量测系统分析
(重定向自测试系统分析)
量测系统分析(measurement systems analysis)简称MSA,是有关量测程序的彻底评估,一般会包括特别设计的实验,目的是要找出量测程序变异的成分。
制造产品的流程可能会有变异,同样的,量测及产生数据的流程也可能有变异,因此输出不正确的结果。 量测系统分析会评估测试方法、测量仪器以及取得量测数据的整个过程,目的是要确保用来进行分析(一般是品质分析)之资料的完整性,并且了解在进行有关产品或是流程上决策时,其中可能会受量测误差影响的程度 量测系统分析是六标准差方法论中重要的一部分,也是某些品质系统中的一部分。
量测系统分析会分析会影响指定量测特性的设备、操作、程序、软件以及人员。
目的
编辑量测系统分析的目的是:
工具及考虑因素
编辑量测系统分析会考虑以下项目:
- 选择正确的量测及方法。
- 评估量测设备。
- 评估量测流程及操作者。
- 评估量测之间的影响。
- 针对个别量测设备及量测系统,计算测量不确定度。
量测系统分析常见的工具及技术有:校正研究、固定效应ANOVA、变异分类(components of variance)、属性量具分析(attribute gage study)、Gage R&R、变异数分析测试(ANOVA gage R&R)及破坏性测试分析。 选择的工具一般会用量测系统本身的特性所决定。
可能影响的因素如下:
- 设备:量测设备、校准、治具
- 人员:训练、教育、技巧、注意程度
- 程序:测试方式,规格
- 样品:材料,要测试的物件、抽样计算、抽样准备
- 环境:温度、湿度、条件、预处理
- 管理:训练计划、计量学系统、人员支持、品管系统支持。
也可以用石川图列出量测可能出现变异的来源。
ASTM流程
编辑美国材料和试验协会(ASTM)有许多有关评估量测系统及测试方式的流程,例如:
- ASTM E2782 - Standard Guide for Measurement Systems Analysis
- ASTM D4356 - Standard Practice for Establishing Consistent Test Method Tolerances
- ASTM E691 - Standard Practice for Conducting an Interlaboratory Study to Determine the Precision of a Test Method
- ASTM E1169 - Standard Guide for Conducting Ruggedness Tests
- ASTM E1488 - Standard Guide for Statistical Procedures to Use in Developing and Applying Test Methods
ASME流程
编辑美国机械工程师学会(ASME)有许多针对特定任务不确定性预估以及方式的流程及报告,在评估度量是否符合规范时,可以知道其不确定程度。
- B89.7.3.1 - 2001 Guidelines for Decision Rules: Considering Measurement Uncertainty Determining Conformance to Specifications
- B89.7.3.2 - 2007 Guidelines for the Evaluation of Dimensional Measurement Uncertainty (Technical Report)
- B89.7.3.3 - 2002 Guidelines for Assessing the Reliability of Dimensional Measurement Uncertainty Statements
AIAG流程
编辑相关条目
编辑参考资料
编辑- ^ AIAG. Measurement Systems Analysis, MSA 4th. Automotive Industry Action Group. 2010. ISBN 978-1-60-534211-5.
外部链接
编辑- Montgomery, Douglas C. Introduction to Statistical Quality Control 7th. John Wiley and Sons. 2013. ISBN 978-1-118-14681-1.
- Burdick, Richard K.; Borror, Connie M.; Montgomery, Douglas C. Design and Analysis of Gauge R&R Studies: Making Decisions with Confidence Intervals in Random and Mixed ANOVA Models. SIAM. 2005. ISBN 978-0-898715-88-0.
- Wheeler, Donald. EMP III: Evaluating the Measurement Process & Using Imperfect Data. SPC Press. 2006. ISBN 978-0-945320-67-8.
- Niles, Kim. Characterizing the Measurement Process in iSixSigma Insights Newsletter, Vol. 3, #42. 2002. ISSN 1530-7603.