测量系统分析MSA_GRR
GRR测量系统分析MSA
零件
21
Minitab Sixpack
图形输出的问题
变异的组成 超界零件 %影响 %方差分析 %工艺过程 %公差
百 分 比
零件 操作员的极差图 样 本 范 围 操作员 超界操作员
操作员的Xbar图 样 本 均 值
操作员*零件 关系
操作员
均 值
零件
22
Gage R&R: 数字输出
异变的组成 影响 方差分析 工艺过程 公差 重复性 再现性 零件间
11
Minitab Sixpack
异变的组成 影响 方差分析 工艺过程 公差
百 分 比
重复性 再现性 零件间
注意看带条纹的柱条 – 它们 表示总体变异对于数据影响 的%。Gage R&R是测量系 统的总体变异，分为重复性 和再现性。零件之间变异的 柱条表示工艺过程变异的估 计。
10 % 以下误差 – 可接受的 从10%到30% – 由于使用风险、测量仪器的成本、修理成本等考虑也尚
能接受 超过30 % – 认为不可接受 –应该努力全面改进测量系统
9
Minitab Sixpack
10
Gage R&R 间的联系
当操作员的结果可重复以及操作员间的结 果可再现时，可以认为测量过程一致。 当操作员测量的变化相对于工艺过程的变 化或公差范围较小时，标准度量可以有效 检地测到零件之间的变异。 测量所耗工艺过程变异的百分比 (% R&R) 百 分 决定了测量过程的一致性并能检测出零件 比 之间的变异。
零件 19
通过操作员: 变化分析
此图显示了操作员绘制的10个零件数据。 红线连接了操作员所绘制全部10个零件的 平均值，红线应该是水平状态的。任何明 超界操作员 显的倾斜表示操作员与其他操作员相比， 在测量零件时有或大或小的偏移。
MSA-GRR测量系统分析报告
量具名称: Gauge Name.: 量具编号: Gauge No.: 特性: Characteristic : 评价人: Appraisers : 零件 Parts 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 平均值 Xbar GRR
Rp= 0.0000 R double bar = #DIV/0! XbarDIFF = 0.0000 UCLR = LCLR = 0.0000
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[RbarA+RbarB+RbarC]/[评价人数=3] = R double bar [MAX Xbar-MIN X bar] = XbarDIFF [R double bar X D4*] = UCLR [R double bar X D3*] = LCLR
* 2次试验时D4=3.267，3次试验时D4=2.574。7次试验以内D3=0；UCLR代表单个的R的极限 * 圈出极限的值，查明原因
量具编号grr评价人零件parts10平均值xbar平均值xbar极差平均值xbar极差平均值xbar极差零件平均值xpxbarpatsmaxxpminxp00000rbararbarbrbarc评价人数doublebardoublebardiv0
GRR_测量系统分析_MSA_
GRR_测量系统分析_MSA_测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是一种用于评估和改善测量系统性能的方法。
它是在质量管理中非常重要的一环，能够帮助我们确定测量系统的准确性和精确性，以及识别和消除测量误差。
首先，一个良好的测量系统对于质量管理至关重要。
在制造业中，我们经常需要测量各种产品的尺寸、重量、浓度等物理特性，以确保产品符合规格要求。
如果测量系统出现误差，就会导致无法准确地评估产品的质量，进而影响到整个生产过程。
MSA的目标是评估测量系统的重复性、可再现性、准确性和线性。
重复性指的是在相同条件下，同一个测量系统对同一样本的测量结果的一致性。
可再现性是指在不同条件下，同一个测量系统对同一样本的测量结果的一致性。
准确性是指测量结果与真实值之间的接近程度。
线性是指测量系统在整个测量范围内的准确性保持一致。
测量系统分析通常包括以下几个步骤：1.确定评估指标：我们需要确定评估测量系统的具体指标，如重复性、可再现性、准确性和线性。
这些指标将作为评估测量系统性能的依据。
2.收集数据：我们需要采集一定数量的样本数据来进行分析。
这些样本数据应该具有代表性，能够反映真实的测量情况。
3.分析数据：通过统计分析方法，我们可以对收集到的数据进行分析，计算出各个评估指标的数值。
常用的统计分析方法包括方差分析、相关系数分析和回归分析等。
4.判断结果：根据评估指标的数值，我们可以判断测量系统的性能水平。
如果测量系统的重复性和可再现性良好，准确性和线性也在可接受的范围内，那么我们可以认为测量系统具备良好的性能。
5.改善措施：如果测量系统的性能不符合要求，我们可以采取一些改善措施来提高测量系统的性能。
例如，可以对测量设备进行校准和调整，培训测量人员的技能，优化测量程序等。
总结起来，测量系统分析是质量管理中的重要环节，能够帮助我们评估和改善测量系统的性能。
通过MSA，我们可以确定测量系统的重复性、可再现性、准确性和线性等指标，从而确保测量结果的准确性和可靠性。
MSA测量系统重复性与再现性GRR
M S A测量系统重复性与再现性G R RHessen was revised in January 2021MSA测量系统重复性与再现性GR&R分析摘要：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, 而测量系统误差的重复性和再现性由GR&R 研究确定。
由精确度、稳定度、重复性、再现性合并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R,其目的是借助量具量测数据，验证量具是否可靠,是否好用,还可以计算出量具的量测误差；1.重复性（Repeatability ）：当同一零件的同一种特征由同一个人进行多次测量时变异的总和。
说明:其实验数据必须符合以下条件:同一人员、同一产品、同一环境、同一位置、同一仪器、短期时间内.2.再现性（Reproducibility ）：当同一零件的同一种特征由不同的人使用同一量具进行测量时，在测量平均值方面的变异的总和。
说明:其实验数据必须符合以下条件: 不同人员同一产品、不同环境、不同位置、不同仪器、较长时间段.什么时候才需要进行GR&R分析对于需进行GR&R分析的测量系统,一般在以下三种情况下要进行GR&R分析:首次正式使用前每年一次的保养时故障修复后GR&R分析方法1.准备检查员人数：一般为3人。
当以前分析时的GR&R值低于20%时，也可为2人。
试验次数：与检查员人数相同，即两人时为每人两次，三人时为每人3次。
零件数量：一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品。
当以前分析时的GR&R值低于20%时，也可选5个。
2.实施第一名检查员以随机方式对所给的零件进行第一次测量，将测量结果填入表格第二列。
然后第二名检查员同样以随机方式对这些零件进行第一次测量，将测量结果填入表格第六列。
第三名检查员做法相同，将测量结果填入表格第十列。
MSA测量系统分析中关于NDC与GRR
MSA测量系统分析中关于NDC与GRRNumber of Distinct Categories,是指测量得到数据分组的数量值大小的代码。
您搞过直方图的话，知道数据要分组才能绘制直方图。
这个分组的数量就是ndc值。
它决定于测量设备的分辨力。
如果分辨力力不足的话，这个数值就小了。
标准规定必须大于5。
如果数值小，就没有办法计算得出有效的测量系统误差了。
好多极差控制图中极差值都是零。
或者零的数值太多，就是说明分辨力不足。
讲到测量设备的分辨力，过去按照公差范围的十分之一来确定的。
现在是按照被测量过程总变差的十分之一来确定的。
公式 ndc=1.41*PV/GRR 告诉您，这个ndc 的数值从何而来的。
它是反应PV（被测量零件误差）和GRR（测量系统双星误差）这两个数值之间的相互比例。
为什么要乘以1.41？因为，这是矢量计算，不是单单数值计算。
这个1.41就是根号2。
这里可以看出，为什么要用过程总变差的十分之一来判定测量设备的分辨力，而不用被测量零件公差要求的十分之一。
过去，三西格玛原则确定质量成本最小的原则的时候，过程能力指数通常是1就够了。
考虑到中心偏移，提出要求大于1.33。
测量设备的分辨力用被测量零件公差要求的十分之一就够了。
现在质量提高了。
譬如质量水平达到六西格玛的话。
也就是公差除以过程总变差得到的过程能力指数不是1，而是2。
再用这个原则来确定分辨力。
那么测量得到的数值就很难像直方图那样分成好多数据组了。
ndc值来表示就无法大于5。
也就难以判定数据分布是否属于正态分布。
无法判定测量系统是否正常了。
举例来说，零件要求20mm+/-0.10mm。
公差范围0.20mm。
测量设备分辨力选0.02mm，过去可以了。
现在质量水平提高了，譬如，过程总变差是0.10mm的话，这样的分辨力就显得不足了。
应当选0.01mm了。
如果再用0.02mm，测量得到的读数值之间的差异就难以加以区别了，GRR就大了。
上面公式中分母大了。
msa grr标准
msa grr标准MSA GRR标准是度量系统分析（MSA）的工具之一，用于评估测量系统的能力和稳定性。
此标准适用于逐次检测测量数据（例如，测量某物件的长度时，可以多次测量并记录结果）。
以下是针对MSA GRR标准的中文解释。
一、测量系统能力测量系统能力是指测量系统提供正确性和精确性的能力。
若测量系统的能力不足，则所获得的数据可能无法准确反映实际情况。
测量系统的能力评估可通过分析系统的偏倚、线性性和稳定性来完成。
1. 偏倚测量系统的偏倚是指系统得出的平均值与实际值偏离程度的大小。
在MSA GRR标准中，可以通过测量平均向和偏差（分析的是每个测量结果和整体平均值之间的偏离程度）来评估系统的偏倚。
2. 线性性测量系统的线性性是指系统在整个测量范围内是否能保持恒定的量程。
这可以通过分析线性回归来评估。
3. 稳定性测量系统的稳定性是指系统在同一时间内多次测量同一物件时，得出的结果的变化程度大小。
在MSA GRR标准中，稳定性评估可通过分析方差成分来完成。
二、GRR分析GRR（Gage Repeatability and Reproducibility）分析是MSA GRR标准中用于评估测量系统稳定性的一种方法。
GRR分析包括确定系统误差和操作员误差。
1. 系统误差系统误差指由于测量系统本身导致的误差。
在GRR分析中，可以通过测量重复度（重复检测同一物件，检测者亦相同），来评估系统误差。
2. 操作员误差三、数据分析在完成GRR分析后，需要对测量数据进行统计分析。
以下是MSA GRR标准中常用的数据分析方法：1. Cp和Cpk指标：可用于衡量测量系统的能力是否足够，以满足产品或过程的规格要求。
2. 误差图：可以帮助用户直观地评估测量系统的稳定性和误差。
3. 方差分析（ANOVA）：可用于确定系统误差和操作员误差及其交互作用的大小。
综上所述，MSA GRR标准是一种用于评估测量系统能力和稳定性的方法。
通过对系统偏差、线性性和稳定性进行评估，以及GRR分析和数据分析，可以获得全面的测量系统能力信息。
MSAGRR计算方法详细算法
MSAGRR计算方法详细算法MSA（Measurement Systems Analysis）GR&R（Gauge Repeatability and Reproducibility）是一种衡量测量系统准确性和可再现性的方法。
它主要用于评估测试设备（例如测量工具，仪器等）和测试员之间的差异，以确定测量系统的可靠性和稳定性。
下面将详细介绍MSA GR&R的计算方法。
1. 推导总变异（Total Variation）：首先，收集所需测量数据。
这些数据通常由多名测试员对同一物品进行多次测量而得到。
然后计算每次测量结果的平均值，并计算所有平均值的总平均值。
然后计算每个测量结果与总平均值之间的差异，并将这些差异平方相加得到总变异。
2. 推导工件变异（Part Variation）：对测量数据中的每个测量值，计算其与其所属工件的平均值之间的差异，并将这些差异平方求和得到工件变异。
3. 推导重复性变异（Repeatability Variation）：对于每个测试员进行的多次测量，计算其测量结果与其自身平均值之间的差异，并将这些差异平方求和得到重复性变异。
4. 推导再现性变异（Reproducibility Variation）：对于每个工件，计算不同测试员进行的测量结果之间的差异，并将这些差异平方求和得到再现性变异。
5. 计算GR&R可靠性指标：首先计算测量系统误差的平均值，即重复性变异和再现性变异之和。
然后计算测量系统误差与总变异的比值，得到可再现性（Reproducibility）指标。
最后，计算测量系统误差与工件变异的比值，得到重复性（Repeatability）指标。
6.评估和改进：通过对可再现性和重复性指标的分析，评估测量系统的可靠性和稳定性。
如果得到较高的指标值，则说明测量系统的误差较小，系统较为可靠。
如果得到较低的指标值，则需要对测量系统进行改进或调整以提高其准确性和稳定性。
测量系统分析MSAGRR
测量系统分析MSAGRRMSA(测量系统分析)GRR(重复性与再现性)是一种统计方法，用于评估测量系统的准确性和可靠性。
在质量控制和过程改进中，准确的测量是确保产品或过程符合规范要求的关键因素。
本文将详细介绍MSAGRR的概念、目的、步骤以及如何进行数据分析。
一、MSAGRR概念MSAGRR是通过测量系统进行多次测量，并评估测量数据重复性和再现性的一种方法。
重复性是指在相同条件下，同一测量人对同一测量对象进行多次测量得到的结果的一致性；再现性是指在相同条件下，不同的测量人对同一测量对象进行多次测量得到的结果的一致性。
MSAGRR利用统计分析的方法确定各个组成部分对测量结果的影响程度，进而评估测量系统的准确性和可靠性。
二、MSAGRR目的MSAGRR的目的是评估测量系统的准确性和可靠性，确定测量系统是否适用于特定的质量控制和过程改进需求。
通过进行MSAGRR分析，可以识别出测量系统中的问题，进而采取相应的措施进行改进，以提高测量数据的准确性和可靠性。
三、MSAGRR步骤1.确定测量目标：明确需要评估的测量系统和测量对象，明确需要测量的特定要素。
2.收集数据：选择代表性的样本，并由多个测量人在相同条件下对同一测量对象进行多次测量。
每个测量人至少进行10次测量。
3.分析数据：使用统计软件和工具对收集到的数据进行分析，包括计算测量系统的重复性、再现性和误差等指标。
4.判断测量系统的准确性和可靠性：根据分析结果，判断测量系统是否满足质量控制和过程改进的要求。
5.提出改进建议：如果分析结果显示测量系统存在问题，需要提出相应的改进建议，并采取相应的措施进行改进，以提高测量系统的准确性和可靠性。
四、数据分析MSAGRR的数据分析主要包括以下几个方面：1.重复性和再现性分析：分别计算测量系统的重复性和再现性指标。
重复性指标通常采用方差分析方法进行计算，包括组内变异和总变异；再现性指标通常采用方差分析方法进行计算，包括测量人变异和总变异。
MSA测量系统分析GRR对能力指数CP的影响
GRR寸能力指数G的影响公式：22 2匚0 =二A 二M式中：0——观测的过程变差A——实际的过程变差M测量系统变差U -LCP<式中：U, L是规范的上下限值x=0或A，其意义见（1）GRRp% 二GRRp 100%（3）基于过程变差：6 ；帀（4）注意：GRRC1,因为按照公式（1）,基于公差宽度:k A MGRRD(5)在公式（4）和（5）中，k通常取5.15。
然而'为了没有一般性的损失，k将取这个分析中6,以便简化计算。
分析:aA 7c0 —° ACPo ・ CPA ・ CPA 2用公式（1）°0a o用基于过程变差的GRRCpo =CpA m 4——=CpA J —GRR 2OQ （6 ' 用基于公差宽度的GRRCpo =CPA J ・(CpoGFW（7 1图押：盧■的和实际的t?p （基于过程〉用公式（4） (6)CP A 二〒 Cpo1 ・ GRR2 1叫CP Q 因此：用公式（2）和（5）J-(Cpo GRR)2图表分析：根据公式（6），考虑到Cpx 和Cp 。
直线族为:0.6 2.6*20：观测与实际Cp值的对比%GRR 70% 60% 50%观测Cp5.0……00 40：观测Cp与实际Cp （基于公差）2.0-•B■■ ■■■■ an aa aa ■■■■■ MB OB «B■■ «■ am as «B OB OB■■OB OB SB ■■as OB■■ ■■ ■■ ■■as as as ■■ ■■ ■■ ■■OB «B as ■■ MB ■■■■0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.92.0。
MSA-GRR测量系统分析报告表格
% R&R = 100(R&R/TV) K3 3.65 0.7071 0.5231 0.4467 0.3742 0.3534 0.3375 0.3249 0.3146 ndc= 1.41(
PV
= #DIV/0! = #DIV/0!
2 3 4 5 6 7
2
% PV = 100(PV/TV) = #DIV/0! = #DIV/0!
%R&R＜30%,
ndc≥5
此测量系统可以接受 This measurement system can be accepted. 此测量系统不可接受 This measurement system can‘t be accepted.
B21-06
= 0.0000 总变差 Total Variation (TV) TV = R&R + PV = #DIV/0!
2
8 9 10
/GRR) = #DIV/0!
The Number of Distinct Categories
= #DIV/0! 接受准则: Acceptance Criteria: 结论: Conclusion:
3
评价人数A: Appraisers No.: R double bar = #DIV/0!
量具名称: Gauge Name.: 量具编号: Gauge No.: 特性: Characteristic : 评价人: 0.000 Appraisers : 零件数n: 3 Parts No.: XbarDIFF = 0.00000
10
RP = 0.000
测量单元分析 Measurement Unit Analysis 重复性—设备变差 Equipment Variation（EV） 试验次数 EIV/0! 2 3
MSA GRR计算公式
MSA GRR计算公式
MSAGRR是一种用于衡量测量系统可靠性的方法。
GRR代表了GaugeRepeatabilityandReproducibility，即重复性和再现性。
MSA GRR计算公式是一种用于计算GRR的公式，它可以帮助我们了解测量系统的精度和可靠性。
MSA GRR计算公式包括以下几个要素：
1.测量系统误差：包括重复性误差和再现性误差。
重复性误差是指在相同条件下，同一测量员使用同一测量工具进行多次测量时，所得结果的差异。
再现性误差是指在不同条件下，不同测量员使用同一测量工具进行测量时，所得结果的差异。
2.零件离散程度：用于衡量被测零件的离散程度，其值越大表示测量系统所测量的零件变化范围越大。
3.相对扩大误差（%R&R）：用于计算测量系统的可靠性，其值越小表示测量系统越可靠。
MSA GRR计算公式为：
%R&R = （GRR/总变差）× 100%
其中，GRR = 2.5 ×（测量系统误差/零件离散程度）
总变差 = 6 ×（测量系统误差/零件离散程度）
通过这个公式，我们可以计算出测量系统的可靠性水平，以便进行必要的改进和优化。
在实际运用中，我们应该根据实际情况选择合适的数据采集方法和样本数量，以尽可能减小误差和提高测量系统的可靠性。
MSA量测系统分析中关于NDC与GRR的理解
MSA量测系统分析中关于NDC与GRR的理解在MSA（测量系统分析）中，NDC（Numerical Discrepancy Calculation）和GRR（Gage R&R）是两个重要的概念。
NDC是用来衡量测量系统的稳定性和准确性的指标，而GRR则是评估测量系统的可重复性和再现性的方法。
首先，NDC是通过对测量结果与参考值之间的差异进行计算得出的。
它可以反映出测量系统的偏差和变异程度，并判断测量系统是否足够准确。
NDC采用统计学方法分析数据，通过计算平均数、标准差、方差等指标来评估测量系统的精度。
通常情况下，NDC应该尽可能接近于零，这意味着测量系统与参考值之间的差异较小，测量结果较为准确和可靠。
在实际应用中，NDC和GRR通常会结合使用来对测量系统进行全面评估。
首先进行NDC分析，确定测量系统的准确性和稳定性，即测量结果与参考值之间的差异是否在可以接受的范围内。
然后进行GRR分析，评估测量系统的可重复性和再现性，并确定不同因素对测量结果的影响程度。
通过综合NDC和GRR的结果，可以得出测量系统的整体可靠性和稳定性。
需要注意的是，NDC和GRR的结果只能作为指导性的参考，不能完全代表测量系统的准确性和可靠性。
在实际应用中，还需要考虑其他因素如仪器的精度、操作员的技术水平等对测量结果的影响。
因此，在进行MSA量测系统分析时，需要综合考虑多种因素，以确保测量结果的准确性和可靠性。
总而言之，NDC和GRR是MSA量测系统分析中两个重要的概念。
NDC用来评估测量系统的稳定性和准确性，GRR则用来评估测量系统的可重复性和再现性。
两者结合使用可以对测量系统进行全面评估，为测量结果的准确性和可靠性提供指导。
量测系统分析MSA GR&R
Regular
3 1.34 1.17 1.27 4 0.47 0.5 0.64
New QCP
5 -0.8 -0.92 -0.84 6 0.02 -0.11 -0.21 7
PPAP
8 -0.31 -0.2 -0.17
Other
9 2.26 1.99 2.01 10 -1.36 -1.25 -1.31 Total 1.94 1.66 2.11 平均值Average 0.194000 0.166000 0.211000
9 0.3510 -0.3481 0.8798 0.0000 變差 PV TV
10 0.3510 -0.3481 0.8798 0.0000
A
%EV -1.00000 %AV %RR -2.00000 %PV
-3.00000
PV TV
1.104596 1.146135 17.61% 20.04% 26.68% 96.38%
測量人員 OperatorＡ 測量人員 OperatorＢ 測量人員 OperatorＣ 過程變差/過程能力 Process Variation(σ/PP)
測試日期 Test Tate 評價人數 Appraisers 試驗次數 Trials 樣品數 Samples 3
3
10
分析時機Analytical Occasion 零件編號Parts NO. 1. A 2. 3. 4. 5. 6. B 7. 8. 9. 10. 11. C 12. 13. 14. 15. 1 2 3 1 0.29 0.41 0.64 2 -0.56 -0.68 -0.58
X B = 0.068333
RB = 0.513000
-0.223000 -0.256000 -0.284000
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。
MSA-测量系统分析-GRR资料
内容
一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析
1、什么是误差
由于测量系统的输出值用于做出关于产品和过程的决 策，所有变差源的累积影响通常为测量系统误差，或 有时称为“误差”。
测量系统误差可以分成五种类型：偏倚、重复性、再现性、稳 定性和线性。
3、如何“减小”误差？
- 多次测量取平均值 - 多人测量取平均值 - 使用更“高级”的测量设备 - 改进测量方法 - 使用辅助工具 - 向更高级别的标准看齐 - 培训 - 测量环境的要求 - 改进被测工件，方便测量
……
—避免失误 —“立场”问题
—设备的能力 —方法 —方法 —方法（规范） —人的能力 —环境因素 —被测对象
思考题 2
如果让你来评估本公司的一套测量系统（板测或终 测的自动测试），你会选择以下哪些指标：
A. FOR B. CpK C. NFF D. GRR
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。
根据定义，一个测量过程可以看成是一个制造过程， 它产生数值（数据）作为输出。这样看待测量系统是有 用的，因为这可以使用权我们运用那些早已在统计过程 控制领域证明了有效性的所有概念、原理和工具。
√ 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
√ 通常指AＶ(Appraiser Variant)- 评价人变差
√ 系统间（条件）变差
√ ASTM E456-96 包括重复性、实验室、环境及评价人 影响
2、重复性与再现性的差异
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测量系统分析MSA_GRR
测量误差
Y = x +ε
n
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真 值的存在
一致
测量系统分析MSA_GRR
测量误差的来源：
Discrimination 分辨能力 Precision 精密度 (Repeatability 重复性) Accuracy 准确度 (Bias偏差) Damage 损坏 Differences among instruments and fixtures (不同仪器和夹具间的差异) Difference in use by inspector 不同使用人员的差异(Reproducibility再现
性) Differences among methods of use (使用不同的方法所造成差异) Differences due to environment (不同环境所造成的差异)
测量系统分析MSA_GRR
测量的变异说明
测量系统分析MSA_GRR
为什么要进行测量系统分析
n 即使量具经过检定或校准，由于人、机、料、法、环、测等 五方面的原因，会带来测量误差。
测量系统分析MSA_GRR
重复性(Repeatability)
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 零件的同一特性时获得的测量 值变差。
测量系统分析MSA_GRR
再现性(Reproducibility)：
操作者C
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。
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测量系统分析的目的
n 运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量 误差），了解变差的来源。 从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提 供信息。
n 保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。
测量系统分析MSA_GRR
测量系统的基本知识和概念
n 术语 n 测量系统及其统计特性
量程
测量系统分析MSA_GRR
线性(Linearity)：
观测的平均值
有偏倚 无偏倚
基准值
测量系统分析MSA_GRR
测量系统的分析
n 测量系统的变差类型：
n 偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性
n 测量系统特性可用下列方式来描述 ： n 位置：稳定性、偏倚、线性。 n 宽度或范围：重复性、再现性。
n 检测设备的检定或校准不能满足实际测量的需要。 n 因此，还需要对测量系统进行评价，分析测量结果的变差，
从而确定测量系统的质量，以满足测量的需要。 n 满足QS9000、ISO/TS16949标准的要求：
ISO/TS16949:2002标准7.6.1规定：为分析出现在各 种测量和试验设备系统测量结果的变差，必须进行适当的统 计研究。此要求必须适用于在控制计划中提及的测量系统。 这些分析方法以及接收准则的使用必须符合顾客的测量系统 分析参考手册。采用其他的分析方法和接受准则必须获得顾 客的批准。
分辨力、稳定性、偏倚 、重复性、再现性、线性 n 理想的测量系统 n 测量系统的共同特性 n 测量系统的评定步骤和准备
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术语
n 测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的 值定义为测量值。
n 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，包括用来测量合格／不合格的装置。
重复性、再现性、稳定性、线性、 分辨力
2）、理想的测量系统 3）、测量系统的共同特性
计数型测量系统的分析方法 1）小样法 2）大样法
4）、测量系统的评定步骤和准备
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测量的重要性
人 机 法 环 测量
测量 原料
PROCESS
测量 结果
合格
不合格
如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不 合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到真正的产品或 过程特性。
操作者A
再現性
操作者B
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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
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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
n 测量系统： 用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、 设备、软件以及操作人员的集合。
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测量系统的组成
测量 系统
人
操作人员
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
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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 。
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位置和宽度
标准值
位置
位置
寬度
寬度
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理想的测量系统
理想的测量系统在每次使用时：应只产生“正确”的测量 结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产 生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所 测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。
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分辨力（率）
n 定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的 能力。
n 传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6σ(标 准偏差)的十分之一。
10
30
T
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偏倚(Bias)：
基准值 偏倚
观测平均值
偏倚：是测量结果的观测 平均值与基准值的差值。 基准值的取得可以通过采 用更高级别的测量设备进 行多次测量，取其平均值 来确定。
测量系统分析 MSA_GRR
2020/11/25
测量系统分析MSA_GRR
课程大纲：
测量系统分析的意义和目的；
计量型测量系统的分析方法
测量系统分析的定义：
1）偏倚
测量系统、量具、测量、测量过程；
2）稳定性
测量系统分析的基础知识：
3）线性
1）、测量系统的统计特性：偏倚、
4）重复性和再现性（R&R）