MSA测量系统分析的运用
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测量系统分析的运用
MSA测量系统分析的运用MSA（Measurement System Analysis）是指对测量系统的准确性、稳定性、能力及有效性进行评估和分析的过程。
测量系统在许多行业和领域中都是至关重要的，它用于收集数据并作出决策。
因此，确保测量系统的可靠性和准确性对于生产质量的保证至关重要。
MSA的目的是评估测量系统的可重复性（repeatability）、再现性（reproducibility）和准确性（accuracy）。
可重复性是指在相同条件下，同一测量员重复测量同一对象时的结果之间的差异度。
再现性是指在相同条件下，不同测量员对同一对象进行测量时的结果之间的差异。
准确性是指测量结果与实际值之间的误差。
在实际应用中，MSA可以通过样本试验和数据分析来完成。
以下是MSA的运用的几个方面：1.测量系统评估：通过实施测量系统评估，可确定测量系统的稳定性、准确度和可靠性。
评估方法包括重复测量、相互换位法和测量系统分析工具的应用。
评估结果将利于识别测量系统中的问题，并制定改进计划。
2.测量系统能力分析：通过测量系统能力分析，可以确定测量系统是否适用于特定的应用。
通常使用的能力度量指标包括稳定性及解析度。
能力分析的目的是确保测量系统能够满足产品质量要求。
3.数据分析：通过对测量系统产生的数据进行分析，可以发现数据的特征和规律，从而帮助决策制定。
例如，通过分析测量系统的稳定性，可以确定其是否需要进行校准或维护。
4.连续改进：MSA是一个持续改进的过程。
通过对测量系统进行分析，可以不断识别和纠正测量系统中的问题，从而提高测量系统的准确性和可靠性。
该过程将有助于减少产品质量问题，并提高生产效率。
5.统计控制：通过对测量系统进行统计控制，可以确保测量系统的稳定性。
统计控制技术包括控制图和过程能力指数等，可以帮助监控测量数据并识别异常。
6.培训与教育：为了提高测量系统的准确性和可靠性，需要向测量员提供培训和教育。
他们应该了解测量系统的重要性，掌握正确的测量技术和方法，并了解如何正确处理和分析数据。
简单明了的MSA(测量系统分析)方法
MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。
以事实和数据驱动管理，而数据是测量的结果，因此在开展统计分析时，要特别强调数据本省的质量和相应的测量系统分析。
测量：是指对具体事物赋予数值，以表示它们与特定特性之间的关系。
在这个过程中，由人员、仪器或量具、测量对象、操作方法和环境构成的整体就是测量系统。
所谓测量系统分析，是指运用统计学的方法对测量系统进行评估，在合适的特性位置测量正确的参数，了解影响测量结果的波动来源及分布，并确认测量系统是否符合工程需求。
任何实测数据的波动都可以看作过程的波动和测量系统的波动之和，即σ2总=σ2过程+σ2测量系统六个常见的测量系统评估项目稳定性、偏倚、线性、分辨率、重复性和再现性。
其中偏倚是测量系统准确度的度量。
01偏倚Bias测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值02线性表征量具预期工作范围内偏倚值的差别03稳定性表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统偏倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的04重复性指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差05再现性指由不同的评价人，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偏差通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。
测量系统的准确性可以通过对设备的校准等对测量系统进行维护、监控，也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题。
工程上通常用测量系统的精确性也就是其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。
测量系统分析流程及方法测量系统分析是一项重要的系统工程。
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测量系统分析的实际应用案例
数据分析与优化措施
数据采集与处理
通过测量系统对电子元器件进行性能 测试，并采集相关数据。对数据进行 预处理，如去噪、滤波等，以提高数 据质量。
性能优化建议
根据数据分析结果，提出针对性的性 能优化建议。如改进生产工艺、优化 产品设计等，以提高电子元器件的性 能水平。
数据分析方法
运用统计分析、图像处理等方法对测 试数据进行分析。提取特征参数，评 估电子元器件的性能表现。
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持续改进计划
建立持续改进机制，定期对电子元器 件的性能测试进行复查和评估。根据 评估结果调整测量方案和优化措施， 确保产品质量持续改进。
05
实际应用案例三：食品加工过程 质量控制
案例背景及需求
食品加工行业现状
食品加工行业对产品质量和安全性的 要求日益严格，需要精确、可靠的测 量系统来监控生产过程。
测量流程
制定详细的测量流程，包括零部件 的装夹、定位、测量、数据处理等 步骤，确保测量的准确性和可重复 性。
数据分析与优化措施
数据统计与分析
对测量数据进行统计和分析，计 算各项尺寸指标的均值、标准差 、变异系数等，评估零部件的尺 寸稳定性。
问题诊断与改进
针对测量数据中出现的异常值或 不稳定因素，进行深入分析，找 出问题根源，制定相应的改进措 施。
02
传统的人工检测方法效率低下、 误差率高，无法满足大规模生产 的需求，因此需要引入自动化、 高精度的测量系统。
MSA测量系统搭建与实施方案
硬件设备
选用高精度的三维测量仪器，如 激光扫描仪、三坐标测量机等，
实现对零部件的高精度测量。
软件系统
开发专用的测量软件，实现测量数 据的自动处理、分析和报告生成。
MSA衡量系统分析的应用
MSA衡量系统分析的应用1. 简介MSA（Measurement System Analysis，测量系统分析）是一种广泛应用于质量管理和过程控制领域的工具，旨在衡量和评估测量系统的准确性、稳定性和可重复性。
在生产和制造过程中，准确的测量和数据收集是至关重要的，因为它们直接影响到质量和效率的控制。
MSA 可以帮助分析人员确定并消除导致测量偏差和误差的问题，从而确保有效的质量控制和过程改进。
MSA的应用领域非常广泛，包括制造、工程、医药、化工、汽车等行业。
它提供了一种系统性的方法来评估和监控测量系统，以提高生产和制造过程的质量。
本文将重点介绍MSA在系统分析中的应用。
2. MSA的测量系统评估指标在开展MSA之前，需要确定一些测量系统评估指标来衡量测量系统的准确性和稳定性。
下面是一些常用的评估指标：•准确性（Accuracy）：测量结果与实际值之间的偏差程度。
•稳定性（Stability）：测量系统随时间的变化情况。
•可重复性（Repeatability）：同一测量员重复进行多次测量时，测量结果的一致性。
•重现性（Reproducibility）：不同测量员在相同条件下进行测量时，测量结果的一致性。
•分辨率（Resolution）：测量系统能够显示的最小分度值。
这些评估指标可以帮助分析人员全面了解测量系统的性能，并决定是否需要进行系统校准、维护或改进。
3. MSA在系统分析中的应用3.1 测量设备分析在制造和生产过程中，测量设备的准确性和可靠性对产品质量至关重要。
通过使用MSA工具，可以评估和分析测量设备的性能，并确定是否需要进行校准或更换。
3.1.1 重复性和重现性分析在进行测量设备分析时，通常会进行重复性和重现性分析。
重复性分析评估了同一测量员在短时间内进行重复测量时的一致性，而重现性分析评估了不同测量员在相同条件下进行测量时的一致性。
通过这些分析，可以确定测量设备的稳定性和可重复性，并识别出任何与测量员相关的问题。
针对特定行业的MSA测量系统分析方法
针对特定行业的MSA测量系统分析方法1. 引言测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是一种用于评估和改进测量过程的方法，它是质量管理体系中的一个重要工具。
在特定行业中，由于产品或工艺特性的复杂性和敏感性，使用合适的MSA方法是至关重要的。
本文将介绍针对特定行业的MSA测量系统分析方法，以帮助企业提高测量过程可靠性和准确性。
2. 特定行业的挑战在特定行业中，测量系统分析面临以下几个挑战：2.1 多元化测量系统特定行业的测量系统通常包括多个测量设备和仪器。
这些设备可能具有不同的精度、准确度和测量范围。
因此，针对特定行业的MSA方法需要考虑不同设备之间的差异。
2.2 工艺特性的多样性不同的工艺特性可能需要不同的测量方法和仪器。
特定行业的工艺可能涉及到液体测量、尺寸测量、温度测量等不同方面。
因此，MSA方法需要根据具体的工艺特性进行定制化。
2.3 测量系统的可靠性要求在特定行业中，测量结果的准确性和可靠性对产品质量和工艺控制至关重要。
即使是微小的测量误差也可能导致产品不合格或工艺失控。
因此，MSA方法需要确保测量系统能够满足行业的严格可靠性要求。
3. 针对特定行业的MSA方法为了应对特定行业中的挑战，下面列举了几种针对特定行业的MSA方法：3.1 重复性与再现性分析针对特定行业的MSA方法应该将重复性和再现性作为重要的评估指标。
通过对多个测量重复性和多个操作者的再现性进行分析，可以评估测量系统的稳定性和可靠性。
这种方法适用于需要对工艺进行持续测量和控制的行业，如化工、电子制造等。
3.2 线性度和偏倚分析对于需要进行线性测量的特定行业，例如机械制造、汽车制造等，MSA方法应该包括线性度和偏倚分析。
通过对测量结果的回归分析和误差分析，可以评估测量系统的线性度和偏倚情况，以确定测量结果的可靠性。
3.3 校准和验证方法特定行业的测量系统通常需要定期进行校准和验证，以确保其准确性和可靠性。
MSA测量系统分析的应用于人工智能与机器视觉
模型优化
根据评估结果对模型进行优化 ，如调整模型结构、增加数据 量、改进优化算法等，提高模 型的性能。
04
机器视觉在MSA中应用
图像采集与处理
图像采集
通过高分辨率相机或扫描仪获取被测对象的图像 信息，为后续处理提供基础数据。
预处理
对采集到的图像进行去噪、增强、二值化等操作 ，提高图像质量并减少计算量。
模型构建与优化
01
02
03
04
模型构建
模型训练
根据任务需求选择合适的模型 结构，如卷积神经网络（CNN ）、循环神经网络（RNN）等 ，构建初始模型。
利用训练数据集对模型进行训 练，调整模型参数，使模型能 够学习到数据的内在规律和模 式。
模型评估
使用验证数据集对训练好的模 型进行评估，计算准确率、召 回率、F1值等指标，评估模型 的性能。
MSA测量系统分析的应用于人 工智能与机器视觉
汇报人:XX
2024-01-15
目
CONTENCT
录
• 引言 • MSA测量系统分析概述 • 人工智能在MSA中应用 • 机器视觉在MSA中应用 • MSA测量系统分析在人工智能与机
器视觉中挑战 • MSA测量系统分析在人工智能与机
器视觉中前景展望
01
协同应用
将MSA与人工智能、机器视觉技术相结合，可以实现自动 化、智能化的测量系统分析和优化，提高生产效率和产品 质量。
03
人工智能在MSA中应用
数据采集与处理
80%
数据采集
利用传感器、图像采集设备等获 取原始数据，为后续的处理和分 析提供基础。
100%
数据预处理
对原始数据进行清洗、去噪、标 准化等处理，提高数据质量。
MSA测量系统分析步骤和应用
MSA测量系统分析步骤和应用1.什么是MSA1.1 测量系统：指被测试特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件及操作人员的集合，是用来获得测量结果的整个过程。
1.2 量具：指任何用来获得测量结果的装置，包括用来测量合格或不合格的装置。
1.3 测量系统的分辨率：测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力（也称为分辨力）。
特别提醒：单独一个测量仪器不是测量系统，如一把卡尺、一台电子称等。
2.测量系统的作用2.1 评估测量系统误差的大小，是否能被客户接受。
2.2 评估测量系统的稳定性，随着时间的推移，变异是否受控。
2.3 评估测量系统的偏倚值是否能被客户接受。
2.4 评估几种不同测量系统的优劣。
通过MSA评估，找到测量系统改善的着力点，确定是进行人员培训，还是调整测量方法或调整仪器。
第一份X-R图显示过程正常，分辨力0.001，第二份X-R图显示过程不正常，分辨力0.01。
虽然这是针对同一制程，但是为什么会有这么大的差异呢？从以上数据来看，第二份控制图的测量系统分辨力太低，导致虚发报警。
因此可以推断出，做SPC的前提是MSA必须合格，虚发报警导致成本过高。
3.MSA评估的仪器和责任人员3.1 测量系统一般由仪校人员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价值。
3.2 MSA分析的范围来自控制计划所有的测量系统，包括计量性、计数性。
3.3 破坏性的测量系统现在一般不做分析，除非客户有特殊要求，如盐雾试验测量系统。
特别提醒：MSA分析的包括控制计划中所有测量系统，而不仅仅是测量特殊特性的测量系统。
4.MSA专业术语解释4.1 准确度（Accuracy）准确度或称偏移（BIAS），是指测量值与相对真值之间的差异。
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测量系统误差的类型
系统性误差：偏倚、线性、稳定性 随机性误差：重复性、再现性、GR&R
26
计量型测量系统误差的估计
27
确定偏倚Bias
❖ 选定基准值 ❖ 重复测量并记录 ❖ 观测平均值 ❖ 偏倚量= ❖ 偏倚百分比：偏倚量/过程变差×100%
28
产生偏倚的原因
❖ 校准环境不符合规定的要求 ❖ 不合理地延长了校准的周期 ❖ 测量人员变动、测量程序未形成文件 ❖ 测量时间规定不严、条件变动 ❖ 疏忽与失误
30 12 57.5% 40.0% 22.5%
30 11 53.9% 36.7% 19.4%
53
案例：胶印机零件测量系统分析
Gage R&R Source
%Contribution VarComp (of VarComp)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Total Gage R&R Repeatability Reproducibility C1 C1*C2
❖ 被测零件应为生产线上的产品，变差范围能代 表允差范围，最好由不同日期的产品中每天选 一件，并予以编号标识。
❖ 由日常从事该测量活动的人员进行并事先进行 培训。
33
测量注意事项
❖ 盲测—随机抽取 ❖ 估读—最小刻度的1/2 ❖ 记录—防止混淆
34
小样法实例
零件号 1 2 3 4 5
人员A 4 3 6 5 9
83.5%
100.0%
83.5%
67.9%
100.0%
74.4%
结果一致率
66.7%
96.7%
66.7%
50.0%
93.3%
56.7%
95%得置信下限
49.8%
90.3%
49.8%
32.1%
84.4%
38.9%
检验次数 结果一致次数 95%得置信上限 结果一致率 95%得置信下限
三个检验员对零件的六次测量结果一致率 三个检验员对零件的六次测量结果一致且为正确率
10
1个数据分级 1个数据分级
分辨力
控
制
只有下列条件下才可用于控制：
1、与规范相比过程变差较小
2、预期过程变差上的损失函数 很平缓
3、过程变差的主要原因导致均 值偏移
分
析
1、对过程参数及指数估计不可 接受。
2、只能表明过程是否正在产生 合格零件
1、依据过程分布可用半计量控 制技术
2、可产生不敏感的计量控制图
Part-To-Part Total Variation
4.87E-06 1.07E-06 3.80E-06 3.54E-06 2.54E-07 6.12E-06 1.10E-05
44.31 9.74
34.57 32.25
2.32 55.69 100.00
15
真值 过程变差
数据的真实性
观测值=？真值
16
测量误差可能导致
❖ 不合格产品被接收 ❖ 合格产品被拒收 ❖ 难以识别过程中发生的变化 ❖ 控制图失真，不能提供正确信息
17
随机误差和系统误差
随机误差----突然发生、不可预测、可通过重复 测量避免； 可能源于： ❖ 环境因素的波动 ❖ 测量位置的不同 ❖ 人员作业的偶然性 ❖ 仪器、设备的重复特性
当再现性误差比重较大时，可能表明 ：
❖ 需对测量人员进行操作培训 ❖ 应更明确规定校准测量的方法和要求
49
计数型测量系统分析
（1）小样法 Short Method （2）重复性与再现性 GR&R
50
小样法研究
❖ 确定基准零件（n=20)
❖ 确定评价人r
❖ 确定重复测量次数m=2
❖ 判定准则：
• 所有测量结果一致—接受
。
基准值
偏倚
观测的平均值
20
测量系统误差的类型
2）重复性（Repeatability) 相同的测量人员、使用同一设备、在同一
次校准期间、同一实验室、采用相同的方法， 在较短时间内，对同一零件的同一特性测量的 结果，其相互接近的T程ru度e 。
Average
同一测量人员 同一量具 同一零件 的同一特性
在预期工作范围内线性误差的变化率。
基准值
偏倚较小
基准值
偏倚较小
观测的平均值
范围的较低部分
观测的平均值
观测的平均值
范围的较高部分
无偏倚
24
基准值
重复性与再现性
GR&R－－ Gage Repeatability & Reproducibility ------对测量系统随机误差的综合评定，目前已成
为测量系统分析的主要指标。
3、测量系统（Measurement System) ❖ 用以对被测特性赋值的作业、方法、步骤、量 具、设备、软件、人员的集合。
❖ 为获得测量结果的完整过程。
3
测量系统的要素
测量方法 测量环境 仪器设备 测量系统
被测量对 象的特征
测量人员 计量基准
4
测量系统的组成
❖ 传感器：感受被测物理量/特征量的变化（长度、温度、 重量、磁场、均匀性、舒适度等） ❖ 转换器：物理量/特征量的转换/放大（磁-电、光-电、热 -电等） ❖ 读 出：模拟显示、数字显示、磁记录、观测记录等（ 显示器、记录器、观测人员等） ❖ 阻尼器：减少测量系统的高频振荡，有助于测量结果的平 稳输出（滤波、磨擦、阻抗等） ❖ 校 准：系统验收、周期校验/使用前校验、溯源
● ●
●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●● ●●
●
.015 xxx .014 xxxxxxx .013 xxxxxx .012 xx .011
.014 x .013 xx .012 xxx .011 xxx .010 xxxxx .009 xxxx .008 xx .007 x
.011 xxx .010 xxxxxxx .009 xxxxxx .008 xx
Repeatability
21
测量系统误差的类型
3）再现性（Reproducibility)
不同的测量人员、使用不同设备、在不同
实验室、在不同时间，采用相同的方法对同一
零件的同一特性测量的结果，其相互接近的程
度。
True
Average
不同的测量人员
不同/相同一量具
同一零件的同一 特性
Operator B
1、一般来讲对过程参数及指数 的估计不可接受
2、只提供粗劣的估计
1、可用于计量控制图
1、建议使用
5个或更多个数据分级
不重叠的过程分布的数据分级对控制与分析活动的影响 11
讨论
试举一种实际使用的测量仪器，分析其分辨力
12
准确度（ Accuracy)
❖ 表示测量结果（单值或平均值）与真值的接近程度 。 ❖ 数量上，准确度可以用相对误差数表示：
小样法: 简单、快捷、综合反映测量系统重 复性与再现性（GR&R）误差 大样法：数据量大、更具可信性、可区分重复 性与再现性误差（GR&R）的比重，有助于寻 找原因，制订改进措施。
48
经验分析
当重复性误差比重较大时，可能表明：
❖ 测量设备需要保养 ❖ 测量设备刚性不足 ❖ 测量过程中零件的定位方式有待改进 ❖ 零件内变差影响过大
在同一实验室中的测量条件
相同
不同
同一时间测量 在不同时间测量
各次测量之间 各次测量之间重新
未再校准
校准
同一测量人
不同测量人员
设 备 同一设备、同 次校准
不同设备
应根据测量系统不同的实际使用情况，确
定GR&R研究相应的测量条件。
32
GR&R研究的准备
❖ 确定（方法、人员、被测零件数、重复测量次 数）。
Operator C Operator A
Repeatability
22
测量系统误差的类型
4）稳定性Stability
测量系统在某 持续时间内测量单 一零件单一特性时 ，测量值的总变差 。
稳定性 时间2
时间1
23
测量系统误差的类型
5）线性 Linearity
量具在预期工作范围内，偏倚值的差值。
6）线性度 % Linearity
18
随机误差和系统误差
系统误差：不可能通过重复测量避免：
可能源于： ❖不同的时间 ❖不同的环境因素 ❖不同的测量方法（程序） ❖人员素质的差异 ❖校准错误 ❖仪器设备内在偏差
19
测量系统误差的类型
1）偏倚（Bias):
❖ 测量值或估计量的分布中心（平均值）与真值（基
准值）之差。
❖ 偏倚属于系统性误差，直接影响测量系统的准确度
5
测量系统的基本要求
数据的真实性 系统的稳定性 结果的精确性
6
数据的真实性
观测值=真值
？
真值 真值
7
系统的稳定性
❖ 不同的时间、环境、人员、仪器设备对测量 结果影响如何？
❖ 系统是否处于统计控制状态？
8
测量结果的精确性
❖ 反映被测实体/系统微小变化的能力。 ❖ 测量误差与被测量的变化范围（总变差）相比
检验产员：品：缓冲器
检验员两次测量质结量果一特致性率 ：喷漆表面质检验量员两次测量结果一致且为正确率
检验员1
检验员2
检验员3
检验员1
检验员2
检验员3
检验次数
30
30
30
30
30
30
匹配数
20
29