Erläuterung von MSA: Leitfaden 2021 (2023)

Was ist die Analyse der Messsysteme (MSA)?

MSA dient zur Analyse der Messsysteme.

In der Fertigungsindustrie ist die Variabilität innerhalb des Produkts und des Prozesses unvermeidlich.

Die Rolle der Produktionsqualität garantiert, dass das Produkt und der Prozess den Spezifikationen entsprechen und dass jede Variabilität durch die Messung und Erfassung von Daten innerhalb der akzeptablen Toleranzen fällt.

Aber wie zuverlässig ist Ihre Messung?

Was passiert, wenn die Messgeräte (Meter) ungenau oder nicht koribriert ist?Was ist, wenn der Bediener, der die Arbeit ausführt, inkonsistent ist?Was passiert, wenn die Messwerte zwischen zwei Operatoren für denselben Teil einen großen Unterschied gibt?

Alle Messungen und Daten wären also unvollkommen und führen zu einem unvollkommenen Prozess und einem defekten Produkt.

MSA ist eine detaillierte statistische Bewertung der Zuverlässigkeit des gesamten Messsystems, das zur Verbesserung des Prozesses und des Produkts führt.

Die Analyse der Messsysteme beschreibt im Detail drei wichtige Aufgaben:

1. Bestimmt die im Messprozess vorhandene Abweichung.Wie viel kostet der Messfehler?
2. Verstehen Sie die Bedürfnisse des Kunden.
3. Validieren Sie die Genauigkeit und Konsistenz des Messsystems.

MSA ist Teil der fünf Hauptwerkzeuge für ein effektives Qualitätsmanagement mitAPQPAnwesendPPAPAnwesendFMeaUnd SPC sind die anderen Hauptwerkzeuge.

Das Messsystem besteht aus folgenden:

1. Geräte und Werkzeuge: Kaliber, Testwerkzeuge usw.
2. Betreiber: Training, Einstellung, Müdigkeit usw.
3. Normaler Betriebsverfahren.
4. Umfeld.

Warum ist MSA wichtig?

MSA sucht nach dem klassischen Fall von Müll im Inneren, Müll draußen.

Genaue Messungen führen zu genauen Daten, die zu den bestmöglichen Entscheidungen für das Design und die Produktion eines Produkts führen.

Falsche Messungen führen jedoch zu falschen Daten, die zu falschen Entscheidungen für das Design und die Produktion eines Produkts führen.

Die Ergebnisse?

Teure Abfälle, Entspannung, Mängel, wiederholte Tests und Anrufe, von denen bekannt ist29 -mal teurer für die Korrekturwirkung in der Betriebsphase als in der Planungsphase.

Qualitätsentscheidungen stammen aus Qualitätsdaten.

MSA bestätigt die Integrität Ihrer Messsysteme.

5 Vorteile von EMSA:

1. VerhinderungMangels eines NagelsÖKonzertSituation.
2. Identifiziert und reduziert Messfehler.
3. Es verbessert die Zuverlässigkeit, Qualität und Sicherheit des Prozesses.
4. Beste Daten, um bessere Entscheidungen zu treffen.
5. Bessere Kundenzufriedenheit.

Wann ist MSA notwendig?

Die MSA ist bei jeder Messung erforderlich, um die Qualität und Menge des Produkts zu bewerten.

Wie der MSA -Prozess funktioniert.

MSA bestätigt die Loyalität der Messvariation.

Die Variation der Messung wird durch definiert durchPräzisionEPräzision.

Präzision

Genauigkeit ist die durchschnittliche Messung in der Nähe eines Referenzwerts (Master -Stichprobe).

Präzision umfasst:

1. Stabilität:Präzision im Laufe der Zeit.
2. Linearität:Präzision im gesamten Messfeld.
3. Lösung/Diskriminierung:Genauigkeit mit unterschiedlichen Detailniveaus.
4. Vorurteil:Differenz zwischen beobachteten Wert und Referenzwert.

Wir verwenden als Beispiel eine Waageskala.

Stabilität: Unter der Annahme, dass Ihr Körpergewicht gleich bleibt, wird die Lesung heute gleich sein. Wie wird es morgen oder in einer Woche sein?

Linearität: Unter der Annahme, dass die schwersten oder leichteren Familienmitglieder gewogen haben, wäre die Messskala angemessen?

Auflösung: Wie detailliert ist die Messung aus mechanischer Skala im Vergleich zu einer digitalen Skala?

Voreingenommenheit: Was passiert, wenn der Rest der Skala bei 5 Pfund statt 0 beginnt?

Präzision

Präzision ist jedes Mal eine konsistente Messung oder die Nähe von zwei oder mehr Messungen aneinander.

Präzision umfasst:

1. Wiederholbarkeit:Erhalten Sie dieselben Messungen mit demselben Tool, demselben Teil und derselben Person.
2. Reproduzierbarkeit:Erhalten Sie die gleichen Messungen mit demselben Tool, demselben Teil, aber einer anderen Person.

Wir verwenden in diesem Beispiel ein Kochrezept.

Wiederholbarkeit: Könnte dieselbe Person das gleiche Rezept und das gleiche Gerät verwenden, um wiederholt eine kohärente Schale zu erzeugen?

Reproduzierbarkeit: Könnte eine andere Person das gleiche Rezept und das gleiche Gerät nehmen und wiederholt dasselbe Gericht produzieren?

Studi Gage

Gage -Studien sind MSA -Tools, die verwendet werden, um die Messunsicherheit aufgrund möglicher Fehler bei der Messung von Genauigkeit und Präzision zu verstehen.

Kaliber vom Typ 1 (Präzision)

Eine Gage -Studie vom Typ 1 identifiziert alle Mängel im Messsystem.

Ein Bediener misst einen Teil der Referenz mehrmals, normalerweise über 50. Der Durchschnitt aller Messungen wird daher aus dem Wert des Referenzteils entfernt, der die Verzerrung erzeugt.

Wenn die Messungen nicht in das Intervall einer akzeptablen Toleranz fallen, kann es ein Problem mit der Präzision des Messgeräts geben.

Gage R & R (Precisione)

Eine Gage R & R -Studie (Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit) schätzt die kombinierte Variation, die durch Wiederholbarkeits- und Reproduzierbarkeitsfehler verursacht wird.

Es bestimmt zwei wichtige Aspekte: Wie viel Variation auf die Ausrüstung (Variabilität des Kalibers) zurückzuführen ist und wie viel Variation auf das Personal zurückzuführen ist (Operatorvariabilität).

Die endgültigen Ergebnisse sind Kalibrierungen oder Austausch von Kaliber sowie Mess- und Schulungstools sowie aktualisierte Verfahren für Betreiber.

Es gibt zwei Arten von Gage R & R: Gage R & R für variable Daten (unendliche Werte) und Gage R & R für Attributdaten (spezifische Werte).

Hier sind die empfohlenen Bedingungen für beide:

R & R Studio für variable Daten empfohlen:

1. Anzahl der Operatoren (Bewerter): Minimum 2. Empfohlen 3 oder 4.
2. Anzahl der Teile: Mindestens 10.
3. Anzahl der Tests: mindestens 2. Empfohlen 3.
4. Gesamtmaßnahmen: 90.
5. In zufälliger Reihenfolge gemessen werden.
6. Die Bediener dürfen sich des Wertes nicht bewusst sein, der während der Messung desselben Teils gemessen wird, um Verzerrungen des Wissens zu vermeiden.
7. Die Bediener sollten dieselbe Methode zur Messung verwenden.

R & R Studio für Attributdaten empfohlen:

1. Anzahl der Operatoren (Bewerter): Minimum 2. Empfohlen 3.
2. Anzahl der Teile: Mindestens 30. Empfohlen 50.
3. Bewerten Sie alle Parteien vom Expertenbetreiber auf korrekte Entscheidungen.
4. Jeder Bediener sollte alle Parteien dreimal unabhängig und in zufälliger Reihenfolge bewerten (überwinden).
5. Notieren Sie die Ergebnisse.
6. Berechnen Sie die Bewertungen für Effektivität, Miss Raten, Fehlalarm und Kappa.
   • Wirksamkeit: Anzahl der korrekten Entscheidungen
   • Miss Rate: Abgelehnter Teil bewertet, der vom Betreiber verabschiedet wurde
   • Fehlalarm: Teil der vom Bediener abgelehnte Passage, die abgelehnt wurde
   • KAPPA: Stufe der Übereinstimmung zwischen zwei Betreibern, die dieselben Daten bewerten.

Die Gage R & R -Studie befindet sich in einer Punktzahl, die mit dem von der Master -Stichprobe erzeugten Referenzwert verglichen wird.

Nachfolgend finden Sie die Richtlinien zur Beurteilung der Akzeptanz.

Akzeptable Kriterien für die Gage R & R -Studie für variable Daten:

1. Weniger als 10%: akzeptabel.
2. Von 10 bis 30%: Es kann je nach relativer Bedeutung akzeptabel sein.
3. Mehr als 30%: inakzeptabel.

Akzeptable Kriterien für die Gage R & R -Studie für Attributdaten:

Wenn ein Wiederholbarkeitswert beträchtlicher als der Reproduzierbarkeitswert ist, ist es im Allgemeinen ein Kaliberfehler.Wenn der Reproduzierbarkeitswert erheblicher als der Wiederholbarkeitswert ist, ist es sehr wahrscheinlich, dass es sich um einen Fehler eines Bedieners handelt.

Mögliche Fehlerursachen des Messsystems

Stabilität:

1. Das Werkzeug braucht Kalibrierung.
2. Instrument, Ausrüstung oder abgenutztes Gerät.
3. Normales Altern oder Veralterung.
4. Schlechte Wartung: Luft, Strom, Hydraulik usw.
5. Meister getragen oder beschädigt, Fehler im Master.
6. Falsche Kalibrierung oder Verwendung des Einstellungsmeisters.
7. Tool mit schlechter Qualität: Design oder Einhaltung.
8. Unterschiedliche Messmethode.
9. Verzerrung (Kaliber oder Teil).
10. Umgebung: Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Vibrationen, Reinigung usw.
11. Verstoß gegen eine Voraussetzung, Fehler in der Konstante angewendet.
12. Anwendung: Größe des Stücks, Position, Fähigkeit des Bedieners, Ermüdung, Beobachtungsfehler (Stabilität, Parallaxe).

Linearität:

1. Das Werkzeug braucht Kalibrierung.
2. Instrument, Ausrüstung oder abgenutztes Gerät.
3. Schlechte Wartung: Luft, Strom, Hydraulik usw.
4. Meister getragen oder beschädigt, Fehler im Master.
5. Falsche Kalibrierung oder Verwendung des Einstellungsmeisters.
6. Tool mit schlechter Qualität: Design oder Einhaltung.
7. Das Design oder die Methode des Werkzeugs fehlt Robustheit.
8. Falsches Kaliber für die Anwendung.
9. Unterschiedliche Messmethode.
10. Die Verzerrung (Größe oder Teil) ändert sich mit der Größe des Teils.
11. Umgebung: Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Vibrationen und Reinigung.
12. Verstoß gegen eine Voraussetzung, Fehler in der Konstante angewendet.
13. Anwendung: Größe des Stücks, Position, Fähigkeit des Bedieners, Aufwand, Beobachtungsfehler (Lesbarkeit, Parallaxe).

Vorurteil:

1. Das Werkzeug braucht Kalibrierung.
2. Instrument, Ausrüstung oder abgenutztes Gerät.
3. Meister getragen oder beschädigt, Fehler im Master.
4. Falsche Kalibrierung oder Verwendung des Einstellungsmeisters.
5. Tool mit schlechter Qualität - Design oder Konformität.
6. Linearitätsfehler.
7. Falsches Kaliber für die Anwendung.
8. Unterschiedliche Messmethode.
9. Messung des falschen Merkmals.
10. Verzerrung (Kaliber oder Teil).
11. Umgebung: Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Vibrationen und Reinigung.
12. Verstoß gegen eine Voraussetzung, Fehler in der Konstante angewendet.
13. Anwendung: Größe des Stücks, Position, Fähigkeit des Bedieners, Aufwand, Beobachtungsfehler (Lesbarkeit, Parallaxe).

Wiederholbarkeit:

1. Innerhalb des Teils (Probe): Form, Position, Oberfläche, Finish, konisch, Konsistenz der Probe.
2. Innerhalb des Instruments: Reparatur, Wucher, Ausrüstung oder Ausrüstung, schlechte Qualität oder Wartung.
3. Innerhalb der Standards: Qualität, Klasse, Verschleiß.
4. Innerhalb der Methode: Technik, Position, mangelnde Erfahrung, Manipulation oder Trainingsfähigkeit, Sensation, Anstrengung.
5. Innerhalb der Umgebung: Kurzzyklus, Temperaturschwankungen, Luftfeuchtigkeit, Schwingungen, Beleuchtung, Reinigung.
6. Verstoß gegen eine Voraussetzung: stabile und korrekte Operation
7. Das Design oder die Methode des Werkzeugs fehlt Robustheit, schlechte Gleichmäßigkeit.
8. Falsches Kaliber für die Anwendung.
9. Verzerrung (Kaliber oder Teil), mangelnde Starrheit
10. Anwendung: Teil, Größe, Position, Beobachtungsfehler (Lesbarkeit, Parallaxe)

Reproduzierbarkeit:

1. Zwischen Teilen (Stichprobe): Durchschnittlicher Differenz, wenn sie die Arten von Teilen A, B, C usw. unter Verwendung desselben Werkzeugs, Bedieners und Methode messen.
2. Unter den Werkzeugen: Durchschnittlicher Unterschied unter Verwendung von Werkzeugen A, B, C usw. für dieselben Teile, Operatoren, Umgebung.
3. Zwischen Standard: mittlerer Einfluss unterschiedlicher Unterstützung im Messprozess.
4. Zwischenmethoden: mittlerer Unterschied, der durch die Modifikation der Dichte der Punkte verursacht wird, durch manuelle Systeme im Vergleich zu automatisierten, durch Null-, Wartungs- oder Verriegelungsmethoden usw.
5. Zwischen den Betreibern: Durchschnittlicher Unterschied zwischen den Betreibern A, B, C usw., verursacht durch Training, Technik, Geschicklichkeit und Erfahrung.
6. Zwischen Umgebungen: Durchschnittlicher Differenz der Messungen über die Zeit 1,2,3 usw. usw.Verursacht durch Umgebungszyklen;Dies ist die häufigste Studie für hochautomatisierte Systeme bei qualifizierten Produkten und Prozessen.
7. Verletzung einer Voraussetzung in der Studie.
8. Das Design oder die Methode des Werkzeugs fehlt Robustheit.
9. Wirksamkeit der Schulung der Bediener.
10. Anwendung: Größe des Stücks, Position, Beobachtungsfehler (Lesbarkeit, Parallaxe).

Quelle:Analyse der Messsysteme 4. Ausgabe von AIAG (Automobilindustrie Action Group)

Die Zukunft der MSA -Arbeitsabläufe

MSA erzeugt wertvolle Daten für sofortige, aber auch langfristige Verbesserungen.

Die meisten Daten werden als Pass/Fail angesehen und trotz einer Ära, in der Digital der König ist, und Daten sind das neue Öl.

UNDDefinition basierend auf dem Modell (MBD)Es leitet die Daten im Ökosystem für verbesserte Projekte, verbesserte Teile und verbesserte Operationen wieder ein, die schneller, wirtschaftlicher und effizienter Weise durchgeführt werden.

MBD ist eine wachsende industrielle Praxis, die vorsieht, dass das 3D -CAD -Modell die "einzelne Quelle der Wahrheit" ist.

Dies bedeutet das CAD -Modell zusammen mit SemantikInformationen zu Produkt und Produktion (KMU)Es kann MSA-, APQP-, PPAP- und SPC -Berichte zusammen mit GD & T-, Basic -Unterscheidungsmerkmalen, Anmerkungen, technischen Bearbeitungsaufträgen usw. leiten.Für eine verbesserte Methode zur Erzeugung von Inspektionen und anderen manuellen Prozessen, die automatisiert werden können.

Die Kraft des MBD -basierten Ansatzes ist dermenschlicher Lesbarkeitsfaktor und MaschineErmöglichen der Interoperabilität zwischen Maschinen und Software mit weniger Abhängigkeit vom Prozess und der menschlichen Interpretation.

Vorteile MBD:

1. Automatisiert: Keine Notwendigkeit menschlicher Transkription oder Interpretation.
2. Erstellen und optimieren Sie einen zuverlässigen und wiederholbaren Prozess.
3. Daten wurden auf die einzige Quelle der Wahrheit zurückgeführt.
4. Beginn der digitalen Transformation von Design zu Produktion.
5. Wertvolle Daten, die für Geschäftsanalysen und Erkenntnisse extrahiert werden sollen.

Experte: Simulation der Messung der Unsicherheit

Gage R & R allein reicht für eine vollständige MSA nicht aus, da es möglich ist, Ergebnisse wiederholt und reproduzierbar falsch zu erzielen, dh die Daten scheinen "gut" zu sein.

Messverzerrung muss ebenfalls einbezogen werdenSicherstellung der Genauigkeit des Messsystems.

ExperteEs erfasst Messungen der Wiederholbarkeit und Verzerrung, um die Risiken und auch die finanziellen Auswirkungen der Parteien zu begrenzen, die den Spezifikationen entsprechen, aber nicht korrekt funktionieren.

FA -Experte:

1. Reduzieren Sie die Unsicherheit der Messung und verbessern Sie die Prozesskontrolle.
2. Berechnen Sie die spezifischen Unsicherheiten der Aktivität für CMM -Messungen.
3. Erfassen Sie die Wiederholbarkeit und Polarisation der Messung.
4. Nicht abhängig von einem physischen Teil, es liefert schnelle Informationen, bevor das Metall geschnitten wird.
5. Bezahlen Sie mit unterschiedlichen Messstrategien, um niedrigere Messunsicherheiten zu erhalten.

Experte: Smart CMM -Inspektionssimulationssoftware.

Haben Sie andere Fragen zur Messung der Unsicherheit?

Kontaktieren Sie uns und wir helfen Ihnen gerne dabei, die Fragen zur MSA und die Verhinderung von Messfehlern zu beantworten.

Zusätzliche Lektüre

• APQP -Handbuch
• PPAP -Handbuch
• FMEA -Leitfaden
• Guida mbd

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