在日常生产中,我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化。那么,怎么确保分析的结果是正确的呢?我们必须从两方面来保证。
一是确保测量数据的准确性/质量。
二是确保使用了合适的数据分析方法,如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行评估,能够保证数据的高质量与准确度。MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析,以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适,并确定测量系统误差的主要成分。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和方差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置,包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(Linearity)和稳定性(Stability);而方差指测量数据的分散程度,包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility),也称为测量系统GR&R,
一般来说,测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。
分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统,否则,不管我们采用什么样的分析方法,最终都可能导致错误的分析结果。因此,企业除了要保证量具的精度合适,还要考虑包括人、机、料、法、环、测的整个测量系统是否能够满足要求。利用MSA方法,对测量系统的GRR进行验证,从而确保数据的可靠。
MSA在企业质量管理中的应用
市场的需要推动了MSA在企业质量管理中的应用。随着越来越多的跨国公司进入中国市场投资建厂,为了降低成本,它们都在加速采购本地化的进程。在选择和评估供应商时,这些企业都非常重视供应商的质量保证体系,并把SPC(统计过程控制)和MSA(测量系统分析)的应用状况作为衡量供应商提供稳定的符合要求的产品的能力的重要参考指标。同时,这些成功企业的自身实践也证明SPC和MSA的成功运用是保证企业的质量保证体系稳定有效运作,提升企业竞争力的关键。为了在未来的市场竞争中获胜,许多市场意识超前的企业已经在企业质量管理中实施MSA,并加大SPC的应用。
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