通止规MSA有效性分析报告范例
MSA分析报告大全
MSA分析报告大全现代多元抱负社会（MSA）分析报告摘要:本文旨在对现代多元抱负社会（MSA）进行全面分析。
首先，我们将介绍MSA的定义和背景。
然后，我们将探讨MSA的重要性以及其对个体和社会的影响。
接下来，我们将讨论MSA存在的挑战和问题，并提出相应的解决方案。
最后，我们将总结整篇报告，并提出一些建议以进一步推动MSA的发展。
引言:现代多元抱负社会（MSA）是随着全球化和信息技术的发展而出现的概念。
它指的是一个社会中存在多样性和差异性，并鼓励个体追求自己的理想和抱负。
在MSA中，个体可以根据自己的意愿和才能来选择自己的生活方式，包括工作、学习、娱乐等方面。
同时，MSA也鼓励个体在追求自己的抱负的同时，为社会做出积极的贡献。
MSA的重要性和影响:MSA对个体和社会都有着重要的影响。
首先，MSA鼓励个体发展自己的兴趣和才能，提高个体的生活质量和幸福感。
当个体选择符合自己抱负的工作和学习方式时，他们更有可能感到满足和快乐。
其次，MSA促进社会的创新和进步。
由于个体有更大的自由度来追求自己的抱负，他们能够为社会带来更多的创新和新思维。
这种多样性和差异性促进了社会的进步，带来了更多的机会和选择。
再次，MSA提高社会的包容性和多样性。
在MSA中，个体可以根据自己的意愿选择自己的生活方式，而不受社会的偏见和歧视。
这促进了社会的包容性和多元化，为不同群体提供了平等的机会和待遇。
MSA存在的挑战和问题:然而，MSA也面临一些挑战和问题。
首先，由于个体抱负的多样性，可能导致社会的不平等和不公正。
一些个体可能拥有更多的资源和机会，从而实现自己的抱负，而其他人则面临更多的困难和挑战。
其次，MSA可能导致个体的焦虑和压力。
当个体被要求追求自己的抱负时，他们可能面临来自社会和个人的压力。
这可能导致焦虑和心理健康问题的增加。
最后，MSA可能导致社会的不稳定和冲突。
个体在追求自己的抱负时可能会产生竞争和冲突，特别是当资源和机会有限时。
MSA分析报告样本
量器规 格:
AX-114N
测定日: 报告者:
工序位 置:
温 度： 24.3℃
湿 度：
48
%
从 数据收 集表:
R=
0.0960
Xdiff = 0.0463
测量单元分析
Rp= 7.0578
总变差%（TV）
第 8 页，共 18 页
1. 重复性 －装置 变差 （EV）
2. 再現性 －測定 者变差 （AV）
0.100
0.050
0.000
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
评价人C UCL CL
评价者
评价人A
评价人B
评价人C
样 品 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
第 16 页，共 18 页
读
1
12. 19. 12. 15. 12. 12. 12. 12. 12. 12. 980 840 780 550 850 930 790 860 890 850
极差
0.070 0.010 0.090 0.230 0.100 0.070 0.090 0.100 0.080 0.060 Rb=
13.891
13.913 13.876 0.090
11
C
1 12.970 19.880 12.700 15.810 12.780 12.900 12.740 12.810 12.860 12.840
n=样品 数量 r=测量 次数
3. 重复性 和再现 性 （GRR ）
4. 样品变 差 （PV）
MSA分析报告模板
1、偏倚=0整条直线在置信区间 内，系统可接受，否则为不可 接受；
2、ta≤tgm-2,1-α/2， 系统可接 受，否则为不可接受
偏倚平均值(yi)
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
∑y=
0.000
零件均值
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
∑x=
0.000
0.6000
0.4000
0.2000 0.0000
0.000
0.000
0.000
审核
0.000
0.000
分析人
测量值
偏倚
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
测量值
偏倚
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#DIV/0!
?
? b + ax0
+
? ?t ? ?
gm 2 ,1a
2
??
? ?
1 gm
+
1?
2
x0 x xi x
2
?2 ?
? ?
? ?S ? ?
下限 上限
#DIV/0! #DIV/0!
#DIV/0! #DIV/0!
1.0000
y=b+ax
上限
0.8000
#DIV/0!
#DIV/0!
下限：
测量值
偏倚
MSA实验报告
95 % 置信区间 (61.55, 89.16) (70.16, 94.29) (64.35, 90.95) 95 % 置信区间 (56.11, 85.40) (61.55, 89.16) (50.87, 81.43)
检验员之间评估一致性 # 检验数 # 相符数 百分比 95 % 置信区间 40 22 55.00 (38.49, 70.74) 所有检验员与标准 评估一致性 # 检验数 # 相符数 百分比 95 % 置信区间 40 22 55.00 (38.49, 70.7y 的属性一致性分析 检验员自身评估一致性 检验员 # 检验数 # 相符数 百分比 1 40 31 77.50 2 40 34 85.00 3 40 32 80.00 每个检验员与标准评估一致性 检验员 # 检验数 # 相符数 百分比 1 40 29 72.50 2 40 31 77.50 3 40 27 67.50
實驗結論:检验员自身一致性、每个检验员与标准一致性、检验员之间一致性、所有检验员与标准一致性均低於80%，
由此判斷測量系統是不可以信賴。
新溢眼镜製造厂
4
結果不佳分析
個人重復性: 1=64% 2=62% 3=66% 說明-----1號检验员自身在重復2次试验之间對标准一致性 說明------2號检验员自身在重復2次试验之间對标准一致性 說明----- 3號检验员自身在重復2次试验之间對标准一致性
新溢眼镜製造厂
11
實驗結論:2和3號检验员自身一致性都大於80%,個人重復性比較好.每个检验员与标准一致性、检验员之间一致性、
所有检验员与标准一致性均低於80%，由此判斷測量系統是不可以信賴。
新溢眼镜製造厂
10
小結
MSA實驗
2次MSA實驗均在規定時間內完成,從第一次實驗結果我們可以看到 所有检验员与标准為一致性14%,四個指標均低於80%,由此判斷我們 的測量系統不可信賴。對第一次SMA結果進行討論尋找出問題點及 改善對策,並進行第二次實驗分析，第二次實驗結果所有检验员与标 准為一致性55%.四個指標都有提升但還是低於80%，綜合第一次與 第二次實驗結果,判斷我們的測量系統不可信賴,需進行改進。
【参考文档】msa分析案例-优秀word范文 (14页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==msa分析案例篇一：MSA测量系统分析的案例分析MSA测量系统分析的案例分析从选矿生产过程中选取10个铁精矿样品，选用3名化检验人员，使用同一套检验系统，按不同的顺序分别检测10个样品，重复3遍。
检测结果数据如下表。
测量数据处理的结果及图表的解释本实验的测量结果数据的处理采用Minitable软件处理。
数据处理结果可用变差的方差分析表和图表两种方式来解释和说明。
其中，变差的方差分析表从各项方差占总变差的百分比来说明变异情况，图表则以图来说明。
1.变差的方差分析表本方法运用极差来计算方差，然后通过方差来计算各种变差及各变差占合计变异的比例，从而确定各变差的影响程度。
计算结果如表2。
由表2可知：。
(1)测量系统的合计量具R&R的研究变异值为17．38％，介于10％～20％之间，化检验系统变差较小，化验系统可以接受。
(2)测量系统的重复性为16．26％，介于10％～20％之间，波动较小，说明设备系统变差在可接受范围内。
但重复性(16．26％)较大，也是引起合计量具R&R偏高的主要原因，应引起注意，查明原因。
(3)测量系统的再现性和检验人员的变异都为6．15％，小于10％，说明检验人员间的变差波动很小。
化检验人员操作一致性较好。
(4)样品间的变异值为98．48％，变异显著，检验系统明显表示出样品间的品质差异。
(5)区别分类数(ndc)为7，大于5。
因此，化验系统能够满足测量的需要。
2.图表结果图表以较直观的方式来说明检验情况，并可以看出较细微的差异：（1）各变异分量各变异分量情况由图1显示，从图1可以看出样品间的变异是变异的主要来源，系统能够区分试样品位的变化。
（2）Xbar控制图图2Xbar控制图(平均值图)显示A，B，C三位化检验人员每件样品3次化验的平均值情况。
MSA数据分析方法和应用案例
MSA数据分析方法和应用案例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；是用来获得测量结果的整个过程。
从这个定义中可以看出，测量过程实际上是一个制造数据的过程，获得正确的测量数据则是保证产品质量的第一步。
如果不能科学地评价测量系统产生的数据的可靠性，就无法对测量系统的有效性进行控制，质量管理和控制就失去了最基本的前提。
因此，在ISO/TS16949汽车行业质量体系标准中，测量系统分析（简称MSA）被列为该标准的五大工具之一。
测量系统分析（MSA）的目的是确定测量数据的可靠性，它实际上是一个对测量系统的监督检查程序，在一定程度上可以看作是一个检验产品控制计划满足程度的把关程序。
即对已判定为合格的零件进行抽样检查，经过科学的统计理论分析，找出因测量系统因素导致不合格的因素，并加以整改，逐渐减少产生不合格产品因素的存在，从而达到控制产品质量的最终目的。
1 基本MSA方法测量系统分析，顾名思义针对的是整个测量系统的稳定性和准确性，它的核心是分析测量系统的位置变差、宽度变差。
在位置变差中包括测量系统的偏倚、稳定性和线性；在宽度变差中包括测量系统的重复性、再现性。
测量系统的偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性就是人们通常所说的“五性”。
因此，MSA 可简单概括为：分析整个测量系统（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）在测量过程中存在哪些风险和误差的过程。
MSA采用的数据分析方法有：独立样本法、图表法、极差法、方差分析法等。
按照测量系统分析过程前后顺序，相关方法摘记如下。
1.1 识别数据类型在进行测量系统分析前首先要识别测量数据的类型，了解了数据的类型才能使用合适的方法进行测量系统分析。
一般数据类型有两种：计数型数据和计量型数据。
计数型数据是指不能连续取值的，如砂眼数、裂纹处、疵点数等。
计量型数据是可以连续取值的，如长度、尺寸、温度等。
(精品)计数型(通止规)MSA测量系统分析
A-3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
B-1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
A-1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
A-2 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0
0
计算
期望的计算
1
计算
期望的计算
计算
期望的计算
0.906666667
Pe= 0.559733333
C
0
1
42
5
15.98
31.02
9
94
35.02
67.98
51
99
51
99
kappa= 0.788007268
总计
47 47 103 103 150 150
0 1
0.9
计算 期望的计算 计算 期望的计算 计算 期望的计算
-
很好 很好
-
A与基准判断交叉表
Pr(不合格 | 判不合格)=
0
计算
期望的计算
MSA分析分析报告
MSA分析分析报告1 引言1.1 MSA概述MSA，即测量系统分析，是用于评估测量系统变异的一种方法。
它涉及统计学、工程学和质量管理原则，旨在确保测量数据的准确性和可靠性。
MSA通过识别和减少测量误差，提高产品质量和过程效率。
在制造、工程和科研领域，MSA已成为关键的工具，帮助组织持续改进和优化操作。
1.2 MSA的目的与意义测量系统分析的目的是确保测量系统能够提供准确、一致和可靠的数据。
这具有以下几个重要的意义：1.提高产品质量：准确的测量数据有助于提高产品质量，减少缺陷和返工。
2.降低成本：通过减少测量误差，可以降低生产成本，提高效率。
3.提高决策效率：可靠的测量数据为决策提供依据，有助于组织做出正确的决策。
4.持续改进：通过定期进行MSA，可以识别改进机会，推动组织的持续改进。
总之，MSA有助于提升组织在质量管理和过程控制方面的能力，从而提高竞争力和市场占有率。
2. 测量系统概述测量系统分析（MSA）是评估和改进测量过程的重要工具，它确保了测量数据的准确性和可靠性。
在质量控制、过程改进和设计验证等多个领域扮演着至关重要的角色。
2.1 测量系统的组成测量系统通常由以下几个基本组成部分构成：•测量对象：需要被测量的物理量或特征，如长度、重量、温度等。
•传感器：用于检测测量对象的物理变化，并将其转换成可度量的信号。
•测量设备：包括传感器在内的所有用于执行测量的硬件设备。
•数据处理软件：用于收集、处理、分析测量数据的软件系统。
•操作者：进行测量操作的技术人员或工作人员。
•环境因素：可能影响测量结果的周围环境条件，如温度、湿度等。
每个组成部分都必须经过严格的控制和管理，以保证整个测量系统的有效性和准确性。
2.2 测量系统的分类根据不同的分类标准，测量系统可以被分为多种类型：•按照测量方法分类：–直接测量：直接对测量对象进行测量，如用尺子测量长度。
–间接测量：通过测量与测量对象相关的其他量，再通过计算得出测量结果，如通过测量直径计算面积。
通止规计量值MSA分析大样法
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
Data Summary/数据总结 A*B A*C 0*0 6 1*0 0 0*1 0 1*1 144 Self agreement/自评 A B C 50 50 A*B Crosstabulation
Page 3 of 3
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Prepared by Richard Li
Page 1 of 3
43 44 45 46 47 48 49 50
1 1 1 1 1 1 1 1
Part #/零件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 A-1 A-2 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 C-2 C-3 Ref/参考值
Prepared by Richard Li
Page 2 of 3
Total
1.00 Count Expected Count Count Expected Count
0 5.8 6 6.0
144 138.2 144 144.0
144 144.0 150 150.0
MSA分析报告范本
MSA分析报告范本目录MSA分析报告范本 (1)引言 (1)研究背景 (1)研究目的 (2)研究意义 (3)MSA分析概述 (4)MSA的定义和原理 (4)MSA的应用领域 (5)MSA的分类 (6)MSA分析步骤 (7)数据收集 (7)数据准备 (9)数据分析 (9)结果评估 (10)结果应用 (11)MSA分析案例研究 (12)案例背景介绍 (12)数据收集和准备 (13)数据分析过程 (14)结果评估和应用 (15)MSA分析的局限性和改进方法 (16)MSA分析的局限性 (16)改进方法和建议 (17)结论 (18)研究总结 (18)研究展望 (18)引言研究背景随着全球化的加速和经济的快速发展，企业面临着越来越复杂的市场环境和竞争压力。
为了在这个竞争激烈的市场中保持竞争优势，企业需要不断改进和优化其生产和运营过程。
而测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）作为一种重要的质量管理工具，可以帮助企业评估和改进其测量系统的准确性、稳定性和可重复性，从而提高产品质量和生产效率。
在过去的几十年里，MSA已经成为了质量管理领域的重要研究课题。
然而，尽管有大量的研究和实践经验，但仍然存在一些问题和挑战。
首先，现有的MSA方法和指标并不完善，无法满足不同行业和企业的需求。
其次，由于测量系统的复杂性和多样性，MSA的实施和分析过程常常繁琐且耗时。
此外，由于人为因素和环境变化等原因，测量系统的准确性和稳定性可能会受到影响，从而导致测量结果的误差和不确定性。
因此，本研究旨在对MSA进行深入的分析和研究，以解决上述问题和挑战。
具体来说，本研究将从以下几个方面展开工作：首先，本研究将对现有的MSA方法和指标进行综述和评估，以了解其优缺点和适用范围。
通过对不同行业和企业的实际需求进行调研和分析，本研究将提出一种更加全面和适用的MSA方法和指标体系。
其次，本研究将开展一系列实证研究，以验证和改进所提出的MSA方法和指标。
MSA2
7 1130 1.932 2.008 2.015
8 1200 1.928 2.006 2.014
9 1230 1.930 2.009 2.014
10 1300 1.935 2.007 2.013
11 1330 1.938 2.006 2.018
12 1400 1.938 2.010 2.017
13
日期 时间 样本1 样本 2 3 4 5 合计
Байду номын сангаас
1 830 1.938 2.010 2.020
2 900 1.936 2.009 2.020
3 930 1.937 2.010 2.018
4 1000 1.930 2.009 2.016
5 1030 1.930 2.009 2.016
6 1100 1.931 2.009 2.019
4
基准值 0.547204 0.502436 0.521642 0.523754 0.561457 0.503091 0.50585 0.487613 0.449696 0.498698 0.543077 0.409238 0.488184 0.427687 0.501132 0.513779 0.566575 0.46241 0.470832 0.412453 0.493441 0.486379 0.587893 0.483803 0.446697
8
比较测评人与基准的一致性（交叉表法） 比较测评人与基准的一致性（交叉表法）
A*Ref 交互 0 A 1 总计 数 期望值 数 期望值 数 期望值
Ref 0 45 16.0 3 32.0 48 48 1 5 34.0 97 68.0 102 102
总计 50 50 100 100 150 150
通止规计量值MSA分析大样法.docx
5.8
6
Pe:
0.92
1.00
Count
0
144
144
Expected Count
5.8
138.2
144
Total
Count
6
144
150
Expected Count
6.0
144.0
150
B*C Crosstabulation
C
0.00
1.00
Total
Po:
1.00
B
0.00
Count
6
0
6
5.8
6.0
Pe:
0.92
Prepared by Richard LiPage 2 of 3
1.00
Count
0
144
144
Expected Count
5.8
138.2
144.0
Total
Count
6
144
150
Expected Count
6.0
144.0
150.0
C*REF Crosstabulation
1.000
1.000
1.000
Conclude
Good
Good
Good
Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)
A*REF Crosstabulation
REF
0.00
1.00
Total
Po:
1.00
A
0.00
Count
6
0
6
Expected Count
0.2
5.8
6.0
Pe:
MSA报告
0.000 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 0.000 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 0.000 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 0.000 #### #### #### #### #### #### #### #### #### A 0.000 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 0.000 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 0.000 #### #### #### #### #### #### #### #### #### 0.000 #### #### #### #### #### #### #### #### ####
0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
MSA线性分析报告
测量系统分析评定报告（线性分析）
量具名 称 使： 用部 门 分： 析时 机：
三坐标 品质部 定期
产品(g=5)
文件编号：
量具编号：
PAL-QC-114 操作者：
零件名称：
45-0102H 测量参数：
2.00
0.00 4.98
-0.02 7.96
-0.04 10.98 -0.02 13.94
3
2.00
0.00 5.02
0.02 8.00
0.00 11.00
0.00 13.98
测
4
2.02
0.02 4.96
-0.04 7.92
-0.08 10.94 -0.06 13.96
量次
5
2.00
0.00 5.00
0.00 8.02
0.02 10.96 -0.04 13.96
序
6
2.00
0.00 4.96
-0.04 8.00
0.00 10.96 -0.04 13.92
(数) m=12
7
2.02
0.02 4.98
-0.02 10.00
2.00 10.94 -0.06 13.96
8
2.00
0.00 5.00
0.00 7.98
=
-40.05 58
1
= 0.8309363
0.5
分析结论
0.0214 0
1、 ta
=0.33
< tgm0.0214 2,1-
a/2=
-0.5 2.0021