用minitab软件进行测量的说明
用MINITAB软件进行测量系统分析
用MINITAB软件进行测量系统分析简介MINITAB是一款流行的质量管理和统计分析软件，可用于统计数据分析、验证、模拟等多种应用。
本文将介绍如何使用MINITAB进行测量系统分析。
什么是测量系统分析？测量系统分析是一种用于评估测量数据质量的统计分析技术。
它用于评估测量过程的可靠性和稳定性，以确定测量数据的准确性和可行性。
主要目的是确保测量数据是可信、稳定和一致的。
测量系统分析的组成部分测量系统分析主要由以下三个部分组成：1. 重复性分析重复性分析是评估测量系统的稳定性和可重复性的一种方法。
它涉及在同一条件下多次测量一个物品，并记录测量结果。
2. 中误差分析中误差分析是一种确定测量系统误差来源的方法。
中误差主要是针对不同测量器具之间差异的分析。
3.倾向性分析倾向性分析是评估测量系统的准确性的一种技术。
在该分析中，实验员将同一个物品测量多次，然后与实际值进行比较。
MINITAB软件进行测量系统分析在MINITAB软件中，可以使用各种功能和工具完成测量系统分析。
以下是一个简单的步骤指南：1. 输入数据将所有与测量系统相关的数据输入到MINITAB中。
这些数据可能包括实际测量值、类型和数量等信息。
2. 启动分析工具启动MINITAB软件中的测量系统分析工具，并选择所需的分析选项。
3. 进行分析在分析工具中，进行重复性分析、中误差分析和倾向性分析。
分析结果将显示在软件中，并提供附加分析和工具。
4. 生成报告根据分析结果生成报告，进行数据可视化和结果研究。
此外还可以使用MINITAB软件中的图表和其他数据可视化工具来展示分析结果。
MINITAB软件提供了进行测量系统分析的多种方法和工具，可以帮助保存大量时间和精力。
使用该软件进行测量系统分析将得到更准确、可靠的数据，并帮助提高测量方法和技术。
用Minitab进行属性一致性(通过不通过)测量系统研究
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等)
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等) 随机性的对所有样本进行测量 Minitab分析 分析结果并确定后续措施
用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究 用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究
大家好！今天我们谈谈：“计数型测量”如何进行测量系统研究。也就是属性一致性分析，用Minitab软件进行
最常见的计数型测量就是通过或者不通过
有时候，测量结果Байду номын сангаас属性值或者计数型数据
计数型测量主要针对测量人员进行
同一测量者对同一零件不同测量轮数的一致性程度
Minitab 结果分析
总观测次数对比真值的一致率
检验员C总共评价50 次，有37次与真值一 致, 74%一致
偏倚是指一切测量值对真值的偏离
我们可以理解为这 是：偏倚
Minitab结果分析
有效判定中（两次结果 一致），将不合格判定 为合格的比率。 A有3次，3/25=12%
检验员和标准的不一致
某些检验员工作不熟练，对标准不熟 判定标准没有规定好，每个人理解不同 评价过程环境不佳，例如灯光等
所有检验员和标准的不一致
重复性不好 检验员各自的评价方式不一致 未落实培训以及效果评估未落实 标准规定不好，以及检验员对标准不熟悉
今天就谈到这，欢迎大家交流！
属性值测量数据的获得
一般需要收集20个或20个以上的零件（最好是100个）
Minitab各功能操作说明
统计 > 质量工具 > 量具研究 > 量具 R&R 研究（嵌套）（破坏性试验）数据的要求：对数据进行排列，以使每一行都包含部件名或部件号、操作员以及实测测量值。
部件和操作员可以是文本或数字。
部件嵌套在操作员中，因为每名操作员都测量唯一的部件。
要设置并随机排列工作表，请参阅创建量具 R&R 研究工作表。
注如果您使用破坏性试验，则必须能够假定一批中所有部件的相同程度足够高，以致于可以把它们当作是同一部件。
在下面的示例中，Daryl 的部件号 1 是与 Beth 的部件号 1 完全不同的部件。
部件号操作员测量值部件号操作员测量值1 Daryl 1.48 1 Daryl 1.481 Daryl 1.43 1 Daryl 1.432 Daryl 1.83 2 Daryl 1.832 Daryl 1.83 2 Daryl 1.833 Daryl 1.53 3 Daryl 1.533 Daryl 1.52 3 Daryl 1.524 Beth 1.38 1 Beth 1.384 Beth 1.78 1 Beth 1.785 Beth 1.33 2 Beth 1.33... ... ... ... ... ...量具R&R 研究需要平衡设计（每个单元格的观测值个数相同）和仿行。
您可以使用[7]中介绍的方法估计任何缺失的观测值。
缺失数据：量具 R&R 研究需要平衡设计（每个单元格的观测值个数相同）和仿行来计算方差分量。
如果出现缺失数据，则可能需要对缺失观测值进行估计。
有关估计的方法，请参见[7]。
估计了缺失观测值后，便可将数据作为平衡设计进行分析。
指定量具公差及量具变异：研究变异：输入要在会话窗口输出的研究变异列中使用的倍数。
默认倍数是 6，这是捕获过程测量的 99.73% 所需的标准差个数。
过程公差：输入已知公差极差（规格上限 - 规格下限）、规格下限或规格上限。
计数型MSA(minitab)
数据收集与整理
按照测量计划进行数据收集
按照制定的测量计划，使用合适的测量系统进行数据收集。
数据整理
对收集到的数据进行整理，包括数据筛选、缺失值处理、异 常值处理等。
分析数据并评估测量系统的性能
数据分析
对整理后的数据进行统计分析，包括 描述性统计、假设检验等。
评估测量系统的性能
根据数据分析结果，评估计数型MSA 的测量系统性能，包括稳定性、重复 性、再现性等方面的评估。
进一步研究计数型MSA在不同行业和 领域的应用，以拓展其应用范围。
深入研究计数型MSA与其他测量系统 评估方法的比较和整合，以提供更全 面的测量系统评估方案。
探索使用其他统计软件进行计数型 MSA分析的可行性，以提高分析效率 和准确性。
鼓励更多企业采用计数型MSA来评估 其测量系统性能，以提高产品质量和 生产效率。
同时间或不同操作员检测到的缺陷的一致性来评估。
案例三：产品包装缺陷检测系统
要点一
总结词
要点二
详细描述
产品包装缺陷检测系统是计数型MSA的又一应用案例，用 于检测产品包装的完整性。
产品包装缺陷检测系统通常使用机器视觉技术来识别包装 上的缺陷或瑕疵，如裂缝、污渍、缺失标签等。计数型 MSA可以用于评估产品包装缺陷检测系统的准确性，通过 比较检测到的缺陷与实际存在的缺陷的一致性来评估。此 外，还可以评估产品包装缺陷检测系统的可靠性，通过比 较不同时间或不同操作员检测到的缺陷的一致性来评估。
通过识别和纠正测量系统 中的问题，可以减少不必 要的浪费和返工，从而降 低生产成本。
提高生产效率
准确的测量结果有助于加 快生产速度，提高生产效 率。
ห้องสมุดไป่ตู้
计数型MSA的应用场景
MINITAB使用方法MSA
MINITAB使用方法MSAMINITAB是一款用于统计分析和数据可视化的软件工具，可用于各种统计分析和实验设计。
在质量管理中，特别是测量系统分析（MSA），MINITAB可以帮助分析人员评估测量系统的准确性、稳定性和重复性。
以下是使用MINITAB进行MSA的一般步骤。
1.收集数据：首先，要收集一组测量数据，这些数据代表实际生产环境中的测量结果。
确保数据具有代表性，并包含典型的测量范围。
2.打开MINITAB：启动MINITAB软件，并创建一个新的工作表。
3. 数据导入：将测量数据导入MINITAB。
可以选择使用“Worksheet”菜单上的“Import Data”选项，然后从文件中导入数据。
5.数据分析：使用MINITAB的统计工具进行数据分析。
以下是进行MSA分析的一些重要步骤。
a. 平均值和方差分析：使用MINITAB的“Stat”菜单，选择“Basic Statistics”选项，然后选择“Descriptive Statistics”来计算平均值和方差。
c.方差成分图：MINITAB提供绘制方差成分图的工具，通过显示各个因素的贡献，对测量系统的变异性进行可视化。
d. 标准化指数：使用MINITAB的统计功能来计算测量系统的标准化指数，例如Gage R&R指数。
标准化指数是判断测量系统的稳定性和重复性的一种指标。
6.结果解释和报告：根据分析结果，对测量系统进行评估。
根据需要生成分析报告，包括图形、表格和统计指标。
MINITAB提供了丰富的报告和图形生成工具。
以上是使用MINITAB进行MSA分析的一般步骤。
MINITAB提供了广泛的工具和功能，可用于更高级的MSA分析和其他统计分析任务。
使用MINITAB，用户可以更轻松地收集、分析和解释数据，并在质量管理中做出更准确的决策。
Minitab手册
23
———— MINITAB 入门手册 ————
三维图
1)输入到数据窗口
使用与前一部分中相同的数据。阅读 读Minitab数据文件夹中的 “\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。
2)分析操作
图表
↓ 三维图...
指定X, Y和Z轴的三个变量。 点击[OK]。
3)分析结果
三维图有助于直觉地理解 解Y变量（结果）和两 个X变量（原因）之间 的关系。其他可以利用 的技术如三维表面图和 轮廓图。
在测量主因素时检查测量方法
度量R&R
用于“M”步相同的方法测量和评估。 (检查测量环境是否因改进而改变)
评估主因素(x)的表现(做出改进后分析当前状态)
Xber-R图
用和“A”步相同的方法做图。 *目的是评估X (输入)数据对Y (输出)。
针对主原因建立管理系统(设置)
简易 风险管理 控制图 标准化及其他要素
个人资料仅供参考---Kyle
17
———— MINITAB 入门手册 ————
选择“列”
点击[OK]。
3)分析结果
个人资料仅供参考---Kyle
18
———— MINITAB 入门手册 ————
分散绘图
1)输入到数据窗口
阅读Minitab数据文件夹中的 “\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。
运行图
- 1––正态检验
正态检验
正常如果P-值> 0.05(好!)
- 2––检查当前的sigma水平
Z-值(连续和离散值的检验)
估计影响CTQ的因素(分析) 寻找影响Y的因素(X)
产品库存图和处理中货物库存图
Xber-R图
应用Minitab进行测量系统分析
应用Minitab进行测量系统分析引言应用系统的方法研究测量过程，通过对测量系统的分析来评价测量系统和测量数据的质量和可靠性是十分有意义的。
测量系统分析是ISO／TS 16949和ISO10012：2003中重要的测量过程控制技术。
质量改进的有效性在很大程度上取决于测量系统的能力，因此正确的测量往往是质量改进的第一步。
1 测量系统分析的研究内容1.1 基本概念数据是测量的结果，而测量是指"以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业"。
这"一整套作业"就是给具体的事物(实体或软件)赋值的过程。
这个过程的输入有人(操作者)、机(量具和必要的设备和软件)、料(实体或系统)、法(操作方法)、环(测量环境)等，这个过程的输出就是测量系统，见图1。
所谓测量系统分析，是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源，及其对测量结果的影响，最后给出本测量系统是否合乎使用要求的明确判断。
测量系统必须具有良好的准确性(accuracy)和精确性(precision)，通常由偏倚(bias)和波动(variation)等统计指标来表征。
偏倚用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值(真值)之差，其中基准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。
波动表示在相同的条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度，常用测量结果的标准差σ或过程波动VP表示。
波动也可称为变异。
测量数据质量高，既要求偏倚小，又要求波动小。
偏倚和波动中有一项大，就不能说测量数据质量高。
1.2 测量结果波动的分解图2揭示了过程波动的主要来源以及测量系统分析的主要内容。
通过测量系统分析，控制测量系统的偏倚和波动，以便获得准确且精确的测量数据。
1.3 重复性和再现性重复性(repeatability)是指在尽可能相同的、恒定不变的测量条件下，对同一测量对象进行多次重复测量所得结果的一致性。
此时测量值的波动称为重复性，记为VE。
minitab实例分析(1)
查出力 1－β = 0.8
差值：u0－ua ＝25－30＝-5
功效值（查出力）： 1－β ＝0.8 标准差：sigma＝10
A—假设测定－决定标本大小：
(2)：1-sample T（未知u）
<统计－功效和样本数量－ 1-sample t： >
背景：Ha～N（30，100/25） H0～ N（25，100/n ）－为测定分布差异的标本大小
H0: u1=u2=…=un
Ha: 至少一个不等；
背景：确认三根弹簧弹力比较？
P-Value < 0.05 → Ha → u不等，有差异；
信赖区间都重叠 －> u无有意差； 1和2可以说无有意差，1和3有有意差；
A—ANOVA（分散分析）： 两个以上母集团的平均是否相等；
(1)： Two-way A（2因子多水平数）
A—假设测定： Chi-Square-1.MTW
应用一： 测定频度数的同质性：
(5)： Chi-Square t（离散－单样本）
H0: P1=P2=…=Pn Ha: 至少一个不等；
背景：确认4个不同条件下，某不良是否有差异？
P-Value > 0.05
→ Ho →P1 = P2＝…（无差异）
A—假设测定： Chi-Square-2.MTW
背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育； 检查者3需要追加训练； (反复性)
个人与标准的一致性 （再现性？）
两数据不能相差较大， 否则说明检查者一致的 判定与标准有一定差异
M--测量系统分析： 离散型案例（顺序型）：散文.Mtw 背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
测量系统分析MINITAB运用
Measurement System Analysis
实例
一、计量型测量系统分析 二、计数型测量系统分析 三、计数型数据性能曲线（偏倚） 四、在线量具Gage R&R 五、如何针对Gage R&R运用保护带 六、量具校准和使用
GR&R分析的三种方法
• 极差法：短期方法，快速的近似值
• 均值—极差法：长期方法，将变差分解为重复性和再现性。
均值-极差法
均值—极差法： ● 是一种可同时对测量系统提供重复性和再现性的评估值的研究方法。
● 与极差法不同，它可以将测量系统的变差分成两个部分： 重复性 再现性
● 不能确定他们两者之间的交互作用。
均值-极差（X-R）法是确定测量系统的重复性和再现性的数学方法，主 要步骤如下：
1 选择3个测量人（A,B,C）和10个测量样品(典型)。
从图中我们可以获取什么信息？
均值图
均值图-非层叠
均值图-层叠
少于一半的点落在控制限外边： 测量系统缺乏足够的分辨率 样本不能代表期望的制造过程变测零件之间的变差 测量系统能够提供对过程分析和过程有用的信息。
A
B
那组数据可以接受？
结果分析—计算
●盲测原则2：三个人之间都互相不知道其他人的测量结果。
4 结果分析
评价人/ 试验#
A
1
2
3
均值
极差
B
1
2
3
均值
极差
C
1
2
3
均值 极差 零件均值
零件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0.29 -0.56 1.34 0.47 -0.8 0.02 0.59 -0.31 2.26 -1.36
Minitab操作指南
R Chart by 测量人员
A B C UCL=4.792 4 2 0 _ R=1.467 LCL=0 498 500
测量读数 by 测量人员
Sample Range
496 A B 测量人员 C
Xbar Chart by 测量人员
A B C UCL=500.358 _ _ X=497.6
Sample Mean
• Gage Run Chart提供各测量数据的链图，帮助你分 析不同的操作者和工件之间测量结果的差异； • Gage R&R (Crossed) 用于分析当每一被测工件都可 以被多个操作者重复测量时的GR&R分析； • Gage R&R (Nested) 用于分析当每一被测工件不可 以被多个操作者重复测量（即进行破坏性测量）时的 GR&R分析；上述三种选择均针对计量型（连续型）数 据而言。 • Attribute Gage Study (Analytic Method)则是针 对计数型（逻辑型）数据的分析。
样本 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X1 99.70 99.32 99.89 99.15 99.66 97.74 101.18 101.54 101.49 97.16 X2 98.72 100.97 99.83 99.71 100.80 98.82 100.24 100.96 100.67 98.26 X3 100.24 100.87 101.48 99.17 101.06 99.24 99.62 100.62 99.36 97.59 X4 101.28 99.24 99.56 99.30 101.16 98.64 99.33 100.67 100.38 100.09 X5 101.20 98.21 100.90 98.80 100.45 98.73 99.91 100.49 102.10 99.78
应用Minitab进行测量系统分析及评价
在实际的生产和测量过程中是不存在理想的测量系统的， 但是在进行测量系统评价前，一些基本的统计特性必须满足要 求，这是做测量系统分析的前提条件，主要有以下 3 点：
人员，分别对 10 件零件用检定合格的影像仪测量尺寸 1.74依 要求，说明测量系统满足要求。
0.04 mm。3 名检测人员均应受过专业培训，且 3 名检测人员在
（4）测量值伊零件编号：显示零件的主效应，用于比较零件间
测量这 10 个零件时，均不能看到零件的编号，且每个测量人员 的差异。从图中可以看出：1#、3# 的 9 个测量值相差不大，4# 零件
（1）变异分量：主要以柱形图呈现，表示量具的重复性和再 现性（R&R）、重复性、再现性和各部件所占的百分比。从图中可 以看出，量具的再现性比重复性好。
图 2 测量值的量具 R&R（方差分析）报告
4 结论 通过使用 Minitab 软件对影像仪进行测量系统分析，依据测
量结果进行测量系统分析，最终得出影像仪的量具重复性和再 现性满足要求。希望此案例分析过程对其他测量系统的分析评 价提供参考和借鉴。
（1）测量系统的分辨率。测量系统可以被检测出并可以如 实显示出被测特性的最小变化量。分辨率有很多不同的叫法， 如最小示值、最小刻度和最小测量单位等。测量系统的分辨率 不够，会影响测量数据的准确性，不能有效地检查出测量系统 的过程变差，这样的分辨率不能用于过程分析，必须进行改进。
（2）测量系统必须受控。在分析测量系统时，必须在系统受 控的前提下进行，测量系统的过程变差只能由一般原因或者不 可避免的原因产生，如两个测量人员使用同一个测具，使用相 同的方法，测量结果有差异，这种差异就是不可避免的原因。
MINITAB使用方法MSA资料
MINITAB使用方法MSA资料MINITAB是一款流行的统计分析软件，常用于数据分析和质量控制。
其中，MSA（测量系统分析）是MINITAB的重要功能之一，用于评估测量系统的准确性、精度和稳定性。
以下是使用MINITAB进行MSA分析的基本步骤和操作指南。
1.数据准备在进行任何分析之前，首先需要准备好所需的数据。
通常，MSA分析需要测量值和重复测量的数据。
确保数据的可靠性和准确性非常重要。
2.导入数据在MINITAB中，打开一个新的工作表，并将数据导入其中。
可以通过以下途径导入数据：直接输入数据，从文本文件中导入，从其他软件（如Excel）中复制粘贴数据。
3.创建测量系统分析工作表在MINITAB的菜单栏中，选择「Stat」-「Quality Tools」-「Measurement Systems Analysis」-「Gage Study（Crossed Design）」来创建测量系统分析工作表。
4.定义变量在弹出的对话框中，选择要分析的测量变量和因子，并定义各个变量的类型。
对于连续型变量，选择「Continuous Data」；对于离散型变量，选择「Attribute」。
根据实际情况，可能还需要定义其他属性，如测量上限、下限、精度等。
5.输入数据在测量系统分析工作表中，输入数据。
确保按照所定义的变量类型正确输入数据。
6.运行分析点击工具栏上的「OK」按钮，开始运行测量系统分析。
MINITAB将根据提供的数据，进行分析并生成结果。
7.分析结果解读8.结果解释和改进根据分析结果，评估测量系统的性能，并提出可能的改进措施。
根据分析结果的可行性，决定是否需要更换测量方法、设备或校准过程。
9.保存和导出结果在完成分析后，可以选择将结果保存为MINITAB项目文件（.MTB）或导出为其他常用格式，如Excel文件或PDF文档。
总结：MINITAB是一款强大的统计分析软件，可用于执行多种数据分析任务，包括MSA（测量系统分析）。
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用MINITAB软件进行测量系统分析质量部陈志明摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系统的能力。
本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。
关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析（MSA）一测量系统分析概述测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、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过程。
理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。
而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。
低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。
测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。
测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。
通常，我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是：1）偏倚: 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；2）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别；3）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便倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的；4）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。
5）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比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上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亦即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”。
二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。
通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测量结果性质（记数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。
限于篇幅，本文仅就空调公司系统性能测试平台（量热计平衡室）的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍，详细方法可参阅本文的参考文献（1）。
测量系统分析步骤：1.验证“量具（gage）”的校准；2.选择工件和测量者执行测量；3.用MINITAB软件进行数据评估；4.分析数据，解释结果，得出结论；5.检查是否有不合格的测量单位，制定长期量具保持/改进计划。
量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。
为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的10件工件进行测量，选择2~3名熟练操作工在不知情的情况下对各工件进行2~3次重复测量，得到一组用于评估测量系统的数据。
将所得数据按要求输入MINITAB软件，执行相关统计分析命令后，即可得到数据的统计特性，根据相应的评判规则既可判断测量系统的能力是否满足要求，既而根据分析结果有针对性的作出长期量具保持/改进计划。
如前所述，关于精确性的数据的统计特性包括测量系统的重复性、再现性等，MINITAB提供不同的分析方法以计算出测量系统的重复性、再现性、被测工件之间的偏差、过程总偏差以及各因素对过程偏差的百分比和对被测特性公差的比例，以考察测量系统相对于过程偏差及规范公差的测量能力，同时MINITAB 还计算出测量系统的区别分类数（Number of Distinct Categories），以考察测量系统的有效解析度。
三用MINITAB轻松实现测量系统分析1.制定测量方案，取得测量数据本文选择空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究中的窗机KC=35/F1（US30M0）性能测试数据为例进行研究，本次试验由R和H两位试验员对10件该机型产品分别进行两次性能测试，其制冷量（W）测得数据如下：表1：性能测试数据表KC-35/F1（US30M0）的制冷量规范值为3500±175W。
2.用MINITAB进行分析MINITAB是美国MINITAB公司为专业质量管理人员开发的一款基于6sigma管理原则的数据统计分析软件，可帮助进行统计计算、假设检验、方差分析、试验设计、统计过程控制（工序能力分析、控制图）、测量系统分析、可靠性和寿命试验分析等质量分析和改进活动，并能进行排列图、因果效应图、直方图、盒状图等图形绘制。
只需输入原始数据，执行相应命令，即可获得计算分析结果。
下面将简单介绍用MINITAB进行测量系统分析的方法。
1）在MINITAB的电子表格内输入表1中数据；2）执行MSA分析命令：选择stat>quality tools>gage study>gage r&r study (crossed)；MINITAB提供了针对各种情形下的精确性分析方法：MINITAB提供五种进行测量系统精确性分析的方法，1）Gage Run Chart,2） Gage R&R (Crossed) , 3）Gage R&R (Nested), 4）Attribute Gage Study (Analytic Method)， 5）Attribute Agreement Analysis。
其中：1）Gage Run Chart提供各测量数据的链图，帮助你分析不同的操作者和工件之间测量结果的差异；2） Gage R&R (Crossed) 用于分析当每一被测工件都可以被多个操作者重复重复测量时的GR&R分析；3）Gage R&R (Nested) 用于分析当每一被测工件不可以被多个操作者重复重复测量（即进行破坏性测量）时的GR&R 分析；上述三种选择均针对计量型（连续型）数据而言。
4）Attribute Gage Study (Analytic Method)则是针对计数型（逻辑型）数据的分析。
5）Attribute Agreement Analysis它的功用在于将测试值与规范值相比较，在逻辑判定（也可以称为二进制特性描述）的情况下对测量结果进行判定。
本文选择的2） Gage R&R (Crossed)中,MINITAB提供了两种分析方法，X BAR and R法和ANOVA法，可以在在进行实际分析时选择两者中的一个。
其中前者将总体偏差分解为工件与工件之间（part-to-part）的偏差，重复性（repeatability）及再现性（reproducibility）三种，而后者则进一步将再现性（reproducibility）分化为操作者偏差及操作者与被测工件之间的交互偏差，由上，我们建议一般采用ANOVA法进行计量型数据的非破坏性的测试的测量系统分析，不推荐使用X BAR and R方法。
3）命令设置：在对话框中设置如下，选择ANOV A方法：点击“gage info”,输入量具信息，点击“options”,输入设置选项如下图：选择占正态曲线下99%面积的5.15个标准差，输入规范公差350，确定交互作用的估计alpha值0.25；4）分别点击OK后即可得分析结果如下：四结果分析1.评判准则量具的重复性和再现性的可接受准则：1)低于10%的误差：测量系统可接受；2)10%至30%的误差：根据应用的重要性，量具成本，维修的费用等可能是可接受的；3)大于30%的误差：测量系统需要改进；4)区别分类数不小于5，测量系统可接受，。
2.图形及结果分析A图（偏差组成图）表明：考察的过程大部分偏差来自于工件与工件之间，来自测量系统的偏差很小；B图（重复性极差控制图）表明：两名试验员对各样机的测试结果都在极差控制限内，说明他们进行试验的方式是一致的；C图（零件评价人均值图）表明：只有4点在控制限内，有90%的测量结果在控制界限之外，说明测量系统能够足以并能够检测到各样机代表的过程的偏差，且没有明显发现试验员与试验员之间的差异；D图（零件链图）表明：10台样机之间存在很大的偏差，没有奇异读数或不一致的零件；E图（评价人比较图）表明：R和H两位试验员之间无差异，也就是说来自评价人之间的偏差为0；F图（零件评价人交互图）表明：交互作用曲线基本是平行的，也就是说在评价人与零件之间没有显著的交互作用。
3.结论测量系统的精度与过程规范的比率(SV/Toler)=7.94% <10%，说明量具对于规范的测量能力是可以接受的；测量系统的精度与总过程偏差的百分比%GR&R=20.44% <30%，说明量具对于过程偏差的测量能力是可勉强接受；区别分类数=6>5，说明测量系统能可靠的对过程偏差进行分级，测量系统是可以接受的；由此，基于对给定规范公差的比率及区别分类数，测量系统是可以接受的。
但是测量系统的重复性较大，可以考虑从进一步维护、校准测量设备，减少零件内偏差等角度对测量系统进行改进。
应该指出的是，测量系统的可接受性不应只取决于这几个简单的指数，应该同时使用随时间变化的图来分析测量系统的长期性能。
五后语影响测量系统的因素是多方面的，本文从测量结果的统计特性的角度介绍测量系统分析的方法，同时，MINITAB是一款数据统计分析的专业软件，广泛的用于企业质量管理、大学统计分析教学等各领域，全球实行6sigma管理的绝大部分企业都在使用该软件。
本文仅就其MSA功能的使用对该软件做简单的说明。
可以肯定的是：MINITAB强大的统计分析功能将使复杂的统计计算分析变的简单明了，也必将改善数据分析在质量改进活动中可操作性，从而进一步提升质量管理水平。
参考文献1.测量系统分析中国汽车技术研究中心译文。