05 measurment system analysis

측정시스템 분석 Phân tích Hệ thống Đo lường (MSA) ▪ MSA cho dữ liệu liên tục ▪ MSA cho dữ liệu rời rạc ❑ Các mục tiêu học tập ● Hiểu được lỗi đo lường ● Hiểu được MSA cho dữ liệu biến thiên ● Hiểu được MSA cho dữ liệu rời rạc ❑ Định nghĩa Phân tích Hệ thống Đo lường MSA (Phân tích Hệ thống Đo lường) Đánh giá hay thẩm định hệ thống đo lường để đảm bảo sự tin cậy của dữ liệu Trước khi thu thập dữ liệu để xác định năng lực hiện tại (ví dụ đường cơ sở) của quá trình cần được cải tiến, chúng ta cần k.

Phân tích Hệ thống Đo

▪ MSA cho dữ liệu rời rạc

❑ Các mục tiêu học tập

❑ Định nghĩa Phân tích Hệ thống Đo lường

- MSA (Phân tích Hệ thống Đo lường)

- Đánh giá hay thẩm định hệ thống đo lường để đảm bảo sự tin cậy của dữ liệu

- Trước khi thu thập dữ liệu để xác định năng lực hiện tại (ví dụ đường cơ sở) của

tin cậy hay không.

Khái niệm bao quát bao gồm tất cả các hệ thống thường dùng để lấy được giá trị

đo, như là dụng cụ hay phương pháp đo, thiết bị khác, phần mềm, môi trường đo, quy trình đo, người đo,

Phân tích Hệ thống Đo lường

❑ Sự cần thiết cho MSA (Phân tích Hệ thống Đo lường)

Trọng lượng của hòn đá này là gì?

Trong các ví dụ dưới đây, hệ thống đo lường là gì, và phân tích hệ thống đo lường nên được thực hiện thế nào?

Nhà hàng C, Chuyên về giao đồ ăn, muốn tăng doanh số bánh hàng ngày Để đạt

được điều này, Họ thực hiện một dự án giảm thời gian Lead time giao đồ ăn,

đây là thời gian được tính từ lúc đặt hàng tới lúc giao hàng

❑ Các ví dụ về phân tích hệ thống đo lường

Hóa ra mọi người trả lời có lợi hơn, bởi vì họ nói rằng ‘chúng

ta đang thu thập dữ liệu về sự không hài lòng”

<Ví dụ 3>

Y : Thời gian L/T của giao hàng (Từ lúc đặt hàng tới lúc giao hàng)

Tôi nhận đơn hàng lúc 2:30 và giao lúc 2h45 Thời gian mất 15 phút.

Bạn đã nhận đơn hàng và giao hàng vào lúc mấy giờ?

Thưa quý khách, tôi có thể xin thời gian đặt hàng và thời gian bạn nhận được đồ ăn của bạn

không? tôi dặt hàng lúc 2:25 và Vâng.

nhận đồ ăn vào lúc 2:50.

Hmm Báo cáo của thư ký về giao hàng không chính xác Để giảm lead time giao hàng, tôi cần kiểm tra trước tiên là về L/T giao hàng đã đo được chính xác như thế nào

Phân tích Hệ thống Đo lường dữ liệu liên tục

Biến thiên quá quá trình được quan sát

Biến thiên quá trình thực tế

Khả năng lặp lại

Bias (Độ lệch)

Stability (Độ ổn định)

Khả năng tái sinh

Biến thiên của đo lường

❑ Các kiểu biến thiên của dữ liệu liên tục

Biến thiên quá

Biến thiên trong

hệ thống đo lường

Linearity (Độ tuyến tính)

❑ Các loại lỗi của Hệ thống Đo lường

▪ Lỗi của đo lường = Accuracy (hướng tâm) + Precision (Biến thiên)

▪ Accuracy

- Chỉ ra giá trị đo gần với giá trị thực như thế nào (khía cạnh trung bình)

- Phân tích hiệu chuẩn được yêu cầu → Tần suất, phương pháp, và quy trình hiệu chuẩn

▪ Precision

- Chỉ ra sự khác biệt giữa các giá trị đo được (Khía cạnh biến thiên)

- Phân tích Gage R&R được yêu cầu → cải tiến dụng cụ, cải tiến và chuẩn hóa phương

pháp đo

MS product

MS product

측정 오프셋

True value

Measurement value

❑ Nguyên nhân của sự biến thiên Accuracy

▪ Bias (độ lệch)

Sự khác biệt giữa giá trị trung bình của tất cả các giá trị đo và giá trị tham khảo Accuracy tốt hơn, nhận được với bias nhỏ hơn

Reference value

Observed Average Bias

m totaltotal = m = productproduct + m + MSMS

total = product + MS

Bias

❑ Các nguyên nhân của biến thiên Precision

▪ Khả năng lặp lại (Repeatability)

Sự biến thiên trong các giá trị đo được, khi một người đo cùng một đặc tính của cùng một sản phẩm sử dụng cùng một dụng cụ nhiều lần

Reference value

Reference value

repeatability

▪ Khả năng tái lặp (Reproducibility)

Biến thiên trong các giá trị đo được khi hệ thống đo lường khác nhau được sử dụng

để đo cùng một đặc tính của cùng một mẫu

- Khi cùng một đặc tính của cùng một mẫu được đo bởi các người đo khác

nhau, sử dụng cùng dụng cụ đo

- Khi cùng đặc tính sản phẩm của cùng một mẫu được đo bởi cùng người đo với dụng cụ khác nhau

Reproducibity Operator A

Operator B

Operator C Gage C

Gage B

Gage A

❑ Năng lực phân biệt (Khả năng phân biệt)

- Khả năng hệ thống đo lường phát hiện và hiển thị thay đổi nhỏ nhất trong các đặc tính đang được đo Nó cúng được đề cập như là độ phân giải

- HTĐL với năng lực phân biệt kém sẽ không phù hợp để dùng xác định sự biến thiên quá quá trình

- Đơn vị nhỏ nhất của phép đo nên có khả năng đo với cấp chính xác/phân biệt nhỏ hơn 1/10 phạm vi kỹ thuật hay khoảng biến thiên của quá trình

Phân biệt kém

Phân biệt tốt

❑ Quy trình Phân tích Hệ thống Đo lường cho dữ liệu liên tục

Xem xét cơ sở dữ liệu cho đo lường

Xem xét năng lực phân biệt

Xem xét Accuracy (khác biệt với giá trị thực)

Xem xét precision (Biến thiên qua nhiều giá trị đo)

Xem xét độ ổn định (Sự biến thiên theo thời gian)

- Khảng định chủ đề phân tích (X, Y)

- Khảng định định nghĩa vận hành

- Khảng định kiểu dữ liệu, tiêu chuẩn…

Bước 6 Xem xét quá trình phân tích và rút ra kết luận

Xem xét Bias Xem xét Linearity Xem xét Repeatability Xem xét Reproducibility

❑ Ví dụ

Chúng tôi thực hiện 01 dự án để cải

tiến ‘Thời gian truy cập MIS’

‘Thời gian truy cập MIS’ là thời gian

tiêu tốn để truy cập HT Management

Information System và thông tin điều

tra, theo yêu cầu từ team leader và

phòng liên quan Thời gian truy cập

được khảng định từ hệ thống máy tính,

ghi nhớ lại nó một cách tự động

Access Time

Bước 1 Xem xét các cơ sở dữ liệu cho đo lường

- Kiểu dữ liệu : Liên tục (thời gian)

- Tiêu chuẩn : 5 ~ 50 phút

Bước 2 Xem xét năng lực phân giải

- Biến thiên quá trình : Max (43 min) – Min (7 min) = 36 min

- Đơn vị đo nhỏ nhất : 1 phút

- Năng lực phân biệt : 1/36

→ Từ năng lực phân biệt tốt hơn 1/10 của biến thiên quá trình, năng lực phân biệt được đảm bảo

Bước 3 Xem xét Accuracy

Xem xét accuracy của ‘thời gian truy cập MIS’ từ hệ thống máy tính, so sánh với các giá trị đo bằng tay với sự đo lường tự động từ hệ thống máy tính cho từng lần truy cập (Filename : MSA_MIS.MTW)

Thời gian truy cập được đo bằng hệ thống máy tính

Thời gian truy cập được đo bằng tay (Giá trị thực)

▪ Phân tích sử dụng Minitab (Linearity and Bias)

Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage Linearity and Bias Study

1 2

3

Vào biến thiên của quá trinh (PV) (PV = 6 X standard deviation = 6 X 12.22 = 73.32)

8 4 0

▪ Tiêu chuẩn đánh giá

Tiêu chuẩn chung cho đánh giá bias và linearity

Bước 4 Xem xét Precision

• Bước 4-1 : Kiểm tra khả năng lặp lại và khả năng tái sinh của hệ

thống đo

2 người đo 3 lần trên từng mẫu

→ Có thể đo khả năng lặp lại hay tái sinh

[Note] Lựa chọn các mẫu

Mẫu nên được lựa chọn từ quá trình và phải đại diện cho toàn bộ phạm vi hoạt đông.

Phạm vi mẫu > Biến thiên quá trình Phạm vi mẫu = Biết thiên QT Phạm vi mẫu < Biến thiên QT

kết quả tốt hơn thực tế của nó kết quả tồi hơn thực tế của nó

Good !!

• Bước 4-2 : Đo mẫu đã chọn

- Thứ tự đo là ngẫu nhiên

- Đảm bảo sự đo lường là blind, không nên để những người tham gia đo

được biết là họ đang trong quá trình thực nghiệm đo lường

-Lặp lại tất cả các phép đo.

• Bước 4-3 Minitab Analysis – Gage R&R Study

【 1 】 Enter data (File name: GR&r.MTW)

Vào dữ liệu theo dạng xếp chồng

Minitab cung cấp ANOVA và Xbar and R cho

phương pháp phân tích Tuy nhiên, ANOVA là

phương pháp phổ biến hơn cho phân tích

Đây là bởi vì ANOVA xem xét tương tác giữa

người và linh kiện

Vào tên dụng cụ, ngày

và các thông tin khác

Gage R&R

%Contribution Source VarComp (of VarComp)

Total Gage R&R 1.943 1.40

Number of Distinct Categories = 11

【 3 】 Diễn giải Minitab Session

Khả năng phân biệt của hệ thống đo

Thành phần sai lệch chuẩn trong biến thiên

▪ Biến thiên giữa các chi tiết khác nhau là: 98.60%

▪ Biến thiên do hệ thống đo lường: 1.40%

- Biến thiên do khả năng lặp lại: 1.17%

- Biến thiên do khả năng tái sinh: 0.24%

> BT do khả năng tái sinh của người đo: 0.00%

> Tương tác giữa người đo và linh kiện: 0.24%

Biến thiên do hệ thống đo, so sánh với dung sai kỹ thuật

Description %Contribution %Study Variation or %Tolerance Distinct CategoriesNumber of

> Number of Distinct Categories

Kết luận MS với kết quả phân tích MSA thế nào?

Total Variation

Total Gage R&R = 20%

Total Gage R&R = 75%

Total Gage R&R = 100%

20% biến thiên gây bởi hệ thống đo (MS) có nghĩa là

gì?

Biến thiên của quá trình được gây

ra bởi biến thiên của dụng cụ

Trong tổng biến thiên, biến thiên từ dụng cụ là 75%

Trong tổng biến thiên, biến thiên từ dụng cụ là 20%

thiên của của dụng cụ là giống nhau

So với dung sai của sản phẩm, biến thiên của dụng cụ là 50%

So với dung sai của sản phẩm, biến thiên của dụng cụ là 20%

Repeat Gage R&R

Sa m p l e

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

45 30 15

A p p ra i s e r

2 1

45 30 15

45 30 15

1 2 Appraiser

Nếu giá trị đo tiến đến giới hạn kiểm soát của biểu

đồ R, nguyên nhân phải được điều tra và mẫu phải được đo mới

Trả lời cho “Có đủ năng lực phân biệt các chi tiết khác nhau không?

Ngược lại với biểu đồ R, các điểm đo càng xa control limits càng tốt

Part-to-Part Reprod

Repeat Gage R&R

100 50 0

% Contribution

% Study Var

% Tolerance

g 5.0

2.5 0.0

_ R=2.25 UCL=5.792

LCL=0

45

30

15

_ X=24.22 UCL=26.52 LCL=21.91

Sa m p l e

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

45 30 15

A p p ra i s e r

2 1

45 30 15

Sa m p l e

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

45 30 15

1 2 Appraiser

Gage name:

Date of study:

Reported by:

Tolerance:

Misc:

C o m p o n e n t s o f V a r i a t i o n

R C h a r t b y A p p r a i se r

X b a r C h a r t b y A p p r a i se r

M e a su r e m e n t b y S a m p l e

M e a su r e m e n t b y A p p r a i se r

A p p r a i se r * S a m p l e I n t e r a c t i o n

Ga ge R &R (ANOVA) for M e a s u r e me n t

Trả lời “Các mẫu được chọn có phản ánh sự

biến thiên quá trình có tốt không?”

Có các giá trị chắc chắn, chỉ ra rằng mẫu

không phản ánh sự biến thiên của quá trình

Trả lời cho “Có sự khác nhau quan trọng

giữa các người đo?”

Mong muốn không có sự khác biệt giữa các

người đo

Trả lời cho “Từng người đo cùng mẫu có

khác nhau không?”

Mong muốn là các giá trị đo của các người đo

khác nhau, trên cùng một mẫu là bằng nhau

• Step 4-4: Phân tích Minitab – Gage Run Chart

Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage Run Chart

1

2

- Giải thích đồ thị

> Đồ thị hiển thị khả năng tái sinh và khả năng lặp lại bởi người đo và sản phẩm

> Nó dễ dàng phát hiện ra các thói quen đo lường của người đo cụ thể, vấn đề xảy ra khi

đo mẫu cụ thể

> Đường nét đứt ở giữa chỉ ra trung bình của tất cả các giá trị đo A p p r a i s e r M e s re m e n Mean 40 30 20 10 40 30 20 10 Mean 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 Appraiser Gage name:

Date of study:

Reported by:

Tolerance:

Misc:

Panel v ariable: Sample

Ga ge R u n Ch a r t of M e a s u r e me n t by S a mple , Appr a is e r

• Bước 4-5: Các hành động khắc phục khi kết quả phân tích là không tốt

- Xem xét xem phân tích được thực hiện thích hợp

> Mẫu được chọn có đại diện cho toàn bộ biến thiên không?

> Các nhân tố không bình thường, có xuất hiện khi thực hiện thực nghiệm?

> Có sự tương tác nào giữa người và mẫu không?

> Nó có vấn đề khi lặp lại? Nó có vấn đề khi tái sinh?

- Nếu hệ thống đo không có khả năng phân biệt sự biến thiên của mẫu, bạn cần thực hiện phân tích xem nó có khả năng đo mẫu so với tiêu chuẩn (Nó có phân biệt được hàng tốt, xấu hay không?)

- Nếu nguồn biến thiên chiếm ưu thế là khả năng lặp lại (gage), bạn cần thay thế, sửa chữa hay điều chỉnh dụng cụ

- Nếu nguồn biến thiên chiếm ưu thế là khả năng tái sinh, bạn cần điều tra xu hướng của người đo, bởi vì nó thường gây ra bởi xu hướng của người đo

- Nếu nó là vấn đề tổng hợp, bạn cần xem xét lại SOP bởi vì nó thường gây ra bởi SOP

Phân tích Hệ thống Đo lường với dữ liệu rời rạc

❑ Phân tích Hệ thống Đo lường với dữ liệu rời rạc

Một phân tích đánh giá, giá trị đo nhận được của dữ liệu rời rạc (ví dụ Tốt/ xấu) về mức độ accurate và precise tốt như thế nào

❑ Mục đích

- Quyết định, xem người kiểm tra ra quyết định chính xác không, dựa trên cùng tiêu chuẩn, không phân biệt thiết bị hay ca làm việc…

- Khảng định sự đồng nhất của người kiểm tra

- Để xác nhận xem các quyết định của người kiểm tra có tương ứng với giá trị thực hay không?

- Xác định các khu vực yêu cầu đào tạo thêm hay chuẩn hóa quy trình…

❑ Gage R&R với dữ liệu rời rạc

▪ Tổng quan

- Thường được thực hiện với 2~3 người đo

- Thường đo 25 mẫu

- Thường đo lặp lại 2~3 lần

▪ Chú ý

> Sau đây có thể coi như hướng dẫn lựa chọn mẫu

- Chọn người đo là người thường thực hiện công việc kiểm tra Đảm bảo rằng

nó là sự đo lường Blind

Mẫu rất khó phân biệt tốt/xấu 20%~30%

Mẫu khó phân biệt tốt/xấu 30%~40%

Mẫu dễ phân biệt tốt/xấu 30%~40%

Mẫu rất dễ phân biệt tốt/xấu 0%~20%

Bước 1 Kế hoạch Gage R&R

▪ Quy trình phân tích

Bước 2

Bước 3

Bước 4

Đo mẫu được lựa chọn

Dùng Minitab phân tích: Gage R&R Study

Theo dõi các đo lường

- Lựa chọn các mẫu gồm các sản phẩm tốt/xấu lẫn lộn, đại diện cho toàn

bộ sản phẩm

- Quyết định số lần đo/kiểm lặp lại và tái sinh

- Quyết định trình tự đánh giá

- Đo lường Blind

- Đo/ kiểm tất cả các mẫu theo trình tự người đo

- Đo kiểm lặp lại (4-5 lần)

❑ Ví dụ

Một dự án cải tiến tỷ lệ sai hỏng của một quá trình sản xuất màn hình CRT sẽ được thực hiện Hệ thống đo lường được đánh giá theo trình tự đánh giá quá trình kiểm cuối là chính xác hay không, khi quyết định các màn hình tốt hay xấu

Bước 1 Lập kế hoạch Gage R&R

- Chọn 20 mẫu lẫn lộn giữa sản phẩm tốt và xấu, đại diện cho toàn bộ các sản phẩm

- Số lần đo lặp lại: 2 lần

- Người đo: 2 người được quyết định

Bước 2 Đo mẫu đã chọn

- Đo kiểm các linh kiện bởi người đo, nên được thực hiện ngẫu nhiên khi có thể

- Người đo không nên biết rằng anh ta đang tham gia vào một thử nghiệm đo lường: Đo lường Blind

- Lặp lại toàn bộ các phép đo kiểm

Bước 3 Dùng Minitab phân tích – Gage R&R Study

▪ Vào dữ liệu (File name: Gage R&R_Slide40.MTW)

Vào dữ liệu dạng xếp chồng

▪ Dùng Minitab phân tích

Stat > Quality Tools > Attribute Agreement Analysis

Nếu giá trị đúng được biết, chỉ ra cột chứa nó.

Nếu giá trị đúng không biết, sẽ chỉ thực hiện

sự so sánh giữa các người đo

Chỉ định mức độ tin cậy của khoảng ước tính (mặc định =95%)

Lựa chọn biểu đồ dựa trên sự giống nhau của từng người đo, và biểu đồ dựa trên sự giống nhau giữa những người đo và giá trị thực

Thêm vào các biểu đồ là hiển thị

kế quả bằng số (phần trăm thông nhất) trong session window

Attribute Agreement Analysis for measurement

Within Appraisers Assessment Agreement Appraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CI

1 20 18 90.00 (68.30, 98.77)

2 20 20 100.00 (86.09, 100.00)

# Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials.

Each Appraiser vs Standard Assessment Agreement

Appraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CI

1 0 0.00 0 0.00 2 10.00

2 0 0.00 1 5.88 0 0.00

# G / F: Assessments across trials = G / standard = F.

# F / G: Assessments across trials = F / standard = G.

# Mixed: Assessments across trials are not identical.

▪ Diễn giải Minitab Session

Tỷ lệ giống nhau giữa

a 18 lần/ tổng 20 lần, chỉ ra tỷ lệ giống nhau là 90%

% đánh giá của người đo kiểm giống với giá trị thực (i.e std.)

Đánh giá của người đo 2 giống với tiêu chuẩn 19 lần so với 20 lần Chỉ ra tỷ lệ giống 95%

% đánh giá của người đo không giống với giá trị thực (tiêu chuẩn)

Trong 20 lần, đánh giá của người

đo số 2 không giống với tiêu chuẩn theo tỷ lệ 1 trên 17 lần, đánh giá F thay cho G, chỉ ra tỷ

lệ F/G không thống nhất là 5,9%.