Apa yang dimaksud dengan analisis statistik pengukuran (MSA)?

Definisi Analisis Statistik Pengukuran (MSA)

Analisis statistik pengukuran (MSA) adalah praktik menggunakan alat statistik seperti studi R&R (pengulangan dan reproduktifitas) pengukur untuk menentukan apakah sistem pengukuran mampu melakukan pengukuran yang tepat. Selain itu, MSA menentukan jumlah kesalahan yang berasal dari proses pengukuran itu sendiri.

Tujuan MSA adalah untuk memastikan bahwa sistem pengukuran yang dipilih memberikan hasil yang andal dengan pengulangan dan reproduktifitas. Saat melakukan PPAP , semua sistem pengukuran diidentifikasi dalam rencana kontrol . R&R pengukur dilakukan untuk masing-masing sistem ini untuk memeriksa presisi.

Mengapa melakukan MSA?

MSA menetapkan kepercayaan dalam metode pengumpulan data untuk memverifikasi integritas data yang diambil yang digunakan dalam studi kualitas lainnya. Proses ini meliputi evaluasi instrumen pengukuran, metode pengujian, dan teknik pengumpulan data. MSA membantu produsen membuat keputusan yang tepat tentang proses produksi dan produk mereka. AIAG menganggap MSA sebagai alat inti dalam meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat melalui peningkatan kualitas data yang digunakan.

Identifikasi Kesalahan Sistem Pengukuran

Saat melakukan MSA, data bisa benar ke nilai yang benar atau memiliki kesalahan sistem. MSA mengidentifikasi kesalahan sistem pengukuran ini, yang diklasifikasikan berdasarkan presisi dan akurasi.

• Presisi :kedekatan titik data sampel satu sama lain.
• Akurasi :kedekatan titik data sampel dengan nilai target.

Klasifikasi Kesalahan Sistem

Rencana pengendalian produksi dapat diterapkan ketika suatu komponen dalam produksi penuh. Rencana tersebut komprehensif tentang karakteristik, kontrol proses, pengujian, dan pengukuran yang dilakukan melalui produksi penuh.

Presisi dapat dipecah menjadi pengulangan dan reproduktifitas. Studi R&R pengukur digunakan untuk memperkirakan pengukuran gabungan keterulangan dan reproduktifitas.

Presisi:

• Pengulangan :kemampuan untuk mendapatkan hasil yang sama setiap kali pengukuran yang sama diulangi oleh operator yang sama. Ini memberikan informasi tentang variabilitas peralatan.
• Reproduksibilitas :kemampuan operator untuk mendapatkan hasil yang sama dengan operator lain. Ini memberikan informasi tentang variabilitas operator.

Selanjutnya, akurasi dapat dipecah menjadi linearitas, stabilitas, dan bias. Studi linearitas &bias pengukur digunakan untuk menentukan apakah instrumen pengukuran melakukan pengukuran secara akurat.

Akurasi:

• Linearitas :mengukur perubahan akurasi perangkat pengukuran melalui rentang kapasitas operasinya. Misalnya, apakah akurasi berubah saat mengukur komponen yang berbobot 5 lbs. vs 30 pon?
• Stabilitas :mengukur konsistensi dalam praktik melakukan studi dari waktu ke waktu. Misalnya, apakah akurasi berubah karena operator menggunakan teknik yang berbeda hari ini vs satu bulan yang lalu untuk mengumpulkan sampel?
• Bias :mengukur perbedaan yang ada antara rata-rata kumpulan data sampel dan nilai sebenarnya. Misalnya, jika termometer membaca bahwa itu adalah 72 derajat di luar padahal sebenarnya 70 derajat di luar, termometer memiliki bias +2 derajat karena terbaca lebih tinggi dari cuaca sebenarnya.

Mengapa MSA penting?

Memiliki sistem pengukuran yang salah dapat menyebabkan komponen berkualitas buruk tergelincir melalui celah-celah dan suku cadang berkualitas tinggi ditolak. Akibatnya, pelanggan menjadi tidak puas dengan ketidakmampuan produsen untuk memenuhi persyaratan kualitas mereka. Dengan melakukan MSA, produsen dapat memastikan bahwa peralatan pengukuran dan pengoperasian peralatan ini sesuai dengan persyaratan presisi dan akurasi.