MSA,隻做GRR就夠了嗎?

日期: 2020/06/08
作者: 旺百家平台登錄
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旺百家平台登錄旺百家平台登錄)2020年6月8日訊 MSA(MeasurementSystems Analysis),即測量系統分析。用在SPC之前對測量系統的可靠性進行判斷,從而保證其能爲過程分析提供準确的數據。由于客戶及審核的要求,MSA是一項必不可少的工作。有些企業認認真真地在做,有的企業則僅僅是爲了應付審核。公司對其不重視,員工也就很難有好的理解。


盡管在招聘網站中,能看到許多相關崗位都要求掌握MSA。可筆者通過調研了解到,多數同行隻是對概念可以泛泛而談,能做到深入理解的,卻寥寥無幾。

 

剛畢業的時候,我的一項工作内容,是按照程序文件的要求,對産品旺百家平台登錄檢具測量系統進行年度MSA。當初我對它的理解,就是挑幾個零件依次放在檢具上面,測量關鍵尺寸,然後把數據輸入到表格裏,等待函數自動算出結果。如果不合格就偷偷改個數據,直到合格爲止。


這讓剛參加工作的我覺得愧疚且迷茫,不理解此項工作的意義所在,于是上網和翻書,去閱讀有關知識。當了解到MSA不隻包含GRR,我更納悶了,爲什麽我們公司隻要求分析GRR呢?随着在行業内經驗的積累,現在我對這個問題也有了新的認識,今天拿出來和大家分享。也希望能夠幫助到剛剛入行制造業的新人,消除他們的一些困惑。

 

回答這個問題之前,先來簡單介紹一下測量系統的變異類型,包括偏倚、穩定性、線性、重複性、再線性。爲方便記憶,分别用一句話概括MSA五性如下。

 

偏倚:測量結果的觀測平均值與基準值的差值

穩定性:偏倚随時間的變化

線性:偏倚随量程的變化

重複性:測量設備的變異(EV)

再現性:評價人變異(AV)

 

其中,偏倚、穩定性、線性代表了測量系統的準确度(Accuracy),即測量值和真值的接近程度;重複性和再現性表示測量系統的精密度(Precision),即重複測量時,各測量結果的差異程度。


文章開頭說的GRR(Gauge Repeatability Reproducibility),則是重複性和再現性結合後的估計值。經常把它們兩個變異類型放在一起進行研究,原因除了二者都體現了測量系統的精密度之外,個人理解也是因爲計算時,二者采集數據的方式一樣。


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準确度與精密度


那麽接下來就說一下,五性的數據采集方式和評判标準:

 

1、穩定性:

取1個樣本,在不同時間裏每次測量3~5次,将數據按照時間順序畫在控制圖上,根據圖像判斷測量過程是否穩定受控;


2.偏倚:

取樣方法1)取1個樣本,建立基準值,并測量樣本10次以上,記錄數據。

取樣方法2)直接用計算穩定性時所用的數據,前提是測量系統已處于穩定狀态。

評判:計算偏倚值置信區間,若0值落在偏倚值附近95%置信區間内,則偏倚在5%的水準上可接受。


3.線性:

選擇不少于5個零件,零件測量值能夠覆蓋量具的操作範圍,确定基準值後,每個零件測不少于10次,收集數據繪制拟合線和置信帶。若偏倚=0的線落在置信帶内,線性可接受。


4.重複性和再現性(GRR):

取樣方法1)極差法:通常選2人測量不少于5個零件,每個人對每個零件測量1次,記錄數據。

取樣方法2)均值極差法:通常選3個人,随機順序測量不少于5個零件,每個人需要對每個零件測3次,收集數據。

兩種方法的差異在于,方法1将重複性和再現性作爲一個整體進行分析,方法2可對重複性和再現性進行獨立分析。用收集到的數據計算,根據%GRR值來判斷變異是否可接受,%GRR值即測量系統變差占總變差的比率。判定前提爲Ndc≥5。

 

這裏補充解釋一下分級數Ndc,它等于零件變差和測量系統變差的比值乘以大于1的系數,可以把它當作分辨率。就如同有一個人去評價一筐蘋果的質量,如果分辨率是2,代表着他隻能把蘋果分成2堆,一堆好的,一對壞的。如果是3,他可以分成3堆:好的,一般的,壞的。如果是4,就是4堆,好的,次好的,輕微壞的,壞的厲害的。分辨率越大,分成的堆數就越多,所以Ndc越大越好。

 

當我們在研究SPC時,一定是先通過控制圖判斷過程穩定受控後,再繼續進行過程能力的計算。那麽,在研究MSA五性時,有沒有類似的先後順序呢?我認爲是有的,應該先分析準确度,再分析精密度。在準确度中,優先對穩定性進行分析。


因爲進行測量系統分析的目的,是要預測在不遠的未來,測量系統中的測量誤差具有什麽樣的特性。爲了能夠進行這樣的預測,測量系統必須表現出統計穩定性,即測量系統的測量誤差的分布規律不随時間發生變化。

 

舉個射擊的例子,爲了更接近靶心,新手的步驟常常是先多次試探,找到一個大緻範圍,然後在這個範圍内,讓子彈更加密集地向靶心靠近。另外,雖然PPAP要求中規定,“組織必須對所有新的或改進後的量具、測量和試驗設備進行測量系統分析研究” 。


但也并不是測量系統五個變異類型都要研究,具體還是要按照客戶要求及實際情況判斷,比如自動控制的儀表,本身不存在再現性也就無法研究。掌握這個知識點,審核的時候我們也可以和老師解釋了。

 

概念介紹的差不多了,現在讓我們回到标題的問題,“MSA,是否隻做GRR就夠了呢?”

 

先公布答案。可以,但還是有個前提:

 

我們在企業裏通常隻分析測量系統的GRR,但身爲制造行業從業者,大家一定都清楚,量具定期就會被送去實驗室校核。這個過程,其實就是在做偏倚和線性的分析了。


而測量系統的穩定性,隻要人員、環境、測量方法、設備狀态沒有大的變異就不會有問題,所以一般情況下,使用人員在公司内部對測量系統隻需進行GRR分析即可。

 

最後我們将這個問題擴展一下:如果MSA出現了GRR和穩定性的問題,我們應該先改善哪個?

 

如前所述,穩定性代表平均值與基準值差異,GRR代表變異性範圍。所以GRR要在穩定性之前進行改善。舉個例子來解釋原因,你将一兜子蘋果放在台秤上稱重,讀數忽大忽小,那麽你爲了得到準确的重量,是會先改進平均值,還是先保證讀數在一個固定的範圍内波動呢?肯定是後者了,因爲即使你無法确定蘋果的真實重量,你至少也希望它每次測得的值能在一個固定範圍内變動,然後再慢慢調整台秤,直到測量值與真實值接近。

 

那你可能又會問,按照你舉的這個例子,我在分析變異類型的時候,也最先做GRR有何不可。這裏再次強調,測量的過程涉及到誤差理論,穩定性分析就是首先要分析這個引入測量系統的誤差是穩定的,受控的。否則不能保證在短時間内進行的GRR分析是有效的。

 

以上,我們對MSA五性的研究方法、判定标準、分析順序、改善順序均做了一個簡單的總結,相信會給大家一點幫助,不足之處也希望和同行一起讨論。MSA研究終究是一個複雜的過程,需要檢測的性能多,需要收集的數據多,分析過後還要找到合适的改善方法。


但這一切工作,都是爲了識别過程中的變異,從而改善過程。正如沒有一把好的尺子,也就失去了衡量的标準;生産沒了标準,也就不能保證做出合格的東西來。