副本计数型MSA分析表

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测量系统分析(MSA)计划表

陈伟
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

总结词
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。

计数型MSA

计数型量具一致性、风险性分析报告
零件代号量具名称操作者A 0 0 0 工序名称检验日期操作者B 0 0 0 检测项目量具编号操作者C 0 0 0 技术要求 0 B 数量期望的数量 A 数量 1 期望的数量数量总计期望的数量 Po= 1.00 0 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= B*C交叉表 C 数量期望的数量 B 数量 1 期望的数量数量总计期望的数量 Po= 1.00 0 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= C*A交叉表 A 数量期望的数量 C 数量 1 期望的数量数量总计期望的数量 Po= 1.00 0 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0 总计 150 150 0 0 150 150 0 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0 总计 150 150 0 0 150 150 0 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0 总计 150 150 0 0 150 150 0
评价人可接受
B #DIV/0! B 1.000 0.000 0.000
评价人可接受
C #DIV/0! C 1.000 0.000 0.000
评价人可接受
结论
有效性错误率错误报警率结论
部门：品质部
编制：
校核：
总计 150 150 0 0 150 150
1.00
1.00
C*参考交叉表参考数量期望的数量 C 数量 1 期望的数量数量总计期望的数量 Po= 1.00 0 150 150.0 0 0.0 150 150.0 Pe= 1 0 0.0 0 0.0 0 0.0
总计 150 150 0 0 150 150

计数型MSA分析表(最新)

135.0
150
Po:
0.92
Pe:0.77源自Po:0.89Pe:
0.78
C
0.00
1.00 总计
Po:
0.95
12
5
17
1.7
15.3
17 Pe:
0.81
3
130
133
13.3 119.7
133
15
135
150
15.0 135.0
150
A*C
0.521 差
Reprodu 0.720
Prepared by Richard Li
基准
0.00
1.00 总计
Po:
0.93
9
6
15
1.5
13.5
15.0 Pe:
0.77
0
75
75
7.5
67.5
75.0
9
81
90
9.0
81.0
90.0
0.00 计算期望的计
1.00 计算期望的计计算期望的计
基准
0.00
1.00
总计 Po:
0.98
8
1
9
0.9
8.1
9.0 Pe:
0.82
1
80
A*基准 B*基准 C*基准
11
9
9
8
C-2 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1
C-3 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1

计数型MSA分析表

计数型MSA分析表
内容正确、语言规范[title]MSA分析表[Introduction]MSA（多因素分析）是一种统计分析技术，主要用于研究多个变量之间的关系。

MSA分析表是一张用于描述多因素分析的表格，包括因素、变量、分组、比较组等。

此表是帮助统计分析师和研究者更好地理解数据的有用工具。

[Main Body]
因素（factors）：因素是一组相关变量，其有助于解释观察数据的数量和结构差异。

因素一般被划分为受试者特征（人口学因素）、设备设计（技术因素）和操作过程（程序因素）。

变量（variables）：变量是一个可以被数字表示的量，用于评估结果的变化。

变量可以是定量的（如温度和比重）或者定性的（如看法和性格）。

分组（grouping）：分组是把数据按照特定的方式组织起来的一种方法。

MSA可以采用两种分组方式，一种是随机分组，即样本是随机抽取；另一种是非随机分组，即样本是依据特定要求抽取。

FQC 外观检查计数型MSA分析表(042)

0
0
1
1
1
1
1
1
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0
1
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1
1
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
Prepared by Richard Li
Page 1 of 4
电子股份有限公司
计数型量具研究
量测次数操作人数样本数
3
3
50
零件编号
设备名称设备型号
Repeatability Total Inspected Matched % Conclude
% Appraiser
A
B
C
50
50
50
46
47
46
92%
94%
92%
Good Good Good
漏发
Conclusion
误发
A
0.00%
Acceptable
3.03%
B
0.00%
Acceptable
22 Pe:
0.75

(精编)计数型(通止规)MSA测量系统分析

零件个数= 50
C-2 C-3 基准 111 111 000 000 000 001 011 111 000 111 111 100 111 001 111 111 111 111 111 111 101 100 111 111 000 010 111 111 111 000 111 111 111 110 111
0.45231 x 0.545604 x 0.529065 + 0.514192 + 0.599581 0.547204 x 0.502436 + 0.521642 + 0.523754 + 0.561457 x 0.503091 +
0.50585 + 0.487613 + 0.449696 x 0.498698 +
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
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
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
注意： 1）评价人自己在所有试验上都一致 2）评价人在所有试验上都与基准一致 3）所有评价人自己保持一致，两两间一致 4）所有评价人自己和两两间一致并且于基准一致 5） UCI和LCI 分别是上、下置信区间边界线
A B C
0 1
0.94
计算期望的计算计算期望的计算计算期望的计算
很好

计数型MSA分析报告

XX 公司计数型MSA 分析报告日期：实施人：评价人：系统名称：所属工序：分析结论：合格不合格审核：批准：胡梅青、彭春玲、罗玉容 2017年07月19日张志超印制板外观检验中间检验计数型MSA分析报告目录有效性 (4)合格品误判率 (4)不合格品错发率 (5)印制板外观检验（中间检验） MSA分析报告一、计数型MSA评测说明所谓计数型MSA就是指计数型测量系统分析，就是让检验员评测覆铜板或印制板的某一项缺陷，并判定检验员评测结果与标准值不一致的严重度是否可接收的一种分析方法。

在计数型测量系统分析中，主要评估：有效性（检验员对样品三次评测结果均与基准值一致的总次数，占样品总数量的比率）、合格品误判率（检验员对基准值为合格的样品，评测为不合格的次数，占基准值为合格样品被评测总次数的比率）、不合格品错发率（检验员对基准值为不合格的样品，评测为合格的次数，占基准值为不合格样品被评测总次数的比率）是否均满足接收要求。

二、试验方案2.1 准备50块印制板，对于这50块印制板，外观合格样品 32 块，外观不合格样品18 块，对每一块样品随机编号，便于对应编号记录检验员每次对样品的评测结果，在让检验员对样品进行检验评测时，不允许检验员知道各个样品的编号。

2.2 2017 年 07 月，选择中间检验工序3位从事外观检验工作的检验人员，在其都不知晓每个试样判定结果前提下，分别让这3位检验人员在不同时间段对每块样品进行3次评测，并将每位检验人员评测结果及样品定义结果分别对应记录，不合格用“0”标记,合格用“1”标记。

三、数据收集表1 计数型测量系统数据收集记录表注：表1中“0”表示不合格，“1”表示合格。

四、测量系统分析结果判定标准4.1 3位评测者Kappa≥0.75,表明测量系统一致性好，否则表示一致性差。

4.2 计数型测量系统有效性、合格品误判率、不合格品错发率结果判定标准如下表2所示。

利用Excel制作MSA分析表格

当前行中指定列处的数值。
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

计数型MSA表格(Kappa模型)-公式可见-可编辑-无锁定

A
0.0
B
60
C
60.0
总计判定结论：
A — 0.000 0.000
B 0.000
— 0.000
C 0.000 0.000
—
B 0.00 数量
期望数量
1.00 数量
期望数量
60 60.0
0 0.0
0
60
0.0 60.0
0
0
0.0 0.0
总计 A与C交叉表
数量期望数量
A 总计
0.00 数量
期望数量
1.00 数量
期望数量数量期望数量
60 60.0
C 0.00
60 60.0
0 0.0
60 60.0
0 0.0
1.00 0
0.0 0
0.0 0
0.0
60 60.0 总计
60 60.0
0 0.0
60 60.0
注：Kapaa=(Po－Pe)/(1－Pe) Po=对角线单元中观测值的总和 Pe=对角线单元中期望值的总和有效性 = 正确判断的数量 / 判断的机会总数
计数型测量系统研究(Kappa模型)
零件 A-1
A-2
A-3
B-1
B-2
B-3
C-1
C-2
C-3
1
2
3
4
5
6
7

9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
评价人
分析：
确认：
基准
基准值
代码－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

计数型MSA范本

编制:
公差下限方向的漏失区间较大，与公差区间比为：
建议调 ###### 整
核准:
文件编写：饶智
威 jctc299@
#REF!
#REF!
文件编
写：饶智
威
jctc299@

计数型测量系统分析(数据表)
NO:
QR/SKJC0 07-007A
量具名称：外形检
版号： A
基准：
量具编号：
CL-MS13
被测产品：
MS13H/1
投影仪
修订号：
1 产品的PPK值: 操作者A：操作者B：
表格编
号：SKJC-
测量日
陈敬兴
实验次
张文玉
样品数
方值不合格, 此版本认为只有公差上限,则在"被测参数下限： "项填 "0",在" 被测参数上限：" 项填 "7".
3.此版本对结论判定分3个层次并颜色区分如下: 需改进
判断
色为可接受
4."系统状态分析"部分因本人能力有限,可能不准确,仅供参考.如有好的建议可与我联系欢迎指正.
必要时需得到顾客认可!测量人员需有资质,确保基准值有效.
2.是否判定,标准没有公差区间时:如标准为 5,下方值不合格,上方值合格, 此版本认为只有公差下限
,在" 被测参数下限 "项填 "5",在" 被测参数上限：" 项填一个绝对大值. 如标准为7,下方值合格,上
本方法为大样法（风险分析法）

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计数型msa分析表

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1.00 总计 Po: 5 14 12.6 14.0 Pe: 76 76 68.4 76.0 81 90 81.0 90.0
0.94 0.78
C
总计
0.00 计算期望的计算 1.00 计算期望的计算计算期望的计算 A B 0.94 好 A 50 49 98% 好漏发 0.75 好 C 0.94 好 % 评价人 B C 50 40 80% 差
B
总计
A*C 交叉表 0.00 计算期望的计算 1.00 计算期望的计算计算期望的计算 A*B Kappa 结论 0.662 差差 B*C 0.561 好 C 0.00 12 1.3 0 10.7 12 12.0 A*C 0.843 1.00 总计 Po: 4 16 14.7 16 Pe: 134 134 123.3 134 138 150 138.0 150 Reproducibility 0.97 0.83
1.00 总计 3 16 13.8 16 126 134 115.2 134 129 150 129.0 150
Po: Pe:
0.93 0.78
B*C 交叉表 0.00 计算期望的计算 1.00 计算期望的计算计算期望的计算 C 0.00 10 1.7 2 10.3 12 12.0 1.00 总计 11 21 19.3 21 127 129 118.7 129 138 150 138.0 150 Po: Pe: 0.91 0.80
Data Summary/数据总结 A*B A*C 0*0 13
B*C 12 10
A*基准 9
B*基准 9
C*基准 8
Prepared by Richard Li
Page 1 of 3
计数型研究数据表
零件号零件名称总计 Spreed 特性分级规格高 Go/No-Go 低量具名称量具编号量具类型属性类试验次数 3 零件数 50 评价人数 3 评价日期评价人 A 评价人 B 评价人 C
A
总计
Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)
A*基准交叉表 0.00 计算期望的计算基准 0.00 9 1.0 1.00 总计 Po: 1 10 9.0 10.0 Pe: 0.99 0.81
A
Prepared by Richard Li
Page 2 of 3
计数型研究数据表
零件号零件名称总计 Spreed 特性分级规格高 Go/No-Go 低量具名称量具编号量具类型属性类试验次数 3 零件数 50 评价人数 3 评价日期评价人 A 评价人 B 评价人 C
可接受可接受不可接受
可接受不可接受可接受
Prepared by Richard Li
Page 3 of 3
总计 B*基准交叉表
1.00 计算期望的计算计算期望的计算
0 8.0 9 9.0 基准 0.00 9 1.4 0 7.6 9 9.0 基准 0.00 8 0.8 1 8.2 9 9.0
80 72.0 81 81.0
80 80.0 90 90.0
B
Total C*基准交叉表
0.00 计算期望的计算 1.00 Count Expected Count Count Expected Count
1*0 0*1 1*1
8 3 126
0 4 134
2 11 127
0 1 80
0 5 76
1 0 81
Self agreement/自评 A B C 49 40 A*B 交叉表
47
A
总计
0.00 计算期望的计算 1.00 计算期望的计算计算期望的计算
B 0.00 13 2.2 8 18.8 21 21.0
计数型研究数据表
零件号零件名称总计 Spreed 特性分级规格高 Go/No-Go 低量具名称量具编号量具类型属性类试验次数 3 零件数 50 评价人数 3 评价日期评价人 A 评价人 B 评价人 C
评价人-记录
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 43 44 45 46 47 48 49 50 A-1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 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 0 1 1 1 1 A-2 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 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 0 1 1 1 1 A-3 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 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 0 1 1 1 1 B-1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 B-2 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 B-3 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 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 0 1 1 1 1 C-1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 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 0 1 1 1 1 C-2 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 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 0 1 1 1 1 C-3 1 1 1 0 1 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 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 基准 : 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 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 0 1 1 1 1
结论
1.00 0 7.2 81 73.8 81 81.0
总计 Po: 8 8.0 Pe: 82 82.0 90 90.pa 结论 Repeatability 总受检数符合的符合率结论
重复和再现性 50 47 94% 好误发 1% 6% 0%
结论
A B C
0% 0% 11%