数据采集系统误差分析 周奋乡如何避免数据采集系统的误差
编辑整理：整理来源：抖音，浏览量：74，时间：2022-07-14 10:35:01
数据采集系统误差分析，数据收集误差，数据测量误差分析
关于数据采集系统误差分析内容导航：
1、数据采集系统误差分析
看情况，不同收集数据的方法有不同误差
2、数据采集实验误差分析
统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）。
2.测量系统分析（MSA，Measurement System Analyse）。
3.失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）。
4.产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）。
5.生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。
1、SPC一是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 SPC能解决的问题 有：
1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
2、MSA一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析。
测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。
3、FMEA一在设计和制造产品时，通常有三道控制缺陷的防线：避免或消除故障起因、预先确定或检测故障、减少故障的影响和后果。FMEA正是帮助我们从第一道防线就将缺陷消灭在摇篮之中的有效工具。 FMEA是一种可靠性设计的重要方法。它实际上是FMA（故障模式分析）和FEA（故障影响分析）的组合。它对各种可能的风险进行评价、分析，以便在现有技术的基础上消除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平。及时性是成功实施FMEA的最重要因素之一，它是一个“事前的行为”，而不是“事后的行为”。为达到最佳效益，FMEA必须在故障模式被纳入产品之前进行。
4、APQP一产品质量先期策划（或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分。 定义及其他知识点： 产品质量策划是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。 产品质量策划的目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。 有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
5、PPAP一生产件批准程序(Production part approval process) PPAP生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告,材料检验报告; 外加一些零件控制方法和供应商控制方法；主要是制造型企业要求供应商在提交产品时做ppap文件及 首件，只有当ppap文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。 PPAP是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。
3、如何避免数据采集系统的误差
观测性误差也叫登记性误差或调查性误差。它是在调查观测的各个环节因工作粗心或被观测者不愿很好配合而造成的所收集数据与实际情况不符合的误差。
代表性误差是指在抽样调查中，因样本不能完全代表总体而产生的估计结果与总体真实数量特征不符的误差。系统性代表性误差，是由于抽样框不完善、抽样时违反随机原则、被调查者无回答等因素引起的误差。观测性误差与系统性代表性误差合在一起称为非抽样误差。偶然性代表性误差，是由于抽样的随机性引起的样本结构与总体结构不完全相符而产生的估计结果与总体真值不一致的误差，这种误差在随机抽样中不可避免，但可以计算和控制。
