msa edycja 3

8/16/2019 MSA Edycja 3

http://slidepdf.com/reader/full/msa-edycja-3 1/193

Measurement System AnalysisMSA

Third Edition

Analiza Systemów PomiarowychMSA

Wydanie trzecie

Uwaga do polskiego tłumaczenia:W oryginale pominię to przypisy nr 20 i 23. W zwią zku z tym w tłumaczeniu polskim numery przypisów są o 2 przesunię te w dół w stosunku do numeracji w oryginale (począ wszy od przypisu nr 23).



2

Ok ładkaAnaliza Systemów PomiarowychMSAWydanie trzecie

Strona iAnaliza Systemów PomiarowychPodręcznik OdniesieniaWydanie trzecie

Wydanie pierwsze, Październik 1990*Druga Edycja, Luty 1995; Drugi wydruk, Czerwiec1998*Wydanie trzecie, Marzec 2002Prawa autorskie©1990, ©1995, ©2002 DaimlerChrysler Corporation, Ford Motor Company,General Motors Corporation

Licencja praw autorskich od DaimlerChrysler Corporation, Ford Motor Company, i General

Motors Corporation. Dalsze kopie można uzyskać w:Carwin Limited, Unit 1 Trade Link, Western Ave, West Thurrock, Grays, Essex RM20 3FJ,UKTEL: 44(0)1708 86 1333 Fax: 44 (0)17 08 867941 www.carwin.co.uk

WPROWADZENIE Niniejszy Podr ę cznik Odniesienia został opracowany przez Grupę Roboczą ds. AnalizySystemu Pomiarowego, sankcjonowaną przez Zespół Zadaniowy ds. Wymagań JakościDostawcy DaimlerChrysler Corporation/Ford Motor Company/General Motors Corporation i

pod auspicjami Amerykańskiego Stowarzyszenia Jakości (ASQ) i Grupą Roboczą PrzemysłuMotoryzacyjnego (AIAG). Grupę Roboczą odpowiedzialną za Trzecią Edycję stanowili:David Benham (DaimlerChrysler Corporation), Michael Down (General Motors Corporation),Peter Cvetkowski (Ford Motor Company), Gregory Gruska (Third Generation, Inc.), TrippMartin (Federal Mogul) and Steve Stahley (SRS Technical Services).

W przeszłości, Chrysler, Ford i General Motors każdy z osobna posiadali swoje własnewytyczne i formularze dla zapewnienia zgodności dostawcy. Różnice pomię dzy tymiwytycznymi spowodowały, że dostawcom stawiano dodatkowe żą dania. Dla usprawnienia tejsytuacji, Zespół Zadaniowy został powołany po to, aby znormalizować podr ę czniki,

procedury, wzory raportów i nazewnictwo techniczne używane przez Chryslera, Forda iGeneral Motors.

Ponadto, w 1990 roku Chrysler, Ford i General Motors uzgodnili opracowanie irozpowszechnienie poprzez AIAG podr ę cznika MSA. Pierwsze wydanie zostało dobrze

przyję te przez dostawców, z powodu zaoferowania bogatych danych wejściowych, opartych na bazie doświadczenia praktycznego. Te dane wejściowe zostały włą czone do drugiego itrzeciego wydania. Podr ę cznik ten, zatwierdzony i zaaprobowany przez DaimlerChryslerCorporation, Ford Motor Company i General Motors jest dodatkowym dokumentemodniesienia do QS-9000.

Podr ę cznik jest wprowadzeniem do analizy systemu pomiarowego. Nie jest zamierzoneograniczenie metod analizy do określonych procesów lub towarów. Ponieważ wytyczne te, w

swoim założeniu, dotyczą sytuacji typowych dla systemów pomiarowych, mogą się pojawić przypadki wą tpliwe. Te wą tpliwości powinny być kierowane do służ by Zapewnienie JakościDostawcy (SQA) u twojego klienta. Jeżeli nie jesteś pewny, jak skontaktować się zodpowiednią służ bą SQA, pomoże ci pracownik działu zakupów twego dostawcy.



3

Grupa Robocza MSA sk łada serdeczne podzię kowania: za przywództwo i zaangażowaniewiceprezesom Tomowi Sidlikowi z DaimlerChrysler Corporation, Carlosowi Mazzorin z FordMotor Company i Bo Andersonowi z General Motors Corporation; za pomoc przyopracowaniu, produkcji i rozprowadzaniu podr ę cznika; kierowanie Zespołem Zadaniowym

przełożonym: Hankowi Gryn (DaimlerChrysler Corporation, Russowi Hopkins (Ford Motor

Company), Joemu Bransky (General Motors Corporation) i Amerykańskiemu Stowarzyszeniudo Testów i Materiałów (ASTM International). Podr ę cznik ten został opracowany po to, abyspełnić specjalne wymagania przemysłu motoryzacyjnego.

Podr ę cznik ten jest obję ty prawami autorskimi przez DaimlerChrysler Corporation, FordMotor Company i General Motors Corporation, wszystkie prawa zastrzeżone, 2002.Dodatkowe podr ę czniki można zamówić z AIAG i/lub zgodę do kopiowania części tego

podr ę cznika w celu użycia w obr ę bie organizacji dostawcy można uzyskać z AIAG 248-358-3570.

Poza USA podr ę czniki można uzyskać w:

Carwin Limited, Unit 1 Trade Link, Western Ave, West Thurrock, Grays, Essex RM20 3FJ,UKTEL: 44(0)1708 86 1333 Fax: 44 (0)17 08 867941 www.carwin.co.uk Marzec 2002

Strona ivPusta

Strona v

WPROWADZENIE

Niniejszy Podr ę cznik został opracowany przez Grupę Roboczą d/s Analizy SystemówPomiarowych /MSA/ utworzoną w ramach Grup Zadaniowych d/s Wymogów Jakościowychdla Dostawców Chryslera /Forda/ General Motors i pod auspicjami Oddziału MotoryzacyjnegoAmerykańskiego Stowarzyszenia d/s Kontroli Jakości /ASQC/ oraz Grupy RoboczejPrzemysłu Motoryzacyjnego /AIAG/. Grupę Roboczą odpowiedzialną za niniejszą drugą edycję stanowili Ray Daughery /Chrysler/, Victor Lowe Jr. /Ford/, Chairperson Michael H.Down /General Motors/ oraz Gregory Gruska /The Third Generation Inc./.

W przeszłości Chrysler, Ford i General Motors posiadali każdy swoje własne wytyczne i

formularze służą ce do zapewnienia zgodności dostawców. Różnice mię dzy tymi wytycznymi powodowały, że dostawcom stawiano dodatkowe wymagania. W celu poprawy sytuacjistworzono Grupę Zadaniową mają cą na celu znormalizowanie podr ę czników, procedur,formularzy oraz nomenklatury technicznej stosowanej przez Chryslera, Forda i GeneralMotors.Ponadto w 1990 r. Chrysler, Ford i General Motors uzgodnili opracowanie i rozprowadzenie

przez AIAG podr ę cznika MSA. Pierwsze jego wydanie zostało dobrze przyję te przezdostawców, oferują c wartościowe materiały opracowane w oparciu o doświadczenie w ichstosowaniu. Materiały te wprowadzono również do niniejszego wydania drugiego. Niniejszy

podr ę cznik, który jest zatwierdzony i zaaprobowany przy Chryslera, Forda i General Motors powinien być stosowany przez dostawców wdrażają cych do swojego procesu produkcyjnego

techniki MSA i pragną cych spełnić wymogi QS-9000.Podr ę cznik należy traktować jako wprowadzenie do analizy systemu pomiarowego. Nie jest

jego intencją ograniczać stosowanie technik jedynie tych tu zawartych, dla określonych procesów lub wyrobów. Przewodnik ten odnosi się do sytuacji zazwyczaj wystę pują cych isystemów pomiarowych, stą d mogą się pojawić dodatkowe pytania.



4

Pytania te powinny być kierowane do działów Zapewnienia Jakości Dostawców /SQA/waszych klientów. Jeżeli nie macie pewności w jaki sposób skontaktować się z odpowiednią komórk ą SQA, wówczas należy poszukać pomocy w Biurze Zakupów waszego klienta.

Grupa Zadaniowa sk łada serdeczne podzię kowania: za zaangażowanie i wiodą cą rolę wiceprezydentom Thomas T. Stallkamp w Chrysler, Norman F. Ehlers w Ford i Harold R.

Kutner w General Motors, za pomoc udzieloną przez AIAG w opracowaniu, wydaniu idystrybucji podr ę cznika, za kierowanie Grupą Zadaniową . Russel Oacobs /Chrysler/ StephenWalsh /Ford/ i Dan Reid /General Motors/ oraz za dokonanie przeglą du przez ASQC. Dlategoniniejszy podr ę cznik został opracowany tak, aby mógł spełnić specyficzne wymogi przemysłumotoryzacyjnego.

Prawa autorskie do niniejszego Podr ę cznika posiada AIAG.1994. Dodatkowe podr ę cznikimożna zamówić z AIAG, zaś / lub pozwolenie na kopiowanie części niniejszej Procedury doich stosowania wewną trz organizacji dostawcy można uzyskać z AIAG na nr 810-358-3570.

Luty 1995

Strona vi

Szybki Przewodnik MSA Trzecie wydanie

Typ systemuPomiarowego

Metody MSA Rozdział

PodstawowaZmienna

rozstę p, średnia i rozstę p, ANOVA,obciążenie, liniowość, karty kontrolne

III

Podstawowyatrybut

wykrywanie sygnałuanalizy testów hipotetycznych

III

Nieodtwarzalny(np. badanianiszczą ce)

Karty Kontrolne IV

ZłożonaZmienna

rozstę p, średnia i rozstę p, ANOVA,obciążenie, liniowość, karty kontrolne

III, IV

Licznesystemy,

przyrzą dy lubstanowiska

badań

Karty Kontrolne, ANOVA, AnalizaRegresji

III, IV

Proces Cią gły Karty Kontrolne IIIRóżne Alternatywne Podejścia VInne Raporty – dostę pne w

http://www.aiag.org/publications/quality/msa3html.

PRZYPIS: Uwaga dotyczą ca użycia odchylenia standardowego w metodzie GRR.Historycznie umówiono się używać 99 %-owego rozrzutu do reprezentowania „pełnego”rozrzut błę du pomiaru, wyrażonego przy pomocy współczynnika 5.15 (wtedy σGRR pomnożone

przez 5.15 reprezentuje całkowity rozrzut na poziomie 99 %).

Rozrzut 99,73 %, który wynosi ± 3σ jest reprezentowany przez pomnożenie przez 6 i wyraża

pełny rozrzut „normalnej” krzywej.

Jeżeli odczytują cy ma zamiar zwię kszyć poziom pokrycia lub rozrzutu całkowitej zmienności pomiarowej do 99,73 %, proszę użyć w obliczeniach jako mnożnika 6 w miejsce 5.15.



5

Świadomość, który współczynnik jest używany ma kluczowe znaczenie dla integralnościrównań i wypadkowych obliczeń. To jest szczególnie ważne podczas wykonywania

porównania pomię dzy zmiennością systemu pomiarowego i tolerancją .

Strona vii

SPIS TREŚCI STRONA

ROZDZIAŁ I – OGÓLNE WYTYCZNE SYSTEMÓW POMIAROWYCH...........1ROZDZIAŁ I – Sekcja A.............................3Wprowadzenie, cel i terminologia.............3Jakość danych pomiarowych ......................3Cel ...........4Terminologia ..................4Streszczenie terminów .............5Prawdziwa wartość ......................10ROZDZIAŁ I – Sekcja B ..............11

Proces pomiarowy .......................11Statystyczne własności systemów pomiarowych ...............12Źródła zmienności ..............13Skutki zmienności systemu pomiarowego .............16Skutek na decyzje ...........16Skutek na decyzje o wyrobie ..........17Skutek na decyzje o procesie ...........18Akceptacja nowego procesu ...........20Ustawienie procesu/Sterowanie (Eksperyment lejka) .........21ROZDZIAŁ I – Sekcja C ...............23Strategia pomiarowa i planowanie ...............23Złożoność .......................23Identyfikacja celu procesu pomiarowego ..............24Cykl życia pomiaru ......................24Kryteria wyboru projektu procesu pomiarowego ...........24Badania różnych metod procesu pomiarowego ...........26Koncepcje i propozycje rozwoju i projektu............26ROZDZIAŁ I – Sekcja D ................27Opracowanie źródła pomiaru .............27Koordynacja danych ..........28Warunki wstę pne i założenia ..............29

Proces wyboru źródła przyrzą du ............29Szczegółowe poję cia techniczne .........29Uwagi utrzymania prewencyjnego .........30Specyfikacje .......30Ocena .............31Dokumentowanie dostaw ......32Kwalifikowanie dostawcy ..........33Dostawa .............34Kwalifikowanie u klienta ............34Dokumentacja dostawy .............34Sugerowane elementy do opracowania listy kontrolnej systemu pomiarowego .........36

ROZDZIAŁ I – Sekcja E ...............39Kwestie pomiarowe ..............39Typy zmienności systemu pomiarowego ............40Definicje potencjalnych źródeł zmienności .........40Zmienność procesu pomiarowego ..............48



6

Położenie zmienności ..........48Szerokość zmienności ............52Zmienność systemu pomiarowego ..............56Komentarze ..................59ROZDZIAŁ-Sekcja F ...................61

Niepewność pomiarowa .............61Ogólnie .........61 Niepewność pomiarowa i MSA ............62Identyfikowalność pomiarowa ..........62Przewodnik ISO do wyrażania niepewności pomiarowej ..............63

Strona viiiROZDZIAŁ I – Sekcja G ..........65Analiza problemu pomiarowego .............65ROZDZIAŁ II – OGÓLNE POJĘCIA Z ZAKRESU OCENY SYSTEMÓWPOMIAROWYCH ...67

ROZDZIAŁ II – Sekcja A ...........69Tło ............69ROZDZIAŁ II – Sekcja B ......... 71Wybór/Opracowanie procedur badania .......71ROZDZIAŁ II – Sekcja C ................73Przygotowanie badania systemu pomiarowego .............73ROZDZIAŁ II – Sekcja D ...............77Analiza wyników .............77ROZDZIAŁ III – PRAKTYKI ZALECANE DLA PROSTYCH SYSTEMÓWPOMIAROWYCH .................79ROZDZIAŁ III – Sekcja A ............81Przyk ładowe procedury badania ..........81ROZDZIAŁ III – Sekcja B ............83Badanie zmienności systemu pomiarowego – Wytyczne ............83Wytyczne do określania stabilności .................83Wytyczne dla określania obciążenia – niezależna prosta metoda ...........85Wytyczne dla określania obciążenia – metoda karty kontrolnej ............88Wytyczne dla określania liniowości .............92Wytyczne dla określania powtarzalności i odtwarzalności ..........97Metoda rozstę pu ..............97Metoda średniej i rozstę pu ............99

Karta średniej ............102Karty rozstę pu ............104Karta przebiegu .........105Karta rozrzutu ...........106Karta Whiskers’a .........107Karty błę du ..............108Znormalizowany histogram ..............109Wykres X-Y średnich wg wielkości .........110Porównanie wykresów X-Y ...........110Obliczenia liczbowe ............111Analiza wyników – liczbowo ...........112

Analiza zmienności metodą ANOVA ............117Przypadkowość i niezależność statystyczna ..........117ROZDZIAŁ III – Sekcja C .................125Badanie systemów pomiarowych do oceny alternatywnej .........125Metoda analizy ryzyka .................125



7

Metoda analityczna ................135ROZDZIAŁ IV – PRAKTYKI DLA ZŁOŻONYCH SYSTEMÓW POMIAROWYCH ......141ROZDZIAŁ IV – Sekcja A .............143Praktyki dla złożonych lub niepowtarzalnych systemów pomiarowych .......143ROZDZIAŁ IV – Sekcja B ..............145

Badania stabilności ...........145S1 pojedyncza część, pojedynczy pomiar dla cyklu .........145S2 n wię ksze lub równe 3 części, pojedynczy pomiar dla cyklu części ..........146S3 Duża próbka ze stabilnego procesu ..........147S4 Próbki dzielone (ogólne), pojedyncza próba dla cyklu ..........148S5 Stanowiska badań ...........148ROZDZIAŁ IV – Sekcja C ............151Badania zmienności ........... 151V1: Standardowe badania GRR ........151V2: Wielokrotne odczyty za pomocą przyrzą dów w ilości p wię ksze lub równe 2 ........151V3: Dzielone próbki (m = 2) ...........152

V4: Dzielone próbki (Ogólnie) .......153V5: Te same jak V1 ze stabilizowanymi częściami .........153V6: Analiza serii w czasie .............154V7: Analiza liniowa ............154V8: Czas w stosunku do degradacji charakterystyki (własności) .........155

Strona ixV9: V2 z jednoczesnymi wielokrotnymi odczytami i ilością przyrzą dów p wię ksze lub równe 3..............155ROZDZIAŁ 5 – INNE POJĘCIA POMIAROWE ..........157ROZDZAIŁ V – Sekcja A ..............159Rozpoznawanie skutków nadmiernej zmienności wewną trz części .........159ROZDZIAŁ V – Sekcja B ........161Metoda średniej i rozstę pu – dodatkowa obróbka ..........161ROZDZIAŁ V – Sekcja C ...........169Krzywa sprawności przyrzą du .......... 169ROZDZIAŁ V – Sekcja D ............175Zmniejszanie zmienności poprzez wielokrotne odczyty ..........175ROZDZIAŁ V – Sekcja E ................177Złożone podejście odchylenia standardowego do GRR .............177ZAŁĄCZNIKI ............185

ZAŁĄCZNIK A .......187Analiza pojęć wariancji ......... 187Załą cznik B .....................191Wpływ GRR na wskaźnik zdolności Cp ............191Wzory .............191Analiza ...........191Analiza graficzna ..........193ZAŁĄCZNIK C ..........196Tabela d2 .................195ZAŁĄCZNIK D ................197Badanie R przyrzą du ...........197

ZAŁĄCZNIK E ...................199Alternatywne obliczanie PV przy użyciu terminu korekcji błę du ............199ZAŁĄCZNIK F ................201Model błę du P.I.S.M.O.E.A. ..............201SŁOWNIK ................205



8

LISTA ODNIESIENIA .............211WZORCOWE FORMULARZE ..........215INDEKS .................219PROCES SPRZĘŻENIA ZWROTNEGO DLA UŻYTKOWNIKA PODR ĘCZNIKA MSA............225

Strona xBrak zapisu

Strona xiWYKAZ TABELLICZBA TYTUŁ STRONA(wg numeracji oryginału)

1. FILOZOFIA STEROWANIA I UKIERUNKOWANIE UWAGI ........172. DANE Z BADANIA OBCIĄŻENIA .......873. BADANIE OBCIĄŻENIA – ANALIZA BADANIA OBCIĄŻENIA ..............88

4. BADANIE BŁĘDU SYTSTEMATYCZNEGO – ANALIZA BADANIA STABILNOŚCIOBCIĄŻENIA .........90

5. DANE Z BADANIA LINIOWOŚCI ............946. BADANIE LINIOWOŚCI – WYNIKI POŚREDNIE .........957. BADANIE PRZYRZĄDU (METODA ROZSTĘPU) .........988. TABELA ANOVA .......1209. ANALIZA ANOVA – PROCENTOWA ZMIENNOŚĆ I UDZIAŁ .....12110. PORÓWNANIE METOD ANOVA, ŚREDNIEJ I ROZSTĘPU .........12211. METODA SPORZĄDZANIA RAPORTU GRR ANOVA .........12212. USTAWIENIE DANYCH Z BADANIA OCENĄ ALTERNATYWNĄ .........12713. PRZYK ŁADY SYSTEMÓW POMIAROWYCH ..............14314. METODY OPARTE NA TYPIE SYSTEMU POMIAROWEGO .........14415. ZESTAWIENIE DANYCH Z ANALIZY ZŁOŻONEGO ODCHYLENIA

STANDARDOWEGO.......18116. OCENA SK ŁADNIKÓW ZMIENNOŚCI ............18717. ROZRZUT 5.15 SIGMA ......18818. ANALIZA WARIANCJI .........18919. WYNIKI ANOVA UJĘTE W TABELI (CZĘŚCI a i b) .......19020. PORÓWNANIE Cp ZAOBSERWOWANEGO DO AKTUALNEGO .........193

Strona xii

WYKAZ RYSUNKÓWLiczba Tytuł Strona (wg oryginału)

1. Przyk ład łańcucha identyfikowalności dla pomiaru długości.........102. Zmienność systemu pomiarowego - Diagram przyczyna i skutek ........153. Powią zania pomię dzy różnymi normami ..........424. Rozróżnialność ........445. Wpływ liczby oddzielnych kategorii (ndc) rozk ładu procesu na działania sterowania i

analizy .............456. Karty Kontroli (Sterowania) Procesem .........47

7. Charakterystyki zmienności procesu pomiarowego .......488. Powią zania pomię dzy obciążeniem a powtarzalnością ........609. Analiza Karty Kontrolnej dla stabilności ...........8410. Badanie obciążenia – Histogram obciążenia ...........8711. Badanie liniowości – Analiza graficzna ............95



9

12. Karta zbierania danych odtwarzalności i powtarzalności przyrzą du ........ 10113. Karta Średniej – „skumulowana” ................10314. Karta Średniej – „nieskumulowana” ................10315. Karta Rozstę pu – „skumulowana” ................10416. Karta Rozstę pu – „nieskumulowana” ................105

17. Karta przebiegu wg części ............10518. Karta rozrzutu ...........10619. Karta Whiskers’a .........10720. Karty błę du .......10821. Znormalizowany histogram ..........10922. Karty wykresów X-Y średnich wg wielkości .........11023. Porównanie wykresów X-Y ...........11124. Wypełniona karta zbierania danych GR&R .........11325. Raport na temat powtarzalności i odtwarzalności przyrzą du ..........11426. Wykres interakcji .......11927. Wykres wartości resztowych .......119

28. Przyk ład procesu ...........12629. Szare obszary skojarzone z systemem pomiarowym .........12630. Przyk ład procesu z Pp=Ppk = 1,33 ..............13331. Wykres krzywej sprawności przyrzą du do oceny alternatywnej na zwyk łej karcie

prawdopodobieństwa ...13932. Krzywa sprawności przyrzą du do oceny alternatywnej ..........14033. (33 a i b) Karta Kontrolna oceny pomiaru ..............164 & 16534. (33 a i b) Obliczenia dla metody Karty Kontrolnej oceny procesu pomiarowego ........ 166 i

16735. Krzywa sprawności przyrzą du bez błę du ..........17236. Krzywa sprawności przyrzą du – przyk ład ..............17337. Wykres krzywej sprawności przyrzą du na zwyk łej karcie prawdopodobieństwa ........17438. (38 a, b i c) Analiza graficzna badania złożonego odchylenia standardowego ......180, 183,

18439. Cp zaobserwowane w stosunku do bieżą cego (w oparciu o proces) .........19340. Cp zaobserwowane w stosunku do bieżą cego (w oparciu o tolerancję ) ........194

Strona xiiiPODZIĘKOWANIA

Wiele osób przez lata uczestniczyło w tworzeniu tego dokumentu. Kilka przeznaczyło

mnóstwo czasu i wysiłku w opracowanie tego podr ę cznika.ASQ i AIAG uczestniczyły w opracowaniu tej publikacji. Greg Gruska, jako przedstawicielDywizji Motoryzacyjnej z ASQ i John Katona jako były prezes Grupy Roboczej Rewizji mieliduży udział w opracowywaniu poprzednich publikacji tego podr ę cznika.

Techniki opisane w Rozdziale III tego dokumentu zostały najpierw prześledzone i opracowane przez Kazem Mirkhani z Zapewnienia Wyrobu Chewroleta pod kierunkiem Barneya Flynna.Studium zmienności przyrzą du, oparte na materiale R.W. Travera z General Electric (1962Transakcja ASQC), zostało zatwierdzonene przez Jima McCaslin.

Poję cia zostały rozszerzone o studia atrybutów i krzywe sprawności przyrzą dów przez JimaMcCaslin, Gregory Gruska i Toma Bruzella z Chevroleta (1976 Transakcja ASQC). Tetechniki zostały zebrane i wydane przez Billa Wiechee w czerwcu 1978 roku, czego rezultatem

była publikacja Chevroleta pt. „Książka Analizy Systemu Pomiarowego”.



10

W minionych kilku latach, zostały opracowane dodatkowe materiały. W szczególności, SherylHansen i Ray Benner z Oldsmoblile udokumentowali podejście ANOVA i przedziały ufności.W 1980 roku Larry Maruffo i John Lazur z Chevroleta uaktualnili podr ę cznik Chevroleta. JohnLazur i Kazem Mirkhami zredagowali dwie sekcje podr ę cznika i dodali kilka koncepcji, takich

jak stabilność, liniowość i ANOA, Jothi Shanker z EDS uczestniczył w przygotowaniu

Personelu Rozwoju Dostawcy. Dodatkowe uaktualnienia dotyczyły koncepcji identyfikacji ikwalifikacji zmienności w części oraz opisów statystycznej stabilności, w opracowaniuktórych uczestniczył Komitet Przeglą du Statystycznego z GM.

Ostatnie udoskonalenia zostały dokonane w celu zapewnienia zgodności z bieżą cą wersją QS-9000, wię cej wyjaśnień i przyk ładów zostało dodanych, aby uczynić podr ę cznik bardziej

przyjaznym, omówiono poję cia niepewności pomiarowej i dodatkowe obszary, które nie byływłą czone lub nie istniały wtedy, kiedy pisano pierwotny podr ę cznik. To uaktualnienie zawieratak że poję cie cyklu życia systemu pomiarowego i zmierza ku analizie pomiarów podobnej doanalizy konwencjonalnego procesu. Części wewnę trznego podr ę cznika Procesu Pomiarowego

GM Powertrain: Planowanie, U ż ycie i Doskonalenie, opublikowanego 28 kwietnia 1993 roku,

zostały włą czone do tego wydania.

Obecnemu podkomitetowi prezesował Mike Down z GM Corporation, a w jego sk ład weszliDavid Benham z DaimlerChrysler Corporation, Peter Cvetkowski z Ford Motor Company,Greg Gruska jako przedstawiciel Dywizji Motoryzacyjnej ASQ, Tripp Martin z FederalMogul, i Steve Stahley z SRS Usługi Techniczne. Znaczą cy udział wniesli Yanling Zuo zMinitab, Neil Ullman z ASTM International i Gordon Skattum z Rock Valley CollageTechnology Division. AIAG tak że wspar ł opracowanie tej publikacji.

Na koniec, wspólne porozumienie co do zawartości tego dokumentu zostało uzgodnione przezczłonków Grupy Roboczej MSA reprezentują cej General Motors Corporation,DaimlerChrysler Corporation i Ford Motor Company.

Michael H. Down General Motors Corporation

David R. BenhamDaimlerChrysler Corporation

Peter CvetkovskiFord Motor Company

Strona 1

Rozdział IWytyczne Ogólnego Systemu Pomiarowego

Rozdział IWytyczne Ogólne Systemu Pomiarowego

Strona 2Wytyczne Ogólne Systemu PomiarowegoWprowadzenie, Cel i Terminologia

Strona 3Rozdział I – Sekcja AWprowadzenie, Cel i Terminologia



11

ROZDZIAŁ I – Sekcja AWprowadzenie, Cel i Terminologia

WprowadzenieDane pomiarowe są obecnie używane znacznie częściej i na znacznie wię cej sposobów niż

kiedykolwiek przedtem. Na przyk ład, decyzja czy regulować proces produkcyjny jest teraz powszechnie oparta na danych pomiarowych. Dane pomiarowe lub pewne statystyczneobliczenia na ich podstawie, są porównywane ze statystycznymi granicami kontrolnymi dla

procesu i jeżeli porównanie wskazuje, że proces jest poza kontrolą statystyczną , wtedydokonywana jest regulacja. W przeciwnym przypadku proces pozostawia się bez regulacji.Celem innego wykorzystania danych pomiarowych jest określenie, czy istnieje znaczą cazależność pomię dzy dwiema lub wię cej zmiennymi. Na przyk ład, może być podejrzenie, żekrytyczny wymiar na formowanej plastykowej części jest zależny od temperatury podawanegomateriału. Ta możliwa zależność może być badana poprzez użycie procedury statystycznejzwanej analizą regresji w celu porównania pomiarów krytycznego wymiaru z pomiaramitemperatury podawanego materiału.

Studia, które obejmują takie zależności są przyk ładami tego, co dr W.E. Deming nazywał studiami analitycznymi. Ogólnie, studia analityczne są tym, co zwię ksza wiedzę o systemie

przyczyn wpływają cych na proces. Studia analityczne znajdują się pomię dzy najważniejszymizastosowaniami danych pomiarowych, ponieważ prowadzą docelowo do lepszego zrozumienia

procesów. Korzyść z zastosowania danych opartych o procedur ę jest uzależniona od jakościużytych danych. Jeżeli jakość danych jest niska, korzyść z procedury bę dzie prawdopodobnieniska. Podobnie, jeżeli jakość danych jest wysoka, korzyść prawdopodobnie też bę dziewysoka.

Aby zapewnić, że korzyść z użycia danych pomiarowych jest wię ksza niż koszt ich uzyskania,należy skupić uwagę na jakości tych danych.

Jakość danych pomiarowychJakość danych pomiarowych jest określona przez własności statystyczne z wielokrotnych

pomiarów uzyskanych z systemu pomiarowego działają cego w stabilnych warunkach. Na przyk ład, przypuśćmy, że system pomiarowy, działają cy w stabilnych warunkach, jestużywany do uzyskania kilkunastu parametrów pewnych charakterystyk. Jeżeli pomiary są „bliskie” wartości wzorcowej dla charakterystyki, wtedy jakość danych jest uważana za„wysok ą ”. Podobnie, jeżeli pomiary są „dalekie” od wartości wzorcowej, wtedy o jakościdanych mówi się , że jest „niska”.

Statystycznymi własnościami powszechnie używanymi do charakteryzowania jakości danychsą obciążenie (bias) i wariancja systemu pomiarowego. Własność określana jako obciążenieodnosi się do położenia danych w stosunku do danych odniesionych do wartości wzorcowej, awłasność zwana wariancją odnosi się do rozrzutu danych.

Jedną z najpowszechniejszych przyczyn niskiej jakości danych jest zbyt duża zmienność.Wiele zmienności w ustawieniu pomiarów może istnieć wskutek interakcji pomię dzysystemem pomiarowym i środowiskiem. Na przyk ład, system pomiarowy używany do pomiaruobję tości płynu

Strona 4Rozdział I – Sekcja A



12

Wprowadzenie, Cel i Terminologia

w zbiorniku może być wrażliwy na temperatur ę otoczenia środowiska, w którym jest używany.W takiej sytuacji, zmienność danych może istnieć wskutek zmian obję tości lub zmiantemperatury otoczenia. Utrudnia to interpretowanie danych i dlatego system pomiarowy staje

się mniej przydatny.

Jeżeli wzajemne oddziaływanie prowadzi do za dużej zmienności, wtedy jakość danych może być tak niska, że dane są bezużyteczne. Na przyk ład, system pomiarowy z dużą ilością zmienności może nie być odpowiedni do zastosowania w analizowaniu procesu pomiarowego,

ponieważ zmienność systemu pomiarowego może maskować zmienność procesu produkcyjnego. Wiele pracy nad zarzą dzaniem systemem pomiarowym jest ukierunkowane namonitorowanie i sterowanie zmiennością . Oznacza to, miedzy innymi, że trzeba położyć nacisk na nauczenie się , jak system pomiarowy współdziała ze środowiskiem, aby byłygenerowane tylko dane o akceptowalnej jakości.

CelCelem tego dokumentu jest przedstawienie wytycznych oceny jakościsystemu pomiarowego. Chociaż wytyczne są wystarczają co ogólne, bymogły być stosowane w dowolnym systemie pomiarowym, są

przeznaczone przede wszystkim do systemów pomiarowychużywanych w świecie przemysłu. Przeznaczeniem tego dokumentu nie jest stanowieniekompendium analiz dla wszystkich systemów pomiarowych. Jego celem są systemy

pomiarowe, w których odczyty mogą być powtarzane na każdej części. Wiele analiz jestużytecznych w innych typach systemów pomiarowych. Niniejszy podr ę cznik zawieraodnośniki i sugestie dla nich. Zaleca się , by w bardziej złożonych lub nietypowych

przypadkach, które tu nie zostały omówione, się gać do kompetentnych źródeł wiedzystatystycznej. Dla metod analizy systemów pomiarowych nie obję tych tym podr ę cznikiemwymagana jest aprobata klienta.

TerminologiaOmówienie analizy systemu pomiarowego może być k łopotliwe i wprowadzać w błą d bezzdefiniowania terminów odniesionych do powszechnych własności statystycznych i

pokrewnych elementów systemu pomiarowego. Ta sekcja dostarcza streszczenia takichterminów, które są używane w tym podr ę czniku.

W tym dokumencie, są używane nastę pują ce terminy:

• Pomiar jest definiowany jako „przyporzą dkowanie liczb (lub wartości) rzeczommaterialnym, aby przedstawić relacje mię dzy nimi odniesione do szczególnych własnościwzglę dem szczegółowych własności”. Tę definicje po raz pierwszy podał C. Eisenhart(1963). Proces wyznaczania liczb jest określany jako proces pomiarowy, a wartość wyznaczana jest definiowana jako wartość pomiarowa.


• Przyrząd jest urzą dzeniem używanym do uzyskania pomiarów; czę sto odniesiony

specjalnie do urzą dzeń używanych w halach produkcyjnych; obejmuje urzą dzenia typusprawdziany przechodnie/nieprzechodnie.



13

• System pomiarowy jest zbiorem instrumentów lub przyrzą dów, norm, operacji, metod,osprzę tu, oprogramowania, personelu, środowiska i założeń używanych do ilościowego

przypisania jednostce pomiarowej oceny mierzonej charakterystyki; całkowity procesużywany do uzyskania pomiarów.

Z tych definicji wynika, że proces pomiarowy może być rozpatrywany jako proces produkcyjny, który produkuje liczby (dane) dla danych wyjściowych. Przydatne jestrozumienie systemu pomiarowego w ten sposób, ponieważ pozwala nam wykorzystać wszystkie koncepcje, filozofię i narzę dzia, które już wykazały swą przydatność w obszarzestatystycznego sterowania procesem.

Streszczenie terminów 1

Standard (norma)• Akceptowana podstawa dla porównań • Kryteria dla akceptacji• Znana wartość, wewną trz określonych granic niepewności, akceptowana jako wartość

prawdziwa• Wartość odniesienia

Standard (norma) powinien być definicją operacyjną ; definicją , która daje te same wyniki, kiedy jeststosowana przez dostawcę lub klienta, o tym samym znaczeniu wczoraj, dziś i jutro.

Podstawowe wyposażenie• Rozróżnialność, czytelność,

rozdzielczość

- Inaczej: najmniejsza czytelna jednostka, rozdzielczość pomiarowa, granica skali lubgranica wykrywania

- Inherentna (istnieją ca sama wsobie) własność ustalona przezkonstrukcję

- Najmniejsza jednostka skali pomiaru lub dane wyjściowe przyrzą du- Zawsze odnotowywana jako jednostka pomiaru- 10 do 1 zasady kciuka

• Rozdzielczość skuteczna- Czułość systemu pomiarowego na zmienność procesu do szczególnego zastosowania

1 Zobacz Rozdział I, Sekcja E dla definicji i omówienia terminologii.



14

Strona 6Rozdział I – Sekcja AWprowadzenie, cel i terminologia

- Najmniejsze dane wejściowe, których skutkiem

jest użytkowy sygnał pomiaru- Zawsze odnotowywane jako jednostka pomiaru

• Wartość odniesienia- Akceptowana wartość przedmiotu- Wymaga definicji operacyjnej - Używana jako surogat (zastę pcza wartość) dlawartości prawdziwej

Położenie zmienności• Dokładność

- „Bliskość” do wartości prawdziwej lubakceptowana wartość odniesienia

- ASTM zawiera skutek położenia i szerokości błę dów

• Obciążenie- Różnica pomię dzy zaobserwowaną średnią

pomiarów i wartością odniesienia- Sk ładnik systematycznego błę du systemu

pomiarowego

• Stabilność - Zmiana obciążenia w czasie- Stabilny proces pomiarowy jest pod kontrolą

statystyczną w odniesieniu do położenia- Inaczej: dryf (powolna zmiana)

• Liniowość - Zmiana w błę dzie systematycznym ponad

normalny zakres operacyjny- Korelacja wielokrotnych i niezależnych błę dów systematycznych ponad zakres operacyjny

- Systematyczny sk ładnik błę du systemu pomiarowego



15


Szerokość zmienności• Dokładność2 - „Bliskość” powtarzanych odczytów każdego do innego- sk ładnik błę du przypadkowego systemu pomiarowego

• Powtarzalność - Zmienność w pomiarach uzyskana przez jeden

przyrzą d pomiarowy, używany kilka razy przez jednego oceniają cego podczas mierzenia tej samejcharakterystyki na tej samej części

- Zmienność w kolejnych (krótkoterminowych) próbach przy ustalonych i określonych warunkach pomiarów

- Powszechnie nazywana jako E.V. – Zmienność Wyposażenia

- Zdolność instrumentu (przyrzą du) lub potencjał - Wewnę trzna zmienność systemu

• Odtwarzalność - Zmienność w średniej pomiarów uzyskiwana przez

różnych oceniają cych przy użyciu tego samego

przyrzą du, podczas mierzenia charakterystyki na jednejczęści- Przy kwalifikacji wyrobu i procesu, błą d może

wystą pić u oceniają cego, w środowisku (czas) lub wmetodzie

- Powszechnie nazywana jako A.V. – Zmienność Oceniają cego

- Mię dzysystemowa (warunki) zmienność - ASTM E456-96 zawiera powtarzalność, laboratorium i

skutki środowiskowe oraz skutki oceniają cego

• GRR lub R&R Przyrządu- Powtarzalność i Odtwarzalność Przyrzą du; kombinowane szacowanie powtarzalności i

odtwarzalności systemu pomiarowego- Zdolność systemu pomiarowego; zależnie od używanej metody, może lub nie może

zawierać skutków czasu

• Zdolność Systemu Pomiarowego- Krótkoterminowe oszacowanie zmienności systemu pomiarowego (np. „GRR” zawierają cy

grafik ę )

2 W dokumentach ASTM, nie ma takiej rzeczy jak precyzja systemu pomiarowego; tj. precyzja nie może być przedstawiona przez pojedynczą liczbę .



16


Sprawność Systemu Pomiarowego

- Długoterminowe oszacowanie zmienności systemu pomiarowego (np. długoterminowaMetoda Karty Kontrolnej)

• Czułość - Najmniejsze dane wejściowe, które wywołują skutek w wykrywanym sygnale wyjściowym- Zdolność reagowania systemu pomiarowego na zmiany mierzonej cechy- Określona przez konstrukcję przyrzą du (rozróżnialność), inherentna (istnieją ca sama w

sobie) jakość (OEM), konserwacja i warunki operacyjne przyrzą du i norma- Zawsze odnotowywana jako jednostka miary

Spójność

• Stopień zmiany powtarzalności w czasie• Spójny system pomiarowy jest pod kontrolą

statystyczną pod wzglę dem szerokości(zmienności)

Jednolitość - Zmiana w powtarzalności ponad normalny

zakres operacyjny- Jednorodność odtwarzalności

Zmienność systemuZmienność systemu pomiarowego może być charakteryzowana jako:

• Zdolność - Zmienność w odczytach w cią gu krótkiego okresu czasu

• Sprawność - Zmienność w odczytach w cią gu długiego okresu czasu

• Niepewność - Szacunkowy zakres wartości około wartości zmierzonej, w którym uważa się , że jest

zawarta prawdziwa wartość.

System pomiarowy musi być stabilny i spójny.

Wszystkie charakterystyki całkowitej zmienności systemu pomiarowego zakładają , że system jeststabilny i spójny. Na przykład, składniki zmienności mogą zawierać każdą kombinację pozycjipokazanych na Rysunku 2, strona 15.

Strona 9

Rozdział I – Sekcja AWprowadzenie, Cel i Terminologia



17

Normy i identyfikowalność Narodowy Instytut Norm i Technologii (NIST) jest głównym Państwowym InstytutemPomiarów (NMI) w USA, funkcjonują cym w ramach Departamentu Handlu. NIST, dawniej

jako Narodowe Biuro Norm (NBS), funkcjonuje jako najwyższy autorytet w metrologii wUSA. Głównym zadaniem NIST jest dostarczanie usług pomiarowych i utrzymywanie norm

pomiarowych, które pomagają przemysłowi w USA w wykonywaniu identyfikowalnych pomiarów, i które ostatecznie pomagają w handlu wyrobami i usługami. NIST dostarcza teusługi bezpośrednio do różnych sektorów przemysłu, lecz głównie do tych, które wymagają najwyższego poziomu dok ładności dla swoich produktów i które uwzglę dniają najwyższy

poziom jakości pomiarów w swoich procesach.

Narodowy Instytut PomiarówWię kszość uprzemysłowionych krajów na całym świecie utrzymuje swoje własne Instytuty

pomiarów lub instytucje podobne do NIST, które zapewniają również wysoki poziom wzakresie norm metrologicznych lub usług pomiarowych. NIST współ pracuje z tymiinstytucjami, aby zapewnić porównywalność pomiarów w różnych krajach. Odbywa się to

poprzez Uzgodnienia Obustronnego Uznawania (MRA) i jest wykonywane przez porównanialaboratoryjne pomię dzy tego typu instytucjami. Możliwości tych instytucji różnią się jednak ize wzglę du na istnieją ce różnice - nie wszystkie typy pomiarów są porównywalne. Dlategoważne jest zrozumienie, które pomiary są identyfikowalne i jak są identyfikowane.

Identyfikowalność Identyfikowalność jest ważnym poję ciem w handlu towarami i usługami. Pomiary, które są identyfikowalne do tych samych lub podobnych norm bę dą uzgodnione ściślej, niż te, które niesą identyfikowalne. To pomaga zredukować potrzebę przeprowadzenia ponownego testu,odrzucenia dobrego wyrobu i akceptacji złego produktu.

Identyfikowalność jest określona przez Mię dzynarodowy Słownik Podstaw ISO i OgólneTerminy Metrologii (VIM) jako:

„W ł asno ść pomiaru lub warto ść nominalna, za pomocą czego mogą być znalezione ustalone

odniesienia, zwykle do państwowych lub międzynarodowych norm, poprzez nieprzerwany

ł ańcuch porównań wszystkich ustalonych niepewno ści”.

Identyfikowalność pomiaru bę dzie typowo ustala się poprzez łańcuch porównań aż do NMI.Jednak, w wielu przypadkach z przemysłu, identyfikowalność pomiaru może być odniesionado uzgodnionej wartości odniesienia lub „normy porozumienia” pomię dzy klientem i

dostawcą . Zwią zek identyfikowalności z tymi normami i NMI może nie być zawsze jasnozrozumiały, tak wię c ostatecznie jest najważniejsze, aby pomiary były identyfikowalne dozakresu, który satysfakcjonuje wymagania klienta. Wraz z postę pem w technologiach

pomiarów w przemyśle i użyciem najwyższej jakości systemów pomiaru, definicja, gdzie i jak pomiar jest identyfikowalny staje się poję ciem rozwojowym.




18

Rysunek 1: Przykład łańcucha identyfikowalności dla pomiaru długości

NMI współ pracuje ściśle z różnymi państwowymi laboratoriami, dostawcami przyrzą dów,najlepszymi firmami produkcyjnymi, itp. w celu zapewnienia, że ich normy odniesienia są właściwie kalibrowane i bezpośrednio identyfikowalne wobec norm utrzymywanych przez

NMI. Państwowe i prywatne organizacje przemysłowe bę dą wtedy używać ich norm dowzorcowania i usług pomiarowych dla swoich klientów oraz laboratoriów zajmują cych się

przyrzą dami, kalibrują cych normy robocze i inne główne normy. Ten cią g sytuacji ostateczniezmierza do hali produkcyjnej fabryki, aby stanowić podstawę dla identyfikowalności

pomiarowej. Pomiary, które mogą być odniesione do NIST poprzez ten nieprzerwany łańcuch pomiarów są nazywane identyfikowalnymi do NIST.

Nie wszystkie organizacje mają laboratoria metrologiczne i zajmują ce się przyrzą dami wswych fabrykach i dlatego są zależne od niezależnych/komercyjnych laboratoriów w celuzapewnienia identyfikowalności wzorcowania i usług pomiarowych. To jest akceptowalny iodpowiedni środek uzyskania identyfikowalności do NIST przy zapewnieniu, że zdolność laboratorium niezależnego/komercyjnego może być uzyskana przez takie procesy jakakredytacja laboratorium.

Wartość prawdziwaCELEM procesu pomiarowego jest „prawdziwa” wartość mierzonej części. Jest pożą dane, abykażdy indywidualny odczyt był tak bliski tej wartości, na ile jest to (ekonomicznie) możliwe.

Niestety, wartość prawdziwa może nigdy nie być znana z całkowitą pewnością . Jednak,niepewność może być zminimalizowana przez użycie wartości odniesienia opartej na dobrzeokreślonej definicji operacyjnej charakterystyki i przy użyciu wyników systemu pomiarowegoz najwyższą założoną rozróżnialnością i identyfikowalnością do NIST. Ponieważ wartość odniesienia jest używana jako surogat (wartość zastę pcza) dla prawdziwej wartości, te terminysą używane zamiennie. Podejście to nie jest zalecane.

Strona 11Rozdział I – Sekcja B

Proces Pomiarowy



19

Rozdział I – Sekcja BProces Pomiarowy3

W celu efektywnego zarzą dzania zmiennością każdego procesu, potrzebna jest nastę pują cawiedza:

• Co w procesie powinno być wykonane• Co może pójść źle• Co w procesie jest wykonane

Specyfikacje i wymagania techniczne określają , co w procesie powinno być wykonane.

Celem Analizy Potencjalnych Przyczyn i Skutków Wad Procesu4 (PFMEA) jest określenieryzyka skojarzonego z potencjalnymi wadami procesu w celu zaproponowania działań korygują cych zapobiegają cych wystą pieniu tych wad. Wynik PFMEA jest przenoszony do

planu kontroli.

Poprzez ocenę parametrów lub wyników procesu uzyskiwana jest wiedza o tym co w procesie jest wykonywane. To działanie, czę sto nazywane kontrolą , jest działaniem sprawdzają cym parametry procesu, części w procesie, podsystemy montażowe lub końcowe wyroby za pomocą odpowiednich norm i środków pomiarowych, które zapewniają obserwatorowi potwierdzenie lub zaprzeczenie przesłanki, że proces operacyjny jest stabilny z akceptowalną zmiennością w stosunku do celu wyznaczonego przez klienta. Lecz to działanie sprawdzają ce

jest same w sobie procesem.

Proces ogólny

Proces pomiarowy

Niestety, przemysł ma tradycyjny poglą d na pomiary i działania analizują ce jako na „czarną skrzynk ę ”. Wyposażenie było głównym ogniskiem uwagi – im bardziej „ważna”charakterystyka, tym bardziej kosztowny przyrzą d.

Strona 12Rozdział I – Sekcja BProces Pomiarowy

3 Części tego rozdziału zaadaptowano za zgodą Analiza Systemu Pomiarowego - Zaję cia przez F.F. Gruska iM.S. Heaphy, Trzecia Generacja, 1987, 1988.4 Zobacz Podr ę cznik Odniesienia Analiza Potencjalnych Przyczyn i Skutków wad – 3 Edycja.

działaniewejście wyjście

wartość

pomiar analizaProces dozarządzania

Decyzja



20

Użyteczność instrumentu, jego kompatybilność z procesem i środowiskiem i jego przydatność była rzadko kwestionowana. W konsekwencji, te przyrzą dy czę sto nie były używane prawidłowo lub po prostu nie używane.

Działalność pomiarowa i analityczna jest procesem – procesem

pomiarowym. Można do niego zastosować każdą z technik zarzą dzania,statystyki i logiki sterowania procesem.

To znaczy, że klienci i ich potrzeby najpierw muszą zostać zidentyfikowane. Klient, właściciel procesu, chce podjąć prawidłową decyzję z jak najmniejszym wysiłkiem. Kierownictwo musizapewnić zasoby do zakupu wyposażenia, które jest potrzebne i dostateczne do spełnieniatego. Lecz zakup najnowszej technologii pomiarowej niekoniecznie gwarantuje podję cie

prawidłowych decyzji o nadzorze procesu produkcyjnego.

Wyposażenie jest tylko jedną z części procesu pomiarowego. Właściciel procesu musiwiedzieć, jak prawidłowo używać to wyposażenie i jak analizować i interpretować wyniki.

Dlatego kierownictwo musi zapewnić tak że jasne definicje operacyjne i normy oraz szkolenie iwsparcie. Właściciel procesu ma, po kolei, obowią zek monitorowania i sterowania procesem

pomiarowym, aby zapewnić stabilne i prawidłowe wyniki, które obejmują całkowitą perspektywę analiz systemów pomiarowych – badanie przyrzą du, procedur ę , użytkownika iśrodowisko; tj. normalne warunki operacyjne.

Statystyczne własności systemów pomiarowychIdealny system pomiarowy produkował by tylko „poprawne” pomiary w każdym czasie, w

jakim jest używany. Każdy pomiar zawsze był by zgodny z normą .5 System pomiarowy, którymógł by produkować pomiary jak ten, o których można byłoby powiedzieć, że ma statystyczną własność zero zmienności, zero obciążenia, i zero prawdopodobieństwa złego sklasyfikowaniakażdego wyrobu, który jest mierzony. Niestety, systemy pomiarowe z takimi pożą danymiwłasnościami statystycznymi nie istnieją , a wię c kierownicy procesu zazwyczaj wymuszają użycie systemów, które mają mniej pożą dane własności statystyczne. Jakość systemu

pomiarowego jest zwykle określana jedynie przez statystyczne własności danychgenerowanych w czasie. Inne własności, takie jak koszt, łatwość użycia, są również ważnedlatego, że one przyczyniają się do ogólnej przydatności systemu pomiarowego. Lecz towłasności statystyczne generowanych danych są tym, co określa jakość systemu pomiarowego.

Własności statystyczne, które są najważniejsze w jednym przypadku niekoniecznie są najważniejszymi danymi dla innego zastosowania. Na przyk ład, dla niektórych zastosowań

pomiarowej maszyny współrzę dnościowej (CMM), najważniejsze własności statystyczne to„mały” błą d statystyczny i zmienność. CMM z tymi własnościami bę dzie generował pomiary,które są „bliskie” uznanym wartościom norm, które są identyfikowalne. Dane uzyskane ztakiej maszyny mogą być bardzo użyteczne dla analizowania procesu produkcyjnego. Lecz,

bez wzglę du na to jak „mały” może być błą d statystyczny i zmienność maszyny CMM, system pomiarowy, który używa CMM może być niezdolny do akceptowalnej pracy rozróżniania pomię dzy dobrym, a złym wyrobem, ponieważ dodatkowe źródła zmienności są wprowadzane przez inne elementy systemu pomiarowego.

Strona 13Rozdział I – Sekcja B

Proces Pomiarowy

5 Pełne omówienie przedmiotu norm można znaleźć w Out of the Crisis, W. Edwards Deming, 1982, 1986, p.279-281.



21

S NormaW Część obrabiana (tj. część)P Osoba / ProceduraE Środowisko

Kierownictwo jest odpowiedzialne za identyfikowanie własnościstatystycznych, które są najważniejsze w ostatecznym użyciu danych.Kierownictwo jest tak że odpowiedzialne za zapewnienie, że tewłasności są używane jako podstawa wyboru systemu pomiarowego.

Aby to wykonać, są wymagane definicje operacyjne własności statystycznych oraz

akceptowalne metody ich pomiaru. Chociaż każdy system pomiarowy może wymagać różnychwłasności statystycznych, są pewne fundamentalne własności, które definiują „dobry” system pomiarowy. Zawierają one:

1) Odpowiednią rozróżnialność i czułość. Przyrosty pomiaru powinny być małe w stosunkudo zmienności procesu lub granic tolerancji wymiaru. Powszechnie znana ZasadaDziesię ciu lub Zasada 10 do 1, określa, jak rozróżnialność instrumentu powinna dzielić tolerancję (lub zmienność procesu) na 10 części lub wię cej. Zasada kciuka była zamierzona

jako praktyczny minimalny punkt wyjścia dla wyboru przyrzą du.2) System pomiarowy powinien być nadzorowany statystycznie.6 To znaczy, że w

powtarzalnych warunkach, zmienność w systemie pomiarowym wystę puje jako skutek

powszechnych przyczyn, a przyczyn specjalnych. Można to odnieść do stabilnościstatystycznej i oceniać najlepiej metodami graficznymi.

3) Do sterowania wyrobem, zmienność systemu pomiarowego musi być mało porównywalnado tolerancji. Oceń system pomiarowy do tolerancji cechy.

4) Do sterowania procesem, zmienność systemu pomiarowego powinna wykazywać skuteczną rozdzielczość i być mało porównywana do zmienności procesu produkcyjnego.Oceniaj system pomiarowy do zmienności procesu 6-sigma i/lub Całkowitej Zmiennościz badań MSA.

Statystyczne własności systemu pomiarowego mogą zmienić się , jeżeli różnią się pozycje podlegają ce mierzeniu. Jeżeli tak, wtedy najwię ksza (najgorsza) zmienność systemu pomiarowego jest mała w stosunku do najmniejszej, oboję tnie której zmienności procesu lubgranic tolerancji.

Źródła zmiennościPodobnie do wszystkich procesów, na system pomiarowy oddziałują dwa tj. przypadkowe isystematyczne źródła zmienności. Te źródła zmienności są skutkiem przyczyn powszechnychlub specjalnych. W celu sterowania zmiennością systemu pomiarowego:

1) Zidentyfikuj potencjalne źródła zmienności.2) Wyeliminuj (wszę dzie gdzie to możliwe) lub monitoruj te źródła zmienności.


Chociaż specjalne przyczyny bę dą zależeć od sytuacji, mogą być identyfikowane niektóretypowe źródła zmienności. Są różne metody prezentowania i kategoryzowania tych źródeł zmienności, takie jak diagram przyczyna – skutek, diagram drzewa błę dów, itp., lecz wytyczne

przedstawione tutaj bę dą skupiać się na głównych elementach systemu pomiarowego.

6 Analityk pomiarowy zawsze musi uwzglę dniać znaczenie praktyczne i statystyczne.



22

Skrót S.W.I.P.E7 jest używany do przedstawienia sześciu podstawowych elementówuogólnionego systemu pomiarowego, aby zapewnić osią gnię cie wymaganych celów. SWIPEodnosi się do Normy, Części, Instrumentu, Osoby i Procedur oraz Środowiska. Może być uważany za model błę du dla całego systemu pomiarowego.8

Czynniki wpływają ce na tę cześć obszarów muszą być zrozumiane, a wtedy można bę dzie jenadzorować lub eliminować.

Rysunek 2 przedstawia diagram przyczyna-skutek obrazują cy niektórez potencjalnych źródeł zmienności. Ponieważ bieżą ce źródłazmienności wpływają ce na określony system pomiarowy bę dą unikalnedla tego systemu, ta rysunek jest począ tkiem myślowym do

opracowania źródeł zmienności systemu pomiarowego.

Strona 15

Rozdział I – Sekcja BProces Pomiarowy

7 Ten skrót został pierwotnie opracowany przez Mary Hoskins, metrologa zwią zanego z Honeywell, Eli WhitneyMetrology Lab i Bendix Corporation.8 Zobacz Załą cznik F – alternatywny model błę du, P.I.S.M.O.E.A.



23

Rysunek 2: Zmienność systemu pomiarowego – diagram przyczyna i skutek



24


Skutki zmienności systemu pomiarowego

Ponieważ na system pomiarowy mogą oddziaływać różne źródła zmienności, powtarzaneodczyty na tej samej części nie przynoszą tych samych identycznych wyników. Odczyty różnią się jeden od drugiego wskutek powszechnych i specjalnych przyczyn.

Skutki wpływu źródeł zmienności na system pomiarowy powinny być oceniane w krótkich idługich okresach czasu. Zdolno ść systemu pomiarowego jest błę dem systemu pomiarowego(przypadkowym) w krótkim okresie czasu. Jest to kombinacja błę dów obliczonych przezliniowość, jednolitość, powtarzalność i odtwarzalność. Sprawno ść systemu pomiarowego, jak isprawność procesu, jest skutkiem wszystkich źródeł zmienności w czasie. Uzyskuje się to

poprzez określenie, czy nasz proces jest nadzorowany statystycznie (tj. stabilny i spójny;zmienność jest tylko skutkiem powszechnych przyczyn, czy osią gnię ty został cel (brak błę du

statystycznego) i ma akceptowalną zmienność (powtarzalność i odtwarzalność przyrzą du(GRR)) w zakresie oczekiwanych rezultatów. Dodaje to stabilność i spójność do zdolnościsystemu pomiarowego.

Ponieważ dane wyjściowe systemu pomiarowego są używane do podejmowania decyzji o wyrobie iprocesie, skumulowany skutek źródeł zmienności jest często nazywany błędem systemu pomiarowego,lub czasami „błędem”.

Skutek na decyzjePo zmierzeniu części, jest kilka działań, które mogą być podję te do określenia statusu części.Historycznie, można było określić czy część była akceptowalna (w obr ę bie specyfikacji) lub

nie akceptowalna (poza specyfikacją ). Innym powszechnym scenariuszem jest klasyfikacjaczęści na specyficzne kategorie (np. rozmiary tłoka podzielone na grupy selekcyjne).

Na koniec omówienia, jako przykład, dwie kategorie sytuacji jakie są stosowane; poza specyfikacją („złe”) i w specyfikacji („dobre”). To nie ogranicza zastosowania omówienia do innych dzia łań kategoryzują cych.

Dalszymi klasyfikacjami mogą być: do przeróbki, do uratowania lub złomowania. Zgodnie z filozofią sterowania wyrobem taka klasyfikacja byłaby głównym powodem mierzenia wyrobu.Lecz, zgodnie z filozofią sterowania procesem, uwaga skupia się na tym, czy zmienność części jest skutkiem powszechnych przyczyn lub specjalnych przyczyn w procesie.


Filozofia UwagaSterowanie wyrobem Czy część jest w określonej kategorii ?Sterowanie procesem Czy zmienność procesu jest stabilna i

akceptowalna ?

Tabela 1: Filozofia sterowania i ukierunkowanie uwagi

Nastę pna sekcja zapoznaje ze skutkami błę du pomiarowego wpływają cymi na decyzję owyrobie. Kolejna omawia wpływ na decyzję o procesie.



25

Skutek na decyzję o wyrobieW celu lepszego zrozumienia skutku błę du systemu pomiarowego na decyzję o wyrobie,rozważyć trzeba przypadek, gdzie wszystkie zmienności we wielokrotnych odczytach

pojedynczej części powstają wskutek powtarzalności i odtwarzalności przyrzą du. To jest, czy proces pomiarowy jest nadzorowany statystycznie i ma zero błę du statystycznego.

Może być podję ta niewłaściwa decyzja ilekroć jakaś część powyższego rozk ładu pomiarowegozazę bia się z tolerancją . Na przyk ład, dobra część bę dzie czasami nazywana „złą ” (typ I błę du,ryzyko producenta lub fałszywy alarm), jeżeli:

Tak że zła część bę dzie czasami nazywana „dobr ą ” (typ II błę du, ryzyko nie podję cia działań na skutek nie wychwycenia alarmu), jeżeli:


Ze wzglę du na tolerancję , potencjalne podję cie złej decyzji o części istnieje tylko wtedy, gdy błą d systemu pomiarowego ją przecina.

gdzie:I Zła część bę dzie zawsze nazywana złą II Może być potencjalnie podję ta zła decyzjaIII Dobra część bę dzie zawsze nazwana dobr ą

Ponieważ celem jest maksymalizacja POPRAWNYCH decyzji dotyczą cych stanu wyrobu, są do wyboru dwie możliwości:

1) Ulepszenie procesu produkcyjnego: redukcja zmienności procesu tak, że żadna część nie bę dzie produkowana w obszarach II.2) Ulepszenie systemu pomiarowego: redukcja błę du systemu pomiarowego w celu redukcji

obszarów II tak, że wszystkie wyroby bę dą produkowane bez wad w obszarze III i wtedynastę puje minimalizacja ryzyka podję cia złej decyzji.



26

To omówienie zak łada, że proces pomiarowy jest pod kontrolą statystyczną i spełnia cel. Jeżeli jakieś z tych założeń jest pogwałcone, wtedy jest mała ufność, że obserwowana wartość prowadzi do poprawnej decyzji.

Skutek na decyzję o procesieZgodnie ze sterowaniem procesem, należy wprowadzić nastę pują ce wymagania :• Sterowanie statystyczne• Cel• Akceptowalną zdolność.

W poprzedniej sekcji wyjaśniono, że błą d pomiarowy może wpływać na niepoprawną decyzję o wyrobie. Wpływ na decyzję o procesie mógł by być nastę pują cy:• Nazwanie powszechnej przyczyny przyczyną specjalną • Nazwanie specjalnej przyczyny przyczyną powszechną


Zmienność systemu pomiarowego może oddziaływać na decyzje dotyczą cą stabilności, celu izmienności procesu. Podstawowe powią zania pomię dzy aktualną , a zaobserwowaną zmiennością procesu:

σ σ σ 222

msaactualobs+=

gdzieσ

2

obs= zaobserwowana zmienność procesu

σ 2

actual= aktualna zmienność procesu

σ 2

msa= zmienność systemu pomiarowego

Wskaźnik zdolności 9 Cp jest określany jako:

σ 6

rancji ZakresTolecP

=

W powyższym równaniu można go zastą pić wskaźnikami zaobserwowanym i aktualnym procesu, uzyskują c powią zanie pomię dzy nimi jako:

( ) ( ) ( )ccc p p pmsaactualobs

222

+=

Zak ładają c, że system pomiarowy jest pod kontrolą statystyczną i osią ga cel, aktualne Cp procesu może być porównywane graficznie do zaobserwowanego Cp.10

9 Chociaż w tym omówieniu jest używane Cp, wyniki dla sprawności maja tak że indeks Pp.10 Zobacz Załą cznik B - formularze i wykresy.



27

Dlatego obserwowana zdolność procesu jest kombinacją aktualnej zdolności procesu pluszmienność wskutek procesu pomiarowego. Aby osią gnąć określoną zdolność procesuwymagane byłoby oddziaływanie na zmienność pomiarową .

Na przyk ład, jeżeli wskaźnik Cp systemu pomiarowego był by 2, aktualny proces wymagał by

wskaźnika Cp wię kszego lub równego 1,96. Jeżeli wskaźnik systemu pomiarowego Cp był by1,33, proces wymagał by braku zmienności – czysto niemożliwa sytuacja.


Akceptacja nowego procesuPrzy nabywaniu nowego procesu, takiego jak obróbka skrawaniem, produkcja, tłoczenie,

postę powanie z materiałem, obróbka cieplna lub montaż, w działalność zakupowa jest prowadzona czę sto jako seria etapów. Dotyczy to badań na miejscu u dostawcy, a nastę pnie u

klienta.

Jeżeli system pomiarowy używany w takich miejscach nie jest spójny z systemem pomiarowym, który bę dzie używany w normalnych okolicznościach, mogą wtedy pojawić się rozbieżności. Najpowszechniejsza sytuacja dotyczą ca użycia rożnych przyrzą dów to

przypadek, gdzie przyrzą d używany u dostawcy ma wyższą rozróżnialność niż przyrzą d produkcyjny. Na przyk ład, część zmierzona na pomiarowej maszynie współrzę dnościowej podczas zakupu i nastę pnie wysokościomierzem podczas produkcji; próbki zmierzone(zważone) na skali elektronicznej lub mechanicznej w laboratorium podczas zakupu inastę pnie na prostej skali mechanicznej podczas produkcji.

W tym przypadku (powyższe zamówienie) system pomiarowy używany podczas zakupu maGRR 10 % i Cp bieżą cego procesu wynosi 2,0, to Cp obserwowanego procesu podczas zakupuwynosi 1,96. 11

Podczas badania tego procesu w produkcji za pomocą przyrzą du produkcyjnego obserwuje się wię kszą zmienność (tj. mniejsze Cp). Na przyk ład, jeżeli GRR przyrzą du produkcyjnegowynosi 30 % i Cp bieżą cego procesu ma wartość 2,0 wtedy Cp obserwowanego procesu

bę dzie wynosić 1,71.

11 Dla tego omówienia, przyję to założenie, że nie ma zmienności próbek. W rzeczywistości 1,96 bę dzieoczekiwana wartością lecz bieżą ce wyniki bę dą różnić się ale dookoła tego.



28

W najgorszym scenariuszu: przyrzą d produkcyjny nie został by zakwalifikowany, lecz był byużywany. Jeżeli GRR systemu pomiarowego wynosi aktualnie 60 % (lecz w rzeczywistości

jest nieznane), wtedy obserwowane Cp mogłoby być 1,20. Różnica w obserwowanym Cp 1,96wobec 1,20 jest skutkiem różnicy systemu pomiarowego.


Bez wiedzy o tym, co nie udało się w nowych procesach wysiłki mogą być daremne.

Ustawienie procesu/Sterowanie (Eksperyment lejka)Czę sto w operacjach produkcyjnych stosuje się pobieranie jednej części na począ tku każdegodnia do weryfikacji, czy proces jest zgodny. Jeżeli mierzona część jest niezgodna, wtedy

proces jest regulowany. Później, w niektórych przypadkach jest mierzona inna część i znowu proces może być regulowany. Dr Deming odnosi się do tego typu pomiaru i podejmowaniadecyzji jako ł agodzenia.

Rozważmy sytuację , gdzie waga pokrycia metalem szlachetnym na części jest nadzorowana zdok ładnością do 5,00 gramów. Przypuśćmy, ze wyniki ze skali używanej do określania wagiróżnią się ± 0,20 gramów, lecz nie wiemy o tym, ponieważ analiza systemu pomiarowegonigdy nie została zrobiona. Instrukcje operacyjne wymagają , aby operator weryfikował wagę na podstawie jednej próbki przy ustawianiu i nastę pnie co godzinę . Jeżeli wyniki są poza

przedziałem 4,90 do 5,10, wtedy operator znowu ustawia proces.

Przypuśćmy, że proces przebiega przy wartości 4,95 gramów, lecz wskutek błę du pomiarowego operator obserwuje 4,85 gramów. Według instrukcji operator dokonujeustawienia procesu w gór ę o 0,15 gramów. Teraz proces przebiega z wartością 5,10 gramów.

Kiedy operator sprawdza ustawienie, obserwuje 5,08 grama i pozwala procesowi nadal biec. Nadmierna regulacja procesu dodała zmienność i bę dzie tak trwać nadal.

Jest to jeden przyk ład eksperymentu lejka, którego Dr Deming używał do opisania skutkówłagodzenia12. Błą d pomiarowy pogłę bia problem.

Cztery zasady eksperymentu lejka:Zasada 1: Nie wykonuj żadnych regulacji i żadnych działań, chyba że proces jest niestabilny.


12 Deming W. Edwards, Out of the Crisis, Massachussets Institute of Technology, 1982, 1986.



29

Zasada 2: Reguluj proces w równych ilościach i w przeciwległym kierunku wzglę dem tego,gdzie proces był ostatnio mierzony.

Zasada 3: Ustawiaj ponownie proces wzglę dem celu. Nastę pnie reguluj proces w równychilościach i w przeciwległym kierunku od celu.

Zasada 4: Reguluj proces wzglę dem punktu ostatniego pomiaru.

Na przyk ład zasada 3 jest instrukcją ustawienia dla procesu pokrywania metalem szlachetnym.Zasady 2, 3 i 4 dodają narastają co wię cej zmienności. Zasada 1 jest najlepszym wyborem dlastwarzania minimum zmienności.

Inne przyk łady eksperymentu lejka to:

• Ponowne wzorcowanie przyrzą dów oparta na arbitrażowych granicach – tj. granice nieodzwierciedlają zmienności systemu pomiarowego. (Zasada 3).

• Ponowne wzorcowanie systemu pomiarowego sterowania procesem po arbitrażowej liczbiezastosowań bez żadnego oznaczenia lub historia zmian (specjalna przyczyna). (Zasada 3).

• Samoregulacja procesu w oparciu o wyprodukowaną ostatnią część. (Zasada 2).• Podczas szkolenia roboczego, gdzie pracownik A szkoli pracownika B, który później

szkoli pracownika C.... bez użycia standardowego materiału szkoleniowego. Podobnie dogry w „głuchy telefon”. (Zasada 4).

• Części są mierzone, w celu znalezienia niezgodnych, lecz wtedy narysowany na karciekontrolnej proces wykazuje stabilność - dlatego żadne działanie nie jest podejmowane.(Zasada 1).

Strona 23Rozdział I – Sekcja CStrategia pomiarowa i planowanie

Rozdział I – Sekcja CStrategia pomiarowa i planowanie

Wprowadzenie Planowanie ma kluczowe znaczenie w stosunku do projektowania i zakupu wyposażenia lubsystemów. Wiele decyzji podję tych podczas fazy planowania oddziałuje na kierunek i dobórwyposażenia pomiarowego. Co jest celem i jak rezultaty pomiarowe bę dą stosowane? Faza

planowania bę dzie ustalać przebieg i wpływać znaczą co na to, jak działa proces pomiarowy imoże redukować możliwe problemy i błę dy pomiarowe w przyszłości.

W niektórych przypadkach wskutek ryzyka dotyczą cego mierzonego składnika lub dlatego, że jest dużykoszt złożonych urzą dzeń pomiarowych, klient OEM może używać procesu APQP i wtedy komisjadecyduje o strategii pomiarowej dostawcy.

Nie wszystkie charakterystyki wyrobu i procesu wymagają systemów pomiarowych, którychopracowanie przebiega pod czyjąś obserwacją . Proste, standardowe narzę dzia pomiarowe,takie jak mikrometry lub suwmiarki mogą nie wymagać pogłę bionej strategii i planowania.Podstawową zasadą kciuka jest to, czy charakterystyka do pomiaru na sk ładniku lub

podsystemie została zidentyfikowana na planie kontroli lub, czy jest ważna do określenia przyję cia wyrobu lub procesu. Innym przewodnikiem mógł by być poziom tolerancji przydzielonej specyficznym wymiarom. Powszechne wyczucie jest przewodnikiem wkażdej sytuacji.



30

Złożoność Typ, złożoność i cel systemu pomiarowego może prowadzić do różnych poziomów programuzarzą dzania, planowania strategicznego, analizy systemów pomiarowych lub innychspecjalnych rozważań co do wyboru pomiaru, oceny i sterowania. Proste narzę dzia i

urzą dzenia pomiarowe (tj. skale, taśmy pomiarowe, przyrzą dy do oceny alternatywnej) mogą nie wymagać fazy zarzą dzania, planowania lub analizy, jakich wymagają bardziej złożone lubważne systemy (tj. wzorce odniesienia, CMM, stanowiska badawcze, zautomatyzowane

przyrzą dy na linii, itd.). Każdy system pomiarowy może wymagać bardziej lub mniejstrategicznego planowania i analizy zależnej od danego wyrobu lub sytuacji w procesie.Decyzja, jaki ma być odpowiedni poziom powinna być pozostawiona zespołowi APQPwyznaczonemu do procesu pomiarowego i klientowi. Bieżą cy stopień zaangażowania lubwdrożenia wielu z poniższych działań powinien być prowadzony przez szczególny system

pomiarowy, uwzglę dnienie wspierają cego systemu nadzoru przyrzą du i systemu wzorcowania,głę bok ą wiedzę o procesie i powszechne wyczucie.


Identyfikacja celu procesu pomiarowegoPierwszym etapem jest sformułowanie celu pomiaru i tego, jak pomiar bę dziewykorzystywany. Mię dzyfunkcyjny zespół zorganizowany wcześniej w celu opracowania

procesu pomiarowego jest najważniejszy dla wykonania tego zadania. Specjalna uwaga jestkierowana na audit, sterowanie procesem, rozwój wyrobu i procesu i analizę „Cyklu ŻyciaPomiaru”.

Cykl życia pomiaruPoję cie Cyklu Życia Pomiaru wyraża przekonanie, że metody pomiarowe mogą zmieniać się wczasie w miar ę ulepszania procesu. Na przyk ład, pomiar może zaczynać się na charakterystycewyrobu, aby ustalić stabilność i zdolność procesu. To może prowadzić do zrozumieniakrytycznych charakterystyk sterowania procesem, które bezpośrednio wpływają nacharakterystyki wyrobu. Aby to zrozumieć można powiedzieć, że uzależnienie od informacji ocharakterystyce wyrobu staje się mniejsze i plan próbkowania może być znaczą cozredukowany (pięć części na godzinę do jednej części na zmianę ). Metoda pomiaru może tak żezmieniać się od pomiarów CMM do formy przyrzą dów do pomiarów wg oceny alternatywnej.Ostatecznie możemy się przekonać, że bardzo mała część monitorują ca może być wymagana

tak długo, dopóki proces jest utrzymywany lub mierzenie i monitorowanie utrzymania inarzę dzi może być tym wszystkim, co jest konieczne. Poziom pomiaru podąża za poziomemzrozumienia procesu.

Wię kszość monitorowania i pomiaru mogłaby ewentualnie kończyć się na dostawcachwejściowego materiału. Te same pomiary, na te same charakterystyki, ten sam obszar procesu,w rozległym okresie czasu jest dowodem braku wiedzy lub stagnacji procesu pomiarowego.

Kryteria wyboru projektu procesu pomiarowego Przed zakupem systemu pomiarowego jest opracowywana szczegółowa koncepcja techniczna

procesu pomiarowego. Używają c celu opracowanego powyżej, zespół mię dzyfunkcyjny

opracowuje plan i koncepcję dla systemu pomiarowego wymaganego przez projekt. Tutaj podjemy kilka wytycznych:

Zespół musi ocenić projekt podsystemu lub sk ładnika i zidentyfikować ważne charakterystyki.Oparte są one na wymaganiach klienta i funkcjonalności podsystemu lub sk ładnika całego



31

systemu. Jeżeli zostały już zidentyfikowane ważne wymiary, ocenia zdolność do pomiarucharakterystyk. Na przyk ład, jeżeli ważna charakterystyka przedmiotu formowanego z

plastyku przez wtryskiwanie była wykonana na wtryskarce, sprawdzenie wymiarowe mogłoby być trudne i zmienność pomiarowa mogłaby być wysoka.

Jedną z metod do uchwycenia kwestii podobnych do tych mogłoby być użycie procesu FMEAdo analizy obszarów ryzyka w projekcie przyrzą du razem ze zdolnością do pomiaru częściwzglę dem funkcjonalności przyrzą du (FMEA Projektu i Procesu). To mogłoby pomóc wopracowaniu planu utrzymania i wzorcowania.

Opracuj kartę przepływu pokazują cą krytyczne etapy procesu w produkcji i montażu części lub podsystemu. Zidentyfikuj kluczowe dane wejściowe i dane wyjściowe dla każdego etapu procesu.

Strona 25Rozdział I – Sekcja C

Strategia pomiarowa i planowanie

Bę dzie to pomocne w opracowaniu kryteriów wyposażenia pomiarowego i wymagań oddziałują cych na jego miejsce w procesie. W ten sposób dochodzimy do planu

pomiarowego, wykazu typów pomiarów. 13

Dla złożonych systemów pomiarowych, jest wykonywany diagram przepływu procesu pomiarowego. Zawiera on dostawę części lub kupowanego systemu, sam pomiar i powrótczęści lub podsystemu do procesu.

Nastę pnie użyj kilku metod burzy mózgów w grupie do opracowania ogólnych kryteriów dlakażdego wymaganego pomiaru. Jedną z prostych metod jest użycie diagramu przyczyna-skutek.14 Zobacz przyk ład na Rysunku 2 , który może być począ tkiem myślenia.

Kilka dodatkowych pytań , jakie należy rozpatrzyć w związku z planowaniem pomiaru:• Kto powinien być zaangażowany w analizę „potrzeb”? Diagram przepływu i wstę pne

omówienie bę dzie usprawniać identyfikację kluczowych osób.• Dlaczego pomiar bę dzie wykonany i jak bę dzie użyty? Czy dane bę dą użyte do sterowania,

sortowania, kwalifikacji, itp? Sposób pomiaru, jaki bę dzie użyty może zmienić poziomczułości systemu pomiarowego.

• Jaki poziom czułości bę dzie wymagany? Jaka jest specyfikacja wyrobu? Jaka jest

oczekiwana zmienność procesu? Jak wielkiej różnicy pomię dzy częściami bę dzie potrzebował przyrzą d do wykrycia?• Jaki typ informacji bę dzie dostarczony z przyrzą dem (np. podr ę czniki – operacyjne,

utrzymania, itd.) i jakie podstawowe umieję tności operatora są wymagane? Kto bę dzieszkolił ?

• Jak są wykonywane pomiary? Czy one są wykonywane r ę cznie, na poruszają cym się przenośniku, poza linią , automatycznie, itd.? Czy położenie i zamocowanie części należą do możliwych źródeł zmienności? Stykowe lub nie stykowe?

• Jak pomiar jest kalibrowany i bę dzie porównywany z innymi procesami pomiarowymi?Kto bę dzie odpowiedzialny za wzorce do wzorcowania?

• Kiedy i gdzie bę dą wykonywane pomiary? Czy część bę dzie czysta, zaolejona, gor ą ca,itp.?

13 To może być uwzglę dnione jako wstę pny plan kontroli.

14 Zobacz Guide to Quality Control, Kaoru Ishikawa, opublikowane przez Asian Productivity Organisation, 1986.



32

Pamiętaj, aby używać danych do potwierdzonych powszechnie założeń o procesie pomiarowym. Jestbezpieczniej zbierać dane o środowisku, niż podejmować decyzje w oparciu o złą informację i mają copracowany system, który nie jest odporny na kwestie środowiskowe.


Badania różnych metod procesu pomiarowegoBieżą ce metody pomiarowe powinny być badane przed zainwestowaniem w nowewyposażenie. Skuteczne metody pomiarowe mogą zapewniać pewniejsze działania. Gdzie tomożliwe, użyj wyposażenia pomiarowego, które ma dowiedziony ślad zapisu.

Koncepcje i propozycje rozwoju i projektuOdnieś się do „Sugerowanych Elementów dla Opracowania Listy Kontrolnej Systemu

Pomiarowego” i do końca Rozdziału I, Sekcja D, kiedy opracowujemy i projektujemykoncepcje i propozycje.

Podczas i po produkcji wyposażenia pomiarowego i przy opracowaniu procesu pomiarowego(metody, szkolenie, dokumentacja, itp.) bę dą prowadzone badania eksperymentalne i zbieraniedanych. Te badania i dane bę dą użyte do zrozumienia tego procesu pomiarowego tak, aby ten

proces i przyszłe procesy mogły być ulepszone.

Strona 27Rozdział I – Sekcja DOpracowanie źródła pomiaru

Wprowadzenie Ta sekcja omawia ramy czasowe wyceny/zaopatrzenia życia procesu pomiarowego. Są to:omówienie procesu opracowania pomiaru, proces wyceny umowy, uzyskanie odpowiedzi dotej umowy, osią gnię cie projektu, zakończenie końcowego projektu, opracowanie procesu

pomiarowego i na koniec połą czenie procesu produkcyjnego z procesem pomiarowym dlaktórego został stworzony. Nalega się , aby ten rozdział nie był stosowany bez przeczytania izrozumienia całego omówienia procesu pomiarowego. Aby uzyskać najwię kszą korzyść z

procesu pomiarowego, przestudiuj i omów to jako proces z danymi wejściowymi i danymiwyjściowymi.15

Ten rozdział został napisany z zamysłem filozofiizespołowej. To nie jest opis pracy dla kupują cego lubagenta zakupowego. Działania tutaj opisane bę dą wymagać zaangażowania zespołowego do zakończenia

pracy z sukcesem i powinny być administrowane wobr ę bie pracy zespołu Zaawansowanego PlanowaniaJakości Wyrobu (APQP). Zaowocuje to zdrowym

15 Zobacz Rozdział I, Sekcja B.

Proces pomiarowywejście wyjście



33

współdziałaniem pomię dzy różnymi funkcjami zespołu – koncepcje pojawiają ce się w procesie planowania mogą być modyfikowane przed pojawieniem się dostawcy przyrzą du wkońcowym projekcie, co spełnia wymagania systemu pomiarowego.

Generalnie, „proces nabycia” zaczyna się formalną komunikacją pomię dzy klientem i

dostawcą dla danego projektu. Wstę pna komunikacja ma zasadnicze znaczenie dla sukcesu projektu, ponieważ bę dą poczynione w tej fazie podwaliny konieczne dla skutecznychzwią zków klient / dostawca. Proces nabycia zaczyna się od formalnej prezentacji przez klientaintencji projektu na formularzu Życzenie Ceny (RFQ), nastę pnie dostawca prowadzi formalnewyjaśnienie ich propozycji, aby spełnić tę intencję (Wycena). Klient i dostawca(y) potrzebują gruntownego zrozumienia wymagań projektu, które bę dą dostarczone i metod, przez które

bę dzie osią gnię ty. To zrozumienie jest skutkiem szczegółowego porozumienia pomię dzyobiema stronami.

Kiedyś koncepcja dla projektu uzgodniona przez klienta i dostawcę powstawała w ten sposób,że pod r ę k ą był szczegółowy projekt i mogło się zacząć opracowanie działań takich jak

szczegółowy projekt i tworzenie procesu pomiarowego. Komunikacja pomię dzy klientem idostawcą dzisiaj jest szczególnie ważna. Odk ą d może być kilka poziomów zatwierdzeniakoncepcji do wykonania i są możliwe zmiany środowiskowe i potencjalne zmiany w sk ładziezespołu, projekt procesu pomiarowego mógł by zachwiać się lub nawet upaść.


Ryzyko to zmniejszy się , jeżeli czę sta, szczegółowa komunikacja ma miejsce i jestdokumentowana pomię dzy klientem i dostawcą i formalna odpowiedzialność (indywidualna)za utrzymywanie komunikacji jest wyznaczona przez obie strony. Idealnym forum i formatemdla tej działalności jest proces APQP.

Po tym, jak proces pomiarowy został koncepcyjnie zaprojektowany, mogą się zacząć działaniaotaczają ce nabycie procesu/systemu.

Koordynacja danychDane muszą być skoordynowane (tj. doprowadzone do identycznych) w całym procesie

produkcyjny i systemie pomiarowy idealnie, aktualnie z powszechnie używanymGeometrycznym Wymiarowaniem i Ustalaniem Tolerancji (GD&T), a to wymaga

wcześniejszych ustaleń w procesie APQP. Począ tkowa odpowiedzialność za to możespoczywać na inżynierze projektu wyrobu, kontroli wymiarowej, itp. w zależności od specyfikiorganizacji. Kiedy program danych nie pasuje do procesu produkcyjnego, szczególnie wsystemach pomiarowych, mogą być zmierzone złe rzeczy, może być problem z pasowaniem,itp., prowadzą ce do nieskutecznego sterowania procesem produkcyjnym.

Mogą być przypadki, kiedy program danych używany w montażu końcowym nie może pasować do tego, który używany jest w procesie produkcyjnym pod-komponentu. W takiejsytuacji można ustalić to tak wcześnie jak to możliwe w procesie APQP tak, aby członkowiezespołu z wyprzedzeniem zrozumieli możliwe utrudnienia i konflikty, które mogą powstać imieli możliwość zrobienia czegoś z tym. Podczas tego procesu, różne programy danych mogą

wymagać zbadania w celu zrozumienia wpływu tych różnic.

Pewne towary reprezentują cechy, które przynoszą wię cej problemów niż inne, takie jakśrodkowanie wałka rozrzą du lub inne przybliżone charakterystyki cylindryczne lubtabelaryczne. Na przyk ład wałek rozrzą du musi być produkowany na k łach (tokarki), lecz



34

ważne cechy wyrobu znajdują się w krzywkach. Jedna metoda lub program danych może być wymagany dla produkcji, podczas gdy inny program jest wymagany dla pomiaru wkońcowym pomiarze wyrobu.

Strona 29

Rozdział I – Sekcja DOpracowanie źródła pomiaru

Warunki wstępne i założeniaPrzed omówieniem opracowania dostawcy przyrzą du zak łada się , że zostały rozwią zanekwestie takie jak „poprawna” konstrukcja techniczna wyrobu (GD&T) i „poprawny” projekt

procesu (jeden, który pozwala na pomiar we właściwym czasie i położenia procesu). Jednak tonie powinno powodować zmniejszenia uwagi na te kwestie przez odpowiednich członkówzespołu w procesie APQP.

Zak łada się , że dostawca przyrzą du bę dzie zaangażowany w proces

APQP z podejściem zespoł owym. Dostawca przyrzą du bę dzierozwijał świadomość całego procesu produkcyjnego i użytkowaniawyrobu , w ten sposób, aby jego rola była zrozumiała nie tylko przezniego, lecz tak że przez innych w zespole (produkcja, jakość,inżynieria, itd.)

Niektóre działania lub ich porzą dek mogą się wzajemnie zazę biać wzależności od szczególnego programu/projektu lub innych ograniczeń. Na przyk ład, zespół APQP bez danych wejściowych ze źródła przyrzą du może opracować pewne koncepcje

przyrzą du. Inne koncepcje mogą wymagać wiedzy o źródle przyrzą du. Jeżeli to ma sensmożna to prowadzić przez złożoność systemu pomiarowego i decyzję zespołu,.

PROCES SELEKCJI ŹRÓDŁA PRZYRZĄDU

Opracowanie pakietu wyceny

Szczegółowa koncepcja techniczna Szczegółowa koncepcja techniczna procesu pomiarowego musi być opracowana przed procesem pomiarowym zanim propozycja wyceny zostaniedostarczona do potencjalnego dostawcy jako formalna propozycja,. Zespół osób, które bę dą zaangażowane i odpowiedzialne za prowadzenie i cią głe

doskonalenie procesu pomiarowego jest bezpośrednio odpowiedzialny zaopracowanie szczegółowej koncepcji. Może to być część zespołu APQP. Dla lepszegoopracowania tej koncepcji, należy odpowiedzieć na szereg pytań.

Zespół może badać różne kwestie, aby pomóc w podję ciu decyzji, których kierunki lub ścieżki bę dą realizowane podczas projektowania procesu pomiarowego. Niektóre mogą być podyktowane lub ukierunkowane silnie projektem wyrobu. Przyk łady wielu możliwychkwestii, które muszą być omówione przez zespół, kiedy opracowywana jest szczegółowakoncepcja można znaleźć w „Sugerowanych Elementach do Opracowania Listy KontrolnejSystemu Pomiarowego” w końcowej części tej sekcji.




35

Klienci zbyt mocno polegają na decyzjach dostawców. Przed zapytaniem klienta do dostawcyo sugerowane rozwią zanie problemu w procesie, musi być przez zespół odpowiadają cy za

proces zrozumiana i przewidywana podstawa i intencja potrzeb procesu. Wtedy i tylko wtedy proces bę dzie właściwie wykorzystywany, wspierany i ulepszany.

Uwagi utrzymania prewencyjnegoJakie działania powinny być zaplanowane dla utrzymania prewencyjnego (np. smarowanie,analiza drgań, próba integralności, wymiana części, itd.)? Wiele z tych działań zależy odzłożoności systemu pomiarowego, urzą dzenia lub aparatury. Prostsze przyrzą dy mogą wymagać tylko kontroli w regularnych odstę pach czasu, podczas gdy bardziej złożone systemymogą wymagać cią głych analiz statystycznych i zespołu techników do utrzymania

przewidzianego modelu.

Planowanie działań utrzymania prewencyjnego powinno zbiegać się z zapoczą tkowaniem planowania procesu pomiarowego. Wiele działań, takich jak codzienne osuszanie filtrów,smarowanie łożysk po wyznaczonej liczbie godzin pracy, itd. może być zaplanowane przed

zakończeniem całkowitym zbudowaniem, opracowaniem i wdrożeniem systemu pomiarowego. W rzeczywistości jest to preferowane i wpływa na polepszeniezaawansowanego planowania pomiarowego i koszty. Metody zbierania danych i zaleceniautrzymania zwią zane z tymi działaniami mogą być uzyskane od pierwotnego producenta lubopracowane przez zak ładowy personel techniczny, produkcyjny i jakościowy. Po wdrożeniusystemu pomiarowego i w trakcie używania systemu pomiarowego muszą być zbierane iodnotowywane dane odnoszą ce się do funkcji procesu pomiarowego. Określenie stabilnościsystemu można prowadzić prostymi metodami analitycznymi (karty przebiegu, analiza trendu).Ostatecznie wg tego, co dyktuje ocena stabilności systemu mogą być planowaneharmonogramy utrzymania prewencyjnego. Prowadzenie prewencyjnego utrzymania nastabilnym systemie, w oparciu serie informacji rozłożone w czasie, bę dzie bardziejekonomiczne niż prowadzenie prewencyjnego utrzymania na systemie z tradycyjnymitechnikami.

SpecyfikacjeSpecyfikacje służą jako wytyczne dla klienta i dostawcy w procesie projektowania i budowy.Te wytyczne służą do porozumiewania się co do norm akceptacji (przyję cia). Normy przyję ciamogą być rozpatrywane w dwóch kategoriach:• Normy projektowe• Normy budowy

Formy norm projektowych mogą różnić się w zależności od tego, kto płaci za projekt. Kwestiekosztowe mogą oddziaływać na formy.


Generalnie, dobrym pomysłem jest posiadać dostateczne informacje do dokumentowaniaszczegółu projektu, wg których projekt może być budowany lub naprawiany zgodnie z

pierwotną intencją przez kwalifikowanego wykonawcę – jakkolwiek, ta decyzja może być ukierunkowana przez koszty i ważność.

Wymagana forma końcowego projektu może mieć formę CAD lub tradycyjnego rysunkutechnicznymi. Może to wymagać wybranych norm technicznych, takich jak OEM (producentna pierwsze wyposażenie), SAE, ASTM lub innych instytucji, a tak że dostawca sprawdzianumusi mieć dostę p do ostatniego (najnowszego) poziomu normy i rozumieć je. OEM może



36

wymagać użycia szczególnych norm w fazie projektu i budowy, tak że formalnych zatwierdzeń przed zwolnieniem systemu pomiarowego do użycia.

Normy projektowe bę dą uszczegółowioną metodą komunikowania projektu (CAD – np.CATIA, Unigraphics, IGES, twarda kopia r ę czna, itd.) do wykonawcy. Może to tak że

obejmować normy sprawności dla bardziej złożonych systemów pomiarowych.

Normy budowy bę dą zawierać tolerancje, wg których system pomiarowy musi być zbudowany. Tolerancja budowy powinna być oparta o kombinację zdolności procesuużywanego do produkcji przyrzą du lub sk ładnika przyrzą du i krytyczności zamierzonego

pomiaru. Tolerancja budowy nie powinna być samym, zwyk łym, danym procentem tolerancjiwyrobu.

Jeżeli są wymagane duplikowane elementy systemu, właściwe planowanie i standaryzowanie możeprowadzić do zdolności wymiany i elastyczności.

Użycie normowych (standaryzowanych) sk ładników lub podzespołów tak że prowadzi dozdolności wymiany, elastyczności, redukcji kosztów i, generalnie, mniejszegodługoterminowego błę du pomiarowego.

Ocena

Po otrzymaniu wycen, zespół powinien zorganizować ich przeglą d i ocenę . Pewne pozycjemogą być zastosowane:- Czy są spełnione podstawowe wymagania ?- Czy są jakieś zaległe problemy ?- Czy dostawcy pokazali wyją tkowe warunki i dlaczego ? (Wyjątkowym warunkiem mogł aby

być znacząca ró żnica w odniesieniu do ceny lub dostawy – to niekoniecznie mog ł oby być

pominięte jako czynnik negatywny – jeden dostawca mógł odkryć pozycję , która nie został a zauwa żona przez innych.)

- Czy koncepcje promują prostotę i zdolność utrzymania ?

Strona 32Rozdział I – Sekcja D

Opracowanie źródła pomiaruDokumentowanie dostawDokumentowanie jest czasami nie zauważane podczas nabywania procesu pomiarowego.Znaczenie dokumentacji bierze się z tego, że udany projekt jest czę sto źle zrozumiany.

KONCE

PCJA

WYCENA

ZATWIERDZENIE



37

Zwyczajowa strategia za dokumentację uważa dostarczenie oryginalnego zestawumechanicznych i elektrycznych projektów (CAD lub tradycyjne rysunki) dla sprzę tu procesu

pomiarowego w czasie dostawy. Może to spełniać wstę pne wymagania wdrożenia, lecz tadokumentacja nic nie wnosi na temat określenia potencjalnych punktów zużycia,sugerowanych możliwych obszarów problemowych lub opisów, jak używać proces. A zatem,

wymagana dokumentacja dla każdego procesu powinna zawierać wię cej niż montaż iszczegółowe rysunki wyposażenia pomiarowego.

Skuteczna dokumentacja dla każdego systemu służy temu samemu celowi co dobramapa w podróży. Na przyk ład, sugeruje się , aby użytkownik wiedział, jak połą czyć jeden

punkt z innym (instrukcja użytkownika lub instrukcja przyrzą du). Gwarantuje to, żeużytkownik z możliwych do wyboru kilku sposobów osią ga pożą dane przeznaczenie(przewodnik usuwania awarii lub drzewo diagnostyczne), jeżeli główna droga jestzablokowana lub zamknię ta.

Kompletny pakiet dokumentacyjny może zawierać:

• Zestaw szczegółowych rysunków montażowych i mechanicznych(CAD lub twarda kopia) (włą cznie z wymaganymi wzorcami) do

powielania.• Schemat oprzyrzą dowania elektrycznego, oprogramowania do

powielania• Wykaz sugerowanych części zamiennych lub pozycji/detali zużywają cych się . Ten wykaz

powinien obejmować pozycje, które mogą wymagać znacznego czasu do ich ponownegonabycia.

• Podr ę czniki utrzymania z perspektywicznymi przekrojami (rysunki maszyny) i etapami

właściwego montażu i demontażu komponentów maszyny• Podr ę czniki definiują ce użytkowe wymagania ustawienia i działania oraz wymaganiatransportu maszyny (np. obciążenie)

• Drzewo diagnostyczne i przewodnik usuwania awarii.• Raporty świadectw (identyfikowalne z NIST, gdzie to oker ślone).• Instrukcje wzorcowania.• Podr ę czniki użytkownika, które mogą być używane przez personel wsparcia technicznego,

operatora systemu i personel utrzymania).

Powyższy wykaz może być używany jako lista kontrolna, kiedy organizujemy pakiet wyceny,chociaż niekoniecznie uznać ją można za pełną .


Centralnym tematem jest tutaj komunikacja. Ponieważ dokumentacja jest formą komunikacji,zespół i inni powinni być zaangażowani na każdym poziomie opracowania pakietudokumentacyjnego procesu pomiarowego.

Kwalifikowanie dostawcyTam gdzie się tego wymaga przyrzą d lub system pomiarowy powinien być poddany pełnymtestom rozk ładu wymiarów i funkcjonalności, w systemie pomiarowym dostawcy, przedwysyłk ą . Oczywiście, wybrany dostawca musi mieć kwalifikowane wyposażenie pomiarowe i

personel na miejscu w celu wykonania tego zadania. Jeżeli nie, powinny być poczynioneuprzednio ustalenia w celu wykonania tej pracy w zewnę trznym, niezależnym,



38

kwalifikowanym laboratorium. Wyniki takiego rozk ładu wymiarów i/lub badań powinny być wykonane w zgodności z projektem klienta i normami budowy i być w pełni udokumentowanei dostę pne do przeglą du przez klienta.

Po wykonaniu rozk ładu wymiarowego, dostawca powinien przeprowadzić wstę pną , lecz

formalną analizę systemu pomiarowego. To znowu wymaga posiadania przez dostawcę personelu, wiedzy i doświadczenia do wykonania odpowiedniej analizy. Klient powinienuprzednio określić z dostawcą (i może z OEM), dok ładnie jaki rodzaj analizy jest wymaganydo tego punktu i powinien mieć świadomość, że mogą być potrzebne wskazówki dla dostawcy.

Niektóre kwestie, które mogą wymagać omówienia, negocjacji lub wspólnego uzgodnienia to:

• Cel wstę pnego studium MSA:- Powtarzalność przyrzą du (GR 16) w stosunku do powtarzalności i odtwarzalności (GRR)- Ocena obciążenia i/lub liniowości- Ocena celu klienta dla pomiaru

• Ilość części, prób i operatorów w badaniu- Kryteria akceptacji

• Użycie personelu dostawcy w stosunku do personelu dostarczonego przez klienta

• Konieczne szkolenie dla personelu- Czy są wykwalifikowani ?- Czy rozumieją intencję ?- Jakie oprogramowanie mogłoby być użyte ?

Powinna być świadomość, że jakiekolwiek wyniki są osią gnię te w tym momencie, to tylkowstę p. Ocena może być potrzebna do akceptacji wyników.


DostawaLISTA KONTROLNA

• Kiedy wyposażenie powinno być dostarczone ?• Jak powinno być dostarczone ?

• Kto przenosi wyposażenie z samochodu lub wagonukolejowego ?

• Czy jest wymagane ubezpieczenie ?• Czy dokumentacja powinna zostać dostarczona razem z

wyposażeniem ?• Czy klient ma wyposażenie właściwe do rozładunku

wyposażenia ?• Gdzie system bę dzie przechowywany przed wysyłk ą ?• Gdzie system bę dzie przechowywany przed wdrożeniem ?• Czy dokumentacja wysyłkowa jest kompletna i łatwo

zrozumiała dla osób dokonują cych załadunku,transportują cych, dokonują cych rozładunku i obsługi instalują cej ?

16 Zobacz Załą cznik D.



39

Kwalifikowanie u klientaGeneralnie, to co było robione dla kwalifikowania systemu pomiarowego u dostawcy przedwysyłk ą powinno być powtórzone w ten sam sposób u klienta po zakończeniu dostawy.Ponieważ jest to pierwsza prawdziwa okazja do badania systemu pomiarowego wzamierzonym środowisku, powinny być poważnie rozpatrzone normy akceptacji i metody

analizy. Zwrócenie uwagi na szczególne części wszystkich zaangażowanych stron jest pierwszorzę dne w osią gnię ciu ewentualnego sukcesu tego systemu pomiarowego i w użyciudanych które ten system generuje.

Przed każdą analizą pomiarową po odbiorze, system pomiarowy powinien zostać poddanyanalizie pełnego rozk ładu wymiarowego, aby potwierdzić, że spełnia normy/wymagania

budowy. Zakres tego rozk ładu może być równy rozk ładowi wykonanemu uprzednio nasystemie pomiarowym u dostawcy przed wysyłk ą i zaufaniu w jakość wyników rozk ładudostawcy oraz wzglę dem potencjalnego uszkodzenia w transporcie. Kiedy porównujemywyniki przed i po dostawie, bą dźmy świadomi, że bę dą prawdopodobnie różnice w tych

pomiarach, ponieważ są różnice w tych systemach pomiarowych.

Dokumentacja dostawyInformacje, które są wymagane, jako minimum, jako pomoc we wdrożeniu i uruchomieniusystemu są nastę pują ce: (Te informacje powinny być dostarczone do klienta przed dostawą )• Rysunki w CAD lub na twardej kopii, jeżeli są wymagane przez zespół • Diagram przepływu procesu dla systemu, gdzie to określone• Podr ę czniki użytkownika- Podr ę cznik utrzymania/serwisu- Wykaz części zamiennych- Przewodnik usuwania awarii


• Instrukcje wzorcowania• Inne specjalne zagadnienia

Dostarczona na począ tku dokumentacja musi być uznana jako wstę pna. Oryginalna lubdokumentacja do powielenia nie musi być wtedy dostarczona, ponieważ potencjalna korektamoże być konieczna po wdrożeniu. W rzeczywistości dobrze jest nie mieć pakietu oryginalnej

dokumentacji dopóki cały system nie zostanie wdrożony – dostawcy są generalnie bardziejskuteczni w uaktualnianiu dokumentacji niż klienci.


Sugerowane elementy do opracowania listy kontrolnej systemu pomiarowego

Ten wykaz powinien być modyfikowany w zależności od sytuacji i typu systemu pomiarowego.Opracowanie końcowej listy kontrolnej powinno być wynikiem współpracy pomiędzy klientem i

dostawcą .

Projekt systemu pomiarowego i kwestie rozwoju:



40

• Co bę dzie mierzone ? Jaki jest typ charakterystyki ? Czy jest to własność mechaniczna ?Czy jest dynamiczna czy stacjonarna ? Czy to jest własność elektryczna ? Czy jestznaczą ca zmienność wewną trz części ?

• Dla jakiego celu wyniki (dane wyjściowe) procesu pomiarowego bę dą użyte ?Doskonalenie produkcji, monitorowanie produkcji, badania laboratoryjne, audity procesu,

kontrola wysyłki, kontrola odbiorcza, odpowiedź do D.O.E. ?• Kto bę dzie używał procesu ? Operatorzy, inżynierowie, technicy, kontrolerzy, auditorzy.

Wymagane szkolenie: Operatorzy, personel utrzymania, inżynierowie, sala szkoleniowa, praktyczna aplikacja, OJT, okres praktyki zawodowej

• Czy źródła zmienności zostały zidentyfikowane ? Budowa modelu błę du (S.W.I.P.E. lubP.I.S.M.O.E.A.) użycie zespołów, burzy mózgu, głę boka wiedza o procesie, diagram

przyczyna - skutek lub szablon.• Czy FMEA zostało opracowane dla systemu pomiarowego ?• Elastyczność w stosunku do Specjalistycznych Systemów Pomiarowych: Systemy

pomiarowe mogą być stałe i specjalizowane lub mogą być elastyczne i mieć zdolność do

pomiaru różnych typów części, np. sprawdziany, maszyny współrzę dnościowe, itd..Elastyczne przyrzą dy bę dą droższe, lecz w długim okresie przebiegu można sporozaoszczę dzić.

• Stykowe w stosunku do niestykowych: Solidność, typ cechy, plan próbkowania, koszt,utrzymanie, wzorcowanie, wymagane umieję tności personelu, kompatybilność,środowisko, tempo, typy prób, odwracalność części, obraz przetwarzania. To może być określone przez plan kontroli wymagań i czę stość pomiaru (Przyrzą dy pełnego kontaktumogą mieć zwię kszone zużycie podczas cią głego próbkowania). Próby z pełna

powierzchnią kontaktu, typ próby, dysze zwrotne, obraz przetwarzania, CMM w stosunkudo porównywania optycznego, itd.

• Środowisko: brud, wilgoć, wilgotność, temperatura, drgania, hałas, interferencja elektro-

magnetyczna (EMI), ruch powietrza w otoczeniu, zanieczyszczenie powietrza, itd. Wlaboratorium, w hali, biurze, itd. ? Środowisko staje się kluczową kwestią na poziomieniskich, ścisłych tolerancji mikronowych. Tak że w takich przypadkach, jak CMM,systemy wizualne, ultradźwię kowe, itd. To mógł by być czynnik w pomiarach procesu zautomatycznym sprzężeniem zwrotnym. Resztki oleju, resztki gruzu, i ekstremalnatemperatura mogłyby tak że stać się problemami. Czy jest wymagane czyste

pomieszczenie ?• Punkty Pomiaru i Położenia: Jasno zdefiniować, przy użyciu GD&T, lokalizację punktów

instalacji i umocowania i gdzie na części bę dą wykonywane pomiary.• Metoda Instalowania: Stan wolny w stosunku do zamocowanej części.• Orientacja części: Pozycja przedmiotu w stosunku do innego.• Przygotowanie części: Czy część powinna być czysta, niezaolejona, temperatura

ustabilizowana, itd. przed pomiarem ?


• Położenie przetwornika: Orientacja k ą towa, odległość od pierwszego elementu lub siatki.• Kwestia Korelacji *1 – Przyrzą dy kopiowane: Czy wymagane są kopiowane (lub wię cej)

przyrzą dy wewną trz lub mię dzy zak ładami do spełnienia wymagań ? Rozpatrzenie

budowy, błę du pomiarowego, utrzymania. Jak jest rozpatrywana norma ? Jak każdy bę dziekwalifikowany ?• Kwestia Korelacji *2 – Metody Rozbieżności: Zmienność pomiarowa bę dą ca skutkiem

wykonania różnych projektów systemu pomiarowego dla tego samego wyrobu/procesu



41

wewną trz akceptowalnej praktyki i granic operacyjnych (np. CMM w stosunku do podr ę cznika lub otwartego ustawienia wyników pomiaru).

• Zautomatyzowany w stosunku do r ę cznego: on-line, off-line, uzależnienia operatora.• Pomiar niszczą cy w stosunku do pomiaru nieniszczą cego (NDT): Przyk łady: test

rozcią gania, test komory solnej, grubość pokrycia/malowania, twardość, pomiar wymiarów

geometrycznych, obraz przetwarzania, analiza chemiczna, nacisk, trwałość, próbaudarności, skr ę cenie, moment obrotowy, wytrzymałość spawania, własności elektryczne,itd.

• Potencjalny zakres pomiarowy: rozmiar i oczekiwany zakres wyobrażalnych pomiarów.• Skuteczne rozdzielczość: Czy pomiar jest czuły na zmianę fizyczną (zdolność do wykrycia

zmienności procesu lub wyrobu) dla szczególnego zastosowania akceptowalnego dlazastosowania ?

• Czułość: Czy jest rozmiar najmniejszego sygnału wejściowego, który wywiera wpływ nawykrywalny rozróżnialny sygnał wyjściowy dla urzą dzenia pomiarowego akceptowalny wzastosowaniu ? Czułość jest określana przez inherentny (istnieją cy sam w sobie) projekt

przyrzą du i jakość (OEM), utrzymanie serwisowe i warunki operacyjne.

Kwestie budowy systemu pomiarowego (wyposażenie, norma, przyrzą d)• Czy zostały omówione źródła zmienności zidentyfikowane w projekcie systemu ?

Przeglą d projektu; weryfikacja i walidacja.• Wzorcowanie i system sterowania: Zalecany harmonogram wzorcowania i audit

wyposażenia i dokumentacji. Czę stotliwość, wewnę trzne i zewnę trzne, parametry,weryfikacje sprawdzeń w procesie.

• Wymagania danych wejściowych: Mechaniczne, elektryczne, hydrauliczne, pneumatyczne,tłumiki przepływu, suszarki, filtry, kwestie ustawienia i działania, izolacja, rozróżnialność iczułość.

• Wymagania danych wyjściowych: Analogowe lub cyfrowe, dokumentacja i zapisy, plik, przechowywanie, wyszukiwanie, zapasowe.

• Koszt: Czynniki budżetu do opracowania, zakupu, instalacji, działania i szkolenia.• Prewencyjne utrzymanie: Typ, harmonogram, koszt, personel, szkolenie, dokumentacja.• Zdolność serwisowa: Wewnę trzna i zewnę trzna, położenie, poziom wsparcia, czas

odpowiedzi, dostę pność części zamiennych, lista części standardowych.• Ergonomia: Zdolność do załadunku i działania maszyny bez spowodowania obrażeń.

Omówienie urzą dzenia pomiarowego potrzebne do skupienia na kwestii, jak system pomiarowy jest współzależny z operatorem.

• Kwestie bezpieczeństwa: Personel, operacja, środowisko, unieruchomienie.

• Przechowywanie i położenie: Ustanowienie wymagań w zakresie przechowywania i położenia wyposażenia pomiarowego. Kwestie: załą czniki, środowisko, bezpieczeństwo,dostę pność (bliskość).

• Czas cyklu pomiaru: Jak długo trwa pomiar jednej części lub charakterystyki ? Cykl pomiaru zintegrowany z sterowaniem procesem i wyrobem.


• Czy przewiduje się jakieś zak łócenia w przepływie procesu, integralności partii, aby

uchwycić, zmierzyć i zwrócić części ?• Postę powanie z materiałem: Czy są specjalne wieszaki, elementy utrzymują ce, sprzę t do

transportu i inne wyposażenie do przenoszenia materiału potrzebne do uk ładania części do pomiarów lub samego systemu pomiarowego ?



42

• Kwestie środowiskowe: Czy są jakieś specjalne wymagania środowiskowe, warunki,ograniczenia, wpływają ce na proces pomiarowy lub procesy są siadują ce ? Czy jestwymagane specjalne odprowadzanie spalin ? Czy jest konieczny sterowanie temperatur ą iwilgotnością . Wilgotność, drgania, hałas, EMI, czystość.

• Czy są jakieś specjalne wymagania niezawodności ? Czy wyposażenie bę dzie

zatrzymywane ? Czy to wymaga weryfikacji przed użyciem produkcyjnym ?• Części zamienne: Wspólny wykaz, odpowiednie dostawy i system zamawiania,

dostę pność, zrozumienie i liczone czasy instalowania. Czy jest adekwatne i bezpiecznedostę pne przechowywanie ? (łożyska, węże, taśmy, przełą czniki, cewki cylindryczne, itd.)

• Instrukcje użytkownika: Kolejność instalowania, procedury czyszczenia, interpretacjadanych, wykresy, pomoce wizualne, zrozumiałe. Dostę pne, odpowiednio pokazane.

• Dokumentacja: Rysunki techniczne, drzewa diagnostyki, podr ę czniki użytkownika, itd.• Wzorcowanie: Porównanie do akceptowalnych norm. Dostę pność i koszt norm akceptacji.

Zalecana wymagane, czę ste szkolenia. Wymagany czas postoju?• Przechowywanie: Czy są jakieś specjalne wymagania lub uwagi odnośnie przechowywania

urzą dzeń pomiarowych ? Załą czniki, środowisko, zabezpieczenie przeduszkodzeniem/kradzieżą , itd.• Zabezpieczenie przed błę dami: Czy znane są procedury łatwego poprawiania błę dów

pomiarowych przez użytkownika ? Wejście danych, niewłaściwe użycie wyposażenia,uodpornienie na błę dy.

Kwestie wdrożenia systemu pomiarowego (proces):• Wsparcie: Czy bę dzie wsparcie procesu pomiarowego ? Technicy laboratoryjni,

inżynierowie, produkcja, utrzymanie, poza kontraktowym serwisem ?• Szkolenie: Jakie szkolenie bę dzie potrzebne

operatorom/kontrolerom/technikom/inżynierom przy używaniu i utrzymania procesu

pomiarowego ? Planowanie, zasoby i koszty. Kto bę dzie szkolił ? Gdzie bę dzie szkolenie prowadzone ? Ile czasu zajmie ? Koordynacja z bieżą cym użyciem procesu pomiarowego.

• Zarzą dzanie danymi: Jak bę dą zarzą dzane dane wyjściowe z procesu pomiarowego ?Podr ę cznik, liczenie, metody streszczenia, czę stotliwość streszczenia, przeglą d metod,

przeglą d czę stotliwości, wymagania klienta, wymagania wewnę trzne. Dostę pność, przechowywanie, odzyskiwanie, zapasowe, bezpieczeństwo. Interpretacja danych.

• Personel: Czy personel potrzebuje wynaję cia wsparcia do procesu pomiarowego ? Kwestiekosztu, harmonogramu, dostę pności. Bieżą ce lub nowe.

• Metody doskonalenia: Kto bę dzie doskonalił proces w czasie ? Inżynierowie, produkcja,utrzymanie, służ ba jakości ? Jakie metody oceny bę dą użyte ? Czy jest system doidentyfikacji potrzebnych ulepszeń ?

• Stabilność długoterminowa: Metody oceny, forma, czę stość, i potrzeba studiówdługoterminowych. Dryf (powolna zmiana), zużycie, zanieczyszczenie, integralność operacyjna. Czy można zmierzyć ten długoterminowy błą d, nadzorować, zrozumieć,

przewidzieć ?• Uwagi specjalne: Atrybuty kontrolera, ograniczenia fizyczne lub zdrowotne: daltonizm,

wzrok, wytrzymałość, zmę czenie, wytrwałość, ergonomia.

Strona 39Rozdział I – Sekcja EKwestie Pomiarowe

Rozdział I – Sekcja EKwestie Pomiarowe



43

WprowadzenieKiedy oceniamy system pomiarowy, muszą być omówione trzy fundamentalne sprawy:1) System pomiarowy musi wykazywać odpowiednią czułość.- Po pierwsze: czy przyrzą d (i norma) ma odpowiednią rozróżnialność ? Rozróżnialność (lub

klasa) jest ustalone przez projekt jako podstawowy wyjściowy punkt w doborze systemu

pomiarowego. Typowe jest zastosowanie Zasady Dziesię ciu, która określa, żerozróżnialność przyrzą du powinna dzielić tolerancję (lub zmienność procesu) na 10 częścilub wię cej.

- Po drugie, czy system pomiarowy wykazuje skuteczną rozdzielczość ? W powią zaniu zrozróżnialnością , określ, czy system pomiarowy ma czułość, aby wykryć zmiany wzmienności wyrobu lub procesu dla zastosowania i warunków.

2) System pomiarowy musi być stabilny.- W warunkach powtarzalności, zmienność systemu pomiarowego jest tylko skutkiem

powszechnych przyczyn, a nie specjalnych przyczyn.- Analityk systemu pomiarowego musi zawsze rozważać znaczenie praktyczne i

statystyczne.

3) Własności statystyczne (błę dy) są spójne w oczekiwanym zakresie i adekwatne do celu pomiaru (sterowanie wyrobem i sterowanie procesem).

Długoletnia tradycja podawania tylko błę du pomiaru jako procentu tolerancji jestnieadekwatna wobec wyzwań rynkowych, które akcentują strategiczne i cią głe doskonalenie

procesu. W miar ę zmiany i ulepszania procesu, system pomiarowy musi być ponownieoceniany pod wzglę dem jego zamierzonego celu. Jest podstawą dla organizacji (kierownictwo,

planują cy pomiary, operator na produkcji, analityk jakości) aby zrozumieć cel pomiaru izastosować odpowiednią ocenę .


Typy zmienności systemu pomiarowegoCzę sto zak łada się , że pomiary są dok ładne i analiza oraz wnioski są oparte na tym założeniu.Można czę sto nie zdawać sobie sprawy z tego, że w systemie pomiarowym jest zmienność,która oddziałuje na indywidualne pomiary i w konsekwencji, na decyzje oparte na takichdanych. Błą d systemu pomiarowego może być sklasyfikowany w pię ciu kategoriach:obciążenie, powtarzalność, odtwarzalność, stabilność i liniowość.

Jednym z celów badania systemu pomiarowego jest uzyskanie informacji odnośnie wielkości i

typów zmienności pomiarowej, skojarzonych z systemem pomiarowym, kiedy to wzajemnieoddziałuje z jego środowiskiem. Informacja ta jest wartościowa, ponieważ dla przecię tnego procesu produkcyjnego, znacznie bardziej praktyczne jest rozpoznanie powtarzalności iobciążenia wzorcowania oraz ustanowienie sensownych granic dla nich, niż zapewnienieekstremalnie dok ładnych przyrzą dów z bardzo wysok ą powtarzalnością . Zastosowanie takiego

badania zapewniają :• Kryteria akceptacji nowego wyposażenia pomiarowego• Porównanie jednego urzą dzenia z drugim• Podstawę do oceny przyrzą du podejrzanego o to, że jest niesprawny• Porównanie urzą dzeń pomiarowych przed i po naprawie• Wymagany sk ładnik dla obliczenia zmienności procesu i poziomu akceptowalności dla

procesu produkcyjnego



44

• Informację niezbę dną do opracowania Krzywej Sprawności Przyrzą du (GPC), 17 którasygnalizuje prawdopodobieństwo akceptacji części o wartości prawdziwej.

Poniższe definicje pomagają opisać typy błę du lub zmienności skojarzonych z systemem pomiarowym, tak, że każdy termin jest jasno zrozumiany przy dalszym omawianiu. Do każdej

definicji jest dołą czona ilustracja, która graficznie pokazuje znaczenie każdego terminu.

Definicje potencjalnych źródeł zmiennościDefinicja operacyjna „Definicja operacyjna jest tym, dzię ki czemu ludzie mogą robić interesy mię dzy sobą .Operacyjna definicja bezpieczeństwa, okr ą głości, solidności lub innej jakości (charakterystyki)musi być komunikatywna, z takim samym znaczeniem dla sprzedają cego, jak i kupują cego.Przyk ład:1. Specyficzny test części materiału lub montażu

2. Kryterium (lub kryteria) dla oceny3. Decyzja: tak lub nie, obiekt lub materiał spełnił lub nie spełnił kryterium (lub kryteriów)”18

Strona 41Rozdział I – Sekcja ESprawy Pomiarowe

Norma Norma jest czymś uznanym za powszechną zgodą za podstawę do porównania; akceptowanymodel. Może to być przedmiot lub zespół (przyrzą dy, procedury, itd.) ustalone i ustanowione

przez władze jako zasada do pomiaru ilości, wagi, rozmiaru, wartości lub jakości.

Koncepcja zespołu została sformalizowana w Normie ANSI/ASQC M1-199619. Ten termin był używany w celu zaakcentowania faktu, że wszystkie wpływy oddziałują ce na niepewność

pomiarową ; np., środowisko, procedury, personel, itd. „Przyk ładem prostego zespołu mógł by być zespół do wzorcowania bloków przyrzą du sk ładają cych się ze standardowego przyrzą du blokowego, przyrzą du do porównania, operatora, środowiska i procedury wzorcowania”.

Normy odniesienia Norma, generalnie najwyższa jakość metrologiczna dostę pna w danym miejscu, do którejodnosi się pomiary wykonywane w tym miejscu.

Wyposażenie do pomiarów i badań (M&TE)Wszystkie przyrzą dy pomiarowe, normy pomiarowe, odnośne materiały i sprzę t pomocniczy,które są potrzebne do wykonywania pomiaru.

Standard wzorcowania Norma, która służy jako odniesienie w wykonywaniu rutynowego wzorcowania. Wzamierzeniu ma działać jako bufor pomię dzy obciążeniem roboczym a laboratoryjną normą (-ami) odniesienia .

17 Zobacz Rozdział V, Sekcja C.18 W.E. Deming, Out of the Crisis (1982,1986), p.277.19 Ta definicja została później uaktualniona jako Wyposażenie do Pomiarów i Badań (M&TE) przez nastę pnenormy wojskowe.



45

Norma przeniesienia (transferu) Norma używana do porównania osobnej normy znanej wartości do wzorcowanej jednostki.

Wzorzec Norma, która jest używana jako odniesienie w procesie wzorcowania. Może tak że być

określana jako odniesienie lub standard wzorcowania.

Norma robocza Norma, której zamierzone użycie to wykonanie rutynowych pomiarów w laboratorium, niezamierzone jako standard wzorcowania, lecz może być używana jako norma przeniesienia.


Uważne rozpatrzenie potrzeb warunkuje wybór materiału(ów) normatywnych. Zaangażowane

materiały powinny odzwierciedlać użycie i zakres systemu pomiarowego oraz oparte na podstawie czasowej źródła zmienności takie, jak zużycie i czynniki środowiskowe(temperatura, wilgotność, itd.)

Rysunek 3: Powiązania pomiędzy różnymi normami

Norma sprawdzaniaPrzedmiot pomiarowy, który dok ładnie przypomina, jak proces jest zaprojektowany do

pomiaru, lecz jest inherentnie (sam w sobie) bardziej stabilny niż oceniany proces pomiarowy.

Wartość odniesieniaWartość odniesienia, tak że znana jako akceptowana wartość odniesienia lub wartość wzorca

jest wartością przedmiotu lub zespołu, która służy jako uzgodnione odniesienie do porównania. Akceptowane wartości odniesienia są oparta o nastę pują ce elementy:• Określona przez uśrednienie kilkunastu pomiarów z najwyższym szczeblem wyposażenia

pomiarowego (np. wyposażenie laboratorium pomiarowego).

W y p o s a ż e n i e d o p o

m i a r ó w i b a d a ń

Norma odniesienia

Standardwzorcowania

Norma robocza

Normaprzeniesienia

Normaprzeniesienia

Normasprawdzania

wzorzec

wzorzec



46

• Wartości zgodne z prawem i określone przez prawo.• Teoretyczne wartości: oparte na zasadach naukowych.• Wyznaczone wartości: oparte na pracy eksperymentalnej (wsparte przez pewną teorię )

określonych państwowych lub mię dzynarodowych organizacji.• Wartości powszechnie uzgodnione: oparte na eksperymentalnej pracy we współ pracy i pod

auspicjami grupy naukowej lub technicznej; określona przez consensus użytkownikówtakich jak profesjonaliści i organizacje handlowe.


• Uzgodnione wartości: wartości wyraźnie uzgodnione przez oddziałują ce strony.

We wszystkich przypadkach, wartość odniesienia musi być oparta na definicji operacyjnej iwynikach akceptowalnego systemu pomiarów. Aby to osią gnąć, system pomiarowy używanydo określenia wartości odniesienia powinien obejmować:• przyrzą d(y) z wysok ą zamówioną rozróżnialnością i niższym błę dem systemu

pomiarowego niż systemy używane do normalnej oceny.• być kalibrowany wg norm takich jak NIST lub innych NMI.

Wartość prawdziwaWartość prawdziwa jest „aktualnym” pomiarem części. Chociaż ta wartość jest nieznana ze

swej natury, to jest celem procesu pomiarowego. Indywidualny odczyt powinien być bliski tejwartości o ile to (ekonomicznie) możliwe. Niestety, prawdziwa wartość nigdy nie może być znana z pewnością . Wartość odniesienia jest używana jako najlepsze przybliżenie wartości

prawdziwej we wszystkich analizach. Ponieważ wartość odniesienia jest używana jako surogat(wartość zastę pcza) wartości prawdziwej, te terminy są powszechnie używane zamiennie.Takie użycie nie jest zalecane.20

Rozróżnialność Rozróżnialność jest ilością zmian wartości odniesienia, które przyrzą d może wykryć i wiernieodczytać (zarejestrować). To jest tak że rozumiane jako zdolność odczytu lub rozdzielczość.

Pomiar tej zdolności jest typowo wartością najmniejszej podziałki na skali przyrzą du. Jeżeli przyrzą d ma „grube” podziałki, wtedy można używać pół podziałki.

Ogólna zasada kciuka polega na tym, że rozróżnialność przyrzą du pomiarowego powinnawynosić co najmniej jedną dziesią tą zakresu pomiarowego. Tradycyjne ten zakres jest branydo specyfikacji wyrobu. Od niedawna zasada 10 do 1 jest interpretowana w ten sposób, żewyposażenie pomiarowe jest zdolne do rozróżnienia do co najmniej jednej dziesią tejzmienności procesu. Jest to spójne z filozofią cią głego doskonalenia (tj. proces skupia się nacelu wyznaczonym przez klienta).

20 Zobacz tak że ASTM: E177-90a.



47


Rysunek 4: Rozróżnialność Powyższa zasada kciuka może być rozpatrywana jako punkt wejścia do określeniarozróżnialności ponieważ nie zawiera żadnych innych elementów zmienności systemu

pomiarowego.

Ze wzglę du na ograniczenia ekonomiczne i fizyczne system pomiarowy nie bę dzie dostrzegać wszystkich części rozk ładu procesu jako takich, które mają oddzielne lub różne zmierzonecharakterystyki. Zamiast mierzenia charakterystyki bę dzie grupowanie przez zmierzonewartości w kategorie danych. Wszystkie części w tej samej kategorii danych bę dą mieć tę samą wartość dla mierzonej charakterystyki.

Jeżeli systemowi pomiarowemu brakuje rozróżnialności (czułości lub skutecznejrozdzielczości), to może nie być to odpowiedni system do zidentyfikowania zmienności

procesu lub obliczania wartości charakterystyki indywidualnej części. Jeżeli tak jest, powinny być użyte lepsze techniki pomiarowe.

Rozróżnialność jest nie akceptowalna w wyniku analizy, jeżeli nie może wykryć zmienności

procesu i nie akceptowalna do sterowania, jeżeli nie może wykryć specjalnej przyczynyzmienności (Zobacz Rys. 5).




48

Liczba Kategorii SterowanieMoże być używane dosterowania tylko, jeżeli:• Zmienność procesu jest

mała w porównywaniu do

tolerancji• Funkcja strat jest płaska

dla oczekiwanejzmienności procesu

• Główne źródło przyczynzmienności powodujeśrednią zmianę

Analiza

• Nieakceptowalna dlaoceny parametrów

procesu i wskaźników• Tylko wskaźniki, czy

proces produkuje zgodne,czy niezgodne części

• Może być użyty ztechnikami połowicznegosterowania procesem woparciu o rozk ład procesu

• Może produkować kartykontrolne nieczułychzmiennych

• Generalnienieakceptowalna dlaoszacowania parametrów

procesu i wskaźników ponieważ zapewnia tylkooceny z grubsza

• Może być używany zkartami kontrolnymizmiennych

• Zalecana

Rysunek 5: Wpływ liczby oddzielnych kategorii ( ndc) rozkładu procesu na działaniasterowania i analizy

Symptomy nieodpowiedniej rozróżnialności mogą pojawić się w karcie rozstę pu. Rysunek 6zawiera 2 ustawienia kart kontrolnych wywiedzionych z tych samych danych. Karta Kontrolna(a) pokazuje oryginalny pomiar do tysię cznej cala. Karta Kontrolna (b) pokazuje te danezakończone do setnej cala. Karta Kontrolna (b) wydaje się być poza kontrolą wskuteksztucznie zacieśnionych granic. Rozstę py zerowe odnoszą się bardziej do produktuzakończonego niż można uznać je za wskazanie zmienności dla podgrupy.

Najlepsze wskazanie nieodpowiedniej rozróżnialności można zobaczyć na karcie rozstę pu SPC

dla zmienności procesu. W szczególności, kiedy karta rozstę pu pokazuje tylko jedną , dwie lubtrzy możliwe wartości dla rozstę pu wewną trz granic kontrolnych, pomiary są robione znieodpowiednią rozróżnialnością . Tak że, jeżeli karta rozstę pu pokazuje cztery możliwewartości dla rozstę pu wewną trz granic kontrolnych i wię cej niż jedna czwarta rozstę pów tozera, wtedy pomiary są wykonywane z nieodpowiednią rozróżnialnością .


Powracają c do Rysunku 6, Karta Kontrolna (b), są tylko dwie możliwe wartości dla rozstę puwewną trz granic kontrolnych (wartości 0,00 i 0,01). Dlatego, zasada właściwie identyfikuje

przyczynę braku sterowania jako nieodpowiednią rozróżnialność (czułość lub skutecznarozdzielczość).



49

Problem może być usunię ty, oczywiście, przez zmianę zdolności wykrywania zmiennościwewną trz podgrup przez zwię kszenie rozróżnialności pomiarów. System pomiarowy bę dziemieć odpowiednią rozróżnialność, jeżeli ta widoczna rozdzielczość jest w małym stopniuzwią zana ze zmiennością procesu. A zatem, zaleceniem dla odpowiedniej rozróżnialności

byłaby widoczna rozróżnialność do jednej dziesią tej sześć sigma standardowego odchylenia

całkowitego procesu zamiast tradycyjnej zasady, któr ą mówi, żeby widoczna rozdzielczość była maksymalnie jedną dziesią tą rozk ładu tolerancji.

Ostatecznie, są sytuacje, który osią ga stabilny, wysoce zdolny proces używają cy stabilnego„najlepszego w klasie” systemu pomiarowego w praktycznych granicach technologii.Skuteczna rozdzielczość może być nieodpowiednia i dalsze doskonalenie procesu

pomiarowego systemu staje się niepraktyczne. W takich specjalnych przypadkach, planowanie pomiarowe może wymagać alternatywnych technik monitorowania procesu. Tylkokwalifikowany personel techniczny znają cy system pomiarowy i proces powinien dokonywać idokumentować takie decyzje. Zatwierdzenie klienta powinno być wymagane idokumentowane w Planie Kontroli.


Rysunek 6: Karty Kontroli Procesu21

21 Rysunek 6 jest przyję ta z Evaluating the Measurement Process, Wheeler i Lyday, Copyright 1989, SPC Press,Inc., Knoxville, Tennessee.



50


Zmienność procesu pomiarowego

Dla wię kszości procesów pomiarowych, całkowita zmienność jest zwykle opisywana jakorozk ład normalny. Normalne prawdopodobieństwo jest założeniem standardowych metodanalizy systemów pomiarowych. W rzeczywistości, są systemy pomiarowe, które nie mają rozk ładu normalnego. Wtedy to normalnie zak łada się , że metoda MSA może przecenić błą dsystemu pomiarowego. Analityk systemu pomiarowego musi rozpoznać i prawidłowo ocenić nienormalne systemy pomiarowe.

Rysunek 7: Charakterystyki zmienności procesu pomiarowego

Położenie (położenie) zmienności

Dokładność Ogólna koncepcja dok ładności zwią zana jest z bliskością uzgodnienia pomię dzy średnią

jednego lub wię cej wyników pomiarowych i wartością odniesienia. Proces pomiarowy musi być pod kontrolą statystyczną , w przeciwnym razie dok ładność procesu nie ma znaczenia.

Niektóre instytucje używają dok ładności zamiennie z obciążeniem. ISO (Mię dzynarodowaOrganizacja ds. Normalizacji) i ASTM (Amerykańskie Stowarzyszenie Badań i Materiałów)używają terminu dok ładności, aby objąć obciążenie i powtarzalność. W celu uniknię cia

k łopotów, które mogą prowadzić do użycia słowa dok ładność, ASTM zaleca, aby tylko terminobciążenie (ang. bias), był używany jako opis błę du położenia. Ta polityka bę dzie wyjaśnionaw dalszym cią gu tekstu.


Obciążenie (bias)Obciążenie jest czę sto odnoszone do „dok ładności”. Ponieważ „dok ładność” ma kilka znaczeń w literaturze, jej użycie jako alternatywy „obciążenia” nie jest zalecane.

Obciążenie jest różnicą pomię dzy prawdziwą wartością (wartością odniesienia) izaobserwowaną średnią z pomiarów tej samej charakterystyki na tej samej części.



51

Bias jest miar ą obciążenia systemu pomiarowego. Jest to wk ład do całkowitego błę du pomiarowego, na który sk ładają się połą czone skutki źródeł zmienności, znane inieznane, które sk ładają się na całkowity błą d

do spójnego zrównoważenia i w sposóbmożliwy do przewidzenia wszystkich rezultatów powtarzanych zastosowań tego samego procesu pomiarowego w czasie pomiarów.

Możliwe przyczyny nadmiernego obciążenia to:• Przyrzą d wymaga wzorcowania• Zużyty przyrzą d, wyposażenie lub element• Zużyty lub uszkodzony wzorzec, błą d we wzorcu• Nieprawidłowa wzorcowanie lub użycie wzorca ustalają cego• Zła jakość przyrzą du – projekt lub dostosowanie• Błą d liniowości• Zły przyrzą d dla tego zastosowania• Różna metoda pomiaru – ustawienie, załadunek, zamocowanie, technika• Mierzenie złej charakterystyki• Zniekształcenie (przyrzą d lub część)• Środowisko – temperatura, wilgotność, drgania, czystość • Pogwałcenie założenia, błą d w stałym zastosowaniu• Zastosowanie – rozmiar części, pozycja, umieję tność operatora, zmę czenie, błą d

obserwacji (zdolność odczytywania, błą d paralaksy)

Procedura pomiaru użyta w procesie wzorcowania (tj. użycie „wzorców”) powinna być identyczna o ile to możliwe z procedur ą normalnych pomiarów operacyjnych.


Stabilność Stabilność (lub dryf – powolna zmiana) jest całkowitą zmiennością w pomiarach uzyskaną wsystemie pomiarowym na tym samym wzorcu lub częściach, kiedy mierzymy pojedynczą charakterystyk ę w wydłużonym okresie czasu.



52

Możliwe przyczyny niestabilności to:• Przyrzą d wymaga wzorcowania, zmniejszenia odstę pu wzorcowania• Zużyty przyrzą d, wyposażenie lub element• Normalne zestarzenie się lub żywotność • Złe utrzymanie – powietrze, zasilanie, hydraulika, filtry, korozja, rdza, czystość • Zużycie lub uszkodzenie wzorca, błą d wzorca• Niewłaściwe wzorcowanie lub użycie wzorca ustawienia• Konstrukcja przyrzą du lub brak solidnej metody• Różna metoda pomiarowa – ustawienie, załadunek, mocowanie, technika• Zniekształcenie (przyrzą d lub część)

• Powolna zmiana środowiska – temperatura, wilgotność, drgania, czystość • Pogwałcenie założenia, błą d w ustalonym zastosowaniu• Zastosowanie – rozmiar części, pozycja, umieję tności obserwatora, zmę czenie, błą d

obserwacji (zdolność odczytania, błą d paralaksy)

Liniowość Różnica obciążenia w oczekiwanym zakresie roboczym (pomiarowym) wyposażenia jestnazywana liniowością . Liniowość może być uważana za zmianę obciążenia w zwią zku zwielkością .




53

Zauważ, że nieakceptowalna liniowość może prowadzić do zróżnicowania odczuć. Niezak ładaj stałego obciążenia.

Możliwe przyczyny błę du liniowości to:

• Przyrzą d wymaga wzorcowania, zmniejszenie odstę pu wzorcowania• Zużyty przyrzą d, wyposażenie lub element• Złe utrzymanie – powietrze, zasilanie, hydraulika, filtry, korozja, rdza, czystość • Zużycie lub uszkodzenie wzorca(ów), błą d we wzorcu(ach) – minimum/maksimum

Strona 52

Rozdział I – Sekcja EKwestie Pomiarowe

• Niewłaściwe wzorcowanie (nie pokrycie zakresu roboczego) lub niewłaściwe użyciewzorca(ów) ustawienia

• Zła jakość przyrzą du – projekt lub dostosowanie• Konstrukcja przyrzą du lub brak solidnej metody• Zły przyrzą d do tego zastosowania• Różna metoda pomiarowa – ustawienie, załadunek, mocowanie, technika• Zniekształcenie (przyrzą d lub część)

• Środowisko – temperatura, wilgotność, drgania, czystość • Pogwałcenie założenia, błą d w ustalonym zastosowaniu• Zastosowanie – rozmiar części, pozycja, umieję tności obserwatora, zmę czenie, błą d

obserwacji (zdolność odczytania, błą d paralaksy)



54

Szerokość zmienności

PrecyzjaTradycyjnie, precyzja opisuje skutek netto rozróżnialności, czułości i powtarzalności w czasieoperacyjnym (rozmiar, zakres i czas) systemu pomiarowego. W niektórych organizacjach

precyzja jest używana zamiennie z powtarzalnością . W rzeczywistości, precyzja jest częściejużywana do opisania oczekiwanej zmienności powtarzanych pomiarów w zakresie pomiaru;takim zakresem może być rozmiar lub czas (tj. „urzą dzenie jest tak precyzyjne w niskimzakresie, jak wysoki zakres pomiaru”, lub „tak precyzyjne dzisiaj jak wczoraj”). Ktoś mógł by

powiedzieć, że precyzja jest tym dla powtarzalności czym liniowość jest dla obciążenia(chociaż pierwsza jest przypadkowa i inne błę dy systematyczne). ASTM definiuje precyzję wszerokim sensie, aby objąć zmienność z różnych odczytów, przyrzą dów, ludzi, laboratoriów iwarunków.

Powtarzalność To jest tradycyjnie rozumiana jako zmienność „wewną trz

oceniają cego”. Powtarzalność jest zmiennością wkilkunastokrotnych pomiarach uzyskanych z jednegoprzyrządu pomiarowego przez jednego oceniają cego,

podczas pomiaru tej samej charakterystyki na tej samejczęści. Jest to inherentna (istnieją ca sama w sobie)zmienność zdolności samego wyposażenia pomiarowego.Powtarzalność jest powszechnie rozumiana jako zmienność wyposażenia (EV), chociaż jest to mylą ce. W rzeczywistości,

powtarzalność jest zmiennością powszechnej przyczyny(błą d przypadkowy) z kolejnych prób w określonych warunkach pomiaru. Najlepszymterminem dla powtarzalności jest wewnę trzna zmienność systemu, gdy warunki pomiaru są ustalone i określone – ustalona część, przyrzą d, norma, metoda, operator, środowisko izałożenia. W uzupełnieniu do wewnę trznej zdolności wyposażenia, powtarzalność bę dzieobejmować wszystkie wewnę trzne zmienności (zobacz poniżej) dla każdego warunku wmodelu błę du.


Możliwe przyczyny złej powtarzalności obejmują :• Wewną trz – części (próbka): forma, pozycja, wykończenie powierzchni, zwężenie,spójność próbki

• Wewną trz – przyrzą du: naprawa; zużycie, wada wyposażenia lub elementu, zła jakość utrzymania

• Wewną trz normy: jakość, klasa, zużycie• Wewną trz - metody: zmienność w ustawieniu, technice, zerowaniu, utrzymaniu,

mocowaniu, punkt gę stości• Wewną trz – oceniają cego: technika, pozycja, brak doświadczenia, umieję tność manipulacji

lub wyszkolenie, samopoczucie, zmę czenie• Wewną trz – środowiska: krótkie wahania temperatury, wilgotność, drgania, oświetlenie,

czystość • Pogwałcenie założenia, błą d w ustalonym zastosowaniu• Konstrukcja przyrzą du lub brak solidności, zła jednolitość • Zły przyrzą d dla tego zastosowania



55

• Zniekształcenie (przyrzą d lub część), brak sztywności• Zastosowanie – rozmiar części, pozycja, błą d obserwacji (zdolność odczytania, błą d

paralaksy).

Odtwarzalność

Jest tradycyjnie rozumiana jako zmienność „pomię dzy oceniają cymi”. Odtwarzalność jesttypowo definiowana jako zmienność w średniej z pomiarów wykonanych przez różnychoceniają cych przy użyciu tego samego przyrzą du pomiarowego kiedy mierzona jest ta samacharakterystyka na tej samej części. To jest czę sto prawdziwe dla r ę cznych przyrzą dów, naktóre oddziałuje umieję tność operatora. To nie jest prawdziwe jednak dla procesów

pomiarowych (tj. systemy automatyczne), gdzie operator nie jest głównym źródłemzmienności. Z tej przyczyny odtwarzalność jest rozumiana jako średnia zmienność pomię dzy- systemami i pomię dzy – warunkami pomiaru.

Definicja ASTM idzie dalej, do potencjalnego obję cia nie tyko różnychoceniają cych lecz tak że różnych:

przyrzą dów, laboratoriów i środowiska(temperatura, wilgotność) orazobejmują c odtwarzalność w obliczaniu

powtarzalności.

Strona 54Rozdział I – Sekcja E

Kwestie PomiaroweMożliwe źródła błę du odtwarzalności obejmują :• Pomię dzy – częściami (próbkami): średnia różnica kiedy mierzymy typy części A, B, C

używają c tego samego przyrzą du, operatorów i metody.• Pomię dzy – przyrzą dami: średnia różnica przy użyciu przyrzą dów A, B, C, itd., dla tej

samej części, operatorów i środowiska. Uwaga: w tym badaniu odtwarzalności błą d jestczę sto wykrywany w metodzie i/lub operatorze.

• Pomię dzy - normami: średni wpływ różnych norm ustawienia w procesie pomiarowym.• Pomię dzy - metodami: średnia różnica spowodowana przez zmianę punktu gę stości,

podr ę cznik w stosunku do systemów automatycznych, zerowanie, metody utrzymywania i

mocowania, itd.• Pomię dzy – oceniają cymi: średnia różnica pomię dzy oceniają cymi A, B, C, itd.,

spowodowana szkoleniem, technik ą , umieję tnością i doświadczeniem. To jest zalecane badanie kwalifikacyjne wyrobu i procesu oraz r ę cznego przyrzą du pomiarowego.

• Pomię dzy – środowisko: średnia różnica w pomiarach 1,2 i 3, itd., spowodowana przezcykle środowiskowe; to jest najbardziej powszechne badanie dla wysokozautomatyzowanych systemów w kwalifikacjach wyrobu i procesu.

• Pogwałcenie założenia badań.• Konstrukcja przyrzą du lub brak solidności.• Efektywność szkolenia operatora.

• Zastosowanie – rozmiar części, pozycja, błą d obserwacji (zdolność odczytania, błą d paralaksy).



56

Jak wzmiankowano w dwóch definicjach powyżej, są różnice w definicjach używanych przez ASTM iużywanymi w tym podr ęczniku. Literatura ASTM skupia się na ocenach między laboratoriami zezwróceniem uwagi na różnice między nimi obejmują cymi potencjał dla rożnych operatorów, przyrzą dówi środowiska oraz w obr ębie powtarzalności laboratoryjnej. Dlatego, ich definicje muszą obejmować teróżnice. W normie ASTM, powtarzalność jest najlepszym wyposażeniem w bieżą cych warunkach(jeden operator, jeden przyrzą d, krótki okres czasu), a odtwarzalność reprezentuje bardziej typowe

warunki operacyjne, gdzie jest zmienność z wielorakich źródeł.


R&R Przyrządu lub GRRR&R przyrzą du jest oceną połą czonej zmienności powtarzalności i odtwarzalności. Jakokreślono w inny sposób, GRR jest zmiennością równą sumie zmienności wewną trz - systemui mię dzy-systemową .

σ σ σ 2..

2.

2rz potaodtwarzGRR +=

Czułość Czułość jest to najmniejsza wartość sygnału wejściowego, która wywiera wpływ nawykrywalny użyteczny sygnał wyjściowy. Jest to reaktywność systemu pomiarowego nazmiany mierzonej własności. Czułość jest określona konstrukcją przyrzą du (rozróżnialność),inherentną jakością (OEM), serwisem, roboczymi warunkami przyrzą du i normą . Jest zawszeodnotowywana jako jednostka miary.

Czynniki, które wpływają na czułość mogą obejmować:• Zdolność studzenia przyrzą du• Umieję tność operatora• Powtarzalność urzą dzenia pomiarowego• Zdolność do zapewnienia działania wolnego od dryfu (powolnej zmiany) w przypadku

przyrzą dów elektronicznych lub pneumatycznych• Warunki w jakich przyrzą d jest używany, takie jak powietrze otoczenia, brud, wilgoć.

Strona 56Rozdział I – Sekcja E

Sprawy Pomiarowe



57

Spójność Spójność jest różnicą zmienności pomiarów w czasie. Może być uważana za powtarzalność wczasie.

Czynnikami wpływają cymi na spójność są specjalne

przyczyny zmienności, takie jak:• Temperatura części• Rozgrzanie wymagane dla wyposażenia

elektronicznego• Zużycie wyposażenia

Jednolitość Jednolitość jest różnicą w zmienności w całym zakresie przyrzą du. Może to być uważane jakohomogeniczność (identyczność) powtarzalności wzglę dem wielkości.

Czynniki wpływają ce na jednolitość obejmują :• Elementy pozwalają ce na rozmiary wię ksze/mniejsze do różnych pozycji• Zła zdolność odczytu na skali• Błą d paralaksy w odczytywaniu.

Zmienność systemu pomiarowegoZdolność Zdolność systemu pomiarowego jest oceną połą czonych zmienności błę dów pomiarowych(przypadkowych i systematycznych) w oparciu o ocenę krótkoterminową . Prosta zdolność zawiera sk ładniki:• Nieskorygowane obciążenie lub liniowość

• Powtarzalność i odtwarzalność (GRR), obejmują cy spójność krótkoterminową

Odnieś się do Rozdziału III dla typowych metod i przyk ładów w celu obliczenia każdegosk ładnika.

Dlatego ocena zdolności pomiarowej jest wyrażeniem oczekiwanego błę du dla określonychwarunków, rozstę pu i zasię gu systemu pomiarowego (w odróżnieniu od niepewności

pomiarowej, która jest wyrażeniem oczekiwanego rozstę pu błę du lub wartości skojarzonych zwynikiem pomiaru). Wyrażenie zdolności połą czonej zmienności (wariancja), kiedy błę dy

pomiarowe są nieskorelowane (przypadkowe i niezależne) może być obliczone jako:

σ σ σ 22

)(2

ln GRRliniowosc BIAS osc zdo+=


Aby zrozumieć i prawidło zastosować zdolność pomiarową :

Po pierwsze, ocena zdolności jest zawsze skojarzona ze zdefiniowanym zakresem pomiaru –warunkami, zakresem i czasem. Na przyk ład, stwierdzenie, że zdolność mikrometru 25 mm

jest 0,1 mm jest niepełne bez zakwalifikowania zakresu i rozstę pu warunków pomiarowych. Idlatego model błę du jest tak ważny do określenia procesu pomiarowego. Zakres ocenyzdolności pomiarowej mógł by być bardzo specyficzną lub ogólną nazwą operacji, wograniczonej części zakresu pomiarowego. Krótkoterminowy mógł by znaczyć: zdolność serii



58

cyklu pomiarów, czas aby wykonać ocenę GRR, specyficzny okres produkcji lub czasczę stotliwości wzorcowania. Określenie zdolności pomiarowej wymaga tylko wykonaniarozsą dnego kopiowania warunków i zakresu pomiaru. Udokumentowany Plan Kontroli

powinien służyć temu celowi.

Po drugie, krótkoterminowa spójność i jednolitość (błę dy powtarzalności) w zakresie pomiarowym są zawarte w ocenie zdolności. Na przyk ład dla prostego przyrzą du, takiego jakmikrometr 25 mm, oczekuje się , że powtarzalność w całkowitym zakresie pomiarów przyużyciu operatorów posiadają cych typowe umieję tności bę dzie spójna i jednolita. W tym

przyk ładzie, ocena zdolności może obejmować cały zakres pomiaru dla wielorakich typówwłasności w ogólnych warunkach. Dłuższy zakres lub bardziej złożone systemy pomiarowe (tj.CMM) mogą wykazywać błę dy pomiarowe (niepoprawione) liniowości, jednolitości ikrótkoterminowej spójności w zakresie lub rozmiarze. Ponieważ te błę dy są powią zane, onenie mogą być łą czone przy użyciu powyższego, prostego liniowego wzoru. Kiedy(niepoprawiona) liniowość, jednolitość, spójność różni się znaczą co w zakresie, planują cy

proces i analityk ma tylko dwie praktyczne możliwości:

1) Odnotować maksymalną (najgorszy przypadek) zdolność dla całkowicie zdefiniowanychwarunków, zasię gu i zakresu systemu pomiarowego lub

2) Określić i odnotować wielorakie oceny zdolności dla określonych części zakresu pomiarowego (tj. niski, średni, duży zakres).

Sprawność Jako sprawność procesu, sprawność systemu pomiarowego jest skutkiem netto wszystkichznaczą cych i możliwych do określenia źródeł zmienności w czasie. Sprawność oblicza się jakodługoterminową ocenę połą czonych błę dów pomiarowych (przypadkowych isystematycznych). Dlatego, sprawność zawiera długoterminowe sk ładniki błę du:• Zdolność (błę dy krótkoterminowe)• Stabilność i spójność

Zobacz Rozdział III przedstawiają cy typowe metody i przyk łady obliczania każdego elementu.


Ocena sprawności pomiaru jest wyrażeniem oczekiwanego błę du dla określonych warunków,zakresu i rozstę pu systemu pomiarowego (w odróżnieniu od niepewności pomiarowej, która

jest wyrażeniem oczekiwanego zakresu błę du lub wartości w powią zaniu z wynikiem pomiaru). Wyrażenie sprawności połą czonej zmienności (wariancja) kiedy błę dy pomiarowesą niepowią zane (przypadkowe i niezależne) może być obliczone jako:

σ σ σ σ 22

ln

2

ln

2

spójnoscoscstabiosc zdoosiag++=

I znowu, tak jak zdolność krótkoterminowa, sprawność długoterminowa jest zawszeskojarzona z określonym zakresem pomiaru – warunki, zakres i czas. Zakres oceny zdolności

pomiarowej mógł by być bardzo specyficzną lub ogólną nazwą operacji, w ograniczonej częścizakresu pomiarowego. Długoterminowy mógł by znaczyć: średnia kilkunastu ocen zdolności w

czasie, błą d długoterminowej średniej z karty kontrolnej pomiaru, ocena zapisów wzorcowanialub wielokrotnych badań liniowości lub średni błą d z kilkunastu badań GRR w życiu i zakresiesystemu pomiarowego. Wymaga tylko wykonania tak, aby rozsą dnie przedstawiać warunki izakres pomiaru.



59

Po drugie, krótkoterminowa spójność i jednolitość (błę dy powtarzalności) w zakresie pomiarowym są zawarte w ocenie sprawności. Analityk pomiarowy musi być świadomy potencjalnej korelacji błę dów tak, aby nie przeszacować oceny sprawności. To zależy od tego, jak były określone sk ładniki błę du. Kiedy długoterminowa (niepoprawiona) liniowość, jednolitość, spójność różni się znaczą co w zakresie, planują cy pomiar i analityk ma tylko dwa

praktycznie do wyboru dwie możliwości:1) Odnotować maksymalną (najgorszy przypadek) sprawność dla całkowiciezdefiniowanych warunków, zasię gu i zakresu systemu pomiarowego lub

2) Określić i odnotować wielorakie oceny sprawności dla określonych części zakresu pomiarowego (tj. niski, średni, duży zakres).

Niepewność Niepewność pomiarowa jest określona przez VIM jako „parametr, skojarzony z wynikiem pomiaru, który charakteryzuje rozproszenie wartości, które mogłyby być przypisane dowielkości mierzonej”. 22 Zobacz Rozdział I Sekcja F, dla wię kszej ilości szczegółów.

Strona 59Rozdział I –Sekcja FKwestie Pomiarowe

KomentarzeParametry systemu pomiarowego, dok ładność i precyzja są najbardziej znane personelowioperacyjnemu ponieważ używane są w codziennej praktyce oraz w omówieniu technicznym iw sprzedaży. Niestety, te terminy są tak że najbardziej mę tne, dlatego, że są czę sto uznawaneza tożsame. Na przyk ład, jeżeli przyrzą d jest certyfikowany przez niezależną instytucję jakodok ładny lub jeżeli jest gwarantowany jako wysokiej precyzji przez sprzedają cego, wtedy jestnieprawidłowo myśleć, że wszystkie odczyty bę dą bardzo bliskie aktualnym wartościom. Nie

jest to tylko poję ciowo złe, lecz może prowadzić do złych decyzji o wyrobie i procesie.

Ta niejasność przenosi się też na obciążenie i powtarzalność (jako miary dok ładności i precyzji). Jest ważne, aby zdać sobie sprawę , że:• Obciążenie i powtarzalność są niezależne jedno od drugiego

(Zobacz Rys. 8)• Nadzorowanie jednego z tych źródeł błę du nie gwarantuje

nadzorowania drugiego. W konsekwencji, programy nadzoru systemów pomiarowych(tradycyjnie rozumiane jako Programy Nadzoru Przyrzą dów) powinny obliczać i śledzić istotne źródła zmienności.23

22 Wielkość mierzona jest definiowana przez VIM jako „określona wielkość stanowią ca przedmiot pomiaru”.23 Zobacz tak że Rozdział I, Sekcja B.



60


Rysunek 8: Powiązania pomiędzy obciążeniem a powtarzalnością.



61

Strona 61Rozdział I – Sekcja F

Niepewność Pomiarowa

Rozdział I – Sekcja F Niepewność Pomiarowa

Niepewność pomiarowa

Ogólnie Niepewność pomiarowa jest terminem, który jest używany na całym świecie do opisania jakości wartości pomiarowej. Podczas gdy ten termin został tradycyjnie zarezerwowany dlawielu pomiarów o wysokiej dok ładności wykonywanych w laboratoriach metrologii lub

przyrzą dów, normy systemów jakości, takie jak QS-9000 lub ISO/IEC TS 16949 wymagają tego, aby „niepewność pomiarowa była znana i spójna z wymaganą zdolnością pomiarową

wyposażenia do kontroli, pomiarów i badań.”24

W gruncie rzeczy, niepewność jest zakresem przypisanym dla wyniku pomiarowego, któryopisuje, wewną trz określonego poziomu ufności, zakres oczekiwany aby zawrzeć prawdziwywynik pomiarowy. Niepewność pomiarowa jest zazwyczaj odnotowywana jako obustronnawielkość. Niepewność jest obliczonym wyrażeniem pewności pomiarowej. Prostymwyrażeniem tego poję cia jest:

Prawdziwy pomiar = zaobserwowany pomiar (wynik) ±U

U jest terminem dla „rozszerzonej niepewności” wielkości mierzonej i wyniku pomiaru.Rozszerzona niepewność jest połą czonym błę dem pomiarowym (u c) lub standardowymodchyleniem połą czonych błę dów (przypadkowego i systematycznego) w procesie

pomiarowym pomnożonym przez współczynnik pokrycia (k ), który reprezentuje obszarnormalnej krzywej dla pożą danego poziomu ufności. Pamię taj, że rozk ład normalny jest czę stostosowany jako podstawowe założenie dla systemów pomiarowych. ISO/IEC Przewodnik

Niepewności Pomiarowej ustanawia wskaźnik pokrycia jako wystarczają cy aby odnotować niepewności przy 95 % rozk ładu normalnego. Jest to czę sto interpretowane jako k = 2.

U =kuc

Połą czony błą d pomiarowy (uc) obejmuje wszystkie znaczą ce sk ładniki zmienności w procesie

pomiarowym. W wię kszości przypadków, metody analizy systemu pomiarowego wykonywanew zgodności z tym podr ę cznikiem mogą być używane jako narzę dzie do obliczania wieluźródeł niepewności pomiarowej. Czę sto, najbardziej znaczą cy sk ładnik błę du



może być obliczony przez σ 2

osiąs.

Inne znaczą ce źródła błę du mogą być stosowane na podstawie zastosowania pomiaru.

Stwierdzenie niepewności musi obejmować odpowiedni zakres, który identyfikuje wszystkieznaczą ce błę dy i pozwala na odtwarzanie pomiarów. Niektóre stwierdzenia niepewności bę dą

24 QS-9000, Trzeci Edycja, Sekcja 4.11.1.



62

budowane z długoterminowym, inne krótkoterminowym, błę dem systemu pomiarowego.Chociaż, proste wyrażenie może być obliczane jako:

σ σ 222

inneosiąscu +=

Jest ważne, aby pamię tać, że niepewność pomiarowa jest prosta do oceny, o ile pomiar możeróżnić się w czasie pomiaru. Powinno to uwzglę dniać wszystkie znaczą ce źródła zmienności

pomiarowej w procesie pomiarowym plus znaczą ce błę dy wzorcowania, norm wzorca,metody, środowiska i innych poprzednio nie rozpatrzonych w procesie pomiarowym. W wielu

przypadkach, ta ocena bę dzie używać metod MSA i GRR to obliczania tych znaczą cychstandardowych błę dów. Jest to odpowiednie do periodycznej ponownej oceny w powią zaniu z

procesem pomiarowym, aby zapewnić dalszą dok ładność oceny.

Niepewność pomiarowa i MSAGłówną różnicą pomię dzy niepewnością i MSA jest to, że MSA ogniskuje się na zrozumieniu

procesu pomiarowego, określeniu ilości błę du w procesie i ocenie adekwatności systemu pomiarowego do sterowania wyrobem i procesem. MSA promuje zrozumienie i doskonalenie(redukcja zmienności). Niepewność jest zakresem wartości pomiarowych, określonym przez

przedział ufności, skojarzonym z wynikiem pomiaru i oczekiwanym aby zawrzeć prawdziwą wartość pomiaru.

Identyfikowalność pomiarowaIdentyfikowalność jest własnością pomiaru lub wartością normy, za pomocą której może być

powiazana z ustalonymi odniesieniami, zwykle państwowymi lub mię dzynarodowyminormami, poprzez nieprzerwany łańcuch porównań wszystkich ustalonych niepewności.Dlatego zrozumienie niepewności pomiarowej każdego połą czenia w łańcuchu jest

podstawowe. Przez połą czenie źródeł krótkoterminowych i długoterminowych zmienności pomiarowej, które są wprowadzone przez proces pomiarowy i łańcuch identyfikowalności,niepewność pomiarowa systemów pomiarowych może być oceniona przy zapewnieniu, żewszystkie skutki identyfikowalności są wzię te pod uwagę . To po kolei może redukować kwestie korelacji pomiarów.



Przewodnik ISO do Wyrażenia Niepewności PomiarowejPrzewodnik ISO do Wyrażenia Niepewności Pomiarowej (GUM) jest przewodnikiem

pokazują cym, jak niepewność pomiarowa może być oceniana i wyrażana. Gdy zapewnia onużytkownikowi zrozumienie teorii i ustala wytyczne, jak można klasyfikować i łą czyć źródłaniepewności pomiarowej, powinien być rozpatrywany jako dokument najwyższego poziomuodniesienia, nie „jako podr ę cznik”. Zapewnia to wytyczne dla użytkownika w szeregu bardziejzaawansowanych przedmiotach takich jak niezależność statystyczna źródeł zmienności,analiza wrażliwości, stopień wolności, itd., które są krytyczne, kiedy oceniamy bardziejkompleksowe, systemy pomiarowe o licznych parametrach.

Strona 64

Rozdział Rozdział I-Sekcja F Niepewność PomiarowaStrona pusta.



63

Strona 65Rozdział I-Sekcja GAnaliza Problemu Pomiarowego

Rozdział I-Sekcja GAnaliza Problemu Pomiarowego

WprowadzenieZrozumienie zmienności pomiarowej i udziału w tworzeniu całkowitej zmienność jestfundamentalnym etapem w rozwią zywaniu podstawowych problemów. Kiedy zmienność systemu pomiarowego przekracza wszystkie inne zmienne, staje się konieczne analizowanie irozwią zanie tych kwestii przed działaniem na reszcie systemu. W niektórych przypadkachudział zmienności systemu pomiarowego jest przeoczony lub ignorowany. To może być

przyczyną straty czasu i zasobów kiedy skupiamy się na a samym procesie, kiedy

odnotowywana zmienność jest aktualnie spowodowana przez urzą dzenie pomiarowe.

W tej sekcji bę dzie zrobiony przeglą d faz rozwią zania podstawowego problemu i pokazano, jak one są powią zane, aby zrozumieć kwestie systemu pomiarowego. Każda firma możeużywać procesu rozwią zywania problemu, który został zatwierdzony przez klienta.

Jeżeli system pomiarowy został opracowany przy użyciu metod opisanych w tym podr ę czniku,wię kszość wstę pnych faz bę dzie już istnieć. Na przyk ład, diagram przyczyna – skutek może

już istnieć dają c wartościowe lekcje o systemie pomiarowym. Te dane powinny być zbierane ioceniane przed formalnym rozwią zaniem problemu.

Faza IIdentyfikacja kwestiiKiedy pracujemy z systemami pomiarowymi, tak jak w każdym procesie ważne jest, aby jasnookreślić proces lub kwestie. W przypadku kwestii pomiaru, można przyjąć formę dok ładności,zmienności, stabilności, itd. Ważną rzeczą do zrobienie jest próba izolacji zmienności

pomiarowej i jej udziału, ze zmienności procesu (decyzja może być podję ta aby raczejobsługiwać proce niż posługiwać się urzą dzeniem pomiarowym). Stwierdzenie kwestiiwymaga odpowiedniej definicji operacyjnej, z których każda byłaby zrozumiała i mogła byfunkcjonować w kwestii.

Faza 2Identyfikacja zespołuZespół rozwią zują cy problem, w tym przypadku, bę dzie zależny od złożoności systemu

pomiarowego i kwestii. Prosty system pomiarowy może wymagać tylko kilku ludzi. Lecz o ilesystem i kwestia staje się bardziej złożona, zespół może wzrosnąć liczebnie (maksymalnyrozmiar zespołu powinien być ograniczony do 10 członków). Członkowie zespołu i funkcje,któr ą reprezentują musi być określona na karcie rozwią zania problemu.

Strona 66Rozdział I-Sekcja G

Analiza Problemu Pomiarowego



64

Faza 3Karta przepływu systemu pomiarowego i procesuZespół mógł by przejrzeć wszystkie historyczne karty przepływu systemu pomiarowego i

procesu. To prowadziłoby do omówienia znanych i nieznanych informacji o pomiarze i powią zaniach wzajemnych z procesem. Proces przeglą du kart przepływu procesu może

określić potrzebę dodatkowych członków w celu dodania do zespołu.

Faza 4 Diagram przyczyna i skutekZespół mógł by przejrzeć wszystkie historyczne Diagramy Przyczynowo-Skutkowe SystemuPomiarowego. To mogłoby, w niektórych przypadkach, skutkować rozwią zaniem lubczęściowym rozwią zaniem. To mogłoby tak że prowadzić do dyskusji o znanych i nieznanychinformacjach o systemie pomiarowym i wzajemnych relacjach w procesie. Zespół mógł byużyć wiedzy o przedmiocie do począ tkowej identyfikacji tych zmienności z najwię kszymudziałem dla kwestii. Dodatkowe badania mogą być wykonane, aby potwierdzić decyzje.

Faza 5Zaplanuj-Zrób-Przestudiuj-Działaj (PDSA)25

Prowadzi to do sekwencji Zaplanuj-Zrób-Przestudiuj-Działaj, która jestformą studium naukowego. Eksperymenty są planowane, dane są zbierane, stabilność jest określana, stawiane i udowadniane są hipotezyaż do osią gnię cia odpowiedniego rozwią zania.

Faza 6Możliwe rozwiązanie i dowód poprawyFazy i rozwią zanie są dokumentowane w celu rejestracji decyzji. Wstę pne badanie jestwykonywane, aby zwalidować rozwią zanie. Do walidacji rozwią zania można użyć

projektowania eksperymentu. Tak że, dodatkowe badania mogą być wykonywane w czasieobejmują cym zmienność środowiska i materiału.

Faza 7Ustanowienie zmianyKońcowe rozwią zanie jest dokumentowane w raporcie; nastę pnie odpowiedni wydział i

pracownicy funkcyjni zmieniają proces tak, aby problem nie pojawiał się w przyszłości. Tomoże wymagać zmian w procedurach, normach i materiałach szkoleniowych. To jest jeden z

najważniejszych etapów w procesie. Wię kszość kwestii i problemów wystę puje w tym lubinnym czasie.

Strona 67Rozdział IIOgólne poję cia z zakresu oceny systemów pomiarowych

Rozdział IIOgólne pojęcia z zakresu oceny systemów pomiarowychStrona 68Rozdział II-Sekcja A

Tło

25 W. Edwards Deming, The New Economics for Industry, Government, Education, MIT Press, 1994, 2000.



65

Strona 69Rozdział II-Sekcja ATłoRozdział II-Sekcja ATło

WprowadzenieMuszą być ocenione dwa ważne obszary: 1) Zweryfikuj czy właściwa zmienna jest mierzona zgodnie z położeniem właściwejcharakterystyki.Zweryfikuj instalację i umocowanie, jeżeli jest taka potrzeba. Zidentyfikuj tak że wszystkiekrytyczne kwestie, od których pomiar jest współzależny. Jeżeli zła zmienna jest zmierzona,wtedy nie ma znaczenia, jak dok ładny lub jak precyzyjny jest system pomiarowy, to bę dziełatwo wykorzystane bez zapewnienia korzyści.2) Określ, jakich własności statystycznych wymaga system pomiarowy aby został zaakceptowany. Aby to określić, ważne jest wiedza, jak dane są używane, bo bez tej wiedzy,

nie mogą być określone odpowiednie własności statystyczne. Po określeniu odpowiednichwłasności statystycznych, musi być oceniony system pomiarowy, aby zobaczyć czy onaktualnie posiada te własności lub nie.

Faza 1 i 2 Zrozumienie procesu pomiarowego i czy on speł nia wymagania

Faza 1 badania jest oceną , mają cą na celu zweryfikowanie czy właściwa zmienna, która jestmierzona zgodnie z właściwą charakterystyk ą wg specyfikacji projektu systemu

pomiarowego.(Weryfikacja instalacji i umocowania, jeżeli to konieczne). Tak że, jeżeli są jakieś ważne kwestie środowiskowe, które są współzależne z pomiarem. Faza 1 mogłabyużywać statystycznie projektowanego eksperymentu do oceny skutku działania środowiska na

parametry systemu pomiarowego (np. obciążenie, liniowość, powtarzalność i odtwarzalność).Wyniki badań z fazy 1 mogą wskazywać, że środowisko operacyjne nie ma znaczą cegoudziału w całej zmienności systemu pomiarowego. Dodatkowo, zmienność alternatywnawzglę dem obciążenia i liniowości urzą dzenia pomiarowego powinna być mało porównywalnaze sk ładnikami powtarzalności i odtwarzalności.

Wiedza uzyskana z badania Fazy1 powinna być użyta jako dane wejściowe do opracowania programu utrzymania systemu pomiarowego oraz jako typ badań, które powinny być użyte podczas Fazy 2. Kwestie środowiskowe mogą powodować zmianę w położeniu lubnadzorowanym środowisku urzą dzenia pomiarowego.

Na przyk ład, jeżeli jest znaczą cy wpływ powtarzalności i odtwarzalności na całkowitą zmienność systemu pomiarowego, proste dwa czynniki eksperymentu statystycznego mogłyby

być wykonywane okresowo jako Faza 2 badania.

Czy proces pomiarowy speł nia wymagania w okreś lonym okresie czasu ? Faza 2 badania zapewnia bieżą ce monitorowanie kluczowych źródeł zmienności w celu

podtrzymania zaufania do systemu pomiarowego (i wytwarzanych danych) i /lubsygnalizowanie, że nie można mieć zaufania do systemu pomiarowego w określonym okresieczasu.

Strona 70Rozdział II-Sekcja ATłoStrona pusta.



66

Strona 71Rozdział II-Sekcja BWybór/Opracowanie Procedur Badania

Rozdział II-Sekcja B

Selekcja/Opracowanie Procedur Badania

„Każda technika może być użyteczna, jeżeli jej ograniczenia są zrozumiałe i przestrzegane”.26

Dostę pnych jest wiele odpowiednich procedur do oceny systemów pomiarowych. Wybór,któr ą procedur ę zastosować zależy od wielu czynników, z których wię kszość musi być określona na zasadzie "przypadek po przypadku", dla każdego z systemów pomiarowych,które mają być ocenione. W niektórych przypadkach może zajść konieczność badaniawstę pnego, aby określić czy procedura nadaje się dla określonego systemu pomiarowego, czynie. Takie wstę pne badanie powinno być integralną częścią badania w Fazie l, omówionej w

poprzedniej sekcji.

Ogólne kwestie do rozważenia przy wyborze lub opracowaniu procedury oceny obejmuję :

• Czy normy, takie jak te identyfikowalne z NIST, powinny być używane w badaniu i jeżelitak, to jaki poziom normy jest odpowiedni? Normy są czę sto istotne do oceny dok ładnościsystemu pomiarowego. Jeżeli nie używa się norm, można również ocenić zmienność systemu pomiarowego, ale może nie być możliwa ocena jego dok ładności z rozsą dną wiarygodnością . Brak takiej wiarygodności może być problemem, na przyk ład jeżeliusiłuje się rozwią zać różnice pomię dzy systemem pomiarowym producenta, a systemem

pomiarowym klienta.

• Dla bieżą cego badania w Fazie 2, należy rozważyć zastosowanie ślepych pomiarów. Ślepe

pomiary są to pomiary uzyskiwane w aktualnym środowisku pomiarowym przez operatora,który nie wie, że prowadzona jest ocena systemu pomiarowego. Właściwie prowadzonetesty oparte na ślepych pomiarach zazwyczaj nie są zanieczyszczone przez dobrze znanyefekt Hawthorna.27

• Koszt badania

• Czas wymagany na badania

• Każdy termin, na który nie ma powszechnie akceptowanej definicji powinien być zdefiniowany na roboczo. Przyk łady takich terminów obejmują dok ładność, precyzję ,

powtarzalność, odtwarzalność itd.

• Czy pomiary wykonane przez system pomiarowy bę dę mogły być porównane z pomiarami

wykonanymi przez inny system? Jeżeli tak, należy rozważyć użycie procedur badawczychopartych o zastosowanie takich norm, o których była dyskusja w Fazie l powyżej.

26 W. Edwards Deming, The Logic of Evaluation, The Handbook of Evaluation Research, Vol. 1, ElmerL.Struening and Marcia Guttentag, Editors

27 Efekt Hawthorne’a" dotyczy wyników serii przemysłowych eksperymentów przeprowadzonych pomię dzylistopadem 1924 a sierpniem 1932 w Hawthorne Works of Western Electric.

W eksperymentach tych badacze systematycznie modyfikowali warunki pracy pię ciu zatrudnionych namontażu robotników i monitorowali je. W miar ę poprawy warunków rosła produkcja. Jednak że, gdy warunki

uległy pogorszeniu produkcja nadal rosła. Uważano, że wynika to z tego, że u robotników wytworzyła się bardziej pozytywna postawa w stosunku do pracy, wyłą cznie w rezultacie tego, że stanowili oni część studium badawczego, a nie w wyniku zmienionych warunków pracy. Wię cej informacji patrz:

A. History of the Hawthorne Experiments" Richard Gillespia, Cambridge University Gress. Nowy York 1991



67

Strona 72

Rozdział II-Sekcja B

Wybór/Opracowanie Procedur Badania

Jeżeli nie stosuje się norm, może być nadal możliwym określenie czy dwa systemy pomiarowewspół pracuję dobrze czy nie. Jednak że jeżeli systemy nie współ pracują dobrze, wówczas może być niemożliwym bez zastosowania norm określenie, który system wymaga poprawy.

• Jak czę sto powinno być przeprowadzane badanie w Fazie 2? Decyzja ta może być opartana statystycznych własnościach indywidualnego systemu pomiarowego i jego skutku wstosunku do urzą dzenia, a tak że w stosunku do klientów procesu produkcyjnegorealizowanego na tym urzą dzeniu, który w efekcie nie jest monitorowany z uwagi naniewłaściwie działają cy system pomiarowy.

Dodatkowo w stosunku do tych ogólnych kwestii, mogą być ważne również inne kwestie,które są specyficzne dla określonego systemu pomiarowego, który jest badany. Jednym z

dwóch celów badania w Fazie l jest znalezienie tych specyficznych kwestii dlaokreślonego systemu pomiarowego.

Strona 73

Rozdział II – Sekcja C

Przygotowanie Badania Systemu Pomiarowego

Rozdział II – Sekcja C

Przygotowanie badania Systemu Pomiarowego

Jak przy każdym badaniu tak i przed przeprowadzeniem badania systemu pomiarowego powinno się dokonać odpowiedniego planowania i przygotowań.Typowe przygotowania jakie powinny zostać dokonane przed badaniami są nastę pują ce:

l / Powinno się zaplanować sposób podejścia do zagadnienia. Na przyk ład stosują c metodyinżynierskie, obserwacje wizualne lub badanie przyrzą du określić czy istnieje wpływoceniają cego na kalibrację lub użytkowanie instrumentu. Są pewne systemy pomiarowe, gdziewpływ odtwarzalności można uznać za pomijalny, na przyk ład tam gdzie przyciska się

przycisk i otrzymuje wydruk wyniku.

2 / Liczba oceniają cych, Liczba próbnych części oraz liczba powtórnych odczytów powinno się określić z wyprzedzeniem. Przy tym doborze należy uwzglę dnić pewne czynniki:

a/ krytyczność wymiarów - wymiary krytyczne wymagają zastosowania wię kszej ilości, częścii / lub prób. Powodem jest stopień ufności pożą dany przy obliczeniach zwią zanych z badaniem

przyrzą du.

b/ Konfiguracja części - części zajmują ce dużo miejsca lub ciężkie części mogę narzucać, aby było mniej próbek, a wię cej pomiarów.

3 / Ponieważ celem jest ocenienie całkowitego systemu pomiarowego, dlatego oceniają cy powinni być wybrani z tych, którzy normalnie obsługuję przyrzą d.



68

4/ Wybór próbek części jest istotny dla prawidłowej analizy i zależy całkowicie od projektu badania MSA, celu systemu pomiarowego i dostę pności próbek części, które reprezentują proces produkcyjny.

Do sterowania wyrobem sytuacje, gdzie wynik pomiaru i kryteria decyzji określają , „zgodność lubniezgodność do specyfikacji własności” (tj. 100 % kontrola lub próbkowanie), muszą być wybranepróbki (lub wzorce), lecz nie muszą pokrywać całego zakresu procesu. Ocena systemu pomiarowego jest oparta na tolerancji własności (tj. % GRR względem TOLERANCJI).

Dla sytuacji sterowania procesem, gdzie wynik pomiaru i kryteria decyzji określają , „stabilność procesu,kierunek i zgodność z naturalną zmiennością procesu” (tj. SPC, monitorowanie procesu, zdolność idoskonalenie procesu), dostępność próbek w całym zakresie operacji staje się bardzo ważna.Niezależna ocena zmienności procesu (studium zdolności procesu) jest zalecana, kiedy oceniamyadekwatność systemu pomiarowego do sterowania procesem (tj. % GRR do zmienności procesu).

Strona 74Rozdział II – Sekcja CPrzygotowanie Badania Systemu Pomiarowego

Kiedy niezależna ocena zmienności procesu nie jest dostę pna, LUB do określenia kierunku procesu i odpowiedniości systemu pomiarowego do sterowania procesem, próbki muszą być wybrane z procesu i reprezentować cały operacyjny zakres produkcyjny. Zmienność w

próbkach części (PV ) wybranych dla badania MSA jest używana do obliczenia CałkowitejZmienności (TV ) badania. Wskaźnik TV (tj. % GRR TV ) jest wskaźnikiem kierunku procesu itego czy system pomiarowy jest cią gle odpowiedni dla sterowania procesem. Jeżeli próbki NIEreprezentują procesu produkcyjnego, TV musi być zignorowany w ocenie. Ignorowanie TV niewpływa na oceny przy użyciu tolerancji (sterowanie wyrobem) lub niezależną ocenę dlazmienności procesu (sterowanie procesem).

Próbki mogą być wybrane przez wzię cie jednej próbki na dzień przez kilkanaście dni. To jestkonieczne, ponieważ części bę dą poddawane analizie, jeżeli reprezentują zakres zmienności

produkcji w procesie. Ponieważ każda część bę dzie mierzona kilkanaście razy, każda część musi być numerowana dla identyfikacji.

5/ Przyrzą d musi mieć rozróżnialność, która umożliwi bezpośrednie odczytaniecharakterystyki przy co najmniej jednej dziesią tej oczekiwanej zmienności procesu. Na

przyk ład, jeżeli zmienność charakterystyki wynosi 0,001, urzą dzenie powinno być w stanie"odczytać" zmianę rzę du 0,0001.

6/ Upewnij się , że metoda pomiarowa /tj. oceniają cy i przyrzą d/ mierzy wymiarcharakterystyki i jest zgodna ze zdefiniowaną procedur ą pomiarową .

Sposób w jaki wykona się badanie jest bardzo ważny. Wszystkie analizy przedstawione w niniejszym podr ę czniku zak ładają statystyczną niezależność28 indywidualnych odczytów. Aby zminimalizować prawdopodobieństwo mylnych wynikównależy podjąć nastę pują ce kroki:

l / Pomiary powinny być wykonywane w losowej kolejności29, abymieć pewność, że każda powolna zmiana lub zmiany mogą ce się

pojawić bę dę rozrzucone losowo na całe badanie. Oceniają cy nie mogą wiedzieć, która numerowana część jest sprawdzana, aby uniknąć

28 Nie ma korelacji pomię dzy odczytami.29 Zobacz Rozdział III, Sekcja B, „Losowe Wybieranie i Niezależność Statystyczna.



69

wszelkich możliwych błę dów systematycznych spowodowanych znajomością części. Jednak żeosoba prowadzą ca badanie powinna wiedzieć, która ponumerowana część jest w danymmomencie sprawdzana i odpowiednio rejestrować te dane, tzn. Oceniają cy A, Część l pomiar1; Oceniają cy B, Część 4, pomiar 2, itd.

2/ Przy odczycie, wartości pomiarowe powinny być rejestrowane do praktycznej granicyrozróżnialności przyrzą du. Odczyty z mechaniczne urzą dzeń muszą być rejestrowane donajmniejszej jednostki skali rozróżnialności. Dla odczytów elektronicznych, plan pomiarowymusi ustanawiać powszechną polityk ę do odczytywania najbardziej dok ładnego znaczą cychcyfr na ekranie.

Strona 75

Rozdział II – Sekcja B

Przygotowanie Badania Systemu Pomiarowego

Odczyty z analogowych urzą dzeń powinny być rejestrowane do połowy najmniejszej podziałkilub granicy czułości i rozdzielczości. Dla urzą dzeń analogowych, jeżeli najmniejsza podziałkaskali jest 0,0001, ”wtedy wyniki pomiarowe bę dą rejestrowane do 0,00005”.

3/ Badanie powinno być zarzą dzane i obserwowane przez osobę , która rozumie wagę prowadzenia rzetelnego badania.

Kiedy opracowujemy Fazę 1 i Fazę 2 programów badania jest kilka czynników, które muszą być rozpatrzone kwestie:

• Jaki skutek ma oceniają cy na proces pomiarowy ? Jeżeli to możliwe, oceniają cy, którzynormalnie używają urzą dzenia pomiarowego powinni być włą czeni do badania.

Każdy oceniają cy powinien używać procedury, jakiej – włą cznie ze wszystkimi etapami – oni normalnieużywają do uzyskania odczytów. Skutek różnic pomiędzy metodami używanymi przez oceniają cychbędzie odzwierciedlony w odtwarzalności systemu pomiarowego.

• Czy wzorcowanie wyposażenia pomiarowego oceniają cego jest prawdopodobną znaczą cą przyczyną zmienności ? Jeżeli tak, oceniają cy powinni na nowo kalibrować wyposażenie przed każdą grupą odczytów.

• Ile próbek i powtórzonych odczytów wymaga się ? Liczba części wymaganych zależy odznaczenia mierzonej charakterystyki i poziomu ufności wymaganego w ocenie zmiennościsystemu pomiarowego.

Chociaż liczba oceniają cych, prób i części może być zmieniona, kiedy używamy zalecanychpraktyk omówionych w tym podr ęczniku, liczba oceniają cych, prób i części powinna pozostawać stała pomiędzy programami badania Fazy 1 i Fazy 2 lub pomiędzy kolejnymi badaniami Fazy 2dla wspólnych systemów pomiarowych. Utrzymanie wspólności pomiędzy programami badania isekwencyjnymi badaniami będzie doskonalić porównania pomiędzy wynikami różnych badań.

Strona 76Rozdział II – Sekcja CPrzygotowanie Badania Systemu PomiarowegoStrona pusta.

Strona 77Rozdział II – Sekcja DAnaliza Wyników



70

Rozdział II – Sekcja DAnaliza Wyników

Wyniki powinny być ocenione w celu określenia, czy urzą dzenie pomiarowe jestakceptowalne dla zamierzonego zastosowania. System pomiarowy powinien być stabilny

przed stwierdzeniem ważności każdej dodatkowej analizy.

Błąd położeniaKryteria akceptowalności – Błąd położeniaBłą d położenia jest normalnie określony przez analizę obciążenia i liniowości.

Ogólnie, obciążenie lub błą d liniowości systemu pomiarowego jest nieakceptowalne jeżeli jest znaczą co różny od zera lub przekracza maksimum dopuszczalnego błę du przyję tego przez procedur ę wzorcowania. W takich przypadkach, system pomiarowy powinien być nanowo wzorcowany lub zastosowana korekcja przesunię cia w celu minimalizacji tego

błę du.

Błąd szerokościKryteria akceptowalności – Błąd szerokościKryteria, czy zmienność systemu pomiarowego jest satysfakcjonują ca są zależne od procentu zmienności procesu produkcyjnego lub tolerancji części, która jest zużywana przez zmienność systemu pomiarowego. Ostateczne kryteria akceptacji dla specyficznegosystemu pomiarowego zależą od środowiska i celu systemu pomiarowego i powinny być uzgodnione z klientem.Dla systemów pomiarowych, których celem jest analiza procesu, ogólna zasada kciuka dlaakceptowalności systemu pomiarowego jest nastę pują ca:

• Poniżej 10 % błę du – ogólnie uważany za akceptowalny system pomiarowy• 10 do 30 % błę du – może być akceptowalny w oparciu o ważność zastosowania, koszt

urzą dzenia pomiarowego, koszt naprawy, itd.• Ponad 30 % - uważany za nieakceptowalny – każdy wysiłek powinien być czyniony w celu

ulepszenia systemu pomiarowego

Ponad to, liczba oddzielnych kategorii (ndc)30, przez który proces może być podzielony wsystemie pomiarowym powinna być wię ksza lub równa 5.

Ostateczna akceptacja systemu pomiarowego nie powinna przynosić pojedynczego zestawuwskaźników. Sprawność długoterminowa systemu pomiarowego powinien także być przejrzana przyużyciu analizy graficznej w czasie.

Strona 78Rozdział II – Sekcja DAnaliza WynikówStrona pusta.

Strona 79Rozdział III –Praktyki Zalecane dla Prostych Systemów Pomiarowych

Strona 80Rozdział III – Sekcja APrzyk łady Procedur Badania

30 Zobacz Rozdział III, Sekcja B „Analiza Wyników – Liczbowa”



71

Strona pusta.

Strona 81Rozdział III – Sekcja A

Przyk łady Procedur Badania

Rozdział III – Sekcja APrzykłady procedur badania WprowadzenieW tym rozdziale są przedstawione przyk łady specyficznych procedur badania. Procedury są

proste w użyciu i mogą być łatwo zastosowane w środowisku produkcyjnym. Jak uprzednioomówiono, procedura badania, która powinna być użyta do zrozumienia systemu

pomiarowego i obliczenia jego zmienności zależy od źródeł zmienności, które mogą wpływać na system pomiarowy. W wielu sytuacjach główne źródła zmienności powstają wskutek

przyrzą du (przyrzą d/wyposażenie), osoby (oceniają cy) i metody (procedura pomiaru).

Procedury badania omówione w tym rozdziale są wystarczają ce dla tego typu analizy systemu pomiarowego.

Procedury są odpowiednie do użycia, kiedy:- Bę dą badane tylko dwa czynniki lub warunki pomiaru (tj.oceniają cy i części) plus powtarzalność systemu pomiarowego.- Skutek zmienności wewną trz każdej części jest nieistotny.- Nie ma interakcji statystycznej pomię dzy oceniają cymi iczęściami.- Części nie zmieniają się wymiarowo podczas badania.

Statystyczny projekt eksperymentu może być prowadzony i/lub wiedza o przedmiocie użyta dookreślenia, czy te procedury są odpowiednie dla każdego specyficznego systemu

pomiarowego.

Strona 82Rozdział III – Sekcja APrzyk łady Procedur TestuStrona pusta.

Strona 83Rozdział III – Sekcja B

Badanie Zmienności Systemu Pomiarowego – WytyczneRozdział III – Sekcja BBadanie Zmienności Systemu Pomiarowego – WytyczneWstęp

Niniejsza sekcja zawiera wytyczne wdrożenia technik oceny systemu pomiarowegoopisanych w Rozdziale I, Sekcja E, celem prawidłowego zastosowania tych wytycznychzalecany jest dok ładny przeglą d Sekcji E.

WYTYCZNE DLA OKREŚLANIA STABILNOŚCI

Prowadzenie badanial/ Uzyskaj próbk ę i ustal jej wartość /wartości/ odniesienia odpowiadają cą normie

identyfikowalności. Jeżeli próbka nie jest dostę pna, wówczas należy wybrać część



72

produkcyjną 31, która leży w środku rozstę pu pomiarów produkcyjnych i wyznacz ją jako próbk ę wzorcowe do analizy stabilności. Znana wartość odniesienia nie jest wymagana do prześledzenia stabilności systemu pomiarowego.

Może okazać się pożą dane posiadanie próbekwzorcowych dla dolnej wartości, górnej wartości iśrodkowego rozstę pu przewidywanych pomiarów.Dla każdej z nich zaleca się wykonanie oddzielnych

pomiarów i sporzą dzanie kart kontrolnych.

2 / Okresowo /raz dziennie, raz na tydzień/ pomierzyć próbk ę wzorcowa trzy do pię ciu razy. Wielkość próbkii czę stotliwość powinny być oparte o znajomość systemu pomiarowego. Czynniki mogłyby obejmować to, jak czę sto wymagana jest ponowne wzorcowanielub naprawa, jak czę sto system pomiarowy jest

używany i jak intensywne są warunki pracy. Odczyty powinny być dokonywane w różnychczasach, reprezentują cych czasy, w których system pomiarowy jest używany. W ten sposóbzostaną uwzglę dnione czynniki zwią zane z nagrzewaniem, temperatur ą otoczenia i inne, któremogę ulegać zmianie w cią gu dnia.

3 / Uzyskane dane wykreślić na karcie kontrolnej R x & lub S x & .

Analiza wyników - Graficzna

4 / Ustalić granice kontrolne i dokonać oceny, czy coś jest poza kontrolę lub czy warunki nie są niestabilne przy użyciu analizy standardowej karty kontroli.

Strona 84Rozdział III – Sekcja BBadanie Zmienności Systemu Pomiarowego – Wytyczne

Analiza wyników – Liczbowa

Dla innych niż normalne analiz kart kontrolnych nie ma specyficznej liczbowej analizy lubwskaźnika dla stabilności.32

Jeżeli system pomiarowy jest stabilny, dane mogą być używane do określenia obciążeniasystemu pomiarowego.

Odchylenie standardowe pomiarów może być tak że użyte jako przybliżenie dla powtarzalnościsystemu pomiarowego. Można to porównać z tym procesem, aby określić, czy powtarzalność systemu pomiarowego jest odpowiednio zastosowana.

Celem określenia głównych czynników mają cych wpływ na brak stabilności systemu pomiarowegomoże okazać się koniecznym zastosowanie Projektowania Eksperymentów lub innych technikanalitycznego rozwią zywania problemów.

Przykład – Stabilność Aby określić, czy stabilność nowego przyrzą du pomiarowego była akceptowalna, zespół procesu wybrał część obok środka rozstę pu procesu produkcyjnego. Ta część była wysłana do

31 Uwaga powinna być zwrócona, gdzie wzór produkcyjny mógł by doświadczać nadmiernego zużycia wskutekużycia, materiału i przenoszenia. To może wymagać zmodyfikowania części produkcyjnej, takiego jak pokrycie,w celu rozszerzenia życia próbki.32 Zobacz Podr ę cznik Odniesienia SPC.



73

laboratorium pomiarowego w celu określenia wartości odniesienia, która wynosi 6,01. Zespół mierzył tę część 5 razy na zmianę przez 4 tygodnie (20 podgrup). Po zebraniu wszystkich

danych, karty R x & zostały opracowane (Zobacz Rys. 9).

Rysunek 9: Analiza Karty Kontrolnej dla stabilnościAnaliza karty kontrolnej pokazuje, że proces pomiarowy jest stabilny, ponieważ nie mazauważalnych zwyk łych ani specjalnych przyczyn skutków.


WYTYCZNE DLA OKREŚLANIA OBCIĄŻENIA33 - Metoda niezależnej próbki

Wykonywanie badania

l/ Uzyskaj próbk ę i ustal jej wartość odniesieniaodpowiadają cą normie identyfikowalnej. Jeżeli nie

jest ona dostę pna, wówczas wybierz część z produkcji, która leży w środku rozstę pów pomiarów produkcyjnych i wyznacz ją jako próbk ę wzorcową

do analizy obciążenia.Zmierz część n ≥10 lub wię cej razy w pomieszczeniu z narzę dziami i obliczyć średnią z n

odczytów. Użyj tej średniej jako "wartość odniesienia".

Może okazać się pożą dane posiadanie próbek wzorcowych dla dolnej wartości, górnej wartości iśrodka rozstępu oczekiwanych pomiarów. Jeżeli to jest zrobione, przeanalizuj dane używają cbadania liniowości.

2/ Wyznacz oceniają cego i zleć mu zmierzenie próbki n ≥10 lub wię cej razy wnormalny sposób.

33 Zobacz Rozdział I, Sekcja E, dla operacyjnej definicji i omówienia potencjalnych przyczyn.



74

Analiza wyników – Graficzna

3/ Narysuj wykres danych w postaci histogramu odniesionego do wartości odniesienia.Przejrzyj histogram, używają c wiedzy o przedmiocie, aby określić, czy jakieś specjalne

przyczyny lub anomalie są obecne. Jeżeli nie, kontynuuj analizę . Specjalna uwaga powinna

być zwrócona na interpretację lub analizę , kiedy n <30.Analiza wyników – Liczbowa

4/ Oblicz średnią n odczytów.

n X

n

ii x∑

== 1

5) Oblicz odchylenie standardowe powtarzalności (zobacz tak że Badanie Przyrzą du,Metoda Rozstę pu, poniżej)

d

x x ii

osc powtarza ∗

−=

2

ln

minmaxσ

Gdzie d ∗

2 jest wzię te z Załą cznika C

z g = 1 i m = n

Strona 86

Rozdział III – Sekcja B

Badanie Zmienności Systemu Pomiarowego – Wytyczne

Jeżeli badanie GRR jest konieczne (i uzasadnione) obliczenie odchylenia standardowegopowinno być oparte na wynikach badania.

6) Określ t statystyczne dla obciążenia.34

Obciążenie = średnia z obserwowanych pomiarów – warto ść odniesienia35

n

r

b

σ σ =

σ b

bias

t =

7) Obciążenie jest akceptowalny w poziomie α jeżeli zero leży wewną trz granic ufności1- α w okolicy wartości obciążenia:

⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟ ⎠ ⎞

⎜⎝ ⎛ +≤≤

⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟ ⎠ ⎞

⎜⎝ ⎛ −

−∗−∗ t d

d t

d

d V

b

V

b Bias zero Bias2

1,

2

2

21,

2

2α α

σ σ

gdzie d 2 , d 2* i v są znalezione w Załą czniku C

34

To podejście używa średniego rozstę pu do przybliżenia odchylenia standardowego procesu pomiarowego.Ponieważ wydajność tego użycia zakresu zmniejsza się nagle w miar ę jak wielkość próbki zwię ksza się , zalecasię , aby, jeżeli całkowity rozmiar próbki przewyższa 20, wtedy przerwać i utworzyć liczne podgrupy i użyć

podejścia karty kontrolnej lub użyć obliczenia RMS odchylenia standardowego z tradycyjnym badaniem jednej próbki t .35 Niepewność dla obciążenia jest określona przez sigma b.



75

z g = 1 i m = n i

t V 2

1, α −

jest znaleziony przy pomocy tabel standardowego t .

Poziom α który jest używany zależy od poziomu czułości, która jest potrzebna do oceny/sterowania procesem i skojarzona z funkcją strat (krzywa wrażliwości) wyrobu/procesu.

Zgoda klienta musi być uzyskana jeżeli stosowany poziom α jest inny niż domyślnawartość .05 (95 % ufności).

Przykład – ObciążenieInżynier produkcyjny oceniał nowy system pomiarowy dla monitorowania procesu.Analiza wyposażenia pomiarowego pokazała, że nie powinno być problemu zliniowością , wię c inżynier ocenił tylko obciążenie systemu pomiarowego. Pojedynczaczęść została wybrana z rozstę pu operacyjnego systemu pomiarowego na podstawieudokumentowanej zmienności procesu. Część została zmierzona przez kontrolę w celuokreślenia wartości odniesienia. Część została wtedy zmierzona pię tnaście razy przezwiodą cego operatora.

Strona 87



Wartość odniesienia

= 6.00

Obciążenie(Bias)

1 5,8 -0,22 5,7 -0,3

3 5,9 -0,1

4 5,9 -0,1

5 6,0 0,0

6 6,1 0,1

7 6,0 0,0

8 6,1 0,1

9 6,4 0,4

10 6,3 0,311 6,0 0,0

12 6,1 0,1

13 6,2 0,2

14 5,6 -0,4

P R Ó B Y

15 6,0 0,0

Tabela 2: Dane z badania obciążeniaUżywają c karty rozrzutu i oprogramowania statystycznego, nadzorują cy generuje

histogram i analizę liczbową (zobacz Rys. 10 i Tabelę 3)



76

Rysunek 10: Badanie obciążenia – Histogram obciążeniaPonieważ zero wypada wewną trz przedziału ufności obciążenia (-0,1185, 0,1319),inżynier może założyć, że obciążenie pomiaru jest akceptowalne zak ładają c, że aktualnie

nie wprowadzi dodatkowych źródeł zmienności.

Strona 88

Rozdział III-Sekcja B


n(m) Średnia, X

Odchyleniestandardowe,

σ r

Standardowy błą dśredniej, σ b

Zmierzonawartość

15 6,0067 ,22514 ,05813

Tabela 3: Badanie obciążenia – Analiza badania obciążenia

WYTYCZNE DLA OKREŚLENIA OBCIĄŻENIA - Metoda Karty Kontrolnej

Jeżeli do pomiaru stabilności stosowana jest karta X /R lub karta X /s, to dane z niejmogę być również użyte do oceny obciążenia. Analiza karty kontrolnej powinnawskazywać, że system pomiarowy jest stabilny przed oceną obciążenia.

l/ Uzyskaj próbk ę i ustal jej wartość odniesienia odpowiadają cą normie identyfikowalnej.

Jeżeli próbka nie jest dostę pna, wówczas należy wybrać część z produkcji, która leży wśrodku rozstę pu pomiarów produkcyjnych i ustanów ją jako próbk ę wzorcową do analizyobciążenia. Zmierz część w pomieszczeniu narzę dziowym n ≥10 i oblicz średnią z n odczytów. Tę średnią wykorzystaj jako "wartość odniesienia”.

Wartość odniesienia = 6,00, α =,05, g=1, d2*=3,35

t

statystycznedf

Wartość znaczą cegot (2 końce)

Obciążenie95% przedziałuufnościobciążenia

Wartość zmierzona

,115310,8

2,206 ,0067-,1185

,1319



77

Analiza wyników – Graficzna

2) Narysuj dane na histogramie odniesione do wartości odniesienia. Przejrzyj histogram,używają c wiedzy o przedmiocie do określenia, czy jakieś specjalne przyczyny lubanomalie są obecne. Jeżeli nie, kontynuuj analizę .

Strona 89Rozdział III – Sekcja BBadanie Analizy Systemu Pomiarowego – Wytyczne

Analiza wyników - Liczbowa

3/ Uzyskj x z karty kontrolnej.4/ Oblicz obciążenie poprzez

odję cie wartości wzorcowej od x .

Obciążenie = x - warto ść odniesienia

5/ Oblicz odchylenie standardowe powtarzalności używają c Średniego Rozstę pu

d

Rosc powtarza ∗

=2

lnσ

gdzie d 2* jest oparte na rozmiarze podgrupy (m) i liczbie podgrup na karcie (g).

(zobacz Załą cznik C)

6/ Określ t statystyczne dla błę du statystycznego:36

g

r

b

σ σ =

σ b

biast =

7/ Obciążenie jest akceptowalne przy poziomie α jeżeli zero leż wewną trz granic ufności 1-α wokolicy wartości obciążenia:

⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟ ⎠ ⎞

⎜⎝ ⎛ +≤≤

⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟ ⎠ ⎞

⎜⎝ ⎛ −

−∗−∗ t d

d t

d

d V

b

V

b Bias zero Bias2

1,

2

2

21,

2

2α α

σ σ

gdzie d 2 , d 2* i v są wzię te z Załą cznika C,

t V

2

1, α −

jest znaleziony przy pomocy tabel standardowego t .

36 Niepewność dla obciążenia jest określona przez sigma b.



78

Poziom α który jest używany zależy od poziomu czułości, która jest potrzebna do oceny/sterowaniaprocesu i skojarzona z funkcją strat (krzywa wrażliwości) wyrobu/procesu. Zgoda klienta musi być uzyskana jeżeli jest stosowany poziom α jest inny niż domyślna wartość .05 (95 % ufności).


Przykład – ObciążenieOdnoszą c się do Rysunku 9, badanie stabilności było wykonane na części, która miała wartość odniesienia 6,01. Całkowita średnia wszystkich próbek (20 podgrup) była 6,021. Obliczoneobciążenie jest dlatego 0,011.

Używają c karty rozrzutu i oprogramowania statystycznego, nadzorują cy wygenerował analizę liczbową (Tabela 4).

Ponieważ zero wypada wewną trz przedziału ufności obciążenia (-0,0800, 0,1020) zespół procesu może założyć, że obciążenie pomiaru jest akceptowalne, zak ładają c, że aktualneużycie nie wprowadzi dodatkowych źródeł zmienności.

n Średnia, X

Odchyleniestandardowe,

σ r

Standardowy błą dśredniej, σ b

Zmierzonawartość

100 6,021 ,2048 ,0458

Tabela 4: Badanie błędu statystycznego – Analiza badania stabilności dla obciążenia

Strona 91Rozdział III – Sekcja BBadanie Zmienności Systemu Pomiarowego - WytyczneAnaliza badania obciążenia

Jeżeli obciążenie jest statystycznie niezerowe, należy przyjrzeć się podanym poniżejmożliwym przyczynom:

o Błą d we wzorcu lub wartości wzorcowej. Sprawdzić procedur ę

Wartość odniesienia = 6,00, α =,05, g=1, d2*=2,334, d2=2,326

t

statystycznedf

Wartość znaczą cegot (2 końce)

Obciążenie95% przedziałuufnościobciążenia

Wartość zmierzona

,240272,7

1,993 ,011-,0800

,1020



79

ustanawiania wzorca.

o Zużyty przyrzą d. Może to ujawnić się podczas analizy stabilności i bę dzie wskazane w planie konserwacji lub odnowy przyrzą du.

o Przyrzą d wykonany do pomiaru innych wymiarów.

o Przyrzą d mierzy złą charakterystyk ę .

o Przyrzą d niewłaściwie wzorcowany. Przejrzeć procedur ę wzorcowania.o Przyrzą d użyty w niewłaściwy sposób przez oceniają cego. Przejrzeć instrukcję

pomiarów.o Nieprawidłowy algorytm korekcji przyrzą du.

Jeżeli system pomiarowy ma niezerowe obciążenie, tam gdzie to możliwe to powinien być nanowo kalibrowany, aby osią gnąć zerowe obciążenie poprzez modyfikację sprzę tu,oprogramowania lub jednego i drugiego. Jeżeli obciążenie nie może być ustawione na zero,można jeszcze użyć zmiany procedury (np. ustawiają c każdy odczyt przez obciążenie).

Ponieważ to ma duże ryzyko błę du oceniają cego, powinno to być używane tylko wuzgodnieniu z klientem.


WYTYCZNE DLA OKREŚLENIA LINIOWOŚCI37 Przeprowadzenie badania

Liniowość można określić opierają c się nanastę pują cych wskazówkach:

l/ Wybrać g wię ksze lubrówne pięć części dla których

pomiary wskutek zmienności procesu obejmuję zakres roboczy przyrzą du.

2 / Pomierzyć każdą część przez kontrolę celem określenia dla niej wartości odniesienia i potwierdzenia, że zakres roboczy przyrzą du został obję ty.

3 / Każdą część zmierzyć m jest wię ksze lub równe 10 razy przy pomocy danego przyrzą du.

Pomiary powinien wykonać jeden z operatorów, który normalnie używa przyrzą du. — wybierać losowo części, aby zminimalizować „przypomnienie” obciążenia w pomiarach,

Analiza wyników - Graficzna4/ Obliczyć obciążenie części dla każdego pomiaru i średnią obciążenia dla każdej części.

xbias ji ji ,,= -warto ść odniesienia

m

m

j ji

i

biasbias

∑== 1

,

5/ Wykreślić na wykresie indywidualne i średnie obciążenia w zwią zku z wartościamiodniesienia na liniowym wykresie. (Zobacz Rys. 11).

37 Zob. Rozdział I, Sekcja E, dla różnej definicji operacyjnej i omówienia potencjalnych przyczyn.



80

6/ Obliczyć i narysować najbardziej odpowiednią linię i zakres ufności używają c

nastę pują cych równań:

dla najbardziej odpowiedniej linii zastosuj:

ba x y ii+=

gdzie xi = wartość odniesienia

yi= średnie obciążenie

iStrona 93Rozdział III – Sekcja BBadanie Zmienności Systemu Pomiarowego – Wytyczne

( ) pochylenie

gm

y x

gm

xy

a

x x=

∑−

⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜

⎝

⎛ −

=

∑

∑ ∑∑22 1

1

=−= xa yb przecięcieDla danego x0, poziom α zakresów ufności38 jest:

gdzie2

2

−

−−=

∑ ∑ ∑gm

abs

y x y yiiii

wyższy:

( )

( ) ⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜

⎝

⎛

∑ −

−+−+

−−t x sgm

x xi

x x

gm

ab

20

21

21

21,20

α

niższy: ( )

( ) ⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜

⎝

⎛

∑ −

−+++

−−t x sgm

x xi

x x

gm

ab

20

21

2

1

21,20

α

7/ Wykreśl linię „obciążenie = 0” i przejrzyj wykres pod k ą tem wykazania specjalnych przyczyn i akceptowalności liniowości (zobacz przyk ład na Rysunku 11.)

Dla akceptowalności liniowości systemu pomiarowego „linia obciążenie = 0” musi leżeć całkowicie wewną trz zakresów ufności odpowiedniej linii.

Analiza wyników – Liczbowa8) Jeżeli analiza graficzna pokazuje, że liniowość systemu pomiarowego jest akceptowalna,wtedy nastę pują ca hipoteza powinna być prawdziwa:H0: a = 0 pochylenie = 0nie odrzucaj, jeżeli

38 Zobacz uwagę nt. wybierania poziomu α w „Wytycznych dla Określenia Obciążenia”, w rozdziale III, SekcjaB.



81

( )

t

x x

gm

j

s

at

21,2

2

α −−

≤

⎥

⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢

⎢⎢⎢

⎣

⎡=

∑ −

Strona 94Rozdział III – Sekcja BBadanie Zmienności Systemu Pomiarowego

Jeżeli powyższe hipotezy są prawdziwe, wtedy system pomiarowy ma takie samo obciążeniedla wszystkich wartości odniesienia. Aby liniowość była akceptowalna, to obciążenie musiwynosić zero.

H0: przecięcie (obciążenie) = 0nie odrzucaj jeżeli

( )

t

x x

xgm

s

igm

bt

21,2

2

2

1

α −−

≤

⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢

⎣

⎡

+

=

∑ −

Przykład - Liniowość Zarzą dzają cy fabryk ą wprowadził nowy system pomiarowy do procesu. Jako część PPAP39 liniowość systemu pomiarowego wymaga oceny. Pięć części zostało wzię tych z zakresuoperacyjnego systemu pomiarowego w oparciu o udokumentowaną zmienność procesu. Każdaczęść była zmierzona przez kontrolę , aby określić wartość odniesienia. Każda część byłanastę pnie zmierzona 12 razy przez wiodą cego operatora. Części zostały wybrane losowo

podczas badania.

Część Wartość odniesienia

12,00

24,00

36,00

48,00

610,00

1 2,70 5,10 5,80 7,60 9,102 2,50 3,90 5,70 7,70 9,30

3 2,40 4,20 5,90 7,80 9,504 2,50 5,00 5,90 7,70 9,305 2,70 3,80 6,00 7,80 9,406 2,30 3,90 6,10 7,80 9,507 2,50 3,90 6,00 7,80 9,508 2,50 3,90 6,10 7,70 9,509 2,40 3,90 6,40 7,80 9,6010 2,40 4,00 6,30 7,50 9,2011 2,60 4,10 6,00 7,60 9,30

P R Ó B Y

12 2,40 3,80 6,10 7,70 9,40

Tabela 5: Dane z badania liniowości

39 Podr ę cznik Production Parts Approval Process, Trzecia Edycja, 2000.



82

Używają c karty rozrzutu i oprogramowania statystycznego, nadzorują cy wygenerował wykresliniowości (Rysunek 11).


Część Wartość odniesienia

12,00

24,00

36,00

48,00

610,00

1 0,7 1,1 -0,2 -0,4 -0,92 0,5 -0,1 -0,3 -0,3 -0,73 0,4 0,2 -0,1 -0,2 -0,54 0,5 1 -0,1 -0,3 -0,75 0,7 -0,2 0,0 -0,2 -0,66 0,3 -0,1 0,1 -0,2 -0,57 0,5 -0,1 0,0 -0,2 -0,58 0,5 -0,1 0,1 -0,3 -0,59 0,4 -0,1 0,4 -0,2 -0,410 0,4 0,0 0,3 -0,5 -0,811 0,6 0,1 0,0 -0,4 -0,7

O B C I Ą Ż E N I E

12 0,4 -0,2 0,1 -0,3 -0,6Średnia

błę du

systematycznego

0,491667 0,125 0,025 -0,29167 -0,61667

Tabela 6: Badanie liniowości – Wyniki pośrednie

Rysunek 11: Badanie liniowości – Analiza graficzna



83


Graficzna analiza pokazuje, że specjalne przyczyny mogą oddziaływać na system pomiarowy.Dane dla wartości odniesienia 4 pojawią się dwojako.

Nawet jeżeli dane dla wartości odniesienia nie zostały rozpatrzone, analiza graficzna jasno pokazuje, że ten system pomiarowy ma problem z liniowością . Wartość R2 pokazuje, żeliniowy model może nie być odpowiednim modelem dla tych danych40. Nawet, jeżeli modelliniowy jest akceptowalny, linia „obciążenie = 0” raczej przecina przedział ufności, niż jest wnim zawarta. W tym punkcie nadzorują cy powinien zacząć analizę problemu i znaleźć rozwią zanie dla systemu pomiarowego, ponieważ analiza liczbowa nie zapewni żadnychdodatkowych spostrzeżeń. Jednak, chcą c upewnić się , że żadna papierowa praca nie została

pozostawiona bez uwag, nadzorują cy oblicza t - statystyczne dla pochylenia i przecię cia.t a = - 12,043t b = 10,158Wzią wszy domyślne α = .05 i idą c do tabel - t z (gm-2) = 58 stopni swobody i proporcję .975,nadzorują cy dochodzi do krytycznej wartości:t 58,.975 = 2,00172

Ponieważ t t a 975,.58⟩ , wynik uzyskany z graficznej analizy jest wzmocniony przez analizę

liczbową – jest problem liniowości w systemie pomiarowym.

W tym przypadku, nie jest ważne, jak ą relację ma t b do t 58,.975 ponieważ jest to problemliniowości. Możliwe przyczyny dla problemów liniowości można znaleźć w Rozdziale I,Sekcja E, „Położenie Zmienności”.

Jeżeli system pomiarowy ma problem liniowości, potrzebna jest ponowne wzorcowanie, abyosią gnąć zerowe obciążenie poprzez modyfikację sprzę tu, oprogramowania lub jednego idrugiego.

Jeżeli obciążenie nie może być ustawione do zerowego obciążenia w zakresie systemu pomiarowego, to jeszcze może być użyte do sterowania wyrobem/procesem, lecz nie doanalizy, tak jak długo system pomiarowy pozostaje stabilny.

Ponieważ błą d oceniają cego ma wysokie ryzyko, to powinno być używane tylko za zgodą klienta.


40 Zobacz standardowe teksty statystyczne o analizie i odpowiedniości użycia liniowego modelu do opisania powią zania pomię dzy dwiema zmiennymi.



84

WYTYCZNE DLA OKREŚLANIA POWTARZALNOŚCI I ODTWARZALNOŚCI41

Badania zmienności przyrzą du pomiarowego mogą być wykonywane przez zas-tosowanie szeregu różnią cych się technik. W niniejszej sekcji omówione zostanę szczegółowo

trzy akceptowalne metody. Są to:

• metoda Rozstę pu,

• metoda Średniej i Rozstę pu, /włą czają c w to metodę Karty Kontrolnej/

• metoda ANOVA.

Za wyją tkiem metody rozstę pu dane z pozostałych metod są podobne do siebie. Jakzaprezentowano w Rozdziale V Sekcja A,wszystkie te metody pomijają w ich analizachzmiany wewną trz części /takie jak owalizacja,stożkowe zawężenie średnicy, odchylenie od

płaskiego kształtu itp./.

Jednak że, całkowity system pomiarowyobejmuje nie tylko sam przyrzą d i zwią zane z nim obciążenie, itd., ale tak że mógł byobejmować zmienność sprawdzanych części. Określenie, jak postę pować ze zmiennością

wewną trz części wymaga oparcia na racjonalnym zrozumieniu zamierzonego użycia części icelu pomiaru.

Na koniec, wszystkie techniki w tej sekcji są warunkiem wstę pnym stabilności statystycznej.Chociaż odtwarzalność jest zwykle interpretowana jako zmienność oceniają cego, są sytuacje,kiedy ta zmienność jest skutkiem innych źródeł zmienności. Na przyk ład, w niektórychsystemach pomiarowych w procesie nie ma ludzi – jako oceniają cych. Jeżeli wszystkie częścisą przenoszone, instalowane i mierzone przez ten sam sprzę t, wtedy odtwarzalność wynosizero; tj. potrzebne jest tylko badanie powtarzalności. Jeżeli, jednak, liczne instalacje są używane, wtedy odtwarzalność jest zmiennością pomię dzy instalacją .

Metoda Rozstę pu

Metoda Rozstę pu jest zmodyfikowanym badaniem zmienności przyrzą du, które daje szybkie przybliżenie zmienności pomiaru.Metoda ta da nam j e d y n i e ogólny obraz systemu pomiarowego.

Nie rozdziela ona zmienności na powtarzalność i odtwarzalność . Jest to typowo używanedo szybkiego sprawdzenia, aby zweryfikować, że GRR nie zmienił się .

Podejście to ma potencjał do wykrycia nieakceptowalnych systemów pomiarowych42

80 % czasu zwielkością próbki 5 i 90 % czasu z wielkością próbki 10.

41 Zobacz Rozdział I, Sekcja E, dla definicji operacyjnej i omówienia potencjalnych przyczyn.42 T.j. %GRR >30%



85

Typowo w metodzie rozstę pu bierze się do badań dwóch oceniają cych i pięć części. W badaniu tym obaj oceniają cy mierzą każdą część raz.

Strona 98Rozdział III – sekcja B

Studium Zmienności Systemu Pomiarowego

Rozstę p dla każdej części jest absolutna różnicą pomię dzy pomiarem uzyskanym przezoceniają cego A, a pomiarem uzyskanym przez oceniają cego B. Oblicza się nastę pnie sumę

rozstę pów i średni rozstę p ( ) R . Całkowitą zmienność pomiaru oblicza się poprzez pomnożenie

średniego rozstę pu przezd

∗

2

1, gdzie d

∗

2można znaleźć w Załą czniku C, przy czym m = 2, a g

= ilość części.

Części Oceniający A Oceniający B Rozstęp (A,B)1 0,85 0,80 0,052 0,75 0,70 0,053 1,00 0,95 0,054 0,45 0,55 0,105 0,50 0,60 0,10

Średni rozstę p ( ) R = 07,05

35,0

5==∑ Ri

GRR =

⎟

⎟

⎠

⎞

⎜

⎜

⎝

⎛ ∗

d

R

2

= 0588,0

19,1

07,0

19,1

=⎟

⎠

⎞⎜

⎝

⎛ =

⎟

⎟

⎠

⎞

⎜

⎜

⎝

⎛ R

(odchylenie standardowe procesu = 0,0777 z poprzedniego studium)

%GRR = %7,75Pr .tan.

100 =⎟⎟ ⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ ∗

ocesudard S Odchyl

GRR

Tabela 7: Badanie przyrządu (Metoda rozstępu)

Aby określić, jaki procent standardowego odchylenia procesu zużywa zmienność pomiaru, należy przekształcić GRR w wielkość procentowe poprzez pomnożenie przez 100 i podzielić przez odchylenie standardowe procesu. W przyk ładzie (Zobacz Tabela 7) odchyleniestandardowe procesu dla tej charakterystyki wynosi 0,0777, dlatego:

%7,75Pr .tan.

100% =⎟⎟ ⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ ∗=

ocesudard S Odchyl

GRRGRR

Teraz gdy % GRR dla systemu pomiarowego jest określone, powinna być wykonanainterpretacja wyników. W Tabeli 7. % GRR jest określony na 75 % i wniosek jest taki, żesystem pomiarowy wymaga ulepszenia.

Strona 99

Rozdział III – Sekcja BBadanie Zmienności Systemu Pomiarowego – Wytyczne



86

Metoda średniej i rozstępu

Metoda średniej i rozstę pu / X & R/ jest metodą pozwalają cą na oszacowanie zarówno powtarzalności jak i odtwarzalności systemu pomiarowego. Inaczej niż w metodzie rozstę pu,umożliwia ona rozłożenie systemu pomiarowego na dwie oddzielne sk ładowe, powtarzalność,

odtwarzalność, ale nie ich współdziałanie43.

Przeprowadzenie badania

Mimo, że ilość oceniają cych, ilość prób i części mogę się różnić, opisane w dalszej częścirozważania obejmują optymalne warunki przeprowadzenia badania. Patrz arkusz danych naRysunku 12. Szczegółowa procedura przedstawia się nastę pują co:

l/ Uzyskać próbk ę n ≥ 5 części44, reprezentują cą aktualny lub oczekiwany rozstę pzmienności procesu.

2/ Oznaczyć oceniają cych jako A, B i C i ponumerować części od l do n, tak aby ich numerynie były widoczne dla oceniają cych.

Zobacz Rozdział 2 Sekcja C.

3 / Jeżeli jest to częścią normalnej procedury pomiarowej, wzorcować przyrzą d.Pozwolić oceniają cemu A zmierzyć n części w porzą dku losowym45 i wprowadzić wynik w rzą d 1.

4/ Dać nastę pnie oceniają cym B i C zmierzyć n części tak, aby jeden nie widział odczytówuzyskanych przez drugiego i wtedy wprowadzić wyniki odpowiednio do rzę dów 6 i11.

5/ Powtórzyć cykl pomiarów stosują c inną losową kolejność mierzenia. Wprowadzić dane do

rzę dów 2, 7 i 12. Zapisać dane w odpowiedniej kolumnie. Na przyk ład, jeżeli pierwszamierzona część ma numer 7, należy zapisać wynik w kolumnie oznaczonej część 7.Jeżeli potrzebne są trzy próby, powtórzyć cykl i nanieść dane w rzę dach 3, 8 i 13.

6/ Etapy 4 i 5 mogę być zmienione, gdy zajdzie taka konieczność ze wzglę du na dużewymiary części i równoczesny brak dostę pności tych części;

- Dać oceniają cemu A zmierzyć pierwszą część i zapisać odczyt w rzę dzie l. Dać oceniają cemu B zmierzyć pierwszą część i zapisać odczyt w rzę dzie 6. Dać oceniają cemu C zmierzyć pierwsze część i zapisać odczyt w rzę dzie 11.

Strona 100

Rozdział III – Sekcja BBadanie Zmienności Systemu Pomiarowego – Wytyczne

- Dać oceniają cemu A powtórzyć odczyt na pierwszej części i zapisać odczyt w rzę dzie 2, dać oceniają cemu B zapisać powtórzony odczyt w rzę dzie 7, a oceniają cemu C zapisać

powtórzony odczyt w rzę dzie 12. Jeżeli maję być trzy próby, powtórzyć cykl wpisują c wynikiw rzę dach 3, 8 i 13.

43 Metoda ANOVA może być użyta do określenia interakcji pomię dzy sprawdzianem i oceniają cymi, jeżeli taka

istnieje.44 Całkowita liczba „rozstę pów” generowanych powinna być wię ksza jak 15 dla minimalnego poziomu ufności wwyniki. Chociaż formularz był przeznaczony dla max 10 części, to podejście nie jest ograniczone przez tę liczbę .Zgodnie z statystyczną technik ą , im wię kszy rozmiar próbki, tym mniejsza zmienność próbkowania i mniejszewypadkowe ryzyko.45 Zobacz Rozdział III, Sekcja B. „Przypadkowość i niezależność statystyczna”.



87

7/ Jeżeli oceniają cy są na różnych zmianach można zastosować metodę alternatywną . Kazać oceniają cemu A zmierzyć 10 części i wprowadzić odczyty do szeregu 1. Wtedy oceniają cyA powtarza odczytywanie w innej kolejności i wpisać wyniki do rzę dów 2 i 3. To samokazać zrobić oceniają cym B i C.



88


Arkusz zbierania danych dotyczących powtarzalności i odtwarzalności przyrządu

Cześć

Oceniający / nr próby

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 średnia

1 A 1 0,29 -0,56 1,34 0,47 -0,80 0,02 0,59 -0,31 2,26 -1,362 2 0,41 -0,68 1,17 0,50 -0,92 -0,11 0,75 -0,20 1,99 -1,253 3 0,64 -0,58 1,27 0,64 -0,84 -0,21 0,66 -0,17 2,01 -1,314 średnia

X c =

5 Rozstę p Rc

=

6 B 1 0,08 -0,47 1,19 0,01 -0,56 -,20 0,47 -0,63 1,80 -1,687 2 0,25 -1,22 0,94 1,03 -1,20 0,22 0,55 0,08 2,12 -1,628 3 0,07 --0,68 1,34 0,20 -1,28 0,06 0,83 -0,34 2,19 -1,509 średnia

X c =

10 Rozstę p Rc

=

11 C 1 0,04 -1,38 0,88 0,14 -1,46 -0,29 0,02 -0,46 1,77 -1,4912 2 -0,11 -1,13 1,09 0,20 -1,07 -0,67 0,01 -0,56 1,45 -1,7713 3 -0,15 -0,96 0,67 0,11 -1,45 -0,49 0,21 -0,49 1,87 -2,16

14 średnia X c =

15 Rozstę p Rc

=

Średniaczęści

X =

Rp =

17⎟ ⎠ ⎞

⎜⎝ ⎛

⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ =+⎥⎦

⎤⎢⎣⎡ =+⎥⎦

⎤⎢⎣⎡ == R R R cba

R / [ilość oceniają cych = 3] = R =

18

=⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡=−⎥⎦⎤⎢⎣⎡ == X Min X Max X DIFF

19* =⎥⎦

⎤⎢⎣⎡ =×⎥⎦

⎤⎢⎣⎡ == DUCL R

R 4

* D4 = 3,27 dla 2 prób i 2.58 dla 3 prób.UCLR przedstawia granicę indywidualnych rozstę pów R. Zakreślić te rozstę py, które są poza tę granicę .Zidentyfikować przyczynę i skorygować. Powtórzyć te odczyty bior ą c tego samego oceniają cego i część, która była

pierwotnie użyta, lub odrzucić wartości i obliczyć ponownie średnie i R oraz wartość graniczne z pozostałychobserwacji.

Uwagi:

Rysunek 12: Arkusz zbierania danych powtarzalności i odtwarzalności przyrządu



89

Strona 102Rozdział III – Sekcja BBadanie Zmienności Systemu Pomiarowego - Wytyczne

Analiza wyników – Analiza Graficzna46

Zastosowanie narzę dzi graficznych jest bardzo ważne. Specyficzne narzę dzia graficzne,zależą od tego, jak zaprojektowano w eksperymencie gromadzenie danych. Systematyczneemitowanie danych dla widocznych specjalnych przyczyn zmienności przez użycie narzę dzigraficznych powinno poprzedzać inną analizę statystyczną .

Poniżej jest przedstawione kilka technik, które są użyteczne. (Zobacz Analizę MetodyZmienności).

Dane uzyskane z analizy systemu pomiarowego mogą być przedstawione graficznie nakartach kontrolnych. Pomysł zastosowania kart kontrolnych do odpowiedzi na pytaniadotyczą ce systemu pomiarowego został wykorzystany przez firmę Western Electric /patrz

podr ę cznik AT&T Podr ę cznik Statystycznego Sterowania Jakością w Liście Odniesienia/.

Karta średniej

Średnie z wielokrotnych odczytów dokonanych przez każdego oceniają cego na każdej częścisą nanoszone na wykres przez oceniają cego wraz z numerem części jako indeksem.Może to pomóc w określeniu spójności pomię dzy oceniają cymi.

Nanoszone są na wykres również średnie ogólne i granice kontrolne przez użycie średniegorozstę pu. W rezultacie Karta Kontrolna zapewnia pokazanie „użyteczności” systemu

pomiarowego.

Obszar pomię dzy granicami kontrolnymi przedstawia czułość pomiarową (”szum”). Ponieważ grupa części zastosowanych w badaniu reprezentuje zmienność procesu, dlatego około połowylub wię cej średnich powinno leżeć poza granicami kontrolnymi. Jeżeli dane przedstawiają takiuk ład, wówczas system pomiarowy powinien być odpowiedni do wykrywania zmian

pomię dzy częściami i powinien dostarczać użytecznych informacji do analizy i kontrolowania procesu.

Jeżeli mniej niż połowa leży poza granicami kontrolnymi wówczas, albo system pomiarowyma nieodpowiednią skuteczną rozdzielczość, albo też próbka nie reprezentuje oczekiwanejzmienności procesu.


46 Szczegółowe opisy analiz nie wchodzą w zakres tego dokumentu. W celu uzyskania wię cej informacji należy poszukać pomocy w odpowiednich materiałach statystycznych.



90

Rysunek 13: Karta średniej - „Skumulowana”47

Przeglą d kart wykazuje, że system pomiarowy posiada dostateczną rozróżnialność dla procesuze zmiennością opisaną przez próbki części. Żadne różnice w odczytach oceniają cy dooceniają cego nie są łatwo widoczne.

Rysunek 14: Karta średniej – „Nieskumulowana”


Karta rozstępu

Karta rozstę pu jest używana do określenia, czy proces jest pod kontrolą . Z powodu tego, że nie jest istotne jak duży może być błą d pomiarowy, granice kontrolne bę dą pozwalać na taki błą d.To jest dlaczego specjalne przyczyny muszą być zidentyfikowane i usunię te przed tym zanimmoże być wykonane stosowne badanie pomiarów.

Rozstę py dla wielokrotnych odczytów dokonanych przez każdego oceniają cego na każdejczęści wykreśla się na standardowej karcie rozstę pu łą cznie z rozstę pem średnim i granicą /granicami/ kontrolnymi.Do analizy dane te rysowane są na wykresie, można wtedy przeprowadzić kilka użytecznych

interpretacji. Jeżeli wszystkie rozstę py są pod kontrolą , wszyscy oceniają cy wykonuję tę samą pracę .

47 W podejściu ANOVA, to jest tak że rozumiane jako karta oceniający przez część.



91

Jeżeli jeden z oceniają cych jest poza kontrolą , użyta metoda różni się od innych.Jeżeli wszyscy oceniają cy mają rozstę py poza kontrolą , system pomiarowy jest wrażliwy natechnik ę oceniają cego i potrzebuje ulepszenia i uzyskania użytecznych danych.

Żadna z kart nie powinna pokazywać modelów w stosunku do oceniają cych lub części.

Rozstępy nie są ułożone w kolejności danych. Analiza trendu normalnej karty kontrolnej nie musibyć używana nawet jeżeli punkty wykresu są połą czone liniami.

Stabilność określona jest przez punkt lub punkty poza granicą kontrolną , modelami wewną trzoceniają cego lub wewną trz części. Analiza dla stabilności powinna uwzględniać znaczeniepraktyczne i statystyczne.

Karta rozstę pu może być pomocna w określeniu:

• kontroli statystycznej w odniesieniu do powtarzalności

• spójności procesu pomiarowego pomię dzy poszczególnymi oceniają cymi dlakażdej części

Rysunek 15: Karta rozstępu – „Skumulowana”.


Rysunek 16: Karta Rozstępu - „Nieskumulowana”.

Przeglą d powyższych kart pokazuje, że nie ma różnic pomię dzy zmiennością oceniają cych.



92

Karta przebieguIndywidualne odczyty są nanoszone na wykres przez część dla wszystkich oceniają cych(zobacz Rys. 17), aby zwrócić uwagę na:

• Skutek indywidualnej części na spójność zmienności

• pokazanie odczytów leżą cych na zewną trz (tj. nienormalnych odczytów)

Rysunek 17: Karta przebiegu wg częściPrzeglą d powyższej karty nie pokazuje żadnych leżą cych na zewną trz lub niespójnych części.


Wykres rozrzutuIndywidualne odczyty są rysowane na wykresie wg część przez oceniają cego (zobacz Rys. 18),

aby zwrócić uwagę na:• Spójność pomię dzy oceniają cymi

• Pokazanie możliwych odczytów leżą cych na zewną trz

• Interakcje część – oceniają cy

Rysunek 18: Wykres rozrzutuPrzeglą d Rys. 18 nie wykazuje żadnych znaczą cych odczytów na zewną trz, lecz pokazuje, żeoceniają cy C ma niższe odczyty niż inni oceniają cy.



93


Karta Whiskers’a Na Karcie Whiskers’a są rysowane wartości wysokie, niskie i średnie wg części przezoceniają cego (zobacz Rys. 19). Zapewnia to zwrócenie uwagi na:

• Spójność pomię dzy oceniają cymi

• Pokazanie wyników odbiegają cych

• Interakcja część – oceniają cy

Rysunek 19: Karta Whiskers’a

Przeglą d Rysunku 19 nie pokazuje żadnych znaczą cych wyników odbiegają cych, lecz pokazuje, że oceniają cy B ma najwię kszą zmienność.

Karty błęduDane z analizy systemu pomiarowego mogą być analizowane przez „Karty błę du” (zobaczRys. 20) indywidualnych odchyleń od akceptowanej wartości odniesienia.


Indywidualne odchylenie lub błą d dla każdej części jest obliczane w nastę pują cy sposób: Błąd = Obserwowana Warto ść – Warto ść Odniesienia

lub



94

Błąd = Obserwowana Warto ść – Ś rednia Pomiaru Części

Zależy to od tego, czy są dostę pne wartości odniesienia mierzonych danych.

Rysunek 20: Karty błędu

Przeglą d powyższych kart pokazuje:

• Oceniają cy A ma całkowicie dodatnie obciążenie

• Oceniają cy B ma najwię kszą zmienność, lecz nie ma wykazanego obciążenia

• Oceniają cy C ma całkowicie ujemne obciążenie

Znormalizowany histogram

Histogramu (Rysunek 21) jest wykresem, który pokazuje rozrzut czę stotliwości oceniają cych przyrzą d pomiarowy, którzy uczestniczyli w badaniu. To tak że pokazuje ich połą czony rozrzutczę stotliwości.Jeżeli wartości odniesienia są dostę pne:

Błąd = Obserwowana Warto ść – Warto ść Odniesienia

Inaczej:


Znormalizowana Warto ść = Obserwowana Warto ść – Ś rednia Części



95

Histogram zapewnia szybki wizualny przeglą d jak błą d jest rozrzucony. Kwestie takie, jak toczy obciążenie lub brak spójności istnieją w pomiarach dokonanych przez oceniają cych mogą

być zidentyfikowane nawet przed analizą danych.

Analiza histogramów (Rysunek 21) jest uzupełnieniem karty błę du. To tak że pokazuje, że

tylko oceniają cy B ma symetryczną formę . To może oznaczać, że oceniają cy A i C są wprowadzeni w systematyczne źródło zmienności, które skutkuje błę dami systematycznymi.

Rysunek 21: Znormalizowany histogram48


Wykres X-Y średnich wg wielkościŚrednie z wielu odczytów dokonanych przez każdego oceniają cego dla każdej części są rysowane na wykresie z wartością odniesienia lub całkowitymi średnimi części jako indeks(zobacz Rys. 22). Ten wykres może pomóc w określeniu:

• Liniowości (jeżeli wartość odniesienia jest używana)

• Spójności w liniowości pomię dzy oceniają cymi

48 Zauważ, że „0,0” każdego histogramu są zestrojone w odniesieniu jeden do drugiego.



96

Rysunek 22: Karty wykresów X-Y średnich wg wielkości

Porównanie wykresów X-Y

Średnie z wielokrotnych odczytów dokonanych wg każdego oceniają cego dla każdej częścisą rysowane na wykresie, każdy w porównaniu z oceniają cymi wg wskaźników. Ten wykres

porównuje wartości uzyskane przez jednego oceniają cego do tych innych (Zobacz Rys. 23).Jeżeli istnieje doskonała zgodność pomię dzy oceniają cymi, naniesione punkty utworzą linię

prostą nachyloną do osi pod k ą tem 45 stopni.



97


Rysunek 23: Porównanie wykresów X-Y

OBLICZENIA LICZBOWE

Obliczenia Powtarzalności i Odtwarzalności Przyrzą du są pokazane na Rysunku 24 i Rysunku25. Na Rysunku 24 pokazano arkusz zbierania danych, na którym zarejestrowano wszystkiewyniki z badania. Rysunek 25 przedstawia formularz raportu, w którym należy zapisać wszelkie informacje identyfikują ce i wszystkie obliczenia dokonane według ustalonychwzorów.

Nadają ce się do reprodukcji czyste formularze są w sekcji Wzory Formularzy. Proceduradokonywania obliczeń po zgromadzeniu danych jest następują ca:

(Poniższe odnosi się do Rysunku 24).

l/ Odjąć najmniejsze odczyty od najwię kszych odczytóww rzę dach 1,2 i 3. Wyniki nanieść w rzę dzie 5. To samo zrobić dla rzę dów 6,7 i 8 oraz 11,12 i13 i nanieść wyniki odpowiednio w rzę dach 10 i 15 .

2 / Zapisy w rzę dach 5, 10 i 15 są dokonywane jako wartości dodatnie.3/ Zsumować rzą d 5 i podzielić sumę przez ilość części poddanych próbie, aby uzyskać średni

rozstę p dla pierwszych prób wykonywanych przez oceniają cych Ra . Zrobić to samo dla

rzę dów 10 i 15 aby uzyskać R R cbi .

4/ Przenieść średnie z rzę dów 5,10 i 15 / R R R cba,, / do rzę du 17. Dodać je razem i podzielić

przez ilość oceniają cych i nanieść wyniki jako R /średnia wszystkich rozstę pów/ .



98

5/ Wpisać R /wartość średnie/ do rzę dów 19 i 20 i pomnożyć przez D3 i D449, aby uzyskać

dolne i górne granicę kontrolne. Zwrócić należy uwagę , że jeżeli wykonuje się dwie próby D3 wynosi zero, a D4 = 3,27.

Do rzę du 19 wpisuje się wartości Górnej Granicy Kontrolnej /UCL R/ indywidualnych

rozstę pów. Wartość Dolnej Granicy Kontrolnej / LCL R/ dla mniej niż siedmiu prób jest równazero .

6/ Powtórzyć odczyty, które dały rozstę p wię kszy niż obliczona UCL R , bior ą c tego samegooceniają cego i część, która była pierwotnie zastosowana, lub odrzucić te wartości i ponownie

obliczyć średnia i R oraz wartość graniczne UCL R w oparciu o zrewidowane wielkość próbki.Dokonać korekty specjalnej przyczyny, która spowodowała powstanie warunków bę dą cych

poza kontrolę . Jeżeli dane zostały naniesione i przeanalizowane przy pomocy karty kontrolnej jak dyskutowano to uprzednio. wówczas warunek ten powinien już być skorygowany i nie powinien tutaj wystą pić.

7/ Zesumować rzę dy /rzę dy l,2,3,6,7,8,11,12,l3/.

Podzielić sumę w każdym rzę dzie przez ilość części poddawanych próbie i nanieść te wartoścido położonej najbardziej na prawo kolumny oznaczonej "średnia".

8/ Dodać średnie w rzę dach 1,2 i 3 i podzielić uzyskane sumę przez ilość prób i wartość tę wpisać do rzę du 4 do bloku X a. Powtórzyć to samo dla rzę dów 6,7 i 8 oraz 11.12 i 13 i wpisać wyniki do bloków X b i X c odpowiednio w rzę dach 9 i 14 .

9/ Wpisać średnie maksymalne i minimalne z rzę dów 4.9 i 14 w odpowiednie miejsce w

rzę dzie 18 i określić różnice. Wpisać tę różnicę w miejsce oznaczone X Diff w rzę dzie 18 .

10/ Zesumować wyniki pomiarów dla każdej próby, dla każdej części i podzielić sumę przezilość pomiarów /ilość prób razy ilość oceniają cych/, Wpisać wyniki do rzę du 16 w miejscu

przeznaczonym na średnie dla części .

11/ Odjąć najmniejsze średnie dla części od najwię kszejśredniej dla części i wpisać wynik w miejsce oznaczone R P w rzę dzie 16. R P jest rozstę pemśrednich dla części .

(Poniższe odnosi się do Rysunku 25).

l2/ Przenieść obliczone wartości R , x DIFF i R p w miejsce przeznaczone na to w raporcie

/formularzu .

13/ Dokonać obliczeń w kolumnie zatytułowanej "Analiza Przyrzą du Pomiarowego" zlewej strony formularza.14/ Dokonać obliczeń w kolumnie zatytułowanej "% Ogólnej Zmienności" z prawej stronyformularza .

15/ Sprawdzić wyniki, aby upewnić się , że nie popełniono błę du.


49 Zobacz Podr ę cznik Odniesienia Statystycznego Sterowania Procesem, 1995, lub inne źródło odniesieniastatystycznego dla tabeli czynników.



99

Arkusz zbierania danych dotyczących powtarzalności i odtwarzalności przyrządu

Cześć Oceniają cy/ nr próby

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

średnia

1 A 1 0.29 -0.56 1.34 0.47 -0.80 0.02 0.59 -0.31 2.26 -1.36 0.194

2 2 0.41 -0.68 1.17 0.50 -0.92 -0.11 0.75 -0,20 1.99 -1.25 0.166

3 3 0.64 -0.58 1,27 0,64 -0,84 -0,21 0,66 -0.17 2.087 -1,31 0.211

4 średnia 0.447 -0.607 1.260 0.537 -0.853 -0.100 0.667 -0.227 2,087 -1,307 X c = 0.1903

5 Rozstęp 0.35 0.12 0.17 0.17 0.12 0.23 0.16 0.14 0.27 0.11 Rc

= 0.184

6 B 1 0.08 -0.47 1.19 0.01 -0.56 -0.20 0.47 -0.63 1.80 -1.68 0.001

7 2 0.25 -1.22 0.94 1.03 -1.20 0.22 0.55 0.08 2.12 -1.62 0.115

8 3 0,07 -0,68 1,34 0.20 -1,28 0,06 0,83 -0,34 2,19 -1,50 0.089

9 średnia 0.133 -0.790 1.157 0.413 -1.013 0.027 0.617 -0.297 2.037 -1.600 X c =0.0683

10 Rozstęp 0.18 0.75 0.40 1.02 0.72 0.42 0.36 0.71 0.39 0.18 Rc

= 0.513

11 C 1 0.04 -1.38 0.88 0.14 -1.46 -0.29 0.02 -0.46 1.77 -1.49 -0.223

12 2 -0.11 -1.13 1.09 0.20 -1.07 -0.67 0.01 -0.56 1.45 -1.77 -0.256

13 3 -0.45 -0.96 0.67 0.1-1 .1,45 -0.49 0.21 -0.49 1.87 -2.16 -0.284

14 średnia -0.073 -1.157 0.880 0.150 -1.327 -0.483 0.080 -0.503 1.697 -1.807

X c= -0.2543

15 Rozstęp 0.19 0.42 0.42 0.09 0.39 0.38 0.20 0.10 0.42 0.67 Rc

= 0.328

Średnia

części

0.169 -0.851 1.099 0.367 -1.064 -0.186 0.454 -0.342 1.940 -1.571

X = 0.0014

Rp = 3.511

17 [ ] [ ] [ ]( )328,0513,0184,0 =+=+== R R R cba R / [ilość oceniają cych = 3] = R = 0.3417

18 =−=−== 2543,01903,0 X Min X Max

X DIFF

0,4446

19* [ ]==×== 58,23417,0

4 DUCL R R

0,8816

* D4 = 3,27 dla 2 prób i 2.58 dla 3 prób.UCLR przedstawia granicę indywidualnych rozstę pów R. Zakreślić te rozstę py, które są poza tę granicę .Zidentyfikować przyczynę i skorygować. Powtórzyć te odczyty bior ą c tego samego oceniają cego i część, która

była pierwotnie użyta, lub odrzucić wartości i obliczyć ponownie średnie i R oraz wartość graniczne z pozostałych obserwacji.

Uwagi:

Rysunek 24: Wypełniony arkusz zbierania danych GR&R



100


Raport na temat powtarzalności i odtwarzalności przyrządu Nr i nazwa części:

Charakterystyka:Specyfikacja:

Z arkusza danych:

R = 03417

Nazwa przyrzą du:

Nr przyrzą du:Typ przyrzą du:

X DIFF = 0,4446

Data:

Wykonał:

RP= 3,511

Analiza urządzenia pomiarowego % ogólnej zmienności(TV)

próby K 1

2 0,8862

Powtarzalność – zmienność wyposażenia ( EV )

EV = K R 1× = 0,3417 x 0,5908=0,20188 3 0,5908

%EV = 100 [ EV/TV ] = 100 [0,20188/1,14610] = 17,62%

Odtwarzalność – zmienność oceniają cego ( AV )

( ) ( )( )nr DIFF

AV EV K X /222

−= ×

= ( ) ( )( )310/20188,05231,04446,022

×−×

= 0,22963

oceniający 2 3n = ilo ść części

r =ilo ść prób K 2 0,7071 0,5231

%AV = 100 [ AV/TV ] = 100 [0,22963/1,14610] = 20,04%

(GRR)

część K 3

2 0,7071

Powtarzalność i odtwarzalność

GRR = AV EV 22

+

= ( )22963,020188,022

+

= 0,30575

3 0,5231

%GRR = 100 [GRR/TV ] = 100 [0,30575 / 1,14610] = 26,68%

4 0,44675 0,4030

Zmienność części (PV )PV = RP x K 3

= 1,10456 6 0,37427 0,35348 0,3375

%PV = 100 [PV/TV ] = 100 [1,10456/1,14610] = 96,38%

9 0,3249

Całkowita zmienność (TV )TV =

22

= 10456,130575,022

+

= 1,14610 10 0,3146

ndc = 1,41(PV/GRR)

= 1,41(1,10456/0,30575) = 5,095~5

(W celu informacji o teorii i wielkościach użytych w tym formularzu zobacz Podr ęcznik Odniesienia MSA, Trzecia edycja)

Rysunek 25: Raport na temat powtarzalności i odtwarzalności przyrządu



101


Analiza wyników - LiczbowaFormularze Karta zbierania danych Powtarzalności i Odtwarzalności Przyrzą du i

Raport, Rysunki 24 i 25, zapewniają metodę liczbowej analizy danych z badania50. Analiza ta pozwala na obliczenie zmienności i procentu zmienności procesu dla całego systemu pomiarowego oraz powtarzalność i odtwarzalność jego elementów sk ładowych i zmienność pomię dzy częściami. Informacja ta powinna być porównana i powinna uzupełnić wynikianalizy graficznej.

Z lewej strony formularza /Rysunek 25/ pod nagłówkiem „Analiza Urzą dzeniaPomiarowego”, dla każdego elementu zmienności obliczane jest odchylenie standardowe.

Powtarzalność lub zmienność urzą dzenia / EV lub σ e / jest określana przez pomnożenie

średniego rozstę pu ( ) R przez stałą (K 1), która zależy od ilości prób stosowanych w badaniu

przyrzą du i jest równe odwrotności d ∗

2, które jest uzyskiwane z Załą cznika C. d

∗

2zależne od

ilości prób (m) oraz ilości części razy ilość oceniają cych (g)( przy czym zak ł ada się , że będzie

większy ni ż 15, dla obliczenia warto ści K 1) .

Odtwarzalność lub zmienność oceniają cego ( AV lubσ 0 ) jest określana przez pomnożenie

maksymalnej średniej różnicy uzyskanej przez oceniają cego ( X DIFF )przez stałą (K 2 ).

K 2 zależy od ilości oceniają cych bior ą cych udział w badaniu przyrzą du i jest odwrotnością

d ∗

2, które uzyskuje się z Załą cznika C i zależne jest od ilości oceniają cych (m) i g, ponieważ

jest obliczane tylko dla jednego rozstę pu. Ponieważ zmienność oceniają cego jestzanieczyszczona zmiennością urzą dzeń musi być poprawiona przez odję cie ułamkaobrazują cego zmienność wyposażenia.

W zwią zku z powyższym zmienność oceniają cego (AV) obliczana jest przy pomocynastę pują cego wzoru:

( )

( )nr DIFF

AV EV

K X

2

2

2−= ×

gdzie n = ilość części, a r = ilość prób.

Jeżeli z obliczeń wyjdzie pod znakiem pierwiastka kwadratowego wartość ujemna, tozmienność oceniają cego (AV) wynosi domyślnie 0.

50 Analiza cyfrowa w przyk ładzie została opracowana jako obliczona r ę cznie, tj. wyniki były wykonane i przybliżone do jednej dziesię tnej cyfry. Analiza poprzez program komputerowy powinna zapewniać średniewartości do maksymalnej precyzji komputera/ję zyka programowania. Wyniki z ważnego programukomputerowego mogą różnić się od przyk ładowych wyników na drugim lub wię kszym miejscu dziesię tnym, leczkońcowa analiza bę dzie pozostawać taka sama.



102

Zmienność systemu pomiarowego w zakresie powtarzalności i odtwarzalności (GRR lub σ m )

jest obliczana poprzez dodanie kwadratów zmienności wyposażenia i zmienności oceniają cegoi wycią gnię cie pierwiastka kwadratowego wg wzoru:

( ) ( ) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡ += AV EV R R 22&

Zmienność pomię dzy częściami (PV lub σ P ) jest określana przez pomnożenie rozstę pu dla

średnich części ( RP) przez stałą K 3. K 3 zależy od ilości zastosowanych w badaniu przyrzą du

części i jest odwrotnością d ∗

2 , które jest uzyskiwane z Załą cznika C. d

∗

2 jest zależne od

ilości części (m) i (g).

Strona 116

Rozdział III – Sekcja bBadanie Zmienności Systemu Pomiarowego – Wytyczne

W tej sytuacji g = 1, ponieważ jest tylko jedno obliczenie rozstę pu.Całkowita zmienność (TV lub σ t ) z badań jest obliczana poprzez dodanie kwadratów

zmienności, powtarzalności i odtwarzalności ( R & R) i zmienności pomię dzy częściami (PV)

oraz nastę pnie wycią gnię cie pierwiastka kwadratowego wg nastę pują cego wzoru:

( ) ( )PV GRRTV 22

+=

Jeżeli zmienność procesu jest znana, a jej wartość jest oparta na 6σ, wówczas można je użyć wmiejsce całkowitej zmienności badań (TV) obliczonej w oparciu o dane z badań przyrzą du.Robi się to poprzez wykonanie nastę pują cych dwóch obliczeń:

1. ⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡=

00,6

.15,5

PROCESU ZMIENN TV

2. ( ) ( ) ⎥⎦⎤⎢⎣

⎡ −= GRRTV PV 22

Obie te wartości (TV i PV) zastę pują wartości obliczone poprzednio.Z chwilą określenia zmienności dla każdego ze współczynników w badaniu przyrzą du, można

ją porównać ze zmiennością ogólną (TV ). Robi się to poprzez wykonanie obliczeń podanychna prawej stronie formularza raportu o przyrzą dzie (Rysunek 25) pod nagłówkiem "% OgólnejZmienności". Procent jaki zmienność wyposażenia (% EV ) stanowi w stosunku do całkowitej

zmienności (TV) jest obliczany przez ⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡TV

EV 100 .

Procent całkowitej zmienności jaki przypada na inne współczynniki może być obliczony podobnie z nastę pują cych wzorów:



103

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡=TV

AV AV 100%

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡=TV

GRR R R 100&%

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡=TV

PV PV 100%

SUMA PROCENTÓW PRZYPADAJĄCYCH NA KAŻDY Z CZYNNIKÓW NIEBĘDZIE RÓWNA 100 %.

Należy dokonać oceny wyników tej wielkości procentowej w porównaniu do ogólnej zmienności, aby określić, czy system

pomiarowy jest akceptowalny do celu do którego ma być stosowany.

Jeżeli analiza jest oparta na tolerancji zamiast na zmienności procesu, wówczas formularz raportupowtarzalności i odtwarzalności przyrzą du (Rysunek 25) może zostać zmodyfikowany tak, że prawa

strona formularza przedstawiać będzie % tolerancji, zamiast % ogólnejzmienności. W takim przypadku % EV, % AV, % R & R i % PV są obliczaneprzez zastą pienie w mianowniku wartości ogólnej zmienności /TV/ wartością tolerancji.Którakolwiek z tych metod, albo obie z nich mogę być wybrane w zależnościod zamierzonego zastosowania systemu pomiarowego i żą dań klienta.


Określenie liczby wyraźnych kategorii, które mogą być rzetelnie odróżnione przez system pomiarowy jest końcowym etapem w analizie liczbowej. Jest to liczba 97 % nie zachodzą cych

na siebie przedziałów ufności, które bę dą obejmować oczekiwaną zmienność wyrobu51.

( )GRRPV ndc /41,1= Dana analiza graficzna nie pokazała żadnych specjalnych przyczyn

zmienności, zasadę kciuka dla powtarzalności i odtwarzalności (%GRR) można znaleźć wRozdziale II, Sekcja D.

Dodatkowo, ndc jest ograniczone do liczby całkowitej i powinno być wię ksze lub równe 5.

51 ndc to jest to samo co Wheelera „Współczynnik Klasyfikacyjny” określony w pierwszej edycji OcenianiaSystemu Pomiarowego, Wheeler and Lyday, 1984. Alternatywną metodę („Współczynnik rozróżnialności”)określają cą skuteczną rozdzielczość zobacz w drugiej edycji tej książki opublikowaną w 1989 roku.



104

ANALIZA WARIANCJI - METODA /ANOVA/

Analiza wariancji / ANOVA/ jest standardową technik ą statystyczną i może być stosowana doanalizy błę du pomiaru oraz innych źródeł zmienności danych w badaniu systemów

pomiarowych. W analizie wariancji wariancja może zostać rozłożona na cztery kategorie:części, oceniają cy, interakcje pomię dzy częściami i oceniają cymi oraz błą d powtarzaniawskutek przyrzą du.

Zaletami technik ANOVA w porównaniu do metod średniej i rozstę pu są :

*daje się ona zastosować w dowolnym uk ładzie eksperymentalnym,

*można oszacować zmienność bardziej dok ładnie,

*z danych eksperymentalnych można uzyskać wię cej informacji /takie jak wzajemne

oddziaływanie na siebie części i oceniają cych/.Wady są takie, że obliczenia wymagają komputera, a użytkownicy, aby interpretować wynikimuszę posiadać pewne wiedzę . Metoda ANOVA opisana w dalszych sekcjach jest zalecana, wszczególności jeżeli dysponuje się komputerem.

Randomizacja i niezależność statystyczna

Metoda gromadzenia danych jest ważna w metodzie ANOVA. Jeżeli dane nie są gromadzone wsposób losowy może to prowadzić do źródła wartości obciążenia.Prostym sposobem zapewnienia zrównoważonego projektu dla części /n/, oceniają cych /k / i

prób /r / jest zastosowanie randomizacji. Powszechnym podejściem do randomizacji jestnapisanie na pasku papieru A1 w celu oznaczenia pomiaru dla pierwszego oceniają cego na

pierwszej części. Należy to zrobić aż do pomiaru A/n/ oznaczają cego pomiar robiony przez pierwszego oceniają cego na n-tej części.


Należy postę pować zgodnie z tą procedur ą dla nastę pnego oceniają cego, aż do / zuwzglę dnieniem/ oceniają cego k . Podobne zapisy należy stosować w dalszym cią gu, gdzie B1,

C1 oznacza pomiar prowadzony przez drugiego i trzeciego oceniają cego na pierwszej części.Po wypisaniu wszystkich kombinacji nk , włożyć paski papieru do kapelusza lub miski. Raz naokreślony czas wybiera się pasek papieru. Te kombinacje / A1, B2, ...../ są porzą dkiem pomiaru,wg którego prowadzone bę dzie badanie przyrzą du.Gdy już wybrane zostanę wszystkie kombinacje nk , wk łada się paski ponownie dokapelusza i jeszcze raz postę puje wg powyższej procedury. Robi się to r razy, aby określić kolejność eksperymentów dla każdej powtórki. Są alternatywne podejścia do generowanialosowej próbki. Powinno być przećwiczone odróżnianie pomię dzy losowym,niesystematycznym i dogodnym próbkowaniem.52

52 Zobacz Wheeler and Lyday, Ocenianie Procesu Pomiarowego, Druga Edycja, 1989, p.27.



105

Ogólnie bior ą c, należy dołożyć wszelkich starań, aby zapewnić statystyczną niezależność badania.

Przeprowadzenie badaniaDane mogą być zbierane w sposób losowy używają c formy podobnej do Rysunku 12. Dla

naszego przyk ładu, jest 10 części i trzech oceniają cych i eksperyment został wykonany w przypadkowej kolejności dwukrotnie dla kombinacji każda część i oceniają cy.W naszym przyk ładzie, jest dziesięć części i trzech oceniają cych, a eksperyment został wykonany w kolejności losowej dwukrotnie dla kombinacji każdej części i oceniają cego,

Analiza graficzna

Do graficznej analizy danych w badaniu ANOVA można zastosować metody graficzne podane powyżej w omówieniu Analizy Graficznej. Metody te mogę być stosowane celem potwierdzenia i zapewnienia głę bszego wglą du w dane /tj. trendy, cykle itp./.Jedną z sugerowanych metod graficznych jest metoda zwana wykresem interakcji.

Wykres ten potwierdza nam czy wyniki testu F są takie, że interakcje są znaczą ce, czy też nie.W tym konkretnym wykresie interakcji na wykresie średnie wyniki uzyskane przezoceniają cych na części w odniesieniu do numeru części /1, 2 ....... itd. / są pokazane naRysunku 26. Punkty przedstawiają ce średni pomiar dla każdego oceniają cego dla każdej częścisą połą czone tworzą c k /ilość oceniają cych/ linii. Wykres jest interpretowany w ten sposób, że

jeżeli linie k są równoległe, nie istnieje interakcja. Kiedy linie nie są równoległe to interakcja jest znaczą ca. Im wię kszy k ą t, pod którym się przecinają , tym wię ksza jest interakcja.

W celu wyeliminowania przyczyn interakcji powinno się podjąć odpowiednie kroki. W przyk ładzie na Rys.26, linie są prawie równoległe co wskazuje, że nie istnieje znaczą ca

interakcja.

Strona 119



Rysunek 26: Wykres interakcji



106

Innym wykresem, który czasem może być interesują cy, jest wykres wartości resztowych.Wykres ten jest bardziej kontrolę ważności założeń. Założeniem jest tutaj, że przyrzą d /błą d/

jest losową zmienną z normalnego rozk ładu. Wartości resztowe bę dą ce różnicami pomię dzyzaobserwowanymi odczytami, a wartościami przewidywanymi są nanoszone na wykres wstosunku do wartości przewidywanych. Wartość przewidywana jest średnią z powtarzanych

odczytów dla każdego oceniają cego, dla każdej części. Jeżeli wartości resztowe nie są rozrzucone losowo powyżej i poniżej zera /pozioma linia odniesienia/ to może to wynikać ztego, że założenia są nieprawidłowe i sugerowane jest dalsze zbadanie danych.

Rysunek 27: Wykres wartości resztowych


Obliczenia liczbowe Chociaż wartości mogą być obliczane r ę cznie, wię kszość ludzi bę dzie używać programu

komputerowego do generowania tego, co jest nazwane w tabeli Analizą Zmienności ( ANOVA)(zobacz Załą cznik A).

Tabela ANOVA jest tutaj złożona z pię ciu kolumn:• Kolumna Źródło jest przyczyną zmienności.• Kolumna DF jest stopniem swobody skojarzonym ze źródłem.• SS lub suma kwadratów kolumn jest odchyleniem wokół średniej źródła.• MS lub średnia kwadratu kolumny jest sumą kwadratów podzieloną przez stopnie

swobody.• Kolumna F – współczynnik, obliczany w celu określenia znaczenia statystycznego

wartości źródła.

Tabela ANOVA jest używana do rozłożenia całkowitej zmienności na cztery sk ładniki: części,oceniają cy, interakcja oceniają cych i części, i powtarzalność wskutek przyrzą du.Dla celów analizy, ujemne sk ładniki wariancji są ustalone na zero.



107

Ta informacja jest stosowana do określenia charakterystyk systemu pomiarowego jak wMetodzie Średniej i Rozstę pu.

Tabela 8 pokazuje obliczenia ANOVA dla przyk ładowych danych z Rysunku 24 zak ładają custalony model skutków. Tabela 10 pokazuje porównanie metody ANOVA z metodą Średniej i

Rozstę pu. Tabela 11 pokazuje raport GRR dla metody ANOVA.

źródło DF SS MS FOceniają cy 2 3,1673 1,58363 34,44*Części 9 88,3619 9,81799 213,52*Oceniają cy przez część 18 0,3590 0,01994 0,434Wyposażenie 60 2,7589 0,04598Całkowita 89 94,6471*znaczą ca przy poziomie α = 0,05

Tabela 8: Tabela ANOVA


Ocena wariancjiOdchyleniestandardowe

% całkowitejzmienności

% udziału

τ2 = 0,039973(powtarzalność)

EV = 0,199933 18,4 3,4

ω

2

= 0,051455(oceniają cy) AV = 0,226838 20,9 4,4γ2 = 0(interakcja)

INT = 0 0 0

System = 0,09143( τ2 + γ2 + ω2)

GRR = 0,302373 27,9 7,8

σ2 = 1,086446 PV = 1,042327 96,0 92,2(część)zmienność całkowita

TV = 1,085 100,0

Tabela 9: Analiza ANOVA % zmienności i udziału X (ocena wariancji jest oparta na

modelu bez interakcji)

ndc = 1,41 (1,04233/.30237) = 4,861 ≈ 4

Cał kowita Zmienno ść (TV) = PV GRR22

+

Zmienno ść cał kowita (TV) =⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎝

⎛

σ

σ

calkowite

komponent 100

% udział u ( w zmienno ści cał kowitej) =⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜

⎝

⎛

σ

σ 2

2100

calkowite

komponent



108

Strona122Rozdział III – Sekcja B


MetodaDolna90% CL

53 Odchyleniestandardowe

Górna90% CL

% całkowitejzmienności

GRR*

EV

AV

INTERAKCJA

GRR

PV

0,1750,133-0,266

.202

.230nie dot..3061.104

0,2401,016-0,363

17,620,1nie dot.26,796,4

ANOVA

EV

AV

INTERAKCJA

GRR

PV

0,1770,129-0,237

0,2000,22700,3021,042

0,2311,001-1,033

18,420,9027,996,0

* W metodzie średniej i rozstę pu komponent interakcji nie bę dzie oceniany.

Tabela 10: Porównanie metody ANOVA i metody średniej i rozstępu

Numer i nazwa Części:Charakterystyki:Specyfikacje:

Nazwa Przyrzą du: Numer przyrzą du:Typ przyrzą du:

Data: Wykonane przez:

ODCHYLENIESTANDARDOWE

% ZMIENNOŚCICAŁKOWITEJ

% UDZIAŁU

Powtarzalność ( EV ) 0,200 18,4 3,4Odtwarzalność (AV) 0,227 20,9 4,4Oceniają cy przez Część ( INT)

0 0 0

GRR 0,302 27,9 7,9Część do Części (PV) 1,042 96,0 92,2System pomiarowy jest akceptowalny do sterowania i analizy procesu. Uwaga: Tolerancja: N.A. Liczba odr ę bnych kategorii danych (ndc)= 4

Całkowita Zmienność (TV)=1,085

Tabela 11: Metoda sporządzania raportu GRR ANOVA

Strona 123Rozdział III – Sekcja BBadania Zmienności Systemu Pomiarowego – Wytyczne

53 CL = granica ufności



109

Analiza badań GRRObie metody tj. Średniej i Rozstę pu i ANOVA zapewniają informację dotyczą cą przyczynzmienności systemu pomiarowego lub przyrzą du.

Na przyk ład, jeżeli powtarzalność jest duża w porównaniu z odtwarzalnością , przyczynami

mogą być:• Przyrzą d wymaga konserwacji.• Przyrzą d może być przeprojektowany, aby być bardziej ścisły.• Zamocowanie lub położenie dla oprzyrzą dowania musi być ulepszona.• Jest nadmierna zmienność wewną trz części.

Jeżeli odtwarzalność jest duża w porównaniu do powtarzalności, możliwe przyczyny mogłyby być takie:

• Oceniają cy musi być lepiej przeszkolony jak używać przyrzą du i odczytywać • Kalibracje na skali przyrzą du nie są jasne.

Kilka typów instalacji może być potrzebne, aby pomóc oceniają cemu używać przyrzą du bardziej spójnie.

Strona 124Rozdział III – Sekcja BBadanie Zmienności Systemu Pomiarowego – WytyczneStrona pusta.

Strona 125Rozdział III – Sekcja C

Badanie zmienności systemów pomiarowych do oceny alternatywnej

Rozdział III – Sekcja CBadanie zmienności systemów pomiarowych do oceny alternatywnej

WprowadzenieSystemy pomiarowe dooceny alternatywnej są klasą systemów

pomiarowych, gdziewartość pomiarowa jest

jedną ze skończonej ilościkategorii. To jest kontrast

wobec zmiennych systemu pomiarowego, które mogą powodować kontinuum wartości. Najbardziej powszechnym tego przyk ładem jest sprawdzian przechodni/nieprzechodni, któryma tylko dwa możliwe wyniki. Inne systemy do oceny alternatywnej, na przyk ład normywizualne, mogą dawać wyniki w postaci od pię ciu do siedmiu odr ę bnymi kategorii. Analizyopisane w poprzednich rozdziałach nie bę dą używane do oceny takich systemów.

Jak omówiono w Rozdziale I, Sekcja G istnieje możliwe do omówienia ryzyko, kiedyużywamy systemu pomiarowego w podejmowaniu decyzji. Ponieważ najwię ksze ryzyko jest

przy kategorii granic, najodpowiedniejszą analizą bę dzie obliczenie zmienności systemu pomiarowego z wykorzystaniem krzywej sprawności przyrzą du.



110

Metody analizy ryzykaW niektórych sytuacjach oceny alternatywnej, nie jest łatwo uzyskać wystarczają ce części zwartościami odniesienia zmiennych. W takich przypadkach, ryzyka podję cia złych lubniespójnych54 mogą być ocenione przez użycie55:

• Analizy badania hipotezy

• Teorii wykrywania sygnałuPonieważ te metody nie obliczają zmienności systemu pomiarowego, powinny być używanetylko za zgodą klienta. Wybór i użycie takich technik powinno być oparte na dobrych

praktykach statystycznych, zrozumieniu potencjalnych źródeł zmienności, które mogą wpływać na wyrób, procesy pomiarowe i skutki nieprawidłowej decyzji na pozostały dowykonania proces i końcowego odbiorcę .

Źródła zmienności systemów ocenianych alternatywnie powinny być minimalizowane przezużycie wyników czynników ludzkich i badania ergonomii.

Możliwe podejściaScenariusz Proces produkcyjny jest pod kontrolą statystycznym i ma wskaźnik zdolności Pp = Ppk = 0.5,który jest nieakceptowalny. Ponieważ w procesie powstaje niezgodny wyrób, należyzatrzymać proces produkcyjny, aby wybrać niezgodne części ze strumienia produkcyjnego.

Strona 126Rozdział III – Sekcja CBadanie zmienności systemów pomiarowych do oceny alternatywnej

Rysunek 28: Przykładowy proces

Podczas zatrzymania procesu zespół wybrał przyrzą d do oceny alternatywnej, który porównujekażdą część do specjalnie ustalonych granic i akceptuje część, jeżeli granice są satysfakcjonują ce; w przeciwnym przypadku odrzuca część. (Znany jako sprawdzian

przechodni/nieprzechodni.) Wię kszość przyrzą dów tego typu jest ustawiana, aby akceptować iodrzucać w oparciu o ustaloną część wzorcową . W odróżnieniu od zmiennego przyrzą du, ten

przyrzą d do oceny alternatywnej nie może pokazać jak dobra lub jak zła jest część, lecz tylkoczy część jest akceptowana, czy odrzucona (tj. 2 kategorie).

54 To obejmuje porównanie wielu oceniają cych.55 Zobacz Listę Odniesienia.



111

Rysunek 29: „Szare” obszary skojarzone z systemem pomiarowym

Specjalny przyrzą d używany przez zespół ma %GRR=25% tolerancji56. Ponieważ to niezostało jeszcze udokumentowane przez zespół, potrzebne jest badanie systemu pomiarowego.

Zespół zdecydował, że weźmie losową próbk ę pięćdziesię ciu części z procesu w celuuzyskania części z rozstę pu procesu.

Użyto trzech oceniają cych, każdy oceniają cy podejmuje trzy decyzje co do każdej części.

56 Ponieważ zmienność procesu jest wię ksza niż tolerancja, odpowiednie jest porównanie systemu pomiarowegoraczej do tolerancji niż do zmienności procesu.



112


Część A-1 A-2 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 C-2 C-3 Odniesienia Wartość odniesienia

Kod

l 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.476901 +2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.509015 +3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.576459 -4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.566152 -5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.570360 -6 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0.544951 x7 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0.465454 x8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.502295 +9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.437817 -10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.515573 +11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.488905 +12 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0.559918 x

13 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.542704 +14 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0.454518 x15 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.517377 +16 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.531939 +17 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.519694 +18 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.484167 +19 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.520496 +20 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.477236 +21 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0.452310 x22 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0.545604 x23 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.529065 +24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.514192 +25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.599581 -

26 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0.547204 x27 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.502436 +28 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.521642 +29 1 1 1 1 1 1 1 1 1 l 0.523754 +30 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0.561457 x31 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.503091 +32 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.505850 +33 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.487613 +34 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0.449696 x35 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.498698 +36 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0.543077 x37 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.409238 -

38 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.488184 +39 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.427687 -40 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.501132 +41 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.513779 +42 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.566575 -43 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0.462410 x44 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.470832 +45 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.412453 -46 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.493441 +47 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.486379 +48 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.587893 -49 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.483803 +50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.446697 -

Tabela 12: Ustalenie danych z badania oceną alternatywną



113


Akceptowalnej decyzji przypisano jeden (1) a nieakceptowalnej decyzji zero (0). Odnośna

decyzja i zmienne wartości odniesienia pokazane w Tabeli 12 nie były począ tkowo określone.Tabela tak że pokazuje w kolumnie „Kodowane” czy część jest w obszarze III, obszarze II, lubobszarze I, pokazana odpowiednio przez „-„ , „x”, i „+”.

Analizy badania hipotezy – Metoda przekrojowej tabeli

Ponieważ zespół nie znał decyzji dotyczą cej części, opracował tabele przekrojowe porównują ce każdego oceniają cego z innym.

A*B Przekrojowa tabelaB całkowita

.00 liczbaoczekiwana liczba

4415,7

634,3

5050,0

A

1,00 liczbaoczekiwana liczba

331,3

9768,7

100100,0

całkowita liczbaoczekiwana liczba

4747,0

103103,0

150150,0

B*C Przekrojowa tabelaC całkowita

.00 liczbaoczekiwana liczba 4217,0 531,0 4747,0B


935,0

9468,0

103103,0


5151,0

9999,0

150150,0

A*C Przekrojowa tabelaC całkowita

.00 liczba

oczekiwana liczba

43

17,0

7

33,0

50

50,0

A


834,0

9266,0

100100,0


5151,0

9999,0

150150,0


Celem tych tabel jest określenie zakresu zgodności pomię dzy oceniają cymi. Aby określić poziom tej zgodności zespół używa kappa (Cohena), który mierzy zgodność pomię dzyocenami dwóch współczynników, kiedy obaj oceniają ten sam obiekt. Wartość 1 pokazuje

perfekcyjną zgodność. Wartość 0 pokazuje, że zgodność nie jest lepsza niż



114

prawdopodobieństwo. Kappa jest właściwe tylko dla tabel, w których obie zmienne używają tych samych kategorii wartości i obie zmienne mają tak ą sama liczbę kategorii.

Kappa jest miar ą zgodności pomię dzy wskaźnikami, które badają , czy liczby w ukośnychkomórkach (części, które otrzymują te same wskaźniki) różnią się od tych, które oczekiwane

są przez samo prawdopodobieństwo.

Niech p0= suma zaobserwowanych proporcji w ukośnych komórkach pe= suma oczekiwanych proporcji w ukośnych komórkach

wtedy

kappa = p

p p

e

eo

−

−

1

Kappa jest raczej miar ą niż badaniem57. Jego wielkość jest oceniana przez użycieasymptotycznego błę du standardowego do konstrukcji t statystycznego. Ogólną zasadą kciuka

jest to, że wartości kappa wię ksze niż 0,75 pokazują zgodność dobr ą do doskonałej (zmaximum kappa =1); wartości mniejsze niż 0,40 pokazują złą zgodność.

Kappa nie bierze pod uwagę wielkości niezgodności pomiędzy wskaźnikami, lecz tylko to, czy one są zgodne czy nie

58.

Obliczają c miary kappa dla oceniają cych, zespół dochodzi do nastę pują cego zestawienia:

Kappa A B CA - .86 .78B .86 - .79C .78 .79 -

Ta analiza pokazuje, że wszyscy oceniają cy wykazują dobr ą zgodność mię dzy sobą .

Ta analiza jest konieczna, aby określić, czy są jakieś różnice pomię dzy oceniają cymi, lecz niemówi, jak dobrze system pomiarowy sortuje dobre części od złych. Dla tej analizy zespół musiocenić części używają c systemu pomiarowego zmiennych i używać wyników do określeniaodnośnej decyzji.


Po uzyskaniu tej nowej informacji została opracowana inna grupa przekrojowych tabel porównują ca każdego oceniają cego do odnośnej decyzji.

57 Jak we wszystkich takich ocenach kategorycznych, jest konieczna duża liczba części obejmują ca całe spektrummożliwości.58 Kiedy obserwacje są mierzone na porzą dkowej skali kategorycznej ważona kappa może być użyta do lepszejzgodności pomiaru. Zgodność pomię dzy dwoma wskaźnikami jest traktowana jak dla kappa, lecz niezgodności są mierzone przez liczbę kategorii, według których różną się wskaźniki.



115

A*REF Przekrojowa tabelaREF całkowita


4516,0

534,0

5050,0

A

1,00 liczba

oczekiwana liczba

3

32,0

97

68,0

100

100,0całkowita liczba

oczekiwana liczba4848,0

102102,0

150150,0

B*REF Przekrojowa tabela REF całkowita


4515,0

232,0

4747,0

B


333,0

10070,0

103103,0


4848,0

102102,0

150150,0

C*REF Przekrojowa tabelaREF całkowita


4216,3

932,0

5151,0

C


631,7

9367,3

9999,0

całkowita liczba

oczekiwana liczba

48

48,0

102

102,0

150

150,0


Zespół obliczył tak że miar ę kappa, aby określić zgodność każdego oceniają cego dla odnośnejdecyzji:

A B C

Kappa .88 .92 .77

Te wartości mogą być interpretowane w ten sposób, że każdy z oceniają cych ma dobr ą zgodność z normą .

Zespół procesu obliczył wtedy skuteczność systemu pomiarowego

Skuteczno ść = liczba prawid ł owych decyzji / cał kowita mo żliwo ść decyzji



116

% oceniający1 % wynik wobec oc. alternatywnej2

Źródło Oceniają cyA

Oceniają cyB

Oceniają cyC

Oceniają cyA

Oceniają cyB

Oceniają cyC

Całkowicie

Skontrolowano 50 50 50 50 50 50Dopasowano 42 45 40 42 45 40Fałszywe Negatywne (oceniają cy odchylił się w stronę odrzucenia)

0 0 0

Fałszywe Pozytywne (oceniają cy odchylił się w stronę akceptacji)

0 0 0

Pomieszane 8 5 1095% UCI 93% 97% 90% 93% 97% 90%ObliczonyWynik

84% 90% 80% 84% 90% 80%

95% LCI 71% 78% 66% 71% 78% 66%

Wynik % Skuteczności Systemu3 Wynik % Skuteczności Systemuwobec Odniesienia4

CałkowicieSkontrolowano

50 50

39 3995% UCI 64% 64%Obliczonywynik

78% 78%

95% LCI 89% 89%

Uwagi:(1) Oceniają cy zgadza się ze sobą we wszystkich próbach(2) Oceniają cy zgadza się we wszystkich próbach ze znaną normą (3) Wszyscy oceniają cy zgadzają się ze sobą i pomię dzy sobą (4) Wszyscy oceniają cy zgadzają się ze sobą i pomię dzy sobą I zgadzają się z odniesieniem(5) UCI i LCI są odpowiednio w granicach przedziału ufności górnej i dolnej

Liczne badania hipotez pomię dzy każdą par ą oceniają cych mogą być wykonywane z hipotezą zerową .

H o: Skuteczność obu oceniają cych jest taka sama.


Ponieważ obliczony wynik każdego oceniają cego leży wewną trz innego przedziału ufności,zespół wnioskuje, że nie mogą oni odrzucić hipotez zerowych. To podnosi rangę wniosków z

pomiarów kappa.

Dla dalszej analizy, jeden z członków zespołu opracowuje nastę pują cą tabelę , która zapewnia

wytyczne dla wyników każdego oceniają cego:



117

DecyzjaSystem pomiarowy

Skuteczność Częstość niewychwycenia

Częstość fałszywegoalarmu

Akceptowalny dlaoceniają cego

≥ 90% ≤ 2% ≤ 5%

Nieznacznieakceptowalny dlaoceniają cego – możewymagać ulepszenia

≥ 80% ≤ 5% ≤ 10%

Nieakceptowalny dlaoceniają cego –wymaga ulepszenia

< 80% > 5% > 10%

Streszczają c wszystkie informacje, które już miał, zespół opracował nastę pują cą tabelę :

Skuteczność Wskaźniknie wychwycenia

Wskaźnikfałszywego alarmu

A 84% 5% 8%B 90% 2% 4%C 80% 9% 15%

W oparciu o tę informację , zespół przyjął wnioski, że system pomiarowy był akceptowalny dlaoceniają cego B, nieznacznie dla oceniają cego A i nieakceptowalny dla C.

Chociaż te wnioski zaprzeczały ich poprzednim wynikom, że nie było statystycznych różnic pomię dzy oceniają cymi, zespół zdecydował przyjąć te wyniki, ponieważ byli oni zmę czenianalizą ,a te wnioski były przynajmniej uzasadnione, ponieważ odszukali tabelę w sieci.

Problemy1) Nie ma teorii opartej na kryteriach decyzyjnych co do akceptowalnego ryzyka. Powyższe

wytyczne są heurystyczne i opracowane w oparciu o indywidualne „przekonania”, które przechodzą jako „akceptowalne”. Kryteria końcowej decyzji powinny być oparte nawpływie (tj. ryzyku) do pozostałego do wykonania procesu i finalnego klienta. To jest

przedmiot decyzji – nie tylko statystycznej.

Strona 133


2) Powyższa decyzja jest zależna od danych. Na przyk ład, jeżeli wskaźniki procesu były Pp =

Ppk = 1,33, wtedy wszystkie decyzje bę dą prawidłowe, ponieważ nie ma części, któreleżałyby w obszarze II („szare” obszary) systemu pomiarowego.



118

Rysunek 30: Przykładowy proces z Pp = Ppk = 1,33

W tej nowej sytuacji, można by wywnioskować, że wszyscy oceniają cy byli akceptowalni ponieważ nie mogło być błę dnych decyzji.

3) Jest zwykle błę dnie rozumiane, co rzeczywiście oznaczają wyniki przekrojowych tabel. Na przyk ład wyniki oceniają cego B przedstawiają się nastę pują co:

B*REF Przekrojowa tabelaREF całkowita

.00 liczbawewn. REF

4593,8%

22,0%

4731,3%

B

1,00 liczbawewn. REF

36,3%

10098,0%

10368,7%

całkowita liczbawewn. REF

48100,0%

102100,0%

150100,0%

Ponieważ celem kontroli jest znalezienie wszystkich niezgodnych części, wię kszość ludziuważa lewy górny róg za miar ę skuteczności znajdowania złych części. Ten procent jest

prawdopodobieństwem stwierdzenia, że dana zła część jest zła:

Pr (mówienie o zł ej części/zł a część)

Zak ładają c, że proces jest ulepszony do Cp=1,00, prawdopodobieństwo zainteresowania producenta jest:

Pr(część jest zł a/to jest nazwane złą)

Aby określić to z powyższych danych, musi być użyte Twierdzenie Bayes ‘a

Pr (zł a/nazwana zł a) = Pr (nazwana zł a/zł a)*(Pr (zł a) / Pr (nazwana złą /zł a)*Pr (zł a)+Pr (nazwana

złą /zł a)*Pr (dobra)

Strona 134Rozdział III – Sekcja C


Pr (zł a / nazwana złą)= .938*(.0027) / .938*(.0027)+.020*(.9973)

Pr (zł a / nazwana złą) = .11



119

Jak widać, te wyniki pokazują , że jeżeli część jest nazwana złą jest tylko prawdopodobieństwo1 do 10, że ona jest prawdziwie zła.

4) Analiza nie używa danych informacji o zmiennej lub nawet informacji odniesienia, która

była dostę pna kiedy wartości decyzji odniesienia były określone.

Podejście wykrywania sygnału

Alternatywnym podejściem jest użycie TeoriiWykrywania Sygnału, aby określić przybliżenieszerokości obszaru II i od tego GRR systemu

pomiarowego.

Niech di =odległość pomię dzy ostatnią częścią akceptowaną przez wszystkich oceniają cych do

pierwszej części odrzuconej przez wszystkich(dla każdej specyfikacji).

Wtedy,d = średnia (di)Jest szacunkową 59 szerokością obszaru IIobszarów i, w ten sposób, oszacowanieGRR=5.15 *σGRR

W tym przyk ładzie,d LSL = 0,470832 – 0,446697 = 0,024135d USL= 0,566152 – 0,542704 = 0,023448d = 0,0237915

lub oszacowany %GRR jest,

%GRR = 24 %Aktualny GRR=35 %, wię c ta ocena bę dzie

prowadzić do tej samej oceny systemu pomiarowego.

Jeżeli tylko jest dostę pna informacja uporzą dkowanych danych, ta technika może jeszcze być

użyta, lecz wymaga znajomości przedmiotu , aby obliczyć d ’s.Strona 135


METODA ANALITYCZNA60

Jak ma to miejsce w przypadku każdego systemu pomiarowego, powinno się sprawdzić i ,o ile konieczne, monitorować stabilność procesu produkcyjnego. Dla systemów

pomiarowych do oceny alternatywnej popularnym sposobem sprawdzenia stabilności jest

59 „Dobroć” oszacowania zależy od wielkości próbki i tego, jak ściśle próbka reprezentuje proces. Wię ksza próbka, wię ksze oszacowanie.60 Przyję to za zgodą z „Analysis of Attribute Gage Systems” napisanej przez J. Mc Caslin & G. Gruska, ASQC,1976.



120

karta alternatywnej kontroli stałej próbki w funkcji czasu, która jest powszechnym sposobemweryfikowania stabilności 61.

Dla systemu pomiarowego do oceny alternatywnej jest stosowana koncepcja KrzywejSprawności Przyrzą du (Zobacz Rozdział 5, Sekcja C) do opracowania badania systemu

pomiarowego, aby ocenić wielkość jego powtarzalności i obciążenia. Analiza taka może być stosowana zarówno do przyrzą dów z pojedynczą i z podwójną granicą . W przypadku

przyrzą du z podwójną granicą , przy założeniu liniowości i jednorodności błę du tylko jednagranica musi być kontrolowana.Dla udogodnienia, do dalszej dyskusji przyjmiemy dolną granicę .

Ogólnie bior ą c badanie systemu do oceny alternatywnej obejmuje uzyskanie wartościwzorcowych dla kilku wybranych części. Części te są oceniane określoną ilość razy, /m/, przyczym zapisuje się liczbowo ilość akceptacji /a/, dla każdej części. Z wyników tych możnaocenić powtarzalność i obciążenie.

Pierwszym etapem badania wg oceny alternatywnej jest wybranie części. Ważnym jest, abydla każdej użytej do badań części znana była jej wartość odniesienia.W praktyce /i jako praktyczne/ powinno wybrać się osiem części w przybliżeniu równychodstę pach. Rozstę p procesu powinny obrazować wartości maksymalne i minimalne. Chociaż tego typu wybór nie wpływa na ufność, jeżeli idzie o wyniki, to jednak wpływa na całkowitą ilość części potrzebnych do wykonania badania przyrzą du. Te osiem części musi przejść przez

przyrzą d pomiarowy m = 20 razy i nastę pnie należy zapisać ilość akceptacji /a/.

W celu pełnego wykonania badania najmniejsza część musi mieć wartość a = 0; najwię ksza

część a = 20; a sześć pozostałych musi być w granicach 1≤ a ≤ 19. Jeżeli te kryteria nie są spełnione, wówczas należy przepuścić przez przyrzą d pomiarowy wię cej części o znanychwartościach odniesienia / X /, aż spełnione zostaną powyższe warunki. Jeżeli wartość najmniejsza a ≠ 0, wówczas należy brać mniejsze części i mierzyć je aż a = 0. Jeżelinajwię ksza wartość a ≠ 20 wówczas należy brać coraz wię ksze części aż a = 20. Jeżeli sześć

pozostałych części nie spełnia kryterium l ≤ a ≤ 19, wówczas można wybrać dodatkoweczęści z wybranych punktów wchodzą cych w zakres. Punkty te są przyjmowane jakośrodkowe z już dokonanych podczas badania pomiarów części. Pierwszy odstę p przy końcua=0, zaczyna się od najwię kszego wyniku pomiaru, gdzie a = 0. Dla końca a= 20, pierwszyodstę p zaczyna się od najmniejszego wyniku pomiaru, gdzie a =20. Celem uzyskanianajlepszych wyników próbki powinny być pobrane zarówno przy końcu a = 0, jak i a = 20 inastę pnie powinno się iść w kierunku środka zakresu dla części. Jeżeli konieczne, można tę

procedur ę powtarzać, aż zostaną spełnione te kryteria.

Strona 136

Rozdział III – Sekcja C


Z chwilą , gdy spełnione zostanę kryteria zbierania danych, należy obliczyć dla każdej części

prawdopodobieństwo akceptacji, przy pomocy nastę pują cych równań:

61 Caveat: np. wieksze od 4



121

⎪⎪⎪

⎭

⎪⎪

⎪

⎬

⎫

⎪⎪⎪

⎩

⎪⎪

⎪

⎨

⎧

=

≠>−

≠<+

=

5,05,0

20,5,05,0

0,5,05,0

,

m

a jesli

am

a jesli

m

a

am

a jesli

m

a

pa

Dotyczą one przypadków, gdy l ≤ a ≤ 19. Dla tych przypadków, gdy a=0 należy wziąć Pa’=0, za wyją tkiem sytuacji, gdy ma się do czynienia z najwię kszą wartością odniesienia dla a =0, kiedy Pa’ = 0,025. Dla przypadków, gdzie a = 20, Pa’ = l, za wyją tkiem sytuacji, gdy ma

się do czynienia z najmniejszą wartością odniesienia dla a = 20 kiedy Pa’= 0,975.Z chwilą , gdy wyliczone zostanie Pa’, dla każdego X T , można sporzą dzić Krzywe SprawnościPrzyrzą du (GPC ). Chociaż GPC może być przedstawiona graficznie /patrz Rys. 32/, to jednakużycie karty prawdopodobieństwa /patrz Rys. 31/ daje dok ładniejsze wyliczenie

powtarzalności i odtwarzalności.

Obliczone prawdopodobieństwa nanosi się na kartę prawdopodobieństwa i przez punkty terysuje się najlepiej dopasowaną do nich linię .

B ł ą d systematyczny jest równy różnicy pomię dzy dolną granicą , a pomiarem dla wartościodniesienia odpowiadają cej Pa’ =0,5 lub

Obciążenie = Dolna Granica - X T /przy Pa’=0,5/.Powtarzalność określana jest poprzez znalezienie różnic pomię dzy pomiarami wartościodniesienia odpowiadają cych Pa’=0,995 i Pa’ = 0,005 i podzielenie ich przez współczynnik1,0862.

Powtarzalno ść =( ) ( )

08,1

005,0'995,0' =−= P X P X aT aT przy przy

Celem określenia czy obciążenie jest znacznie różne od zera robi się nastę pują ce obliczenia:t = 31,3 x [obciążenie] / powtarzalno ść

Jeżeli ta obliczona wartość jest wię ksza niż 2.093/t 0,025, 19/ wówczas obciążenieróżni się znaczą co od zera.

Podany poniżej przyk ład wyjaśnia sposób zbierania danych do badań wg ocenyalternatywnej oraz obliczenie powtarzalności i obciążenia.

Strona 137



Przyk ład:



122

Przyrzą d pomiarowy do oceny alternatywnej jest stosowany do pomiaru wymiaru o tolerancji/wymiaru/ ±0,010. Przyrzą d pomiarowy jest końcówk ą linii złożonej z dokonują cych 100%-tową inspekcję automatycznych przyrzą dów pomiarowych, na które ma wpływ powtarzalność i obciążenie W celu wykonania badania wg oceny alternatywnej przez przyrzą d przepuszczasię osiem części o wartościach wzorcowych z odstę pami co 0,002 od - 0.016 do - 0.002. Każde

część przepuszcza się 20 razy. Ilość akceptacji dla każdej z części wynosi:

X T a

-0,0,16

-0,014

-0,012

-0,010

-0,008

-0,006

-0,004

-0,002

0

3

8

20

20

20

20

20

Ponieważ są dwie wartości odniesienia, gdzie 1≤ a ≤ 19, dlatego musi się znaleźć co najmniejcztery dodatkowe części. Dlatego koniecznym jest, aby wziąć części z wartościami odniesieniaw środkach stosowanych odstę pów. Te wartości odniesienia i ilość akceptacji przedstawiają się nastę pują co:

- 0.015 l

- 0.013 5

- 0,011 16

Teraz mamy pięć wartości odniesienia z l ≤ a ≤ 19.

Procedura wymaga, aby znaleźć jeszcze jedną część z l ≤ a ≤ 19. Dlatego też, oceniamy

nastę pują ce część:

- 0,0105 18

Teraz, ponieważ kryteria zbierania danych zostały spełnione, można obliczyć prawdopodobieństwa akceptacji, stosują c pokazane poprzednio dwumianowe równania:

62 Czynnik ustawienia 1.08 jest specyficzny dla wielkości próbki 20 i został określony przez symulację podejścia.



123

X T a Pa’

-0,016

-0,015

-0,014-0,013

-0,012

-0,011

-0,0105

-0,010

-0,008

0

1

35

8

16

18

20

20

0,025

0,075

0,1750,275

0,425

0,775

0,875

0,975

1,00

Strona 138



Prawdopodobieństwa nanosi się na kartę prawdopodobieństwa jak pokazano na Rys. 31.Poprzez wykreślenie linii, najlepiej dopasowanej do tych punktów przez w/w punkty możnaokreślić powtarzalność i obciążenie. Obciążenie równe jest różnicy pomię dzy dolną granicę , a

pomiarem dla wartości odniesienia odpowiadają cemu Pa’ = 0.5.

Z Rys. 31 mamy:

Obciążenie = - 0.010 - /- 0.0123/ = 0.0023

Powtarzalność określamy znajdują c różnicę pomię dzy pomiarami dla wartości odniesieniaodpowiadają cym Pa’ = 0,995 i Pa’ = 0.005 i podzielenie przez 1.08.

Z Rys. 31 mamy:

-0,0084 - /- 0,0163/ 0,0079

R = ————————————————— = ————— = 0,0073

1,08 1,08

Aby określić czy obciążenie różni się znaczą co od zera dokonujemy nastę pują cegoobliczenia:

[ ] ( ) 86,90073,0

0023,03,313,31 =×=×= R

Biast



124

Ponieważ t 0,025,19=2,093, obciążenie różni się znacznie od zera.

Podobnie jak zmienna Krzywa Sprawności Przyrzą du pokazana na Rys. 41, Rozdział 5,również GPC wg oceny alternatywnej może być wykreślona tak jak pokazano na Rys. 32.

Można to zrobić dwoma sposobami. Pierwszy z nich to przeprowadzenie badań próbki w

drugiej granicy specyfikacji. W podanym przyk ładzie, metoda długa badań wg ocenyalternatywnej powinna być również przeprowadzona dla górnej granicy specyfikacji iobliczone wartości należy odpowiednio nanieść na wykres.

Jednak że z uwagi na założenia, o których poprzednio była mowa nie jest koniecznym ponowne przeprowadzenie badania. Z uwagi na to, że kształt krzywej dla górnej granicy powinienstanowić "lustrzane odbicie" krzywej dla dolnej granicy, jedyne na co należy zwrócić uwagę ,to umiejscowienie krzywej w odniesieniu do wartości X T . Umiejscowienie to określane jestobciążeniem.. Właściwe położenie krzywej jest definiowane punktem, w którym Pa’ = 0,5, awartość X T jest równa granicy specyfikacyjnej minus obciążenie.

W podanym przyk ładzie, punkt ten jest:

X T = 0.010 - 0.0023 = 0.0077


GPC narysowana w ten sposób jest pokazany na Rysunku 31.

Rysunek 31: Wykres krzywej sprawności przyrządu pomiarowego do oceny

alternatywnej na zwykłej karcie prawdopodobieństwa



125


Rysunek 32: Krzywa sprawności przyrządu do oceny alternatywnej



126

Strona 141Rozdział IVPraktyki dla Złożonych Systemów PomiarowychRozdział IVPRAKTYKI DLA ZŁOŻONYCH SYSTEMÓW POMIAROWYCH

Strona 142Rozdział IVPraktyki dla Złożonych Systemów Pomiarowych

Strona 143Rozdział IV – Sekcja APraktyki dla Złożonych Systemów Pomiarowych

Rozdział IV – Sekcja APraktyki dla Złożonych lub Niepowtarzalnych Systemów Pomiarowych

WprowadzenieTen podr ę cznik skupia się na systemach pomiarowych, w których odczyty mogą być

powtarzalne dla każdej części. Nie wszystkie systemy pomiarowe mają tę cechę ; np.:• Niszczą ce systemy pomiarowe• Systemy, gdzie część zmienia się podczas użycia/badania.

Poniżej przedstawione są przyk łady podejść do analizy systemów pomiarowych,uwzglę dniają ce te, które nie zostały omówione poprzednio w tym podr ę czniku. Nie jestzamierzone stworzyć kompletny wykaz obejmują cy każdy typ systemu pomiarowego, lecz

tylko przyk łady różnych podejść. Jeżeli system pomiarowy nie przystaje do tego, co jestomówione w podr ę czniku, jest zalecane poszukiwanie w kompetentnych zasobachstatystycznych.

NIEPOWTARZALNE SYSTEMY POMIAROWEScenariusz – Nieniszczące SystemyPomiarowe

Przykłady

Część nie jest zmieniana przez proces pomiarowy; tj.,Systemy pomiarowe są nieniszczą ce i

bę dą użyte z częściami (próbkami) z:• Własnościami statycznymi, lub• Dynamicznymi (zmieniają cymi

się ) własnościami, które zostałyustabilizowane.

• Hamulec dynamometryczny pojazdów używany podczasdocierania pojazdu /zespołu mocy

• Testy nieszczelności ze zmiennymidanymi

Życie charakterystyki (własności) jestznane i przedłuża się poza oczekiwanetrwanie badania – tj.; mierzonecharakterystyki nie zmieniają się woczekiwanym okresie czasu

Spektrometr masy z próbkami zrobionymi z pojedynczych partii materiału

Scenariusz – Niszczące SystemyPomiarowe PrzykładyStanowiska badań • Koniec linii

- Stanowiska badania silnika- Stanowiska badania przek ładni



127

- Dynamometry pojazdów• Testy nieszczelności z danymi

jakościowymi• Komora solna/Komora wilgotności• grawelometr

Inne niepowtarzalne systemy pomiarowe

• Systemy pomiarowe na linii, gdzieautomatyzacja nie pozwala na

powtarzanie• Niszczą ce badanie spawania• Niszczą ce badanie pokrycia

Tabela 13: Przykłady systemów pomiarowych

Strona 144Rozdział IV – Sekcja APraktyki dla Złożonych lub Niepowtarzalnych Systemów Pomiarowych

Mapa badań opisanych w tym rozdziale i ich różne scenariusze przedstawiona jest poniżej:Badania stabilnościScenariusz S1 S2 S3 S4Część nie jest zmieniana przez proces pomiarowy; tj.,Systemy pomiarowe są nieniszczą ce (powtarzalne) i

bę dą użyte z częściami (próbkami) z:• Własnościami statycznymi lub

dynamicznymi (zmieniają cymi się ) własnościami,które zostały ustabilizowane.

*

*

Życie charakterystyki (własności) jest znane i

przedłuża się poza oczekiwane trwanie badania – tj.;mierzone charakterystyki nie zmieniają się woczekiwanym okresie czasu

* *

Niszczą ce systemy pomiarowe * *

Niepowtarzalne systemy pomiarowe * *

Stanowiska badawcze *

Studia stabilnościScenariusz V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9Część nie jest zmieniana przez proces pomiarowy;

tj.,systemy pomiarowe są nieniszczą ce (powtarzalne) i

bę dą użyte z częściami (próbkami) z:• własnościami statycznymi lub

dynamicznymi (zmieniają cymi się ) własnościami,które zostały ustabilizowane.

*

Powyżej z p wię ksze lub równe 2 przyrzą dy * *

Niszczą ce systemy pomiarowe * *

Niepowtarzalne systemy pomiarowe* *

Systemy pomiarowe z charakterystykamidynamicznymi: tj. stanowiska badań

* * * * * *

Stanowiska badań *Tabela 14: Metody oparte na typie systemu pomiarowego



128

Strona 145Rozdział IV – Sekcja BBadania Stabilności

Rozdział IV – Sekcja BBadania StabilnościS1 - Pojedyncza Część63 /Próbka/. Pojedynczy pomiar dla cyklu

Zastosowaniea/ systemy pomiarowe, w których część nie zmienia się w procesie pomiaru, tj. systemy

pomiarowe, które są nieniszczą ce (powtarzalne) i bę dą użyte z częściami (próbkami) z:• Własnościami statycznymi lub

• dynamicznymi (zmieniają cymi się ) własnościami, które zostały ustabilizowane.

b/ życie charakterystyki /własności/ jest znane i przekracza oczekiwany okres trwania badaniatj. mierzona charakterystyka nie zmienia się w przewidywanym okresie jej stosowania.

Założenia

• system pomiarowy posiada znaną udokumentowaną liniowość wyników woczekiwanym zakresie charakterystyki (własności)

• części i próbki obejmują oczekiwany zakres zmienności procesu charakterystyki

Analizują c kartę X & mR dokonać nastę pują cych analiz:

• określić stabilność systemu pomiarowego

- porównać wykreślone punkty z granicami kontrolnymi.- przyjrzeć się trendom /tylko karta x /,

• porównać d

Re ∗=

2

σ (całkowity błą d pomiaru) z powtarzalnością σE w oparciu o

badania zmienności /patrz nastę pna sekcja/

• określić obciążenie, jeżeli znana jest wartość odniesienia:

obciążenie = x - warto ść odniesienia (wzorcowa)

63 Norma odniesienia może być użyta odpowiednio do procesu.



129

Strona 146Rozdział IV – Sekcja BStudia Stabilności

S2 - n ≥3 Części /Próbki/ 64, pojedynczy pomiar dla cyklu przez część.


pomiarowe, które są nieniszczą ce (powtarzalne) i bę dą użyte z częściami (próbkami) z:• Własnościami statycznymi lub

• dynamicznymi (zmieniają cymi się ) własnościami, które zostały ustabilizowane.

b/ życie charakterystyki /własności/ jest znane i przekracza oczekiwany okres trwania badaniatj. mierzona charakterystyka nie zmienia się w przewidywanym okresie jej stosowania.

Założenia


części i próbki obejmują oczekiwany zakres zmienności procesu charakterystyki.

Stosują c kartę [ z, R] dokonać nastę pują cej analizy:

gdzie Z i = X i – µi. Gdzie µi jest wartością odniesienia lub określoną poprzez uśrednienie dużej ilościnastę pują cych po sobie odczytów dla części /próbki/.

• określić stabilność systemu pomiarowego:- porównać wykreślone punkty z granicami kontrolnymi- przyjrzeć się trendom /tylko karta x/.

• porównać65

d

Re ∗=

2

σ z obliczone powtarzalnością z badań zmienności

σ E

• jeżeli znane są wartości odniesienia określić obciążenie

obciążenie = warto ść wzorcowa - x

• określić liniowość jeżeli używano części w ilości n ≥3- części /próbki/ muszę obejmować przewidywany zakres własności

- każda część /próbki/ powinny być oddzielnie przeanalizowane w zakresie obciążenia i powtarzalności

64 Norma odniesienia może być użyta jeżeli to jest odpowiednie dla procesu.65 Jeżeli w gromadzeniu danych bierze udział wię cej oceniają cych niż jeden, wówczas na σe ma również wpływodtwarzalność systemu pomiarowego. Określić ilościowo odtwarzalność z wykresów rozrzutu i Whiskera dladanego oceniają cego.(zobacz rozdział 3, Sekcja B)



130

Strona 147Rozdział IV – Sekcja B

Badania Stabilności

- obliczanie liniowości używają c analizy liniowości omówionej w Rozdziale 3, Sekcja B.Jeżeli wię cej niż jeden przyrzą d jest używany w tym badaniu określić spójność /jednorodność zmienności/ pomię dzy przyrzą dami. Np. zastosować test F, test Bartletta, test "Levine'a"66 itp.

S3 - Duża próbka ze stabilnego procesu

ZastosowanieSystem pomiarowy musi oceniać jednorodną niezale żną identycznie rozł o żoną („iid”) próbk ę .Pomiary indywidualnych części (próbek) nie są powtarzane, a wię c to badanie może być używane do niszczą cych i niepowtarzalnych systemów pomiarowych.

Założenia• życie charakterystyki /własności/ jest znane i przekracza oczekiwany okres trwania

badania tj. mierzona charakterystyka nie zmienia się w przewidywanym okresieużytkowania i/lub magazynowania części,

• części /próbki/ obejmuję oczekiwany zakres zmiennościcharakterystyki w procesie.

• liniowość systemu pomiarowego jest znana /udokumentowana/ w całym oczekiwanymzakresie danej charakterystyki /własności/.

(Jeżeli odpowiedź nie jest liniowa, wówczas odczyty muszę być odpowiednio

dostosowywane)

Dokonać analizy poprzez:• określenie całkowitej zmienności poprzez badanie zdolności przy ilości części n ≥30,

(to wstę pne badanie powinno być również stosowane do sprawdzenia spójności próbkitj. czy wszystkie części /próbki/ pochodzą z jednomodalnego rozk ładu).

σ σ σ 222

ms procesucakowita+=

• zmierzenie jednej lub wię cej pojedynczych wartości z wyizolowanej próbkiw danym okresie czasu.

przy użyciu karty x & R lub x & mR z granicami kontrolnymi określonymi w wyniku

badania zdolności,

• porównać naniesione punkty z granicami kontrolnymi.

• przyjrzeć się trendom

• ponieważ części /próbki/ nie zmieniają się /odizolowana próbka/, dlatego wszelkiewskazania niestabilności należy przypisać zmianom systemu pomiarowego.

Strona 148

Rozdział IV – Sekcja BBadania Stabilności

66 Dataplot, Państwowy Instytut Normalizacji i Technologii, Wydział Statystyki Inżynieryjnej



131

S4 - Próbki dzielone /Ogólne/. Pojedyncza próba dla cyklu

Zastosowanie

Pomiary porcji indywidualnych części (próbek) nie są powtarzane, a wię c to badanie może być używane do niszczą cych i niepowtarzalnych systemów pomiarowych.

Założenia

• okres żywotności charakterystyki /własności/ jest znany i przekracza przewidywanyczas badania; tj. mierzona charakterystyka nie zmienia się przez przewidywany okresużytkowania i/lub magazynowania części.

• Części /próbki/ obejmują przewidywany zakres zmian charakterystyki /własności/ w

procesie.• Próbki są dzielone na m porcji. Dla m = 2 porcje , to czę sto jest nazywane badaniem powtórzonym.

Dokonać analizy stosując:• Karty rozstę pu w celu śledzenia spójności pomiarów,

(czę sto jest to mylone ze spójnością "wewną trz partii").

• porównać d

Re ∗=

2

σ z obliczeniem powtarzalności σE z badania zmienności.

• jest to badanie górnej granicy:

σ σ σ 222

btwnr e+=

• Karty kontrolnej do śledzenia spójności procesu produkcyjnego

S4 z parami kolejnych /jednorodnych/ części z różnych partii

To badanie jest takie samo jak S4 z jednorodnymi częściami z różnych partii. Jest to badaniegórnej granicy, ponieważ:

σ σ σ σ

2222

lotsbtwnr e

++=

S5 - Stanowiska badawcze

W tej sytuacji, wieloprzyrzą dowe stanowiska badawcze /stanowiska badawcze/ oceniają tę samą charakterystyk ę cią głego strumienia wyrobów.Strumień wyrobów jest losowo przypisywany do indywidualnych stanowisk.

Strona 149Rozdział IV – Sekcja BBadania Stabilności

(www.itl.nist.gov)



132

S5a — Odpowiedzi alternatywne

Przy pomocy kart " p" przeprowadzić następujące analizy:

• określić spójność /decyzji/ dla różnych stanowisk:

pojedyncza karta zawiera wyniki ze wszystkich stanowisk.

• określić stabilność wewną trz indywidualnych stanowisk:oddzielna karta dla każdego stanowiska. Przeanalizować całkowitą stabilność systemu przy

pomocy karty mR p & , gdzie p jest średnią ze wszystkich stanowisk w danym dniu.

S5b — Odpowiedź zmiennymi danymi

Przeanalizować stosując metodę ANOVA i techniki graficzne67:

• obliczyć s x & dla każdego stanowiska badawczego /według charakterystyki/według okresu czasu.

• określić spójność wśród stanowisk: pojedyncza karta s x & obejmują ca wyniki zewszystkich stanowisk,

• określić stabilność w obr ę bie indywidualnych stanowisk:

oddzielna karta [ s x & ] dla każdego stanowiska.

• Obliczyć spójność /jednorodność zmienności/ mię dzy stanowiskami, np.zastosować test F , test Levine'a itp.

• określić czy wszystkie stanowiska zmierzają do tego samego celi poprzez porównanieśrednich dla stanowisk, np. przez zastosowanie jednokierunkowej analizy ANOVA.Jeżeli istnieją jakieś różnice, wówczas odizolować "odmienne" stanowiska stosują c na

przyk ład Test "T " Tukey’a.

Strona 150Rozdział IV – Sekcja BBadania StabilnościPusta strona.

Strona 151Rozdział IV – Sekcja CBadania zmienności

Badania zmienności

Wszystkie opisowe badania są z natury rzeczy wyliczalne w sposobie w jaki opisują system pomiarowy /włą czają c w to również wpływy środowiska/ podczas badania. Z uwagi na to, żesystemy pomiarowe mają być stosowane do podejmowania przyszłych decyzji dotyczą cych

67 zobacz tak że James, P.D., „Grafical Displays of Gage R&R Data”, AQC Transaction, ASQC, 1991



133

wyrobów, procesów lub usług, dlatego też konieczne jest wycią gnię cie wnioskówanalitycznych dotyczą cych systemu pomiarowego. Przejście z wyników wyliczalnych nawyniki analityczne wymaga wiedzy o temacie i doświadczenia, aby:- zapewnić, że przy projektowaniu i wykonywaniu badania uwzglę dniono wszystkie

przewidywane źródła zmienności w pomiarach,

- przeanalizować wyniki /dane/ pod k ą tem przewidywanego ich zastosowania, otoczenia,kontroli, konserwacji itp.

V1 - Standardowe badania GRR

Badania ujęte w niniejszym podręczniku.

Badania te obejmują analizą graficzne, jak również analizę liczbową .

V1a - Metoda Rozstę pu / R&R/

Vlb - Metoda Rozstę pu / R& R i Wewnątrz Części/

Vlc - Metoda ANOVA

Vld - Zmodyfikowana Metoda ANOVA / Rozstę pu

V2 - Wielokrotne odczyty przy pomocy przyrządów w ilości p ≥ 2

To pozwala na porównanie wielu przyrzą dów.


pomiarowe, które są nieniszczą ce (powtarzalne) i bę dą użyte z częściami (próbkami) z:- Własnościami statycznymi lub

- dynamicznymi (zmieniają cymi się ) własnościami, które zostały ustabilizowane.

Założenia

b/ życie charakterystyki /własności/ jest znane i przekracza ona oczekiwany okres trwania badania tj. mierzona charakterystyka nie zmienia się w przewidywanym okresie jejstosowania.


• części i próbki obejmują oczekiwany zakres zmienności procesu charakterystyki.

Analiza przy użyciu szacunków Grubbsa68 lub Thompsona69:

o Zmienność procesu

o Zmienność przyrzą du = odtwarzalność o Obliczenia przedziału ufności są dostę pne.

68 patrz Lista Odniesienia Nr 15.69 Patrz Lista Odniesienia Nr 38.



134

Strona 152

Rozdział IV – Sekcja C

Badania zmienności

V3 - Dzielone próby /m =2/

ZastosowaniePomiary porcji indywidualnych części (próbek) nie są powtarzane, a wię c to badanie może być używane do niszczą cych i niepowtarzalnych systemów pomiarowych i może być używane doanalizy systemów pomiarowych z charakterystykami dynamicznymi.

Założenia


• Części /próbki/ obejmują przewidywany zakres zmian charakterystyki /własności/ w procesie.

• Próbki są dzielone na m porcji. Dla m = 2 porcje , to czę sto jest nazywane badaniem powtórzonym.

Stosując techniki regresji przeanalizować:- wyliczoną powtarzalność ze sk ładnikiem błę du : σ σ e E

=

- liniowość /poprzez porównanie linii wyliczonej z linią 45°/.

V3a - V3 z parami kolejnych części

W tym badaniu podobnie jak V3 używa się raczej kolejnych par części niż podzielone próbki.To badanie jest wykorzystywane w sytuacjach, gdzie część nie może być podzielona bezniszczenia mierzonej własności.

Jest to badanie górnej granicy:

σ σ σ 222

btwne E +≤

Strona 153Rozdział IV – Sekcja C

Badania zmienności



135

V4 - Próbki dzielone /ogólne/

ZastosowaniePomiary porcji indywidualnych części (próbek) nie są powtarzane, a wię c to badanie może być

używane do niszczą cych i niepowtarzalnych systemów pomiarowych i może być używane doanalizy systemów pomiarowych z charakterystykami dynamicznymi.

Założenia


• Części /próbki/ obejmują przewidywany zakres zmian charakterystyki /własności/ w

procesie.

• Próbki są dzielone na m porcji, gdzie m = 0 mod 2 lub 3; m ≥ 2 (np. m = 3, 4, 6, 9 ...)

Dokonać analizy stosując:- standardowe badanie GRR włą czają c w to również metody graficzne,

- ANOVA — blokowe projektowanie losowe / ANOVA dwukierunkowa/

V4a — V4 z parami kolejnych /jednorodnych/ części z różnych partii

W tym badaniu podobnie jak V4 używa się raczej kolejnych par części niż podzielone próbki.

To badanie jest używane w sytuacjach, gdzie część nie może być podzielona bez niszczenia

mierzonej własności, tj. badanie górnej granicy:

σ σ σ σ partiiczę zęśe E ++≤

Podane poniżej badania zakładają , że część /próbka/ ma charakterystykę /własność/ dynamiczną .

V5 — V1 ze stabilizowanymi częściami

W tym badaniu używa stabilizowanych części w procesie bazują cym na wiedzy i

umieję tnościach inżynierskich; np. silniki "dotarte" w porównaniu do "niedotartych" silników.

Strona 154


Badania zmienności



136

V6 - Analiza serii w czasie

Założenia

o powtarzane odczyty w określonych przedziałach czasowych,

o życie charakterystyki (własności) jest znane i wychodzi poza trwanie badania, t.j.mierzona charakterystyka nie zmienia się w oczekiwanym okresie użycia.

o próbka musi obejmować oczekiwaną zmienność procesu.

Przeanalizować określając dla każdej próbnej części model degradacyjny

- σ σ e E =

- spójność pogorszenia /jeżeli n ≥ 2 /

V7 — Analiza liniowa

Założenia

o powtarzane odczyty w określonych przedziałach czasowych

o pogorszenie w systemie pomiarowym jest znane /udokumentowane/ i ma odpowiedź liniową w określonych przedziałach czasowych.

o okres przechowywania charakterystyki (własności ) jest znany i wychodzi poza trwanie badań, t.j. mierzone charakterystyki nie zmieniają się w oczekiwanym okresie użycia.

o próbka musi obejmować oczekiwaną zmienność procesu.

Przeanalizować przy pomocy regresji liniowej:

- σ σ e E =

- spójność pogorszenia /jeżeli n≥2/

V7a - V7 z jednorodną próbką Przeanalizować przy pomocy regresji liniowej:

σ σ σ btwne E +≤

Jest to badanie górnej granicy.



137

Strona 155


Badania zmienności

V8 - Czas w stosunku do pogorszenia charakterystyki /własności/

V6 oraz V7 mogą być zmodyfikowane tak, aby można było określić, czy pogorszenie zależne

jest od czasu /tj. życia/, czy uzależnione od działania.

V9: V2 z jednoczesnymi wielokrotnymi odczytami i ilością przyrzadów p ≥ 3

Dokonać takiej samej analizy jak dla V2 /patrz również Lipson & Sheth sekcja 13.2 /.

Strona 156Rozdział IV – Sekcja CBadania ZmiennościStrona pusta.

Strona 157Rozdział V

Inne Koncepcje Pomiarowe

Rozdział VINNE KONCEPCJE POMIAROWE

Strona 158Rozdział VInne Koncepcje Pomiarowe

Strona 159Rozdział V – Sekcja ARozpoznawanie Skutków Nadmiernej Zmienności Wewną trz Części

Rozdział V – Sekcja ARozpoznawanie Skutków Nadmiernej Zmienności Wewnątrz Części

Zrozumienie źródeł zmienności systemu pomiarowego jest ważne dla wszystkich zastosowań pomiarowych, lecz staje się nawet ważne tm, gdzie pojawia się znaczą ca zmienność wewną trzczęści. Zmienność wewną trz części taka jak stożkowatość, owalność, może przyczyniać się dodostarczenia mylą cych wyników w ocenie systemu pomiarowego. Dzieje się tak ponieważ nie

obliczona zmienność wewną trz części oddziałuje na ocenę powtarzalności, odtwarzalności lub jednego i drugiego. To jest, zmienność wewną trz części może wystę pować jako znaczą cysk ładnik zmienności systemu pomiarowego. Zrozumienie obecnej w wyrobie zmienności



138

wewną trz części powoduje głę bokie zrozumienie odpowiedniości systemu pomiarowego dlaokreślonego zadania.Przyk ładami zmienności wewną trz części, z którymi można spotkać się są ; okr ą głość,stożkowatość, płaskość, profil, cylindryczność, itd.70 Jest możliwe, że wię cej niż jedna z tychcharakterystyk może być obecna w tym samym czasie wewną trz tej samej części (błą d

zbiorowy). Siła każdej charakterystyki i ich współzależności mogą tworzyć dane, cospowoduje zrozumienie systemu pomiarowego. Rozpoznawanie i analiza tych dodatkowychźródeł zmienności podczas badania systemu pomiarowego jest najważniejsze dla zrozumienia

bieżą cą zmienności systemu pomiarowego. D.O.E., ANOVA lub inne bardziej skomplikowanetechniki statystyczne może być wymagane do analizy tej sytuacji. Jakakolwiek metodologia

jest wybrana, powinna być zatwierdzona przez przedstawiciela jakości klienta.

Tak że, decyzje, które podejmują inżynierowie projektu wyrobu mogą bezwiednie wpływać na to, jak część jest mierzona, jak instalacja może być zaprojektowana, i jaki skutek może mieć wynik błę du

pomiarowego. Przyk ładem może być plastykowa część, która ma krytyczną cechę na linii

podziału (linia podziału ma typowo nadmiar materiału plastycznego, gdzie dwie połowy formyłą czą się i wtedy powstaje niekontrolowana powierzchnia). Te czynniki powinny być rozpatrzone podczas FMEA Projektu.

Ponieważ sk ładniki zmienności wewną trz części są zrozumiałe, może być możliwekontrolowanie tych czynników wewną trz systemu pomiarowego (np. poprzez

przeprojektowanie przyrzą du lub używanie różnych metod instalowania/wyposażenia, tak aby przyszłe dane nie wprawiały w zak łopotanie.

Strona 160Rozdział V – Sekcja AKwantyfikowanie Skutków Nadmiernej Zmienności Wewną trz CzęściStrona pusta.

Strona 161Rozdział V – Sekcja BMetoda Średniej i Rozstę pu – Dodatkowa obróbka

METODA ŚREDNIEJ I ROZSTĘPU - DODATKOWA OBRÓBKA

Wprowadzenie

W niniejszym załą czniku podano dodatkowe rozważania dotyczą ce oceny systemu pomiarowego metodą średniej i rozstę pu, z którymi warto się zapoznać. Przyk ład karty

70 Wiele z tych cech jest nadzorowanych w projekcie poprzez Geometryczne Wymiarowanie i Tolerowanie(GD&T). GD&T zapewnia operacyjnie określoną metodę do sprawdzania części w sposób funkcjonalny.

Generalnie, sprawdzenie funkcjonalne jest sprawdzeniem wg oceny alternatywnej. Gdzie zmienne dane są wymagane, problemy mogą zwię kszać się przy użyciu zaprojektowanego przyrzą du dla sprawdzaniafunkcjonalnego, aby otrzymać zmienne dane. To czasami może być robione przez użycie funkcjonalnego

przyrzą du jako instalacji do badania CMM. Chociaż, kiedy to jest robione, jest krytyczne, aby instalować część mocno i powtarzalnie w tej samym zamocowaniu (jeżeli nie, powstały w ten sposób problem badania MSA

powinien generować ten błą d).



139

kontrolnej uzyskano za zgodą wydawnictwa "Eralnating the Measurement Process" autorstwaWheeler Lydey.

Głównym celem tego graficznego podejścia jest określenie, czy proces pomiarowy jestodpowiedni do mierzenia zmienności procesu produkcyjnego.

- czy wszystkie przyrzą dy pomiarowe robią to samo ?

- czy wszyscy oceniają cy wykonują to samo ?

- czy zmienność systemu pomiarowego jest akceptowalna w zwią zku ze zmiennością procesu?

- na ile dobre są dane otrzymywane w procesie pomiarowym lub na ile nie nak ładają cychsię na siebie grup mogą być te dane podzielone ?

Etapy dotyczące procedury postępowania

l / Należy zwracać uwagę aby postę pować wg wskazówek dotyczą cych „PrzygotowaniaBadania Systemu Pomiarowego” podanych na począ tku Sekcji C, Rozdziału II.

2 / Niech każdy oceniają cy skontroluje każdą próbk ę w zakresie badanej charakterystyki.Pierwsze z wyników kontroli zarejestrować w górnym rzę dzie danych karty kontrolnej/patrz Rys. 33 /.

3 / Powtórzyć kontrole i zapisać dane w drugim rzę dzie karty kontrolnej. /Uwaga: nie pozwolić

oceniającym, aby przy dokonywaniu powtórnej kontroli widzieli swoje pierwsze odczyty/.

Dane powinny teraz zawierać dwie kontrole dokonane na tej samej części przez każdegooceniają cego.

4 / Przeanalizować dane obliczają c średnie / x / i rozstę p / R / dla każdej podgrupy. 5/ Nanieść wartości rozstę pu na kartę rozstę pu i obliczyć średni rozstę p / R / /uwzglę dnić

wszystkie rozstę py dla podgrup dla / R/ dla wszystkich oceniają cych/. Nakreślić ten średnirozstę p na karcie. W celu obliczenia granicy kontrolnej dla karty rozstę pu zastosować współczynnik D4 dla n = 2. Nakreślić tę granicę i określić czy wszystkie wartości są podkontrolą .

- Jeżeli wszystkie rozstę py są pod kontrolą to oznacza to, że wszyscy oceniają cy wykonują pracę tak samo.

- Jeżeli jeden z oceniają cych jest poza kontrolę to jego metoda różni się od metodystosowanej przez innych.- Jeżeli wszyscy oceniają cy maję niektóre rozstę py poza kontrolą , to system pomiarowy jest

czuły na techniki stosowane przez oceniają cych i wymaga udoskonalenia, aby można byłouzyskiwać użyteczne dane.

6 / Nastę pnie wykreślić średnie dla każdej podgrupy / x / dla wszystkich oceniają cych na karcie

średnich /patrz Rys.33/. Wartości średnie przedstawiają ce zarówno zmienność dotyczą ce

części, jak i zmiany dotyczą ce pomiarów.



140


Obliczyć średnie ogólne / x / /ująć średnie / x / dla wszystkich podgrup i wszystkich

oceniają cych/. Nanieść tę średnią ogólną / x / na kartę . Teraz obliczyć dla tej karty granice

kontrolne stosują c współczynnik A2 dla n = 2 i średni rozstę p / R / z karty rozstę pu i nakreślić te granice na karcie średnich. Należy w tym badaniu zwrócić uwagę , że karta rozstę pu zawieratylko zmiany dotyczą ce pomiarów. Tak wię c strefa pomię dzy granicami kontrolnymi średnichreprezentuje ilość zmienności pomiarów w systemie.Jeżeli wszystkie średnie leżą wewną trz granic kontrolnych wówczas zmienność pomiarowazaciemnia zmienność procesu. Innymi słowy, proces pomiarowy ma wię kszą zmienność niż

proces produkcyjny i nie ma on żadnej wartości, jeżeli idzie o monitorowanie lubkontrolowanie tego procesu. Jeżeli mniej niż połowa średnich jest poza granicami, system

pomiarowy nie nadaje się do kontroli procesu. Z drugiej strony, jeżeli wię kszość średnich leży

poza granicami kontrolnymi oznacza to, że sygnały z procesu produkcyjnego są wię ksze niż zmienność pomiarowa. Taki system pomiarowy może zapewnić użyteczne dane do kontroli

procesu.

Przykład Arkusza Kontrolnego

Na pytanie "Na ile dobre są dane zbierane przez ten system pomiarowy?" można odpowiedzieć wypełniają c przyk ład arkusza kontrolnego na Rys. 34. Wszystkie dane potrzebne do tegoarkusza można znaleźć w opisanych powyżej kartach średnich i rozstę pu.

Poniżej podajemy etapy postę powania przy kompletowaniu przyk ładowego arkusza /Rys.34/:l/ Zidentyfikować pomiar i charakterystyk ę , która ma być mierzona, kto robi badania i datę badań.

2/ Średni rozstę p dla podgrupy / R / uzyskuje się bezpośrednio z karty kontrolnej.3/ Ilość powtórzeń (r ) jest ilością podają cą ile razy każdy oceniają cy sprawdzał tę samą część.

4/ Obliczyć przewidywane odchylenie standardowe dla powtórzeń (σ ̂ E jak pokazano na Rys.

34 stosują c tę samą wartość d 2* dla odpowiadają cego jej r.

5 / Wstawić w odpowiednie miejsce ilość oceniają cych /n A/6/ Wstawić w odpowiednie miejsca ilość próbek /n/.7 / Obliczyć średnie dla każdego oceniają cego poprzez uśrednienie wszystkich wyników dla

próbek uzyskanych przez każdego oceniają cego i wprowadzić te średnie dla odpowiednichmiejsc dla każdego oceniają cego / A,B,C / .8/ Sprawdzić średnie dla oceniają cych / A,B,C / i określić rozstę p średnich dla oceniają cych,

poprzez odję cie najniższych od najwyższych i naniesienie tej wartości / R A/ w odpowiedniemiejsce.


9 / Obliczyć przewidywane odchylenie standardowe dla oceniają cego (σ ̂ A stosują c wartość

d *

2dla odpowiadają cej jej wartości n A.



141

10/ Obliczyć średnie dla próbek poprzez uśrednienie wartości uzyskanych przez wszystkichoceniają cych dla każdej próbki. Na przyk ład dodać / średnia dla próbki l dla oceniającego l +

średnia dla próbki l dla oceniającego 2 + średnia dla próbki l dla ostatniego oceniającego i

podzielić t ę sumę przez ilo ść oceniających/. Jest to najlepszy sposób obliczania prawdziwejwartości dla każdej próbki.

Wstawić uzyskaną dla każdej próbki wartość w odpowiednie miejsca /l,2,3.......9, 10/ na Rys.34.11/ Przejrzeć średnie dla próbek /l, 2, 3 ...... 9, 10/ i obliczyć rozstę p średnich dla próbek / R p/

poprzez odję cie wartości najniższej od najwyższej. Wartość tę wstawić w miejsce przeznaczone do tego celu.

12 / Obliczyć odchylenie standardowe / σ ̂ p / dla wartości pomię dzy różnymi próbkami

/próbka- próbka/ stosują c wartość d *

2 dla odpowiadają cej jej wartości n (n = ilość próbek),

13/ Obliczyć "Stosunek sygnału do zak łócenia" poprzez podzielenie standardowegoodchylenia dla próbki przez odchylenie standardowe dla pomiaru

SN = σ σ ˆˆ / GRR p i wstawić tę wartość w odpowiednie miejsce.14/ Określić ilość różnych kategorii produktu które można wydzielić w oparciu o te

pomiary. Pomnożyć "stosunek sygnału do zak łócenia" SN przez 1,41 i wstawić wynik wodpowiednie miejsce na Rys. 34b.

Należy uwzględnić jedynie całkowite wartości uzyskanej liczby, ponieważ one definiują różne

kategorie /odrzucić wszystkie ułamki dziesiętne/ /Patrz Rys. 34b/.

Jeżeli ilość kategorii jest mniejsza niż dwie / 2 /, wówczas system pomiarowy jest bezwartościowy jeżeli idzie o kontrolowanie procesu.

Wszystko co się uzyskuje są to zak łócenia i można powiedzieć, że części nie różnią się pomię dzy sobą .Jeżeli ilość kategorii wynosi dwie /2/, oznacza to, że dane można podzielić jedynie na

grupy wysokie i niskie. Jednak że jest to jedynie ekwiwalent danych alternatywnych.

Jeżeli ilość kategorii wynosi trzy /3/, wówczas dane można podzielić na grupy wysokie,średnie i niskie. Jest to nieco lepszy system pomiarowy.

System zawieraję cy cztery /4/ lub wię cej kategorii jest znacznie lepszy niż systemyopisane w pierwszych trzech przyk ładach.

Strona 164Rozdział V – Sekcja B

Metoda Średniej i Rozstę pu – Dodatkowa obróbka



142

Rysunek 33a: Karta kontrolna oceny pomiaru ( R X & ) -1




143

Rysunek 33b: Karta kontrolna oceny pomiaru ( R X & ) - 2




144

Rysunek 34a: Obliczenia dla metody karty kontrolnej oceny procesu pomiarowego(część 1 z 2).




145

Rysunek 34b: Obliczenia dla metody karty kontrolnej oceny procesu pomiarowego(część 2 z 2).

Strona 168Rozdział V – Sekcja CMetoda Średniej i Rozstę pu – Dodatkowa obróbkaStrona pusta.



146

Strona 169Rozdział V – Sekcja CKrzywa sprawności przyrzą du

KRZYWA SPRAWNOŚCI PRZYRZĄDU71

Celem opracowania Krzywej Sprawności Przyrzą du /GPC / jest określenie prawdopodobieństwa bą dź to zaakceptowania, bą dź też odrzucenia części o określonejwartości odniesienia. Bior ą c pod uwagę stan idealny, GPC dla pomiaru, w którym niewystę puje błą d pokazano na Rys. 35. Jest to jednak raczej w przypadku systemów

pomiarowych sytuacja wyją tkowa, a nie to co ma normalnie miejsce. W przypadku, gdywielkość błę du zostanie określona, możliwym jest obliczenie prawdopodobieństwazaakceptowania części w określonej wartości odniesienia, przy stosowaniu danego systemu.

Aby tego dokonać, zrobiono założenie, że błą d systemu pomiarowego sk łada się głównie z

braku powtarzalności, odtwarzalności i obciążenia. Powtarzalność i odtwarzalność są rozłożone normalnie, z pewną wariancją σ2.

Jest on rozłożony normalnie ze średnią X T , wartością odniesienia, plus obciążenie i ma pewną wariancja σ2 .

Innymi słowy:

Aktualna warto ść z przyrządu = N /X T + b, σ 2 /

Prawdopodobieństwo zaakceptowania części o pewnej wartości odniesienia podaje nastę pują ca zależność:

( )∫ +=UL

LL

T adxb N X P σ

2,

Stosują c standardowe tabelę rozk ładu normalnego:

( ) ( )⎟⎟ ⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ +−Φ−⎟

⎟ ⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ +−Φ=

σ σ

b LLbUL X X P

T T

a

gdzie

( ) ( )∫∞−

+=⎟⎟ ⎠ ⎞⎜⎜

⎝ ⎛ +−Φ

UL

T

T dxb N bUL X X σ σ

2,



147

( ) ( )∫∞

+=⎟⎟ ⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ +−Φ

LL

T

T dxb N b LL

X X

σ σ

2,


PRZYKŁAD:

Określić prawdopodobieństwo zaakceptowania części, gdzie wartość odniesienia momentu obrotowego wynosi 0,5 Nm; 0,7 Nm; 0,9 Nm. Stosują c dane zuprzednio przeprowadzonych badań znamy:

obciążenie = b = 0,05 Nmgórna wartość specyfikacji = UL = 1,0 Nm

σ GRR= 0,05 Nm

dolna wartość specyfikacji = LL = 0,6 NmPodstawiają c powyższe do wzorów z poprzedniej strony:

( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) 16,00,19,005,0

05,05,06,005,0

05,05,00,1 =Φ−Φ=⎟ ⎠ ⎞⎜

⎝ ⎛ +−Φ−⎟

⎠ ⎞⎜

⎝ ⎛ +−Φ

=⎟⎟ ⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ +−Φ−⎟

⎟ ⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ +−Φ=

σ σ

b LLbUL X X P

T T

a

Gdy część ma wartość odniesienia 0,5 Nm to bę dzie ona odrzucana przecię tnie w 84%.

Przykład Krzywej Sprawności Przyrządu

Dla X T = 0,7 Nm

( ) ( )

( ) ( )( ) ( ) 999,00,30,5

05,0

05,07,06,0

05,0

05,07,00,1=−Φ−Φ=⎟

⎠

⎞⎜⎝

⎛ +−Φ−⎟

⎠

⎞⎜⎝

⎛ +−Φ

=⎟⎟ ⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ +−Φ−⎟

⎟ ⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ +−Φ=

σ σ

b LLbUL X X P

T T

a

71 Określenie w/w krzywej przyję to w oparciu o zezwolenie z publikacji "Anałysis of Attribute Gage Systems" I.M.C. Gasiin G.Gruska.ASOC 1976



148

Jeżeli wartość odniesienia części wynosi 0,7 Nm to wówczas bę dzie ona odrzucana przecię tniemniej niż w 0,1 %.

X T = 0,9 Nm

( ) ( )

( ) ( )( ) ( ) 84,00,70,1

05,0

05,09,06,0

05,0

05,09,00,1=−Φ−Φ=⎟

⎠

⎞⎜⎝

⎛ +−Φ−⎟

⎠

⎞⎜⎝

⎛ +−Φ

=⎟⎟ ⎠ ⎞⎜⎜

⎝ ⎛ +−Φ−⎟⎟

⎠ ⎞⎜⎜

⎝ ⎛ +−Φ=

σ σ

b LLbUL X X PT T

a


Jeżeli wartość odniesienia części wynosi 0,9 Nm to wówczas bę dzie ona odrzucana przecię tnie mniej niż w 16 %.

Jeżeli obliczy się prawdopodobieństwo akceptacji dla wszystkich wartości X T inaniesie się wyniki na wykres, wówczas otrzyma się Krzywą Sprawności Przyrzą duPomiarowego, jak pokazano to na Rys. 36.Ponadto ta sama Krzywa może być łatwo wykreślona na karcie prawdopodobieństwa, tak jakto pokazano na Rys. 37.

Jak można zauważyć, GPC podaje prawdopodobieństwo zaakceptowania dlaczęści wszystkich wymiarów.

Dodatkowo GPC może być stosowana do obliczenia błę du powtarzalności, odtwarzalnościi obciążenia72.

Rozstę p 5.15 GRR można określić znajdują c wartość X T , która odpowiada Pa = 0,995 i wartość X T , która odpowiada Pa = 0,005 dla którejkolwiek z tych obu granic. GRR jest różnicą pomię dzy dwoma wartościami X T , jak pokazano graficznie na Rys. 37.Obciążenie jest obliczane poprzez znalezienie X T , dla górnej lub dolnej granicy, która

odpowiada wartości Pa = 0,5 i dokonanie nastę pują cego obliczenia: B = X T - LL lub B = X T - UL w zależności od tego dla której granicy została wybrana wartość X T

73.

72 patrz „ Studium Systemów Pomiarowych Atrybutów”, Rozdział III, Sekcja C73 To zak łada, że system pomiarowy jest liniowy w zakresie operacyjnym.



149


Rysunek 35: Krzywa sprawności przyrządu bez błędu.



150


Rysunek 36: Krzywa sprawności przyrządu – przykład.



151


Rysunek 37: Wykres krzywej sprawności przyrządu na zwykłej karcieprawdopodobieństwa.



152

Strona 175Rozdział V – Sekcja DZmniejszenie zmienności poprzez wielokrotne odczyty

ZMNIEJSZENIE ZMIENNOŚCI POPRZEZ WIELOKROTNE ODCZYTY

Jeżeli zmienność aktualnego systemu pomiarowego nie jest akceptowana /powyżej 30 %/wówczas istnieje metoda, któr ą można zastosować do zmniejszenia zmienności doakceptowalnego poziomu, aż do chwili gdy bę dzie można wprowadzić właściwe usprawnieniasystemu pomiarowego. Nieakceptowalna zmienność może być zredukowana poprzezdokonywanie wielokrotnych, statystycznie niezależnych odczytów /niewspółzależnych/ z

pomiarów ocenianej charakterystyki części, poprzez określanie średniej z tych pomiarów i

odejmowanie wartości liczbowej wyniku od indywidualnych pomiarów. Metoda ta zajmujeoczywiście wię cej czasu, ale stanowi ona alternatywę , aż do chwili udoskonalenia systemu pomiarowego /tj. przekonstruowania lub zakupu nowego przyrzą du/. Procedura tej alternatywnejmetody jest nastę pują ca:l/ Określić ilość wielokrotnych odczytów wymaganych do spełnienia

akceptowalnego poziomu zmienności.

2 / Wykonać procedur ę badania przyrzą du, omówioną wcześniej w niniejszej sekcji.

W przyk ładzie XYZ procent tolerancji zmienności GRR wynosi 25,5% , przy rozrzucie 6σ równym 0,24. Klient chce zmniejszyć tę liczbę do co najmniej 15% , co równoważne byłobyrozrzutowi 6σ równemu 0,1474.

W celu określenia ilości wielokrotnych odczytów wymaganych do spełnienia pożą danegokryterium 15% należy przede wszystkim zrozumieć, że rozk ład indywidualnych i średnich

pomiarów ma tą samą średnią liczbową wartość. Po drugie, zmienność rozk ładu średnich jestrówna zmienności rozk ładu wartości indywidualnych podzielonych przez wielkość próbki.Rozumieją c pokazane poniżej zależności można określić ilość wymaganych wielokrotnychodczytów.

( )

( )n x

σ

σ

6

6

2

2=

to może być przybliżone przez

n x

σ

σ 6

6 =

i

Strona 176Rozdział V – Sekcja D

Zmniejszenie zmienności poprzez wielokrotne odczyty

74 patrz uwaga na stronie iv.



153

n

24,014,0 =

wię c

714,1=n

i

n = 3 (zaokr ą glone do najbliższej wartości całkowitej)

Stą d też, wielokrotne odczyty charakterystyki części w ilości 3 doprowadzą do zmniejszeniacałkowitej zmienności systemu pomiarowego do około 0,14 i wartość % GRR do 15 %. Metodata jest tymczasowym etapem, stosowanym do chwili wykonania dalszych udoskonaleń systemu

pomiarowego. To powinno być używane tylko w porozumieniu z klientem.

Strona 177Rozdział V – Sekcja E Złożone Podejście Odchylenia Standardowego do GRR

Rozdział V – Sekcja EZłożone Podejście Odchylenia Standardowego do GRR75

Analiza systemów pomiarowych zak łada zwykle, że powtarzalne dane z części/próbek mogą być uzyskiwane od wszystkich oceniają cych w sposób losowy. To nie zawsze może być możliwe.Jeżeli analiza systemu pomiarowego zawiera pobieranie próbek z różnych miejsc to może być

logistycznie niełatwe, aby żą dać losowego próbkowania. Tak że niektóre badania, zwłaszczaanalizy chemiczne i metalurgiczne (badania mię dzy- i wewną trz-laboratoryjne), mogą wymagać

przekroju różnorodnych próbek, które nie są częścią jednorodnego procesu i mogą być niedostę pne w tym samym czasie.

Te sytuacje mogą być rozwią zywane poprzez użycie DOE. Alternatywnym podejściem jestzłożone odchylenie standardowe, które stosuje się do metodologii opisanej w ASTM E691.

W tym podejściu przeglą da się każdą część jako oddzielny materiał i wtedy liczy odchyleniastandardowe powtarzalności i odtwarzalności jak w E691. W ten sposób otrzymujemy liczneodr ę bne wartości powtarzalności i odtwarzalności. Ponieważ części są rozpatrywane jakozasadniczo identyczne, zak łada się , że te odr ę bne oceny są skutecznie identyczne. Oczywiścienie bę dą one nigdy doskonale takie same, lecz ich średnia bę dzie dawać dobr ą ocenę

prawdziwego poziomu powtarzalności i podobnie odtwarzalności.

Jeżeli to podejście używa się do oceny grupy laboratoriów problemem jest natura „odtwarzalności”.Jeżeli jest większa od zera przez większość czasu (tak jest dla większości materiałów) to powinno być tointerpretowane jako sugestia, że są różnice pomiędzy operatorami; tj. między laboratoryjny programsugeruje, że są prawdziwe różnice pomiędzy laboratoriami.

75 Części tej sekcji zawierają wszystko z publikacji „Consistency Statistics” napisanej przez Neila Ullmana zAmerykańskiego Stowarzyszenia dla Badania i Materiałów (ASTM International).



154

Zastosowanie sekwencyjneChociaż podejście E691 jest typowo używane z kompletną próbk ą , to nadaje się dosekwencyjnego podejścia. To jest użyteczne, kiedy wszystkie próbki nie są dostę pne w tymsamym czasie. To tak że może być użyte jako część procesu wzorcowania do otrzymaniainformacji o zmienności systemu pomiarowego.

Nastę pują cy opis badania zapewnia, że badanie bę dzie stosowane w sposób sekwencyjny.

Przeprowadzenie badaniaPowinna być zwrócona uwaga na „Przygotowanie badania Systemu Pomiarowego” pokazane wRozdziale II, Sekcja C.

Strona 178Rozdział V – Sekcja EZłożone Podejście Odchylenia Standardowego do GRR

Kontynuacja z etapu 6 na stronie 74:7) Każdy z m wię ksze lub równe 2 oceniają cych ocenia część dla r wię ksze lub równe 3odczytów. Rejestruj dane w odpowiednich rzę dach na arkuszu zbierania danych (ZobaczWzorcowe Formularze). (Uwaga: nie pozwól, aby oceniają cy widzieli ich pierwotne odczyty,kiedy robią te wielokrotne sprawdzenia).

8) Oblicz średnią ( X ) i odchylenie standardowe (s) dla nowej części dla każdego oceniają cego.

9) Nanieś wartości odchylenia standardowego na kartę odchylenia standardowego i oblicz

średnie odchylenie standardowe ( s ) (obejmują ce wszystkie podgrupy standardowego odchylenia

dla wszystkich oceniają cych). Narysuj to średnie odchylenie standardowe na karcie. Użyjwspółczynnika B1 dla r próbek, aby obliczyć górną granicę kontrolną dla karty odchyleniastandardowego. Narysuj granicę i określ, czy wartości są pod kontrolą (zobacz Rys. 38).

10) Nanieś średnią ( X ) dla każdej podgrupy dla wszystkich oceniają cych na karcie średniej(zobacz Rys. 38). Średnie wartości reprezentują zarówno zmienność procesu, jak i zmienność

pomiarową .

11) Oblicz wielk ą średnią ( X ) (włą cznie ze wszystkimi średnimi z podgrup ( X ) dla wszystkich

oceniają cych). Narysuj linię tej wielkiej średniej ( X ) na karcie.

12) Oblicz granice kontrolne dla tej karty używają c współczynnika A2 dla r i średnie odchylenie

standardowe ( s ) z karty odchylenia standardowego; narysuj te granice na karcie średnich.

13) Przeanalizuj dane używają c kart kontrolnych i innych technik graficznych jak omówiono wMetodzie Średniej i Rozstę pu (zobacz Rozdział III).

14) Oceń parametry systemu pomiarowego dla każdej części przez złożenie wynikówoceniają cych.

m

x

x

m

is

si

g

∑=1

2



155

powtarzalno ść g =m

s

E

m

is

si

g

∑== 1

2

odtwarzalno ść g =s

ss E

m x A

g

gg

22

−=

GRRg= sss A E GRR ggg

22+=


E691 stosuje konwencję, w której odtwarzalność MSA jest odniesiona do zmienności oceniają cego iGRR z MSA jest nazywane odtwarzalnością . W tym przypadku,

3

22 s

ssr

xappr −=

sss appr r R

22+=

gdzie sr = sE = Powtarzalność i sR = GRR = ASTM Odtwarzalność

15) Oceń parametry całego systemu MSA przez złożenie wyników części.

Powtarzalno ść =g

E

g

i

E

ss

i∑== 1

2

Odtwarzalno ść =g

A

g

i

A

ss

i∑== 1

2

GRR =g

GRR

g

i

GRR

ssi∑== 1

2

Kiedy obliczamy procent całkowitej zmienności, powinno być używane historyczne odchyleniestandardowe procesu.

Jeżeli części pokrywają szerokie zróżnicowanie procesów, na przykład różnepróbki metalurgiczne lub chemiczne, ocena procentu całkowitej zmiennościpowinna być oparta na zmienności procesu specyficznych próbek, a nie nacałkowitej zmienności wszystkich próbek.

Uwaga powinna być zwrócona na interpretację parametrów systemu pomiarowego w przypadku, gdzieoceniają cy są umieszczeni w różnych miejscach (np. laboratoriach).



156

Powtarzalność będzie zawierać zmienność między wyposażeniem oraz zmienność wewną trzwyposażenia. To może być ocenione przez obliczenie i porównanie powtarzalności wewną trz każdegopołożenia.

Odtwarzalność będzie obejmować zmienność między lokalizacją oraz zmienność pomiędzy oceniają cym.

Te składniki nie mogą być rozdzielane w tym badaniu.


Rysunek 38a: Graficzna analiza badania złożonego odchylenia standardowego



157


P l 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A l 0.29 -0.56 1.34 0.47 -0.8 0.02 0.59 -0.31 2.26 -1.36

2 0.41 -0.68 1.17 0.5 -0.92 -0.11 0.75 -0.2 1.99 -1.25

3 0.64 -0.58 1.27 0.64 -0.84 -0.21 0.66 -0.17 2.01 -1.31

xśr 0.4467 -0.6067 1.2600 0.5367 -0.8533 -0.1000 0.6667 -0.2267 2.0867 -1.3067 Xśr śr 0.19033333

odch.stand.

0.1779 0.0643 0.0854 0.0907 0.0611 0.1153 0.0802 0.0737 0.1504 0.0551 odch.stand.Ocen.

0.10289153

B l 0.08 -0.47 1.19 0.01 -0.56 -0.2 0.47 -0.63 1.8 -1.68

2 0.25 -1.22 0.94 1.03 -1.2 0.22 0.55 0.08 2.12 -1.62

3 0.07 -0.68 1.34 0.2 -1.28 0.06 0.83 -0.34 2.19 -1.5

xśr 0.1333 -0.7900 1.1567 0.4133 -1.0133 0.0267 0.6167 -0.2967 2.0367 -1.6000 Xśr śr 0.06833333

odch.stand.

0.1012 0.3869 0.2021 0.5424 0.3946 0.2120 0.1890 0.3570 0.2079 0.0917 odch.stand.Ocen.

0.3017394

C l 0.04 -1.38 0.88 0.14 -1.46 -0.29 0.02 -0.46 1.77 -1.49

2 -0.11 -1.13 1.09 0.2 -1.07 -0.67 0.01 -0.56 1.45 -1.77

3 -0.15 -0.96 0.67 0.11 -1.45 -0.49 0.21 -0.49 1.87 -2.16

xśr -0.0733 -1.1567 0.8800 0.1500 -1.3267 -0.4833 0.0800 -0.5033 1.6967 -1.8067 Xśr śr -0.25433333

odch.stand.

0.1002 0.2113 0.2100 0.0458 0.2223 0.1901 0.1127 0.0513 0.2194 0.3365 odch.stand.Ocen.

0.19056058

sxś

0.26182 0.28005 0.19648 0.19751 0.24077 0.26555 0.32524 0.14385 0.21221 0.25125 złożoneodch.st.

Powtarzalność

0.13153 0.25721 0.17534 0.31863 0.26388 0.17736 0.13524 0.21252 0.19494 0.20385

złoż. 0.204274 0.195107 0.23223 0.238896 0.229787 0.218795 0:218021 0.215578 0.2l443466

Odtwarzalność

0.25056 0.23743 0.16839 0.07191 0.18644 0.24501 0.31573 0.07508 0.17991 0.22198

złoż. 0.244086 0.221744 0.195372 0.193619 0.203089 0.222696 0.209998 0.206871 0.20843064

GRR 0.28299 0.35004 0.24310 0.32664 0.32310 0.30247 0.34347 0.22540 0.26527 0.30138

P o p r z e z

w y n i k i c z ę ś c i

Złoż. 0.318285 0.295359 0.303481 0.307505 0,306671. 0,312194. 0,302708 0,29878

S y s t e m

p o m i a r o w y

0.29904106

Tabela 15: Zestawienie danych z analizy złożonego odchylenia standardowego.



158


Statystyka spójności

Metody ASTM i ISO76 sugerują , że są obliczane dwie statystyki „spójności”, h i k . Wartości h są obliczane jako:

s x x

x

czę zęoceniająceh

−=

Dla oceniają cego A i części 1 średnia (powyżej xoceniaj) jest 0,477 i średnia części (powyżej

xczę zęś) jest 0,169. Odchylenie standardowe mię dzy oceniają cymi (powyżej s x

) jest 0,262.

Wtedy

06,1262,0

278,0

262,0

167,0447,0==

−=h

Wartość k jest współczynnikiem odchylenia standardowego dla każdej części dla każdegooceniają cego do odchylenia standardowego powtarzalności. W tym przypadku (oceniają cy A iczęść 1) to jest:

35,1132,0

178,0

ln

)1.,..(tan.===

o śś powtarza

cz Aoceniajd sodchk

Jedną z przyczyn tych obliczeń jest pozwolenie na porównania bardzo różnych materiałów.

Chociaż w tym przyk ładzie nie ma zbierania znacznie różnią cych się materiałów, które mają różne poziomy i możliwie różne odchylenia standardowe, obliczenia h i k z E691 można jeszczeużywać do porównania odchylenia standardowego powtarzalności i wartości odpowiedzi przezoceniają cych. W nastę pują cej tabeli h i k jest wykazane przez oceniają cego.

h część

oceniają cy 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Śr. h „z”

A 1,06 0,87 0,82 0,86 0,88 0,32 0,65 0,80 0,69 0,05 0,80 2,53B -0,14 0,22 0,29 0,24 0,21 0,80 0,50 0,32 0,46 -0,11 0,28 0,88C -0,98 -1,09 -1,11 -1,10 -1,09 -1,12 -1,15 -1,12 -1,15 -0,94 -1,08 -3,41

kMedianak

„z”

A 1,35 0,25 0,49 0,28 0,23 0,65 0,59 0,35 0,77 0,27 0,42 -3,20B 0,77 1,50 1,15 1,70 1,50 1,20 1,40 1,68 1,07 0,45 1,30 3,14C 0,76 0,82 1,20 0,14 0,84 1,07 0,83 0,24 1,13 1,65 0,84 -0,17

76 Zobacz ISO 5725.



159


W ostatnich dwóch kolumnach są podane średnie i wartość „ z-wartość”, aby zobaczyć, czy

oceniają cy są znaczą co różni. Wartości h pokazują , że oceniają cy A jest znaczą co wysoki ioceniają cy C jest znaczą co niski w swoich odczytach wielkości części. To jest tak że znaczą caróżnica, która tworzy odchylenie standardowe GRR.

Odchylenie standardowe powtarzalności może być tak że oceniane przez przyjrzenie się wartościom k . Aby to zrobić, oblicz medianę k i wtedy przybliż „wynik z”. W tym badaniuoczekiwana mediana wynosi około 0,861 z odchyleniem standardowym w przybliżeniu 0,439.Mediana k dla oceniają cego A jest wtedy –3,2 odchyleń standardowych poniżej oczekiwanego

poziomu i oceniają cy B jest jako znaczą co wysoki. Widzimy wię c bardzo duże różnice wsprawności tych trzech operatorów.

Wykres h (Zobacz Rys. 38b) i k (Rysunek 38c) tak że pomaga zilustrować te różnice. Oceniają cyC ma niże wyniki niż inni. Podobnie, wartości k pokazują jak niska jest zmienność oceniają cegoA pod wzglę dem powtarzalności. Są pewne kwestie do sprawdzenia w aspekcie

przeprowadzenia metody pomiarów jakie wykonano przez tych oceniają cych.

Rysunek 38b: Punktowy diagram wartości h.



160


Rysunek 38c: Punktowy diagram wartości k.

Strona 185Załą czniki

Załączniki

Strona 186

Analiza pojęć wariancji

Strona 187Załą cznik AAnaliza pojęć wariancji

Załącznik AAnaliza pojęć wariancji

Liczbowa analiza GRR może być wykonana wg wzorów w Tabeli 18. To jest to, co jestnazywane tabelą Analizy Wariancji ( ANOVA). Tabela ANOVA sk łada się z sześciu kolumn:

• w kolumnie Źródło jest przyczyna zmienności.• Kolumna DF jest stopniem wolności w powią zaniu ze źródłem.• SS lub suma kwadratów kolumn jest odchyleniem dookoła średniej.



161

• Kolumna MS lub kwadrat średniej jest sumą kwadratów, podzieloną przez stopnieswobody.

• Kolumna EMS lub oczekiwanym kwadratem średniej określają cym liniową kombinację sk ładników wariancji dla każdego MS . Tabela ANOVA rozdziela całkowite źródłozmienności na cztery sk ładniki: części, oceniają cy, interakcja oceniają cych i części, i

błą d powtórzenia wskutek powtarzalności przyrzą du, wyposażenia.• Kolumna F-współ czynnik jest obliczana tylko dla interakcji w MSA ANOVA; to jest

określone przez kwadratu średniej interakcji podzieloną przez błą d kwadratu średniej.

Szacunkowe sk ładniki wariancji dla każdego źródła są podane w Tabeli 16.77

Obliczanie wariancji

Przyrzą d S e M =τ 2 78

Interakcjar

MS MS e AP−

=γ 2

Oceniają cynr

MS MS p A−

=ω 2

Część (

Kr

MS MS APP−

=σ 2

Tabela 16: Ocena składników wariancji

Ponieważ każdy kwadrat średniej jest prostą wielkością do próbkowania zmienności i obliczeniazawierają cą różnice kwadratów średniej, szacowanie sk ładników ujemnej wariancji jestmożliwe. To jest pewnym problemem, ponieważ sk ładniki „wzorca” wariancji są równe lub

bliskie zeru lub mają mały rozmiar próbki. Dla celów analizy, ujemny sk ładnik wariancjiustalony jest na zero.

Strona 188

Załą cznik AAnaliza pojęć wariancji

Odchylenie standardowe łatwiej interpretować jako wariancję , ponieważ ma tę samą jednostk ę miary co pierwotna obserwacja. W praktyce, podstawowa miara rozrzutu jest określona przez5.15 razy odchylenie standardowe79. Tabela 17 pokazuje rozrzut 5.15 sigma dla pomiaru

powtarzalności zwany zmiennością wyposażenia ( EV ) i miar ę odtwarzalności zwaną zmiennością oceniają cego ( AV ). Jeżeli interakcja części i oceniają cego jest znaczą ca, wtedyistnieje nieaddytywny model i dlatego szacunek sk ładników wariancji jest znany. GRR w Tabeli17 jest całkowitą zmiennością systemu pomiarowego.

77 W tej tabeli, wszystkie komponenty zmienności w założeniu są skutkami losowymi.78 W tym zastosowaniu ANOVA do analizy systemu pomiarowego termin błę du ANOVA równa się zmiennościwyposażenia MSA, MS E. 79 To jest 99 % rozstę pu. Zobacz uwagę na stronie iv.



162

MS e EV 15,5= Zmienność Wyposażenia - Powtarzalność

( )nr AV

MS MS opo−

= 15,5 Zmienność Oceniają cego – Odtwarzalność

Interakcja Część x oceniają cy ( ) ( )

r I

MS MS eop−

= 15,5

( ) ( ) ( ) I AV EV GRR222

++= R&R Przyrzą du

Zmienność części ( ) ( )

kr PV

MS MS op p−

= 15,5

Tabela 17: Rozrzut 5.15 Sigma

W addytywnym modelu, interakcja nie jest znaczą ca i sk ładniki wariancji dla każdego źródła są określone w nastę pują cy sposób: najpierw, suma kwadratu błę du przyrzą du (SS e z Tabeli 18) jestdodana do sumy kwadratu interakcji oceniają cego przez część (SS AP) z Tabeli 18) i która jestrówna sumie kwadratów złożonych (SS pool) z (nkr-n-k+1)80 stopni swobody. Wtedy SS pool bę dzie

podzielony przez (nkr-n-k+1), aby obliczyć MS pool. Granica rozrzutu 5.15 sigma bę dzie wtedy:

MS pool EV 15,5=

( )nr

AV MS MS pool A

−= 15,5

( ) ( ) AV EV GRR22

+=

( )( )

kr PV

MS MS poolP−

= 15,5

W celu określenia, czy interakcja jest znaczą ca, oblicz F statystyczne interakcji oceniają cego przez część (zobacz Tabela 18). Porównaj F statystyczne do wyższego punktu procentowego rozkładu F ze stopniamiswobody licznika i mianownika wziętymi z ANOVA (Tabela 18).


W celu zmniejszenia ryzyka lub fałszywego wniosku, że nie ma skutku interakcji, wybierzwysoki poziom istotności. Jak tylko GRR zostanie określony, wtedy %GRR bę dzie obliczony wrelacji do sprawności procesu.

80 Gdzie n = liczba części, k = liczba oceniają cych i r = liczba prób.



163

∑=

−=n

i

i

P nkr kr

x xSS

1

2

...

2

.. ∑∑∑= = =

−=n

i

k

j

r

mijm nkr

TSS x

x1 1 1

2

...2

∑=

−=k

j A nkr nr

x j xSS 1

2

....

2

. [ ]SS SS SS SS APP AeTSS ++−=

∑∑ ∑ ∑= = − =

+−−=n

i

k

j

n

i

k

j

jiij

AP nkr nr kr r

x x x xSS

1 1 1 1

2

...

2

..

2

..

2

.

Źródło DF SS MS EMS F

Oceniają cy k-l SSA SSA/(k-l)=MSA τ2+r γ2+nr ω2

Części n-1 SS p SS p/(n-l)=MS p τ2+r γ2+kr σ2

Oceniają cy x Część /n-l//k-l/ SSAP SSAP/(n-l)(k-l)=MSAP τ2+r γ2 Msop/MSe

Przyrzą d /błą d/ nk/r-1/ SSE SSe/(nk (r-l))=MSe

τ2

Ogółem nkr-1 TSS Oceniają cy ~ N (o,ω2)

Części ~ N (0,σ2)

Oceniają cy x część ~ N (0,γ2)

Przyrzą d/Błą d ~ N (o,τ2)

Tabela 18: Analiza wariancji ( ANOVA)



164


Tabele 19a i 19b pokazują obliczenia ANOVA dla danych z naszego przyk ładu z Rysunku 24.

Źródło DF SS MS F EMS

Oceniają cy 2 3.1673 1.58363 34.44*ω γ τ

222303 ++

Części 9 88.3619 9.81799 213.52*σ γ τ

22293 ++

Oceniają cy x Część 18 0.3590 0.01994 0.434*γ τ

223+

Przyrzą d /błą d/ 60 2.7589 0.04598τ

2

Ogółem 89 94.6471

* Znaczna na poziomie α = 0.05

Tabela 19a: Wyniki ANOVA ujęte w tabeli



165

Tabela 19b: Wyniki ANOVA ujęte w tabeli(Szacunek wariancji jest oparty na modelu bez interakcji)

ndc = 1,4 (PV/GRR)) = 1,41(5,37/1,56) =4 ,85 ≈ 4

Obliczeniewariancji

Odchyleniestandardowe

( )σ 15,5 % całkowitejzmienności

% udziału

039973,02=τ

(wyposażenie)

0,199933 EV=1,029656 18,4 3,4

051455,02=ω

(oceniają cy)

0,226838 AV=1,168213 20,9 4,4

00223,02=γ

(interakcja)

INT=0 0 0

GRR=0,09143

)(222

ω γ τ ++

0,302373 GRR=1,557213 27,9 7,8

086447,12=σ

(część)

1,042327 PV=5,367987 96.0 92,2

Całkowitazmienność

1,085 TV=5,589293 100,0



166

Zmienność badania (lub całkowita) PV GRRTV 22

+=

% Zmienności całkowita = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡

σ

σ

cakowite

skadnik

15,5

15,5

100

% udziału (w wariancji całkowitej) =⎟⎟ ⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛

σ

σ

2)(

2)(

10015,5

15,5

cakowite

skadnikowe

Strona 191Załą cznik BWpływ GRR na wskaźnik zdolności Cp

Załącznik BWpływ GRR na wskaźnik zdolności Cp

Wzory:

σ σ σ 222

M AO+= (1)

gdzieO = zaobserwowana zmienność procesuA = bieżąca zmienność procesuM = zmienność systemu pomiarowego

σ x

LU

pC X 6

−= (2)

GdzieU, L są górną i dolną wartościami specyfikacji

X = O lub A jak określono w (1)

%100% ∗= GRR pGRR (3)

w oparciu o zmienność procesu:

σ

σ

O

M

p

k GRR 6

= (4)

Uwaga: GRRP≤ 1 ponieważ σ o2≥ σ M

2

w oparciu o zakres tolerancji:

LU

k M

p

GRR −

= σ (5)

W (4) i (5), k jest normalnie wzię te z 5.15. Jednak, dla uogólnienia tej analizy k przyjmujemy 6,aby uprościć arytmetyk ę .



167

Analiza:

σ

σ

O

A

C C PP AO

∗=

=σ σ σ

O

M O

C P A

22−

∗ używają c (1)

z GRR w oparciu o zmienność procesu

σ

σ

O

O GRRC C Po P A

21−

∗= używają c (4)

GRRC P A

21−∗= (6)

lub

Strona 192Załą cznik BWpływ GRR na wskaźnik zdolności CP

GRR

C C

PP

O

A 21−

= (6’)

z GRR opartym na zakresie tolerancji

σ

σ

O

M

C pGRR

O

∗=

1

używają c (2) i (5)

w konsekwencji

( )GRRC C C POPP AO

∗−∗=2

1 (7)

i

( )C

C C

PO

PP

O

A 2

1−

= (7’)

Strona 193Załą cznik BWpływ GRR na wskaźnik zdolności C P

W oparciu o (6), rodzina linii dla C PO pod wzglę dem Cp jest:



168

Rysunek 39: Cp zaobserwowane w stosunku do bieżącego (w oparciu o proces)

bieżą cy GRR

10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 90%Obserwowany Cp z Cp w oparciu o rozstę p procesu

1.3 1,29 1,27 1,24 1,19 1,13 1,04 0,93 0,57Obserwowany Cp z Cp w oparciu o tolerancję

1.3 1,29 1,26 1,20 1,11 0,99 0,81 0,54 nigdy

Tabela 20: Porównanie Cp zaobserwowanego do bieżącego

W oparciu o (7’) rodzina linii Cp A pod wzglę dem C PO jest:

Strona 194Załą cznik BWpływ GRR na wskaźnik zdolności Cp



169

Rysunek 40: Cp zaobserwowany w stosunku do bieżącego (w oparciu o tolerancję)

Strona 195

Załą cznik CTabela d*2

Załącznik CTabela d* 2



170



171

Objaśnienia tabeli: pierwsza linia każdej komórki jest stopniem swobody (v) i druga liniakażdej komórki jest d*2; d*2 jest nieskończoną wartością d*2: Dodatkowe wartości v bę dą zbudowane od stałej różnicy cd.Uwaga: Zapis użyty w tej tabeli wynika z publikacji Achesona Duncana pt. Quality Control and

Industrial Statistics, Pią ta Esycja, mc Graw-Hill, 1986.

( ) σ ν 22

/*2/

r

d R jest rozłożony w przybliżeniu jako χ 2 rozk ład z v swobody, gdzie R jest

średnią rozstę pu g podgrup o wielkości m.

Strona 196Załą cznik DBadanie R Przyrzą duStrona pusta.

Strona 197Załą cznik DBadanie R Przyrzą du

Załącznik DBadanie R Przyrządu

Zastosowanie:• Oferuje tylko wstę pne określenie krótkoterminowej powtarzalności przyrzą du• Może być używane dla obrazowania przed wysyłk ą od dostawcy przyrzą du

• Może być używane w fazie przed produkcyjnej, kiedy dostę pność części jest minimalna.• Może być używane podczas opracowania przyrzą du – np. do szybkiego porównywaniaróżnych miejsc umocowania; porównują c różne metodologie.

• Ta metoda NIE MOŻE być używana dla końcowej akceptacji bez innych bardziejkompletnych i szczegółowych metod MSA.

Założenia:• Stabilność i zmienność procesu nie może być znana w określonym czasie.• Liniowość i błą d statystyczny nie są problemami.• Odtwarzalność nie jest tutaj rozpatrywana. Celem jest zogniskowanie uwagi tylko na

powtarzalności przyrzą du.

• I/MR (Karta Wartości Indywidualnych/Ruchomego Rozstę pu) bę dzie zapewniać minimalną ocenę stabilności.

Analiza poprzez:Weź jedną część, jednego operatora, umieść część w oprzyrzą dowaniu, zmierz; przenieś część

poza oprzyrzą dowanie; powtórz to 9 razy z tą samą częścią i tym samym operatorem.

Nanieś dane na kartę I/MR; oceń stabilność. Jeżeli dane okażą się niestabilnie, wykonaj działaniekorygują ce.81

Jeżeli dane są stabilne, oblicz sigma jednostek przez użycie oboję tnie którego s dla wszystkich

odczytów lub MR /d*2; pomnóż przez 6, podziel tę wartość przez tolerancję charakterystyki;

81 Niektóre orzeczenia mogą być tutaj wymagane, jako, że 10 podgrup indywidualnych danych jest niewystarczają ceaby ustalić stabilność; jednak, zwyk łe niestabilności mogą jeszcze być ocenione i zapewnić wartość do analizy.



172

pomnóż przez 100 %. Przeglą dnij % powtarzalności w stosunku do poprzednio określonychnorm akceptowalności przyrzą du lub użyj dla celów porównawczych podczas opracowania

przyrzą du.

Strona 198

Załą cznik DBadanie R Przyrzą duStrona pusta.

Strona 199Załą cznik EAlternatywne Obliczenie PV Przy Użyciu Terminu Korekcji Błę du

Załącznik EAlternatywne obliczenie PV przy użyciu terminu korekcji błędu

PV został tu określony jako GRRTV 22 − . Ponieważ ta definicja zmienności części może

zawierać EV , mogą być przypadki, kiedy to jest ważne w celu znalezienia wpływu EV na PV . Tomoże być wykonane przez nastę pują cy wzór (zauważ podobieństwo do wzoru AV , gdzie wpływy

EV są wyodr ę bnione).

( )⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡

×−= ×

r k PPV EV

K R

22

3

Gdzie R p= rozstę p średnic z częścik = liczba oceniają cychr = liczba prób

Ta metoda obliczania PV została opublikowane w 1997 roku.82 Jest prezentowana tutaj jako bardziej statystycznie właściwa alternatywa wobec powszechnie uznanych definicji PV historycznie używanych w tym podr ę czniku. Generalnie, kiedy EV zanieczyszcza PV , dotyczy totylko jednego lub dwóch punktów procentowych.

Strona 200Załą cznik E

Alternatywne Obliczenie PV Przy Użyciu Terminu Korekcji Błę duStrona pusta.

Strona 201Załą cznik FModel Błę du P.I.S.M.O.E.A.

Załącznik FModel Błędu P.I.S.M.O.E.A. Podobnie do wszystkich procesów, na system pomiarowy oddziałują przypadkowe i

systematyczne źródła zmienności. Te źródła zmienności istnieją wskutek powszechnych i

82 „Reliable Data is an Important Commodity”, Donald S. Farmer I Robin Yang E-Hok, Uniwersytet Wisconsin,Madison, publikowane w The Standard, ASQ Newsletter of the Measurement Quality Division, Vol 97-1, Winter,1997.



173

specjalnych (chaotycznych) przyczyn. W celu zrozumienia, sterowania i ulepszania systemu pomiarowego, powinny najpierw zostać zidentyfikowane potencjalne źródła zmienności.Chociaż specjalne przyczyny bę dą zależeć od sytuacji, ogólny model błę du może być użyty dokategoryzowania źródeł zmienności dla systemu pomiarowego. Są różne metody przedstawianiai kategoryzowania tych źródeł przy użyciu prostych diagramów przyczyn i skutków, matrycy,

lub drzewa.

Skrót P.I.S.M.O.E.A83. przedstawia inny użyteczny model do określania systemu pomiarowego przez jego podstawowe źródła zmienności. To nie jest wyłą cznie model, lecz wspierauniwersalne zastosowanie.

Źródło Błędu Określenie lub składnikCzynnik lubparametr

P Część Część produkcyjna, próbka, wielkość mierzona,Jednostka w Badaniu (UUT), przedmiot, standard(norma)sprawdzania

Nieznany

I Przyrzą d Przyrzą d, jednostka M%TE, przyrzą d wzorcowy,maszyna mierzą ca, stanowisko badania

Środek porównania

S Norma

Skala, odniesienie, przedmiot, standard (norma)sprawdzania, nieodłą czna norma, konsensus,Materiały Normy Odniesienia (SRM), klasa, kryteriaakceptacji

Znana wartość akceptowana

jako prawda*,wartość odniesienia, lubkryteriaakceptacji

M Metoda

Szkolenie w pracy, słowne, instrukcja pracy, plan

sterowania, plan kontroli, program badania, programczęści Jak

O OperatorOceniają cy, technik badania lub wzorcowania,obliczają cy, kontroler

Kto

E Środowisko

Temperatura, wilgotność, zanieczyszczenie,sprzą tanie, oświetlenie, pozycja, drgania, zasilanie,Interferencja Elektromagnetyczna (EMI), hałas,czas, powietrze

Warunki pomiarowe,hałas

A Założenia

Statystyczne, operacyjne, stałe, wartości poradnikowe, stabilność termiczna, moduł elastyczności, prawa nauki

Kryteria, stałe,lub założenia dlarzetelnego

pomiaru*Bieżą ce lub fizyczne warto ści prawdziwe są nieznane

Określenie źródła błę du różni się w zależności od zastosowana pomiarowego i przemysłu. To są powszechne przyk łady. Chociaż, skutek parametru i charakterystyki jest zawsze taki sam.

Strona 202Dodatek FModel Błę du P.I.S.M.O.E.A.

83 P.I.S.M.O.E.A. został pierwotnie opracowany przez Hordona Skatturna, - Seniora CQE, metrologa i DyrektoraIntegratef Manufacturing dla Rock Valley College Technology Center



174

Wszystkie metody Analizy Systemów Pomiarowych są narzę dziami jakoś ci. Wszystkienarzę dzia jakości są oparte na założeniach. Jeżeli pogwałcisz założenia, narzę dzie bę dzie wnajlepszym wypadku nieprzewidywalne i może prowadzić w najgorszym wypadku dofałszywego wniosku.

Typowe statystyczne założenia badania R%R Przyrzą du, obejmują : normalny proces, próbylosowe i niezależne, trwałe, kryteria badania i ponownego badania. Kiedy jedno lub wię cejzałożeń zostaje pogwałconych (np. nienormalny proces pomiarowy, obciążenie operatora)narzę dzie i analiza ostatecznie bę dzie nietrwała, mylą ca i wprowadzają ca w błą d. Oceny %GRR

do sterowania wyrobem i procesem mogą być przeszacowane. Są tak że nie statystycznezałożenia odniesione do systemów pomiarowych (np. wzorcowania, operacyjne, współczynniki iwskaźniki rozszerzalności, prawa fizycznych i stałe). Planują cy pomiar powinien być w staniezidentyfikować, sterować, korygować lub modyfikować metodę MSA dla uniknię cia znaczą cychnaruszeń założeń w procesie pomiarowym.

Naruszenie kryteriów badania – ponownego badania jest zawsze kwestią badania niszczą cego

lub w systemach pomiarowych w procesie, gdzie cecha zmienia się . Planują cy pomiar powinienrozważyć odpowiednie zmiany, modyfikacje lub alternatywne techniki do standardowego

badania systemu pomiarowego.

Założenia obejmują wię kszy zakres całkowitej zmienności pomiarowej kiedy: 1)używamy potężniejszych metod lub narzę dzi (np. ANOVA, analiza regresji, projektowane eksperymenty, przewidywanie prawdopodobieństwa i karty kontrolne), i 2) o ile precyzja pomiarowa zwię kszasię . W zastosowaniach pomiarowych z wysok ą precyzją musimy czę sto planować i czasamistosować, korekcję współczynników i rozszerzalności termicznej, deformację , pełzanie(materiału) lub inne założenia w procesie pomiarowym.

Najwię kszym niebezpieczeństwem dla analityka jakości lub planują cego pomiary dotyczą cezałożeń jest to, że zak łada się , iż są one nieznaczą ce lub stałe i dlatego zbyt czę sto ignorowane.

Tablica poniżej demonstruje przyk łady modelu PISMOEA dla trzech różnych sytuacji pomiarowych.



175

Strona 203Załą cznik FModel Błę du P.I.S.M.O.E.A.

Źródło błę du

Typowa produkcja,motoryzacyjne MSA

Zautomatyzowany proceslub stanowisko badawcze

Wzorcowanie

PCzęść

Losowe części produkcyjne,cały zakres procesu

Jednostki produkcyjne, próbki badane, normysprawdzania, przedmioty

Przyrzą d, UUT, próbka badania,wielkość mierzona

IPrzyrzą d

Pojedynczy typ przyrzą du pomiarowego

DCC, CMM, stanowisko badawcze

Wzorzec przyrzą du iwyposażenia

S Norma

Skala, wzorcowa norma, lubklasa; spełnia „zasadę 10 do 1”

Skala i geometria, normyodniesienia badania

Wzorzec,odniesienie,wewnę trzny lubkonsensus,

przedmiotMMetoda

Standardowe ProceduryOperacyjne (S.O.P.), czę stoustne, mogą być dokumentowane; plan kontroli

udokumentowany S.O.P., program DCC lubzautomatyzowany cykl

badania

Udokumentowana, formalna

procedurawzorcowania

OOperator

(2-3) typowi, przeszkoleni,którzy normalnie pracują

Ograniczony do badaniaoperator, specjalizowane

szkolenie i umieję tności

Wykwalifikowany technik,

dowód biegłościz ISO 17025EŚrodowisk o

Stabilna produkcja i warunkioperacyjne

Czę sto sterowany Granicekontrolne,optymalizacja,zasada źródło

błę duAZałożenia

Statystyczny, czę stoignorowany

Statystyczny, specjalnezastosowanie

Nie może być założone,

podstawoweźródło błę du

Cel Sterowanie procesem (SPC) Sterowanie wyrobem,Kontrola 100 %

Sterowaniewyrobem,tolerancjawzorcowania

Stopień wpływu i udziału zmienności pomiaru dla specjalnych źródeł błę du bę dzie zależny odsytuacji. Matryca, diagram przyczyna i skutek lub drzewo wad bę dą użytecznymi narzę dziamido identyfikacji i zrozumienia dominują cych źródeł zmienności pomiarowej w celu sterowania iulepszania.

Analiza systemu pomiarowego zaczyna się zrozumieniem celu i procesu pomiarowego.Wszystkie źródła chaotycznych i nieuzasadnionych błę dów powinny być usunię te. Badanie

pomiarowe jest zaplanowanym eksperymentem, który prowadzi poprzez proste koncepcje:OKREŚLENIE znaczą cych źródeł błę du, USTALIENIE niektórych, WYZNACZENIE jednego



176

lub wię cej czynników STEROWANIA do zmiany, MIERZENIE poprzez wielokrotne próby,ANALIZOWANIE wyników i PODEJMOWANIE DZIAŁANIA.

Strona 204Słownik

Strona pusta.

Strona 205SłownikZobacz Podr ę cznik Odniesienia Statystycznego Sterowania Procesem (SPC) jako dodatkoweinformacje słownikowe.

5.15 vs. 6σGRR Multiplying Factor(czynnik towarzyszący σGRR: 5.15 vs. 6)

patrz uwaga na stronie iv.

Accuracy(dokładność)Stopień zgodności pomię dzy wartością zaobserwowaną i zaakceptowana wartością odniesienia.

Analysis of Variance(analiza wariancji)Metoda statystyczna (ANOVA) czę sto używana w projektowanych eksperymentach (DOE), wcelu analizy zmiennych danych z wielu grup, by porównać średnie, przeanalizować źródłazmienności.

Apparent Resolution(rozdzielczość dostrzegalna)Wielkość najmniejszego przyrostu na przyrzą dzie pomiarowym jest dostrzegalną rozdzielczością . Na ogół wartość ta stosowana jest w literaturze do klasyfikowania przyrzą du

pomiarowego. Ilość kategorii danych można określić poprzez podzielenie tej wielkości naoczekiwany rozrzut rozk ładu procesu / 6σ/.UWAGA: Ilość wyświetlanych lub podawanych cyfr nie zawsze pokazuje rozdzielczość

przyrzą du. Na przyk ład, części dla których wyniki pomiarów wynoszę 29,075; 29.080; 29.095itd. są rejestrowane jako pomiary 5-cyfrowe. Jednak że przyrzą d nie ma rozdzielczości 0.001, aleraczej 0.005.

Appraiser Variation(zmienność oceniającego)Zmienność średniej pomiarów tej samej części (wielkość mierzona) pomię dzy różnymioceniają cymi (operatorami) przy użyciu tego samego przyrzą du pomiarowego i metody wstabilnym środowisku. Zmienność oceniają cego ( AV ) jest jedną z powszechnych źródeł zmienności systemu pomiarowego (błą d), który skutkuje różnicami w umieję tnościach operatorai technice przy użyciu tego samego systemu pomiarowego. Zmienność oceniają cego jest

powszechnie sprowadzana do „błę du odtwarzalności” kojarzonego z systemem pomiarowym; tonie zawsze jest prawdziwe (zob. odtwarzalność).

Bias

(obciążenie)Różnica pomię dzy zaobserwowaną średnią z pomiarów (próby w warunkach powtarzalności) iwartością odniesienia; historycznie odniesiona jako dok ładność. Obciążenie jest oceniane iwyrażane przy pojedynczym punkcie wewną trz zakresu operacyjnego systemu pomiarowego.



177

Calibration(wzorcowanie)Zespół operacji ustalają cych w specjalnych warunkach, zwią zki pomię dzy urzą dzeniami

pomiarowymi i identyfikowalnym wzorcem znanej wartości odniesienia i niepewności.Wzorcowanie może tak że obejmować etapy wykrywania, korelacji, raportowania lub eliminacji przez ustawienie każdej rozbieżności, dok ładności porównywanego urzą dzenia pomiarowego.

Calibration Interval(przedział wzorcowania)Specjalny przedział czasu lub ustalone warunki pomię dzy wzorcowaniami, podczas których

parametry wzorcowania urzą dzenia pomiarowego są uważane za ważne.

Capability(zdolność)

Ocena połą czonej zmienności błę dów pomiarowych (przypadkowych i systematycznych) opartana krótkoterminowej ocenie systemu pomiarowego.

Confidence Interval(przedział ufności)Zakres wartości oczekiwanych, który obejmuje (przy pożą danym prawdopodobieństwie zwanym

poziomem ufności) prawdziwą wartość parametru.

Strona 206Słownik

Control Chart(karta kontrolna)Wykres charakterystyki procesu, oparty na próbkowych pomiarach w porzą dkuchronologicznym stosowany do pokazania zachowania procesu, identyfikacji próbek zmienności

procesu, oceny stabilności i wskazania kierunku procesu.

Data(dane)Zbiór obserwacji w ustalonych warunkach, które mogą być albo zmienne (liczona wartość,

jednostka miary) lub odosobnione (ocena alternatywna lub policzalne dane takie jak:

przeszł o/nie przeszł o, zł e/dobre, przechodzi/nie przechodzi, itd.).Designed Experiment(zaprojektowany eksperyment)Planowane studium wymagają ce analizy serii testów, w którym są wykonywane doniosłezmiany wobec czynników procesu i obserwowane skutki w celu określenia zwią zkówzmiennych procesu i ulepszenia procesu.

Discrimination(rozróżnialność)Inaczej najmniejsza jednostka odczytywalna, rozróżnialność jest rozdzielczością , granicą skali

lub najmniejszą wykrywalną jednostk ą urzą dzenia pomiarowego i normy. Jest to inherentnawłasność konstrukcji przyrzą du i odnotowywana jest jako jednostka pomiaru lub klasyfikacji.Liczba kategorii danych jest czę sto rozumiana jako współczynnik rozróżnialności, ponieważ opisuje, jak wiele klasyfikacji może być pewnie odróżnionych przez daną zaobserwowaną zmienność procesu.



178

Distinct Data Categories(oddzielne kategorie danych)Liczba klasyfikacji danych lub kategorii, które mogą być rzetelnie wyróżnione przez skuteczną

rozdzielczość systemu pomiarowego i zmienność części z obserwowanego procesu dla danegozastosowania. Zobacz ndc.

Effective Resolution(rozdzielczość skuteczna)Wielkość kategorii danych, gdy bierze się pod uwagę całkowitą zmienność systemu

pomiarowego jest rozdzielczością skuteczną . Wielkość ta jest określana długością przedziałuufności opartego o zmienność systemu pomiarowego. Ilość kategorii danych może być określona

przez podzielenie tej wielkości na przewidywany rozrzut rozk ładu procesu. Skuteczną rozdzielczość szacuje się standardowo /przy 97 % poziomie ufności/, że wynosi ona 1.41[ ]GRRPV /

/inna interpretacja patrz Wheeler - Bibliografia/.

F Ratio(współczynnik F)Statystyczna reprezentacja współczynnika matematycznego pomię dzy grupą kwadratu średniej

błę du wewną trz grupy dla ustalenia danych używanych do oceny prawdopodobieństwalosowego wystą pienia przy wybranym poziomie ufności.

Gage R&R (GRR) Ocena połą czonej zmienności powtarzalności i odtwarzalności dla systemu pomiarowego.

Wariancja GRR jest równa sumie wariancji wewną trz systemu i pomię dzy systemem.

Histogram(histogram)Poglą dowy sposób prezentacji danych w formie czę stotliwości ich wystę powania. Daje towizualny sposób oceny rozk ładu danych.

In Control(pod kontrolą)Stan procesu, gdy wykazuje on jedynie zmiany przypadkowe /w przeciwieństwie do zmiansystematycznych i/lub zmian powodowanych przez nieprzypadkowe źródła/.

Independent(niezależny)Wystą pienie jednego przypadku zmiennej, która nie ma skutku na prawdopodobieństwo, która winnym przypadku lub zmiennej pojawi się .

Independent and Identifically Distributed(niezależnie i identycznie rozłożone)Powszechnie rozumiane jako „iid ”. Jednorodna grupa danych, które są niezależne i losoworozłożone w jednym powszechnym rozk ładzie normalnym.



179

Strona 207Słownik

Interaction(interakcja)Połą czony skutek lub wynik skutkują cy dwiema lub wię cej zmiennymi, które są znaczą ce. Nieaddytywny pomię dzy oceniają cym a częścią . Różnice oceniają cego są zależne od mierzonejczęści.

Linearity(liniowość)Różnica w wartościach obciążenia przyrzą du w oczekiwanym zakresie operacyjnym systemu

pomiarowego. W innych terminach liniowość wyraża korelację wielokrotnych i niezależnych błę dów obciążenia w zakresie operacyjnym.

Long-Term Capability(zdolność długoterminowa)Statystyczna miara zmienności wewną trz podgrupy wykazywana przez proces na przestrzenidługiego okresu czasu. Różni się to od sprawności, ponieważ nie zawiera zmienności pomię dzy

podgrupą .

Measurand(wielkość mierzona)Określona wielkość lub przedmiot mierzony w specyfikowanych warunkach - określony zestawspecyfikacji dla zastosowania pomiarowego.

Measurement system(system pomiarowy)Zbiór instrumentów lub przyrzą dów, norm, operacji, metod, osprzę tu, personelu, środowiska izałożeń używanych do obliczania jednostki miary lub ustalona ocena do mierzonejcharakterystyki; kompletny proces używany do uzyskiwania pomiarów.

Measurement System Error

(błąd systemu pomiarowego)Połą czenie obciążenia przyrzą du, powtarzalności, odtwarzalności, stabilności i liniowości.

Metrology(metrologia)

Nauka o pomiarach.

ndc

Liczba oddzielnych kategorii. ( )GRRPV /41.1 .

Non-replicable

(niepowtarzalny) Niezdolność powtórzenia pomiarów na tej samej próbce lub sk ładniku wskutek dynamicznejnatury wielkości mierzonej.



180

Number of Distinct Categories(liczba oddzielnych kategorii)Patrz ndc.

Out-of-Control(poza kontrolą)Stan procesu, kiedy pokazuje chaotyczne, zdolne do wyznaczenia lub specjalne przyczynyzmienności. Proces, który jest poza kontrolą jest statystycznie niestabilny.

Part Variation(zmienność części)Odniesiona do analizy systemu pomiarowego, zmienność części (PV ) reprezentuje oczekiwaną zmienność pomię dzy częściami lub pomię dzy czasami dla stabilnego procesu.

Part-to-part Variation

(zmienność “między częściami”)Zmienność wskutek różnych części mierzonych.

Performance(sprawność)Ocena połą czonej zmienności błę dów pomiarowych (przypadkowego i systematycznego) opartana długoterminowej ocenie systemu pomiarowego; zawiera wszystkie znaczą ce i możliwe dookreślenia źródła zmienności w czasie.

Precision(precyzja)Efekt netto rozróżnialności, czułości i powtarzalności w zakresie operacyjnym (wielkość, zakresi czas) systemu pomiarowego. W niektórych organizacjach precyzja jest używana zamiennie z

powtarzalnością . W rzeczywistości precyzja jest częściej używana do opisania oczekiwanejzmienności powtarzanych pomiarów w zakresie pomiaru; tym zakresem może być wielkość czasu. Użycie bardziej opisowego sk ładnika terminów jest ogólnie preferowane dla terminu„precyzja”.

Strona 208Słownik

Probability(prawdopodobieństwo)Ocena (w proporcji lub ułamku) oparta na szczególnym rozk ładzie zebranych danych, opisują caszansę , że specjalny przypadek wystą pi. Prawdopodobieństwo szacuje się pomię dzy 0(niemożliwy przypadek) do 1 (pewna rzecz). Ustawienie warunków lub przyczynwspółdziałają cych, aby powstał wynik.

Process Control(sterowanie procesem)Stan operacyjny, kiedy cel pomiaru i kryteria decyzyjne stosuje się do produkcji rzeczywistejczęści, aby ocenić stabilność procesu i wielkość mierzoną lub cechę wzglę dem naturalnej

zmienności procesu - wynik pomiaru pokazuje, czy proces jest stabilny i „pod kontrolą ”, czy„poza kontrolą ”.



181

Product Control(sterowanie wyrobem)Stan operacyjny, kiedy celem pomiaru i kryteriów decyzyjnych jest ocena wielkości mierzonejlub cechy wzglę dem zgodności ze specyfikacją ; wynik pomiaru jest „w tolerancji” lub „poza

tolerancją ”.

Reference Value(wartość odniesienia)Wartość wielkości mierzonej, która jest rozpoznawalna i służy jako uzgodnione odniesienie lubwartość wzorcowa dla porównania:

o Teoretyczna lub ustalona wartość w oparciu o reguły naukowe;o Wyznaczona wartość w oparciu o pewne państwowe lub mię dzynarodowe organizacje;o Wartość konsensusu w oparciu o wspólną pracę eksperymentalną pod auspicjami grupy

naukowej lub technicznej;o Do zastosowania naukowego, uzgodniona wartość uzyskana przy użyciu akceptowanej

metody odniesienia.Wartość spójna z definicją specyficznej wielkości i akceptowana, czasami przez konwencję , jakoodpowiednia dla danego celu.UWAGA: Inne terminy używane synonimicznie dla wartości odniesienia:Akceptowana wartość odniesieniaAkceptowana wartość Konwencjonalna wartość Konwencjonalna prawdziwa wartość Wyznaczona wartość

Najlepiej oceniona wartość Wartość wzorcaWzorzec pomiaru

Regression Analysis(analiza regresji)Studium statystyczne powią zania pomię dzy dwiema lub wię cej zmiennymi. Obliczane abyzdefiniować matematyczne powią zanie pomię dzy dwiema lub wię cej zmiennymi.

Repeatability(powtarzalność)Zmienność losowa wspólnej przyczyny bę dą ca rezultatem sukcesywnych prób w

zdefiniowanych warunkach pomiaru, czę sto rozumiana jako zmienność wyposażenia ( EV ),chociaż to jest mylne. Najlepszym określeniem dla powtarzalności jest zmienność wewną trzsystemu, kiedy warunki pomiaru są ustalone i zdefiniowane – ustalona część, przyrzą d, norma,metoda, operator, środowisko i założenia w uzupełnieniu do zmienności wewną trz wyposażenia,

powtarzalność obejmuje całą wewnę trzną zmienność z warunków w modelu błę du pomiarowego.

Strona 209Słownik

Replicable

(powtarzalny)Zdolność do wykonywania powtarzalnych pomiarów na tej samej próbce lub sk ładniku, gdzienie ma znaczą cych zmian fizycznych wzglę dem wielkości mierzonej lub środowiska

pomiarowego.



182

Replication(powtarzanie)Wielokrotne próby badania w warunkach powtarzalności (identyczne).

Reproducibility(odtwarzalność)Zmienność w średniej pomiaru spowodowana przez normalny warunek (warunki) zmiany

procesu pomiarowego. Typowo jest to zmienność średniej pomiarów wykonywanych przezróżnych oceniają cych używają cych tego samego przyrzą du pomiarowego podczas pomiarów tejsamej charakterystyki na tej samej części w stabilnym środowisku. To jest czę sto prawdziwe dlar ę cznych przyrzą dów, na które oddziałują umieję tności operatora. Jednak jest to nieprawdziwedla procesów pomiarowych (tj. zautomatyzowanych systemów), gdzie operator nie jest głównymźródłem zmienności. Z tego powodu odtwarzalność jest rozumiana jako średnia zmienność między systemami lub między warunkami pomiaru.

Resolution(rozdzielczość)Można stosować jako rozdzielczość pomiarową lub skuteczną rozdzielczość. Zdolność systemu

pomiarowego do wykonywania i rzetelnego wskazywania nawet małych zmian mierzonejcharakterystyki /Patrz również rozróżnialność/. Rozdzielczość systemu pomiarowego wynosi δ

jeżeli istnieje równe prawdopodobieństwo, że wskazana wartość dla dowolnej części, która różnisię od części wzorcowej o mniej niż δ bę dzie taka sama jak wskazana wartość dla częściwzorcowej. Na rozdzielczość systemu pomiarowego ma wpływ przyrzą d pomiarowy, a tak żerównież inne źródła zmienności całego systemu pomiarowego.

Scatter Diagram(diagram rozrzutu)Wykres X-Y dwóch zmiennych, jednej w stosunku do drugiej, celem pokazania trendu.

Sensitivity(czułość)

Najmniejszy sygnał wejściowy, który skutkuje wykrywalnym (dostrzegalnym) sygnałemwyjściowym urzą dzenia pomiarowego. Przyrzą d powinien być co najmniej tak czuły, jak

jednostka rozróżnialności. Czułość jest określana przez inherentną konstrukcję przyrzą du i jakość, utrzymanie serwisu i warunki użytkowania. Czułość jest odnotowywana w jednostkach

pomiaru.Significance level(poziom istotności)Statystyczny poziom wybrany do badania prawdopodobieństwa losowych wyników; tak żeskojarzony z ryzykiem, wyrażony jako ryzyko alfa (α), które reprezentuje prawdopodobieństwo

błę du decyzji.

Stability(stabilność)

Odnosi się zarówno do stabilności statystycznej procesu pomiarowego jak i stabilności pomiarowej w czasie. Obie są doniosłe dla systemu pomiarowego, w celu jego zamierzonegoużycia. Stabilność statystyczna implikuje przewidywany proces pomiarowy działają cy wewną trz

powszechnych przyczyn zmienności pod kontrolą . Stabilność pomiarowa (inaczej dryf –powolna



183

zmiana) opisuje konieczną zgodność z normą pomiarową lub odniesienia w życiu operacyjnym(czasie) systemu pomiarowego.

Tolerance(tolerancja)

Dopuszczalna odchyłka od wartości nominalnej, która utrzymuje zgodność, formę i funkcję .

Strona 210Słownik

Uncertainty(niepewność)Parametr powią zany z wynikiem pomiaru, który charakteryzuje rozrzut wartości, które mogłybyw uzasadniony sposób być przypisane do wielkości mierzonej (VIM); zakres przypisany dowyniku pomiaru, który opisuje, wewną trz określonego poziomu ufności, granice oczekiwane abyobjąć prawdziwy wynik pomiaru. Niepewność jest obliczonym wyrażeniem rzetelności

(pewności) pomiarowej.

Unimodal(jednomodalny)Grupa zbliżonych do siebie danych, które mają jedną modę .

Strona 211Lista Odniesienia

1. ASTM E691 -99, Standard Practice for Conducting an Interlaboratory Study to Determine

the Precision of a Test Method, (www.astm.org).2. ASTM E 177-90a, Standard Practice for Use of the Terms Precision and Bias in ASTM

Test Methods.

3. ASTM E456-96, Standard Terminology for Relating to Quality and Statistics

4. AT&T Statistical Quality Control Handbook, Delmar Printing Company, Charlotte, NC, 1984.

5. Burdick, Richard K., and Larsen, Greg A., "Confidence Intervals on Measures of Variability in R&R Studies," Journal of Quality Technology, Vol. 29, No. 3, July 1997.

6. Dataplot, National Institute of Standards and Technology, Statistical EngineeringDivision, (www.itl.nist.gov)

7. Deming, W. E., Out of the Crisis, Massachusetts Institute of Technology, 1982, 1986.8. Deming, W. E., The New Economics for Industry, Government, Education, The MIT Press,1994, 2000.9. Duncan, A. J., Quality Control and Industrial Statistics, 5th ed., Richard D. Irwin,me., Homewood, Illinois, 1986.10. Eagle, A. R., "A Method For Handling Errors in Testing and Measuring," Industrial

Quality Control, March, 1954, pp. 10-14.

11. Ermer, Donald S., and E-Hok, Robin Yang, "Reliable Data is an Important Commodity,"University of Wisconsin, Madison; published in The Standard, ASQ Newsletter of theMeasurement Quality Division, Vol. 97-1, Winter 1997.12. Foster, Lowell W., GEO-METRICS: The Metric Application of Geometric Tolerancing, Addison-Wesley Publishing Company, Reading, Massachusetts, 1974.



184

13. Gillespie, Richard, A History of the Hawthorne Experiments, Cambridge University Press, New York, 1991.14. Grubbs, F. E., "On Estimating Precision of Measuring Instruments and ProductVariability," Journal of the American Statistical Association, Vol. 43, 1948, pp.243-264.15. Grubbs, F. E., "Errors of Measurement, Precision, Accuracy and the Statistical Comparison

of Measuring Instruments," Technometrics, Vol. 15, February 1973, pp. 53-66.16. Gruska, G. F., and Heaphy, M. S., "Measurement Systems Analysis," TMIConference Workshop, Detroit, Michigan, 1987.

17. Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, ISO/TAG 4/WG 3 (1995).

18. Hicks, Charles R., Fundamental Concepts in the Design of Experiments, Holt, Rinehart and Winston, New York, 1973.

Strona 212

Lista Odniesienia

19. Hahn, J. H. and Nelson, W., "A Problem in the Statistical Comparison of MeasuringDevices," Technometrics, Vol. 12., No. 1, February 1970, pp. 95-102.

20. Hamada, Michael, and Weerahandi, Sam, "Measurement System Assessment ViaGeneralized Inference," Journal of Quality Technology, Vol. 32, No. 3, July 2000.

21. Heaphy, M. S., et. al., "Measurement System Parameters," Society of ManufacturingEngineering -IQ81-154, Detroit, Michigan, 1981.22. International Vocabulary of Basic and General Terms in Metrology (abbr.

VIM), ISO/IEC/OIML/BIPM (1993).

23. Ishikawa, Kaoru, Guide to Quality Control, Asian Productivity Organization, 1986

24. Jaech, J. L., "Further Tests of Significance for Grubbs' Estimators," Biometrics, 27,December, 1971, pp.1097-1101.

25. James, P. D., "Graphical Displays of Gage R&R Data," AQC Transaction, ASQC, 1991.

26. Lipson, C., and Sheth, N. J., Statistical Design & Analysis of Engineering Experiment, McGraw-Hill, New York, 1973.

27. Maloney, C. J., and Rostogi, S. C., "Significance Test for Grubbs' Estimators," Biometrics, 26,December, 1970. pp. 671-676.

28. Mandel, J., "Repeatability and Reproducibility," Journal of Quality Technology, Vol.4, No.2,April, 1972,pp.74-85.29. McCaslin, J. A., and Gruska, G. F., "Analysis of Attribute Gage Systems," ASQCTechnical Conference Transactions, 1976, pp. 392-399.30. Measurement Systems Analysis Reference Manual, Second Edition, Chrysler, Ford, GM,Second Printing, 1998.31. Minitab User's Guide 2: Data Analysis and Quality Tools, Release 13 for Windows, Minitab,Inc., February 2000.

32. Montgomery, Douglas C., and Runger, George C., "Gauge Capability and DesignedExperiments. Part I: Basic Methods; Part II: Experimental Design Models and VarianceComponent Estimation," Quality Engineering, Marcel Dekker, me., 1993.



185

33. Nelson, L., "Use of the Range to Estimate Variability," Journal of Quality Technology, Vol.7, No.l, January, 1975, pp.46-48.

34. Potential Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) Reference Manual, Third Edition,DaimlerChrysler, Ford, GM, 2001.

35. Production Part Approval Process (PPAP), Third Edition, DaimlerChrysler, Ford, GM,2000.

36. Statistical Process Control Reference Manual(SPC), Chrysler, Ford, GM, Second Printing,1995.

37. Thompson, W. A., Jr., "The Problem of Negative Estimates of Variance Components," Annals of

Mathematical Statistics, No. 33, 1962, pp. 273-289.

38. Thompson, W. A., Jr., "Precision of Simultaneous Measurement Procedures", American

Statistical Association Journal, June, 1963, pp. 474-479.

Strona 213Lista Odniesienia

39. Traver, R. W., "Measuring Equipment Repeatability - The Rubber Ruler," 1962ASQC Convention Transactions, pp. 25-32.

40. Tsai, Pingfang, "Variable Gauge Repeatability and Reproducibility Study Using the Analysisof Variance Method," Quality Engineering, Marcel Dekker, Inc., 1988.

41. Vardeman, Stephen B., and VanValkenburg, Enid S., "Two-Way Random-Effects Analysesand Gauge R&R Studies," Technometrics, Vol. 41, No. 3, August 1999.

42. Wheeler, D. J., "Evaluating the Measurement Process When the Testing is Destructive,"TAPPI, 1990 Polymers Lamination & Coatings Conference Proceedings, pp. 805-807(www.tappi.org:

plc90905.PDF).

43. Wheeler, D. J., and Lyday, R. W., Evaluating the Measurement Process, SPC Press, Inc.,Knoxville, Tennessee, 1989.

Strona 215

Wzorcowe FormularzeCzytelnik ma zezwolenie na reprodukowanie formularzy z tej sekcji.

Każdy z formularzy z tej sekcji reprezentuje możliwy format dla zbierania danych GRR iraportowania. Nie wyklucza się zastosowania innych typów formatów, które mogą zawierać tesame informacje i realizować te same wyniki.



186

Strona 216Arkusz zbierania danych dotyczących powtarzalności i odtwarzalności przyrządu

Cześć Oceniają cy/ nr próby

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

średnia

A 1

2

3

średnia X c =

Rozstęp Rc

=

B 1

2

3

średnia X c =

Rozstęp Rc

=

C 1

2

3

średnia X c =

Rozstęp

Rc

=

Średnia

części X =

Rp =

⎟ ⎠ ⎞

⎜⎝ ⎛

⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ =+⎥⎦

⎤⎢⎣⎡ =+⎥⎦

⎤⎢⎣⎡ == R R R cba

R / [ilość oceniają cych = ] = R =

=⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ −=−⎥⎦

⎤⎢⎣⎡ == X Min X Max X DIFF

= X DIFF

* =⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ =×⎥⎦

⎤⎢⎣⎡ == DUCL R

R 4

* D4 = 3,27 dla 2 prób i 2.58 dla 3 prób.UCLR przedstawia granicę indywidualnych rozstę pów R. Zakreślić te rozstę py, które są poza tę granicę .Zidentyfikować przyczynę i skorygować. Powtórzyć te odczyty bior ą c tego samego oceniają cego i część, która

była pierwotnie użyta lub odrzucić wartości i obliczyć ponownie średnie i R oraz wartość graniczne z pozostałych obserwacji.

Uwagi:



187

Strona 217

Raport na temat powtarzalności i odtwarzalności przyrządu Nr i nazwa części:Charakterystyka:

Specyfikacja:

Z arkusza danych:

R =

Nazwa przyrzą du: Nr przyrzą du:

Typ przyrzą du:

X DIFF =

Data:Wykonał:

RP=

Analiza urządzenia pomiarowego % ogólnej zmienności (TV)

próby K 1

2 0,8862

Powtarzalność – zmienność wyposażenia ( EV )

EV = K R1

×

= _______ x _____

= _______ 3 0,5908

%EV = 100 [ EV/TV ] = 100 [______/_______] = _____%

Odtwarzalność – zmienność oceniają cego ( AV )

( ) ( )( )nr DIFF

AV EV K X /222

−= ×

= ( ) ( )⎟ ⎠ ⎞⎜

⎝ ⎛ ×−× 310/ _____ _____ _____

22

= _________

oceniający 2 3n = ilo ść części

r =ilo ść prób K 2

0,7071 0,5231

%AV = 100 [ AV/TV ] = 100 [_______/_______] = _______%

(GRR)

część K 3

2 0,7071

Powtarzalność i odtwarzalność

GRR = AV EV 22

+

= ⎟ ⎠ ⎞⎜

⎝ ⎛ + ______ _____

22

= ___________ 3 0,5231

%GRR = 100 [GRR/TV ] = 100 [_______ / _______] = ______%

4 0,4467

5 0,4030

Zmienność części (PV )PV = RP x K 3

= ___________ 6 0,37427 0,35348 0,3375

%PV = 100 [PV/TV ]

= 100 [______/_______] = ______%

9 0,3249

Całkowita zmienność (TV )TV =

22

= _______ _______ 22

+

= ________ 10 0,3146

ndc = 1,41(PV/GRR)

= 1,41(______/_______) = ________

(W celu informacji o teorii i wielkościach użytych w tym formularzu zobacz Podr ęcznik Odniesienia MSA, Trzecia edycja)



188

Strona 218IndeksStrona pusta.

Strona 219Indeks

Strona 220

A Accuracy (dok ładność) - 6, 48 (Also see Bias)Additive Mode (model addytywny) l-188Analysis of Variance (ANOVA) (analiza wariancji ANOVA) - 117Analytic Method (metoda analityczna) - 135

Appraiser Variation (AV) (zmienność oceniają cego) - 7,110,188Artifact (przedmiot) - 6, 41ASTM (American Society for Testing and Materials) (Amerykańskie Stowarzyszenie Badań iMateriałów) - iii, 1, 31, 48, 54Attribute (oceniany alternatywnie)- 125,135,149Average (średnia) - 99,102,110,161

BBias (obciążenie) - 6, 49, 51, 60, 85-91

C Calibration (wzorcowanie) - 25, 37, 38, 41Calibration Standard (standard wzorcowania)- 41Capability (Measurement System) (zdolność (system pomiarowy))- 7, 8,16Cause and Effect (przyczyna i skutek)- 15, 65Charts (karty):

Average (średniej)- 102Error (błę du)- 108Range (rozstę pu) - 45,104Run (przebiegu) -105

Check Standard (norma sprawdzania) -42CMM- 12, 23, 57Complexity (złożoność) - 23Consistency (spójność) - 8, 56Consumer's Risk (ryzyko klienta) - 17Control Charts (karty kontrolne) - 8, 47, 84, 88

D

Designed Experiment (projektowany eksperyment)- 69

Destructive Testing (badanie niszczą ce) - 143-144Discrimination (rozróżnialność) - 5, 43Drift (See Stability) (dryf (patrz stabilność)) - 6, 50



189

E

Ensemble (zespół) - 41Environment (środowisko) - 36Equipment Variation (EV) (zmienność środowiska) - 7, 52 (see Repeatability) (patrz

powtarzalność)Error Charts (karty błę du) - 108Ergonomics (ergonomia) -37

Strona 221

F

Fixturing (osprzę t) - 36, 69Flexibility (elastyczność) - 31Flow Chart (karta przepływu) - 24, 25

FMEA -11,24Funnel Experiment (eksperyment lejka) - 21

G Gage (przyrzą d) -5Gage Repeatability (GR) (powtarzalność przyrzą du) - Appendix D (załą cznik D), 197Gage Repeatability and Reproducibility (GRR) (powtarzalność i odtwarzalność przyrzą du)-7,33, 55, 56, 63,122,151,177Geometric Dimensioning and Tolerancing (GD&T) (wymiarowanie geometryczne i ustalanie

tolerancji) - 28,159Guide to the Expression of Uncertainty of Measurement (GUM) (wytyczne do wyrażanianiepewności pomiarowej) - 63

H Histogram (histogram) - 85, 87,109, 206

I

Interactions (interakcje) - 3,4, 81,106-7,117-122,187-190, 207

J,K L

Linearity (liniowość) - 6,16, 50, 51, 77, 85, 92-95,152, 207Long Term Capability (zdolność długoterminowa) - 207Lower Control Limit (LCL) (dolna granica kontrolna) -112Lower Limit (dolna granica) - 135,136,138,171

MMaintenance (utrzymanie, konserwacja)- 8, 24,25, 29, 30, 32, 35, 37, 50, 53, 55, 69, 91Master (wzór) -3,23,25,29,30,32,35,41,50,53,55, 69, 83, 85, 208Master Standard (norma wzorca)- 62



190

Master Value (wartość wzorca) - 3, 42Measurand (wielkośc mierzona) -59,61, 207Measurement Life Cycle (cykl życia pomiaru) - 24Measurement System (system pomiarowy) - iii, 3, 4, 5, 6, 8Miss Rate (czę stość niewychwycenia) - 17,130,132

MRA (Mutual Recognition Arrangement) (obustronnie uznawane uzgodnienia) - 9

Strona 222

N NBS (National Bureau of Standards) (Państwowe Biuro Norm) - 9 NIST (National Institute of Standards) (Państwowy Instytut Norm)- 9,10, 32, 43 NMI (National Measurements Institute) (Państwowy Instytut Pomiarów) - 9,10, 43 Non-replicable (niepowtarzalny) - 143,144,147,148,152, 207

0Observed Process Variance (zaobserwowana wariancja procesu)- 19Observed Value (zaobserwowana wartość) -18,108,109Operating Range (zakres operacyjny) -6, 8, 50, 52, 73, 74, 87, 92, 94Operational Definition (definicja operacyjna) - 5, 6,10,12,13, 40, 43, 65

PPerformance (Measurement) (sprawność (pomiar))- 8,16,31,40, 57-58, 77Performance Curve (krzywa sprawności) - 40,135,136,138,138-140,169-174

P.I.S.M.O.E.A. Error Model (model błę du) - Appendix F (załą cznik F), 201Plan-Do-Study-Act (PDSA) (zaplanuj-zrób-przestudiuj-działaj) - 66Precision (precyzja)- 7, 52, 59, 71, 207Process Control (sterowanie procesem) - 5,12,13,16,18, 22, 24,39, 47, 62, 73, 74, 96,162, 207

R

Random (losowy, przypadkowy)- 7,16, 52, 56, 74,92,99,118,177Randomization (randomizacja) - 117Range (rozstę p) - 46Readability (see Discrimination or Resolution) (czytelność (patrz rozróżnialność lubrozdzielczość))- 5, 43, 49, 50, 53Reference Value (wartość odniesienia) - 5, 6, 9,10, 42, 43, 49, 83, 84, 85,108,135-138,145,169,208Repeatability (powtarzalność) - 7, 48, 52, 56, 58, 60(i bias-obciążenie), 84, 86, 96-117,139,145,152,179, 208Reproducibility (odtwarzalność) - 7,16, 53, 54, 55, 96-117,169,179, 209Replicable (powtarzalny) - 144, 209Resolution (rozdzielczość) - 5,13, 39, 43, 44, 46, 75, 96, 209Resolution (rozdzielczość):

Apparent (widoczna) - 46, 205

Effective (skuteczna) - 5,13,37, 39, 44, 46, 206Risk Analysis Method (metoda analizy ryzyka) - 125R&R (See Gage Repeatability and Reproducibility or GRR) (zobacz powtarzalność iodtwarzalność przyrzą du)



191

Rule of Tens- see Ten to One Rule (zasada dziesię ciu)Run Chart (karta przebiegu) - 30,105

Strona 223

S Scatter Plot (wykres rozrzutu)- 106Sensitivity (czułość) - 5, 8,13, 37, 39, 44, 46, 52, 86, 90, 209Specification Limits (granice specyfikacji) - 13,17Stable (stabilny) -3,6,8,11,12,16,21,22,30,39,42,46,77,84,88,96,147,209Standard (norma) - 5, 9,11,12, 30, 31, 34, 38, 41-42, 53, 62, 71-72Statistical Control (sterowanie statystyczne) - 3, 6,13,16,18, 48,104,125S.W.I.P.E. - 14

TTarget (cel)- 10,18, 21Ten to One Rule (10 to 1) (zasada dziesięć do jednego) - 43Tolerance (tolerancja) - 13,23,31,39,46, 73, 77,116,126,210Tolerance Range (zakres tolerancji) - 191,192Traceability (identyfikowalność) - 9,10, 62Transfer Standard (norma przeniesienia) - 41True Value (prawdziwa wartość) - 5, 6, 8,10, 40, 43, 62,163, 205Type I Error (typ I błę du) - 17Type II Error (typ II błę du) -17

U

Uncertainty (niepewność)- 5, 8,10, 41, 56, 58, 61-63Uniformity (jednolitość)- 8,16, 53, 56, 57, 58Upper Control Limit (UCL) (górna granica kontrolna)-112,177

V Variation (zmienność) - 6, 7, 8,11,13,16,18,19, 24, 40, 45, 48, 50, 56, 65, 73VIM (International Vocabulary of Basic and General Terms in Metrology) (Mię dzynarodowy

Słownik Podstawowych i Ogólnych Terminów w Metrologii)- 9, 58

W Whiskers Chart (karta Whiskersa)- 107,146(stopka)Within-Part Variation (zmienność wewną trz części)- 53, 97,123,159Working Standard (norma robocza) - 4

XX-Y Plots (wykresy X-Y) -110, 111



192

Strona 224IndeksStrona pusta.

Strona 225

Proces odpowiedzi użytkownika podręcznika MSA

Zgodnie z koncepcją cią głego doskonalenia, podr ę cznik analizy systemów pomiarowychmotoryzacji (MSA) jest przedmiotem okresowego przeglą du/procesu rewizji. W zgodzie zzasadą satysfakcji klienta, przeglą d pocią ga rozważenie nie tylko zmian wymagań producentów

pojazdów z roku na rok, ale tak że odpowiedzi od użytkowników podr ę cznika w celu dodaniawartości i skuteczności dla przemysłu motoryzacyjnego i użytkowników. Dlatego, proszę podać komentarz na piśmie, dotyczą cy zrozumiałości podr ę cznika, przyjazności dla użytkownika, itd.W obszarze oznaczonym poniżej proszę odpowiednio zaznaczyć specyficzne strony podr ę cznika

Prześlij twoje spostrzeżenie zwrotnie na podany adres.Twoje nazwisko:Reprezentują cy (Firma/Nazwa Jednostki:Adres:Telefon:Proszę podać trzech najważniejszych klientów z motoryzacji i ich położenie:Położenie Klienta:Położenie Klienta:Położenie Klienta:Komentarze do odpowiedzi (dołą cz dodatkowe strony, jeżeli potrzeba):

Wyślij Komentarze do:Automotive Industry Action GroupSuite 20026200 Lahser RoadSouthfield, Michigan 48034MSA, 3rd Rev.

Proszę wejść na stronę www.aiag.org (lub http://www.aiag.org/publications/quality/ms3.html),aby dostarczyć swoją odpowiedź elektronicznie.

Uwaga od tłumacza:Tłumaczenia terminów statystycznych i metrologicznych pochodzą z nastę pują cych źródeł:

1. PN-90/N-01051 –Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Terminologia.

2. PN-ISO 3534-2 – Statystyka. Statystyczne sterowanie jakością . Terminologia i symbole.

3. Mię dzynarodowy słownik podstawowych i ogólnych terminów metrologii. Główny Urzą d

Miar 1996



193

msa edycja 3

Documents