最新全套MSA知识讲解及MSA分析样表
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。
超详细MSA测量系统分析讲解
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。
最新全套MSA知识讲解及MSA分析样表
理解MSA
What? 什么是测量系统分析（MSA）
◆测量——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。
◆测量系统——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。
究。此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方法及接受准则 应符合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果得到顾客的批准，也可
使用其它分析方法和接受准则。 §
When? 什么时候进行MSA
§ ISO/TS16949：2002
附录A A.1控制计划的阶段 适当时，控制计划应覆盖三个不同的阶段： 样件：对样件制造中将进行尺寸测量、材料和性能试验的描述。如果顾客要求， 组织应有样件控制计划。 试生产：对样件制造后，全面生产前将进行的尺寸测量、材料和性能试验的描 述。试生产被定义为在产品实现过程中样件制造后可能要求的一个生产阶段。 生产：在批量生产中，对产品/过程特性、过程控制、试验和测量系统的形成文 件的描述。 每个零件应有一个控制计划，但是在很多情况下，系列控制计划可以覆盖采用
测量室温的测量系统构成如下：
经测量，现在 的室温为 17.5℃
◆量具（仪器）——摄氏温度计 ◆标准——在一个标准大气压下，将纯净水的结冰点定义为0℃，沸点定义为 100℃，温差的1/100即为1℃； ◆操作（方法）——将温度计放置在相对固定的环境中，5min后，平视目测， 读取温度示值，估读至0.1℃。 ◆夹具——温度计挂钩+平整的墙面（用以限制温度计自由度的任何工具） ◆软件——无 ◆人员——我 ◆环境——风速、湿度、照度 ◆假设——假设上面提到的一些参数（时间、风速、湿度、照度等）均是准确 可靠的，温度计校验合格，操作方法合理，“我”具备测量技能，……
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。
MSA知识讲解及MSA分析
抽样的 随机性
与测量方法 相关的变异
与测量人员 相关的变异
稳定性
线性 偏倚性
分辨力
重复性 再现性
注：计数型数据测量系统分析方法主要有交叉表法、信号检查法。
分辨力（分辨率、可读性）
■别名：最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限、探测的最小极限
分辨力老要求：公差的1/10
分套MSA知 识讲解及分析样
表
课程简介
一、基础知识回顾
扫盲
二、正题（实用知识）
“伪专家”
基础知识回顾
目录
1、理解MSA
◆什么是测量系统分析（MSA） ◆为什么要进行MSA ◆哪些地方要进行MSA ◆什么时候进行MSA
2、MSA类型简介
分辨力、重复性、再现性、线性、偏倚性、 稳定性、一致性
3、MSA五性案例及判定标准
测量室温的测量系统构成如下：
经测量，现在
的室温为 17.5℃
◆量具（仪器）——摄氏温度计 ◆标准——在一个标准大气压下，将纯净水的结冰点定义为0℃，沸点定义为 100℃，温差的1/100即为1℃； ◆操作（方法）——将温度计放置在相对固定的环境中，5min后，平视目测， 读取温度示值，估读至0.1℃。 ◆夹具——温度计挂钩+平整的墙面（用以限制温度计自由度的任何工具） ◆软件——无 ◆人员——我 ◆环境——风速、湿度、照度 ◆假设——假设上面提到的一些参数（时间、风速、湿度、照度等）均是准确 可靠的，温度计校验合格，操作方法合理，“我”具备测量技能，……
）
分辨力（分辨率、可读性）
重复性、再现性（GR&R）
重复性、再现性（GR&R）
线性、偏倚性
◆量具线性告诉你测量系统在预期测量范围内的准确性如何。
经典详细的MSA培训资料
• 1.相对好的MSA: • 足够的分辨率和灵敏度。足够: 1/10法则，仪器公差、变差分十份 • 2.MSA变差由普通原因引起，不能由特殊原因引起。 • 普通原因: 具有稳定的可重复的分布过程中许多变差的原因，即处于统
计受控状态。 • 特殊原因（可查明原因）: 指造成不是始终作用于过程的变差的原因。
• 普通原因: • 不可避免的原因，如: 转速、原材料材质在允许范围内的变化 • 同一卡尺、同一人测量零件，一个测3次，每次误差 • 用同一仪器、同一人测量相同产品数次，短期内测量的差异。
• 特殊原因: • 未按操作规程作业、设备坏了、换人、材料混批、量具未准备所造成的
变异。
❖ 好的测量系统:
❖
对产品控制:
一、基础篇
❖前 言 ❖ 企业经常会用到数据进行管理，没有数据就
没有标准，也就没有管理，如不能用数据表示我 们所知，那么我们对他所知不多，所知不多将无
法控制它，那就要靠运气了！
❖ 1.1测量的用途:
❖ 1.测量是对制造过程进行调整的决定的依据
❖如: 注塑工序的一个关键尺寸，用X-R图，有控 制点，超出异常则调整
❖ 2.过程会出什么错？
❖ 一般用FMEA与效果分析的一个结果去了解过程会出什么错？
❖ 如注塑产品：外观不合格、留痕、尺寸等
❖ 3.过程正在做什么：
❖
注塑温度、时间—过程是否稳定
❖ 通过首检、专检了解尺寸是否在控制之中，---通常的检验
❖
检验—使我们确认过程是否稳定
❖ 我们把检验作为一个过程来管理
❖ 他的输出----决定
較小的偏倚
基准值
較大的偏倚
基準值
量测平均值 (低量程)
量测值
MSA量测系统分析基础知识详解(doc 60页)
MSA量测系统分析基础知识详解(doc 60页)量测系统分析(MSA)目录第1章量测系统介绍1.1 概述、目的、术语 11.2 量测系统之统计特性 21.3 量测系统的标准 31.4 量测系统的通则 31.5 选择/制定检定方法 3 第2章量测系统之评价2.1概述 52.1.1鉴别力 52.1.2量测系统变异的类型72.2量测系统分析82.2.1再现性82.2.2再生性92.2.3零性间变异102.2.4偏性102.2.5稳定性112.2.6线性132.2.7范例说明152.3量测系统研究之准备202.4计量值量测系统之研究212.4.1稳定性之准则212.4.2偏性之准则212.4.2.1独立取样法212.4.2.2图表法222.4.2.3分析232.4.3再现性与再生性之准则23●追溯标准●作业定义●管制●维修及再验证1.1.2目的本篇的目的在于说明评价量测系统品质之准则，虽然也可以运用在其它量测系统上，但主要还是以使用在工业界制程的量测系统为主，且特性数据可重复读取。
1.1.3术语量测（Measurement）：对某具体事物赋予数据，以表示他们对于特定特性之间的关系。
赋予数据的过程称为量测过程，而数据称为量测值。
量具（Gage）：任一可用以量测之设备，通常是用以特别称呼使用在生产现场者，包括GO/NO-GO设备。
量测系统（Measurement System）：操作、准则、量具和其它设备、软件及指定之一群待量测之集合，经由完整程序而取得量测值。
1.2量测系统之统计特性理想之量测系统是一个具有零偏差、零变异的统计特性，但很不幸的是，这种理想的量测系统几乎很少见的，因此，我们必须存在一个观念，就是当在决策时，必须考虑到所依据的是一个非理想统计特性之量测系统。
所以设备管理之责任是确认当每一量测系统被使用时都具有适当的统计特性。
虽然每一量测系统可能需具备一些各别的统计特性，但下列举出五项所有量测系统必备的统计特性：(1)量测系统须在统计管制下，亦即量测纟统之变异仅根源于共同原因，而非特殊原因。
MSA基础知识讲解
目录 Directory
1 MSA简介
➢ 什么是MSA ➢ MSA的重要性 ➢ 什么情况下做MSA
2 误差的来源
➢ 测量值的组成因素 ➢ 低质量数据的因素和影响 ➢ 过程波动的主要来源 ➢ MSA变差的因果分析
3 测量数据五种类型
➢ 偏倚 ➢ 线性 ➢ 稳定性 ➢ 重复性 ➢ 再线性
MSA分析方法----计量型测量系统分析
• 重复性：由特别的极差图进行检测，表中画出了每个操作员测量每个零件的差异。如果 被测零件的最大值和最小值间的差异未超过UCL, 则视度量标准和操作员为可重复的。
操作员的极差图
样 本 范 围
重复性表明在极差图中实际所有极差点在控制极限以下。任何超出极限的点都需要进行研究。
4 MSA分析方法
➢ 计量型MSA ➢ 计数型MSA
2
MSA简介
M: 指Measurement 测量
S: 指System
系统
A: 指 Analysis 分析
什么是MSA?
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
用来获得表示产品或过程特性的数值的系统，称之为测量 系统。测量系统是与测量结果有关的仪器、设备、软件、测 量程序、测量人员、被测物品和环境的集合。
2
>2
例如
Go/No Go
良品/Defect A/Defect B…. 不同缺陷种类)
抽样准则
•尽量保持两类型样本为各 半的比例.(50%/ 50%)
•灰色地带样本50%
•明显好的与不好的约50%
•建议样本数为30-50间.
•如有no go 产品,应将原因 再层别.
•尽量保持50%好的样本,各 缺点类型样本各10%左右
MSA教材最新版(共116张)
第12页，共116页。
12
6.测量系统的统计特性
1)足够的分辨率和灵敏度。 2)是统计受控制的。 3)产品控制，变异性小于
公差。
4)过程(guòchéng)控制:
▲显示有效的分辨率.
▲变异性小于制造过程变差.
第13页，共116页。
7.6.1测量系统分析
■为分析在各种测量和试验设备系统测量结果存在的变差，应 进行适当统计研究。
■此要求必须适用于在控制计划中提出的测量系统。 ■所用的分析方法及接收准则，应符合与顾客关于测量系统分
析的参考手册的要求.。 ■如果得到(dé dào)顾客批准，也可采用其它分析方法和接收准则。 PPAP手册中规定: ■对新的或进的量具测量和试验设备应参考MSA手册进行变差
需改善
•如果测量的方式不对，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏的结果也可能被 测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或过程特性。
9
第9页，共116页。
4.测量(cèliáng)数据的质量
■数据的质量:取决于从处于稳定条件下进行操作的测 量系统中，多次测量的统计特性.
■数据质量最通用的统计特性: ▲准确度 ( Accuracy ) X→μ或称偏移(BIAS): 量测实际值与工件真值间之差异,是指数据相对基准（标准） 值的位置。
7
第7页，共116页。
2.术语
■测量(cèliáng)定义为赋值（或数）给具体事物以表示它们之间
关于特定性的关系。这个定义由美国标准局(NBS)Ｃ． cccEisenhart1963）首次提出。赋值过程定义为测量过ccc
程，而赋予的值定义为测量值。
MSA知识讲解及MSA分析样表(PPT 51张)
◆量具偏倚检查观测到的平均测量值与参考或基准值之间的差异。
我的量具和基准值比较时偏倚如何？ 它回答了这样的问题：
稳定性
一致性（交叉表法） Kappa法
Kappa适用于计数型数据： ﹡好或坏
﹡通过/不通过 ﹡区分声音(嘶嘶声、叮当声、重击声)
特点：同等处理所有误分类，要求评估类别是相互排斥的。
目的：衡量两个评价者对同一物体进行评价时，其判定结论的一致性。
When? 什么时候进行MSA
§ ISO/TS16949：2002
附录A A.1控制计划的阶段 适当时，控制计划应覆盖三个不同的阶段： 样件：对样件制造中将进行尺寸测量、材料和性能试验的描述。如果顾客要求， 组织应有样件控制计划。 试生产：对样件制造后，全面生产前将进行的尺寸测量、材料和性能试验的描 述。试生产被定义为在产品实现过程中样件制造后可能要求的一特性、过程控制、试验和测量系统的形成文 件的描述。 每个零件应有一个控制计划，但是在很多情况下，系列控制计划可以覆盖采用 通用过程生产的多个似零件。控制计划是质量策划的一项输出。 §
◆测量系统分析——对测量系统进行评估，验证其是否在合适的特性
位置测量了正确的参数，确定其需要具备哪些可被接受的统计特征， 以便了解测量结果的变异来源及其分布。
用实例理解“测量系统”的含义：
经测量，现在 的室温为 17.5℃
用实例理解“测量系统”的含义：
测量系统：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。 经测量，现在 的室温为 17.5℃
所以，我建议，现阶段我们的MSA分析范围： 1、测量G/Z特性的测量系统； 2、需要采用SPC控制的测量系统； 3、按簇系进行。
MSA类型简介
测量变异的来源
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
1
2
3
4
5
好的分辨率
2024/8/12
1
2
3
4
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
2024/8/12
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：
新版MSA资料(最全)
目录第Ⅰ章通用测量系统指南----------------------------------------------------------------- M-1第一節引言﹑目的和术语--------------------------------------------------------- M-1第二節测量系统的统计特性-----------------------------------------------------M-2第三節标准-------------------------------------------------------------------------------------- M-2第四節通用指南---------------------------------------------------------------------------- M-3第五節选择／制定试验程序---------------------------------------------------- M-3第Ⅱ章评价测量系统的程序------------------------------------------------------------ M-4 第一節引言-------------------------------------------------------------------------------------- M-4第二節测量系统的分析-------------------------------------------------------------- M-7第三節测量系统研究的准备---------------------------------------------------- M-15第四節计量型测量系统研究指南------------------------------------------ M-16第五節计数型量具研究-------------------------------------------------------------- M-31 MSA第三版计数型测量系统研究-------------------------------------------------- M-39 MSA第三版附表---------------------------------------------------------------------------------------- M-46第Ⅰ章通用测量系统指南第一节引言﹑目的和术语引言现在人们大量使用测量数据来决定许多事情﹒1.如依据测量数据来决定是否调整制造过程（利用统计控制过程）2.测量数据可以确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系﹒例如﹐推测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归分析进行研究3.利用测量数据来分析各种过程﹐理解各种过程4.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﹒测量数据的质量如果测量数据与标准值都很“接近”﹐这些测量数据的质量“高”如果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﹒低质量数据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﹒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﹒这时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﹒测量过程可将一种测量过程看成一个制造过程﹐它产生数字（数据）作为输出﹒目的MSA是介绍选择各种方法来评定测量系统﹐它普遍用于工业界的测量系统﹒它主要的焦点是对每个零件能重复读数的测量系统﹒术语量具﹔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﹒测量系统的统计特性理想的测量系统应只产生“正确”的测量结果﹒每次测量结果总应该与一个标准值相符﹒能产生理想测量结果的测量系统﹐应具有零方差﹑零偏倚和以所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性﹒遗憾的是﹐具有这样理想的统计特性的测量系统几乎不存在﹒测量系统的质量经常只用其产生出来的测量数据的统计特性来确定﹒每一个测量系统可能需要有不同的统计特性﹐但有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﹐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一5.如果测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化﹒则测量系统最大的（最坏）变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者﹒第三节标准背景1.在整个等级制中最高级标准为国家标准﹒测量结果从国家标准传递到下一级标准﹐称之为第一级标准﹒2.第一级标准常用来校准其它测量系统﹒但是通常第一级标准对日常使用来说太昂贵且易损坏﹒取而代之﹐测量结果从第一级标准传递到另一级标准﹐称之为第二级标准﹒3.一般来说﹐越是远离国家标准的标准﹐该标准就越是耐其环境的变化﹐因此保持它也就越便宜和容易﹒但是﹐这些优点通常是以较低精度为代价得到的﹒一个机构没有自己的计量部门时就可以选择利用外面机构的设备﹐这种机构称为“校准试验室”﹒4.标准的使用一般地﹐确定一套测量系统的精度﹐如果不使用可追溯标准是很困难的﹒对于完成破坏性测量的测量系统尤其困难﹒对于许多非破坏性的测量系统也是困难的﹒幸运的是﹐对于某些系统﹐精度不象重复性那样重要﹒但是对于精度是重要的系统﹐使用可追溯标准经常是正确保证测量系统在它预期使用中有足够精度的唯一方法﹒可追溯标准的使用特别有助于减少某些生产者和顾客之间的测量结果不一致时而产生的矛盾﹒通用指南评定一个测量系统的第一步是验证该系统一直在测量正确的变量﹒如果一直在测量错误的变量﹐那么无论该测量系统多幺准确或精密﹐都将是徒劳无益的﹒评定一个测量系统的第二步是确定该测量系统必须具有什幺样可接受的统计特性﹒测量系统的评定通常分为两个阶段﹒在第一阶段﹐我们要明白该测量过程并确定该测量系统能否满足我们的需要﹒第一阶段试验有两个目的﹐第一个目的是确定该测量系统是否具有所需要的统计特性﹒第一阶段试验的第二个目的是发现哪种环境因素对测量系统有显著影响﹒如果试验表明周围环境温度没有明显的影响﹐那么该测量系统可放心地在车间里使用﹒第二阶段试验的目的是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﹒“量具R和R”的研究是第二阶段试验的一种形式﹒第二阶段试验通常作为该机构正常校准程序﹐维护程序和计量程序的一部分日常工作来完成﹐但是也可以相互独立地完成﹐试验通常在该机构中完成﹒第五节选择／制定试验程序当选择或制定一个评定方法时﹐一般应考虑的问题包括﹔1.试验中是否应使用诸如那些可追溯的标准2.正在进行的试验﹐应考虑使用盲测﹒盲测是指在实际测量环境下﹐在操作者事先不知正在对该测量系统进行评定的条件下﹐获得的测量结果3.试验成本4.试验所需要的时间5.定义﹒如准确度﹑精密度﹑重复性和再现性等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﹕如果两个系统一起工作不正常﹐那幺不用标准﹐就不可能确定哪个系统需要改进7.试验应每隔多久进行一次﹕第二章评价测量系统的程序第一节引言第Ⅱ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﹑稳定性以及线性﹒这些程序有时被称为“量具R和R”程序﹒这是因为它们常常只是用来评价再现性和重复性这两项统计特性﹒通常﹐这些方法便于在生产环境中使用﹐而且﹐虽然它们是统计学方法﹐但非统计学领域的人同样可以使用﹒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﹒首先﹐这种测量系统有足够的分辨力吗﹕其次﹐这种测量系统在一定时间内是否在统计上保持一致﹕第三﹐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﹒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﹐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﹒图偏倚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﹒图重复性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﹒图再现性稳定性稳定性（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﹒图稳定性线性（直线、非曲线）线性是在量具预期的工作范围内﹐偏倚值的差值﹒图线性1图线性2（变化的线性偏倚）第二节测量系统的分析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﹒除了讨论这些特性外﹐本节还将分析测量系统的分辨力及如何定量表示零件内变差对整个测量系统变差的影响﹒分析这些特性的最主要假设是被测零件或特性不受测量改变或破坏﹒测量系统的分辨力如果不能测定出过程的变差﹐这种分辨力用于分析是不可接受的﹐如果不能测定出特殊原因的变差﹐它用于控制也是不可接受的﹒图不重叠的过程分布的数据分级对控制与分析活动的影响过程控制图稳定性测量系统的稳定性﹐即对于其给定零件或标准零件随时间变化系统偏倚中的总变差量﹐及统计稳定性﹐应用于重复性﹑偏倚﹑一般过程等﹒过程（或系统）统计稳定性﹐结合专业知识﹐允许我们预测将来的过程性能﹒如果不了解一个测量过程控制状态的数据﹐则只有用重复性﹐再现性等的数字来描述研究中可得到的数据﹒这些数字对于将来的性能没有任何意义﹒在不知测量系统的稳定状态时﹐评价该系统的重复性﹑再现性可能弊大于利﹒如果分析的结果是要采取措施﹐则最后结果可能是测量系统的变差由于干预不当而增加﹒测量系统统计稳定性﹐讨论的主要问题常常是系统处于稳定的时间长度﹒如“短期稳定性”及“长期稳定性”﹒如果测量系统在预热期间漂移﹐通过采用控制限评价为统计不稳定﹐则该系统在预热期间是统计不稳定的﹒同样地﹐随着温度的改变而波动的系统在变化期间可能不是统计稳定的﹒测量系统的损耗（损耗率取决于零件设计及损耗特性）可能需要数月时间才表现出统计不稳定性﹒因腐蚀而产生变化的测量系统﹐不使用期间可能改变﹐但一经清洗及正常使用可能是统计稳定的﹒当评价测量系统的统计稳定性时﹐必须考虑到系统使用寿命期间会遇到的预期环境﹑使用者﹑零件及方法﹒评价测量系统统计稳定性之前﹐决定并优先考虑哪种因素可影响测量系统并把研究中高度优先因素包括进去﹒过程改进工具如因果图﹑过程流程图和过程模型﹐在确定这些因素中是有用的﹒通过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）﹒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﹒系统的改进有时用指数来度量﹐但有了控制图﹐系统的改进可在图上看出来﹒进一步的改进可视为变窄了控制极限﹐表明已经缩减了系统变差的一般原因﹒对统计过程控制的理论的学习及实践将提高使用者对控制图的理解﹒稳定性示例R(s)图中失控状态表明不稳定的重复性（也许什幺东西松动﹑气路部分阻塞﹑电压变化等）﹒X图中失控表明测量系统不再正确地测量（偏倚已经改变）﹒如果原因是磨损﹐则可能要重新校准﹒偏倚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﹒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﹒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﹒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)仪器没有正确校准(5)评价人员使用仪器不正确﹒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﹒为此﹐一位评价人对一个样件测量10次﹒10次测量值如下所示﹒由全尺寸检验确定的基准值为0.80mm﹐该零件的过程变差为0.70mm﹒X1075=.X6080=.X2075=.X7075=.X3080=.X8075=.X4080=.X9075=.X5065=.X10070=.观测平均值为测量结果总和除以10XX===∑107510075..如图所示﹐偏倚是基准值与观察平均值间的差值﹒基准值图偏倚示例偏倚＝观察平均值－基准值偏倚＝0.75-0.80＝-0.05偏倚占过程变差的百分比计算如下﹔偏倚％＝100[|偏倚|／过程变差]偏倚％＝100[0.05/0.70]＝7.1%偏倚占容差百分比采用同样方法计算﹐式中用容差代替过程变差﹒因此﹐在量具R&R研究中使用的厚薄规的偏倚为-0.05mm﹒这意味着测量观测值平均比基准值小0.05mm﹐是过程变差的7.1%.重复性测量过程的重复性意味着测量系统自身的变异是一致的﹒由于仪器自身以及零件在仪器中位置变化导致的测量变差是重复性误差的两个一般原因﹒由于子组重复测量的极差代表了这两种变差﹐极差图将显示测量过程的一致性﹒如果极差图失控﹐通常测量过程的一致性有问题﹒应调查识别为失控的点的不一致性原因加以纠正﹒唯一的例外是前面讨论过的当测量系统分辨率不足时出现的情况﹒如果极差图受控﹐则仪器变差及测量过程在研究期间是一致的﹒重复性示例评价人1 评价人2零件1 2 3 4 5 1 2 3 4 5试验2 216 216 216 212 219 219 216 215 212 2203 216 218 216 212 220 220 220 216 212 220X X平均216.3 218.0 216.3 212.7 218.3 216.3 218.3 217.3 215.7 213.3 220.0 216.9 值极差 1.0 4.0 1.0 2.0 4.0 4.0 4.0 1.0 4.0 0.0表数据表图 重复性极差控制图R 图控制限﹔R ==251025. D 30000=. D 42575=.（见表3） U C L R D R =⨯=⨯=425257564... L C L R D R =⨯=30000.再现性测量过程的再现性表明评价人的变异性是一致的﹒零件间变差在均值控制图中可看出零件间的变差﹒对每一位评价人来说﹐子组平均值反映出零件间的变异﹒由于零件平均值的控制限值以重复性误差为基础﹐而不是零件间的变差﹐所以许多子组的平均值在限值以外﹒如果没有一个子组平均值在这些限值之外﹐则零件间变差隐蔽在重复性中﹐测量变差支配着过程变差﹐如果这些零件用来代表过程变差﹐则此测量系统用于分析过程是不可接受的﹒相反地﹐如果越多的平均值落在限值之外﹐并且评价人一致同意哪些零件与总平均值不相同﹐则该测量越有用﹒如果大多数零件平均值落在限值外﹐且评价人一致同意哪些零件平均值落在控制限值之外﹐那幺一般认为测量系统是适当的﹒因此﹐X 图表明测量系统测量零件的相对能力﹒在某些情况下﹐这种评价足够用来确定测量系统是否合适﹒一旦测量过程是一致的（极差图受控）﹐而且可检测出零件间变差（均值图的大部分点在控制限值外）﹐那幺可确定测量系统占过程变差的百分比﹒产品尺寸的分级（数据分级）数﹐可以根据[σσpm]⨯141.或1.41（PV ／R&R ）确定﹒ 如果数据分级数量少于2个﹐测量系统用于控制过程没有任何意义﹒它全是干扰﹐不能说一个零件不同于另一个﹒如果数据数量为2个﹐这样数据可分为高和低两组﹐这与计数型数据等同﹒对于过程分析来说﹐数据分级数必须为5个﹐最好更多﹐这样测量系统才是可接受的﹒ 因此﹐容差百分率﹐过程变差百分率﹐数据分级数是估计测量系统可接受性的不同量度.零件间变差示例X =2166.U C L X A R X=+2 L C L X A R X =-2 =+⨯2166102325... =-⨯2166102325... =2192. =2141.式中试验次数（3）用的（A 2）系数等于1023.﹒只有30％的零件平均值在限值外﹐测量过程不足以检测出零件间变差图零件评价人均值图由于只有30％或少于一半的平均值在限值外﹐本例中的测量系统不足以检测出零件间变差﹒注﹔本分析假定研究中使用的零件代表总的过程变差﹒如果所有零件是相似的（例如﹐聚集在过程平均值附近）﹐50％规则将无效﹒线性偏倚平均值与基准值有非线性关系﹒这需要进一步分析以判定测量系统的线性是否可接受﹒如果测量系统为非线性﹐查找这些可能原因﹔1.在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准2.最小或最大值校准量具的误差3.磨损的仪器4.仪器固有的设计特性﹒线性示例某工厂领班对确定某测量系统的线性感兴趣﹒基于该过程变差﹐在测量系统工作范围内选定五个零件﹒通过全尺寸检验设备测量每个零件以确定它们的基准值﹒然后一位评价人对每个零件测量12次﹒零件随机抽取﹐每个零件平均值与偏倚平均值的计算如下表所示﹒零件偏倚由零件平均值减去零件基准值计算得出﹒零件 1 2 3 4 5基准值 2.00 4.00 6.00 8.00 10.001 2.70 5.10 5.80 7.60 9.102 2.50 3.90 5.70 7.70 9.303 2.40 4.20 5.90 7.80 9.50试 4 2.50 5.00 5.90 7.70 9.305 2.70 3.80 6.00 7.80 9.406 2.30 3.90 6.10 7.80 9.50验7 2.50 3.90 6.00 7.80 9.508 2.50 3.90 6.10 7.70 9.509 2.40 3.90 6.40 7.80 9.60次10 2.40 4.00 6.30 7.50 9.2011 2.60 4.10 6.00 7.60 9.3012 2.40 3.80 6.10 7.70 9.40数零件平均值 2.49 4.13 6.03 7.71 9.38 基准值 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00偏倚+0.49 +0.13 +0.03 -0.29 -0.62极差0.4 1.3 0.7 0.3 0.5表量具数据一览表y=b+ax式中﹔x＝基准值y＝偏倚a＝斜率axy xynxxn=--=-∑∑∑∑∑()().2201317bynaxn=-⨯=∑∑().07367Rxy xynxxnyyn222222098 =--⨯-=∑∑∑∑∑∑∑[][(())][(())].偏倚=+b ax=-⨯0736701317..（基准值）线性=|斜率|×（过程变差）=0.1317×6.00=0.79％线性=100[线性／过程变差]=13.17%拟合优度（R2）=0.98图12 线性图拟合优度可用来推断偏倚与基准值之间的线性关系。
MSA讲解及分析
课程简介
一、基础知识回顾
扫盲
二、正题（实用知识）
“伪专家”
基础知识回顾
目录
1、理解MSA
◆什么是测量系统分析（MSA） ◆为什么要进行MSA ◆哪些地方要进行MSA ◆什么时候进行MSA
2、MSA类型简介
分辨力、重复性、再现性、线性、偏倚性、 稳定性、一致性
3、MSA五性案例及判定标准
分辨力老要求：公差的1/10
分辨力新要求：6σ(标准偏差)的1/10（
）
分辨力（分辨率、可读性）
重复性、再现性（GR&R）
重复性、再现性（GR&R）
线性、偏倚性
◆量具线性告诉你测量系统在预期测量范围内的准确性如何。
它回答了这样的问题：我的量具对于将要测量的所有大小的物件都有相同 的准确性吗？“
稳定性
■造成不稳定的可能原因：
一致性（交叉表法）
■案例：
■判定标准：
正题（实用知识）
成为“伪专家” 而不是“砖家”
第二部分课程目标
会审核MSA分析报告
1、知道结果是否合格 → PPAP审核需要具备的素质 2、知道报告是否作假 → PPAP审核需要具备的素质 3、通过报告知道测量系统的最佳改进点
问问题
“流氓”的问法——让供应商痛苦的问题
有没有对控制计划内的测量系统全部做分析？
问问题
回答的声音：
“这么多，怎么做得完，只有选做” “我们抓重点，只做关重特性”
问问题
§ISO/TS16949：2002 7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，应进行统
计研究。此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方法 及接受准则应符合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果得到 顾客的批准，也可使用其它分析方法和接受准则。 §
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表
课程简介
一、基础知识回顾
扫盲
二、正题（实用知识）
“伪专家”
基础知识回顾
目录
1、理解MSA
◆什么是测量系统分析（MSA） ◆为什么要进行MSA ◆哪些地方要进行MSA ◆什么时候进行MSA
2、MSA类型简介
分辨力、重复性、再现性、线性、偏倚性、 稳定性、一致性
3、MSA五性案例及判定标准
7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，应进行统计研究。 此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方法及接受准则应符 合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果得到顾客的批准，也可使用
其它分析方法和接受准则。 §
所以，我建议，现阶段我们的MSA分析范围：
通用过程生产的多个似零件。控制计划是质量策划的一项输出。 §
有测量动作产生时就应该开始进行MSA，伴随着零部件过程开发，同步进行 多次MSA分析，并根据分析结果进行测量系统改善，最终于批量生产前输出 一个“合格的测量系统”，并固化到《生产控制计划》中。
Where? 哪些地方要进行MSA
§ISO/TS16949：2002
变异的构成
总体变异
过程实际变异
普通原因 引起的变异
特殊原因 引起的变异
测量观察变异
抽样的 随机性
与测量方法 相关的变异
与测量人员 相关的变异
稳定性
线性 偏倚性
分辨力
重复性 再现性
注：计数型数据测量系统分析方法主要有交叉表法、信号检查法。
分辨力（分辨率、可读性）
■别名：最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限、探测的最小极限
Why? 为什么要进行MSA
※要保证测量结果的准确性和可信度。
否则，好的结果可能被测为坏的结果，坏的结果也可能被测为好的结果，此时 便不能得到真正的产品或过程特性。
人机法环
好
原料
测量过程
结果
不好
§ ISO/TS16949：2002
7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，应进行统计研
稳定性
■造成不稳定的可能原因：
一致性（交叉表法）
■案例：
■判定标准：
正题（实用知识）
成为“伪专家” 而不是“砖家”
第二部分课程目标
会审核MSA分析报告
1、知道结果是否合格 → PPAP审核需要具备的素质
2、知道报告是否作假 → PPAP审核需要具备的素质 3、通过报告知道测量系统的最佳改进点
究。此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方法及接受准则 应符合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果得到顾客的批准，也可
使用其它分析方法和接受准则。 §
When? 什么时候进行MSA
§ ISO/TS16949：2002
附录A A.1控制计划的阶段 适当时，控制计划应覆盖三个不同的阶段： 样件：对样件制造中将进行尺寸测量、材料和性能试验的描述。如果顾客要求， 组织应有样件控制计划。 试生产：对样件制造后，全面生产前将进行的尺寸测量、材料和性能试验的描 述。试生产被定义为在产品实现过程中样件制造后可能要求的一个生产阶段。 生产：在批量生产中，对产品/过程特性、过程控制、试验和测量系统的形成文 件的描述。 每个零件应有一个控制计划，但是在很多情况下，系列控制计划可以覆盖采用
看报告
达人看什么？
若不受控，有两种可能： 1）抽样不随机，不代表过程水平； 2）报告作假。
看报告
达人看什么？
看EV占比 ——测量设备因素引起的变差，重复性
看AV占比 ——测量人员因素引起的变差，再现性
看报告
达人看什么？ 看PV——Rpart，零件变差
◆抽样是否代表过程水平
看报告
达人看什么？ 看TV——总变差 ◆报告是否作假
问问题
无厘头的问法——让供应商觉得不可理喻的问题
对于分析结果已达标的，有没有做更进一步的 分析？
问问题
“已达到目标，不需要进行分析 了”
问问题
EV占比？ AV占比？ 三个测量人员相比哪一个重复性比较差？
报告只是呈现出数据，测量系统分析重点是分析，不是 计算出数据就完了，通过分析找出短板，对短板加以 控制或改进，正是体现了质量管理八大原则之一“持 续改进”的思路。
“流氓”的问法——让供应商痛苦的问题
有没有对控制计划内的测量系统全部做分析？
问问题
回答的声音：
“这么多，怎么做得完，只有选做” “我们抓重点，只做关重特性”
问问题
§ISO/TS16949：2002 7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，应进行统
计研究。此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方 法及接受准则应符合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果 得到顾客的批准，也可使用其它分析方法和接受准则。 §
◆量具偏倚检查观测到的平均测量值与参考或基准值之间的差异。
它回答了这样的问题：我的量具和基准值比较时偏倚如何？
稳定性
一致性（交叉表法） Kappa法
Kappa适用于计数型数据：
﹡好或坏 ﹡通过/不通过 ﹡区分声音(嘶嘶声、叮当声、重击声)
特点：同等处理所有误分类，要求评估类别是相互排斥的。
目的：衡量两个评价者对同一物体进行评价时，其判定结论的一致性。
分辨力老要求：公差的1/10
分辨力新要求：6σ(标准偏差)的1/10（
）
分辨力（分辨率、可读性）
重复性、再现性（GR&R）
重复性、再现性（GR&R）
线性、偏倚性
◆量具线性告诉你测量系统在预期测量范围内的准确性如何。
它回答了这样的问题：我的量具对于将要测量的所有大小的物件都有相同 的准确性吗？“
→指导供应商改进 →作为供应商技术支持需要具备的素质
目录 ◆学会看报告 ◆学会问问题
看报告
菜鸟看什么？
◆%GR& R ◆NDC
看报告
入门看什么？ 量具分辨率 ◆NDC
◆数据记录是否符合规范 ◆与公差、过程变差比例
◆%GR& R
看报告
达人看什么？
图形是否受控
◆先看R图 ◆再看X图
看图的方法：无明显的趋势，按控制图判异的方法
◆测量系统分析——对测量系统进行评估，验证其是否在合适的特性
位置测量了正确的参数，确定其需要具备哪些可被接受的统计特征， 以便了解测量结果的变异来源及其分布。
用实例理解“测量系统”的含义：
经测量，现在 的室温为 17.5℃
用实例理解“测量系统”的含义：
测量系统：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。
MSA五性案例及判定标准
重复性、再现性
■案例： ■判定标准：
重复性、再现性
■造成重复性、再现性差的可能原因：
线性、偏倚性
■案例：
■判定标准：
“为使测量系统线性可被接受，“偏倚=0”线必须完全 在拟合线置信带以内。”
线性、偏倚性
■造成线性、偏移的可能原因：
稳定性
■案例：
■判定标准：
SPC控制么是测量系统分析（MSA）
◆测量——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。
◆测量系统——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。
1、测量G/Z特性的测量系统； 2、需要采用SPC控制的测量系统； 3、按簇系进行。
MSA类型简介
测量变异的来源
测量变异（测量变差）来源于哪些方面？
测量工具
被测物体
测量人员
以及测量环境，等等……
◆总之，构成测量系统的任何元素都有可能影响测量结果，都有可能成为 测量变差的来源。
测量变异的来源（鱼骨图分析）
测量室温的测量系统构成如下：
经测量，现在
的室温为 17.5℃
◆量具（仪器）——摄氏温度计 ◆标准——在一个标准大气压下，将纯净水的结冰点定义为0℃，沸点定义为 100℃，温差的1/100即为1℃； ◆操作（方法）——将温度计放置在相对固定的环境中，5min后，平视目测， 读取温度示值，估读至0.1℃。 ◆夹具——温度计挂钩+平整的墙面（用以限制温度计自由度的任何工具） ◆软件——无 ◆人员——我 ◆环境——风速、湿度、照度 ◆假设——假设上面提到的一些参数（时间、风速、湿度、照度等）均是准确 可靠的，温度计校验合格，操作方法合理，“我”具备测量技能，……
TV（Total Variation）=过程变差/6=6σp/6 所以TV=σp Pp=（USL-LSL）/6σp =（USL-LSL）/6TV
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三个问题 让供应商以为你是 “专家” / “砖家”
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供应商可以接受的问题——“文明”的问法
为什么要做这个特性的分析，与G/Z特性是否对应？
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