aly_-MSA-通用测量系统指南.doc

aly_-MSA-通用测量系统指南 本文档是关于通用测量系统指南的概念性概述。测量数据的使用频率和广泛程度日益增加，如今很多制造过程都依靠测量数据来决定是否调整。测量数据的应用包括确定两个或多个变量之间的关系，例如，探索模制塑料件的关键尺寸与浇注材料温度之间的关系。 测量数据的质量是至关重要的，因为它直接影响到分析结果的可靠性。如果测量数据质量低，则分析结果也将不可靠。测量数据的质量可以通过统计特性来评估，如偏倚和方差。低质量数据最常见的原因之一是数据变差太大，可以由于测量系统和环境之间的交互作用引起。 管理一个测量系统的关键是监视和控制变差，以获得高质量的数据。绝大部分变差是不希望有的，但也有一些重要的例外，例如，小变化引起的变差被认为是有用的。 测量过程可以定义为“赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系”。测量系统可以看成是一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。这样看待测量系统是有用的，因为它允许我们接受那些早已表明它们在统计过程控制领域用途的所有概念、原理和工具。 本手册的目的是介绍选择各种方法来评定测量系统质量的指南。这些指南可以通用于任何测量系统，但它们主要用于工业界的测量系统。本手册不打算作为所有测量系统分析的概要，它主要的焦点是对每个零件能重复读数的测量系统。 测量系统可以定义为用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合。它用来获得测量结果的整个过程。理想的测量系统在每次使用时，应只产生“正确”的测量结果。一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和对所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。 遗憾的是，具有这样理想的统计特性的测量系统几乎不存在，因此过程管理者必须采用具有不太理想的统计特性的测量系统。一个测量系统的质量经常仅仅用其测量数据的统计特性来确定。其它特性，如成本、使用的容易程度等对一个测量系统总体理想性的贡献也很重要。 在测量系统中，术语量具是指任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置。测量系统的统计特性是评估其质量的重要指标。理想的测量系统应具有零方差、零偏倚和对所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。