测量系统分析MSA偏倚线性稳定性GAA
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。
测量系统分析指导书MSA
1．目的介绍测量系统质量评定的方法，确定测量系统的适用性、经济性、以确保本公司测量数据质量。
2．范围凡列在本公司产品控制计划上的量具均适用。
3．参考《测量系统分析》参考手册。
4．定义4．1 R&R：即“量具重复性和再现性”的缩写。
4．2 重复性：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，获得的测量量变差。
4．3 再现性：由不同评价人，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。
4．4 偏倚：是测量结果的观察平均值与基准值的差值。
4．5 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总变差。
4．6 线性：是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
5．作业内容5．1 概述5.1.1 对测量数据最有影响的是测量系统的变差。
其主要因素有：量具的偏椅/重复性/再现性/稳定性/线性等。
这些都起因于量具的磨损、劣化、操作程序、操作环境、操作员等。
5.1.2 评价测量数据的信赖性时，上述5.1.1要素中，重复性和再现性对数据特别重要的影响，本指导书将予以重点介绍，与之同时对其余要素作一般介绍。
5．2 量具的重复性和再现性5.2.1 计量型测量系统评价方法—均值和极度差法。
使用记录《量具重复性和再现性数据表》。
5.2.1.1 数据的收集A．随机采取包含十个零件的一个样本，且样本中零件的规格及公差要求相同。
B．按1至10给零件编号，同时指定评价人A、B、C三名（要求熟悉或从事此类工作者），要求使评价人不能看到这些数字。
C．让评价人A以随机的顺序测量10个零件并让另一个观测人将结果记录在第一行对应列内，让评价人B和C测量10个零件且互相不看对方数据，然后将结果分别填入相应的记录单中。
D．使用不同的随机测量顺序重复C步骤操作过程，E．将所有的数据统一输入电脑，由系统自动计算结果及图表，同时打印报告。
5.2.1.2量具的重复性和再现性的判定基准如下：A．小于10%的误差（%R&R）—可接受的测系统；B． 10%~30%的误差—基于应用的重要性，测量装置的成本，维修成本等可能是可接受的；C．大于30% —认为是不可接受—应努力改良的测量系统。
测量系统分析MSA--原理和通用方法
b= ∑y/n-a*（∑x/n）
R2=
[∑xy-∑x∑y/n]2 [∑x2-（（∑x）2/n）]*[∑y2-（（∑y）2/n）]
线性由最佳拟合直线的斜率而不是拟合优度（R2 ）的值确定，斜率越低，线性越好。
分辨力对测量系统变差的影响
分 辨 力 合 适 的 控 制 图
0.145 0.144 0.143 0.142 0.141 0.14 0.139 0.138 0.137 0.136 0.135
0.02
0.015
0.01
0.005
0
0.14555(UCL) 控制上限
0.13571(LCL) 控制下限
0.1810(UCL) 控制上限
用规定的检测方式测量每个零件以确定其基准 值和确认包含了被检量具的工作范围；
让通常情况下使用该量具的操作人之一用该量 具测量每个零件12次；
计算每个零件平均值和偏移平均值； 计算回归直线和直线的拟合优度。
线性计算方法
Y=b+aX
其中：X=基准值；Y=偏倚；a=斜率
a=
∑xy-（∑x∑y/n） ∑x2-（∑x）2/n
再现性或评价人变差（AV或σo）由评价人的最 大平均差（XDIFF）乘以一个常数（K2）得出。 K2取决于量具分析中的评价人数量。评价人变 差包含设备变差，必须减去设备变差来校正。 AV=√[XDIFF×K2]2-（EV）2/n*r
n=零件数，r=试验次数
重复性和再现性——数据分析
测量系统变差重复性和再现性（R&R或σm）的 计算是将设备变差的平方与评价人变差的平方 相加并开方得出： R&R=√[(EV)2+(AV)2]
比较，确定测量系统的重复性是否适于应用。
MSA测量系统(稳定性,偏移和线性研究)分析结果汇报
XXXX作业文件文件编号：JT/C－7.6J－003 版号：A/0（MSA）测量系统分析稳定性、偏移和线性研究作业指导书批准：吕春刚审核：尹宝永编制：邹国臣受控状态：分发号：2006年11月15日发布2006年11月15日实施量具的稳定性、偏移、线性研究作业指导书JT/C－7.6J－003 1目的为了配备并使用与要求的测量能力相一致的测量仪器，通过适当的统计技术，对测量系统的五个特性进行分析，使测量结果的不确定度已知，为准确评定产品提高质量保证。
2适用范围适用于公司使用的所有测量仪器的稳定性、偏移和线性的测量分析。
3职责3.1检验科负责确定过程所需要的测量仪器，并定期校准和检定，对使用的测量系统分析，对存在的异常情况及时采取纠正预防措施。
3.2工会负责根据需要组织和安排测量系统技术应用的培训。
3.3生产科配合对测量仪器进行测量系统分析。
4术语4.1偏倚偏倚是测量结果的观测平均值与基准值（标准值）的差值。
4.2稳定性（飘移）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。
4.3线性线性是在量具预期的工作量程内，偏倚值的变差。
4.4重复性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获得的测量值的变差。
4.5再现性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的测量平均值的变差。
5测量系统分析作业准备5.1确定测量过程需要使用的测量仪器以及测量系统分析的范围。
a)控制计划有要求的工序所使用的测量仪器；b)有SPC控制要求的过程，特别是有关键/特殊特性的产品及过程；c)新产品、新过程；d)新增的测量仪器；e)已经作过测量系统分析，重新修理后。
5.2公司按GB/T10012标准要求，建立公司计量管理体系，确保建立的测JT/C －7.6J －003量系统的可靠性。
6分析研究过程 6.1稳定性分析研究1）取一样件，并建立其可追溯到相关标准的参考值。
(整理)MSA测量系统(稳定性、偏移和线性研究)分析报告
莱州市XX机械有限公司作业文件文件编号：JT/C－7.6J－003版号：A/0（MSA）测量系统分析稳定性、偏移和线性研究作业指导书批准：审核：编制：受控状态：分发号：2006年11月15日发布2006年11月15日实施量具的稳定性、偏移、线性研究作业指导书JT/C－7.6J－0031目的为了配备并使用与要求的测量能力相一致的测量仪器，通过适当的统计技术，对测量系统的五个特性进行分析，使测量结果的不确定度已知，为准确评定产品提高质量保证。
2适用范围适用于公司使用的所有测量仪器的稳定性、偏移和线性的测量分析。
3职责3.1检验科负责确定过程所需要的测量仪器，并定期校准和检定，对使用的测量系统分析，对存在的异常情况及时采取纠正预防措施。
3.2工会负责根据需要组织和安排测量系统技术应用的培训。
3.3生产科配合对测量仪器进行测量系统分析。
4术语4.1偏倚偏倚是测量结果的观测平均值与基准值（标准值）的差值。
4.2稳定性（飘移）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。
4.3线性线性是在量具预期的工作量程内，偏倚值的变差。
4.4重复性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获得的测量值的变差。
4.5再现性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的测量平均值的变差。
5测量系统分析作业准备5.1确定测量过程需要使用的测量仪器以及测量系统分析的范围。
a)控制计划有要求的工序所使用的测量仪器；b)有SPC控制要求的过程，特别是有关键/特殊特性的产品及过程；c)新产品、新过程；d)新增的测量仪器；e)已经作过测量系统分析，重新修理后。
5.2公司按GB/T10012标准要求，建立公司计量管理体系，确保建立的测量系统的可靠性。
6分析研究过程 6.1稳定性分析研究1）取一样件，并建立其可追溯到相关标准的参考值。
如果无法取得这样的样件，则选择一个落在产品测量范围中间的生产零件，指定它为基准样件进行稳定性分析。
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(偏倚、线性、稳定性、GAA)
版本：8日期：2020.02.10量测系统分析作业系统Measurement System Analysis (MSA)一，前言1.所谓『测量系统』是指用来对被测特性的操作、程序、量具、设备、以及操作人员的集合。
2.理想的量测系统应对所测量的任何产品，具有错误分类为零的概率的统计特性。
3.遗憾的是，具有这样理想的统计特性的测量系统几乎是不存在，但是过程管理却又一定要运用到量测系统。
为此，过程管理者不得不采用统计特性不太理想的测量系统。
4.因此需要运用统计方法，评估量测系统可接受程度，以便适切选用一个可以接受的量测系统。
二，进行MSA之前提量测系统包含设备、操作者与场地等之组成，各项操作上之不确定性造成量测结果的变异，在进行系统分析之前，必须进行必要之管制及监督和维持量测过程(包括设备、程序和操作者之技能)，使其处于统计管制状态下，才能得到稳定可靠之评量结果，也能确保确实得到系统实际之量测能力。
在此同时，管理阶层有责任识别对数据的统计特性，也有责任确保用哪些特性作为选择一个测量系统的基础，以及测量它们的可接受方法。
在评价一个测量系统时需要确定三个基本问题，1)测量系统有足够的分辨能力吗？2)这种测量系统在一定时间内是否在统计上保持一致？3)这些统计性能在预期范围内是否一致，并且用于过程分析或控制是否可接受？三，MSA方法选择量测系统分析就是评量其"再现性(Repeatability)"及"再生性(Reproducibility)"(Gage R&R)吗？Gage R&R可衡量提供一量测系统总和量测能力之统计指标，因此容易形成MSA=Gage R&R的看法，但这并非完全正确。
应依照量测系统用以测定质量特性之需求，决定所需要具备哪些可被接受之统计特征，这些特征包括"五性一力"："五性"(1)偏移(Bias)(2)稳定性(Stability)(3)线性(Linearity)(4)再现性(Repeatability)(5)再生性(Reproducibility)"一力"(1)鉴别力/分辨力(Discrimination)四，MSA作业系统本量测系统分析(MSA)作业系统包含以下常用MSA方法，摘要说明重点如下：(1)偏移(Bias)：指由同一操作人员使用相同量具，量测同一零件之相同特性多次数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基准值之间的偏差值。
(整理)MSA测量系统(稳定性、偏移和线性研究)分析报告
莱州市XX机械有限公司作业文件文件编号：JT/C－7.6J－003版号：A/0（MSA）测量系统分析稳定性、偏移和线性研究作业指导书批准：审核：编制：受控状态：分发号：2006年11月15日发布2006年11月15日实施量具的稳定性、偏移、线性研究作业指导书JT/C－7.6J－0031目的为了配备并使用与要求的测量能力相一致的测量仪器，通过适当的统计技术，对测量系统的五个特性进行分析，使测量结果的不确定度已知，为准确评定产品提高质量保证。
2适用范围适用于公司使用的所有测量仪器的稳定性、偏移和线性的测量分析。
3职责3.1检验科负责确定过程所需要的测量仪器，并定期校准和检定，对使用的测量系统分析，对存在的异常情况及时采取纠正预防措施。
3.2工会负责根据需要组织和安排测量系统技术应用的培训。
3.3生产科配合对测量仪器进行测量系统分析。
4术语4.1偏倚偏倚是测量结果的观测平均值与基准值（标准值）的差值。
4.2稳定性（飘移）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。
4.3线性线性是在量具预期的工作量程内，偏倚值的变差。
4.4重复性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获得的测量值的变差。
4.5再现性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的测量平均值的变差。
5测量系统分析作业准备5.1确定测量过程需要使用的测量仪器以及测量系统分析的范围。
a)控制计划有要求的工序所使用的测量仪器；b)有SPC控制要求的过程，特别是有关键/特殊特性的产品及过程；c)新产品、新过程；d)新增的测量仪器；e)已经作过测量系统分析，重新修理后。
5.2公司按GB/T10012标准要求，建立公司计量管理体系，确保建立的测量系统的可靠性。
6分析研究过程 6.1稳定性分析研究1）取一样件，并建立其可追溯到相关标准的参考值。
如果无法取得这样的样件，则选择一个落在产品测量范围中间的生产零件，指定它为基准样件进行稳定性分析。
MSA测量系统(稳定性、偏移和线性研究)分析报告
XXXX作业文件文件编号：JT/C－7.6J－003 版号：A/0（MSA）测量系统分析稳定性、偏移和线性研究作业指导书批准：吕春刚审核：尹宝永编制：邹国臣受控状态：分发号：2006年11月15日发布2006年11月15日实施量具的稳定性、偏移、线性研究作业指导书 JT/C－7.6J－0031目的为了配备并使用与要求的测量能力相一致的测量仪器，通过适当的统计技术，对测量系统的五个特性进行分析，使测量结果的不确定度已知，为准确评定产品提高质量保证。
2适用范围适用于公司使用的所有测量仪器的稳定性、偏移和线性的测量分析。
3职责3.1检验科负责确定过程所需要的测量仪器，并定期校准和检定，对使用的测量系统分析，对存在的异常情况及时采取纠正预防措施。
3.2工会负责根据需要组织和安排测量系统技术应用的培训。
3.3生产科配合对测量仪器进行测量系统分析。
4术语4.1偏倚偏倚是测量结果的观测平均值与基准值（标准值）的差值。
4.2稳定性（飘移）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。
4.3线性线性是在量具预期的工作量程内，偏倚值的变差。
4.4重复性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获得的测量值的变差。
4.5再现性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的测量平均值的变差。
5测量系统分析作业准备5.1确定测量过程需要使用的测量仪器以及测量系统分析的范围。
a)控制计划有要求的工序所使用的测量仪器；b)有SPC控制要求的过程，特别是有关键/特殊特性的产品及过程；c)新产品、新过程；d)新增的测量仪器；e)已经作过测量系统分析，重新修理后。
5.2公司按GB/T10012标准要求，建立公司计量管理体系，确保建立的测JT/C －7.6J －003量系统的可靠性。
6分析研究过程 6.1稳定性分析研究1）取一样件，并建立其可追溯到相关标准的参考值。
测量系统分析(MSA)2
一．稳定性：1．定义：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。
2．使用均值和极差控制图，该控制图可提供方法以分离影响所有测量结果的原因产生的变差（普通变差）和特殊条件产生的变差（特殊原因变差）。
凡信号出现在控制值外点均表现“失控”或“不稳定”。
3．研究：绘出标准（样件）重复读数X或R，图中失控信号即为需核准测量系统的标志。
4．操作要领：必须仔细策划控制图技术（如取样时间、环境等），以防样本容量、频率等导致失误信号。
5．稳定性改进①从过程中排除特殊原因——由超出的点反应。
②减少控制限宽度——排除普通原因造成的变差。
图2测量系统特性图二．偏倚1．定义：偏倚——测量结果的观察平均值与基准的差值。
2．操作方式：①对一件样件进行精密测量。
②由同一评价人用被评价单个量具测量同一零件至少十次。
③计算读数平均值。
④偏倚=基准值-平均值3．产生较大偏倚的原因①基准误差②磨损的零件③制造的仪器尺寸不对④测量错误的特性⑤仪表未正确校准⑥评价人使用仪器不正确。
三．重复性1．定义：重复性——由一个评价人采用一种测量器具，多次测量同一零件的同一特性时获得的差值。
2．测量过程的重复性意味着测量系统自身的变异是一致的。
重复性可用极差图显示测量过程的一致性。
3．重复性或量具变差的估计：σe=5.15×R/d2d2——常数（查表得）与零件数量、试验次数有关。
5.15——代表正态分布的90%的测量结果。
四．再现性1．定义：再现性——由不同评价人采用相同测量器具测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。
2．测量过程的再现性表明评价人的差异性是一致的。
若评价人变异存在，则每位评价人所有平均值将会不同，可采用均值图来显示。
3．估计评价人标准偏差σo=5.15×R o/d2d2——常数（查表得）与零件数量、试验次数有关。
5.15——代表正态分布的90%的测量结果。
R o=R MAX-R MIN由于量具变差影响该估计值，必须通过减去重复性来纠正校正过的再现值=√〔5.15×R o/d2〕-〔（5.15σe）2/nr〕n—零件数量r—试验次数五．线性1．定义：线性——在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
测量系统分析(MSA)(DOC 4页)
测量系统分析（MSA)(DOC 4页)部门： xxx时间： xxx整理范文，仅供参考，可下载自行编辑测量系统分析（MSA）第一章通用测量系统指南第一节引言、目的和术语一．引言1．测量数据的作用：①测量数据和统计量与过程统计控制限值进行比较，确定过程是否调整。
②确定每个变量间是否存在函数关系。
2．测量数据的质量：①测量值与特性标准值“接近”——质量“高”。
测量值远离特性标准值——质量“低”。
②数据质量好坏的表现a．偏倚——指数据相对标准值的位置。
b．方差——指数据的分布。
二．目的：为评定测量系统提供可选择的方法三．术语1．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。
2．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。
3．测量过程——赋值的过程。
第二节测量系统的统计特性一．测量系统必须处于统计过程中。
二．测量系统变异小于制造过程变异。
三．变异应小于公差。
四．测量精度应高于过程变异和公差。
五．测量系统统计特性可能随被测项目改变而变形。
第三节标准一．分类最高标准——国家标准。
第一级标准——国家标准传递到下一级的标准。
第二级标准——第一级标准传递到下一级的标准。
工作标准——用来校准生产设备中建立的测量系统。
（也称生产标准）。
标准追溯性——通过一个不间断的比较链，可将单个测量结果与国家标准相联系。
二．使用：可追溯标准的使用有助于减少生产者和顾客间测量结果不一致时产生的矛盾。
第四节通用指南一．测量系统的评定步骤1．第一步：验证该测量系统在测量正确的变量。
2．第二步：确定该测量系统应具备什么样可接受的统计特性。
二．测量系统的评定1．第一阶段：了解测量过程，确定系统能否满足需要，有两个目的：①确定该系统是否具有所需要的统计特性。
应在实际使用该系统之前进行。
②确定对系统有显著影响的环境因素。
2．第二阶段：验证测量系统应持续具有恰当的统计特性。
常用“量具R和R平均值”形式。
测量系统分析MSA(偏倚、线性、稳定性、GAA)待修改
X CL ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### #####
R CL ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### ##### #####
判定基準
nr≧90% 表示量測系統是好的。 nr＜60% 表示量測系統是不合格的。 n60%≦r＜90% 表示量測系統是合格但需限制用途。
測定次數 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 參考值測 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009 0.009
量具或量測系統的
量具或系統的量測
量具或系統的應用
定義：當量測是屬非破壞性檢測時，我們可用3.1~3.5 MSA方法或其它統計方法加以研究量 測系統的變異，然而對破壞性檢測而言，因無法對相同零件做重覆檢測，因此需要使用其 它方法。本文所介紹方法來自“1990 polymers, Lamination & Coating Conference USA”。 在評估量測過程，我們所關心的兩件事是：量測本身變異及產品的變異。當檢測是屬破壞 性時，想要完全獨立得到此兩種變異是不可能的，然而藉著小心與客觀的選擇樣本，使產 品間變異降到最低，即可得到量測過程變異，並據以評斷量測系統的好壞。 分析方法： 1. 使用相同檢驗員、相同量測方法及相同量測儀器進行破壞性量測系統分析。 2. 取得樣本,樣本儘可能是均質性,例如量測每批 製程中SPC量測平均值，以及最終產品量測 值。 3. 製作全距圖R 4. 計算 （量測過程變異/誤差 ） 5. 製作移動全距圖 6. 計算 （產品測量變異/誤差 ） 抽取10個同一規格的零件上製備3個相同測試試片(需小心使試片間變異小)，任意選取？個 操作員使用量具測量這共30個零件，得到的數據透過全距管、移動全距圖、並計算相關係 數後判定。
新版MSA稳定性测量系统稳定性分析
新版MSA稳定性测量系统稳定性分析稳定性是衡量一个测量系统的重要指标之一，对于稳定性差的测量系统，其测量结果将无法准确反映被测对象的真实情况，从而影响到整个测试过程和数据分析的可靠性。
因此，对于新版MSA稳定性测量系统的稳定性进行分析是非常必要的。
首先，稳定性测试应该包含多个方面的要素，如重复性、回归性和再现性等。
重复性是指在相同条件下，连续进行多次测量所得结果之间的变异程度；回归性是指在不同条件下，对同一特性进行多次测量所得结果之间的变异程度；再现性是指由不同测量者和不同测量设备进行的多次测量所得结果之间的变异程度。
这三个要素反映了测量系统内部和外部因素对结果产生的影响，是评价系统稳定性的关键要素。
其次，针对这些要素，可以采取一系列的稳定性测试方法。
例如，对于重复性的评估可以采用方差分析法，通过分析不同测量条件下的方差比较结果之间的差异来评估系统的稳定性；对于回归性的评估可以采用线性回归分析，通过拟合曲线来判断测量结果是否符合线性关系，进而评估系统的稳定性；对于再现性的评估可以采用方差分析法，通过不同测量者和测量设备进行的重复测量结果的方差比较来评估系统的稳定性。
同时，在进行稳定性分析时，还需要考虑测量系统背景噪声的影响。
背景噪声是指测量系统在测量过程中由于环境、材料等因素引起的随机误差，其存在会对稳定性测试结果产生一定的干扰。
因此，对于背景噪声的控制也是保证测量系统稳定性的重要环节。
可以通过增加测量次数、采用平滑算法或者噪声滤波器来减小背景噪声对稳定性测试的影响。
最后，稳定性分析的结果应该在测量系统设计和操作过程中得到充分的应用。
通过对稳定性测试结果的分析，可以找出系统存在的问题，并采取相应的措施进行改进，如优化测量设备的校准程序、改进测试方法、提高测量者的技能水平等，从而提高测量系统的稳定性。
综上所述，对新版MSA稳定性测量系统进行稳定性分析，可以通过评估重复性、回归性和再现性等要素，采用方差分析法和线性回归分析等方法，控制背景噪声的干扰，将分析结果应用于系统的设计和操作中，从而提高系统的稳定性。
Minitab测量系统分析MSA
4.4（1）.依次在选择栏中依次选择各项填入待选栏
选择栏 按名称依次 选择 待选栏
选择方差分 析更准确
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
一般为6 倍标准差 零件公差 规格
注：其他选项若无要求，选择 默认项，不做改动。
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
10%～30% 10%～30% ＞30% ＞30%
贡献率0.4%，小于1%，测 量系统可接受 %研究变异为6.29%，小于 10%，测量系统可接受 %公差为9.69%，小于10%， 测量系统可接受
可区分数为22，大于10， 测量系统可接受
（2）数据分析： A.方差分析表
B.量具R&R表
结果 1.测量系统可接受。 2.测量系统是否接受取决于具体应 用、测量设备成本、维修成本及其 他因素。 3.测量系统不可接受并应予以改进。 %贡献 ＜1% 1%～10% ＞9% %研究变量 ＜10% %公差 ＜10% 可区分的类别数 ＞10 5～10 ＜5
MSA测量系统应用Minitab分析 及使用方法
1. MSA（Measurement System Analysis）——测量系统分析。 是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。 2.测量系统分析的必要性 测量系统必须有良好的准确性与精确性。
4.详细步骤：（以测量曲柄轴外径尺寸为例） 4.1如图所示
统计 质量工具 量具研究
创建量具 R& R研究 工作表
4.2（1）要要求生成《创建量具R&R研究工作表》。
测量员 数量 待测零 件数 测量员 名字
干货｜测量系统分析之偏倚、线性、稳定性！
⼲货｜测量系统分析之偏倚、线性、稳定性！前⾔
与⽣产过程能⼒验收流程相似，测量过程能⼒验收包括测量设备能⼒验收→测量过程能⼒验收→
监控测量过程的稳定性。
本⽂将介绍监视测量过程的稳定性，同时也给⼤家介绍与偏倚相关的
三个概念——偏倚、线性、稳定性！
1
偏倚、线性、稳定性定义
偏倚、线性、稳定性是都跟偏倚相关的⼀组概念，线性是量程上的偏倚，稳定性是时间上的偏
倚：
2
偏倚
⾸先，我们了解偏倚的概念，偏倚采⽤假设检验法进⾏研究，研究⽅法如下：
总结：按如上的⽅法分析，如果统计的t值位于95%置信区间内，说明偏倚可接受；如果不位于
置信区间内，说明偏倚不可接受，须调零。
3
线性
线性计算⽐较复杂，可以按如下步骤借助统计⼯具辅助进⾏线性分析：
采⽤Minitab如下功能辅助功能进⾏线性分析：
4
稳定性
稳定性分析类似于⽣产⽤控制图，参考如下⽅法实施：。
msa测量系统分析定义与内容
测量系统分析在日常生产中，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。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。
一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。
测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。
测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。
测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。
分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统，否则，不管我们采用什么样的分析方法，最终都可能导致错误的分析结果。
在ISO10012-2和QS9000中，都对测量系统的质量保证作出了相应的要求，要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。
测量系统特性类别有F、S级别，另外其评价方法有小样法、双性、线性等.分析工具在进行MSA分析时，推荐使用Minitab软件来分析变异源并计算Gage R&R和P/T。
并且根据测量部件的特性，可以对交叉型和嵌套型部件分别做测量系统分析。
另外，Minitab软件在分析量具的线性和偏倚研究以及量具的分辨率上也提供很完善的功能，用户可以从图形准确且直观的看出量具的信息。
MSA的基本内容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。
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-0.010 0.870 0.010 1.050
0.010 0.850 -0.010 1.040
-0.003 0.865 0.005 1.045
偏移 0.010
0.000 -0.050 -0.030 -0.010 -0.010 0.000 0.000 0.010 -0.010 0.030 0.000 -0.010 0.000 -0.010 -0.005
1.130 量測值
1.120
1.140 1.090 1.130 1.130 1.140 1.150 1.110 1.120 1.140 1.130 1.110 1.140 1.150 1.170 1.131
偏移 -0.010
0.010 -0.040 0.000 0.000 0.010 0.020 -0.020 -0.010 0.010 0.000 -0.020 0.010 0.020 0.040 0.001
評估人員日 期： 核定人員日 期： 線性評估結 果：
0 0 線性不可接受
量測線性 (Linearity) 分析結果判定：
1、回歸分析統計數據詳如次頁。
2、以
0.0028
上
0.0213
95%信賴區間推定範圍不包含 0，判定斜率不為 0
3、以
-0.1171
上
0.0055
95%信賴區間推定範圍包含 0，判定截距為 0
60
-0.06 )
ANOVA 自由度
迴歸
1
殘差
58
總和
59
SS 0.0701 0.5932 0.6633
MS 0.0701 0.0102
F 顯著值 6.8518 0.0113
截距 基準值
係數 標準誤 t 統計 P-值 -0.0558 0.0306 -1.8234 0.0734 0.0121 0.0046 2.6176 0.0113
下限 95% -0.11712664 0.00284302
上限 95% 0.005459974 0.021323647
檔案名：2701378465.xls 資料表：線性Linearity
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列印日期：2020/7/14
y = -0.0063x + 0.0056
偏移
0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -0.1 -0.1
0.000
0.200
量測系統線性 0.400 0.600 0.800
1.000
1.200
基準值
迴歸統計
回歸式
R 平方 調整的 R 平方 標準誤 觀察值個數
0.1057 偏移=( 0.0121 ) * 基準值 + ( 0.0902 0.1011
y2 -0.020 -0.010 -0.040 0.000 0.010
Y3 0.010 -0.040 0.000 -0.050 -0.040
量測線性 (Linearity) 分析
y4 0.000 0.010 0.020 -0.030 0.000
y5 -0.010 0.000 -0.010 -0.010 0.000
量測線性 (Linearity) 分析
定義：線性是量具在工作範圍內偏移值的差值。 分析方法：量具工作範圍分成五段，各段量15次。取量測 值，計算各段量測值偏移以及偏移平均，使用線性回歸分 析，判斷偏移線性可否接受。
量具或量測系統的名稱： 0 量具或系統的量測範圍： 0 量具或系統的應用用途： 0
基準值 0.420
量測序 量測值
1
0.410
2
0.400
3
0.430
4
0.420
5
0.410
6
0.430
7
0.440
8
0.430
9
0.410
10
0.420
11
0.420
12
0.450
13
0.430
14
0.440
15
0.420
平均 0.424
0.740 偏移 量測值 -0.010 0.720
-0.020 0.730 0.010 0.700 0.000 0.750 -0.010 0.740 0.010 0.730 0.020 0.740 0.010 0.750 -0.010 0.740 0.000 0.770 0.000 0.740 0.030 0.730 0.010 0.730 0.020 0.730 0.000 0.750 0.004 0.737
量測數據表
0.860
1.050
偏移 量測值 偏移 量測值
-0.020 0.870 0.010 1.060
-0.010 0.820 -0.040 1.050
-0.040 0.860 0.000 1.000
0.010 0.880 0.020 1.020
0.000 0.850 -0.010 1.040
-0.010 0.830 -0.030 1.040
0.000 0.860 0.000 1.050
0.010 0.870 0.010 1.050
0.000 0.900 0.040 1.060
0.030 0.880 0.020 1.040
0.000 0.880 0.020 1.080
-0.010 0.860 0.000 1.050
-0.010 0.890 0.030 1.040
y6 0.010 -0.010 -0.030 -0.010 0.010
y7 0.020 0.000 0.000 0.000 0.020
y8 0.010 0.010 0.010 0.000 -0.020
y9 -0.010 0.000 0.040 0.010 -0.010
y10 0.000 0.030 0.020 -0.010 0.010
y11 0.000 0.000 0.020 0.030 0.000
y12 0.030 -0.010 0.000 0.000 -0.020
y13 0.010 -0.010 0.030 -0.010 0.010
y14 0.020 -0.010 0.010 0.000 0.020
y15 y ave 0.000 0.004 0.010 ##### -0.010 0.005 -0.010 ##### 0.040 0.001
4、結果綜合判定： 量測系統之線性不可接受
檔案名：2701378465.xls 資料表：線性Linearity
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列印日期：2020/7/14
回歸分 析數x據
0.420 0.740 0.860 1.050 1.130
y1 -0.010 -0.020 0.010 0.010 -0.010