测量系统分析
测量系统分析
随机误差和系统误差：
随机误差——突然发生、不可预测、可通
过重复测量避免
可能源于：环境因素的波动
测量位置的不同
人员作业的偶然性
仪器、设备的重复特性
Reproducibility）
不同的测量人员、使用不同设备、在不同
X¯¯b
X¯¯a
X¯¯c
重复性与再现性——R&R
Gage Repeatability & Reproducibility）
测量趋势图
测量线性和准确度研究测量重复性和再现性测量重复性和再现性属性测量
考虑人与部件的交互作用，选方差分析法（ANOVA），不考虑时，选Xbar& R分析法判断交互作用α值
适用于破坏性测试，每一个操作者针对的零件都是唯一的，所以不存在operator by part的交互作用
测量人员各自的可重复性测量人员各自的正确性漏判率& 错判率
测量系统的可重复性测量系统的正确性。
测量系统分析(MSA)-实例
03 实例测量系统分析
偏倚分析
确定测量系统的准确性
通过比较测量系统所得结果与已知标准值或参考值之间的差异， 评估测量系统的偏倚程度。
计算偏倚值
将测量系统的结果与标准值或参考值进行对比，计算出偏倚值。
判断偏倚是否可接受
根据所允许的偏倚范围，判断测量系统的偏倚是否在可接受的范围 内。
线性分析
1 2
测量系统分析（MSA）-实例
目录
• 测量系统分析概述 • 实例选择与数据收集 • 实例测量系统分析 • 实例测量系统评价 • 实例总结与改进建议
01 测量系统分析概述
定义与目的
定义
测量系统分析（MSA）是对测量系 统的误差来源、大小及分布进行评 估的过程。
目的
识别测量系统的变异性来源，确 保测量系统能够满足产品质量和 过程控制的要求。
测量系统分析的重要性
提高产品质量的可预测性和可靠性
01
通过对测量系统进行全面分析，可以了解测量误差的大小和分
布，从而更准确地预测产品质量。
优化生产过程控制
02
准确的测量数据是生产过程控制的基础，对测量系统进行有效
的分析有助于提高过程控制的稳定性和有效性。
降低成本
03
通过减少测量误差，可以减少重复测量、检验和返工等不必要
的操作，从而降低生产成本。
测量系统分析的步骤
确定分析范围和对象
明确需要分析的测量设备、工 具或方法，以及相关的操作人
员和环境条件。
数据收集
收集一定数量、具有代表性的 测量数据，包括重复测量、再 现性数据等。
数据分析
对收集到的数据进行统计分析 ，识别测量系统的变异性来源 。
结果评估与改进
第八章测量系统分析-1
第八章测量系统分析（Measurement Systems Analysis，MSA）一、有关术语及定义1、测量系统——一套组装的并适用于特定量在规定区间内给出测得值信息的一台或多台测量仪器，通常还包括其他装置，诸如试剂和电源。
1）一个测量系统可以仅包括一台测量仪器。
注：测量系统——是用来获得测量结果的整个过程。
▲2、测量仪器（计量器具）——单独或与一个或多个辅助设备组合，用于进行测量的装置。
1）一台可单独使用的测量仪器是一个测量系统。
2）测量仪器可以是指示式测量仪器，也可以是实物量具。
3、测量设备——为实现测量过程所必需的测量仪器、软件、测量标准、标准物质、辅助设备或其组合。
4、示值——由测量仪器或测量系统给出的量值。
5、示值误差——测量仪器示值与对应输入量的参考量值之差。
6、分辨力——引起相应示值产生可察觉到变化的被测量的最小变化。
7、显示装置的分辨力——能有效辨别的显示示值间的最小差值。
8、仪器偏移——重复测量示值的平均值减去参考量值。
9、测量仪器的稳定性——测量仪器保持其计量特性随时间恒定的能力。
简称稳定性。
稳定性可用几种方式量化：1）用计量特性变化到某个规定的量所经过的时间间隔表示。
2）用计量特性在规定时间间隔内发生的变化表示。
10、仪器漂移——由于测量仪器计量特性的变化引起的示值在一段时间内的连续或增量变化。
1）仪器漂移既与被测量的变化无关，也与任何认识到的影响量的变化无关。
11、影响量引起的变差——当影响量依次呈现两个不同的量值时，给定被测量的示值差或实物量具提供的量值差。
1）对实物量具，影响量引起的变差是影响量呈现两个不同值时其提供量值间的差值。
12、影响量——在直接测量中不影响实际被测的量，但会影响示值与测量结果之间关系的量。
例：1）用安培计直接测量交流电流恒定幅度时的频率。
2）测量某杆长度时测微计（千分尺）的温度。
13、测量重复性——在一组重复性测量条件下的测量精密度。
简称重复性。
测量系统分析
1.00
0.75
0.50
1
2
3ple
Range图M e应as u该r e显me n示t h一O个pe受ra t控o r 过
程。 1.00
0.75 如果有一点落在UCL上方, 操
0.50 作员在进行一致的测量时将
会有1问题。
2
3
Range图可以帮O p e助r a识t o r别不足的
A
A = 2.25
B = 2.00 B
1
2
3
第二个刻度的分辨率比两个被 测对象之间的差异要小，被测 对象将产生不同的测量结果， 分辨力为0.01。
测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程变差的10%。
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准确性
测量的准确性（又称为偏倚）是测量所得的平均值与真实值 的差别。
基准值
9 10
0.75
0.50
1
2
3
Operator
Operator 乘 Sample 交互作用
1.00 0.75 0.50
Operator 1 2 3
平均
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sample
样本均值
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变异分量
% 贡献
Gage R&R X / R 图 200
% 研究变异
(TV )2 (PV )2 ( AV )2 (EV )2
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连续数据测量系统分析
数据收集原则
测量者
1
2
3
被测对象 1 2 ......
10
测量次数 1 2
12
2~3个测量者
测量系统分析(MSA)
测量系统分析（MSA）测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。
测量后能够给出连续性的测量数值的为计量型测量系统；而只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。
“计量型”测量系统分析通常包括(Bias)、稳定性(Stability)、(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability&Reproducibility，简称R&R)。
在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
测量：是指以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。
我们通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣，并用它们控制测量系统的偏倚和波动，以使测量获得的数据准确可靠。
有效测量的十原则：1.确定测量的目的及用途。
一个尤其重要的例子就是测量在质量改进中的应用。
在进行最终测量的同时，还必须包括用于诊断的过程间测量。
2.强调与顾客相关的测量，这里的顾客包括内部顾客与外部顾客。
3.聚集于有用的测量，而非易实现的测量。
当量化很困难时，利用替代的测量至少可以提供关于输出的部分理解。
4.在从计划到执行测量的全程中，提供各个层面上的参与。
那些不使用的测量最终会被忽略。
5.使测量尽量与其相关的活动同时执行，因为时效性对于诊断与决策是有益的。
6.不仅要提供当期指标，同时还要包括先行指标和滞后指标。
对现在及以前的测量固然必要，但先行指标有助于对未来的预测。
7.提前制订数据采集、存储、分析及展示的计划。
8.对数据记录、分析及展示的方法进行简化。
简单的检查表、数据编码、自动测量等都非常有用，图表展示的方法尤为有用。
9.测量的准确性、完整性与可用进行阶段评估。
其中，可用性包括相关性、可理解性、详细程度、可读性以及可解释性。
10.要认识到只通过测量是无法改进产品及过程。
基本概念：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。
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。
测量系统分析(MSA)
稳定性好
真值 时间 1
时间 1
真值
稳定性差
时间 2
时间2
时间 3
时间3
Y的测量系统评价 对散布的评价
- 精密度 : 根据测量系统反复性和再现性的总变动
- 反复性 : 重新测量也有相同的结果吗 ?
- 再现性 : 用其他测量系统也有相同的结果吗 ?
Y的测量系统评价
精密度
- 测量系统中的总散布 术语: 随机误差（ Random Error ）， 分散（ Spread ）， 测试/再测试误差（ Test/Retest error ） 重复性和再现性
据的信赖性,通过研究测量系统所发生的 Nhomakorabea动对工程散布的影响,从 而判断该测量系统的适合性
MSA 概要
测量系统评价的重要性
1.测量数据 1)作为分析判断的基本依据,有必要评价其信赖性; 2)依据测量系统进行观测和评价
2.测量系统的分析 是6SIGMA活动的最基本的工作和最重要的部分之一
3.测量系统分析被强调的原因 1)所有的产品通常都是由许多部件构成的; 2)产品的小型化趋势使产品的误差界限缩小; 3)部件更换或组装时通常要求有互换性; 4)为了能大量生产,通常有增大自动组装的必要性
计量型数据的 Gage R&R P/T 比
P / T = 5.15*s MS
Tolerance
一般用 %表现
说明有多少百分比的公差 由测量误差所占据
包括重复性和再现性
作为目标，我们追求 P/T < 30%
注意 : 5.15标准偏差占测量系统散布的 99%. 5.15是产业标准.
计量型数据的 Gage R&R
70
80
Process
测量系统分析(MSA)
观测平均 Observed Average
偏倚
图2 偏倚变差示意图
三、测量系统变差的种类与定义释
2.精密度（Precision）
精密度或称变差（Variation），是指利用同一量具，重复 测量相同工件同一质量特性，所得数据之变异性。这里的变 差主要分为两种：一种是重复性变差，另一种是再现性变差。 精密度变差越小越好。
改善的着力点，确定是进行人员培训，还是调整测量方法或调 整仪器。
一、测量系统分析（MSA）
4.MSA评估的仪器和责任人员 ☆测量系统一般由仪校人Βιβλιοθήκη 或品质部的负责人来主导，由参与检测或
试验人员来测量，以提供测量数值。不可以由品质部领导或仪校人 员来测量和提供数值，需要特别注意的是：测量人员不可知道自己 上次测量结果和别人测量结果，要保证盲测。MSA要识别的误差是 测量人员、设备、环境、方法、标准值导致的误差，品质部领导和 仪校人员一般不亲自测量产品，所以分析他们的测量数据基本没有
二、为什么要进行测量系统分析
1.标准要求
☆ IATF16949第7.1.5.1.1条：测量系统分析 应进行统计研究，分析每种测量和测试设备系统的结果中
出现的变差。本要求适用于控制计划中引用的测量系统。分 析方法和验收标准应符合测量系统分析参考手册。如果顾客 认可，其他分析方法和接受标准也可以使用。记录应保持顾 客接受替代方法。
许出现，但超过规范就不能接受。 7.稳定性变差
随着时间的推移，偏倚变差的波动。如下图所示。如果随 着时间推移偏倚值越大，稳定性差不可接受。
稳定性
时间1
图6 稳定性变差示意图
时间2
三、测量系统变差的种类与定义
8.线性变差 线性变差即偏倚值，是用来测量基准值存在的线性关系。
测量系统分析
T 6
C pk
或：
T 2eT T 2e 6 T 6 6
Cpk Min(
USL LSL , ) 3 3
例2:测试一批零件外径尺寸的平均值 =19.0101 s=0.0143，规格要求 0.04 为 ，试计算过程能力指数并估计不合格品率 19 0.03
K CP
K不好,CP好
K好,CP好
K不好,CP不好
K好,CP不好
提高过程能力指数的途径
Cpk Cp * (1 k ) T X (1 ) 6 T/2
调整加工过程的分布中心，减少偏移量K，即: X
应以制造单位为主,技术为副,品管为辅
提高过程能力Cp,即减少分散程度σ ;
解：
C pu
USL 3 7 1 7 0.2 3 0 .2 4 1 .1 1
(2)仅有规格下限（Tl） 说明：当只有单侧规格时，此时的单侧过程能力指即为CPK
●计算公式：
C pl
f （x ）
Lsl 3
μ-TL
σ
TL
μ
x
例3 要求零件淬火后的硬度≥HRC 71，实测数据后计算得 ；S＝1，试计算过程能力指数Cpk 解：
解：由题意：
计算cpk
Usl 19.04 Usl Lsl 19.005 x 19.0101 2
Lsl 18.97
T 0.07
e x 19.005 19.0101 0.0051 T 2e 0.07 2 0.0051 0.70 6S 6 0.0143 2 19.005 19.0101 k 0.145 0.07 0.07 Cp 0.816 6 0.0143 C p k (1 k )C p (1 0.145) 0.816 0.7 Cp k
测量系统分析
测量系统分析测量系统分析是指通过对测量系统的性能和准确度进行评估和优化的过程。
测量系统是指用于测量和获取物理量的设备、传感器、仪器以及测量方法和技术。
测量系统分析的目的是确保测量系统能够提供准确、可重复和可靠的测量结果，并通过分析测量误差和不确定度来估计测量结果的可靠性和可信度。
测量系统分析通常包括以下几个方面的内容：测量系统的准确度、精确度、稳定性、灵敏度、线性度、重复性、回归性等参数的分析；测量系统误差和不确定度的评估；测量系统的校准和检验方法的验证；测量系统的故障和异常检测；测量系统的改进和优化等。
测量系统的准确度是指测量结果与真实值之间的偏差或误差，可以通过与已知标准物件进行比较来评估。
精确度是指测量结果的稳定性和重复性，可以通过多次重复测量同一物理量来评估。
稳定性则是指测量结果在长时间和不同环境条件下的变化程度。
测量系统的灵敏度是指测量系统对于输入信号的改变的响应程度，通常使用灵敏度系数来表示。
线性度是指测量系统输出与输入之间的线性关系的程度，可以通过线性回归分析来评估。
回归性是指测量系统的输出在不同输入变量条件下的一致性和稳定性。
测量系统误差和不确定度的评估是指通过测量数据的分析和处理来估计测量结果的误差和不确定度。
常见的方法包括使用统计学方法进行数据分析、建立数学模型进行数据处理和误差传递分析、进行多次测量来减小随机误差等。
测量系统的校准和检验方法的验证是指确定测量系统校准和检验方法的可信度和可靠性。
校准是指通过已知标准物件来调整和修正测量系统的偏差和误差，以提高测量结果的准确度和可靠性。
检验是指通过对已知物件的测量来验证测量系统的准确度和精确度。
测量系统的故障和异常检测是指通过对测量数据的监控和分析来检测测量系统中可能存在的故障和异常情况。
常见的方法包括使用控制图进行数据监控和故障诊断、进行实验和模拟来验证测量系统的可靠性和稳定性。
测量系统的改进和优化是指通过对测量系统进行分析和评估，找出问题和瓶颈，并采取相应的措施来改进和优化测量系统的性能和准确度。
测量系统分析第四版
在实际应用中，测量系统分析 将更加注重与具体行业的结合 ，为解决行业内的复杂测量问 题提供定制化的解决方案。
此外，随着全球化的不断深入 ，测量系统分析的国际交流和 合作也将进一步加强，促进测 量系统分析领域的共同进步和 发展。
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线性度
表示测量系统在测量范围内是否呈线性关系。线性度越高， 表示测量系统在测量范围内响应与输入呈线性关系，误差 越小。
非线性误差
非线性误差是由于测量系统的非线性响应引起的误差，可 以通过拟合直线的方法来评估非线性误差的大小。
校准函数
校准函数是描述测量系统响应与输入之间关系的函数，通 常是一个多项式函数。校准函数可以用来评估线性度和非 线性误差。
未来趋势
随着数字化和智能化技术的不断发展，未来的测量系统将更加自动化、智能化和集成化。 同时，随着数据分析技术的不断发展，测量系统分析将更加依赖于数据挖掘和机器学习等 技术来提高评估的准确性和效率。
02 测量系统的基本组成
测量对象
01
测量对象是测量系统所要测量的实体或事物，可以是物理量、 化学量、生物量等。
测量系统分析的重要性
提高产品质量
降低生产成本
测量系统是产品质量控制中的重要环节， 一个高质量的测量系统能够提供准确的测 量结果，从而保证产品的质量和稳定性。
通过优化测量系统，可以减少生产过程中 的重复测量和返工，从而降低生产成本。
提高生产效率
增强企业竞争力
一个稳定、可靠的测量系统可以减少生产 过程中的等待和调试时间，从而提高生产 效率。
在质量控制中，测量系统分析 还可以用于评估生产过程中的 控制参数，以确保生产过程的 稳定性和产品质量。
测量系统分析
4. 造成重复性的可能原因有: • 零件内部(抽样样本): 形状,位置,表面粗糙,锥度,样本的一 致性 • 仪器内部: 维修,磨损,设备或夹具的失效,质量或保养不好 • 标准内部: 质量,等级,磨损 • 方法内部: 作业准备,技巧,归零固定,夹持,点密度的变差 • 评价人内部: 技巧,位置,缺乏经验,操作技能或培训,意识,疲 劳 • 环境内部: 对温度,湿度,振动,清洁的小幅波动 • 错误的假设 — 稳定,适当的操作 • 仪器一致性不好 • 量具误用 • 失真( 量具或零件), 缺乏坚固性 • 应用 — 零件数量,位置,观测误差(易读性, 视差)
3.
计数型测量系统分析结果判别准则
决定测量系统 评价人可接受条件 评价人可接受条件 可能需要改进 评价人不可接受条件 需要改进 有效性 错误性 错误警报率
≥90% ≥80%
≤2% ≤5%
≤5% ≤10%
＜80%
＞5%
＞10%
本例中，将已得到的所有信息进行汇总，得到以下结论： 评价人 A B 有效性 84% 90% 错误率 6.3% 6.3% 错误警报率 4.9% 2.0%
测量系统分析
MSA
测量系统分析（MSA）是汽车行业在采用质量管理体系 标准ISO/TS16949:2002时所涉及的五种核心工具之一。正 确地选用与运用测量系统，能保证较低的测量成本获得高质 量的测量数据。 几个重要概念 1. 测量：赋值（或数）给具体物以来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。 2. 量具：任何用来获得测量结果的装置，经常是特别用在工 厂现场的装置，包括通/止规。 3. 测量系统：是用来对被测量的仪器、夹具、软件、标准、 操作、方法、人员、环境及假设的集合。用来 获得测量结果的整个过程。
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。
测量系统分析
与其他测量系统的比较
将两个或多个测量系统进行比较，可以评估它们之间的差异 和一致性。
比较的内容包括测量范围、误差大小、测量时间、稳定性、 可靠性等。
量具的效度分析
量具的效度是指测量系统在特定测量目的下反映被测对象 真实特性的准确程度。
量具的适用性
根据被测对象的特性，选择适用的 量具，以提高测量效率。
量具的校准和维护
定期对量具进行校准和维护，以保 证其测量准确性和稳定性。
量具的优化建议
根据实际应用中遇到的问题，对量 具进行改进和优化，提高其使用性 能和效率。
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03
误差的传递和合成会影响最终测量结果的不确定度，必须采取
措施进行控制和减小不确定度。
04
测量系统的可靠性分析
可靠性定义及评估方法
可靠性定义
测量系统的可靠性是指测量结果的一致性和稳定性，即测量系统在相同条件下重 复测量同一对象时，所得结果的一致程度和可信程度。
评估方法
评估测量系统的可靠性通常采用方差分析、稳定性分析、重复性和再现性分析等 方法。
它包括用于评估测量系统的精度、重复性、线性、稳定性等 特性的方法和工具。
测量系统分析的重要性
1
测量系统分析有助于确定测量系统的误差大小 和变异程度。
2
它有助于识别测量系统对产品质量和过程控制 的影响，并采取相应的改进措施。
3
测量系统分析是实现全面质量管理的重要环节 之一。
测量系统分析的流程
确定测量对象
根据产品或过程的要求，确定需要测量的 特性。
测量系统分析的基础知识
26
结果分析—作图法
4）建立控制限并用标准控制图分析评价失控或不稳定 状态。
结果分析—数据法
除了正态控制图分析法，对稳定性没有特别的数据分析 或指数。
如果测量过程是稳定的，数据可以用于确定测量系统的 偏倚。
同样，测量的标准偏差可以用作测量系统重复性的近似 值。这可以与（生产）过程的标准偏差进行比较以决定 测量系统的重复性是否适于应用。
机
量具/测量设备/工装
料
被测的材料/样品/特性
法
操作方法、操作程序
环
工作的环境
10
测量系统的统计特性
通常使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量： Discrimination 分辨力(ability to tell things apart) ; Bias 偏倚; Repeatability 重复性; Reproducibility再现性 ; Linearity 线性 ; Stability 稳定性 。
操作者B
稳定性(Stability)：
稳定性 时间2
稳定性：是测量系统在某 持续时间内测量同一基准 或零件的相同特性时获得 的测量值的总变差。
时间1
16
线性(Linearity)：
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值
基准值
基准值
观测平均值 17
量程
线性(Linearity)：
观测的平均值
可能需要具备预期测量值的最低值、最高值及中程数的标 30 准样本是理想的。完成此步后，用线性研究分析数据。
2）让一个评价人，以通常方法测量样本10次以上。 结果分析—作图法
测量系统分析
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理想测量系统
理想的测量系统在每次使用时，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。一 个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。
理想测量系统的技术指标如下表所示 ：
注意事项
量具和测量设备是否能够被正确使用，很大程度上决定了过程变差与产品公差。为了保证结果的正确性和整 个系统性能的最优化，需要对设备进行评估。当然，设备评估不只是在实验室里，而且也要在生产环境中进行。
测量系统分析（MSA）的定义：通过统计分析的手段，对构成测量系统的各个影响因子进行统计变差分析和 研究以得到测量系统是否准确可靠的结论。
基本内容
基本内容
从测量的定义可以看出，除了具体事物外，参与测量过程还应有量具、使用量具的合格操作者和规定的操作 程序，以及一些必要的设备和软件，再把它们组合起来完成赋值的功能，获得测量数据。这样的测量过程可以看 作为一个数据制造过程，它产生的数据就是该过程的输出。这样的测量过程又称为测量系统。它的完整叙述是： 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、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称为测量过程或测量系统。
评估指标
评估指标
1.重复性：在相同测量程序、相同操作者、相同测量设备、相同操作条件和相同地点，并在短时间内对同一 或相类似被测对象重复测量的一组测量条件下，对同一或类似被测对象重复测量所得示值或测得值间的一致程度。
2.再现性：在不同地点、不同操作者、不同测量设备，对同一或相类似被测象重复测量的一组测量条件下， 在规定条件下，对同一或类似被测对象重复测量所得示值或测得值间的一致程度。（不同的测量系统可以采用不 同的测量程序）
测量系统分析方法
测量系统分析方法
测量系统分析方法是指对某个系统进行测量的相关分析方法。
测量系统可以是机械、电子、光学等各种系统，分析方法可以是数学模型、统计学方法等。
常用的测量系统分析方法有：
1. 不确定度分析：通过对测量系统的各种误差源进行分析，计算出测量结果的不确定度，评估测量结果的可靠性。
2. 误差来源分析：对测量系统中的各个组成部分进行辨识和分析，找出可能导致测量误差的因素，并采取相应的措施进行改进或校正。
3. 系统特性分析：对测量系统的灵敏度、稳定性、准确度等进行分析，确定系统的性能指标，评估系统的适用范围和可靠性。
4. 数据处理分析：对测量数据进行统计学分析，包括数据的平均值、标准偏差、相关系数等，以及数据的可靠性评估和拟合分析等。
5. 故障分析：对测量系统的故障模式进行分析，根据故障现象和数据进行诊断和定位，找出故障原因，并采取相应的修复措施。
6. 系统优化分析：通过对测量系统的各个方面进行分析和优化，提高系统的性
能指标，减少测量误差，提高测量效率。
以上是常用的测量系统分析方法，根据具体的应用领域和问题，还可以有其他的特定分析方法。
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测量系统统计特性
理想的测量系统在每次使用时，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相一致。一个能产 生理想测量结果的测量系统应该具有零方差、零偏倚和对所 测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。遗憾的是，具 有这样理想统计特性的测量系统几乎不存在，因此过程管理 者必须采用具有不太理想的统计特性的测量系统。一个测量 系统的质量经常用其多次测量数据的统计特性来确定。 尽管每一个测量系统可能被要求不同的统计特性，但有 些基本特性用于定义“好的”测量系统。它们包括： 1）足够的分辨率 1：10法则，即仪器的分辨率应该把公差或过程变差分 为10份或更多。
测量系统变异性对决策的影响
测量一个零件之后可采取得活动之一是确定零件的状态。在过 去，它确定零件是否可接受（在不在公差范围内）。另一种通 用的做法是把零件按规定进行分类，如“好的”，“坏的”等， 进一步的分类可能是如可返工的、可挽救的、报废的。 在产品控制的原理下，这样的分类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 的普通原因造成还是特殊原因造成。
术语
●
再现性
★ 由不同的评价人使用同一量具，测 量一个零件的一个特性时产生的测量平 均值得变差 ★ 对于产品和过程条件，可能是评价 人、环境（时间）和方法的误差
★ 通常指AV --评价人变差
★ 强调系统间（条件）变差
★ ASTM E-456-96 包括重复性、实验 室、环境及评价人影响
术语
●
GRR或量具R&R
性
●
●
术语
位置变差
●
准确度 ★ “接近”真值或可接受的基准值 ★ ASTM包括位置和宽度误差的影响
●
偏倚
★ 测量的观测平均值和基准值
之间的差异 ★ 测量系统的系统误差分量
术语
● 稳定性（别名漂移）（随时间发生的偏移） ★ 偏倚随时间的变化 ★ 一个稳定的测量过程是关于位置的统计受控 ● 线性（随量程发生的偏移） ★ 整个正常操作范围的偏倚改变 ★ 整个操作范围的多个并且独立 的偏倚误差的相互关系 偏差 ★ 测量系统的系统误差分量 标准值 较小 （量程）低（偏差）小， （量程）高（偏差）大--正变化
测量结果 量程的较 低部分 测量结果 量程的较 高部分 稳定性 时间t
时间t0
标准值
偏差 较大
术语
宽度变差
● 精密度 ☆ 重复读数彼此之间的“接近度” ☆ 测量系统的随机误差分量 ● 重复性 ☆ 由一位评价人多次使用一种测量仪器，测量同一零件 的同一特性时获得的测量变差 ☆ 在固定和规定的测量条件下连续（短期）试验变差 ☆ 通常指EV --设备变差 ☆ 强调仪器（量具）的能力或潜能 ☆ 系统内变差
概念
测量：是以确定量值为目的的一组操作，是指赋值给具体 事物以表示它们之间关于特殊特性的关系。 赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。 由此可以看出这不是一个简单的赋值过程，而是应将测量 过程看成是一个制造过程，它的产品是数字（数据），它 是融于生产中的一道工序。它与其他工序紧密联系，又相 互影响，具有承接性，任何一次测量不准确，都会影响到 下一道工序的操作，影响到整个过程的质量。 测量系统：已经不再仅仅局限于测量所涉及的测量用具， 而是扩展到了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，是用来获得测量结果的 整个过程。
MSA简介
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。 MSA（Measurement System Analysis）使用数理统计和图表的方 法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和 误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成 分。 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)。
测量
测量值
分析
设备仅是测量过程的一部分， 过程的所有者必须知道如何 正确使用这些设备及如何分 析和解释结果。因此管理者 也必须提供清楚地操作定义 和标准以及培训和支持。其 次，过程的拥有者有监控和 控制测量过程，以确保稳定 和正确的义务，这包括全部 的测量系统分析观点——量 具的研究、程序、使用者及 环境等。
测量系统变差
测量系统受随机和系统变差源影响。这些变差源由普通原因 和特殊原因造成。为了控制测量系统变差：
S 标准 W 工件（如，零件） I 仪器
1）识别潜在的变差源；
2）排除（可能时）或监控这些变差源。 尽管特殊原因将依据条件，但一些 典型的变差源是可以识别的，如因果图、 故障树等，但本分析指南将关注的是测 量系统的主要因素。
A：通过评价过程结果或参数
规范和工程要求规定过程应该做什么? 过程失效模式及后果分析（PEMEA)使用来确定与 潜在过程失效相关的风险，并在这些失效出现前提出纠 正措施。FEMEA的结果转移至控制计划。
通过评价过程结果或参数，可以获得过程正在做什 么的知识。这种活动，通常称为检验，是用适当的标准 和测量装置，检查过程参数，过程中零件，已装配的子 系统，或者是已完成的成品的活动。这种活动能使观测 者确定过程是否以稳定的方式操作并具有对顾客规定的 目标而言可接受的变差这一前提。这种检查行为本身就 是过程。
对过程决策的影响
对过程控制，需要确定以下要求：
※ 统计受控 ※ 对准目标
※ 可接受的变异性
在前一节已作出解释，测量误差可能引起产品出现不正确的 决策。对过程决策的影响如下： ※ 把普通原因报成特殊原因
目标和目的
持续改进
实线：测量系统所达到的范 围
虚线：产品要求范围
1.2 术语
标准 用于比较的可接受的基准 用于接受的准则 已知数值，表明的不确定度界限内，作为真值被接受 基准值 一个标准应该是一个可操作的定义：由供应商或 顾客应用时，在昨天、今天、明天都具有同样的含义， 产生同样的结果。
术语
基本设备 ● 分辨力、分辨率、可读性 ★ 三者的别名：最小的读数的单位、测量分辨率、 刻度限度和探测限度 ★ 由设计决定的固有特性 ★ 测量或仪器输出的最小刻度单位 ★ 总是以测量单位报告（报告中所有数据的位数，必须与仪器的显示位数
P 人/程序 E 环境
测定系统变差源
这只是测定系统中的部分变量,你还能想到的其他变量?
测量系统变异性的影响
由于测量系统受到多种变差源的影响，因此相同零件的重 复读数也不产生相同的结果。读数之间的不相同是普通和 特殊原因造成的。 不同变差源对测量系统的影响应经过短期和长期评估。测 量系统的能力是短期时间的测量系统（随机）误差。它是 由线性、一致性、重复性和再现性误差合成定量的。测量 系统的性能，如同过程性能，是所有变差源随时间的影响。
●
术语
系统变差 测量系统变差可以具有如下4个特征 1. 能力
短期获取读数的变异性
2. 性能 长期获取读数的变异性 3. 不确定度 关于测量值的数值估计范围，相信真值包括在此范围内。
术语
4. 溯源性
溯源性在ISO计量学基本和通用国际术语中的定义为： “测量的特性或标准值，此标准是规定的基准，通常是 国家或国际标准，通过全部规定了不确定度的不间断比较链 相联系。” 典型的测量溯源性是通过可返回到NMI（国家测量研究 院）的比较链来建立的。但在工业中的许多情况下，测量的 溯源性可能与返回到一致同意的基准值或顾客与供应商之间 “认同的标准”有联系。
一致）
★ 1：10经验法则（量具的选择）
术语
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有效分辨率（灵敏域） ★ 对于一个特定的应用，测量系统对过程变差的灵敏 ★ 产生有用的测量输出信号的最小输入量 ★ 总是以一个测量单位报告 基准值 ★ 人为规定的可接受值 ★ 需要一个可操作的定义 ★ 作为真值的替代 真值 ★ 物品的实际值 ★ 未知的或不可知的
★量具重复性和再现性：测量系统重复性和再现性合成的 评估
★体现测量系统的能力（两个方面：评价人、设备）
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测量系统能力 ★测量系统变差的短期评估（例如“GRR”包括图形）
●
测量系统性能
★测量系统变差的长期评估（长期控制图形）（包括产品 一致性Pv，评价人、测量仪器稳定性）
术语
灵敏度（生产完毕后即确定） ★ 最小的输入产生可探测出的输出信号 ★ 在测量特性变化时测量系统的响应 ★ 由量具设计（分辨率）、固有质量（OEM）、使用中的维修 及仪器和标准的操作条件确定 ★ 总是以一个测量单位报告 ● 一致性 ★重复性随时间的变化程度 ★ 一个一致的测量过程是考虑到宽度（变异性）下统计受控 ● 均一性 ★ 整个正常操作范围重复性的变化 ★ 重复性的一致性
测量 分析
工业界传统上视测量和分析活动为“黑箱”。设备是主要的关 注点，特性越重要，量具越昂贵。对仪器的有效性，与过程和 环境的相容性，仪器的适用性很少疑问。因此这些量具经常是 不能被正确使用或完全不被使用。 测量分析活动是一个过程——测量过程。所有的过程控制管理， 统计或逻辑技术均能应用。这就意味着必须首先确定顾客和他 们的需要。顾客，过程的所有者，希望用最小的努力作出正确 的决定。管理者必须提供资料以采购对于测量过程来说是充分 且必要的设备。但是采购最好的或最新的测量技术不一定能保 证做出正确的生产过程控制决定。 测量过程 需要控制 的过程 决策 Nhomakorabea测量系统分析