MSA测量系统分析
MSA测量系统分析
MSA测量系统分析MSA（测量系统分析）是一种用于评估和改进测量系统稳定性、偏倚和线性性能的方法。
通过进行MSA，可以确定测量系统是否足够稳定和准确，以便在不同的情况下对产品进行正确的测量。
稳定性是指测量系统在相同的测量条件下的一系列测量结果是否一致。
稳定性是MSA中最基本的指标之一，因为如果测量系统不稳定，那么无论多么准确的测量工具都无法提供可靠的测量结果。
偏差是指测量结果与真实值之间的差异。
在MSA中，需要比较测量系统的平均偏差与零偏差之间的差异。
如果两者之间存在较大的差异，则说明测量系统存在系统性的偏离问题，需要进行校准或修正。
线性是指测量系统的输出是否与输入之间存在良好的线性关系。
在MSA中，需要绘制出测量系统的线性回归图，通过斜率和截距来评估测量系统的线性性能。
如果回归线接近理想的45度直线，则说明测量系统的线性性能较好。
在进行MSA时，一般采用以下步骤来评估测量系统的稳定性、偏差和线性性能：1.收集测量数据：使用相同的测量系统对一批样本进行测量，并记录测量结果。
2.统计分析：对于每个样本，计算测量结果的平均值和标准偏差。
然后，计算每个样本平均值之间的差异，并计算整体平均偏差和标准偏差。
3. 制作控制图：使用收集的测量结果，绘制测量系统稳定性的控制图。
通常使用X-bar图来监控平均值的稳定性，使用R或S图来监控标准偏差的稳定性。
4.比较平均偏差和零偏差：计算测量系统的平均偏差和零偏差之间的差异，并进行比较。
如果差异较大，则说明测量系统存在系统性的偏离问题。
5.绘制线性回归图：使用测量数据，绘制测量系统的线性回归图。
计算斜率和截距，并与理想的45度直线进行比较。
如果回归线接近理想线，则说明测量系统具有良好的线性性能。
通过以上步骤，可以对测量系统进行全面的评估，并确定是否需要采取措施来改善测量系统的稳定性、偏差和线性性能。
常用的改善方法包括校准测量工具、调整测量程序和培训操作人员等。
总之，MSA是一种重要的质量管理工具，能够帮助企业评估和改进测量系统的稳定性、偏差和线性性能。
超详细MSA测量系统分析讲解
2.线性的分析方法和接受准则
●回顾：
1.什么是线性？
●线性指南
1.在量具的操作范围内，选择g（子组数）≥5个零件 2.检验每个零件，以确定基准值 3.一个人测量每个零件m（子组容量）≥10次 4.计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚的平均值。（偏倚i，j=Xi，j -基准值） 5.在线性图上画出单值偏倚和基准的偏倚值 6.计算并画出最佳拟合线和置信带 7.画出“偏倚=0”线，评审该图指出特殊原因和线性的可接受性 （即“偏倚=0”线必须完全在拟合线置信带以内）
MSA
课前思考
1.什么是MSA ？ 2.什么时候做MSA？ 3.谁做MSA？ 4.哪些测量系统需要做MSA？ 5.在哪里做MSA？ 6.怎么做MSA？原理是什么？
MSA
第一单元
MSA的基本概念
MSA
二.MSA的基本概念
1.测量的定义
●测量：被定义为“对某具体事物赋予数字（或数值），以表示它们 对于特定特性之间的关系”。这定义由C.Eisenhart（1963）首次提出 。赋予数字的过程被定义为测量过程。而数值的指定被定义为测量值 。
3.MSA与FMEA（潜在失效模式及后果分析）
a. FMEA可以用来识别特殊特性，为SPC和MSA确定控制和分析的 对象
b.可以建立测量系统FMEA，管理测量系统的风险
MSA
一.MSA的概述介绍
（二）MSA 与汽车行业五大质量手册
4.MSA与SPC（统计过程控制）
测量系统对适当的数据分析来说是很关键的，在收集过 程数据之前就应很好地对它加以了解。这些测量系统缺少 统计控制，或它们的变差在过程总变差中占很大比例，就 可能做出不恰当的决定。
MSA测量系统分析
风险分析法测量数据表 No：评价次数
Ref：基准值 评价值
风险分析法——Kappa系数的计算方法
➢假设检验分析——交叉表分析法 评价人之间交叉评价，计算Kappa系数，确定评价人之间意见的一致程度。
A-B交叉表
0 A
1
总计
计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算
B
0
1
44
6
15.7 34.4
5. 选择类型 6. 选择子组 7. Xbar-R选项 8. 定义检验项
9. 统计 10. 质量工具 11. 能力分析 12. 正态
13. 选择子组 14. 定义公差带
Cpk值判定
稳定性判定和不合格的原因
失控判定规则
✓1点超出控制限 ✓连续9点在基准值的一侧 ✓连续6点上升或下降 ✓连续14点交替上下 ✓连续3点中有2点在2σ线以外 ✓连续5点中有4点在1σ线以外 ✓连续15点在1σ线以内 ✓连续8点中无1点在1σ线以内
5.选择测量值 6.输入参考值 7.输入公差值
测量系统偏倚判定和接受准则
Cg、Cgk VDA要求的检具能 力，判定标准与 Cpk值判定一致， 即Cgk≥1.33则检 具能力满足。
偏倚判定准则
✓P<0.05：偏倚显著，不能接受 ✓P>0.05：偏倚不显著，可以接受
偏倚接受准则
➢|偏倚%|<10%时可接受 ➢10%≤ |偏倚%|≤30%时可接受需改进 ➢|偏倚%|>30%时拒绝接受
1. 统计 2. 质量工具 3. 量具研究
4. 量具R&R研究 （嵌套）
8. 定义公差值
5. 定义部件 6. 定义测量人 7. 定义测量值
GR&R计算结果判定准则
MSA–测量系统分析
MSA –测量系统分析引言MSA（测量系统分析）是一种用于评估和验证测量系统准确性和可靠性的方法。
在许多行业中，准确的测量数据对于产品质量和过程改进至关重要。
因此，对测量系统进行分析和评估是确保数据质量的关键步骤。
本文将介绍MSA的基本概念、主要组成部分和常见的分析方法，以及如何使用Markdown文本格式输出。
MSA的概述测量系统是指用于测量和收集数据的工具、设备和方法。
这些测量系统可以包括各种仪器、传感器、计量设备和人工操作。
MSA的目标是确定测量系统的偏差、重复性和稳定性，以评估测量过程的可靠性和准确性。
MSA的主要目标是确定测量系统的变异来源，并分析其对于测量结果的影响。
通过评估测量系统的可行性和稳定性，我们可以确定任何必需的改进和修正。
MSA的组成部分MSA包括以下三个主要组成部分：1.制程能力分析（PPK）：通过对测量系统进行评估，确定其是否能够满足产品或过程的需求。
制程能力分析是一种量化的方法，用于确定测量系统能够产生多大程度的变异。
2.重复性与再现性分析：重复性是指在同一测量条件下进行多次测量时，测量结果之间的差异。
再现性是指在不同测量条件或不同测量者之间进行测量时，测量结果之间的差异。
通过对重复性和再现性进行分析，可以确定测量系统的一致性和可靠性。
3.精确度分析：精确度是指测量结果与真实值之间的接近程度。
通过与参考标准进行比较，我们可以评估测量系统的准确性和偏差。
常见的MSA分析方法以下是几种常见的MSA分析方法：1.方差分析（ANOVA）：ANOVA是一种统计分析方法，用于分解测量变异的来源。
通过将测量结果进行分解，我们可以确定各个变异来源的贡献程度，并确定潜在的改进措施。
2.控制图：控制图是一种用于监控和分析过程变异的图表。
通过绘制测量结果的控制图，我们可以可视化测量系统的偏差和变异，并及时发现异常情况。
3.直方图：直方图是一种图表，用于显示测量结果的频率分布。
通过绘制测量结果的直方图，我们可以了解测量数据的分布情况，并判断测量系统的精确度和稳定性。
MSA__测量系统分析
一、分辨力
分辨力是指测量系统识别并显示被测量最微波变化的能力，这种能力往往可以通过仪器仪表上的最小刻度来反映具有足够的分辨力是合格测量系统的首要条件之一，当发现分辨力不足时，则及时更换量具或更
对于连续型数据，一般称测量结果的最小间距Unit为分辨力，测量系统分辨力的最起码要求应使Unit同时不大于过程总波动PV(6倍的过程标准差）的1/10和容差（USL-LSL）的1/10，即
6σUSL-LSL 1010
另外分辨力还可以使用可区分组数作为分辨力足够与否的另一个标准，其定义为：
σp σms
ndc判断标准如下示：
二、稳定性
对于任何一个质量特性而言，具有稳定性是指此种特性的分布不随时间而变，即它的平均值、极差、标准差以及分布的形状都不随时间而变。
测量系统的稳定性是指测量系统的各个计量特性（主要是偏倚和精度）在时间范围内保持恒定的能力。
稳定性操作一般是定期使用标准部件进行重复测量，并绘制测量值的Xbar-R或Xbar-S控制图进行分析，观察测量系统是否产生异常现象，并对千万不稳定的原因进行分析与纠正。
Unit<=min() ,ndc=INT( 1.41*）
过仪器仪表上的最小刻度来反映。
具或更好测量技术。
最起码要求应使Unit同时不大于
它的平均值、极差、标准差
围内保持恒定的能力。
ar-S控制图进行分析，观察。
MSA-测量系统分析
18 101.1 101.0 101.4
19 99.3 99.8 100.7
20 98.8 98.9 100.6
21 98.9 100.2 99.7
22 99.9 101.5 100.6
23 100.7 101.0 100.5
24 99.6 101.5 100.7
25 99.2 100.1 99.1
• 量规仪器的选择，首先是有关分辨率的要求。
– 分辨率：仪器的最小跳动值，请切记录是最小跳动值， 而不是最小刻度值。
– 选择的标准：在于考虑仪器必须有能力侦测出产品或 制程的变化，所以一般的通用要求要在规格的1/10以下。
– 精度要求一般也要在1/10以下。
p10
10
Phase2 计量型MSA
p11
p46
46
偏倚分析的做法
决定要分析的测量系统 抽取样本，取值参考值 请现场测量人员测量15次 输入数据到EXCEL表格中
计算EV及t值，并判定
是否合格，是否要加补正值 保留记录
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44
偏倚分析的做法
决定要分析的测量系统 抽取样本，取值参考值 请现场测量人员测量15次 输入数据到minitab表格中
计算EV及t值，并判定
是否合格，是否要加补正值 保留记录
现场人员测量： 现场人员：指的是实际在现场工作 的人员，由于他们来进行测量，才能 真正了解公司测量的偏差是多少。 重复测量十五次，取记录其值。
划出控制界限 将点子绘上 先检查R图，是否连续25点都在控制界限内， 以判定重复性是否稳定。 再看Xbar图，是否连续25点都在控制界限内， 以判定偏移是否稳定。 可以利用Xbarbar-标准值，进行偏差检定， 看是否有偏差。 可以利用Rbar/d2来了解仪器的重复性。
测量系统MSA分析
测量系统MSA分析1. 简介测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是针对测量系统进行的一项评估，用于确定测量系统的准确性和稳定性。
MSA分析是质量管理中非常重要的一部分，可以帮助我们评估测量系统的可靠性，从而确保产品质量的准确性和可靠性。
2. MSA分析的目的MSA分析的主要目的是确保测量系统的有效性和稳定性。
它通过评估测量系统的各种组件，如测量设备、操作员和测量过程，来确定测量系统的可靠性和精确度。
具体来说，MSA分析有以下几个目标：•评估测量设备的准确性和稳定性•评估操作员的测量技能和一致性•评估测量过程的可重复性和再现性•识别并减少测量系统中的变异源3. MSA分析的方法在进行MSA分析时，通常可以采用以下几种方法：3.1 精度和偏差分析精度和偏差分析是一种常用的MSA分析方法，它通过比较测量系统的测量结果与参考值之间的差异来评估测量设备的准确性和稳定性。
通常可以采用直方图、散点图等方式来可视化表示测量结果与参考值之间的差异，进而确定测量设备的偏差情况。
3.2 重复性和再现性分析重复性和再现性分析是评估测量过程的可重复性和再现性的方法。
重复性指的是同一测量设备在同一测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性，而再现性指的是不同测量设备在相同测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性。
通过统计分析和可视化展示重复性和再现性的数据，可以评估测量过程的稳定性和可靠性。
3.3 线性度和偏移分析线性度和偏移分析是评估测量系统线性度和偏移情况的方法。
线性度指的是测量设备在不同测量范围内的测量结果是否存在线性关系，而偏移指的是测量设备的测量结果是否存在常数偏差。
通过对测量结果进行统计分析和可视化展示，可以确定测量系统的线性度和偏移情况。
4. MSA分析的应用MSA分析在实际应用中具有广泛的用途，特别是在制造业领域。
以下是一些常见的应用场景：•生产线上定期进行测量设备的校验和维护，以确保测量结果的准确性和稳定性。
MSA 测量系统分析
9
4.1低质量数据的原因和影响
■低质量数据的普遍原因之一是变差太大 ■一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相
互作用造成的。 ■如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会
太低，从而造成测量数据无法利用。如：具有较大 变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因 为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
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测量系统的统计特性
Bias偏倚(Bias) Repeatability重复性(precision精度) Reproducibility再现性 Linearity线性 Stability稳定性
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1.偏倚(Bias)
基准值 偏倚
偏倚：是测量结果的观测平均 值与基准值的差值。 真值的取得可以通过采用 更高等级的测量设备进行多次 测量，取其平均值。
➢ 违背假定、在应用常量上出错
➢ 应用─零件尺寸、位置、操作者 技能、疲劳、观察错误
■量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指 用在车间的装置；包括通过/不通过装置。
■测量系统：是用来对被测特性定量测量或定性评价的 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；用来获 得测量结果的整个过程。
7
3.量测过程
S ：标准 W ：零件 I ：仪器 P ：人/程序 E ：环境
15
二、测量系统统计特性
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数据变差的来源
工作件(零件)
相互关连
弹性变形 质量
的特性
清洁
仪器(量具)
发展的变异
发展
创建公差
使用假设 稳健设计 偏移
扩大
接触几何 变形效应
弹性特性 支撑特性
适合的 数据
MSA测量系统分析
计量数据G R&R方法
1）从过程中选取可以代表过程的若干件产品（一般30件以上） 在我们选出做分析的产品中应包括下列产品 不良品/无缺陷产品/边缘产品
2）挑选检验员和量仪，检验员应具有经验和资格，测量仪器应在有效期内。 3）让每位检验员独立以随机的次序检验用测量仪器测量这些产品记录数据，
应该使用哪一把尺测 量具有上述分布的过
程？
三、重复性（Repeatability）
• 由同一个测量系统，多次重复测量同一零件的同一特性时，所获得的测量 值的变异称为量具的重复性，或称为测量系统的重复性，简称为重复性；
• 一个好的测量系统应具有很好的重复性，也就是它的重复测量值的变异是 很小的；
重复性
第一次测量
第二次测量
三、重复性（Repeatability）
• 重复性：
• 对同样的变量在相似条件重复测量时的变异
同一检验员 同一设置 同一量具 相同的环境条件 短期
2 total
=
2 product
+
2 repeatability
+
2 reproducibility
2 means
四、再现性（Reproducibility）
称重案例
谁的称准？
您的测量系统是否好得足以让您放心收集数据？ Gage R&R 分析给您答案。
“测量系统”概念
- 与进行测量有关的任何东西：人、测量工具、材料、方法 和环境。
-- “测量系统”
部件 观察
测量
数据
输入
输出
输入
输出
S 标准 W 工件(如,零件) I 仪器 P 人/程序 E 环境
MSA测量系统分析
MSA测量系统分析MSA目的：选择各类方法来评定测量系统的质量．．．．．．．．．。
活动：测量、分析、校正适用范围：用于对每一零件能重复读数的测量系统。
测量与测量过程：1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系；2)赋值过程定义为测量过程；3)给予的值定义为测量值；4)测量过程看成一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。
量具：任何用来获得测量结果的装置；经常用来特指在车间的装置；包含用来测量合格／不合格的装置。
测量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、与操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。
测量变差：●多次测量结果变异程度；●常用σm表示；●也可用测量过程过程变差R&R表示。
注：a.测量过程（数据）服从正态分布；b.R&R=5.15σm表征测量数据的质量最通用的统计特性是偏倚与方差。
所谓偏倚特性，是指数据相对标准值的位置，而所谓方差的特性，是指数据的分布。
测量系统质量特性：●测量成本；●测量的容易程度；●最重要的是测量系统的统计特性。
常用统计特性：●重复性（针对同一人，反映量具本身情况）●再现性（针对不一致人，反映测量方法情况）●稳固性●偏倚●线性（针对不一致尺寸的研究）注：对不一致的测量系统可能需要有不一致的统计特性（相关于顾客的要求）。
测量系统对其统计特性的基本要求：●测量系统务必处于统计操纵中；●测量系统的变异务必比制造过程的变异小；●变异应小于公差带；●测量精度应高于过程变异与公差带两者中精度较高者（十分之一）；●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时，其最大的变差应小于过程变差与公差带中的较小者。
评价测量系统的三个问题：●有足够的分辨力；（根据产品特性的需要）●一定时间内统计上保持一致（稳固性）；●在预期范围（被测项目）内一致可用于过程分析或者过程操纵。
●这些问题的确定同过程的变差联系起来是很有意义的。
长期存在的把测量误差只作为公差范围百分率来报告的传统，是不习惯汽车行业的进展的。
MSA测试系统分析
MSA测试系统分析概述MSA（Measurement System Analysis）是指测量系统分析，是用来评估和确认测量系统的可靠性和准确性的一种方法。
在各行各业的生产和质量控制过程中，测量系统都扮演着十分重要的角色，因此，对测量系统进行分析和评估是非常必要的。
本文将介绍MSA测试系统分析的背景、涉及的主要步骤和相关的统计方法。
背景在生产过程中，对产品的测量和检验是十分重要的环节。
通过测量，可以评估产品特性是否符合要求，从而提高生产过程的控制和产品质量。
然而，测量结果的准确性和可靠性受到许多因素的影响，包括测量设备、操作人员和环境等。
为此，需要对测量系统进行分析和评估，以确保测量结果的准确性和可靠性。
MSA测试系统分析通常包括以下几个主要步骤：确定测量系统的目的首先，需要明确测量系统的目的和应用情境。
例如，是用于产品的检验还是生产过程的控制，或者是用于供应商评估等。
不同的目的和应用情境可能需要使用不同的测量方法和统计方法。
选择适当的指标选择适当的指标是进行MSA测试系统分析的关键步骤。
常见的指标包括测量误差、重复性、稳定性等。
根据不同的情况，选择合适的指标进行分析。
收集数据是进行MSA测试系统分析的必要步骤。
根据所选择的指标，使用适当的方法进行数据的采集和记录。
通常可以使用测量仪器来收集数据，并记录在数据表中。
分析数据在收集到足够的数据后，可以对数据进行分析。
常用的统计方法包括统计描述、方差分析、回归分析等。
通过这些统计方法，可以评估测量系统的准确性、稳定性和重复性等指标。
结果解释和改进措施根据数据分析的结果，可以对测量系统进行评估和解释。
如果测量系统存在问题，可以采取相应的改进措施，如调整测量设备、培训操作人员或改善环境等。
通过对测量系统进行分析和评估，可以得出结论和建议。
根据分析结果，可以评估测量系统的可靠性和准确性，并提出改进建议，以提高测量系统的性能和效果。
结论MSA测试系统分析是一种重要的方法，用于评估和确认测量系统的可靠性和准确性。
MSA-测量系统分析
B
第1次 第2次 第3次
5.34
5.34
5.36
5.46
5.46
5.48
5.50
5.46
5.48
5.24
5.26
5.26
5.24
5.24
5.26
5.54
5.52
5.56
5.40
5.42
5.44
5.36
5.38
5.38
5.46
5.44
5.44
5.40
5.42
5.40
5.39
5.39
5.41
Average X B 5.40
测量数据的用途: • 产品控制 • 过程控制 • 特性之间的联系
测量数据的质量:
• 真值 • 一个好的或高质量的测量具备哪些特点？ • 一个差的或低质量的测量具备哪些特点？ • 如何表征数据质量
偏倚:位置 方差:分布
测量数据变差的来源(S、W、I、P、E):
变差的普通原因和特殊原因
理想的测量系统：零方差、零偏倚和错误分类零概率； 用多次测量数据的统计特性来确定MS的质量
MSA－测量系统分析
术语:
测量: 赋值（或数）给具体物以表示它们之间关于特定 特性的关系。赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定 义为测量值
量具:用于获得测量的装置
测量系统:是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪 器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环 境和假设的集合；用来获得测量结果的整个过程
建立在正态分布基础之上的
对非正态分布，过程责任者有责任纠正这些测量系统的 评价
测量系统分析前的准备: • 确定统计特性和分析方法(如有些情况下重复性忽略) • 确定评价人数量 • 样本数量 • 重复读数的次数 • 评价人的选择
MSA测量系统分析
MSA测量系统分析简介MSA测量系统分析（Measurement System Analysis）是一种用于评估和优化测量系统可靠性和稳定性的统计方法。
在各个领域，测量系统在产品设计、生产过程控制和质量检验等方面起着重要的作用。
通过进行MSA分析，可以确定测量系统的误差、偏差和稳定性，并评估测量结果的可靠性和准确性。
MSA的重要性测量系统是一个包含人员、设备、程序和环境等多个因素的复杂系统。
任何一个因素的变化都可能对测量结果产生影响，从而导致产品的不一致或质量问题。
因此，进行MSA分析非常重要，它可以帮助我们理解和控制测量系统的误差来源，优化测量过程，提高产品质量。
MSA的指标和方法1. 测量系统误差测量系统误差是指测量结果与实际值之间的差异。
常用的误差指标有Ma（Measurement accuracy）、Repeatability（重复性）、Reproducibility（可再现性）和Stability（稳定性）等。
其中，重复性指示了测量系统对同一样本重复测量时的一致性，可再现性指示了不同操作者在相同的条件下测量时的一致性，稳定性指示了测量系统的长期稳定性。
2. 测量系统判定为了评估测量系统的可靠性和准确性，可以使用以下方法进行测量系统的判定： - 直接对比法：将同一个样本分别由不同测量系统测量，通过比较测量结果的一致性来评估测量系统的准确性。
- 方差分析法：对测量结果进行方差分析，判断测量系统的误差是否显著。
- 通过测量系统分析工具，如测量系统拆解图、测量系统误差分析图等，可直观地帮助我们理解和诊断测量系统的问题。
3. MSA的方案和步骤进行MSA分析时，首先要确定合适的样本数量，并选择合适的测量方法。
然后，按照以下步骤进行分析： 1. 收集样本数据：从不同的测量系统中收集一组样本数据。
2. 分析数据：使用统计方法对测量数据进行分析，计算测量系统的误差指标。
3. 评估误差来源：通过分析测量结果的差异，确定误差的来源。
测量系统分析(MSA)
测量系统分析（MSA）一、什么是测量系统分析？测量系统是指由测量仪器（设备）、测量软件、测量操作人员和被测量物所组成的三个整体。
MSA（Measurement System Analysis）是指检测测量系统以便更好地了解影响测量结果的变异来源及其分布的一种方法。
通过测量系统分析可把握当前所用的测量系统有无问题和主要问题出在哪里，以便及时纠正偏差，使测量精度满足要求。
重复性也叫设备变差。
用同一评价者在同一测量设备上多次测量同一部件，可评价测量设备的变差有多大。
再现性也叫人为变差。
用不同的评价者在同一测量设备上多次测量同一部件，可分析人为因素的影响有多大。
二、GRR评价方法（GRR变异等于系统内部和系统之间变异之和）1．首先界定此测量系统用于何处，如产品检验或工序控制2．选出10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品3．从测试人员中选择2～3人对每个样品进行2～3次随机测量4．记录测量结果并用重复性和再现性表进行运算5．用判别标准进行判断，确定此系统是否合格6．对不合格之测量系统进行适当处理三、测量系统分析标准1．测量系统的精度（分辨率）需比被测量体要求精度高一个数量级，即如要求测量精度是0.001，测量仪器的精度要求须是0.0001。
2．如果GRR小于所测零件公差的10%，则此系统无问题。
3．如果GRR大于所测零件公差的10%而小于20%，那么此测量系统是可以接受的。
4．如果GRR大于所测零件公差的20%而小于30%，则接受的依据是数据测量系统的重要程度和商业成本。
5．如果GRR大于所测零件公差的30%，那么此测量系统不能接受，并且需要进行改善。
四、测量系统的控制测量系统控制需要注意以下几点：1．定期对测量系统进行评估，看GRR是否超出标准范围。
2．定期对仪器设备进行检定使其符合标准要求。
3．对测量系统要有规范的仪器校正标识卡和最后使用期限。
4．要有专人负责和管理仪器软硬件，并定期加以维护，确保其工作在正常状态。
MSA-测量系统分析
一、测量系统分析：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。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。
一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。
测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。
测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。
测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。
分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统，否则，不管我们采用什么样的分析方法，最终都可能导致错误的分析结果。
在ISO10012-2和QS9000中，都对测量系统的质量保证作出了相应的要求，要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。
测量系统特性类别有F、S级别，另外其评价方法有小样法、双性、线性等.分析工具在进行MSA分析时，推荐使用Minitab软件来分析变异源并计算Gage R&R和P/T。
并且根据测量部件的特性，可以对交叉型和嵌套型部件分别做测量系统分析。
另外，Minitab软件在分析量具的线性和偏倚研究以及量具的分辨率上也提供很完善的功能，用户可以从图形准确且直观的看出量具的信息。
MSA的基本内容数据是通过测量获得的,对测量定义是：测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。
MSA测量系统分析
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公司名称
公司logo
理想的测量系统
理想的测量系统：零方差、零偏倚和错误分类零概率； 用多次测量数据的统计特性来确定测量系统的质量
测量数据的变差的统计特性:
偏倚(Bias)
Choose certainty- Add value.
稳定性( Stability )
线性（Linearity）
重复性( Repeatability )
• 检查
公司logo
包括感官
• 测量
Choose certainty- Add value.
• 试验
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公司名称 分析时机
➢新生产的产品，PV有不同时，如试生产； ➢新仪器，EV有不同时； ➢新操作人员，AV有不同时； ➢易损耗之仪器C必ho須os注e c意er其ta分int析y-频Ad率d ；value. ➢客户要求的频次。
公司名称
课程大纲
测量系统分析的目的
测量和测量系统基本概念
测量系统的C特ho性ose certainty- Add value.
测量系统分析项目
测量系统分析的方法
计数型测量系统的分析
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测量系统分析的目的
测量和测量系统基本概念
测量系统的C特ho性ose certainty- Add value.
能 • 系统内变差 • 基准不是必须的 • 影响所有的随机测量结果
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再现性（Reproducibility）
• 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
• 对于产品和过程C条ho件ose，c可ertainty- Add value.
测量系统分析(MSA)
MSA
测量系统分析
测量系统的规划（一）
• 由小组根据被测量特性的重要程度确定测量系 统。同时考量：
– 产品规范是什么？预期的过程变差是多少？需要什 么样的分辨率？ – 量具需要怎样的操作方式？需要操作者具备哪些技 能？怎样培训？ – 如何测量？是否人工测量？在哪里测量？零件的位 置和固定是否是可能的变差来源？接触测量还是非 接触测量？ – 测量如何被校准？校准频率？谁来校准？
• 什么是测量仪器？
– 用来进行测量的任何仪器。
• 什么是检验员（或者鉴定人）？
– 使用测量仪器进行测量的个人
MSA
测量系统分析
有关测量数据的常见问题
• 测量系统：不仅指量具。
– 测量系统包括：人（及其培训）、过程（测量程 序）、设备（量具或测量工具）、系统、及所有这 些因素的相互作用。 – 测量总偏差：
MSA
测量系统分析
第2类要素：与测量系统制造有关的问题 （设备、标准、仪器）
• 是否已在系统设计中针对变差来源的识别？设计评审； 验证和确认。 • 校准和控制系统：推荐的校准计划和设备审核及其文 件。频率、内部或外部、参数、生产过程中的验证检 查。 • 输入要求：机械的、电子的、液压的、真空的、波动 抑制器、干燥器、滤清器、作业准备和操作问题、隔 离、解析度和灵敏度。 • 输出要求：类比或数位、文件和记录、档案、保存、 存取、备份。 • 成本：开发、采购、安装、操作和培训的预算要素。
MSA
测量系统分析
数据的质量
• 数据的质量取决于从处于稳定条件下进 行操作的测量系统中，多次测量的统计 特性，如：假设使用某一在稳定条件下 操作的测量系统对某一特定特性值进行 了几次测量，如果这些测量值均与该特 性的参考值（master value）“接近”）， 那么，数据的质量被称为“高”；同样， 如果部份或所有的测量值与参考值相差 “很远”，则数据的质量很“低”
MSA测量系统分析
测量不确定度
测量不确定度是给组成测量系统的变量赋值的所有可能性的总和（百分率）。 总的可能性应衡量并且要与在进行的测量的重要性和关键性相一致。 根据测量系统分析而作出的决定包括：
什么是测量？ 将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进行的比较
为什么我们需要测量数据？ 我们使用测量数据来判断产品是否合格，制定有关过程管理的决策。 我接受这件产品吗？ 过程是很好，还是需要进行调整？
我们对测量数据有什么期望？ 准确性：数据必须告诉我们真相！ 重复性：重复测量必须产生同样的结果！ 再现性：结果不应该受检验员的影响。
SPC（统计过程控制）和MSA（测量系统分析）的应用状况作为衡量供应 商提供稳定的符合要求的产品的能力的重要参考指标。
为什么进行测量系统分析
人 机 法 环 测量
测量 原辅料
制造过程
测量 结果
测量存在误差，误差导致误判。 要保证测量结果的准确性和可信度。
合格 不合格
测量系统范例
例如要测量一个柱的外径，那其测量系统应包括： — 测量项目 — 人员 — 测量仪器 — 进行测量的环境条件 作为测量活动的结果，产生一个数值以表示外径
影响敏感度的因素包括： 一个仪器的衰减能力 操作者的技能 测量装置的重复性 对于电子或气动量具，提供无漂移操作的能力 仪器使用所处的条件，例如：大气条件、尘土、湿度
准确度
准确度(Accuracy) — 测量的平均值是否与真值吻合? 真值(True Value):
▪ 理论上正确的值 ▪ 国际度量衡标准 偏倚（Bias) ▪ 测量值的均值与真值的距离 ▪ 测量系统持续地偏离目标 ▪ 系统错误
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五、GR&R的制作
5.1、目前舉世公認的GR&R原則與分級標準如下： %GR&R=產品規格公差/量測標準差*5.15 %GRR<10%:A級，量測值十分可靠 10%<%GRR<30%:B級，量測值可以採信 %GRR>30%:C級，量測值不宜採信 注意事項：被測物宜力求穩定量具刻度宜比被測特性規格為高。因為計算 GR&R時是採用99%的信賴區間，依據常態分配99%的范圍含蓋在X bar±2.575個σ 之內，所以分子要*5.15(2*2.575)。 5.2、获行GR&R的程序： 5.2.1、準備被樣本(至少5件Parts)。 5.2.2、將被測件交給平常實際作業之人員(至少3人)反復量測(每一樣本 至少量測2次)。 5.2.3、記錄各量測數據(Measurements)。 5.2.4、計算GR&R。
二、测量系统分析的统计特征
2.5、测量系统分析的共同特性： 2.5.1、必须处于统计控制状态。 2.5.2、与制造过程变差和规范容限相比，测量系统变差必须很小。 2.5.3、测量精度不大于过程变差或规范容限中的较小者的十分之一。 2.5.4、最大变差必须比过程变差或规范容限中较小者小。 2.6、测量系统分析的分辨率不足： 2.6.1、当极差图出现以下情况时，表示测量系统的分辨率不足，只有一、 二或三个极差值可读，四分之一以上极差为零。 2.6.2、选择分辨力按比例小于规范或过程变差，以获得足够的分辨率。 2.7、测量系统分析的分辨率决定原因？ 2.7.1、推荐分辨力最大为过程分布6σ 的十分之一，而不是公差(规范)的 十分之一。 2.7.2、在APQP和测试期间进行量具分辨力的研究： 2.7.2.1、研究制造过程或相似过程的极差图，根据前页和范例。 2.7.2.2、从不断改进的角度看，公差值的十分之一可能不够。
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E-mail:eary_hu@1Fra 二、测量系统分析的统计特征
2.4、测量系统分析过程变差分析：
过程变差观测值
实际过程变差
测量误差
长期过程变差
短期过程变差
抽样产生的变差
量具的变差
操作员的变差
重复性
准确性
稳定性
线性
再现性
结论：重复性和再现性是测量误差的主要来源。
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四、GR&R的认识
4.1、GR&R指量測再現性(Repeatability)與重复性(Reproducibility)。 4.2、再現性Repeatability:(Equipment Variation) 4.2.1、明白测量仪器之变异性。 4.2.2、同一人員使用同一量具量測同一產品多次之后來估算其變易。 4.2.3、在其取得数据时应符合下列条件： ◆同一人員 ◆相不的歸零條 ◆同一產品 ◆同一位置 ◆同樣的環境條件 ◆數據要在短時間內取得
4.5、GR&R的应用范围： 4.5.1、量測設備、測試設備、檢測設備。 4.5.2、GO&NG量具，限度樣品。
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四、GR&R的认识
4.6、做GR&R的时机： 4.6.1、新設備、新量具。 4.6.2、客戶要求、機械能力研究。 4.6.3、訓練雇員、推定制程條件。 4.6.4、重點呎寸、加嚴公差。 4.7、GR&R的基本原则： 4.7.1、選擇正確的量測系統。 4.7.2、零件必須從制程中獲取。 4.7.3、操作員正常操作設備。 4.7.4、選擇零件的重點呎寸。 4.7.5、零件必須被編號且具備隨機性。 4.8、GR&R指标變化的來源： 4.8.1、操作員間的差異。 4.8.2、物料的差異。 4.8.3、設備的差異。 4.8.4、客戶和廠商間的差異。
三、测量系统分析的偏倚、线性和稳定性
3.7.7、将计算出的偏倚由小到大排序。 3.7.8、以偏倚均值(Y-轴)对基准值(X轴)建立散点图。 3.7.9、线性由这些点的最佳拟合直线的斜率确定。一般说来，斜率越小 表示线性越好。 3.7.10、计算量具的线性指数。
3.8、分析线性： 3.8.1、如果测量系统存在线性问题，需要通过调整软件、硬件或者同时 调整两者，再校准以达到0偏倚。 3.8.2、如果在测量范围内偏倚不能被调整到0，只要测量系统保持稳定， 仍可以用于产品/过程控制，但不能进行分析。
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五、GR&R的制作
5.3、GR&R计算公式不考慮PV 5.3.1、重复性(Repeatability)--Equipment Variation(EV)EV=R*K1 式中：R=(Ra+Rb+Rc)/3 (Trials為3組時) Trials K1 或：R=(Ra+Rb)/2 (Trials為2組時) 2 4.56
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四、GR&R的认识
4.4、做GR&R的目的： 4.4.1、防止良品被判退。 4.4.2、防止不良品被接收。 4.4.3、增強客戶的信心。 4.4.4、評估量具間的差異。 4.4.5、提升量測技術。 4.4.6、確認量測人員的資格。 4.4.7、評鑑量具的量測能力。 4.4.8、幫助挑選量測設備。 4.4.9、評定量具的量測能力。 4.4.10、比較不同的量具。 4.4.11、評估校驗前後的差異。 4.4.12、評監量測方式。
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三、测量系统分析的偏倚、线性和稳定性
3.10.1、稳定性是测量系统对给定零件或标准零件在不同时间的偏倚的总 变差。 3.10.2、当同时有多个测量系统介入时，偏倚最小的那个系统被认为是 “稳定”的系统。
3.11、量具的稳定性： 3.11.1、一般没有R&R问题大，有助于确定校准周期。 3.11.2、当多个系统精确测量同一标准件并随时间变化有显著的变差时， 有助于确定最稳定的测量系统。 3.11.3、应对测试跟踪并图表化(或至少在量具记录中记录实际读数和其 它相关数据)。
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三、测量系统分析的偏倚、线性和稳定性
3.3、量具偏倚的工作指南： 3.3.1、用标准值或高等级量具，如完全尺寸检验设备，获得可接受基准 值。 3.3.2、用测量室或完全尺寸检验设备。 3.3.3、由同一评价人对同一零件作至少10次测量。 3.3.4、相对基准值作直方图，以判断是否存在特殊原因。 3.3.5、计算： 3.3.5.1、读数的均值。 3.3.5.2、偏倚=观测值均值-基准值。
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二、测量系统分析的统计特征
2.1、理想的测量系统分析： 2.2.1、每次都能获得正确的测量值，每个测量值都与标准值一致。 2.2.2、有如下统计特性： 2.2.2.1、“零”变差。 2.2.2.2、“零”偏倚。 2.2.2.3、对被测量产品错误分类为“零”概率。 2.2、测量系统分析的数学表达： 2.2.1、过程控制中所收集的数据包含二种不同，相对独立的变差来源： 2.2.1.1、制造过程变差(MPV)。 2.2.1.2、测量系统变差(MSV)。 2.2.1.3、总变差(TV)=MPV+MSV。 2.3、测量系统分析的变差必须小于制造过程变差：MSV<MPV。 注：测量系统的变差必须尽可能小。
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三、测量系统分析的偏倚、线性和稳定性
3.9、稳定性：稳定性(或漂移)是指一个测量系统在某一持续时间(指几天 而不是几小时)获得的对同一基准或零件的一个单一特性的测量值总变差。 或者偏倚随时间的变化。
3.10、稳定性范例：
量具A的第一次均值 量具A的第二次均值 至 为A的稳定性
3.4、为何做量具偏倚分析？ 3.4.1、从比例上讲，不会象GR&R那么大，但有助于量化准确度。 3.4.2、用于同一量具的稳定性和线性进一步分析。 3.4.3、可接受基准值应与其它统计特性评估相同。 3.4.4、和以后其他评价人作GR&R分析时，作读数比较。
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4.3、重复性Reproducibility:(Appraiser Variation) 4.3.1、明白不同人員間之變異性。 4.3.2、由不同人員使用同一量具量測同一產品多次后來估算其變易。 4.3.3、在其取得数据时应符合下列条件： ◆不同的人員 ◆不同的歸零條件 ◆不同的位置 ◆不同的環境 ◆數據宜在較長期間內取得
3.12、对量具稳定性的影响： 3.12.1、长时间的不用或间歇使用。 3.12.2、二次稳定性试验的测量数很大或很小。 3.12.3、环境或系统变化，例如：湿度，气压。 3.12.3.1、与统计稳定性相混淆的其它因子，如预热效应、磨损度、缺乏 维护、作业员或实验人员缺乏培训等。
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制作：Eary_hu 2012.01.25
MSA测量系统分析
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一、测量系统分析的分析概述
1.1、MSA是英文Measurement Systems Analysis 的简称，中文是测量系统 分析。 1.2、什么是测量系统？ 1.2.1、测量赋值给具体事物以表示它们之间关于特定特性的关系。 1.2.2、测量系统用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标 准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合，是用来获得测 量结果的整个过程。评估这一系统的首要步骤是理解这一过程并确定其是 否符合我们的要求。
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一、测量系统分析的分析概述
1.5、测量系统分析的变差源？ 1.5.1、测量过程的构成因子(S、W、I、P、E)及其相互作用，产生了测量 结果或数值的变差。 工件(W) 人员(P) 标准(S) 测量值 变差 环境(E) 方法(P) 机器(I)