Xã hội ngày nay chịu ảnh hưởng của ngày càng nhiều hệ thống dữ liệu. doanh nghiệp và ngành công nghiệp hiện sử dụng dữ liệu theo nhiều cách hơn bao giờ hết. Các công ty sản xuất thu thập một lượng lớn thông tin thông qua việc đo lường và kiểm tra. những bài kiểm tra này nhằm mục đích được sử dụng để đưa ra các quyết định có liên quan trong quy trình và hoạt động kinh doanh nói chung.
- bộ 5 công cụ chính được sử dụng trong iatf 16949: 2016
đảm bảo thông tin chi tiết về dữ liệu là chính xác để đo lường để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu không chính xác. Phân tích hệ thống đo lường (MSA) được lập kế hoạch và thực thi đúng cách có thể giúp xây dựng nền tảng vững chắc cho bất kỳ quá trình ra quyết định theo hướng dữ liệu nào.
khái niệm phân tích hệ thống đo lường msa
msa được định nghĩa là một phương pháp thực nghiệm và toán học để xác định lượng biến đổi tồn tại trong một phép đo. một thay đổi trong quy trình đo lường có thể đóng góp trực tiếp vào sự thay đổi quy trình chung của chúng tôi. msa được sử dụng để chứng nhận hệ thống đo lường được sử dụng bằng cách đánh giá độ chính xác, độ chính xác và độ ổn định của nó.
hệ thống đo lường là gì?
Trước khi đi sâu vào msa, chúng ta nên xem lại định nghĩa của hệ thống đo lường và một số nguồn biến thể phổ biến. Hệ thống đo lường được mô tả là một hệ thống các phép đo liên quan cho phép định lượng các đặc tính cụ thể. nó cũng có thể bao gồm một bộ thiết bị đo, phụ kiện, phần mềm và nhân sự cần thiết để xác nhận một đơn vị đo cụ thể hoặc thực hiện đánh giá tính năng hoặc đặc tính được đo. Các nguồn thay đổi trong quá trình đo lường có thể bao gồm:
- quy trình: phương pháp thử nghiệm, đặc điểm kỹ thuật
- nhân sự: người vận hành, trình độ kỹ năng của họ, đào tạo, v.v.
- dụng cụ / thiết bị: dụng cụ đo lường, phụ kiện, thiết bị thử nghiệm được sử dụng và các hệ thống hiệu chuẩn liên quan
- các yếu tố cần đo – mẫu của mảnh hoặc vật liệu được đo, kế hoạch lấy mẫu, v.v.
- các yếu tố môi trường – nhiệt độ, độ ẩm, v.v.
Tất cả các nguồn biến thể tiềm ẩn này phải được xem xét trong quá trình phân tích thiết bị đo. Đánh giá hệ thống đo lường nên bao gồm việc sử dụng các công cụ chất lượng cụ thể để xác định nguồn biến thể có khả năng xảy ra nhất. Hầu hết các hoạt động MSA kiểm tra hai nguồn biến đổi chính, các thành phần và phép đo của các bộ phận đó. tổng của hai giá trị này đại diện cho tổng biến thể trong một hệ thống đo lường.
tại sao phải thực hiện phân tích hệ thống đo lường (msa)
Một quy trình MSA hiệu quả có thể giúp đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập là chính xác và hệ thống thu thập dữ liệu phù hợp với quy trình. dữ liệu đáng tin cậy tốt có thể ngăn ngừa lãng phí thời gian, lao động và lãng phí trong quá trình sản xuất. Một công ty sản xuất lớn đã bắt đầu nhận được cuộc gọi từ một số khách hàng của họ báo cáo rằng vật liệu không phù hợp đã được nhận tại cơ sở của họ. Các bộ phận không khớp với nhau đúng cách để tạo thành một bề mặt đồng đều hoặc không khớp vào vị trí. quá trình này đã được thử nghiệm và người ta thấy rằng các bộ phận không được thực hiện theo đặc điểm kỹ thuật. người vận hành đã tuân theo kế hoạch thử nghiệm và sử dụng thiết bị được chỉ định cho thử nghiệm. vấn đề là thiết bị đo không có độ phân giải thích hợp để phát hiện các bộ phận không phù hợp. Hệ thống đo lường không hiệu quả có thể cho phép các bộ phận xấu được chấp nhận và các bộ phận tốt bị loại bỏ, dẫn đến khách hàng không hài lòng và phế liệu quá nhiều. msa có thể đã ngăn chặn sự cố và đảm bảo rằng dữ liệu hữu ích chính xác đã được thu thập. hệ thống này là một trong 5 công cụ quản lý của tiêu chuẩn iatf 16949: 2016
cách thực hiện phân tích hệ thống đo lường (msa)
msa là một tập hợp các thí nghiệm và phân tích được thực hiện để đánh giá khả năng, hiệu suất và lượng độ không đảm bảo của hệ thống đo lường đối với các giá trị đo được. chúng ta phải xem xét dữ liệu đo lường được thu thập, các phương pháp và công cụ được sử dụng để thu thập và ghi lại dữ liệu. mục tiêu của chúng tôi là định lượng hiệu quả của hệ thống đo lường, phân tích sự thay đổi trong dữ liệu và xác định nguồn có thể có của nó. chúng ta cần đánh giá chất lượng của dữ liệu đã thu thập liên quan đến sự thay đổi về vị trí và chiều rộng. độ chệch, độ ổn định và độ tuyến tính của dữ liệu đã thu thập phải được đánh giá.
Trong hoạt động của MSA, lượng độ không đảm bảo đo phải được đánh giá cho từng loại phương tiện đo hoặc phương tiện đo được xác định trong các kế hoạch kiểm soát quá trình. mỗi công cụ phải có mức độ phân biệt và độ phân giải chính xác để thu được dữ liệu hữu ích. quy trình, các công cụ đang được sử dụng (đồng hồ đo, đồ đạc, dụng cụ, v.v.) và người vận hành được đánh giá về độ chính xác, độ chính xác, độ chính xác, độ lặp lại và khả năng tái lập.
1: phân loại dữ liệu
Trước khi có thể phân tích dữ liệu và đo lường thiết bị, công cụ hoặc đồ đạc, chúng tôi cần xác định loại dữ liệu sẽ được thu thập. dữ liệu có thể là dữ liệu thuộc tính hoặc dữ liệu biến. dữ liệu thuộc tính được sắp xếp theo các giá trị cụ thể trong đó dữ liệu biến hoặc dữ liệu liên tục có thể có vô số giá trị. bạn có thể tìm thấy các định nghĩa chi tiết hơn bên dưới.
2: mẫu chính
Để tiến hành một nghiên cứu, trước tiên bạn phải lấy mẫu và đánh giá theo tiêu chuẩn có thể truy nguyên. một số quy trình sẽ có “tiêu chuẩn chính” được đặt cho cấp cao và cấp thấp của thông số đo lường dự kiến.
3: nghiên cứu gage r & amp; r
Đối với thiết bị hoặc dụng cụ đo lường được sử dụng để thu thập dữ liệu biến đổi liên tục, có thể thực hiện độ lặp lại và độ lặp lại của thiết bị đo (gage r & r & r) để đánh giá mức độ đảm bảo bằng 0 trong hệ thống đo lường. để thực hiện gage r & amp; r, trước tiên hãy chọn thiết bị để kiểm tra. sau đó làm theo các bước sau:
- lấy ít nhất 10 mẫu ngẫu nhiên của các bộ phận được sản xuất trong quá trình sản xuất thông thường
- chọn ba người vận hành thường xuyên thực hiện các kiểm tra cụ thể
- yêu cầu mỗi người vận hành đo mẫu các bộ phận và ghi lại dữ liệu
- lặp lại quy trình đo ba lần với mỗi người vận hành sử dụng các bộ phận giống nhau
- tính giá trị trung bình (giá trị trung bình) và phạm vi của giá trị trung bình thử nghiệm cho mỗi người vận hành
- tính toán sự khác biệt của các giá trị trung bình của từng toán tử, giá trị trung bình và phạm vi đo cho từng phần mẫu được sử dụng trong nghiên cứu
- tính toán độ tái lập để xác định lượng thay đổi của thiết bị
- tính toán bộ tái lập để xác định lượng biến đổi do toán tử đưa ra
- tính toán độ biến thiên theo các bộ phận và tổng phần trăm biến thể
- phần trăm gage r & amp; r các kết quả được sử dụng làm cơ sở để chấp nhận thiết bị đo. đây là những hướng dẫn để thực hiện xác định:
- một hệ thống đo lường được chấp nhận nếu hệ thống đo lường r & amp; r giảm xuống dưới 10%
- một hệ thống số liệu có thể được xác định là chấp nhận được tùy thuộc vào tầm quan trọng tương đối của ứng dụng hoặc các yếu tố khác nếu chỉ báo r & amp; r nằm trong khoảng từ 10% đến 20%
- bất kỳ hệ thống đo lường nào có gage r & amp; r lớn hơn 30% yêu cầu hành động để cải thiện
- bất kỳ hành động nào được xác định để cải thiện hệ thống đo lường cần được đánh giá để xác định hiệu quả của chúng
khi giải thích kết quả của gage r & amp; r, thực hiện nghiên cứu so sánh các giá trị độ lặp lại và độ tái lập. nếu giá trị độ lặp lại lớn so với giá trị độ tái lập, điều đó sẽ chỉ ra một vấn đề có thể xảy ra với thiết bị đo được sử dụng cho nghiên cứu. có thể cần thay thế hoặc hiệu chuẩn lại thiết bị đo lường. ngược lại, nếu giá trị độ tái lập lớn so với giá trị độ lặp lại, nó sẽ cho thấy sự thay đổi liên quan đến toán tử. người vận hành có thể cần được đào tạo thêm để sử dụng đúng đồng hồ hoặc có thể cần một phụ kiện để giúp người vận hành sử dụng đồng hồ.
máy đo nghiên cứu r & amp; r sẽ được thực thi trong bất kỳ trường hợp nào sau đây:
-
bất cứ khi nào một hệ thống đo lường mới hoặc khác được giới thiệu
theo dõi bất kỳ cải tiến nào
khi một loại hệ thống đo lường khác được giới thiệu
sau bất kỳ hoạt động cải tiến nào được thực hiện trên hệ thống đo lường hiện có do kết quả của thiết bị đo lường r & re; r trước
hàng năm theo lịch hiệu chuẩn đã thiết lập của thiết bị
thuộc tính cờ r & amp; r
Các hệ thống đo lường thuộc tính có thể được phân tích bằng một phương pháp tương tự. Độ không đảm bảo đo của thiết bị đo thuộc tính phải được tính bằng phương pháp ngắn nhất như sau:
- xác định thiết bị đang nghiên cứu
- lấy 10 mẫu ngẫu nhiên của quá trình sản xuất bình thường
- chọn 2 người vận hành khác nhau để thực hiện kiểm tra hoạt động thường xuyên cụ thể
- yêu cầu người vận hành kiểm tra kỹ từng phần của mẫu và ghi lại dữ liệu
- sau đó tính giá trị kappa.
- khi giá trị kappa lớn hơn 0,6, thiết bị đo được coi là có thể chấp nhận được
- nếu không, thiết bị đo lường có thể cần được thay thế hoặc hiệu chuẩn
- các nghiên cứu đo lường thuộc tính phải được thực hiện dựa trên cùng tiêu chí được liệt kê ở trên đối với thiết bị đo lường r & amp; r; r.
Trong quá trình MSA, các nghiên cứu Đo lường thuộc tính hoặc Gage R&R phải được hoàn thành trên từng thiết bị đo lường, dụng cụ hoặc phụ kiện được sử dụng trong hệ thống đo lường. kết quả nên được ghi lại và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để tham khảo trong tương lai. nó có thể cần thiết để gửi ppap cho khách hàng. Ngoài ra, nếu có vấn đề phát sinh, một nghiên cứu mới có thể được thực hiện trên thiết bị đo và kết quả so sánh với dữ liệu trước đó để xác định xem có bất kỳ thay đổi nào hay không. MSA được triển khai đúng cách có thể có ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng của dữ liệu được thu thập và chất lượng của sản phẩm.
thuật ngữ và định nghĩa chính
-
dữ liệu thuộc tính: dữ liệu có thể được tính toán để ghi nhật ký và phân tích (đôi khi được gọi là dữ liệu đạt / không đạt)
dữ liệu biến đổi – dữ liệu có thể đo lường; dữ liệu có giá trị có thể thay đổi từ mẫu này sang mẫu khác; dữ liệu biến liên tục có thể có giá trị vô hạn
thiên vị: sự khác biệt giữa giá trị trung bình hoặc giá trị trung bình quan sát được và giá trị mục tiêu
độ ổn định: thay đổi độ chệch của phép đo trong một khoảng thời gian
sẽ được coi là một quy trình ổn định trong “kiểm soát thống kê”
tuyến tính: thay đổi giá trị thiên vị trong phạm vi hoạt động bình thường của quy trình
độ phân giải: đơn vị đo nhỏ nhất của dụng cụ hoặc dụng cụ đo đã chọn; độ nhạy của hệ thống đo lường đối với sự thay đổi của quá trình đối với một đặc tính được đo cụ thể
độ chính xác: mức độ gần của dữ liệu với mục tiêu hoặc giá trị chính xác hoặc với tham chiếu được chấp nhận
độ chính xác: tập hợp các phép đo gần như thế nào với nhau
độ lặp lại: thước đo hiệu quả của công cụ đang được sử dụng; sự thay đổi của các phép đo do một người vận hành sử dụng cùng một thiết bị để đo cùng một đặc tính
độ lặp lại: thước đo độ biến thiên của toán tử; sự thay đổi trong một tập hợp dữ liệu do các nhà khai thác khác nhau thu thập bằng cách sử dụng cùng một công cụ để đo lường cùng một đặc tính của bộ phận
