Comment effectuer une Analyse du Système de mesure (MSA)

MSA est un ensemble d’expériences et d’analyses effectuées pour évaluer la capacité, les performances et la quantité d’incertitude d’un système de mesure concernant les valeurs mesurées. Nous devrions examiner les données de mesure collectées, les méthodes et les outils utilisés pour collecter et enregistrer les données. Notre objectif est de quantifier l’efficacité du système de mesure, d’analyser la variation des données et de déterminer sa source probable. Nous devons évaluer la qualité des données collectées en ce qui concerne l’emplacement et la variation de largeur. Les données recueillies doivent être évaluées pour le biais, la stabilité et la linéarité.

Au cours d’une activité MSA, la quantité d’incertitude de mesure doit être évaluée pour chaque type de jauge ou d’outil de mesure défini dans les plans de contrôle du processus. Chaque outil doit avoir le bon niveau de discrimination et de résolution pour obtenir des données utiles. Le procédé, les outils utilisés (jauges, fixations, instruments, etc.) et les opérateurs sont évalués pour la bonne définition, la précision, la précision, la répétabilité et la reproductibilité.

Classifications des données

Avant d’analyser les données et/ou les jauges, outils ou fixations, nous devons déterminer le type de données collectées. Les données peuvent être des données d’attribut ou des données variables. Les données d’attribut sont classées en valeurs spécifiques où les données variables ou continues peuvent avoir un nombre infini de valeurs. Des définitions plus détaillées peuvent être trouvées ci-dessous.

L’échantillon principal

Pour effectuer une étude, vous devez d’abord obtenir un échantillon et établir la valeur de référence par rapport à un étalon traçable. Certains processus auront déjà des ”échantillons maîtres » établis pour l’extrémité haute et basse de la spécification de mesure attendue.

L’étude de mesure R&R

Pour les jauges ou les instruments utilisés pour collecter des données continues variables, la Répétabilité et la reproductibilité des jauges (Jauge R &R) peut être réalisée pour évaluer le niveau d’incertitude au sein d’un système de mesure. Pour effectuer une jauge R &R, sélectionnez d’abord la jauge à évaluer. Effectuez ensuite les étapes suivantes:

• Obtenir au moins 10 échantillons aléatoires de pièces fabriquées au cours d’un cycle de production régulier
• Choisir trois opérateurs qui effectuent régulièrement l’inspection particulière
• Demander à chacun des opérateurs de mesurer les pièces d’échantillon et d’enregistrer les données
• Répéter le processus de mesure trois fois avec chaque opérateur utilisant les mêmes pièces
• Calculer les lectures moyennes (moyennes) et la plage des moyennes d’essai pour chacun des opérateurs
• Calculer la différence entre les moyennes de chaque opérateur, la plage moyenne et la plage de mesures pour chaque partie de l’échantillon utilisée dans l’étude
• Calculez la répétabilité pour déterminer la quantité de variation de l’équipement
• Calculez la reproductibilité pour déterminer la quantité de variation introduite par les opérateurs
• Calculez la variation des pièces et les pourcentages de variation totale

La jauge résultante R &Le pourcentage R est utilisé comme base pour accepter la jauge. Les lignes directrices pour la détermination se trouvent ci-dessous:

• Le système de mesure est acceptable si la mesure R &Le score R tombe en dessous de 10%
• Le système de mesure peut être jugé acceptable en fonction de l’importance relative de l’application ou d’autres facteurs si la Mesure R &R se situe entre 10% et 20%
• Tout système de mesure avec la mesure R &R supérieur à 30% nécessite une action pour améliorer
  • Toute action identifiée pour améliorer le système de mesure doit être évaluée pour son efficacité

Lors de l’interprétation des résultats de une jauge R &R, effectue une étude de comparaison des valeurs de répétabilité et de reproductibilité. Si la valeur de répétabilité est importante par rapport à la valeur de reproductibilité, cela indiquerait un problème possible avec la jauge utilisée pour l’étude. La jauge peut devoir être remplacée ou recalibrée. Par contre, si la valeur de reproductibilité est importante par rapport à la valeur de répétabilité, cela indiquerait que la variation est liée à l’opérateur. L’opérateur peut avoir besoin d’une formation supplémentaire sur l’utilisation appropriée de la jauge ou un appareil peut être nécessaire pour l’aider à utiliser la jauge.

Gage R&Les études R doivent être menées dans l’une des circonstances suivantes:

• Chaque fois qu’un système de mesure nouveau ou différent est introduit
• Suite à des activités d’amélioration
• Lorsqu’un autre type de système de mesure est introduit
• Suite à des activités d’amélioration effectuées sur le système de mesure actuel en raison des résultats d’une jauge précédente R &Étude R
• Chaque année en alignement avec le calendrier d’étalonnage défini de la jauge

Indicateur d’attribut R &R

Les systèmes de mesure d’attribut peuvent être analysés à l’aide d’une méthode similaire. L’incertitude de mesure des jauges d’attributs doit être calculée à l’aide de la méthode la plus courte ci-dessous:

• Déterminer la jauge à étudier
• Obtenir 10 échantillons aléatoires à partir d’un cycle de production régulier
• Sélectionner 2 opérateurs différents qui effectuent l’activité d’inspection particulière régulièrement
• Demander aux opérateurs d’effectuer l’inspection deux fois pour chacune des parties de l’échantillon et d’enregistrer les données
• Ensuite, calculer la valeur kappa.
• Lorsque la valeur kappa est supérieure à 0.6, la jauge est jugée acceptable
  • Si ce n’est pas le cas, la jauge peut devoir être remplacée ou étalonnée

L’étude de la jauge d’attribut doit être effectuée sur la base des mêmes critères énumérés précédemment pour l’étude de la jauge R &R.

Pendant la MSA, la jauge R &R ou l’étude de la jauge d’attribut doivent être effectuées sur chacun des jauges, instruments ou appareils utilisés dans le système de mesure. Les résultats doivent être documentés et stockés dans une base de données pour référence future. Il peut être nécessaire pour une soumission de PPAP au client. De plus, si des problèmes surviennent, une nouvelle étude peut être effectuée sur l’indicateur et les résultats par rapport aux données précédentes pour déterminer si un changement s’est produit. Une MSA correctement exécutée peut avoir une influence considérable sur la qualité des données collectées et la qualité des produits.

Termes et définitions clés

• Données d’attribut – Données qui peuvent être comptées pour l’enregistrement et l’analyse (parfois appelées données go/no go)
• Données variables – Données qui peuvent être mesurées ; données dont la valeur peut varier d’un échantillon à l’autre; les données variables continues peuvent avoir un nombre infini de valeurs
• Biais – Différence entre la valeur moyenne ou moyenne observée et la valeur cible
• Stabilité – Un changement du biais de mesure sur une période de temps
  • Un processus stable serait considéré dans le « contrôle statistique »
• Linéarité – Un changement de la valeur du biais dans la plage de fonctionnement normal du processus
• Résolution – Plus petite unité de mesure d’une jauge ou d’un instrument d’outil sélectionné; la sensibilité du système de mesure à la variation de processus pour une caractéristique particulière mesurée
• Précision – La proximité des données à la valeur cible ou exacte ou à une valeur de référence acceptée
• Précision – La proximité d’un ensemble de mesures les unes avec les autres
• Répétabilité – Une mesure de l’efficacité de l’outil utilisé; la variation des mesures obtenues par un seul opérateur utilisant le même outil pour mesurer la même caractéristique
• Reproductibilité – Une mesure de la variation de l’opérateur; variation d’un ensemble de données collectées par différents opérateurs utilisant le même outil pour mesurer la même caractéristique de pièce