เบื้องหลังตัวเลข Measurement Uncertainty ความไม่แน่นอนในการวัดที่หลายคน”ไม่รู้ว่าต้องสนใจ”

ในการทำความเข้าใจเรื่อง “Measurement Uncertainty”  ของบทความนี้จะขอแบ่งออกเป็น 2 ตอนหลัก เพื่อให้สามารถครอบคลุมผู้อ่านทุกกลุ่ม ไม่ว่าจะเป็นผู้เริ่มต้นหรือผู้เชี่ยวชาญ สามารถเลือกอ่านได้โดยแบ่งเป็น 2 ส่วน

Part 1 เข้าใจ “Uncertainty” แบบง่ายๆ สำหรับผู้ไม่มีพื้นฐาน

• เหมาะสำหรับผู้ที่ไม่เคยได้ยินคำว่า “uncertainty” มาก่อน หรือเคยได้ยินแต่ยังไม่เข้าใจว่าคืออะไร

• อธิบายด้วยภาษาง่าย ไม่ใช้ศัพท์เทคนิคมาก

• มีตัวอย่างเปรียบเทียบ เข้าใจง่าย อ่านแล้วเห็นภาพทันที

• สอนวิธีคำนวณ uncertainty ด้วยตัวเองแบบทีละขั้นตอน ใช้เครื่องคิดเลขหรือ Excel ก็ได้

Part 2 สำหรับช่าง วิศวกร และผู้ใช้งานจริงในอุตสาหกรรม

• ลงลึกเรื่องที่เกี่ยวข้องกับการสอบเทียบ (Calibration), การประเมิน uncertainty ตามมาตรฐาน ISO/IEC 17025

• มีตัวอย่างจากเครื่องมือวัดที่ใช้จริงในโรงงาน เช่น CMM, เครื่องชั่ง, เทอร์โมคัปเปิล ฯลฯ

• แนะนำวิธีการวิเคราะห์ uncertainty budget เบื้องต้น

• อธิบายหลักการตัดสิน “ผ่าน/ไม่ผ่าน” ตามเกณฑ์ความไม่แน่นอน

ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่ที่อยากเข้าใจ หรือช่างเทคนิคที่ต้องใช้งานจริง บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจและนำไปใช้ได้อย่างมั่นใจ พร้อมทั้งเสริมความรู้ให้สอดคล้องกับมาตรฐานระดับสากล

 

Part 1 เข้าใจ “Measurement Uncertainty” แบบง่ายๆ สำหรับผู้ไม่มีพื้นฐาน

ทำความเข้าใจก่อนว่าความไม่แน่นอนในการวัด (Uncertainty) คืออะไร?

เวลาเราวัดอะไรสักอย่าง เช่น อุณหภูมิ น้ำหนัก หรือขนาดชิ้นงาน เรามักได้ “ตัวเลข” เช่น 25°C หรือ 10.00 กรัม แล้วก็คิดว่านั่นแหละ “ค่าจริง” ที่ถูกต้อง 100% แต่ในความเป็นจริง…ค่าที่วัดได้มีโอกาสคลาดเคลื่อนได้เสมอ เพราะมีหลายปัจจัยที่อาจทำให้ค่าที่วัดได้ “ไม่ตรงเป๊ะ” กับค่าจริง เช่น

• เครื่องมือวัดมีความคลาดเคลื่อน (เครื่องอาจเพี้ยน), สภาพแวดล้อม เช่น อุณหภูมิห้องที่เปลี่ยนไป, คนวัดวัดไม่เหมือนกัน, วัดซ้ำแล้วได้ค่าไม่เท่ากัน ทั้งหมดนี้เรียกรวมว่า “ความไม่แน่นอนในการวัด” หรือ measurement uncertainty

ทำไมเราต้องใส่ใจ “uncertainty”?

เพราะการวัดที่ไม่มีความแน่นอน อาจนำไปสู่ การผลิตที่ไม่ได้คุณภาพ, วัตถุดิบอาจ หลุดสเปก หรือ ชิ้นส่วนที่วัดอาจ ไม่พอดี ทำให้เสียทั้งกระบวนการ ดังนั้นการใส่ค่า uncertainty จึงช่วยให้เรา

• รู้ว่าค่าที่วัดได้ “ใกล้ค่าจริง” แค่ไหน

• สามารถบอกได้ว่าเครื่องมือวัดยังใช้งานได้ดีหรือไม่

• ผ่านเกณฑ์มาตรฐาน เช่น ISO/IEC 17025, ISO 9001

• ลดความผิดพลาดในงานวิศวกรรมและการผลิต

แล้ว Measurement Uncertainty  คำนวณยังไงให้เข้าใจง่าย?

ลองคิดว่า เราแค่รวมค่าความไม่แน่นอนจากแหล่งต่างๆ แล้วหาค่าเฉลี่ยรวม ทำได้ 3 ขั้นตอนง่ายๆ

ขั้นที่ 1 ดูว่าความคลาดเคลื่อนของเครื่องมือคือเท่าไหร่ เช่น เทอร์โมมิเตอร์ = ±0.5°C (ดูจากคู่มือ) เครื่องชั่งดิจิทัล = ±0.01 กรัม นี่คือความไม่แน่นอนจากตัวเครื่องมือเอง

ขั้นที่ 2 ลองวัดซ้ำหลายรอบ แล้วดูว่าค่าเปลี่ยนไปมากไหม เช่น วัด 5 ครั้ง ได้ค่า 25.0, 25.1, 24.9, 25.0, 25.1 ค่าสูงสุด – ต่ำสุด = 25.1 – 24.9 = 0.2 แล้วหาร 2 = ±0.1°C นี่คือค่าที่เรียกว่า repeatability หรือความไม่แน่นอนจากการวัดซ้ำ

ขั้นที่ 3 รวมค่าความไม่แน่นอน ใช้สูตรง่ายๆ Uncertainty รวม = √(เครื่องมือ² + วัดซ้ำ²)

จากตัวอย่าง  U = √[(0.5)² + (0.1)²] = √(0.25 + 0.01)
= √0.26
≈ 0.51 °C

ถ้าอยากให้มั่นใจระดับ 95% ให้คูณ 2    $$0.51\times 2=1.02°C$$

สุดท้าย รายงานได้ผลแบบนี้ ค่าที่วัดได้ = 25.0 ± 1.02°C (ความเชื่อมั่น 95%)

ความหมายของ k (เพิ่มความมั่นใจ)

k = 1 → ความมั่นใจ ~66% (ช่วงแคบ แต่เสี่ยง) k = 2 → ความมั่นใจ ~95% (นิยมใช้) k = 3 → ความมั่นใจ ~99.7% (ช่วงกว้างมาก)

แล้วถ้าเราไม่คำนวณ uncertainty ล่ะ? การวัดโดยไม่มี uncertainty เหมือนขับรถโดยไม่ดูแผนที่ คุณอาจวัดถูก หรือผิดแบบไม่รู้ตัว แถมหลายมาตรฐานสากล เช่น ISO/IEC 17025 บังคับให้รายงานค่าความไม่แน่นอนด้วย ไม่เช่นนั้น ผลการวัดอาจไม่ถูกยอมรับ

ตัวอย่างจริงในอุตสาหกรรม

• อุตสาหกรรมการผลิต เช่น เครื่องวัดความยาว CMM ถ้าไม่คำนวณ uncertainty อาจคิดว่าชิ้นงานพอดี แต่จริงๆ อาจ “เกินสเปก” ทำให้ต้องทิ้งงาน
• อุตสาหกรรมยา เช่น เครื่องวัดอุณหภูมิ RTD ใช้ในการควบคุมอุณหภูมิยา ถ้า uncertainty มากเกินไป อาจทำให้ยาเสียคุณภาพ
• อุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ เช่น Thermocouple ถ้าค่า uncertainty ไม่อยู่ในเกณฑ์ที่กำหนด อาจทำให้แผงวงจรเกิดความเสียหายจากความร้อน

ข้อควรรู้ วัดเอง ≠ สอบเทียบ

แม้คุณจะคำนวณ uncertainty เองได้ แต่…“การสอบเทียบ (Calibration)” กับห้องแล็บที่ได้รับการรับรอง ISO/IEC 17025 คือสิ่งที่ให้ผลลัพธ์แม่นยำที่สุด เช่น Calibration Laboratory ที่ได้รับการรับรองจากถึง 2 สถาบันทั้ง สมอ. และ ANAB เหตุผลเพราะ ใช้เครื่องมือมาตรฐานระดับประเทศ ดำเนินการคำนวณ uncertainty แบบเต็มรูปแบบ (ครอบคลุมทุกแหล่งที่มา) และได้ใบรับรองที่สามารถนำไปใช้งานได้จริงในงานตรวจสอบมาตรฐาน

สรุป

• uncertainty = ความคลาดเคลื่อนของค่าที่วัดได้

• ยิ่ง uncertainty ต่ำ = ยิ่งมั่นใจว่า “ค่าที่วัดใกล้ความจริง”

• คำนวณไม่ยาก แค่ดูค่าคลาดเคลื่อน + ค่าจากการวัดซ้ำ

• อย่าลืม ถ้าจะใช้งานในระดับมาตรฐาน ต้องส่งสอบเทียบกับแล็บที่ได้รับการรับรอง

Part 2 สำหรับช่าง วิศวกร และผู้ใช้งานจริงในอุตสาหกรรม

หนึ่งในหัวใจสำคัญของ วิศวกรรมเครื่องกล และการวัดในอุตสาหกรรม คือการเข้าใจ ความไม่แน่นอน (measurement uncertainty) ซึ่งหมายถึงช่วงของค่าที่ค่าที่วัดได้จริงอาจเป็น แทนที่จะถือค่าที่วัดได้เป็นค่าที่ “จริง” จริงๆ เสมอไป การแสดงผลค่าพร้อมความไม่แน่นอนจึงช่วยให้เราเข้าใจขอบเขตของความไม่แน่นอน และระดับความเชื่อมั่นของค่า ดังนั้น การนำค่า uncertainty ไปใช้งานจริงช่วยให้

1. เพิ่มคุณภาพและความน่าเชื่อถือเชิงวิศวกรรม

2. ผ่านตามมาตรฐาน ISO/IEC 17025, ISO 9001, BIPM, JCGM, GUM, VIM ฯลฯ

3. บริหารจัดการความเสี่ยง ลดข้อผิดพลาดในการผลิตหรือวิธีทดสอบของเครื่องมือวัด

ความหมายเชิงคณิตศาสตร์ของ Measurement Uncertainty 

ขอโครงสร้างที่ง่ายดังนี้

• y ± U โดย y = ค่าที่วัดได้, U = standard uncertainty (ค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐานหรือค่าอื่น)

• U มักให้ค่ากับ k = 1 ~66 % confidence; k = 2 ~95 %; k = 3 ~99.7 %

• Propagation of uncertainty เมื่อ y เป็นฟังก์ชันของค่าเข้า x₁, x₂,… คำนวณโดยใช้ partial derivative และรวมความไม่แน่นอนเชิงสถิติ

จากกรณีตัวอย่างของผู้ใช้

• y = 25 °C และ U = ±0.5 °C  ถ้าใช้ k = 2 → ช่วง 25 ± (2×0.5) = 24–26 °C (95 %)

• k = 1 → 24.5–25.5 °C (≈66 %)

• k = 3 → 23.5–26.5 °C (≈99.7 %)

แหล่งที่มาของการคำนวน uncertainty

มีที่มาจากสองกลุ่มหลัก

1 แบบ Type A (สุ่ม/สถิติ) จากการความแปรปรวนตามซ้ำ (repeatability) จากการวัดซํ้าหลายๆ ครั้ง และ Reproducibility จากการวัดในเงื่อนไขต่างกัน เช่น สภาพสิ่งแวดล้อม หรือผู้วัด

2 แบบ Type B (อื่นๆ ไม่ใช่สุ่มโดยตรง)

• คุณภาพเครื่องมือ (instrumental) ความแม่นยำ ตัวเพิ่ม ความละเอียด ความเสถียร

• มาตรฐานอ้างอิง (reference standards) เครื่องมือเชื่อมโยง traceable chain และสัดส่วน TUR (tolerance uncertainty ratio) เช่น 4:1 หรือ 10:1

• สิ่งแวดล้อม (environmental) เช่น อุณหภูมิ ความชื้น ความดัน

• ผู้ปฏิบัติ (operator) ความแม่นยำ ความผิดพลาดจากมนุษย์

• กระบวนการวัด (method/procedure) ความถูกต้องของมาตรฐานขั้นตอน

ตัวอย่างการใช้งานในอุตสาหกรรมจริง

1 อุตสาหกรรมการผลิต (Manufacturing)

• CMM (Coordinate Measuring Machine) ใช้ Monte Carlo หรือ VCMM เพื่อวิเคราะห์ uncertainty จาก geometric errors, thermal drift, probe interaction arxiv.org+1arxiv.org+1

• Gage block ใช้ interferometry เป็นมาตรฐาน วัดความยาว มี uncertainty budget และ traceability chain

• Force gauges ในกระบวนการผลิตอลูมิเนียมหรือยาง ตรวจวัดแรงดึง/กด ต้อง calibrate และคำนวณ uncertainty เพื่อตรวจคุณภาพตรงตามสเปก

2 อุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์

• Thermocouple / RTD ใช้ calibrator หรือ dry-block calibrator วิเคราะห์ uncertainty จาก sensor, calibrator, environment

3 อุตสาหกรรมยา / ห้องปฏิบัติการ (Pharma/Labs)

• เครื่องวัดอุณหภูมิ/ปั๊มหัวฉีด ตรวจอุณหภูมิในกระบวนการผลิตยา

• เครื่องชั่งวิเคราะห์และ pipette การประเมิน uncertainty ส่งผลโดยตรงต่อความแม่นยำในการเตรียมสารเคมี วิเคราะห์ผลข้างเคียง และตรวจสอบคุณภาพตามมาตรฐาน

• ตามมาตรฐาน ISO/IEC 17025 ห้องปฏิบัติการต้องแสดงค่าความไม่แน่นอนของเครื่องมือทุกตัวในการสอบเทียบ

4 อุตสาหกรรมยานยนต์และโครงสร้าง

• Mobile Optical Measurement Systems (MOMS) เช่น ซอฟต์แวร์วัดตำแหน่ง 3D ใช้ uncertainty budget และ calibration bar มี thermal expansion จึงพิจารณาความคลาดเคลื่อน

การนำไปใช้ “จริง”

1 การตัดสินใจ (Conformance Testing)

• เมื่อวัดได้ค่าหนึ่ง เราใช้ intervals y ± k u(y) เทียบกับ specification tolerance

  • เช่น ให้ tolerance ±0.1 mm และ interval y ± 0.05 mm → “ผ่าน”

  • แต่ถ้า interval กว้างกว่าที่กำหนด → “ไม่ผ่าน” ต้องปรับปรุงหรือเปลี่ยนเครื่องมือ

• ASME มีข้อแนะนำเชิง risk-based decision เช่น B89.7.3.1 ฯลฯ

2 การสอบเทียบ (Calibration & Traceability)

• ส่งเครื่องมือไปห้องสอบเทียบที่ได้รับการรับรอง ISO/IEC 17025 เช่น สมอ. ประเทศไทย หรือ ANAB (สหรัฐ)

• ห้องปฏิบัติการจะให้ใบรับรองมีข้อมูลค่า y, uncertainty U, k, confidence level

• ถ้าเครื่องมือยังไม่ผ่านเกณฑ์ → แจ้งผู้ใช้ว่า “ไม่ผ่าน” หรือ “ต้องปรับก่อนใช้งานต่อ”

แนวทางลด uncertainty

1. ปรับปรุงกระบวนการวัด เช่น ควบคุมสภาพแวดล้อมให้คงที่

2. ใช้มาตรฐานอ้างอิงที่มี precision >4–10 เท่าของเครื่องมือ DUT

3. ฝึกอบรมผู้ปฏิบัติ ให้วัดถูกวิธี

4. ตรวจสอบเครื่องมืออ้างอิงอย่างสม่ำเสมอ

5. เก็บข้อมูล drift และนำมาอัปเดต uncertainty budget

ตัวอย่าง– กรณีศึกษาเครื่องวัดอุณหภูมิใน pharma

• เครื่องวัดอุณหภูมิ RTD ได้ 37.00 ± 0.1 °C (k = 2)

• specification ต้องการ ± 0.2 °C

• interval = 36.90–37.10 °C
  → ผ่าน spec, มี confidence 95%

หากผ่านการสอบเทียบห้องปฏิบัติการ ISO/IEC 17025 (สมอ. หรือ ANAB) และตรวจสอบ uncertainty อย่างสม่ำเสมอ ก็ช่วยรับรองการผลิตที่ปลอดภัย มีคุณภาพ และอยู่ในมาตรฐานสากล

การประเมินค่า uncertainty (Uncertainty Budget)

1. รวบรวมแหล่งข้อมูลทั้งหมด (Type A & B)

2. สร้าง measurement model เช่น y = f(x₁, x₂, …)

3. คำนวณ partial derivatives เพื่อหาสัดส่วนความไว (sensitivity coefficient) fluke.com

4. รวมความไม่แน่นอนแบบแยกส่วน u(y) = √[ (c₁ × u(x₁))² + (c₂ × u(x₂))² + … + (cₙ × u(xₙ))² ] ​

5. เลือก coverage factor k ตามระดับความเชื่อมั่นที่ต้องการ เช่น k = 2

6. รายงานผล y ± U; coverage interval และ confidence level ให้ชัดเจน

แหล่งเช่น GUM, ASME, JCGM, VIM ให้แนวทางและสูตรที่ละเอียด

การคำนวณค่า Uncertainty

ในการวัดค่าต่างๆ ทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรม ค่า uncertainty หรือที่เรียกว่า ความไม่แน่นอนในการวัด เป็นสิ่งที่ช่วยบอกเราว่าค่าที่เราวัดได้นั้นมีความถูกต้องหรือแม่นยำมากน้อยแค่ไหน ต่อไปนี้คือการอธิบายการคำนวณค่า uncertainty อย่างง่ายๆ พร้อมตัวอย่างที่เข้าใจได้ง่ายและสามารถนำไปใช้จริงในงานต่างๆ ได้ทันที โดยปกติค่า uncertainty จะถูกคำนวณตามขั้นตอนง่ายๆ ดังนี้

1. กำหนดรูปแบบของการวัด (Measurement Model) ขั้นแรกเราต้องกำหนดสมการการวัด หรือรูปแบบการวัดที่เราต้องการก่อน เช่น หากเราวัดอุณหภูมิด้วยเทอร์โมมิเตอร์ดิจิทัลทั่วไป จะมีสมการง่ายๆ ว่า $$y=x$$โดยที่

• $y$ คือ ค่าที่วัดได้จริงจากเครื่องมือ

• $x$ คือ ค่าจริงที่ต้องการวัด

2. ระบุแหล่งความไม่แน่นอน (Sources of Uncertainty) แหล่งที่มาของความไม่แน่นอนโดยทั่วไปประกอบด้วย ความคลาดเคลื่อนของเครื่องมือ (Instrument Error), ความผิดพลาดจากการวัดซ้ำ (Repeatability) และอิทธิพลของสิ่งแวดล้อม (อุณหภูมิ, ความชื้น)

3. ประมาณค่าความไม่แน่นอนแต่ละแหล่ง (Estimating Individual Uncertainty) เราจะนำแหล่งต่างๆ มาประมาณเป็นตัวเลข เช่น ความไม่แน่นอนจากเครื่องมือ (UinstrU_{instr}Uinstr​) ±0.2 °C (ได้จากเอกสารเครื่องมือ), ความไม่แน่นอนจากการวัดซ้ำ U_repeat = ±0.1 °C
(คำนวณจากค่าที่วัดได้หลายครั้ง) และความไม่แน่นอนจากอุณหภูมิแวดล้อม U_env = ±0.05 °C

4. คำนวณความไม่แน่นอนรวม (Combined Uncertainty) นำค่าทั้งหมดมารวมกันโดยวิธี Root Sum Square (RSS) หรือการนำมาบวกรวมแบบกำลังสอง ดังนี้

U_combined = √[(U_instr)² + (U_repeat)² + (U_env)²]

• U_combined = ความไม่แน่นอนรวมจากทุกแหล่ง

• U_instr = ความไม่แน่นอนจากเครื่องมือวัด

• U_repeat = ความไม่แน่นอนจากการวัดซ้ำ (ค่าความแปรปรวน)

• U_env = ความไม่แน่นอนจากสิ่งแวดล้อม เช่น อุณหภูมิ ความชื้น ฯลฯ

จากตัวอย่างข้างต้น

• จากเครื่องมือ: 0.2

• จากการวัดซ้ำ: 0.1

• จากสภาพแวดล้อม: 0.05

U_combined = √[(0.2)² + (0.1)² + (0.05)²] = √(0.04 + 0.01 + 0.0025)
= √0.0525
≈ 0.23 °C

ดังนั้น ความไม่แน่นอนรวมคือ ±0.23 °C

5. เลือกระดับความเชื่อมั่น (Coverage Factor, k) โดยทั่วไปนิยมใช้ค่า k = 2 เพื่อให้ได้ความเชื่อมั่นประมาณ 95% ดังนั้นความไม่แน่นอนที่รายงานจะเป็น

U = k × U_combined
= 2 × 0.23
= 0.46 °C

เราจึงรายงานผลการวัดว่าเป็น ค่าที่วัดได้ ± ความไม่แน่นอน เช่น วัดได้อุณหภูมิ 25.00 °C ± 0.46 °C (ความเชื่อมั่น 95%) นั่นคือเรามั่นใจ 95% ว่าค่าอุณหภูมิที่แท้จริงจะอยู่ระหว่าง 24.54 °C ถึง 25.46 °C

ตัวอย่างการคำนวณ Measurement Uncertainty  ที่นำไปใช้งานจริงได้

ตัวอย่างที่ 1 การสอบเทียบเวอร์เนียร์คาลิเปอร์

สมมติว่าเราวัดชิ้นงานได้ค่า 50.00 mm และมีแหล่ง uncertainty ดังนี้ Uncertainty ของเครื่องมือ (vernier caliper) ±0.02 mm , Repeatability ±0.01 mm, อุณหภูมิห้องมีผลทำให้เกิด Uncertainty ±0.005 mm รวมค่าความไม่แน่นอนโดย

U_combined = √[(0.02)² + (0.01)² + (0.005)²] = √(0.0004 + 0.0001 + 0.000025)
= √0.000525
≈ 0.023 mm

รายงานที่ k=2 (95%) เป็น 50.00 ± 0.046 mm

ดังนั้นค่าจริงจะอยู่ที่ 49.954 mm ถึง 50.046 mm ด้วยความมั่นใจ 95%

ตัวอย่างที่ 2 การสอบเทียบเครื่องชั่งน้ำหนักในห้องปฏิบัติการ

วัดน้ำหนักสารเคมีได้ 10.000 g แหล่ง uncertainty ความไม่แน่นอนเครื่องชั่ง ±0.003 g, Repeatability ±0.002 g และผลกระทบอุณหภูมิ ±0.001 g

U_combined = √[(0.003)² + (0.002)² + (0.001)²] = √(0.000009 + 0.000004 + 0.000001)
= √0.000014
≈ 0.00374 g

ที่ k=2 (95%) จะได้ uncertainty 10.000 ± 0.0075 g

ช่วงความมั่นใจคือ 9.9925 g ถึง 10.0075 g

สรุปขั้นตอนการคำนวณค่า uncertainty อย่างง่าย

ขั้นตอนการคำนวณค่า uncertainty อย่างง่ายสรุปได้ดังนี้

1. กำหนดสมการการวัด

2. ระบุแหล่งที่มาของ uncertainty

3. ประมาณค่าความไม่แน่นอนของแต่ละแหล่ง

4. คำนวณ RSS หาความไม่แน่นอนรวม

5. คูณ Coverage factor (k) ที่เหมาะสม

6. รายงานผลการวัดพร้อมช่วง uncertainty

ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถเข้าใจและนำไปใช้งานได้ง่าย ไม่ว่าจะเป็นการสอบเทียบเครื่องมือในโรงงานอุตสาหกรรม ห้องปฏิบัติการวิทยาศาสตร์ หรือการวัดทั่วไปในงานวิศวกรรมและการผลิต

ประโยชน์ของการเข้าใจค่าความไม่แน่นอน ได้รับผลการวัดที่แสดงความชัดเจน มีความน่าเชื่อถือ ลดความเสี่ยงในการแจ้งผลิตภัณฑ์ไม่ตรง spec ทำให้ผ่านตามกฎหมาย มาตรฐาน และสากล และช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการแก้ไขซ้ำ หรือสามารถคืนค่าเครื่องมือก่อนเสียหายได้

สรุปเชิงวิชาการ

• uncertainty คือ พารามิเตอร์ที่บอกช่วงความเป็นไปได้ของค่าที่วัด

• ประเมินจากแหล่งหลัก 5 ด้าน (เครื่องมือ, สภาพแวดล้อม, วิธี, ผู้ใช้, มาตรฐาน)

• ใช้โมเดลคณิตศาสตร์ และการกระจายสถิติเพื่อหาค่า u(y)

• ประยุกต์ในอุตสาหกรรมจริง เช่น CMM, RTD, PIPETTE, MOMS

• นำไปใช้ตัดสินว่าเครื่องมือ “ผ่าน” spec หรือไม่

• ลด uncertainty ได้ด้วย calibration, environmental control, training, traceable standards

ข้อควรระวังในการใช้การคำนวณค่า Measurement Uncertainty  ด้วยตนเอง

แม้ว่าการคำนวณค่า uncertainty ด้วยตนเองตามวิธีที่อธิบายไว้จะช่วยให้สามารถประเมินค่าความไม่แน่นอนได้ในระดับเบื้องต้น แต่ทั้งนี้ต้องเข้าใจว่า “การวัดด้วยตนเอง” แตกต่างจาก “การสอบเทียบ (Calibration)” ที่ดำเนินการโดยห้องปฏิบัติการที่ได้รับการรับรองมาตรฐานสากล เช่น ISO/IEC 17025

จุดแตกต่างสำคัญ

• การสอบเทียบจะใช้เครื่องมือมาตรฐานที่มี Traceability เชื่อมโยงกับสถาบันมาตรวิทยาระดับประเทศ

• มีการวิเคราะห์ uncertainty ตามแนวทางของ GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) อย่างถูกต้อง ครอบคลุมทั้งแหล่งความไม่แน่นอนประเภท A และ B

• ได้รับการตรวจสอบจากองค์กรรับรอง เช่น สมอ. (ประเทศไทย), ANAB (สหรัฐอเมริกา) ซึ่งรับรองว่าผลการสอบเทียบ “เชื่อถือได้ 100%” และสามารถนำไปใช้ประกอบการรับรองคุณภาพสินค้า กระบวนการผลิต หรือการตรวจสอบภายนอก (audit) ได้

ดังนั้น

หากคุณต้องการผลการวัดที่แม่นยำ เชื่อถือได้ และเป็นไปตามเกณฑ์มาตรฐาน ISO อย่างเป็นทางการ ควรส่งเครื่องมือเข้ารับการสอบเทียบกับห้องปฏิบัติการที่ได้รับการรับรอง

นอกจากจะมั่นใจในค่าที่วัดได้แล้ว ยังเป็นหลักฐานสำคัญในการควบคุมคุณภาพ ป้องกันความเสียหายในการผลิต และลดความเสี่ยงในงานวิศวกรรมหรืออุตสาหกรรมอีกด้วย

Ref.
Foxvalleymetrology

Fluke
Scalepeople

Cornell University
สำนักงานมาตรฐานอุตสาหกรรม (สมอ.)
ANAB
มาตรฐานการรับรองISO/IEC 17025