量测系统分析MSA
测量系统分析(MSA)
测量系统分析（MSA）1目的和范围规范测量系统分析，明确实施方法、步骤及对数据的处理、分析。
2规范性引用文件无3定义3.1测量系统：用来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。
3.2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。
稳定性是整个时间的偏倚的变化。
3.3分辨率：为测量仪器能够读取的最小测量单位。
别名：最小读数单位、刻度限度、或探测度、分辨力；要求低于过程变差或允许偏差（tolerance）的十分之一。
Minitab中常用的分辨率指标：可区分的类别数ndc=(零件的标准偏差/ 总的量具偏差)* ，一般要求它大于等于5才可接受，10以上更理想。
3.4过程总波动TV=6σ。
σ——过程总的标准差3.5准确性（准确度）：测量的平均值是否偏离了真值，一般通过量具计量鉴定或校准来保证。
3.5.1真值：理论正确值，又称为：参考值。
3.5.2偏倚：是指对相同零件上同一特性的观测平均值与真值的差异。
%偏倚=偏倚的平均绝对值/TV。
3.5.3线性：在测量设备预期的工作量程内，偏倚值的差值。
用线性度、线性百分率表示。
3.6精确性（精密度）：测量数据的波动。
测量系统分析的重点，包括：重复性和再现性3.6.1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。
重复性又被称为设备波动（equipment variation，EV）。
3.6.2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。
再现性又被称为“评价人之间”的波动（appraiser waration，AV）。
3.6.3精确性%公差（SV/Toler），又称为%P/T：是测量系统的重复性和再现性波动与被测对象质量特性σ / (USL-LSL) *100%。
MSA测量系统分析
MSA测量系统分析MSA（测量系统分析）是一种用于评估和改进测量系统稳定性、偏倚和线性性能的方法。
通过进行MSA，可以确定测量系统是否足够稳定和准确，以便在不同的情况下对产品进行正确的测量。
稳定性是指测量系统在相同的测量条件下的一系列测量结果是否一致。
稳定性是MSA中最基本的指标之一，因为如果测量系统不稳定，那么无论多么准确的测量工具都无法提供可靠的测量结果。
偏差是指测量结果与真实值之间的差异。
在MSA中，需要比较测量系统的平均偏差与零偏差之间的差异。
如果两者之间存在较大的差异，则说明测量系统存在系统性的偏离问题，需要进行校准或修正。
线性是指测量系统的输出是否与输入之间存在良好的线性关系。
在MSA中，需要绘制出测量系统的线性回归图，通过斜率和截距来评估测量系统的线性性能。
如果回归线接近理想的45度直线，则说明测量系统的线性性能较好。
在进行MSA时，一般采用以下步骤来评估测量系统的稳定性、偏差和线性性能：1.收集测量数据：使用相同的测量系统对一批样本进行测量，并记录测量结果。
2.统计分析：对于每个样本，计算测量结果的平均值和标准偏差。
然后，计算每个样本平均值之间的差异，并计算整体平均偏差和标准偏差。
3. 制作控制图：使用收集的测量结果，绘制测量系统稳定性的控制图。
通常使用X-bar图来监控平均值的稳定性，使用R或S图来监控标准偏差的稳定性。
4.比较平均偏差和零偏差：计算测量系统的平均偏差和零偏差之间的差异，并进行比较。
如果差异较大，则说明测量系统存在系统性的偏离问题。
5.绘制线性回归图：使用测量数据，绘制测量系统的线性回归图。
计算斜率和截距，并与理想的45度直线进行比较。
如果回归线接近理想线，则说明测量系统具有良好的线性性能。
通过以上步骤，可以对测量系统进行全面的评估，并确定是否需要采取措施来改善测量系统的稳定性、偏差和线性性能。
常用的改善方法包括校准测量工具、调整测量程序和培训操作人员等。
总之，MSA是一种重要的质量管理工具，能够帮助企业评估和改进测量系统的稳定性、偏差和线性性能。
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。
测量系统分析 MSA
评估测量系统
三个基本要素 足够的分辨率 稳定 统计特性（误差）在预期量程是一致的， 且足够用以测量用途
评估测量系统
分辨率
测量系统检出并如实指示被测量特性中极小变化 的能力 若不能测量出过程的变差，这种分辨率用于分析 是不可接受的 若不能测定出特殊原因的变差，这种分辨率用于 控制是不可接受的 不可接受的分辨率可通过极差图最好的显示出来
10
11
6.3
6.0
0.3
0.0
12
13
6.1
6.2
0.1
0.2
14
15
5.6
6.0
-0.4
0.0
偏倚研究直方图
4 3 2
频 次
1
0 5.6 5.7 5.8 5.9 6.0 6.1 6.2 6.3 6.4
测量值
（measured value）
偏倚研究—偏倚研究分析
n(m) 测量值 15 均值 X 6.0067 标准偏差
.2 .30 .280
.2 .28 .278
术
参考值
语
某一个物品的可接受数的值 需要一个可操作的定义 常被用来代替真值的使用
真值
物品的实际数值 不可知的且无法知道的
术
语
准确度
重复测量均值与真值间的一致性。表示测量 系统误差大小。常用绝对值表示，即偏倚的 绝对值。与真值或可接受的参考值“接近” 的程度
2-4个数据分级
可用于计量控制图 ndc
5个或更多数据分级
建议使用
≥5
.2 .28 .279
.2 .28 .281
.2
测量系统分析(MSA)
汇集南北管理精英，传递先进企业文化
测量系统开发检查表建议的要素
• 测量和定位点：合作GD＆T清楚地确定固定和夹紧点以 及在零件的何处进行测量。 • 固定方法：自由状态或夹紧的零件定位。 • 零件方向：主要部分位置与其它部分。 • 零件准备：测量前零件应该干净、无油、温度稳定吗？ • 传感器定位：角度方向，到最初定位器或网络的距离。 • 相互关系问题#1— 在车间内或在车间之间需要加倍（或 更多）的量具支持要求吗？制造的考虑、测量误差的考 虑、维修的考虑。哪个被认定是标准？怎样使每项有资 格？
名词解释
线性 1、整个正常操作范围的偏倚改变 2、整个操作规程范围的多个并且独立的偏倚误差的相互关 系 3、测量系统的系统误差分量 精密度 1、重复读数彼此之间的“接近度” 2、测量系统的随机误差分量
汇集南北管理精英，传递先进企业文化
名词解释
重复性 1、由一位评价人多次使用一种测量仪器，测量同一零件的同一特性时 获得的测量变差 2、在固定和规定的测量条件下连续（短期）试验变差 3、通常指E．Ｖ．-设备变差 4、仪器（量具）的能力或潜能 5、系统内变差； 再现性 1、由不同的评价人使用同一个量具，测量一个零 2、件的一个特性时产生的测量平均值的变差。 3、对于产品和过程条件，可能是评价人、环境（时间）或方法的误差 4、通常指A．Ｖ- 评价人变差 5、系统间（条件）变差 6、ASTM E456-96 包括重复性、实验室、环境及评价人影响
汇集南北管理精英，传递先进企业文化
测量系统开发检查表建议的要素
• 灵敏度：最小的输入信号形成测量设备可探测的（可辨 别的）输出信号对应用这种测量装置可接受吗？灵敏度 由固有的量具设计和质量（OEM）及使用中的维护和操 作条件确定。 • 测量系统制造问题（设备、标准、仪器）： • 在系统设计中提出的变差源识别了吗？设计评审、验证 和确认。 • 校准和控制系统：建议的校准计划及设备和文件的审核。 频率、内部的或外部的、参数、过程中验证检查。 • 输入要求：机械的、电的、液压的、气动的、浪涌抑制 器、干燥器、过滤器、滤清器，准备和操作问题、绝缘、 分辨率和灵敏度。
测量系统分析报告MSA
测量系统分析报告MSA在现代制造业中，为了确保产品质量的稳定性和一致性，对测量系统进行准确的分析和评估是至关重要的。
测量系统分析（Measurement System Analysis，简称 MSA）就是一种用于评估测量过程的工具和方法，它可以帮助我们确定测量数据的可靠性、准确性以及可重复性。
测量系统通常由测量人员、测量设备、测量方法、测量环境和被测量对象等要素组成。
而 MSA 的目的就是要评估这些要素对测量结果的影响，并确定测量系统是否能够满足预期的测量要求。
MSA 主要包括以下几个方面的内容：一、测量系统的准确性准确性是指测量结果与真实值之间的接近程度。
在 MSA 中，通常通过与标准值进行比较来评估测量系统的准确性。
例如，如果我们要测量一个零件的长度，已知其标准长度为 100mm，而测量结果为98mm，那么就存在 2mm 的偏差。
为了提高准确性，我们需要对测量设备进行校准，并确保测量方法的正确性。
二、测量系统的重复性重复性是指在相同的测量条件下，对同一被测量对象进行多次测量时，测量结果的一致性。
如果一个测量系统具有良好的重复性，那么多次测量的结果应该非常接近。
例如，对同一个零件的同一尺寸进行10 次测量，如果测量结果的差异很小，说明测量系统的重复性较好。
三、测量系统的再现性再现性是指在不同的测量条件下，由不同的测量人员使用相同的测量设备和测量方法对同一被测量对象进行测量时，测量结果的一致性。
例如，不同的操作人员在不同的时间对同一个零件的同一尺寸进行测量，如果测量结果的差异较小，说明测量系统的再现性较好。
四、稳定性稳定性是指测量系统在一段时间内保持其性能的能力。
通过定期对测量系统进行监控和测量，可以评估其稳定性。
如果测量系统的稳定性较差，可能需要对其进行维护或更换。
为了进行有效的 MSA，我们通常采用以下几种方法：1、均值极差法（Average and Range Method）这是一种常用的评估测量系统重复性和再现性的方法。
测量系统分析MSA
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测量系统分析 以示例说明如何测定偏倚量
►第7步. 确定相对于截止部分的等效高斯偏离 （EGD）。
由统计表得出, EQD = 0.95
41
测量系统分析 以示例说明如何测定偏倚量
►第8步. 确定估计的标准偏差。
42
测量系统分析 以示例说明如何测定偏倚量
►第9步. 计算控制线。
►第2步
● 给这些零件编上号码。如果可能的话，最好 是在操作员不会注意到的部位。
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测量系统分析 计数型量具研究
►第3步 ● 由两位操作员对零件进行两次测量。确保零 件为随机抽取以避免偏倚。
►第4步 ● 记录结果。
►第5步 ● 评定量具的能力。
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测量系统分析 计数型量具研究
►验收标准 ● 如果所有的测量结果都一致，则该量具是合 格的，即所有四次测量必须是相同的。
5
测量系统分析
►测量系统分析 (MSA) 由哪些部分组成? ● 量具重复性 ● 量具再现性 ● 偏倚 ● 线性 ● 稳定性
6
测量系统分析
►那么什么是量具双性？ 量具双性（R&R）是量具
重复性 和
再现性 的首字母缩写。
7
测量系统分析
►量具重复性的定义 ● 重复性 ○当由同一操作人员多次测量同一特性 时，测量装置重复其读数的能力。这 通常被称为设备变差。
○测量装置不能令人满意。
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测量系统分析
计量型 - 大样法 (极差法)
► 第1步
● 在下表中记录所有的初始信息。
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测量系统分析
计量型 - 大样法 (极差法)
► 第2步
● 选择2个或3个操作员并让每个操作员随机测量10个零件2或3 次－并将结果填入表中。
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。
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Measurement System Analysis
管理改善，为客户创造价值
2
课堂守则
MSA
设施
小休
礼仪
讨论
其他規定
管理改善，为客户创造价值
3
MSA
一、测量基础术语
管理改善，为客户创造价值
4
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、
管理改善，为客户创造价值
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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。
管理改善，为客户创造价值
18
管理改善，为客户创造价值
5
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。
测量系统MSA分析
测量系统MSA分析1. 简介测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是针对测量系统进行的一项评估，用于确定测量系统的准确性和稳定性。
MSA分析是质量管理中非常重要的一部分，可以帮助我们评估测量系统的可靠性，从而确保产品质量的准确性和可靠性。
2. MSA分析的目的MSA分析的主要目的是确保测量系统的有效性和稳定性。
它通过评估测量系统的各种组件，如测量设备、操作员和测量过程，来确定测量系统的可靠性和精确度。
具体来说，MSA分析有以下几个目标：•评估测量设备的准确性和稳定性•评估操作员的测量技能和一致性•评估测量过程的可重复性和再现性•识别并减少测量系统中的变异源3. MSA分析的方法在进行MSA分析时，通常可以采用以下几种方法：3.1 精度和偏差分析精度和偏差分析是一种常用的MSA分析方法，它通过比较测量系统的测量结果与参考值之间的差异来评估测量设备的准确性和稳定性。
通常可以采用直方图、散点图等方式来可视化表示测量结果与参考值之间的差异，进而确定测量设备的偏差情况。
3.2 重复性和再现性分析重复性和再现性分析是评估测量过程的可重复性和再现性的方法。
重复性指的是同一测量设备在同一测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性，而再现性指的是不同测量设备在相同测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性。
通过统计分析和可视化展示重复性和再现性的数据，可以评估测量过程的稳定性和可靠性。
3.3 线性度和偏移分析线性度和偏移分析是评估测量系统线性度和偏移情况的方法。
线性度指的是测量设备在不同测量范围内的测量结果是否存在线性关系，而偏移指的是测量设备的测量结果是否存在常数偏差。
通过对测量结果进行统计分析和可视化展示，可以确定测量系统的线性度和偏移情况。
4. MSA分析的应用MSA分析在实际应用中具有广泛的用途，特别是在制造业领域。
以下是一些常见的应用场景：•生产线上定期进行测量设备的校验和维护，以确保测量结果的准确性和稳定性。
MSA 测量系统分析
9
4.1低质量数据的原因和影响
■低质量数据的普遍原因之一是变差太大 ■一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相
互作用造成的。 ■如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会
太低，从而造成测量数据无法利用。如：具有较大 变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因 为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
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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
18
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。
➢ 违背假定、在应用常量上出错
➢ 应用─零件尺寸、位置、操作者 技能、疲劳、观察错误
■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；包括通过/不通过装置。
■测量系统：是用来对被测特性定量测量或定性评价的 仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、 软件、人员、环境和假设的集合；用来获 得测量结果的整个过程。
7
3.量测过程
S ：标准 W ：零件 I ：仪器 P ：人/程序 E ：环境
15
二、测量系统统计特性
16
数据变差的来源
工作件(零件)
相互关连
弹性变形 质量
的特性
清洁
仪器(量具)
发展的变异
发展
创建公差
使用假设 稳健设计 偏移
扩大
接触几何 变形效应
弹性特性 支撑特性
适合的 数据
测量系统分析(MSA)
稳定性好
真值 时间 1
时间 1
真值
稳定性差
时间 2
时间2
时间 3
时间3
Y的测量系统评价 对散布的评价
- 精密度 : 根据测量系统反复性和再现性的总变动
- 反复性 : 重新测量也有相同的结果吗 ?
- 再现性 : 用其他测量系统也有相同的结果吗 ?
Y的测量系统评价
精密度
- 测量系统中的总散布 术语: 随机误差（ Random Error ）， 分散（ Spread ）， 测试/再测试误差（ Test/Retest error ） 重复性和再现性
据的信赖性,通过研究测量系统所发生的 Nhomakorabea动对工程散布的影响,从 而判断该测量系统的适合性
MSA 概要
测量系统评价的重要性
1.测量数据 1)作为分析判断的基本依据,有必要评价其信赖性; 2)依据测量系统进行观测和评价
2.测量系统的分析 是6SIGMA活动的最基本的工作和最重要的部分之一
3.测量系统分析被强调的原因 1)所有的产品通常都是由许多部件构成的; 2)产品的小型化趋势使产品的误差界限缩小; 3)部件更换或组装时通常要求有互换性; 4)为了能大量生产,通常有增大自动组装的必要性
计量型数据的 Gage R&R P/T 比
P / T = 5.15*s MS
Tolerance
一般用 %表现
说明有多少百分比的公差 由测量误差所占据
包括重复性和再现性
作为目标，我们追求 P/T < 30%
注意 : 5.15标准偏差占测量系统散布的 99%. 5.15是产业标准.
计量型数据的 Gage R&R
70
80
Process
测量系统分析(MSA)
观测平均 Observed Average
偏倚
图2 偏倚变差示意图
三、测量系统变差的种类与定义释
2.精密度（Precision）
精密度或称变差（Variation），是指利用同一量具，重复 测量相同工件同一质量特性，所得数据之变异性。这里的变 差主要分为两种：一种是重复性变差，另一种是再现性变差。 精密度变差越小越好。
改善的着力点，确定是进行人员培训，还是调整测量方法或调 整仪器。
一、测量系统分析（MSA）
4.MSA评估的仪器和责任人员 ☆测量系统一般由仪校人Βιβλιοθήκη 或品质部的负责人来主导，由参与检测或
试验人员来测量，以提供测量数值。不可以由品质部领导或仪校人 员来测量和提供数值，需要特别注意的是：测量人员不可知道自己 上次测量结果和别人测量结果，要保证盲测。MSA要识别的误差是 测量人员、设备、环境、方法、标准值导致的误差，品质部领导和 仪校人员一般不亲自测量产品，所以分析他们的测量数据基本没有
二、为什么要进行测量系统分析
1.标准要求
☆ IATF16949第7.1.5.1.1条：测量系统分析 应进行统计研究，分析每种测量和测试设备系统的结果中
出现的变差。本要求适用于控制计划中引用的测量系统。分 析方法和验收标准应符合测量系统分析参考手册。如果顾客 认可，其他分析方法和接受标准也可以使用。记录应保持顾 客接受替代方法。
许出现，但超过规范就不能接受。 7.稳定性变差
随着时间的推移，偏倚变差的波动。如下图所示。如果随 着时间推移偏倚值越大，稳定性差不可接受。
稳定性
时间1
图6 稳定性变差示意图
时间2
三、测量系统变差的种类与定义
8.线性变差 线性变差即偏倚值，是用来测量基准值存在的线性关系。
MSA测试系统分析
MSA测试系统分析概述MSA（Measurement System Analysis）是指测量系统分析，是用来评估和确认测量系统的可靠性和准确性的一种方法。
在各行各业的生产和质量控制过程中，测量系统都扮演着十分重要的角色，因此，对测量系统进行分析和评估是非常必要的。
本文将介绍MSA测试系统分析的背景、涉及的主要步骤和相关的统计方法。
背景在生产过程中，对产品的测量和检验是十分重要的环节。
通过测量，可以评估产品特性是否符合要求，从而提高生产过程的控制和产品质量。
然而，测量结果的准确性和可靠性受到许多因素的影响，包括测量设备、操作人员和环境等。
为此，需要对测量系统进行分析和评估，以确保测量结果的准确性和可靠性。
MSA测试系统分析通常包括以下几个主要步骤：确定测量系统的目的首先，需要明确测量系统的目的和应用情境。
例如，是用于产品的检验还是生产过程的控制，或者是用于供应商评估等。
不同的目的和应用情境可能需要使用不同的测量方法和统计方法。
选择适当的指标选择适当的指标是进行MSA测试系统分析的关键步骤。
常见的指标包括测量误差、重复性、稳定性等。
根据不同的情况，选择合适的指标进行分析。
收集数据是进行MSA测试系统分析的必要步骤。
根据所选择的指标，使用适当的方法进行数据的采集和记录。
通常可以使用测量仪器来收集数据，并记录在数据表中。
分析数据在收集到足够的数据后，可以对数据进行分析。
常用的统计方法包括统计描述、方差分析、回归分析等。
通过这些统计方法，可以评估测量系统的准确性、稳定性和重复性等指标。
结果解释和改进措施根据数据分析的结果，可以对测量系统进行评估和解释。
如果测量系统存在问题，可以采取相应的改进措施，如调整测量设备、培训操作人员或改善环境等。
通过对测量系统进行分析和评估，可以得出结论和建议。
根据分析结果，可以评估测量系统的可靠性和准确性，并提出改进建议，以提高测量系统的性能和效果。
结论MSA测试系统分析是一种重要的方法，用于评估和确认测量系统的可靠性和准确性。
MSA-测量系统分析
B
第1次 第2次 第3次
5.34
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5.42
5.40
5.39
5.39
5.41
Average X B 5.40
测量数据的用途: • 产品控制 • 过程控制 • 特性之间的联系
测量数据的质量:
• 真值 • 一个好的或高质量的测量具备哪些特点？ • 一个差的或低质量的测量具备哪些特点？ • 如何表征数据质量
偏倚:位置 方差:分布
测量数据变差的来源(S、W、I、P、E):
变差的普通原因和特殊原因
理想的测量系统：零方差、零偏倚和错误分类零概率； 用多次测量数据的统计特性来确定MS的质量
MSA－测量系统分析
术语:
测量: 赋值（或数）给具体物以表示它们之间关于特定 特性的关系。赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定 义为测量值
量具:用于获得测量的装置
测量系统:是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪 器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环 境和假设的集合；用来获得测量结果的整个过程
建立在正态分布基础之上的
对非正态分布，过程责任者有责任纠正这些测量系统的 评价
测量系统分析前的准备: • 确定统计特性和分析方法(如有些情况下重复性忽略) • 确定评价人数量 • 样本数量 • 重复读数的次数 • 评价人的选择
MSA测量系统分析
MSA测量系统分析简介MSA测量系统分析（Measurement System Analysis）是一种用于评估和优化测量系统可靠性和稳定性的统计方法。
在各个领域，测量系统在产品设计、生产过程控制和质量检验等方面起着重要的作用。
通过进行MSA分析，可以确定测量系统的误差、偏差和稳定性，并评估测量结果的可靠性和准确性。
MSA的重要性测量系统是一个包含人员、设备、程序和环境等多个因素的复杂系统。
任何一个因素的变化都可能对测量结果产生影响，从而导致产品的不一致或质量问题。
因此，进行MSA分析非常重要，它可以帮助我们理解和控制测量系统的误差来源，优化测量过程，提高产品质量。
MSA的指标和方法1. 测量系统误差测量系统误差是指测量结果与实际值之间的差异。
常用的误差指标有Ma（Measurement accuracy）、Repeatability（重复性）、Reproducibility（可再现性）和Stability（稳定性）等。
其中，重复性指示了测量系统对同一样本重复测量时的一致性，可再现性指示了不同操作者在相同的条件下测量时的一致性，稳定性指示了测量系统的长期稳定性。
2. 测量系统判定为了评估测量系统的可靠性和准确性，可以使用以下方法进行测量系统的判定： - 直接对比法：将同一个样本分别由不同测量系统测量，通过比较测量结果的一致性来评估测量系统的准确性。
- 方差分析法：对测量结果进行方差分析，判断测量系统的误差是否显著。
- 通过测量系统分析工具，如测量系统拆解图、测量系统误差分析图等，可直观地帮助我们理解和诊断测量系统的问题。
3. MSA的方案和步骤进行MSA分析时，首先要确定合适的样本数量，并选择合适的测量方法。
然后，按照以下步骤进行分析： 1. 收集样本数据：从不同的测量系统中收集一组样本数据。
2. 分析数据：使用统计方法对测量数据进行分析，计算测量系统的误差指标。
3. 评估误差来源：通过分析测量结果的差异，确定误差的来源。
测量系统分析msa
8、参考标准：一般在给定位置可得到的最高计量质量标准，在这个位置进行的
测量，都是以此标准为最终参照。 9、测量和试验设备(M&TE)：完成一次测量所必需的所有测量仪器，测量标准， 基准材料以及辅助设备。 10、校准标准：在进行定期校准中作为基准的标准，用来减轻按照试验室基准 标准来进行的校准工作负担。 11、传递标准：用于把一个独立的已知值的标准与正在校准的元件进行比较的
第五阶段 反馈、评定 和纠正措施 批量生产
8、“过程分析（乌龟图）”在测量系统分析（MSA ）中的运用
过程分析（乌龟图）工作表
使用什么方式进行 ⑤
（材料/设备/装置）
填写机器（包括试验设备），材 料，计算机系统，过程中所使用 的软件等的详细说明
由谁进行？ ⑥ （能力/技能/知识/培训） 填写资源要求，特别注意要 求的技能和能力准则，安全 设备等
填写相关的过程控制、支持过程、 管理过程、程序、作业指导书、 方法和技术等的详细说明
使用的关键准则是什么？ （测量/评估） ⑦ 填写过程有效性的测量，比 如矩阵和指标
注：测量系统分析（MSA）的“过程分析（乌龟图）”表中之具体和详细内容的填写请见附件二。
9、测量系统分析（MSA ）的目的 1）、对参加课程培训的人员：
主要是针对产品特性所使用到的测量系统。
■ 所用的测量分析方法及接收准则必须与顾客关于测量系统分析 的参考手册相一致。
■ 如经顾客批准，也可以采用其它方法及接收准则。
■ ISO/TS16949：2002 标准中的体系内部审核检查表强调要有证 据证明上述要求已达到。 ■ 生产件批准程序（PPAP）手册中明确规定：对新的或改进的量 具、测量和试验设备必须参考测量系统分析（MSA）手册进行 变差统计研究。 ■ 产品质量先期策划（APQP）手册中明确规定：测量系统分析
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量测系统分析（MSA）
一、量测系统的评价法
⏹在汽车工业的生产环境中，许多评价量测系统的统计方法被广泛的应用，其中包括：再
现性、再生性、精确度、稳定性与线性等。
⏹最常使用量具的再现性和再生性的评价方法
⏹评价一个测量系统的能力时，需要考虑三个基本问题。
⏹此量测系统鉴别力是否足够？
⏹此量测系统是否会随着时间的变化呈现不稳定的现象？
⏹测量的误差（或变异）是否非常小？
⏹若量具的最小测量单位太大，以至于无法侦测制程的变异，则我们称之为缺乏鉴别力，
量测系统是否有足够鉴别能力可以用管制图来判定。
⏹名词定义：
▪量具：任何用来产生数据的工具或设备
▪量测系统：操作程序，操作环境，量具，软体与人员等用以测量品质特效数据的组合。
⏹量测系统的统计性质
量测系统的品质是依照其统计上的性质加以评价，理想的量测系统通常是指拥有零偏量
与零变异的统计性质。
虽然各不同的量测系统可能各有起特定的统计性质，但都必须满足下列规则：
A、依照统计观点，量测系统的变异必须在控制之中。
B、与制程的变异相比较，量测系统的变异必须很小。
C、与规格相比较，量测系统的变异必须很小。
D、量具的最小刻度增量必须比制程变异或规格为小，通常要求此最小度的增量必须小
于制程的变异或规格的1/10。
⏹量测系统通则
评价一个量测系统是否合适其测量的功能，通常必须经过二个阶段：
1、依照统计性质测试量测系统是否符合任务的要求，若测试结果可以接受则此系统可
以继续使用，若无法接受，则此系统须校正或更换
2、每隔一段时间，量测系统必须重复测试统计性质的适当性，不论是否有定期的专人
校正或维护量测西，统计测试的程序仍须定期举行，否则根本不知道请专人校正或
维护的效果如何。
3、量测系统的统计测试程序必须完整的记录下来并建立档案。
⏹量具准确度（ACCURACY）
准确度是指量测平均值与真值之差，真值可籍各种可得之最准确的量测设备之数次量测值之平均而得。
量测平均值
⏹量具再现性（REPEATABLILITY）
再现性是一促量具，一位作业者，当多次量测相同零件之指定特性时所得之变异
量具再现性
⏹量具再生性(REPRODUCIBILITY)
B
操作者C
⏹
量具稳定性(STABILITY)
稳定性是指在不同时间，一量具在量测相同样件时所得到之量测平均值之差，或指相同样件在量测一单一特性时经过延伸时期所得到之全变异
时间2
⏹
量具线性(LINEARITY)
线性是指量具在预期作业范围内准确值之差异。
(低量程) (高量程)
偏差
量测值 无偏差
线性(变化的线性偏差) 基准值
⏹
量测系统研究的准备
再生性
在执行量测系统研究之前应有足够的准备，一般准备如下：
1．方法在使用前应予以确定
2．应预先确定操作人数、样本数及重复测量次数，其考虑的因素。
如：
a、重要尺寸：重要尺寸因素具研究估计可信度需求之理由，需较多的零件或测量次数。
b、零件结构: 原材料或重型零件，需少样本多次量测。
3．如果可能，应自日常使用此量具的操作员中选择测试者。
4．样本应在能代表整个作业范围的制程中挑选。
5．量具的刻度应能直接取特性的预期制程变异的1/10值。
例如：此特性的变异为0.001，则仪器可直接读取的刻度应不大于0.0001。
进行Gauge R&R 前的考虑重点
在进行Gauge R&R试验之前，操作员人数、被测量的零件数目、每一个零件被反复测量的次数、被量测的零件特性、与测量的环境都必须先行决定。
通常考虑重点如下：操作员：随机选取几个使用量具的操作员。
这可以让我们评估量具对不同操作员的敏感度。
零件：自同一规格的零件中随机选取5到10个零件进行测量。
反复测量的次数；每一个零件的量测特性被每一个操作员反复测量至少二次。
假设我们有三个操作员、十个零件的量测特性被每一个操作员反复量测至少二次。
则所测量出的数据可以填入附表
量测系统分析结果分析
1、量测系统结果分析，是基于每一个因素对变异或公差所占的百分比，计算百分比时，公
差可能替代总变异作为分母。
2、量规再现性和再生性全格标准是：
.误差在10%以下量测系统可接受；
.误差在10%-30%量测之间，考虑到应用的重要性、量规的成本、维修的费用的因素，可能也接受，
.误差超过 30%系统需要改善。
尽力找出问题所在并加纠正。
这些值不一定是量测系统的最终允许结果，量测系统的绩效也应该用图形方法进行评估。