Come eseguire Measurement System Analysis (MSA)

MSA è una raccolta di esperimenti e analisi eseguite per valutare la capacità di un sistema di misura, le prestazioni e la quantità di incertezza per quanto riguarda i valori misurati. Dovremmo rivedere i dati di misurazione raccolti, i metodi e gli strumenti utilizzati per raccogliere e registrare i dati. Il nostro obiettivo è quello di quantificare l’efficacia del sistema di misurazione, analizzare la variazione dei dati e determinare la sua probabile fonte. Dobbiamo valutare la qualità dei dati raccolti per quanto riguarda la posizione e la variazione della larghezza. I dati raccolti dovrebbero essere valutati per la polarizzazione, la stabilità e la linearità.

Durante un’attività MSA, la quantità di incertezza di misura deve essere valutata per ogni tipo di calibro o strumento di misura definito nei piani di controllo del processo. Ogni strumento deve avere il giusto livello di discriminazione e risoluzione per ottenere dati utili. Il processo, gli strumenti utilizzati (calibri, infissi, strumenti, ecc.) e gli operatori sono valutati per la corretta definizione, accuratezza, precisione, ripetibilità e riproducibilità.

Classificazioni dei dati

Prima di analizzare i dati e o i calibri, gli strumenti o i dispositivi, dobbiamo determinare il tipo di dati raccolti. I dati potrebbero essere dati di attributo o dati variabili. I dati degli attributi sono classificati in valori specifici in cui i dati variabili o continui possono avere un numero infinito di valori. Definizioni più dettagliate possono essere trovate di seguito.

Il campione Master

Per eseguire uno studio, è necessario prima ottenere un campione e stabilire il valore di riferimento rispetto a uno standard tracciabile. Alcuni processi avranno già” campioni master ” stabiliti per la fascia alta e bassa delle specifiche di misurazione previste.

Lo studio Gage R& R

Per calibri o strumenti utilizzati per raccogliere dati continui variabili, ripetibilità e riproducibilità (Gage R& R) può essere eseguito per valutare il livello di incertezza all’interno di un sistema di misurazione. Per eseguire un Gage R& R, selezionare prima il gage da valutare. Quindi eseguire i seguenti passaggi:

• Ottenere almeno 10 campioni casuali di parti prodotte durante un normale ciclo di produzione
• Scegliere tre operatori che eseguono regolarmente il particolare ispezione
• Avere tutti gli operatori misurare le parti del campione e la registrazione dei dati
• Ripetere il processo di misura di tre volte ogni operatore che utilizza le stesse parti
• Calcola la media (media) letture e la gamma di prova medie per ciascun operatore
• Calcola la differenza di ogni operatore medie, la gamma media e la gamma di misure per ogni campione in parte utilizzato nello studio
• Calcolo della ripetibilità per determinare la quantità di attrezzature di variazione
• Calcolare la riproducibilità per determinare la quantità di variazione introdotta dagli operatori
• Calcola la variazione di parti e totale percentuali di variazione

La conseguente Gage R & R percentuale è utilizzato come base per l’accettazione dell’gage. Le linee guida per effettuare la determinazione si trovano di seguito:

• Il sistema di misura è accettabile se il Gage R & R punteggio scende sotto il 10%
• Il sistema di misura può essere determinato accettabile a seconda dell’importanza relativa di applicazione o di altri fattori se il Gage R & R cade tra il 10% e il 20%
• sistema di misurazione con Gage R & R maggiore di 30% richiede un intervento per migliorare
  • azioni individuate per migliorare il sistema di misura deve essere valutata l’efficacia

Quando si interpretano i risultati di a Gage R & R, eseguire uno studio di confronto dei valori di ripetibilità e riproducibilità. Se il valore di ripetibilità è elevato rispetto al valore di riproducibilità, indicherebbe un possibile problema con il calibro utilizzato per lo studio. Il calibro può avere bisogno di essere sostituito o ri-calibrato. Negativamente, se il valore di riproducibilità è grande rispetto al valore di ripetibilità, indicherebbe che la variazione è correlata all’operatore. L’operatore può avere bisogno di una formazione supplementare sull’uso corretto del calibro o può essere necessario un dispositivo per assistere l’operatore nell’uso del calibro.

Gage R& R gli studi devono essere condotti in una delle seguenti circostanze:

• ogni volta che un nuovo sistema di misura viene introdotta
• a Seguito di eventuali attività di miglioramento
• Quando un diverso tipo di sistema di misura viene introdotta
• a Seguito di eventuali azioni di miglioramento eseguite sull’attuale sistema di misura grazie ai risultati di una precedente Gage R & R studio
• Ogni anno in allineamento con set di pianificazione di calibrazione dell’indicatore di livello

Attributo Gage R & R

Attributo sistemi di misura possono essere analizzati utilizzando un metodo simile. Incertezza di misura di attributo calibri devono essere calcolati utilizzando più breve metodo come di seguito:

• Determinare il gage per essere studiato
• Ottenere il 10 campioni casuali da una produzione regolare esecuzione
• Seleziona 2 operatori diversi che svolgono particolari attività di ispezione regolarmente
• Sono gli operatori di eseguire la verifica due volte per ciascuna delle parti del campione e la registrazione dei dati
• Avanti, calcolare il valore kappa.
• Quando il valore kappa è maggiore di 0.6, il gage è ritenuto accettabile
  • Se non, il gage può avere bisogno di essere sostituito o calibrato

L’attributo gage studio deve essere eseguita sulla base degli stessi criteri elencati in precedenza per il Gage R& R studio.

Durante l’MSA, il Gage R&R o lo studio del gage degli attributi devono essere completati su ciascuno dei gages, strumenti o dispositivi utilizzati nel sistema di misura. I risultati dovrebbero essere documentati e memorizzati in un database per riferimento futuro. Può essere richiesto per una presentazione PPAP al cliente. Inoltre, se dovessero sorgere problemi, è possibile eseguire un nuovo studio sul calibro e sui risultati rispetto ai dati precedenti per determinare se si è verificato un cambiamento. Un MSA correttamente eseguito può avere un’influenza drammatica sulla qualità dei dati raccolti e sulla qualità del prodotto.

Termini e definizioni chiave

• Dati degli attributi-Dati che possono essere contati per la registrazione e l’analisi (a volte indicati come dati go/ no go)
• Dati variabili-Dati che possono essere misurati; dati che hanno un valore che può variare da un campione all’altro; continuo di dati della variabile può contenere un numero infinito di valori
• Bias – la Differenza tra la media valore osservato e il valore di destinazione
• Stabilità di Un cambiamento nella misura di polarizzazione per un periodo di tempo
  • Un processo stabile sarebbero considerati “controllo statistico”
• Linearità di Un cambiamento nel valore di polarizzazione all’interno della gamma normale funzionamento del processo
• Risoluzione più Piccola unità di misura di un utensile selezionato gage o strumento; la sensibilità del sistema di misura per la variazione del processo per una particolare caratteristica di essere misurato
• Precisione – La vicinanza dei dati per l’obiettivo o il valore esatto o accettato un valore di riferimento
• Precisione – Come chiudere un set di misurazioni per ogni altro
• Ripetibilità – Una misura dell’efficacia dello strumento utilizzato; la variazione delle misure ottenute da un singolo operatore, utilizzando lo stesso strumento per misurare la stessa caratteristica
• Riproducibilità di Una misura della variazione dell’operatore; la variazione in un insieme di dati raccolti da diversi operatori utilizzando lo stesso strumento per misurare la stessa caratteristica parte