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

ในระบบการจัดการเครื่องมือวัด สิ่งที่สำคัญนอกจากการตั้งค่าเกณฑ์การยอมรับของเครื่องมือในการ สอบเทียบเครื่องมือวัด แล้ว การตั้งช่วงระยะเวลาการสอบเทียบ ( Calibration Interval ) ก็เป็นสิ่งที่สำคัญ การตั้งค่าเกณฑ์การยอมรับของเครื่องมืออาจอ้างอิงได้จากเอกสารมาตรฐานต่างๆ Specification จากคู่มือหรือ Website ผู้ผลิต แต่ในทางกลับกัน การตั้งระยะเวลาการสอบเทียบเครื่องมือเราจะมีเอกสารอ้างอิงอะไรได้บ้าง ถ้าคู่มือของเครื่องมือวัดไม่ได้กำหนดไว้ชัดเจน หรือในกรณีที่รับการตรวจจากหน่วยงานต่างๆ อาจมีคำถามที่ว่า เราเลือกใช้หลักเกณฑ์อะไร ในการตั้งช่วงระยะเวลาการสอบเทียบเครื่องมือ

หลักเกณฑ์ในการตั้งช่วงระยะเวลา การสอบเทียบเครื่องมือ

โดยบทความนี้จะแนะนำเอกสารต่างๆที่ผู้ปฏิบัติงานทางด้านเครื่องมือวัด อาจนำมาใช้อ้างอิงได้ แต่ทั้งนี้ ขอให้ตรวจสอบกับมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับระบบงานของเราด้วย ว่าสอดคล้องกันหรือไม่ ตัวอย่างเช่น เราอาจตั้งช่วงระยะเวลาการสอบเทียบ Pressure Gauge ตามมาตรฐานการสอบเทียบ Pressure Gauge จากประเทศเยอรมันนีหมายเลขเอกสาร DKD-R 6-1 Version 03/2014 หน้าที่ 51/51  กำหนดไว้ 1 ปี แต่มาตรฐานของลูกค้าเรากำหนดเครื่องมือวัดที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ต้องสอบเทียบทุกๆ 6 เดือน เป็นต้น  โดยเราจะเริ่มที่มาตรฐาน ISO 10012:2003 (E ) Measurement management systems-Requirements for measurement process and measuring equipment ข้อ 7.1.2 ก็ไม่ได้ระบุไว้ชัดเจน ได้แต่กล่าวถึงว่าต้องมีการกำหนดช่วงการยืนยันทางมาตรวิทยา โดยใช้ข้อมูลการตัดสินที่ได้จากประวัติการสอบเทียบ การยืนยันมาตรวิทยา ความรู้และเทคโนโลยีขั้นสูง โดยใช้เทคนิคการควบคุมกระบวนการทางสถิติสำหรับการวัดในการพิจารณาความเหมาะสมของช่วงเวลาการสอบเทียบซึ่งมาตรฐาน ISO 10012:2003 (E ) ได้แนะนำให้ดูจากเอกสารมาตรฐาน OIML D 10 Guidelines for the determination  of calibration intervals of measuring instruments

กำหนดการตั้งตัวเลือกของการกำหนดช่วงระยะเวลา การสอบเทียบเครื่องมือ

ดังนั้นเรามาศึกษามาตรฐาน ILAC G-24 / OIML D 10  Guidelines for the determination  of calibration intervals of measuring instruments  ซึ่งได้กำหนดไว้ในข้อที่ 2 หน้าที่ 7 ซึ่งกำหนดการตั้งตัวเลือกเริ่มต้นของการกำหนด
ช่วงระยะเวลาการสอบเทียบไว้  8 ข้อดังนี้
1. คำแนะนำจากผู้ผลิต
2. ขอบเขตการใช้งานที่กำหนด
3. อิทธิพลของสิ่งแวดล้อม
4. ค่าความไม่แน่นอนของการวัด
5. ค่าความผิดพลาดสูงสุดที่ยอมรับได้
6. การปรับแต่งเครื่องมือหรือการเปลี่ยนแปลงของเครื่องมือ
7. ผลกระทบจากการวัด ( เช่นการวัดอุณภูมิที่สูงมากๆโดยใช้เทอร์โมคับเปิล )
8. ชุดของข้อมูลการวัดที่จัดเก็บ

1. มาตรฐานจากสถาบันมาตรวิทยาประเทศเยอรมันนี DKD –R-6-1 Version 03/2014

2.มาตรฐานหน่วยงานที่ให้การรับรองระบบคุณภาพประเทศออสเตรเลีย NATA CALIBRATION REFERENCE EQUPMENT TABLE
                                                        Calibration reference equipment table

Item of equipment	Calibration interval (years)	Checking interval (months)	General comments and example reference standards
Accelerometer
Reference	5
		24	Intercomparison
Acoustic attenuator
	5
		12	Check 2 ratios
Acoustic calibrator – including pistonphone and sound source
	1		IEC 60942
		6	Intercompare
Alignment telescope
	6
Analogue band pass filter – sound & vibration
Octave and fractional	2		IEC 61260
Anemometer
	1		Anemometers with rotating parts should be checked regularly for wear, damage and free bearing operation.
Angle gauge
Reference	4 then 8 subsequent

3. มาตรฐานหน่วยงานที่ให้รับการรับรองระบบคุณภาพประเทศอังกฤษ UKAS LAB 24 MEASUREMENT TRACEABILITY AND
CALIBRATION IN MECHANICAL TESTING

Item	Type	Calibration or check	Level	Interval (transition period)	Type of Certificate	Uncertainty budget required?
Compression and Tensile
Force measuring devices	(a) Compression testing machines	Calibrate against BS EN ISO 7500-1	1	Should not exceed 1 year (2 years)	UKAS	Yes
		Check rate of loading and that compression platens or cages meet the specifications given in the relevant test standard or method	3	Annual	In-house	No
	(b) Tensile testing machines	Calibrate in accordance with the relevant standard, e.g. BS EN ISO 7500-1 or ASTM E4	1	Annual (2 years)	UKAS	Yes
	c) Tensile & Compression testing machines	Check rate of loading and straining where rates are specified by test standard or method   Verify that the rate of crosshead speed being displayed by the load frame test program is correct	3       3	Annual       Annual	In-house       In-house	No       No
Extension measuring devices	(a) Extensometer	Calibrate in accordance with the relevant Standard, e.g., BS EN ISO 9513 ASTM E83, over entire extension range or working range. Classification or grading must satisfy requirements of test standard or method for the property being determined.	1	Should not exceed 1 year (2 years)	UKAS	Yes

มาตราฐานที่ทางบริษัท CLC นำมาแสดงเป็นตัวอย่างแค่เบื้องต้นเท่านั้น ซึ่งอาจจะมีมากกว่านี้ เพราะมาตรฐานเฉพาะของแต่ละเครื่องมืออาจมีกำหนดไว้เพิ่มเติม แต่ทางบริษัท CLC เรามีเอกสารที่จัดทำเป็นมาตรฐานวิธีการกำหนดช่วงระยะเวลาการสอบเทียบซึ่งวิธีการกำหนดของ CLC จะพิจารณาจาก

1.โรงงานผู้ผลิตเป็นผู้กำหนด

2.เอกสารอ้างอิงที่เป็นที่ยอมรับ

3.ความถี่ในการใช้งานของเครื่องมือ

4. ประวัติการสอบเทียบเครื่องมือ

และในการกำหนดระยะเวลาในการสอบเทียบเครื่องมือครั้งแรกนั้น ถ้าไม่มีการกำหนดจากบริษัทผู้ผลิต จะกำหนดไว้ที่ประมาณ 1 – 2 ปี ขึ้นอยู่กับประเภทเครื่องมือว่ามีความเสถียรมากหรือน้อย และเมื่อมีประวัติการทำงานของเครื่องมือและประวัติการสอบเทียบ ก็จะทำการพิจารณาที่จะคงระยะเวลาที่กำหนดไว้ที่เดิม หรือจะขยายระยะเวลาออกไป หรือจะต้องลดระยะเวลาในการสอบเทียบ
ให้น้อยลง ซึ่งก็จะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีประกอบอีกครั้งหนึ่ง

5. สถานที่ตั้งของเครื่องมือ

6. ค่าเกณฑ์การยอมรับของเครื่องมือ (MPE)

          บทสรุปในการตั้งช่วงระยะเวลา การสอบเทียบเครื่องมือ ควรพิจารณาการใช้งานของเครื่องมือและผลกระทบต่อคุณภาพของการวัดในการใช้เครื่องมือจะเหมาะสมที่สุด เพราะมาตรฐานต่างๆเป็นเพียงคำแนะนำ ผู้ปฏิบัติงานที่ควบคุมเครื่องมือวัด จะต้องศึกษาหลักเกณฑ์ต่างๆ และระบบการทำงานที่ผู้ปฏิบัติงานดำเนินการ เพื่อให้สามารถกำหนดช่วงระยะเวลาการสอบเทียบได้เหมาะสมที่สุด ประวัติการสอบเทียบและการทวนสอบเครื่องมือจะเป็นสิ่งชี้วัดถึงหลักเกณฑ์การปรับเปลี่ยนช่วงระยะเวลาการสอบเทียบหรือการคงช่วงระยะเวลาการสอบเทียบไว้เหมือนเดิม
ซึ่งในมาตรฐาน  ILAC G-24 / OIML D 10  ก็ได้กล่าวไว้ ซึ่งในคราวหน้าเราจะมาแนะนำในครั้งต่อไป

เอกสารอ้างอิง

1. ISO 10012 – 2013 Measurement management systems-Requirements for measurement process and measuring equipment
2.  ILAC G-24 / OIML D 10 Edition 2007  Guidelines for the determination  of calibration intervals of measuring instruments 
3.  DKD-R 6-1 Edition 03/2014 Calibration of  Pressure Gauges
4. UKAS LAB 24 Edition 2 May 2021 Measurement Traceability and Calibration in the Mechanical Testing of Materials
5. NATA Specific Accreditation Guidance Calibration reference equipment table September 2020

ผู้เขียน เด็กช่างวัด 90

 

 

วิธีอ่านค่าใบ Calibration Certificate

—

ขอใบเสนอราคา  ติดต่อเรา

พูดคุยกับเรา

บริการสอบเทียบเครื่องมือวัด  ซื้อเครื่องมือวัด