Linearität und Bias des Messsystems berechnen

Mit diesem Rechner prüfst du, ob ein Messsystem über seinen Arbeitsbereich eine gleichbleibende systematische Messabweichung aufweist. Der Bias vergleicht Messwerte mit bekannten Referenzwerten. Die Linearität zeigt, ob sich dieser Bias mit der Größe des Referenzwertes verändert.

Linearität und Bias berechnen

1. Messe mehrere Referenzteile wiederholt über den vorgesehenen Messbereich.
2. Erfasse pro Messung den Messwert, die Teilkennung und den bekannten Referenzwert.
3. Wähle Linearitäts- und Bias-Studie und ordne die Spalten Messwerte, Teile und Master zu.
4. Gib optional eine positive Prozessstreuung ein, um Linearität und Bias zusätzlich in Prozent auszugeben.

Was bedeuten Bias und Linearität?

Bias ist die Differenz zwischen einem Messwert und seinem anerkannten Referenzwert. Ein positiver Bias bedeutet, dass das Messsystem zu hoch misst; ein negativer Bias bedeutet, dass es zu niedrig misst. Der Rechner gibt den mittleren Bias insgesamt und für jeden Referenzwert mit den zugehörigen p-Werten aus.

Linearität beschreibt, wie sich der Bias über den Messbereich verändert. Dazu wird der Bias gegen den Referenzwert regressiert. Eine Steigung nahe null spricht für einen relativ konstanten Bias. Eine relevante Steigung weist darauf hin, dass die Messabweichung von der Größe des Messwertes abhängt.

Anforderungen an die Daten

Verwende Teile mit bekannten Referenzwerten, die den vorgesehenen Arbeitsbereich des Messsystems abdecken. Für jedes Teil muss genau ein Referenzwert gelten, und jedes Teil sollte mehrfach gemessen werden. Beurteile neben den p-Werten auch die praktische Größe der Abweichung im Verhältnis zu Prozess und technischen Anforderungen.

Linearität und Bias bewerten die Messrichtigkeit über einen Bereich. Sie ersetzen keine Gage-R&R-Analyse zur Beurteilung von Wiederholbarkeit und Vergleichbarkeit.