摘要:在日常生产中,我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化;那么,怎么确保分析的结果是正确的呢?我们必须从两方面来保证,一是确保测量数据的准确性/质量,使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行评估;二是确保使用了合适的数据分析方法,如使用
SPC
工具、试验设计、方差分析、回归分析等。下面主要针对测量系统分析(MSA)来进行讲解。
测量系统分析(MSA)
测量系统分析(MSA)是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析,评定测量系统的质量,判断测量系统产生的数据可接受性。
测量系统分析(MSA)的目的:
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确定所使用的数据是否可靠:
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评估新的测量仪器
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将两种不同的测量方法进行比较
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对可能存在问题的测量方法进行评估
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确定并解决测量系统误差问题
量测过程
说明:
如果测量的方式不对,那么好的结果可能被测为坏的结果,坏的结果也可能被测为好的结果,此时便不能得到真正的产品或过程特性。
测量系统的组成
1)量具:任何用来获得测量结果的裝置。
2)测量系统:
量具 ( equipment )
测量人員 ( operator )
被测量工件 ( parts )
程序、方法 ( procedure, methods )
上述几点的交互作用
测量系统误差
其中:“重复性” 和 “再现性” 是测量误差的主要来源。
理想的测量系统
理想的测量系统在每次使用时,应只产生“正确”的测量结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统,应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。
以上是对测量系统分析(MSA)的基本内容进行了介绍,MSA作为质量管理的五大核心工具之一,对于品质的质量控制起到了非常重要的作用。
另:
质量管理五大核心工具
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