Ist das Messsystem akzeptabel?

Die Kriterien für die Akzeptanz hängen von der Art der Studie ab.

In diesem Thema

Messsystemanalyse-Kriterien
Kriterien der MPA-Studie von Wheeler
Wie unterscheiden sich die Kriterien?

Messsystemanalyse-Kriterien

Laut AIAG¹ ist Ihr Messsystem akzeptabel, wenn seine Streuung weniger als 10 % der Prozessstreuung beträgt. Um die Prozessstreuung zu beurteilen, vergleichen Sie den Beitrag von „R&R (gesamt)“ in der Spalte „%Streuung in Unters.“ („%Toleranz“, „%Prozess“) in der Ausgabe mit den Werten in der Tabelle.

Prozentsatz der Prozessstreuung	Akzeptanz
Kleiner als 10 %	Das Messsystem ist akzeptabel.
Zwischen 10 % und 30 %	Das Messsystem ist abhängig von der Anwendung, den Kosten des Messgeräts, den Reparaturkosten oder sonstigen Faktoren akzeptabel.
Größer als 30%	Das Messsystem ist nicht akzeptabel und sollte verbessert werden.

Richtlinien unter Verwendung von Varianzkomponenten

Diese Tabelle enthält entsprechende Richtlinien unter Verwendung von Varianzkomponenten. Um die Varianzkomponenten zu beurteilen, vergleichen Sie die Spalte „%Beitrag“ in der Ausgabe mit den Werten in der Tabelle.

Prozentsatz der Varianzkomponenten	Akzeptanz
Kleiner als 1%	Das Messsystem ist akzeptabel.
Zwischen 1% und 9%	Das Messsystem ist abhängig von der Anwendung, den Kosten des Messgeräts, den Reparaturkosten oder sonstigen Faktoren akzeptabel.
Größer als 9 %	Das Messsystem ist nicht akzeptabel und sollte verbessert werden.

Wichtig

Die AIAG empfiehlt zudem, dass die Anzahl der eindeutigen Kategorien, in die das Messsystem die Prozessausgabe unterteilt, größer oder gleich 5 sein sollte.

Kriterien der MPA-Studie von Wheeler

Die Richtlinien für die MPA-Studie von Wheeler klassifizieren das Messsystem in eine Klasse mit dem klasseninternen Korrelationskoeffizienten. Wheeler (2006) ² beschreibt die Berechnungen, Ergebnisse und Klassifikationen für die MPA gekreuzt Studie. In der Praxis erklärt der Koeffizient, wie gut das Messsystem eine Verschiebung des Prozessmittelwerts von mindestens 3 Standardabweichungen erkennt. Messsysteme erster und zweiter Klasse haben in der Regel eine hohe Wahrscheinlichkeit, solche Verschiebungen mit einer begrenzten Anzahl von Tests und Untergruppen auf einer Regelkarte zu erkennen. Bei Messsystemen dritter Klasse fügt die typische Analyse der Regelkarte Tests hinzu, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, eine Verschiebung des Prozessmittelwerts zu erkennen. Ein Messsystem vierter Klasse muss in der Regel verbessert werden, um einen Prozess zu überwachen oder um Aktivitäten zur Prozessverbesserung durchzuführen.

Klassifikationsrichtlinien

Klassifikation	Intraklassen-Korrelation	Dämpfung der Prozesssignale	Warnwahrscheinlichkeit, Test 1*
Erste Klasse	0,80 - 1,00	Weniger als 11%	0,99 - 1,00
Zweite Klasse	0,50 - 0,80	11 - 29%	0,88 - 0,99
Dritte Klasse	0,20 - 0,50	29 - 55%	0,40 - 0,88
Vierte Klasse	0,00 - 0,20	Mehr als 55%	0,03 - 0,40

Klassifikation	Warnwahrscheinlichkeit, Tests*
Erste Klasse	1,00
Zweite Klasse	1,00
Dritte Klasse	0,92 - 1,00
Vierte Klasse	0,08 - 0,92

Wie unterscheiden sich die Kriterien?

Die beiden Kriterien führen zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen. Die Klassifikationen für Wheelers MPA-Studien sind weniger streng als die Klassifikationen für Messsystemanalyse-Studien, die der AIAG-Methodik folgen.

Tabelle 1. Vergleich der Kriterien. Die Tabelle enthält ungefähre Werte für die minimale Intraklassenkorrelation und den maximalen Prozentsatz der Prozessvariation, bei denen die Kriterien die Klassifizierung ändern. Mit den AIAG-Kriterien ist ein Messsystem in der ersten Reihe am ehesten akzeptabel. Mit den MPA-Kriterien ist ein Messsystem in den ersten 3 Reihen am akzeptabelsten.
Intraklassen-Korrelation	Prozent der Prozessstreuung	AIAG	MPA
99%	10%	Akzeptabel	Erstklassig
91%	30%	Rand	Erstklassig
80%	45%	Verbesserungswürdig	Erstklassig
50%	71%	Verbesserungswürdig	Zweite Klasse
20%	89%	Verbesserungswürdig	Dritte Klasse
0%	100%	Verbesserungswürdig	Vierte Klasse

Die Entwicklung der AIAG-Kriterien in der Automobilindustrie entspringt einer Tradition von Prozessen, die eine hohe Präzision der Messungen erfordern, um enge Toleranzen einzuhalten. Die Entwicklung der MPA-Kriterien geht auf eine Tradition zurück, die das Messsystem nutzt, um Verschiebungen im Prozessdurchschnitt für Prozessverbesserungsaktivitäten zu erkennen.

¹ Automotive Industry Action Group (AIAG) (2010). Measurement Systems Analysis Reference Manual, 4th edition.Chrysler, Ford, General Motors Supplier Quality Requirements Task Force

² Wheeler, D. J. (2006). EMP III: Evaluating the Measurement Process & Using Imperfect Data. SPC Press, Knoxville, TN.