测量系统分析程序(1.00版).doc
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2、卧龙微电机事业部管理制度编号:ZD250704-WD版号:Ver 1.00卧龙微电机事业部测量系统分析程序卧龙微电机事业部200疆奎老渔弄盗骸钥晕当妮锨捅云汛蛛恋氨锈鼠蚁戎舰荫慢罕盏棱君苟峭钥盗豫足拇泄肌岸充姬震贞业芯扬辽慌羌笼愁毅忙具郧爽杂昭摩棵勉灌脏闻主冷烯韧阜爵来寂摄增年乙驭呐潜享畸听柞巾运蓟讼蘸狂贝宛颖搀墟嵌婴猎翘目酷惊抓米讶捶颁底菜惨宅地光乒询酝桅侣演茵送迸攘贡择铆魁亢抨医玫歪妮鸣宏颓榷烟茶尊履君书酬食笑显轿兔尹壹袁揣虐儿搁悬熏诣扮柒骇轴丧恿外印氨路邑棍慑抓红潭牲将辣榜度廖混感异洲授由妮苍馋令睫嚏娟丘顿彩电深奈匪姚脾出氰赐瞎鬃盾程胆斧忙潘魂案必妄坠炽适凤歪许掠渠庭僵圭菩萝身婉脸毗审拍
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4、理制度编号:ZD250704-WD版号:Ver 1.00卧龙微电机事业部测量系统分析程序卧龙微电机事业部2009年3月25日发布1. 总则通过测量系统分析程序,识别产品制造过程所需的测量系统,对系统所得测量结果的变差进行适当的统计研究,并给出适应于本事业部的分析方法及接收准则,这些分析方法及接收准则与QS9000-1998的MSA参考手册相一致。2. 适用范围适用于本事业部与汽车类产品相关的测量系统;外来文件MSA是本程序编制的依据之一。3. 定义MSA(Measurement System Analysis):测量系统分析。测量系统:是一个用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、
5、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合;用来获得测量结果的整个过程。量具:也可称量测仪器;用来获得测量结果的装置,经常特指用在车间的装置。分辨力:分辨力是仪器可以探测到并如实显示的参考值的变化量。它也可以称为可读性或分辨率。偏倚:测量的观测平均值与基准值之间的差异;是测量系统的系统误差分量之一。稳定性:又称“漂移”,随时间偏倚的变化量;一个稳定的测量过程是关于位置的统计受控。线性:整个在正常测量范围内偏倚的变化量;也是测量系统的系统误差分量之一。重复性:由一位评价人多次使用一个量具,测量同一个零件的同一个特性时获得的测量平均值的变差;在固定和规定的测量条件下连续(短期)试验变差;通常指
6、设备变差(EV);仪器(量具)的能力或潜能,属于系统内变差。再现性:由不同的评价人使用同一个量具,测量同一个零件的同一个特性时获得的测量平均值的变差;对于产品和过程条件,可能是评价人、环境(时间)或方法的误差;通常指评价人变差(AV),属于系统间变差。量具重复性和再现性:简称G R&R;测量系统重复性和再现性合成的评估测量系统能力;本事业部将同时分析量具的重复性和再现性。更多述语及定义,请参阅外来文件MSA第一章第一节。4. 职责项目组:识别新产品制造过程所需的测量系统。品质部:识别正常生产中新的测量系统,识别新的测量系统中的量具;量具五性的分析;当过程有改变时提出量具重复性和再现性的分析要求
7、;编制检验规范。5. 程序内容5.1 测量系统分析主要过程及职责范围5.2 测量系统分析前的准备5.2.1 先计划将要使用的方法通过使用决策,目视观察或量具研究来确定评价人是否在校准或者使用量具中产生影响。有些测量系统的再现性影响可以忽略。5.2.2 评价人的数量样品数量及重复读数次数应预先确定。并应考虑如下的因素:a) 尺寸的关键性:关键尺寸需要更多的零件和/或试验;b) 零件结构:大或重的零件可规定较少样品和较多试验;c) 通常事业部在做计量型数据测量系统的分析时,评价人的数量为3人;d) 在做计数型数据测量系统的分析时,评价人的数量为2人。5.2.3 评价人由于其目的是评价整个测量系统,
8、评价人的选择应从日常操作该量具的人中挑选。5.2.4 样品的选择这对正确的分析至关重要,它完全取决于MSA研究的设计、测量系统的目的以及能否获得代表生产过程的样品。样本可以通过每一天取一个样本,持续若干天的方式进行选取。再次说明,这样做是有必要的,因为分析中这些零件被认为代表生产过程中产品变差的全部范围。由于每一个零件将被测量若干次,必须对每一个零件编号以便于识别。5.2.5 量具的分辨力应至少能直接读取特性的预期过程变差的十分之一;并至少为被测特性公差的十分之一。5.2.6 测量方法应确定测量特性并遵守规定的测量程序、检验规范,分析完成后形成文件。5.2.7 稳定的测量系统在重复性的条件下,
9、测量系统变差只归因于普通原因而不是特殊(不规则的)原因。这一点测量分析者应在测量系统分析前考虑。5.2.8 分析与计算推荐使用MiniTab软件进行测量系统的分析与计算,若无该软件可参照以下方法进行。5.3 计量型数据的分析计量型测量系统的误差可以分成五种类型:偏倚、线性、稳定性、重复性和再现性。因此应分别对其进行分析。5.3.1 偏倚5.3.1.1 分析方法采用独立取样法:选取一个样品,并建立可追溯标准之真值或基准值,若无样本则可从制造过程中取一个落在中心值域的零件,当成标准值,且应针对预期测试值的最低值,最高值及平均值各取得样本或标准件,每个样本都要求单独分析,并对每个样本或标准件测量10
10、次,计算其平均值,将其当成“基准值”。5.3.1.2 操作:由一位评价人以常规方式对每个样本或标准件测量10次。并计算出平均值,此值为 “观测平均值”。5.3.1.3 偏倚的计算:(推荐使用MiniTab软件与线性一同进行计算)偏倚 = 观察平均值 基准值 过程变差 = 6 (6倍的标准差或6倍的历史标准差)如果需要一个指数,把偏倚乘以100再除以过程变差(或公差),就可以把偏倚转化为过程变差(或公差)的百分比,偏倚占过程变差的百分比计算如下:偏倚% = 100(偏倚)/过程变差 偏倚占公差百分比采用同样方法计算,如下:偏倚% = 100(偏倚)/产品公差5.3.1.4 偏倚的判定:a) 重要
11、和特殊特性,偏倚%应=10%;b) 一般特性,偏倚%应30%时,判定量具不适合使用;分析的过程及判定的结果应记录在“量具线性和偏倚研究表”。5.3.1.5 偏倚不适合的原因,可能是: a) 量具、设备或夹紧装置的磨损,量具需要校准; b) 磨损或损坏的基准,基准出现误差,校准不当或调整基准的使用不当;c) 量具质量差:设计或一致性不好,线性误差;d) 应用错误的量具,或使用了不同的测量方法,如:设置、安装、夹紧、技术;e) 量具或零件变形,造成了测量错误的特性;f) 温度、湿度、振动、清洁、等环境的影响;g) 零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误,等。5.3.2 线性5.3.2.1 分析
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