Messsystemanalyse

Ziel und Grundidee

Die Messsystemanalyse, kurz MSA, untersucht im Qualitätsmanagement und in Six Sigma die Fähigkeit von Messmitteln und ganzen Messsystemen. Sie soll klären, ob ein Messsystem geeignet ist, ein bestimmtes Prüfmerkmal zuverlässig zu prüfen. Dazu betrachtet man nicht nur das Messgerät selbst, sondern auch Einflüsse wie Bediener, Ort, Zeitpunkt, Gerätetyp, Auflösung und Messverfahren.

Ein Messsystem gilt nicht automatisch als geeignet, nur weil es Werte liefert. Entscheidend ist, ob die Messwerte im Verhältnis zur Toleranz und zur tatsächlichen Streuung des Merkmals brauchbar sind. Deshalb werden verschiedene Arten von Messabweichungen und mehrere standardisierte Untersuchungsverfahren verwendet.

Wichtige Messabweichungen

Die Richtigkeit beschreibt, wie stark der Mittelwert wiederholter Messungen eines Prüflings von einem Referenzwert abweicht. Die Differenz zwischen Mittelwert und wahrem Wert heißt systematische Messabweichung, auf Englisch bias. Aus dieser Differenz wird beurteilt, wie richtig ein Messmittel misst.

Die Wiederholpräzision oder Wiederholbarkeit zeigt, wie stark Messwerte streuen, wenn derselbe Prüfling vom selben Bediener mit demselben Messmittel am selben Ort mehrmals in rascher Folge gemessen wird. Zwischen den Messungen wird der Prüfling immer wieder zurückgelegt. Als Maß dient die Standardabweichung der Messwerte.

Die Vergleichspräzision, auch Nachvollziehbarkeit oder Reproduzierbarkeit, beschreibt Unterschiede, wenn Messungen an denselben Prüflingen nach festgelegtem Verfahren unter veränderten Bedingungen stattfinden. Verändert wird innerhalb einer Untersuchung immer nur eine Variable: verschiedene Bediener, verschiedene Orte oder mehrere Geräte desselben Typs. Maßgeblich sind die Unterschiede zwischen den beobachteten Mittelwerten je Bediener, Ort oder Gerät.

Die Stabilität untersucht, ob ein Messmittel über die Zeit gleich bleibt. Dazu wird derselbe Prüfling mit derselben Ausrüstung, am selben Ort und vom selben Bediener in festgelegten Zeitabständen mehrfach gemessen. Nach jeder Messserie wird ein Mittelwert berechnet. Die Differenzen zwischen den Mittelwerten zu verschiedenen Zeitpunkten dienen als Maß für die Stabilität.

Die Linearität beschreibt, ob die Messabweichung über den gesamten praktisch erwarteten Wertebereich gleichartig bleibt. Dafür werden mehrere Prüflinge gemessen, deren Merkmalswerte den ganzen Wertebereich abdecken. Für jeden Prüfling wird der Mittelwert der Messwerte mit dem wahren Wert verglichen. Sind die Differenzen unterschiedlich groß und nicht nur durch Zufallsstreuung erklärbar, verhält sich das Messmittel nicht linear.

Auflösung und praktische Auswertung

Vor jeder Messsystemanalyse wird die Auflösung des Messmittels untersucht. Dabei geht es darum, ob die Messwertanzeige, analog oder digital, im Verhältnis zur Toleranz des Prüfmerkmals fein genug ist. Allgemein gelten 5 % der Toleranz als Grenze. Als Beispiel nennt der Artikel eine Auflösung von 0,001 bei einer Toleranz von 0,02.

In der Praxis werden vor allem Verfahren 1 und Verfahren 2 eingesetzt. Die Auswertung der erfassten Daten erfolgt häufig mit Statistiksoftware wie JMP, Minitab, qs-STAT-solara oder QS-1-2-3-4.

Verfahren 1 und 2

Verfahren 1 untersucht die Genauigkeit und Wiederholpräzision eines Messsystems. Dafür wird ein Normal verwendet, also ein Prüfobjekt mit bekanntem Merkmalswert. Dieses Normal wird 50-mal, mindestens aber 25-mal, gemessen und nach jeder Messung wieder zurückgelegt. Aus der Standardabweichung der Messwerte und der systematischen Messabweichung werden die Indizes Cg und Cgk berechnet. Die Rechenschritte entsprechen denen einer Prozessfähigkeitsuntersuchung; als „Toleranzbereich“ wird ein firmenspezifisch festgelegter Prozentsatz der Merkmalstoleranz oder Merkmalsstreuung verwendet.

Verfahren 2, auch type-2 study oder Gauge R&R study, untersucht Wiederhol- und Vergleichspräzision eines Messmittels unabhängig vom Prüfpersonal. R&R steht für repeatability and reproducibility. Das Verfahren wird erst angewendet, wenn das Messmittel nach Verfahren 1 als fähig eingestuft wurde.

Bei Verfahren 2 werden zehn Teile verwendet, die möglichst den gesamten Streubereich des gemessenen Merkmals abdecken. Sie werden zwei- oder dreimal von drei verschiedenen Bedienern gemessen, alternativ an drei Orten oder mit drei Geräten desselben Typs. Die Bediener dürfen die Ergebnisse der anderen Bediener nicht sehen. Die Teile sollten in jedem Durchgang in randomisierter Reihenfolge gemessen werden, damit sich niemand an frühere Messergebnisse erinnert.

Nach Abschluss der Messungen werden für jeden Bediener ein Gesamtmittelwert und ein durchschnittlicher Spannweitenwert berechnet. Die Spannweite basiert auf der Differenz zwischen größtem und kleinstem Messwert, den ein Bediener für jedes Teil ermittelt hat. Die Differenz zwischen größtem und kleinstem Bedienermittelwert sagt etwas über die Vergleichspräzision aus. Der Gesamtmittelwert der durchschnittlichen Spannweitenwerte wird für die Wiederholpräzision genutzt. Daraus wird die Gesamtstreuung des Messmittels berechnet und zur Merkmalsstreuung beziehungsweise Toleranz in Beziehung gesetzt.

Weitere Verfahren

Verfahren 3 ist ein Sonderfall von Verfahren 2. Es wird angenommen, dass der Bediener die Messeinrichtung nicht beeinflussen kann oder dass sein Einfluss vernachlässigbar ist. Typische Einsatzzwecke sind automatisierte Messsysteme.

Verfahren 7 dient zur Qualifizierung attributiver Messsysteme. Es ist für eindeutige Prüfentscheidungen bei diskreten oder diskretisierten kontinuierlichen Merkmalen geeignet, zum Beispiel bei Gut-Schlecht-Entscheidungen. Es ist in der ISO 22514-7:2021 definiert.

Typische Anwendungsfälle sind visuelle Prüfungen wie „hat das Bauteil Kratzer?“, außerdem Sauberkeit, Kontrast und Klang. Bei attributiven Prüfungen müssen immer auch Schlechtteile mitgemessen werden, damit erkennbar ist, ob die Messung zuverlässig ist.

Attributive Prüfungen und Kappa

Für die Qualifizierung eines attributiven Messsystems werden Referenzteile benötigt, deren Merkmalswerte einen Bereich abdecken, der etwas unterhalb der unteren Toleranz beginnt und etwas oberhalb der oberen Toleranz endet. Das Messergebnis wird dokumentiert, zum Beispiel als „i.O./n.i.O.“ oder „gut/schlecht“, und in einen numerischen Code wie „1/0“ übersetzt. Dies nennt man Diskretisierung.

Ein Beispiel ist die Frage: „Passt die Form des produzierten Bauteils in die Schablone?“ In der Schablone ist eine Toleranz bereits berücksichtigt, sodass Prüfer schnell und personalunabhängig mit „ja/nein“ entscheiden können. Andere Merkmale treten abgestuft auf, etwa Kratzer. Dann werden Prüfteile auf einer Skala von 1–5 bewertet, von „komplett kratzerfrei“ bis „völlig zerkratzt“.

Die Prüfteile mit bekannter Bewertung werden von mindestens 2 Prüfern unter Serienbedingungen bewertet. Als Beurteilungsgröße dient der Kennwert Kappa; verfügbar sind Cohen-Kappa und Fleiss-Kappa, meistens wird Fleiss-Kappa verwendet. Bewertet wird das Verhältnis richtiger Bewertungen zur Gesamtzahl geprüfter Teile unter Berücksichtigung zufälliger Übereinstimmung.

Kappa κ=1 bedeutet 100 % Übereinstimmung. Kappa κ=0 bedeutet, dass die berechnete Übereinstimmung der zufälligen Übereinstimmung entspricht. Für attributive Prüfungen ohne Prüfereinfluss sollte Kappa κ>0,9 sein. Attributive Prüfungen mit Kappa κ<0,7 gelten als „nicht fähig“. Für die Gesamtbewertung zählt das Minimum aller ermittelten κ-Werte. Ist der Prüfprozess nur bedingt fähig oder nicht fähig, soll er durch geeignete Maßnahmen verbessert werden, etwa durch Einweisung der Prüfer, richtige Handhabung, Konstruktionsänderung oder alternative Prüfmittel.