全套MSA知识讲解及MSA分析样表共51页
MSA经典讲解
分析线性
--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。
--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。
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
线性误差的原因
仪器需要校准，需要减少校准时间间隔 仪器、设备或夹紧装置磨损 缺乏维护 磨损或损坏的基准，基准出现误差 量具的工作范围的上限和下限未经正确的校准 仪器质量差—设计或一致性不好 仪器设计或方法缺乏稳健性 应用错误的量具 不同的测量方法—设置、安装、夹紧、技术 测量错误的特性 变形 环境 书山有路勤为径，
4.根据通常的SPC要求作评估（稳定？） 5.将测量标准差与过程变差相比较，以确定适用性
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对稳定性图的分析
如果稳定性有问题时，均值和极差图会出现漂移或非控制 状态 －均值图出现非控制状态时，表明测量系统测量不正确， 检查： 偏倚改变了-- 确定原因并改正 如果原因是磨损-- 重复校准、维修
－不必计算测量系统稳定性数值-- 通过减少系统变差 来 改善稳定性
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第五章
GR&R分析
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GR&R
GR&R： 测量系统误差由精确度、稳定度、重复性、再现性合 并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R
注意: －重复性和再现性用于衡量测量系统变差的宽度或分 布 －偏倚、稳定性和线性用于对测量系统变差作定位
读数和其它相关数据)
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对量具稳定性的影响
长时间的不用或间歇使用 二次稳定性试验的测量数很大或很小 环境或系统变化，例如：湿度，气压
MSA分析PPT课件
电磁干扰防范
03
针对可能存在的电磁干扰源，采取相应的防范措施，如使用屏
蔽材料、合理布线等，确保测量设备的正常运行。
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持续改进和优化测量系统
数据分析与评估
定期对测量数据进行统计分析和评估，及时发现潜在问题和改进 空间。
技术创新与应用
关注新技术、新方法的发展动态，积极尝试将新技术应用于测量 系统中，提高测量效率和准确性。
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其他行业中MSA应用案例
01
航空航天
在航空航天领域，产品的精度和可靠性至关重要，MSA可用于对飞机
零部件、发动机等关键部件的测量和分析，确保产品的质量和安全性。
02
医疗器械
医疗器械的精度和可靠性直接关系到患者的生命安全和健康，MSA可
用于对医疗器械的测量和分析，确保产品的质量和性能。
云计算和大数据技术的应用将使得MSA分 析更加便捷和高效，能够实现海量数据的 存储、处理和分析。
未来MSA将与其他质量工具更加紧密地集 成在一起，如六西格玛管理、精益生产等 ，共同推动质量管理的持续改进。
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THANKS
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在半导体制造过程中，MSA可用于对晶圆、芯片 等关键部件的测量和分析，确保产品的精度和性 能。
PCB检测
PCB是电子产品的重要组成部分，MSA可用于对 PCB的线路、元件等关键特性进行测量和分析， 确保PCB的质量和可靠性。
过程控制
3
在电子制造过程中，MSA可用于监控生产过程的 稳定性和一致性，及时发现并解决潜在问题，提 高生产效率和产品质量。
MSA分析PPT课件
$number {01}
MSA知识讲解及MSA分析
抽样的 随机性
与测量方法 相关的变异
与测量人员 相关的变异
稳定性
线性 偏倚性
分辨力
重复性 再现性
注：计数型数据测量系统分析方法主要有交叉表法、信号检查法。
分辨力（分辨率、可读性）
■别名：最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限、探测的最小极限
分辨力老要求：公差的1/10
分套MSA知 识讲解及分析样
表
课程简介
一、基础知识回顾
扫盲
二、正题（实用知识）
“伪专家”
基础知识回顾
目录
1、理解MSA
◆什么是测量系统分析（MSA） ◆为什么要进行MSA ◆哪些地方要进行MSA ◆什么时候进行MSA
2、MSA类型简介
分辨力、重复性、再现性、线性、偏倚性、 稳定性、一致性
3、MSA五性案例及判定标准
测量室温的测量系统构成如下：
经测量，现在
的室温为 17.5℃
◆量具（仪器）——摄氏温度计 ◆标准——在一个标准大气压下，将纯净水的结冰点定义为0℃，沸点定义为 100℃，温差的1/100即为1℃； ◆操作（方法）——将温度计放置在相对固定的环境中，5min后，平视目测， 读取温度示值，估读至0.1℃。 ◆夹具——温度计挂钩+平整的墙面（用以限制温度计自由度的任何工具） ◆软件——无 ◆人员——我 ◆环境——风速、湿度、照度 ◆假设——假设上面提到的一些参数（时间、风速、湿度、照度等）均是准确 可靠的，温度计校验合格，操作方法合理，“我”具备测量技能，……
）
分辨力（分辨率、可读性）
重复性、再现性（GR&R）
重复性、再现性（GR&R）
线性、偏倚性
◆量具线性告诉你测量系统在预期测量范围内的准确性如何。
MSA分析知识总结测量系统分析方法评估指标介绍PPT模板课件
分析时机
1.新产品
4.设计变更
2.新量具或量
（DCN） 5.工程变更
具的特性能 力不同时 3.新操作员
（ECN） 6.环境变更
或操作员岗
位变更
8.客户要求 的频次
7. 易 损 耗 之 仪 器必须注意其 分析频率
基本要求
量具
拟执行测量系统分析的量具必须经过计量确 认合格，同时其分辨力应至少能直接读取被 测特性预期过程变差或公差范围的1/10。 d≤6σ总/10；或 d≤Tolerance/10
基本概念
测 量 系 统 分 析 (Measurement Systems Analysis，MSA) ，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。这个定义由C．Eisenhart首 次给出。赋值过程定义为测量过 程，而赋予的值定义为测量值。
4. 偏 倚 ： 观 测 平 均值（在重复条 件下的测量）与 一参考值之间的 差值。
6.属性的一 致性：计数型 （属性）测量系统中系统 内、系统间及系统与标准 之间判定结果的一致程度。
3.稳定性：测量系统保 持其位置变差和宽度变 差随时间恒定的能力。
5.线性：在量具正 常的工作范围内偏 倚的变化程度。
分析时机
1.新产品
4.设计变更
2.新量具或量
（DCN） 5.工程变更
具的特性能 力不同时 3.新操作员
（ECN） 6.环境变更
或操作员岗
位变更
8.客户要求 的频次
7. 易 损 耗 之 仪 器必须注意其 分析频率
基本要求
具
拟执行测量系统分析的量具必须经过计量确 认合格，同时其分辨力应至少能直接读取被 测特性预期过程变差或公差范围的1/10。 d≤6σ总/10；或 d≤Tolerance/10
MSA知识讲解及MSA分析样表(PPT 51张)
◆量具偏倚检查观测到的平均测量值与参考或基准值之间的差异。
我的量具和基准值比较时偏倚如何？ 它回答了这样的问题：
稳定性
一致性（交叉表法） Kappa法
Kappa适用于计数型数据： ﹡好或坏
﹡通过/不通过 ﹡区分声音(嘶嘶声、叮当声、重击声)
特点：同等处理所有误分类，要求评估类别是相互排斥的。
目的：衡量两个评价者对同一物体进行评价时，其判定结论的一致性。
When? 什么时候进行MSA
§ ISO/TS16949：2002
附录A A.1控制计划的阶段 适当时，控制计划应覆盖三个不同的阶段： 样件：对样件制造中将进行尺寸测量、材料和性能试验的描述。如果顾客要求， 组织应有样件控制计划。 试生产：对样件制造后，全面生产前将进行的尺寸测量、材料和性能试验的描 述。试生产被定义为在产品实现过程中样件制造后可能要求的一特性、过程控制、试验和测量系统的形成文 件的描述。 每个零件应有一个控制计划，但是在很多情况下，系列控制计划可以覆盖采用 通用过程生产的多个似零件。控制计划是质量策划的一项输出。 §
◆测量系统分析——对测量系统进行评估，验证其是否在合适的特性
位置测量了正确的参数，确定其需要具备哪些可被接受的统计特征， 以便了解测量结果的变异来源及其分布。
用实例理解“测量系统”的含义：
经测量，现在 的室温为 17.5℃
用实例理解“测量系统”的含义：
测量系统：仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设 的集合。 经测量，现在 的室温为 17.5℃
所以，我建议，现阶段我们的MSA分析范围： 1、测量G/Z特性的测量系统； 2、需要采用SPC控制的测量系统； 3、按簇系进行。
MSA类型简介
测量变异的来源
MSA培训(完整版)
间差异构成再现性，只有当测量高度自动化，
人
操作仅需按一下开关，这项变差为零。
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C
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操作者A
操作者B
例题
❖ 现有硬度为5.0（真实值）的材料. ❖ 方法1得到的测量值是 :
3.8, 4.4, 4.2, 4.0 ❖ 方法2得到的测量值是 :
是指测量装置能够测量到最小可检出的单位。 ※测量刻度应为产品规格或过程波动的十分之一。
差的分辨率
1
2
3
4
5
好的分辨率
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1
2
3
4
5
测量仪器分辨率
（测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%）
测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。 看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。测量分辨率描述了 测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。
零件的标准偏差/ 总的量具偏差* 1.41. 一般要求它大于5才可接受
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3.真实值
某一物品理论上的真实值或参考值。
4.偏倚（Bias)
测量值平均和真实值的差异。
仪器 1 偏倚
真实值
仪器 2 偏倚
仪器 1
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平均值
仪器 2 平均值
测量数据五种类型
偏倚
被测量的产品的特性值、过程参数等。它们 的变化会影响偏倚。这个变差是我们最关注 的，测量系统对它们越敏感越好。
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计算偏倚举例
某标准件，已知值为25.4mm，某机械检查工用精度为 0.025mm的游标卡尺测量10次，测量结果如下：
MSA分析报告模板
引言概述：
MSA（测量系统分析）是一种用于评估测量系统能力和可靠性的方法。
它主要用于判断测量系统是否能够提供准确和可重复的测量结果。
本文将讨论MSA分析报告的结构与内容，通过对MSA分析报告模板的阐述，帮助读者理解并能够正确编写MSA分析报告。
正文内容：
1.MSA分析的背景和目的
1.1简述MSA分析的背景
1.2概括MSA分析的目的
1.3阐述为什么进行MSA分析的重要性
2.MSA分析的步骤和方法
2.1描述MSA分析的步骤
2.2介绍MSA分析的方法和工具
2.3解释如何选择合适的MSA方法和工具
3.数据收集和处理
3.1说明如何选择数据收集的样本
3.2讨论数据收集的方法和策略
3.3解释如何处理收集到的数据，包括数据清洗和异常值处理
4.MSA分析结果的解读和判断
4.1介绍常用的MSA分析指标
4.2分析和解释MSA分析的结果
4.3判断测量系统的准确性和可靠性
5.MSA分析的改进和实施建议
5.1基于分析结果提出改进建议
5.2定义改进计划和实施步骤
5.3阐述如何跟踪改进成果和效果
总结：
本文从MSA分析的背景和目的开始，详细阐述了MSA分析的步骤和方法。
接着，描述了数据收集和处理的过程，并解读和判断了MSA分析的结果。
给出了MSA分析的改进和实施建议。
通过本文的阐述，希望读者能够掌握MSA分析报告的编写方法和内容要点，从而能够正确地进行MSA分析并提出合理的改进建议，进一步提升测量系统的准确性和可靠性。
新版MSA资料(最全)
目录第Ⅰ章通用测量系统指南----------------------------------------------------------------- M-1第一節引言﹑目的和术语--------------------------------------------------------- M-1第二節测量系统的统计特性-----------------------------------------------------M-2第三節标准-------------------------------------------------------------------------------------- M-2第四節通用指南---------------------------------------------------------------------------- M-3第五節选择／制定试验程序---------------------------------------------------- M-3第Ⅱ章评价测量系统的程序------------------------------------------------------------ M-4 第一節引言-------------------------------------------------------------------------------------- M-4第二節测量系统的分析-------------------------------------------------------------- M-7第三節测量系统研究的准备---------------------------------------------------- M-15第四節计量型测量系统研究指南------------------------------------------ M-16第五節计数型量具研究-------------------------------------------------------------- M-31 MSA第三版计数型测量系统研究-------------------------------------------------- M-39 MSA第三版附表---------------------------------------------------------------------------------------- M-46第Ⅰ章通用测量系统指南第一节引言﹑目的和术语引言现在人们大量使用测量数据来决定许多事情﹒1.如依据测量数据来决定是否调整制造过程（利用统计控制过程）2.测量数据可以确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系﹒例如﹐推测一模制塑料件的关键尺寸与浇注材料温度有关系﹒这种可能的关系可通过回归分析进行研究3.利用测量数据来分析各种过程﹐理解各种过程4.了解测量数据的质量﹒质量高﹐带来的效益大质量低﹐带来的效益低﹒测量数据的质量如果测量数据与标准值都很“接近”﹐这些测量数据的质量“高”如果一些或全部测量结果“远离”标准值﹐这些数据的质量“低”﹒表征数据质量最通用的统计特性是偏倚和方差﹒所谓偏倚的特性﹐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﹒低质量数据最普通的原因之一是数据变差太大﹒一组测量的变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的﹒如果这种交互作用产生太大的变差﹐那么数据的质量会很低﹐以致这些数据是无用的﹒因为这一测量系统的变差﹐可能会掩盖制造过程中的变差﹒管理一个测量系统的许多工作是监视和控制变差﹒这时应着重于环境对测量系统的影响﹐以获得高质量的数据﹒如果数据的质量是不可接受的﹐则必须改进﹐通常是通过改进测量系统来完成﹐而不是改进数据本身﹒测量过程可将一种测量过程看成一个制造过程﹐它产生数字（数据）作为输出﹒目的MSA是介绍选择各种方法来评定测量系统﹐它普遍用于工业界的测量系统﹒它主要的焦点是对每个零件能重复读数的测量系统﹒术语量具﹔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﹑软件以及操作人员的集合用来获得测量结果的整个过程﹒测量系统的统计特性理想的测量系统应只产生“正确”的测量结果﹒每次测量结果总应该与一个标准值相符﹒能产生理想测量结果的测量系统﹐应具有零方差﹑零偏倚和以所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性﹒遗憾的是﹐具有这样理想的统计特性的测量系统几乎不存在﹒测量系统的质量经常只用其产生出来的测量数据的统计特性来确定﹒每一个测量系统可能需要有不同的统计特性﹐但有一些特性是所有测量系统必须共有的﹐它们包括﹔1.测量系统必须处于统计控制中﹐测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的﹒这可称为统计稳定性2.测量系统的变异必须比制造过程的变异小3.变异应小于公差带4.测量精度应高于过程变异和公差两者中精度较高者﹐一般来说﹐测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者的十分之一5.如果测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化﹒则测量系统最大的（最坏）变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者﹒第三节标准背景1.在整个等级制中最高级标准为国家标准﹒测量结果从国家标准传递到下一级标准﹐称之为第一级标准﹒2.第一级标准常用来校准其它测量系统﹒但是通常第一级标准对日常使用来说太昂贵且易损坏﹒取而代之﹐测量结果从第一级标准传递到另一级标准﹐称之为第二级标准﹒3.一般来说﹐越是远离国家标准的标准﹐该标准就越是耐其环境的变化﹐因此保持它也就越便宜和容易﹒但是﹐这些优点通常是以较低精度为代价得到的﹒一个机构没有自己的计量部门时就可以选择利用外面机构的设备﹐这种机构称为“校准试验室”﹒4.标准的使用一般地﹐确定一套测量系统的精度﹐如果不使用可追溯标准是很困难的﹒对于完成破坏性测量的测量系统尤其困难﹒对于许多非破坏性的测量系统也是困难的﹒幸运的是﹐对于某些系统﹐精度不象重复性那样重要﹒但是对于精度是重要的系统﹐使用可追溯标准经常是正确保证测量系统在它预期使用中有足够精度的唯一方法﹒可追溯标准的使用特别有助于减少某些生产者和顾客之间的测量结果不一致时而产生的矛盾﹒通用指南评定一个测量系统的第一步是验证该系统一直在测量正确的变量﹒如果一直在测量错误的变量﹐那么无论该测量系统多幺准确或精密﹐都将是徒劳无益的﹒评定一个测量系统的第二步是确定该测量系统必须具有什幺样可接受的统计特性﹒测量系统的评定通常分为两个阶段﹒在第一阶段﹐我们要明白该测量过程并确定该测量系统能否满足我们的需要﹒第一阶段试验有两个目的﹐第一个目的是确定该测量系统是否具有所需要的统计特性﹒第一阶段试验的第二个目的是发现哪种环境因素对测量系统有显著影响﹒如果试验表明周围环境温度没有明显的影响﹐那么该测量系统可放心地在车间里使用﹒第二阶段试验的目的是验证一个测量系统一旦被认为是可行的﹐应持续具有恰当的统计特性﹒“量具R和R”的研究是第二阶段试验的一种形式﹒第二阶段试验通常作为该机构正常校准程序﹐维护程序和计量程序的一部分日常工作来完成﹐但是也可以相互独立地完成﹐试验通常在该机构中完成﹒第五节选择／制定试验程序当选择或制定一个评定方法时﹐一般应考虑的问题包括﹔1.试验中是否应使用诸如那些可追溯的标准2.正在进行的试验﹐应考虑使用盲测﹒盲测是指在实际测量环境下﹐在操作者事先不知正在对该测量系统进行评定的条件下﹐获得的测量结果3.试验成本4.试验所需要的时间5.定义﹒如准确度﹑精密度﹑重复性和再现性等6.是否由这个测量系统取得的测量结果要与另外一个测量系统得到的测量结果对比﹕如果两个系统一起工作不正常﹐那幺不用标准﹐就不可能确定哪个系统需要改进7.试验应每隔多久进行一次﹕第二章评价测量系统的程序第一节引言第Ⅱ章中介绍的程序广泛用于整个汽车工业﹐以评价用于生产环境中的测量系统﹐特别是这些程序用于评定下列统计特性﹔重复性﹑再现性﹑偏倚﹑稳定性以及线性﹒这些程序有时被称为“量具R和R”程序﹒这是因为它们常常只是用来评价再现性和重复性这两项统计特性﹒通常﹐这些方法便于在生产环境中使用﹐而且﹐虽然它们是统计学方法﹐但非统计学领域的人同样可以使用﹒测量有关的问题在评价一个测量系统时需要确定三个基本问题﹒首先﹐这种测量系统有足够的分辨力吗﹕其次﹐这种测量系统在一定时间内是否在统计上保持一致﹕第三﹐这些统计性能在预期范围内是否一致﹐并且用于过程分析或控制是否可接受﹕测量系统变差的类型测量系统误差可以分成五种类型﹔偏倚﹐重复性﹐再现性﹐稳定性以及线性﹒偏倚是测量结果的观测平均值与基准值的差值﹒基准值﹐也称为可接受的基准值或标准值﹐一个基准值可以通过采用更高级别的测量设备（例如﹐计量实验室或全尺寸检验设备）进行多次测量﹐取其平均值来确定﹒图偏倚重复性是由一个评价人﹐采用一种测量仪器﹐多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差﹒图重复性再现性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﹒图再现性稳定性稳定性（或飘移）﹐是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差﹒图稳定性线性（直线、非曲线）线性是在量具预期的工作范围内﹐偏倚值的差值﹒图线性1图线性2（变化的线性偏倚）第二节测量系统的分析对用来描述测量系统变差的分布可以赋予下列特性﹔1.位置•稳定性•偏倚•线性﹒2.宽度或范围•重复性•再现性﹒除了讨论这些特性外﹐本节还将分析测量系统的分辨力及如何定量表示零件内变差对整个测量系统变差的影响﹒分析这些特性的最主要假设是被测零件或特性不受测量改变或破坏﹒测量系统的分辨力如果不能测定出过程的变差﹐这种分辨力用于分析是不可接受的﹐如果不能测定出特殊原因的变差﹐它用于控制也是不可接受的﹒图不重叠的过程分布的数据分级对控制与分析活动的影响过程控制图稳定性测量系统的稳定性﹐即对于其给定零件或标准零件随时间变化系统偏倚中的总变差量﹐及统计稳定性﹐应用于重复性﹑偏倚﹑一般过程等﹒过程（或系统）统计稳定性﹐结合专业知识﹐允许我们预测将来的过程性能﹒如果不了解一个测量过程控制状态的数据﹐则只有用重复性﹐再现性等的数字来描述研究中可得到的数据﹒这些数字对于将来的性能没有任何意义﹒在不知测量系统的稳定状态时﹐评价该系统的重复性﹑再现性可能弊大于利﹒如果分析的结果是要采取措施﹐则最后结果可能是测量系统的变差由于干预不当而增加﹒测量系统统计稳定性﹐讨论的主要问题常常是系统处于稳定的时间长度﹒如“短期稳定性”及“长期稳定性”﹒如果测量系统在预热期间漂移﹐通过采用控制限评价为统计不稳定﹐则该系统在预热期间是统计不稳定的﹒同样地﹐随着温度的改变而波动的系统在变化期间可能不是统计稳定的﹒测量系统的损耗（损耗率取决于零件设计及损耗特性）可能需要数月时间才表现出统计不稳定性﹒因腐蚀而产生变化的测量系统﹐不使用期间可能改变﹐但一经清洗及正常使用可能是统计稳定的﹒当评价测量系统的统计稳定性时﹐必须考虑到系统使用寿命期间会遇到的预期环境﹑使用者﹑零件及方法﹒评价测量系统统计稳定性之前﹐决定并优先考虑哪种因素可影响测量系统并把研究中高度优先因素包括进去﹒过程改进工具如因果图﹑过程流程图和过程模型﹐在确定这些因素中是有用的﹒通过使用控制图来确定统计稳定性﹒控制图可提供方法来分离影响所有测量结果的原因产生的变差（普通原因变差）和特殊条件产生的变差（特殊原因变差）﹒研究测量系统稳定性的一个方法是按常规画出基准或基准件重复读数的平均值和极差﹒系统的改进有时用指数来度量﹐但有了控制图﹐系统的改进可在图上看出来﹒进一步的改进可视为变窄了控制极限﹐表明已经缩减了系统变差的一般原因﹒对统计过程控制的理论的学习及实践将提高使用者对控制图的理解﹒稳定性示例R(s)图中失控状态表明不稳定的重复性（也许什幺东西松动﹑气路部分阻塞﹑电压变化等）﹒X图中失控表明测量系统不再正确地测量（偏倚已经改变）﹒如果原因是磨损﹐则可能要重新校准﹒偏倚通常可在工具室或全尺寸检验设备上完成﹒基准值从这些读数中获得﹐然后这些读数要与量具R&R研究中的评价人的观察平均值（定为XA ﹐XB﹐XC）进行比较﹒可采用下列替代的方法﹔1.在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量2.让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少10次3.计算读数的平均值﹒基准值与平均值之间的差值表示测量系统的偏倚﹒如果需要一个指数﹐把偏倚乘以100再除以过程变差（或容差）﹐就把偏倚转化为过程变差（或容差）的百分比﹒如果偏倚相对比较大﹐查看这些可能的原因﹔(1)基准的误差(2)磨损的零件(3)制造的仪器尺寸不对(4)仪器没有正确校准(5)评价人员使用仪器不正确﹒偏倚示例偏倚由基准值与测量观测平均值之间的差值确定﹒为此﹐一位评价人对一个样件测量10次﹒10次测量值如下所示﹒由全尺寸检验确定的基准值为0.80mm﹐该零件的过程变差为0.70mm﹒X1075=.X6080=.X2075=.X7075=.X3080=.X8075=.X4080=.X9075=.X5065=.X10070=.观测平均值为测量结果总和除以10XX===∑107510075..如图所示﹐偏倚是基准值与观察平均值间的差值﹒基准值图偏倚示例偏倚＝观察平均值－基准值偏倚＝0.75-0.80＝-0.05偏倚占过程变差的百分比计算如下﹔偏倚％＝100[|偏倚|／过程变差]偏倚％＝100[0.05/0.70]＝7.1%偏倚占容差百分比采用同样方法计算﹐式中用容差代替过程变差﹒因此﹐在量具R&R研究中使用的厚薄规的偏倚为-0.05mm﹒这意味着测量观测值平均比基准值小0.05mm﹐是过程变差的7.1%.重复性测量过程的重复性意味着测量系统自身的变异是一致的﹒由于仪器自身以及零件在仪器中位置变化导致的测量变差是重复性误差的两个一般原因﹒由于子组重复测量的极差代表了这两种变差﹐极差图将显示测量过程的一致性﹒如果极差图失控﹐通常测量过程的一致性有问题﹒应调查识别为失控的点的不一致性原因加以纠正﹒唯一的例外是前面讨论过的当测量系统分辨率不足时出现的情况﹒如果极差图受控﹐则仪器变差及测量过程在研究期间是一致的﹒重复性示例评价人1 评价人2零件1 2 3 4 5 1 2 3 4 5试验2 216 216 216 212 219 219 216 215 212 2203 216 218 216 212 220 220 220 216 212 220X X平均216.3 218.0 216.3 212.7 218.3 216.3 218.3 217.3 215.7 213.3 220.0 216.9 值极差 1.0 4.0 1.0 2.0 4.0 4.0 4.0 1.0 4.0 0.0表数据表图 重复性极差控制图R 图控制限﹔R ==251025. D 30000=. D 42575=.（见表3） U C L R D R =⨯=⨯=425257564... L C L R D R =⨯=30000.再现性测量过程的再现性表明评价人的变异性是一致的﹒零件间变差在均值控制图中可看出零件间的变差﹒对每一位评价人来说﹐子组平均值反映出零件间的变异﹒由于零件平均值的控制限值以重复性误差为基础﹐而不是零件间的变差﹐所以许多子组的平均值在限值以外﹒如果没有一个子组平均值在这些限值之外﹐则零件间变差隐蔽在重复性中﹐测量变差支配着过程变差﹐如果这些零件用来代表过程变差﹐则此测量系统用于分析过程是不可接受的﹒相反地﹐如果越多的平均值落在限值之外﹐并且评价人一致同意哪些零件与总平均值不相同﹐则该测量越有用﹒如果大多数零件平均值落在限值外﹐且评价人一致同意哪些零件平均值落在控制限值之外﹐那幺一般认为测量系统是适当的﹒因此﹐X 图表明测量系统测量零件的相对能力﹒在某些情况下﹐这种评价足够用来确定测量系统是否合适﹒一旦测量过程是一致的（极差图受控）﹐而且可检测出零件间变差（均值图的大部分点在控制限值外）﹐那幺可确定测量系统占过程变差的百分比﹒产品尺寸的分级（数据分级）数﹐可以根据[σσpm]⨯141.或1.41（PV ／R&R ）确定﹒ 如果数据分级数量少于2个﹐测量系统用于控制过程没有任何意义﹒它全是干扰﹐不能说一个零件不同于另一个﹒如果数据数量为2个﹐这样数据可分为高和低两组﹐这与计数型数据等同﹒对于过程分析来说﹐数据分级数必须为5个﹐最好更多﹐这样测量系统才是可接受的﹒ 因此﹐容差百分率﹐过程变差百分率﹐数据分级数是估计测量系统可接受性的不同量度.零件间变差示例X =2166.U C L X A R X=+2 L C L X A R X =-2 =+⨯2166102325... =-⨯2166102325... =2192. =2141.式中试验次数（3）用的（A 2）系数等于1023.﹒只有30％的零件平均值在限值外﹐测量过程不足以检测出零件间变差图零件评价人均值图由于只有30％或少于一半的平均值在限值外﹐本例中的测量系统不足以检测出零件间变差﹒注﹔本分析假定研究中使用的零件代表总的过程变差﹒如果所有零件是相似的（例如﹐聚集在过程平均值附近）﹐50％规则将无效﹒线性偏倚平均值与基准值有非线性关系﹒这需要进一步分析以判定测量系统的线性是否可接受﹒如果测量系统为非线性﹐查找这些可能原因﹔1.在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准2.最小或最大值校准量具的误差3.磨损的仪器4.仪器固有的设计特性﹒线性示例某工厂领班对确定某测量系统的线性感兴趣﹒基于该过程变差﹐在测量系统工作范围内选定五个零件﹒通过全尺寸检验设备测量每个零件以确定它们的基准值﹒然后一位评价人对每个零件测量12次﹒零件随机抽取﹐每个零件平均值与偏倚平均值的计算如下表所示﹒零件偏倚由零件平均值减去零件基准值计算得出﹒零件 1 2 3 4 5基准值 2.00 4.00 6.00 8.00 10.001 2.70 5.10 5.80 7.60 9.102 2.50 3.90 5.70 7.70 9.303 2.40 4.20 5.90 7.80 9.50试 4 2.50 5.00 5.90 7.70 9.305 2.70 3.80 6.00 7.80 9.406 2.30 3.90 6.10 7.80 9.50验7 2.50 3.90 6.00 7.80 9.508 2.50 3.90 6.10 7.70 9.509 2.40 3.90 6.40 7.80 9.60次10 2.40 4.00 6.30 7.50 9.2011 2.60 4.10 6.00 7.60 9.3012 2.40 3.80 6.10 7.70 9.40数零件平均值 2.49 4.13 6.03 7.71 9.38 基准值 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00偏倚+0.49 +0.13 +0.03 -0.29 -0.62极差0.4 1.3 0.7 0.3 0.5表量具数据一览表y=b+ax式中﹔x＝基准值y＝偏倚a＝斜率axy xynxxn=--=-∑∑∑∑∑()().2201317bynaxn=-⨯=∑∑().07367Rxy xynxxnyyn222222098 =--⨯-=∑∑∑∑∑∑∑[][(())][(())].偏倚=+b ax=-⨯0736701317..（基准值）线性=|斜率|×（过程变差）=0.1317×6.00=0.79％线性=100[线性／过程变差]=13.17%拟合优度（R2）=0.98图12 线性图拟合优度可用来推断偏倚与基准值之间的线性关系。
MSA讲义
§1.6 测量系统变异性的影响
对决策的影响 在产品控制原理下，分类（OK&NG)活动
是测量零件的主要原因。但是，在过程控制原 理下，兴趣的焦点是零件变差是由过程中的普 通原因还是特殊原因造成的。
控制原理和驱动零件是否在指定的范围之内？
2过程控制 过程是否稳定和可接受？
引言
在产品的质量管理中，数据的使用是 极其频繁和相当广泛的，产品质量管理的 成败与收益在很大程度上决定于所使用数 据的质量，所有质量管理中应用的统计方 法都是以数据为基础建立起来的。为了获 得高质量的数据，必须对产生数据的测量 系统要有充分的理解和深入的分析。
引言
❖ 在ISO/TS16949质量管理体系中，均具有 针对测量系统分析的强制性要求，亦即 ：企业除应对相关量具（或测量仪器） 执行至少每年一次的定期校准以外，还 必须对其实施必要的 “测量系统分析” （即：MSA）。
§1.5 测量系统变异性—因果图
§1.6 测量系统变异性的影响
不同的变差源对测量系统的影响应经过短期 和长期评估。
1) 短期评估：测量系统的能力是短期时间的
测量系统（随机）误差。它由线性、一致 性、重复性和再现性误差合成定量的。
2) 长期评估：测量系统的性能是所有变差源 随时间的影响。确定过程是否统计受控， 对准目标（无偏倚），且在预期结果的范 围有可接受的变差（稳定性）。
检定：是为评价测量仪器的测量特性，对所进行的全部工作确定其是否合 格。法定性 贸易结算、安全防卫、医疗卫生、环境监测、公用计量 标准、组织内的最高计量标准
校准：在规定的条件下，为确定测量仪器或测量（计量）系统的示值，或 实物量具（参考物质）所代表的值，与相对应的被测量的已知值之 间关系的一组操作，称为校准。不具有法定性 可以自制规范 核对 计量器具的性能能否符合预期的要求。
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1.2.过程与量测过程比较 一般过程： 输入---活动---输出
•测量过程：可用以前用过的对所有过程用过的一个管理统计和 逻辑技术 •对测量过程重点掌握： 测量设备的资源、如何正确使用这些设备；测量设备的内 容是什么（测尺寸？、性能？）；如何分析和解释测量结果；监 视和控制这个测量过程
• 简单说： • 人和量具的误差，可理解为测量系统误差。
仪器需要校准，需减少校准时间间隔； 仪器、设备或夹紧装置磨损； 缺乏维护—通风、动力、液压、腐蚀、清洁； 基准磨损或已损坏； 校准不当或调整基准使用不当； 仪器质量差；—设计或一致性不好； 仪器设计或方法缺乏稳定 性； 应用了错误的量具； 不同的测量方法—设置、安装、夹紧、技术； 量具或零件随零件尺寸变化、变形； 环境影响—温度、湿度、震动、清洁度； 其它—零件尺寸ility)
指由同一个操作人员用同一种量 具经多次测量同一个零件的同一 特性时获得的测量值变差 （四同）
Master Value
重复性
2.重复性不好的可能原因
环境内部：温度、湿度、振动、 亮度、清洁度的短期起伏变化。 零件(样品)内部：形状、位置、 表面加工、锥度、样品一致性。 违背假定：稳定、正确操作 仪器内部：修理、磨损、设备 仪器设计或方法缺乏稳健性， 或夹紧装置故障，质量差或维 一致性不好 护不当。 基准内部：质量、级别、磨损 应用错误的量具 方法内部：在设置、技术、零 量具或零件变形，硬度不足 位调整、夹持、夹紧、点密度 应用：零件尺寸、位置、操作 的变差 者技能、疲劳、观察误差(易读 评价人内部：技术、职位、缺 性、视差) 乏经验、操作技能或培训、感 觉、疲劳。
■敏感度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信 号的最小输入。 ■它是测量系统对被测特性变化的回应。 ■敏感度由量具设计（分辨力）、固有质量（OEM）、 使用中保养，以及仪器操作条件和标准来确定。 ■它通常被表示为一测量单位。
测量系统分析MSA
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测量系统分析 以示例说明如何测定偏倚量
►第7步. 确定相对于截止部分的等效高斯偏离 （EGD）。
由统计表得出, EQD = 0.95
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测量系统分析 以示例说明如何测定偏倚量
►第8步. 确定估计的标准偏差。
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测量系统分析 以示例说明如何测定偏倚量
►第9步. 计算控制线。
►第2步
● 给这些零件编上号码。如果可能的话，最好 是在操作员不会注意到的部位。
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测量系统分析 计数型量具研究
►第3步 ● 由两位操作员对零件进行两次测量。确保零 件为随机抽取以避免偏倚。
►第4步 ● 记录结果。
►第5步 ● 评定量具的能力。
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测量系统分析 计数型量具研究
►验收标准 ● 如果所有的测量结果都一致，则该量具是合 格的，即所有四次测量必须是相同的。
5
测量系统分析
►测量系统分析 (MSA) 由哪些部分组成? ● 量具重复性 ● 量具再现性 ● 偏倚 ● 线性 ● 稳定性
6
测量系统分析
►那么什么是量具双性？ 量具双性（R&R）是量具
重复性 和
再现性 的首字母缩写。
7
测量系统分析
►量具重复性的定义 ● 重复性 ○当由同一操作人员多次测量同一特性 时，测量装置重复其读数的能力。这 通常被称为设备变差。
○测量装置不能令人满意。
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测量系统分析
计量型 - 大样法 (极差法)
► 第1步
● 在下表中记录所有的初始信息。
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测量系统分析
计量型 - 大样法 (极差法)
► 第2步
● 选择2个或3个操作员并让每个操作员随机测量10个零件2或3 次－并将结果填入表中。