MSA培训教程
随着现代IT行业的快速发展，越来越多的企业开始考虑实施微服务架构（MSA）。MSA是一种软件架构模式，将应用程序拆分成小而自治的服务单元，以加快应用程序开发和运行。然而，成功实现MSA需要正确的培训教程。本文将介绍关于MSA培训教程的知识。
一、MSA培训的必要性
在实施MSA前进行培训教程是非常重要的。由于MSA涉及到分布式系统、容器技术、自动化管理等众多的技术知识，需要将这些知识融合在一起，才能成功地实现MSA。如果缺乏相应的技术人员，那么企业将可能无法达到预期目标并浪费资源。因此，对于企业来说，进行MSA培训是很重要的。
二、MSA 培训教程的基础知识
1.什么是微服务架构
微服务架构是一种软件架构模式，它将应用程序拆分成小而自治的服务单元，以加快应用程序开发和运行。每个服务单元运行在独立的进程中，并通过标准化或自定义协议进行通信。
2.与传统架构的对比
传统的大型单体应用程序是通过集成不同的功能模块来实现业务流程的。但当要改变或升级应用程序时，需要修改整个
应用程序，这会导致很多复杂性和运维成本。与此不同的是，MSA是一种模块化的方法，允许应用程序整体上是分解成小的、自治的服务单元，每一个服务单元都有自己的数据存储和业务逻辑。这种方法使得应用程序具有更高的可靠性和可扩展性。
3.需要掌握的技术知识
MSA涉及到多个技术领域，包括容器技术、自动化管理、API设计、服务发现和注册、负载均衡和安全性等。因此，MSA培训教程应该覆盖这些方面的基本知识。
容器技术：Docker、Kubernetes
自动化管理：Ansible、Chef、Puppet
API设计：RESTful API、gRPC
服务发现和注册：Consul、etcd、ZooKeeper
负载均衡：Nginx、HAProxy
安全性：OAuth2、JWT
三、MSA培训教程的具体内容
1.理论知识：MSA的基础概念、技术汇总、架构和设计原则等。
2. MSAs best practices：开发、测试、部署和监测微服务
的技巧。
3.构建微服务：通过练习将不同的技术组合起来建立微服务。
4.工具和框架：基于最常用的MSA框架构建的服务和业务用例，例如Spring Boot和Netflix OSS等。在这方面，可以涉及开发、构建、部署和监控服务的过程。
5.微服务架构的部署：教学如何使用Kubernetes和Docker 部署微服务。
四、MSA培训教程的注意事项
1.培训过程需要讲授理论知识和实践技巧。
2.跟进企业的实际需求进行定制化培训。
3.培训师应该具有丰富的MSA实践经验。
4.培训结束后应该提供实际案例和相关文档，以供学员随时参考。
五、总结
MSA培训教程是企业实施微服务架构的关键步骤之一。这种培训应该涵盖理论知识、技术实践、最佳实践和工具框架等方面，并在实际中根据企业的需求进行调整。最后，培训结束后，学员应该了解每个微服务如何协作工作，然后他们可以将所学知识应用到自己的业务中，获得改进和提升。
注：请勿贪方便使用以前项目的表单，都有些许的不妥之处。制作匆忙，本人也很忙，表单如果有错请见谅，也请各位立即告知我。表单密码“jingu”。 一、过程性能分析教程： 1、按试生产控制计划要求选过程性能分析的尺寸。时间要问询技术部项目进程，切勿私自定时间，后果严重。 图表如下：分几个区域：（1）表头信息区；（2）数据区；（3）图表区；（4）取样信息区；（5）数据自动生成区。 （1）表头信息区：按要求及控制计划填写；“控制图号”一栏已锁定，“表单编号”按序排列。 （2）数据区：将数据生成器产生的数据选择性粘贴。 （3）图标区，已设置成自动生成，如需要调整，请双击左侧Y轴坐标轴调整刻度。 （4）取样信息区，按厂区、频率、人员配备要求填写，与“组容/频率”对应。 数据结果PPK大于1.67，此外需说明的是同样计算方法，BYD要求写成CPK。
二、测量系统分析教程 1、测量系统分析计量型（即重复性再现性R&R报告）分为两张表：第一张是数据表，第二张数据分析结果报告。 2、造数据用测量系统分析版，复制时按ctrl+C。粘贴时选择性粘贴。 计量型：原理：10个样件3个人ABC，每个人测三次。最后结果，极差图数据在控制线内，如下图；此外，查看分析表，满足分析表上的分析结果要求。
量具名称: 量具编号: 0-200mm 参数规格168±3.5mm
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经典详细的MSA培训资料 MSA（Measurement System Analysis）是质量控制中非常重要的一部分，它可以帮助我们确保测量系统的准确性和可靠性，从而保证产品的质量。为了帮助大家更好地理解和应用MSA，本文将详细介绍MSA 的各个方面，包括定义、目的、基本概念、常用工具和技术等。 一、定义 MSA是测量系统分析的简称，它是指通过统计方法对测量系统进行评估和分析的过程。测量系统是指用于获取测量数据的工具、设备和程序的总称，包括人员、仪器、方法、环境等因素。MSA的主要目的是确定测量系统的准确性、重复性和可重复性，以及识别潜在的问题并采取措施进行改进。 二、目的 MSA的目的是确保测量系统的准确性和可靠性，从而保证产品的质量。通过MSA可以了解测量系统的误差和变异，以及这些误差和变异对产品性能的影响。这样就可以采取措施来减小误差和变异，从而提高产品的质量。 三、基本概念 1、误差：测量结果与真实值之间的差异。
2、变异：同一测量系统在不同时间或不同地点所测量的结果的不同。 3、重复性：在同一操作员使用同一测量设备的情况下，多次测量同一零件或属性的一致性。 4、可重复性：不同操作员使用同一测量设备的情况下，多次测量同一零件或属性的一致性。 5、准确性：测量结果与真实值之间的接近程度。 6、可靠性：在规定的时间内和条件下，测量系统能够完成测量任务的能力。 四、常用工具和技术 1、方差分析：用于分析测量系统的变异性，判断是否存在系统误差。 2、重复性再现性研究：用于评估测量系统的重复性和可重复性，通常采用双样本t检验和单因素方差分析。 3、量具研究：用于评估单个测量设备的准确性、重复性和可重复性。 4、零件分组研究：用于评估同一零件的不同分组之间是否存在显著差异。 5、模拟实验：用于模拟实际生产条件下的测量过程，评估测量系统的可靠性和稳定性。
MSA培训教程 随着现代IT行业的快速发展，越来越多的企业开始考虑实施微服务架构（MSA）。MSA是一种软件架构模式，将应用程序拆分成小而自治的服务单元，以加快应用程序开发和运行。然而，成功实现MSA需要正确的培训教程。本文将介绍关于MSA培训教程的知识。 一、MSA培训的必要性 在实施MSA前进行培训教程是非常重要的。由于MSA涉及到分布式系统、容器技术、自动化管理等众多的技术知识，需要将这些知识融合在一起，才能成功地实现MSA。如果缺乏相应的技术人员，那么企业将可能无法达到预期目标并浪费资源。因此，对于企业来说，进行MSA培训是很重要的。 二、MSA 培训教程的基础知识 1.什么是微服务架构 微服务架构是一种软件架构模式，它将应用程序拆分成小而自治的服务单元，以加快应用程序开发和运行。每个服务单元运行在独立的进程中，并通过标准化或自定义协议进行通信。 2.与传统架构的对比 传统的大型单体应用程序是通过集成不同的功能模块来实现业务流程的。但当要改变或升级应用程序时，需要修改整个
应用程序，这会导致很多复杂性和运维成本。与此不同的是，MSA是一种模块化的方法，允许应用程序整体上是分解成小的、自治的服务单元，每一个服务单元都有自己的数据存储和业务逻辑。这种方法使得应用程序具有更高的可靠性和可扩展性。 3.需要掌握的技术知识 MSA涉及到多个技术领域，包括容器技术、自动化管理、API设计、服务发现和注册、负载均衡和安全性等。因此，MSA培训教程应该覆盖这些方面的基本知识。 容器技术：Docker、Kubernetes 自动化管理：Ansible、Chef、Puppet API设计：RESTful API、gRPC 服务发现和注册：Consul、etcd、ZooKeeper 负载均衡：Nginx、HAProxy 安全性：OAuth2、JWT 三、MSA培训教程的具体内容 1.理论知识：MSA的基础概念、技术汇总、架构和设计原则等。 2. MSAs best practices：开发、测试、部署和监测微服务 的技巧。 3.构建微服务：通过练习将不同的技术组合起来建立微服务。
系列教材 测量系统分析 （MSA） 培训教材
目录 第Ⅰ章测量系统--------------------------------------------------------------------------------------2 第Ⅱ章测量系统的基本要求---------------------------------------------------------------7 第Ⅲ章测量系统的波动-------------------------------------------------------------------------11 第四章测量系统研究的准备----------------------------------------------------------21 第五章计量型测量系统研究----------------------------------------------------------24 第六章计数型量具研究---------------------------------------------------------------------31 第Ⅰ章 测量系统
引言 现在人们大量使用测量数据来决定许多事情﹒ ●如依据测量数据来决定是否调整制造过程（利用统计控制过程） ﹔ ●测量数据可以确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系。 例如，推测一模制塑料件的关键尺寸与浇注材料温度有关系。这种可能的关系可通过回归分析进行研究﹔ ●利用测量数据来分析各种过程﹐理解各种过程﹔ ●了解测量数据的质量，质量高﹐带来的效益大﹔质量低﹐带来的 效益低。 测量数据的质量 如果测量数据与标准值都很“接近”﹐这些测量数据的质量“高”﹔如果一些或全部测量结果“远离”标准值﹐这些数据的质量“低”。表征数据质量最通用的统计特性是偏倚和方差，所谓偏倚的特性﹐是指数据相对标准值的位置﹐而所谓方差的特性﹐是指数据的分布。 低质量数据最普通的原因之一是数据变差太大。一组测量的变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的，如果这种交互作用产生太大的变差﹐那幺数据的质量会很低﹐以致这些数据是无用的，因为这一测量系统的变差﹐可能会掩盖制造过程中的变差﹒管理一个测量系统的许多工作是监视和控制变差，这时应着重于环境对测量系统的影响﹐以获得高质量的数据﹒
MSA培训教程 MSA（Measurement System Analysis，测量系统分析）是一种用于确保测量系统准确性和可靠性的工具。在工业领域中，准确的测量系统对于质量控制和生产过程的稳定性至关重要。因此，如何正确地进行MSA培训教程，提高工人的技能和知识水平，已经成为企业不可忽视的重要任务。 MSA培训教程的目标 MSA培训教程的主要目标是确保测量系统的准确性和可靠性，并提高企业的生产效率和质量水平。通过培训，员工将掌握以下内容： 1.了解测量系统的基本原理、准确性和可靠性。 2.掌握测量系统分析的基础方法和步骤。 3.学会如何进行测量系统的稳定性和重复性测试。 4.掌握如何进行测量系统的线性度和偏移量测试。 5.学会如何使用测量系统分析工具进行数据分析和结果处理。 MSA培训教程的内容 MSA培训教程的内容主要分为以下几个部分： 1.测量系统的基本原理和计量单位
通过介绍测量系统的基本原理和计量单位，培训学员掌握测量系统的基本知识，包括测量系统的准确性、可靠性、分辨率、精度等概念。 2.测量系统的分析方法和步骤 介绍测量系统的分析方法和步骤，包括了解数据分析的基本概念、确定测量系统的分析目标和方法、分析数据、确定测量系统的准确性和可靠性等。 3.测量系统的稳定性和重复性测试 通过对测量系统的稳定性和重复性进行测试，培训学员掌握如何通过数据处理来确定测量系统的精度、稳定性和可靠性等。 4.测量系统的线性度和偏移量测试 通过对测量系统的线性度和偏移量进行测试，培训学员掌握如何通过数据分析确定测量系统的线性度、偏移量和误差等。 5.测量系统分析工具的使用 介绍MSA分析工具的基本使用和操作步骤，包括数据处理、图表展示、数据分析和结果处理等。 MSA培训教程的实施流程 MSA培训教程的实施流程一般包括以下几个步骤： 1.制定培训计划和目标
MSA基础知识培训 第一章通用测量系统指南 MSA目的： 选择各种方法来评定测量系统的质量 ．．．．．．．．．。 活动：测量、分析、校正 适用范围： 用于对每一零件能重复读数的测量系统。 测量和测量过程： 1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系； 2)赋值过程定义为测量过程； 3)赋予的值定义为测量值； 4)测量过程看成一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。 量具： 任何用来获得测量结果的装置；经常用来特指在车间的装置；包括用来测量合格／不合格的装置。 测量系统： 用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、以及操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。 测量变差： ●多次测量结果变异程度； ●常用σm表示； ●也可用测量过程过程变差R&R表示。 注： a.测量过程（数据）服从正态分布； b.R&R=5.15σm 表征测量数据的质量最通用的统计特性是偏倚和方差。所谓偏倚
特性，是指数据相对标准值的位置，而所谓方差的特性，是指数据的分布。 测量系统质量特性： ●测量成本； ●测量的容易程度； ●最重要的是测量系统的统计特性。 常用统计特性： ●重复性（针对同一人，反映量具本身情况） ●再现性（针对不同人，反映测量方法情况） ●稳定性 ●偏倚 ●线性（针对不同尺寸的研究） 注：对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性（相对于顾客的要求）。 测量系统对其统计特性的基本要求： ●测量系统必须处于统计控制中； ●测量系统的变异必须比制造过程的变异小； ●变异应小于公差带； ●测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者（十分之一）； ●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时，其最大的变差应小于过程 变差和公差带中的较小者。 评价测量系统的三个问题： ●有足够的分辨力；（根据产品特性的需要） ●一定时间内统计上保持一致（稳定性）； ●在预期范围（被测项目）内一致可用于过程分析或过程控制。 ●这些问题的确定同过程的变差联系起来是很有意义的。长期存在的把测量 误差只作为公差范围百分率来报告的传统，是不适应汽车行业的
MSA理论及实用-培训教程MSA 理论及实用-培训教程 MSA（Measurement System Analysis）是一种以统计学原理为基础的质量管理工具，用于评估并优化测量系统的能力和稳定性。在现代制造业中，测量是质量控制和流程改进的核心内容之一，而MSA 理论和实践可以帮助企业确保高质量的产品和可持续高效的生产流程。 本培训教程旨在为需要了解MSA 的人员提供一些基本的理论知识和实用技能，以及相关的工具和资源，帮助他们运用MSA 理论和实践来改进测量流程和提高生产效率。 1. MSA 概述 测量是制造业中必不可少的一个环节。在制造过程中，需要对产品和过程进行不同类型的测量，以确保它们满足特定的规格和要求。而MSA 则是用来评估这些测量的精度、稳定性和可重复性的方法。 MSA 包含了一系列的统计技术和方法，用于评估测量系统的能力和稳定性，以及确定测量系统产生误差的原因。这些技术和方法可以帮助制造企业评估和优化测量流程，从而提高产品质量和生产效率。 2. MSA 的类型 MSA 可以分为以下几种类型：
(1) Gage R&R（Gage Repeatability and Reproducibility）：用于评估测量工具的重复性和再现性，即同一人或不同人重复测量同一物品时的差异。 (2) Linearity and Bias：用于评估测量工具的准确度，即测量结果和真实值之间的差异。 (3) Stability：用于评估测量工具的稳定性，即测量工具的响应是否存在漂移或偏差。 (4) Discrimination：用于评估测量工具的分辨能力，即测量工具能否区分出小幅度的差异。 3. MSA 的实用技能 (1) 取样方法：了解如何正确取样是MSA 实践的基础。取样需要考虑样本数量、抽样方法、样本种类和大小等因素。 (2) 数据收集和分析：数据收集和分析是评估测量系统能力和稳定性的关键步骤。数据应该记录在特定的数据表格中，然后进行统计分析和图表化处理，以找出测量系统的偏差和不稳定因素。 (3) 培训和沟通：培训是使团队对MSA 理论和实践的重要性和影响有深刻理解的关键因素。合适的培训和沟通方式可以帮助团队成员更好地理解并接受MSA 理论和实践，从而提高项目推进效率。 (4) 持续改进：MSA 的主要目的是不断优化测量系统，以确保高质量和高效率。持续改进应该成为MSA 实践的重要
MSA知识简介 什么是MSA? MSA是Measurement System Analysis的缩写。即:量测系统分析 MSA来自那里？ MSA来自QS9000质量系统.QS9000是美国三大汽车厂通用、福特和克赖斯勒汽车自1987年即融合IS09000要求，汽车业特别要求和三大车厂自己要求,特别针对汽车类而设计的一种品保制度. QS9000相关七大手册为： 1.QS9000质量系统要求 2。先期产品质量策划(APQP） 3。生产性零组件承认程序（PPAP） 4.基本的统计制程管制（SPC） 5。量测系统分析（MSA) 6。失效模式与效应分析（FMEA） 7.质量系统评监（QSA) MSA的作用是什么？ 产品的质量需要经过检验、测试、试验才能判断结果,有了结果才能交给统计程序收集数据、分析数据、界定趋势。当检验、测试、试验本身系统有能力分析时，统计过程分析才具意义。连续的检验、测试、试验测量结果可以引导统计分析,进而采取行动调整以挽救失效过程或保持原有基础继续观察。 测量数据本身也需要靠分析来理解数据之间的变化关系，以研究内在因素进展,可以增加知识,改变实验开发计划,并且藉由数据之间的变化关系获得合乎要求的数据. 测量系统分析（MSA）为分析测量结果的变差，进行统计研究，适用于控制计划既定的测量系统,采取偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性研究等分析方法及设定接收准则,确保测量数据的质量. 简言之MSA的作用是：分析量测结果的变异。进行统计研究。设定接受标准.确保测试数据的质量。即:管制所有量测设备之特性及变异，确保产品质量. MSA相关之术语： 一：测量变异： 1. 测量:被定义为:“对某具体事物赋予数字(或数值）,以表示它们对于特定特性之间的关 系。" 2. 量具:是指任何用来量测之装置.经常，是用在工厂现厂之装置.包括通/止规。 3。测量系统:是对量测单元进行量化或对被测的特性进行评估,其所使用之仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合。也就是说,用来获得 量测结果的整个过程。 二:测量系统分析之准备: 1.标准：应该建立一个可操作之定义,该定义无论在供货商.顾客或将来的时间上都有相同之 含义。 1.1用于比较可接受偏倚。 1。2接受准则(量具允收条件） 1.3在不确定度的指定范围内可接受的已知值. 1。4参考值 2.基本设备的条件: 2。1分辨力分辨率 2.2有效分辨率(特定应用条件下,一个量测系统对过程变异的敏感度） 2。3参考值（某一事物的可接受数值,通常被用来替代真值) 2.4真值(某一事物的真实数值，不可知且无法知道)
msa培训心得简短 一、Msa培训背景 Msa（Management System Auditor）培训是针对管理体系审核员的 培训课程，旨在提升管理体系审核员的专业能力和审核知识。我有幸 参加了一次Msa培训课程，以下是我的心得体会。 二、Msa培训内容概述 Msa培训主要包括了管理体系标准、审核准则、审核技巧和案例分 析等内容。 首先，培训课程详细介绍了ISO 9001、ISO 14001和ISO 45001等 管理体系标准的基本原理和要求。通过学习这些标准，我深入了解了 组织如何建立和运行管理体系，以及如何持续改进和符合法律法规要求。 其次，通过学习审核准则和审核技巧，我了解了审核员应具备的职 责和行为准则，学会了如何有效地进行沟通和沟通技巧，以及如何对 组织的管理体系进行全面、客观的评估和审查。 最后，通过案例分析，我掌握了实际应用中的难点和常见问题，学 会了如何在实践中灵活应用所学知识，提高审核工作的效率和准确性。 三、Msa培训心得体会
参加Msa培训是一次非常宝贵的经历。在培训中，我不仅学到了专 业知识，还结识了一些在管理体系审核领域有丰富经验的专家和同行，他们的经验分享和互动让我受益匪浅。 首先，Msa培训强调了审核员应具备的核心能力：理论知识、实践 经验和沟通能力。在培训中，我深刻认识到管理体系审核不仅仅是机 械地对标准进行检查，更是需要与组织中的各个层级进行有效的沟通 和交流。只有凭借丰富的实践经验和良好的沟通技巧，才能顺利地开 展审核工作，并为组织提供有价值的建议和改善机会。 其次，培训课程注重实际应用和案例分析。通过分析真实的案例， 我学会了如何在审核过程中发现问题，并提出改进建议。培训课程还 强调了数据和事实的重要性，要求审核员在进行评估和判断时要依据 实际情况，提供准确的结果和报告。 最后，Msa培训的学习成果将在实践中得到检验。我将运用所学知 识和技巧，积极参与管理体系的审核工作，为组织的发展和改进作出 贡献，同时也将不断学习和提升自己的专业水平。 四、总结 参加Msa培训是一次富有收获的经历。通过培训，我不仅扩展了自 己的知识面，还提高了自己的专业素养和审核技能。同时，培训帮助 我认识到审核员的职责和行为准则，在实践中更好地开展审核工作。
MSA培训试题答案 MSA培训试题 一、单项选择题 1. 重复性是由 A 个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件 的同一特性时获得的测量变差。 A 1 B 2 C 3 D 4 2. 位置误差通常是通过分析 A 和线形来确定。 A 偏倚 B 精密度 C 重复性 D 再现性 3. 以下哪种分析方法不是用于基本计量型的测量系统C。 A 极差法 B 均值和极差法 C 假设检验分析 D ANOVA 4. 测量仪器分辨力的第一准则应该至少是：B。 A 公差的1/5 B 公差的1/10 C 过程变差的1/5 D 过程变差 的1/10 5. A 是指重复性随时间的变化程度； A 、稳定性 B、一致性 C、均一性 D、线性 6. 测量系统的稳定性分析不能通过 D 控制图来实现的。
A、平均值极差 B、P C、单值移动极差图 D、U 7. a 随机误差就是由于普通原因造成的误差；b系统误差是由于特殊原因 造成的误差；a和b中 D 。 A、只有a正确 B、只有b正确 C、a\\ b均正确 D、a\\b均不正确 8. 测量系统的重复性和再现性相对于公差的百分比可以接受的标准 是 A 。 A、必须小于10%； B、必须小于5%； C、可以大于30%； D、必 须小于30% 9. 破坏性测量系统的分析可通过稳定过程的大量取样来进行，其原理 其中若控制图出现失控，说明 B。 A、过程不稳定； B、测量系统异常； C、过程和测量系统均异常； D、过 程和测量系统均正常 10. C 是指重复性随测量的预期量程的变化程度； A 、稳定性 B、一致性 C、均一性 D、线性 二不定向选择题（至少有一个是正确的）
质量工具之FMEA SPC和MSA培训 课程目标 了解新旧版本之间的差异性 熟悉FMEA过程控制计划等工具，提高产品和过程的可靠性 了解过程变差及其评价方法，开展过程能力的评估，建立均值-极差图和均值-标准差图，并能对控制图作解释，运用到现场工作中去 介绍选择各种方法来评定测量系统质量的指南 掌握测量系统分析的方法和使用过程 通过测量系统分析了解所有生产过程中使用的量具的变差，并对不合格的量具进行分析、改进，提高检验、测量、试验数据的真实性和报告的准确性课程大纲 一失效模式和影响分析FMEA( 2008新版) 课程综述 -简介五大工具，为何要做PFMEA -ISO/TS1694 :2002 对产品设计开发的要求 -APQP的五大阶段及与FMEA关系 FMEA第四版的改版内容 失效模式影响分析(FMEA)的描述 -FMEA方法的发展 -FMEA必须使用的工具——系统图法、FTA故障树 FMEA类型 SFMEA DFMEA^施指南 防错技术的应用一产品设计防错 原因分析技术—5Why方法 DFMEA案例分析 DFMEA M堂练习 公司现有DFMEA勺点评 顾客对公司DFMEA勺管理要求 DFMEA检查表 PFMEA实施指南 流程图的编制要求 防错技术的应用一过程设计防错 分小组结合生产实践进行实例分析 PFMEA!堂练习 公司现有PFMEA的点评 顾客对公司PFMEA勺管理要求 PFMEA检查表 FMEA在改善项目中的应用
二统计过程控制SPC（第二版） 1、持续改进和统计过程控制概述 过程控制系统的定义 持续改进过程循环的三个阶段 影响产品波动的因素 统计数据及分类 2、统计基础知识 样本和群体 变差的定义和类型 变差的普通和特殊原因 受控和非受控过程 3、抽样程序 4、常规控制图简介 5、计量型数据控制图（一） 均值-极差控制图 均值-极差控制图的构成要素 均值-标准差控制图 均值一标准差控制图的构成要素 6、计量型数据控制图（二） 单值移动极差控制图的构成要素 使用单值移动极差控制图需做的准备工作 过程控制解释 过程能力和产品能力 过程能力和过程性能解释和计算 测量变差的来源 7、计数型数据控制图 不合格品率图（P图） 不合格品数图（nP图） 不合格数图（c图） 单位产品不合格数图（u图） 8案例分析1 （学员亲自做） 均值一极差图 单值移动极差图 过程能力解释 均值一极差图& 单值移动极差图的适用范围均值一极差图&单值移动极差图 运用的常见错误 9、老师综合点评 三测量系统分析MSA（第三版） 1、测量系统分析基本概念 -什么是测量系统 -什么是测量误差 -为何要做测量系统分析 2、M SA和TS16949 -汽车行业对测量系统的要求
MSA培训试题含答案 MSA培训试题 一、选择题（请从下列答案中选择一个以上正确答案）（每题2分，共10分） 1、以下哪种原因可能导致测量结果的变差（ABCD ） A.零件的变差 B.测量人内部变差 C.测量仪器的变差 D.测量环境导致的变差 2.以下属于测量设备的计量特性的有（ABC） A.分辨力 B.最大允许误差 C.测量范围 D.重量 E.长度 3.在测量系统分析中，评价一个人使用一件测量设备，对同一零件的某一个特性进行多次测量下的变差，称为（ A ） A.重复性 B.偏倚 C.稳定性 D.线性 E.再现性 4.以下描述错误的是（ B ） A. 零件的真值永远无法得到，只能无限与之接近； B. 数显卡尺的准确度是0.02mm； C. 产品控制理论关注的是零件是否在指定的范围内； D. 过程控制理论关注的是过程变差是否稳定并可接受。 5.以下公式错误的是（ B ） A. 测量系统的偏倚＝测量值－真值（或约定真值）
B. TV（总变差）2＝EV（测量设备的变差）2＋PV(零件的变差)2 C. GRR(测量系统变差)2＝EV(测量设备的变差)2＋AV（评价人的变差）2 D. ndc(区别分类数)＝1.41*(PV/GRR) 二、填空题（请将下类空白处填写完整）（每题2分，共10分） 1.测量系统的稳定性是表示测量系统随（时间）的偏倚值。 2.测量系统的线性是标识在量具正常（使用范围）内的偏倚变化量。 3.测量系统的（重复性）通常被称为测量设备的变差。 4.测量系统的（再现性）通常被称为评价人的变差。 5.测量系统应处于统计受控状态意味着在重复测量条件下，测量系统中的变差只能由（普通原因）造成，而不能由特殊原因造成。这种情况可称之为具有统计的稳定性，并且可以通过（控制图）法最佳地进行评价。 三、简答题（每题15分，共50分） 1、什么是测量系统?(10分) 用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合；用来获得测量结果的整个过程。 2、测量数据分为哪两类?(10分) 计数型，又称离散数据或属性数据，如通过，未通过，百分比，次数等； 计量型，又称连续数据或可变数据，如长度，电压，电流等 3、MSA手册对量具的分辨力有什么要求? (10分) 测量仪器分辨率至少是被测范围是1/10, (即其最小刻度应能读到1/10过程变差或规格公差较小者; 如: 过程中所需量具读数的精确度是0.01m/m, 则测量应选择精确度为0.001m/m)。 4、测量系统变差的类型有哪些？ 一、位置变差（准确度），包括： 偏倚、稳定性、线性
M S A测试题 一、选择题请从下列答案中选择一个以上正确答案每题2分,共10分 1、以下哪种原因可能导致测量结果的变差ABCD A.零件的变差 B.测量人内部变差 C.测量仪器的变差 D.测量环境导致的变差 2.以下属于测量设备的计量特性的有ABC A.分辨力 B.最大允许误差 C.测量范围 D.重量 E.长度 3.在测量系统分析中,评价一个人使用一件测量设备,对同一零件的某一个特性进行多次测量下的变差,称为A A.重复性 B.偏倚 C.稳定性 D.线性 E.再现性 4.以下描述错误的是B A. 零件的真值永远无法得到,只能无限与之接近； B. 数显卡尺的准确度是0.02mm； C. 产品控制理论关注的是零件是否在指定的范围内； D. 过程控制理论关注的是过程变差是否稳定并可接受; 5.以下公式错误的是B A. 测量系统的偏倚＝测量值－真值或约定真值 B. TV总变差2＝EV测量设备的变差2＋PV零件的变差2 C. GRR测量系统变差2＝EV测量设备的变差2＋AV评价人的变差2 D. ndc区别分类数＝1.41PV/GRR 二、填空题请将下类空白处填写完整每题2分,共10分 1、测量系统的稳定性是表示测量系统随时间的偏倚值; 2、测量系统的线性是标识在量具正常使用范围内的偏倚变化量; 3、测量系统的重复性通常被称为测量设备的变差; 4、测量系统的再现性通常被称为评价人的变差; 5、测量系统应处于统计受控状态意味着在重复测量条件下,测量系统中的变差只能由普通原因造成,而不能由特殊原因造成;这种情况可称之为具有统计的稳定性,并且可以通过控制图法最佳地进行评价; 三、判断题每题2分,共10分
测量系统分析培训--6计数型系统分析Kappa MSA中计数型测量系统分析 测量系统分析培训教程六第六章计数型测量系统分析 Prepared by: fjhuang Apr 05, 2015 MSA中计数型测量系统分析 第六章 计数型测量系统分析 计数型数据(Attributes Data)与计量型数据(Variables Data )相对,可以被分类用来记录和分析的定性数据. Go-No Go数据模式.人为因素主导，情况复杂统计模型多种多样,统计学上各家争鸣，尚无定论实践中采用何种形式，取决于实例与统计模型的接近程度对于以”是”和”不是”为计数基础的定性数据，其GRR考察的概念是与定量数据一样的。但方法上完全不同. 定性数据测量系统的能力取决于操作员判断的有效性，即将”合格”判断成合格，将”不合格”判断成不合格的程度.-2- MSA中计数型测量系统分析 第六章 计数型测量系统分析 ARR---定性数据(Attribute Data)的RR是一种测量数值为一有限的分类数据的测量系统，和获得一连串数值结果的计量型测量系统不同。 Operator 1 通/止规是最常用的量具，它只有两种结果；测量的零件是被接受或是拒收 Operator 2 NO-GO-3-
GO MSA中计数型测量系统分析 第六章 计数型测量系统分析 ARR分析方法1.假设性试验分析----Kappa分析法假设性试验分析方法属于大样法，也叫Kappa分析法。一般使用交叉表格(cross-tabulations)来比较每个评价者与其它人的结果.假设性试验分析包含两个部分:1.测量系统的一致性评价( Kappa测量). 2.测量系统的有效性评价. (包含有效性，漏发警报的比率和误发警报的比例三项) 2.信号探测理论法----Signal Detection方法信号控测理论法，一般需确定模糊区域的近似宽度 .从而确定测量系统的GRR。这种方法需要每个样品零件利用计量型测量系统进行离线评估.-4- MSA中计数型测量系统分析 第六章 计数型测量系统分析 假设性试验分析----Kappa分析法什么是Kappa? Pobserved Pchance K 1 Pchance P observed 评价者一致同意的单元的比率=评价者一致判定为”好”的比率+判定员一致判定为”坏”的比率P chance 预期偶然达成一致的比率=(评价者A判定为”好”的比率*评价者B判定为”好”的比率)+(评价者A判定为”坏”的比率*评价者B判定为”坏”的比率) 注意：上述等式适用于两类分析，即”好”或”坏”Kappa用来分析操作者之间的一致性,但不说明真实的对错-5- MSA中计数型测量系统分析 第六章 计数型测量系统分析 Kappa法-- ARR判断所用的相关指标 有效性Effectiveness(E) -即判断“合格”与“不合格”的准确性E=实际判断正确的次数/可能判断正确的机会次数.漏判的几率
SPC和MSA在品质管理中的应用培训 课程目标: 1.掌握统计过程控制的方法和使用过程 2.获得“预防优于检测”的概念，避免浪费 3.介绍选择各种方法来评定测量系统质量的指南 4.掌握测量系统分析的方法和使用过程 5.获得“预防优于检测”的概念避免浪费 6.通过测量系统分析了解所有生产过程中使用的量具的变差，并对不合格的量具进行分析、改进，提高检验、测量、试验数据的真实性和报告的准确性 7.减少产品在检验、测量、试验过程中误判的可能性。 课程大纲： 第一天 9：00~17：00 一、导入 1.以经理用奖罚代SPC的故事导出SPC… 2.什么是SPC？什么是控制图？ 3.历史，两种不同的原因，规格线与控制线的区别 4.重要性（QS9000，6sigma管理，持续改进） 二、制作控制图前要做的工作 1.数据的2种类型 2.怎样采集数据 3.准备工作：多功能小组，MSA，测量计划，样本量 三、制作控制图（以Xbar-R图为例） 1.举例演示 2.分组实验：组成多功能小组，角色分配，MSA（如果无法用P值简单判断，可略），测量计划，数据采集，制作控制图 四、得到控制图后，如何分析？ 1.几种主要失控状态及可能原因 1）出界 2）连续在单侧 3）显示出规则的图案 4）近中心线… 五、控制图分析：控制图有失控倾向吗？ 1.如果有，是哪一类？ 2.如果没有，而过程表现又不好，那又是什么原因？ 第二天 9：00~17：00 一、得到控制图后，如何分析？
1.几种主要失控状态，及可能原因 1）出界 2）连续在单侧 3）显示出规则的图案 4）近中心线… 2.实例分析：刚才的控制图有问题吗？ 1）如果有，是哪一类？ 二、作控制图的技术问题 1.如何分组？ 1）群内，群间的概念 三、介绍其他控制图 1.每组只有一个数据：单值移动极差图 1）举例… 2.其他图用在什么场合： 1）P图，X-S图，nP图，c图，u图 四、如何改进？实际工作中会遇到的问题？ 1.举例说明：经理学了SPC后怎么做？ 五、回到实验中去改进 1.各组发表报告 六、控制图的活用 1.举例说明 七、总结与回答问题 第三天 9：00~17：00 一、MSA的基本概念介绍； 二、MSA的目的、适用范围和术语； 三、测量系统的统计特性； 四、测量系统变差的分类； 五、测量系统变差（偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性）的定义、图示表达方式； 六、测量系统研究的准备； 七、偏倚的分析方法、判定准则； 八、重复性、再现性的分析方法、判定准则； 九、稳定性的分析方法、判定准则； 十、线性的分析方法、判定准则； 十一、量型测量系统研究指南； 十二、量具特性曲线； 十三、计数型量具小样法研究指南； 十四、计数型量具大样法研究指南； 十五、案例研究/小组讨论 【顾问介绍】曹先生 曹先生曾任职多家世界500强公司担任技术和管理岗位，如新产品研发、供应商质量管理、质量体系审核、工程主管、技术部经理、采购主管、生产主管、质量总监等职。并多次接受美国、日本有关生产、质量最新管理方法的培训；曹先生以其丰富的现场管理经验，领导完成多项生产、质量技术改造工程；针对大批量生产的特点，以 PDCA、FMEA、MBF等质量循环为载体在生产线上推行可视质量管理，并达到良好效果；策划和推行以过程为导向的质量有效控制与现场持续改善活动，解决公司产品的关键质量问题，大大提高了产品的合格率。曹先生在生产管理、质量管理培训领域有丰富的授课经验，讲授公开课暨企业内训逾百次。讲课主要特点是能针对不同的企业特点、学员层次、结合企业的实际情况采用不同的授课方式和内容。
质量工具培训-SPC 、MSA 与 DOE 课程背景： 越来越多的企业意识到：质量是企业生存和发展的根本。在企业中，超过 90%勺对产品质量和服务的投 诉是由于产品质量问题，有效利用质量工具控制和检验即将出现的质量问题，这样大大降低了因质量问题造 成企业的成本损失，针对经常出现的质量问题设计此课程，不同于以往质量工具培训的是，本课程精选了具 体的实用技能，更接近于生产制造型企业质量问题的特点。 SPC 是应用统计技术对生产过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整相关质量特性参数，从而达 到改进与保证质量的目的。 “实验设计”是一种探究在众多的过程变量 （X ）与输出或过程性能变量（Y ）之间的因果关系的非常重要 和极其有效方法。本课程是从基础的实验设计理论着手，利用经典的 DOE 通过筛选实验及部分析因法，从众 多过程特性中找出关键的少数的因子，通过全因子法及响应曲面法，建立少数关键因子与关键输出特性的数 学模型，从而通过对少数关键的因子建立合理的规范，确保得到优良的关键输出特性。 MSA 测量系统分析，本课程将从应用角度及审核角度详细讲解 MSA 测量系统概念，稳定性、偏倚、线性、 再现性及重复性介绍， 使公司相关人员：掌握测量系统变差分析的方法 ；通过测量系统分析了解所有生产过程 中使用的量具的变并，并对不合格的量具进行分析、改进、提高检验、测量、试验数据的真实性和报告的准 确性；减少产品在检验、测量、试验过程中误判的可能性。 《质量工具综合技能训练营 --SPC&DOE&MSA 〉的课程专为质量、生产部门设计， 3天课程给您满意的答 案！ 一定令您有意想不到的收获!! 课程大纲: Day 1 SPC • History of Con trol Chart-- 控制图的历史 • Variati ons & Process Stability-- 波动和流程稳定性 • Con trol Chart Rules —控制图规则 • Use of Variable Chart —使用连续数据控制图 --I-MR Chart —单值移动极差图 --Xbar-R Chart —均值极差图 --Xbar-S Chart —均值标准差图 •Use of Attribute Chart —使用离散数据控制图 --NP & P Charts —不合格品数图和不合格品比例图 --C & U Charts —缺陷数图和缺陷比例图 -Statistical Background for Control Charts-- -Advaneed Control Charts Introduction-- --Movi ng Average Chart-- --EWMA--加权移动平均图 --CUSUM--累积和图 - Case Study —案例研究 Day 2 MSA Measureme nt System An alysis In troductio n-- • Two Differe nt Measureme nt System —两种 不同的测量系统 • M&M Chocolate Exercise —巧克力豆试验 • Kappa Value Calculation - Kappa 计算 • Basic Terms of Measurement System —测量系统的基本概念 --Bias, Linearity, Accuracy, Precision —偏椅，线性，准确度和精确度 --Repeatibilty & Reproducibility —重复性和再现性 --P/T & P/TV —精度公差比和精度总波动比 控制图的统计背景 高级控制图介绍 测量系统分析介绍 移动平均图
精心整理 MSA培训试题 部门：姓名：日期：得分： 一、填空题 (10 X 3分) 1．偏倚是指测量结果的观测平均值与基准值的差值。 2．测量系统分析是用于分析测量系统对数量化测量值的影响,主要强调人员和量具的变差对测量值的影响。3．测量系统的五个统计特性分别是：偏倚性、线性、稳定性、重复性、再现性。 4．所有检验、测量和测试仪器必须有独一无二的标识(编号)，以标明其校准状态。 5．选用量具的有效分辨率必须小于规范/公差的 1/10 ，才不会因为量具误差而影响到测量结果。 6. 总变差 (TV)= 制造过程变差(MPV) + 测量系统变差（MSV) 。 7. 重复性是由同一个评价人，采用同一测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量变差。 8. 9. 8. 9. 10. 12 ） 测量系统的稳定性分析最好的方法是通过 A 控制图来实现的。 A、均值极差图 B、P图 C、鱼骨图 D、直方图 6. 在不同时间产生的偏倚的总变差是指 C 。 A.重复性； B、再现性； C、稳定性； D、线性 7．以下那一个不是造成过分偏倚的可能原因D。 A、仪器需要校准 B、仪器或夹紧装置的磨损 C、基准出现误差 D、重复性误差 8. 某卡尺的允许示值误差是±0.02mm,测量值为95.26mm,若示值误差为+0.01mm,实际值应该是 D 。 A 、95.28 B、95.27 C、95.24 D、95.25 9. GR&R的判定标准：当 D 时，该系统为可接受。 A 、%R&R<30% B、%R&R>30% C、10%<%R&R<30% D、%R&R<10% 10. 对量具运用交叉表法分析的可接受标准是 A 。 A 、大于0.75 B、大于0.90 C、小于0.75 D、小于0.90 '； 2019年9月
五大核心工具培训笔记 一、SPC（统计过程控制） 百分比很低、仍不满足需要水平时，导入PPM。并非针对整个过程都研究SPC，而只是针对特殊特性。这里的"过程”是指很小很小的过程（工位或者单一工件），其指标就是Cpk（而对大的"过程”，则用PPM即可） Cpk≥1.67≥Ppk：可接受；Cpk≤1.33：不可接受；PPM：120 "过程的呼声”：现场信息反馈（数量不够、缺陷存在等）。 变差的来源：就是"5M”（人、机、料、法、环）。变差存在是不可避免的，是客观存在的，不可怕。可怕的是超过工艺技术要求（如公差等）。 我们都知道，针对*产品而言："质量越好，代价越高”（即在完全满足要求下生产即可）。全检并不能保证百分之百合格,一般在100PPM。若一段时间均在动态分布围，则可减少检验量或检验人员；若*天突然分布在其外或较之前面有突变，则必须全检，增强过程检验。 标准差（δ）：决定了正态分布的宽度、高度，也就决定了其面积。 丰田的PFMEA很简单：总5分，而本田则复杂的多。通用与五大工具书上的要求和做法基本一致，而其他公司区别较大。其他公司都引用SPC的知识及要求，而SPC相对独立。 会产生变差的原因：普通原因和特殊原因。 普通原因：5M的持续影响（如连接盘的轻微偏芯、从齿扭曲变形、主齿外形渐大等）。 特殊原因：偶然的、非正常原因引起（在很短时间发生，如忘记加油等）但特殊原因也并不仅发生一次（尽管他并不会永远、持续存在）。 ⊿我们要把特因消灭掉，仅关注普因！
法：1、不经常变动岗位； 2、持续人员稳定而不流动； 3、不随意变换客户及产品…… T（公差）：≥1.67可接受；可控围为1.33～1.67；≤1.33不可接受。 δ6 *—R图：取25组以上数据进行更客观（常用5个左右数据一组）。 通过*—R图：1.能反应特殊原因及其出现的时间； 2.做反应其分布分布宽度（6δ）； 3.能反应过程能力指数（ T）。 δ6 常用控制图类型：1.计量型数据。2.计数型数据。 分组中的样本（如5件产品）未受特因影响或全受特因影响。R值越小越好（R=0是最好的结果）。找出坏的原因是必须的！找出好的原因也很必要，后续加以利用（持续改进嘛）。 R值超上限，质量在恶化！ *值超上限，生产在恶化！ 越往中间集中是件好事情； 越往两边走，越不理想或必须马上整改 在取值测算Cpk时，应在一台设备上*一特定点，如冲床加工工件A（如图），取样时则必须在1号位取连续样，而不可将1、2、3、4、5各取一件分组评判。 （1）（2） （3） （4）（5） Cp：不考虑偏心而得的指标； Cpk:考虑偏心等因素的指标（特因全去掉而得的指标）；