Jak Provádět Analýzu Systému Měření (MSA)

MSA je sbírka experimentů a analýzu provádí k vyhodnocení systému měření schopnosti, výkon a množství nejistoty ohledně hodnot naměřených. Měli bychom přezkoumat shromažďovaná naměřená data, metody a nástroje používané ke shromažďování a zaznamenávání dat. Naším cílem je kvantifikovat účinnost měřicího systému, analyzovat variace v datech a určit jeho pravděpodobný zdroj. Musíme vyhodnotit kvalitu shromažďovaných údajů, pokud jde o změnu polohy a šířky. Shromážděné údaje by měly být vyhodnoceny z hlediska zkreslení, stability a linearity.

během aktivity MSA musí být vyhodnocena míra nejistoty měření pro každý typ měřidla nebo měřicího nástroje definovaného v plánech řízení procesu. Každý nástroj by měl mít správnou úroveň diskriminace a řešení, aby získal užitečné údaje. Proces, použité nástroje (gage, příslušenství, nástroje atd.) a operátory jsou hodnoceny pro správnou definici, přesnost, přesnost, opakovatelnost a reprodukovatelnost.

klasifikace dat

před analýzou dat a nebo měřidel, nástrojů nebo příslušenství musíme určit typ shromažďovaných dat. Data mohou být data atributů nebo proměnná data. Data atributů jsou klasifikována do specifických hodnot, kde proměnná nebo spojitá data mohou mít nekonečný počet hodnot. Podrobnější definice naleznete níže.

hlavní vzorek

Chcete-li provést studii, měli byste nejprve získat vzorek a stanovit referenční hodnotu ve srovnání se sledovatelným standardem. Některé procesy již budou mít zavedeny“ hlavní vzorky “ pro vysoký a nízký konec očekávané specifikace měření.

Gage R&R Studie

Pro měřidla nebo nástroje používané pro shromažďování proměnná spojitá data, Gage Opakovatelnosti a Reprodukovatelnosti (Gage R & R) může být provedena vyhodnotit míru nejistoty v měření systému. Chcete-li provést Gage R & R, nejprve vyberte gage, který má být vyhodnocen. Poté proveďte následující kroky:

• Získat alespoň 10 náhodných vzorků dílů vyráběných během pravidelné výroby
• Vybrat tři subjekty, které pravidelně provádět zvláštní kontroly
• Mít každý z provozovatelů měření vzorku díly a záznam dat
• Opakujte proces měření třikrát s každým pracovníkem používajícím stejné díly
• Výpočet průměrné (střední) naměřené hodnoty a rozsah hodnocení průměry pro každý z operátorů
• Vypočítejte rozdíl každého provozovatele průměry, průměr rozsah a rozsah měření pro každý vzorek část používá ve studii
• Výpočet opakovatelnosti stanovení množství zařízení variace
• Výpočet reprodukovatelnosti pro stanovení množství variací zavedených operátorů
• Výpočet odchylky v částech a celková odchylka procenta

výsledná Gage R & R procento je použit jako základ pro přijetí gage. Pokyny pro stanovení jsou uvedeny níže:

• měřicí systém je přijatelný, pokud Gage R & R skóre klesne pod 10%
• systém měření může být stanovena přijatelná, v závislosti na relativní důležitosti aplikace, nebo jiné faktory, pokud Gage R & R spadá mezi 10% až 20%
• Jakýkoliv systém měření pomocí Gage R & R větší než 30% vyžaduje opatření na zlepšení
  • Žádné opatření pro zlepšení systému měření by mělo být hodnoceno pro účinnost

Při interpretaci výsledků Gage R & R, proveďte srovnávací studii hodnot opakovatelnosti a reprodukovatelnosti. Pokud je hodnota opakovatelnosti ve srovnání s hodnotou reprodukovatelnosti velká, znamenalo by to možný problém s měřidlem použitým pro studii. Gage může být nutné vyměnit nebo znovu kalibrovat. Nepříznivě, pokud je hodnota reprodukovatelnosti ve srovnání s hodnotou opakovatelnosti velká, znamenalo by to, že změna souvisí s operátorem. Provozovatel může potřebovat další školení o správném používání gage nebo přípravku mohou být potřebné pomoci operátora pomocí tlakoměru.

Gage R & R studie musí být provedeny za kterékoli z následujících okolností:

• vždy, když se nový nebo jiný systém měření je zavedena
• Po každém zlepšení činnosti
• Když jiný typ měření je zaveden systém
• Po každém zlepšení činností prováděných na aktuální měřicí systém vzhledem k výsledkům z předchozí Gage R & R studie
• Každoročně v souladu s tím nastavit kalibraci plán gage

Atribut Gage R & R

Atribut systémy měření mohou být analyzovány za použití podobné metody. Nejistota měření atributu zástavy se vypočítá pomocí kratší metody, jak je uvedeno níže:

• Určit gage, které mají být studovány
• Získat 10 náhodné vzorky z běžné produkce run
• Zvolte možnost 2 různých operátorů, kteří vykonávají konkrétní inspekční činnosti pravidelně
• provozovatelé provést kontrolu dva krát pro každý vzorek díly a záznam dat
• Další, výpočet kappa hodnotu.
• je-li hodnota kappa větší než 0.6, gage je považováno za přijatelné
  • Pokud ne, gage, může být nutné vyměnit nebo kalibrované

atribut gage studie by měla být provedena na základě stejných kritérií uvedených dříve pro Gage R & R studie.

během MSA musí být Gage R& R nebo studie gage atributů dokončena na každém z měřidel, přístrojů nebo přípravků používaných v měřicím systému. Výsledky by měly být zdokumentovány a uloženy v databázi pro budoucí použití. Může být vyžadováno pro předložení PPAP zákazníkovi. Navíc, pokud se nějaké problémy by mohly vzniknout, nová studie může být provedena na gage a výsledky ve srovnání s předchozími údaji k určení, zda došlo ke změně. Správně provedená MSA může mít dramatický vliv na kvalitu shromažďovaných údajů a kvalitu produktu.

základní Pojmy a Definice

• Atribut data – Data, která mohou být počítány pro záznam a analýzu (někdy odkazoval se na jako go/ no go data)
• Variabilní data – Data, která mohou být měřeny; údaje, které má hodnotu, která se může lišit od jednoho vzorku na druhý; kontinuální proměnné data můžete mít nekonečný počet hodnot
• Bias – Rozdíl mezi průměrem nebo průměrná pozorovaná hodnota a cílová hodnota
• Stabilita – změna v měření zkreslení průběhu času
  • stabilní proces by mohl být považován za „statistická kontrola“
• Linearita – změna zkreslení hodnoty v rozmezí normální proces operace
• Rozlišení – Nejmenší měrná jednotka vybraného nástroj gage nebo nástroje; citlivost systému měření a proces variace pro zvláštní vlastnost, že měří,
• Přesnost – těsnost data do cílového, nebo přesnou hodnotu nebo přijatou referenční hodnotou
• Přesnost – Jak blízko sadu měření jsou k sobě navzájem
• Opakovatelnost – míra efektivity tohoto nástroje používají; variace měření získané od jednoho provozovatele používat stejný nástroj k měření stejné charakteristické znaky
• Reprodukovatelnost – míra variace obsluhy; změna v souboru dat shromážděných různými operátory pomocí stejného nástroje k měření stejné charakteristiky dílu