Measurement system analysis测量系统分析 .ppt

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1、Measurementsystemanalysis测量系统分析内容摘要测量系统分析的意义和目的测量系统分析的定义测量系统分析的基础知识1）测量系统的统计特性2）理想的测量系统3）测量系统的共同特性4）测量系统的评定步骤和准备计量型测量系统的分析方法1）偏倚2）稳定性3）线性4）重复性和再现性（R&R）计数型测量系统的分析方法假设试验分析测量系统分析的意义和目的测量的重要性如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到真正的产品或过程特性。因此，要保证测量结果的准确性和可信度。PROCESS原料人机法环结果合格不合格测量测量测量测量误差

2、Y=x+ε测量值=真值(TrueValue)+测量误差戴明说没有真值的存在一致测量误差的来源：Discrimination分辨能力Precision精密度(Repeatability重复性)Accuracy准确度(Bias偏差)Damage损坏Differencesamonginstrumentsandfixtures(不同仪器和夹具间的差异)Differenceinusebyinspector不同使用人员的差异(Reproducibility再现性)Differencesamongmethodsofuse(使用不同的方法所造成差异)Differencesduetoenviron

3、ment(不同环境所造成的差异)测量的变异说明为什么要进行测量系统分析即使量具经过检定或校准，由于人、机、料、法、环、测等五方面的原因，会带来测量误差。检测设备的检定或校准不能满足实际测量的需要。因此，还需要对测量系统进行评价，分析测量结果的变差，从而确定测量系统的质量，以满足测量的需要。ISO/TS16949标准的要求：7.6.1：为分析出现在各种测量和试验设备系统测量结果的变差，必须进适当的统计研究。此要求必须适用于在控制计划中提及的测量系统。这些分析方法以及接收准则的使用必须符合顾客的测量系统分析参考手册。采用其他的分析方法和接受准则必须获得顾客的批准。测量系统分析的目的运

4、用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量误差），了解变差的来源。从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信息。保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。测量系统分析的定义术语测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。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，包括用来测量合格／不合格的装置。测量系统：用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合。测量系统的组成测量系统人机料法环操作人员量具/测量设备/工装被测的材料/样品/特性操作方法、操作程序工作的环境测量系统的基本知识和概念测量系统及其统计特性

5、分辨力、稳定性、偏倚、重复性、再现性、线性理想的测量系统测量系统的共同特性测量系统的评定步骤和准备测量系统的统计特性通常使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量：Discrimination分辨力(abilitytotellthingsapart);Bias偏倚;Repeatability重复性;Reproducibility再现性;Linearity线性;Stability稳定性。分辨力（率）定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6σ(标准偏差)的十分之一。T1030偏倚(Bias)：基准值观测平均值偏倚偏倚：是测

6、量结果的观测平均值与基准值的差值。基准值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定。重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。再现性(Reproducibility)：再现性是由不同的评价人，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。再现性操作者B操作者C操作者A稳定性(Stability)：稳定性时间1时间2稳定性是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的相同特性时获得的测量值的总变差。线性(Linearity)：量程基准值观测平均值基准值线性是在

7、量具预期的工作范围内，偏倚值的差值线性(Linearity)：观测的平均值基准值无偏倚有偏倚测量系统的分析测量系统的变差类型：偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性测量系统特性可用下列方式来描述：位置：稳定性、偏倚、线性。宽度或范围：重复性、再现性。位置和宽度位置寬度位置寬度标准值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。真