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MSA的方法论是什么?

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可乐 一阶会员 User from: 广东省深圳市
2024-10-25 14:58

MSA涉及多种方法,每一种都跟统计有关。对大多数人来说,这些方法往往难以被记住,包括我自己。为了便于理解记忆,我们先对“变差”进行剥丝抽茧,即进行结构,看看那些指标可以用于表征测量系统的测量变差。

第一层:

测量观察到的总变差=零件间变差+测量系统误差,其中零件间变差是指不同零件间客观存在的真实差异,由零件本身决定;测量系统误差就是我们MSA的对象,即由测量系统能力决定的测量偏差。

第二层:

测量系统误差=精确度+准确度,精确度研究的是测量变差的波动范围,没有考虑与真值的差异;准确度研究的是测量变差离真值(或参考值)的差异。

第三层:

A、精确度=重复性+再现性;B、准确度=偏倚+稳定性+线性。

MSA的研究变差的指标其实就是上面等号右边的5个,所以MSA方法论包括了:

重复性研究:

同一个人,用同样的设备/方法/设置,在相同的环境,测量同一个产品多次所观察到的变差;主要研究设备导致的误差。理解举例:你去买黄金饰品的时候,同一个营业员对你看上的金饰用相同的量具3次称重,你发现3次测量结果波动很大,这就是重复性不好。

再现性研究:

不同的人,用同样的设备/方法/设置,在相同的环境,测量同一个产品所观察到的变差;主要研究人导致的误差。理解举例:接上面的例子,这时另外一个营业员过来用同样的工具、方法对同样的金饰称3次,发现和第一个人测量的平均值比,此人的测量平均值差异也很大,那么就是说的再现性的问题。

偏倚研究:

观测到的均值和基准值(参考值)之间的差异。理解举例:金饰的真值假设为50g,而今天你测量10次得到平均值为45g,那么5g的差异就是偏差。

稳定性研究:

在不同时间区间测量时得到的偏倚大小的情况,好的稳定性意味着什么时候测量偏倚都差不多。理解举例:接上面例子,一个月后,用同样的量具测那个真值50g的饰品10次,得到平均值40g,比一个月前少了10g,这说明稳定性很不好。

线性研究:

如测量结果随量程的变化始终保持很小的偏倚,那么测量系统的线性就很好。理解举例:上面那个量具,第一次测量真值50g的金饰偏倚假比为0.5g,第二次测量真值200金饰得到偏差为5g,也就是说随着量程变大,变差也越来越大,这个系统的线性非常糟糕。


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cyxwvoarn 二阶会员

This guy is lazy,Introduction has not been set

Problem dynamics

Release time
2024-10-25 12:15
Update time
2024-10-25 14:58
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