 70 试验程序示例 .................................................................................................................. 70 第三章 - 第二节 .......................................................................................................................... 71 计量型测量系统研究- 指南 ........................................................................................... 71 确定稳定性的指南 .......................................................................................................... 71 确定偏倚的指南- 独立样本法 ....................................................................................... 73 确定偏倚的指南- 控制图样本法 ................................................................................... 76 确定线性的指南 .............................................................................................................. 78 确定重复性和再现性的指南 .......................................................................................... 84 极差法 .......................................................................................................................................... 85 均值极差法 ................................................................................................................................... 86 均值图 .............................................................................................................................. 89 极差图 .............................................................................................................................. 90 链图 .................................................................................................................................. 91 散点图 .............................................................................................................................. 92 振荡图 .............................................................................................................................. 93 误差图 .............................................................................................................................. 93 归一化直方图 .................................................................................................................. 94 均值—基准值图 ................................................................................................................. 95 比较图 ................................................................................................................................. 96 数值的计算 ......................................................................................................................... 97 数据结果的分析 ................................................................................................................101 方差分析法(ANOVA) ..................................................................................................103 随机化及和统计独立性 ....................................................................................................103 第三章 - 第三节 .........................................................................................................................109 计数型测量系统研究 ........................................................................................................109 风险分析法 ........................................................................................................................109 解析法 ................................................................................................................................ 119 第四章 - 复杂测量系统实践 .....................................................................................................126 第四章 - 第一节 .........................................................................................................................127
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复杂的或非重复的测量系统的实践 ................................................................................127 第四章 - 第二节 .........................................................................................................................129 稳定性研究 ........................................................................................................................129 S1:单个零件,每个循环单一测量 ................................................................................129 S2:n≥3 个零件,每循环单一测量 ...............................................................................130 S3:从稳定过程中大量取样 ............................................................................................132 S4:分割样本(通用) ,每循环单一样本 ......................................................................133 S5:试验台 ........................................................................................................................133 第四章 - 第三节 .........................................................................................................................135 变异性研究 ........................................................................................................................135 V1:标准 GRR 研究 .........................................................................................................135 V2:p≥2 台仪器的多重读数...........................................................................................135 V3:平分样本(m=2) ......................................................................................................136 V4:分割样本(通用) ,..................................................................................................136 V5:与 V1 一样用于稳定化的零件 .................................................................................137 V6:时间序列分析 ...........................................................................................................137 V7:线性分析 ...................................................................................................................138 V8:特性(性能)随时间的衰变....................................................................................138 V9—V2:同时用于多重读数和 P≥3 台仪器.................................................................138 第五章- 其他测量概念 ...............................................................................................................139 第五章 - 第一节 .........................................................................................................................140 量化过度的零件内变差的影响 ........................................................................................140 第五章 - 第二节 .........................................................................................................................141 均值极差法-附加处理 .......................................................................................................141 第五章 – 第三节 ........................................................................................................................148 量具性能曲线 ....................................................................................................................148 第五章 – 第四节 ........................................................................................................................154 通过多次读数减少变差 ....................................................................................................154 第五章 – 第五节 ........................................................................................................................156 GRR 的合并标准偏差法 ...................................................................................................156 附录 ............................................................................................................................................164 附录 A...........................................................................................................................................165 方差分析概念 ....................................................................................................................165 附录 B ...........................................................................................................................................170 GRR 对能力指数 Cp 的影响.............................................................................................170 公式 ....................................................................................................................................170 分析 ....................................................................................................................................170 图形分析 ............................................................................................................................170 附录 C...........................................................................................................................................173 d2*表....................................................................................................................................173 附录 D...........................................................................................................................................174 量具 R(重复性)的研究 .................................................................................................174 附录 E ...........................................................................................................................................175 使用误差修正术语替代 PV 计算 .....................................................................................175 附录 F ...........................................................................................................................................176 P.I.S.M.O.E.A 误差模型 ..................................................................................176 术语 ............................................................................................................................................179 样表 ............................................................................................................................................184 M.S.A 手册用户反馈过程.....................................................................................................187
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表格目录 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 题目 页码

控制原理和驱动兴趣点 ......................................................................................................... 15 偏倚研究数据 ......................................................................................................................... 75 偏倚研究 – 偏倚研究的分析 ............................................................................................... 76 偏倚研究- 偏听偏信倚的稳定性研究分析.......................................................................... 78 线性研究数据 ......................................................................................................................... 81 线性研究- 中间结果 ............................................................................................................. 92 量具研究(极差法) ............................................................................................................. 85 方差(ANOVA)表 ..............................................................................................................106 方差分析%变差和贡献 ........................................................................................................106 ANOVA 法和均值极差法的比较 .........................................................................................107 ANOVA 法报告 .....................................................................................................................107 计数型研究数据表 ................................................................................................................ 111 测量系统示例 ........................................................................................................................127 基于测量系统形式的方法 ....................................................................................................128 合并标准偏差分析数据表 ....................................................................................................160 方差分量的估算 ....................................................................................................................165 5.15σ 分布..............................................................................................................................166 方差分析(ANOVA) ...............................................................................................................167 ANOVA 结果列表(零件 a&b) ..............................................................................................168 观测和实际 Cp 的对比 .........................................................................................................172

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插图目录 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 题目 页码

长度测量溯源链的示例 ........................................................................................................... 8 测量系统变异性 – 因果图 ................................................................................................... 14 不同标准之间的关系 ............................................................................................................. 40 分辨力..................................................................................................................................... 41 过程分布的分组数量(ndc)对控制和分析活动的影响......................................................... 42 过程控制图............................................................................................................................. 44 测量过程变差的特性 ............................................................................................................. 45 偏倚和重复性的关系 ............................................................................................................. 56 稳定性的控制图分析 ............................................................................................................. 72 偏倚研究 – 偏倚研究直方图 ............................................................................................... 75 线性研究 – 作图分析 ........................................................................................................... 82 量具重复性和再现性数据收集表 ......................................................................................... 88 均值图 – “层叠的” ........................................................................................................... 89 均值图 – “不层叠 的” ..................................................................................................... 90 极差图 – “层叠的” ........................................................................................................... 91 极差图 – “不层叠的” ....................................................................................................... 91 零件链图................................................................................................................................. 92 散点图..................................................................................................................................... 92 振荡图..................................................................................................................................... 93 误差图..................................................................................................................................... 94 归一化直方图 ......................................................................................................................... 95 均值- 基准值图 ..................................................................................................................... 96 比较图..................................................................................................................................... 96 完整的 GR&R 数据收集表 ................................................................................................... 99 GR&R 报告 ...........................................................................................................................100 交互作用................................................................................................................................105 残留图....................................................................................................................................105 过程举例................................................................................................................................ 110 灰色区域与测量系统有联系 ................................................................................................ 110 具有 Pp=Ppk=1.33 的过程 .................................................................................................... 116 绘制在正态概率纸上的计数型量具性能曲线 ....................................................................124 计数型量具性能曲线 ............................................................................................................125 (33 a & b)测量评价控制图 ......................................................................................... 144&145 (34 a & b)评价测量过程的控制图法的计算 ............................................................. 146&147 无误差的量具性能曲线 ........................................................................................................151 量具性能曲线 – 示例 ..........................................................................................................152 绘制在正态概率纸上的量具性能曲线 ................................................................................153 (38a, b & c)合成标准偏差研究图形分析...............................................................159,162,163 观测的与实际的 Cp(基于过程)............................................................................................171 观测 Cp 与实际 Cp(基于公差) .............................................................................................172

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致谢
本手册是集体劳动的结晶。其中下面一些人士贡献了大量的时间和做出了很大努力。 ASQ 及 AIAG 贡献了时间和设施,为本手册的编写提供了帮助。ASQ 汽车部的代表 Grey Gruska、修订工作 组的前组长 John Katona 一直是编写及出版本手册的主要贡献者。 本手册第三章的技术部分是在 Barney Flynn 的指导和促进下,由雪佛莱产品质量保证部的 Kazem Mirkhani 首 先调研并编写的。计量型量具研究是依据 General Electric(1962SQC 会刊) ,把这些概念扩展到计数型研究和量具 性能曲线中。这些技术由 Bill Wiechec 在 1978 年 6 月进行了总结和编辑,出版了雪佛莱的“测量系统分析”一书。 在后来的几年里, 本手册又增补了新内容。 特别是 Oldsmobile 的 Sheryl Hansen 和 Ray BenneR 编写了 ANOVA 法和置信区间的内容。八十年代,雪佛莱的 Larry Marruffo 和 John Lazur 修改了雪佛莱手册。John Lazur 和 Kazem Mirkhani 提出了新的测量系统章节并强化了一些概念,如稳定性、线性和方差(ANOVA) 。EDS 的 Jothi Shanker 为 供方开发人员进一步修改工作做了准备。最新的修改包括增加零件内变差的标识与鉴定概念,马对统计稳定性做了 更全面的描述。这两处修改由通用汽车公司统计评审委员会完成。 最新的改进是:更新格式,以符合现行 QS-9000 文件要求;更清楚,更多的示例,使本手册用户使用方便; 讨论测量不确定度的概念,增加在原手册编写中没有包括的部分或不存在的内容。这一改进还包括测量系统寿命周 期以及测量分析向与常见过程分析相同发展的概念。通用公司动力传动系统内部测量过程的一部分:策划、使用或 改进手册,1993 年 4 月 28 日印刷,包括在本次修订中。 目前重新编写的小组由通用汽车公司的 Mike Down 主持,该小组由戴姆勒克莱斯勒公司的 David Benham、福特 汽车公司的 Peter Cvetkovski、 ASQ 汽车部的代表 Greg Gruska、 公司的 Tripp Martin、 技术服务的 Steve Stahley。 FM SRS 来自 Minitab 的 Yanling Zuo、ASTM 国际的 Neil Ullman 和 Rock Valley 大学技术部的 Gordon Skattum 同样做出了重 要贡献。AIAG 为本手册的开发贡献了时间和设施。 最后, 分别代表通用、 福特及克莱斯勒汽车公司的 MSA 工作组成员一致同意本文件内容, 他们的批准签名如下:

Michael H.Down 通用汽车公司

David .Benham 戴姆勒克莱斯勒公司

Peter Cvetkovski 福特汽车公司

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第一章

通用测量系统指南

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第一章- 第一节 引言、目的和术语
引言 测量数据的使用比以前更频繁、更广泛。例如,现在普遍依据测量数据来决定是否调整制造过程,把测量数据 或由它们计算出的一些统计量,与这一过程的统计控制限值相比较,如果比较结果表明这一过程统计失控,那么要 做某种调整,否则,这一过程就允许运行而勿须高干呀。测量数据另一个用处是确定在两个或更多变量之间是否存 在重要关系。 例如,可能怀疑注塑料件上的一个关键尺寸和注射材料的温度有关。这种可能的关系可以通过采用所谓回归分 析的统计方法来研究,即比较关键尺寸的测量值和注射材料的温度测量值。 探索象这类关系的研究,是戴明博士称为分析研究的事例。通常,分析研究是增加对有关影响过程的各种原因 的系统知识。各种分析研究是测量数据和最重要应用之一,因为这些分析研究最终导致更好地理解各种过程。 应用以数据为基础的方法的收益,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 的收益很可能低。类似地,测量数据质量高,这一方法的收益也很可能高。 为了确保应用测量数据所得到的收益大于获得它们所花的费用,就必须把注意力集中在数据的质量上。 测量数据的质量 测量数据质量由在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确定。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数据。如果这些测量数据与这一特性的材料值都很“接近” , 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数据“远离”标准值,那么可以说这些数据 的质量“低” 。 表征数据质量最通用的统计特性是测量系统的偏倚和方差。所谓偏倚的特性,是指数据相对基准(标准)值的 位置,而所谓方差的特性,是指数据的分布。 低质量数据最通常的原因之一是数据变差太大。一组测量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。例如,测量某容器内流体的容积,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,使得解释这些数据很困难,因此这一测量系统是不理想的。 如果交互作用产生太大的变差,那么数据的质量可能会很低以至于数据没有用处。例如,一个具有大量变差的测 量系统,在分析制造过程中使用是不适合的,因为测量系统变差可能会掩盖制造过程的变差。管理一个测量系统的 许多工作是监视和控制变差。这就是说,应着重研究掌握环境对测量系统的影响,以使测量系统产生可接受的数据。 目的 本手册的目的是为评定测量系统的质量提供指南。尽管这些指南足以用于任何测量系统,但希望它们主要用于 工业界的测量系统。本手册不打算作为所有测量系统分析的汇编。它主要关注的是对每个零件能重复读数的测量系 统。许多分析对于其它形式的测量系统也是很有用的,并且该手册的确包含了参考意见和建议。对更复杂或不常见 的情况在此没有讨论,建议咨询有统计能力的资源。测量系统分析方法需要顾客批准,本手册没有覆盖。 术语 不建立一套涉及通用统计特性和测量系统相关要素的术语,对测量系统分析的讨论会使用权人迷惑和误解。本 节提供了本手册中使用的这些术语。 在本手册使用以下术语: 测量:定义为赋值(或数)给具体事物以表示它们之间关于特定性的关系。这个定义由C.Eisenhart(1963) 首次提出。赋值过程定义为测量过程,而赋予的值定义为测量值。 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;包括通过/不通过装置。 测量系统: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、方法、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。根据定义,一个测量过程可以看成是一个制造过程,它产生数值 (数据)作为输出。这样看待测量系统是有用的,因为这可以使用权我们运用那些早已在统计过程控制领域证明了 有效性的所有概念、原理和工具。

术语总结 1 标准
用于比较的可接受的基准 用于接受的准则 已知数值,在表明的不确定度界限内,作为真值被接受 基准值 一个标准应该是一个可操作的定义,由供应商或顾客应用时,在昨天、今天和明天都具有同样的含义,产生同样 的结果。

基本的设备
分辨力、可读性、分辨率 别名:最小的读数的单位、测量分辨率、刻度、限度或探测度 由设计决定的固有特性 测量或仪器输出的最小刻度单位
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总是以测量单位报告 1:10 经验法则 有效分辨率 对于一个特定的应用,测量系统对过程变差的灵敏性 产生有用的测量输出信号的最小输入值 总是以一个测量单位报告 基准值 人为规定的可接受值 需要一个可操作的定义 作为真值的替代 真值 物品的实际值 未知的和不可知的

位置变差
准确度 “接近”真值或可接受的基准值 ASTM 包括位置和宽度误差的影响 偏倚 测量的观测平均值和基准值之间的差异 测量系统的系统误差分量 稳定性 偏倚随时间变化 一个稳定的测量过程是关于位置的统计受控别名:漂移 线性 整个正常操作范围的偏倚改变 整个操作规程范围的多个并且独立的偏倚误 差的相互关系 测量系统的系统误差分量

宽度变差
精密度 2 重复读数彼此之间的“接近度” 测量系统的随机误差分量 重复性 由一位评价人多次使用一种测量仪器,测量同一零件的同一特性时获得的测量变差 在固定和规定的测量条件下连续(短期)试验变差 通常指 E.V.-设备变差 仪器(量具)的能力或潜能 系统内变差 再现性 由不同的评价人使用同一个量具,测量一个零件的一个特性时产生的测量平均值的变差。 对于产品和过程条件,可能是评价人、环境(时间)或方法的误差 通常指 A.V- 评价人变差 系统间(条件)变差 ASTM E456-96 包括重复性、实验室、环境及评价人影响 GRR 或量具 R&R 量具重复性和再现性;测量系统重复性和再现性合成的评估 测量系统能力;依据使用的方法,可能包括或不包括时间影响 测量系统能力 测量系统变差的长期评估(长期控制图法) 灵敏度 最小的输入产生可探测出的输出信号 在测量特性变化时测量系统的响应 由量具设计(分辨率) 、固有质量(OEM) 、使用中的维修及仪器和标准的操作条件确定 总是以一个测量单位报告
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见第一章第五节术语定义和讨论 在 ASTM 文件中,没有测量系统的精密度这样的说法;也就是说,精密度不能用单一数值表述。 3

一致性 重复性随时间的变化程度 一个一致的测量过程是考虑到宽度(变异性)下的统计受控 均一性 整个正常操作范围重复性的变化程度 重复性的一致

系统变差
测量系统变差可以具有如下特征: 能力 短期获取读数的变异性 性能 长期获取读数的变异性 以总变差为基础 不确定度 关于测量值的数值估计范围,相信真值包括在此范围内 测量系统必须稳定和一致 测量系统总变差的所有特性均假设系统是稳定和一致的。例如,变差分量可以包括第 14 页图 2 报示的各项的 合成。 标准和溯源性 国家标准和技术研究院(NIST)是美国的主要国家测量研究院(NMI) ,在美国商务部领导下提供服务。NIST 以前称为国家标准局(NBS) ,是美国计量学最高水平的权力机构。NIST 的主要责任是提供测量服务和测量标准, 帮助美国工业进行可溯源的测量,最终帮助产品和服务贸易。NIST 直接对许多类型的工业提供服务,但主要是那 些需要最高水平准确度的产品以及与之相配的生产过程中进行精密测量的工业。 国家测量研究院 世界范围内大多数工业化国家都拥有自己的 NMI 和与 NIST 相近的机构, 他们为各自国家提供高水平的计量标 准或测量服务。美国 NIST 与其他国家的 NMI 机构合作,以确保在一个国家的测量与其它国家相同。这通常是通过 多边认可协议(MRAs) ,在 NMI 之间进行国际实验室比对完成的。有一点应该注意,这些 NMI 的能力不同,并不 是所有类型的测量是在定期的基础上进行对比,所以存在着差异。这就是为什么需要了解哪国的测量是溯源的以及 是怎样溯源的是很重要的。 溯源性 在商品和服务贸易中溯源性是一个重要概念。溯源到相同或相近的标准的测量比那些没有溯源性的测量更容易 被认同。这为减少重新试验、拒收好的产品、接收坏的产品提供了帮助。 溯源性在 ISO 计量学基本和通用国际术语(VIM)中的定义是: “测量的特性或标准值,此标准是规定的基 准,通常是国家或国际标准,通过全部规定了不确定度的不间断的比较链相联系。 典型的测量溯源性是通过可返回到 NMI 的比较链建立的。但在工业中的许多情况下,测量溯源性可能与返回 到一致同意的基准值或顾客与供应商之间“认同的标准”有联系。 与这些“认同的标准”相关的返回到 NMI 溯源性可能不总是理解得很清楚,因此最终测量可溯源到满足顾客 需求是很关键的。随着测量技术的发展和工业中精密测量系统的使用,在哪里溯源以及怎样溯源的定义是一个不断 发展的概念。

国家标准 激光干涉仪 引用量具块/比例

引用标准

工作标准

生产量具 图 1:长度测量溯源性链的示例

夹量具

千分尺

NMI 与不同的国家实验室、量具供应商、精密制造公司等紧密合作,以确保他们的参考标准正确校准,并直接 溯源到由 NMI 拥有他们的标准为他们客户的计量、量具实验室、校准工作、或其他私人标准提供校准和测量服务。
4

这种连接或比较链最终达到厂,然后提供测量溯源性的基础。通过这个不间断的测量链又连接返回到 NIST 的测量 称为可溯源到 NIST。 并不是所有组织在其设施内都有计量或量具实验室, 需要依靠外界的商业/独立实验室提供溯源性的校准或测量 服务。这是一种达到溯源到 NIST 的可接受的且适当的方法,只要商业/独立实验室的能力通史通过如实验室认可等 过程得到保证。 真值 测量过程的目标是零件的“真”值,希望任何单独读数都尽可能地接近这一数值(经济地) 。遗憾的是真值永 远也不可能知道是肯定的。然而,通过使用一个基于被很好地规定了特性操作定义的“基准”值,使用较高级别分 辨率的测量系统的结果,且可溯源到 NIST,可以使不确定度减小。因为使用基准作为真值的替代,这些术语通常 互换使用。这种用法没有介绍。

第一章 第二节 测量过程 3
为了有效地控制任何过程变差,需要了解: 过程应该做什么 什么能导致错误 过程在做什么 规范和工程要求规定过程应该做什么。 过程失效模式及后果分析 4(PFMEA)是用来确定与潜在过程失效相关的风险,并在这些失效出现前提出纠正 措施。PFMEA 的结果转移至控制计划。 通过评价过程结果或参数,可以获得过程正在做什么的知识。这种活动,通常称为检验,是用适当的标准和测 量装置,检查过程参数,过程中零件,已装配的子系统,或者是已完成的成品活动。这种活动能使观测者确定或否 认过程是以稳定的方式操作并具有对顾客规定的目标而言可接受的变差这一前提。这种检查行为本身就是过程。 通用过程 输入 操 作 输出

需要控制 的过程 测量

测量过程 测量值 分析

决定

遗憾的是,工业界传统上视测量和分析活动为“黑盒子” 。设备是主要关注点 – 特性越“重要” ,量具越昂贵。 对仪器的有效性,与过程和环境的相容性,仪器的实用性很少有疑问。因此这些量具经常是不能被正确使用或完全 不被使用。 测量和分析活动是一个过程 – 一个测量过程。所有的过程控制管理,统计或逻辑技术均能应用。这就意味着 必须首先确定顾客和他们的需要。顾客,过程所有者,希望用最小的努力做出正确的决定。管理者必须提供资源以 采购对于测量过程来说是充分且必要的设备。但是采购最好的或最新的测量技术未必能保证做出正确的生产过程控 制决定。 设备公是测量过程的一部分,过程的所有者必须知道如何正确使用这些设备及如何分析和解释结果。因此管理 者也必须提供清楚的操作定义和标准以及培训和支持。依次,过程的拥有者有监控和控制测量过程,以确保稳定和 正确的义务,这包括全部的测量系统分析观点 – 量具的研究、程序、使用者及环境,例如,正常操作条件。 测量系统的统计特性 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 5 相一致。一 个能产生理想测量结果的测量系统,应具有零方差、零偏倚和对所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。遗 憾的是,具有这样理想统计特性的测量系统几乎不存在,因此过程管理者必须采用具有不太理想统计特性的测量系 统。一个测量系统的质量经常仅用其多次测量数据的统计特性来确定。其它特性,如成本,使用的容易程度等对一 个测量系统总体理想性的贡献也很重要。但是,确定一个测量系统质量的正是其产生数据的统计特性。

本章的部分内容经允许采用了测量系统分析- 指南,由 G.F.ruska 和 M.S.Heaphy 编写,第三代,1987,1988。 参见潜在的失效模式及后果分析(FMEA)参考手册-第 3 版 5 有关标准问题的完整讨论见《走出危机》 ,W.Edwards Deming,1982,1986,P.279-281.
3 4

5

在某一用途中最重要的统计特性在另一种用途中不一定是最重要的。例如,对一个三座标测量机(CMM)的 某些应用,最重要的统计特性是“小”的偏倚和方差。一个具有这些特性的 CMM 将产生与证明过的、可溯源的标 准值“很近”的测量结果。从这样一台机器上所得到的数据对分析一个制造过程可能是十分有用的。但是,不管其 偏倚和方差多么“小” ,使用一台 CMM 机的测量系统可能不能够用于在好的或坏的产品中的分辨接收工作,由于 测量系统中其他要素带来了其他变关差源。 管理者有责任识别对数据的最终使用最重要的统计特,也有责任确保用那些特性作为选择一个测量系统的基础。 为 了完成这些,需要有关统计特性的可操作的定义,以及测量它们的可接受的方法。尽管每一个测量系统可能被 要求有不同的统计特性,但有一些基本特性用于定义“好的”测量系统。它们包括: 6) 足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的,相对于过程变差呀规范控制限,测量的增量应该很小。通常所 知的十进位或 10-1 法则,表明仪器的分辨率应把公差(过程变差)分为十份或更多。这个规则是选择量具期望的实 际最低起点。 6) 测量系统应该是统计受控制的。6 这意味着在可重复条件下,测量系统的变差只能是由于普通原因而不是 特殊原因造成。这可称为统计稳定性且最好由图形法评价。 6) 对于产品控制,测量系统的变异性与公差相比必须小。依据特性的公差评价测量系统。 6) 对于过程控制,测量系统的变异性应该显示有效的分辨率并且与制造过程变差相比要小。根据 6σ 过程变 差和/或来自 MSA 研究的总变差评价测量系统。 测量系统统计特性可能随被测项目的变化而改变。如果是这样,则测量系统最大的(最坏)变差应小于过程变 差和规范控制限两者中的较小者。 变差源 与所有过程相似,测量系统受随机和系统变差源影响。 这些变差源由普通原因和特殊原因造成。为了控制测量系统变差: 1)识别潜在的变差源 2)排除(可能时)或监控这些变差源 尽管特定的原因将依据条件,但一些典型的变差源是可以识别的。有多种不同的方法可以对这些变差源表述和 分类,如因果图、故障树图等,但本指南将关注的是测量系统的主要要素。 这五个字母 S.W.I.P.E7 用来表示归纳的测量系统六个基本要 S 标准 素,以确保达到要求的目标。S.W.I.P.E代表标这五个字母 S.W.I. W 工件(如,零件) P.E7 用来表示归纳的测量系统六个基本要素,以确保达到要求的目 I 仪器 标。S.W.I.P.E代表标准、工件、仪器、人、程序及环境。这可以视 P 人/程序 为全部测量系统的误差模型 8。 E 环境 要求理解影响这六个方面的因素。由此可以控制或排除这些因素。 图 2 显示了一张潜在的变差源的因果图。 由于实际的变差源影响一个特定的测量系统, 它对这个系统来说是唯一的, 本图所示可作为研究测量系统变差源的一个思考的起点。

7

8

这五个首字母最初是由 Mary Hoskins 提出的,她是一个与 HonEywell、Eliwhitney 计量实验室及 Bendix 公司合作的计量学家。 参见附录 F 替代误差模型-P.I.S.M.O.E.A

6

工件+(零件)

内部相关特 制造变差 清洁度 制造 充分的数据

仪器+(量具)

使用假设 坚固性 设计 放大 接触几何 稳定性 变形影响 敏感性 线性 均匀性 重复性 再现性 一致性

物质 弹性变形 弹性性质 支持特征 隐藏的 几何形状 稳定性 标准 热膨胀系数 弹性性质 标准 几何相容性 空气流 热膨胀 阳光 人 人工的 照明 溯源性 图 2:测量系统变异性 -- 因果图

制造公差

可操作 的定义

设计确认 -夹紧 -定位 测量点 -测量传感器 维护 标准 p.m.

测量系统变异性 教育的 体力的 经验 培训 空气污染 可操作定义 振动 循环 目视标准 程序 照明 经验 培训 压力 态度 理解 环境 人机工厂 人员

稳定-系统部件 本位的和周围的 温度

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测量系统变异的影响
由于测量系统可以受多种变差源的影响,因此相同零件的重复读数也不产生相同或同样的结果。读数之间不相 同是由于普通和特殊原因造成。 不同的变差源对测量系统的影响应经过短期和长期评估。 测量系统的能力是短期时间的测量系统(随机)误差。它是由线性能,如同过程性能,是所有变差源随时间的 影响。这是通过确定我们的过程是否统计受控(如,稳定并且一致;变差仅由普通原因造成) ,对准目标(无偏倚) , 且在预期结果的范围有可接受的变差(量具重复性和再现性(GRR) )来完成的。 这为测量系统能力增加稳定性和一致性。 由于测量系统的输出值用于做出关于产品和过程的决定,所有变差源的累积影响通常为测量系统误差,或有时 称为“误差” 。 对决策的影响 测量了一个零件后可采取的活动之一是确定零件的状态。 在历史上,它应该确定零件是否可接受(在公差内)或不可接受(在公差外) 。另外一种通常作法是把零件进 行规定的分类(如,活塞尺寸) 。 在下面的讨论中,作为例子,使用两种分类条件:在差外( “坏” )和在公差内( “好”。对其他分类活动没有 ) 限制讨论应用。 进上步的分类可能是可返工的、可挽救的或报废的。在产品控制原理下,这样的分类活动是测量零件的主要原 因。但是,在过程控制原理下,兴趣的焦点是零件变差是由过程中的普通原因还是特殊原因造成的。 表 1:控制原理和驱动兴趣点 控制原理 驱动兴趣点 1 产品控制 零件是否在明确的目录之内? 2 过程控制 过程是否稳定和可接受? 下一节讨论测量误差在产品决策上的影响。后面的章节讨论测量误差对过程决定的影响。 对产品决策的影响 为了更好地理解测量系统误差对产品决策的影响,要考虑单个零件重复读数所有变差由量具的重复性和再现性 影响。那就是测量过程是统计受控的并且是零偏倚。 不论上面测量的零件分布与规范控制限是否有交叉,有时会做出错误的决定。例如,一个好的零件有时会被判 为“坏”的(I 型错误,生产者风险或误发警报) , 如果:一个坏的零件有时会被判为“好”的(II 型错误,消费者风险或漏发警报) , 如果:一个坏的零件有时会被判为“好”的(II 型错误,消费者风险或漏发警报) , 如果:相对公差,对零件做出错误决定的潜在因素只在测量系统误差与公差交叉时存在。 下面给出三个区分的区域 下限 上限

I

II

III
目标

II

I

此处, I 坏零件总是称为坏的 II 可能做出潜在的错误决定 III 好零件总是称为好的 对于产品状况,目标是最大限度地做出正确决定,有两种选择: 1) 改进生产过程:减少过程的变差,没有零件产生在 II 区域。 2) 改进测量系统:减少测量系统误差从而减小 II 区域的面积,因此生产的所有零件将在 III 区域,这样就可最小限 度地降低做出错误决定的风险。 上述讨论假定测量过程是统计受控并且是对准目标。如果有一种假定被违反,那么通过任何观测值做出正确决 策的把握就不大。 对过程决策的影响 对于过程控制,需要确定以下要求: ●统计控制 ●对准目标 ●可接受的变异性 在前一节中已作了解释,测量误差可引起对产品产生不正确的决策。对过程决策的影响如下: ●把普通原因报告为特殊原因
8

●把特殊原因报告为普通原因 测量系统变异性可能影响过程的稳定性、目标以及变差的决定。实际和观测的过程变差之间的基本关系是: σ 2obs = σ 2actual + σ 2msa 此处, σ 2obs = 观测过程方差 σ 2actual = 实际过程方差 σ 2msa = 测量系统方差 能力指数 9Cp 定义为:Cp =

容差 6?

这可以用上面的等式替代而得到观测过程和实际过程指数之间的关系: (Cp)2 obs =(Cp)2actua + (Cp)2msa * 假定测量系统统计受控而且对准目标,实际过程 Cp 可以与观测 Cp10 用图形法比较。 因此,观测的过程能力是实际过程能力加上测量过程造成的变差的合成。为了达到规定的过程能力目标需要变 差因子分解。 例如,如果测量系统 Cp 指数是 2,为了计算的(观测)指数为 1.33,实际过程需要 Cp 大于或等于 1.79。如果测 量系统 Cp 本身是 1.33,最终结果也要求是 1.33,那么过程必须完全没有变差 - 这显然是一个不可能的条件。 新过程的接受 当有一个新过程,如机加工、制造、冲压、材料处理、热处理,或采购总成时,作为采购活动的一部分,经常 要完成一系列步骤。这通常包括在供应商处对设备的研究以及随后在顾客处对设备的研究。 如果在任何一方使用的测量系统与正常情况下使用的测量系统不一致,那么就会发生混乱。最通常的情况包括 使用不同的仪器,在供应商一方使用的比生产用的(量具)分辨率高。例如,在采购时用一具三坐标测量机测量零 件,但在生产中用一个高度量具。在采购时用电子天平或实验室机械天平测量(称重) ,但在生产中用简单的机械 天平。在采购时使用的(高等级)测量系统的 GRR 为 10%且实际过程 Cp 为 2.0 的情况下,在采购时观测过程 Cp 将为 1.9611。 这一过程是在生产中用生产量具研究时, 将会观测到更大的变差 (如, 较小的 Cp) 例如, 。 如果生产量具的 GRR 为 30%且实际过程 Cp 仍是 2.0,那么观测的过程 Cp 为 1.71。最坏的假想情况是如果生产用量具不具备资格却被使 用了。如果测量系统的 GRR 实际为 60%(但不知到这个事实) ,那么观测的 Cp 将是 1.20。观测 Cp1.96 与 1.20 之 间的差异是由于不同的测量系统造成的。没有这个知识,就可能会白花费努力来看发生什么错误。 过程作业准备/控制(漏斗试验) 通常生产操作是在一天的开始时使用单个零件来检验过程是否对准目标。如果测量的零件在目标外,就调整过 程。然后,在一些情况下测量另一具零件并且可能再次调整过程。戴明博士把这种类型的测量和做决策称为干预。 有一具零件的精密金属涂层的重量控制目标为 5.00 克的情况。假设从用于确定重量的天平得到的结果在±0.20 克变化,但由于从来没有进行测量系统分析,所以对这一点不了解。操作指导书要求操作者以一个析件为基础在作 业准备时及每小时对重量进行验证。如果重量在此期间超过 4.90-5.10 克,操作者再次设定过程。 作业准备时,假设过程运行为 4.95 克,但由于测量误差操作者观测为 4.85 克。根据指导书操作者试图向上调整 过程 0.15 克.为了对准目标,现在过程运行为 5.10 克,因此允许过程运行。过程的过度调整会增加变差并会持续影响。 这是戴明博士用于描述干预影响的漏斗试验的一个示例。 12 测量误差只是把这些问题复杂化。 漏税斗试验的四项规则是: 规则 1:除非过程不稳定,否则不作调整或不采取行动。 规则 2:在上次进行测量的相反方向以等量调整过程。 规则 3:对准目标重新设定过程。然后在目标的相反方向以等量调整过程。 规则 4:调整过程至上次测量点。 精密金属涂层过程的作业准备指导书是规则 3 的示例。规则 2、3 和 4 增加了更多的变差。规则 1 是产生最小变 差的最佳选择 其它漏斗试验的示例是: ●基于任意限制的量具重新校准 -如,限制没有反映测量系统的变异性。 (规则 3) ●在没有任何更改的指示或历史的记录(特殊原因)情况下,使用任意数值重新控制过程控制测量系统。 (规则 3) ●以上次生产的零件为基础自动补偿调整过程。 (规则 2) ●在职培训方面,工人 A 培训工人 B,后来工人 B 又培训C?没有标准培训材料。类似于“邮局”游戏。 (规则4) ●测量零件,发现在目标之外,但画在控制图表上过程显示稳定 - 因此,没有采取行动。 (规则1)
此处讨论使用 Cp,结果也支持性能指数 Pp。 附录 B- 公式和图表。 11 对这个问题的讨论,假设没有样件的变差。事实上 1.96 是一个期望值,实际的结果会在其周围变化。 * 译者注:该公式为原文的,估计有误。
10 9

12

W.Edwards Deming,《走出危机》麻省理工学院,1982
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第一章 - 第三节 测量战略和策划
引言 在设计和采购测量仪器或系统之前策划是关键的。在策划阶段做出的许多决定可以影响测量设备的方向和选 择。目的是什么?测量结果如何使用?策划阶段将确定过程并对如何很好地运行测量过程并能减少将来可能出现的 问题和测量误差有重要的影响。 有些情况下,由于被子测量零件包括的风险或因为测量装置的成本和复杂性, (OEM)顾客可能使用 APQP 过 程和小组决定供应商的测量战略。 并不是所有产品和过程特性都需要测量系统,而是哪些产品和过程的研究属于详细检查这种类型。简单的标准 测量工具如千分尺、卡尺可能不需要这样浓度的战略和计划。一个基本的经验准则是被测量的零件或子系统的特性 是否已在控制计划中识别或该特性在确定产品或过程是否可接受时是重要的。另外的指南是对特定尺寸赋予的公差 水平。常识是任何情况下的指导。 复杂性 测量系统的类型、复杂性和目的可以推动不同水平的项目管理、战略的策划、测量系统分析或其他测量选择、评价 和控制的特殊考虑。简单的测量工具和装置(例如,天平、卷尺、固定限制或计数型量具)可能不要复杂或关键的 测量系统(例如,标准或基准,CMM,试验台,自动在线测量,等)要求的管理的水平、计划或分析。根据给定 的产品或过程条件,任何测量系统可能需要或多或少的战略策划和检查。做出适当水平的决策将留给由测量过程和 顾客委派的 APQP 小组。以下许多活动包括的或实施的实际程度应由特别的测量系统推动,并且 考 虑 量 具 控 制 和 校准系统的支持,以及对过程的深刻及常识。 确定测量过程的目的 第一步是确定测量的目的和如何利用测量。在测量过程开发的早期组织横向协调小组完成这项任务很关键。与 审核、过程控制、产品和过程开发及“测量寿命周期”的分析相关的事宜要特殊考虑。 测量寿命周期 测量寿命周期概念表达当一个人研究和改进过程时,测量方法会随着时间改变的信心。例如,测量可能开始于 一个产品特性以确立过程的稳定性和能力。这可以对直接影响零件特性的关键过程控制特性有一个很好的了解。对 零件特性的信息依靠减少, 抽样计划的减少意味着这种理解 (每小时 5 件至每班 1 件) 同样, 。 测量方法可以从 CMM 测量变为计数型测量的某些形式。 最终发现可能要求对很少的零件进行监控,只要过程被维护或者是进行测量和监控维护与加工,就是需要的全 部。测量水平依赖对过程理解的水平。 大多数的测量和监控可能最终在进货材料供应商结束。相同的测量,针对相同的特性,在过程的相同领域,经 过很长时间,是缺少研究或者是一个停滞的测量过程的证据。 测量过程设计选择的准则 在采购测量系统之前,应制定测量过程的详细工程概念。利用上述研究的目的,横向协调小组中将通过设计制 定测量系统的计划和概念。下面是一些指南: 小组需要评价子系统或零件的设计并识别重要特性。这些是以顾客要求和子系统或零件对整个系统的功能性为 基础的。如果重要的尺寸已经识别,评估测量这些特性的能力。例如,如果塑料注射模具成型零件的重要特性在模 具分型线,尺寸的检查会很难并且测量变差会比较高。 与这些相近的获得信息方法是利用潜在失效模式分析(FMEA)过程对量具设计风险区域进行分析,从对零件 的测量能力到功能量具(设计和过程 FMEA) 。这有助于维护和校准计划的制定。 制定流程图来显示零件总成或子系统的制造关键过程步骤。在过程的每一步确定关键的输入和输出。这将对在 过程位置受影响的测量仪器的标准和要求的制定有帮助。测量计划、测量类型清单都出自这一研究。13 对于复杂的测量系统,流程图由测量过程组成。包括被测量的零件或子系统的交付、测量本身和返回到过程的 零件或子系统。 下一个方法是在团队进行头脑风暴,为每个测量制定要求的通用准则。一个简单的方法是使用因果图。14 参见 图 2 的示例,作为思考的开始。 与测量策划相关要考虑的几个附加问题: ●谁应该包括在“需要”分析中?流程图和最初的讨论将有助于确定关键人员。 ●为什么进行测量并且如何使用?数据用于控制、分类、资格判定吗?将使用的测量方式可以改变测量系统的 灵敏度水平。 ●要求的灵敏度水平是什么?产品规范是什么?期望的过程变异是什么?需要量具检测的零件间的差异是怎样 的? ●量具所提供的信息类型是什么(例如,手册-操作维护等) ,要求的操作员的基本技能是什么?谁进行培训? ●测量怎样进行?手动,在传送带上,线下的,自动的,等等?零件定位和固定可能是变差源?接触或不接触? ●测量怎样校准?与其它测量过程比较吗?谁将对校准标准负责? ●何时、何地进行测量?零件是干净的,有油,热的?记住用数据来证实测量过程的一般假设,比起以错误信 息和对外界问题不健全的系统为基础做决策更好,安全且能在外界收集数据。
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研究不同测量过程方法 在购买新设备之前应研究当前的测量方法。已经证实的测量方法可以提供更可靠的操作。如可能,使用已有证 实追溯记录的测量设备。 开发和设计概念及建议 开发和设计概念语汇参见第一章第四节“测量系统开发建议部分的检查表” 在测量设备制造过程和制造以后以及测量过程(方法、培训、文件化等)开发过程和开发以后,应进行试验研 究和数据收集。这些研究和数据将用于了解这一测量过程,以便对这一过程和将来的过程进行改进。

第一章 第四节 测量资源开发
引言 本节阐述了测量过程寿命的报价/采购的时间框架。已构成了关于制定测量过程报价文件包过程,获得文件包 的反应、项目的判定、完成最终设计、开发测量过程,以及与建立的生产过程相结合的测量过程的完整的讨论。强 烈建议在没有完全阅读和理解对测量过程的讨论的情况下不要使用本章。为了从测量过程获得最大的利益,用作为 具有输入和输出的过程 15 研究并表述它。 测量过程 输入 输出

A S
13 14

本章是由集体智慧编写的。它不是买方或采购代表的职业描述。这里所描述的活动要求团队成功地克服困难并 且在产品质量先期策划(APQP)组的总体框架下管理。这样可以在不同的团队功能之间形成良好 Z 的相互作用于来自于策划过程的概念在量具供应商最后设计到达前可能会被修改,以满足测量系统要求。 通常, “采购”过程是在一个已知的项目下,由顾客和供应商之间的正式交流开始的。坦率的交流对项目成功 至关重要,因为在这一阶段将进行对未来有效的顾客/供应商关系报价要求(RFQ) ,供应商满足这一意向(报价) 的建议的正式说明开始的。顾客和供应商应完全理解项目要求,什么是可交付的方法,以此双方都可以成功。理解 来自双方之间准确及时的交流。 一量双方对未来项目的概念达成一致并且顾客和供应商的关系已经确立,可以开始着手进行详细设计、测量系 统的制造及开发活动。 在这时顾客和供应商之间的交流特别重要。 由于对要进行的概念批准可能有几种水平需进行, 有可能的环境变化及团队成员变化的潜在因素,测量过程项目可能会摇摆甚至失败。如果保持经常、详细的交流及 在顾客和供应商之间有文件记录,双方为保持安排正式的职责(个人) ,将会降低这种风险。这一活动的理想讨论 和形式是 APQP 过程。 在测量过程已经被概念化地设计后,围绕该过程/系统的采购活动可以开始了。 基准协调 理想地,当前流行使用几何尺寸和公差(GD&T) ,贯穿制造过程和测量系统的基准需要协调(如同样的) , 这一需要应在 APQP 过程的非常早期建立。 根据具体的组织特点, 最初的职责是属于产品设计工程师、 尺寸控制等。 当基准计划与整个制造过程不匹配,特别是测量系统,可能测量错误的事项,有配合问题等,导致对制造过程的无 效控制。 有时当基准计划最后的总成不能与用于子部件制造过程相匹配。当出现这种情况,可在 APQP 过程中尽可能早 地建立基准,以便所有团队的成员了解可能出现的困难和矛盾,并有机会支克服。在这一过程期间,需要研究不同 的基准系统用于了解这些差异的影响。 某些零件特性可能产生比其它零件多的问题,例如,凸轮轴中心,其它圆的、圆筒状的或管状特性。例如,凸 轮轴必须在中心上制造,但其重要的产品特性在其凸轮。制造可能需要一种方法或基准计划,而最终产品测量却需 要另一种计划。 先决条件和假设 在讨论量具供应商的开发之前,应假设“正确的”的工程产品设计(GD&T)和“正确的”过程设计(在过程 的适当时间和位置允许测量)已经解决。无论如何不能减少在 APQP 过程和产品使用做出一个清楚的评价,因此他 的角色不仅被他而且被小组其他的所了解(制造、质量、工程等) 。 根据特别的程序/项目或其它限制,在一些活动中或活动的 顺序可能会有一些重叠。例如,APQP 小组没有很多来自量具来 源的输入可以研究出一定的量具概念。其它概念可能需要量具来 源的专门技术。这可以由测量系统的复杂性以及小组视为有意义 的决策来推动。

P

D

这可以作为初始控制计划 参见质量控制指南,Daoru Ishikawa,亚洲生产力组织出版,1986 15 参见第一章第二 11

量具来源选择过程
制定报价文件包
详细的工程概念 在测量系统要求的报价文件包可以提供给潜在的供应商作为其正式提出建议之前,需要研究测量过程详细的工 程概念。将组成小组,由小组对测量过程维护和持续改进负责,并直接负责研究详细的概念。这可以作为 APQP 小 组的一部分。为了更好地研究这一概念,需要回答几个问题。 小组可以研究不同的问题用于帮助决定设计测量过程应遵循的方向和路径。某些方向和路径可以由产品设计指 示或强烈影当研究这些详细概念时,需要由小组提出的可能问题的多种示例 可在本节最后的“测量系统研究检查表建议要素”中找到。 顾客总是过份依赖供应商的方案。在顾客要求供应商对过程问题提出建议方案之前,过程的基础和意图应由掌 握过程的小组完全理解和预料。那时,只有那时过程才能被正确使用、支持和改进。 预防性维护的考虑 预防性维护应该安排什么活动(例如,润滑,振动分析,传感器的完整性,零件更换等)?这些活动大部分依 赖于测量系统、设备或工具的复杂性。简单的量具可能只要求定期检查,然而复杂的系统需要持续进行详细的统计 分析和工程师小组进行预见性的维护。 策划预防性维护活动应与测量过程策划的启动相一致。许多活动,例如每天排干空气滤清器,在设计规定的操 作时间后润滑轴承等,可在测量系统完全建立、研究和实施之前策划。事实上这是更可取的并改进先进的测量策划 和降低成本。与这些活动相关的数据收修配方法和维护建议可从原始制造商,或工厂工程制造和质量人员的研究获 得。在实施测量过程之后和在使用中,适合测量过程功能的数据需要随时间收集并画图。可以实施简单的分析方法 (链图、趋势分析)用以确定系统的稳定性。最终,根据系统稳定性显示判断,可相应安排预防性维护程序。以时 间连续信息为基础,在稳定的系统上进行预防性维护将比在传统技术上进行的预防性维护浪费少。 规范 在设计和制造过程规范对顾客和供应商均可作为指南。这些指南起到交流可接受的标准作用。可接受的标准可 以分为两类: ●设计标准 ●制造标准 依据谁为项目付费设计标准的形式可以有差异。成本问题可能影响形式,通常,有足够的文件化的详细设计是 一个好主意,设计可以由任何有资格的设计者进行或修改到最初的意图 – 但是,这个决定可由成本和重要程度驱 动。最终设计要求的格式可以是 CAD 或硬拷贝工程图样。它可以包括从 OEM、SAE、ASTM 或其它组织标准中选 择的工程标准,量具供应商必须可得到最新的版本并了解这些标准。OEM 可以要求不论在设计或制造阶段使用特 别的标准,甚至在测量系统发放使用之前可以要求正式批准。 设计标准将使设计者向制造者详述交流方法(CAD—例如,CATLA、Unigraphics、IGES、hardcopy 等)的方法。 对于复杂的测量系统还应包括性能标准。 制造标准将包括测量系统制造所必须的公差。制造公差应以用于生产量具或量具零件的过程的能力的合成为基 础。制造公差不应该仅仅是产品公差的已知百分比。 如果需要夹具或系统的复制品,正确的策划和标准化可以导致互换性和柔性。 标准化零件或分总成的使用也可导致互换性、柔性,降低成本,总体上减少长期测量误差。 评估报价 接到报价时,小组应集合以对报价进行评审并评价它们。 固定的项目包括: 概 念 提 出 符合基本要求吗? 有超过标准的问题吗? 供应商展示了一种例外情况?为什么? (例外的情况可以是价格或交付明显不一致 — 没有必要作为消极因素而打折扣 — 一个供应商可能发现一项内容而其他供应商却忽视了) 概念促进了简易性和可维修性?

批准 可交付的文件 当获得测量过程时,文件化有时被忽视。成功项目文件化的重要性经常被误解。在文件化背后的通常策略是在 测量过程硬件交付时提供一套最初的机械和电气设计(CAD 或硬拷贝图样)这样可以满足最初的实施要求,但是这 种文件对于规定的潜在磨损点,建议可能出现问题区域或描述怎样使用过程是没有用处的。因此,任何过程所要求 的文件应包括超过测量总成及详细图样。 任何系统有效的文件就如同旅行中一张好地图,有着同样的目的。例如,它将建议使用者怎样能从一点到另一 点(用户说明书或量具说明书) 。如果主要路径堵塞或关闭,它可以向使用者提供可能的替代路径达到理想的目的 地(发现并修理故障指南或论断树) 。
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一个完整的文件包可能包括: ●一套可复制的总成和详细的机械图(CAD 或硬拷贝) (包括任何需要的标准) 。 ●一套可复制的电器配线、原理和软件。 ●经常使用或易损项目/细节的建议备件清单。清单应该包括需一定提前期才能获得的项目。 ●带有机器图的维修手册规定了正确装配和拆解机器零件的方法与步骤。 ●手册规定的作业准备、操作和机器运输要求的有用要求(例如,安放轴承数) 。 ●校准说明 ●诊断树和发现修理故障指南 ●认证报告(适当时可追溯到 NIST) ●校准指导书 ●技术支持人员、系统操作员和维护人员可以使用的用户手册。 当提出报价文件包时,上述清单可以作为检查表使用;但是没有必要包括一切。 这里的中心思想是交流。由于文件是交流的形式,小组和其它人员在制定测量过程文件包的每个层次都应该参与。 在供应商处的资格 适用时,在测量系统供应商装运之前,应对量具或测量系统进行全面的尺寸检验和功能测试。显然,被选定的 供应商在现场必须有合格的测量设备和人员来完成此项工作。如果不是这样,必须预告安排在外部独立的有资格的 实验室进行这些工作。这些尺寸检验和/或测试的结果应与顾客设计和制造标准一致,并且应全部形成文件并可供顾 客评审。 成功的尺寸检验后,供应商应进行初始的但却是正式的测量系统分析。这再次预告要求供应商有人员、知识和 经验来完成适当的分析。顾客应该预告确定供应商(或许是 OEM)此时需要什么类型的分析并且知道供应商所需 要的任何指南。一些需要讨论、商议或一般协议的事项是: ●初始 MSA 研究的目标: 量具重复性(GR16)与重复性和再现性(GRR)的对比 偏倚和/或线性的评估 顾客测量的目的的评估 ●研究中的零件数、试验次数和操作者人数 可接受标准 ●使用供应商人员与顾客提供人员的对比 ●必要的人员培训 他们有资格吗? 他们理解意图吗? 可能使用什么软件? 此时在这一点上得到什么结果,都应该认识到这些仅是最初的,对结果的可接受性判断可能是需要的。 装运检查表 ●设备什么时候装运? ●怎样装运? ●谁从卡画或机动轨道车上搬运设备? ●需要保险吗? ●文件与硬件一起装运吗? ●顾客有正确的设备把硬件卸下来吗? ●装运前系统存放在什么地方? ●执行前系统存放在什么地方? ●装运文件完成了吗?是否很容易让装货人员、运输人员、卸货人员和安装人员了解? 在顾客处的资格 通常,装运前在供应商处为使测量系统有资格所做的一切应在完成交付后在顾客处能以某种方式重复。由于这 是以预期的环境来研究测量系统第一次真正的机会,此处使用的接受标准和分析方法应认真考虑。注意所有各方所 涉及的零件的细节对于测量系统最后的成功和其产生的数据使用都是极为重要的。 收到测量系统后,在开始测量分析之前,测量系统应进行全尺寸检验以确认它是否符合制造要求/标准。这次全 尺寸检查的范围可以根据装运前供应商对测量系统进行的早期全尺寸检查工作和对由供应商进行的全尺寸检查结 果质量的信任以及没有潜在装运损坏平衡。比较装运前装运后的结果时,应意识到由于测量系统的差异可能会在测 量时有一些差异。 文件交付 下面是要求的信息,至少用于帮助任何系统的实施和启动: (这些信息在交付前应交给顾客。 ) ●如果小组需要,CAD 或硬拷贝图 ●适用时,系统的过程流程图 ●用户手册:维护/服务手册/备件清单/发现修理故障指南 ●校准指导书
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●特别注意事项 开始时,交付文件需要进行初始化标注。原始或可复制文件不必在这时传输,因为在执行后潜在的修改是必要 的。事实上,直到整个系统实施前不要把原始文件包交付是一个明智的想法— 通常供应商对文件的更新比顾客要 更有效。

测量系统开发检查表建议的要素
基于测量系统的条件和类型可以修改本表。最终检查表的制定应是顾客和供 应商之间协作的结果。
测量系统设计和开发问题: □ 要测量什么?特性的类型是什么?是机械特性吗?是动态的还是静态的?是电性能吗?有重要的零件内变差 吗? □ 测量过程的结果(输出)用作什么目的?生产改进、生产监控、实验室研究、过程审核、装运检查、进货检查、 对 D.O.E 的反馈吗? □ 谁将使用过程?操作者、工程师、技师、检查者、审核员? □ 要求的培训:操作者、维护人员、工程师、教室、实际应用、在职培训、学徒期间。 □ 确定变差来源了吗?使用小组、头脑风暴、渊博的过程知识,因果图或矩阵建立误差模型( S.W.I.P.E 或 P.I.S.M.O.E.A) □ 开发测量系统的潜在失效模式及后果分析了吗? □ 柔性测量系统或专用的测量系统:测量系统可以是永久的和专用的,或者也可以是柔性的且有可以测量不同类 型零件的能力;如:仪器车量具、夹具量具、三坐标测量机等。柔性的量具会更昂贵,但长期运行可以省钱。 □ 接触或不接触:可靠性、特性类型、样件计划、成本、维护、校准、人员技能、兼容性、环境、速度、传感器 类型、零件偏差和图像处理。这可以由控制计划要求和测量(在连续抽样期间全面接触量具可能有额外磨损) 频次确定。全表面接触传感、传感器类型、空气反馈喷射、图像处理,CMM 或光学比较仪等。 □ 环境:污垢、潮湿、湿度、温度、振动、噪声、电磁干扰(EMI) 、周围空气移动、空气污染物等。实验室、车 间、办公室等?以微米水平计算的紧密公差使环境成为关键的问题。同时,还有 CMM、显示系统及超声波等。 这可能是过程内自动反馈类型测量的一个因素。 切削油、 切削碎片和超高温也可能成为问题。 需要干净房间吗? □ 测量和定位点:合作 GD&T 清楚地确定固定和夹紧点以及在零件的何处进行测量。 □ 固定方法:自由状态或夹紧的零件定位。 □ 零件方向:主要部分位置与其它部分。 □ 零件准备:测量前零件应该干净、无油、温度稳定吗? □ 传感器定位:角度方向,到最初定位器或网络的距离。 □ 相互关系问题#1— 在车间内或在车间之间需要加倍(或更多)的量具支持要求吗?制造的考虑、测量误差的考 虑、维修的考虑。哪个被认定是标准?怎样使每项有资格? □ 相互关系问题#2— 方法分歧: 从不同测量系统设计但应用于可接受的实践和操作限制下相同零件和过程的测量 变差结果。 (例如,CMM 对应手动或开放调整测量结果) □ 自动或手动:线上、线下操作者信任。 □ 破坏性的与非破坏性(NDT)的测量:示例:拉伸试验、盐雾试验、电镀/油漆涂层厚度、硬度、尺寸测量、图 像处理、化学分析、压力、耐久性、冲击、转矩、焊接强度、电性能等。 □ 潜在测量范围:可能测量尺寸和预期范围。 □ 有效方分辨率:使用时特殊应用的测量对物理变化(探测过程或产品变差的能力)敏感情况可接受吗? □ 灵敏度:最小的输入信号形成测量设备可探测的(可辨别的)输出信号对应用这种测量装置可接受吗?灵敏度 由固有的量具设计和质量(OEM)及使用中的维护和操作条件确定。 测量系统制造问题(设备、标准、仪器) : □ 在系统设计中提出的变差源识别了吗?设计评审、验证和确认。 □ 校准和控制系统:建议的校准计划及设备和文件的审核。频率、内部的或外部的、参数、过程中验证检查。 □ 输入要求:机械的、电的、液压的、气动的、浪涌抑制器、干燥器、过滤器、滤清器,准备和操作问题、绝缘、 分辨率和灵敏度。 □ 输出要求:模拟或数字、文件和记录、档案、存放、检索、文件备份。 □ 成本:开发、采购、安装、操作和培训的预算因素。 □ 预防性维护:类型、进度表、成本、人员培训、文件。 □ 服务性:内部的和外部的、位置、支持水平、反应时间、备件的可提供性、标准零件清单。 □ 人机工程学:经过长时间装载和操作机器不带来伤害的能力。测量设备讨论需要聚焦于测量系统与操作者是怎 样相互依赖的问题上。 □ 安全考虑:人员操作、环境、锁止。 □ 存储和定位:建立关于测量设备存储和定位要求。罩、环境、安全、可提供性(接近)问题。
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测量周期时间:测量一个零件或特性要花多少时间?测量周期与过程和产品控制相结合。 过程流程、批量完整性、记录、测量和返回零件有中断吗? 材料处理:需要特殊架子、支撑夹具、运输设备或其它材料处理设备处理被测量的零件或测量系统本身吗? 环境问题:不管是影响该测量过程或相邻过程,有任何特殊环境要求、条件、限制吗?有特殊的排放要求吗? 有温度和湿度控制的必要吗?湿度、振动、噪声、EMI、清洁度。 有特殊的可靠性要求或考虑吗?过了一段时间设备能支持吗?在生产使用前有必要验证吗? 备件:一般清单、适当的供应和定货系统。可提供理解提前期并准备。有充分的和安全存储吗?(轴承、软管、 皮带、开头、螺线管、阀门等。 ) 用户说明:夹紧顺序、清洁程序、数据解释、图表、目视帮助、全面、可得到、适当显示。 文件:工程图样、诊断树、用户手册、语言等。 校准:与可接受标准的比较。可接受标准的可提供性和成本。建议频率、培训要求。要求下次的时间吗? 存储:有关测量设备的存储有特殊的要求或考虑吗?罩、环境、防止损坏/偷盗的安全性等。 防错:使用者能很容易地(太容易?)改正已知测量程序的错误吗?数据登录、设备的误用、防错、错误预防。 测量系统实施问题(过程) : 支持:谁支持测量过程?实验室技师、工程师、生产、维修、外包服务? 培训:需要对使用和维修测量过程的操作者/检验者/技师/工程师培训什么?时间进度、资源和成本问题。谁 将 培训?在哪进行培训?提前期的要求?与测量过程的实际使用互相配合。 数据管理:怎样管理测量过程输出的数据?人工、用计算机处理、汇总方法、汇总频率、评审方法、评审频率、 顾客要求、内部要求。可提供性、存储、检索、备份、安全、数据解释。 人员:需要雇用人员支持这一测量过程吗?成本、时间进度、可提供性。当前的或新的。 改进方法:经过一段时间谁将改进测量过程?工程师、生产、维护、质量人员?使用什么样的评估方法?是否 有一个系统来确定改进? 长期稳定性:评定方法、形式、频率及长期研究的需要。漂移、磨损、污染、操作完整性。这种长期误差能测 量、控制、理解和预见吗? 特殊考虑:检查者的素质、身体限制或健康问题:色盲、视力、力量、疲劳、持久力、人机工程学。

第一章- 第五节 测量问题
引言 在评价一个测量系统时必须考虑三个基本问题: 1) 测量系统必须显示足够的灵敏性。 首先,仪器(和标准)具有足够的分辨力吗?分辨力(或等级)在设计时确定,并在选择一个测量系统时作为基 本出发点。 “十份制”就是典型的应用示例,它规定了仪器的分辨力应能将公差(或过程变差)分成十份或更多份。 其次,测量系统具有有效的分辨率吗?与分辨力有关,确定测量系统是否对探测产品或过程变差在一定的应用及 环境下变化具有灵敏性。 2) 测量系统必须是稳定的。 在重复性的条件下,测量系统变差只归因于普通原因而不是特殊(不规则的)原因。 测量分析者必须经常考虑到这一点对实际应用和统计的重要性。 3) 统计特性(误差)在预期的范围内一致,并足以满足测量的目的(产品控制或过程控制) 。 长期存在的将测量误差只作为公差的一个百分数来报告的传统方法,不能适应强调战略上的和持续的过程改进 的市场挑战。当过程改变和改进时,必须重新评价一个测量系统,以确定其是否达到预期的目的。了解测量的 目的并应用恰当的评价,对组织机构(管理部门、测量计划者、产生操作者以及质量分析者)都是重要的。 测量系统变差的类型 我们经常假定某些测量是准确的,而且分析及结论也常常基于这种假设。一个人也许没有意识到测量系统中存 在着影响单次测量结果的变差,它进而又影响随后基于这些数据的决策。测量系统误差可以分成五种类型:偏倚、 重复性、再现性、稳定性和线性。 测量系统研究的目的之一是获得测量系统与其环境相互作用时,有关该系统测量变差大小和类型的信息。这个 信息是价值的,因为对一般的生产过程而言,承认重复性和校准偏倚,并为它们确定合理的限制,远比提供极准确 的并具有高重复性的量具更实际。应用此类研究可提供: ●接收新测量设备的标准。 ●一种测量装置与另一种测量装置的比较。 ●评价怀疑有缺陷的量具的基础。 ●测量设备维修前与维修后的比较。 ●计算过程变差的一个必要部分,以及一个生产过程的可接...............................受性的水平。 ●绘制量具性能曲线(GPC)17 的必要信息,GPC 表示接受某一真值零件的概率。
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见第五章,第三节 15

下列定义帮助描述与一个测量系统有关的误差或变差类型,以便在其后讨论中可以清楚地理解每个术语。每种 定义都给出了一个示意图,它以图形显示每个术语的含义。 定义及潜在的变差源 可操作的定义 可操作的定义是人们以此来开展业务的定义。一个安全的、完整的、可靠的用于操作的定义,或其他任何质量 (特性)必须是可以交流的,对于卖主和买主具有同样的意义,对于今天和昨天的产业工人具有同样的意义。例如: 1 一块材料或一个总成的具体试验 2 判定准则 3 决定:对或错,物体或材料是否满足标准的要求”18 标准 一个标准是根据普遍认同的意见使之作为比较的基础;是一个可接受的模型。它可能是一件人工制品或总效果 (各种仪器程序等) ,由某一权力机构确定和建立,作为数量、重量、范围、值或质量的测量规则。 总效果的概念在美国国家标准协会(ANSI)/美国质量控制协会(ASQC)标准 M1-4-199619 中被子正式提出。 该 术语强调存在各种因素影响测量不确定度,如环境、程序、人员等,这些影响需要考虑。 “一个简单的总效果的 例子应是各种量块校准的总效果,它由一个标准量块,一个比较器,一名操作者,环境和校准程序组成” 。 参考标准 一般在给定位置可得到的最高计量质量标准,在这个位置进行的测量,都是以此标准为最终参照。 测量和试验设备(M&TE) 完成一次测量所必需的所有测量仪器测量标准,基准材料以及辅助设备。 校准标准化 在进行定期校准中作为基准的标准,用来减轻按照试验室基准标准来进行的校准工作负担。 传递标准 用于把一个独立的已知值的标准与正在校准的元件进行比较的标准。 基准 用于校准过程的参考标准,也被称为参考标准或校准标准。 工作标准 在试验室中用于进行定期测量的标准。不用于校准标准,但是也许可以用作传递标准。 需要仔细考虑针对某一标准的材料选择,材料的使用应反映测量系统的使用和范围,以及基于时间的变差源, 如磨损及环境因素(温度,湿度等) 参考标准 测量及试验设备 基准

传递标准

校准标准
传递标准 工作标准

基准

检查标准 图 3:不同标准之间的联系 检查标准 一个非常类似设计测量过程的测量人工制品,不过它本身比被评价的测量过程更稳定。 参考值 参考值也称为可被接受的参考值或基准值。它是一个人工制品值或总效果值用作约定的比较基准值。该参考值 基于下列各值而定: ●由较高级(如计量实验室或全尺寸检验设备)的测量设备 ●法定值:由法律定义和强制执行。 ●理论值:根据科学原理而得。 ●给定值:根据某些国家或国际组织的实验工作(由可靠的理论支持)而得。
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W.E.戴明,走出危机(1982,1986),P277。 这个定义被后来的军方标准修订为测量和试验设备或 M&TE。 16

●同意值:根据由科学或工程组主持下的使用实验工作而得;由用户,诸如专业和贸易组织在意见完全一致情况下 来定义。 ●协议值:由有关各方明确一致同意的值。 在所有情况下,参考值必须基于可操作的定义和可接受的测量系统的结果。 为此,用于决定参考值的测量系统应包括: ●使用比用于正常评价的系统要高的分辨等级和较低的测量系统误差的仪器。 ●使用源于(美国)国家标准和技术局(NIST)或其他的 NMI 的标准进行校准。 真值 真值是零件的“实际”测量值,虽然这个值是不知道的,并且是不可知的,但是它是测量过程的目标。任何人 读值都应尽可能(经济地)接近这个值。遗憾的是,真值的确从没能够被知道。在所有的分析中,参考值被用作真 值的近似值。因为参考值被用作真值的替代值,所以这些标准术语常常互换使用,不过不推荐这种用法。21 分辨力 分辨力是仪器可以探测到并如实显示的参考值的变化量。它也可以称为可读性或分辨率。 典型地,此能力的度量是看仪器的最小刻度值。如果仪器刻度“粗” ,那么就可以使用它的半刻度。 测量仪器分辨力的第一准则应该至少是被测范围的十分之一。统上此范围就是产品范围。最近,10 比 1 规则被 解释为测量设备能够分辨至少十分之一的过程变差。这符合持持续改进的原理。 (即过程的焦点是顾客指定的目标 值) 。上述经验可以认为是确定分辨力的出发点,因为它没有包括测量系统变异的任何其他要素。 由于经济和物理上的限制,测量系统不能识别过程分布中所有零件的独立的或不同的被测特性。被测特性将测 量值划分为不同的数据组。在同样的数据组里的各个零件将有同样的被测特性值。 如果测量系统缺乏分辨力(灵敏度或有效分辨率) ,对于识别过程变差或量化单个零件特性值而言,这个系统 也许不是一个合适的系统。如果是这种情况,应使用更好的测量技术。 如果该分辨力不能探测过程变差,其用于分析过程是不可接受的;并且如果它不能探测特殊原因的变差,则其 不能用于控制(见图 5) 。 分组数量 控制 分析 可以用于控制的前提是: ● 不能用于估算过程参数和 ● 与规范相比过程变差较小 指数 ● 在预期过程变差范围内的损失函 ● 只表明过程是否正生产合 数是平缓的 格或不合格的零件 一个数据分组 ● 主要的变差源导致均值偏移 ● 根据过程分布,可用于半计量控 ● 一般不用于估算过程参数 2—4 个数据分组 制技术 和指数, 因为它只提供了粗略 ● 可以产生不敏感的计量控制图 的估测 5 个或更多的数据分组 ● 可用于计量控制图 ● 推荐使用 图 5:过程分布的分组数量(ndc)对控制和分析活动的影响 分辨力不足的情况可能会在极差图中表现出来。图 6 包括两种取自同样数据的控制图。控制图(a)显示原始 测量数据精确到千分之一英寸,控制图(b)表示这些数据圆整后精确到百分之一英寸。控制图(b)由于人为的严 格限值似乎是失控的。零极差与其说是子组变差的表示,不如说是四舍五入的结果。 分辨力不足的情况可以通过 SPC 过程变差极差图最好地显示出来。特别是当极差图显示可能只有一个,二个或 三个极差值在控制限内时,这种测量就是在分辨力不足时进行的。同样,如果极差图显示出可能四个极差值在控制 限内,并且超过四分之一 的极差值为零,那么,该测量是在分辨力不足时进行的。 返回到图 6,控制图(b)可能仅有两个极差值在控制限之内(值 0.00 和 0.01) 。因此,上述规则正确地说明失 控的原因是分辨力(灵敏度或有效分辨率)不足。 当然,这一问题可以通过提高测量分辨力,改变检定子组内变差的能力来纠正。如果相对于过程变差,测量系 统的可视分辨率较小,那么这个测量系统就有足够的分辨力。因此为得到足够的分辨力,推荐视在分辨率最大为全 过程的 6σ 标准偏差的十分之一,而不是传统规则,即可视分辨率最大为公差宽度的十分之一。 最后,当使用稳定的, “最高等级的” ,并在切实可行的技术限值内的测量系统后,可以达到稳定的,高能力的 过程。然而,有效分辨率也许不足,并且进一步改进测量系统变得不可行了,在这些特殊的情况下,测量计划需要 其它代替性的过程监测技术。只有具有一定资格的,熟悉测量系统和过程的技术人员,才能作出决定并用文件记录。 这些都要求获得顾客的批准,并在控制计划中文件化。

21

同样见 ASTM:E177-90a。 17

X -R 控制图 0.145 样本均值 0.140 0.135 子组 0.02 样本极差 0.01 0.00 0 5 10

分辨率=0.001 UCL=0.1444 Mean=0.1397 LCL=0.1350 15 20 25 UCL=0.01717 R=0.00812 LCL=0

X R 控制图 0.145 样本均值 0.140 0.135 子组 0.02 样本极差 0.01 0.00 0 5 10

分辨率=0.01 UCL=0.1438 Mean=0.1398 LCL=0.1359 15 20 25

UCL=0.01438 R=0.0068 LCL=0 图 6:过程控制图
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测量过程变差 对大多数测量过程而言,总测量变差通常被描述为正态分布。正态概率被设想成测量系统分析的标准方法。事 实上,有一些测量系统并不是正态分布,那么 MSA 方法可能会过高评价测量系统误差。测量分析者必须识别并纠 正这些非正态测量系统的评价。

位置 宽度

图 7:测量过程变差的特性

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图 6 摘自评价测量过程,由 Wheel 和 Lyday 编著,1989 年版权,SPC Press 有限公司,诺克思韦尔,田纳西。

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准确度 一个表示准确的通用概念,它涉及一个或多个测量结果的平均值与一个参考值之间一致的接近程度。测量过程 必须处于统计控制状态,否则过程的准确度就毫无意义。 在一些组织中准确度和偏倚互换使用。ISO(国际标准化组织)以及 ASTM(美国实验与材料协会)使用准确 度这个术语时同时包含了偏倚和重复性的含义。为了避免由使用准确度一词产生的混淆,ASTM 建议术语偏倚只被 用来描述位置误差。本文将沿用这个原则。 偏倚 偏倚常被称作“准确度” 。因为“accuracy”在字面上有好几种意思,所以建议不要用它来替代“偏倚” 。 偏倚是对同样的零件的同样特性,真值(基准值)和观测到的测量平均值的差值。
译者注,原著中没有第 23 注译。

偏倚是测量系统的系统误差的测量。它引起由各种已知的或未知的变差源的综合影 响组成的总误差,它引起总误差的原因是在重复采用同样的测量过程进行测量时,总是 趋向于使所有的测量结果发生持续及可预测的偏移。

测量系统平均值

基 准

造成过分偏倚的可能原因是: ● 仪器需要校准 ● 仪器、设备或夹紧装置的磨损 ● 磨损或损坏的基准,基准出现误差 ● 校准不当或调整基准的使用不当 ● 仪器质量差——设计或一致性不好 ● 线性误差 ● 应用错误的量具 ● 不同的测量方法——设置、安装、夹紧、技术 ● 测量错误的特性 ● (量具或零件)变形 ● 环境——温度、湿度、振动、清洁的影响 ● 违背假定、在应用常量上出错 ● 应用——零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误(易读性、视差)在校准 过程中作用的测量程序(如使用“基准” )就尽可能与正常操作的测量程序一致。 稳定性 稳定性(或漂移)是测量系统在某一阶段时间内,测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量总变差。换句 话说,稳定性是偏倚随时间的变化。

时间

参考值

不稳定性可能的原因包括: ● 仪器需要校准,需要减少校准时间间隔 ● 仪器、设备或夹紧装置的磨损 ● 正常老化或退化 ● 缺乏维护——通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁 ● 磨损或损坏的基准,基准出现误差 ● 校准不当或调整基准的使用不当 ● 仪器质量差——设计或一致性不好 ● 仪器设计或方法缺乏稳健性
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● ● ● ● ●

不同的测量方法——设置、安装、夹紧、技术 (量具或零件)变形 环境变化——温度、湿度、振动、清洁度 违背假定,在应用常量上出错 应用——零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误(易读性、视差)

线性 在设备的预期操作(测量)范围内偏倚的不同被称为线性。线性可以被认为是关于偏倚大小的变化。 注意不可接受的线性可能以各种形式出现。不要假定人个常量偏倚。 偏倚 偏倚

值1 注意不可接受的线性导致不同的情况。不要仅假定为常量偏倚。 常量偏倚 零偏倚线 观测值 线性--非常量偏倚

常量偏倚 基准值

线性—非常量偏倚

常量偏倚

线性—非常量偏倚

观测值基准值

正偏倚 零偏倚 负偏倚

基准值 线性误差的可能原因包括: ●仪器需要校准,需要减少校准时间间隔 ●仪器、设备或夹紧装置的磨损 ●缺乏维护——通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁 ●磨损或损坏的基准,基准出现误差——最小/最大 ●校准(不包括工作范围)不当或调整基准的使用不当 ●仪器质量差——设计或一致性不好 ●应用错误的量具 ●不同的测量方法——设置、安装、夹紧、技术 ●(量具或零件)随零件尺寸变化的变形 ●环境变化——温度、湿度、振动、清洁度 ●违背假定,在应用常量上出错 ●应用——零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误(易读性、视差) 宽度变差 精密度 传统上,精密度描述了测量系统在操作范围(大小、量程和时间)内分辨力、灵敏度和重复性的最终影响。在 一些组织内,精密度和重复性互换使用。事实上,精密度最常用于描述测量范围内重复测量的预期变差,测量范围 也许是大小或时间(即“一个装置在低量程测量同在高量程测量一样”。有人也许会说精密度对应重复性,而线性 ) 对应偏倚(虽然前者是随机的,而后者是系统误差) 。ASTM(美国实验及材料协会)更广泛地把精密度定义为包括 来自不同的读数、量具、人员、实验室或条件的变差。
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参考值

重复性

重复性 传统上把重复性看作“评价人内变异性” 。重复性是由一个评价人,采用同一种测量仪 器, 多次测量同一零件的同一特性时获得的测量变差。 它是设备本身固有的变差或性能。 重复性一般指仪器的变差(EV) ,尽管这样容易使人误解。事实上,重复性是从规定的 测量条件下连续试验得到的普通原因(随机误差)变差。当测量环境是固定的,并且被 规定了——即固定的零件、仪器、标准、方法、操作者、环境和假设时,对于重复性最 好的术语是系统内部变差。除了设备内部变差以外,重复性将包括所有来自处于误差模 式的任何情况下的内部变差(见下文) 。 重复性不好的可能原因包括: ● 零件(样品)内部:形状、位置、表面加工、锥度、样品一致性 ● 仪器内部:修理、磨损、设备或夹紧装置故障,质量差或维护不当 ● 基准内部:质量、级别、磨损 ● 方法内部:在设置、技术、零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差 ● 评价人内部:技术、职位、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲劳 ● 环境内部:温度、湿度、振动、亮度、清洁度的短期起伏变化 ● 违背假定,在应用常量上出错 ● 仪器设计或方法缺乏稳健性,一致性不好 ● 应用错误的量具 ● (量具或零件)变形,硬度不足 ● 应用——零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误(易读性、视差)

再现性 传统上把再现性看作“评价人之间”的变异。再现性通常定义为由不同的评价人,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。手动仪器受操作者技术影响常是实际情况,然而,在测量过程(即自动 操作系统)中操作者就不是主要的变差源了。为此,再现性被看作是系统之间的或测量条件之间的平均变差。 ASTM(美国实验及材料协会)的定义超出上述定义范围,它不仅包括评价人不同,而且量个、实验室和环境 (温度、湿度)也不同,同时在再现性计算中还包括重复性。

再现性

评价人 A C B 再现性错误的潜在原因包括: ●零件(样品)之间:使用同样的仪器、同样的操作者和方法时,当测量零件的类型为 A、B、C 时的均值差。 ●仪器之间:同样的零件、操作者、和环境,使用仪器 A、B、C 等的均值差。注意:在这种研究情况下,再现 性错误常与方法和/或操作才混淆。 ●标准之间:测量过程中不同的设定标准的平均影响。 ●方法之间:改变点密度,手动与自动系统相比,零点调整,夹持或夹紧方法等导致的均值差。 ●评价人(操作者)之间:评价人 A、B、C 等到的训练、技术、技能和经验不同导致的均值差。对于产品及过 程资格以及一台手动测量仪器,推荐进行此研究。 ●环境之间:在第 1、2、3 等时间段内测量,由环境循环引起的均值差。这是对较高自动化系统在产品和过程 资格中最常见的研究。 ●违背研究中的假定 ●仪器设计或方法缺乏稳健性 ●操作者训练效果 ●应用——零件尺寸、位置、观察误差(易读性、视差) 正如上述两种定义中提到的,由 ASTM 采用的定义和本手册采用的定义有不同之处。ASTM 的文献资料着重于 多个实验室之间的评价,关注实验室与实验室之间包括不同的操作者之间、量具和环境以及实验室内部的重复性的 区别。因此,他们的定义需要包括这些不同。按照 ASTM 标准,设备优质在原有状态时(一名操作者,一个量具, 小段时间内) ,重复性就会是最好的,而再现性则体现更典型的,有多种来源的变差的操作环境。
21

量具 R&R 或 GRR 量具 R&R 是重复性和再现性合成变差的一个估计。换句话说,GRR 等于系统内部和系统之间的方应的总和。 σ2GRR=σ2 再现性+σ2 重复性 基准值

A

C

B

GRR
灵敏度 灵敏度是导致一个可检定的(可采用的)输出信号的最小的输入。它是测量系统对被测量特征改变的响应。灵 敏度由量具设计(分辨力) 、固有质量(OEM) 、使用中的维护以及仪器和标准的操作条件决定。它通常被描述为测 量的一个单位。 影响灵敏度的因素包括: ●使仪器减振的能力 ●操作者的技能 ●测量装置的重复性 ●在电子或气动量具情况下提供无漂移运行的能力 ●仪器正被子使用的环境,如大气、尘埃、湿度 一致性 一致性是随时间得到测量变差的区别。它也可以看成重复性随时间的变化。 影响一致性的因素是变差的特殊原因,如, ●零件的温度 ●电子设备的预热要求 ●设备的磨损

UCL 平均极差 LCL

均匀性 均匀性是量具在整个工作量程内变差的区别。它也可以被认为是重复性在量程上的均一性(同一性) 。 影响均匀性的因素包括: 夹紧装置对不同定位只接受较小/较大尺寸。 刻度的可读性不好 读数视差 测量系统变差 能力 测量系统的能力是基于短期的评估,对测量误差(随机的和系统的)合成变差的估计。 简单的能力包括以下几个部分: 不正确的偏倚或线性 重复性和再现性(GRR) ,包括短期一致性 参考第三章的典型方法和示例量化每一部分。 因此,测量能力的估计是对于规定条件、范围和测量系统量程内的预期误差的表达(不同于测量不确定度,测 量不确定度是一个与测量结果有关的误差或值的预期范围的表达) 。当测量误差互不相关时, (随机的和独立的) , 合成变差(方差)的能力表达可以量化为: 2 2 2

σ

能力



偏倚(线性)



对于理解和准确应用测量能力有两个基本点: 首先,能力估计总是与规定的测量范围——条件、量程和时间有关。例如,如果没有测量条件的定量范围和量 程,那么一个 25mm 的测微计的能力是 0.1mm 的说法不完全的。再次强调,这就是为什么误差的模型对于定义测量 过程是如此重要的原因。测量能力的评价范围应该是在测量范围有限的部分内或在整个测量范围内,很具体的或者 是一个概括的操作说明。上面所说的“短期”的意思可以是:一系列测量循环期间的能力;完成 GRR 评价的时间; 一个规定的生产期,或由校准频率表示的时间。测量能力的说明只需要完整到能合理地再现出测量条件和量程。一 个文件化的控制计划可以达到这一目的。
22

GRR

其次,在测量量程内的短期一致性和均匀性(重复性误差)被包含在能力的评价中。一个简单的仪器,如 25mm 测微计,被期望是一致的和均匀的。在此例子中,能力的评价可以包括在普通条件下多种类型特性的整个测量范围。 测量范围越长或测量系统越复杂(如 CMM) ,就越表明了在一定的量程范围内或尺寸方面存在(不正确)的线性、 均匀性和短期一致性的测量误差。因为这些误差是相互关联的。所以他们不能用上述简单的线性公式组合起来。不 (不正确)的线性、均匀性或一致性在一定的量程范围内明显变化时,测量计划者和分析者就只有两种实际选择 1.报告对于整个规定的条件、范围和测量系统量程的最大(最坏的情况)能力或 2.对于规定的测量量程区间(即低、中、较大量程)确定的报告多种能力评估。 性能 如同过程性能, 测量系统性能是所有有效的和可确定的变差源随时间的最终影响。 性能量化了合成测量误差 (随 机的和系统的)的长期评估。因此,性能包括的长期误差为以下几部分: ●能力(短期误差) ●稳定性和一致性 参考第三章典型方法示例量化每一部分。 测量性能的估计是一个规定的条件、范围和测量系统量程的预期误差的表达(不同于测量不确定度,测量不确 定度是一个与测量结果有关的误差或值的预期范围的表达) 。当测量误差互不相关时(随机的和独立的) ,该合成变 差(方差)的性能表达式可以量化为: 2 2 2 2

σ

性能



能力



稳定性



一致性

此外,如同短期能力一样,长期性能总是与规定的测量范围——条件、量程和时间有关。测量性能的评价范围 应是在测量范围有限的部分内或在整个测量范围内,很具体的或者是一个概括的操作说明。 “长期”的意思可以是: 几个在时间上的能力评估的平均;来自测量控制图的长期平均误差;校准记录评估或多种线性研究;或来自测量系 统的寿命和量程方面的几个 GRR 研究的平均误差。测量性能的说明只需要完整到能合理地再现出测量环境和范围。 在测量量程内的长期一致性和均匀笥(重复性误差)被包含在性能估计中。测量分析者必须知道误差之间的潜 在的关联,以便没有过高地估计性能。这要依赖于这些误差被怎样确定。当长期(不正确)的线性,均匀性或一致 性在一定的量程范围内明显变化时,测量计划者和分析者就只有两种实际选择: 1.报告对于整个测量系统规定的条件、范围和量程的最大(最坏的情况)性能或 2.对于规定的测量量程区间(即低、中、较大量程)确定和报告多种性能评估。 不确定度 测量不确定度由 VIM 定义为“一个与测量结果有关的参数,其值分散的特性可以合理地归结于被测对象。 24 ” 更详细的内容,参见第一章,第六节。 注释 在测量系统的参数中,准确度和精密度对于操作人员来说是最熟悉不过的了,因为不仅在每天的日常生活要使 用它们,同时还要在技术和销售方面的讨论中使用它们。遗憾的是,当这些术语被人们互换考虑时,它们最容易变 得模糊不清。例如,如果量具由独立的机构鉴定为准确的,或者如果仪器由卖主保证有很高的精密度,那么认为所 有的读数都将非常接近真值是不正确的。这不只是概念错了,还有可能导致有关产品和过程的错误判断。 这种含糊不清的表达也出现在偏倚和重复性之间(汉进行准确度和精密度测量时) 。意识到以下这些重要的: ●偏倚和重复性是彼此独立的(见图 8) ●控制了这些误差源中的一个,并不证明控制了其它的。 应量化和记录下所有相关的变差源。25 重复性 可 接 受 可接受 不可接受

偏倚
不 可 接受

图 8:偏倚和重复性的关系
24 25

被测对象当时被 VIM 定义为“测量的特殊量化对象” 。 也见第一章,第二节 23

第一章— 第六节 测量不确定度
总则

测量不确定度是国际上和来描述一个测量值的质量的术语。
该术语传统上仍保留许多在计量学或量具实验室内完成的高准确度测量中,质量系统标准如 QS-9000 或 ISO/IECTS16949 要求: “测量不确定度已知,并与所需的任何检验、测量或试验装置的测量能力相一致” 26 。 质上,不确定度是赋值给测量结果的范围,在规定的置信水平内描述为预期包含有真测量结果的范围。测量不 确定度通常被描述为一个双向量,不确定度是测量可靠性的定量表达。这个概念的一个简单的表达是: 真测量值=观测到的测量值(结果)±U U 是一个被测量对象和测量结果的“扩大不确定度”术语。扩展不确定度是测量过程中合成标准误差(Uc) , 或合成误差的标准偏差(随机的和系统的) 。乘以一个代表所希望的置信度范围的正态分布的分布系数(K) 。正态 分布经常在测量系统中用作一个原理性假设。ISO/IEC《测量中不确定度指南》确定了足以代表正态分布的 95%的 不确定度的分布系数。通常认为 K=2:U = KUc 合成标准误差(Uc)包括了在测量过程中变差的所有重要组成部分。在大多数情况下,按着本手册完成的测量 系统分析的方法可用来定量确定测量不确定度的众多来源。 通常, 大多数重要的误差合成部分可用 σ 性能定量表示。 其它重要的误差源根据实际测量情况来采用这些方法。不确定度的描述必须包括识别所有重要误差和允许被重复测 量的足够的范围。一些不确定度描述将通过长期、其它短期、测量系统误差而产生。然而,简单的表达式能被定量 表示为:
2

U2c = σ 性能 + σ 其它 重要的是要记住测量的不确定度是在测量时间上测量值可能变化多少的一个简单估计值。要考虑在测量过程中 所有重要的测量变差源加上校准、基准、方法、环境及其它前面没有考虑到的因素的重要误差。在许多情况下,这 个估计将使应用 MSA 和 GRR 法来定量确定这些重要的标准误差。 定期重复评价与测量过程有关的不确定度以确保 持续保持所预计的准确度是适宜的。 测量的不确定度和 MSA(测量系统分析) 测量不确定度和 MSA(测量系统分析)的主要区别是:MSA 的重点是了解测量过程,确定在测量过程中的误 差总量,及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。MSA 促进了解和改进(减少变差) 。不确定度是测量 值的一个范围,由置信区间来定义,与测量结果有关并希望包括测量的真值。 测量的溯源性 可溯源性是一个测量特性或一个标准值,借助它能将测量通过由都具有所述的不确定度的各种比较组成的不间 断链与所举例的参考资料相联系,这些参考资料通常是国家或国际标准。 因此理解该不间断链每一个环节的测量不确定度是基础。如果同时将测量过程和溯源链引起测量变差短期源和 长期源都包括进来,并确保考虑了溯源性的所有效果,就能够评价出测量系统的测量不确定度。这样又可以相应地 减少测量的相关问题。 ISO 表述测量中不确定度的指南 ISO《测量不确定度表述指南》 (GUM)是一个怎样评价和表达某一个测量不确定度的指南。该指南就怎样能 对测量不确定度的来源进行分类和合成向用户提供理论上的理解并确定指南,该指南应该被认为是一个高水平的参 考文件,而不是一个“怎么去做”的手册。该指南是向用户在一些更先进的议题上提供一个指导。例如:变差源的 统计独立性、灵敏度分析、自由度等,这在评价更复杂、多参数测量系统时是很关键的。
2 2

26

QS-9000,第 3 版,第 4.11.1 条

24

第二章— 第七节 测量问题分析
引言 对测量变差及其对造成总变差的贡献的了解是解决基础问题的基本步骤。当测量系统的变差超过所有其他变量 时,必须在使用系统其余部分进行工作之前分析和解决这些问题。在某些情况下,测量系统的变差的贡献被忽视或 忽略了。当所记录的变差实际上是由测量装置造成时,把过程本身作为注意的重点就可能导致时间和资源的浪费。 在这一节,对基本问题解决步骤要进行评审,并显示它们是怎样与了解测量系统的问题发生关联的。每家公司 可以使用顾客认可的问题解决过程。 如果使用本手册中的方法来开发测量系统,大多数初始步骤是现成的,例如利用已有的可以提供帮助的因果图 了解测量过程这些数据应该在任何正式解决问题之前被收集起来并评价。 第一步 识别问题 当测量系统工作时,无论任何过程,清楚地定义问题是重要的,对于测量问题。它可以用准确度、变差、稳定 性等形式来体现。要做的重要事情是努力将测量变差和其贡献与过程变并相分离(可以立足于过程,而不是测量装 置做出这个判断) 。问题的表述应该是任何人都能理解并能够对问题起作用的一个充分的操作性定义 。 第二步 确定小组 在这种情况下, 问题解决小组将依据测量系统和问题的复杂性而定。 一个简单的测量系统可能只需要二三个人。 当该系统和问题更复杂时,小组在规模上可能需要扩大(最小的小组成员应限制在十个人以内) 。小组成员和他们 代表的职能需要在问题解决表中予以明确。 第三步 测量系统和过程的流程图 小组成员应该评审所有已有的测量系统和过程流程图。这将导致可能要对测量和它们与测量过程的相互关系的 已知和未知的信息进行讨论。制定流程图过程就可以识别是否对该小组补充成员。 第四步 因果图 小组成员应该复审所有已有的有关测量系统的因果图。 这在某些情况下就可能解决问题或部分解决问题。 同样, 这也会引起对已知和未知的信息进行讨论。小组成员应该用专业知识来初步识别那些对问题贡献最大的变量。为使 结论具体化应该作补充研究。 第五步 计划—实施—研究—措施(PDSA)27 计划—实施—研究—措施是一个科学的研究形式。计划各种试验、收集数据、建立稳定性、作各种假设并加以 证实,一直到获得适当的解决。 第六步 可能的解决方法和对纠正的验证 将各步骤和解决方法文件化以对决定过程作出记录。进行初步研究以确认解决方法。这可以用试验设计的形式 来解决方法。此外,还可以随时间的变化作额外的研究,包括环境和材料变差。 第七步 使更改制度化 最后的解决方法在报告中文件化,然后,通过适当的部门及其职能来更改过程,以便在将来不再发生该问题。 这可能需要在程序、标准及培训材料上做出更改。这是整个过程中最重要的步骤之一,因为大多数问题在以前某一 时间已发生。

27

作者 W.爱德华.戴明,《产业、政府、教育的新经济》 ,MIT 印刷,1994,2000 25

第二章

测量系统评定的通用概念

26

第二章— 第一节 背景
引言 需要对两个重要的方面进行评定: 1)验证在适当的特性位置正在测量正确的变量。若适用,还要验证夹紧和锁紧。另外,还要识别与测量相互 依赖的任何关键的环境因素。如果测量的是错误的变量,那么无论测量系统多么准确或多么精密,仅是消耗资源而 不能提供收益。 2)确定测量系统需要具有何种统计特性才是可接受的。为了做出这样的确定,很重要的一点是要知道数据将 被怎样使用。因为如果不了解这一点的话,就不能确定恰当的统计特性。统计特性确定之后,必须对测量系统进行 评定,以便了解它实际上是否具有这些特性。 第 1、2 阶段 第 1 阶段 了解测量过程以及该过程是否满足要求? 试验是一项评定,用以验证是否按照测量系统的设计规范,在适当的特性位置正在测量正确的变量。 (若适用, 还要验证夹紧和锁紧)另外如果有与测量相互依赖的任何关键的环境因素,也要考虑。第 1 阶段可以利用从统计角 度设计的实验来定价操作环境对测量系统参数的影响(例如偏倚、线性、重复性和再现性) 。第 1 阶段的实验结果 可能表明操作环境对测量系统的总变差贡献不是很明显。此外,测量装置可归因于偏倚和线性的变差同重复性和再 现性部分相比应该是小的。 在第 1 阶段试验中所获得的结果应该用作开发测量系统维护计划的输入,并用作应该在第 2 阶段中使用的试验 类型。环境问题可能会引起位置变化或测量装置需要受控的环境。 例如,如果重复性和再现性对测量系统的总变差有明显的影响,就可以定期进行简单的两因子统计实验,作为 第 2 阶段试验。 第 2 阶段 测量过程随时间的推移是否满足要求? 试验提供对测量系统持续置信的主要变差源持续的和监视和/或测量系统经过一定时间后降级的信号。

第二章— 第二节 选择/制定试验程序
“只要理解并遵守限制,则任何技术都可能是有用的。 28 ” 有许多适当的程序可用于评定测量系统。选择使用哪种程序取决于许多因素,其中大多数因素必须单独针对被 评定的每个测量系统的具体情况下确定。在某些情况下,一个方法对一个特殊的测量系统是否合适,需要预告试验。 这种预告试验应是上节讨论的第 1 阶段试验中必不可少的部分。 当选择或制定一个评定方法时,一般应考虑的问题包括: ●试验中是否应使用诸如那些可溯源至 NIST 的标准?如果是, 什么等级的标准是合适的?标准经常是评定一个 测量系统的准确度所必须的。如果不使用标准,仍能评定该测量系统的变异性,但不大可能按合理的可信性评定该 测量系统的准确度。缺乏这样的可行性可能是一个问题,例如,试图解决生产者的测量系统和顾客测量系统之间明 显的差别就是如此; ●对于第 2 阶段正在进行的试验,应考虑使用盲测法。盲测法是指在实际测量环境下,在操作者事先不知正在 对该测量系统进行评定的条件下,所进行的测量,通过适当的管理,在盲测基础上所进行的试验通常不受众所周知 的霍桑效应所干扰;29 ●试验成本; ●试验所需要的时间; ●任何其定义没有被普遍接受的术语应作出可操作的定义。这些术语如准确度、精密度、重复性和再现性等; ●是否由这个测量系统取得的测量结果要与另外一个测量系统得到的测量结果对比?如果对比,应考虑使用依 赖于使用诸如上面第一步讨论的标准的试验方法。如果不使用标准,仍有可能确定两个测量系统是否可以同时正常 工作。然而,如果两个系统一起工作不正常,那么不使用标准,就不可能确定哪个系统需要改进; ●第 2 阶段试验应每隔多久进行一次?这个问题应由单个测量系统的统计特性及其对设施的影响和使用该设施 进行生产的顾客来决定,事实上该生产过程由于一个测量系统没有正常工作而未受监控。 除了这些一般性的问题外,其它正在试验的特殊测量系统的特殊问题也可能是重要的。发现对于特殊测量系统 重要的具体问题是第 1 阶段试验的两个目的之一。

28 29

爱德华 戴明,评价的逻辑,评价研究手册,第一卷,编者:Elmer L.Struening 和 Marcia Guttentag. ”霍桑效应”是指 1924 年 11 月到 1932 年 8 月间,在西部电气公司的霍桑工厂(the Hawthone Works of Western Electric)完成的一系列工业 试验的结果.在试验中,研究人员系统地变更了五个装配工的工作条件,并监视结果。由于条件的改善,产量上升,然而,当工作条件下降 时,产量继续增长,这仅仅是因为这些工人是这项研究工作的一部分,由此而使他们产生了更积极的工作态度的结果,而不是改变了 工作条件的结果。更详细的信息,参见由 Richard Gillespie 编写的〈 〈霍桑实验史〉,剑桥大学出版社,纽约 1991。 〉 27

第二章— 第三节 测量系统研究的准备
就如在任何研究或分析中一样,实施测量系统研究之前应先进行充分的策划和准备。实施研究之前的典型准备 如下: 1)先计划将要使用的方法。例如,通过使用工程决策,目视观察或量具研究来确定评价人是否在校舍准或者 使用仪器中产生影响。有些测量系统的再现性影响可以忽略,例如按按钮,打印出一个数字; 2)评价人的数量,样品数量及重复读数次数应预告确定。 在此选择中应考虑的因素如下: a)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; b)零件结构 — 大或重的零件可规定较少样品和较多试验。 3)由于其目的是评价整个测量系统,评价人的选择应从日常操作该仪器的人中挑选; 4)样品的选择对正确的分析至关重要,它完全取决于 MSA 研究的设计、测量系统的目的以及能否获得代表生 产过程的样品。 对于产品控制情况, 测量结果和判断准则用于确定, “相对特性规范确定合格或不合格” 100%检验或抽样) (如 , 必须选择样本(或标准)但不需要覆盖整个过程范围。测量系统的评定是基于特性的公差(如相对公差的%GRR) 。 对于过程控制情况,测量结果和判断准则用于确定, “过程稳定性,方向和符合自然过程变差(如 SPC、过程 监视、能力及过程改进) ,获得在整个操作范围的样本变得非常重要。在评定用于过程控制的系统的充分性时(如 相对而言过程变差的%GRR) ,建议对过程变差进行独立的估计(过程能力研究) 。 当不可能进行过程变差的独立估计、或为确定过程控制的方向以及由于过程控制的系统的持续的适宜性时,样 品必须是选自于过程并且代表整个的生产的范围。选取用于进行 MSA 研究的样品的变差(PV,零件变差)用于计 算此项研究的总变差(TV) 。TV 指数(如相对 TV 的%GRR)是过程方向和用于过程控制的测量系统的及持续适宜 性的一个指标。若样品不代表生产过程,评定中必须忽略 TV。忽略 TV 不会影响到使用公差(产品控制)的评定或 使用独立的过程变差估计(过程控制) 。 样本可以通过每一天取一个样本,持续若干天的方式进行选取。再次说明,这样做是有必要的,因为分析中这 些零件被认为代表生产过程中产品变差的全部范围。由于每一个零件将被测量若干次,必须对每一个零件编号以便 于识别。 5)仪器的分辨力应允许至少直接读取特性的预期过程变差的十分之一。例如,如果特性的变差为 0.001,仪器 应能读取 0.0001 的变化; 6)确保测量方法(如评价人和仪器)正测量特性的尺寸并遵守规定的测量程序。 进行研究的方式十分重要。本手册所介绍的所有分析都假定各次读数的统计独立性 30。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 31,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。评价人不应知道哪个被 编号的零件正在被检查,以避免可能的认识偏倚。但是进行研究的人应知道正在检查哪一零件,并相应记下数据, 即评价人 A,零件 1,第一次试验;评价人 B,零件 4,第二次试验等。 2.在设备读数中,测量值应记录到仪器分辨率的实际限度。机械装置必须读到和记录到最小的刻度单位。对于 电子读数,测量计划必须为记录所显示的最右有效数位建立一个通用的原则。模拟装置应记录到最小刻度的一半或 灵敏度和分辨力的极限。对于模拟装置,如果最小刻度为 0.0001”,则测量结果应记录到 0.00005”。 3.研究工作应由了解进行可靠研究的重要性的人员进行管理和观察。 当制定第 1 阶段或第 2 阶段试验计划时,有几方面因素需要考虑: ●评价人对测量过程有何影响?若有可能,平时使用该测量装置的评价人应该包括在本研究中。 每个评价人应该使用他们通常为获取读数所使用的程序— 包括所有步骤。评价人所使用方法之间任何差异的 影响将在测量系统的再现性中反映出来。 ●对测量设备的校准是否可能是引起变差的一个显著原因?若是,评价从应该在获取每组读数之前重新对设备 进行校准。 ●要求有多少样品和重复的读数?所要求的零件的数量将取决于被测特性的重要性以及测量系统变差估计中所 要求的置信水平。 在使用本手册中讨论的建议的做法时,虽然评价人数量、试验次数以及零件数量会有所不同,但是对于相同测 量系统在第 1 阶段和第 2 阶段试验计划之间或在第 2 阶段序列试验之间应该保持一致的评价人数量、试验次数和零 件数量。在试验计划和序列试验间优质一致将增进不同试验结果之间的可比性。

30 31

数之间没有相互关系。 见第三章,第二节, “随机化及统计独立性” 28

第二章— 第四节 结果分析
应该对结果进行评价,以确定该测量装置就其预期的应用是否可接受。一个测量系统在任何附加的分析生效之 前应该是稳定的。 接受准则 — 位置误差 位置误差 位置误差通常是通过分析偏倚和线性来确定。 一般地,一个测量系统的偏倚或互性的误差若是与零误差别较明显或是超出量具校准程序确立的最大允许误 差,那么它是不可接受的。在这种情况下,应对测量系统重新进行校准或偏差校正以尽可能地减少该误差。 接受准则 — 宽度误差 宽度误差 测量系统变异性是否令人满意的准则取决于被测量系统变差所掩盖掉的生产制造过程变异性的百分比或零件 公差的百分比。对特定的测量系统最终的接受准则取决于测量系统环境和目的,而且应该取得顾客的同意。 对于以分析过程为目的的测量系统,通常单凭经验来确定 测量系统的可接受性的规则如下: ●误差低于 10%— 通常认为测量系统是可接受的。 ●误差在 10%到 30%之间 — 基于应用的重要性、 测量装置的成本、 维修的成本等方面的考虑, 可能是可接受的。 ●超过 30% — 认为是不可接受的 — 应该作出各种努力来改进测量系统。 此外,过程能被测量系统区分七的分级数(ndc)32 应该大于或等于 5。 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。

32

第三章,第二节“数据结果的分析“

29

第三章

简单测量系统推荐的实践

30

第三章— 第一节 试验程序举例
本章介绍了一些试验程序的详细例子。该程序使用简引言单,并且在制造环境中易于应用。如前所述,该试验 程序用于了解测量系统并量化,依赖于影响系统的变差源的差异。在多数情况下,变差的主要来源是由于仪器(量 具/设备) ,人(评价人) ,和方法(测量程序) 。本章的试验程序用于这类测量系统分析是充分的。 程序适用于当: √只研究两个因素,或者称为测量条件(如评价人和零件)加上所研究的测量系统重复性。 √每个零件骨的变异性的影响可以忽略 √不存在统计上的评价人和零件之间的交互作用 √在研究中零件的尺寸不发生变化 可以进行试验统计设计和/或用相关专业知识来判断这些程序是否适用于任何特定的测量系统。

第三章— 第二节 计量型测量系统研究----指南
引言 本节包括了在第一章第五节所描述的测量系统技术实施指南。建议详尽地回顾第五节以确保正确地应用这些指南。 确定稳定性的指南进行研究 1)取一样本并建立相对于可溯源标准的基准值。如果该样品不可获得,选择一个落在产品测量中程数的生产 零件 33,指定其为稳定性分析的标准样本。对于追踪测量系统稳定性,不需要一个已知基准值。 具备预期测量的最低值,最高值和中程数的标准样本是较理想的。建议对每个标准样本分别做测量与控制图。 2)定期(天、周)测量标准样本 3~5 次,样本容量和频率应该基于对测量系统的了解。因素可以包括重新校准的 频次、要求的修理,测量系统的使用频率,作业条件的好坏。应在不同的时间读数以代表测量系统的实际使用情况, 时间 以便说明在一天中预热、周围环境和其他因素发生的变化。 3)将数据按时间顺序画在 X&R 或 X&S 控制图上 4)建立控制限并用标准化控制图分析评价失控或不稳定状态。 结果分析-数据法 除了正态控制图分析法,对稳定性没有特别的数据分析或指数 34。 结果分析-作图法 如果测量过程的稳定的,数据可以用于确定测量系统的偏倚。 同样,测量的标准偏差可以用作测量系统重复性的近似值。 这可以与(生产)过程的标准偏差进行比较以决定测量系统 参考值 的重复性是否适用于应用。可能需要实验设计或其他分析解决问题的技术以确定测量系统稳定性不足的主要原因 举例-稳定性 为了确定一个新的测量装置稳定性是否可以接受,工艺小组在生产工艺中程数附近选择了一个零件。这个零件 被送到测量实验室,确定基准值为 6.01.。组每平班测量这个零件 5 次,共测量 4 周(20 个子组) 。收集所有数据以 后,X&R 图就可以做出来了(见图 9) 。

稳定性的均值-极差图
6.3 6.2 6.1 6.0 5.9 5.8 5.7 UCL=6.297 6.021 LCL=5.746

样本均值

0 1.0 样本极差 0.5 0.0

10

20
UCL=1.010 0.4779 LCL=0

图 9:稳定性的控制图分析 控制图分析显示,测量过程是稳定的,因为没有出现明显可见的特殊原因影响。
33 34

由于使用,材料和处理,一个生产标准可能会适度磨损,这应提出警告。这可能要求调整生产件,如电镀,以延长标准的寿命。 见 SPC 参考手册。 31

确定偏倚指南 35 —独立样本法进行研究 1、获取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。如果不到,选择一个落在生产测量的中程数据的生产零 件,指定其为偏倚分析的标准样本。在工具室测量这个零件 n≥10 次,并计算这 n 个读数的均值。把均值作为“基 准值” 。 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。 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。 结果分析-数据法 4、计算 n 个读数的均值。

X ?

i ? ? xi
i ?1

n

n

5、计算可重复性标准偏差(参考量具研究,极差法,如下) :

? 重复性 ?
*

max(xi ) ? min(xi ) * d2

这里 d 2 可以从附录 C 中查到,g=1,m=n 如果 GRR 研究可用(且有效),重复性标准偏差计算应该以研究结果为基础. 6、确定偏倚的 t 统计量 36: 偏倚 = 观测测量平均值 — 基准值 37

σb =
t=

偏倚

?b

7、如果 0 落在围绕偏倚值 1-a 置信区间以内,偏倚在 a 水平是可接受的。

?d ? ? ?d ? ? 偏倚 ? ? 2 * b (tv ,1 ? a / 2)? ? 0 ? 偏倚 ? ? 2 * b (tv ,1 ? a / 2)? ? d2 ? ? d2 ?
所取的 a 水平依赖于敏感度水平,而敏感度水平被用来评价/控制该(生产)过程的并且与产品/(生产)过程 的损失函数(敏感度曲线)有关。如果 a 水平不是用默认值.05(95%置信度)则必须得到顾客的同意。 举例-偏倚 一个制造工程师在评价一个用来监视生产过程的新的测量系统。测量装置分析表明没有线性问题,所以工程师 只评价了测量系统偏倚。在已记录过程变差基础上从测量系统操作范围内选择一个零件。这个零件经全尺寸检验测 量以确定其基准值。而后这个零件由领班测量 15 次。 基准值=6.0 偏倚
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 5.8 5.7 5.9 5.9 6.0 6.1 6.0 6.1 6.4 6.3 6.0 6.1 6.2 5.6 6.0 -0.2 -0.3 -0.1 -0.1 0.0 0.1 0.0 0.1 0.4 0.3 0.0 0.1 0.2 -0.4 0.0

表 2:偏倚研究数据 用电子表格和统计软件,可获得直方图和数据分析(见图 10 和表 3)。

35 36

见第二章,第五节,用于操作的定义和潜在的原因讨论。 这种方法使用的平均极差接近于测量过程的标准偏差。因为极差点的使用的有效性随样本容量的增加而增大,如果总的样本容量超 过 20,建议是将样本分成多个子组并使用控制图法,或使用传统的一个样本 t 试验得到标准偏差的均方差 RMS 计算。 37 偏倚的不确定度由 σb 给出。 32

因为 0 落在偏倚置信区间(-0.1185,0.1319)内,工程师可以假设测量偏倚是可以接受的,同时假定实际使用还 会导致附加变差源。 n(m) 均值 X 测量值 15 6.0067 标准偏差 σr .22514 均值的标准偏差 σb .05813

测量值

t 统计量 .1153

基准值 = 6.00, a = .05 g = 1, d2* = 3.35 df 显著 t 值 偏倚 95%偏倚置信区间 (2 尾) 低值 高值 10 2.206 .0067 -1.1185 .1319 .8 表 3:偏倚研究-偏倚研究分析

确定偏倚的指南-控制图方法
进行研究 如果均值-极差衅或均值标准差图用于测量稳定性,数据也可以用来评价偏倚。在评价偏倚之前,控制图分析应 该批示测量系统地稳定的。 1)获取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。如果这个样品不可获得,选择一个落在产品测量中程数 的生产零件,并指定为偏倚分析的标准样本。在工具间测量这个零件 n≥10 次,并计算这 n 个数据的均值。把均值 作为“基准值” 。 结果分析-作图法
偏倚

测量系统的平均值 基准值

2)相对于基准值将数据画出直方图。评审直方图,以专业知识确定是否存在特殊原 因或出现异常。如果没有,继续进行分析。 结果分析-数据法 3)从控制图得到 X 4)从 X 减法基准值计算出偏倚 偏倚 = X – 基准值 5)用平均极差计算重复性标准偏差

? 重复性 ?

R * d2

这里 d2*是基于子组容量(m)和图中子组数量(g)。(见附录 C) 确定偏倚的 t 统计量 38:

t?

偏倚

?b

如果 0 落在围绕偏倚值的 1-a 置信区间内,偏倚在 a 水平内可被接受。

?d ? ? ?d ? ? 偏倚 ? ? 2 * b (tv ,1 ? a / 2)? ? 0 ? 偏倚 ? ? 2 * b (tv ,1 ? a / 2)? ? d2 ? ? d2 ?
这里 d2,d*2 和 v 可以在附录 C 中查到,tv,1-a/2 在标准 t 表中查到。 所取的 a 水平依赖于敏感度水平,而敏感度水平是用来评价/控制该生产过程并且与产品/生产过程的损失函数 (敏感度曲线)相关联。如果 a 水平不是用默认值.05(95%置信度)则必须得到顾客的同意。 举例-偏倚 参考图 9,对一个基准值 6.01 的零件进行稳定性研究,所有样本(20 个组)的总平均值是 6.021。因而计算偏倚值 为.011。 主管用电子表格和统计软件生成的数据分析见表 4。 因为 0 落在偏倚置区间(-0.0800,0.1020)内,过程小组可以假设测量偏倚是可以接受的,同时假定实际使用不会 导致附加变差源。

38

偏倚的不确定度由 σ b 给出。 33

n(m) 测量值 100

均值 X 6.021

标准偏差 σr .2048

均值的标准偏差 σb .0458

基准值= 6.00, a= .05 ,m=5 ,g = 20, d2* = 2.334,d2 = 2.326 t df 显著 t 值 偏倚 95%偏倚置信区间 统计量 (2 尾) 低值 高值 测量值 .2402 72.7 1.993 .011 -.0800 .1020 表 4:偏倚研究-偏倚的稳定性研究分析 偏倚研究的分析: 如果偏倚从统计上非 0,寻找以下可能的原因: ●标准或基准值误差,检查标准程序 ●仪器磨损。这在稳定性分析可以表现,建议按计划维护或修整。 ●仪器制造尺寸有误 ●仪器测量了错误的特性 ●仪器未得到完善的校准,评审校准程序 ●评价人设备操作不当,评审测量说明书 ●仪器修正运算不正确 如果测量系统偏倚非 0,应该可以通过硬件、软件或两项同时调再校准达到 0,如果偏倚不能调整到 0,也仍然 可以通过改变程序(如用偏倚调整每个读数)使用。由于存在较高评价人误差的风险,应该仅与顾客合作使用。

确定线性的指南

进行研究

线性按以下指南评价: 1)选择 g ≥ 5 个零件,由于过程变差,这些零件测量值覆盖量具的操作范围。 2)用全尺寸检验测量每个零件以确定其基准值并确认了包括量具的操作范围。 3)通常用这个仪器的操作者中的一个测量每个零件 m≥ 10 次。 √ 随机地选择零件以使评价人对测量偏倚的“记忆”最小化。 果分析- 作图法 4)计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚均值。 偏倚 I,j = xI,j—(基准值)I

偏倚I ?

? 偏倚 ,,
j ?1 I

m

m

5)在线性图上画出单值偏倚和相关基准值的偏倚均值(见图 11) 。 6)用下面等式计算和画出最佳拟合线和置信带。 对于最佳拟合直线,用公式:yi = ax i + b x i = 基准值 yi = 偏倚平均值 这里 x i 是基准值,yi 是偏倚均值,并且

公式: a ?

? xy ? ? gm ? x? y ?
?

? 1 ?

? ?

?x

2

1 ?? x ?2 gm

b= y — ax = 截距 对于给定的 x0,a 水平置信
40

带是: s ?

?y

2 i

? b? yi ? a ? xi yi gm ? 2

2 ? ? ?t ? 2,1 ? a / 2? 1 ? x0 ? x 低值:b ? ax0 ? gm ? 2 ? ? gm ? xi ? x ? ? ? 2 ? ? ?t ? 2,1 ? a / 2? 1 ? x0 ? x 高值:b ? ax0 ? gm ? 2 ? ? gm ? xi ? x ? ? ?

?

?

?

?

? ? ? ? ?

?

?

?

?

? * s? ? ? ? 1/ 2 ? ? ? ? ? * s? ? ? ? ?
1/ 2

7)画出“偏倚=0”线,评审该图指出特殊原因和线性的可接受性(见例图 11)
34

为使测量系统线性可被接受, “偏倚=0”线必须完全在拟合线置信带以内。 结果分析-数据 8)如果作图分析显示测量系统线性可接受,则下面的假设就成立: H0:a=0 斜率=0 不推翻原假设,如果

t ?

a ? ? ? ? ?

??

? s ? 2 ? xi ? x ? ?

≤tgm--2,1--a/2

?

如果以上的假设是成立的,则测量系统对所有的基准值有相同的偏倚.对于可接受的线性,偏倚必须为 0。 H0:b=0 截距(偏倚)=0 不推翻原假设,如果

t ?

b ? 1 ? x2 ? ? ? ? gm ? ? xi ? x ?2 ? ? ?

举例- 线性 一名工厂主管希望对过程采用新测量系统。 作为 PPAP41 的一部分需要评价测量系统的线性。 基于已证明的的过 程变差,在测量系统操作是量程内选择了 5 个零件。每个零件经过全尺寸检验测量以确定其基准值。然后由领班分 别测量每个零件 12 次。研究中零件是被随机选择的。

试 验

零件 基准值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1 2.00 2.70 2.50 2.40 2.50 2.70 2.30 2.50 2.50 2.40 2.40 2.60 2.40

2 4.00 5.10 3.90 4.20 5.00 3.80 3.90 3.90 3.90 3.90 4.00 4.10 3.80

3 6.00 5.80 5.70 5.90 5.90 6.00 6.10 6.00 6.10 6.40 6.30 6.00 6.10

4 8.00 7.60 7.70 7.80 7.70 7.80 7.80 7.80 7.70 7.80 7.50 7.60 7.70

5 10.00 9.10 9.30 9.50 9.30 9.40 9.50 9.50 9.50 9.60 9.20 9.30 9.40

表 5:线性研究数据 用电子表格和统计软件,主管得到线性图(图表 11) 。 1 2 3 4 零件 2.00 4.00 6.00 8.00 基准值 1 0.70 1.1 -0.2 -0.4 2 0.50 -0.1 -0.3 -0.3 3 0.40 0.2 -0.1 -0.2 4 0.50 1 -0.1 -0.3 偏 5 0.70 -0.2 0.0 -0.2 6 0.30 -0.1 0.1 -0.2 倚 7 0.50 -0.1 0.0 -0.2 8 0.50 -0.1 0.1 -0.3 9 0.40 -0.1 0.4 -0.2 10 0.40 0.0 0.3 -0.5 11 0.60 0.1 0.0 -0.4 12 0.40 -0.2 0.1 -0.3 0.491667 0.125 0.025 -0.29167 偏倚均值 表 6:线性研究- 中间结果
41

5 10.00 -0.9 -0.7 -0.5 -0.7 -0.6 -0.5 -0.5 -0.5 -0.4 -0.8 -0.7 -0.6 -0.61667

生产件批准程序手册,第三版,2000。 35

图形分析显示特殊原因可能影响测量系统。基准值 4 数据显示可能是双峰。 即使不考虑基准值数据 4,作图分析也清楚地显示出测量系统有线性问题。R2 值指出线性模型对于数据 42 是不 适合的模型。即使线性模型可接受, “偏倚=0”线与置信带交叉而不是被包含其中。 此时,主管应该开始分析和解决测量系统的问题,因为数据分析不会提供任何其他的有价值的线索。然而,为 确保所有书面文档都已作标记,主管还是计算了在此斜率和截距情况下的 t 统计量: t a =-12.043 tb =-10.158 采用默认值 a = .05,t 表自由度(gm –2)=58 和 0.975 的比率,主管得出关键值 t58,..975 =2.00172 因为 t a ? t 58,975 ,从作图分析获得的结果由数据分析得到增强-测量系统存在线性的问题。 在这种情况下,因为有线性问题,tb 与 t58,..975 的关系如何无关紧要。引起线性问题可能的原因可以在第一章第 五节“位置变差”中找到。 如果测量系统存在线性问题,需要通过调整软件、硬件或两项同时进行来再校准以达到 0 偏倚。 如果偏倚在测量范围内不能被调整到 0, 只要测量系统保持稳定, 仍可用于产品/过程的控制, 但不能进行分析, 直到测量系统达到稳定。 因为评价人误差风险较高,测量应该仅在与顾客合作下进行。

确定重复性和再现性的指南
使用多种不同的技术可以进行计量型量具的研究。本节要详细地讨论三种可接受的方法。它们是: ●极差法 ●均值极差法(包括控制图法) ●ANOVE 法(方差分析法) 除了极差法,其他两种方法的数据分析设计很相似。如同前面所述,所有方法在分析中都忽略了零件内的变差 (如圆度、锥度、平面度等,正如在第五章第一节中讨论的) 。 然而,一个完整的测量系统包括的不仅是量具本身和相关的偏倚、重复性等,科学家包括被检查的零件的变差。 确定如何处理零件内的变差需要建立在对测量的目的和零件的期望用途的合理的理解基础上。 最后,本节中所有技术都是以统计稳定为前提的。 虽然再现性通常被解释为评价人的变差,还有些情况就是当变差来自于其他的变差源时,例如:有些过程中测 量系统没有评价人。如果所有零件被同一台设备处理、固定或测量,则再现性为 0;既只需要重复性研究。然而, 如果使用多台夹具,再现性就是夹具间的变差。

极差法
极差法是一种改良的计量型量具的研究,它可迅速提供一个测量变异的近似值,这种方法只能提供测量系统的 整体概况而不能将变异分为重复性和再现性。它典型的用途是快速检查验证 GRR 是否发生了变化。 这个方法有潜力探测不可接受的测量系统 44,对样本容量为 5 的只需通常时间的 80%,样本容量为 10 的需要 90%的时间。 典型的极差方法用 2 个评价人和 5 个零件进行研究。在研究中,两个评价人各将每个零件测量一次。每个零件 的极差是评价人 A 获得测量值和 B 获得测量值之间的绝对差值。 计算极差的和与平均极差。 通过将平均极差均值乘 以 1/d2*在附录 C 中可以找到,m=2,g=零件件数。 零件号 评价人 A 评价人 B 0.80 0.70 0.95 0.55 0.60 极差(A,B) 0.05 0.05 0.05 0.10 0.10

1 0.85 2 0.75 3 1.00 4 0.45 5 0.50 表 7:量具研究(极差法) 平均极差(R)=

0.35 ? 0.07 5 5 R R 0.07 GRR= * ? ? ? 0.07 (从前的研究可知:过程标准偏差=0.0777) d2 1.19 1.19 GRR %GRR=100* =75.5% 过程标准偏差
1

?R

?

42 43

见标准统计课程关于使用线性模型来描述两个变量的关系的适当分析。 见第一章,第五节,可操作的定义和潜在原因的讨论。 44 如%GRR>30%。 36

为了确定测量变差占过程标准偏差的百分比,通过将 GRR 乘以 100 除以过程标准偏差将其转换为百分比。在 例子(见表 7)中,这个特性的过程标准偏差是 0.0777,因而: %GRR=100*(GRR/过程标准偏差)= 75.7%现在测量系统的%GRR 已经确定,应该进行结果的解释。在表 7 中,%GRR 确定为 75.7%,结论是测量系统需要改进。 均值极差法 均值极差法(X&)是一种可提供可对测量系统重复性和再现性两个特性作估计评价的方法。与极差法不同, 这种方法可以将测量系统的变差分成两个部分-----重复性和再现性,而不是他们的交互作用 45。 进行研究 尽管评价人数量、试验次数和零件数是可变的,但我们下面的讨论反映了研究中条件的优化。参考表 12GRR 数据表。详细的程序是: 1)获取一个样本零件数 n>546,应代表实际的或期望的过程变差范围。 2)选择评价人 A,B,C 等。零件的号码从 1 到 n,评价人不能看到零件编号。见第二章,第三节。 3)如果是正常测量系统程序的一部分,应校准量具。主评价人以随机顺序测量 n 个零件,将测量结果输入第一行。 4)主评价人 B 和 C 测量同样的 n 个零件,而且他们之间不能看到彼此的结果。输入数据到第 6 和 11 行。 5)用不同的随机测量顺序重复该循环。输入数据到第 2,7,12 行。在适当的列记录数据。例如如果第一测量 的是第 7 号零件,那么将结果记录在标示着零件 7 的列。如果需要试验 3 次,重复循环并输入数据 3,8,13 行。 6)当零件数量很大或同时多个零件不可同时获得时,测量步骤 4,5 可能改变如下是需要的: √让评价人 A 测量第一个零件并在第 1 行记录读数。 让评价人 B 测量第一个零件并在第 6 行记录读数。 让评价人 C 测量第一个零件并在第 11 行记录读数。 √让评价人 A 重复测量第一个零件并记录读数于第 2 行, 让评价人 B 重复测量第一个零件并记录读数于第 7 行, 让评价人 C 重复测量第一个零件并记录读数于第 12 行,如果试验需要进行 3 次,重复这个循环将数据记录 在第 3,8,13 行。 7) 如果评价人属于不同的班次, 可以使用一个替代方法。 让评价人 A 测量所有的 10 个零件输入数据于第 1 行, 然后评价人 A 以不同的顺序读数,记录结果录结果于第 2,3 行,让评价人 B,C 同样做。 量具重复性和再现性数据收集表 评价人/试验# 零件 平均值
A 1 2 3 均值 极差 1 2 3 均值 极差 1 2 3 1 0.29 0.41 0.64 2 -0.56 -0.68 -0.58 3 1.34 1.17 1.27 4 0.47 0.5 0.64 5 -0.8 -0.92 -0.84 6 0.02 -0.11 -0.21 7 0.59 0.75 0.66 8 -0.31 -0.20 -0.17 9 2.26 1.99 2.01 10 -1.36 -1.25 -1.31
Xa ?

Ra=
0.08 0.25 0.07 -0.47 -1.22 -0.68 1.19 0.94 1.34 0.01 1.03 0.2 -0.56 -1.20 -1.28 -0.2 0.22 0.06 0.47 0.55 0.83 -0.63 0.08 -0.34 1.80 2.12 2.19 -1.68 -1.62 -1.50
Xb ?

B

Rb=
0.04 -0.11 -0.15 -1.38 -1.13 -0.96 0.88 1.09 0.67 0.14 0.20 0.11 -1.46 -1.07 -1.45 -0.29 -0.67 -1.49 0.02 0.01 0.21 -0.46 -0.56 -0.49 1.77 1.45 1.87 -1.49 -1.77 -2.16
Xc ?

C

均值 极差 零件均值 R= ([R a= ] + [R b= ] + [ R c= ]) / [评价人 = ] = ]=

X?

Rc= Rp= R=

X DIFE = [MaxX =

] — [MinX =

*UCLR =[R= ]×[D4 = ]= *2 次试验 D4=3.27,3 次试验 D4=2.58。UCLR 代表了单个极差的控制限。将那些超出控制
限的点圈出,识别原因并纠正。使用与开始时相同的评价人及单位重复这些读数,或除去 某些值并从保留的观察值重新获得平均值,重新计算极差 R。

图 12:量具重复性和再现性数据收集表
45 46

方差分析法可以用来确定量具和评价人之间的交互作用,如果存在这种情况。 对于在结果中最低的置信水平,总的极差数量应该大于 15。尽管表格被设计为最多 10 个零件,这种方法不被序号所限制。如同任何 统计技术,较大的样本容量,将表现出减少抽样变差和结果的风险。 47 见第三章,第二节, “随机化及统计独立性” 。 37

结果分析- 作图法 48 作图工具的应用于是很重要的。所用的特定作图工具取决于用于数据收集的实验设计。在使用任何其他统计分 析之前应先用作图工具将明显的变差特殊原因数据进行系统地筛选。 下面是一些经证明很有用的技术(参见方差分析法) 从测量系统分析得到的数据可以用控制图显示出来。用控制图的思想回答测量系统相关问题的方法已经在 Western Electric 得到应用(见参考清单中 AT&T 统计质量控制手册) 。 均值图 每个评价人对每个零件多个读数的均值由评价人画于图中,并标以零件号码为代码,这样可以帮助我们确定评 价人之间的一致性。 通过极差均值确定的全部均值和控制限制可以画出。均值图结果提供了测量系统的“可用性”指示。 控制限内部区域表示的是测量灵敏度( “噪声“) 。因为研究中使用的零件子组代表过程变差,大约一半或更多 的均值应落在控制限以外。如果数据显示出这种图形, 那么测量系统应该能够充分探测零件-零件之间的变差并且测 量系统能够提供过程分析和过程控制有用的信息。如果少于一半的均值落在控制限外边,则测量系统缺乏足够的分 辨率或样本不能代表期望的过程变差。 极差图 极差控制图用于确定过程是否受控。理由是无论测量系统误差有多大,控制限都会允许到这个误差。这就是为 什么我们要在测量研究完成之前识别并去除特殊原因。 在包括平均极差和控制限的标准化的极差图上画出了由每个评价人对每个零件测量的多个读数范围。从画在图 中得出的数据分析可以得出很多有用的解释。如果所有的极差都受控,则所有评价人的工作状态是相同的。 如果一个评价人不受控,说明他的方法与其他人不同。 如果所有评价人都不受控,则测量系统对评价人的技术很敏感,需要改善以获得有用的数据。 两个图都不应显示出与评价人或零件有关的数据模式。 极差是无序数据。即使图中各点用线连起来也不能用普通的控制图趋势分析。 稳定性由一个或多个超过控制限的点,评价人之间或零件的图形来确定。稳定性分析应该考虑实际和统计显著 性。极差图可以帮助我们确定 ●与重复性有关的统计控制 ●测量过程中评价人之间对每个零件的一致性。

图15:极差图-“层叠的”
1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 零件

极差

评价人A 评价人B 评价人C

图 15:极差图-“层叠” 以上图形的评审显示评价人之间变异性是不同的。 链图 所有评价从的各自读数逐一按零件画出(见图 17) ,进而可以深入了解以下项: ●单个零件对变差一致性的影响 ●分离显示(如:异常读数) 评审上图,没有显示任何分离点或不一致零件。 散点图 读数逐一按评价人-零件画出(见图 18)进而可深入了解以下项: ●评价人之间的一致性 ●显示可能的分离点 ●零件-评价人交互作用 震荡图 在震荡图中,画出高和低的数据值及零件-评价人均值(见图表 19) ,以便深入了解:
48 48

这些分析的详细描述超出了本书的范围。如欲获得更多的信息,参见参考书并寻求由能力的统计资协助。 在 ANOVA 方法中,这民被称为评价人----零件相互作用图。 38

●评价人之间的一致性 ●显示分离点 ●零件-评价人的交互作用 误差图 从测量系统分析得到的数据可以通过运行到可接受的基准值偏差的“误差图”来分析(见图表 20) 。单个零件 的偏差或误差计算如下: 误差=观察值-基准值 或误差=观察值-零件测量平均值 这取决于被测量数据基准值是否可以得到。 评审上图显示: ●评价人 A 具有整体正向偏倚 ●评价人 B 的变异性最大,但无明显的偏倚 ●评价人 C 具有整体负向偏倚。 归一化直方图 直方图(图 21)显示参与研究的评价人的量具误差频率分布。还可显示他们合成的频率分布。 如果可获得基准值: 误差=观察值-基准值 否则:归一化值=观察值-零件平均值 直方图使我们能够快速地观察到误差的分布情况。比如测量中是否有由于评价人造成的偏倚或存在一致性不足 问题,即使在分析数据之前也能被识别。 直方图分析(图 21)增强了误差图。它们都指出只有评价人 B 具有对称的形式,可以说明评价人 A 和 C 引入 了系统的变差源,从而导致了偏倚。 均值—基准值图 图上把各评价人对每零件的多个读数的平均值相对基准值或零件总平均值画出(见图 22) 。 本图可以帮助确定: ●线性(如果使用基准值) ●评价人之间线性的一致性 比较图 把每个评价人对每个零件的多个读数的平均值相对另一评价人的结果画出,本图把一个评价人获得的数据与其 他评价人的比较(见图 23) ,如果评价人之间完全一致,图上的点会成为一条通过原点与轴呈 45 度角的直线。

数值的计算
量具重复性和再现性计算如图 24 和 25 所示。图 24 显示的是数据表,记录了所有的研究结果。图表 25 显示的 是报告表,记录了所有识别的信息和按规定公式的计算结果。 可从“样表”一节中复制空白表格。 采集数据后计算程序如下: (以下参考图表 24) 1)第 1,2,3 行中最大的读数减去最小的读数;结果记入第 5 行。用同样方法处理 6,7,8 行和 11,12,13 行,将结果记入对应第 10,15 行。 2)在第 5,10,15 行都是极差,所以为正值。 3)求第 5 行的总和除以零件样本的数量,得到第一个评价人试验的极差均值 R a 用同样方法处理第 10,15 行 得到 Rb 和 Rc。 4)将第 5,10,15(R a ,Rb ,R c)行的数据记到第 17 行。将其求和再除以评价人数,结果记为 R(所有极 差的均值) 。 5)将 R(平均值)输入到 19 和 20 行,乘以 D451 得到上下控制限。注意如果做 2 次试验,D4 为 3.27。单 个极 差的上控制限(UCL R)记到第 19 行。试验少于 7 次时,下控制限(LCL R)为 0。 6)对于任何大于计算的 UCL R 值的极差读数,使用原来的评价人和零件重新读数,或者晚剔除那些值,基于 新的样本容量重新计算 R 和 UCL R 值。纠正造成失控的特殊原因。如果用先前讨论过的控制图作图或分析数据, 这 种情况已经被修正了,在这里 就不会出现。 7)求这些行(第 1,2,3,6,7,8,11,12 和 13 行)的和。用每行的总和除以样本零件数。将计算值输入 最右边标有“平均值”的列。8)将行 1,2,3 的均值加起来,用总数除以试验次数,将结果输入第 4 行 X a 格中。 第 6,7,8 和 11,12,13 行重复同样的计算,将结果输入第 9,14 行的相应 X b ,X c 格中。 9)将第 4,9,14 行的最大和最小的均值勤输入第 18行对应位置,确定他们的差值,将差值填入第 18 行标有 XDIFF 的位置以确定差异。 10)对于每个零件的每次试验的测量值求和,用总和除试验次数(试验次数乘以评价人数) 。将结果输入第 16 行零件均值格内。
50

注意每个直方图中的“0.0”彼此对准为一条直线。 39

11)用最大的零件均值减去最小的零件均值,将结果输入到第 16 行标有 R P 格中。表示零件均值的极差。 (以 下参考图 25) 12)将计算的结果值 R,XDIFF,R P 转记到提供的报告表格栏中。 13)在表格左边标以“测量单元分析”的列进行计算。 14)在表格右边标以“总变差%”的列进行计算。 15)检查结果确认没有发生错误。 评价人/ 零件 平均值
试验# A 1 2 3 均值 极差 B 1 2 3 均值 极差 C 1 2 3 均值 极差 零件均值 1 0.29 0.41 0.64 0.447 0.35 0.08 0.25 0.07 0.133 0.18 0.04 -0.11 -0.15 2 -0.56 -0.68 -0.58 -0.607 0.12 -0.47 -1.22 -0.68 -0.790 0.75 -1.38 -1.13 -0.96 3 1.34 1.17 1.27 1.260 0.17 1.19 0.94 1.34 1.157 0.40 0.88 1.09 0.67 4 0.47 0.5 0.64 0.537 0.17 0.01 1.03 0.2 0.413 1.02 0.14 0.20 0.11 5 -0.8 -0.92 -0.84 -0.853 0.12 -0.56 -1.20 -1.28 -1.013 0.72 -1.46 -1.07 -1.45 6 0.02 -0.11 -0.21 -0.100 0.23 -0.2 0.22 0.06 0.027 0.42 -0.29 -0.67 -1.49 7 0.59 0.75 0.66 0.667 0.16 0.47 0.55 0.83 0.617 0.36 0.02 0.01 0.21 8 -0.31 -0.20 -0.17 -0.227 0.14 -0.63 0.08 -0.34 -0.297 0.71 -0.46 -0.56 -0.49 9 2.26 1.99 2.01 2.087 0.27 1.80 2.12 2.19 2.037 0.39 1.77 1.45 1.87 10 -1.36 -1.25 -1.31 -1.307 0.11 -1.68 -1.62 -1.50 -1.600 0.18 -1.49 -1.77 -2.16

X a= R a=

X b= R b=

0.073 0.19 0.169

-1.157 0.42 -0.851

0.880 0.42 1.099

0.150 0.09 0.367

-1.327 0.39 -1.064

-0.483 0.38 -0.186

0.080 0.20 0.454

-0.503 0.10 -0.342

1.697 0.42 1.940

-1.807 0.67 -1.571

X c= R c= X= Rp= .00 R=

0.1 0.1 0.2 0.19 0.1 0.0 0.1 0.0 0.06 0.5 -0.2 -0.2 -0.2 -0.25 0.3 3.5 0.34

([R a= 0.184] + [R b=0.513] + [ R c=0.328 ]) / [#评价人个数= 3] = [MaxX =0.1903] - [MinX= -0.2543] = XDIFF = 0.446 ? [R=0.3417]*[D4 =2.5 8 ]= UCLR = 0.8816 ?
当试验次数为 2 次时 D4=3.27, 3 次时 D4=2.58。 UCLR 表示 R 的界限。圈出那些超出界限的值,了解原因并纠正。 用原来相同的评价人和仪器对同一个零件重复原来的测量,, 或剔除这些值并由其余观测值再次平均并计算 R 和 UCLR 值。

图 24:完成的 GR&R 数据收集表

51

见统计过程控制参考手册,1995,或其它统计来源的因子表。 40

量具重复性和再现性报告
零件号和名称: 特性: 规范: 量具名称: 量具号: 量具类型: 日期: 完成人:

R = 0.3417
测量单元分析 重复性—设备变差(EV)

X DIFF =0.4446
%

R P = 3.511
总变差 (TV)

试验 K1 2 0.8862 3 0.5908
评价人 2 K2 0.7071 零件 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3 0.5231 K3 0.7071 0.5231 0.4467 0.4030 0.3742 0.3534 0.3375 0.3249 0.3146

EV = R × K1 = = AV =
n = 零件数 GRR 0.3417 0.20188 × 0.5908

%EV = 100[EV/TV] = 100[ = %AV
0.20188 1.14610

/

]

17.62

%

再现性—设备变差(AV)

= √(XDIFF×K2) 2 -(EV2/(nr) )
0.22963 r = 实验次数 重复性和再现性(GRR)

= 100[AV/TV] = 100[ =
0.22963 1.14610

/

]

= √(0.4446×0.523) 2-(0.201882/(10×3) )

20.04

%

= √ EV 2 + AV 2 =√(0.20188 2+0.229632) =
0.30575

%GRR = 100[ =
26.68

= 100[GRR/TV] / ] % = 100[PV/TV] = 100[ =
1.1045 1.14610

0.30575 1.14610

零件变差(PV)PV = RP ×K3 1.10456 × = 1.10456 = 总变差(TV) TV

%PV

/

]

96.38

%
PV

= √GRR 2 + PV 2 =√(0.30575 2+1.104562) =
1.14610

ndc = 1.41( =

= 1.41( /

/GRR) )

1.10456 0.30575

5.094---5

表中所有的有关理论和常数的资料参见 MSA 参考手册第三版

图 25:量具 GR&R 报告 数据结果的分析 量具重复性和再现性数据收集表和报告表,如表 24,25 提供了数据分析的方法 52。该分析可以估计变差和整个测 量系统占过程变差的百分比以及其重复性、再现性和零件与零件间的变差的构成,这些信息需要与作图分析的结果 相比较,并作为图法补充。 在表 15 格式的左侧,测量单元分析中,计算了变差的每个分量的标准偏差。 重复性或设备变差(EV 或 σE)由平均极差 R 乘以常数出。K1 取决于量具研究中试验的次数,等于 d2*的倒数 * d2 可以从附录 C 中查到。d2*取决于试验的次数(m)和零件的数量乘以评价人数(g) (假设计算 K1 值时 g 大于 15) 。 再现性或评价人变差(AV 或 σA)由评价人均值的最大差异(XDIFF)乘以常数 K2 决定。K2 取决于量个研究中 使用评价人的数量并且是 d2*的倒数,d2*可以从附录 C 中查到。d2*取决于评价人的数量(m)和 g=1,因为只计算 一个极差。由于评价人的变差包含设备变差,所以需要减去设备变差因素。因此评价人的变差(AV)可以计算为如 下: AV=

?X

DIFF

* K2

?

2

?EV ?2 ?
nr

这里,n=零件数,r=试验次数 如果平方根下的值为负,评价人的变差(AV)默认为 0。 由重复性和再现性得到的测量系统变差(GRR 或 σM)可以通过求设备和评价人变差的平方和再开方得到。 R&R=

?EV ?2 ? ? AV ?2

零件与零件之间的变差(PV 或 σP)由零件均值的极差(RP)乘以常数(K3)确定。K3 取决于量个研究中使用 零件的数量并且是 d2*的倒数,d2*可以从附录 C 中查到。d2*取决于评价人的数量(m)和 g=1,因为只计算一个极 差。研究中总变差(TV 或 σT)可以通过求重复性再现性的变差的平方和加上零件间变差(PV)的平方现开方得到。

TV ?
52

?GRR?2 ? ?PV ?2

示例中的数据结果如是由人工计算,结果被圆整到小数点后一位。由计算机程序计算则中间值应保留到计算机/程序语言的最大精度。 从一个有效的计算机程序获得的结果可以与示例中结果的第二个小数位或更后面的小数位有区别,但最终分析将保持一致。 41

如果过程变差已知,并且其值以 6σ 为基础,则它可以取代量具研究总变差(TV) 。由下列两个等式完成: 1) TV ? 2) PV ?

过程变差 6.00

?TV ?2 ? ?GRR ?2

这两个值(TV 和 PV)可以替代前面计算的值。 一旦确定了量个研究的每个因素的变异性,就可以与过程总变差(TV)进行比较。这个步骤的完成可以通过量 具报告表(表 25)右侧的“%总变差”下面的计算得到。 设备变差(%EV)占总变差(TV)的百分比为 100 [EV/TV]。其他因素占总变差的百分比可以类似地计算如下: %AV = 100[AV/TV] %GRR= 100[GRR/TV] %PV= 100[PV/TV] 每个因素所占的百分比的和将不等于 100%。 对总变差的百分比结果进行评价,以确定测量系统是否允许用于预期用途。 如果分析是基于公差而不是过程变差,则 GRR 报告表格(表格 25)可以被修改,使格式右侧表示公差百分比 而不是总变差百分比。在那种情况下,%EV,%AV,%GRR 和%PV 通过用公差值除以 6 来代替分母的 TV 计算出 来。 采用一种或同时使用这两种方法取决于测量系统使用目的和顾客的要求。 数据分析的最后一个步骤是确定由测量系统可靠地辨别的分级数。这个分级数就是覆盖预期的产品变差所用不 重叠的 97%置信区间的数量 53。 Ndc = 1.41(PV/GRR) 若图形分析没有显示任何特殊原因变差,量个重复性与再现性(%GRR)的经验准则见第二章,第四节。 此外,ndc 取整整,且应该大于等于 5。 方差分析法(ANOVA) 方差分析(ANOVA)是一种标准统计技术,可用于分析测量误差或其他测量系统研究中数据变异的来源。在 方差分析中,方差可以被分解成 4 部分:零件、评价人、零件与评价人之间的交互作用和由于量具造成的重复误差。 与均值极差法相比,ANOVA 技术的优点如下: ●有处理任何实验装置的能力 ●可以更精确地估计方差 ●从实验数据中获得更多信息(如零件与评价人之间的交互作用影响) 。 缺点是数据计算更复杂,操作者需要掌握一定程度的统计学知识来解释结果。以下章节中 ANOVA 法被建议使 用,特别是在应用计算机的情况下。 随机化及统计独立性 收集数据的方法在 ANOVA 中很重要。如果数据不是以随机方式收集,可能会成为偏倚值的来源。一种确保零 件(n) 、评价人(k) 、实验次数(r)均衡设计的简单方法是实施随机化。一种普通的随机化方法是在一张纸片上写 A1 表示由第一个评价人对第一个零件的测量,继续这个过程直到第一个别评价人要对第 n 个零件的测量 A(n) , 获得第 n 个零件值(n) 。对于另一个评价人按同样程序进行,直到第 k 个评价人。用类似的符号如 B1,C1 表示第 2 和第 3 个评价人对第 1 个零件的测量。一旦所有的 nk 组合被写完,将纸片放在一个容器中。每次选择一张纸片, 这些组合(A1,B2,?)是进行量个研究的测量次序。一旦所有的 nk 组合都被选择,把他们放回到容器中,程序 重复进行 r 次,以确定每次重复实验的次序。 有可选择的方法来获得随机样本。应该注意随机、偶然和方便抽样中的区别 54。总之,要尽一切努力来确保研 究中的统计独立性。 进行研究 可以用与图表 12 类似的格式,以随机地方式收集数据。在我们的例子中,有 10 个零件和 3 个评价人,试验以 随机的顺序使每个评价人和每个零件结合 2 次。 作图分析 在面前的作图分析讨论中涉及到的任何一种作图方法都可以作为 ANOVA 研究的一部分。这些方法可以用来确 认和提供进一步的数据洞察力(如趋势、循环等) 。 一种被建议使用的作图方法被称为交互作用图。这个图确认 F 检验结果的交互作用是否显著。在这个特定的交 互作用图中,图 26 显示的是每个评价人对每个零件测量的均值对应零件号(1,2,?等) 。每个评价人测量每个零 件的均值点被连接起来形成 k 条线(评价人数量) 。该图作如下解释:如果 k 条线是平行的,则不存在交互作用。 当线不平行时,交互作用就是显著的。交叉的角度越大,交互作用越大。 需要用适当的测量来消除形成交互作用的原因。在图 26 的例子中,线几乎平行,指出没有显著的交互作用。
53

ndc 与“Wheeler” “的分级比率”相同,在中被定义,第一版 wheeler 和 LydAy,1984。作为确定有效分辨率的一种可选择方法,见 1989 年出版的本书第二版。 54 见《评价测量过程》 ,wheeler 和 LydAy,第二版,1989,P27。 42

有时很重要的另一种作图方法就是残差图。这种更侧重于检查假设的有效性。这种假设是量具(误差)来自正 态颁上的随机变量。残差,指观测值与预测值之间的差异,用图画出来。预测值是每个评价人对每个零件重复读数 的平均测量值。如果残差不是在 0(水平参考线)上下随机分布的,可能是因为假设不正确,建议进一步调查数据。 数据计算 尽管可以用手工计算数值,多数人还是愿意用计算机程序生成方差分析(ANOVA)表(见附录 A) 。 ANOVA 表由 5 列构成(见表 8) ●来源 列是变差的原因 ●DF 列是与来源相关的自由度 ●SS 或平方和 列是围绕来源均值的偏差 ●MS 或均方 列是平方和除以自由度 ●F-比 列,用以确定来源值的统计显著性 ANOVA 表用于将总变差分解成 4 个分量:零件、评价人、零件与评价人的交互作用以及由于设备造成的重复 性。为了分析的目的,负的方差分量被设为 0。这一信息就如同均值极差法,用于确定测量系统特性。 表 8 显示了在图表 24 的假设模型例子中的 ANOVA 计算结果。表 10 显示 ANOVA 法与均值极差法的比较。表 11 显示用 ANOVA 法的 GRR 报告。 DF SS MS F 来源 2 3.1673 0.58363 34.44 评价人 9 88.3619 9.81799 213.52 零件 18 0.3590 0.01994 0.434 交互作用 60 2.7589 0.04598 设备 89 94.6471 总计 *显著水平 a=0.05 表 8:ANOVA 表 方差估计 标准偏差(σ) %总变差 %贡献 EV=0.199933 18.4 3.4 τ2 = 0.039973 (重复性) AV=0.226838 20.9 4.4 ω2 = 0.051455 (评价人) 2 INT=0 0 0 γ = 0 (交互作用) 2 2 2 GRR=0.302373 27.9 7.8 系统=0.09143(τ +ω +γ ) PV=1.042327 96.0 92.2 σ2 = 1.086446 (零件) TV=1.085 100.0 总变差 表 9:ANOVA 分析%变差和贡献 (方差估计是基于无交互作用的模型) 1.04233 Ndc = 1.41( /.30237) = 4.861 ≌ 4 总变差 TV ?

?GRR?2 ? ?PV ?2
? 部分 ) ? 总体
2 ? 部分 2 ? 总体

%总变差 = 100(

%贡献(相对总变差)= 100( 方法 低限 90%置信限 55 0.175 0.133 ---0.266


标准偏差 高限 90%置信限 55 0.240 1.016 ---0.363 %总变差 17.6 21.1 aa 26.7 96.4 18.4 20.9 0 27.9 96.0

GRR* 0.202 EV 0.230 AV na 交互作用 0.306 GRR 1.104 PV 0.177 0.200 0.231 ANOVA 0.129 0.227 1.001 EV ---0 ---AV 0.237 0.302 1.033 交互作用 1.042 GRR PV *在均值极差法中,不能估计交互作用 表 10:ANOVA 法和均值极差法的比较
55

CL=置信界限。 43

零件编号和名称: 特性: 规范: 重复性(EV) 再现性 (AV) 评价人与零件(INT) GRR 零件间变差(PV) 说明: 公差:不适用 分级数 (ndc) =4

量具名称: 日期: 量具编号: 完成人: 量具类型: 标准偏差 %总变差 贡献百分比 0.200 18.4 3.4 0.227 20.9 4.4 0 0 0 0.302 27.9 7.9 1.042 96.0 92.2 测量系统对于过程控制和分析是可接受的 总变差(TV)=1.085

表 11:GRR ANOVA 法报告 GRR 研究分析 均值极差法和 ANOVA 法都可提供测量系统或量具变差的原因。 例如,如果重复性比再现性大,原因可能是: ●设备需要维护 ●量个要重新设计增加刚度 ●测量的夹紧定位需改进 ●零件内的变差的过大 如果再现性比重复性大,则可能的原因是: ●评价人需要更好地接受如何使用测量仪器和读数培训 ●量个刻度盘校准不清晰 有时需要一些种类的夹具来帮助评价人在使用量具中有更好的一致性。

第三章 — 第三节 计数型测量系统研究
引言 计数型测量系统属于测量系统中的一类,其测量值是一种有限的分级数。与结果是连续值的计量型测量系统不 同。最常见的是通过/不通过量个,只可能有两个结果。其他计数型测量系统,例如可视标准,结果可以形成 5~7 个不同的分级。前面章节所描述的分析法不能用于评价这种系统。 正如在第一章七节所讨论的,当使用任何测量系统进行决策时,都存在可量化的风险。由于最大的风险来自于 分区的边界,最适当的分析是用量具性性能曲线将测量系统变差量化。

风险分析法
在有些计数状况下,不容易得到足够的具有计量基准值的零件。在这种情况下,做出角错误或下一致 57: ? 假设检验分析 ? 信号探测理论 由于这些方法不能量化测量系统变异性,只有当顾客同意的情况下才能使用。选择和应用于这些技术应以良好 的统计实践和对潜在的可影响产品和测量过程变差源的了解,以及一个不正确的判断对优质过程或最终顾客的影响 为基础。 计数型测量系统变差源应该通过人的因素和人机工程学研究的结果最小化。 可行的方法 生产过程处于统计受控并且性能指数 Pp=PpK=0.5 是不可接受的。因为该过程生产不合格产品,需要一个遏制 措施把不可接受的产品从生产流中挑选出来。 LSL USL

0.40

0.50 图 28:过程举例

0.60

56 57

这包括多个评价人的比较。 见参考单。

44

为了遏制行动,项目小组选择了一个计数型量具,把每个零件同一个特定的限定值进行比较。如果零件满足限 定值就接受这个零件,反之拒绝零件。 (众所周知的通过/不通过量具) 。多数这种类型的量具以一套标准零件为基础 进行设定接收与拒绝。与计量型量个不同的是,这个计数型量具不能指出一个零件有多好或多坏,只能指出零件可 接受或拒绝(如 2 个分级) 。

图 29: “灰色”区域与测量系统有联系 小组使用的特定量个具有与公差 58 相比的%GRR=25%。由于其尚未被小组证明,需要研究测量系统。小组决定 随机地从过程中抽取 50 个零件样本,以获得覆盖过程范围的零件。使用三名评价人,每位评价人对每个零件评价 三次。
零件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
58

A-1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0

A-2 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0

A-3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0

B-1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0

B-2 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0

B-3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0

C-1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0

C-2 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0

C-3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0

基准 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0

基准值 0.476901 0.509015 0.576459 0.566152 0.57036 0.544951 0.465454 0.502295 0.437817 0.515573 0.488905 0.559918 0.542704 0.454518 0.517377 0.531939 0.519694 0.484167 0.520496 0.477236 0.452310 0.545604 0.529065 0.514192 0.599581 0.547204 0.502436 0.521642 0.523754 0.561457 0.503091 0.505850 0.487613 0.449696 0.498698 0.543077 0.409238 0.488184 0.427687 0.501132 0.513779 0.566575

代码 + + - - - x x + - + + x + x + + + + + + x x + + - x + + + x + + + x + x - + -

过程由于变差比公差大,测量系统与公差进行比较而不是同过程变差进行比较是适当的。 45

43 44 3 45 46 47 48 49 50

1 1 0 1 1 0 1 0

0 1 0 1 1 0 1 0

1 1 0 1 1 0 1 0

1 1 0 1 1 0 1 0

1 1 0 1 1 0 1 0

1 1 0 1 1 0 1 0

1 1 0 1 1 0 1 0

1 1 0 1 1 0 1 0

0 1 0 1 1 0 1 0

1 1 0 1 1 0 1 0

0.462410 0.470832 0.412453 0.493441 0.486379 0.587893 0.483803 0.446697

x + - + + - + -

表 12:计数型研究数据表 (1)指定为可接受判断, (0)为不可接受判断。表 12 中的基准判断和计量基准值不预告确定。表的“代码” 列还用“-” “+”“X”显示了零件是否在第 III,II,I 区域。 、 、 假设检验分析- 交叉表方法 由于小组不知道零件的基准判断值,他们开发了交叉表比较每个评价人之间的差异。 A 与 B 交叉表 总计 B .00 1.00
A .00 1.00 总计 计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算 44 15.7 3 31.3 47 47.0 6 34.3 97 68.7 103 103.0 50 50.0 100 100.0 150 150.0 总计

B 与 C 交叉表 C .00
B .00 1.00 总计 计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算 42 16.0 9 35.0 51 51.0

1.00
5 31.0 94 68.0 99 99.0 47 47.0 103 103.0 150 150.0 总计

A 与 C 交叉表 C .00
A .00 1.00 总计 计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算 43 17.0 8 34.0 51 51.0

1.00
7 33.0 92 66.0 99 99.0 50 50.0 100 100.0 150 150.0

设计这些表的目的是确定评价人之间意见一致的

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