PRE – TEST

DZIEŃ 1

Wymagania, podstawy statystyki i AIAG MSA dla pomiarów zmiennych.

1. Znaczenie analizy systemów pomiarowych w organizacji:
   • Rola wyników pomiarów w decyzjach dotyczących zwolnienia wyrobu, oceny procesu, sterowania SPC, działań korygujących oraz potwierdzania zgodności w PPAP i auditach.
   • Skutki pracy na niewiarygodnych danych pomiarowych, w tym błędna akceptacja wyrobów niezgodnych, błędne odrzucanie dobrych części, fałszywe sygnały niestabilności procesu oraz niepotrzebne działania doskonalące.
   • Różnica pomiędzy wzorcowaniem lub kalibracją wyposażenia a oceną zdolności systemu pomiarowego, która obejmuje również metodę, operatora, warunki pomiaru i sposób interpretacji wyniku.

2. Wymagania normatywne i auditowe:
   • Wymagania ISO 9001 i IATF 16949 dotyczące nadzorowania zasobów do monitorowania i pomiarów oraz potwierdzania przydatności systemów pomiarowych do zamierzonego zastosowania.
   • Powiązanie analiz MSA z planem kontroli, charakterystykami specjalnymi, SPC, zdolnością procesu, walidacją procesu oraz dokumentacją APQP i PPAP.
   • Oczekiwania auditowe związane z VDA 6.3 i praktyką klientów automotive, obejmujące potwierdzenie wiarygodności pomiarów, spójność metod oceny i właściwe reagowanie na wyniki graniczne.

3. Podstawy statystyki potrzebne do MSA:
   • Zmienność w pomiarach i procesach, znaczenie średniej, rozstępu, odchylenia standardowego i wariancji oraz rozróżnienie błędów losowych i systematycznych.
   • Zależność pomiędzy rozkładem wyników, tolerancją, rozdzielczością przyrządu, dokładnością i precyzją oraz wpływ tych pojęć na ocenę przydatności systemu pomiarowego.
   • Zasady czytania prostych zestawów danych i raportów pomiarowych w taki sposób, aby prawidłowo rozpoznawać źródła zmienności i nie wyciągać błędnych wniosków z pojedynczych wyników.

4. System pomiarowy według AIAG MSA:
   • Definicja systemu pomiarowego jako połączenia przyrządu, metody, operatora, mierzonego wyrobu, warunków środowiskowych oraz sposobu odczytu i zapisu wyniku.
   • Zasady doboru rodzaju analizy do typu charakterystyki, sposobu pomiaru i celu stosowania wyniku, z uwzględnieniem pomiarów procesowych, odbiorczych i rozwojowych.
   • Przygotowanie badania MSA, obejmujące dobór próbek, liczbę operatorów, liczbę powtórzeń, warunki wykonania pomiarów oraz poprawne udokumentowanie założeń badania.

5. AIAG MSA dla pomiarów zmiennych:
   • Ocena obciążenia, liniowości i stabilności systemu pomiarowego jako podstawowych elementów potwierdzających, że system dostarcza wyniki poprawne i spójne w czasie oraz w całym zakresie pomiarowym.
   • Powtarzalność i odtwarzalność pomiarów oraz analiza GRR jako główne narzędzia oceny udziału systemu pomiarowego w całkowitej zmienności obserwowanej w wynikach.
   • Interpretacja wyników klasycznych i ANOVA, znaczenie ndc oraz analiza przypadków szczególnych, takich jak systemy zautomatyzowane, pomiary bez wpływu operatora i badania niszczące.

6. Ćwiczenia warsztatowe – dzień 1:
   • Analiza ryzyk wynikających z błędnego pomiaru oraz przełożenie wymagań norm i auditów na konkretne działania organizacyjne, dokumentacyjne i operacyjne.
   • Interpretacja przykładowych danych pomiarowych w celu rozpoznania zmienności, błędów systematycznych oraz ograniczeń wynikających z konstrukcji systemu pomiarowego.
   • Zaplanowanie badania GRR dla wybranej charakterystyki z planu kontroli i interpretacja przykładowego raportu MSA dla pomiarów zmiennych.

DZIEŃ 2

AIAG MSA dla ocen atrybutowych, VDA 5 i porównanie podejść.

1. AIAG MSA dla systemów atrybutowych:
   • Charakter ocen atrybutowych i ich znaczenie w procesach kontroli wizualnej, klasyfikacji zgodności oraz oceny cech, dla których wynik ma postać decyzji lub klasy.
   • Ocena zgodności pomiędzy oceniającymi i względem wzorca, z uwzględnieniem ryzyka błędnej akceptacji i błędnego odrzucenia oraz wpływu subiektywności na wiarygodność kontroli.
   • Stosowanie wskaźników zgodności, skuteczności decyzji i Kappa do oceny systemów atrybutowych oraz interpretacja ograniczeń tych metod w warunkach produkcyjnych.

2. VDA 5 – zdolność procesu pomiarowego:
   • Podejście VDA 5 do oceny procesu pomiarowego, w którym analizie podlega nie tylko przyrząd, ale cały układ wpływający na wynik i decyzję o zgodności wyrobu.
   • Źródła niepewności związane z przyrządem, operatorem, detalem, środowiskiem, mocowaniem, metodą i oprogramowaniem oraz ich udział w całkowitym błędzie procesu pomiarowego.
   • Budżet niepewności, składniki typu A i typu B, niepewność złożona i rozszerzona oraz ich wykorzystanie do oceny zdolności procesu pomiarowego zgodnie z wymaganiami VDA 5.

3. VDA 5 w praktyce kontroli i decyzji jakościowych:
   • Zasady uwzględniania niepewności pomiaru przy podejmowaniu decyzji o zgodności wyrobu, zwłaszcza w obszarze granic tolerancji i cech krytycznych dla klienta.
   • Znaczenie reguł decyzyjnych, jednoznacznych instrukcji pomiarowych i właściwego zdefiniowania warunków pomiaru dla zapewnienia spójnych i obronnych wyników.
   • Zastosowanie podejścia VDA 5 do procesów kontrolnych i ocen atrybutowych, w których istotne jest nie tylko wykonanie pomiaru, ale również jakość końcowej decyzji.

4. Porównanie AIAG MSA i VDA 5:
   • AIAG MSA koncentruje się na ocenie zachowania systemu pomiarowego, natomiast VDA 5 ocenia zdolność całego procesu pomiarowego wraz z niepewnością i zasadą podejmowania decyzji.
   • Oba podejścia wykorzystują podobne źródła danych i odnoszą się do zmienności pomiaru, ale różnią się sposobem interpretacji wyników oraz miejscem, jakie zajmuje ryzyko błędnej decyzji.

5. Wdrożenie analiz systemów pomiarowych w organizacji:
   • Zasady identyfikowania systemów i procesów pomiarowych wymagających oceny, ze szczególnym uwzględnieniem charakterystyk specjalnych, punktów kontroli decydujących o zwolnieniu wyrobu i operacji wysokiego ryzyka.
   • Powiązanie analiz MSA i VDA 5 z dokumentami i procesami organizacji, w tym z planem kontroli, FMEA, SPC, analizą zdolności procesu, PPAP oraz zarządzaniem zmianą.
   • Typowe błędy wdrożeniowe, takie jak utożsamianie wzorcowania z MSA, dobór niewłaściwej metody, błędne próbkowanie, nieprawidłowa interpretacja wyników oraz brak reakcji na niezdolność systemu pomiarowego.

6. Ćwiczenia warsztatowe – dzień 2:
   • Ocena przykładowego systemu atrybutowego z interpretacją zgodności ocen, skuteczności decyzji kontrolnej i głównych ryzyk związanych z kontrolą subiektywną.
   • Opracowanie uproszczonego modelu wpływów i budżetu niepewności dla wybranego procesu pomiarowego zgodnie z logiką VDA 5.

POST – TEST