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MSA培训教材
I S O/T S16949系列之M S A培训专业求实严谨诚信Measurement Systems AnalysisM S A测量系统分析第一章测量系统根述为何要进行测量系统分析如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不合格的产品可能被判为合格，其后果可想而知。
测量设备经检定或校准合格后，在实际使用环境下由于人、机、料、法、环、测等方面的原因，仍会产生测量误差。
必须按MSA手册中规定的方法和判定准则对测量产品的测量系统进行分析，确定测量结果的变差是否足够小，降低产品误判的概率。
测量变差通常分为：Bias 偏倚;Repeatability 重复性Reproducibility再现性 ;Linearity 线性 ;Stability 稳定性。
基础概念测量系统：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。
变差：过程的单个输出之间不可避免的差别。
重复性：由一个评价人采用同种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。
再现性：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获得的测量平均值的变差。
偏倚：测量结果的观测平均值与基准值的差值。
稳定性：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。
线性：在量具预期的工作范围内偏倚值的差值。
分辨力：测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。
MSA选择的基础测量系统的评定通常分为两个阶段，第一阶段和第二阶段。
第一阶段的试验有两个目的，第一个目的是确定该测量系统是否具有所需的统计特性。
第二个目的是发现哪种环境因素对测量系统有显著影响；第二个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。
第二阶段试验通常以正常校准程序，维护程序和计量程序的一部分日常工作来完成。
理想的测量系统在每次使用时，应只产生“正确”的测量结果，这种结果应具有零方差，零偏倚和对所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。
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因此，要保证测量结果的准确性和可信度。
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2020/12/4
測量誤差
Y = x +ε
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真 值的存在
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一致(線性)
为什么要进行测量系统分析
由于人、机、料、法、环、测等五方面的 原因，会带来测量误差。
检测设备的检定或校准不能满足测量的需 要。 因此，还需要对测量系统进行评价，分析 测量结果的变差，从而确定测量系统的质 量，以满足测量的需要。
预期过程变差上的损失 函数很平缓
过程变差的主要原因导 致均值偏移
分析：
对过程参数及指数的估 计不可接受。
只能表明过程是否正在 生产合格零件。
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分辨力
2~4個數據分級
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控制：只有下列条件才 可用于控制
依据过程分布可用半计 量控制技术
可产生不敏感的计量控 制图
R&R分析） 极差法、均值-极差法、
4）、线性 计数型测量系统的分析方法
交叉评价表法
范例：MSA控制程序，常用 MSA分析表单和分析软件
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第一章 测量系统分析的意义
測量的重要性
人 机 法 环 测量
测量 原料
PROCESS
测量 结果
合格
不合格
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。
msa培训教程
msa培训教程一、教学内容本节课的教学内容选自人教版小学数学四年级下册第五单元《分数的加法和减法》。
具体内容包括：分数加减法的运算方法，同分母分数加减法的计算法则，异分母分数加减法的计算法则，以及分数加减法在实际生活中的应用。
二、教学目标1. 学生能够掌握分数加减法的运算方法，理解同分母分数加减法和异分母分数加减法的计算法则。
2. 学生能够运用分数加减法解决实际生活中的问题。
3. 学生能够培养逻辑思维能力，提高解决数学问题的能力。
三、教学难点与重点1. 教学难点：异分母分数加减法的计算法则及应用。
2. 教学重点：分数加减法的运算方法，同分母分数加减法和异分母分数加减法的计算法则。
四、教具与学具准备1. 教具：黑板、粉笔、多媒体教学设备。
2. 学具：练习本、铅笔、橡皮、分数加减法计算器。
五、教学过程1. 实践情景引入：创设一个分蛋糕的场景，让学生观察并思考如何将蛋糕平均分给小明和小红。
2. 例题讲解：（1）同分母分数加减法：如1/4 + 1/4，引导学生理解同分母分数加减法的计算法则。
（2）异分母分数加减法：如3/4 + 1/3，引导学生理解异分母分数加减法的计算法则。
3. 随堂练习：（1）同分母分数加减法：如2/5 + 3/5，让学生独立完成并讲解解题思路。
（2）异分母分数加减法：如4/6 1/4，让学生独立完成并讲解解题思路。
4. 课堂互动：引导学生分组讨论，分享彼此在解决实际问题中的心得体会。
六、板书设计1. 同分母分数加减法计算法则：分数加法：分母不变，分子相加分数减法：分母不变，分子相减2. 异分母分数加减法计算法则：分数加法：先通分，再按照同分母分数加法计算分数减法：先通分，再按照同分母分数减法计算七、作业设计1. 完成练习本上的相关习题。
2. 运用分数加减法解决一个实际生活中的问题，并将解题过程和答案写在作业本上。
八、课后反思及拓展延伸1. 课后反思：本节课通过实例引入，让学生在实际情境中感受分数加减法的应用，通过讲解和练习，使学生掌握同分母分数加减法和异分母分数加减法的计算法则。
2024版MSA培训教材(PPT1)
MSA培训教材(PPT1)contents •MSA概述与基本原理•测量系统分析流程与方法•稳定性评估及改进措施•偏倚性评估及校正方法•线性度评估与优化策略•重复性和再现性评估及改进•总结回顾与展望未来发展趋势目录CHAPTERMSA概述与基本原理MSA （Measurement System Anal…通过对测量系统的各组成要素进行分析和评估，确定该测量系统是否满足使用要求的过程。
要点一要点二MSA 作用确保测量数据的准确性和可靠性，提高产品质量和生产效率。
MSA 定义及作用测量系统组成要素01020304测量设备测量人员测量方法测量环境010405060302基本原理与假设条件CHAPTER测量系统分析流程与方法明确分析目的选择测量系统制定分析计划030201按照计划进行测量，并记录测量数据。
对测量数据进行统计分析，如计算均值、标准差、变异系数等。
根据分析结果判断测量系统是否满足要求。
如果测量系统不满足要求，需要采取改进措施，如校准设备、改进测量方法等。
进行测量数据分析结果判断改进措施描述性统计假设检验方差分析回归分析常用统计方法实例演示与操作指南实例演示操作指南CHAPTER稳定性评估及改进措施稳定性概念及评估方法稳定性定义评估方法数据收集不稳定因素识别与处理不稳定因素分类包括设计缺陷、制造过程问题、材料问题、环境问题等。
识别方法采用故障模式、影响及危害性分析（FMECA）、故障树分析（FTA）等方法进行识别。
处理措施针对识别出的不稳定因素，采取相应的纠正措施，如设计优化、工艺改进、材料更换等。
持续改进通过不断收集用户反馈、市场信息和新技术应用等，持续改进产品设计和制造工艺，提高产品稳定性。
预防措施在设计阶段引入可靠性设计理念，预防潜在的不稳定因素。
改进措施针对已出现的问题，采取根本原因分析（RCA ）等方法，找到问题根源并进行改进。
监控与预警建立稳定性监控体系，实时监测产品状态，及时发现并处理潜在问题。
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3
MSA在供应链管理中的应用
通过对供应商的测量系统进行分析和评估，确保 供应商提供的产品符合质量要求，降低供应链风 险。
某电子产品生产企业MSA应用案例
MSA在产品设计阶段的应用
01
在产品设计阶段引入MSA，对设计方案的测量系统进行评估，
如何提高测量系统的稳定性？可以通 过对测量设备进行定期校准和维护、 优化测量方法和环境等方式来提高测 量系统的稳定性。
Part
06
MSA在企业中实践案例分享
某汽车制造企业MSA应用案例
1 2
MSA在质量控制中的应用
通过测量系统分析（MSA）对生产线上的关键质 量特性进行监控，确保产品质量稳定。
MSA在工艺改进中的应用
信号探测理论在计数型MSA中应用
01
信号探测理论简介
信号探测理论是一种用于研究如何在噪声背景下检测和识别信号的理论
。在计数型MSA中，该理论可用于评估测量系统的稳定性和可靠性。
02 03
信号探测理论应用
通过设定合适的阈值，将测量数据分为信号和噪声两部分。利用信号探 测理论中的相关指标（如信噪比、探测概率等），对测量系统的性能进 行评估和优化。
偏倚分析方法
STEP 02
STEP 01
独立样本法
图表法
通过比较测量结果与已知 标准值之间的差异，评估 测量系统的偏倚。
STEP 03
回归分析法
通过回归分析，确定测量 结果与标准值之间的线性 关系，进一步评估偏倚。
利用图表直观展示测量结 果与标准值之间的差异， 帮助识别偏倚。
线性分析方法
01
经典详细的MSA培训资料全
数据可视化
利用图表等方式将数据呈现出 来，帮数据之间的内在联系。
回归分析
建立数学模型，预测因变量的 值，并解释自变量对因变量的
影响程度。
05
结果解读、报告编制及改进
建议提出
结果解读方法论述
数据可视化
将MSA结果以图表形式展示，如 控制图、散点图等，以便直观理
理。
02
及时处理异常情况
一旦发现异常情况，立即按照处理流程进行处理，包括停机检查、调整
参数、更换零部件等，确保设备正常运行和产品质量。
03
记录并分析异常情况
对异常情况进行详细记录，并进行深入分析，找出根本原因，采取措施
防止类似情况再次发生。同时，将异常情况和处理结果及时上报相关部
门，以便进行持续改进和优化。
经典详细的MSA培训 资料全
• MSA概述与基本原理 • 测量设备选择与校准 • 操作过程规范与监控 • 数据采集、处理及分析技巧 • 结果解读、报告编制及改进建议
提出 • MSA在质量管理体系中应用探讨
目录
01
MSA概述与基本原理
MSA定义及作用
要点一
MSA（Measurement System Anal…
解数据分布和规律。
统计指标分析
计算并解读MSA结果中的关键统 计指标，如偏倚、重复性、再现性 等，以评估测量系统的性能。
对比分析
将MSA结果与历史数据或标准值进 行对比，以发现潜在的问题和改进 空间。
报告编制要求及格式规范
报告内容要求
包括引言、目的、范围、方法、 结果、结论和建议等部分，确保
报告内容完整、清晰。
法
踪验证
在实施MSA之前，需要明确 分析的目标和范围，包括所 要评估的测量系统、测量的 参数和指标、以及分析的深 度和广度等。
2024年MSA培训教程
MSA培训教程1.引言本教程旨在为读者提供MSA（MeasurementSystemAnalysis，测量系统分析）的基础知识，帮助读者了解测量系统的基本概念、分析方法和应用技巧。
通过对本教程的学习，读者将能够掌握MSA的基本原理，并能够运用相关工具对测量系统进行评估和改进。
2.MSA基本概念2.1测量系统测量系统是指用于测量某个物理量或化学量的所有设备和程序的集合。
测量系统的基本组成部分包括传感器、信号转换器、数据处理单元和输出显示设备。
测量系统的性能直接影响测量结果的准确性和可靠性。
2.2测量误差测量误差是指测量结果与被测量真实值之间的差异。
测量误差可以分为随机误差和系统误差。
随机误差是由于测量过程中各种随机因素导致的，其大小和方向不确定；系统误差是由于测量过程中的固有缺陷或偏差导致的，其大小和方向相对固定。
2.3测量不确定度测量不确定度是指测量结果的不确定性，它是测量误差分布的度量。
测量不确定度通常由多个分量组成，包括随机分量和系统分量。
测量不确定度越小，测量结果的可信度越高。
3.MSA分析方法3.1测量系统分析的目的测量系统分析的目的是评估测量系统的性能，确保测量结果的有效性和可靠性。
通过对测量系统的分析，可以发现并解决测量过程中存在的问题，提高测量系统的准确性和稳定性。
3.2MSA分析内容（1）偏倚分析：评估测量系统的系统误差，确定测量结果是否存在偏差。
（2）重复性和再现性分析：评估测量系统的随机误差，确定测量结果的稳定性和一致性。
（3）线性分析：评估测量系统在不同测量范围下的性能，确定测量结果是否线性。
（4）稳定性分析：评估测量系统在长时间运行过程中的性能，确定测量结果是否稳定。
3.3MSA分析工具（1）控制图：用于监测测量系统的稳定性和性能。
（2）ANOVA（方差分析）：用于分析测量数据的变异性和显著性。
（3）回归分析：用于分析测量系统的线性关系和预测能力。
4.MSA应用技巧4.1MSA实施步骤（1）确定测量系统分析的目标和范围。
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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。
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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。
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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
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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
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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。
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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：
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在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
分辨率
测量系统能检出并如实指示被测特性中小变化的能力。
02
测量设备选择与校准
Chapter
设备类型及选择依据
根据测量需求选择设备类型
01
例如，长度测量可选用卡尺、千分尺等；角度测量可选用角度
尺、测角仪等。
设备精度与测量要求相匹配
02
设备的精度等级应满足测量不确定度的要求，避免精度过高或
应用聚类分析、关联规则挖掘等 技术，发现数据中的潜在规律和 模式。
05
结果评价与报告呈现
Chapter
结果评价指标设定
关键绩效指标（KPI）
根据培训目标和课程内容，设定相应的KPI，如学员满意度、知识 掌握程度等。
过程性评价指标
关注学员在学习过程中的表现，如参与度、互动情况等，以评估培 训效果。
在持续改进中作用体现
MSA通过对测量系统的稳定性和重复 性的评估，发现潜在的问题和改进点。
MSA通过对测量设备的校准和验证， 确保测量结果的准确性和可靠性，为持
续改进提供数据支持。
MSA通过对测量过程的优化和改进， 提高生产效率和产品质量，降低生产成
本和不良率。
未来发展趋势预测
随着智能制造和工业4.0的推进， MSA将在质量管理体系中发挥更加重 要的作用。
技巧三：合理分析和解释结果
关键操作技巧分享
使用合适的统计方法和工具进行 数据分析
结合实际情况对分析结果进行合 理解释和判断
识别潜在的测量系统问题和改进 机会，提出相应的改进措施和建
议
常见问题解决方案
问题一
测量设备精度不足
解决方案
对测量设备进行升级或改进，提高测量精度和稳定性；或者 采用其他更精确的测量方法进行替代。
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1
2
3
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5
测
1
量
次
2
序
3
均值X 极差R
X
217 220 217 214 216
216 216 216 212 219
216 218 216 212 220
216.3 1.0
218.0 216.3 212.7 218.3 4.0 1.0 2.0 4.0
216.3
216 216 216 216 220
219 216 215 212 220
分析控制图
计算重复性（量具变差）
R
2.5
EV = 5.15σ e = 5.15 d2*
= 5.15× = 7.5mm 1.72
99
测量系统的重复性与再现性
样本容量
A2
D3
D4
2
1.880
0
3.267
3
1.023
0
2.575
4
0.729
0
2.282
5
0.577
0
2.115
控
6
0.483
0
2.004
测量系统分析 MSA(第三版） 培训教材
1
MSA课程目的
• 使参加培训的人员
----理解MSA在控制和改进过程中的重要性 ----具备开展测量系统分析所需要的实用知识 ----建立测量系统不确定度的量化方法、可测量指标 和接受准则，从而作出专业的、客观的评价
2
课程目录
• 第一章：MSA与ISO/TS16949关系 • 第二章：测量系统简介 • 第三章：测量系统统计特征 • 第四章：分辨率 • 第五章：偏倚、线性和稳定性 • 第六章：量具重复性与再现性 • 第七章：属性类测量系统 • 第八章：方差分析 • 第九章：MSA总结
最新版MSA培训教材(经典)
4. When the parts cleaning finished, appraiser should visually inspect them. If need measuring some items inside the parts please use some special tools to check the parts ensure that the parts are cleaned and free of burrs or other dirty particle. 零件清洗完成后，评价人应当对其目视检查。如果要测量 零件内部的某些参数，请使用一些专用的检查工具来检查， 以确保零件已经被清洁。
6. 有来自产品审核或者顾客抱怨的质量问题时
必须要做的项目：Cg, Cgk，GR&R,放行 测量范围很大时，必须要做线性研究linearity，放行
8
MSA Training
MTE 选择/ Selection
第一选择《测量及测试过 程能力》 First selection：
Booklet10
MTE 的分辨率/不确定度应小于或 等于规定公差的5%。 (RBCD： MSA选择依据）
MSA分析原因
Analysis reason
测量系统误差Measurement system error 可以分成五种类型的变异：量具偏倚、重复性、再 现性、稳定性。另外是否系统有足够的分辨率。
理想的测量系统在每次使用时，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。
一个能产生理想测量果的测量系统，应具有零方差、 零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计 特性。
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测量系统的统计特性
Bias偏倚(Bias) Repeatability重复性(precision精度) Reproducibility再现性 Linearity线性 Stability稳定性
1.偏倚(Bias)
基准值 偏倚 偏倚：是测量结果的观测平均 值与基准值的差值。 真值的取得可以通过采用 更高等级的测量设备进行多次 测量，取其平均值。
测量数据和产品一样有质量高数据和质量低数据。 低质量数据---错误结论 MSA重要性： 本身从原料—测量—加工过程—经过测量得出结果 测量过程受人、机、料、法、环、测的影响 如测量方式不对，好的测为坏的，不合格测量 合格，这时不能得到真正的产品或过程的一个特 性。
MSA分析的对象
TS-16949 标准7.6 监视和测量设备的控制
TS16949五大工具培训教材系列三
MSA测量系统分析
课程内容
为什么要实施MSA? 什么是MSA? 如何实施MSA? 如何分析MSA?
培训目标:
了解MSA5性分析,及应用5性分析确保量测系 统能满足测试过程中的要求.
MSA: 1.是一种系统性的方法 2.监测总变异中测量系统 占的比例 3.人的误差和设备误差占 总误差的百分比
2.重复性(Repeatability)
指由同一个操作人员用同一种量 具经多次测量同一个零件的同一 特性时获得的测量值变差 （四同）
Master Value
重复性
2.重复性不好的可能原因
环境内部：温度、湿度、振动、 亮度、清洁度的短期起伏变化。 零件(样品)内部：形状、位置、 表面加工、锥度、样品一致性。 违背假定：稳定、正确操作 仪器内部：修理、磨损、设备 仪器设计或方法缺乏稳健性， 或夹紧装置故障，质量差或维 一致性不好 护不当。 基准内部：质量、级别、磨损 应用错误的量具 方法内部：在设置、技术、零 量具或零件变形，硬度不足 位调整、夹持、夹紧、点密度 应用：零件尺寸、位置、操作 的变差 者技能、疲劳、观察误差(易读 评价人内部：技术、职位、缺 性、视差) 乏经验、操作技能或培训、感 觉、疲劳。
测量系统分析MSA—培训教材第三版
➢ 使用SPC的基本原理
第三章
测量系统统计特征
理想的测量系统
➢ 每次都能获得正确的测量值，每个测量值都与真值一致 ➢ 有以下统计特性：
— 零变差 — 零偏倚 — 零概率错误分类
类型 分辨力 Discrimination
定义
测量系统检出并如实 指出被测定特性微小
追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当标准程序，使 单个测量结果与国家标准或国家接受的测量系统 相联系。
什么是测量系统分析
➢ 测量系统分析（MSA）
— MSA用于分析测量系统对测量值的影响 — 强调仪器和人的影响
➢ 我们对测量系统作试验，以确定系统的统计特性值与可接 受的标准作比较
测量系统评定的两个阶段
什么是数据的质量
➢ 数据的类型
■ 计量型数据（Variable data） 指定量的数据，可用测量值来分析。例如：用毫米表示的轴承轴颈 直径、用牛顿表示关门的力、用百分数表示电解液的浓度、用牛 顿·米表示紧固件的力钜、X—R图、X—S、 中位数、单值和移动 极差控制图等都用于计量型数据。
■ 计数型数据（Attribute data） 可以用来记录和分析的定性数据。例如：要求的标签出现、所有要 求的紧固件安装、经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据 的例子。其它的例子如一些本来就可测量（即可以作为计量型数据 处理）只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通 过/不通过量具来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任 何设计更改的出现，计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收 集，它们通过P、np、U和C控制图来分析。
Байду номын сангаас