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MSA (测量系统分析)

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发表于 2019-3-27 22:13:07 | 显示全部楼层 |阅读模式

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 楼主| 发表于 2019-10-15 23:22:12 | 显示全部楼层
MSA的目的就是通过对测量系统输出变差的分析,判断测量系统是不是可接受的,如果不可接受,进而采取相应的对策。需要注意的是,世界上没有绝对完美的测量系统,因此测量系统误差可以减少但不能绝对消除。

测量观察到的总变差(Observed Variation)=零件间变差(Unit-to-unit variation)+ 测量系统误差(Measurement system Error)
其中零件间变差是指不同零件间客观存在的真实差异,由零件本身决定;测量系统误差就是我们MSA的对象,即由测量系统能力决定的测量偏差。

测量系统误差(Measurement system Error)=精确度(precision) + 准确度(Accuracy)
精确度研究的是测量变差的波动范围,没有考虑与真值的差异;准确度研究的是测量变差离真值(或参考值)的差异。


1)精确度(precision)=重复性Repeatability + 再现性Reproducibility
2)准确度(Accuracy)=偏倚Bias+稳定性Stability+线性Linearity


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 楼主| 发表于 2019-10-15 23:23:06 | 显示全部楼层
① 重复性研究 Repeatability Study
同一个人,用同样的设备/方法/设置,在相同的环境,测量同一个产品多次所观察到的变差;主要研究设备导致的误差。
理解举例:你去金店买黄金饰品的时候,同一个营业员对你看上的金饰用相同的量具3次称重,你发现3次测量结果波动很大,这就是重复性不好。

② 再现性研究 Reproducibility study
不同的人,用同样的设备/方法/设置,在相同的环境,测量同一个产品所观察到的变差;主要研究人导致的误差。

理解举例:接上面的例子,这时另外一个营业员过来用同样的工具、方法对同样的金饰称3次,发现和第一个人测量的平均值比,此人的测量平均值差异也很大,那么就是说的再现性的问题。

③ 偏倚研究 Bias Study
观测到的均值和基准值(参考值)之间的差异。
理解举例:金饰的真值假设为50g,而今天你测量10次得到平均值为45g, 那么5g的差异就是偏差。


④ 稳定性研究 Stability Study
在不同时间区间测量时得到的偏倚大小的情况,好的稳定性意味着什么时候测量偏倚都差不多。
理解举例:接着上面偏倚的例子,一个月后,用同样的量具测那个真值50g的饰品10次,得到平均值40g, 比一个月前少了10g,这说明稳定性很不好啊。


⑤ 线性研究 Linearity Study
如测量结果随量程的变化始终保持很小的Bias,那么测量系统的Linearity就好。
理解举例:还是上面那个量具,第一次测量真值50g的金饰偏差假比为0.5g, 第二次测量真值200g金饰得到的偏差为5g.也就是说随着量程变大,变差也越来越大,这个系统的线性非常糟糕。


足够的分辨率Resolution是进行MSA的前提。
分辨率即测量装置的敏感度(最小刻度),分辨率高时被测对象的微小变差都可以被测出,分辨率低则不然;举例,用最小单位分别为1分米和1厘米的软尺来测量人的高度,哪个误差更小不言而喻了吧。选取测量装置分辨率是的一个经验法则(Rule of thumb)是:装置的分辨率即最小刻度值至少为被测特性的尺寸规范(specification)或者过程变差(6个过程标准差宽度)的十分之一。一般来说分辨率由测量设备/装置自身决定,与人的操作和环境无关系。前面金饰的例子很夸张,也许我们应该从分辨率的角度找找原因。


综上,一个完整的MSA过程逻辑上及理论上,应该遵循如下步骤:分辨率-〉准确度(偏移、线性、稳定性)-〉精确度(重复性、再现性)。
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