MSA(MeasurementSystemAnalysis)使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析,以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适,并确定测量系统误差的主要成分。
从统计质量管理的角度来看,测量系统分析实质上属于变异分析的范畴,即分析测量系统所带来的变异相对于工序过程总变异的大小,以确保工序过程的主要变异源于工序过程本身,而非测量系统,并且测量系统能力可以满足工序要求。测量系统分析,针对的是整个测量系统的稳定性和准确性,它需要分析测量系统的位置变差、宽度变差。在位置变差中包括测量系统的偏倚、稳定性和线性。在宽度变差中包括测量系统的重复性、再现性。
测量系统分析已逐渐成为企业质量改进中的一项重要工作,企业界和学术界都对测量系统分析给予了足够的重视。测量系统分析也已成为美国汽车公司质量体系QS9000的要素之一,是6σ质量计划的一项重要内容。以通用电气(GE)为代表的6σ连续质量改进计划模式即为:确认(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control),简称DMAIC。
数据是通过测量获得的,对测量定义是:测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特性的关系。这个定义由C.Eisenhart给出。赋值过程定义为测量过程,而赋予的值定义为测量值。
数据质量通用的统计特性:
▲准确度 ( Accuracy ) X→μ或称偏移(BIAS):
量测实际值与工件真值间之差异,是指数据相对基准(标准)
值的位置。
▲精密度 ( Precision ) σ或称变差(Variation):
利用同一量具,重复量测相同工件同一质量特性,所得数据 之变。是指数据的分布。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和方差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置,包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(Linearity)和稳定性(Stability);而方差指测量数据的分散程度,也称为测量系统的R&R,包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。
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