MSA,只做GRR就够了吗?

日期: 2020/06/08
作者: 日精注塑机
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日精注塑机全电动注塑机)2020年6月8日讯 MSA(MeasurementSystems Analysis),即测量系统分析。用在SPC之前对测量系统的可靠性进行判断,从而保证其能为过程分析提供准确的数据。由于客户及审核的要求,MSA是一项必不可少的工作。有些企业认认真真地在做,有的企业则仅仅是为了应付审核。公司对其不重视,员工也就很难有好的理解。


尽管在招聘网站中,能看到许多相关岗位都要求掌握MSA。可笔者通过调研了解到,多数同行只是对概念可以泛泛而谈,能做到深入理解的,却寥寥无几。

 

刚毕业的时候,我的一项工作内容,是按照程序文件的要求,对产品检具测量系统进行年度MSA。当初我对它的理解,就是挑几个零件依次放在检具上面,测量关键尺寸,然后把数据输入到表格里,等待函数自动算出结果。如果不合格就偷偷改个数据,直到合格为止。


这让刚参加工作的我觉得愧疚且迷茫,不理解此项工作的意义所在,于是上网和翻书,去阅读有关知识。当了解到MSA不只包含GRR,我更纳闷了,为什么我们公司只要求分析GRR呢?随着在行业内经验的积累,现在我对这个问题也有了新的认识,今天拿出来和大家分享。也希望能够帮助到刚刚入行制造业的新人,消除他们的一些困惑。

 

回答这个问题之前,先来简单介绍一下测量系统的变异类型,包括偏倚、稳定性、线性、重复性、再线性。为方便记忆,分别用一句话概括MSA五性如下。

 

偏倚:测量结果的观测平均值与基准值的差值

稳定性:偏倚随时间的变化

线性:偏倚随量程的变化

重复性:测量设备的变异(EV)

再现性:评价人变异(AV)

 

其中,偏倚、稳定性、线性代表了测量系统的准确度(Accuracy),即测量值和真值的接近程度;重复性和再现性表示测量系统的精密度(Precision),即重复测量时,各测量结果的差异程度。


文章开头说的GRR(Gauge Repeatability Reproducibility),则是重复性和再现性结合后的估计值。经常把它们两个变异类型放在一起进行研究,原因除了二者都体现了测量系统的精密度之外,个人理解也是因为计算时,二者采集数据的方式一样。


日精注塑机,全电动注塑机

准确度与精密度


那么接下来就说一下,五性的数据采集方式和评判标准:

 

1、稳定性:

取1个样本,在不同时间里每次测量3~5次,将数据按照时间顺序画在控制图上,根据图像判断测量过程是否稳定受控;


2.偏倚:

取样方法1)取1个样本,建立基准值,并测量样本10次以上,记录数据。

取样方法2)直接用计算稳定性时所用的数据,前提是测量系统已处于稳定状态。

评判:计算偏倚值置信区间,若0值落在偏倚值附近95%置信区间内,则偏倚在5%的水准上可接受。


3.线性:

选择不少于5个零件,零件测量值能够覆盖量具的操作范围,确定基准值后,每个零件测不少于10次,收集数据绘制拟合线和置信带。若偏倚=0的线落在置信带内,线性可接受。


4.重复性和再现性(GRR):

取样方法1)极差法:通常选2人测量不少于5个零件,每个人对每个零件测量1次,记录数据。

取样方法2)均值极差法:通常选3个人,随机顺序测量不少于5个零件,每个人需要对每个零件测3次,收集数据。

两种方法的差异在于,方法1将重复性和再现性作为一个整体进行分析,方法2可对重复性和再现性进行独立分析。用收集到的数据计算,根据%GRR值来判断变异是否可接受,%GRR值即测量系统变差占总变差的比率。判定前提为Ndc≥5。

 

这里补充解释一下分级数Ndc,它等于零件变差和测量系统变差的比值乘以大于1的系数,可以把它当作分辨率。就如同有一个人去评价一筐苹果的质量,如果分辨率是2,代表着他只能把苹果分成2堆,一堆好的,一对坏的。如果是3,他可以分成3堆:好的,一般的,坏的。如果是4,就是4堆,好的,次好的,轻微坏的,坏的厉害的。分辨率越大,分成的堆数就越多,所以Ndc越大越好。

 

当我们在研究SPC时,一定是先通过控制图判断过程稳定受控后,再继续进行过程能力的计算。那么,在研究MSA五性时,有没有类似的先后顺序呢?我认为是有的,应该先分析准确度,再分析精密度。在准确度中,优先对稳定性进行分析。


因为进行测量系统分析的目的,是要预测在不远的未来,测量系统中的测量误差具有什么样的特性。为了能够进行这样的预测,测量系统必须表现出统计稳定性,即测量系统的测量误差的分布规律不随时间发生变化。

 

举个射击的例子,为了更接近靶心,新手的步骤常常是先多次试探,找到一个大致范围,然后在这个范围内,让子弹更加密集地向靶心靠近。另外,虽然PPAP要求中规定,“组织必须对所有新的或改进后的量具、测量和试验设备进行测量系统分析研究” 。


但也并不是测量系统五个变异类型都要研究,具体还是要按照客户要求及实际情况判断,比如自动控制的仪表,本身不存在再现性也就无法研究。掌握这个知识点,审核的时候我们也可以和老师解释了。

 

概念介绍的差不多了,现在让我们回到标题的问题,“MSA,是否只做GRR就够了呢?”

 

先公布答案。可以,但还是有个前提:

 

我们在企业里通常只分析测量系统的GRR,但身为制造行业从业者,大家一定都清楚,量具定期就会被送去实验室校核。这个过程,其实就是在做偏倚和线性的分析了。


而测量系统的稳定性,只要人员、环境、测量方法、设备状态没有大的变异就不会有问题,所以一般情况下,使用人员在公司内部对测量系统只需进行GRR分析即可。

 

最后我们将这个问题扩展一下:如果MSA出现了GRR和稳定性的问题,我们应该先改善哪个?

 

如前所述,稳定性代表平均值与基准值差异,GRR代表变异性范围。所以GRR要在稳定性之前进行改善。举个例子来解释原因,你将一兜子苹果放在台秤上称重,读数忽大忽小,那么你为了得到准确的重量,是会先改进平均值,还是先保证读数在一个固定的范围内波动呢?肯定是后者了,因为即使你无法确定苹果的真实重量,你至少也希望它每次测得的值能在一个固定范围内变动,然后再慢慢调整台秤,直到测量值与真实值接近。

 

那你可能又会问,按照你举的这个例子,我在分析变异类型的时候,也最先做GRR有何不可。这里再次强调,测量的过程涉及到误差理论,稳定性分析就是首先要分析这个引入测量系统的误差是稳定的,受控的。否则不能保证在短时间内进行的GRR分析是有效的。

 

以上,我们对MSA五性的研究方法、判定标准、分析顺序、改善顺序均做了一个简单的总结,相信会给大家一点帮助,不足之处也希望和同行一起讨论。MSA研究终究是一个复杂的过程,需要检测的性能多,需要收集的数据多,分析过后还要找到合适的改善方法。


但这一切工作,都是为了识别过程中的变异,从而改善过程。正如没有一把好的尺子,也就失去了衡量的标准;生产没了标准,也就不能保证做出合格的东西来。