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一文读懂 MSA(测量系统分析)|概念篇

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发表于 2018-9-12 14:59:44 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 hsm198311 于 2018-9-12 15:50 编辑

一直想要就测量系统分析(MSA) 相关内容作一些总结, 种种原因一直没能抽出时间做这个事,今天总算开了个头。没错,只能是开头,希望对初学者有所助益,MSA内容较多,这篇推文只能涉及一些概念。

一、什么是“测量系统分析”?

什么是测量系统分析?也许我们不能解释得很清楚,但其实每个人在我们初中化学课上都已经研实践了:读取试管中溶液量的时,为确保读取值的准确度我们需要让视线与页面平直,这是一个简单的测量系统分析的问题。
测量系统分析英文Measurement System Analysis,缩写MSA,简单地说测量系统分析就是“对测量系统所作的分析“。

我想这么解释恐怕很难被接受,所以,为了理解MSA的含义,我们可以把它分解成两个部分,一个是“测量系统“,一个是“分析“。

先看什么是测量系统?

我们知道测量就是一个对被测特性赋值的过程,测量系统其实就是这个赋值过程涉及到的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境等要素的集合。系统中各个要素对测量结果的影响可能是独立的,也可能是相互影响的(交互作用)。

OK,再看什么是“分析”?

其实,如果要较个真,我们可以说测量系统分析的根本对象不是测量系统,更不是零件,而是测量系统输出的变差。所以也有用测量变差分析 Measurement Variation Staudy(MVS)替代测量系统分析MSA的。不管叫什么名头,这里的“分析”都代表了一系列的分析方法,关于具体方法,下文将介绍。
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 楼主| 发表于 2018-9-12 15:00:46 | 显示全部楼层
二、测量系统分析的目的

理解了测量系统分析的含义,就不难清楚MSA的目的:MSA的目的就是通过对测量系统输出变差的分析,判断测量系统是不是可接受的,如果不可接受,进而采取相应的对策。需要注意的是,世界上没有绝对完美的测量系统,因此测量系统误差可以减少但不能绝对消除。

补充一句:在质量领域我们把变差视为头号大敌,认为变差小是一种美。然而在自然界,变差,也就是多样性,本身就是一种美。
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 楼主| 发表于 2018-9-12 15:01:46 | 显示全部楼层
三、MSA方法论

MSA涉及多种方法,每一种都跟统计有关。对大多数人来说,这些方法往往难以被记住,包括一鸣。为了便于理解记忆,我们先对“变差” 进行“剥洋葱”,即进行解构,看看哪些指标可用于表征测量系统的测量变差。

弄清楚了这些指标,MSA方法论也就清晰可见了。
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 楼主| 发表于 2018-9-12 15:03:49 | 显示全部楼层
三、MSA方法论

解构第一层:

测量观察到的总变差(Observed Variation)

=零件间变差(Unit-to-unit variation)+ 测量系统误差(Measurement system Error)

其中零件间变差是指不同零件间客观存在的真实差异,由零件本身决定;测量系统误差就是我们MSA的对象,即由测量系统能力决定的测量偏差。

解构第二层:

测量系统误差(Measurement system Error)=

精确度(precision) + 准确度(Accuracy)

精确度研究的是测量变差的波动范围,没有考虑与真值的差异;准确度研究的是测量变差离真值(或参考值)的差异。

解构第三层:

1)精确度(precision)=重复性Repeatability + 再现性Reproducibility

2)准确度(Accuracy)=偏倚Bias+稳定性Stability+线性Linearity

OK,MSA的研究变差的指标其实就是上面等号右边的这5个,所以MSA方法论包括了:

1、重复性研究 Repeatability Study

同一个人,用同样的设备/方法/设置,在相同的环境,测量同一个产品多次所观察到的变差;主要研究设备导致的误差。

理解举例:你去金店买黄金饰品的时候,同一个营业员对你看上的金饰用相同的量具3次称重,你发现3次测量结果波动很大,这就是重复性不好。

2、再现性研究 Reproducibility study

不同的人,用同样的设备/方法/设置,在相同的环境,测量同一个产品所观察到的变差;主要研究人导致的误差。

理解举例:接上面的例子,这时另外一个营业员过来用同样的工具、方法对同样的金饰称3次,发现和第一个人测量的平均值比,此人的测量平均值差异也很大,那么就是说的再现性的问题。

3、偏倚研究Bias Study

观测到的均值和基准值(参考值)之间的差异。

理解举例:金饰的真值假设为50g,而今天你测量10次得到平均值为45g, 那么5g的差异就是偏差。

4、稳定性研究 Stability Study

在不同时间区间测量时得到的偏倚大小的情况,好的稳定性意味着什么时候测量偏倚都差不多。

理解举例:接着上面偏倚的例子,一个月后,用同样的量具测那个真值50g的饰品10次,得到平均值40g, 比一个月前少了10g,这说明稳定性很不好啊。

5、线性研究 Linearity Study

如测量结果随量程的变化始终保持很小的Bias,那么测量系统的Linearity就好。

理解举例:还是上面那个量具,第一次测量真值50g的金饰偏差假比为0.5g, 第二次测量真值200g金饰得到的偏差为5g.也就是说随着量程变大,变差也越来越大,这个系统的线性非常糟糕。

升级  27.3%

发表于 2018-9-12 15:53:59 | 显示全部楼层
对于计数型的MSA理解的不是很透彻,此前我也曾有提问过这个问题,可惜没有能回答中要害的。希望后面能看到你关于计数型数据的全面的解析,最好来些实例。
 楼主| 发表于 2018-9-13 08:03:07 | 显示全部楼层
willwang 发表于 2018-9-12 15:53
对于计数型的MSA理解的不是很透彻,此前我也曾有提问过这个问题,可惜没有能回答中要害的。希望后面能看到 ...

嗯,偶会尽可能多发些关于计数型MSA分析的资料,供参考,并和大家一同和学习、提高。
 楼主| 发表于 2018-9-13 08:04:01 | 显示全部楼层
四、MSA之前提,不可忽视的分辨率

足够的分辨率Resolution是进行MSA的前提。

分辨率即测量装置的敏感度(最小刻度),分辨率高时被测对象的微小变差都可以被测出,分辨率低则不然;举例,用最小单位分别为1分米和1厘米的软尺来测量人的高度,哪个误差更小不言而喻了吧。选取测量装置分辨率是的一个经验法则(Rule of thumb)是:装置的分辨率即最小刻度值至少为被测特性的尺寸规范(specification)或者过程变差(6个过程标准差宽度)的十分之一。一般来说分辨率由测量设备/装置自身决定,与人的操作和环境无关系。前面金饰的例子很夸张,也许我们应该从分辨率的角度找找原因。
 楼主| 发表于 2018-9-13 08:05:04 | 显示全部楼层
五、小结

综上,一个完整的MSA过程逻辑上及理论上,应该遵循如下步骤:分辨率-〉准确度(偏移、线性、稳定性)-〉精确度(重复性、再现性)。
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 楼主| 发表于 2018-9-13 08:05:48 | 显示全部楼层
最后:
当然,在实际工作中,根据不同的情况会有所侧重。比如在汽车行业,对于车身金属结构件的测量系统(涉及检具/检支架、操作者、三座标机等),三座标机本身的定期校准也会涉及分辨率、偏倚、线性和稳定性;检具上百分表的应用就涉及分辨率的确认;PPAP提交前一般需要作重复性再现性分析;每年度对检具的三座标精度校定涉及稳定性确认。
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