BlogMSA là gì? Giới thiệu về Phân tích Hệ thống Đo lường (MSA)

Hàng ngày, cuộc sống của chúng ta đang bị tác động bởi ngày càng nhiều dữ liệu. Các công ty sản xuất thu thập một lượng lớn thông tin thông qua việc đo lường và kiểm tra. Khi dữ liệu đo lường này được sử dụng để đưa ra các quyết định liên quan đến quy trình và hoạt động kinh doanh nói chung, điều quan trọng là dữ liệu phải chính xác. Phân tích Hệ thống Đo lường (MSA) được lập kế hoạch và thực thi đúng cách có thể giúp xây dựng nền tảng vững chắc cho bất kỳ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu nào.

Phân tích hệ thống đo lường MSA là gì?

MSA là viết tắt của cụm từ Measurement Systems Analysis (phân tích hệ thống đo lường). MSA là một đánh giá chi tiết dựa trên thống kê về độ tin cậy của toàn bộ hệ thống đo lường dẫn đến cải tiến quy trình và sản phẩm.

Phân tích hệ thống đo lường trình bày chi tiết ba nhiệm vụ quan trọng:

1. Xác định mức độ biến động tồn tại trong quá trình đo lường. Sai số đo lường là bao nhiêu?
2. Tìm hiểu yêu cầu của khách hàng.
3. Xác nhận độ chính xác và tính nhất quán của hệ thống đo lường.

MSA là một phần của năm Công cụ cốt lõi để quản lý chất lượng hiệu quả với APQP , PPAP , FMEA và SPC là các công cụ cốt lõi khác.

Hệ thống đo lường bao gồm những gì?

1. Thiết bị và dụng cụ: Máy đo, dụng cụ kiểm tra, v.v.
2. Người vận hành: Huấn luyện, giả định, mệt mỏi, v.v.
3. Thủ tục hoạt động tiêu chuẩn.
4. Môi trường.

Tại sao hệ thống đo lường (MSA) lại quan trọng?

MSA tìm kiếm trường hợp cổ điển của rác vào, rác ra. Các phép đo chính xác dẫn đến dữ liệu chính xác dẫn đến các quyết định tốt nhất có thể cho việc thiết kế và sản xuất một sản phẩm.

Tuy nhiên, các phép đo bị lỗi dẫn đến dữ liệu bị lỗi dẫn đến các quyết định không tốt cho việc thiết kế và sản xuất một sản phẩm.

Kết quả?

Phế liệu đắt tiền, làm lại, lỗi, kiểm tra lại và thu hồi, được cho là đắt hơn 29 lần cho hành động sửa chữa trong giai đoạn hoạt động so với giai đoạn lập kế hoạch .Chất lượng quyết định đến từ dữ liệu chất lượng. MSA xác nhận tính toàn vẹn của hệ thống đo lường của bạn.

5 Lợi ích của MSA:

1. Ngăn chặn tình huống Muốn có.
2. Xác định và giảm sai số đo lường.
3. Cải thiện độ tin cậy, chất lượng và an toàn của quy trình.
4. Dữ liệu tốt hơn để đưa ra quyết định tốt hơn.
5. Sự hài lòng của khách hàng tốt hơn.

Nguyên nhân có thể gây ra lỗi hệ thống đo lường

Sự ổn định:

1. Dụng cụ cần hiệu chuẩn.
2. Dụng cụ, thiết bị hoặc vật cố định bị mòn.
3. Lão hóa bình thường hoặc lỗi thời.
4. Bảo trì kém: không khí, điện, thủy lực, v.v.
5. Mòn hoặc hư hỏng tổng thể, lỗi trong tổng thể.
6. Hiệu chuẩn hoặc sử dụng thiết lập chính không đúng cách.
7. Thiết bị chất lượng kém: thiết kế hoặc sự phù hợp.
8. Phương pháp đo lường khác nhau.
9. Biến dạng (gage hoặc một phần).
10. Môi trường: nhiệt độ, độ ẩm, độ rung, độ sạch, v.v.
11. Vi phạm một giả định, lỗi trong hằng số được áp dụng.
12. Ứng dụng: kích thước bộ phận, vị trí, kỹ năng của người vận hành, sự mệt mỏi, lỗi quan sát (độ ổn định, thị sai). 

Tính tuyến tính:

1. Dụng cụ cần hiệu chuẩn.
2. Dụng cụ, thiết bị hoặc vật cố định bị mòn.
3. Bảo trì kém: không khí, điện, thủy lực, v.v.
4. Mòn hoặc hư hỏng tổng thể, lỗi trong tổng thể.
5. Hiệu chuẩn hoặc sử dụng thiết lập chính không đúng cách.
6. Thiết bị chất lượng kém: thiết kế hoặc sự phù hợp.
7. Thiết kế hoặc phương pháp thiết bị thiếu tính mạnh mẽ.
8. Sai gage cho ứng dụng.
9. Phương pháp đo lường khác nhau.
10. Biến dạng (gage hoặc một phần) thay đổi theo kích thước một phần.
11. Môi trường: nhiệt độ, độ ẩm, độ rung và độ sạch.
12. Vi phạm một giả định, lỗi trong hằng số được áp dụng.
13. Ứng dụng: kích thước bộ phận, vị trí, kỹ năng của người vận hành, sự mệt mỏi, lỗi quan sát (khả năng đọc, thị sai).

Thiên kiến:

1. Dụng cụ cần hiệu chuẩn.
2. Dụng cụ, thiết bị hoặc vật cố định bị mòn.
3. Mòn hoặc hư hỏng tổng thể, lỗi trong tổng thể.
4. Hiệu chuẩn hoặc sử dụng thiết lập chính không đúng cách.
5. Thiết bị chất lượng kém – thiết kế hoặc sự phù hợp.
6. Lỗi tuyến tính.
7. Sai gage cho ứng dụng.
8. Phương pháp đo lường khác nhau.
9. Đo đặc tính sai.
10. Biến dạng (gage hoặc một phần).
11. Môi trường: nhiệt độ, độ ẩm, độ rung và độ sạch.
12. Vi phạm một giả định, lỗi trong hằng số được áp dụng.
13. Ứng dụng: kích thước bộ phận, vị trí, kỹ năng của người vận hành, sự mệt mỏi, lỗi quan sát (khả năng đọc, thị sai).

Độ lặp lại:

1. Trong phần (mẫu): hình thức, vị trí, bề mặt, độ hoàn thiện, độ côn, độ nhất quán của mẫu.
2. Bên trong thiết bị: sửa chữa, hao mòn, hỏng hóc thiết bị hoặc vật cố định, chất lượng kém hoặc bảo trì.
3. Trong phạm vi tiêu chuẩn: chất lượng, đẳng cấp, mặc.
4. Phương pháp bên trong: kỹ thuật, vị trí, thiếu kinh nghiệm, kỹ năng thao tác hoặc đào tạo, cảm giác, mệt mỏi.
5. Bên trong môi trường: chu kỳ ngắn, biến động về nhiệt độ, độ ẩm, độ rung, ánh sáng, độ sạch.
6. Vi phạm một giả định: hoạt động ổn định, đúng
7. Phương pháp hoặc thiết kế dụng cụ thiếu tính mạnh mẽ, tính đồng nhất kém.
8. Sai gage cho ứng dụng.
9. Méo (gage hoặc một phần), thiếu độ cứng
10. Ứng dụng: Một phần, kích thước, vị trí, lỗi quan sát (khả năng đọc, thị sai)

Khả năng tái lập:

1. Giữa các bộ phận (mẫu): chênh lệch trung bình khi đo các loại bộ phận A, B, C, v.v., sử dụng cùng một dụng cụ, người vận hành và phương pháp.
2. Giữa các công cụ: chênh lệch trung bình sử dụng các công cụ A, B, C, v.v., cho các bộ phận, người vận hành, môi trường giống nhau.
3. Giữa các tiêu chuẩn: ảnh hưởng trung bình của các giá trị cài đặt khác nhau trong quá trình đo lường.
4. Giữa các phương pháp: chênh lệch trung bình do mật độ điểm thay đổi, hệ thống thủ công và tự động, phương pháp làm 0, giữ hoặc kẹp, v.v.
5. Giữa các toán tử: sự khác biệt trung bình giữa các toán tử A, B, C, v.v. do đào tạo, kỹ thuật, kỹ năng và kinh nghiệm.
6. Giữa môi trường: sự khác biệt trung bình trong các phép đo theo thời gian 1,2,3, v.v … Do chu kỳ môi trường gây ra; đây là nghiên cứu phổ biến nhất đối với các hệ thống tự động hóa cao về trình độ sản phẩm và quy trình.
7. Vi phạm một giả định trong nghiên cứu.
8. Thiết kế hoặc phương pháp thiết bị thiếu tính mạnh mẽ.
9. Hiệu quả đào tạo nhân viên vận hành.
10. Ứng dụng: kích thước bộ phận, vị trí, lỗi quan sát (khả năng đọc, thị sai).

Quy trình Phân tích Hệ thống Đo lường 

• Xác định kiểu thu thập dữ liệu. Xác định xem dữ liệu là liên tục hay rời rạc.
• Xác định số người thẩm định, số bộ phận mẫu và cả số lần đọc lặp lại. 
• Số lượng bộ phận lớn hơn và số lần đọc lặp lại cho kết quả với mức độ tin cậy cao hơn. Nhưng cũng cần xem xét thời gian, chi phí và sự gián đoạn.
• Sử dụng các thẩm định viên thường thực hiện phép đo và những người quen thuộc với các thiết bị và quy trình.
• Đặc biệt, hãy đảm bảo rằng ở đó tất cả các thẩm định viên đều tuân thủ các quy trình đo lường.
• Chọn các phần mẫu để đại diện cho toàn bộ quy trình. Đây là một điểm rất quan trọng.
• Nếu có thể, hãy đánh dấu vị trí đo chính xác trên từng bộ phận để giảm thiểu tác động của sự thay đổi bên trong bộ phận (ví dụ: ngoài vòng).
• Hơn nữa, hãy đảm bảo rằng thiết bị đo lường có khả năng phân biệt / phân giải thích hợp, như đã thảo luận trong phần Yêu cầu. 
• Các bộ phận nên được đánh số, và các phép đo nên được thực hiện theo thứ tự ngẫu nhiên để người thẩm định không biết số được ấn định cho từng bộ phận hoặc bất kỳ giá trị đo lường nào trước đó cho bộ phận đó. Ngoài ra, bên thứ ba nên ghi lại các phép đo, người thẩm định, số thử nghiệm và số lượng cho từng bộ phận trên một bảng.

Kết luận

Phân tích Hệ thống Đo lường là một bước quan trọng đối với bất kỳ nỗ lực cải tiến quy trình nào. Bằng cách hiểu các hệ thống đo lường hiện có, một nhóm có thể hiểu rõ hơn về dữ liệu được cung cấp bởi các hệ thống đó và đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn.