Messsystemanalyse (MSA) verstehen: Zweck, Werkzeuge und Auswirkungen

Definition der Messsystemanalyse (MSA)

Die Messsystemanalyse (MSA) ist die Praxis, statistische Werkzeuge wie eine Gage R&R-Studie (Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit) einzusetzen, um festzustellen, ob ein Messsystem präzise Messungen liefern kann. Zudem ermittelt MSA den Fehleranteil, der vom Messprozess selbst stammt.

Zweck der MSA ist es, sicherzustellen, dass ein ausgewähltes Messsystem zuverlässige Ergebnisse mit Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit liefert. Bei der Durchführung eines PPAP werden alle Messsysteme im Lenkungsplan identifiziert. Für jedes dieser Systeme wird eine Gage R&R durchgeführt, um die Präzision zu prüfen.

Warum eine MSA durchführen?

MSA schafft Vertrauen in Datenerfassungsmethoden, um die Integrität der erfassten Daten zu verifizieren, die in anderen Qualitätsstudien verwendet werden. Dieser Prozess umfasst die Bewertung von Messgeräten, Testmethoden und Datenerfassungstechniken. MSA hilft Herstellern, fundierte Entscheidungen über ihre Produktionsprozesse und Produkte zu treffen. AIAG betrachtet MSA als Kernwerkzeug zur Verbesserung der Entscheidungsqualität durch Verbesserung der Datenqualität.

Messsystemfehler identifizieren

Bei der Durchführung einer MSA können Daten entweder dem wahren Wert entsprechen oder Systemfehler aufweisen. MSA identifiziert diese Messsystemfehler, die nach Präzision und Genauigkeit klassifiziert werden.

• Präzision: die Nähe der Stichprobendatenpunkte zueinander.
• Genauigkeit: die Nähe der Stichprobendatenpunkte zum Zielwert.

Systemfehler-Klassifizierungen

Ein Produktionslenkungsplan ist anwendbar, wenn ein Bauteil in Serienproduktion ist. Der Plan ist umfassend in Bezug auf Merkmale, Prozesskontrollen, Tests und Messungen, die während der gesamten Serienproduktion durchgeführt werden.

Präzision lässt sich in Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit aufschlüsseln. Eine Gage R&R-Studie wird verwendet, um das kombinierte Maß von Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit zu schätzen.

Präzision:

• Wiederholbarkeit (Repeatability): die Fähigkeit, bei wiederholter Durchführung derselben Messung durch denselben Bediener gleiche Ergebnisse zu erhalten. Dies liefert Informationen zur Gerätevariabilität.
• Reproduzierbarkeit (Reproducibility): die Fähigkeit eines Bedieners, dieselben Ergebnisse wie ein anderer Bediener zu erzielen. Dies liefert Informationen zur Bedienervariabilität.

Genauigkeit lässt sich weiter in Linearität, Stabilität und Bias aufschlüsseln. Eine Gage-Linearitäts- und Bias-Studie wird verwendet, um festzustellen, ob Messgeräte präzise messen.

Genauigkeit:

• Linearität: misst Änderungen der Genauigkeit eines Messgeräts über seinen gesamten Betriebsbereich. Beispiel: Ändert sich die Genauigkeit beim Messen eines 5-lb- vs. 30-lb-Bauteils?
• Stabilität: misst die Konsistenz der Studienausführung über die Zeit. Beispiel: Ändert sich die Genauigkeit, weil der Bediener heute andere Techniken anwendet als vor einem Monat zur Probenentnahme?
• Bias: misst die Differenz zwischen dem Mittelwert eines Stichprobendatensatzes und dem tatsächlichen Wert. Beispiel: Wenn ein Thermometer 72 °F anzeigt, es aber tatsächlich 70 °F sind, hat das Thermometer einen Bias von +2 °F, da es höher anzeigt als die tatsächliche Temperatur.

Warum ist MSA wichtig?

Fehlerhafte Messsysteme können dazu führen, dass schlechte Bauteile durch die Lücken rutschen und hochwertige Teile fälschlicherweise aussortiert werden. Folge: Kunden sind unzufrieden mit der Unfähigkeit des Herstellers, Qualitätsanforderungen zu erfüllen. Durch eine MSA können Hersteller sicherstellen, dass ihre Messgeräte und deren Bedienung den Präzisions- und Genauigkeitsanforderungen entsprechen.