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MSA GRR研究時兩個普遍糾結(jié)的問題

 
講師:姜傳武 瀏覽次數(shù):2370
 MSAGRR研究 在我所講的MSA課程中,我發(fā)現(xiàn)有兩個問題,學(xué)員們每次都在糾結(jié),它就是: 第一個問題:我們周期性地評價GRR時,是使用初次評價時的樣本,還是當(dāng)前過程的樣本? 第二個問題:在PPAP時做的GRR是滿意的,但是在量產(chǎn)很長一段時間后,再用當(dāng)前產(chǎn)品做分析樣本時,GRR指標(biāo)又不好了

MSA GRR研究

在我所講的MSA課程中,我發(fā)現(xiàn)有兩個問題,學(xué)員們每次都在糾結(jié),它就是:
第一個問題:我們周期性地評價GRR時,是使用初次評價時的樣本,還是當(dāng)前過程的樣本?
第二個問題:在PPAP時做的GRR是滿意的,但是在量產(chǎn)很長一段時間后,再用當(dāng)前產(chǎn)品做分析樣本時,GRR指標(biāo)又不好了,但是制造過程比當(dāng)初更加穩(wěn)定了,零件的變差減小了,所以不能就說測量系統(tǒng)的GRR是不滿足要求的,測量系統(tǒng)不用改進!我們不能為了MSA而MSA,因為再提高測量精度,所用的成本太高了!

以上問題,我基本上保留原樣,但是在給出正式的解答前,忍不住先反問一下:
在沒有分析測量系統(tǒng)是否真的變壞了前,怎么能講零件的變差變小了呢?用于分析零件變差的測量數(shù)據(jù)可信嗎?
這個問題反映的其實是MSA的最基本的概念,甚至還涉及一些質(zhì)量理念方面的東西,所以值得寫一下,與大家分享和探討。
在回答這個問題之前,必須首先要明確什么是GRR。GRR是測量系統(tǒng)中的精度誤差,是MSA工作的一部分,是用測量值的標(biāo)準(zhǔn)差來估計的,它表示測量系統(tǒng)本身的測量誤差大小。它在測量系統(tǒng)的所有影響因素沒有顯著變化的情況下是不變的,它的大小與用什么時候的樣本也是沒有關(guān)系的。

測量系統(tǒng)的精度是否滿足測量要求呢?這就要把GRR值與要求進行比較,看一下測量系統(tǒng)滿足測量要求的能力是否發(fā)生了變化。這才是進行測量系統(tǒng)評估的真正目的!
測量的目的不同,要求也就不同。通常情況下,我們把測量用于滿足下面兩類不同的目的:
第一類:用于產(chǎn)品檢驗,判斷產(chǎn)品的特性是否合格,將GRR與特性公差比。測量要求就是測量系統(tǒng)能夠區(qū)分合格與不合格;
第二類:進行統(tǒng)計分析,由于測量值由真實值和測量誤差構(gòu)成,這時的測量要求就是測量值之間的變差能夠足以*反映制造過程的實際總變差(表現(xiàn)為該過程所生產(chǎn)的零件特性的一致性),就要把GRR與測量值之間的變差進行比較,所占比例越小,則說明測量值越能反映實際的過程總變差。這類應(yīng)用常見的有:SPC控制圖、CPK、6SIGMA改善、STA(統(tǒng)計公差分析)等。

在MSA中,針對這兩類應(yīng)用的目的,規(guī)定了如下三個GRR的評價指標(biāo):
當(dāng)測量值被用于第一類目的,即產(chǎn)品的檢驗、驗收時,使用100(GRR/T),可見,大小只與測量系統(tǒng)本身的GRR和公差T有關(guān),與用什么時候的樣本是沒有關(guān)系的,反映的是測量系統(tǒng)精度是否存在顯著的*變化。
當(dāng)測量值被用于第二類目的,即統(tǒng)計分析時,使用100(GRR/TV)和分類數(shù)ndc來評價。其中,TV是一個總變差,它是通過測量值(也叫觀察值)來計算的,它總是或多或少地含有測量誤差,即由兩部分構(gòu)成:真實的過程總變差(零件特性間的真實變差)和測量誤差(GRR)。因此,TV是動態(tài)的,它隨著零件特性之間的變差的變化而變化,當(dāng)然,也會因GRR變化而變化。

一般情況下,在剛剛量產(chǎn)時,由于還可能存在著許多問題沒有完全解決,零件特性間的變差會比較大,而隨著量產(chǎn)時間的增加,問題逐漸解決,又做了一系列的持續(xù)改善,零件特性的一致性就會變得越來越好,這時σpart和TV就會變?。Q句話講,就是100(GRR/TV)和ndc會與我們用哪些樣本來評價有關(guān)系,如果再使用當(dāng)初的樣本評價GRR,所計算出的這個結(jié)果就不能正確判斷測量系統(tǒng)是否真正滿足當(dāng)前的測量要求了。

如果硬要使用當(dāng)初的樣本,則會有如下可能的誤導(dǎo):
1. CPK很高,但可能是一派虛假的繁榮!或者SPC控制圖上出現(xiàn)連續(xù)水平排列的點。但過程能力是否真的提高了,還是測量系統(tǒng)是否真的變差了,單從100(GRR/TV)和ndc上是看不出的;
1.CPK保持穩(wěn)定,但可能是一個虛假的穩(wěn)定,測量系統(tǒng)和實際過程能力可能同時都變差了!
2. 評價一項改善是否成功時,我們需要進行改善前、后的CPK對比,若使用當(dāng)初的樣本,則測量結(jié)果會顯示沒有成效或未達(dá)改善目標(biāo)!因為測量系統(tǒng)的分辨率差,不能有效分辨出改善措施所帶來的變化!

在以上基礎(chǔ)上,我們可以對一開始的兩個問題總結(jié)出以下GRR研究的策略:
.如果測量系統(tǒng)只用于檢驗產(chǎn)品,則可以使用任何時候的產(chǎn)品作為樣本,只考察100(GRR/T)這個指標(biāo);
.如果測量系統(tǒng)同時還用于統(tǒng)計分析,則要講究樣本了。

我們可以用以下步驟來做:
1)從當(dāng)前過程中抽取樣本,這個樣本應(yīng)涵蓋當(dāng)前過程的所有5M1E過程因素的正常更替,如:換班次、換料批、修磨刀具等,怎樣才能做到呢?這就需要時間來抽樣!例如,把所用的不同樣本分配到不同的班次、原材料批次中。
此時,需要注意的是:如果你沒有足夠的時間得到滿足上述要求的樣本,是可以從一個班次中抽樣的,但是,從樣本中計算出來的TV就不能很好地反映真實的過程的總變差(零件特性間的真實變差)!建議使用過程總變差的目標(biāo)值來代替TV,可以從PPK計算公式中推導(dǎo)出來(此處略去公式和推導(dǎo))。但是要注意:如果實際過程的性能還未達(dá)標(biāo),則我們評價的%GRR就相當(dāng)于對測量系統(tǒng)滿足期望目標(biāo)的能力;如果過程性能實際上已經(jīng)超過了PPK的目標(biāo)要求,則此處%GRR的結(jié)果可能要高估了當(dāng)前測量系統(tǒng)滿足當(dāng)前測量要求的真實能力,即100(GRR/TV)和ndc虛高!

2)計算100(GRR/TV),并將結(jié)果與100(GRR/T)的結(jié)果進行對比。
a)若100(GRR/TV)不滿足要求(如大于10%),同時100(GRR/T)滿足要求,該測量系統(tǒng)的精度沒有發(fā)生顯著下降,這是由于制造過程能力提高的結(jié)果,使得總變差TV變小的原因,但是事實是:測量系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足對當(dāng)前制造過程的統(tǒng)計分析的要求了!
到底需不需要改善呢?很多人在這個地方糾結(jié)!因為測量系統(tǒng)本身沒有下降,要改善的話,可能要投入很多成本,例如更換高等級的測量儀器或自動化測量設(shè)備,會投入巨資的!這個時候就要看我們的質(zhì)量管理的要求了,理論上講,如果沒有過程持續(xù)改善的測量需求,就沒有必要改善測量系統(tǒng),但此時要注意兩點:
第一,當(dāng)客戶需要CPK報告時,你是否能夠說服客戶?
第二,為什么不對過程和產(chǎn)品進行持續(xù)改善?!客戶有了更高的質(zhì)量水平的要求、競爭對手有了更高的質(zhì)量水平的表現(xiàn),你還在停滯不前嗎?很多時候,需要我們有戰(zhàn)略觀,戰(zhàn)略就是要求我們不只是看到眼前所花的成本,而是要看到更長遠(yuǎn)、更大的范圍內(nèi)的風(fēng)險和要求,從而保證戰(zhàn)略總成本*!
b)若100(GRR/TV)是滿足要求的,但是100(GRR/T)是不滿足要求的,則說明測量系統(tǒng)并不是真正的好,與第一次GRR分析(當(dāng)時是滿足要求的)的時候相比,已經(jīng)發(fā)生了顯著的下降了,但其測量精度仍然能夠滿足當(dāng)前制造過程的統(tǒng)計分析的要求。這時應(yīng)當(dāng)對測量系統(tǒng)進行改善了,最起碼要滿足檢驗的要求!若不改善,100(GRR/TV)也很可能會在下一次GRR研究前就不合要求了。
c)若二者同時滿足要求,則測量系統(tǒng)沒有問題。
d)若二者同時不滿足要求,則毫無疑問,測量系統(tǒng)的精度已經(jīng)*地變差了,必須要改善了。

總之,周期性進行的GRR分析,應(yīng)當(dāng)使用代表當(dāng)前制造過程實際總變差的樣本,并同時進行兩種%GRR指標(biāo)的對比分析,從而判斷出兩層涵義:
第一,測量系統(tǒng)的精度是否*地發(fā)生了顯著變化;
第二,測量系統(tǒng)的精度是否滿足當(dāng)前過程的測量要求。
若沒有足夠的時間抽取代表當(dāng)前過程的樣本,則可以使用PPK目標(biāo)值所對應(yīng)的過程總變差來代替當(dāng)前過程的TV,但這樣做也不是最好的。

MSA GRR研究



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