MSA实战专家金老师以应用为导向的MSA培训
讲讲一定要金老师测量系统分析MSA培训课程的道理
买到手机之前,您可看见真实手机,而MSA培训是个特殊商品,只有MSA培训完后才能知道好坏了。怎样选择好的培训呢?关键是从三个方面选好的培训师。
1.MSA培训好坏最好眼见为实,通过培训师本人MSA培训课程现场的照片、录像可以证明培训经历,更可以看出培训师专业性、风格和现场控制。金老师所有的培训都有测量系统分析MSA培训现场录像和照片。
2.MSA培训大纲要详细-要看培训大纲所列的内容满足本公司培训课程要求,可与培训师电话沟通,听听培训师对培训大纲所列的内容的想法和思路,考察培训大纲内容是否紧扣培训要求、内容前后顺序是否有逻辑性,马上与金老师沟通吧。
3.MSA课件PPT要预览-课件PPT是培训师授课中的主要内容展示和指引,您完全可要求培训师先提供部分课件PPT二十页左右。
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质量管理专家金舟军培训的客户

测量系统分析MSA培​训现场照片
  
  
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测量系统分析MSA培训
课程大纲--此为简版大纲,详细课程大纲请索取
一.培训目标:学习完成三天的测量系统分析课程后,参加培训的学员能够掌握测量系统重复性、再现性、偏倚、线性和
稳定性的分析方法,同时也会计数型测量系统研究,并应用到测量系统分析工作中去。
二.培训参加人员:企业中从事测量系统分析质量管理人员。
三.MSA培训内容
1章.测量系统有哪些基本特征精益质量网专有
量具分辨力接受准则
实例训练-具分辨力接受准则是公差几倍
2章.关于测量系统基础知识
量具与测量设备异同
测量系统的定义
实例训练-量具与测量设备有哪些区别
3章.测量系统怎样溯源
测量过程的目标-真值是否怎样得到的
实例训练-真值的替代有哪些
4章.总体分布统计量计算
实际和观测的过程变差之间关系
实例训练-测量系统的统计量是总体的吗精益质量网专有
5章.测量过程有哪些变差
量具测量过程变差-S.W.I.P.E模型
实例训练-人对测量系统的变差有哪些
6章.分布类型和统计量的应用
直方图MINITAB操作歩骤和输出
实例训练--计算样本标准差为什么要用纠偏系数
7章.中心极限定理的应用
样本均值的抽样变差来源
8章.正态分布总体参数估计的应用
用极差均值估计方法
实例训练-对正态分布总体参数估计好坏评价的三个指标是什么
9章.关于测量系统变差模型
普通的原因和特殊原因对测量系统影响精益质量网专有
实例训练-为什么舟要假设测量值符合正态分布
10章.量具R﹠R或GRR的作用
量具R&R对产品检验判定的影响
量具宽度误差R&R—接受准则
实例训练-过程控制接受准则是什么
11章.测量系统的五性定义及产生的原因
再现性Reproducibility--评价人间变差分析
实例训练-再现性的原因有哪些
12章.关于测量系统的接受准则
测量系统足够的分辨力接受准则
实例训练-各接受准则是什么顺序
13章.开展极差法确定重复性和再现性
量具极差法计算GRR方法精益质量网专有
实例训练-用极差计算再现性时为什么要扣除重复性
14章.开展控制图分析测量系统稳定性
量具稳定性研究方法讲解
实例训练-重复性测量时可不可以自动让仪器重复读数
15章.开展偏倚分析研究
确定偏倚方法—t检验应用
实例训练-量具偏倚分析为什么重复性再现性必须接受
16章开展均值极差法(Xbar&R)重分析复性和再现性
确定重复性的统计控制控制状态
实例训练-均值极差法GRR分析为什么能单独分析重复性和再现性.
17章.开展线性Linearity分析
应用minitab线性研究应用精益质量网专有
实例训练-量具线性分析图形分析接受准则是什么
18章.开展方差分析法(ANOVA)重复性和再现性GRR
方差分析法ANOVA实验方案
实例训练-方差分析法为什么强调实验顺序的随机序
19章.通过多次读数减少变差
20章.开展假设检验分析-交叉表方法
上、下置信区间计算minitab软件应用
实例训练-交叉表方法哪个数据是代表再现大小的
21章.开展计数型测量系统研究精益质量网专有
计数型测量系统研究可行的方法案例
22章.开展假设检验分析-信号探测法分析
测量数据分布区域II宽度的计算
实例训练-区域II宽度代表什么测量变差
23章.开展解析法分析
量具性能曲线绘制与分析方法
实例训练-怎样在量具性能曲线上计算出偏倚大小
四.MSA培训学时:每天七小时共三天21小时
 
 
变差源
与所有过程相似,测量系统受随机和系统变差源影响。这些变差源由普通原因和特殊原因造成。为了控制测量系统变差:
1)识别潜在的变差源
2)排除(可能时)或监控这些变差源
尽管特定的原因将依据条件,但一些典型的变差源是可以识别的。有多种不同的方法可以对这些变差源表述和分类,如因果图、故障树图等,但本指南将关注的是测量系统的主要要素。
这五个字母SWIPE用来表示归纳的测量系统六个基本要素,以确保达到要求的目标。SWIPE代表标准、工件、仪器、人、程序及环境。这可以视为全部测量系统的误差模型。
要求理解影响这六个方面的因素。由此可以控制或排除这些因素。
图2显示了一张潜在的变差源的因果图。由于实际的变差源影响一个特定的测量系统,它对这个系统来说是唯一的,本图所示可作为研究测量系统变差源的一个思考的起点。由于测量系统可以受多种变差源的影响,因此相同零件的重复读数也不产生相同或同样的结果。读数之间不相同是由于普通和特殊原因造成。
不同的变差源对测量系统的影响应经过短期和长期评估。
测量系统的能力是短期时间的测量系统(随机)误差。它是由线性能,如同过程性能,是所有变差源随时间的影响。这是通过确定我们的过程是否统计受控(如,稳定并且一致;变差仅由普通原因造成),对准目标(无偏倚),且在预期结果的范围有可接受的变差(量具重复性和再现性(GRR))来完成的。这为测量系统能力增加稳定性和一致性。
测量系统变异的影响
由于测量系统可以受多种变差源的影响,因此相同零件的重复读数也不产生相同或同样的结果。读数之间不相同是由于普通和特殊原因造成。
不同的变差源对测量系统的影响应经过短期和长期评估。
测量系统的能力是短期时间的测量系统(随机)误差。它是由线性能,如同过程性能,是所有变差源随时间的影响。这是通过确定我们的过程是否统计受控(如,稳定并且一致;变差仅由普通原因造成),对准目标(无偏倚),且在预期结果的范围有可接受的变差(量具重复性和再现性(GRR))来完成的。
这为测量系统能力增加稳定性和一致性。
由于测量系统的输出值用于做出关于产品和过程的决定,所有变差源的累积影响通常为测量系统误差,或有时称为“误差”。
测量了一个零件后可采取的活动之一是确定零件的状态。
在历史上,它应该确定零件是否可接受(在公差内)或不可接受(在公差外)。另外一种通常作法是把零件进行规定的分类(如,活塞尺寸)。
在下面的讨论中,作为例子,使用两种分类条件:在差外(“坏”)和在公差内(“好”)。对其他分类活动没有限制讨论应用。
进上步的分类可能是可返工的、可挽救的或报废的。在产品控制原理下,这样的分类活动是测量零件的主要原因。但是在过程控制原理下,兴趣的焦点是零件变差是由过程中的普通原因还是特殊原因造成的。
下一节讨论测量误差在产品决策上的影响。后面的章节讨论测量误差对过程决定的影响。
对产品决策的影响
为了更好地理解测量系统误差对产品决策的影响,要考虑单个零件重复读数所有变差由量具的重复性和再现性影响。那对产品决策的影响就是测量过程是统计受控的并且是零偏倚。不论上面测量的零件分布与规范控制限是否有交叉,有时也会做出错误的决定。例如,一个好的零件有时会被判为“坏”的(I型错误,生产者风险或误发警报),如果:一个坏的零件有时会被判为“好”的(II型错误,消费者风险或漏发警报),
如果:一个坏的零件有时会被判为“好”的(II型错误,消费者风险或漏发警报),如果:相对公差,对零件做出错误决定的潜在因素只在测量系统误差与公差交叉时存在。下面给出三个区分的区域此处,
I坏零件总是称为坏的
II可能做出潜在的错误决定
III好零件总是称为好的
对于产品状况,目标是最大限度地做出正确决定,有两种选择:
1)改进生产过程:减少过程的变差,没有零件产生在II区域。
2)改进测量系统:减少测量系统误差从而减小II区域的面积,因此生产的所有零件将在III区域,这样就可最小限度地降低做出错误决定的风险。
上述讨论假定测量过程是统计受控并且是对准目标。如果有一种假定被违反,那么通过任何观测值做出正确决策的把握就不大。
对过程决策的影响
对于过程控制,需要确定以下要求:
统计控制
对准目标
可接受的变异性
在前一节中已作了解释,测量误差可引起对产品产生不正确的决策。对过程决策的影响如下:
把普通原因报告为特殊原因
把特殊原因报告为普通原因