MSA--测量系统分析[1]
MSA – 测量系统分析
2 .2 测量系统的分析 —— 偏倚
偏倚 为了在过程范围内指定的位置确定测量系统的偏倚，得到一个零
件可接受的基准值是必要的。通常可在工具室或全尺寸检验设备上完 成。基准值从这些读数中获得，然后这些读数要与量具R＆R研究中的 评价人的观察平均值（定为XA，XB，XC）进行比较。
2 评定测量系统的程序 —— 2.1引言
本章中介绍的程序广泛用于整个汽车工业，以评价用于生产环境中 的测量系统，特别是这些程序用于评定下列统计特性；重复性、再现性 、偏倚、稳定性及线性。 测量有关的问题
在评价一个测量系统时需要确定三个基本问题： 1）这种测量系统有足够的分辨力吗？ 2）这种测量系统在一定时间内是否在统计上保持一致？ 3）这些统计性能在预期范围内是否一致，并且用于过程分析或控制 是否可接受？ 测量系统变差的类型
1.3 选择/制定试验程序
6）是否由这个测量系统取得的测量结果要与另外一 个测量系统得到的测量结果对比？如果对比，应考虑 使用依赖诸如上面第一步讨论的标准试验方法。如果 不用标准，仍有可能确定两个测量系统是否可经同时 正常工作。然而，如果两个系统一起工作不正常，那 么不用标准，就不可能确定哪个系统需要改进； 7）应每隔多久进行一次？这个问题应由单个测量系 统的统计特性及其对该设备影响和使用该设备进行生 产的顾客来决定。
研究测量系统稳定性的一个方法是按常规画出基准或基准件重复读 数的平均值和极差(X-R控制图)。从这种分析中可以确定，例如，失控信 号是需要校准测量系统的标志。还有可能由于基准或基准件变脏而出现 失控信号。无论哪种情况，包含在控制信号内的信息的解释取决于对过 程的了解。
用于测量系统控制图的样本容量及抽样频率的确定也应依赖于对测 量系统的了解。主要考虑的还是使用过程中测量系统所有的外部条件。 例如,如果确信使用者在使用系统之前提供足够的预热时间,则应预热后才 进行抽样。
测量系统分析报告MSA
测量系统分析报告MSA1. 引言测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是指通过分析和评估测量系统的性能、稳定性和可靠性，来判断测量结果的准确性和可靠性的过程。
本报告旨在对某测量系统进行全面的分析和评估，以帮助提升测量系统的质量和可靠性。
2. 测量系统分析方法在进行测量系统分析时，常采用以下方法：2.1 重复性与再现性分析重复性和再现性是评估测量系统可靠性的重要指标。
通过对同一对象进行多次测量，可以评估测量结果的一致性和稳定性。
2.2 偏倚分析偏倚分析用于评估测量系统是否存在系统性的误差。
通过对测量系统进行校准，并比较校准前后的测量结果，可以判断测量系统的偏倚情况。
2.3 线性分析线性分析用于评估测量系统是否存在线性关系。
通过测量系统对一系列已知标准进行测量，并绘制测量结果与标准值之间的图表，可以判断测量系统的线性关系。
3. 案例分析本次测量系统分析以某电子元件测量系统为例进行分析。
3.1 重复性与再现性分析通过对同一电子元件进行连续十次测量，并记录测量结果，得到以下数据：测量次数测量结果1 12.32 12.43 12.14 12.35 12.26 12.47 12.58 12.29 12.610 12.3通过计算这十次测量结果的平均值和标准偏差，得到重复性和再现性的评估数据。
3.2 偏倚分析为了评估测量系统的偏倚情况，我们对测量系统进行了校准，并测量了一系列标准样本。
校准前后的测量结果如下：标准样本校准前测量结果校准后测量结果1 2.3 2.12 3.4 3.23 4.5 4.44 5.6 5.75 6.7 6.56 7.8 7.9通过比较校准前后的测量结果，可以评估测量系统的偏倚情况。
3.3 线性分析为了评估测量系统的线性关系，我们选择了一系列已知标准进行测量，并绘制了测量结果与标准值之间的图表。
图表显示测量系统的测量结果与标准值之间存在一定的线性关系。
MSA–测量系统分析
MSA –测量系统分析引言MSA（测量系统分析）是一种用于评估和验证测量系统准确性和可靠性的方法。
在许多行业中，准确的测量数据对于产品质量和过程改进至关重要。
因此，对测量系统进行分析和评估是确保数据质量的关键步骤。
本文将介绍MSA的基本概念、主要组成部分和常见的分析方法，以及如何使用Markdown文本格式输出。
MSA的概述测量系统是指用于测量和收集数据的工具、设备和方法。
这些测量系统可以包括各种仪器、传感器、计量设备和人工操作。
MSA的目标是确定测量系统的偏差、重复性和稳定性，以评估测量过程的可靠性和准确性。
MSA的主要目标是确定测量系统的变异来源，并分析其对于测量结果的影响。
通过评估测量系统的可行性和稳定性，我们可以确定任何必需的改进和修正。
MSA的组成部分MSA包括以下三个主要组成部分：1.制程能力分析（PPK）：通过对测量系统进行评估，确定其是否能够满足产品或过程的需求。
制程能力分析是一种量化的方法，用于确定测量系统能够产生多大程度的变异。
2.重复性与再现性分析：重复性是指在同一测量条件下进行多次测量时，测量结果之间的差异。
再现性是指在不同测量条件或不同测量者之间进行测量时，测量结果之间的差异。
通过对重复性和再现性进行分析，可以确定测量系统的一致性和可靠性。
3.精确度分析：精确度是指测量结果与真实值之间的接近程度。
通过与参考标准进行比较，我们可以评估测量系统的准确性和偏差。
常见的MSA分析方法以下是几种常见的MSA分析方法：1.方差分析（ANOVA）：ANOVA是一种统计分析方法，用于分解测量变异的来源。
通过将测量结果进行分解，我们可以确定各个变异来源的贡献程度，并确定潜在的改进措施。
2.控制图：控制图是一种用于监控和分析过程变异的图表。
通过绘制测量结果的控制图，我们可以可视化测量系统的偏差和变异，并及时发现异常情况。
3.直方图：直方图是一种图表，用于显示测量结果的频率分布。
通过绘制测量结果的直方图，我们可以了解测量数据的分布情况，并判断测量系统的精确度和稳定性。
MSA__测量系统分析
一、分辨力
分辨力是指测量系统识别并显示被测量最微波变化的能力，这种能力往往可以通过仪器仪表上的最小刻度来反映具有足够的分辨力是合格测量系统的首要条件之一，当发现分辨力不足时，则及时更换量具或更
对于连续型数据，一般称测量结果的最小间距Unit为分辨力，测量系统分辨力的最起码要求应使Unit同时不大于过程总波动PV(6倍的过程标准差）的1/10和容差（USL-LSL）的1/10，即
6σUSL-LSL 1010
另外分辨力还可以使用可区分组数作为分辨力足够与否的另一个标准，其定义为：
σp σms
ndc判断标准如下示：
二、稳定性
对于任何一个质量特性而言，具有稳定性是指此种特性的分布不随时间而变，即它的平均值、极差、标准差以及分布的形状都不随时间而变。
测量系统的稳定性是指测量系统的各个计量特性（主要是偏倚和精度）在时间范围内保持恒定的能力。
稳定性操作一般是定期使用标准部件进行重复测量，并绘制测量值的Xbar-R或Xbar-S控制图进行分析，观察测量系统是否产生异常现象，并对千万不稳定的原因进行分析与纠正。
Unit<=min() ,ndc=INT( 1.41*）
过仪器仪表上的最小刻度来反映。
具或更好测量技术。
最起码要求应使Unit同时不大于
它的平均值、极差、标准差
围内保持恒定的能力。
ar-S控制图进行分析，观察。
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。
MSA测量系统分析1
MSA测量系统分析1MSA目的：选择各种方法来评定测量系统的质量．．．．．．．．．。
活动：测量、分析、校正适用范畴：用于对每一零件能重复读数的测量系统。
测量和测量过程：1)赋值给具体事物以表示它们之间关于专门特性的关系；2)赋值过程定义为测量过程；3)给予的值定义为测量值；4)测量过程看成一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。
量具：任何用来获得测量结果的装置；经常用来特指在车间的装置；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。
测量变差：●多次测量结果变异程度；●常用σm表示；●也可用测量过程过程变差R&R表示。
注：a.测量过程（数据）服从正态分布；b.R&R=5.15σm表征测量数据的质量最通用的统计特性是偏倚和方差。
所谓偏倚特性，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。
测量系统质量特性：●测量成本；●测量的容易程度；●最重要的是测量系统的统计特性。
常用统计特性：●重复性（针对同一人，反映量具本身情形）●再现性（针对不同人，反映测量方法情形）●稳固性●偏倚●线性（针对不同尺寸的研究）注：对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性（相关于顾客的要求）。
测量系统对其统计特性的差不多要求：●测量系统必须处于统计操纵中；●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；●测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者（十分之一）；●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时，其最大的变差应小于过程变差和公差带中的较小者。
评判测量系统的三个问题：●有足够的辨论力；（依照产品特性的需要）●一定时刻内统计上保持一致（稳固性）；●在预期范畴（被测项目）内一致可用于过程分析或过程操纵。
●这些问题的确定同过程的变差联系起来是专门有意义的。
长期存在的把测量误差只作为公差范畴百分率来报告的传统，是不适应汽车行业的进展的。
MSA-测量系统分析Measurement System Analysis
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2
课堂守则
MSA
设施
小休
礼仪
讨论
其他規定
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3
MSA
一、测量基础术语
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1. 关于测量 MSA
测量：赋值给具体事物以表示它们之间关于特定特性的关系。赋值过 程即为测量过程，而赋予的值定义测量值。
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。
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线性不良的可能原因
仪器需要校准，需要减少校准时 间间隔
仪器、设备或夹紧装置的磨损 正常老化或退化 缺乏维护─通风、动力、液压、过
滤器、腐蚀、锈蚀、清洁 磨损或损坏的基准，基准出现误
差 校准不当或调整基准的使用不当
MSA
仪器质量差─设计或一致性不好 仪器设计或方法缺乏稳健性 不同的测量方法─装置、安装、
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7.2. “好”的测量系统 MSA
对产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须小于依据特性 的公差评价测量系统。
对过程控制，测量系统的变异性应该显示有效的分辨率并与过 程变差相比要小。根据6σ变差和／或来自MSA研究的总变差 评价测量系统。
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2. 真值 MSA
测量过程的目标是零件的“真”值，希望任何单独读数都尽可能地接近 这一读值(经济地)。遗憾的是真值永远也不可能知道是肯定的。
然而，通过使用一个基于被很好地规定了特性操作定义的“基准”值，使 用较高级别分辨率的测量系统的结果，且可溯源到NIST（美国国家标准 与技术研究院 ），可以使不确定度减小。因为使用基准作为真值的替代， 这些术语通常互换使用。
MSA量测系统分析(1)
+ + + + + 2 0.4733
-0.2633 -0.5267 -0.7900 -1.0533 -1.3167 4 0.2100
= = = = =
6 -0.0533
0.4733 0.2100 -0.0533 -0.3167 -0.5800 8 -0.3167 10 -0.5800
2010/6/20
X1
0.75
X2
0.75
X3
0.80
X4
0.80
X5
0.65
X6
0.80
X7
0.75
X8
0.75
X9
0.75
X10
0.70
∑X X=
10
Bias = Observed Average – Reference Value % Bias = 100 ［ │Bias│/ Process Variation］ ］ % Bias = 100 ［ │Bias│/ Tolerance］ ］
线性(变化的线性偏倚 线性 变化的线性12
Linearity Example
PART REFERENCE VALUE 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2.00 2.70 2.50 2.40 2.50 2.70 2.30 2.50 2.50 2.40 2.40 2.60 2.40 2 4.00 5.10 3.90 4.20 5.00 3.80 3.90 3.90 3.90 3.90 4.00 4.10 3.80 3 6.00 5.80 5.70 5.90 5.90 6.00 6.10 6.00 6.10 6.40 6.30 6.00 6.10 4 8.00 7.60 7.70 7.80 7.70 7.80 7.80 7.80 7.70 7.80 7.50 7.60 7.70 5 10.00 9.10 9.30 9.50 9.3 9.40 9.50 9.50 9.50 9.60 9.20 9.30 9.40
MSA-测量系统分析
一、测量系统分析：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。
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）。
一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。
测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。
测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。
测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。
分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统，否则，不管我们采用什么样的分析方法，最终都可能导致错误的分析结果。
在ISO10012-2和QS9000中，都对测量系统的质量保证作出了相应的要求，要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。
测量系统特性类别有F、S级别，另外其评价方法有小样法、双性、线性等.分析工具在进行MSA分析时，推荐使用Minitab软件来分析变异源并计算Gage R&R和P/T。
并且根据测量部件的特性，可以对交叉型和嵌套型部件分别做测量系统分析。
另外，Minitab软件在分析量具的线性和偏倚研究以及量具的分辨率上也提供很完善的功能，用户可以从图形准确且直观的看出量具的信息。
MSA的基本内容数据是通过测量获得的,对测量定义是：测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。
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2 评定测量系统的程序 —— 2.1引言
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。
重复性
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MSA--测量系统分析[1]
2 评定测量系统的程序 —— 2.1引言
再现性
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。
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2 .2 测量系统的分析 —— 稳定性
确定稳定性用指南
确定稳定性用指南包括以下内容： 1）获取一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值。如果不能得到，则选
择一个落在产品测量中程数的产品零件，并指定它作为标准样本进行稳定性 分析。对追踪测量系统的稳定性不需要的一个已知基准值；
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2 评定测量系统的程序 —— 2.1引言
本章中介绍的程序广泛用于整个汽车工业，以评价用于生产环境中 的测量系统，特别是这些程序用于评定下列统计特性；重复性、再现性、 偏倚、稳定性及线性。
测量有关的问题
在评价一个测量系统时需要确定三个基本问题：
1）这种测量系统有足够的分辨力吗？
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2020/11/2
MSA--测量系统分析[1]
1 通用测量系统指南 —— 1.1 引言、目的和术语
测量数据的用途
• 依据测量数据调整制造过程 • 确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系
测量数据的质量
如果测量数据与标准值很接近，则可以说这些测量数据的质量“高”； 如果测量数据远离标准值，则可以说这些测量数据的质量“低”； 低质量最普通的原因之一是数据变差太大。 一组测量的变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的（如温度 变化对液体容积的影响）。如果这种交互作用产生太大的变差，那么数据的质量会很 低，以致这些数据是无用的。例如，一个具有大量变差的测量系统，用来分析一个制 造过程，可能是不恰当的，因为这一测量系统的变差，可能会掩盖制造过程中的变差。 管理一个测量系统的许多工作是监视和控制变差。这就是说，应着重于环境对测 量系统的影响，以获得高质量的数据。 如果数据的质量是不可接受的，则必须改进，通常是通过改进测量系统来完成， 而不是改进数据本身。
可能需要具备预期测量的最低值、最高值及中程数的标准样本。建议对 各样本单独测量并作控制图。
2）定期（天，周）测量基准样品3至5次。样本容量和频率应基于对测量系 统的了解。因素包括要求多长时间重新校准或维修，测量系统使用的频率， 以及操作条件如何重要。读数应在不同时间读取以代表测量系统实际使用的 情况。这些还包括预热，环境或其它在一天内可能变化的因素； 3）在X＆R 或X＆s控制图中标绘数据； 4） 确定每个曲线的控制限并按标准曲线图判断失控或不稳定状态；
在工具间测量零件10次，并计算这10次读数的平均值。把这个平均值作为 “基准值”。
2）从图表中计算 值； 3）通过X 减去基准值来计算偏倚： 偏倚＝ X － 基准值 过程变差 ＝ 6σ极差 偏倚百分比 ＝偏倚 / 过程变差
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5）计算测量结果的标准偏差并与测量过程偏差相比较，确定测量系统的重 复性是否适于应用。
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2 .2 测量系统的分析 —— 偏倚
偏倚 为了在过程范围内指定的位置确定测量系统的偏倚，得到一个零
件可接受的基准值是必要的。通常可在工具室或全尺寸检验设备上完 成。基准值从这些读数中获得，然后这些读数要与量具R＆R研究中的 评价人的观察平均值（定为XA，XB，XC）进行比较。
选择一个落在产品测量中程数的产品零件，并指定它作为标准样本进行偏倚 分析。在工具间测量该零件10次，并计算这10次读数的平均值。把这个平均 值作为“基准值”；
可能需要具备预测量的最低值、最高值及中程数的标准样本。每个样本 都要求单独分析。
2）让一位评价人以通常的方法测量该零件10次； 3）计算这10次读数的平均值； 4）通过该平均值减去基准值来计算偏倚：
2 .2 测量系统的分析 —— 偏倚
偏倚示例
偏倚由基准值与测量观测平均值之间的差值确定。为些，一位评价人对
一个样件测量10次。10次测量值如下所示。由全尺寸检验设备确定的基准值 为0.80mm,该零件的过程变差为0.70mm。
X1=0.75 X2=0.75 X3=0.80 X4=0.80 X5=0.65
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1.3 选择/制定试验程序
6）是否由这个测量系统取得的测量结果要与另外一 个测量系统得到的测量结果对比？如果对比，应考虑 使用依赖诸如上面第一步讨论的标准试验方法。如果 不用标准，仍有可能确定两个测量系统是否可经同时 正常工作。然而，如果两个系统一起工作不正常，那 么不用标准，就不可能确定哪个系统需要改进； 7）应每隔多久进行一次？这个问题应由单个测量系 统的统计特性及其对该设备影响和使用该设备进行生 产的顾客来决定。
2）这种测量系统在一定时间内是否在统计上保持一致？
3）这些统计性能在预期范围内是否一致，并且用于过程分析或控制 是否可接受？
测量系统变差的类型
测量系统误差可以分成五种类型：偏倚，重复性，再现性，稳定性 以及线性。
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2 评定测量系统的程序 —— 2.1引言
定义
操作者B 操作者C
操作者A
再现性
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2 评定测量系统的程序 —— 2.1引言
稳定性
稳定性（或飘移），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
时间2 时间1
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2 评定测量系统的程序 —— 2.1引言
遗憾的是，具有这样理想的统计特性的测量系统几乎在存在的，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。
一些特性是所有测量系统必须共有的，它们包括： …1） 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。 …2） 测量系统的变异必须比制造过程的变异小； …3） 变异应小于公差带； …4）测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变
线性
线性是在量具预 期的工作范围内，偏 倚值的差值。
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2 .2 测量系统的分析
象每个过程一样，对用来描述测量系统变差的分布可以赋予下列特性：
1）位置 ·稳定性; ·偏倚; ·线性。
2）宽度或范围 ·重复性； ·再现性。
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偏倚＝观测平均值－基准值 过程变差＝6σ 偏倚％＝偏倚 / 过程变差
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2 .2 测量系统的分析 —— 偏倚
确定偏倚用指南
图表法 如果用X ＆R图表测量稳定性，这些数据也可用来评价偏倚。 1）获取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值。如果不能得到则选
择一个落在产品测量中程数的产品零件，并指定它作为标准样本进行偏倚分 析；
2 .2 测量系统的分析 —— 稳定性
稳定性
使用控制图来确定统计稳定性。控制图可提供方法来分离影响所有 测量结果的原因产生的变差（普通原因变差）和特殊条件产生的变差 （特殊原因变差）。控制图法可在质量与统计过程控制（SPC）一书中找 到。需要着重指出的是，使用控制图时，我们不仅必须注意落在控制限 以外的点，还应注意其他特殊原因信号如趋势和中心线附近的点。这些 信号的出现及控制限外一点或多点都表明“失控”或不稳定状态。
如果不可能按这种方法对所有样件进行测量，可采用下列替代的 方法：
1）在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量； 2）让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少10次； 3）计算读数的平均值。基准值与平均值之间的差值表示测量系统 的偏倚。中国最大的资料库下载
如果需要一个指数，把偏倚乘以100再除以过程变差（或容差）， 就把偏倚转化为过程变差（或容差）的百分比。
研究测量系统稳定性的一个方法是按常规画出基准或基准件重复读 数的平均值和极差(X-R控制图)。从这种分析中可以确定，例如，失控信 号是需要校准测量系统的标志。还有可能由于基准或基准件变脏而出现 失控信号。无论哪种情况，包含在控制信号内的信息的解释取决于对过 程的了解。
用于测量系统控制图的样本容量及抽样频率的确定也应依赖于对测 量系统的了解。主要考虑的还是使用过程中测量系统所有的外部条件。 例如,如果确信使用者在使用系统之前提供足够的预热时间,则应预热后才 进行抽样。
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2 .2 测量系统的分析 —— 偏倚
偏倚
如果偏倚相对比较大，查看这些可能的原因： 1）基准的误差； 2）磨损的零件； 3）制造的仪器尺寸不对； 4）仪器测量非代表性的特性； 5）仪器没有正确校准； 6）评价人员使用仪器不正确。
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MSA--测量系统分析[1]
偏倚
是测量结果的观测平均值与基 准值的差值。基准值，也称为可接 受的基准值或标准值，是充当测量 值的一个偏倚一致认可的基准，一 个基准值可以通过采用更高级别的 测量设备（例如，计量实验室或全 尺寸检验设备）进行多次测量，取 其平均值来确定。
基准值
偏倚
观测的平均值
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MSA--测量系统分析[1]
X6=0.80 X7=0.75 X8=0.75 X9=0.75 X10=0.70
观测平均值为测量结果总和除以10