Giới thiệu về Phân tích Hệ thống Đo lường (MSA)

Giới thiệu về Phân tích Hệ thống Đo lường (MSA)

xã hội hiện nay bị tác động bởi ngày một nhiều hệ thống dữ liệu. trong kinh doanh và công nghiệp hiện nay đang được sử dụng dữ liệu theo nhiều cách hơn bao giờ hết. các doanh nghiệp sản xuất thu thập một lượng lớn thông tin thông qua việc đo lường cũng như kiểm tra. những công việc đo lường kiểm tra này nhằm sử dụng để đưa ra những quyết định có liên quan trong quá trình và hoạt động kinh doanh nói chung.


  • bộ 5 công cụ cốt lõi sử dụng trong iatf 16949:2016

giới thiệu về phân tích hệ thống Đo lường (msa)

Quý khách đang xem: Giới thiệu về Phân tích Hệ thống Đo lường (MSA)


việc đảm bảo thông tin dữ liệu phải thật chính xác để đo lường nhằm đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu không chính xác. việc phân tích hệ thống Đo lường (msa) được lập kế hoạch và thực thi đúng cách có thể giúp xây dựng nền tảng vững chác cho bất kỳ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu nào.

khái niệm phân tích hệ thống đo lường msa

msa được định nghĩa là một phương pháp thực nghiệm và toán học để xác định lượng biến đổi tồn tại trong quá trình đo lường. sự thay đổi trong quy trình đo lường có thể trực tiếp góp phần vào sự thay đổi quy trình tổng thể của chúng tôi. msa được sử dụng để chứng nhận hệ thống đo lường được sử dụng bằng cách đánh giá độ chính xác, độ chính xác và độ ổn định của hệ thống.

hệ thống đo lường là gì?

trước khi đi sâu hơn vào msa, chúng ta nên xem lại định nghĩa của hệ thống đo lường và một số nguồn biến thể phổ biến. hệ thống đo lường được mô tả là một hệ thống các phép đo liên quan cho phép định lượng các đặc tính cụ thể. nó cũng có thể bao gồm một tập hợp các thiết bị đo, đồ đạc, phần mềm và nhân viên cần thiết để xác nhận một đơn vị đo cụ thể hoặc thực hiện đánh giá tính năng hoặc đặc tính được đo. các nguồn của sự thay đổi trong một quá trình đo lường có thể bao gồm:

  • quy trình – phương pháp thử nghiệm, đặc điểm kỹ thuật
  • nhân sự – người vận hành, trình độ kỹ năng, đào tạo của họ, v.v.
  • dụng cụ / thiết bị – dụng cụ đo, đồ đạc, thiết bị thử nghiệm được sử dụng và hệ thống hiệu chuẩn liên quan của chúng
  • các hạng mục cần đo – mẫu bộ phận hoặc vật liệu được đo, kế hoạch lấy mẫu, v.v.
  • các yếu tố môi trường – nhiệt độ, độ ẩm, v.v.

tất cả các nguồn biến thể có thể có này cần được xem xét trong quá trình phân tích hệ thống Đo lường. Đánh giá hệ thống đo lường nên bao gồm việc sử dụng các công cụ chất lượng cụ thể để xác định nguồn biến thể có khả năng xảy ra nhất. hầu hết các hoạt động msa kiểm tra hai nguồn biến đổi chính, các bộ phận và phép đo các bộ phận đó. tổng của hai giá trị này đại diện cho tổng biến động trong một hệ thống đo lường.


tại sao phải thực hiện phân tích hệ thống đo lường (msa)

một quy trình msa hiệu quả có thể giúp đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập là chính xác và hệ thống thu thập dữ liệu phù hợp với quy trình. dữ liệu đáng tin cậy tốt có thể ngăn ngừa lãng phí thời gian, công phu và phế liệu trong quá trình sản xuất. một công ty sản xuất lớn đã bắt đầu nhận được cuộc gọi từ một số khách hàng của họ báo cáo các vật liệu không tuân thủ được nhận tại các cơ sở của họ. các bộ phận không khớp với nhau đúng cách để tạo thành một bề mặt đồng đều hoặc sẽ không khớp vào vị trí. quá trình này đã được kiểm tra và phát hiện ra rằng các bộ phận được sản xuất không đúng thông số kỹ thuật. người điều hành đã tuân theo kế hoạch kiểm tra và sử dụng các thiết bị được chỉ định để kiểm tra. vấn đề là thiết bị đo không có độ phân giải thích hợp để phát hiện các bộ phận không phù hợp. hệ thống đo lường không hiệu quả có thể cho phép các bộ phận xấu được chấp nhận và các bộ phận tốt bị loại bỏ, dẫn đến khách hàng không hài lòng và phế liệu quá nhiều. msa có thể đã ngăn chặn sự cố và đảm bảo rằng dữ liệu hữu ích chính xác đang được thu thập. hệ thống này là một trong 5 công cụ quản lý của tiêu chuẩn iatf 16949:2016

cách thực hiện phân tích hệ thống đo lường (msa)

msa là một tập hợp các thí nghiệm và phân tích được thực hiện để đánh giá khả năng, hiệu suất và lượng độ không đảm bảo của hệ thống đo lường liên quan đến các giá trị được đo. chúng ta nên xem lại dữ liệu đo lường đang được thu thập, các phương pháp và công cụ được sử dụng để thu thập và ghi lại dữ liệu. mục tiêu của chúng tôi là định lượng hiệu quả của hệ thống đo lường, phân tích sự thay đổi trong dữ liệu và xác định nguồn có thể có của nó. chúng tôi cần đánh giá chất lượng của dữ liệu được thu thập liên quan đến sự thay đổi về vị trí và chiều rộng. dữ liệu thu thập được cần được đánh giá về độ chệch, độ ổn định và độ tuyến tính.

trong một hoạt động msa, lượng độ không đảm bảo đo phải được đánh giá cho từng loại thiết bị đo hoặc công cụ đo lường được xác định trong các kế hoạch kiểm soát quá trình. mỗi công cụ phải có mức độ phân biệt và độ phân giải chính xác để thu được dữ liệu hữu ích. quá trình, các công cụ đang được sử dụng (thiết bị đo, đồ đạc, dụng cụ, v.v.) và người vận hành được đánh giá về độ chính xác, độ chính xác, độ chính xác, độ lặp lại và độ tái lập.

1: phân loại dữ liệu

Xem nhiều hơn: Đọc Truyện Ông Xã Em Là Thú Nhân [H+] [Phần 3] | HienCloudy

trước khi phân tích dữ liệu và hoặc thiết bị đo, công cụ hoặc đồ đạc, chúng ta phải xác định loại dữ liệu được thu thập. dữ liệu có thể là dữ liệu thuộc tính hoặc dữ liệu biến. dữ liệu thuộc tính được phân loại thành các giá trị cụ thể trong đó dữ liệu biến đổi hoặc liên tục có thể có vô số giá trị. các định nghĩa chi tiết hơn có thể được tìm thấy bên dưới.

2: mẫu chính

Để thực hiện một nghiên cứu, trước tiên bạn nên lấy mẫu và thiết lập giá trị tham chiếu so với chất chuẩn có thể truy nguyên. một số quy trình sẽ có “mẫu chính” được thiết lập cho phần cuối cao và thấp của thông số kỹ thuật đo lường dự kiến.

3: nghiên cứu gage r&r

Đối với thiết bị đo hoặc dụng cụ được sử dụng để thu thập dữ liệu liên tục thay đổi, có thể thực hiện độ lặp lại và độ lặp lại của gage (gage r & r) để đánh giá mức độ không đảm bảo trong hệ thống đo lường. Để thực hiện gage r & r, trước tiên hãy chọn thiết bị được đánh giá. sau đó thực hiện các bước sau:

  • lấy ít nhất 10 mẫu ngẫu nhiên của các bộ phận được sản xuất trong quá trình sản xuất thường xuyên
  • chọn ba nhà khai thác thường xuyên thực hiện kiểm tra cụ thể
  • yêu cầu từng người vận hành đo các bộ phận mẫu và ghi lại dữ liệu
  • lặp lại quy trình đo ba lần với mỗi người vận hành sử dụng các bộ phận giống nhau
  • tính giá trị trung bình (trung bình) và phạm vi của giá trị trung bình thử nghiệm cho từng toán tử
  • tính toán sự khác biệt của các giá trị trung bình của mỗi người vận hành, phạm vi trung bình và phạm vi đo lường cho từng phần mẫu được sử dụng trong nghiên cứu
  • tính toán độ lặp lại để xác định lượng thay đổi thiết bị
  • tính toán độ tái lập để xác định lượng biến thiên do người vận hành đưa ra
  • tính toán sự thay đổi trong các bộ phận và tổng phần trăm biến thể
  • tỷ lệ phần trăm gage r & r kết quả được sử dụng làm cơ sở để chấp nhận thiết bị đo. dưới đây là các hướng dẫn để thực hiện xác định:
  • hệ thống đo lường có thể chấp nhận được nếu điểm gage r & r giảm xuống dưới 10%
  • hệ thống đo lường có thể được xác định là có thể chấp nhận được tùy thuộc vào tầm quan trọng tương đối của ứng dụng hoặc các yếu tố khác nếu gage r & r nằm trong khoảng từ 10% đến 20%
  • bất kỳ hệ thống đo lường nào có gage r & r lớn hơn 30% đều cần hành động để cải thiện
  • bất kỳ hành động nào được xác định để cải thiện hệ thống đo lường cần được đánh giá về tính hiệu quả

khi giải thích kết quả của gage r & r, hãy thực hiện nghiên cứu so sánh các giá trị độ lặp lại và độ tái lập. nếu giá trị độ lặp lại lớn so với giá trị độ tái lập, thì điều đó sẽ chỉ ra một vấn đề có thể xảy ra với thiết bị đo được sử dụng cho nghiên cứu. có thể cần phải thay thế hoặc hiệu chỉnh lại thiết bị đo. ngược lại, nếu giá trị độ tái lập lớn so với giá trị độ lặp lại, nó sẽ cho thấy sự biến đổi có liên quan đến toán tử. người vận hành có thể cần được đào tạo thêm về cách sử dụng đúng cách đồng hồ đo hoặc có thể cần một bộ cố định để hỗ trợ người vận hành sử dụng đồng hồ đo.


các nghiên cứu gage r & r sẽ được thực hiện trong bất kỳ trường hợp nào sau đây:

  • bất cứ khi nào một hệ thống đo lường mới hoặc khác được giới thiệu

  • theo dõi bất kỳ hoạt động cải tiến nào

  • khi một loại hệ thống đo lường khác được giới thiệu

  • sau bất kỳ hoạt động cải tiến nào được thực hiện trên hệ thống đo lường hiện tại do kết quả của nghiên cứu gage r & r trước đó

  • hàng năm phù hợp với lịch hiệu chuẩn đã đặt của thiết bị đo

  • thuộc tính gage r & r

hệ thống đo lường thuộc tính có thể được phân tích bằng một phương pháp tương tự. Độ không đảm bảo đo của thiết bị đo thuộc tính phải được tính bằng phương pháp ngắn hơn như sau:

  • xác định thiết bị được nghiên cứu
  • lấy 10 mẫu ngẫu nhiên từ quá trình sản xuất thông thường
  • chọn 2 nhà khai thác khác nhau thực hiện hoạt động kiểm tra cụ thể thường xuyên
  • yêu cầu người vận hành thực hiện kiểm tra hai lần cho từng bộ phận mẫu và ghi lại dữ liệu
  • tiếp theo, tính giá trị kappa.
  • khi giá trị kappa lớn hơn 0,6, thiết bị đo được coi là chấp nhận được
  • nếu không, thiết bị đo có thể cần được thay thế hoặc hiệu chỉnh
  • nghiên cứu đo lường thuộc tính phải được thực hiện dựa trên cùng một tiêu chí được liệt kê trước đây cho nghiên cứu gage r & r.

trong quá trình msa, gage r&r hoặc nghiên cứu đo lường thuộc tính phải được hoàn thành trên từng thiết bị đo, dụng cụ hoặc đồ đạc được sử dụng trong hệ thống đo lường. các kết quả phải được ghi lại và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để tham khảo trong tương lai. nó có thể được yêu cầu để gửi ppap cho khách hàng. hơn nữa, nếu có bất kỳ vấn đề nào phát sinh, một nghiên cứu mới có thể được thực hiện trên thiết bị đo và kết quả so sánh với dữ liệu trước đó để xác định xem có thay đổi xảy ra hay không. một msa được thực hiện đúng cách có thể có ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng dữ liệu được thu thập và chất lượng sản phẩm.


các thuật ngữ và định nghĩa chính

  • dữ liệu thuộc tính – dữ liệu có thể được tính để ghi lại và phân tích (đôi khi được gọi là dữ liệu đi / không đi)

    Xem nhiều hơn: HS là viết tắt của từ gì trong quan hệ? Và thuật ngữ liên quan

  • dữ liệu biến đổi – dữ liệu có thể đo lường được; dữ liệu có giá trị có thể thay đổi từ mẫu này sang mẫu tiếp theo; dữ liệu biến liên tục có thể có vô số giá trị

  • Độ chệch – chênh lệch giữa giá trị quan sát trung bình hoặc giá trị trung bình và giá trị mục tiêu

  • tính ổn định – sự thay đổi độ chệch của phép đo trong một khoảng thời gian

  • một quy trình ổn định sẽ được xem xét trong “kiểm soát thống kê”

  • Độ tuyến tính – sự thay đổi giá trị thiên vị trong phạm vi hoạt động bình thường của quy trình

  • Độ phân giải – Đơn vị đo nhỏ nhất của dụng cụ đo hoặc dụng cụ đã chọn; độ nhạy của hệ thống đo lường đối với sự thay đổi của quá trình đối với một đặc tính cụ thể được đo

  • Độ chính xác – mức độ gần gũi của dữ liệu với mục tiêu hoặc giá trị chính xác hoặc với giá trị tham chiếu được chấp nhận

  • Độ chính xác – tập hợp các phép đo gần như thế nào với nhau

  • Độ lặp lại – một thước đo hiệu quả của công cụ đang được sử dụng; sự thay đổi của các phép đo do một người vận hành đơn lẻ sử dụng cùng một công cụ để đo cùng một đặc tính

  • Độ lặp lại – một thước đo sự thay đổi của toán tử; sự thay đổi trong một tập hợp dữ liệu được các nhà khai thác khác nhau thu thập bằng cách sử dụng cùng một công cụ để đo lường cùng một đặc tính của bộ phận

Nguồn gốc: https://danhgiaaz.com
danh mục: Hỏi đáp

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *