MSA(MeasurementSystemAnalysis) 는 수학 통계 및 차트를 사용하여 측정 시스템의 해상도와 오류를 분석하고 측정 시스템의 해상도와 오차가 측정 대상 매개변수와 일치하는지 여부를 평가하여 측정 시스템 오류의 주요 구성 요소를 결정합니다. 측정 시스템의 오차는 통계적 특성으로 표기됩니다. 즉, 안정된 조건에서 실행되는 측정 시스템의 측정 데이터의 편차 및 분산입니다. 바이어스는 바이어스, 선형 및 안정성을 포함하여 표준 값을 기준으로 측정된 데이터의 위치입니다. 측정 시스템 분산은 R &；; R, 측정 시스템의 반복성 및 재현성을 포함합니다. 일반적으로 측정 시스템의 해상도는 측정된 매개변수를 가져오는 동안 변화량의 10 분의 1 이어야 합니다. 측정 시스템의 편차 및 선형성은 측정 도구의 교정에 의해 결정됩니다. 측정 시스템의 안정성은 동일한 부품의 동일한 질량 특성을 반복적으로 측정하는 평균 범위 제어 차트를 통해 모니터링할 수 있습니다. 측정 시스템의 반복성과 재현성은 Gager & R research 에 의해 결정됩니다. 분석에 사용되는 데이터는 적절한 해상도와 측정 시스템 오류가 있는 측정 시스템에서 가져와야 합니다. 그렇지 않으면 어떤 분석 방법을 사용하든 결국 잘못된 분석 결과를 초래할 수 있습니다. ISO 100 12-2 및 QS9000 에서는 측정 시스템의 품질 보증에 대한 요구 사항이 있으며, 기업은 측정 시스템의 유효성을 검증하는 관련 절차가 필요합니다. 측정 시스템의 특징 범주는 F 와 S 로, 평가 방법에는 작은 샘플법, 이중성, 선형 등 GR & amp； 가 있습니다. R 자 반복& 재현 규정 R& 의 반복 및 재현성 분석: R 은 6 시그마 및 QS 9000 에서 측정 시스템의 재현성과 재현성을 평가하는 데 일반적으로 사용되는 도구이며 크기 측정 도구에 널리 사용됩니다. 내 경험에 따르면, 일반적으로 전자 측정 기기, 특히 디지털 디스플레이 기기에는 사용되지 않는다. 또한 GR&: R 방법에서는 측정자 배치, 샘플 측정 및 데이터 수집이 중요하며, 이러한 단계는 평가 결과에 영향을 미칩니다. 주: MSA 및 GR & amp；; R 은 두 가지 개념입니다. MSA 는 측정 시스템 분석의 전체 이름이며 일반적으로 5-STUDY 라고 하는 5 가지 평가 방법 (바이어스, 안정성, 반복, 재현성, 선형성. 1) 을 포함합니다. 측정 시스템 분석 (MSA): 측정 시스템 분석, 측정 도구의 반복성 및 재현성 분석 (GR&: R): 측정 도구의 반복성 및 재현성 2. 측정 시스템: 부품+평가자+게이지 3. 일반적으로 측정 시스템은 3. 1, 바이어스: 측정 결과의 관찰 평균과 참조 값의 차이로 평가됩니다. 편차는 흔히 "정확도" 라고 합니다. 참조 값: 허용 가능한 참조 또는 표준 값이라고도 하며 측정 값에 대한 일반적인 참조 값입니다. 참조 값은 상위 수준 측정 장치의 다중 측정 평균을 사용하여 결정할 수 있습니다. 3.2. 반복: 한 평가자가 동일한 부품의 동일한 특성을 동일한 측정 기기로 여러 번 측정할 때 얻은 테스트 값이 나빠집니다. 3.3. 재현성: 서로 다른 평가자가 동일한 측정 기기를 사용하여 동일한 부품의 동일한 특성을 측정할 때 평균 변화를 측정합니다. 3.4. 안정성: 측정 시스템이 일정 기간 동안 동일한 기준 또는 부품의 단일 특성을 측정할 때 얻은 측정의 총 변경량입니다. 3.5. 선형성: 측정 도구의 예상 작업 범위 내 편차 값입니다. 4. 일반적으로 이러한 프로그램을 "측정 도구 R & amp；" 라고도 합니다. R "프로그램은 일반적으로 재현성과 반복성의 두 가지 통계적 특성을 평가하는 데만 사용되기 때문입니다. 5. 1, 반복: 측정 프로세스의 반복성은 측정 시스템 자체의 변화가 동일하다는 것을 의미합니다. 기기 자체와 부품의 식품 내 위치 변화로 인한 측정 변화는 반복성 오류의 두 가지 일반적인 원인이다. EV=K 1 * Rbar 5.2 입니다. 재현성: 측정 과정의 재현성은 평가자의 가변성이 일치한다는 것을 보여준다. 평가자 가변성을 고려하는 한 가지 방법은 가변성이 각 평가자에 의한 증분 편차를 나타낸다는 것입니다. 만약 감정인의 이런 편차나 가변성이 실제로 존재한다면, 각 감정인의 모든 평균은 다르다. 감정인이 각 부분의 평균을 비교하면 알 수 있다. Av = [(k 2 * Xdiff) 2-ev2/(n * r)] (1/2) 주:1) 여기서 xx 2) 여기서 n 은 테스트 할 부품의 수량입니다. R 은 부품당 측정 횟수입니다. 3) AV 계산에서 루트 번호 아래에 음수 값이 있는 경우 평가기의 변이는 기본적으로 0 으로 설정됩니다. 4) EV 공식에서 K2 는 표에서 찾을 수 있습니다. 5.3, R& r&d 센터. R = (ev2+av2) (1/2) 5.4% r & R% R & ampR = R & ampR/T * 100% 참고: QS9000 에서; If% r & amp；; R & lt=20%: 합격 시 30%