自编MSA(计量型)自动分析表
MSA计量型量具线性分析模板
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00
0.000 0.000 0.000 0.0置信带以内，所以 测量系统线性可被接受。
#DIV/0!
截距：
b y ax
#DIV/0!
对于给定的X0，α 水平置信带是：
S
y
2 i
b y a xi y
i
i
gm 2
#DIV/0!
低值：
1 1 x0 x2 2 S b a x0 t gm2,1 / 2 2 gm xi x
试验次 数
偏倚
最佳拟合直线：
yi axi b
1 y
xi
yi
其中：
=
a 斜率：
xy gm x x
2
1 gm
( x)
2
#DIV/0!
a 斜率：
xy gm x
1
x
2
1 gm
( x)
2
y
1 2 1 x0x 2 S 高值： b a x0 t gm2,1 / 2 2 gm x xi
x0 低值 高值 y
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
确定t统计量： t b
b s 1 x gm x j x
计量型MSA分析表
MSA-01001
量具复现性长期分析
重复性(量具变异) SGV = Rbar1 / d2 = ###### / 1.128 = #VALUE!
注: d2 是基于重复的数量(见下表)
量具导致公差的百分比 100 * 6 * SGV 公差 再现性(操作员的变异) Rbar2 = XbarABC最大值 - XbarABC最小值= SOV = Rbar2 / d0 = 0.0000 / 0.0000 1.410 = 0.0000 0.000% = 0.0000 = #VALUE! 0 = #VALUE!
范围统计控制验证
Rbar1 = RbarA + RbarB + RbarC = Operators UCLR = D4 * Rbar1 = 3.268 ###### 2 * = #VALUE!
#VALUE!
=
#VALUE!
= Range Upper Control Limit
注:D4是基于重复的数量(见下表)
XbarA =
0 重复 2
3
R
Xbar2
Xbar3
RbarA
操作员 B: 样品 编号 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 合计 平均数 Xbar1
XbarB =
0 重复 2
3
R
Xbar2
Xbar3
RbarB
操作员 C: 样品 编号 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 合计 平均数 Xbar1
注: d 0是基于操作员的数量(见表)
操作员变异导致的公差百分比 100 * 6 * SOV 公差范围 = 0.00 0 = #DIV/0!
重复性和再现性组合 (测量变异 ) SMV = SOV2 + SGV2 = 0.0000
测量系统分析(MSA)计划表
20XX7.10
11
同心度规
805- 1-2
0.01
跳动量
重复性与再现性极差法
陈伟
20XX7. 10
12
螺纹环规
901-91-1
6f
外螺纹
计数型小样法
陈伟
20XX7. 10
13
球径量规
884- 1-4
0.01
球径
偏倚
陈伟
20XX7.10
7
游标卡尺
LS-01-280
0.02
球体长度
重复性与再现性极差法
陈伟
20XX7.9
8
游标卡尺
LS-02- 11
0.02
总长度
重复性与再现性极差法
陈伟
20XX7. 9
9
游标卡尺
LS-01-249
0.02
球体长度
重复性与再现性极差法
陈伟
20XX7.9
10
同心度规
805- 1- 1
0.01
跳动量
重复性与再现性极差法
LS-02- 13
0.02
总长度
重复性与再现性极差法
陈伟
20XX7 .8
4
游标卡尺
LS-01- 121
0.02
球径
重复性与再现性极差法
陈伟
20XX7.8
5
游标卡尺
LS-01- 121
0.02
错模量
重复性与再现性极差法
陈伟
20XX7.8
6
游标卡尺
LS-02-7
0.02
总长度
重复性与再现性极差法
陈伟
20XX7. 9
Q/SS11-02-208
套MSA知识讲解和MSA分析样表
MSA广泛应用于制造业、实验室、医疗等领域，能够帮助企业提高产品质量、降 低生产成本。
详细描述
通过MSA分析，企业可以识别并改进测量系统中存在的问题，提高测量的稳定性 和可靠性，从而确保生产过程中的质量控制。同时，MSA还可以帮助企业建立更 加科学、客观的质量管理体系，提升企业的整体竞争力。
02
MSA分析样表的使用方法和注意事项
使用方法
按照样表的构成和制作步骤，逐项填写和分析。
注意事项
确保数据的准确性和完整性，选择合适的分析方法，避免误导和错误解读。
03
MSA分析方法与实践
MSA分析方法的选择
根据数据类型选择
根据数据的类型（如时间序列、 截面数据、面板数据等）选择适 合的MSA分析方法。
MSA分析样表详解
MSA分析样表的构成
数据来源
标明数据来源，包括数 据采集的时间、地点、
采集人员等。
分析指标
样本信息
分析结果
明确分析的主要指标， 如平均值、标准差、变
异系数等。
记录样本的基本信息， 如样本编号、样本名称、
样本类型等。
详细列出分析的计算过 程和结果，包括图表和
数据表格。
MSA分析样表的制作步骤
数据采集
根据分析目标，收集相关数据， 确保数据的准确性和完整性。
数据分析
根据分析目标，选择合适的分 析方法，进行数据分析和解读。Байду номын сангаас
确定分析目标
明确分析的目的和要求，为后 续的数据采集和分析提供指导。
数据处理
对采集的数据进行预处理，包 括数据清洗、转换和整理等。
结果呈现
将分析结果整理成表格、图表 等形式，便于理解和展示。
MSA测量系统分析全套表格模板(全公式未加密)
1、2、3、4、5、线性GRR计数型Kappa分析MSA测量系统分析全套表格模板稳定性偏倚Excel原件可在本文档左侧回形针处取出再现性Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)A*参考 交叉表A01总计Po:0.95Pe:0.51B*参考 交叉表B01总计Po:0.97Pe:0.51C*参考 交叉表C01总计Po:0.96Pe:0.5130期望的数量26.4636.5463数量38487期望的数量数量60363一致性好6666Kappa 一致性好判定误发期望的数量638728 4.76%可接受2.30%可接受 4.76%可接受3.45%可接受可接受5.75%可接受01参考总计62063871501C0.90有效性判定重复性检查总数匹配数漏发A A B 评价人评价人%B 93.33%可接受判 定判定0.9383.33%2530 3.17%36.5450.4687数量638715090.00%可接受0.92A C 一致性好150期望的数量B 期望的数量36.9651.0488数量6387150期望的数量26.0435.9662数量38588期望的数量6387数量60248.7284150数量6387150期望的数量35.28数量28284总计01Kappa 判 定A*B 0.89一致性好C 3027A*C 0.93一致性好参考B*C 参考总计可接受期望的数量27.7238.280.90一致性好数量615Page 11 of 11。
计量型MSA
0.018 0.019 0.019 0.020 0.019 0.021 0.020 0.021 0.020 0.029
0.20600 0.20500 0.20700 0.61800 0.02060
0.018 0.019 0.020 0.020 0.019 0.021 0.019 0.021 0.020 0.028
0.6251
K-values For a 99% Confidence Level 99%置信水平K值选择
测试组数 K1 2 4.560 3 3.050 K2 测试组数 2 3.650 3 2.700 备注: P/T Ratio <=10 最好水平 10~20 可接受 >20 不可接受
K-values For a 95% Confidence Level 95%置信水平K值选择
MM
操作员
样品#
A第一次测试 第二次 第三次 误差R
B第一次测试 第二次 第三次 误差R
C第一次测试 第二次 第三次 误19 0.019 0.020 0.020 0.019 0.021 0.019 0.021 0.020 0.028
0.206 0.20800 0.20800 0.62200 0.02073
Sum XA RA RB RC R Sum R
0.0004 0.0005 0.0006 0.0015 0.0005
Max. X Min. X X Diff.
0.0207 0.021 0.00023
1. 对于单个R超出3SINGMA(D4*R-bar)水平的应注明原因及相关的改善措施
2. 应同一测试员进行多次测量，测量单位应一致，且取平均值
0.019 0.019 0.020 0.021 0.019 0.021 0.020 0.021 0.020 0.028
MSA分析表格实用
AV = 0.0004
3 0.5908
人数 K2 2 0.7071
%AV
=
100 × [ AV /
%AV = 2.6%
重复性 和再现
R&R
R&R= =
0.0008
零件间 变差
PV
=
RPART × K3
PV = 0.0149
3 0.5231
说明：
双性可 接受
%R&R 100 × [
%R&R= =
0.003
0.0025
0.002
0.0015
0.001
0.0005
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
零件
评价人A
评价人B
评价人C
UCL
Rbar
LCL
制图/日 期：
审核/日 期:____
非破坏性测试（NON DESTRUCTIVE TEST）
No.: 2
0
2012年01月 10日
零件代号
500010
零件名称：
排气管
计算方式
特性
11#尺寸
基本尺 寸
50.8
过程总变
差(6σ) 数据表
结论:
重复性
上偏差 +0.1 下偏差 -0.1
0
单位:mm
0.0012 测量单元分析
－ 设备 EV =
EV = 0.0007
2 50.829 50.843 50.811 50.843 50.802 50.796 50.797 50.821 50.801 50.796
3 50.829 50.845 50.813 50.843 50.801 50.796 50.795 50.822 50.801 50.795
利用Excel制作MSA分析表格
所涉及的公式:
重复性: EV R * K1
再现性:
AV [(X DIFF * K2 )2 (EV 2 / nr)]
GR&R: 样板间变差: 样板总变差:
GRR (EV 2 AV 2 )
PV Rp * K3
TV (R & R2 PV 2)
%重复性: %再现性: %GR&R:
2
3
K2 0.7071 0.5231
GRR (EV 2 AV 2 )
PV Rp * K3 例如:样板数目为10时,取值为0.3146 经过=I7*G29运算可得出PV值
分级数: ndc =1.41(PV/GRR)
K3
2
0.7071
3
0.5231
4
0.447
5
0.403
6
0.3742
7
0.3534
MSA与EXCEL的结合运用
MSA意义 •评定测量系统的质量 •确定能对每个零件重复读数的测量系统 •评估新的测量量具 •比较不同的测量方式，找到最佳方案 •找到并解决测量系统的误差
MSA类别: 计量型
重复性 再现性 稳定性
线性 偏倚
GR&R
计数型 小样法 交叉法
1. GR&R与EXCEL的结合运用
8
0.3375
9
0.3249
10
0.3146
步骤4: 由结果编写条件式 判别原则: 当GR&R<10%时,可以接受; 当<10GR&R<30%时,条件下接受; 当GR&R>30%时,不可以接受; 当ndc>=5时,可以接受; 当ndc<5时,不可以接受
MSA计量型测量系统分析GRR表格(全公式自动生成未加密)
331012345678910Total 1.A 10.29-0.56 1.340.47-0.80.020.59-0.31 2.26-1.36 1.942.20.41-0.681.170.5-0.92-0.110.75-0.21.99-1.251.663.30.64-0.58 1.270.64-0.84-0.210.66-0.17 2.01-1.31 2.114.均值Mean0.44667-0.60667 1.260000.53667-0.85333-0.100000.66667-0.22667 2.08667-1.306670.190333Sum A 1.34-1.82 3.78 1.61-2.56-0.32-0.68 6.26-3.92 5.71005. 极差Rang0.350.120.170.170.120.230.160.140.270.110.1840006.B 10.08-0.47 1.190.01-0.56-0.20.47-0.63 1.8-1.680.017.20.25-1.220.941.03-1.20.220.550.082.12-1.6211.3048.30.07-0.68 1.340.2-1.280.060.83-0.34 2.19-1.50.899.均值Mean0.13333-0.79000 1.156670.41333-1.013330.026670.61667-0.29667 2.03667-1.600000.068333Sum B0.4-2.37 3.47 1.24-3.040.08 1.85-0.89 6.11-4.8 2.050010. 极差Rang0.180.750.4 1.020.720.420.360.710.390.180.51300011.C 10.04-1.380.880.14-1.46-0.290.02-0.46 1.77-1.49-2.2312.2-0.11-1.131.090.2-1.07-0.670.01-0.56 1.45-1.77-2.5613.3-0.15-0.960.670.11-1.45-0.490.21-0.491.87-2.16-2.8414.均值Mean-0.07333-1.156670.880000.15000-1.32667-0.483330.08000-0.50333 1.69667-1.80667-0.254333Sum C -0.22-3.47 2.640.45-3.98-1.450.24-1.515.09-5.42-7.6315. 极差Rang0.19000.42000.42000.09000.39000.38000.20000.10000.42000.67000.3280000.168889-0.851111.0988890.366667-1.06444-0.185550.454444-0.34222 1.940000-1.571110.0014441.520000-7.660009.890000 3.300000-9.58000-1.67000 4.090000-3.0800017.460000-14.14000.13 3.5111110.34166723D4 3.27 2.5750.3509690.879792D300-0.348080.00000A2 1.88 1.02312345678910UCLx0.35100.35100.35100.35100.35100.35100.35100.35100.35100.3510LCLx-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481UCL R 0.87980.87980.87980.87980.87980.87980.87980.87980.87980.8798LCL R0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000公差：6σpp变差PV PV 1.104596PV TVTV#DIV/0!TV基于公差base%#DIV/0!基于零件变差%#DIV/0!基于过程变差%#DIV/0!基于过程能力%#DIV/0!公式A Formulandc 5.0936924公式B FormulaX^2/nkr 0.0001878 3.167450088.362122291.88836694.647300Source DF SS MS F P Source DF SS MS F PParts 988.361939.81799492.291420.00000988.361939.81799245.610.000002 3.16726 1.5836379.406050.000002 3.16726 1.5836339.6170.00000180.358980.019940.433720.9741160 2.758930.0459878 3.117920.03997Total 8994.647118994.64711Source VarComp Stdev %Contribu %TV %Toleranc Source VarComp Stdev %Contribut %TV%Tolerance 0.098110.313228.27%28.75%#DIV/0!0.091430.302377.76%27.86%#DIV/0!0.045980.21443 3.87%19.68%#DIV/0!0.039970.19993 3.39%18.42%#DIV/0!0.052120.22830 4.39%20.96%#DIV/0!0.051460.22684 4.37%20.90%#DIV/0!0.052120.22830 4.39%20.96%#DIV/0!0.051460.22684 4.37%20.90%#DIV/0!0.000000.000000.00%0.00%#DIV/0!1.08867 1.0433991.73%95.78%#DIV/0! 1.08645 1.0423392.24%96.04%#DIV/0!Reproducibility Reproducibility Operator Operator Operators*Part 极差图Range chartSUMSQ(sum(men-part))/r sumSQ(all)n=part k=men ANOVA Table With Operator*Part Interaction ANOVA Table Without Operator*Part InteractionParts Operators Gauge R&R With Operator*Part Interaction Gauge R&R Without Operator*Part InteractionTotal Gauge R&R Total Gauge R&R Repeatability Repeatability Operators Operators*Part Repeatability Repeatability Total Part - To - Part Part - To - Part 注:当分析结果超出要求后，利用均值极差图分析原因When analysis result is out of spec,need analyse the root cause by mean and range chart 。
MSA测量系统分析自动表格
7 7.1761 7.1393 0.0463 0.0000
8 7.1761 7.1393 0.0463 0.0000 pp 0.128287 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
9 7.1761 7.1393 0.0463 0.0000 变差 PV TV
10 7.1761 7.1393 0.0463 0.0000
6.80 6.85 6.83
20.48 0.0500
均值Mean 6.95333 7.25667 7.17333 7.15000 7.07000 7.38333 7.28333 7.17667 6.96667 6.82667 Sum C 213.72 极差Range 0.0300
X C = 7.124000
6.40000 X^2/nkr 4610.8972900 SUMSQ(sum(men-part))/r
ndc
C 公式A Formula A 公式B Formula B
P 0.00000 0.00094
C UCLR %Tolerance 18.71% LCLR 16.95% 7.92% B 7.92%
7.13 7.12 7.14
21.39 0.02
7.21 7.22 7.21
21.64 0.01
7.28 7.28 7.29
21.85 0.01
7.36 7.35 7.36
22.07 0.01
7.25 7.26 7.25
21.76 0.01
7.04 7.03 7.06
21.13 0.03
7.00 7.01 7.01
X=
644.19 2 D4 3.27 0 1.88
7.157667
msa测量系统分析表格
竭诚为您提供优质文档/双击可除msa测量系统分析表格篇一：msa测量系统分析控制程序msa测量系统分析控制程序1目的明确测量系统的评价方法，从而确定测量系统变差，并利用研究结果采取措施，减少测量系统的变差,确保测量系统始终处于可接受状态。
2适用范围适用于対产品控制计划所渋及到的测量系统的分析、评定的管理。
3基本职责3.1品管部门负责测量系统稳定性、偏倚、线性、重复性、再现性数据的采集、分析、评定。
4工作程序4.1测量系统分析対象范围4.1.1在如下情况下须进行测量系统分析：新产品的试生产阶段、采用了新的量具的分析。
4.2测量系统必须具备以下统计特性a)测量系统必须处于统计控制中，変差只能由普通原因产生而不是特殊原因产生;b)测量系统的変异小于制造过程的変异，并小于制品公差带（设定界限値）;c)测量系统精度是过程変差和公差带两者中精度较高者的十分之一;d)测量系统的最大変差是小于过程変差和公差带两者中的较小者。
4.3测量系统分析方法的要求4.3.1能正确反映测量系统的统计特性：偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性。
4.3.2评定并确认测量系统是否在测量正确的変量。
4.4测量系统分析方法4.4.1偏倚：4.4.1.1在精密测量设备上获得被测样件或标准器件的基准値。
4.4.1.2使用被研究的测量系统测量该样件或标准器件，次数应≧10，求出观测平均値。
4.4.1.3计算公式：偏倚＝观测平均値－基准値偏倚偏倚占过程変差百分比＝×100%过程変差4.4.1.4如果偏倚相对比较大，应分析其可能原因并作相应措施，可参考以下几方面：a)标准或基准值误差，应检讨校准程序；b)仪器磨损，应制定维护或重新修理计划；c)制造的仪器尺寸不対时，应更换仪器；d)测量了错误的特性时，应变更测量对象；e)仪器校准不正确时，应复查校准方法；f)评价人操作不当时，应复查检验说明书；g)仪器修正计算不正确时，应重新计算。
4.4.1.5偏倚分析结果记入《量具的偏倚分析》（Fm-6-1102-06）。