干货MSA的公差比VS过程比
MSA经典讲解
分析线性
--如果测量系统存在线性问题，需要通过调整软件、 硬件或者同时调整两者，再校准以达到0偏 倚。
--如果在测量范围内偏倚不能被调整到0，只要测量系 统保持稳定，仍可以用于产品/过程控制 ，但不能进 行分析。
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
线性误差的原因
仪器需要校准，需要减少校准时间间隔 仪器、设备或夹紧装置磨损 缺乏维护 磨损或损坏的基准，基准出现误差 量具的工作范围的上限和下限未经正确的校准 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 应用错误的量具 不同的测量方法—设置、安装、夹紧、技术 测量错误的特性 变形 环境 书山有路勤为径，
4.根据通常的SPC要求作评估（稳定？） 5.将测量标准差与过程变差相比较，以确定适用性
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
对稳定性图的分析
如果稳定性有问题时，均值和极差图会出现漂移或非控制 状态 －均值图出现非控制状态时，表明测量系统测量不正确， 检查： 偏倚改变了-- 确定原因并改正 如果原因是磨损-- 重复校准、维修
－不必计算测量系统稳定性数值-- 通过减少系统变差 来 改善稳定性
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第五章
GR&R分析
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
GR&R
GR&R： 测量系统误差由精确度、稳定度、重复性、再现性合 并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R
注意: －重复性和再现性用于衡量测量系统变差的宽度或分 布 －偏倚、稳定性和线性用于对测量系统变差作定位
读数和其它相关数据)
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
对量具稳定性的影响
长时间的不用或间歇使用 二次稳定性试验的测量数很大或很小 环境或系统变化，例如：湿度，气压
干货 - 一文轻松搞定MSA
测量系统分析(Measurement Systems Analysis,MSA) 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。
这个定义由C．Eisenhart首次给出。
赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。
众所周知，在影响产品质量特征值变异的六个基本质量因素(人、机器、材料、操作方法、测量和环境)中，测量是其中之一。
与其它五种基本质量因素所不同的是，测量因素对工序质量特征值的影响独立于五种基本质量因素综合作用的工序加工过程，这就使得单独对测量系统的研究成为可能。
而正确的测量，永远是质量改进的第一步。
如果没有科学的测量系统评价方法，缺少对测量系统的有效控制，质量改进就失去了基本的前提。
为此，进行测量系统分析就成了企业实现连续质量改进的必经之路。
如今，测量系统分析已逐渐成为企业质量改进中的一项重要工作，企业界和学术界都对测量系统分析给予了足够的重视。
测量系统分析也已成为美国三大汽车公司质量体系QS9000的要素之一，是6σ质量计划的一项重要内容。
此时，以通用电气(GE)为代表的6σ连续质量改进计划模式即为：确认(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control)，简称DMAIC。
从统计质量管理的角度来看，测量系统分析实质上属于变异分析的范畴，即分析测量系统所带来的变异相对于工序过程总变异的大小，以确保工序过程的主要变异源于工序过程本身，而非测量系统，并且测量系统能力可以满足工序要求。
测量系统分析，针对的是整个测量系统的稳定性和准确性，它需要分析测量系统的位置变差、宽度变差。
在位置变差中包括测量系统的偏倚、稳定性和线性。
在宽度变差中包括测量系统的重复性、再现性。
测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。
测量后能够给出具体的测量数值的为计量型测量系统；只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。
MSA指标%P T与 %GRR知识梳理
MSA指标%P/T与%GRR知识梳理一．前言：任何一个制造系统皆处于随机波动过程中，透过量测所获得之数据，无形中隐含许多的变异，使得高质量产品的现代工业充满对量测数据产生质疑。
量测系统分析即是将量测资料或是一些衍生出的统计量与过程的管制界线进行分析比较，藉以评价整个量测系统过程是否可接受或应进行改善。
此篇主要以量测系统评价中之量测能力指标，以两种不同的表达方式进行探讨，因此对量测系统之变异并不个别予以研究(假设为已知)。
二．量测系统：探讨量测数据的质量，必须先对量测系统进行整体性了解：1．系统中有哪些过程？2．每一阶段过程应进行那些步骤？3．每一步骤是否有那些变异发生？4．最后对系统作出决定？三．量测数据的质量：量测数据的质量决定于稳定条件下进行操作的量测系统中所得的统计特性，一般量测所得资料皆为观测变异值，此值受到制造过程之变异及量测系统中变异所影响。
制造过程变异则分别受到零件变异、短期过程变异及长期过程变异所牵引，而量测变异亦同时由零件变异、量具产生之变异及评价者产生之变异所影响。
量测系统的变异而言，我们把焦点着重在由评价者产生之变异(Reproducibility)与量具本身之重复性(Repeatability)对整个量测变异贡献度之程度。
四．量测系统之统计特性：1.量测系统均须在统计管制下而其所产生之变异应根源于共同原因，而非特殊原因。
2.量测系统之变异须相对小于生产制程之变异。
3.量测系统之变异须相对小于规格界限。
4.量测系统之最小刻度须相对小于制程变异或规格界限之较小者。
五．量测系统的变异种类：1. 位置变异：◎准确度(Accuracy)◎偏倚(Bias)◎稳定性(Stability)◎线性(Linearity)2. 宽度变异：◎精密度(Precision)◎重复性(Repeatability)◎再现性(Reproducibility)◎GRR (Gage Repeatability & Reproducibility)3. 量测系统变异：◎量测系统能力(Capability)◎量测系统性能(Performance)六．量测系统评价：1. 量测能力指标%P/T精密度(Precision)对公差(Tolerance)之比例。
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。
五大工具MSA详细版
Part 2
3 4 5 6 7 8 9 10
PTSH
五大工具MSA详细版
27
重复性和再现性的分析方法：平均值和极差法
测量系统接受的准则
注意事项：
在计算R※R％之前，需要分析是否有异常数据，方法是利 用控制图，观察极差R，确保每个值都在控制限以内，如果 超出控制限，应查明原因并改正。令同样操作者对同样零 件进行重复测量，并重新计算控制限。
P
RP d *2
PV 5.15 P RP K3
P/T%= 5.15MSE 10% 0
USLLSL
R&R%= MSE 100%
2
2
MSE
P
d
2
,
d
* 2
是由测量轮数和操作者的数量所决定的系数
PTSH
五大工具MSA详细版
25
重复性和再现性的分析方法：平均值和极差法
数据分级: NDC=1.41(PV/GRR)
X 10.017 偏倚 10.017 10.00 0.017
偏倚百分比 0.017 17% 0.1
解释：这个测量系统其测量结果的平均值将比实际值大
0.017，占产品变差的17%
PTSH
五大工具MSA详细版
37
稳定性
稳定性分析是通过控制图进行的。控制图可以为 X -R 图，X-Rm图或 X -S图 。根据零件在每个时间点上
6
测量系统的基本要素
参照标准
被测对象 （输入）
测量者
环境
测量过程 测量方法
测量仪器 测量结果 （输出）
PTSH
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7
影响过程质量的六个基本因素
人员 设备 方法 材料 环境 测量系统
MSA空白表格 公差和过程变差
C/ 1 C/2 C/3
C - X Average C - R Range
1.910 1.910 1.910 1.910 0.000
1.910 1.910 1.910 1.910 0.000
1.910 1.910 1.910 1.910 0.000
1.910 1.910 1.910 1.910 0.000
1.910 1.910 1.910 1.910 0.000
1.911 1.910 1.910 1.910 0.001
1.911 1.910 1.910 1.910 0.001
1.910 1.910 1.909 1.910 0.001
1.909 1.909 1.909 1.909 0.000
1.910 1.909 1.910 1.910 0.001
Improved, Documented Improvement Plan Required. * ndc(分級數)≧5 判定為ok.
(1R.p9)0P9art
RaRngPear=t Range =
X diff =
1.909 0.0014 0.0005 0.0013
&GR&R>30%誤差的改善措施( Over 30% Error Action Plan):
B - X Average B - R Range
1.909 1.908 1.909 1.909 0.001
1.908 1.908 1.909 1.908 0.001
1.909 1.909 1.910 1.909 0.001
1.909 1.909 1.909 1.909 0.000
1.910 1.911 1.911 1.911 0.001
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
MSA讲解及分析
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
•
精益求精，追求卓越，因为相信而伟 大。202 1年1月 2日星 期六上 午2时33 分56秒 02:33:5 621.1.2
•
让自己更加强大，更加专业，这才能 让自己 更好。2 021年1 月上午 2时33 分21.1.2 02:33J anuary 2, 2021
•
这些年的努力就为了得到相应的回报 。2021 年1月2 日星期 六2时33 分56秒 02:33:5 62 January 2021
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：
•
科学，你是国力的灵魂；同时又是社 会发展 的标志 。上午2 时33分 56秒上 午2时3 3分02: 33:5621 .1.2
干货MSA测量系统分析流程及方法详解
均值比较法
比较不同操作员、不同设备或不同时间下的测量数 据均值，判断是否存在显著差异。
图解法
利用箱线图、柱状图等图表展示不同条件下 的测量数据分布情况，以便直观地评估测量 系统的重复性和再现性。
04
CATALOGUE
独立样本t检验
通过比较测量值与标准值或参考值之间的差异，判断测量 系统是否存在偏倚。
01
配对样本t检验
对同一样本在不同时间或不同条件下的 测量值进行比较，以评估测量系统的偏 倚情况。
02
03
回归分析
通过建立测量值与标准值之间的回归 模型，计算回归系数和截距，以判断 测量系统是否存在偏倚。
线性分析方法
准确性。
05
02
选择合适的测量设备
根据测量目标和要求，选择适当的测量设备 ，确保设备的精度和稳定性满足需求。
04
实施测量
按照测量计划进行测量，记录测量数 据，并对数据进行初步处理和分析。
06
改进和优化
根据分析结果，对测量系统进行改进和优化， 提高测量精度和效率。
注意事项与常见问题解决方案
01
02
03
MSA测量系统实施步骤与注意 事项
实施步骤
明确测量目标
确定需要测量的关键特性和参数，明确测量目 的和要求。
01
制定测量计划
制定详细的测量计划，包括测量时间 、地点、人员、设备、方法等，确保
测量过程的可控性和可重复性。
03
分析测量结果
采用适当的统计方法和技术手段，对测量数 据进行深入分析，评估测量系统的稳定性和
大数据在MSA中的价值挖掘
MSA基本概念解说
MSA基本概念解说一、为什么要做MSA？1、目前，测量数据会应用于各种分析研究中，而为了确保应用测量数据所得到的收益大于获得它们所花的费用，就必须把注意力集中在数据的质量上。
表征数据质量最通用的统计特性是测量系统的偏倚和方差。
所谓偏倚的特性是指数据相对基准（标准）值的位置，而所谓方差的特性是指数据的分布。
2、低质量数据最通常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。
如果交互作用产生太大的变差，数据的质量可能会很低以至于数据没有用处。
因为它可能会掩盖过程的变差。
3、我们的测量系统一般是对每个零件重复读数的，适合于QS9000的MSA手册的关注点。
二、测量系统的评定阶段测量系统的评定通常分为两个阶段，称为第一阶段和第二阶段1、第一阶段：明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。
第一阶段试验主要有二个目的：v 确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。
v 发现哪种环境因素对测量系统有显着的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境。
1、第二阶段的评定v目的是在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。
v常见的就是“量具R&R”是其中的一种型式。
三、分析时机v新生产之产品P V有不同时v新仪器，E V有不同时v新操作人员，A V有不同时v易损耗之仪器必须注意其分析频率。
四、基本术语1、测量：赋值（或数）给具体事物以表示它们之间关于特定特性的关系。
赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。
2、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。
3、测量系统：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。
4、分辨力、可读性、分辨率：别名最小的读数单位、测量分辨率、刻度限度或探测限度。
【质量工具干货】一文悟透测量系统分析（MSA）
【质量工具干货】一文悟透测量系统分析（MSA）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。
下面主要针对测量系统分析（MSA）来进行讲解。
01何为测量系统？定义：是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。
由这一定义可以将测量过程看作一个制造过程，其产生的输出就是数值（数据）。
这样看待一个测量系统时很有用的，因为这样让我们明白已经说明的所有概念，原理，工具，这在统计过程控制中早已被证实它们的作用。
检验本身就是一个过程。
02为什么要对测量系统进行分析？测量数据的质量：数据的质量取决于测量的统计特征：偏倚及变差。
高质量数据——对某一特定特性值进行多次测量的数值均与该特性的参考值“接近”。
低质量数据——测量数据均与该“特性”的参考值相差“很远”。
理想的测量系统不存在，为什么？由于测量系统变差源：标准，人员（评价人）。
仪器（量具），工作件（零件），程序（方法），环境的作用结果，使得观测到的过程变差值与实际变差值不相等。
03对测量系统分析要分析什么？前面我们谈到，数据的质量取决于稳定条件下进行操作的测量系统中，多次测量的统计特征：偏倚和变差。
为此，我们引申出如下一些术语：1.位置变差◆偏倚：观测到的测量值的平均值与参考值之间的差值。
◆准确度：与真值（或参考值）“接近”的程度。
◆稳定性：别名“漂移” 随时间变化的偏倚值。
◆线性：在量具正常工作量程内的偏倚变化量。
2.宽度变差◆精确度：每个重复读数之间的“接近”程度。
MSA测量系统分析与结果解释
量具R&R 研究（交叉）：摘要：每次测量过程结果时都会发现某些变异。
产生这样的变异的变异源有两个:一是任何按照过程制造的部件都会存在差别，二是任何测量方法都不是完美无缺的？因此，重复测量同一部件不一定会产生同样的测量结果.使用量具R＆R 可以确定测量产生的变异性中哪一部分是由测量系统本身引起的。
测量系统变异性包括由量具本身和操作员之间的变异性引起的变异。
此方法适用于非破坏性试验.当满足下列假定条件时它也可用于进行破坏性实验：(1）同一批内的所有部件都极为相似，以至于可以认为是同一种部件；(2）所有操作员都测量同一批部件。
可使用方差分析法、均值和R 法进行交叉量具R＆R 研究。
其中使用均值和R法时计算更为简单，而方差分析法则更为准确。
在进行量具R&R 研究时，测量应按随机顺序进行，所选部件在可能的响应范围内提供了代表性样本，这一点非常重要。
1。
1。
1 数据说明选择了十个表示过程变异预期极差的部件。
由三名操作员按照随机顺序测量每个部件的厚度，每个部件测量两次。
1.1.2 方差分析法与均值-R 法的比较由于利用控制图进行计算比较简单，因而首先产生了均值—R 法。
但是，在某些方面方差分析法更为准确：（1）利用方差分析法可以研究操作员和部件之间会产生哪些交互作用，而均值—R 法却不同。
（2）利用方差分析法所用的方差分量对变异性进行的估计比使用均值-R 法的极差进行估计更准确。
1.1。
3 量具R＆R 的破坏性实验量具R＆R 研究的主要目的之一是要查看同一个操作员或多个操作员对同一个部件的重复测量结果是否相似。
如果要进行破坏性实验，则无法进行重复测量.要对破坏性测试应用Minitab 的量具R＆R 研究，则需要假定某些部件“完全相同”，可视为同一个部件。
如果假定是合理的，则可将同一批产品中的部件当作同一个部件。
如果上述情形满足该条件，则可以根据部件具体的测试方法选择使用交叉量具R&R 研究或嵌套量具R&R 研究。
跟着詹大师学习MSA-重复性和再现性、公差比和过程比
跟着詹大师学习MSA-重复性和再现性、公差比和过程比很多朋友都在做测量系统分析MSA的时候碰到一个问题，在MSA抽样时怎么做最合理，大家一起研究了很多务实的抽样方式，今天介绍一种不受抽样影响的MSA分析方法?以下的公式是测量系统分析MSA分析的基本模型图2从上面的表达式揭示了一个现实问题，我们用测量系统对产品进行测量后得到的数据的变异TV（波动），要比实际的制造过程变异PV（波动）要大一些，因为里面包含了测量系统的变异GR&R（波动）。
图3什么是GR&R依据测量系统的变异公式GR&R，测量系统的变异可以进一步分解为，重复性变异(EV)和再现性变异(AV)。
图4分析复性变异(EV)和再现性变异(AV)。
，先了解一些两者的定义。
A. 重复性(EV)：是由同一个评价人，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变异。
它是设备本身固有的变异或性能。
重复性一般指仪器的变异(EV)。
图5B. 再现性(AV)：通常定义为由不同的评价人，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异。
说明：传统上把再现性看作“评价人之间”的变异，因为手动仪器会受操作者技术影响。
例外情况：在全自动测量过程(操作者只负责启动测量按钮)中操作者就不是主要的变异源了。
为此，再现性被看作是系统之间的或测量条件之间的平均值的变异。
简单的说，如果只有一台全自动的测量系统，则只评价重复性，如果有多台全自动的测量系统，“多台测量系统”视为“多个评价人”。
图6介绍了重复性(EV)和再现性(AV)的定义之后，我们来看一下评价的评价方法。
通常把“重复性”和“再现性”合并成一个指标，称为测量系统的变异GR&R。
接下来我们引入“过程流”和“公差流”的概念。
过程流的“重复性(EV)和再现性(AV)”指标，过程比%R&R，就是用测量系统变异（标准差）GR&R除以总变异（标准差）TV %R&R=GR&R/TV*100%或者也可以依据基础公式转换图7说明过程流的指标%R&R 的表达式里包含了制造过程的变异PV，而实际分析时，过程的变异PV由取样的产品（零件）之间的波动来体现。
msa公差比概念
msa公差比概念
MSA 公差比概念是指通过测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）方法来评估测量系统的可靠性和准确性的一种指标，用来判断测量系统能否满足质量管理要求。
公差比是测量系统的一个指标，用来衡量测量系统的能力是否足够满足产品或过程的公差要求。
公差比定义为公差的两倍与测量系统的测量精度（以测量系统的重复性和位移度为基础）之比。
通常情况下，公差比应小于1/10。
如果公差比超过1/10，表示测量系统的测量误差较大，可能无法满足产品或过程的公差要求。
通过进行MSA分析，包括测量系统的稳定性、线性度、重复性、位移度等指标的评估，可以得到测量系统的公差比，从而判断测量系统是否满足质量管理要求。
MSA公差比的概念主要用于确定测量系统的能力，以便在质量管理中正确评估产品或过程的可靠性和准确性。
MSA详细说明及运用
測量系統分析(Measurement Systems Analysis)量系统所应具有之统计特性❖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。
这可称为统计稳定性。
❖测量系统的变差必须比制造过程的变差小。
❖变差应小于公差带。
❖测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一。
❖测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。
若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。
标准❖国际标准❖第一级标准(连接国家标准和私人公司、科研机构等)❖第二级标准(从第一级标准传递到第二级标准)❖工作标准(从第二级标准传递到工作标准)测量系统的评定❖测量统的评定通常分为两个阶段，称为第一阶段和第二阶段❖第一系阶段：明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。
第一阶段试验主要有二个目的：❖确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。
❖发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境。
❖第二阶段的评定❖目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有的统计特性。
❖常见的“量具R&R”就是其中的一种型式。
各项定义❖量具: 任何用来获得测量结果的装置，包括用来测量合格/不合格的装置。
❖测量系统：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、程序、操作人员、环境的集合。
❖量具重复性：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）的变差。
❖量具再现性：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变差。
❖稳定性：指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。
❖偏倚:指同一操作人员使用相同量具，测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与采用更精密仪器测量同一零件之相同特性所得之平均值之差，即测量结果的观测平均值与基准值的差值，也就是我们通常所称的“准确度”❖线性：指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化。
MSA公式详解
极差 R，这里指的是总极差。
Xdiff 指的是最大均值差。
查表，SPC 附件 E 得数据。
பைடு நூலகம்
这里的 K1、K2、K3 我也不是很清楚，只知 道是常数项， 路过的大神指点下， 我只在手册 例子中看到
个人觉得这就 是个右边数据 ，缩 的百分比，
这些都是按照上面的项目引导下来的。
ndc=1.41*PV/GRR，1.41 看了很多资料都不知道啥意思，当做常数项吧。 ndc 指测量得到数据分组的数量值大小的代码，这个分组的数量就是 ndc 值。 它决定于测量设备的分辨力。如果分辩力不足的话，这个数值就小了。标准 规定必须大于 5。如果数值小，就没有办法计算得出有效测量系统误差了。
小数据，
这里就不需要解释了吧。
平均值 X，这里指的是评价人 A 的 10 次 试验数据平均值=（X1+X2+...X10）/10 极差 R， 这里指的是评价人 A 的 10 次试验 数据极差 =（R1+R2+...R10 ）/10
极差 R，这里指的是所有评价人每次试验 数据均值的极差。
这里的均值指的是每次试验，3 个评价人的所有数据数据均值。
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干货MSA的公差比VS过程比
测量系统分析是质量管理体系五大工具之一，而重复性和再现性是计量型测量系统分析的评价方式之一，在制造行业广泛应用。
众所周知，数据是通过测量获得的，每个项目都需要数据作为依据，只有对数据进行缜密、严谨分析，才能做出正确的决策。
因此，在对数据进行收集与分析之前，必须对测量系统进行研究与评估，对于不完善的地方及时纠正，以确保数据的准确性。
01 什么是重复性和再现性
在测量过程中，由检验人员、设备/仪器/量具、测量对象、操作方法和环境所构成的测量系统的重复性和复现性，被称为GR＆R，它是分析测量系统的准确度是否符合测量准确度要求的重要指标。
重复性通常被称为设备变差（equipment variation EV），重复性误差指的是同一个操作者使用同一套设备，对同一个部件的同一特性在较短的时间间隔内进行多次测量，所得结果的一致性。
重复性强调所有的测量都尽可能相同的条件下完成的，这时误差的产生全部测量设备本身的固有波动引起，这部分误差一般是不可能再降低。
如果重复性误差过大，则测量系统无法改进，只能彻底更换。
重复性示意图
重复性作为研究测量系统固有波动的度量，除了选用其方差作为绝对量的度量指标，也常选用设备波动与过程总波动（Total Variation，TV）的比值作为其相对量的度量指标，即重复性标准差与过程总体标准差的比值，即：
测量系统的误差不仅包含重复性，人员、量具、操作方法和环境的变化等也都可能形成误差。
所谓再现性指在各种变化的测量条件下，对同一个测量部件的同一特性进行多次测量，所得测量结果的一致性。
可能改变的测量条件包括操作者、操作方法、量具、地点、使用条件和测量时间等。
其中相当普遍的情况是，误差主要有不同的操作人员
一起。
因此，再现性又称为人员波动（Appraiser Variation，AV）。
再现性示意图
再现性作为研究具有多个波动源的测量系统波动的度量，除了用作为绝对量的度量，也常选用人员波动与过程总波动的比值作为其相对量的度量指标，即再现性标准差与过程总体标准差的比值，即：
重复性和再现性分析是对测量系统的系统内变差和系统间变差的衡量指标。
两者结合在一起分析，可对整个测量系统进行分析，又称其为精确度分析（GR&R），主要内容二者应该同时评估，这是测量系统分析的重点。
02 什么是重复性和再现性的过程比和公差比
%GR&R称为“基于过程总变异的重复和再现性的比率”，简称“过程比”，计算公式为：
从公式上可以看出，过程比%GR&R受选取的被测量样本（PV）的干扰非常大，因为这组（10个）样本的变异情况将用代表制造过程的真实变异。
如果有意选取了5个上限和5个下限的样本，那么分母就会变大，%GR&R的值就会非常小。
让你看起来觉着非常放心的结果其实是虚假的。
%P/T称为“基于公差的重复性和再现性的比率”，简称“公差比”，计算公式为：
从公式上可以看出样本的波动对%P/T几乎没有影响，因为其分母是公差带宽，和样本的波动无关。
在实际应用中，公差比常用于产品控制，以证明测量系统的结果是值得信赖的，可以接受的；过程比常用于过程改进，以确认改进前的基线，找准改进方向，以及评价改进后的效果。
在实际测量系统分析中，如果%GR&R的非常完美的话，应该关注一下%P/T这个值。
03 重复性和再现性的接受准则
在实际应用中，公差比（%P/T）常用于产品控制，以证明测量系统的结果是值得信赖的，可以接受的；过程比（%GR&R）常用于过
程改进，以确认改进前的基线，找准改进方向，以及评价改进后的效果。
在实际测量系统分析中，如果过程比（%GR&R）的非常完美的话，应该关注一下公差比（%P/T）这个值。
具体要求见下表：
测量系统过程比要求测量系统公差
比要求
说明
%GR&R＜10% %P/T＜10% 可接受
10%≤%GR&R≤30%10%≤%
P/T≤30%
有条件接受；根据应用的重要性，量具
成本，维修的费用等判断
%GR&R＞30% % P/T＞30% 不接受；测量系统必须改善
公差比（%P/T）着重评估测量系统针对产品规格的测量效果，强调测量系统对公差界限的分析性能，判断产品是否合格能否测量得足够准确。
过程比（%GR&R）着重评估测量系统对生产改进分析性能，过程是否要改进能否测量得足够精确。
公差比（%P/T）和过程比（%GR&R）评估测量系统性能的两个不同方面，缺少任何一个将是不全面的，因此，一个好的测量系统必须同时使这两项指标都能够满足要求。
04 结语
从测量系统分析的本质来看，就是对测量系统变异的研究；用测量系统的变异和产品公差以及过程变差大小来做比较，得出结论是否能够满足实际的测量需求。
从变异的影响可以分为位置的变异和宽度的变异，从变异的性质及来源可以分为系统变异和偶然变异。
继续拆分下去可以衍生出测量不确定度、分辨力、偏倚、线性、稳定性、重复性和再现性等不同的维度。
■ END ■。