Cg Cgk là gì
Phân tích hệ thống đo lường Measurement System Analysis (MSA)Hai Nguyen 3 years ago Lược dịch từ bài Measurement System Analysis của MoreSystem website.
MỤC ĐÍCH Nếu một phép đó được sử dụng cho việc đưa ra các quyết định, theo một cách logic thì nếu phép đo chứa càng nhiều lỗi, thì những quyết định đưa ra càng sai dựa trên kết quả phép đo đó. Mục đích của MSA Đánh giá hệ thống đo lường (Measure System Analysis) là để thẩm định một hệ thống đo lường cho dựa trên các tiêu chí: độ chính xác, độ tin cậy và độ ổn định. Hãy xem xét một ví dụ minh họa cho thấy tầm quan trọng của chất lượng hệ thống đo lường sau: Một đơn vị sản xuất đang cố gắng để cải tiến sản lượng, một chỉ số ảnh hưởng đáng kể tới chi phí sản xuất. Kinh nghiệm cho thấy có một vài quy trình và đặc trưng của môi trường ảnh hưởng tới sản lượng. Dữ liệu được thu thập từ những tác nhân quan trọng, dựa trên phân tích hồi quy và tương quan để định lượng mối liên hệ dưới góc độ thống kê. Kết quả cho thấy không có mối tương quan rõ ràng giữa các yêu tố, mặc dù các bằng chứng cho thấy kết quả ngược lại. Thực ra, mỗi liên hệ mật thiết giữa các yếu tố đã bị làm mờ đi bởi sai số của hệ thống đo. Khi tiến hành phân tích, nhiều hệ thống đo cho thấy lỗi nó tạo ra lớn gấp 2 đến 3 lần so với độ rộng của dãi dư liệu kết quả tạo ra từ quy trình. Việc sử dụng các hệ thống đo kiểu này để kiểm soát quy trình thường dẫn đến việc thực hiện các điều chỉnh mà có thể tạo ra các biến động lớn hơn ở kết quả đo. Kết quả là sự cố gắng để làm tốt hơn lại tạo ra kết quả tệ hơn! Từ ví dụ này cho thấy MSA là một bước quan trọng và nên xem xét đầu tiên trước khi đưa ra bất kỳ quyết định nào mà dựa trên việc phân tích dữ liệu, bao gồm SPC (Statistical Process Control), Phân tích tương quan và Phân tích hồi quy (Correlation and Regression Analysis), và DOE (Design of Experiments). Những vấn đề dưới đây sẽ thảo luận xoay quanh vấn đề MSA với công cụ phân tích Gage R&R (download here) CÁC ĐẶC TRƯNG. Một hệ thống đo có thể được mô tả bằng năm cách: Vị trí kết quả đo(Giá trị đo trung bình vs Giá trị thực):
Biến số (Dãi giá trị đo Độ tin cậy)
Giản đồ dưới đây minh họa sự khác nhau giữa Độ chính xác (Accuracy) và Độ tin cậy (Precision) Các nổ lực nhằm cải thiện chất lượng hệ thống đo lường với mục tiêu cải thiện Độ chính xác và Độ tin cậy. Hình 1. Độ Chính xác và Độ tin cậy CÁC YÊU CẦU ĐỐI VỚI HỆ THỐNG ĐO LƯỜNG Các yêu cầu dưới đây là những yêu cầu chung cho tất cả các hệ thống đo lường:
CƠ BẢN VỀ MSA
ĐÁNH GIÁ ĐỘ ỔN ĐỊNH
ĐÁNH GIÁ ĐỘ LỆCH
Bias = x̄ Reference Value 2. Tính toán phần trăm độ lệch: Bias Percentage = Bias / Process Variation 3. Phân tích kết quả. Nếu kết quả lớn, xem xét một trong những khả năng sau:
ĐÁNH GIÁ ĐỘ LẶP LẠI VÀ KHẢ NĂNG TÁI LẬP (GAGE R&R) Thảo luận dưới đây sẽ dựa trên dữ liệu được thu thập trong hình 2. Theo tuần tự từng bước sau để thực hiện Gage R&R:
Bắt đầu với người thao tác A và tiến hành đo theo thứ tự ngẫu nhiên. Một người khác sẽ kiểm tra và ghi nhận lại kết quả theo thứ tự vào dòng A-1. Tiếp tục quy trình với người B&C với cùng quy trình. Sau đó tiếp tục với lần thử thứ 2 và thứ 3.
Theo kinh nghiệm thì một hệ thống đo lường được xem là chấp nhận được nếu tổng Gage R&R bé hơn 30% của của sự thay đổi toàn bộ các mẫu, hoặc dung sai giới hạn cho phép. Trong trường hợp này, hệ thống đo lường được xem là đáng tin cậy, có thể dùng dữ liệu từ hệ thống đo lường này để đưa ra các quyết định cải tiến. Nếu hệ thống đo lường có lỗi và vượt quá giá trị 30%, để cải thiện kết quả thì đầu tiên phải phân tích xem lỗi bắt đầu từ đâu. Nếu độ lặp lại là nguyên nhân chính thì việc cần làm là xem xét cải tiến thiết bị. Còn nếu khả năng tái lập là nguyên nhân thì cần tiến hành đào tạo lại đối tượng thực hiện, xem xét lại thủ tục đo lường để từ đó có thể cải thiện được sản lượng. Share this:
Categories: Measure Performance, MSA, SPC Leave a Comment
|