量测系统分析(MSA)之量具重覆性及再现性(GR&R)潜层分析

由于在ISO国际标准推行下，相信现在各个领域的制造业业者都在质量的提升上花了很大的精神及努力。那么，不论您是研发、制造、品保或实验室的相关人员，对于量测系统分析(Measurement System Analysis，MSA)之量具重覆性及再现性(Gauge Repeatability and Reproducibility，GR&R)这么重要的概念一定不陌生，而且说不定就是用这个方法进行检测仪器的应用分析。 所以，本期的主题就是对MSA之GR&R作比较浅显的讨论，在这里，您会知道什么是 GR&R、由来、如何计算分析、以及何时是较佳的使用时机。 GR&R就是量具的重覆性及再现性，量具所指的范围很广，包括使用在生产现场中，任一个可用来量测的设备，如GO/NO-GO检测设备，就可称之为量具，那么什么是重覆性呢？在短时间内，同一个人用相同方法，在相同位置用相同的仪器，测量同一工件的同一特性多次，相互比较后所得之变异(EV)值，称之为重覆性(Repeatability)。 至于MSA中的再现性(Reproducibility)，则是不同人使用同一量测系统，量测同一工件的同一特性多次所得之变异(AV)值。 GR&R其实就是变异数的统计分析(ANOVA)的制式化，是专门为现场生产及不是统计背景的人也能作统计的工作而发展出来的方法，其特点是各种不同行业所用的量测仪器都能用此方法来评估查核其系统是否正常。 另外，要如何将GR&R导入公司的品保系统呢？这就要看各公司在这方面的自我要求程度，以及考量能投入的时间、人力等资源来决定。不过，一般的做法是首次执行MSA时，会将所有的测量设备及量测人员纳入评估，到第二次评估时，就可采取定期抽选的方式进行，藉此节省人力、物力，又可达到效果。 再来，就是介绍执行MSA/GR&R的时机有四，情况如下： 1.量具汰旧换新或增购时。 2.预定的定期评估计画。 3.当不良率升高及整体质量水平下降时。 4.检测人员异动或有新进人员时。 制程中之SPC(统计制程管制)是利用量测所得的资料分析，以研判制程是否稳定的一个手法，但绝大部份的数据，都是经由量测系统得出，若量测系统中的量测设备、检验人员，甚至量测方法的误差很大，则对于整个量测系统正确性影响甚钜，以误差大的观测数据，作为制程问题改善依据，也是无法找出真正的问题点，故必需利用GR&R(Gauge R&R)，分析制程管制系统中使用的量测系统（Measure System）。 GR&R分析依数据型态特质，也区分为计量值及计数值，计量值数据由仪器设备直接或人员检验读取量测值，计数值则由仪器设备自动判定或由人员目视判定OK/NG(良品或不良品)等，不管计量或计数，皆受到仪器本身或检验员的影响。 何时需要GR&R? 1.数据由量具而得 2.量具可靠吗? 好用吗? 3.量测误差有多少? 4.何时该校验? 校验周期是否让检讨? 5.制程管制中之Cpk值表现不佳. ※计量值GRR 计量值数据由仪器设备直接或人员检验读取量测值，依实际量测值观测使用的量测系统,分析其再现性(Repeatability)、再生性(Reproducibility)、准确性(Accuracy)、零件变异、稳定性..等等。 一般制程管制中所量测到的数据会受到很多原因的影响,故需将各个变异的原因独立出来,以分别探讨量测系统引起的变异是产品还是制程本身的变异所导至。 一般引起量测系统误差的原因如下: 1.量测设备误差 2.检验人员本身的误差 3.零件本身的误差 4.环境误差 ※计数值GRR 假如系统是以OK/NG的方式判定良品或不良品，而不是以测量值来记录，这类数据称为计数值。计数值其量测系统分析也需应用其统计方法来判断，主要评估检验员本身与不同检验员之间的一致性以及检验员量测的正确性等。 ◎一致性: 1.检验员重复检验同个产品判定是否一致的程度。 2.不同检验员检验同个产品判定是否一致的程度。 ◎正确性: 所有检验员判定正确的比率。 而在累积了一定数量的数据后，即可作结果判定的动作，GR&R的判定基准最主要是依据三大车厂的要求，即QS 9000，其判定原则如下： Excel：< 10% Margin： 20%~30% lence Good： 10%~20% Not-Accept： > 30% 若所得的结果不被系统接受的话，就应该CHECK是什么环节出了问题，进而改善后，再做一次评估，若失败，就再依上述步骤循环，直到系统接受为止。CHECK时应先确认是重覆性问题或再现性问题，若为前者就代表可能除了人为操作外，还有其它变异因素影响，若为后者则代表人员的稳定性不够。 也许会有很多人会觉得重覆性及再现性很相近，只是差在同一人与不同人去执行同一件工作罢了！有必要两个值都求吗？答案是肯定的，因为若只求重覆性，虽然可发现量具的变异，但因为是从头到尾都是由同一人去执行，所以即使有人为的操作误差也不容易觉察，因此才需要由不同的人来做此评估的动作，如此一来，就可从各人员重覆量测的标准差的变异程度及交互比较的变异情形，得知系统是否处于正常的状态。