MSA – Analýza systému měření
K tomu, abychom mohli považovat data za spolehlivá a mohli vyloučit fakt, že náš měřicí systém neměří správně, tak je třeba provést studii MSA (Measurement System Analysis) neboli analýzu systému měření. Výsledky měření nesmí být ovlivněny, jak měřidlem, osobou, která měření provádí či postupem měření, popřípadě samotnou operační definicí více
Tato analýza musí být provedena před samotným měřením, tedy před samotným sběrem dat. Záleží však na charakteru problému a typu procesu. MSA analýza bývá často vynechávána například u Lean Six Sigma projektů ve službách.
Postup jak ověřit spolehlivost systému měření, obvykle začíná selekcí určitého počtu vzorků (5 – 10 ks), tento počet a samotné vybrané kusy by měly charakterizovat variabilitu procesu. Na těchto vzorcích je následně opakovaně provedeno měření a to různými operátory, avšak za stejných podmínek měření. Výsledky jsou zaznamenány a následně je vyhodnoceno, zda bylo měření zopakováno pokaždé se stejným výsledkem (opakovatelnost) a zda se jednotlivé výsledné hodnoty shodují mezi sebou (reprodukovatelnost), případně zda byl vzorek shodně porovnán s referenčním kusem (atributivní data).
Co ve studii hodnotíme?
- Opakovatelnost
Tímto pojmeme se rozumí schopnost měřidla dosáhnout stejného výsledku při opakovaných ….více
- Reprodukovatelnost
- Strannost
Strannost neboli bias znamená posunutí naměřených vzorků od střední hodnoty
- Linearita
Linearita měření souvisí se stranností a součástí testu – bias & linearity study
Příprava studie
Studii měřicího systému je třeba nejprve připravit a naplánovat. Postup plánu může být následující:
1. Jako první je nezbytné určit počet vzorků, které budu proměřovat, dále kolikrát je budu měřit a nakonec kolik lidí se bude na měření podílet. Následující tabulka slouží jako vzor k plánování MSA studie. Záleží také na podstatě systému a na faktu kolik na této analýze můžeme strávit času.
Dlouhá studie | Krátká studie | |
Počet vzorků | 10 | 5 |
Počet opakování | 3 | 2 |
Počet operátorů | 3 | 2 |
2. Výběr vzorků, které budu měřit. Je vhodné si vzorky označit, pokud je nemohu nijak jinak jednoznačně identifikovat.
3. Výběr operátorů, kteří měření provedou. Zde by se mělo jednat o lidi, kteří proces dobře znají a provádějí tyto procesní operace na denním pořádku. Takže nejlépe by se mělo jednat přímo o pracovníky daného pracoviště.
4. Stanovit plán a náhodné pořadí vzorků, které bude operátor měřit. Správně by operátor vůbec neměl vědět jaký vzorek zrovna měří. Tato celá operace musí být zaznamenána osobou zodpovědnou za MSA studii.
5. Zaručit stejné podmínky. Tímto se myslí, jak pro operátory, vzorky a měřidlo, tak je i třeba se co nejvíce přiblížit reálnému prostředí procesu např. výroby.
Návod na provedení studie naleznete zde.
Typ dat | Akceptovatelné | Lze ještě akceptovat | Neakceptovatelné | Vůči čemu je měřicí systém posuzován? | |
% R&R | Spojitá | <10 % | <30 % | >30 % | Vzhledem k procesu |
% P/T | Spojitá | <10 % | <30 % | více | Vzhledem k tolerancím |
%shody | Atributivní | >95 % | >90 % | více | více |