MSA培訓課程(ppt 95頁)

MSA培訓課程目錄：
1.測量係統分析的目的
2.術語
3.量測過程
4.低質量數據的原因和影響
5.測量過程
6.測量係統的統計特性

MSA培訓課程內容提要：
理想的測量係統在每次使用時，應隻產生“正確”的測量結果。
每次測量結果總應該與一個標準值相符。
一個能產生理想測量結果的測量係統，應具有零變差、零偏倚和所測的任何產品錯誤分類為零概率的統計特性。
足夠的分辨率和靈敏度。為了測量的目的，相對於過程變差或規範控製限，測量的增量應該很小。通常所有的十進製或10/1法則，表明儀器的分辨率應把公差(過程變差)分為十份或更多。這個規則是選擇量具期望的實際最低起點。測量係統應該是統計受控製的。這意味著在可重複條件下，測量係統的變差隻能是由於普通原因而不是特殊原因造成。這可稱為統計穩定性且最好由圖形法評價。
人為因素主導，情況複雜對於以“是”和“不是”為計數基礎的定性數據，其 GR&R考察的概念是與定量數據一樣的。但方法上完全不同.
定性數據測量係統的能力取決於操作員判斷的有效性，即將“合格”判斷成合格，將“不合格”判斷成不合格的程度.
位置誤差通常是通過分析偏倚和線性來確定。
一般地，一個測量係統的偏倚或線性的誤差若是與零誤差差別較明顯或是超出量具校準程序確立的最大允許誤差，那麼它是不可接受的。在這種情況下，應對測量係統重新進行校準或偏差校正以盡可能地減少該誤差。

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