Measurement System Analysis

COME VALUTARE L’ATTENDIBILITÀ DI UN SISTEMA DI MISURA

 

compass M.S.A. Overview Generale

INTRODUZIONE

L’M.S.A., Analisi dei Sistemi di Misurazione, è un insieme di metodi di valutazione, con lo scopo di determinare se la variabilità dei risultati ottenuti con un sistema di misurazione è accettabile in relazione al campo di tolleranza prescritto per la caratteristica di prodotto/parametro di processo oggetto di misurazione.

 

BENEFICI

I benefici derivanti dall’applicazione del MSA sono:

  1. Attendibilità dei risultati delle misurazioni e, conseguente, attendibilità delle analisi dei risultati.
  2. Ottimizzazione del processo di misurazione, in funzione della caratteristica da tenere sotto controllo (tecniche di campionamento).

OBIETTIVI

L’applicazione del M.S.A. consente di perseguire un duplice obiettivo:

  1. Valutare l’adeguatezza/affidabilità dei sistemi di misura prima dell’utilizzo in produzione.
  2. Stimare i singoli contributi dei fattori agenti sul sistema di misura (fattori che influiscono sulle misure ottenute).

 

 

 

compass M.S.A. Idoneità di un Sistema di Misura

ADEGUATEZZA DI UN SISTEMA DI MISURA

L’adeguatezza di un sistema di misura deve essere valutata, pertanto, rispetto all’ampiezza del campo di tolleranza relativo alla caratteristica da misurare e nelle condizioni reali di impiego dello strumento di misura (considerando l’influenza dell’addetto alla misura e/o di altre condizioni di utilizzo).

SISTEMA DI MISURA IDONEO

Un sistema di misura viene definito idoneo quando la variabilità del processo di misurazione (Measurement System Variation) può essere considerata trascurabile rispetto alla variabilità delle parti (Part-to-Part Variation).

COMPONENTI DI VARIABILITÀ

La variabilità di un processo totale prevede due tipologie di dispersione:

  1. PART-TO-PART VARIATION (variabilità delle parti monitorate).
  2. MEASUREMENT SYSTEM VARIATION (variabilità del sistema di misura).
Un sistema di misura è AFFIDABILE se il contributo del MEASUREMENT SYSTEM VARIATION è basso (tendente a 0).

 

 

 

compass M.S.A. Nove indicatori per l’analisi dell’attendibilità di una raccolta dati

INDICATORI DI POSIZIONE DELLA MISURA

  1. ACCURATEZZA: Misura lo scostamento fra la media osservata delle misure ed il valore target.
  2. LINEARITÀ: Misura la variazione dell’accuratezza (definita Bias) nel tempo.
  3. STABILITÀ: Misura la variabilità delle misure effettuate da una stessa persona nel tempo («tutti i punti all’interno della VOP, Voice of Process»).

 

INDICATORE DI RISOLUZIONE

  1. RISOLUZIONE: Misura la più piccola variazione della grandezza misurata, che produce una variazione apprezzabile dallo strumento di misura (viene definita anche discrimination).


INDICATORI DI AMPIEZZA DELLA MISURA

  1. CONSISTENZA: Misura la differenza fra le variabilità (range) delle misure prese nel tempo (può essere vista come ripetibilità nel tempo).
  2. RIPETIBILITÀ: Misura la variazione nelle misure ottenute con un unico strumento (usato più volte) da un operatore per misurare la stessa caratteristica di una o più parti.
  3. RIPRODUCIBILITÀ: Misura la variazione delle misure effettuate da operatori diversi con lo stesso strumento sulla stessa parte.
  4. SENSITIVITÀ: Misura il più piccolo input che dà luogo ad un segnale di output percepibile (legata al concetto di discrimination).
  5. UNIFORMITÀ: Misura la differenza della variabilità mediante il range operativo del pezzo (omogeneità della ripetibilità attraverso le diverse dimensioni delle parti).


 

 

 

compass M.S.A. Introduzione al Gage R&r

GAGE R&r

  • Uno strumento di analisi statistica che permette di validare il sistema di misura, al fine di raccogliere dati affidabili, è il Gage R&r.
  • Attraverso la misura degli indicatori ripetibilità, riproducibilità e risoluzione si validano statisticamente le misure raccolte per poter effettuare in maniera efficace le successive analisi e giungere alle corrette conclusioni.

Un buon sistema di misura deve essere tale che:

sigma

ovvero la varianza del sistema di misura deve essere trascurabile rispetto alla varianza totale di processo.


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