MSA测量系统培训教材
MSA测量系统分析培训教材
测量系统分析MSA培训教材目录MSA与ISO/TS16949一、通用测量系统指南1.1QMS手册的目的1.2术语1.3什么是测量系统1.4什么是数据的质量1.5标准的传递1.6测量系统评定的两个阶段1.7评价测量系统的三个基本问题二、评定测量系统的程序2.1测量系统研究的目的2.2测量系统特性及变差类型和定义2.3测量系统的分析2.3.1测量系统分析的目的2.3.2测量系统分辨力2.3.3测量系统的稳定性2.3.4测量系统的偏移2.3.5测量系统的重复性与再现性2.3.6测量系统的线性三、计量型测量系统研究指南3.1测量系统研究准备3.2测量系统分析实施流程图3.3确定偏倚用指南3.4确定重复性和再现性指南3.5计量型――方差分析法（ANOVA）四、计数型测量系统研究指南4.1计数型――短期研究（小样法）4.2计数型――长期研究（大样法）ISO/TS16949与MSA要求条文ISO/TS16949 技术规 7.6.1•为分析当前的各种测量和试验设备系统测量结果的变差，应进行适当的统计研究。
此要求应用于控制计划中提及的测量系统。
•所有的分析方法及接受准则应与测量系统分析参考手册一致。
(如：偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性研究)。
如经顾客批准，也可采用其它分析方法及接受准则。
要点说明•对控制计划中列入的测量系统要进行测量系统分析。
•测量分析方法及接受准则应与测量系统分析参考手册一致。
•经顾客批准，可以采用其它方法及接受准则。
•ISO/TS16949手册强调要有证据证明上述要求已达到。
•PPAP手册中规定：对新的或改进的量具、测量和试验设备应参考MSA手册进行变差研究。
•APQP手册中，MSA为“产品/过程确认”阶段的输出之一。
•SPC手册指出MSA是控制图必需的准备工作。
一、通用测量系统指南1.1QMS手册的目的━介绍QMS方法，主要用于工业界的测量系统━不作为所有测量系统分析的概念，主要的焦点是对每个零件能重复读数的测量系统。
最全MSA指导培训教材
1
MSA课程目的
• 使参加培训的人员
----理解MSA在控制和改进过程中的重要性 ----具备开展测量系统分析所需要的实用知识 ----建立测量系统不确定度的量化方法、可测量指标 和接受准则，从而作出专业的、客观的评价
2
课程目录
• 第一章：MSA与ISO/TS16949关系 • 第二章：测量系统简介 • 第三章：测量系统统计特征 • 第四章：分辨率 • 第五章：偏倚、线性和稳定性 • 第六章：量具重复性与再现性 • 第七章：属性类测量系统 • 第八章：方差分析 • 第九章：MSA总结
量具稳定性分析
86
稳定性图析
87
测量系统的稳定性
88
第六章 量具重复性与再现性
89
量具R&R
90
重复性
91
重复性范例
92
再现性
93
再现性范例
94
量具R&R分析
95
量具R&R分析
96
量具R&R分析
97
测量系统的重复性与再现性
(1)测量数据
项目 零件
评 价 人1
1
2
3
4
5
评 价 人2
65
测量系统的偏倚
偏倚相对较大的可能原因
--- 基准的误差 --- 元器件磨损 --- 仪器尺寸错误 --- 测量错误的特性 --- 仪器未经正确校准 --- 不正确使用仪器
66
练习二 偏移
67
线性
68
量具的线性
69
量具线性的分析
70
量具线性的分析
71
测量系统的线性
培训教材MSA
分析的时机有：
1）按确定的周期进行MSA，一般每间隔一年要实施一次MSA。
2）按特殊的要求进行MSA。
时机&流程
测量系统分析的流程
测量系统分析流程一般包括以下部分：
1）研究准备。
2）稳定性分析。
3）偏倚分析。
4）线性分析。
9)计算均值的标准差 ;
10) 计算偏倚的 t 统计量（t=|B|/ ，如果t< ,1−/2 ,则可以继续分析， t< ,1−/2 通过查询t统计量分布
表可得）;
11) 计算偏倚值的1- α 置信区间（置信区间：[B-( ×,1−/2 ), B+( ×,1−/2 ), ]);
计或消除偏倚
线性
重复性
再现性
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差异。线性可以被认为是关于偏倚大小的变化
重复性是由一个操作者采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变
差。在相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性。重复性是设
备产生的变差，是设备本身固有的。
12)判断系统是否有偏倚（a、 t< ,1−/2 ；b、0落在1- α 置信区间，满足上述两个条件，我们就认为测量系
统无偏倚）。
测量系统有偏倚的原因可能是:
1) 基准值误差；2) 仪器磨损；3) 仪器制造尺寸有误；4)用仪器测量了错误的特性；5)仪器未得到完善
的校准；6)评价人操作不当；7)对仪器的修正运算正确
的重复性好，说明重复测量值的变差小。重复性研究分两步进行。
1）考察测量过程是否稳定；
ത 2∗ ，2∗ 查表可得， 极差的均值）
MSA培训教材
排除（可能时）或监控这些变差源
材料
操作者
培训
样本采集 习惯
样本准备
人机工程
方法
检验方法
视力
标准
技巧
分辨率
重复性 偏倚
校准
线性
照明
工具
环境
震动
温度
湿度
测量
这是测量系统的一些变 差，你还能够想起其他 的吗？
如何进行测量系统分析策划
测量系统 分析策划
概念形成 项目批准 设计确认 样件 试产 和批准
为了测量的目的，相对于过程变差和规范控制限，测量的 增量应该很小。通常所知的十进位或10-1法则，表明仪器 的分辨率应把公差（过程变差）分为十份或更多。这个规 则是选择量具期望的实际最低起点。
测量系统应该是统计受控的
在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于不同原因而 不是特殊原因造成的。这可称为统计稳定性且最好由图形 法评价
均值的变差
对于产品和过程条件，可 能是评价人、环境（时间） 操作者
或方法的误差
A
通常指A.V. – 评价人变差
系统间（条件）变差
包括重复性、实验室、环 境及评价人影响
操作者 B
再现性
操作者 C
宽度变差
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
宽度变差
测量系统能力 测量系统变差的短期评估，如：“GRR”包括图形 测量系统性能 测量系统变差的长期评估，长期控制图法
• 进行偏倚分析的关键是确定基准 值
• 选择一个落在过程产品测量值均 值附近的产品作为主样本
• 将该样件送到一个比该测量系统 更高级别的测量系统上，进行多 次测量，取这些多次测量结果的 平均值作为基准值。
MSA-测量系统培训教材PPT课件
可能需要具备预期测量值的最低值、最高值及中程数的标准样 本是理想的。完成此步后，用线性研究分析数据。
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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
3）相对于基准值将数据画出直方图。评审直方图，
用专业知识确定是否存在特殊原因或出现异常。如果 没有，继续分析，对于n＜30时的解释或分析，应当 特别谨慎。
因此，要保证测量结果的准确性和可信度。
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3
测量误差
Y = x +ε
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真 值的存在
一致
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4
测量系统分析的目的
运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差 （测量误差），了解变差的来源。 从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改 进提供信息。 保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。
Stability 稳定性 。
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分辨力（率）
定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的 能力。 传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6σ(标 准偏差)的十分之一。
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30 T
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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。
确定偏倚的t统计量：
偏倚=观测测量平均值-基准值
σb= σr/ n
t=偏倚/σb
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7）如果0落在围绕偏倚值1-α置信区间以内，偏倚在α 水平是可接受的。
2024版MSA培训教材(PPT1)
MSA培训教材(PPT1)contents •MSA概述与基本原理•测量系统分析流程与方法•稳定性评估及改进措施•偏倚性评估及校正方法•线性度评估与优化策略•重复性和再现性评估及改进•总结回顾与展望未来发展趋势目录CHAPTERMSA概述与基本原理MSA （Measurement System Anal…通过对测量系统的各组成要素进行分析和评估，确定该测量系统是否满足使用要求的过程。
要点一要点二MSA 作用确保测量数据的准确性和可靠性，提高产品质量和生产效率。
MSA 定义及作用测量系统组成要素01020304测量设备测量人员测量方法测量环境010405060302基本原理与假设条件CHAPTER测量系统分析流程与方法明确分析目的选择测量系统制定分析计划030201按照计划进行测量，并记录测量数据。
对测量数据进行统计分析，如计算均值、标准差、变异系数等。
根据分析结果判断测量系统是否满足要求。
如果测量系统不满足要求，需要采取改进措施，如校准设备、改进测量方法等。
进行测量数据分析结果判断改进措施描述性统计假设检验方差分析回归分析常用统计方法实例演示与操作指南实例演示操作指南CHAPTER稳定性评估及改进措施稳定性概念及评估方法稳定性定义评估方法数据收集不稳定因素识别与处理不稳定因素分类包括设计缺陷、制造过程问题、材料问题、环境问题等。
识别方法采用故障模式、影响及危害性分析（FMECA）、故障树分析（FTA）等方法进行识别。
处理措施针对识别出的不稳定因素，采取相应的纠正措施，如设计优化、工艺改进、材料更换等。
持续改进通过不断收集用户反馈、市场信息和新技术应用等，持续改进产品设计和制造工艺，提高产品稳定性。
预防措施在设计阶段引入可靠性设计理念，预防潜在的不稳定因素。
改进措施针对已出现的问题，采取根本原因分析（RCA ）等方法，找到问题根源并进行改进。
监控与预警建立稳定性监控体系，实时监测产品状态，及时发现并处理潜在问题。
MSA培训(完整版)
02
测量设备选择与校准
设备类型及选择依据
根据测量需求确定设备类型
01
例如，长度测量、角度测量、温度测量等。
设备精度与测量要求匹配
02
确保所选设备的精度等级满足测量需求。
设备稳定性与可靠性评估
03
选择经过验证且稳定的设备品牌和型号。
校准方法与周期确定
校准方法选择
依据设备类型和测量要求，选择合适 的校准方法，如比较法、直接测量法 等。
校准周期确定
校准记录与证书管理
确保校准过程有详细记录，并妥善保 管校准证书。
根据设备使用频率、重要性和历史数 据，制定合理的校准周期。
设备维护保养策略
日常维护
包括设备清洁、紧固、润滑等常规保养工作。
定期维护
按照设备使用说明书或厂家建议，进行定期的检查、调整和维护。
故障处理与预防性维护
建立故障处理机制，及时响应并解决设备故障；同时，实施预防性 维护计划，降低设备故障率。
前沿技术。
03
加强交流与合作
积极参加行业交流会议、研讨会等活动，与同行专家和企业代表进行深
入交流与合作，共同推动MSA领域的发展。
THANKS
感谢观看
判断标准与结果解读
掌握判断测量系统是否合格的标准， 以及如何解读分析结果，提出改进措 施。
行业应用前景展望
1 2
智能制造与工业4.0
随着智能制造和工业4.0的推进，MSA将在提高 生产效率和产品质量方面发挥更大作用。
新能源汽车行业
新能源汽车行业的快速发展对测量精度和稳定性 提出更高要求，MSA的应用将更加广泛。
测量环境
影响测量结果的各 种环境因素。
基本原理与评估方法
MSA培训教程(完整版)
3
MSA在供应链管理中的应用
通过对供应商的测量系统进行分析和评估，确保 供应商提供的产品符合质量要求，降低供应链风 险。
某电子产品生产企业MSA应用案例
MSA在产品设计阶段的应用
01
在产品设计阶段引入MSA，对设计方案的测量系统进行评估，
如何提高测量系统的稳定性？可以通 过对测量设备进行定期校准和维护、 优化测量方法和环境等方式来提高测 量系统的稳定性。
Part
06
MSA在企业中实践案例分享
某汽车制造企业MSA应用案例
1 2
MSA在质量控制中的应用
通过测量系统分析（MSA）对生产线上的关键质 量特性进行监控，确保产品质量稳定。
MSA在工艺改进中的应用
信号探测理论在计数型MSA中应用
01
信号探测理论简介
信号探测理论是一种用于研究如何在噪声背景下检测和识别信号的理论
。在计数型MSA中，该理论可用于评估测量系统的稳定性和可靠性。
02 03
信号探测理论应用
通过设定合适的阈值，将测量数据分为信号和噪声两部分。利用信号探 测理论中的相关指标（如信噪比、探测概率等），对测量系统的性能进 行评估和优化。
偏倚分析方法
STEP 02
STEP 01
独立样本法
图表法
通过比较测量结果与已知 标准值之间的差异，评估 测量系统的偏倚。
STEP 03
回归分析法
通过回归分析，确定测量 结果与标准值之间的线性 关系，进一步评估偏倚。
利用图表直观展示测量结 果与标准值之间的差异， 帮助识别偏倚。
线性分析方法
01
测量系统分析(MSA)实操应用培训
判断稳定性
根据控制图及统计量判断 测量系统是否稳定，若存 在异常波动，则需要进行 调整或改进。
偏倚分析
确定基准值
选择一种高精度、高稳定 性的测量方法作为基准， 获取测量对象的真实值。
计算偏倚
将测量系统的测量值与基 准值进行比较，计算偏倚 量及偏倚百分比。
判断偏倚
根据偏倚量及偏倚百分比 判断测量系统是否存在偏 倚，若偏倚过大，则需要 进行校准或调整。
MSA在成品检验中的应用 通过对成品进行全面的检验和测试，确保产品的 质量符合客户要求和行业标准，提高客户满意度 和企业声誉。
案例三
MSA在生产设备验证中的应用
01
通过对生产设备的验证和确认，确保设备的性能符合要求，为
医疗器械的生产提供可靠的保障。
MSA在生产过程监控中的应用
02
利用MSA对医疗器械的生产过程进行实时监控和分析，确保生
引入先进测量技术
加强对测量数据的分析和利用，及时 发现并解决问题，持续改进测量系统 性能。
提高操作员技能
通过持续的培训和技能评估，提高操 作员的测量技能和意识。
完善数据分析和改进流程
关注行业最新的测量技术和方法，适 时引入先进的测量设备和技术，提高 测量效率和准确性。
05
MSA在企业中的应用案例 分享
针对问题制定改进措施
量具改进
如果%GR&R过高，可能需要改 进或更换量具，以提高测量的准
确性和一致性。
操作员培训
如果再现性成为问题，应加强对操 作员的培训，提高其使用测量设备 的技能和一致性。
测量程序优化
优化测量程序和方法，减少测量误 差和不确定性。
持续改进方向与目标
持续关注量具性能
《MSA培训教材》PPT课件
校准方法介绍与实例分析
• 自动校准：利用计算机技术和自动化设备实现自 动校准，提高校准效率和准确性。
校准方法介绍与实例分析
01
02
03
长度测量设备校准
使用激光干涉仪对卡尺、 千分尺等长度测量设备进 行校准，确保其测量精度 符合要求。
温度测量设备校准
利用高精度温度计对热电 偶、热电阻等温度测量设 备进行校准，消除误差并 提高测量准确性。
通过对测量系统的分析和研究，评估其稳定性和准确性，确保测量结 果的可靠性和一致性。
提高产品质量
通过确保测量系统的准确性和稳定性，减少产品缺陷和不良品率。
降低生产成本
减少因测量误差导致的生产浪费和返工成本。
提升生产效率
优化测量系统，提高测量速度和准确性，从而提高生产效率。
测量系统组成要素
测量设备
包括测量仪器、传感器 、数据采集系统等。
3
强化人员培训和技术交流
提高计量人员的专业素质和技能水平，加强技术 交流与合作，提升溯源能力和水平。
案例分析：某型号产品不确定度评定过程
案例背景介绍
不确定度来源分析
简要介绍某型号产品的特点、应用领域及 不确定度评定的意义。
详细分析该产品测量过程中可能引入的不 确定度来源，如测量设备、测量方法、环 境条件等。
设计采集方案
根据数据源和目标，设计合理 的数据采集方案，包括采集频
率、数据量等。
注意事项
遵守相关法律法规和隐私政策 ，确保数据采集的合法性和安
全性。
数据处理方法介绍与实例分析
数据清洗
去除重复、无效和异常数据， 保证数据质量。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 和类型，如数值型、文本型等 。
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
2024/8/12
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
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2
3
4
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好的分辨率
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1
2
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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
2024/8/12
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。
2024/8/12
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：
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测
1
量
次
2
序
3
均值X 极差R
X
217 220 217 214 216
216 216 216 212 219
216 218 216 212 220
216.3 1.0
218.0 216.3 212.7 218.3 4.0 1.0 2.0 4.0
216.3
216 216 216 216 220
219 216 215 212 220
分析控制图
计算重复性（量具变差）
R
2.5
EV = 5.15σ e = 5.15 d2*
= 5.15× = 7.5mm 1.72
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测量系统的重复性与再现性
样本容量
A2
D3
D4
2
1.880
0
3.267
3
1.023
0
2.575
4
0.729
0
2.282
5
0.577
0
2.115
控
6
0.483
0
2.004
测量系统分析 MSA(第三版） 培训教材
1
MSA课程目的
• 使参加培训的人员
----理解MSA在控制和改进过程中的重要性 ----具备开展测量系统分析所需要的实用知识 ----建立测量系统不确定度的量化方法、可测量指标 和接受准则，从而作出专业的、客观的评价
2
课程目录
• 第一章：MSA与ISO/TS16949关系 • 第二章：测量系统简介 • 第三章：测量系统统计特征 • 第四章：分辨率 • 第五章：偏倚、线性和稳定性 • 第六章：量具重复性与再现性 • 第七章：属性类测量系统 • 第八章：方差分析 • 第九章：MSA总结
MSA培训教材
术语:
重复性(EV)：量具本身带来的偏差； 再现性(AV)：测量者的技巧引起的偏差； 样品之间的偏差(PV)：测量过程中样品的实际偏差； 贡献百分比：一种或一组偏差与观察到的总偏差的百分比； 容差百分比：测量精度与样品容差的百分比（P/T 比率）； 分辨指数(NDC)：测量系统能够精确测量的过程偏差组成元素的数 量。 EV - 设备偏差 AV - 测量者偏差
+
真值 (实际过程的波动) 误差
=
测定值 (被观测的波动) (量测系统的波动)
在测量过程中得到的测量值里一般包含着实际过程的变动和根据量测系统的变动。 被观测的波动( σ2total )= 过程的波动 ( σ2p ) + 量测系统的波动 ( σ2MS ) 测量波动再区分为反复性和再现性。 量测系统的波动 ( σ2MS ) = 重复性( σ2Repeatability ) + 再现性( σ2Reproducibility )
P /T = 6 × σ MS × 100% USL − LSL 3 × σ MS P /T = × 100 % TOL
当只有下限规格时TOL =制程平均值–下限规格值(Process Mean - LSL) 当只有上限规格时TOL =上限规格值–制程平均值(USL - Process Mean) P/T Ratio表示量测误差相对于规格区间的百分比 表示量测误差相对于规格区间的百分比 P/T Ratio越小越好 P/T ≤ 30%：量测系统为capable P/T > 30%：量测系统不为capable
p 4. Number of distinct categories = Round { × 1.41 } 测量系统散布(σMS) (数据组数)
样品散布(σ )
MSA 测量系统培训教材
稳定性
• 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。
2）发现那种环境因素对测量系统显著的影响，例如温度、湿度等，以决 定其使用的环境要求。
第二阶段：
目的是在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。
• 2020常年5见月的11日量星具R&R分析是其中的一种试验型式2。8
计量型测量系统研究 -指南
2020年5月11日星
29
稳定性 Stability
• 保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。
2020年5月11日星
5
测量的概念
基本术语
测量：赋值(或数)给具体的事物,以表示它们之间在某一特性上的 关系.
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： 用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、设备、软 件以及操作人员的集合。
变差
变差
月复一月，土 即使一个藤上
豆在发生着变 的土豆的重量
异
也是不一样的
2020年5月11日星
重复性
校准
稳定性
线性
同一个人用 称对公称的差 同一个秤对 异
同一个土豆 称重的差异
随着岁月流逝， 称一斤准，称 秤还称得准吗？ 五斤准吗？
MSA培训教材
测量系统分析教材一：名词术语1、测量：对具体事物赋予数字（或数值），以表示他们对于特定特性之间的关系，赋予数字过程为测量过程，数值为测量值。
2、量具：获取测量的装置，包括通、止规。
3、测量系统：获得测量结果的整个过程，包括量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合。
4、分辨力（率）测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力，仪器测量的最小刻度单位。
建议要求是总过程6ζ（标准偏差）1/10，传统是公差1/10。
5、有效解析度特定应用条件下，一个测量系统对过程变差的敏感度，通常为一测量单元。
6、参考值：某物品可接受数的值，常代替真质使用。
7、真值：某物品真实数值，不可知且无法知道。
8、准确度：与真值或可接受的参考值|“接近”的程度。
9、偏倚：观测到测量值的平均值与参考值之间差值，是测量系统误差够成，基准值可用更高级别设备多次测量取平均值。
10、稳定性：（别名：漂移）随时间变化的偏倚值，测量系统在持续时间内测量同一基准或零件相同特性容的测量值的总变差。
11、线性：量具正常工作范围内，偏倚值的差值。
12、精确度：每个重复读数之间的“接近”的程度。
13、重复性：同一个人，同一检测仪器，多次测量同一零件的同一特性的测量值变差，通常称：设备变差，符号：E.V.14、再现性：不同的人，同一检测仪器，多次测量同一零件的同一特性的测量值变差，通常称：评价人变差，符号：A.V.15、GRR或量具的重复性和再现性：测量系统重复性和再现性联合估计值。
16、一致性：随时间重复性变化的程度。
17、均一性：在正常工作范围内重复性的变化。
18、敏感度：能导致可探测到的输出信号的最小输出，是测量系统对被测特性变化的感应度，通常为一测量单元。
二：测量公式：Y = X + ε测量值真值测量误差三：测量系统分析原因：1、即使量具经过检定或校准，但由于人、机、料、法、环、测量的原因会带来测量误差。
2、检测设备的检定或校准不能满足测量要求。
MSA(测量系统分析)培训教程
MSA（测量系统分析）培训教程测量系统分析〔MSA〕培训教材目录第Ⅰ章测量系统--------------------------------------------------------------------------------------2 第Ⅱ章测量系统的差不多要求---------------------------------------------------------------7 第Ⅲ章测量系统的波动-------------------------------------------------------------------------11 第四章测量系统研究的预备----------------------------------------------------------21 第五章计量型测量系统研究----------------------------------------------------------24 第六章计数型量具研究---------------------------------------------------------------------31第Ⅰ章测量系统引言现在人们大量使用测量数据来决定许多情况﹒●如依据测量数据来决定是否调整制造过程〔利用统计操纵过程〕﹔●测量数据能够确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系。
例如，估量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来分析进行研究﹔●利用测量数据来分析各种过程﹐明白得各种过程﹔●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。
测量数据的质量假如测量数据与标准值都专门〝接近〞﹐这些测量数据的质量〝高〞﹔假如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。
MSA量测系统分析培训教材
=斜
b= y — ax = 截距
線性的研究
7）畫出“偏倚”=0線，評審該圖指出特殊原因和線性可接受 性。為使測量系統線性可被接受，“偏倚=0”線必須完全 在擬合線置信帶以內。
8）如果作圖分析顯示測量系統線可接受，則下面的假設就 成立： H0：a=0 斜率=0 如果以上的假設是成立的，則測量系統對所有的基准值 有相同的偏倚。對于可接受的線性，偏倚必須為0
σ重复性 =
max（xi）- min（xi） d*2
偏倚量平均值 – 基准值 偏倚 t= σ
7）如果0落在围绕偏倚值1-a置信区间以内，偏倚在a水平是可 接受的。 所有的α水平依賴于敏感度水平，而敏感度水平被用來評價/ 控制（生產）過程的并且與產品（生產）過程的損失函數（ 敏感度曲線）有關。如果α水平不是用默認值.05（95%置信 度）則必須得到顧客的同意 。
穩定性研究 偏倚研究 線性研究 量具重復性和再現性研究 數值的計算 數據結果的分析 計數型MSA分析
MSA分析作業時機
1.新產品在試產時要做GRR分析。 2.新儀器設備導入生產時要做GRR分析。 3.新進人員作業上崗時要做GRR分析。 4.發生品質異常時要做GRR分析。 5.生產改進要做GRR分析。
順序測 量n個零件，將測量結果輸入第一行。 4）讓評價人B和C測同樣的n個零件，而且他們之間不能看到彼此的結
果。輸入數據到 第6行和11 5）用不同的隨機測量順序重復該循環。輸入數據到第2，7，12行。在
適當的列記錄數據。如果需試驗3次，重復循環并輸入數據到3，8， 13行。
結果分析-作圖法(一)
穩定性的研究
1）取一個樣本并建 立相對于可溯源標准值的基准值。如果該樣品不可獲得，選擇一 個落在產品測量中程數的生產零件，指定其為穩定性分析的標准樣本。對于追蹤 測量系統穩定性，不需要一個已知基准值。
6、MSA培训教材
▪ 应进行适当的统计研究工作，分析各种测量和试 验设备系统测量结果的变差。这一要求应适用于 控制计划中提到的所有的测量系统。
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分辨力（率）：
定义：指测量系统检出并如实指示被 测特性中极小变化的能力。
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分辨力
一個數據分級
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测量系统的基本知识和概念
测量系统及其统计特性 分辨力、稳定性、偏倚 、重复性、再现性、 线性
术语 理想的测量系统
测量系统的共同特性 测量系统的评定步骤和准备
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术语
测量：赋值给具体事物以表示他们之间的 关系。而赋予的值定义为测量值。
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測量誤差
Y = x +ε
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真 值的存在
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一致(線性)
为什么要进行测量系统分析
即使量具经过检定或校准，由于人、机、 料、法、环、测等五方面的原因，会带来 测量误差。
系统是不可接受的，须做维修或调整，维修及调整完 后须再做校正以及稳定性的分析。 Ⅱ、如果控制图受控，此测量系统是可以接受的。
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而对过程进行错误的调整。
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偏倚 Bias
偏倚 是测量值与真值之间的差异。
测量值
偏倚
测量值
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真值
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确定偏倚指南—独立样本法
偏倚
进行研究
所取的α 水平依赖于敏感度水平，而敏感度水平被用 来评价/控制该（生产）过程的并且与产品/（生产） 过程的损失函数（敏感度曲线）有关。如果α 水平不 是用默认值.05（95﹪置信度）则必须得到顾客的同 意。
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举例-偏倚
一个制造工程师在评价一个用来监控生产过程的新的测 量系统。测量装置分析表明没有线性问题，所以工程师 只评价了测量系统偏倚。在已记录过程变差基础上从测 量系统操作范围内选择一个零件。这个零件经全尺寸检 验测量以确定其基准值。而后这个零件由领班测量15次 。
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准确性： 偏倚 稳定性 线性
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如何保证准确性
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精确性： 重复性 再现性
如何保证精确性
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测量系统的分析
测量系统特性可用下列方式来描述 ： 位置：稳定性、偏倚、线性。 宽度或范围：重复性、再现性。
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理想的测量系统
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。
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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 ;
0.0 0.1 0.0 0.1 0.4 0.3 0.0 0.1 0.2 -0.4 0.0
2019年11月偏9日倚星期研六 究数据
频次
4 3
2
1
0 5.6 5.7 5.8 5.9 6.0 6.1 6.2 6.3 6.4
工作的环境
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测量系统分析
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数据变差的来源
一个典型的过程
输入
过程
零件 输出
输入
测量过程 Process
输出
测量到的过程变差
• 测量值 • •
过程实际的 变差
样本间的变 差
测量的变差
测量人自身 量具的变差 测量人之间 人与零件交
的变差
的变差
互作用变差
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。
可能需要实验设计或其他分析解决问题的技术以确定测量系统稳定性 不足的主要原因。
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稳定性 Stability
分析均值-极差控制图，并可由此制定校准周期 。评估稳定性， 必需考虑磨损、腐蚀、温度波动等因素的影响。
保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。
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测量的概念
基本术语
测量：赋值(或数)给具体的事物,以表示它们之间在某一特性上
的关系.
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： 用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、设备、
计量型测量系统的分析方法 1）偏倚 2）稳定性 3）线性 4）重复性和再现性（R&R
） 计数型测量系统的分析方法
1）小样法 2）大样法
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2
人 测机 量法 的环 测重量要性
合格
原料
PROCESS
测量 结果
测量
不合格
测量的重要性:
如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合 格，不合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到 真正的产品或过程特性。
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
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基准值 偏倚
偏倚(Bias)：
偏倚：是测量结果的观测 平均值与基准值的差值。 基准值的取得可以通过采 用更高级别的测量设备进 行多次测量，取其平均值 来确定。
观测平均值
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5）计算可重复性标准偏差（参考量具研究，极差 法， 如下）：
重复性σ （标准偏差）=（最大值-最小值）/d2
这里d2*可以从附录C中查到，g=1,m=n
如果GRR研究可用（且有效），重复性标准偏差计算 应该以研究结果为基础。
确定偏倚的t统计量：
偏倚=观测测量平均值-基准值
因此，要保证测量结果的准确性和可信度。
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测量误差
Y = x +ε
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真 值的存在
一致
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测量系统分析的目的
运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差 （测量误差），了解变差的来源。 从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改 进提供信息。
测量系统统计特性可能随被被测项目的改变而变化。若真 的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差 带两者中的较小者。
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测量系统的评定
第一阶段：
明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。主要有二个 目的： 1）确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进
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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
量程
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线性(Linearity)：
观测的平均值
有偏倚 无偏倚
基准值
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重复性（Repeatability)
重复性
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。
的变差
的变差
互作用变差
过程长期的 过程短期的
变差
变差
月复一月，土 即使一个藤上
豆在发生着变 的土豆的重量
异
也是不一样的
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重复性
校准
稳定性
线性
同一个人用 称对公称的差 随着岁月流逝， 称一斤准，称
同一个秤对 异
秤还称得准吗？ 五斤准吗？
同一个土豆
称重的差异
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计量型数据测量系统的分析
σb= σr/ n
t=偏倚/σb
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7）如果0落在围绕偏倚值1-α置信区间以内，偏倚在α 水平是可接受的。
偏倚- ［ d2 σb /d2*(tr,1-a/2］ ≤0≤偏倚- ［ d2 σb /d2*(tr,1-a/2］
这里d2，d2*和v可以在可以从附录C中查到，g=1,m=n ， 在标准t中可查到。
行。 2）发现那种环境因素对测量系统显著的影响，例如温度、湿度等，以决 定其使用的环境要求。
第二阶段： 目的是在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。
常见的量具R&R分析是其中的一种试验型式。
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计量型测量系统研究 -指南
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软件以及操作人员的集合。
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测量系统的概念
所有对正确反映所测量的对象特性有影响的因素都属 于测量系统一部分
方法/程序
时间
人 软件 量具
环境
夹具
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测量 系统
测量系统的组成
人
操作人员
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
3）将数据按时间顺序画在Xbar&R或Xbar&S控制图上。
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结果分析—作图法
稳定性
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。
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位置和宽度
标准值
位置
位置
寬度
寬度
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测量系统所应具有的特性：
测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变
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； 测量系统的变异必须比制造过程的变异小； 变异应小于公差带；
测量精密应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，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；
Stability 稳定性 。