MSA测量系统分析流程及方法

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测量系统分析(MSA)

测量系统分析（MSA）1目的和范围规范测量系统分析，明确实施方法、步骤及对数据的处理、分析。

2规范性引用文件无3定义3.1测量系统：用来对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合；也就是说，用来获得测量结果的整个过程。

3.2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单一特性时获得的测量值总变差。

稳定性是整个时间的偏倚的变化。

3.3分辨率：为测量仪器能够读取的最小测量单位。

别名：最小读数单位、刻度限度、或探测度、分辨力；要求低于过程变差或允许偏差（tolerance）的十分之一。

Minitab中常用的分辨率指标：可区分的类别数ndc=(零件的标准偏差/ 总的量具偏差)* ，一般要求它大于等于5才可接受，10以上更理想。

3.4过程总波动TV=6σ。

σ——过程总的标准差3.5准确性（准确度）：测量的平均值是否偏离了真值，一般通过量具计量鉴定或校准来保证。

3.5.1真值：理论正确值，又称为：参考值。

3.5.2偏倚：是指对相同零件上同一特性的观测平均值与真值的差异。

%偏倚=偏倚的平均绝对值/TV。

3.5.3线性：在测量设备预期的工作量程内，偏倚值的差值。

用线性度、线性百分率表示。

3.6精确性（精密度）：测量数据的波动。

测量系统分析的重点，包括：重复性和再现性3.6.1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。

重复性又被称为设备波动（equipment variation，EV）。

3.6.2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。

再现性又被称为“评价人之间”的波动（appraiser waration，AV）。

3.6.3精确性%公差（SV/Toler），又称为%P/T：是测量系统的重复性和再现性波动与被测对象质量特性σ / (USL-LSL) *100%。

测量系统分析MSA--原理和通用方法

b= ∑y/n-a*（∑x/n）
R2=
[∑xy-∑x∑y/n]2 [∑x2-（（∑x）2/n）]*[∑y2-（（∑y）2/n）]
线性由最佳拟合直线的斜率而不是拟合优度（R2 ）的值确定，斜率越低，线性越好。
分辨力对测量系统变差的影响
分辨力合适的控制图
0.145 0.144 0.143 0.142 0.141 0.14 0.139 0.138 0.137 0.136 0.135
0.02
0.015
0.01
0.005
0
0.14555(UCL) 控制上限
0.13571(LCL) 控制下限
0.1810(UCL) 控制上限
用规定的检测方式测量每个零件以确定其基准值和确认包含了被检量具的工作范围；
让通常情况下使用该量具的操作人之一用该量具测量每个零件12次；
计算每个零件平均值和偏移平均值；计算回归直线和直线的拟合优度。
线性计算方法
Y=b+aX
其中：X=基准值；Y=偏倚；a=斜率
a=
∑xy-（∑x∑y/n） ∑x2-（∑x）2/n
再现性或评价人变差（AV或σo）由评价人的最大平均差（XDIFF）乘以一个常数（K2）得出。 K2取决于量具分析中的评价人数量。评价人变差包含设备变差，必须减去设备变差来校正。 AV=√[XDIFF×K2]2-（EV）2/n*r
n=零件数，r=试验次数
重复性和再现性——数据分析
测量系统变差重复性和再现性（R&R或σm）的计算是将设备变差的平方与评价人变差的平方相加并开方得出： R&R=√[(EV)2+(AV)2]
比较，确定测量系统的重复性是否适于应用。

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

超详细MSA测量系统分析讲解

四.MSA的分析方法——（一）计量型测量系统
2.线性的分析方法和接受准则
●回顾：
1.什么是线性？
●线性指南
1.在量具的操作范围内，选择g（子组数）≥5个零件 2.检验每个零件，以确定基准值 3.一个人测量每个零件m（子组容量）≥10次 4.计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚的平均值。（偏倚i，j=Xi，j -基准值） 5.在线性图上画出单值偏倚和基准的偏倚值 6.计算并画出最佳拟合线和置信带 7.画出“偏倚=0”线，评审该图指出特殊原因和线性的可接受性（即“偏倚=0”线必须完全在拟合线置信带以内）
MSA
课前思考
1.什么是MSA ？ 2.什么时候做MSA？ 3.谁做MSA？ 4.哪些测量系统需要做MSA？ 5.在哪里做MSA？ 6.怎么做MSA？原理是什么？
MSA
第一单元
MSA的基本概念
MSA
二.MSA的基本概念
1.测量的定义
●测量：被定义为“对某具体事物赋予数字（或数值），以表示它们对于特定特性之间的关系”。这定义由C.Eisenhart（1963）首次提出。赋予数字的过程被定义为测量过程。而数值的指定被定义为测量值。
3.MSA与FMEA（潜在失效模式及后果分析）
a. FMEA可以用来识别特殊特性，为SPC和MSA确定控制和分析的对象
b.可以建立测量系统FMEA，管理测量系统的风险
MSA
一.MSA的概述介绍
（二）MSA 与汽车行业五大质量手册
4.MSA与SPC（统计过程控制）
测量系统对适当的数据分析来说是很关键的，在收集过程数据之前就应很好地对它加以了解。这些测量系统缺少统计控制，或它们的变差在过程总变差中占很大比例，就可能做出不恰当的决定。

MSA测量系统分析指标解读与评估方法

MSA测量系统的重要性
提高产品质量
通过评估测量系统的性能，可以减少因测量误差导致的产品质量问题，提高产品质量水平。
降低生产成本
优化测量系统可以减少不必要的返工和浪费，降低生产成本。
增强客户满意度
准确的测量结果有助于提高客户满意度，增强品牌信誉。
MSA测量系统的应用领域
制造业
用于评估生产线上的测量设备，确保产品质量
实施效果
优化后的测量系统在产品质量控制方面取得了显著成效。产品的合格率提高了15%，客户投诉率降低了 10%，为公司赢得了良好的市场声誉和经济效益。
06
MSA测量系统未来发展趋势与展望
技术创新与发展趋势
智能化发展
随着人工智能技术的不断进步，MSA测量系统将更加智能化，实现自动化测量、数据分析和处理。
实施效果
经过改进后的测量系统，在产品质量控制方面取得了显著成效。产品的合格率提高了10%，客户投诉率降低了8%，为公司带来了可观的经济效益。
案例二：某电子企业MSA测量系统改进实践
问题描述
某电子企业在生产过程中，发现测量系统存在较大的误差和不稳定性，导致产品质量波动较大。
解决方案
该企业决定对测量系统进行改进，引入MSA方法进行全面的分析和评估。通过对测量设备的校准、优化测量环境、改进测量方法等措施，提高了测量系统的精度和稳定性。
制定测量计划
制定详细的测量计划，包括测量时间、地点、人员、设备、方法等。
实施测量
按照测量计划进行测量，记录测量数据，确保数据的准确性和完整性。
数据分析
对测量数据进行统计分析，计算各项指标，评估测量系统的性能。
结果报告
将分析结果以报告形式呈现，包括各项指标的计算结果、评估结论和改进建议等。

测量系统分析(MSA)管理程序

测量系统分析(MSA)管理程序该计划包括测量系统的分析方法、分析人员、产品抽样编号、测量设备校准过程以及措施效果验证等内容，以确保测量系统的准确性和可信度。

5.2 确定分析方法: 确定适合本公司的分析方法，例如重复性和再现性分析、稳定性分析、线性分析和小样法分析等。

5.3 确定测量者: 确定具有测量能力的人员进行测量分析，以确保测量结果的准确性和可信度。

5.4 测量设备校准过程: 对测量设备进行校准，以确保其测量准确性和可靠性。

5.5 措施效果验证: 对采取的措施进行效果验证，以确保其有效性并纠正任何不足之处。

6、控制流程：本程序的控制流程如下图所示，包括MSA计划、测量系统分析、纠正和预防措施等环节，以确保测量系统处于受控状态，保证测量结果的准确性和可信度。

每年12月，需要编制下一年度的MSA计划，对控制计划中涉及的测量系统进行至少一次分析，且分析间隔不大于12个月。

此外，在以下情况下也需要制定MSA计划：初装的测量设备在安装、调试、验收合格后；测量装置维修或搬迁；操作人员变动；每天使用频率高于7小时；产品出现大批不合格；过程能力Cpk＜1.33；GRR在10-30%之间；以及顾客的要求。

在实施计划时，需要确定分析方法。

对于计量型量具，应该使用量具重复性和再现性(GRR)研究分析方法；对于需要监控过程参数的量具，应使用稳定性分析方法；对于计数型量具，应使用小样法。

在需要时，也可以对测量系统进行偏倚、线性分析。

确定测量者时，应从日常操作人员中选择，并规定测量人数m及测量次数t。

对于计量型量具，GRR时m=2-3，t=2-3；稳定性时m=1，t=5（定期）；线性时m=1，t≥10.对于计数型量具，m=2，t=2.确定样件时，应从同一批产品的不同班次中选取。

对于计量型量具，GRR时n=10；稳定性时n=1；线性时n≥5（样件的被测量值需包含量具的测量范围）；对于计数型量具，n=20（必须包含不合格品）。

测量系统分析MSA

确定测量系统的误差来源
如设备误差、人员误差、环境误差等。
制定改进措施
制定实施计划
包括时间表、责任人、实施步骤等。
根据分析结果制定改进措施
如更换设备、培训人员、改进操作流程等。
确保措施的有效性
确保改进措施能够有效地解决问题并提高测量系统的性能。
验证改进效果
实施改进措施并观察效果
对改进措施进行实施并观察其效果。
收集和准备所需的数据、样本、设备等。
收集数据
确定数据来源
包括测量设备的校准证书、测量作业指导书、测量结果记录等。
确定数据收集方法
如抽样方法、数据筛选等。
确保数据质量
确保数据的准确性、完整性和可靠性。
数据处理与评估
数据清洗和处理
处理异常值、缺失值和重复数据等。
数据分析与评估
包括数据的分布、稳定性、线性范围等。
04
其他相关技术
F检验
用于比较两组数据的方差是否相等，判断其是否满足方差分析的前提条件。
VS
t检验
用于比较两组数据的均值是否存在显著差异，判断其是否满足方差分析的前提条件。
05
测量系统分析的挑战与解决方案
人为因素影响
操作不规范
在测量过程中，不同的人操作可能导致测量结果存在较大差异。
。
数据噪声大
由于各种因素的影响，测量数据中可能存在较大的噪声，影响数据分
析的准确性。
数据丢失风险
庞大的数据量也带来了数据丢失的风险，需要采取有效措施进行保护
。
THANK YOU
测量系统的线性与偏移
01
02
03
线性
偏移
影响
如果测量系统的输出与输入之间存在线性关系，则称该系统为线性系统。

干货MSA测量系统分析流程及方法详解

通过计算不同操作员、不同设备或不同时间下的测量数据方差，以评估测量系统的重复性和再现性。
均值比较法
比较不同操作员、不同设备或不同时间下的测量数据均值，判断是否存在显著差异。
图解法
利用箱线图、柱状图等图表展示不同条件下的测量数据分布情况，以便直观地评估测量系统的重复性和再现性。
04
CATALOGUE
独立样本t检验
通过比较测量值与标准值或参考值之间的差异，判断测量系统是否存在偏倚。
01
配对样本t检验
对同一样本在不同时间或不同条件下的测量值进行比较，以评估测量系统的偏倚情况。
02
03
回归分析
通过建立测量值与标准值之间的回归模型，计算回归系数和截距，以判断测量系统是否存在偏倚。
线性分析方法
准确性。
05
02
选择合适的测量设备
根据测量目标和要求，选择适当的测量设备，确保设备的精度和稳定性满足需求。
04
实施测量
按照测量计划进行测量，记录测量数据，并对数据进行初步处理和分析。
06
改进和优化
根据分析结果，对测量系统进行改进和优化，提高测量精度和效率。
注意事项与常见问题解决方案
01
02
03
MSA测量系统实施步骤与注意事项
实施步骤
明确测量目标
确定需要测量的关键特性和参数，明确测量目的和要求。
01
制定测量计划
制定详细的测量计划，包括测量时间、地点、人员、设备、方法等，确保
测量过程的可控性和可重复性。
03
分析测量结果
采用适当的统计方法和技术手段，对测量数据进行深入分析，评估测量系统的稳定性和
大数据在MSA中的价值挖掘

测量系统分析(MSA)

测量系统分析程序（MSA）1目的控制计量器具的特性及变异性，使所有测量系统维持在正常及最佳水平，以确保产品的质量。

2范围本程序适用于《控制计划》中规定的量具，顾客要求进行测量系统分析的量具以及《控制计划》中更新的量具。

3术语和定义3.1测量系统用于量化一个测量单位或确定被测特性性质的仪器或量具，标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和条件集合，用来获得测量的整个过程。

3.2盲测法在实际测量环境下，操作者在事先不知道正在对测量系统进行分析的情况下所进行的测试。

3.3 重复性由一个操作者采用一种测量仪器，多次测量同一个产品的同一个特性时，获得的测量结果的变差。

通常指设备变差用EV表示。

3.4 再现性由不同的操作者采用相同的测量仪器测量同一个产品的同一个特性时，测量平均值的变差。

通常指人员变差用AV表示。

3.5 稳定性（或漂移）测量系统在某持续时间内测量同一个基准或产品某一特性时，获得的测量值总变差。

3.6 偏移测量的观测平均值与基准值的差值。

传统上统称为准确度。

3.7 线性在量具预期的工作范围内，偏移（准确度）的差值的分布状。

3.8 量具任何用于获得测量结果的装置，通常指生产中使用的监控测量装置。

4职责和权限4.1 品质管理部门负责测量系统分析流程的制订以及基准件的测量。

4.2 生产单位负责测量系统的分析。

4.3 APQP小组负责制定MSA分析计划并对检测能力不足的量具的适用性重新进行评价。

5 流程6 内容和要求6.1制定分析计划APQP 小组中的品质管理部门人员根据《控制计划》制定《产品MSA 研究计划》,经APQP 小组组长审核，管理者代表批准后,由生产单位负责实施。

6.2 计量型量具重复性和再现性分析(R ＆R) 6.2.1分析前准备6.2.1.1根据《产品MSA 研究计划》选取欲进行分析的量具及零件。

6.2.1.2从日常操作该量具的人员中挑选3人参与分析。

6.2.1.3决定测量的次数3次以上。

测量系统能力测试(MSA)

明确测试的时间、地点、人员、设备、测试方法等，确保测试的顺利进行。
执行测试并记录数据
准备设备和工具
确保所需的测量设备和工具准确可靠，并经过校准。
执行测试
按照测试计划进行测量，并对每个样本进行多次测量，记录测量数据。
数据记录
确保准确记录每个样本的测量数据，包括测量值、测量时间和操作者等信息。
分析测试结果
定义
线性测试是 MSA 的一种方法，用于评估测量系统在测量范围内的响应是否与输入量呈线性关系。
目的
验证测量系统是否能够按照预期的比例关系响应不同的输入量。
线性测试
01
测试步骤
02
1. 选择一系列已知值的零件或特性，这些值应覆盖测量系统的预期使用范围。
03
2. 使用测量系统对这些零件或特性进行测量。
判定测试结果
根据判定准则，判断测量系统是否通过MSA测试。
3
输出测试报告
编写MSA测试报告，总结测试过程、结果和结论，并提供改进建议。
04 MSA测试案例
案例一：重复性测试案例
目的
01
评估测量系统在重复测量条件下的一致性。
方法
02
对同一标准件进行多次测量，计算测量结果的变异系数和平均
值。
结果
03
测试标准
根据行业标准和国际标准，如ISO/IEC 17025等，制定具体的测试方法和评估准则。
02 MSA测试方法
重复性测试
定义
重复性测试是测量 system analysis (MSA) 的一种方法，用于评估测量系统在重复测量条件下的一致性。
目的
确保测量系统能够提供一致的结果，即使在多次重复测量同一零件或特性时。

MSA测量系统分析流程及方法

MSA（MeasurementSystemAnalysis）MSA是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。

MSA测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。

理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。

在现实生活中，理想的测量系统几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。

不良的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。

测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。

测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。

通常，我们用下述5个指标来评价测量系统的统计特性：1偏倚Bias测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值。

2线性Linearity表征量具预期工作范围内偏倚值的差别；3稳定性Stability表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统偏倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的；4重复性Repeatability指同一个评价人，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（数据）的偏差。

5再现性Reproducibility指由不同的评价人，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偏差。

通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。

测量系统的准确性可以通过对设备的校准等对测量系统进行维护、监控，也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题。

MSA测量系统分析方法

分析的前 1、合格的检具2、盲测3、分辨率（力）符合（是公差范围的1/10）提结合风险和成本，例如700＋0。125宁可缩小公差也不能上三座标。分析方法稳定性偏倚多次测量的均值与基准值之间的误分析内容检具在环境中的误差差是否可接受 1、同一把检具或检测设备。 1、同一把检具或检测设备。 2、同一个测量人 2、同一个测量人分析条件 3、同一个部件的同一个基准 3、同一个部件的同一个基准（指（指同一位置）。同一位置）。
对于一般的计量型检具：测量系统分析时：稳定性要线性测量系统量程变化的误差是否可接受 1、同一把检具或检测设备。 2、同一个测量人 3、选择个或以上的分布在量程范围内的零件（指5个尺寸不同，分布在量程范围内的零件） 1、确定被测部件的基准值（用比被分析检具更高级的检具测量10次获得的均值） 2、让测量人用被分析的检具测量10次以上（大于30次） 3、计算每次测量的偏倚值（测量值－基准值） 4、根据偏倚值做线性图，横坐标是量程，纵坐标是偏倚值，重复的点画圈。根据偏倚点拟合直线。（y＝ax＋b）直线公式，gm为工件数和测量次数。 5、根据拟合直线y＝ax＋b确定置信区间在 95％，由无数个点的偏倚置信组合成一条“河” 斜率未变，节距变化，意味着平行的斜线。 6、计算绝对的t值
重复性、再现性
人与人、检具自身的误差是否可以接受
1、两个或以上测量人 2、同一个检具 3、10个以上的相同规格部件
1、让每个测量人用检具测量每个部件2次或以上，计入表格。 2、计算GRR数据表（每个人的均值与极差，每一行也求均值。） 3、计算重复性和再现性报告，先上后下，先左后右，
1、a、GRR小于10％，该测量系统可接受； 1、y＝0的线段如果在y＝ax＋b直线的置信区间 b、GRR大于等于10％，小于等于30％时，之内，该测量系统的线性可接受，否则不可接受由项目小组（APQP）协商确定；。 c、GRR大于30％时，不可接受。 2、可接受继续进行分析第6步，计算绝对的t 2、ndc（代表分辩的能力）大于等于5 值，是否小于被查的数值。小于线性可接受。时，可接受，否则不可接受。 3、上述两点同时成立，该线性可接受。 3、上述两点同时成立，方可接受。零件变差越大，检具的变差越小，两者之间的比值越大，ndc意味着越好。