MSA101.ppt

【MSA101.ppt】的讲解主要围绕测量数据的质量和测量系统分析展开，这是质量管理体系QS-9000中的重要概念。QS-9000是一种汽车行业质量管理标准，强调通过有效的测量来监控和改进生产过程。 1. 测量数据的使用：在现代制造业中，测量数据被广泛用于过程控制，比如通过比较测量结果与统计控制限值来判断是否需要调整过程。同时，数据分析也被用来探究不同变量之间的显著关系，如塑料件关键尺寸与浇注温度的关系。 2. 数据品质的重要性：为了确保测量数据带来的利益大于获取成本，必须关注数据的质量。数据质量涉及到测量结果的偏倚和方差。偏倚是数据相对于标准值的位置，方差则描述数据的分布。高变异性可能导致制造过程的变差被掩盖，从而影响决策。 3. 改进措施：如果数据质量不可接受，通常需要通过改善测量系统而非数据本身来解决。这涉及到对测量设备、程序、操作人员等整体量测系统的优化。 4. 量具与测量系统定义：量具是用于获取测量结果的装置，包括车间使用的设备和合格/不合格判断工具。测量系统是进行被测特性赋值的整个过程，可以看作是一个产生数据的制造过程，可以用统计过程控制的方法来评估和管理。 5. 测量系统的统计特性：一个有效的测量系统应该在统计控制下，意味着其变异仅由普通原因造成（统计稳定性）。此外，测量系统的变异应小于制造过程的变异，且精度高于过程变异和公差带两者中的较高者。 6. 分辨率：测量系统的分辨率是指检测并准确显示被测特性微小变化的能力。如果分辨率不足，将无法识别过程的变差，不利于分析和控制。 7. 数据分级与应用：根据数据分组的数量，用于控制或分析的适用性不同。例如，只有当过程参数和指数估计准确，且过程变差相对较小的情况下，才适合用于控制。 8. 不合适的分辨率：低分辨率可以通过极差图（R图）来识别。为了确保足够的分辨率，建议相对于过程变差，可视分辨率至少为总过程6σ的十分之一。 9. 量测系统研究的目的：通过研究测量系统与环境的交互，了解测量变差的类型和程度。这有助于确定重复性、校准偏差的合理极限，而不仅仅是追求极高的精确度。 这些知识点对于理解和应用QS-9000标准至关重要，它们指导着企业如何建立有效的测量体系，确保生产过程的质量控制，并做出基于数据的明智决策。通过持续改进测量系统，可以提高产品质量，减少浪费，并增强客户满意度。