MSA培训大纲
●MSA培训背景
客户对产品的质量越来越高,然而很多企业都遇到过这样的问题,企业质量部门检测的数据经常被别的部门怀疑是否准确;在工厂内部对很多产品的尺寸和性能都进行了测量,甚至全检,但是到了客户哪里仍然不合格。所以要保证产品质量符合要求,既要生产质量符合要求,同时也要检验质量符合要求,确保您的检验系统与客户的检验系统保持一致,检测结果必须保持足够的准确性,并且减少检验过程中的各种偏差,然而偏差到底是量具产生的,还是人员产生的?应该购买贵的测量仪器,还是对测量人员进行培训?或者是其他原因?所以您需要对检验有关的过程进行分析,只有测量系统符合了要求,检测结果才有足够的准确性。
●MSA培训课程介绍
MSA(Measurement SystemAnalysis),测量系统分析,它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误并进行分析,以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适,并确定测量系统误差的主要成份。MSA作为实施品质保证的重要环节,很多QS9000、TS16949等质量体系中也要求我们除对相关量具执行至少定期校正之外,还必须进行测量系统分析。
本课程将从应用角度及审核角度详细讲解MSA测量系统概念,稳定性、偏倚、线性、再现性及重复性介绍,使公司相关人员:掌握测量系统变差分析的方法;通过测量系统分析了解所有生产过程中使用的量具的变并,并对不合格的量具进行分析、改进、提高检验、测量、试验数据的真实性和报告的准确性;减少产品在检验、测量、试验过程中误判的可能性。
●课程目标
① 掌握测量系统变差分析的方法;
② 学会通过测量系统分析了解所有生产活动中使用的量具的变差;
③ 学会对不合格的量具进行分析、改进,提高检验、测量、试验数据的真实性和报告的准确性;
④ 具备基本的运算能力,以评价测量系统存在的偏倚、稳定性、线性、重复性、再现性、准确度和精确度;
⑤ 确定测量系统分析的范围、资源、人员需求,制订分析计划;
⑥ 满足ISO/TS16949和MSA手册等的要求。
●培训对角
质量经理、质量工程师、SQE、质量体系推行人员、计量人员、检验班长、检验员、实验室人员,关键岗位的测量人员。
? 第一部分 MSA基本概念
l MSA与质量管理体系要求
l 对测量过程的理解
n 概述--相机与测量系统
n 概述--测量的用途
n 概述--测量过程
n 讨论—测量过程
n 理想的测量系统
n Measurement System Data
l 测量系统定义
l 测量过程的变差源
n 误差模型PISMOEA
l 误差产生影响分析
n 过程变差中存在的可能根源(细分)
n 测量系统变差的构成
u 位置度误差--准确度(Accuracy)
u 宽度误差--精密度(Precision)
u 准确度与精密度关系
n 变差的原因
n 变差的结论
n 测量系统与过程决策
u 测量体系分析的数据利用
u 测量系统变异性对产品决策影响
u 测量系统变差对产品和过程的决策影响
u 差的测量系统导致的后果:
l 测量系统的特性
n 测量系统的特性
n 测量系统误差的类型
u 偏倚 (Bias)
l 系统性误差
u 稳定性 (Stability):(漂移)
u 线性 (Linearity):
u 重复性 (Repeatability)
u 再现性 (Reproducibility)
n 测量系统研究
u Gage R&R
u 分辨率/精度
u 测量仪器的分辨力
u 分辨率/精度不足的例子
u 测量系统的分辨力不足的解决方法
u 测量系统的分辨力不足的例子
第二部分: 量具来源选择和 测量系统的应用
l 测量系统的选择
n 测量战略和策划
n 测量过程设计选择的准则
n 典型的方法(APQP阶段)
l MSA应用时机
n 先SPC还是MSA
n 使用MSA的时机
n 测量系统能力(CGK)
l 测量系统的评定
n 测量分析系统 (MSA)的类别
第三部分: 测量系统的实践指南和判定依据 (计量型)
l 测量系统研究的准备
l 测量系统分析的方式
l 稳定性
n 举例
n 判定依据
n 不稳定性的原因
l 偏倚分析(Bias)
n 独立样本法
n 判断依据——偏倚分析
n 案例——偏倚分析
n 过分偏倚的原因
l 线性指南
n 计算公式——线性
n 读判准则——线性
n 线性——范例说明
n 线性问题的可能原因
l 重复性和再现性的指南
n 极差法
u 极差法的优缺点
u 极差法 (5-2-1)
u 极差法——实例
n 均值极差法
u 均值极差法研究方法
u 均值极差法研究方法
u 记录表格实例
u 极差的计算
u 均值的计算
u 结果分析
u 量具重复性和再现性(R&R)的可接受性准则
第四部分:计数型测量系统研究
l 计数型测量系统研究
n 小样法
u 案例
n 风险分析法(3rdedition)
u 风险分析法的作用
u 有效性(E)
u 漏报概率
u 误报概率
u 风险分析法—— 偏倚(Bias)B
l 总结数据
l 假设检验分析-交叉表分析法
l 计算科恩的 Kappa
l 评价人与基准判断的比较
l 测量系统的一致性
l 系统有效性的评估
l 计算漏报和误报
l 判断准则