MSA - Kvalita a Geometrické specifikace produktugps.fme.vutbr.cz/STAH_INFO/2604_PALAN_1.pdf ·...

PALSTAT s.r.o. systémy řízení jakosti PPAALLSSTTAATT CCAAQQ Vydání

08/2005

AAnnaallýýzzaa ssyyssttéémmuu mměěřřeenníí MMSSAA ME -IMS 110

Zpracoval : Ing. Jaromír Palán Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 1 / 16

MSA AAnnaallýýzzaa ssyyssttéémmuu mměěřřeenníí

Implementační směrnice ME - IMS 110 © 2005 PALSTAT s.r.o. Vrchlabí


08/2005



Požadavek: Analýza systému měření ( požadavek ISO/TS 16949 7.6.1) Musí se provádět statistické studie, aby se analyzovala variabilita ve výsledcích každého typu systému měřícího a zkušebního zařízení. Tento požadavek musí platit pro systémy měření, na něž je odkaz v plánu řízeni výroby. Použité analytické metody a přejímací kritéria se musí shodovat s metodami a kritérii v příručkách zákazníka, pojednávajících o analýze systémů měřeni. POZNÁMKA Neexistují-li žádné požadavky zákazníka, použije se ISO 10012 Systém PPAALLSSTTAATT CCAAQQ používá základní metodiky:

q MSA metodika QS 9000 GRR q VDA 5 Způsobilost kontrolních procesů q Metodika Ford EU 1881 Cg,Cgk, R&R q Nejistoty při měření typu A / B dle metodiky EA-4/02


08/2005



Základní výklad přístupu pro analýzu systému měření dle metodiky QS 9000 MSA – Analýza systému měření

Třetí vydání

Účelem tohoto dokumentu je poskytnout postupy pro posuzování kvality systému měření. Ačkoliv jsou tyto směrnice dosti obecné, aby mohly být použity pro libovolný systém měření, jsou určeny především pro systémy měření používané v oblasti průmyslu.Hlavně je zaměřen na systémy měření, u nichž lze čtení na každém dílu opakovat.

Proces měření je považován za výrobní proces, který na svém výstupu dává čísla (data). Posuzování systému měření tímto způsobem je užitečné, protože nám umožňuje uplatnit všechny koncepce, filozofii a nástroje, které již prokázaly svou užitečnost v oblasti statistické regulace procesu.

Přístup směrnice QS 9000 MSA k problematice Nejistota měření Normy na systémy jakosti, např. QS-9000 nebo ISO/IEC TS 16949 požadují, aby „nejistota měření byla známa a odpovídala požadované způsobilosti měření libovolného kontrolního, měřícího nebo zkušebního zařízení“.

V podstatě je nejistota interval přiřazený výsledku měření, který popisuje rozsah, v rámci definované konfidenční úrovně, v němž se očekává, že leží pravá hodnota měření. Nejistota měření je běžně uváděna jako oboustranná veličina. Nejistota je kvantitativním vyjádřením věrohodnosti měření. Jednoduše se tento pojem vyjádří jako:

Pravá hodnota měření = pozorovaná hodnota měření (výsledek) ± U

Tento interval by měl zohledňovat všechny významné zdroje variability měření v procesu měření plus významné chyby kalibrace, hlavních etalonu, metody, prostředí a jiné, které nebyly dříve v procesu měření zohledněny. V mnoha případech bude tento odhad využívat pro kvantitativní vyjádření těchto významných směrodatných chyb metody MSA a GRR. Aby se zajistila neustálá přesnost odhadu, je vhodné periodicky provádět opakované přehodnocování nejistoty vztažené k procesu měření.

Nejistota měření a MSA Hlavním rozdílem mezi nejistotou a MSA je to, že MSA se zaměřuje na porozumění procesu měření, přičemž stanoví velikost chyby v procesu, a posouzení adekvátnosti systému měření pro kontrolu a řízení produktu a procesu.

MSA napomáhá porozumění a zlepšení (zmenšení variability).

Nejistota je interval hodnot měřena výsledek měření a o němž se tvrdí, že uvnitř něho leží pravá hodnota měření.

Filozofie MSA


08/2005



Fáze 1 Pochopte proces měřeni. Zkoušení ve fázi1 představuje posouzení zaměřené na ověření, zda se měří správná proměnná ve vlastní poloze znaku podle specifikace návrhu systému měření. (Ověří se přípravky a upínací zařízeni, jestliže se v daném případě používají.)

Rovněž, zda existují nějaké kritické problémy související s prostředím, které jsou vzájemně svázány s měřením.

Ve fázi l se má pro vyhodnocení vlivu pracovního prostředí na parametry systému měření využit statisticky navržený experiment (zaměřený např. na strannost, linearitu, opakovatelnost a reprodukovatelnost).

Výsledky testů získané ve fázi l mohou ukázat, že pracovní prostředí významně nepřispívá k celkové variabilitě systému měření. Kromě toho variabilita, kterou lze připsat strannosti a linearitě měřícího zařízení, by měla být malá v porovnání se složkami opakovatelnosti a reprodukovatelnosti. Poznatky získané při zkoušení ve fázi l se mají použít jako vstup pro vypracování programu údržby systému měření, stejně jako druhu zkoušky, které se mají použít ve fázi 2. Problémy související s prostředím mohou vyvolat změnu polohy nebo regulovaného prostředí měřícího zařízeni.

Fáze 2 – Splňuje proces měření požadavky v průběhu času? Zkoušení ve fázi 2 umožňuje průběžné monitorování klíčových zdrojů variability pro zajištění trvalé důvěry v systém měření (a v data, která jsou tímto měřícím systémem generována) a/nebo vyvolání signálu, že v průběhu času došlo ke zhoršení stavu systému měření.


08/2005



Studie systému měření kvantitativních proměnných Účel:

Prováděcí zásady pro realizaci metod systémů měření.

Druhy směrnic pro analýzu systému měření:

Směrnice pro určení stability Stabilita (nebo drift) je celková variabilita výsledků měření, získaných systémem měření pro stejný hlavní etalon nebo díly, pokud se provádí měření jednoho znaku v dostatečně dlouhém časovém úseku. To znamená, že stabilita je změnou strannosti v čase.

Zpracování a analýza: Ke sběru a hodnocení se používá regulačního diagramu pro průměr a rozpětí (X & R) nebo pro průměr a výběrovou směrodatnou odchylku (X & S).

Směrnice pro určení strannosti Strannost je rozdíl mezi pravou hodnotou (referenční hodnotou) a pozorovanou průměrnou hodnotou měření provedených na tomtéž znaku na témž dílu. Strannost je míra systematické chyby systému měření..

Zpracování a analýza: Grafická analýza – Z dat se vytvoří histogram, který se vztahuje k referenční hodnotě. Zkontroluje se histogram za použití odborných znalostí a určí se, zda se nevyskytují nějaké zvláštní příčiny nebo anomálie.

Numerická analýza – Vypočítá se průměrná hodnota n čtení., Vypočítá se směrodatná odchylka opakovatelnosti

Určí se statistika t pro strannost:

Strannost = pozorovaný průměr měření – referenční hodnota

Směrnice pro určení linearity Rozdíl strannosti v očekávaném pracovním (měřicím) rozsahu zařízení se nazývá linearita. Linearitu lze považovat za změnu strannosti vzhledem k velikosti.

Zpracování a analýza: Vypočítá se strannost dílu pro každé měření a průměrná strannost každého dílu. Jednotlivé strannosti a průměrné strannosti vzhledem k referenčním hodnotám se zakreslí do lineárního grafu. Zakreslí se přímka znázorňující „strannost = O“ a zkontroluje se graf za účelem zjištění zvláštních příčin a přijatelnosti linearity.

Aby byla linearita systému měření přijatelná, musí přímka znázorňující „strannost = O“ ležet zcela uvnitř konfidenčních mezí nejlépe přiléhající přímky.


08/2005



Směrnice pro určení opakovatelnosti a reprodukovatelnost - GRR Opakovatelnost a reprodukovatelnost měřidla je odhadem kombinované variability opakovatelnosti a reprodukovatelnosti.

Řečeno jinak - GRR je rozptyl, který se rovná součtu rozptylů uvnitř systému a mezi systémy.

Zpracování a analýza: Studie měřidla spojitých proměnných lze provádět za použití celé rady různých technik. V zásadě se používají tři přijatelné metody. Jsou to:

§ Metoda založená na rozpětí - Metoda založená na rozpětí je modifikovaná studie měřidla spojitých proměnných, která umožní rychlou aproximaci variability měřeni. Tato metoda poskytuje pouze celkový obraz o systému rení. Nerozkládá variabilitu na opakovatelnost a reprodukovatelnost. Běžně se používá pro rychlou kontrolu, aby se ověřilo, že nedošlo ke změně GRR.

§ Metoda založená na průměru a rozpětí ARM (včetně metody regulačních diagramů) – Metoda založená na průměru a rozpětí (X& R) je způsob, který poskytuje odhad jak opakovatelnosti, tak i reprodukovatelnosti systému měření. Dovoluje rozložit variabilitu systému měření na dvě samostatné složky, opakovatelnost a reprodukovatelnost, avšak nevyjádří jejich interakci. Hodnocení se provádí grafickou metodou o Diagram pro průměr o Diagramy pro rozpětí o Diagram pro iterace o Bodový diagram o Diagram s „vousy“ o Diagramy chyb Histogram normovaných hodnot o Numerická metoda vyhodnocuje o Opakovatelnost - variabilita zařízení EV o Reprodukovatelnost - variabilita operátora AV / σA o Variabilita systému měření - Opakovatelnost / Reprodukovatelnost GRR / σM o Variabilita mezi díly PV / σP o Celková variabilita TV / σT o Stanovení počtu kategorií - citlivost měřícího systému - ndc

§ Metoda ANOVA. Analýza rozptylu (ANOVA) je standardní statistická metoda a lze ji použít při analyzování chyby měření a jiných zdrojů variability dat při studii systému měření.

U analýzy rozptylu lze rozptyl rozdělit do čtyř kategorií;

§ díly, § operátoři, § interakce mezi díly a operátory,


08/2005



§ chyba replikace způsobená měřidlem.

Výhody metod ANOVA v porovnání s metodami pro průměr a rozpětí:

§ jsou schopny se vypořádat s jakýmkoli experimentálním seřízením, § mohou zajistit mnohem přesnější odhad rozptylů, § umožňují získat více informací (např. o interakcích mezi díly a vlivy operátorů) z experimentálních dat.

Nevýhodou je, že numerické výpočty jsou složitější a na užívátelích se požaduje určitý stupeň statistických znalostí pro interpretaci výsledků.

Analýza problémů měření pomocí metodiky MSA Prvotním krokem při řešení základních problémů musí být pochopení variability měření a příspěvku, kterým se podílí na celkové variabilitě.

Převýší-li variabilita systému měření všechny ostatní proměnné, bude nutné provést analýzu a vyřešit tyto problémy před další činností na zbývajících částech systému.

V některých případech se příspěvek variability systému měření přehlíží nebo ignoruje. To může způsobit ztrátu času a zdrojů, neboť pozornost je věnována samotnému procesu, když vlastně je uváděná variabilita skutečně způsobena měřicím zařízením.

Využití Diagramu příčin a následků Tým by měl přezkoumat všechny dřívější diagramy příčin a následků systému měření. To by mohlo v některých případech mít za následek řešení nebo alespoň částečné řešení. To by mělo také vést k diskusi o známých a neznámých informacích. Tým by měl využít svých odborných znalostí k výchozí identifikaci těch proměnných, které se na problému nejvíce podílejí. Pro řádné zdůvodnění rozhodnutí lze provést další studie.

Plánování – Provedení – Studie – Realizace (PDSA) Tento krok by měl vést k PDSA, což je forma vědecké studie. Před dosažením vhodného řešení se provádí plánování experimentu, shromažďování dat, určení stability, formulace hypotéz a jejich prověření.

Možné řešení a důkaz o opravě K zachycení rozhodnutí se kroky a řešení dokumentují. Pro validaci řešení se připraví předběžná studie. To lze provést formou návrhu experimentu pro validaci řešení. Rovněž lze uskutečnit další studie v čase včetně studie variability prostředí a materiálu.


08/2005



Postup pro určení opakovatelnosti a reprodukovatelnost – GRR

Metoda založená na průměru a rozpětí - ARM Metoda založená na průměru a rozpětí (X & R) je způsob, který poskytuje odhad pro

opakovatelnosti, reprodukovatelností

systému měření.

Na rozdíl od metody založené na rozpětí dovoluje tento způsob rozložit variabilitu systému měření na dvě samostatné složky, opakovatelnost a reprodukovatelnost, avšak nevyjádří jejich interakci.

Realizace studie opakovatelnosti a reprodukovatelnost – GRR Ačkoli se počet operátorů, měření a dílů může lišit, jsou v následujícím výčtu uvedeny optimální podmínky pro realizaci studie.

Podrobný postup:

1) zajistí se výběr n > 5 dílů ( optimálně 10), které představují skutečné nebo očekávané rozmezí variability procesu a díly se očíslují 1 až n tak, aby operátoři nemohli tato čísla vidět

2) stanoví se počet opakovaných měřeni 2-10 (optimálně 3)

3) stanoví se počet operátorů a označí se jako A, B, C (možnost stanovit 2-10) – záznam jmen operátorů viz. Manuál programu (Záložka Základní informace)


08/2005



4) operátor A změří počet n dílů v náhodném pořadí a výsledky se zanesou do řádku 1/1 – 1/3 tabulky, (provede se kalibrace měřidla, je-li to součástí běžných postupů systému měření)

5) operátor B a C změří stejných n dílů, aniž by si vzájemně ukazovali čtení; poté zanesou výsledky (do formuláře)

6) tento cyklus se opakuje při jiném náhodném pořadí měření; (data se zaznamenají do pří slušného sloupce)


08/2005



7) pracuj í-li operátoři v různých směnách, lze použít alternativní metodu;

operátor A změří všech 10 dílů a zanese čtení do řádku 1/1

operátor A zopakuje čtení v odlišném pořadí a zanese výsledky do řádků 1/2 a 1/3;

totéž provede operátor B a C.

Způsob realizace studie Všechny analýzy předpokládají statistickou nezávislost jednotlivých čtení. Aby se minimalizovala pravděpodobnost zavádějících výsledků, musí být učiněny tyto kroky:

1) Měření se mají provádět v náhodném pořadí, aby se zajistilo, že jakýkoli drift nebo změny, které by se mohly vyskytnout, budou ve studii rozděleny náhodně. Operátoři by si neměli být vědomi toho, který očíslovaný díl se kontroluje, aby se zabránilo případné předpojatosti vyplývající z této znalosti. Osoba provádějící studii by ovšem měla vědět, který očíslovaný díl se kontroluje, a podle toho zaznamenat data,

např. operátor A, díl 1, první zkouška

operátor B, díl 4, druhá zkouška atd.


08/2005



2) Při čtení hodnot na zařízení se mají hodnoty měření zaznamenat na praktickou mez prahu citlivosti přístroje. U mechanických zařízení se musí čtení a zaznamenávání provádět na nejmenší jednotku prahu citlivosti na stupnici. V případě elektronického snímání dat musí plán měření stanovit obecné zásady pro zaznamenávání skutečně poslední platné číslice na displeji. U analogových přístrojů se má záznam provádět na jednu polovinu nejmenšího dílku nebo meze citlivosti a rozlišitelnosti. Jestliže v případě analogových přístrojů je nejmenší dílek na stupnici 0,0001", potom se mají výsledky měření zaznamenávat na 0,00005".

3) Studii by měla řídit a sledovat osoba, která chápe důležitost spolehlivě provedené studie. Při přípravě zkušebních programů pro fázi 1 nebo fázi 2 je třeba vzít v úvahu několik faktorů:

Jaký vliv má operátor na proces měření? Je-li to možné, měli by být do studie začleněni operátoři, kteří běžně měřicí zařízení obsluhují.

Každý operátor by měl používat postup, včetně všech kroků, který běžně používá pro zjištění dat. Účinek všech rozdílů mezi metodami, které operátoři používají, se odrazí v reprodukovatelnosti systému měření.

Je kalibrace měřicího zařízení, kterou provedl operátor, pravdě podobně významnou příčinou variability? Pokud ano, měli by operátoři provést opakovanou kalibraci zařízení před každou skupinou čtení.

Kolik se požaduje dílů ve výběru a opakovaných čtení? Počet požadovaných dílů bude záviset na důležitosti měřeného znaku a konfidenční úrovni požadované u odhadu variability systému měření.

Ačkoli se počet operátorů, měření a dílů může při využívání doporučených zvyklostí popsaných v této příručce lišit, měl by počet operátorů, měření a dílů mezi zkušebními programy ve fázi 1 a fázi 2 nebo mezi po sobě následujícími zkouškami ve fázi 2 zůstat u běžných systémů měření konstantní. Zachování obecnosti mezi zkušebními programy a mezi po sobě následujícími zkouškami zlepší porovnání různých zkušebních výsledků.


08/2005



Analýza výsledků - Numerická analýza Opakovatelnost - variabilita zařízení EV / σE

Opakovatelnost nebo variabilita zařízení EV / σE se určí násobením průměrného rozpětí (R") konstantou (K1). Konstanta (K1) závisí na počtu měření použitých při studii měřidla a je rovna převrácené hodnotě d*2 ( získané z přílohy C). Hodnota d*2 , závisí na počtu měření (m) a počtu dílů, který se násobí počtem operátorů (g) (při výpočtu hodnoty K1 se předpokládá, že je větší než 15). Ukázka programu PALSTAT MSA

Reprodukovatelnost - variabilita operátora AV / σA Určí se násobením maximálního rozdílu průměru operátora (XDIFF) konstantou (K2).

kde: n = počet dílů r = počet měření. Konstanta (K2) závisí na počtu operátorů podílejících se na studii měřidla a je rovna převrácené hodnotě d*2 ( získané z přílohy C). Hodnota d*2 závisí na počtu operátorů (m), přičemž g=l, neboť existuje pouze jeden výpočet rozpětí. Vzhledem k tomu, že je variabilita operátora ovlivněna variabilitou zařízení, musí se upravit odečtením podílu variability zařízení. Z tohoto důvodu se variabilita operátora AV vypočítá pomocí vztahu Je-li vypočtená hodnota pod odmocninou záporná, je hodnota variability operátora AV rovna nule.


08/2005



Ukázka programu PALSTAT MSA

Variabilita systému měření - Opakovatelnost / Reprodukovatelnost

GRR / σM

Variabilita systému měření v případě opakovatelnosti a reprodukovatelností GRR / σM se vypočítá jako druhá odmocnina součtu druhé mocniny variability zařízení a druhé mocniny variability operátora:

Ukázka programu PALSTAT MSA


08/2005



Variabilita mezi díly PV / σP Určuje se násobením rozpětí průměrů dílů (Rp) konstantou (K3).

Konstanta K3 závisí na počtu dílů použitých při studii měřidla a je převrácenou hodnotou d*2 ( získané z přílohy C). Hodnota d*2 závisí na počtu dílů (m) a (g). V tomto případě g = 1, neboť existuje pouze jeden výpočet rozpětí. Ukázka programu PALSTAT MSA

Stanovení počtu kategorií - citlivost měřícího systému Závěrečným krokem v rámci numerické analýzy je stanovení počtu různých kategorií, které lze spolehlivě rozlišit systémem měření. Je to počet nepřekrývajících se 97% konfidenčních intervalů, které pokrývají rozpětí očekávané variability produktu.#

ndc= 1,41 (PV/GRR) Pokud grafická analýza nezjistila žádnou zvláštní příčinu variability, lze v kapitole II, oddílu D zjistit pravidlo založené na zkušenosti pro opakovatelnost a reprodukovatelnost měřidla (%GRR). Číslo ndc se vyjadřuje celým číslem a mělo by být rovno alespoň 5. # ndc je totéž co Wheelerův „klasifikační poměr", jenž je definován v prvním vydání publikace Evaluating the Measurement Process autorů Wheclcra a Lydaye z roku 1984. Alternativní metoda („poměr citlivosti") pro určení efektivní rozlišitelnosti je popsána v druhem vydání této publikace z roku 1989.


08/2005



Analýza výsledků - Grafická analýza Použití grafických nástrojů je velmi důležité. Použité specifické grafické nástroje závisejí na návrhu experimentu, který se využívá pro shromažďování dat. Jakékoli jiné statistické analýze by mělo předcházet systematické třídění dat podle zjevných zvláštních příčin variability za použití grafických nástrojů. Podrobný popis výsledků pomocí numerické metody je uvedeno ve výukovém materiálu MSA III. Vydání a je součásti implementačních materiálů v elektronické podobě.


08/2005



Date post:	05-Aug-2018
Category:	Documents
Upload:	dinhduong
View:	217 times
Download:	0 times

MSA - Kvalita a Geometrické specifikace produktugps.fme.vutbr.cz/STAH_INFO/2604_PALAN_1.pdf ·...

Documents