在日常生产中,我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化;那么,怎么确保分析的结果是正确的呢?我们必须
从两方面来保证,一是确保测量数据的准确性/质量,使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行评估;二是确保使用了合适的数据分析方
法,如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
那么,MSA和SPC有什么区别?
MSA是Measurement system
appraise,即测量系统的评估,主要内容关键质量特性是否被监控,量具是否周期被校正,测量系统(测量人、测量设备、测量环境)的能力(量具的重复
性、重现性,不同量具间的一致性)。
MSA是QS9000标准和TS16949标准要求的,主要是以数据为研究基础,将测量所得到的数据用数理统计的方
法,来研究所用的测量系统存在的变差。
SPC是Statistic process
control,即过程控制统计,是指"在制程中去收集数据,并将所收集的数据加以统计分析,从分析中发现制程的异常,再通过问题的分析来挖掘异常的原
因,并针对该原因采取适当有效的对策,使制程恢复正常状态,再透过制程能力的调查分析与标准化,不断提升制程能力的一种维护与改善的手法"。
是对测量出的
数据进行收集、分析、制定行动方案、效果确认,一般用控制图处理数据,并用柏拉图、鱼骨图等辅助,考查数据的均值、方差、极差,找出背离。
同属于质量管理五大工具,若论MSA和SPC区别在哪?我们可以这样理解,MSA是SPC的基础和根据,只有MSA可依赖了,SPC工作才能意义。
MSA
使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析,以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适,并确定测量系统误差的主要成
分。
MSA了解测量过程,确定在测量过程中的误差总量,及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。
MSA促进了解和改进(减少变差)。
对过程做出可
靠有效的评估。
而SPC用来确定过程的统计控制界限,判断过程是否失控和过程是否有能力,为过程提供一个早期报警系统,及时监控过程的情况以防止废品的发生,减少对常规
检验的依赖性,定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。
SPC依其特性所收集的数据,通过过程能力的分析与过程标准化,发掘过程中的异
常,并立即采取改善措施,使过程恢复正常的方法。
作为质量管理五大工具,我们除了要了解MSA和SPC的区别所在,还要清楚的知道其他工具的独特价值,如 :FMEA、APQP、5PPAP,我们只有清楚理解这些工具的实施意义,才会在质控过程中做到有的放矢。
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