测量系统分析基础知识经典
测量系统学知识
测量系统学知识介绍测量系统(也称为测量学)是工程学和科学研究中的一个重要领域。
它涉及测量、观测和评估物理量和现象的过程和方法。
测量系统的使用广泛，几乎在所有科学和工程领域都会涉及到测量。
本文将介绍测量系统的一些基本知识和相关概念。
测量系统的基本组成部分测量系统由以下几个基本组成部分组成：1.传感器或测量仪器：用于测量和捕捉物理量的设备或工具。
传感器可以是简单的温度计或压力传感器，也可以是复杂的摄像机、声音录制设备等。
2.校准设备：用于校准传感器或测量仪器，使其能够提供准确和可靠的测量结果。
校准设备可用于消除传感器误差、确定其灵敏度和线性度等。
3.数据采集系统：用于收集和记录传感器或测量仪器生成的数据。
数据采集系统可以是基础的数据记录器，也可以是复杂的计算机系统。
4.数据处理和分析工具：用于处理和分析收集到的数据，以提取有关所测量物理量的有用信息。
这些工具可以是简单的电子计算器，也可以是复杂的统计软件和数学模型。
测量误差和精度在测量系统中，测量误差是一个重要的概念。
测量误差指的是测量结果与真实值之间的差异。
由于各种因素，如传感器的不准确性、环境条件的变化等，测量结果很难完全准确。
因此，测量误差是无法避免的。
为了评估测量系统的准确性和可靠性，需要考虑以下几个指标：1.精度：精度指的是测量结果的接近真实值的程度。
精度可以通过校准设备进行检验和调整。
2.重复性：重复性指的是在相同条件下进行多次测量时产生的结果的一致性。
重复性好的测量系统会产生接近的结果。
3.稳定性：稳定性指的是测量系统在长时间内保持测量结果的一致性和准确性的能力。
稳定性好的测量系统能够在不同环境条件下产生相似的测量结果。
4.线性度：线性度指的是测量系统对输入信号的线性响应能力。
线性度好的测量系统对不同范围的输入信号能够保持一致的响应。
测量单位和尺度在测量中，选择合适的测量单位和尺度是非常重要的。
测量单位是用来表示物理量的大小的标准。
不同的物理量有不同的单位，例如长度的单位可以是米（m），时间的单位可以是秒（s）。
测量系统分析入门培训
须改进
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谢谢大家！
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实际值
测量值
观察到的产品变异
测量系统准确度
准确度:平均值 观察值 = 主值 + 测量偏差
实际值
m总量 = m 产品 + m 衡量
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测量值 测量偏差
测量系统的精确度
精确度:变动性
观察到的变动性 = 产品变动 + 衡量的变动
实际值
测量值
2 总量
=
2 产品
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主值
检查员 A 检查员 B
检查员C
检查员 A
Operator B
检查员 B 检查员 C
Operator A
Operator C
Reproducibility
再现性
再现性(Reproducibility)计算:
再现性的标准差估计值
o =(Xmax-Xmin)/d
*
2
再现性(Reproducibility)AV1=5.15
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偏倚
偏倚是对同样的零件的同样特性，真值（基 准值）和观测到的测量平均值的差值。
偏倚是测量系统的系统误差的测量。
偏倚
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测量系统平均值
基准
确定偏倚
1）一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。如果不到 ，选择一个落在生产测量的中程数据的生产零件，指定其 为偏倚分析的标准样本。在工具室测量这个零件n≥10次，
试验 2 3
K1 0.8862 0.5908
%EV
测量系统分析基础
Precision ） 重复性（ Repeatability ） 再现性（ Reproducibility ）
连续型数据 离散型数据
MSA 概要
准确性
用偏倚来表征，用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值之差，其 中基准值是已知的参考值，或以更高级别的测量设备进行多次测量的均值; 精确性 用波动表示，用来表示在相同条件下进行多次重复测量的测量结果分布的分散程 度。
有效性：分为测量者的有效性和系统有效性。 若测量者针对同一被测零件的所有测量结果一致且与基准一致称为有效。测量者 的有效性：指有效零件数量与被测零件数量之比； 若所有测量者对同一被测零件的所有测量结果一致且与基准一致，则称系统有效 。系统的有效性：系统有效零件数量与被测零件数量之比。
漏判率：对每个测量者，将基准为不可接受零件漏判为可接受的机会百分率；
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MSA 概要
测量系统的分辨力 是指测量系统识别并反映被测量的最微小变化的能力。 好的测量系统应该有一适合的分辨力，一般来说，分辨力选择为工程公差带的 十分之一或者更小。 测量系统的偏倚
是指对同一测量对象进行多次测量的平均值与该测量对象的基准值或标准值之 差。通常，可通过校准来确定是否存在偏倚。
测量系统的线性 是指在其量程范围内，偏倚是基准值的线性函数。 测量系统的的稳定性 稳定性通常是指某个系统的计量特性随时间保持稳定的能力。主要是用测量结 果的统计稳定性来衡量。
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MSA 概要
测量系统的重复性 重复性是指在尽可能相同的测量条件下，对同一测量对象进行多次重复测量所 产生的波动。 重复性波动，主要反映了量具本身的波动，记为EV。 测量系统的再现性
MSA基础知识
MSA基础知识
什么是MSA：
Measure system analysis(测量系统分析)：是对一个由人，仪器，测试 方法，所测零件组成系统的测量数据是否有效的评估。
测量系统评价的五个参数：
1、重复性 2、再现性 3、稳定性 4、线 性 5、偏倚性
重复性： 由同一个人，同一台测量设备，同一种方法，同 一个零件多次测试所获得的数值差异
部件 编号
数据 输入
打开Minitab
统计下拉菜单 质量工具
量具分析
创建量具R&R 研究(交叉)
三参数越小表明系统越好，但从图片中可以看出，R&R接近100%， 这个测试系统是失败的
一个部件，三个人总共两侧9次数据表现，数据越离散，测量系统越差
在上下线范围内， 测试值变差越小，测量系统越稳定
箱线图中中心值越大，测量系统越不稳定
数值越接近，表明测量一致性越好
GR&R值≤30% 为OK
GR&R值计算
重复性：EV = R ? K1 K1:常数，根据实验次数而定
试验次数 K1
2
0.8862
3
0.5908
( ) ( ) 再现性：AV = X DIFF ? K2 2 - EV 2 / nr
再现性与重复性数据获取方式
选定需分析仪器 测试方法SOP化 选择测试产品10pcs 挑选测试人员3名 轮流测试10pc产品
重复三次
注：测试人员不可把同一个产品重复三次的动作一次完成
数据分析
采用Minitabห้องสมุดไป่ตู้件进行分析
打开Minitab
统计下拉菜单 质量工具
量具分析
创建量具R&R 研究工作表
测量系统分析最基本的知识
第一章通用测量系统指南MSA目的：选择各种方法来评定测量系统的质量．．．．．．．．．。
活动：测量、分析、校正适用范围：用于对每一零件能重复读数的测量系统。
测量和测量过程：1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系；2)赋值过程定义为测量过程；3)赋予的值定义为测量值；4)测量过程看成一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。
量具：任何用来获得测量结果的装置；经常用来特指在车间的装置；包括用来测量合格／不合格的装置。
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；用来获得测量结果的整个过程。
测量变差：●多次测量结果变异程度；●常用σm表示；●也可用测量过程过程变差R&R表示。
注：a.测量过程（数据）服从正态分布；b.R&R=5.15σm表征测量数据的质量最通用的统计特性是偏倚和方差。
所谓偏倚特性，是指数据相对标准值的位置，而所谓方差的特性，是指数据的分布。
测量系统质量特性：●测量成本；●测量的容易程度；●最重要的是测量系统的统计特性。
常用统计特性：●重复性（针对同一人，反映量具本身情况）●再现性（针对不同人，反映测量方法情况）●稳定性●偏倚●线性（针对不同尺寸的研究）注：对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性（相对于顾客的要求）。
测量系统对其统计特性的基本要求：●测量系统必须处于统计控制中；●测量系统的变异必须比制造过程的变异小；●变异应小于公差带；●测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者（十分之一）；●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时，其最大的变差应小于过程变差和公差带中的较小者。
评价测量系统的三个问题：●有足够的分辨力；（根据产品特性的需要）●一定时间内统计上保持一致（稳定性）；●在预期范围（被测项目）内一致可用于过程分析或过程控制。
●这些问题的确定同过程的变差联系起来是很有意义的。
长期存在的把测量误差只作为公差范围百分率来报告的传统，是不适应汽车行业的发展的。
测量系统分析基础知识详解
量测系统分析(MSA)名目第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 量测系统的通那么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鉴不力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范例讲明15量测系统研究之预备20计量值量测系统之研究21稳定性之准那么21偏性之准那么21独立取样法212图表法22分析23再现性与再生性之准那么23全距法23平均值与全距法23执行研究24图表分析26计算及研究34变异数分析法38量具绩效曲曲折折曲曲折折折折线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(MeasurementSystemAnalysis)第1章量测系统介绍1.1概述、目的、术语概述我们明白，一个制程的状况必须经由量测来猎取相关信息，因此量测数据将会决定制程是否应被调整，要是统计结果，制程超出管制界限，即制程能力缺乏时，那么须对制程作某些调整，否那么，制程将会在无调节的状态下运作。
量测数据的另一用途是能够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，量测数据的品质关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，假设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，那么数据品质可谓〞高〞；假设某些或全部数据偏离标准值甚远，那么数据品质可谓〞低〞。
常用于表示数据品质上下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；所谓方差那么是指量测数据本身之间差异。
要是数据品质是不可同意，那么必须加以革新，然而这经常应革新量测系统本身，而非革新数据。
MSASPC基础知识
再现性：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：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。
线性：在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
9.测量系统的分析目的
测量系统分析的目的应是为了 更好地了解变差的来源，这些来 源可以影响系统产生的结果。
1.应用前的说明
收集数据并用统计方法来解释它们并不是 最终目标，增加知识应成为行动的基础。
研究变差和应用统计知识来改进性能的基 本概念使用于任何领域。
SPC代表统计过程控制，应用统计技术来 控制输出（例如零件）应仅仅是第一步。
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真正理解SPC的知识需要进一步与过程 控制实际相联系。
识别和标注特殊原因（均值图）；
重新计算控制限（均值图）；
为了继续进行控制延长控制限； 有关“控制”的最后概念。
12.9 过程能力解释
讨论下列假设下的过程能力的解释： 过程处于统计稳定状态； 过程的各测量值服从正态分布； 工程及其它规范准确地代表顾客的需
求； 设计目标值位于规范的中心； 测量变差相对较小。
12.6 收集数据
选择子组大小、频率和数据； 建立控制图及记录原始数据； 计算每个子组的均值和极差； 选择控制图的刻度； 将均值和极差画到控制图上。
（接下页）
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注：为了再次强调生产现场的所有 控制限的控制图的应用，还没有计算 控制限（由于没有足够的数据）的初 期操作控制图上应清楚地注明“初始 研究”字样。这样这些标有“初始研究 ”的控制图，不论是用于能力的初次 确定还是用于过程经过改进/改变后的 研究，是仅允许用在生产现场中还没 有控制限的过程控制图。
测量系统分析培训课件
了解、评估和优化
了解
了解新产品的关键参数和特性，确 定测量系统的范围和需求。
评估
通过数据分析工具评估测量系统的 准确度、重复性和稳定性等性能指 标。
优化
根据评估结果，优化测量系统，提 高其性能指标，确保满足生产需求 。
在生产过程控制中的测量系统分析
总结词
监控
监控、校准和调整
实时监控生产过程中的关键参数，如温度、 压力、液位等，确保其在控制范围内。
详细描述
汽车制造中的测量系统分析主要涉及尺寸测量和质量检 测。在尺寸测量方面，使用各种测量工具和仪器，如卡 尺、千分尺、激光扫描仪等，对车身、发动机、底盘等 关键部位进行精确测量，以确保整车的性能和可靠性。 在质量检测方面，采用各种检测技术和统计过程控制方 法，如X光检测、超声波检测、视觉检测等，对零部件 和整车进行全面检测，以确保产品质量和生产效率。
目的
通过对测量系统的分析，了解其精度、稳定性等性能指标， 从而改进测量系统，提高测量结果的可信度和质量。
测量系统分析的重要性
提高产品质量
一个准确的测量系统是保证产 品质量的重要前提，通过测量 系统分析可以发现和解决测量 系统存在的问题，提高产品质
量。
改进生产效率
通过对测量系统的分析，可以了 解测量系统的性能，从而更好地 安排生产计划和生产流程，提高 生产效率。
降低成本
通过对测量系统的分析，可以减少 不必要的生产成本，降低生产成本 ，提高企业的竞争力。
测量系统分析的历史与发展
历史
测量系统分析起源于20世纪80年代，当时主要应用于制造企业，用于评估和 改进测量系统。
发展
随着科技的不断进步和应用领域的不断拓展，测量系统分析已经成为现代企 业质量管理中不可或缺的一部分，广泛应用于制造业、服务业、医疗行业等 领域。
测量系统分析基础
测量系统分析基础测量系统在各个领域中扮演着至关重要的角色。
从制造业到科学研究，准确的测量数据是决策制定和质量保证的基础。
然而，测量系统也存在着一定的误差和不确定性，这就需要我们对测量系统进行基础分析，以便评估和优化其性能。
在本文中，我们将探讨测量系统分析的基础知识和方法。
一、测量系统误差分析测量系统的误差可以分为系统误差和随机误差两部分。
系统误差是由于测量系统本身的固有偏差引起的，而随机误差则是由于各种随机因素造成的。
我们可以通过以下方法对测量系统的误差进行分析：1. 校准和调试：定期对测量仪器进行校准和调试是确保测量系统准确性的关键步骤。
通过与已知准确值进行比较，我们可以评估测量系统的偏差并做出相应的调整。
2. 重复测量：进行多次重复测量可以帮助我们评估随机误差的大小。
通过计算测量结果的平均值和标准偏差，我们可以确定测量系统的稳定性和重复性。
3. 系统误差分析：系统误差通常由于仪器仪表的不准确或操作过程中的偏差引起。
我们可以通过改进或更换仪器、改进操作流程等方式来减小系统误差。
二、测量系统评估指标为了评估测量系统的性能，我们需要使用一些指标。
以下是几个常见的测量系统评估指标：1. 精度（Accuracy）：精度指标衡量了测量结果与真实值之间的偏离程度。
通常使用绝对误差或相对误差来表示精度，绝对误差是指测量值与真实值之间的差距，而相对误差是指绝对误差与真实值的比值。
2. 稳定性（Stability）：稳定性指标反映了测量系统在长时间使用过程中的性能是否保持稳定。
我们可以通过观察重复测量结果的变化情况来评估测量系统的稳定性。
3. 线性度（Linearity）：线性度指标用于评估测量系统在测量范围内是否呈线性关系。
通常使用相关系数来表示线性度，相关系数越接近于1，说明测量系统的线性度越好。
4. 分辨率（Resolution）：分辨率指标表示测量系统能够检测到的最小变化量。
较高的分辨率意味着测量系统可以检测到更小的变化。
测量系统分析的基础知识
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结果分析—作图法
4）建立控制限并用标准控制图分析评价失控或不稳定 状态。
结果分析—数据法
除了正态控制图分析法，对稳定性没有特别的数据分析 或指数。
如果测量过程是稳定的，数据可以用于确定测量系统的 偏倚。
同样，测量的标准偏差可以用作测量系统重复性的近似 值。这可以与（生产）过程的标准偏差进行比较以决定 测量系统的重复性是否适于应用。
机
量具/测量设备/工装
料
被测的材料/样品/特性
法
操作方法、操作程序
环
工作的环境
10
测量系统的统计特性
通常使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量： Discrimination 分辨力(ability to tell things apart) ; Bias 偏倚; Repeatability 重复性; Reproducibility再现性 ; Linearity 线性 ; Stability 稳定性 。
操作者B
稳定性(Stability)：
稳定性 时间2
稳定性：是测量系统在某 持续时间内测量同一基准 或零件的相同特性时获得 的测量值的总变差。
时间1
16
线性(Linearity)：
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值
基准值
基准值
观测平均值 17
量程
线性(Linearity)：
观测的平均值
可能需要具备预期测量值的最低值、最高值及中程数的标 30 准样本是理想的。完成此步后，用线性研究分析数据。
2）让一个评价人，以通常方法测量样本10次以上。 结果分析—作图法
测量系统分析培训课件
测量系统的组成
01
02
03
04
测量设备
用于获取测量数据的设备，如 计量器、仪表、传感器等。
操作人员
负责操作测量设备的人员，需 具备相应的技能和知识。
测量程序
描述如何操作测量设备和获取 测量数据的程序和方法。
环境条件
测量时所处的环境条件，包括 温度、湿度、压力等。
测量系统的关键特性
精度
测量系统对被测量的接近程度 ，包括重复精度和偏移精度。
案例二：应用不确定度评估测量系统的误差
要点一
总结词
要点二
详细描述
不确定度是一个用于评估测量系统误差的指标，它表示测 量结果的可信程度。
首先，我们需要了解不确定度的概念和计算方法。通过应 用不确定度评估，我们可以了解测量系统的误差范围。在 实际操作中，我们可以通过多次测量、计算平均值和标准 偏差等方式，降低误差并提高测量准确度。此外，我们还 可以应用不确定度矩阵和蒙特卡罗模拟等方法，进一步评 估测量系统的可靠性和精度。
根据记录的验证数据，分析误差的分布和 趋势，判断测量系统的准确性和可靠性。
测量系统的可靠性分析
可靠性概念的引入
介绍可靠性的定义和指标，如平均无故障时间（MTBF）、故障率等。
可靠性模型的建立
根据测量系统的特点和组成，建立相应的可靠性模型。
可靠性数据的收集
通过实际运行和维护记录，收集测量系统的可靠性数据。
案例四：应用创新技术改进测量系统的性能
总结词
创新技术可以改进测量系统的性能，提高其准确性和 可靠性。
详细描述
在当今科技快速发展的时代，许多创新技术不断涌现。 我们可以应用新技术如机器视觉、人工智能和物联网等 来改进测量系统的性能。例如，通过机器视觉技术，我 们可以实现自动化、高精度和快速测量。通过人工智能 技术，我们可以对测量数据进行智能分析和预测，提高 测量系统的智能化水平。通过物联网技术，我们可以实 现远程监控和管理测量系统，提高其工作效率和可靠性 。
测量系统分析(MSA)基础知识及操作指导
测量系统分析（MSA）操作指导书一、目的规定测量系统分析和评价方法，以及明确测量系统的接收准则，并针对分析状况组织相关改善，从而确保测量数据的有效性。
二、适用范围1.0、公司内任何计量仪器测量系统；2.0、检测设备每次校准/维修纠正之后；3.0、新设备/仪器来厂校准后；4.0、质量改善数据收集阶段。
三、职责1.0、本手册由品质部负责编写及修订；2.0、实验室计量部门负责MSA相关评估及数据收集；3.0、量具使用部门须无条件配合计量部门对量具进行评估；四、相关术语1.0、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；2.0、分辨力：是仪器可以探测到并如实显示的参考值的变化量，也可以称为可读性或分辨率；3.0、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、环境等的集合；4.0、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”；5.0、线性：指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化；6.0、稳定性：指测量系统在某持续时间内测量同一样品或基准的单一特性时获得的测量值总变差；7.0、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变差；8.0、量具再现性：指由不同评价人，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平均值变差；五、测量系统分析1.0、测量系统分析前，必须确保测量系统处于校准合格情况之下；2.0、偏倚分析偏倚分析采用独立取样法，具体操作如下：2.1、选取一个样品，建立可追溯标准的真值或基准值，若无样本，则可从生产线取一个落在中心值域的样品当成标准值，且应针对预期测试值的最低值、最高值及中程数的标准各取得样本或标准件，每个样本要求单独分析，并利用更高级别量具对每个样本或标准件测量10次，计算其平均值，并把其当成基准值。
测量系统入门知识
测量系统入门知识什么是“测量系统分析”什么是测量系统分析？也许我们不能解释得很清楚，但其实每个人在我们初中化学课上都已经研实践了：读取试管中溶液量的时，为确保读取值的准确度我们需要让视线与页面平直，这是一个简单的测量系统分析的问题。
简单地说测量系统分析就是“对测量系统所作的分析“。
我想这么解释恐怕很难被接受，所以，为了理解MSA的含义，我们可以把它分解成两个部分，一个是“测量系统“，一个是“分析“。
1.什么是测量系统？我们知道测量就是一个对被测特性赋值的过程，测量系统其实就是这个赋值过程涉及到的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境等要素的集合。
系统中各个要素对测量结果的影响可能是独立的，也可能是相互影响的（交互作用）。
2.什么是“分析”？其实，如果要较个真，我们可以说测量系统分析的根本对象不是测量系统，更不是零件，而是测量系统输出的变差。
所以也有用测量变差分析Measurement Variation Staudy（MVS）替代测量系统分析MSA的。
不管叫什么名头，这里的“分析”都代表了一系列的分析方法，关于具体方法，下文将介绍。
MSA要回答的问题是：我们测量出来的数据在多大程度上代表了真实的数据？尽管我们永远不能确保测量出绝对准确的数据，但如果采集的数据偏差过大，那么这些数据就没有分析意义，可见MSA是非常关键的。
MSA的重要性在进行产品生产之前需要明确的搞清楚产品成品所定义的规格，接下来就必须对产品相对应的规格订定量测的方法，而如何准确地测量产品品质特性，这是整个制造活动最最重要确定事项，在任何改善案件中，当问题定义下来后，紧接著就是来讨论如何精准地且有效地对关键特性进行量测，所以在进行DMAIC改善活动中M阶段是整个改善活动中最重要的一个阶段（如图一），无法准确地量测就无法准确地检视现阶段的状况与衡量改善成效。
图一：DMAIC流程图在生产制程上所产生的变异来源也分为两类：1.产品的实际品质变异2.量测上的变异所以我们若能缩小量测上所带来的变异，不但可以精准地对品质好坏进行测量与定义之外，对于生产制程的整体改善也会有一定程度的帮助。
测量系统分析理论学习
标准差的估计（2）
当测量系统既受偶然因素，又受异常因素 影响时，其标准差可用测量数据（样本） 的标准差估计：
S
1 n 1
n i 1
( xi
x)2Biblioteka 其中：x1 n
n i 1
xi
ˆ S
c4
注意：总体参数与样本参数的区别，不能混淆！
计算过程变差PV（例题）
对基准值L=0.80mm的样品测量10次，测量 值如下：
计算极差与操作者的标准差（2）
R0 xmax xmin
ˆ 0
R
d
2
(k
,1)
有时用kn
5.15
d
2
注意：这
里的
d
2
与前面的
不一样
在计算时使 用这个参数， 可以更加简 洁
标准差的修正（3）
由于上述标准差ˆ0 还包含着每名操作者重 复测量引起的波动，故需ˆ对0 作出修正，
此种修正要用相应方差进行。 因为在独立场合方差具有可加性，而标准
测量系统示意图
操作者 设备 软件 被测事物 操作程序 测量环境
赋 数据 值 （测量结果）
表征数据质量的（2个）统计指 标
★什么是高质量的数据呢？ 通常用来表征测量数据质量高低的
统计指标是： 1、偏倚（bias），有时候叫做偏移； 2、变差（variation），一般用标准差
表示。
偏倚（bias）示意图
2、计算量具的重复性：EV 5.15 e
e 重复测量引起的标准差
e的计算
ˆe 的计算
ˆ
是测量过程中由于重复测量引起的标准差，
e
它的估计公式为：
ˆ e
R
d
2
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分辨率
➢指一测量仪器能够检测并忠实的显示相对于参考值 的变化量。通常它也被称为可读程度或解析度。
通常的,此能力的度量是看仪器的最小刻度值,一般 认为模拟式显示装置的分辩力为标尺分度值的一半,数 字式显示的分辨力为末位数的一个字码。
第21页/共34页
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测量系统分析
Measurement Systems Analysis
第1页/共34页
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每一个企业都会遇到这样的问题： • 新测量设备引进是否满足要求 • 不同测量设备是否满足产品的精度要求 • 测量设备维修前后是否存在差异 • 如何评定现用测量设备为产品最佳选择
单样本 T: 工作表 mu = 6 与 ≠ 6 的检验
变量 N 平均值 工作表 15 6.00067
平均值 标准差 0.02120
标准误
95% 置信区间
0.00547 (5.98893, 6.01241)
第39页/共34页
T 0.12
P 0.905
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2.2 分析及结论
与真值或可接受 的参考值“接近” 的程度。
准确性
Accuracy
每个重复读数之间的 “接近”程度。
精确性
Precision
线性
Linearity
偏倚
Accuracy
稳定性
Stability
重复性
Repeatability
再现性
Reproducibility
第11页/共34页
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与AIAG其它参考手册的的关系
对新的或改进的量 具，测量和试验设 备应参考MSA手册 进行变差研究。
MSA是控制图必 需的准备工作。
PPAP
APQP
MSA
SPC
FMEA
MSA为“过程设 计与开发”、 “产品/过程确认” 阶段的输出之一。
MSA对现行的探 测控制方法的探 测度产生影响。
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一、推行背景
质量保证
在产品的质量管理中，数据的使用是极其频繁和 相当广泛的，产品质量管理的成败与收益在很大 程度上决定于所使用数据的质量，所有质量管理 中应用的统计方法（SPC）都是以数据为基础建 立起来的。为了获得高质量的数据，必须对产生 数据的测量系统要有充分的理解和深入的分析。 MSA是SPC的前提。
从MTB生成生成的直方图和计算结果进行判定
数据特征
1
在“直方图”中，可以看出基准
值H0落在蓝色区间内
2
MTB分析报告中，0在95% 置信
区间(-0.0112, 0.0019)内
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结论
说明偏倚 可以接受
说明结果 可以接受
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二、稳定性分析—均值极差法
步骤1：数据采集
基准值
较小的 偏倚
基准值
较大的 偏倚
测量值
有偏倚 无偏倚
测量平均值 (低量程)
测量平均值 (高量程)
基准值
注 ： 线性可视为偏倚对于量程大小不同所发生的变化。
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4、重复性(Repeatability)
定义：指由同一个操作人员用同一种量具经多次测量同 一个零件的同一特性时获得的测量值变差。 （四同） 注：人、量具、被测物、被测特性均不变。
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三、MSA的分析时机
➢ 初次分析应在试生产中且在正式提交PPAP之前进行 ➢ 一般每间隔一年要实施一次MSA ➢ 在出现以下情况时，应适当增加分析频次和重新分析
——量具进行了较大的维修 ——量具失准时 ——顾客需要时 ——重新提交PPAP时 ——测量系统发生变化时
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二、MSA与其它标准的关系
与TS标准要求的关系
对控制计划中列入的测量系统要进行测量系统分析
分析方法及接受准则应与测量系统分析参考手册一致 经顾客批准，可以采用其他方法及接受准则
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二、MSA与其它标准的关系
1.1 基准值的确定
获取一个样件并建立其与可溯到 相关标准的基准值。如果不能得 到这一基准值，选择一件落在生 产测量范围中间的生产件，指定 它为稳定性分析的基准件。跟踪 测量系统稳定性时，不要求该已 知的参考值。
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1.2 采集过程
让一个评价人使用被分析的量具以正常方式按一定的周期（每天、每周） 测量基准件3-5次，测量20组数据，并记录测量数据。
我们应该 怎么办呢？
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目录
一）推行背景 二）MSA与其它标准的关系 三）MSA的分析时机 四）术语和定义 五）MSA方法的分类 六）测量系统分析的准备工作
七）实践篇
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一、推行背景
强制要求
在QS9000（或TS16949等）汽车业质量体系中， 均具有针对测量系统分析的强制性要求。亦即： 企业除应对相关量具（或测量仪器）执行至少 每年一次的定期校正以外，还必须对其实施必 要的“测量系统分析”（即：MSA )
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小实例
2.8 2.78 2.784
2.8 2.82 2.822
直尺 卡尺 千分尺
2.8 2.82 2.819
2.8 2.78 2.781
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样品的选择
样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围。有时 每一天取一个样本，持续若干天。这样做是有必要的，因 为分析中这些零件被认为生产过程中产品变差的全部范围。 一般来说，样品的抽样原则是1-2-4-2-1。
七）实践篇
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一、偏倚分析—独立样件法
步骤1：数据采集
1.1 基准值的确定
获取一个样件并建立其与可溯到相关标准的基准值。如果不能得到这 一基准值，选择一件落在生产测量范围中间的生产件，并将它指定为偏倚 分析的基准值。在计量室里测量该零件n≥10次，并计算这n个数据的均值 ，将该“平均值”视为“基准值”。
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2、稳定性(Stability)
稳定性
时间2
时间1
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。
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3、线性(Linearity)
定义 ： 指量具在预期作用范围内偏倚值的差异。
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小实例
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注意事项
在测量过程中应给样品编号，测试人员不应看 到此编号，而分析人员知道。在测量时，应每测一次 换一个零件。
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测试环境的确定：
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2.1 Minitab软件操作步骤
（d）点选“图形（R）…”选项，并在打开的选项表中选择“数据直 方图 ”后，点击“确定”返回上一级菜单，并再次点击“确定”。
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2.1 Minitab软件操作步骤
（e）生成直方图和计算结果
分析前的准备
人
机
料
法
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环
下一章
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测试人员和分析人员的选择
——测试人员和分析人员不能是同一个人,测试人员 实施测量并读数,分析人员进行记录并分析。 ——评价人应是日常使用被分析检具的操作工/检验 员。 ——测试操作人员和分析人员应经过培训,熟悉操作 方法和分析方法。 ——测量时应尽量采用盲测，以排除人为的干扰。
五、MSA方法的分类
1.偏倚分析
计量型
2.稳定性分析 3.线性分析
MSA 方法
4.重复性分析 5.再现性分析
计数型
交叉表法
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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。
观测平均值
基准值（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。
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强相关-9
相关-3
弱相关-1
注：在此基础上制定MSA分析计划，选择所需的分析方法。
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测量系统分析项目来源
1、控制计划中列入的测量系统。 2、顾客特殊要求的测量系统。 3、需要进行SPC分析的项目。
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