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一文讀懂 MSA(測量系統分析)|概念篇

本文作者:一鳴 來源:質量管理筆記

一文讀懂 MSA(測量系統分析)|概念篇

一鳴一直想要就測量系統分析(MSA) 相關内容作一些總結, 種種原因一直沒能抽出時間做這個事,今天總算開了個頭。沒錯,隻能是開頭,MSA内容較多,這篇推文隻能涉及一些概念。

一、什麼是“測量系統分析”?

什麼是測量系統分析?也許我們不能解釋得很清楚,但其實每個人在我們初中化學課上都已經研實踐了:讀取試管中溶液量的時,為确保讀取值的準确度我們需要讓視線與頁面平直,這是一個簡單的測量系統分析的問題。

一文讀懂 MSA(測量系統分析)|概念篇

測量系統分析英文Measurement System Analysis,縮寫MSA,簡單地說測量系統分析就是“對測量系統所作的分析“。

我想這麼解釋恐怕很難被接受,所以,為了理解MSA的含義,我們可以把它分解成兩個部分,一個是“測量系統“,一個是“分析“。

先看什麼是測量系統?

我們知道測量就是一個對被測特性賦值的過程,測量系統其實就是這個賦值過程涉及到的儀器或量具、标準、操作、方法、夾具、軟件、人員、環境等要素的集合。系統中各個要素對測量結果的影響可能是獨立的,也可能是相互影響的(交互作用)。

OK,再看什麼是“分析”?

其實,如果要較個真,我們可以說測量系統分析的根本對象不是測量系統,更不是零件,而是測量系統輸出的變差。所以也有用測量變差分析 Measurement Variation Staudy(MVS)替代測量系統分析MSA的。不管叫什麼名頭,這裡的“分析”都代表了一系列的分析方法,關于具體方法,下文将介紹。

二、測量系統分析的目的

理解了測量系統分析的含義,就不難清楚MSA的目的:MSA的目的就是通過對測量系統輸出變差的分析,判斷測量系統是不是可接受的,如果不可接受,進而采取相應的對策。需要注意的是,世界上沒有絕對完美的測量系統,因此測量系統誤差可以減少但不能絕對消除。

補充一句:在質量領域我們把變差視為頭号大敵,認為變差小是一種美。然而在自然界,變差,也就是多樣性,本身就是一種美。

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三、MSA方法論

MSA涉及多種方法,每一種都跟統計有關。對大多數人來說,這些方法往往難以被記住,包括一鳴。為了便于理解記憶,我們先對“變差” 進行“剝洋蔥”,即進行解構,看看哪些指标可用于表征測量系統的測量變差。

弄清楚了這些指标,MSA方法論也就清晰可見了。

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解構第一層:

測量觀察到的總變差(Observed Variation)

=零件間變差(Unit-to-unit variation)+ 測量系統誤差(Measurement system Error)

其中零件間變差是指不同零件間客觀存在的真實差異,由零件本身決定;測量系統誤差就是我們MSA的對象,即由測量系統能力決定的測量偏差。

解構第二層:

測量系統誤差(Measurement system Error)=

精确度(precision) + 準确度(Accuracy)

精确度研究的是測量變差的波動範圍,沒有考慮與真值的差異;準确度研究的是測量變差離真值(或參考值)的差異。

解構第三層:

1)精确度(precision)=重複性Repeatability + 再現性Reproducibility

2)準确度(Accuracy)=偏倚Bias+穩定性Stability+線性Linearity

OK,MSA的研究變差的指标其實就是上面等号右邊的這5個,所以MSA方法論包括了:

1、重複性研究 Repeatability Study

同一個人,用同樣的設備/方法/設置,在相同的環境,測量同一個産品多次所觀察到的變差;主要研究設備導緻的誤差。

理解舉例:你去金店買黃金飾品的時候,同一個營業員對你看上的金飾用相同的量具3次稱重,你發現3次測量結果波動很大,這就是重複性不好。

2、再現性研究 Reproducibility study

不同的人,用同樣的設備/方法/設置,在相同的環境,測量同一個産品所觀察到的變差;主要研究人導緻的誤差。

理解舉例:接上面的例子,這時另外一個營業員過來用同樣的工具、方法對同樣的金飾稱3次,發現和第一個人測量的平均值比,此人的測量平均值差異也很大,那麼就是說的再現性的問題。

3、偏倚研究Bias Study

觀測到的均值和基準值(參考值)之間的差異。

理解舉例:金飾的真值假設為50g,而今天你測量10次得到平均值為45g, 那麼5g的差異就是偏差。

4、穩定性研究 Stability Study

在不同時間區間測量時得到的偏倚大小的情況,好的穩定性意味着什麼時候測量偏倚都差不多。

理解舉例:接着上面偏倚的例子,一個月後,用同樣的量具測那個真值50g的飾品10次,得到平均值40g, 比一個月前少了10g,這說明穩定性很不好啊。

5、線性研究 Linearity Study

如測量結果随量程的變化始終保持很小的Bias,那麼測量系統的Linearity就好。

理解舉例:還是上面那個量具,第一次測量真值50g的金飾偏差假比為0.5g, 第二次測量真值200g金飾得到的偏差為5g.也就是說随着量程變大,變差也越來越大,這個系統的線性非常糟糕。

四、MSA之前提,不可忽視的分辨率

足夠的分辨率Resolution是進行MSA的前提。

分辨率即測量裝置的敏感度(最小刻度),分辨率高時被測對象的微小變差都可以被測出,分辨率低則不然;舉例,用最小單位分别為1分米和1厘米的軟尺來測量人的高度,哪個誤差更小不言而喻了吧。選取測量裝置分辨率是的一個經驗法則(Rule of thumb)是:裝置的分辨率即最小刻度值至少為被測特性的尺寸規範(specification)或者過程變差(6個過程标準差寬度)的十分之一。一般來說分辨率由測量設備/裝置自身決定,與人的操作和環境無關系。前面金飾的例子很誇張,也許我們應該從分辨率的角度找找原因。

五、小結

綜上,一個完整的MSA過程邏輯上及理論上,應該遵循如下步驟:分辨率-〉準确度(偏移、線性、穩定性)-〉精确度(重複性、再現性)。

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當然,在實際工作中,根據不同的情況會有所側重。比如在汽車行業,對于車身金屬結構件的測量系統(涉及檢具/檢支架、操作者、三座标機等),三座标機本身的定期校準也會涉及分辨率、偏倚、線性和穩定性;檢具上百分表的應用就涉及分辨率的确認;PPAP提交前一般需要作重複性再現性分析;每年度對檢具的三座标精度校定涉及穩定性确認。

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