อยากทราบว่าเราจะนำ MSA เข้ามาใช้ในระบบการสอบเทียบได้อย่างไรครับ
รบกวนด้วยครับ
ท่านที่สมัครสมาชิกเข้ามาใหม่ กรุณารอให้ Admin ได้ทำการ Validate การเป็นสมาชิก ภายใน 24 ชม.ของวันทำการ ซึ่งระหว่างที่รอ Validation ท่านอาจจะยังไม่สามารถดาวน์โหลดข้อมูลต่างๆ ได้ หากไม่ได้รับความสะดวก กรุณาอีเมลแจ้ง isothainetwork@hotmail.com

MSA&Calibration
Started by
schatjaeoen
, Jul 16 2009 09:16 AM
4 replies to this topic
#1
Posted 16 July 2009 - 09:16 AM
#2
Posted 16 July 2009 - 10:34 AM
การวิเคราะห์ระบบการวัด
Measurement System Analysis (MSA)
ระบบการวัดปัจจุบันมีความสำคัญต่อการยืนยันผลการตรวจสอบคุณภาพ ถึงแม้ว่าระบบการผลิตจะมีความถูกต้องแต่ถ้าระบบการวัดมีความผิดพลาด ก็อาจส่งผลต่อการตัดสินใจที่คลาดเคลื่อนได้ จะเกิดอะไรขึ้นถ้าระบบการวัดขาดความเที่ยงตรง ( Accuracy) และความแม่นยำ ( Precision) จะส่งผลทันทีต่อการตรวจสอบชิ้นงาน ทำให้การตรวจสอบคุณภาพขาดความเชื่อถือจากลูกค้า ดังนั้นระบบการวัดจึงถือเป็นระบบพื้นฐานที่จำเป็นต้องมีการควบคุม และต้องลดความผันแปรในระบบการวัด
ความผันแปรในระบบการวัดต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นค่าความเอนเอียง ( Bias), ความเสถียร ( Stability), สมบัติเชิงเส้น (Linearity) และความสามารถในการวัดซ้ำ ( Repeatability) ความสามารถในการประเมินเหมือน ( Reproducibility) ถ้าได้รับการติดตามผลและการปรับปรุง ก็จะทำให้ระบบมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและสามารถลดความผันแปรที่เกิดขึ้นให้มีค่าน้อ
ยลงได้ค่ะ
ผู้รับผิดชอบ ควรศึกษาและปฏิบัติในเบื้องต้นดังนี้ค่ะ
ทบทวนสถิติเบื้องต้น
ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ MSA
วัตถุประสงค์และขอบเขตข้อง MSA
หลักการของ MSA
การแยกแยะของระบบการวัด (Measurement System Discrimination)
ขั้นตอนการวิเคราะห์ระบบการวัด
Variable Measurement System
- Bias
- Stability
- Linearity
- Gauge Repeatability & Reproducibility (GR&R)
ขอบคุณค่ะ @_@!!!
Measurement System Analysis (MSA)
ระบบการวัดปัจจุบันมีความสำคัญต่อการยืนยันผลการตรวจสอบคุณภาพ ถึงแม้ว่าระบบการผลิตจะมีความถูกต้องแต่ถ้าระบบการวัดมีความผิดพลาด ก็อาจส่งผลต่อการตัดสินใจที่คลาดเคลื่อนได้ จะเกิดอะไรขึ้นถ้าระบบการวัดขาดความเที่ยงตรง ( Accuracy) และความแม่นยำ ( Precision) จะส่งผลทันทีต่อการตรวจสอบชิ้นงาน ทำให้การตรวจสอบคุณภาพขาดความเชื่อถือจากลูกค้า ดังนั้นระบบการวัดจึงถือเป็นระบบพื้นฐานที่จำเป็นต้องมีการควบคุม และต้องลดความผันแปรในระบบการวัด
ความผันแปรในระบบการวัดต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นค่าความเอนเอียง ( Bias), ความเสถียร ( Stability), สมบัติเชิงเส้น (Linearity) และความสามารถในการวัดซ้ำ ( Repeatability) ความสามารถในการประเมินเหมือน ( Reproducibility) ถ้าได้รับการติดตามผลและการปรับปรุง ก็จะทำให้ระบบมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและสามารถลดความผันแปรที่เกิดขึ้นให้มีค่าน้อ
ยลงได้ค่ะ
ผู้รับผิดชอบ ควรศึกษาและปฏิบัติในเบื้องต้นดังนี้ค่ะ
ทบทวนสถิติเบื้องต้น
ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ MSA
วัตถุประสงค์และขอบเขตข้อง MSA
หลักการของ MSA
การแยกแยะของระบบการวัด (Measurement System Discrimination)
ขั้นตอนการวิเคราะห์ระบบการวัด
Variable Measurement System
- Bias
- Stability
- Linearity
- Gauge Repeatability & Reproducibility (GR&R)
ขอบคุณค่ะ @_@!!!
#3
Posted 16 July 2009 - 12:03 PM
ลองยกตัวอย่างนะครับเผื่อจะชัดเจนขึ้น
กรณีที่ bias สูง
อาจเกิดจาก เครื่องมือวัดไม่มีคุณภาพม หรือ เครื่องมือวัดไม่ได้ calibrate,...
กรณที่มีปัญหาเรื่อง Linearity
อาจเกิดจาก เครื่องมือวัดไม่ได้ถูก calibrate หรือ calibrate ไม่เพียงพอ,...
ลองวิเคราห์ bias กับ Linearity ดูนะครับ แล้วจะเห็นว่าจะมาปรับใช้กับการสอบเทียบได้อย่างไร
จากนั้นเมื่อนำเครื่องมือไปใช้ทำ G R&R ก็จะแม่นยำขึ้นนะครับ
กรณีที่ bias สูง
อาจเกิดจาก เครื่องมือวัดไม่มีคุณภาพม หรือ เครื่องมือวัดไม่ได้ calibrate,...
กรณที่มีปัญหาเรื่อง Linearity
อาจเกิดจาก เครื่องมือวัดไม่ได้ถูก calibrate หรือ calibrate ไม่เพียงพอ,...
ลองวิเคราห์ bias กับ Linearity ดูนะครับ แล้วจะเห็นว่าจะมาปรับใช้กับการสอบเทียบได้อย่างไร
จากนั้นเมื่อนำเครื่องมือไปใช้ทำ G R&R ก็จะแม่นยำขึ้นนะครับ
Think first print later...save paper save the world.
#4
Posted 31 October 2009 - 04:22 PM
QUOTE(MRKAGA @ Jul 16 2009, 12:03 PM) <{POST_SNAPBACK}>
ลองยกตัวอย่างนะครับเผื่อจะชัดเจนขึ้น
กรณีที่ bias สูง
อาจเกิดจาก เครื่องมือวัดไม่มีคุณภาพม หรือ เครื่องมือวัดไม่ได้ calibrate,...
กรณที่มีปัญหาเรื่อง Linearity
อาจเกิดจาก เครื่องมือวัดไม่ได้ถูก calibrate หรือ calibrate ไม่เพียงพอ,...
ลองวิเคราห์ bias กับ Linearity ดูนะครับ แล้วจะเห็นว่าจะมาปรับใช้กับการสอบเทียบได้อย่างไร
จากนั้นเมื่อนำเครื่องมือไปใช้ทำ G R&R ก็จะแม่นยำขึ้นนะครับ
กรณีที่ bias สูง
อาจเกิดจาก เครื่องมือวัดไม่มีคุณภาพม หรือ เครื่องมือวัดไม่ได้ calibrate,...
กรณที่มีปัญหาเรื่อง Linearity
อาจเกิดจาก เครื่องมือวัดไม่ได้ถูก calibrate หรือ calibrate ไม่เพียงพอ,...
ลองวิเคราห์ bias กับ Linearity ดูนะครับ แล้วจะเห็นว่าจะมาปรับใช้กับการสอบเทียบได้อย่างไร
จากนั้นเมื่อนำเครื่องมือไปใช้ทำ G R&R ก็จะแม่นยำขึ้นนะครับ
ถ้าผมมีตัวงานตัวเดียวผมสามารถใช้วิธีไหนได้บ้างครับในการทำ MSA
#5
Posted 02 November 2009 - 09:23 AM
MSA กับ Calibration
การกำหนดความถี่ในการสอบเทียบเครื่องมือวัด สามารถอ้างอิงผลจากการทำ Stability ได้ (ส่วนใหญ่มักจะบอกว่าทำตาม Procedure แต่ไม่รู้หลักเกณฑ์ ที่มาที่ไปในการกำหนดมากนัก)
ผลจากการทำ Bias Study ถ้า Bias สูง อาจแปลได้ว่าระบบการวัดมีปัญหา ต้องไปควบคุมการจัดเก็บ การจัดวาง การเคลื่อนย้าย (เรื่องคนที่ใช้งานก็คงต้องอบรมกันใหม่ด้วย)
Linearity อาจดูเหมือนว่าคุณไม่ต้องทำ แต่ ผิดครับ งานตัวเดียวก็จริง แต่ขนาด ระยะ Dimension แต่ละจุดคงแตกต่างกันอยู่บ้างไม่มากก็น้อย ดังนั้นคงต้องทำ Linearity Study ด้วย
เว้นแต่คุณมีงาเดียวและงานนั้นเป็นทรงกลมเหมือนลูกบอล แบบนั้นไม่ต้องทำ Linearity เดี๋ยวจะเกิดเป็นต้นทุนที่สูญเปล่าครับ
ส่วนการทำ GRR มันไปเกี่ยวกับระบบการ Calibration ตรงที่ว่า ถ้า %EV สูงแปลว่า Error เกิดจากเครื่องมือวัดเยอะมาก
ซึ่งสมมุติฐาน อาจเกิดจากคุณดูแลเครื่องมือไม่ดี ใช้เครื่องมือไม่ดี อย่างนี้คงต้องไปพิสูจน์สาเหตุ และแก้ไขกันต่อครับ
1 user(s) are reading this topic
0 members, 1 guests, 0 anonymous users