量测系统分析MSA
MSA测量系统分析流程及方法
MSA测量系统分析流程及方法MSA（测量系统分析）是对测量系统稳定性、可靠性和能力的评估，用于确认测量结果的准确性和可靠性。
它可以用于评估任何测量系统，包括设备、仪器和应用程序。
以下是MSA的流程和方法：1.确定测量系统的目的和应用：在开始MSA之前，首先需要明确测量系统的目的和应用。
这将有助于确定需要分析的关键因素以及选择适当的方法。
2.选择测量系统分析方法：根据测量系统的类型和目的，选择适当的MSA方法。
常见的方法包括GR&R（重复性与再现性）分析、准确性、稳定性和线性度分析。
3.收集数据：使用标准样本或实际样本来收集测量数据。
应该保证数据具有代表性和充分，以便能够全面评估测量系统的性能。
4.重复性与再现性（GR&R）分析：这是评估测量仪器和操作员之间的可重复性和再现性的方法。
它通常包括重复性（同一操作员重复测量同一样本）和再现性（不同操作员在不同时间重复测量同一样本）的分析。
5.准确性分析：准确性是评估测量结果与真实值之间的偏差程度。
可以使用标准样本或比较方法（如正交试验）来评估准确性。
如果测量系统有偏差，可以进行校正，以提高测量的准确性。
6.稳定性分析：稳定性是指测量系统的输出是否随时间而变化。
稳定性分析可以通过收集数据的不同时间点来进行。
7.线性度分析：线性度是指测量系统对于不同输入值的响应是否是线性的。
线性度分析可以通过收集不同输入值对应的测量数据来进行。
8.分析结果和改进措施：对收集到的数据进行分析，并得出结论和建议。
如果测量系统的性能不符合要求，应制定相应的改进措施，例如修理、更换或校准测量设备，培训操作员，改进测量方法等。
9.持续监控和改进：MSA是一个持续改进的过程，应确保测量系统的性能得到持续监控和改进。
定期重复MSA分析，以确保测量系统的稳定性和准确性，及时发现和纠正潜在问题。
总结起来，MSA的流程包括确定目的和应用、选择方法、收集数据、进行分析，最后制定改进措施和持续监控。
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。
五大手册-MSA测量系统分析
-2.575
+2.575
99%
5.15
5.15 标准误差包含了正态分布的99%。
在分子中使用2.575 gage (即5.15/2 = 2.575)
公差= USL – 平均值 或 平均值 - LSL
总是使用历史 平均值
2021/6/3
Minitab要求数据排成3列...
Part # 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 1 1 2 2
•
- 评价人的选择应从日常操作该仪器的人
中挑选
2021/6/3
4、测量系统研究的准备
• 样品的选择
•
- 能否获得代表生产过程的样品, 样品必须是选自于过
程
• 并且代表整个的生产的范围
• 编号
•
- 必须对一个零件编号以便于识别
• 分辨力
•
- 仪器的分辨力至少直接读取特性的预期过程变的十分
之 一, 例如,如果特性的变为0.001, 仪器应能读取0.0001
- 偏离(Bias) - 直线性(Linearity) - 稳定性(Stability)
宽度或散布
- 再现性(Repeatability) - 重复性(Reproducibility)
2021/6/3
测量系统误差
偏离(Bais)
意味着观测测量平均和基准值间的偏差。 偏离又叫正确性。
基准值 Reference value
输出之一。 • SPC手册指出MSA是控制图必需的准备工作。
2021/6/3
2、为什么要进行测量系统分析 2.2客观需要
变差
变差
所得結果
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。
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。
测量系统分析报告MSA
测量系统分析报告MSA前言：测量系统是评估产品质量和过程稳定性的重要工具。
测量系统分析（MSA）是一种系统性的方法，用于评估和优化测量系统的准确性、精确度、稳定性和能力。
本报告旨在为读者提供关于测量系统的详细分析和评估结果。
一、背景介绍在任何生产或制造领域中，对产品进行准确的测量是确保质量控制的关键因素。
测量系统即测量工具、设备和人员的组合，用于定量评估产品的属性或特征。
可靠性和准确性的测量系统对于正确评估产品的一致性、稳定性以及满足客户要求至关重要。
二、测量系统分析的目的测量系统分析的主要目的是评估和改进测量系统的性能，确保测量结果准确可靠。
该分析有助于确定测量系统的误差来源，评估测量设备和工具的重复性和再现性，并为生产过程提供可靠的测量数据，帮助生产商做出正确的决策。
三、分析方法选择合适的分析方法对测量系统进行评估是至关重要的。
常用的MSA方法包括重复性和再现性分析、偏差和准确度分析、稳定性分析以及测量能力评估。
根据实际情况和需要，可以选择单因素方差分析、方差－方差分析或组件间方差分析等方法。
四、评估结果1. 重复性和再现性分析：通过对同一样本进行多次测量，计算重复性和再现性指标。
根据分析结果确定测量系统中存在的误差来源，以及测量设备和操作者之间的差异。
重复性和再现性分析结果对评估测量系统的稳定性和可靠性至关重要。
2. 偏差和准确度分析：通过与真实值进行比较，分析测量系统的偏差和准确度。
评估测量结果与实际情况之间的差异，并确定偏差的来源。
这有助于改进测量系统的精确性和准确性。
3. 稳定性分析：对测量系统的稳定性进行评估，查看测量结果是否随时间发生变化。
通过监测和控制稳定性，可以确保测量系统具有一致性和可靠性。
4. 测量能力评估：评估测量系统的能力，即判断测量系统是否满足产品质量控制的要求。
通过分析测量系统的变异性、精确度和准确度，评估其对于产品特性的测量能力。
五、结论与改进建议基于对测量系统的分析和评估，我们得出以下结论：1. 测量系统的稳定性较高，能够提供一致性和可靠的测量结果。
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
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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)
测量系统分析（MSA）测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。
测量后能够给出连续性的测量数值的为计量型测量系统；而只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。
“计量型”测量系统分析通常包括(Bias)、稳定性(Stability)、(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability&Reproducibility，简称R&R)。
在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
测量：是指以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。
我们通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣，并用它们控制测量系统的偏倚和波动，以使测量获得的数据准确可靠。
有效测量的十原则：1.确定测量的目的及用途。
一个尤其重要的例子就是测量在质量改进中的应用。
在进行最终测量的同时，还必须包括用于诊断的过程间测量。
2.强调与顾客相关的测量，这里的顾客包括内部顾客与外部顾客。
3.聚集于有用的测量，而非易实现的测量。
当量化很困难时，利用替代的测量至少可以提供关于输出的部分理解。
4.在从计划到执行测量的全程中，提供各个层面上的参与。
那些不使用的测量最终会被忽略。
5.使测量尽量与其相关的活动同时执行，因为时效性对于诊断与决策是有益的。
6.不仅要提供当期指标，同时还要包括先行指标和滞后指标。
对现在及以前的测量固然必要，但先行指标有助于对未来的预测。
7.提前制订数据采集、存储、分析及展示的计划。
8.对数据记录、分析及展示的方法进行简化。
简单的检查表、数据编码、自动测量等都非常有用，图表展示的方法尤为有用。
9.测量的准确性、完整性与可用进行阶段评估。
其中，可用性包括相关性、可理解性、详细程度、可读性以及可解释性。
10.要认识到只通过测量是无法改进产品及过程。
基本概念：3.稳定性：测量系统保持其位置变差和宽度变差随时间恒定的能力。
4.偏倚：观测平均值（在重复条件下的测量）与一参考值之间的差值。
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
测量系统分析MSA测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）是一种用于检验和评估测量系统准确度、可重复性和稳定性的方法。
在各种生产行业和研究领域中，测量系统都扮演着重要的角色，这些系统能够测量和记录各种物理量，比如尺寸、温度、压力等。
而MSA旨在确保测量结果的准确性和可靠性，从而保障生产和研究的可靠性和可重复性。
首先，MSA包括三个关键的要素，即精度（accuracy）、重复性（repeatability）和稳定性（stability）。
精度表示测量结果与真实值的接近程度，重复性指相同条件下多次测量的结果的一致性，稳定性表示测量系统在长时间使用过程中的性能保持程度。
这三个要素都是评估测量系统品质的重要指标，需要通过一系列的统计分析方法来评估。
其次，MSA可以通过多种技术和工具进行分析。
常见的分析方法包括方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）、组间方差分析（Gauge R&R）和Cp/Cpk等指标分析。
方差分析通过比较测量系统的变异与总变异的比值，从而确定测量系统的贡献程度。
组间方差分析是一种常用的检验方法，它通过比较同一工件在不同测量系统上的测量结果，确定每个测量系统的准确度和重复性。
Cp/Cpk是一种常用的机制能力指数，可以评估测量系统的性能是否满足工艺要求。
在进行MSA分析时，还需要按照一定的步骤来进行实施。
首先，需要明确测量系统的目标和使用条件。
其次，需要确定要测量的元件或工件，并确定测量系统的参数和所需的样本数量。
然后，进行测量试验，并收集数据。
在收集数据之前，需要确保测量设备的正常运行和校准。
数据收集后，可以进行数据分析，评估测量系统的准确度和可重复性。
最后，根据分析结果，提出改进建议，优化测量系统的性能。
MSA的应用范围十分广泛，可以涵盖制造业、医药行业、科研领域等各个领域。
在制造业中，MSA可以用于产品质量控制、工艺改进和供应链管理等方面。
测量系统分析(MSA)
测量系统分析（MSA）一、什么是测量系统分析？测量系统是指由测量仪器（设备）、测量软件、测量操作人员和被测量物所组成的三个整体。
MSA（Measurement System Analysis）是指检测测量系统以便更好地了解影响测量结果的变异来源及其分布的一种方法。
通过测量系统分析可把握当前所用的测量系统有无问题和主要问题出在哪里，以便及时纠正偏差，使测量精度满足要求。
重复性也叫设备变差。
用同一评价者在同一测量设备上多次测量同一部件，可评价测量设备的变差有多大。
再现性也叫人为变差。
用不同的评价者在同一测量设备上多次测量同一部件，可分析人为因素的影响有多大。
二、GRR评价方法（GRR变异等于系统内部和系统之间变异之和）1．首先界定此测量系统用于何处，如产品检验或工序控制2．选出10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品3．从测试人员中选择2～3人对每个样品进行2～3次随机测量4．记录测量结果并用重复性和再现性表进行运算5．用判别标准进行判断，确定此系统是否合格6．对不合格之测量系统进行适当处理三、测量系统分析标准1．测量系统的精度（分辨率）需比被测量体要求精度高一个数量级，即如要求测量精度是0.001，测量仪器的精度要求须是0.0001。
2．如果GRR小于所测零件公差的10%，则此系统无问题。
3．如果GRR大于所测零件公差的10%而小于20%，那么此测量系统是可以接受的。
4．如果GRR大于所测零件公差的20%而小于30%，则接受的依据是数据测量系统的重要程度和商业成本。
5．如果GRR大于所测零件公差的30%，那么此测量系统不能接受，并且需要进行改善。
四、测量系统的控制测量系统控制需要注意以下几点：1．定期对测量系统进行评估，看GRR是否超出标准范围。
2．定期对仪器设备进行检定使其符合标准要求。
3．对测量系统要有规范的仪器校正标识卡和最后使用期限。
4．要有专人负责和管理仪器软硬件，并定期加以维护，确保其工作在正常状态。
测量系统分析（MSA）
测量系统分析（MSA）测量系统分析（MSA）1目得与范围规范测量系统分析，明确实施方法、步骤及对数据得处理、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得特性进行评估，其所使用得仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设得集合；也就就是说，用来获得测量结果得整个过程。
3.2稳定性：就是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件得单一特性时获得得测量值总变差。
稳定性就是整个时间得偏倚得变化。
3.3分辨率：为测量仪器能够读取得最小测量单位。
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）得十分之一。
Minitab中常用得分辨率指标：可区分得类别数ndc=(零件得标准偏差/ 总得量具偏差)* 1、41，一般要求它大于等于5才可接受，10以上更理想。
3.4过程总波动TV=6σ。
σ——过程总得标准差3.5准确性（准确度）：测量得平均值就是否偏离了真值，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：就是指对相同零件上同一特性得观测平均值与真值得差异。
%偏倚=偏倚得平均绝对值/TV。
3.5.3线性：在测量设备预期得工作量程内，偏倚值得差值。
用线性度、线性百分率表示。
3.6精确性（精密度）：测量数据得波动。
测量系统分析得重点，包括：重复性与再现性3.6.1重复性：就是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件得同一特性时获得得测量值变差。
重复性又被称为设备波动（equipment variation，EV）。
3.6.2再现性：就是由不同得评价人，采用相同得测量仪器，测量同一零件得同一特性时测量平均值得变差。
再现性又被称为“评价人之间”得波动（appraiser waration，AV）。
3.6.3精确性%公差（SV/Toler），又称为%P/T：就是测量系统得重复性与再现性波动与被测对象质量σ/ (USL-LSL) *100%。
测量系统分析(MSA)
MSA
测量系统分析
测量系统的规划（一）
• 由小组根据被测量特性的重要程度确定测量系 统。同时考量：
– 产品规范是什么？预期的过程变差是多少？需要什 么样的分辨率？ – 量具需要怎样的操作方式？需要操作者具备哪些技 能？怎样培训？ – 如何测量？是否人工测量？在哪里测量？零件的位 置和固定是否是可能的变差来源？接触测量还是非 接触测量？ – 测量如何被校准？校准频率？谁来校准？
• 什么是测量仪器？
– 用来进行测量的任何仪器。
• 什么是检验员（或者鉴定人）？
– 使用测量仪器进行测量的个人
MSA
测量系统分析
有关测量数据的常见问题
• 测量系统：不仅指量具。
– 测量系统包括：人（及其培训）、过程（测量程 序）、设备（量具或测量工具）、系统、及所有这 些因素的相互作用。 – 测量总偏差：
MSA
测量系统分析
第2类要素：与测量系统制造有关的问题 （设备、标准、仪器）
• 是否已在系统设计中针对变差来源的识别？设计评审； 验证和确认。 • 校准和控制系统：推荐的校准计划和设备审核及其文 件。频率、内部或外部、参数、生产过程中的验证检 查。 • 输入要求：机械的、电子的、液压的、真空的、波动 抑制器、干燥器、滤清器、作业准备和操作问题、隔 离、解析度和灵敏度。 • 输出要求：类比或数位、文件和记录、档案、保存、 存取、备份。 • 成本：开发、采购、安装、操作和培训的预算要素。
MSA
测量系统分析
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，如：假设使用某一在稳定条件下 操作的测量系统对某一特定特性值进行 了几次测量，如果这些测量值均与该特 性的参考值（master value）“接近”）， 那么，数据的质量被称为“高”；同样， 如果部份或所有的测量值与参考值相差 “很远”，则数据的质量很“低”
测量系统分析(MSA)
数显高度尺 JL-12
√
√
√
n/a
n/a
n/a
n/a 2011-5-16
带表卡尺 JL-11
n/a
√
√
n/a
n/a
n/a
n/a 2011-5-17
通止规
JS-25
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
√
n/a
n/a 2011-5-18
5.MSA活动前的准备
5.2MSA评价中需要考虑的3个问题
在评价测量系统时必须考虑三个问题： 测量系统必须显示足够的灵敏度
测量样品
随着量程的增加，测量值偏倚真实值越来越大
4.MSA中的基本术语
MSA活动中经常遇到的基本术语
4.10 重复性Repeatability
由一位评价人多次使用同一种测量仪器，测量同一零件的同一特性 时获得的测量变差 (也被称之为测试-再测试误差) 通常指设备变差（E.V）是测量系统的一种固有散布
仪器具有足够分辨力 测量系统具有有效分辨率
测量系统必须是稳定的
测量系统变差只归因于普通原因
统计特性（误差）பைடு நூலகம்预期的范围内一致
5.MSA活动前的准备
5.2.1分辨力
分辨力的要求
测量仪器分辨力至少是被测范围的十分之一 测量系统的分辨力
–建议的要求是总过程6σ(标准偏差)的十分之一
good bad
产品
原料
PROCESS
不良的测量系统会 对产品造成误判
4.MSA中的基本术语
MSA活动中经常遇到的基本术语
4.1.基准值：真值
被普遍承认的被测体数值。并且作为和其他测量值比较的 标准样本。 基准值具有以下特征： – 一个基于科学原理的理论值或确定值。 – 一个基于某国家或国际组织的指定值。 – 一个基于科学或工程组织主持的合作试验工作产生的一 致同意值。 – 对于具体用途，采用接受的参考方法获得一个同意值
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量测系统分析M S A Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】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5鉴别力5量测系统变异的类型7量测系统分析8再现性8再生性9零性间变异10偏性10稳定性11线性13范例说明15量测系统研究之准备20计量值量测系统之研究21稳定性之准则21偏性之准则21独立取样法21图表法22分析23再现性与再生性之准则23全距法23平均值与全距法23.1执行研究24.2图表分析26.3计算及研究34变异数分析法38量具绩效曲线43计数值量具研究47短期法47长期法48第3章附录标准常态分配表52常数表54如何适当的选用量测系统分析流程55表格56量测系统分析版(Measurement System Analysis)第1章量测系统介绍1.1概述、目的、术语概述我们知道，一个制程的状况必须经由量测来获取相关信息，因此量测数据将会决定制程是否应被调整，如果统计结果，制程超出管制界限，即制程能力不足时，则须对制程作某些调整，否则，制程将会在无调节的状态下运作。
量测数据的另一用途是可以检视二个或更多变异彼此之间是否存在某种关系性，如塑料件的尺寸将与进料温度有关。
因此，量测数据的品质对于制程分析结果占有相当重要的因素，为了确保分析结果不致对制程误判，就必须重视数据的品质。
量测数据品质与制程是否在稳定状况下所获得的多种量测有关，若在稳定状况下所获得某一特性的量测数据，其结果”近似于”该特性的标准值，则数据品质可谓”高”；若某些或全部数据偏离标准值甚远，则数据品质可谓”低”。
常用于表示数据品质高低的统计特性有偏差与方差，所谓偏差是指量测数据平均值与标准值之差异；所谓方差则是指量测数据本身之间差异。
如果数据品质是不可接受，则必须加以改进，然而这常常应改进量测系统本身，而非改进数据。
因此，对于量测系统品质的评估，是极其重要的，其评价程序应包括设计及验证长时间的能力评价追溯标准作业定义管制维修及再验证1.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.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。
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。
(2)量测系统的变异必须小于制程变异。
(3)量测系统的变异必须小于规格界限。
(4)量测之最小刻度必须小于制程变异或规格界限之较小者，一个通用的法则是：最小刻度应小于制程变异或规格界限较小者之1/10。
(5)因量测项目的改变，量测系统之统计特性可能变更，但最大的量测系统变异必须小于制程变异或规格界限较小者。
量测系统的标准量测标准分级中，最高级为国家级标准，由国家级标准对应的次一级标准，称为初级，通常由政府部门或学术机构取得，当然私人公司亦可由国家级标准取得初级的对应。
但因初级标准常常显得太昂贵，故又可对应至次一级标准，称为第二级标准，通常由一般私人企业所取得。
第二级标准又可被对应到另一级，称为作业标准，本级常用于调整在生产中使用的量测系统，又称为生产标准。
总之，不采用可追溯之标准而去确定一个量测系统的精度是难以被接受的，尤其是当生产者与客户之间的量测可能不统一而产生冲突时，更显得可追溯的量测标准之信赖度的重要。
量测系统的通则每一量测系统均应被评估以决定是否适用于预期之工作。
通常以两阶段来评估，第一阶段评估是执行测试以决定量测系统是否具有需求之统计特性，以执行被要求之工作，又称为阶段一评估。
第二阶段评估是执行定期之检定以决定此一量测系统是否维持在可接受状态，即使量测系统例行执行保养及/或再校正、再检定，又称为阶段二评估。
量测系统之测试方法应有书面化程序，包含：范例选择量测项目之规格及执行测试的环境。
规定数据收集、记录及分析之方式。
定义重要条件及原则之作业方式。
追溯之标准。
选择/制定检定方法当选择或制定检定方法时，一般考虑之因素如下：(1)是否使用可追溯国家标准之标准其适用标准是何级水准标准通常为评估量测系统精确度之基本。
(2)在阶段二评估测试时，应采用盲目测量或是易于取得量测值的方式。
所谓盲目测试是指当作业者执行量测时，事先不知被测物是否有任何不同，而在实际的量测环境下执行量测。
(3)检定之成本。
(4)检定所需之时间。
(5)对于非众所皆知的条文应予以定义，如再现性、再生性….等。
(6)是否此量测系统所取得之量测将用以比较其它量测系统所取得之量测如是，则其中之一的量测系统应考虑采用可追溯(1)项标准之检定方法。
(7)阶段二评估之频率，应视该量测系统之统计特性对设施之重要性而定。
第2章量测系统之评价准则2.1概述评估一量测系统时，应确定三项基本问题。
(A)本量测系统是否具备适当的鉴别力(B)是否具有全时的统计稳定性(C)量测误差(变异)是否微小鉴别力量测系统能发现并真实地表示被测特性很小变化之能力，称为鉴别力。
如最小的量测刻度太大而不足以辨别制程变异，则为鉴别力不足。
鉴别力不足的象征将会在R-CHART上显现出来，因此，若使用鉴别力不足的量测系统所表现的R-CHART，将可能造成型I误差。
下图将介绍不同鉴别力之量测系统，所能对制程做不同的管制。
只能显示其制程主要变异来自于平均值偏移不可用于估计制程参数与指数只能显示制程生产符合或不符合产品只能用于制程变异较大的管制不可用于估计制程参数与指数只能提供粗糙的估计能与管制图一起使用被推荐图1.制程分配在区别分类数（Number of Distinct Categories, ndc）上对管制与分析的影响图2可说明鉴别力不足的量测系统被使用在制程上的例子图2制程管制图管制图(a)为量测刻度的量测值；(b)为量测刻度的量测值。
当R值只有1、2或3个值落在管制界限内，或R值虽有4个落在管制界限内，但超过1/4的 R值为0，则此量测系统为鉴别力不足，如管制图(b)量测系统变异的类型 (删除零件间变异)2.再现性(量具变异)(Repeatability)－同一人使用同一量具量测同一零件之相同特性多次所得变异。
2.再生性(人的变异)(Reproducibility)不同人使用同一量具量测同一零 件之相同特性所得之变异。
2.稳定性(Stability)－同一人使用同一量具于不同时间在同一地点量测同一零件之相同 特性所得之变异。
3.偏性(Bias)－同一人使用同一量具量测同一 零件之相同特性多次所得平均 值与工具室或精密仪器量测同一零件之相同特性所得之真值或参考值之间的偏差值Array 2.线性(Linearity)－指量具各作业范围之偏性。
量测系统分析再现性指量具变异本身是定值，因量具本身误差及产品在量具之位置差，则构成量测再现性差异。
如R-CHART在管制状态下，则再现性之标准差或量具变异估计值σeR d =2*量具变异或再现性EVRd e =⨯= 5155152..*σ其中表示在常态分配中具有99﹪信赖度(即99﹪信赖度=，可用2=查附录得出a=，故信赖区间=1－×2)(d2*查附录。
如果量测系统再现性不足，可能原因是：零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度、锥度、样本的一致性。
仪器内部：维修、磨损、设备或夹具的失效、品质或保养不好。
标准内部：品质、等级、磨损。
方法内部：作业准备、技巧、归零、固定夹持、点密度的变异。
评价者内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳。
环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动。
错误的假设—稳定，适当的操作。
缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好。
量具误用。
失真（量具或零件）、缺乏坚固性。
应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）。
再生性指作业者变异是定值，由X －CHART 中比较每一平均值可发现。
再生性或作业者变异之估计标准差σo o R d =2*作业者变异或再生性o *2oσ15.5d R 15.5AV =⨯= R o 为某一作业者最大平均全距与最小平均全距之差，但再生性受量具变异之影响，故必须减去量具变异，即调整后AV AV EV nr nr o e=-⎡⎣⎢⎢⎤⎦⎥⎥=-()()()(.)(.)原2222515515σσ σo AV =/.515 n:零件数 r:量测次数如果测量系统再生性不足，可能原因是：零件之间（抽样样本）：使用相同的仪器、操作者和方法测量A 、B 、C 零件类型时的平均差异。
仪器之间：在相同零件、操作者和环境下使用A 、B 、C 仪器测量的平均值差异。
注意：在这种情况下，再现性误差通常还混有方法和/或操作者的误差。
标准之间：在测量过程中，不同的设定标准的平均影响。
方法之间：由于改变测量点密度、手动或自动系统、归零、固定或夹紧方法等所造成的平均值差异。
评价者（操作者）之间：评价者A 、B 、C 之间由于培训、技巧、技能和经验所造成的平均值差异。
推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时使用这种研究方法。
环境之间：在经过1、2、3等时段所进行的测量，由于环境周期所造成的平均值差异。
这种研究常用在使用高度自动化测量系统对产品和过程的鉴定。
研究中的假设有误。
缺乏稳健的仪器设计或方法。
操作者培训的有效性。
应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）。
2.零件间变异可由X －CHART 发现，若组平均值无落在管制界限外，则零件间变异隐藏在再现性内，且量测变异支配制程变异。
反之，若有过半的平均值落在管制界限外，则此量测系统被认为是适用的。
若量测程序是定值(R-CHART 在管制状态下)且能鉴别零件间变异(X －CHART 之过半点落于管制界限外)，则能估计量测系统标准差σσσm e o =+()22，而零件间标准差σp p R d =2* 故零性间变异PV R d p p ==5155152..*σ，量测系统变异或量具R ＆R=σmR p 为每一零件平均值最大值与最小值之差。