汽车行业测量系统分析专业讲师MSA培训上海公司主办

           MSA培训讲师汽车质量专家金舟军,机构上海企业管理咨询有限公司,是汽车制造行业专业、实战的培训,
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     1.专业的测量系统分析MSA培训
        金老师十八年专业从事汽车制造行业IATF16949及MSA培训,MSA培训项目的客户都有培训现场的视频和照片为证。
     2.实战的测量系统分析MSA培训
         金舟军老师不仅追求良好的课堂培训效果,更追求测量系统分析MSA培训后学员的实战应用,金老师在培训前首先要进
         行网络、电话的沟通和提前一天到顾客现场调研,更好地结合顾客的案例讲课,安排学员对案例的演练。
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                                          公开课大纲
      一. MSA培训目的:通过三天汽车制造行业AIAG MSA手册的讲授，参加培训班的学员能够掌测量系统变差分析和测量系统
          五性分析，能为典型测量系统都提供MSA解决方案,既会计量型测量系统研究又会计数型测量系统研究。
      二.MSA培训对象: 汽车制造行业IATF16949质量体系认证企业的人员和要参入SIXSIGMA项目的管理人员、质量管理人员。
      三. MSA培训内容
         1部分.什么是测量系统分析基础                                                                 汽车质量网版权
          计量型测量系统与计数型测量系统
          案例演练-计量型数据与计数型数据区别是什么
         2部分.测量系统基本特征是什么
          测量系统灵敏度与分辨力定义
          讨论题-分辨力接受准则是什么
         3部分.什么是测量过程变差                                                                     汽车质量网版权
          测量过程变差模型应用
          案例演练-稳定测量过程变差是什么分布
         4部分.测量系统怎样进行溯源
          量具校准与怎样确定校准周期
          案例演练-校准周期除了时间还能用什么衡量
         5部分.分布类型和统计量应用
          直方图软件MINITAB操作方法
           案例演练-直方图横轴间距由什么确定
         6部分.正态分布总体参数估计计算方法                                                           汽车质量网版权
          总体方差的无偏估计
          案例演练-为什么在测量系统中收集的产品质量特性值都是样本
         7部分.总体分布统计量的定义
          算术平均数总体方差总体标准差意义
          案例演练-样本量少于多少要用纠偏系数
         8部分.中心极限定理
          抽样分布--中心极限定理在SPC的应用
          案例演练-样本均值的抽样变差有哪些来源
         9部分.测量系统的变差五性
          重复性EV设备变差分析
          重复不好产生的原因来源
          案例演练-至少说出两个重复不好产生的原因
         10部分.测量系统变差模型
          怎样确定准确度变差-偏倚
          案例演练-线性是精确度变差吗
         11部分.R&R 对过程变差计算的影响
          作为过程控制量具GRR接受准则
          案例演练-R&R对Pp计算的影响是什么                                                          汽车质量网版权
         12部分. 怎样研究稳定性
          稳定性研究案例分析
          案例演练-客户量具稳定性分析频次怎么选取
         13部分.测量系统的接受准则
          测量系统宽度接受准则是什么
          案例演练-只有下差的产品控制接受准则量具是什么
         14部分. 怎样用极差法计算重复性和再现性
          极差法实验方案
         用极差法计算量具GRR
          案例演练-极差法方案是什么
         15部分.怎样研究线性Linearity                                                              汽车质量网版权
          线性数据分析接受准则
          案例演练-线性Linearity分析图形分析准则是什么
         16部分.怎样研究偏倚
          怎样确定偏倚—独立样本法讲解
          案例演练-偏倚分析样本量至少多少
         17部分.怎样用均值极差法重复性和再现性GRR
          均值极差法实验方案
          案例演练-均值极差法实验方案至少要90个数据吗
         18部分.怎样用方差分析法计算重复性和再现性GRR
          与均值极差法比ANOVA的优点分析
          案例演练-方差分析法优点有哪些
         19部分.怎样通过多次读数减少变差                                                            汽车质量网版权
          案例演练-为什么多次读数取均值可以减少变差
         20部分. 怎样研究计数型测量系统
          假设检验分析基准值选取及实验方案的设计
          案例演练- 计数型测量系统变差来源有哪些
         21部分. 怎样开展假设检验分析-信号探测法
          规范上下限计算的计算
          案例演练-信号探测法选择样本的方法
         22部分怎样开展.假设检验分析- 交叉表方法
          交叉表方法需要注意亊项
          案例演练-交叉表方法哪个数据是看重复性的
         23部分.怎样开展解析法
          测量系统变差模型曲线                                                                      汽车质量网版权
          案例演练-绘制量具曲线最少要几个点
        四.MSA培训学时: 每天七小时共三天21小时

                            测量系统的变差类型
         假定测量过程处于统计控制状态，测量同一零件测量的重复性变差只由于普通原因，而非特殊原因。测量值为位
         置、宽度确定的正态分布。
         准确度-偏倚 b
         零件重复测量值总体均值与零件真值的差异。
         精确度-方差 s2
         零件重复测量值之间差异，测量值总体方差。
                           测量系统的变差类型
         宽度变差-精确度
         重复读数之间的接近度。
         重复性 Repeatability
         再现性 Reproducibility
         位置变差 -准确度
         多个测量结果的平均值与参考值之间的差异。
         偏倚 Bias
         稳定性 Stability
         线性 Linearity
                           重复性Repeatability—EV设备变差
         由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时测量值变差。
         在固定测量条件下，连续（短期）的普通原因-随机变差，是系统内部变差、设备变差EV、设备固有的能力。
                           重复不好的原因
         除设备变差外，重复性包括所有测量条件因素不变下的内部变差。
         零件内：形状、位置、表面加工、锥度、样品一致性；
         仪器内：修理、磨损、设备或夹紧装置故障；
         基准内：质量、级别、磨损；
         方法内：在设置、技术、零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差；
         评价人内：技术、经验、操作技能或培训、感觉、疲劳；
         环境内：温度、湿度、振动、亮度、清洁度的短期变化；
         量具或零件变形，硬度不足；
         应用：零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察误差。
                           再现性Reproducibility--评价人间变差
         再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时重复测量值均值间的变差。
                           再现性不好的原因
         每个评价人应使用通常获取读数的程序— 包括所有步骤。评价人方法间差异将在测量系统的再现性中反映。
         虽然再现性通常评价人的变差，当零件被同一台处理、固定或测量，则再现性为0 ，既只需要重复性研究。然而，
         如果使用多台夹具，再现性就是夹具间的变差。
                                                      测量战略和策划
             在设计和采购测量仪器或系统之前策划是关键的。在策划阶段做出的许多决定可以影响测量设备的方向和选
         择。目的是什么？测量结果如何使用？策划阶段将确定过程并对如何很好地运行测量过程并能减少将来可能出现
         的问题和测量误差有重要的影响有些情况下，由于被子测量零件包括的风险或因为测量装置的成本和复杂性，
         （OEM）顾客可能使用APQP过程和小组决定供应商的测量战略。
             并不是所有产品和过程特性都需要测量系统，而是哪些产品和过程的研究属于详细检查这种类型。简单的标
         准测量工具如千分尺、卡尺可能不需要这样浓度的战略和计划。一个基本的经验准则是被测量的零件或子系统的
         特性是否已在控制计划中识别或该特性在确定产品或过程是否可接受时是重要的。
             另外的指南是对特定尺寸赋予的公差水平。常识是任何情况下的指导。
             复杂性测量系统的类型、复杂性和目的可以推动不同水平的项目管理、战略的策划、测量系统分析或其他
         测量选择、评价和控制的特殊考虑。简单的测量工具和装置（例如，天平、卷尺、固定限制或计数型量具）可能
         不要复杂或关键的测量系统（例如，标准或基准，CMM，试验台，自动在线测量，等）要求的管理的水平、计划或
         分析。根据给定的产品或过程条件，任何测量系统可能需要或多或少的战略策划和检查。做出适当水平的决策将
         留给由测量过程和顾客委派的APQP小组。以下许多活动包括的或实施的实际程度应由特别的测量系统推动，并且
         考虑量具控制和校准系统的支持，以及对过程的深刻及常识。
             第一步是确定测量的目的和如何利用测量。在测量过程开确定测量过程的发的早期组织横向协调小组完成这
         项任务很关键。与审核目的、过程控制、产品和过程开发及“测量寿命周期”的分析相关的事宜要特殊考虑。
             测量寿命周期概念表达当一个人研究和改进过程时，测量测量寿命周期方法会随着时间改变的信心。例如，
         测量可能开始于一个产品特性以确立过程的稳定性和能力。这可以对直接影响零件特性的关键过程控制特性有一
         个很好的了解。对零件特性的信息依靠减少，抽样计划的减少意味着这种理解（每小时5件至每班1件）。
             同样，测量方法可以从CMM测量变为计数型测量的某些形式。最终发现可能要求对很少的零件进行监控，只要
         过程被维护或者是进行测量和监控维护与加工，就是需要的全部。测量水平依赖对过程理解的水平。
             大多数的测量和监控可能最终在进货材料供应商结束。相同的测量，针对相同的特性，在过程的相同领域，
         经过很长时间，是缺少研究或者是一个停滞的测量过程的证据。
             在采购测量系统之前，应制定测量过程的详细工程概念。测量过程设计利用上述研究的目的，横向协调小
         组中将通过设计制定测量系统选择的准则的计划和概念。下面是一些指南：
             小组需要评价子系统或零件的设计并识别重要特性。这些是以顾客要求和子系统或零件对整个系统的功能性
         为基础的。如果重要的尺寸已经识别，评估测量这些特性的能力。例如，如果塑料注射模具成型零件的重要特性
         在模具分型线，尺寸的检查会很难并且测量变差会比较高。
             与这些相近的获得信息方法是利用潜在失效模式分析（FMEA）过程对量具设计风险区域进行分析，从对零
         件的测量能力到功能量具（设计和过程FMEA）。这有助于维护和校准计划的制定。
             制定流程图来显示零件总成或子系统的制造关键过程步骤。在过程的每一步确定关键的输入和输出。这将对
         在过程位置受影响的测量仪器的标准和要求的制定有帮助。测量计划、测量类型清单都出自这一研究。
             对于复杂的测量系统，流程图由测量过程组成。包括被测量的零件或子系统的交付、测量本身和返回到过程
         的零件或子系统。
             下一个方法是在团队进行头脑风暴，为每个测量制定要求的通用准则。一个简单的方法是使用因果图。14参
         见图2的示例作为思考的开始。
         与测量策划相关要考虑的几个附加问题：
         谁应该包括在“需要”分析中？流程图和最初的讨论将有助于确定关键人员。
         为什么进行测量并且如何使用？数据用于控制、分类、资格判定吗？将使用的测量方式可以改变测量系统的
         灵敏度水平。
         要求的灵敏度水平是什么？产品规范是什么？期望的过程变异是什么？需要量具检测的零件间的差异是怎样的？
         量具所提供的信息类型是什么（例如，手册-操作维护等），要求的操作员的基本技能是什么？谁进行培训？
         测量怎样进行？手动，在传送带上，线下的，自动的，等等？零件定位和固定可能是变差源？接触或不接触？
         测量怎样校准？与其它测量过程比较吗？谁将对校准标准负责？
         何时、何地进行测量？零件是干净的，有油，热的？
             记住用数据来证实测量过程的一般假设，比起以错误信息和对外界问题不健全的系统为基础做决策更好，安
         全且能在外界收集数据。