测量系统分析(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--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。
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
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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
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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。
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(MSA)通用课件
稳定性
稳定性是衡量测量系统在长时间内保持一致性的参数。
稳定性分析通常涉及在一段时间内多次测量同一标准值，以检查测量系统的变化。 这种方法有助于确定测量系统是否随时间推移而发生变化，并评估其可靠性。
重复性和再现性
重复性和再现性是衡量测量系统在不 同操作者或不同条件下的一致性的参 数。
VS
重复性是指在相同条件下，同一操作 者多次测量的一致性。再现性则涉及 不同操作者或不同条件下测量的结果 是否一致。这些分析有助于评估测量 系统的可重复性和可再现性，并确定 其可靠性。
偏倚通常由校准曲线、线性回归分析或其它统计方法确定。 校准曲线是通过比较已知标准值和测量系统所得值来建立的。 线性回归分析则用于评估测量系统的准确性，并确定是否存 在系统误差。
线性
线性是衡量测量系统在预期范围内的 一致性和准确性的参数。
线性分析通过比较不同水平的已知标 准值与测量 系统所得值来进行。这种 方法有助于识别测量系统在高、中、 低值的一致性，并确定是否存在非线 性误差。
范围
确定分析所涉及的测量设备和操作人 员范围，以及需要分析的测量过程和 产品特性。
确定测量系统类型
测量设备
根据分析目的和范围，选择适当的测量设备，并了解其技术规格和性能参数。
操作人员
确定负责测量的人员，了解其资质、经验和培训情况。
制定分析计划
方法
选择适当的测量系统分析方满足要求。
案例二：重复性和再现性分析案例
总结词
本案例介绍了如何进行重复性和再现性分析，以评估 测量系统的精密度和可靠性。
详细描述
本案例通过实际数据展示了如何进行重复性和再现性 分析。首先，对同一实际样品进行多次测量，计算测 量结果的重复性。接着，对不同时间、不同操作者、 不同仪器条件下进行测量，计算再现性。最后，根据 分析结果判断测量系统是否满足要求。
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7
8 9
37
37 36
1
1 1
16
17 18
36
36 36
0
0 0
25
平均
37
36.1
1
0.125
I-MR Chart of 低分辨率
37.0
Individual Value
1 1 1
36.5
UCL=36.452 _ X=36.12
36.0 LCL=35.788 1 3 5 7 9 11 13 15 Observation 17 19 21 23 25
值(真值)之差。偏倚也称准确度，反映测量过 程的系统误差。
基准值
偏倚
观测的平均值
系统误差不能依靠重复测量而降低， 但可以通过校准和修正而减小。
□变差--表示在相同的条件下进行多次重复
测量结果之间的符合程度，用标准差σ或过 程变差PV表示。变差也称精密度，用以反映 测量过程的随机误差大小。
0.99 0.005 PV=5.15 σ 0.005
1.00
Moving Range
1
1
1
0.75 0.50 UCL=0.408 0.25 0.00 1 3 5 7 9 11 13 15 Observation 17 19 21 23 25 __ MR=0.125 LCL=0
（2）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。
稳定性 是对测量系统的准确度和精密度随时间变化的评价。
基准值
好的 差的 Time 1 稳定性 基准值 Time 1
稳定性
Time 2
Time 2
Time 3
Time 3
保持稳定性的条件：
注意满足所需要的外部条件 定期对量测系统做校正或者维修 使用控制图监测稳定性
(4) 线 性
基准值
不精但准
Accurate, not precise
不精又不准
Not Precise, not accurate
偏倚小 变差小
偏倚大 变差小
偏倚小 变差大
偏倚大 变差大
偏倚与变差示意图 Bias and Variation
过程波动的可能来源
用（EV）表示：
EV=5.15 σe
均值
均值
好的重复性
不好的重复性
பைடு நூலகம்
（6）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另件的同一特性 测量的结果，其相互接近的程度。
— ISO 5725-1
再现性（Repeatability）
测量误差的影响
测量系统偏倚
均值
-通过校准确定
total product measurement
准确度
测量系统波动
波动
2 total 2 product
- 通过 “R&R ”确 定
精密度
2 measurement
测量总变差的分解
Vector Analysis
测量系统分析
(Measurement System Analysis)
测量系统分析基本内容
一、测量系统的基本概念 二、测量系统误差的基本类型
三、计量型测量系统研究
四、计数型测量系统研究
一、测量系统的基本概念
什么是测量系统 为什么要研究测量系统 评定测量系统性能的指标
测量：赋值给具体事物以表示它们 之间关于特殊特性的关系
2.过程变差百分率
m % R & R R & R /(TV ) [ ] 100% t
% R & R 10%
10% % R & R 30% % R & R 30%
可以接受
模糊区域 不能使用
3.数据分级数
P PV 1.41[ ] 或 1.41[ ] m R&R
1）小于2，用于过程控制没有任何意义 2）2和4之间，数据可分为高、低两组，不敏感 地过程控制 3）大于5，测量系统用于过程分析可接受
3
4 5 6 7 8 9
35.8
36.3 36.3 35.8 36.5 36.6 36.1
0.6
0.5 0 0.5 0.7 0.1 0.5
12
13 14 15 16 17 18
35.8
35.9 35.8 36.2 35.7 35.8 36.1
0.2
0.1 0.1 0.4 0.5 0.1 0.3
21
22 23 24 25 平均
36.2
35.8 36.3 35.9 36.5 36.1
0
0.4 0.5 0.4 0.6 0.296
I -M R C hart of 高分辨率
37.0
Individual Value
UCL=36.875
36.5 _ X=36.088
36.0
35.5 LCL=35.301 1 3 5 7 9 11 13 15 Observation 17 19 21 23 25
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 无偏倚
观测的平均值 范围的较商部分
基准值
□ 线性 Linearity
量具在量程范围内，偏倚应是基准值的线性函数。
□ 线性度 % Linearity
在预期工作范围内线性误差的变化率。
% Linearity= 斜率 ×过程变差PV
□ 要求:
5.仪器分辨率应至少达到预期过程变差的十分之一。 6.确保测量方法
测量系统研究时应注意的问题
○ 测量应按随机顺序进行 ○ 读数应取至最小刻度的一半 ○ 研究工作应由认真的人员进行 ○ 每一评价采用相同方法
测量系统研究的方法比较
要素 误差的构成 均值极差法 重复性 再现性 —人 零件变差 不存在交互作用时准确 简短 方差分析法 重复性 再现性 —人 —人*零件 零件变差 准确 在没有计算机时复杂
测量过程：赋值过程 测量系统:
被测事物 操作人员 操作程序 测量环境 测量软件 测量设备
活 动
数据 （测量结果）
什 么 是 测 量 系 统
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
为什么要研究测量系统?
表征测量数据质量的指标
偏倚 变差
□ 偏倚--表示多次测量结果的平均值与基准
偏
倚
基准值
偏倚
观测的平均值
□ 偏倚的计算 一位评价人对一个样件测量10次，结果如下：0.75，0.75， 0.80，0.80，0.65，0.80，0.75，0.75，0.75，0.7。由全尺 寸检验设备确定的基准值为0.80mm，该零件的过程变差为 0.70
1 10 X X i 0.75 10 i 1
2 2 2 2 2 2 σ σ σ σ σ + + σT + m = 0 e = P P
TV2 = PV2 + R&R2 = PV2 + AV2 + EV2
%R & R R & R /(TV )
PV
真 值
TV
测量误差
测量误差
R&R
□ 测量系统波动的三种评价方式
1.公差百分率
5.15 m [ ] 100% 公差
(1)分辨率
分辨力的概念（Discrimination）
指示装臵可以有效辨别所指示的紧密 相邻量值能力的定量表示。 ——ISO 10012/1:1992
分辨力的概念（Discrimination）
对标尺型的测量仪器,分 辨率为最小分度值的一半。
对数字型的测量仪器,其 分辨率为末尾数字的刻度。
分辨力的要求：
用（AV）表示：
AV=5.15σ0
操作者2
操作者3
操作者1
再现性与重复性的异同：
同：都是指对同一事物多次量测结果的一致性 异：前提条件相异
量测重复性的前提：量测条件不变
量测再现性的前提：量测条件改变
二、测量系统误差的基本类型
测量系统误差的基本类型
测量系统波动模型及评价
消除测量误差的方法
MSA
SPC
实际的过程波动 过程波动
测量波动
长期 过程波动
短期 过程波动
波动
/样本
测量仪器 波动
操作者 波动
重复性
校准
稳定性
线形
为了识别实际的过程波动, 必须首先识别由于测量系统造成的波动，并且 从过程波动中除去
评定测量系统性能的指标
系统的分辨力 偏倚(系统误差) 稳定性 线性
重复性
再现性
测量系统误差的基本类型
位臵 (Location)
基准值
- 偏倚(Bias) - 线性(Linearity) - 稳定性(Stability)
准确度
（Accuracy） 属系统误差
偏倚
观测的平均值
波动（Variation）
基准值
精密度
（Precision）
- 重复性(Repeatability)
○ 要具有线性 ○ 线性要小
案例:见书本P149页
（5）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，对同一另件的同一特性测量的结果，其相互 接近的程度。