测量系统分析MSA att(GR+R risk)-blank template
msa测量系统分析
msa测量系统分析MSA测量系统分析随着科技的不断发展和应用，测量系统在各个领域都起着至关重要的作用。
而为了确保测量结果的准确性和可靠性，我们需要对测量系统进行全面的分析和评估。
这就是测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）的目的所在。
本文将从理论、方法和实践等方面综述MSA的重要性和应用。
一、概述测量系统是实现测量目的的一套工具、设备和操作程序的集合，它可以对特定的量进行测量和分析。
测量系统分析是指对测量系统的各种因素进行评估和分析，以确保其满足预期的测量要求，并且可以提供准确可靠的测量结果。
二、MSA的重要性一个可靠的测量系统对于各个行业和领域都至关重要。
无论是在制造业、医疗保健、环境监测还是科学研究中，如果测量系统存在问题或者误差较大，将会导致错误的决策和不可靠的结果。
因此，MSA成为了保证测量系统准确性和可靠性的重要手段。
三、MSA的方法1. 重复性和再现性分析重复性是指在相同条件下，同一测量员对同一物体进行多次测量时得到的测量值的一致性。
再现性是指在不同条件下，不同测量员对同一物体进行测量时得到的测量值的一致性。
通过对重复性和再现性的分析，可以评估测量系统的稳定性和可靠性。
2. 偏倚分析偏倚是指测量结果与真实值之间的差异。
通过对偏倚进行分析，可以确定测量系统是否存在系统性误差，并对其进行校正和调整。
3. 线性度和稳定性分析线性度是指测量系统对于不同测量范围内的样本是否呈现线性关系。
稳定性是指测量系统的输出值是否随时间的推移而发生变化。
线性度和稳定性的分析可以帮助我们了解测量系统的工作状态，并进行相应的调整。
4. 分类和排序分析对于某些特定的测量系统，如视觉检测和图像识别系统，我们可以通过分类和排序分析来评估其性能和可靠性。
通过对样本的分类和排序，可以判断测量系统对于不同特征的判断准确程度。
四、MSA的实践MSA的实践需要依赖于科学的方法和工具，同时也需要结合具体的领域和应用情况。
质量管理工具之测量系统分析(MSA)
质量管理工具之测量系统分析（MSA）摘要：在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
下面主要针对测量系统分析（MSA）来进行讲解。
测量系统分析（MSA）测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。
测量系统分析（MSA）的目的：•确定所使用的数据是否可靠:•评估新的测量仪器•将两种不同的测量方法进行比较•对可能存在问题的测量方法进行评估•确定并解决测量系统误差问题量测过程说明：如果测量的方式不对，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或过程特性。
测量系统的组成1)量具：任何用来获得测量结果的裝置。
2)测量系统：量具 ( equipment )测量人員 ( operator )被测量工件 ( parts )程序、方法 ( procedure, methods )上述几点的交互作用测量系统误差其中：“重复性”和“再现性”是测量误差的主要来源。
理想的测量系统理想的测量系统在每次使用时，应只产生“正确”的测量结果。
每次测量结果总应该与一个标准值相符。
一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。
以上是对测量系统分析（MSA）的基本内容进行了介绍，MSA作为质量管理的五大核心工具之一，对于品质的质量控制起到了非常重要的作用。
测量系统分析（MSA）使用指南
测量系统分析（MSA）使用指南为了评估现有系统的性能，首先必须确定系统的性能标准。
一旦定义了标准，就需要从系统中收集数据。
然而，使用不同的工具、方法和人员收集数据会导致不一致的结果，从而导致错误的结论。
即使采用标准化的测量方法，测量误差也始终存在。
怎么办？测量系统分析 (MSA)了解一下！测量系统分析（MSA）通常用于六西格玛方法的测量阶段，是一种统计和科学工具，用于确保收集数据的测量是一致、可靠、无偏见和正确的。
它强调数据收集方法的标准化和收集数据的评估。
通过这样做，所收集数据的错误被最小化。
根据数据类型的不同，统计分析也会有所不同。
对于连续测量，可以确定多种统计特性：稳定性、偏差、精度（可分解为重复性和再现性）、线性和辨别性。
对于离散测量，可以确定评估人员内部、每个评估人员与标准之间、评估人员之间以及所有评估人员和标准之间的错误率估计值。
对于离散测量，想象这样一种情况：要求评估人员根据规定的质量标准确定被检查对象（产品）是否应归类为合格。
在这种情况下，可以进行盲法研究，其中将一些合格和不合格的产品提供给两个或三个评估员。
然后，评估员各自确定他们认为产品是否合格。
他们被要求不止一次地查看同一个单元，而不知道他们之前已经评估过该单元。
这称为“评估人内部”错误率。
然后可以确定所有评估员在同一产品上获得相同结果的能力，即“评估员之间”的错误率。
此外，还可以确定评估员与专家的一致性程度，称为“评估员与标准”错误率。
对于连续数据测量，如在数据评估之前所强调的，应遵循以下标准：稳定性：对应于测量系统在测量相同样品时产生相同结果的能力。
偏差：是样本的实际平均值与其测量平均值之间的差异。
线性度：表示测量误差与测量值在多大程度上呈线性关系。
例如，如果一个100cm长的物体的测量值有1cm的误差，而使用相同的测量系统在150cm的物体上测量值有5cm的误差，则可以断定测量系统是非线性的。
为了确定测量系统的变化，有两个需要评估的标准，六西格玛顾问总结如下：重复性：显示评估人员通过使用相同的测量系统多次评估相同的样本而获得相同结果的程度。
MSA测量系统分析报告
MSA测量系统分析报告1. 引言测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是用来评估和改善测量系统的方法，确保测量结果的准确性和可靠性。
本报告旨在对某测量系统进行分析，并提供相应的评估和改进建议。
2. 背景测量系统在各个行业和领域中起着至关重要的作用。
无论是生产过程的控制还是质量管理，都离不开准确和可靠的测量数据。
因此，确保测量系统的准确性和可靠性对于产品质量和过程控制来说是至关重要的。
3. 目标与方法本次MSA分析的目标是评估某测量系统的稳定性、重复性和再现性。
采用了以下方法：•收集了一批待测样品，并根据已知真实值测量了多次；•选择了合适的测量指标和评估指标来分析数据；•进行了数据统计和可视化分析；•根据分析结果，给出了改进建议。
4. 数据分析4.1 测量稳定性分析通过对多次测量的样本数据进行统计分析，得到了各样本的平均值和标准偏差。
通过计算不同样本的平均值和标准偏差的差异，可以评估测量系统的稳定性。
结果表明，样本的平均值变化较小，标准偏差在可接受范围内，说明测量系统具有较好的稳定性。
4.2 重复性分析重复性是指在相同条件下，由同一测量人员使用同一测量设备对同一对象进行多次测量所得到的结果的一致性。
为了评估测量系统的重复性，对同一样本进行了多次测量，并计算了各次测量结果之间的差异。
通过计算重复性的方差分析（ANOVA），得到了方差分析表和F值。
结果表明，测量系统的重复性良好，F值接近1，说明不同次测量结果之间的差异主要来自于测量误差。
4.3 再现性分析再现性是指在相同条件下，由不同测量人员使用同一测量设备对同一对象进行测量所得到的结果的一致性。
为了评估测量系统的再现性，不同测量人员对同一样本进行了多次测量，并计算了各次测量结果之间的差异。
通过计算再现性的方差分析（ANOVA），得到了方差分析表和F值。
结果表明，测量系统的再现性良好，F值接近1，说明不同测量人员的差异对测量结果的影响较小。
测量系统分析(MSA)作业指导书知识分享
测量系统分析（MSA）作业指导书1．目的:对所有量具、量测及试验设备实施统计分析, 藉以了解量具系统之准确度与精确度。
2. 范围:所有控制计划（Control Plan）中包含的/或客户要求的各种量测系统均适用之.3.定义:3.1 MSA:测量系统分析3.2 量具：是指任何用来获得测量结果的装置。
经常是用在工厂现场的装置，包括通/止规（go/no go device)。
3.3 量测系统：是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合；也就是说，用来获得测量结果的整个过程。
3.4量具重复性(EV) : 一个评价人多次使用一件测量仪器，对同一零件的某一特性进行多次测量下的变差。
3.5 量具再现性(AV) : 由不同的评价人使用相同的量具，测量一个零件的一个特性的测量平均值的变差。
3.6偏性：同一人使用同一量具在管制计划规划地点与在实验室量测同一产品之相同特性所得平均值与真值之间的差异。
3.7稳定性：指同一量具于不同时间量测同一零件之相同特性所得之变异。
3.8线性：指量具在预期内之偏性表现。
4.权责:4.1量测系统测试的排定、数据分析、仪器操作人员的选择：品保部4.2测试执行：各相关单位4.3 MSA操作人员的培训：品保部5. 执行方法5.1 QA工程师人员依公司PCP文件建立《xx年MSA实施计划表》或客户要求,并依据计划表之排程进行对仪器做量测系统分析。
5.2 取样方法：5.2.1计量型取样：从代表整个工作范围的过程中随机抽取10件样品，但所抽取的10件样品其数值必须涵盖该产品过程分布（也可用之前类似过程的过程能力或者过程标准差代表TV进行计算）。
5.2.2计数型取样：取50PCS样品，其中包含临近值，不良品与合格品。
5.2.3.测量过程中需要考虑盲测，由2或3个测量者随机抽取对每个产品各测量取一定数量样品.5.3计数型:5.3.1被评价的零件的选定随机抽取50个零件，把零件编号，由研究小组给出该50个零件的标准，必须含合格，不合格，模糊品，条件允许的情况下最好各占1/3。
测量系统分析（MSA）基础知识及操作指导
测量系统分析（MSA）基础知识及操作指导测量系统分析（MSA）操作指导书⼀、⽬的规定测量系统分析和评价⽅法，以及明确测量系统的接收准则，并针对分析状况组织相关改善，从⽽确保测量数据的有效性。
⼆、适⽤范围1.0、公司内任何计量仪器测量系统；2.0、检测设备每次校准/维修纠正之后；3.0、新设备/仪器来⼚校准后；4.0、质量改善数据收集阶段。
三、职责1.0、本⼿册由品质部负责编写及修订；2.0、实验室计量部门负责MSA相关评估及数据收集；3.0、量具使⽤部门须⽆条件配合计量部门对量具进⾏评估；四、相关术语1.0、量具：任何⽤来获得测量结果的装置，包括⽤来测量合格/不合格的装置；2.0、分辨⼒：是仪器可以探测到并如实显⽰的参考值的变化量，也可以称为可读性或分辨率；3.0、测量系统：⽤来获得表⽰产品或过程特性的数值的系统，称之为测量系统，测量系统是与测量结果有关的仪器、设备、软件、程序、操作⼈员、环境等的集合；4.0、偏倚:指同⼀操作⼈员使⽤相同量具，测量同⼀零件之相同特性多次数所得平均值与采⽤更精密仪器测量同⼀零件之相同特性所得之平均值之差，即测量结果的观测平均值与基准值的差值，也就是我们通常所称的“准确度”；5.0、线性：指测量系统在预期的⼯作范围内偏倚的变化；6.0、稳定性：指测量系统在某持续时间内测量同⼀样品或基准的单⼀特性时获得的测量值总变差；7.0、量具重复性：指同⼀个评价⼈，采⽤同⼀种测量仪器，多次测量同⼀零件的同⼀特性时获得的测量值变差；8.0、量具再现性：指由不同评价⼈，采⽤同⼀种测量仪器，多次测量同⼀零件的同⼀特性时获得的测量平均值变差；五、测量系统分析1.0、测量系统分析前，必须确保测量系统处于校准合格情况之下；2.0、偏倚分析偏倚分析采⽤独⽴取样法，具体操作如下：2.1、选取⼀个样品，建⽴可追溯标准的真值或基准值，若⽆样本，则可从⽣产线取⼀个落在中⼼值域的样品当成标准值，且应针对预期测试值的最低值、最⾼值及中程数的标准各取得样本或标准件，每个样本要求单独分析，并利⽤更⾼级别量具对每个样本或标准件测量10次，计算其平均值，并把其当成基准值。
msa测量系统分析2篇
msa测量系统分析2篇第一篇：msa测量系统分析一、Msa测量系统分析概述Msa（Measurement System Analysis）是指用于分析和评估测量系统精度和可重复性的方法和工具。
测量系统是生产、质量管理、实验室和其他相关领域中重要的组成部分，对产品质量和生产效率起着关键作用。
Msa对测量系统进行评估，着重于评估测量系统的稳定性、重复性、线性度、准确性等方面，并提供改进建议，以确保测量数据的可靠性和一致性。
二、Msa测量系统分析的步骤1. 确定测量系统评估的目的和范围首先需要确定所要评估的测量系统的目的和使用范围。
例如，在制造过程中，可能需要测量零件尺寸以检查零件是否符合规格，此时需要评估测量系统的准确性和可靠性，以确定是否对生产过程有影响。
同时需要确定所需的测量器具和测量方法。
2. 确定样本量和分布根据测量系统的使用情况和评估目标，确定评估所需的样本量和分布。
样本的数量和分布应足以反映实际使用情况，并保持统计显著性。
3. 实施试验根据已确定的样本量和分布，收集数据并进行试验。
试验应该采用充分的随机化和重复性，以确保实验的可重复性和一致性。
4. 分析结果根据收集的数据进行分析，包括评估测量系统的稳定性、线性度、重复性和准确度等方面。
同时进行误差分析，并确定是否存在系统误差或随机误差。
5. 结论和改进建议根据分析结果形成结论和改进建议。
如果发现测量系统存在问题或不稳定，需要采取相应的改进措施，例如修理或更换测量器具，改变测量方法等。
改进措施应该根据实际情况制定，并进行风险评估。
三、Msa测量系统分析中的参数1. 稳定性测量系统的稳定性是指在测量条件没有变化的情况下，测量结果是否能够保持一致。
稳定性可以通过时间序列图、控制图等工具进行评估。
2. 重复性重复性是指多次对同一对象进行测量，结果是否相同。
重复性可以通过方差分析等工具进行评估。
3. 线性度线性度是指测量系统输出值与输入值之间是否存在线性关系。
测量系统分析(MSA)(DOC 4页)
测量系统分析（MSA)(DOC 4页)部门： xxx时间： xxx整理范文，仅供参考，可下载自行编辑测量系统分析（MSA）第一章通用测量系统指南第一节引言、目的和术语一．引言1．测量数据的作用：①测量数据和统计量与过程统计控制限值进行比较，确定过程是否调整。
②确定每个变量间是否存在函数关系。
2．测量数据的质量：①测量值与特性标准值“接近”——质量“高”。
测量值远离特性标准值——质量“低”。
②数据质量好坏的表现a．偏倚——指数据相对标准值的位置。
b．方差——指数据的分布。
二．目的：为评定测量系统提供可选择的方法三．术语1．量具——任何用来获得测量结果的装置：包括用来测量合格不合格的装置。
2．测量系统——用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合。
3．测量过程——赋值的过程。
第二节测量系统的统计特性一．测量系统必须处于统计过程中。
二．测量系统变异小于制造过程变异。
三．变异应小于公差。
四．测量精度应高于过程变异和公差。
五．测量系统统计特性可能随被测项目改变而变形。
第三节标准一．分类最高标准——国家标准。
第一级标准——国家标准传递到下一级的标准。
第二级标准——第一级标准传递到下一级的标准。
工作标准——用来校准生产设备中建立的测量系统。
（也称生产标准）。
标准追溯性——通过一个不间断的比较链，可将单个测量结果与国家标准相联系。
二．使用：可追溯标准的使用有助于减少生产者和顾客间测量结果不一致时产生的矛盾。
第四节通用指南一．测量系统的评定步骤1．第一步：验证该测量系统在测量正确的变量。
2．第二步：确定该测量系统应具备什么样可接受的统计特性。
二．测量系统的评定1．第一阶段：了解测量过程，确定系统能否满足需要，有两个目的：①确定该系统是否具有所需要的统计特性。
应在实际使用该系统之前进行。
②确定对系统有显著影响的环境因素。
2．第二阶段：验证测量系统应持续具有恰当的统计特性。
常用“量具R和R平均值”形式。
浅谈测量系统分析(MSA)在质量管控中的应用
浅谈测量系统分析(MSA)在质量管控中的应用一、测量系统分析(MSA)简介测量系统分析是指通过对测量系统进行评估和改善，来确保测量数据的准确性、稳定性和可靠性。
一个稳定、准确的测量系统对于质量控制至关重要，因为所有的质量控制都是基于测量数据，如果测量系统存在偏差或误差，那么制定的质量控制方案就会失去意义。
测量系统分析通常包括以下几个方面的评估：精度、重复性、再现性和线性度。
通过对这些指标的评估，可以判断测量系统的稳定性和可靠性，从而为质量管控提供可靠的数据支持。
二、MSA在质量管控中的应用1. 产品质量控制在产品生产过程中，通过对测量系统的评估和改善，可以确保产品质量的稳定性和可靠性。
建立一个稳定准确的测量系统，可以帮助企业及时发现产品质量问题，并及时采取措施进行解决，从而降低次品率，提高产品合格率，为企业赢得更多的市场机会。
2. 流程改进通过对测量系统的分析和改进，可以找出流程中可能存在的测量误差和隐患，从而对生产流程进行改进，降低测量误差，提高测量效率，降低测量成本。
这对于企业来说是一种资源的节约和效益的提高。
3. 设备维护在生产中，设备的维护是非常重要的，尤其是涉及到测量系统的设备。
通过对测量系统的分析，可以及时发现设备的问题和隐患，进而对设备进行有效的维护和保养，确保设备的正常运转，减少因设备问题造成的产品质量问题。
4. 数据分析通过对测量系统的分析，可以得到准确可靠的测量数据，这对于企业进行数据分析和决策制定是非常重要的。
准确的测量数据可以为企业提供可靠的质量信息，帮助企业在竞争激烈的市场中制定正确的决策，提高企业的竞争力。
5. 质量认证在一些行业中，质量认证是必不可少的，通过对测量系统的分析和改进，可以帮助企业更好地满足质量认证的要求，提高通过率，降低不合格率。
三、结语测量系统分析(MSA)在质量管控中的应用，不仅可以帮助企业确保产品质量的稳定和可靠，还可以帮助企业降低生产成本，提高生产效率，增强企业的市场竞争力。
测量系统分析MSA
测量系统分析MSA测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）是一种用于检验和评估测量系统准确度、可重复性和稳定性的方法。
在各种生产行业和研究领域中，测量系统都扮演着重要的角色，这些系统能够测量和记录各种物理量，比如尺寸、温度、压力等。
而MSA旨在确保测量结果的准确性和可靠性，从而保障生产和研究的可靠性和可重复性。
首先，MSA包括三个关键的要素，即精度（accuracy）、重复性（repeatability）和稳定性（stability）。
精度表示测量结果与真实值的接近程度，重复性指相同条件下多次测量的结果的一致性，稳定性表示测量系统在长时间使用过程中的性能保持程度。
这三个要素都是评估测量系统品质的重要指标，需要通过一系列的统计分析方法来评估。
其次，MSA可以通过多种技术和工具进行分析。
常见的分析方法包括方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）、组间方差分析（Gauge R&R）和Cp/Cpk等指标分析。
方差分析通过比较测量系统的变异与总变异的比值，从而确定测量系统的贡献程度。
组间方差分析是一种常用的检验方法，它通过比较同一工件在不同测量系统上的测量结果，确定每个测量系统的准确度和重复性。
Cp/Cpk是一种常用的机制能力指数，可以评估测量系统的性能是否满足工艺要求。
在进行MSA分析时，还需要按照一定的步骤来进行实施。
首先，需要明确测量系统的目标和使用条件。
其次，需要确定要测量的元件或工件，并确定测量系统的参数和所需的样本数量。
然后，进行测量试验，并收集数据。
在收集数据之前，需要确保测量设备的正常运行和校准。
数据收集后，可以进行数据分析，评估测量系统的准确度和可重复性。
最后，根据分析结果，提出改进建议，优化测量系统的性能。
MSA的应用范围十分广泛，可以涵盖制造业、医药行业、科研领域等各个领域。
在制造业中，MSA可以用于产品质量控制、工艺改进和供应链管理等方面。
测量系统分析(MSA)简介
测量系统分析（MSA）简介通常我们买东西时会遇到短斤少两的情形，那可能是商家或售卖者有意的投机行为。
在工业活动中，无论是正常的生产运作还是品质的改善，常常都需要通过测量数据来进行决策，那么，是不是只要我们不是有意制造错误就能得到真实的测量结果呢？事实上并非如此简单，造成测量结果的不真实的原因，还可能会有测量设备、测试方法等方面的问题。
测试系统分析（MSA）就是以数理统计方法，来量化并识别造成结果不真实的原因，以判断测量系统的适用性。
这里，我们先来看看几个测量系统分析的基本概念：准确度（A ccuracy）----它指的是测量值与真值的偏离程度。
真值可以是国际标准、国家标准、企业自定的标准等。
应注意的是，准确度是一个定性的概念，准确度的定量描述是‘偏倚（Bias）’，偏倚等于测量值与真值之差。
比如，如果我们认定工商局的量具是准确的话，那么，商家量具的测量结果与它的测量结果的差值就是偏倚。
量具在测量范围内偏倚随测量值大小的变化状况就是其线性（Linearity）；量具的偏倚随时间变化的状况，就是其稳定性（Stability）。
精密度（Precision）----它指的是测量数据的离散程度。
也就是说，如果我们把同样的一件东西重复地在量具上测量多次，看看每次得到的结果差异是大还是小，差异大，精密度就差，差异小，精密度就好。
同样，精密度也是一个定性的概念，它的定量描述是重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。
重复性和再现性分析是测量系统分析的主要内容，重复性描述的是由于测量系统造成的测量值的离散程度；再现性描述的是由于测量人员造成的测量值的离散程度。
为了解准确度和精密度这两个概念，可参阅下图：《准确度与精密度示意图》《测量系统稳定性示意图》分辨力（Discrimination 或Resolution）----它指的是测量系统检出并如实指示被测量特性的极小变化的能力。
干货MSA测量系统分析流程及方法详解
均值比较法
比较不同操作员、不同设备或不同时间下的测量数 据均值，判断是否存在显著差异。
图解法
利用箱线图、柱状图等图表展示不同条件下 的测量数据分布情况，以便直观地评估测量 系统的重复性和再现性。
04
CATALOGUE
独立样本t检验
通过比较测量值与标准值或参考值之间的差异，判断测量 系统是否存在偏倚。
01
配对样本t检验
对同一样本在不同时间或不同条件下的 测量值进行比较，以评估测量系统的偏 倚情况。
02
03
回归分析
通过建立测量值与标准值之间的回归 模型，计算回归系数和截距，以判断 测量系统是否存在偏倚。
线性分析方法
准确性。
05
02
选择合适的测量设备
根据测量目标和要求，选择适当的测量设备 ，确保设备的精度和稳定性满足需求。
04
实施测量
按照测量计划进行测量，记录测量数 据，并对数据进行初步处理和分析。
06
改进和优化
根据分析结果，对测量系统进行改进和优化， 提高测量精度和效率。
注意事项与常见问题解决方案
01
02
03
MSA测量系统实施步骤与注意 事项
实施步骤
明确测量目标
确定需要测量的关键特性和参数，明确测量目 的和要求。
01
制定测量计划
制定详细的测量计划，包括测量时间 、地点、人员、设备、方法等，确保
测量过程的可控性和可重复性。
03
分析测量结果
采用适当的统计方法和技术手段，对测量数 据进行深入分析，评估测量系统的稳定性和
大数据在MSA中的价值挖掘
测量系统分析MSAGRR
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测量系统分析MSAGRR
测量系统分析的目的
n 运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量 误差），了解变差的来源。 从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提 供信息。
n 保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。
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测量系统分析MSAGRR
测量系统的基本知识和概念
因此，要保证测量结果的准确性和可信度。
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测量系统分析MS43;ε
n
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
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戴明說沒有真 值的存在
一致
测量系统分析MSAGRR
测量误差的来源：
Discrimination 分辨能力 Precision 精密度 (Repeatability 重复性) Accuracy 准确度 (Bias偏差) Damage 损坏 Differences among instruments and fixtures (不同仪器和夹具间的差异) Difference in use by inspector 不同使用人员的差异(Reproducibility再现
测量系统分析MSAGRR
再现性(Reproducibility)：
操作者C
再现性是由不同的评价人，采 用相同的测量仪器，测量同一 零件的同一特性时测量平均值 的变差。
操作者A
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再現性
操作者B
测量系统分析MSAGRR
稳定性(Stability)：
稳定性 时间2
稳定性：是测量系统在某
持续时间内测量同一基准 或零件的相同特性时获得 的测量值的总变差。
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测量系统分析(MSA)
直尺 卡尺 千分尺
.28 .282 .2819
.28 .279 .2791
MSA
测量系统分析
分辨率不足的表现
• 在过程变差的SPC极差图上可看出：
– 当极差图中只有一、二或三种可能的极差值 在控制界限内时。 – 如果及差图显示有四种可能的极差值在控制 界限内，且超过1/4以上的极差值为零。
MSA
MSA
测量系统分析
描述测量数据质量的统计特性
• 通常用来描述测量数据质量的统计特性 是某测量系统的偏倚（Bias）和变差 （variance）。 • 被称为偏倚的统计特性指的是数据值相 对于参考（基准）值的位置。 • 被称为变差的特性指的是数据的分布宽 度。
MSA
测量系统分析
低质量数据的原因和影响
在一段时间内，测量结果 的分布无论是均值还是标 准偏差都保持不变和可预 测的 通过较长时间内，用被监 视的量具对相同的标准或 标准件的同一特性进行测 量的总变异来监视 可用时间走势图进行分析
时间-2
量 值
时间-1
稳定性
时间
MSA
测量系统分析
稳定性的判定
• 确定参考值 • 长期测量：例如每班5次测20个班 • 做出稳定性的 -R控制图 • 如测量过程处于稳定状态，没有明显的 特殊原因结果发生，则判定稳定性合格。
• 总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差
• 测量是一个能影响所观察值的中心值和偏差的 过程。
MSA
测量系统分析
有关测量数据的常见问题
• Gage R&R分析是用来分析测量系统的方 法，目的是确定测量某种东西时出现的 波动（误差）的大小和类型。 • 将“测量系统”看作是会给测量数据带 来额外误差的子过程，其目的就是使用 误差尽可能小的测量过程。 • 任何观测数据的误差，都是部件的实际 误差和测量系统误差的总和。
MSA测量系统分析的应用
MSA测量系统分析的应用1. 引言测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是对测量系统进行评估和优化的过程。
在现代制造和质量控制中，测量系统在产品检测、工艺控制和统计分析等方面起着重要作用。
MSA通过统计方法和工程技术手段，评估测量系统的精确度、可靠性和稳定性，为质量管理提供可靠的数据支持。
本文将探讨MSA测量系统分析的应用，包括测量系统评估、测量数据分析和测量系统改进。
2. 测量系统评估测量系统评估是MSA的核心部分，用于确定测量系统的效果。
主要评估指标包括准确度、重复性和稳定性。
2.1 准确度准确度是指测量结果与真实值之间的差异程度。
常用的评估方法包括校准和对比测量。
对于工艺控制的测量系统，可以利用标准件或已知测量结果进行校准，评估测量结果的偏差和误差。
通过准确度评估，可以确定测量系统的系统偏差和随机误差，为后续数据分析提供准确的输入。
2.2 重复性重复性是指在相同条件下，连续进行多次测量所得结果之间的差异程度。
重复性评估可以通过重复测量同一样本，并对测量结果进行统计分析来实现。
常用的评估方法包括重复测量方差分析和重复性与总变异度的比值。
通过重复性评估，可以确定测量系统的测量误差范围和稳定性，为后续的过程控制提供可靠的基础。
2.3 稳定性稳定性是指测量系统在一定时间内测量结果的一致性。
稳定性评估可以通过周期性校准和监控来实现。
周期性校准可用于跟踪测量系统的漂移和变化，及时调整校准系数和控制限。
监控测量系统的稳定性，可以及时发现和纠正测量系统中的异常情况，保证测量结果的可靠性。
3. 测量数据分析测量数据分析是MSA中的重要环节，通过对测量数据的统计分析，提取有用的信息，并为质量控制和过程改进提供决策支持。
3.1 变异分析变异分析是对测量数据中的变异性进行分析，确定其来源和特性。
常见的变异分析方法包括测量系统变异数分析和测量系统总变异分析。
通过变异分析，可以识别测量系统中的主要方差来源，为系统改进和误差校正提供依据。
测量系统分析(MSA)
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78 1.74 1.72 1.69 1.67 1.65 1.64 1.62 1.61 1.60 1.59
E2 2.66 1.77 1.46 1.29 1.18 1.11 1.05 1.01 0.98
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计量设备能力分析计算
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如何对测量系统进行评估
精确到容限值(P/Tol)或能力比率(CR)：
6 meas CR P / Tol US LS ROT：
CR 0.1 CR 0.3
2013-2如何对测量系统进行评估
精确到总的比率(P/Tol)：
meas 1.037 P / Tol .317 total 3.2727
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测量系统分析（MSA）
方差---指测量数据的分散程度。 重复性（Repeatability）：指由一位 评价人，采用一台测量仪器，多次测量同 一零件的同一特性时获得的测量值变差。 再现性（Reproducibility）：指由不 同的评价人，采用相同的测量仪器，测量 同一零件的同一特性时的测量值变差。
d2 1.13 1.69 2.06 2.33 2.53 2.70 2.85 2.97 3.08 3.17 3.26 3.34 3.41 3.47 3.53 3.59 3.64 3.69 3.74
D3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.08 0.14 0.18 0.22 0.26 0.28 0.31 0.33 0.35 0.36 0.38 0.39 0.40 0.42
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图表对测量系统分析
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
测量系统分析（MSA）
测量系统分析（MSA）测量系统分析（MSA）1目得与范围规范测量系统分析，明确实施方法、步骤及对数据得处理、分析。
2规范性引用文件无3定义3.1测量系统：用来对测量单元进行量化或对被测得特性进行评估，其所使用得仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设得集合；也就就是说，用来获得测量结果得整个过程。
3.2稳定性：就是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件得单一特性时获得得测量值总变差。
稳定性就是整个时间得偏倚得变化。
3.3分辨率：为测量仪器能够读取得最小测量单位。
别名：最小读数单位、刻度限度、或探测度、分辨力；要求低于过程变差或允许偏差（tolerance）得十分之一。
Minitab中常用得分辨率指标：可区分得类别数ndc=(零件得标准偏差/ 总得量具偏差)* 1、41，一般要求它大于等于5才可接受，10以上更理想。
3.4过程总波动TV=6σ。
σ——过程总得标准差3.5准确性（准确度）：测量得平均值就是否偏离了真值，一般通过量具计量鉴定或校准来保证。
3.5.1真值：理论正确值，又称为：参考值。
3.5.2偏倚：就是指对相同零件上同一特性得观测平均值与真值得差异。
%偏倚=偏倚得平均绝对值/TV。
3.5.3线性：在测量设备预期得工作量程内，偏倚值得差值。
用线性度、线性百分率表示。
3.6精确性（精密度）：测量数据得波动。
测量系统分析得重点，包括：重复性与再现性3.6.1重复性：就是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件得同一特性时获得得测量值变差。
重复性又被称为设备波动（equipment variation，EV）。
3.6.2再现性：就是由不同得评价人，采用相同得测量仪器，测量同一零件得同一特性时测量平均值得变差。
再现性又被称为“评价人之间”得波动（appraiser waration，AV）。
3.6.3精确性%公差（SV/Toler），又称为%P/T：就是测量系统得重复性与再现性波动与被测对象质量σ/ (USL-LSL) *100%。