MSA计量型量具线性Linearity分析表(全公式未加密)
MSA计量型量具线性分析模板
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00
0.000 0.000 0.000 0.0置信带以内，所以 测量系统线性可被接受。
#DIV/0!
截距：
b y ax
#DIV/0!
对于给定的X0，α 水平置信带是：
S
y
2 i
b y a xi y
i
i
gm 2
#DIV/0!
低值：
1 1 x0 x2 2 S b a x0 t gm2,1 / 2 2 gm xi x
试验次 数
偏倚
最佳拟合直线：
yi axi b
1 y
xi
yi
其中：
=
a 斜率：
xy gm x x
2
1 gm
( x)
2
#DIV/0!
a 斜率：
xy gm x
1
x
2
1 gm
( x)
2
y
1 2 1 x0x 2 S 高值： b a x0 t gm2,1 / 2 2 gm x xi
x0 低值 高值 y
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
0.000 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
确定t统计量： t b
b s 1 x gm x j x
MSA(线性)分析
0
100.18 0.14 148.16 0.08
次 8 5.02
-0.1
26.84
0.03
58.84
0.02
100.1
0.06 148.18
0.1
数9
5.02
-0.1
26.84
0.03
58.82
0
100.08 0.04 148.16 0.08
(m)
10 5.04 -0.08 26.82 0.01 58.84 0.02 100.08 0.04 148.14 0.06
0.02 100.08 0.04 148.18
0.1
5 5.04 -0.08 26.85 0.04 58.82
0
100.14 0.1 148.16 0.08
6
5
-0.12 26.86 0.05 58.84 0.02 100.14 0.1 148.18 0.1
测
量7
5
-0.12 26.86 0.05 58.82
100.1
0.06 148.18
0.1
2 5.04 -0.08 26.84 0.03 58.86 0.04 100.08 0.04 148.16 0.08
3 5.02
-0.1
26.84
0.03
58.84
0.02
100.1
0.06 148.14 0.06
4 5.02
-0.1
26.82
0.01
58.84
58.82
0
58.836
58.82
0.016
0.04
100.14 0.1 100.1066667 100.04 0.066666667 0.1
套MSA知识讲解和MSA分析样表
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。
MSA线性分析报告
0 平均值 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
0
（xi－
（xi－
x）
x）
xi yi 上限
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
#VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE!
零偏倚
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1 yi 0.9 0.8 0.7 0.6
线性研究图示法
名称 表达式 计算值
斜率 中心 偏差
拟合优度
a = #VALUE! b = #DIV/0! s = #DIV/0! R2 = #VALUE!
0.5
H：a=0 t a = #VALUE!
0.4
H：b=0 t b = #DIV/0!
0.3
t = gm-2 , 1 - a / 2
#NUM!
0.2
判定标准
0.1
1） 如果“偏倚=0”的整个
0
xi 直线都位于置信度区间内，
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
则该测量系统的线性是可以
零偏倚
Yi
上限
下限
接受的。 2） 如果图示法表示该测量
评价：
系统可接受，则假设H: a=0 (斜率=0)应该为真 , 当 ta ≤ t gm-2 , 1 - a / 2 时则不能被否定; 3) 如果以上假设为真 , 则测 量相系同统的对偏所倚有,这的个参偏考移值必具须有 为
五大工具-MSA
典型的,此能力的度量是看仪器的最小刻度值
五大工具-MSA 什么样的分辨率是可以接受的?
• 分辨率:测量系统检测并如实指示被测特性的微小变化 的能力。被测特性根据测量值分为不同的数据组，同 一数据组内的零件之被测特性具有同样的数值。
GR&R sheet Long Method
R&R =
(EV) 2 + (AV) 2 0.10
P/T = 100 x (R&R) / Tolerance 19.13
% R&R = 100x(R&R)/TV 18.91
测试人
对于给定的x0,α水平置信带是：
a
xy
1 gm
xy
斜率
b y ax 截距
x2 1 x2
低值＝b
ax0
gm t gm2,1
/2
1 gm
2
x0 x
2
xi x
1/ 2
s
高值＝b
ax0
t
gm2,1
/2
1 gm
2
x0 x
2
xi x
1/ 2
s
五大工具-MSA 重复性和再现性
B、改进测量系统：减少测量系统误差从而减 少区域的面积，所有零件都在Ⅲ区，从而 风险降低。
五大工具-MSA 测量数据的变差:
如果测量系统用于过程控制，测量系统的误差会掩盖 制造过程本来的变差
在进行过程分析之前必须先进行测量系统分析确保测 量误差在接受的范围内
五大工具-MSA
在进行测量系统分析之前的概念和准备:
MSA测量系统分析全套表格模板(全公式未加密)
1、2、3、4、5、线性GRR计数型Kappa分析MSA测量系统分析全套表格模板稳定性偏倚Excel原件可在本文档左侧回形针处取出再现性Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)A*参考 交叉表A01总计Po:0.95Pe:0.51B*参考 交叉表B01总计Po:0.97Pe:0.51C*参考 交叉表C01总计Po:0.96Pe:0.5130期望的数量26.4636.5463数量38487期望的数量数量60363一致性好6666Kappa 一致性好判定误发期望的数量638728 4.76%可接受2.30%可接受 4.76%可接受3.45%可接受可接受5.75%可接受01参考总计62063871501C0.90有效性判定重复性检查总数匹配数漏发A A B 评价人评价人%B 93.33%可接受判 定判定0.9383.33%2530 3.17%36.5450.4687数量638715090.00%可接受0.92A C 一致性好150期望的数量B 期望的数量36.9651.0488数量6387150期望的数量26.0435.9662数量38588期望的数量6387数量60248.7284150数量6387150期望的数量35.28数量28284总计01Kappa 判 定A*B 0.89一致性好C 3027A*C 0.93一致性好参考B*C 参考总计可接受期望的数量27.7238.280.90一致性好数量615Page 11 of 11。
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。
msa测量系统分析表格
竭诚为您提供优质文档/双击可除msa测量系统分析表格篇一：msa测量系统分析控制程序msa测量系统分析控制程序1目的明确测量系统的评价方法，从而确定测量系统变差，并利用研究结果采取措施，减少测量系统的变差,确保测量系统始终处于可接受状态。
2适用范围适用于対产品控制计划所渋及到的测量系统的分析、评定的管理。
3基本职责3.1品管部门负责测量系统稳定性、偏倚、线性、重复性、再现性数据的采集、分析、评定。
4工作程序4.1测量系统分析対象范围4.1.1在如下情况下须进行测量系统分析：新产品的试生产阶段、采用了新的量具的分析。
4.2测量系统必须具备以下统计特性a)测量系统必须处于统计控制中，変差只能由普通原因产生而不是特殊原因产生;b)测量系统的変异小于制造过程的変异，并小于制品公差带（设定界限値）;c)测量系统精度是过程変差和公差带两者中精度较高者的十分之一;d)测量系统的最大変差是小于过程変差和公差带两者中的较小者。
4.3测量系统分析方法的要求4.3.1能正确反映测量系统的统计特性：偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性。
4.3.2评定并确认测量系统是否在测量正确的変量。
4.4测量系统分析方法4.4.1偏倚：4.4.1.1在精密测量设备上获得被测样件或标准器件的基准値。
4.4.1.2使用被研究的测量系统测量该样件或标准器件，次数应≧10，求出观测平均値。
4.4.1.3计算公式：偏倚＝观测平均値－基准値偏倚偏倚占过程変差百分比＝×100%过程変差4.4.1.4如果偏倚相对比较大，应分析其可能原因并作相应措施，可参考以下几方面：a)标准或基准值误差，应检讨校准程序；b)仪器磨损，应制定维护或重新修理计划；c)制造的仪器尺寸不対时，应更换仪器；d)测量了错误的特性时，应变更测量对象；e)仪器校准不正确时，应复查校准方法；f)评价人操作不当时，应复查检验说明书；g)仪器修正计算不正确时，应重新计算。
4.4.1.5偏倚分析结果记入《量具的偏倚分析》（Fm-6-1102-06）。
MSA计量型
MSA计量型什么是MSA计量型？MSA（测量系统分析）是一种用于评估和优化测量系统（也称为计量系统）性能的方法。
MSA计量型是其中一种常用的评估方法，旨在确定测量系统的可靠性和准确性。
测量系统的准确性对于许多行业和应用程序都至关重要，因此对于任何依赖测量结果的过程都应该进行MSA计量型评估。
MSA计量型主要通过大量数据和分析，以及统计技术来评估测量系统的性能。
它涵盖了许多指标和技术，如稳定性、重复性、线性、分辨力、偏倚和测量系统误差等。
通过了解测量系统的性能，可以采取相应的措施来优化和改进测量系统。
MSA计量型的步骤MSA计量型通常包括以下步骤：1.收集数据：首先需要收集足够的数据来评估测量系统。
数据的数量和样本的代表性对于评估的准确性至关重要。
2.分析数据：通过对数据进行分析，例如绘制直方图、箱线图和散点图等，可以了解测量系统的分布和异常情况。
这有助于识别潜在的问题和异常。
3.评估稳定性：稳定性是衡量测量系统是否具有一致且可靠结果的指标。
通过统计分析，可以计算出测量系统的平均值、方差和标准差等指标来评估稳定性。
4.评估重复性：重复性是指在相同条件下，重复测量系统测量同一物体时的一致性。
通过计算重复性指标如重复性方差和重复性标准差等，可以评估重复性的良好程度。
5.评估线性：线性是评估测量系统测量结果与实际值之间的关系。
通常使用线性回归技术来评估线性。
通过分析回归方程的拟合程度和相关性系数等指标，可以确定线性的合理性。
6.评估分辨力：分辨力是指测量系统能够区分不同值之间的能力。
通过计算分辨力指标如测量范围、最小可检测值和最小可测量间隔等，可以评估分辨力的好坏。
7.评估偏倚：偏倚是指测量系统测量结果与实际值之间的系统性偏差。
通过计算偏倚指标如平均偏倚和系统误差等，可以评估偏倚的大小和方向。
8.改进和优化：根据评估结果，可以识别出测量系统的问题和潜在的优化机会。
通过采取相应的措施如校准、维护和改进等，可以改善测量系统的性能。
MSA线性分析报告
1
1.98
-0.02 5.00
0.00 8.02
0.02 10.96 -0.04 13.96
2
2.00
0.00 4.98
-0.02 7.96
-0.04 10.98 -0.02 13.94
3
2.00
0.00 5.02
0.02 8.00
0.00 11.00
0.00 13.98
测
4
2.02
0.02 4.96
= 0.0104055
= 0.012 2.0021 0.12911 0.83094 = 0.2268
=
-40.05 58
1
= 0.8309363
0.5
分析结论
0.0214 0
1、 ta
=0.33
< tgm0.0214 2,1-
a/2=
-0.5 2.0021
2、 线性图中的双蓝线，确定了95%置信区间。
2.00 10.94 -0.06 13.96
8
2.00
0.00 5.00
0.00 7.98
-0.02 10.96 -0.04 13.96
9
2.02
0.02 5.02
0.02 7.96
-0.04 10.96 -0.04 13.94
10
2.00
0.00 5.00
0.00 7.96
-0.04 10.98 -0.02 13.98
10.9617
13.9533
极差
0.0400
0.0600
2.0800
0.0600
0.0600
X=基准值 Y=偏倚平均值 a=斜率 b=截距（偏倚）
tgm-2,1-a/2= 2.0021 a=0.05 m=12