MSA学习总结.doc
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MSA,全称为Measurement System Analysis,是一种通过数理统计和图表技术来分析测量系统的精确度和偏差的方法。在ISO/TS16949标准中,MSA是五大手册之一,用于评估测量系统是否适合作为其衡量参数的工具。测量系统不仅仅是单一的设备,而是包括了操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员在内的整体,用于得到测量结果的全过程。 测量误差是指在测量过程中,测量结果与实际值之间的差距。误差来源主要包括测量装置误差、环境误差、测量方法误差以及人员误差。这些因素都会影响测量的准确性和一致性。 测量系统的变差有五种主要类型: 1. 偏倚:测量结果的平均值与基准值之间的差异,可通过使用更高精度的设备多次测量取平均值来接近真值。 2. 稳定性:测量系统在一段时间内对同一基准或零件的同一特性进行测量时的总变差,也称为漂移,表示测量结果随时间的波动。 3. 线性:在量具预期的工作范围内,偏倚值的变化,反映了测量系统在整个操作范围内的系统误差。 4. 重复性:同一评价人使用同一测量仪器对同一零件同一特性进行多次测量时的变差,主要反映设备本身的变差。 5. 再现性:不同评价人使用同一量具测量同一零件同一特性时的平均值变差,主要体现人为因素或环境条件的影响。 一个有效的测量系统应满足以下基本要求: 1. 具有足够的分辨率和灵敏度,使得测量增量远小于过程变差和控制限,遵循10-1法则,即仪器分辨率应能将公差分成十份或更多。 2. 测量系统需处于统计受控状态,即在可重复条件下,变差仅由普通原因引起,可以通过X&R或X&S控制图进行评价。 3. 测量系统的变异性相对于产品的公差要小,以便有效地控制产品质量。 4. 在过程控制中,测量系统的变异性应小于制造过程变差,并具有有效的分辨率。 计量型测量系统的研究通常包括稳定性分析,例如: 1. 选取代表性的样本,建立基准值。 2. 定期对标准样本进行测量,记录数据。 3. 使用X&R或X&S控制图展示数据并设置控制限。 4. 分析控制图以确定测量系统是否出现失控或不稳定状态。 通过以上分析,我们可以理解MSA在质量控制和过程改进中的重要性,它帮助我们识别和减少测量误差,确保测量结果的可靠性和一致性,从而提升产品的质量和生产效率。
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