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优思学院|MSA测量系统分析的五大统计特性

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在测量系统分析(MSA)中,要保证测量系统的完整性要考慮测量系统的五个主要属性。这些特性包括偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性和测量系统的分辨力(NDC)。优思学院把重复性和再现性结合在一起,并增加了分辨力(NDC),所以实际上是六大属性。在实际操作中,分析这些特性是可以有一定的先后顺序的,合理的顺序能提高效率,也能确保数据的准确性和可靠性。
1. 重复性与再现性(GRR)
为什么GRR是第一步?
在测量系统分析中,重复性与再现性(GRR)被视为基础特性,必须首先进行分析。原因在于,GRR的结果反映了测量系统的总变差,即测量设备自身的变差(重复性)和不同测量人员使用同一设备的变差(再现性)。通过GRR分析,测量系统的整体变差和稳定性可以初步确定,这些信息为后续分析提供了基础。
此外,GRR结果中的总变差用于计算其他特性中的偏倚、线性和稳定性,因此在数据可靠性得到确认之前,不能进行这些项目的分析。
分析方法:通过多次测量,评估设备在不同条件下的表现。

2. 分辨力(NDC)
在GRR分析完成后,紧接着要关注的是测量系统的分辨力NDC(Number of Distinct Categories)。NDC与量具的物理分辨率不同,它表示的是测量系统对产品特性的分组能力。NDC的值越高,系统区分不同产品状态的能力越强。一般要求NDC值应大于或等于5,若NDC值不达标,则说明系统的分辨力不够强,后续的偏倚、线性等分析将失去意义。

分析方法:NDC通过GRR分析中的数据计算,要求 NDC ≥ 5。
3. 偏倚
为什么偏倚是第三步?
偏倚是指测量系统的平均测量值与参考标准值之间的差异。通过高精度的测量仪器确定样品的基准值后,用待分析的测量系统对样品进行多次测量,并计算测量值的平均值与基准值的差异。偏倚的本质是在确认测量设备是否有系统性误差,在这一步,实际测量是否偏离标准直接关系到测量系统的准确性。
偏倚的分析依赖于GRR分析中的总变差数据,因此它排在NDC之后。若偏倚较大,则系统存在显著的系统性误差,需要校准或修正。

分析方法:多次测量样件,比较测量平均值和参考标准值,使用95%置信区间来判断偏倚是否显著。
4. 线性
线性为何排在偏倚之后?
线性是偏倚在量程范围内的分布,即在不同测量位置(量具量程范围)上的偏倚变化。它关注的是测量系统是否在不同测量范围内保持一致性。线性分析是在确认偏倚之后进行的,若某个范围内的偏倚较大,说明该范围的测量精度有问题。

线性的结果能进一步确认测量系统在全量程范围内的表现。它的本质在于判断系统是否在不同测量范围内表现一致,若偏倚随着量程变化,则需要调整测量系统或采取其他校正措施。
分析方法:通过多点测量样品,确定偏倚在不同量程位置上的变化趋势,并计算其对过程总变差的影响。
5. 稳定性
为什么稳定性最后分析?
稳定性是指测量系统在一段时间内的性能保持一致的能力,通常是通过间隔一定时间对相同样件进行测量来判断。在时间上的漂移(例如一天或一周后的测量结果)反映了系统的长期可靠性。因此,稳定性往往在所有短期特性(如GRR、偏倚和线性)都确认后进行。
若测量系统在时间上表现出显著的漂移,说明系统的稳定性差,测量结果的长期可靠性存在问题。因此,稳定性的检测应在所有静态特性分析后进行,以确保系统在长期使用中的可靠性。
分析方法:使用控制图或趋势分析来观察测量数据在时间上的变化趋势,判断其是否超出控制限。
总结
在实际操作中,测量系统分析的6个特性应按照以下顺序依次进行:
重复性与再现性(GRR):先确认系统的总变差,作为其他特性分析的基础。
分辨力(NDC):检查系统的分辨能力,确保它能有效区分不同产品状态。
偏倚:通过比对参考标准值,确认系统是否存在系统性误差。
线性:分析系统在量程范围内的偏倚分布,检查其是否在不同量程范围内保持一致。
稳定性:通过时间序列数据分析,确认系统的长期稳定性。
这个顺序确保了测量系统的完整分析,避免由于初期数据问题(如GRR不达标或NDC不足)影响后续的分析结果。这样可以保证测量系统符合质量控制的高要求,使得后续生产中的数据可靠、可用。


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