MSA报告(计量型)
MSA计量型量具线性分析模板
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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。
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截距：
b y ax
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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
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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
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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
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确定t统计量： t b
b s 1 x gm x j x
MSA计量型
MSA计量型1. 引言MSA（Measurement System Analysis）是一种用于评估和改善计量系统准确性和可靠性的方法。
在许多行业中，如制造业、实验室测试、医疗设备等，精确的测量是非常重要的。
MSA帮助确定和量化计量系统中存在的误差，并提供指导以改善测量结果的准确性。
在本文档中，我们将介绍MSA计量型的概念、目的及其在实际应用中的步骤。
2. MSA计量型的概念MSA计量型是MSA的一种类型，它主要关注测量系统的准确性。
它的目标是确定测量系统的偏差、稳定性和线性等特性，以便剔除由测量系统引起的误差。
MSA计量型通常用于严格要求准确性的测量系统，例如汽车制造业中的尺寸测量、医疗设备中的生命体征测量等。
3. MSA计量型的目的MSA计量型的主要目的是评估和改善测量系统的准确性。
它可以帮助我们确定测量系统的偏差和稳定性，以便在实际应用中减少测量误差并提高测量结果的可靠性。
通过进行MSA计量型，我们可以了解测量系统的性能，并采取相应的措施来减小由测量系统引起的误差。
4. MSA计量型的步骤MSA计量型通常包括以下几个步骤：4.1 收集数据收集一组测量数据，确保数据的多样性和代表性。
这些数据可以是来自实际生产过程的样本，或者通过模拟实验得到的数据。
4.2 分析数据对收集的数据进行分析，包括计算测量数据的平均值、标准差、偏差等统计指标。
此外，还可以通过绘制控制图等方法，观察测量数据的分布和变异情况。
4.3 评估测量系统的偏差通过比较测量数据和已知真值，评估测量系统的偏差。
可以采用t检验或方差分析等统计方法来判断测量系统的准确性。
4.4 评估测量系统的稳定性通过计算测量数据的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility），评估测量系统的稳定性。
重复性指同一操作员在相同条件下进行测量时的测量结果的一致性。
再现性指不同操作员在相同操作条件下进行测量时的测量结果的一致性。
计量型MSA五性分析报告
XXX 公司计量型MSA 分析报告日 期：实 施 人： 评 价 人：仪器名称： 仪器编号： 分析结论： 合格 不合格 审 核：批 准：2017年2月23日陈秋凤、雷丽花、欧阳丽敏 张志超数显卡尺（中间检验） XXX计量型MSA分析报告目录稳定性 (1)偏倚 (4)线性 (7)重复性和 (9)再现性备注: 对于有条件接收的项目应阐述接受原因.第一节稳定性分析1.1 稳定性概述在经过一段长时间下，用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性进行测量所获得的总变差，即稳定性是整个时间的偏倚变化。
1.2 试验方案2017 年 02 月份，随机抽取一常见印制板样品，让中间检验员工每天的早上及晚上分别使用数显卡尺对样品外形尺寸测量5次/组，共测量25组数据，并将每次测量的数据记录在表1。
1.3 数据收集表1 稳定性分析数据收集记录表1.4 测量系统稳定性可接受判定标准1.4.1 不允许有超出控制限的点；1.4.2 连续7点位于中心线同一侧；1.4.3 连续6点上升或下降；1.4.4 连续14点交替上下变化；1.4.5 连续3点有2点距中心的距离大于两个标准差；1.4.6 连续5点中有4点距离中心线的距离大于一个标准差；1.4.7 连续15点排列在中心线的一个标准差范围内；1.4.8 连续8点距中心线的距离大于一个标准差。
1.5 数据分析图1 中间检验_数显卡尺 Xbar-R控制图从图1 Minitab生成Xbar-R控制图可知，没有控制点超出稳定性可接受判定标准，表明该测量系统稳定性可接受。
1.6 测量系统稳定性分析结果判定对中间检验_数显卡尺进行稳定性分析，分析结果表明该测量系统稳定性可接受。
第二节偏倚分析2.1 偏倚分析概述对相同零件上同一特性的观测值与真值（参考值）的差异。
2.2 试样方案2.2.1选择一个被测样品,确定样品的外形尺寸基准值x，样品外形尺寸基准值通过__铣边工序所使用的泛用型尺寸测量机重复测量10次取测量均值获得。
MSA 分析
MSA-24
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 : 6.5, 4.0, 3.2, 6.3
哪一个方法更正确 ? 方法 2 因为平均值与“真实”硬度相同.
哪一个方法更精密 ? 方法 1 因为散布很小 应首先采用哪个方法? 其理由是? 方法 1 : 比起散布，解决平均的变化更为容易。
%R&R
% R&R
% R& R =
s s
MS T o ta l
Hale Waihona Puke 00通常用%表示
总散布中测量误差占据的比重。 包含了反复性和再现性. - % R & R <10% : 非常好 - 10% ~ 30 % : 允许范围 - % R & R > 30% : 不适合
MSA-27
观察到的PROCESS散布
测量散布的原因 ? (4M 1E)
测量仪器
设备不稳定 性 配件磨 损 电力不稳定性
方法
测量位 置 测量次 数
测量条 件
标准次 序
测量散布 (错误的测量值)
标准材料 量产材料 良品材料 不良材料 保管/管理
感觉,情 绪
湿 度 清洁
度 震 动 电压变 化 气温变
熟练 Environme 度
材料
测量者
环境
分辨率（ Discrimination ）
MSA-13
测量系统相关的用语
•测量误差 = 正确性(平均) + 精密性(散布)
平均
测量系统偏离-通过 “校准研究”决定
m总
MSA五性分析完整模板
编号
分析报告
A
计量型测量系统分析
A-1
重复性再现性
A-1-0
初始资料
A-1-1
均值极差法——报告Page01
A-1-2
均值极差法——报告Page02
A-1-3
均值极差法——报告Page03
A-1-4
均值极差法——报告Page04
A-1-5
操作指引 基本信息及原始测量数据 研究报告——均值极差法 数据表 数据分析报告 均值极差图 研究报告——方差分析法 数据分析报告 相互作用图&余数图 其他分析图 操作指引 基本信息及原始测量数据 研究报告——图示法 均值极差图 操作指引 基本信息及原始测量数据 研究报告——独立样件法 研究报告——控制图法 均值极差图 操作指引 基本信息及原始测量数据 研究报告 数据分析报告 GPC&概率纸图
A-3-2
控制图法——报告Page01
A-3-3
控制图法——报告Page02
A-4
线性
A-4-0
初始资料
A-4-1
报告Page01
A-4-2
报告Page02
A-5
量具特性曲线GPC
B
计数型测量系统分析
B-1
一致性/有效性/风险分析
B-1-0
假设性试验分析——初始资料
B-1-1
假设性试验分析——报告Page01
ห้องสมุดไป่ตู้
B-1-2
假设性试验分析——报告Page02
B-1-3
假设性试验分析——报告Page03
B-2
GRR/偏倚分析
B-2-0
信号检查法分析——初始资料
MSA分析报告(精编文档).doc
【最新整理，下载后即可编辑】XXX 公司 计量型MSA 分析报告日 期：实 施 人： 评 价 人：仪器名称： 仪器编号：分析结论： 合格不合格 审 核：批 准：2017年2月23日陈秋凤、雷丽花、欧阳丽敏张志超数显卡尺（中间检验）XXX计量型MSA分析报告目录稳定性………………………………………………………………………………………1偏倚………………………………………………………………………………………4线性………………………………………………………………………………………7重复性和再现性………………………………………………………………………………………9备注: 对于有条件接收的项目应阐述接受原因.第一节稳定性分析1.1 稳定性概述在经过一段长时间下，用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性进行测量所获得的总变差，即稳定性是整个时间的偏倚变化。
1.2 试验方案2017 年02 月份，随机抽取一常见印制板样品，让中间检验员工每天的早上及晚上分别使用数显卡尺对样品外形尺寸测量5次/组，共测量25组数据，并将每次测量的数据记录在表1。
1.3 数据收集表1 稳定性分析数据收集记录表1.4 测量系统稳定性可接受判定标准1.4.1 不允许有超出控制限的点；1.4.2 连续7点位于中心线同一侧；1.4.3 连续6点上升或下降；1.4.4 连续14点交替上下变化；1.4.5 连续3点有2点距中心的距离大于两个标准差；1.4.6 连续5点中有4点距离中心线的距离大于一个标准差；1.4.7 连续15点排列在中心线的一个标准差范围内；1.4.8 连续8点距中心线的距离大于一个标准差。
1.5 数据分析图1 中间检验_数显卡尺Xbar-R控制图从图1 Minitab生成Xbar-R控制图可知，没有控制点超出稳定性可接受判定标准，表明该测量系统稳定性可接受。
1.6 测量系统稳定性分析结果判定对中间检验_数显卡尺进行稳定性分析，分析结果表明该测量系统稳定性可接受。
MSA管理规定---计量型_计数型_复杂型_量化过度型等4种测量系统分析
MSA管理规定---计量型_计数型_复杂型_量化过度型等4种测量系统分析1.⽬的保证公司有效展开测量系统分析（MSA）⼯作，保证测量系统的可靠性，提⾼测量数据的质量，并为改进提供⽀持。
2.适⽤范围在控制计划中所要求的⽤于测量产品的特性与性能的测量系统。
3.引⽤⽂件《测量系统分析》第三版。
4.术语定义4.1.测量：赋值（或数）给具体事物以表⽰它们之间关于特定特性的关系。
4.2.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.4.3.测量系统: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,⽤来获得测量结果的整个过程.4.4.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.偏倚:是测量结果的观测平均值与基准值的差值.4.5.线性:是在量具预期的⼯作范围内,偏倚值的差值.4.6.重复性（EV）:是由⼀个检验员,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.4.7.再现性（AV）:是由不同的检验员,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.4.8.零件变差（PV）：不同零件之间的变差，零件在多⼈多次同⼀个量具测量出的平均值的变差。
4.9.总变差（TV）：测量值与真值（基准值）之间的总变差。
4.10.检具能⼒:由检测设备的测量不确定度与检验特性的公差的⽐例关系确定.5.职责5.1.质量部负责并组织研发、⽣产等测量系统涉及⼈员实施测量系统分析5.2.新产品开发APQP⼩组成员评价测量系统的可接收性,并对存在的问题采取纠正措施，根据测量，在检验基准书上配置合适的量检具6.⼯作程序6.1.测量系统的分类6.1.1质量部组织确认测量系统类型，类型包括计量型测量系统、计数型测量系统、复杂测量系统、量化过度测量系统。
6.1.2质量部组织确认需要研究的范围计量型测量系统研究稳定性、偏倚、线性、重复性和再现性。
MSA(计量型)
5
测量误差
Y=X+ε
Y: 测量值 X：真实值 ε ： 误差
造成测量误差的可能因素来自测量的各个方面， 可通过以下方面寻找误差的来源： 标准； 工件； 仪器； 程序和人； 环境
Amphenol Phoenix Hangzhou
Confidential,©2011
Mobile Consumer Products
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14
线性
线性(Linearity)： 在全部测量范围内，偏倚的变化量
量具1：线性有问题
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要求： 散布误差满足要求（精确度）
重复性和再现性误差满足要求 研究时机：
测量仪器分辨力满足要求和测量系统稳定之后进行
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18
测量系统误差的来源
测量系统引起的误差
量具引起的误差
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20
重复性概念
重复性(Repeatability)：
同一个人员用同一个量具多次重复测量同一个产品质量特征，多次测量之 间的差异称为重复性变差，由于此种变差被认为主要是由于测量设备引起 的，所以也叫做设备变差（Equipment Variation），简称“EV“。
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(R&R)(计量)
110.00 109.00
3 1.023 4 0.729 5 0.577
UC0L-XBA2R.574 1.772
LC0L-XBAR2.282110.010.457
0
2.114109.010.29
36.967
AV1: 1.818 AV2: 0.003
1U0CL-XB1A.1R60 1110..70200 11 1.160 1.710 1L2CL-XB1A.1R50 1019..70100
评价人 B
1 试验次
2 3
姓名: 陈喜军
1.00
2.00
109.00 109.50
110.00 110.00
109.50 109.50
3.00 109.00 109.50 109.50
4.00 110.00 110.00 111.00
零件
5.00
6.00
110.00 110.00
110.00 111.00
AND G=1)
5
6
2.480 2.670
2.150 2.400 2.600
2.120 2.380 2.580
7 2.830
2.770
2.750
RBARBAR 0.40
4 G5
1.210 1.750 0.20
1.190 1.740
2.110 2.100
2.370 2.360
2.570 2.560
2.740 2.730
极差控制图
评价人 A
1.40
评价人 B
1.40
1.20
1.20
1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00
XBARp UCL-R LCL-R RBAR
计量型MSA研究指南
偏性 自动检测 非自动检测
须校验完成接受后可开始实施MSA
线性 重复性 R&R
测量系统问题分析步骤
MSA分析方法不过 组织识别小组 识别问题 实施纠正措施 重新MSA分析 分析OK后,文件化
谢谢
Thank You
谢谢观看/欢迎下载
BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH
分析控制图 进行判定，采取相应措施
从控制计划中去寻找需要分析的测量系统， 主要考虑来自：
— 控制计划中所提及的产品特性； — 控制计划中所提及的过程特性； —测量风险高的仪器要优先分析。
• 选十个可以代表制程变化的产品，一般此项产 品，最好能覆盖产品的变化范围比较好。 • 选择可以代表实际现场测量的操作人员。
线性接受准则：
a. 对测量特殊特性的测量系统，线性%≤5% 接受，
3
b. 线性%>5%时，不予接受。
b. 对测量非特殊特性的测量系统，线性%≤10%
接受，线性%>10%时，不予接受。
计算线性率 是否合格，不合格可能原因
如果测量系统为非线性，查找这些可能原因： 在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准； 最小或最大值校准量具的误差； 磨损的仪器； 仪器固有的设计特性。
1 . 输入数据到excel中,计算 R&R结果； 输入数据到mintab中,输出均值和极差图
2.一般利用excel，可得到如下值： •AV:人员的变异 EV:仪器的变异 •PV：产品的变异 TV:总变异 •%R&R：重复性与再现性所占的比例
MSA分析
反复性
- 是指同一个测量者用同一个仪器反复测量同一个部品时的测量值的散布
好的反复性
真实值
差的反复性
平均
MSA-23
平均
再现性
- 是指用同一个仪器对同一个部品，由不同的作业者进行测量时的 测量值散布.
好的再现性
真实值
差的再现性
作业者 1 作业者 2 作业者 3
作业者 1 作业者 2 作业者 3
MSA-34
测量能力评价指标
测量能力的评价指标
% Contribution =
s2 MS
s2 Total
% Study variation = s MS s
Total
× 100% × 100%
(测量变动贡献率) (% R&R)
6×
s MS
% Tolerance = Tolerance × 100% (P/T 比)
MSA-32
MSA的设置
作业者数
在多名作业中，随意挑选2-4名 如果PROCESS中只有一名或没有作业者时，可以排除作业者的影
响，即排除再现性
样品数
要有足够的样品 (样品数) X (作业者数) > 15 如果现实无法做到上述要求，可以对测量次数进行如下调整
if S x O < 15,测量次数 = 3 if S x O < 8, 测量次数 = 3 to 4 if S x O < 5, 测量次数 = 4 to 5 if S x O < 4, 测量次数 = 6 to 6
实际PROCESS散布
测量散布
长期 PROCESS散布
短期 PROCESS散布
样品的 散布
测量仪器散布
作业者散布 (再现性)
MSA(比较详细)
测量系统概要
测量数据的品质
测值接近特性真值的话,数据的质量较好,反之远离特性真值则数据质量较 差.
测量数据的品质是在稳定状态下测量系统中求得的复数的测值通过统计学 特性判断而来的.
反映数据质量的统计学特性的参数
- 偏移( Bias) : 数据远离真值有多远位置? - 分散(Variance): 数据分布扩散的程度?
以国家标准为基础各企业,研究所,政府 研究机关等组织进行管理的标准 企业使用时称为 Company标准,由企业 的校正部门管理.
1期, 2期标准为基础,制造现场使用 的标准
MSA -7
测量系统概要
评价顺序
测量系统的评价了解 测量系统的评价决定被测得的数据怎样使用,决定测量系统需具有 的预期统计性质实际是否有用进行评价.
质量较低数据的一般原因为测值数据中存在太多的变动要素;引起大的变动 的测量系统与工程自体的变动无法区分,故不适合使用于工程分析中.
MSA -5
测量系统概要
测量系统的统计学性质
测量系统的品质具有如下的统计学性特性. 测量系统需处于统计性管理状态并非指测量系统的变动原因中的特殊原因
而指的是偶然原因. 测量系统的变动要比工程的变动要小. 变动应比规定标准略小. 测量仪的最小有效刻度单位需小于工程变动或规格界限中较小部分,统计学
σ 2整体 = σ2 制品 + σ2 测量
观测散布 =制品散布 + 测量散布
真值
Gage R&R
MSA -11
测量值 测量OFFSET
测量值
计量型测量系统变动的类型
观测到的PROCESS变动
实际PROCESS 变动
测量变动
长期PROCESS 变动
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测量系统分析报告 计量型 中英文
编号3210.003200.001012345678910Total 1.A 1200.00200.00201.00200.00200.00200.00201.00200.00201.00201.0020042.2200.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00201.0020053.3200.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00201.0020054.均值Average 200.000200.000201.000200.000200.667200.000201.000200.000201.000201.000200.467Sum A 600.00600.00603.00600.00602.00600.00603.00600.00603.00603.006014.00005. 极差Range0.000.000.000.00 1.000.000.000.000.000.000.1006.B 1200.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00201.0020057.2200.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00201.0011.3048.3200.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00201.0020059.均值Average 200.000200.000201.000200.000201.000200.000201.000200.000201.000201.000200.500Sum B 600.00600.00603.00600.00603.00600.00603.00600.00603.00603.006015.000010. 极差Range0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00011.C 1200.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00201.00200512.2200.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00201.00200513.3200.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00200.00201.00201.00200514.均值Mean 200.000200.000201.000200.000201.000200.000201.000200.000201.000201.000200.500Sum C 600.00600.00603.00600.00603.00600.00603.00600.00603.00603.00601515.极差Range0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000200.000200.000201.000200.000200.889200.000201.000200.000201.000201.000200.4891800.0001800.0001809.0001800.001808.0001800.0001809.0001800.001809.0001809.00018044 1.0000.03323D43.27 2.575200.5229890.085833D300200.4547890.000000A21.881.02312345678910UCLx 200.5230200.5230200.5230200.5230200.5230200.5230200.5230200.5230200.5230200.5230LCLx 200.4548200.4548200.4548200.4548200.4548200.4548200.4548200.4548200.4548200.4548UCL R 0.08580.08580.08580.08580.08580.08580.08580.08580.08580.0858LCL R0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000公差：6σpp 变差PV PV 0.314600PV TVTV #DIV/0!TV 基于公差base%#DIV/0!基于零件变差%#DIV/0!基于过程变差%#DIV/0!基于过程能力%#DIV/0!公式A Formula ndc 17.0240562公式B FormulaX^2/nkr 3617621.513617621.533617643.113617643.333333617644.00Source DF SS MS F P Source DF SS MS FP Parts 921.60000 2.40000216.000000.00000921.60000 2.40000216.0000.0000020.022220.01111 1.000000.3874220.022220.01111 1.000000.37197180.200000.01111 1.000000.47268600.666670.01111780.866670.01111Total 8922.488898922.48889Source VarComp Stdev %Contribut %TV %Toleranc Source VarComp Stdev %Contribut %TV%Tolerance0.011110.10541 4.02%20.04% 6.32%0.011110.10541 4.02%20.04% 6.32%0.011110.10541 4.02%20.04% 6.32%0.011110.10541 4.02%20.04% 6.32%0.000000.000000.00%0.00%0.00%0.000000.000000.00%0.00%0.00%0.000000.000000.00%0.00%0.00%0.000000.000000.00%0.00%0.00%0.000000.000000.00%0.00%0.00%0.265430.5152095.98%97.97%30.91%0.265430.5152095.98%97.97%30.91%0.276540.52587100.00%100.00%31.55%0.276540.52587100.00%100.0031.55%均值图Xbar chart极差图Range chartTotal Variation Total Variation Repeatability Repeatability Reproducibility Reproducibility Operator Operator Operators*Part Part - To - Part Part - To - Part Operators*Part Repeatability Repeatability Total Gauge R&R With Operator*Part Interaction Gauge R&R Without Operator*Part Interaction Total Gauge R&R Total Gauge R&R sumSQ(sum(men))/nr SUMSQ(sum(1-10part))/kr SUMSQ(sum(men-part))/r sumSQ(all)n=part k=men r=time ANOVA Table With Operator*Part Interaction ANOVA Table Without Operator*Part Interaction Parts Operators Operators 1.02%#DIV/0! 5.40%1.56%#DIV/0!8.25%18.88%#DIV/0!99.66%注:当分析结果超出要求后，利用均值极差图分析原因.Remark: When analysis result is out of spec, need to analyse the root cause by average and range chart.0.3146000.3146000.3146001.6666670.0000000.3156771.18%#DIV/0! 6.24%200.500200.500零件均值Parts MeanTotal试验次数Trials0.033零件编号Part No.平均值Average200.400200.500200.500200.500200.500200.500200.500单位UnitKPa 规格下限LSL过程变差/过程能力Process Variation(σ/PP)样 品 数Sample Size分析时机 Analytical Occasion Example 量具编号Equipment No.基件编号P/N 测量人员Operator Ｂ评价人数Appraisers 参数规格Dimension200规格上限USL 测量人员Operator Ｃ试验次数Trials MSA GR&R ---数据记录表 (Data Worksheet)量具名称Equipment Name 泄漏测试仪产品(零件)描述Description测量人员Operator Ａ测试日期Test Tate =A X =A R =B X =B R =C X =C R =X =P R PX =-=X Min X Max X DIFF =+=R A X UCL X 2=-=R A X LCL X 2==R D UCL R 4==R D LCL R 3199.500200.000200.500201.000201.5000.000.200.400.600.801.001.20RegularNew QCPPPAPOther=++=AppraisersRc R R b A /)(R。
MSA 分析
实际PROCESS散布
- 无测量误差
观察到的PROCESS
- 含有测量误差
Frequency
Frequency
15
LSL
USL
10
5
0
30
40
50
15
LSL
60
70
80
Process
90
100 110
USL
10
5
0
30
40
50
60
70
80
90 100 110
Observ ed
测量散布的原因 ? (4M 1E)
测量变动贡献率
< 1% 1~ 10% > 10%
% R&R, P/T比 < 10% 10~30% > 30%
可区分的类别数
> 10 4~9 <4
Minitab 例题
• 利用Minitab进行数据分析
• 打开“汽车工业行动组织量具研究”.mtw 工
作表
• 利用Minitab的 量具研究R&R 功能
下一步…
if S x O < 15,测量次数 = 3 if S x O < 8, 测量次数 = 3 to 4 if S x O < 5, 测量次数 = 4 to 5 if S x O < 4, 测量次数 = 6 to 6
S是样品数, O是作业者数,
MSA 分析的步骤
• A. 调整测量仪器的刻度，确认刻度是否合适. • B. 1号作业者按照随意的顺序对所有样品进行一次测量. • C. 2号作业者按照随意的顺序对所有样品进行一次测量. • D. 依次类推，让所有作业者都测量一次.
MSA 分析
测量系统变动的贡献率 7.76% 是成立以下关系式. 0.0776 = (0.2786)2
• 另一个评价测量系统的尺度 可区别的类别数为 4，可接受
• 从前面的内容知道还应该对操作者进行训练
图表解释
变异分量图
真实值（ True value ） 偏离（ Bias ） 线性（ Linearity ） 稳定性(Stability)
精密度（ Precision ）相关术语
反复性（ Repeatability ） 再现性（ Reproducibility ）
分辨率（ Discrimination ）
测量的重要性 知道的不能用数据表现，那不算是真正知道。没有真正知道就
不能对其进行管理。如果我们不能管理，其结果会被运气所左右. - The Vision of Six Sigma (Mikel J.Harry) 中
MSA 概要
测量系统评价的重要性
1. 测量数据 是做出决定时的基本资料，有必要进行信赖性评价
哪一个方法更精密 ? 方法 1 因为散布很小
应首先采用哪个方法? 其理由是?
方法 1 : 比起散布，解决平均的变化更为容易。
正确度是...
真实值
精密度是...
平均值 偏离
偏离不能大于产品规格公差或散布的10%.
- 仪器 自身变动 真实值
真实值
反复性好
反复性差
- 测量者之间变动
检查者A
真实值
检查者B
检查者A 真实值
检查者C
检查者B 检查者C
再现性好
再现性差
计量型MSA 评价精密度指标: % R&R