對於 m 的第 4 部分y “從錯誤中吸取教訓”博客系列,我將討論測量系統以及如果我們不理解它們就會面臨的風險。
我們都知道什麼是測量系統，對吧？ 也許這是一個帶有數字讀數的氣泵。 或者可能是護士測量病人的脈搏頻率，或者雜貨店工作人員判斷香蕉是否足夠成熟（但不是太熟）以展示在攤位上。 每個“系統”都被用來衡量某種質量或數量，以便做出最終的判斷。
如果說所有測量系統都有一個共同點，那就是誤差。 沒有一個測量系統是完美的，如果我們不了解測量系統的功能，我們就會面臨根據系統輸出犯錯誤的風險。
多年來，我在收集和報告測量數據時發現了各種各樣的錯誤。 其中一些錯誤包括：
- 報告測量數字過多。
- 不報告測量的不確定度。
- 使用無法進行所需測量的儀表。
我們將按順序逐一討論。 我不希望這篇博文成為測量系統分析的“操作指南”。 （我將在最後提供一些參考資料，指向一些有用的資源。）但我確實想指出人們使用測量系統的方式的一些常見缺陷。 如果您發現您的特定測量系統“不夠好”，我將提供一些建議，告訴您該怎麼做。
錯誤#1：在測量中報告太多數字
Do you believe a gas pump is accurate to three decimal points?Do you believe a gas pump is accurate to three decimal points?Do you believe a gas pump is accurate to three decimal points?Do you believe a gas pump is accurate to three decimal points?您相信氣泵精確到小數點後三位嗎？此特定主題適用於具有數字讀數的測量系統（通常簡稱為“儀表”）。 以前面提到的氣泵為例。 有些燃氣泵的讀數精確到 0.001 加侖。 這可能會讓您感覺良好（“我得到了 14.372 加侖的汽油！”） 但你相信它準確到那個程度嗎？ 每次我從加註口拔出噴嘴時，我通常都會看到幾滴氣體落到地面上。 有多少氣體真正從噴嘴中泵出？ 到底有多少東西進入了水箱？ 如此準確還重要嗎？
另一方面，你們中的一些人可能還記得“老式”氣泵，其讀數可能精確到 0.1 加侖（如果是的話）。 作為汽油價格上漲時代的消費者，您不想對自己剛剛泵送的汽油量更有信心，以確保沒有被多收費嗎？
在我的行業經驗中，我見過這兩種錯誤。 如果您參加會議並且有人提供數據，您將如何回應以下兩個陳述？
- “我測量了產品 A 之一的值為 97.3275412，測量了產品 B 之一的值為 98.2021929”
- “產品 A 測量為 97，產品 B 測量為 98”
對於觀眾來說，如果做出第一個陳述，就意味著測量的準確性非常高。 可能會得出這樣的結論：產品 B 明顯高於產品 A，並且高出非常具體的量。 另一方面，精明的聽眾可能會質疑演講者是否知道他在做什麼，因為很少有儀表可以產生這種準確性。
如果採用第二種說法，觀眾可能會對兩種產品之間的差異產生“更柔和”的感覺。 觀眾可能會開始詢問有關測量系統的可重複性和/或測量的零件是否確實不同的問題。
What's the proper number of digits to report?What's the proper number of digits to report?What's the proper number of digits to report?What's the proper number of digits to report?報告的正確位數是多少？那麼應該報告多少位數字呢？ 您如何做出這個決定？ 進行測量的人是否應該僅僅根據“經驗”隨意決定報告多少位數？
幸運的是，事實證明有一些簡單的方法可以解決這個問題。 事實上，一種稱為 EMP（評估測量過程）的方法可以根據儀表的性能為您提供適當的報告位數。我們稍後將在本文中討論 EMP。
錯誤#2：沒有報告測量的不確定性
繼續上面的例子，測量值的表述還有一個問題。 我們的測量系統是不完善的（在某種程度上）。 假設我們使用量規一遍又一遍地測量一個零件。 測量結果不會相同，因為我們的儀表存在隨機誤差。 我們獲得該零件的前 3 個讀數的以下值：
98.2
97.3
98.5
那麼這部分的測量值是多少呢？ 假設零件本身在讀數之間沒有變化，則儀表一定會在讀數中引入變化。 此外，如果該部件的規格下限為 98，會怎樣。這是好部件還是壞部件？ 我們應該如何報告這部分的測量值？
如果我們能夠了解儀表的能力，我們就能夠表達儀表的不確定性。 例如，單個測量值的不確定度可能為 ±2.1 個單位，因此我們報告的測量值可能為 98.2 ± 2.1 個單位。 這讓信息的消費者了解這個測量有多好（或多壞！）。
我們如何獲得這個計量不確定度？ 不確定度基於總儀表誤差，這是由於測量設備的誤差和儀表操作員造成的誤差（通常稱為儀表重複性和再現性，或 GR&R），以及您希望的置信水平報告。 您可以選擇 95% 置信度或 99% 置信度，也可以指定測量系統的中值誤差之類的值。 （當然，請確保您的受眾在發布數據時了解這一不確定性標準！）
我們將在接下來的部分中詳細討論 Gauge R&R。 目前，這部分故事的寓意是：切勿報告測量值而不報告隨之而來的不確定性！
錯誤#3：使用無法進行測量的測量系統
這個主題可能看起來是一個明顯的錯誤，但我已經看到仍在使用的測量系統具有令人無法接受的高變異性。 原因多種多樣，從簡單地忽視儀表的功能到“這是我們一直在做的”到“這是我們擁有的唯一儀表”。
使用這種無用的儀表可能會導致許多問題。例如：
- 如果使用劣質的儀表來篩選生產線上的零件，我們就會面臨丟棄好零件和/或接受壞零件的風險，這兩種情況都會給公司帶來金錢損失。
- 如果使用不良儀表來監控生產過程是否“受控”，我們將面臨以下風險：(1) 掩蓋失控情況，因為儀表會向系統添加掩蓋噪聲，或者 (2) 支出當問題實際上是測量噪聲時，需要花時間嘗試解決失控的情況。
- 如果在研發環境中使用較差的量規，我們可能無法檢測到潛在改進之間的差異，因為該量規無法測量微小（但有價值）的差異。
了解儀表的測量能力對於有效使用儀表至關重要！ 下一節將討論評估儀表性能的幾種簡單且常見的方法。
解決方案的開始：了解您的測量系統
如果您看到上述任何錯誤，請放心：有一些工具可以以某種方式解決所有問題。 下面簡要介紹其中兩種工具（Gauge R&R 和 EMP）。
測量儀 R&R
Gauge R&R代表Gauge Repeatability and Reproducibility，其中“重複性”代表測量儀器本身產生的誤差，“再現性”代表操作者使用測量儀器產生的誤差。
Gauge R&R 誕生於幾十年前，旨在滿足測量生產過程的需求。 它根據規格限製或用於研究儀表的各種零件來評估儀表的性能。 從本質上講，您希望量規 R&R 的變異性相對於規格範圍或零件範圍較低，以便最大限度地減少測量零件真實值的污染。
測量 R&R 是一個相對簡單的過程，通常需要三名操作員重複測量 10 個零件。 由此得出規格相對於規格或零件的變化量的估計。 然後可以使用儀表變異性與總變異性的比例來判斷儀表的性能。 Gauge R&R 有很多參考資料。 本文末尾的參考文獻中將列出其中一些。
電磁脈衝
幾年前，Donald Wheeler 對傳統的 Gauge R&R 有了新的認識。 惠勒將其稱為評估測量過程（或 EMP），他研究了測量系統是否有可能檢測過程是否“失控”。 （注意聯合管理計劃儘管軟件中提供了 EMP 和 Gauge R&R，但建議使用 EMP 作為標準做法。）
回想一下，流程是否受控並不取決於產品規格或零件範圍，而僅取決於流程執行良好（即受控）時的正常變化。 惠勒的評估過程確定了給定儀表捕獲失控情況的可能性。 在此過程中，惠勒開發了諸如“中位儀表誤差”之類的東西，這在確定儀表測量報告的不確定性時很有幫助。 他還確定了報告儀表測量值時要使用的正確有效數字位數。 執行 EMP 的過程（多個操作員、多個零件、重複測量）與傳統的 GR&R 相同，但隨後的計算不同。 JMP 會自動為您處理所有這些。
與 Gauge R&R 一樣，您可以在本博文末尾找到 EMP 的參考資料。
我的儀表不夠好 — 我現在該怎麼辦？
我確信您現在已經了解了，並非所有儀表都足以滿足我們想要收集的測量結果。 那麼現在我們該怎麼辦？
我們可以考慮幾種選擇。 每個都有優點和缺點。 有些涉及使用當前的測量儀，而另一些則需要尋找新的測量系統。
使用相同測量儀的選項包括重複測量零件、測量更多零件、改進操作員培訓和改進夾具。 讓我們逐一看看。
重複測量零件
您可能想利用多次測量同一零件的優勢。 對多個測量值求平均值可以更好地估計單個零件測量值的真實值。
本質上，我們正在做的是重新定義“測量系統”，使得測量過程包括對任何給定零件進行多次測量，作為標準測量過程的一部分。 請注意，“多次測量”意味著每次都從頭開始，因此，例如，必須在夾具中移除並更換零件，以解決安裝錯誤等，否則您最終可能會在一個方向上偏置測量結果或其他。
當然，多次測量可能會導致需要更多的時間來進行測量，這本身就是一種支出。 如果這限制了生產率，您可能無論如何都需要構建重複的儀表。 如果測試本身對被測部件具有破壞性，它也將不起作用。
測量更多零件
與上述“進行更多測量”類似，增加部分數量（即樣本大小）也可以改善對總體平均值的估計。 在這種情況下，我們實質上考慮的是所有部件的總方差由部件方差本身加上量具 R&R 方差組成，因此總方差將會被誇大。 然後，測量系統的程序將每次測量 N 個零件，這使我們能夠更好地估計總體平均值，即使在規格方差較高的情況下也是如此。
當然，缺點是測量更多零件需要更多時間，並且（在破壞性測試的情況下）樣品零件的成本更高。 儘管如此，當通過 t 檢驗和方差分析比較兩個或多個樣本時，或者運行過程控製圖時，仍可以使用平均值。
改善操作員培訓
根據儀表評估的結果，您可能會發現大部分差異來自一名或多名操作員。 雖然您應該小心不要讓任何人難堪，但通常您可以找到方法來重新培訓操作員以進行更好的測量。 有時（例如，如果某人的眼睛不夠好，無法準確執行給定的任務），您可能需要將該操作員更換為更有能力進行測量的人。
改進夾具
有時，在進行測量之前需要將零件安裝在夾具中，並且零件的方向（例如）會影響測量。 在這種情況下，您需要研究夾具設計並消除其可變性。
一個警告：假設您正在測量零件的直徑，並將零件放置在夾具中進行測量。 如果夾具始終以相同的方式（在角度意義上）定位零件，您可能會大大改善測量的可變性。 但是，如果所有零件都是“蛋形”，並且您始終調整零件方向以便測量最寬的直徑，則可能會獲得很好的測量重複性，但會錯過您想要檢測的實際屬性！
這些是使用相同儀表的選項。 還可以選擇更換儀表：購買新儀表、建造新儀表以及找到不同的測量量。 讓我們看看每個選項。
購買新儀表
這似乎是顯而易見的，但如果舊的儀表不夠好，我們是否可以簡單地購買更好的儀表？ 這可能涉及探索舊儀表的工作原理。 我們可以購買更精確的傳感器嗎？ 差異是否來自信號調理電子設備？ 我們是否必須更換整個測量系統，或者更換單個部件是否會減少我們的變化？
通常，購買新儀表是最簡單的解決方案，儘管購買新系統可能會花費大量資金（特別是需要更換多個儀表時），並且在訂購和鑑定新測量系統方面可能會花費時間。
建立一個新的儀表
You may be able to build a better gauge, if you have the resources.You may be able to build a better gauge, if you have the resources.You may be able to build a better gauge, if you have the resources.You may be able to build a better gauge, if you have the resources.如果您有資源，您也許能夠建立一個更好的衡量標準。有時，您正在尋找的儀表精度並不存在現成的。 如果您擁有開發測量系統（或為您的特定流程或產品開發特殊夾具）的內部專業知識，您也許能夠利用這些資源來構建更好的測量儀。 或者，您可能會找到一家特殊的定制店可以為您完成此類工作。 與簡單地購買新儀表一樣，這將花費時間和金錢。
構建自己的儀表的一個注意事項：未來您可能會支持該指標。 這可以被視為積極的（即工作保障）或消極的（可能不會給你帶來回報的額外責任）。 無論哪種方式，如果您正在考慮構建新的儀表，請考慮可能伴隨該項目的額外支持和/或過渡問題。
尋找不同的量來測量
您是否真正考慮過您正在測量的內容？是否有其他可以測量的量？例如，用於測量零件之間摩擦力的線性阻力裝置可能會不穩定。除了線性阻力之外，如何製作材料圓盤並測量扭矩以使平坦表面彼此相對？或者使用激光掃描儀來測量表面粗糙度怎麼樣？煮雞蛋的方法通常不止一種！再次，成本和時間是問題。
資源
如果您想了解有關測量系統分析的更多信息，這裡有一些有用的鏈接和參考：
當然，我們隨時歡迎您聯繫我尋求幫助。
接下來
我計劃在討論過程中討論以下所有主題。 希望你能加入我們！
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很棒的博客傑瑞。 這是一個我深愛的話題。 添加一些我沒有看到的實用且可以增加價值的其他技術，特別是在描述現有流程時：
1. 是否有文件化的質量管理體系（例如 ISO9001 或類似的變體），並且 QMS 是否包括對測量系統的完整處理？ 在組織中審核這些內容時，我發現最多的就是一些關於校準的指導，僅此而已。 差遠了。 質量管理體系應包括操作定義、校準要求、糾正措施指南、培訓、審核、所有步驟的記錄工作說明以及控制要素。
2. 然後“去看”。 擁有記錄在案的質量管理體係是一回事……車間所做的事情可能非常非常不同。 所以你自己“去看看”吧。 將您在程序中觀察到的內容與記錄的工作說明進行比較。 要求查看校準和控制記錄。 要求查看審計結果。 要求查看控制記錄……他們至少應該有測量系統的控製圖。
