1、2018/11/4,陈瑞泉,1,测量系统研究偏倚,2018/11/4,陈瑞泉,2,什么是偏倚,偏倚是指对相同零件上同一特性的观测的平均值与基准值的差异。它是由所有已知或未知的变差来源共同影响的总偏差所造成。,2018/11/4,陈瑞泉,3,偏倚产生的原因,造成过份偏倚的可能原因有： 计量器具需要校准 计量器具或相关夹具磨损 磨损或损坏的基准，基准出现误差 不适当的校准或使用基准设定 线性误差（譬如测量两个不同的点，零件的内在变差所 造成的线性误差。） 使用了错误的量具 不同的测量方法 设置、安装、夹紧、技术,2018/11/4,陈瑞泉,4,测量错误的特性 （量具或零件）变形 环境变化温度、湿度
2、、振动、清洁的影响 错误的假设，在应用常量上出错 应用零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观察错误（易读性、视差）,偏倚产生的原因,2018/11/4,陈瑞泉,5,偏倚的分析程序,偏倚的分析程序 1.1按生产过程所要求的检验项目、内容和检验 规定，从生产过程中选取一个零件作为样品。 1.2 首先确定所检查零件特性的基准值。基准值 应尽可能通过更高一级的计量装置或在工具室、 全尺寸检验设备上确定。确定的读数应与量具 RR研究中的评价人的观察平均值（Xa 、Xb、Xc）进行比较。,2018/11/4,陈瑞泉,6,偏倚的分析程序,1.3如果不可能按上述方法对样件进行测量，可采用下面 的替代方法。在工具
3、室或全尺寸检验设备上对零件进行精密测量，确定基准值。 1.4让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少十次，并记录结果。 1.5计算读数的平均值。平均值与基准值之间的差值为该测量系统的偏倚。,2018/11/4,陈瑞泉,7,偏倚的分析程序,1.6 计算出偏倚占过程变差的百分率： 偏倚%=100|偏倚|/过程变差 1.7 对偏倚的分析结果应写出书面报告。 1.8 如果偏倚大于10%，应进行原因分析。,2018/11/4,陈瑞泉,8,偏倚的分析程序,1.9 偏倚过大的原因可能是：基准的误差，零件的磨损；量具尺寸不对；测量了错误的特性；量具没有正确校准；评价人量具使用不当等。 1.10 针对具体的
4、原因，采取相应的措施，对测量系统进行改进。,2018/11/4,陈瑞泉,9,确定偏倚的指南 - 独立样件法,研究程序1.选取一个样件，得出一个可追溯到相关标准的参考 值。如果不可能，选择一件落在生产测量范围中间的生 产件 ，指定其为偏倚分析的标准样本。在工具室测量这 个零件 n10次，并计算出n次读数的平均值；把这个平 均值作为基准值。2.让一个评价人，以工作状态通常的方法测量这个样件 10次以上。3.相对于基准值，将数据画出直方图。评审直方图，确 定是否存在特殊原因或出现异常；如果没有，继续分析。,2018/11/4,陈瑞泉,10,确定偏倚的指南 - 独立样件法,4.计算该评价人n个读数的均
5、值。公式如右 ： 5.计算可重复性标准偏差。 其中 d2* 可以从附录c中查 到，g1，m n,2018/11/4,陈瑞泉,11,确定偏倚的指南 - 独立样件法,6.确定偏倚的 t 统计量： 偏倚观测测量平均值基准值其中r=重复性 7.如果 0 落在围绕偏倚值1- 置信区间以内，偏倚在 水平是可接受的。 d2，d2*和v可以在附录 c 中查到， g =1，m=n,2018/11/4,陈瑞泉,12,独立样件法 范例 计算结果,基准值=6.00， =0.05 g=1 d2*=3.55,2018/11/4,陈瑞泉,13,独立样件法 范例,一名制造工程师评价了一个用于过程监控的新测量系统。测量设备的一
6、项分析证明该测量系统没有线性误差的问题，该工程师只需对测量系统的偏倚进行研究和评价。根据过程变差的实际情况，他从测量系统操作范围内选取了一个零件；通过对该零件进行了全尺寸测量确定了它的参考值，然后由主要操作者测量该零件15次。,2018/11/4,陈瑞泉,14,独立样件法 范例 请计算,基准值=6.00， =0.05 g=1 d2*=3.55,2018/11/4,陈瑞泉,15,独立样件法 范例,2018/11/4,陈瑞泉,16,独立样件法 范例,由于 0 落在偏倚置信度区间内（- 0.12157， 0.13497），则结论是：假设这测量的偏倚是可接受的，即在实际使用时，也将不会带来额外的变差来
7、源。附表：与平均极差的分布有关的数值t 分布分位数t 1- （n）表自由度=df=v=n,2018/11/4,陈瑞泉,17,确定偏倚的指南 -控制图法,如果用 X&R图或用 X&s图来衡量稳定性，其数据也可以用来进行偏倚的评价。在偏倚被评价之前，控制图分析应该表明这测量系统处于稳定状态。具体程序：1.取得一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。如果这个样品不可获得，选择一个落在产品测量中程数的生产零件作为偏倚分析的样本。在工具间测量这个零件n10次并计算这n个数据的均值。把这个均值作为“基准值”。,2018/11/4,陈瑞泉,18,确定偏倚的指南 -控制图法,2.将测量的数据相对于基准值画出直
8、方图。评审直方图，以专业知识确定是否存在特殊原因或出现异常。如果没有，继续进行分析。3.利用测量稳定性的那些数据进行计算。从控制图得到 x ，4.从 x 减去基准值计算出偏倚，偏倚 = x 基准值5.用平均极差计算重复性标准偏差重复性 = R/ d2* （ d2* 依据m和g ，见附录c）,2018/11/4,陈瑞泉,19,确定偏倚的指南 -控制图法,6.确定偏倚的 t 统计量 （偏倚的不确定度由b给出）其中 是 g 和 m的乘积， g代表子组容量，m代表子组数量。7.如果 0 落在围绕偏倚值的 1- 置信区间内，偏倚在 水平内可被接受。,2018/11/4,陈瑞泉,20,确定偏倚的指南 -控
9、制图法,确定的 水平依赖于敏感度水平，而敏感度水平是用来评价/控制该生产过程并且与产品/生产过程的损失函数（敏感度曲线）相关联。如果 水平不是用默认值0.05（95%置信度）则必须得到顾客的同意。,2018/11/4,陈瑞泉,21,控制图法举例,对一个基准值 6.01的零件进行稳定性研究（见MSA手册p72页图 9），所有样本（20个子组）的 总平均值是 6.021。因而计算偏倚值为 0.011。使用电子表格和统计软件，研究者产生了数值分析结果。（见表 4）因为 0 落在偏倚置信区间（- 0.0800 ，0.1020） 内，过程小组可以假设测量偏倚是可以接受的，同时假定实际使用不会导致附加变差源。,2018/11/4,陈瑞泉,22,控制图法举例,2018/11/4,陈瑞泉,23,偏倚研究的分析,如果偏倚在统计上非 0，寻找以下可能的原因： 标准或基准值误差，检查标准程序 仪器磨损。 仪器制造尺寸有误 仪器测量了错误的特性 仪器未得到完善的校准，评审校准程序 评价人设备操作不当 仪器修正验算不正确,2018/11/4,陈瑞泉,24,偏倚研究的分析,如果测量系统偏倚非 0，应该可以通过硬件、软件或两项同时调整再校准达到0，如果偏倚不能调整到0，也仍然可以通过改变程序（如用偏倚调整每个读数）使用。由于存在评价人较高误差的风险，应该在取得顾客同意后方可使用这种方法。,
