USIKKERHEDSBUDGETTER

Transkript

1 UIKKERHEDBUDGETTER MED HOVEDET UNDER ARMEN? REGNER VI MÅLEUIKKERHEDEN UD PÅ DET, OM VI EGENTLIG HAR BRUG FOR AT VIDE? KAN OFTWARE HJÆLPE O MED AT GØRE DE RIGTIGE TING? KAN OFTWARE KABE TØRRE LØNOMHED I DEN MÅLETEKNIKE INDAT I VIRKOMHEDEN? Per Bennich Temadag: Måleusikkerhed Dansk Teknologisk Institut - Tåstrup Fredag den 29. maj Per Bennich Metrology Consulting Birkevej Værløse Telefon:

2 1 1. Indledning Det er ikke alle de usikkerhedsbudgetter, der udvikles, og ikke alle de usikkerheder, der udregnes, som har noget med sagen at gøre. Mange usikkerhedsbudgetter og usikkerheder er populært sagt lavet med hovedet under armen og rammer langt ved siden af! - både med hensyn til hvad de omfatter og i talværdien, der udregnes. Hvor god er en god usikkerhedsværdi? Og hvor langt ved siden af rammer man, når man har hovedet under armen? Erfaringen siger, at man skal være glad og lykkelig hvis de dominerende usikkerhedskomponenter og dermed usikkerheden er kendt med en usikkerhed på 20% eller bedre. å langt ved siden af kan være mere end 100%. Den mest almindelige og den store fejl i usikkerhedsestimering og -budgettering er ikke regnetekniske fejl - Nej det er, at den eller de dominerende usikkerhedskomponenter ikke er medtaget i budgettet. I næsten alle tilfælde er det derfor mere end tilstrækkeligt at anvende meget grove og meget enkle/primitive metoder til usikkerhedsestimering og -budgettering. De enkle/primitive metoder har samtidig en række åbenlyse fordele: De giver gennemsigtighed, overskuelighed, hurtighed, fleksibilitet og lave omkostninger Når et usikkerhedsbudget rammer langt ved siden af, så er årsagerne normalt manglende uddannelse eller viden og manglende erfaring hos den eller de personer, der udfører budgetteringen. Måleusikkerhed er af natur et polyteknisk fagområde. Derfor stiller måleusikkerhedsestimering og -budgettering høje og meget brede faglige krav til de personer, som skal udføre den. Måleusikkerhed er ikke et begreb eller en talværdi, som umiddelbart og i sig selv er veldefineret. Det skal forstås på den måde, at måleusikkerhedsbegrebet kræver et utal af definitioner, afgrænsninger, nærmere fasrtlæggelser af målemetoden samt de nærmere omstændigheder omkring målingens udførelse, før måleusikkerhedstallet kan siges at være meningsfyldt og entydigt. Det er måske overrraskende, at det i mange tilfælde slet ikke er afgørende, hvad usikkerheden er i talværdi og størrelse. Det er langt mere væsentligt at kende til, hvilke usikkerhedskomponenter der dominerer, og hvilke der overhovedet ikke har indflydelse. Dette overblik, via usikkerhedsbudgettets sammensætning, er grundlaget for at kunne optimere og tilpasse virksomhedens måletekniske system til behovene - og det er her epngene gemmer sig. De store og generelle spørgsmål - som skal besvares - er: Kan software afhjælpe nogen af fejlene og manglerne, der er almindelige ved usikkerhedsestimering? Kan software være en hjælp og/eller en fordel ved usikkerhedsestimering og -budgettering? Kan software anvendes ved optimeringen af den måletekniske indsats - virksomhederne? varene er som altid i den slags situationer hverken et klart ja eller nej - men det afhænger helt af situationen. I det følgende diskuteres problemstillingen og de betingede ja og nej til spørgsmålene. Her findes ingen universalmedicin. oftware er - også i denne situation - bestemt ikke et ubetinget gode. Det er her som i så mange andre tekniske opgaver: Definer først opgaven og formålet - så er det let at vælge det rigtige værktøj. Hvis ikke opgave og formål er gjort klart, så bliver det meget let til at skyde gråspurve med kanoner eller til at skyde sig selv i foden - bare fordi man kan og/eller fordi det er moderne.

3 1.1 Usikkerhedsterminologi, definitioner - mv. En almindelig advarsel om terminologi og definition af ord i forbindelse med måleusikkerhed og lignende. Brug kun den terminologi, som er givet i VIM (D 2344 [2]) og GUM [1]. Desværre er det sådan, at IO 9001 afsnit 4.11 anvender flere termer omkring måling og måleudstyr, som slet ikke er defineret. End ikke de mennesker, som i IO i dag har ansvaret for teksten i afsnit 4.11 ved hvad ordene betyder!!! En speciel advarsel skal lyde imod ukritisk at anvende terminologien fra statistikstandarderne. GUM er jo netop opfundet fordi statistikken - som den var - ikke kunne løse opgaven måleusikkerhed. GUM er udtryk for et moderne syn på måleprocessen og måleresultatet. En meget gammeldags (før 2nden Verdenskrig) opfattelse af måleresultatet og styringen af dets kvalitet har overlevet dels i dele af UAs industri (MA-metoden, der hører til Q 9000 systemet) og dels i IO , som blot er NATOs AQAP 6 og 7 fra begyndelsen af 1950'erne på nye flasker. Terminologien i såvel MA som IO svarer ikke til VIM og GUM. Her skal formodentlig anvendes en amerikansk statistisk ordbog! - pas på!! Hvad er måleusikkerhed? Måleusikkerhed er en kvantitativ egenskab ved et måleresultat. Måleusikkerhed betyder i vores del af verden måleusikkerhed udtrykt og estimeret ifølge GUM (Guide to the expression of uncertainty in measurement [1] - i Danmark D/INF 94). GUM er valgt som den eneste ene metode til at udtrykke måleusikkerhed med, af bl.a. IO, IEC, CEN og en overvældende lang række andre nationale, regionale og internationale organisationer. Kun ganske få modstandslommer med andre (gammeldags) synspunkter på målekvalitet findes tilbage i verden - den største Dinosaur er Detroit (GM, Chrysler og Ford) med Q 9000 og MA-metoden. Vi skal til at vende os til at GUM-metoden har samme status som I-enhedssystemet Måleusikkerhed er defineret verbalt og enslydende i VIM (D 2344 pkt. 3.9 [2]) og i GUM [1]: parameter, som er knyttet til måleresultatet, og som karakteriserer de værdiers spredning, som med rimelighed kan tillægges målestørrelsen Udlagt står her vel noget i retning af: måleusikkerheden definerer/udgør et interval rundt om måleresultatet, som indeholder talværdien, der karakteriserer den konventionelt sande værdi af målestørrelsen Eller helt frit oversat: den rigtige (sande) værdi ligger et eller andet sted inden for ± måleusikkerheden omkring den målte værdi Af natur er usikkerheden (altid) større end eller lig med det aktuelle måleresultats afvigelse fra den konventionelt sande værdi. Usikkerheden kan også opfattes som den øvre grænse for måleresultatets afvigelse fra den konventionelt sande værdi. Det er altså klart, at både måleresultatet og den konventionelt sande værdi indgår i usikkerheden. Det får den specielle effekt, at hvis der i virkelighedens verden er usikkerhed omkring specifikationen af målestørrelsen og den konventionelt sande værdi baseret på det aktuelle datasæt, så indgår disse to i usikkerheden, da det jo er usikkerheden på afstanden mellem måleresultatet og den konventionelt sande værdi, der er problemet og opgaven. I GP målinger viser det sig at disse to usikkerhedskilder/- komponenter normalt er de helt dominerende i måleusikkerheden. Måleusikkerheden eksisterer ikke som et tal, som man kan få at se eller opleve. Usikkerheden er et spøgelsestal, og eksisterer kun som en estimeret øvre grænseværdi for den (normale) største afvigelse mellem måleresultat og konventionel sand værdi.

4 Måleusikkerheden er den oplysning om måleresultatet, som jeg har brug for, for ikke - utilsigtet - at komme til at træffe forkerte beslutninger 3 Måleusikkerheden (efter GUM) har en anden meget vigtig rolle. Den indgår som en integreret del af definitionen af sporbarhed (D 2344 pkt 6.10 [2]): egenskaben hos et måleresultat (eller værdien for en normal), hvorigennem måleresultatet (eller værdien) kan relateres til givne referencer, normalt nationale og internationale normaler, gennem en ubrudt kæde af sammenligninger, der alle har en oplyst usikkerhed porbarhed er altså også en egenskab hos et måleresultat - men en kvalitativ. Helt inde ved benet betyder ordet sporbarhed altså, at afvigelsen fra konventionel sand værdi og usikkerheden for et foreliggende måleresultat er kendte, og det er muligt at dokumentere disse (afvigelse og usikkerhed) absolut til Idefinitionen og relativt til definitionen af den egenskab der er målt. VIMs [2] og hermed IOs sporbarhedsdefinition - betyder omvendt, at et måleresultat ikke er sporbart, hvis GUM-usikkerheden [1] ikke er oplyst!! 1.3 Hvad kan og bør usikkerhed anvendes til? Man kunne også spørge hvorfor skal der estimeres usikkerheder og laves usikkerhedsbudgetter - så kommer det vel frem, hvad det kan anvendes til. Der er de nemme og måske mange gange de motiveringer, som rent faktisk er de korrekte, der har været eller vil blive anvendt: Auditor bliver så glad IO 9001, stk 1 siger jeg skal IO siger jeg skal Kunder siger jeg skal - Kunderne efterspørger dokumentationen DANAK forlanger det EA (EAL, WECC) mv. har et kravsdokument om sagen Det er moderne - alle går rundt og taler om det Jeg har et software der kan regne usikkerheden ud Den eneste begrundelse - som virkelig tæller - for at at estimere usikkerheder og lave usikkerhedsbudgetter er: Der er penge i det!!! - rigtig mange penge - hvis det bliver gjort rigtigt. Hvis det bliver gjort forkert er det en sikker kæmpemæssig investering og omkostning - men uden indtægter Hvad vil du sige til at kunne skære over halvdelen af kalibreringsomkostningerne væk, både de interne og de eksterne - og samtidig kunne bevise, at du har opnået et teknisk bedre - og ofte væsentlig billigere - system for virksomhedens målinger i produktionen. Et system, hvor resourcer nu kan allokeres optime-ret - og efter objektive kriterier - til f.eks.: Indkøb af måleudstyr og normaler, udvikling af måleprocesser, uddannelse af personale, styring af målemiljøer, udførelse af målinger, mv. Det er sådan noget usikkerhedsbudgettering kan og skal anvendes til!! - når det bliver gjort rigtigt! Betyder selve usikkerhedsværdien slet ikke noget? Jo, men egentlig kun som en konstatering og til brug i de beslutningsregler, der tager hensyn til måleusikkerheden. e f.eks. GP beslutningsreglerne for visning af overensstemmelse og ikke overensstemmelse med en specifikation i IO [3]. Uden disse GP regler eller andre tilsvarende, kommer der ikke noget fornuftigt ud af at kende usikkerheden - kun frustration og udgifter. Når det ikke er selve usikkerhedstallene der er så vigtige - Hvad er det så, der er så godt, ved usikkerhedsbudgettering?? - Det er bl.a. følgende to ting:

5 Usikkerhedsbudgettet blotlægger hvilke usikkerhedskomponenter og størrelsesforholdet mellem de enkelte usikkerhedskomponenter, som indgår i budgettet, og fortæller dermed meget direkte, hvad der er det væsentlige i en måleproces. elv specifikationerne for produkterne kan indgå her. Hele det måletekniske system i en virksomhed - alle måleprocesser og måleudstyr mv. - kan hægtes sammen (matematisk og bogstaveligt) ved hjælp af usikkerhedsbudgetterne til ét stort og integreret system, der endda kan optimeres i forhold til de krav (specifikationer) som er stillet til virksomhedens produkter. 4 Måleusikkerhedsbudgetterings store fordel er altså muligheden for planlægning samt økonomisk og teknisk optimering af virksomhedens måleteknik. Erfaringen viser, at der ikke er brug for nogen særlig hysterisk måleusikkerhed på måleusikkerheden, for at kunne gennemføre disse to væsentlige ting. Tvært imod er det sådan, at der er brug for alle mulige forenklinger, for at opgaven ikke skal blive uoverskuelig. En sådan forenklet måleusikkerhedsbudgetteringsmetode, der lever fuldt og helt op til principperne i GUM er givet som PUMA-metoden i IO/TR [4] (PUMA - Procedure for Uncertainty Management). PUMA er en iterativ konstruktionsmetode for måleprocesser, der - med udgangspunkt i Target usikkerheden U T - automatisk fører til en økonomisk optimering af måleprocessen i forhold til produktionsprocessen. PUMA-metoden, som indebærer at usikkerhedskomponenter og procedurer overestimeres, er udviklet specielt til at blive anvendt sammen med beslutningsreglerne i IO Det spændende er, at uanset, hvor stor usikkerheden på usikkerheden er efter PUMA, så bliver beslutningerne, der træffes efter reglerne i IO , aldrig forkerte. Og alligevel er det erfaringen at den meget forenklede usikkerhedsbudgettering er i fuld gang med totalt at revolutionere f.eks. GP-tolerancesætning, GP-måling og -kalibrering, samt vores opfattelse af hvordan der skal stilles krav til GP måleudstyr. Det viser lidt om hvor meget usikkerhedsbudgettering vil komme til at betyde for anvendelsen af måleteknik i industrien. IO/TR [4] giver i sit afsnit 10 en liste over nogen af de opgaver, som kan løses ved hjælp af måleusikkerhedsbudgetter: 1. Dokumentation og evaluering af usikkerhedsværdien 2. Konstruktion og dokumentation af måle- og kalibreringsprocedurer 2.1 Dokumentation og optimering af måle- og kalibreringsprocesser 2.2 Udvikling af måleprocedurer og -instruktioner 2.3 Udvikling af kalibreringsprocedurer og -instruktioner 2.4 Kvalificering og diskvalificering af sekundære målemetoder - -udstyr 2.5 Kvalificering af måleudstyr og opstillinger 2.6 Demonstration bedste måleevne - BMC (for et laboratorium - Best Measuring Capability) 3. Konstruktion, optimering og dokumentation af kalibreringshierarkiet 3.1 Konstruktion af kalibreringshierarkiet 3.2 Krav til og kvalificering af målenormaler 3.3 Krav til og kvalificering af externe kalibreringscertifikater 3.4 Evaluering af brugen af check normaler 4. Konstruktion og dokumentation af nye måleudstyr 4.1 pecifikation for et nyt måleudstyr 4.2 Konstruktion af special måleudstyr 5. Krav til og kvalificering af miljøet 6. Krav til og kvalificering af målepersonalet

6 5 Der 2. tales Forudsætninger ofte om usikkerheden og for mange at kunne usikkerhedsbudgetter opstille regner et usikkerhedsbudget blot løs på et eller andet, som aldrig bliver klarlagt, men så enkelt er det ikke. Der skal faktisk opstilles meget præcise afgrænsninger og definitioner før begrebet usikkerheden får mening og bliver entydigt. Der er forskel på det at udregne usikkerheder for et måleresultat fra en måling, der (allerede) er udført - og så det at lave et usikkerhedsbudget for en fremtidig situation. Usikkerhed på 2 måder: Historieskrivning - for ét måleresultat, der udtrykker en defineret egenskab - estimering af tallets og/eller egenskabens usikkerhed Forudsigelse - Usikkerheden for mange/alle målinger/måleresultater, der udtrykker en defineret egenskab, der udføres på et nærmere defineret sted, i en defineret periode, efter en bestemt instruktion/procedure (incl. udstyr), på emner mere eller mindre defineret, og under betingelser der er mere eller mindre kendte/styrede/oplyste, mv. Historieskrivningen er bedst kendt fra rapporter og især kalibreringscertifikater, hvor usikkerheden jo skal opgives for alle de forskellige rapporterede måleresultater. Historieskrivningen er ofte det sidste trin, den sidste justering, i et allerede eksisterende måleusikkerhedsbudget, som blev udviklet længe før målingens udførelse, netop for at kunne planlægge målingen - og optimere resultatet i forhold til indsatsen. Det siger sig selv, at en historieskrivning kan udføres med en mindre usikkerhed på måleusikkerheden. Men det er ikke altid tilfældet i praksis, at justeringen bliver foretaget. Det koster jo resourcer og kræver indsigt og viden!! Hvilke forudsætninger skal være til stede for at det overhovedet er muligt, at lave et realistisk usikkerhedsbudget? Først skal selve opgaven defineres - se IO/TR [4]: Måleresultatet/gruppen af måleresulater, som måleusikkerheden skal gælde for, skal udpeges Definitionen af målestørrelsen/egenskaben der skal måles skal findes frem (basis for konventionel sand værdi) En forestilling om hvad usikkerheden skal anvendes til - hvad er en acceptabel usikkerhed på usikkerheden - evt U T I mange tilfælde er det nødvendigt at kende måleobjektet meget detaljeret, for at kunne vurdere en mulig interferens mellem målemetode og måleobjekt. å skal hele målesituationen blotlægges/fastlægges - se IO/TR [4]: Måleprincip skal identificeres/defineres Målemetode skal identificeres/defineres Måleprocedure skal identificeres/defineres Målebetingelser skal identificeres/defineres - Hvem gør det, hvor, hvor lang tid skal budgettet gælde for og meget mere. agt med få ord: Det er en forudsætning, at der eksisterer en beskrivelse af måleproceduren og - omstændighederne på et tilstrækkeligt detaljeringsniveau. PUMA-metoden betyder det nu at man er klar til at påbegynde 1. iteration, dvs. en meget grov og orienterende bestemmelse af måleusikkerheden. Her er det nødvendigt at tage stilling til modellen og/eller opløsningsniveauet - dvs. hvor dybt i detaljerne kan det betale sig at gå. Først nu kan selve budgetteringen starte - problemet er nu at få fat i alle betydende usikkerhedskomponenter. IO/TR indeholder en meget kortfattet og systematisk, men bestemt ikke generelt dækkende fremgangsmåde. Hvad er de så de hyppigste og største fejl/fejltagelser i usikkerhedsbudgettering. Det er bestemt ikke regnefejl og eller resulatatet af matematisk vanskelige operationer som differentiation, mv. De kan

7 selvfølgelig også være årsag. Men der hvor ulykkerne sker, de fejltagelser der medfører de forkerte beslutninger, som får store økonomiske og tekniske konsekvenser, der er det ting som: 6 At det ikke er klart/defineret, hvad (hvilket måltal) der egentlig regnes usikkerhed på, og at der slet ikke er forbindelse mellem det der regnes på, og det der foregår i målingen - morsomt ikke!!!! At der regnes på den rigtige usikkerhed, men at de dominerende usikkerhedskomponenter ikke er med Det kan i begge tilfælde skyldes en række forskellige årsager, at det er gået sådan, men alle årsager skyldes som regel menneskelige fejl og mangler. 3. Personkvalifikationer nødvendige for at kunne opstille et relevant usikkerhedsbudget Erfaringen siger altså, at de store fejl og mangler i usikkerhedsbudgettering skyldes menneskelige fejl og mangler. Det er derfor interessant at vide, hvilke kvalifikationer skal en person have for at kunne lave et godt og realistisk usikkerhedsbudget - og så, når usikkerhedsbudgettet er lavet, være i stand til at tage konsekvensen af det - organisatorisk, teknisk og økonomisk. For at kunne fremstille realistiske usikkerhedsbudgetter skal en person: Være systematisk og analytisk i sin arbejdsform - skal være i stand til at isolere og definere det problem, der skal regnes på. Være specialist i måling måske både specielt inden for det pågældende måletekniske område og generelt kal kende alle de problemer, som normalt opstår i målemetoderne i praksis - deres årsag og størrelser - Ofte kræver dette både en praktisk erfaring og en teoretisk forståelse af hvad der foregår Kende til standardisering og andre regeldokumenter i detaljer - Disse giver ofte definitionerne af målestørrelsens konventionelt sand værdi og de nødvendige detaljer omkring måling og kalibrering. I mange praktiske målinger kan man ikke klare sig uden disse oplysninger. Kende til de generelle matematiske, geometriske og fysiske love, der ofte styrer influensstørrelser Kende til fremstillingsprocessers fingeraftryk på emnerne (mulige fejl- og usikkerhedskilder i det der skal måles) For at kunne tage konsekvensen af det budskab, der ligger gemt i ét eller mange usikkerhedsbudgetter skal en person have et meget kraftigt overblik over virksomhedens målebehov og ikke mindst den heri involverede økonomi og resourceforbrug. 4. Kan software bidrage positivt til processen Ja selvfølgelig kan software bidrage positivt til processen at lave usikkerhedsbudgetter og til at træffe de meget nødvendige konsekvenser af usikkerhedsbudgetterne. Men fordelene og det positive indskrænker sig i dagens situation næsten udelukkende til lidt regnekraft. Det vanskelige og det vigtige arbejde i usikkerhedsbudgettering, og det der normalt også tager langt den største tid også for den erfarne kan simpelt tekst- og regnesoftware ikke bidrage meget til.

8 I dag står valget - som i flere andre situationer inden for kvalitetsstyring og måling - mellem at anvende generelt software (Regneark - database - word processor) eller at anskaffe dedikeret software, altså software, som er specielt indrettet til at løse opgaven. Der kan diskuteres meget for og imod, som så må tage meget konkret stilling til ét bestemt software, hvad det kan osv., og hvilken situation personerne og virksomheden er i, der tænker på at anskaffe specielt software. Valgsituationen kan næsten karikeres og beskrives som følger: Kan man anvende et dedikeret usikkerhedssoftware uden problemer - så har man reelt ikke brug for den!! pecialsoftwaren vil måske endda virke som en klods om benene både ved usikkerhedsberegningen og ved indretningen af hele virksomhedens system på basis af de mange usikkerhedsbudgetter. Det var måske mere lønsomt og ville give flere frihedsgrader at anvende generelle softwaresuiter som Microsofts eller Corels. Dedikeret software har på grund af det begrænsede marked en lang række begrænsninger, som den øvede/kyndige bruger vil være begrænset af. Har man brug for softwaren - fordi man fagligt ikke er skolet - så bør man absolut ikke anvende softwaren. Risikoen for at lave (økonomisk) alvorlige fejltagelser er alt for stor Nøglen til svaret software og ikke software er altså helt klart et spørgsmål om uddannelsesniveau og den konkrete opgaves størrelse og omfang - kombineret med, hvad kan det konkrete software gøre for dig og hvad gør det mod dig af dårlige ting, som du så ikke kan overse eller opdage. Kombinationen software og kursus i softwaren er en oplagt mulighed. å at sige få kørekort til softwaren. Det vil dog ikke løse problemet med urealistiske usikkerhedsbudgetter - snarere tvært om tilskynde til at lave lette løsninger. Der skal nu også anvendes resourcer på at styre den nye software. Erfaringsmæssigt er der kun én løsning - og den er ikke nem, og kan ikke løses af et tekst og beregningssoftware alene - nemlig at uddanne personerne i usikkerhedsbudgettering, så de forstår principperne og ikke kommer til at glemme de væsentligste usikkerhedskomponenter. Jamen eksempler da - de kan da hjælpe den ikke kyndige i usikkerhedsbudgettering. Ja selvfølgelig, hvis det er et helt parallelt eksempel. Hvis eksemplet ikke er helt magen til det aktuelle problem, så vil der jo ske en omstrukturering i budgettet, som ofte vil trække helt nye komponenter ind, som ikke findes i eksemplet, og ofte skal der i tilgift foretages en helt ny og anderledes analyse af usikkerhedskomponentens størrelse og virkning. å også eksempler er kun rigtig ufarlige og nyttige for den der (næsten) kan selv. 5. Referencer [1] GUM (D/INF 94) Guide to the expression of uncertainty in measurement Accepteret 1998 som CEN dokument. [2] VIM (D udg Metrologi - Terminologi - Grundlæggende og generelle begreber) [3] IO : ) - Geometrical Product pecification (GP) - Inspection by measurement of workpieces and measuring equipment - Part 1: Decision rules for proving conformance or nonconformance with specification. [4] IO/TR :1998 2) - Geometrical Product pecification (GP) - Inspection by measurement of workpieces and measuring equipment - Part 2: Guide to the estimation of uncertainty in GP measurement, in calibration of measuring equipment and product verification. 7 1) 2) Er tæt på endelig vedtagelse som IO og CEN standard Er under trykning ved IO (er også accepteret som CEN/CR)