最新MSA培训教材2018
MSA培训教材ppt课件
测量系统分析(MSA)
.
课程大纲：
测量系统分析的意义和目的；
测量系统分析的定义：
观测平均值
2019/7/10
20
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。
2019/7/10
21
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
因此，要保证测量结果的准确性和可信度。
2019/7/10
4
測量誤差
Y = x +ε
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
2019/7/10
戴明說沒有真 值的存在
一致(線性)
5
为什么要进行测量系统分析
由于人、机、料、法、环、测等五方面的 原因，会带来测量误差。
检测设备的检定或校准不能满足测量的需 要。 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。
测量系统、量具、测量、测量 过程；
测量系统分析的基础知识：
1）、测量系统的统计特性： 偏倚、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 4）、测量系统的评定步骤和 准备
计量型测量系统的分析方法 1）、偏倚 2）、稳定性 3）、重复性和再现性（量具
MSA培训教材
排除（可能时）或监控这些变差源
材料
操作者
培训
样本采集 习惯
样本准备
人机工程
方法
检验方法
视力
标准
技巧
分辨率
重复性 偏倚
校准
线性
照明
工具
环境
震动
温度
湿度
测量
这是测量系统的一些变 差，你还能够想起其他 的吗？
如何进行测量系统分析策划
测量系统 分析策划
概念形成 项目批准 设计确认 样件 试产 和批准
为了测量的目的，相对于过程变差和规范控制限，测量的 增量应该很小。通常所知的十进位或10-1法则，表明仪器 的分辨率应把公差（过程变差）分为十份或更多。这个规 则是选择量具期望的实际最低起点。
测量系统应该是统计受控的
在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于不同原因而 不是特殊原因造成的。这可称为统计稳定性且最好由图形 法评价
均值的变差
对于产品和过程条件，可 能是评价人、环境（时间） 操作者
或方法的误差
A
通常指A.V. – 评价人变差
系统间（条件）变差
包括重复性、实验室、环 境及评价人影响
操作者 B
再现性
操作者 C
宽度变差
量具重复性和再现性：测量系统重复性和再现性合成的 评估
宽度变差
测量系统能力 测量系统变差的短期评估，如：“GRR”包括图形 测量系统性能 测量系统变差的长期评估，长期控制图法
• 进行偏倚分析的关键是确定基准 值
• 选择一个落在过程产品测量值均 值附近的产品作为主样本
• 将该样件送到一个比该测量系统 更高级别的测量系统上，进行多 次测量，取这些多次测量结果的 平均值作为基准值。
MSA培训教程(完整版)
3
MSA在供应链管理中的应用
通过对供应商的测量系统进行分析和评估，确保 供应商提供的产品符合质量要求，降低供应链风 险。
某电子产品生产企业MSA应用案例
MSA在产品设计阶段的应用
01
在产品设计阶段引入MSA，对设计方案的测量系统进行评估，
如何提高测量系统的稳定性？可以通 过对测量设备进行定期校准和维护、 优化测量方法和环境等方式来提高测 量系统的稳定性。
Part
06
MSA在企业中实践案例分享
某汽车制造企业MSA应用案例
1 2
MSA在质量控制中的应用
通过测量系统分析（MSA）对生产线上的关键质 量特性进行监控，确保产品质量稳定。
MSA在工艺改进中的应用
信号探测理论在计数型MSA中应用
01
信号探测理论简介
信号探测理论是一种用于研究如何在噪声背景下检测和识别信号的理论
。在计数型MSA中，该理论可用于评估测量系统的稳定性和可靠性。
02 03
信号探测理论应用
通过设定合适的阈值，将测量数据分为信号和噪声两部分。利用信号探 测理论中的相关指标（如信噪比、探测概率等），对测量系统的性能进 行评估和优化。
偏倚分析方法
STEP 02
STEP 01
独立样本法
图表法
通过比较测量结果与已知 标准值之间的差异，评估 测量系统的偏倚。
STEP 03
回归分析法
通过回归分析，确定测量 结果与标准值之间的线性 关系，进一步评估偏倚。
利用图表直观展示测量结 果与标准值之间的差异， 帮助识别偏倚。
线性分析方法
01
MSA培训教材(完整)
测量系统分析与PPAP的关系 测量系统分析与SPC的关系
PPAP要求对新的或改进后的量具、测量、试验系统进行分析。保存并在客户要求时提交。 进行SPC研究的测量系统应在进行SPC研究前进行测量系统分析，且结果须符合接受准则。
测量系统分析与FMEA的关系
FMEA中未体现对测量系统分析的要求。
2018/12/25
2018/12/25 14
测量基础术语及知识 分辨力、可读性、分辨率(解析度）
最小的读数单位、刻度限度； 由设计决定的固有特性； 测量或仪器输出的最小刻度； 10:1经验法则（过程变差与公差较小者1/10）。
2018/12/25
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测量基础术语及知识 灵敏度
灵敏度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信号的最 小输入。它是测量系统对被测特性变化的回应。灵敏度由 量具设计（分辨力）、固有质量（OEM）、使用中保养，以 及仪器操作条件和标准来确定。它通常被表示为一测量单 位 ； 影响灵敏度的因素包括： 一个仪器的衰减能力； 操作者的技能； 测量装臵的重复性； 对于电子或气动量具，提供无漂移操作的能力 ； 仪器使用所处的条件，例如：大气条件、尘土、湿度。
3
测量系统分析与APQP的关系
2018/12/25
4
测量系统分析与APQP的关系
MSA培训完整版PPT课件
如果改进效果不理想，需要重 新分析原因并制定新的改进措 施。
建立持续改进机制，定期对测 量系统进行评估和改进，不断 提高测量系统的准确性和可靠 性。
06
MSA在企业中应用案 例分享
汽车行业MSA应用案例
汽车零部件测量系统分析
通过对汽车零部件的测量系统进行分析，确保测量结果的准确性 和一致性，提高产品质量。
明确需求，确定目标变量和过程变量
识别业务需求
了解产品或过程的质量要求，明 确需要解决的问题和改进的方向
。
确定目标变量
根据业务需求，选择能够反映产 品或过程质量特性的关键指标作
为目标变量。
确定过程变量
分析影响目标变量的潜在因素， 选择可控且对目标变量有显著影
响的过程变量。
选择合适样本，制定抽样计划
对象
质量工程师、生产工程师、技术人员、检验员等需要掌握测量系统分析技能的 人员。
要求
参加培训的人员应具备一定的质量管理和统计学基础知识，同时需要具备一定 的实际操作经验。在培训过程中，应积极参与讨论和练习，掌握测量系统分析 的方法和技巧。
02
MSA基本原理与概念
测量系统定义及组成要素
测量系统定义
。
稳定性分析
02
研究测量系统随时间变化的稳定性，确定是否需要定期校准或
维护。
偏倚分析
03
比较测量结果与已知标准或参考值之间的差异，以评估测量系
统的准确性。
计数型数据类测量系统分析方法
属性一致性分析
评估测量系统对同一被测对象多次测量的结果一致性。
假阳性与假阴性分析
研究测量系统误判的可能性，以优化判定标准和提高检测准确性 。
汽车生产线过程控制
《MSA培训教材》PPT课件
校准方法介绍与实例分析
• 自动校准：利用计算机技术和自动化设备实现自 动校准，提高校准效率和准确性。
校准方法介绍与实例分析
01
02
03
长度测量设备校准
使用激光干涉仪对卡尺、 千分尺等长度测量设备进 行校准，确保其测量精度 符合要求。
温度测量设备校准
利用高精度温度计对热电 偶、热电阻等温度测量设 备进行校准，消除误差并 提高测量准确性。
通过对测量系统的分析和研究，评估其稳定性和准确性，确保测量结 果的可靠性和一致性。
提高产品质量
通过确保测量系统的准确性和稳定性，减少产品缺陷和不良品率。
降低生产成本
减少因测量误差导致的生产浪费和返工成本。
提升生产效率
优化测量系统，提高测量速度和准确性，从而提高生产效率。
测量系统组成要素
测量设备
包括测量仪器、传感器 、数据采集系统等。
3
强化人员培训和技术交流
提高计量人员的专业素质和技能水平，加强技术 交流与合作，提升溯源能力和水平。
案例分析：某型号产品不确定度评定过程
案例背景介绍
不确定度来源分析
简要介绍某型号产品的特点、应用领域及 不确定度评定的意义。
详细分析该产品测量过程中可能引入的不 确定度来源，如测量设备、测量方法、环 境条件等。
设计采集方案
根据数据源和目标，设计合理 的数据采集方案，包括采集频
率、数据量等。
注意事项
遵守相关法律法规和隐私政策 ，确保数据采集的合法性和安
全性。
数据处理方法介绍与实例分析
数据清洗
去除重复、无效和异常数据， 保证数据质量。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 和类型，如数值型、文本型等 。
MSA培训教材(完整)
第四版MSA主要变化
2020/7/31
2
TS对测量系统分析的要求
➢ 7.6.1 测量系统分析
为分析各种测量和试验设备系统得出的结果中呈现的变差，应进行统计研究。此要求应适 用于控制计划中提及的测量系统。所使用的分析方法及接受准则应符合顾客关于测量系统分 析的参考手册的要求。如果得到顾客的批准，也可使用其他分析方法和接受准则。
2）将测量仪器所指示或代表的量值，按照比较链或校准链， 将其溯源到测量标准所复现的量值。
3）自下而上的一种溯源方式，目的确保量值准确，对象是 强制性检定之外的测量设备，依据校准规范或校准方法，特殊情况下也 可自行制定。
2020/7/31
9
测量基础术语及知识
量值溯源性及其相关：
➢ 检定：查明和确认测量仪器是否符合法定要求的程序。包括检查、加标记 和/或出具检定证书。
2020/7/31
13
测量基础术语及知识
➢ 参考值： 某一个物品可接受的值。 需要一个可操作的定义（由更高一级测量设备或全尺寸
7
测量基础术语及知识
➢ 测量：赋值给具体事物以表示它们之间关于特定特 性的关系。赋值过程即为测量过程，而赋予的值定 义为测量值。 （1963年C.Eisenhart首次提出）
➢ 量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特 指用在工厂现场的装置，包括用来测量合格／不合 格的装置（并不包括用于清点数量的计数器）。
3
➢ 测量系统分析与APQP的关系
2020/7/31
4
➢ 测量系统分析与APQP的关系
2020/7/31
5
测量系统分析的重要性
测量数据的作用：
➢ 用于判定产品的符合性（控制用测量系统）； ➢ 用于判定过程是否稳定（分析用测量系统）； ➢ 对过程进行调整的依据； ➢ 通过回归分析（或分析研究法）确定两个或两个
MSA培训教材-完整版
一、MSA简介
1.什么是MSA
M: 指Measurement 测量 S: 指System 系统 A: 指 Analysis 分析
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
2018/12/17
2.MSA 的重要性
人 測量 机 法 环 測量 測量 结果 不好
如果测量的方式不对，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏 的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或 过程特性。
时间2
时间1
2018/12/17
7.重复性
由一个人使用同一量具，对同一被测特性进行多次重复测量 所得结果之间的偏差，即为测量系统的重复性。
真实值 差的重复性 好的重复性
平均
2018/12/17
平均
测量数据五种类型
重复性
机
量具在完全相同的条件下，重复工作，每次 结果（数据）都不一样，构成重复性误差。 量具制造的越精密这个误差越小，但永远不 可能是零。如果有特殊原因（量具失常）发 生，误差立即变大，因此要进行控制，只允 许有普通原因存在。发现特殊原因，应采取 措施予以排除。
是指随时间变化的偏倚值。
根据时间的推移测量结果互不相同时，说明该测量系统缺乏稳定性 。
稳定性 良好
真实值
时间 1 时间 2 时间 1
真实值
稳定性 不好 时间2
时间 3
时间 3
2018/12/17
测量数据五种类型
稳定性
稳定性
测量系统在某持续时间内测量同一样 本或产品的单一特性时获得的测量值 总变差。
2018/12/17
解析法; 交叉表法; 信号探测法;
1.计量型MSA(稳定性－均值极差法）
MSA基础知识培训课程课件(2024)
设备校准方法与步骤
校准方法
采用比较法、直接测量法、互换 法等方法进行校准。
准备工作
收集相关资料，了解设备性能和 使用方法。
外观检查
检查设备外观是否完好，有无损 坏或变形。
校准结果判定
根据校准数据，判定设备是否合 格。
2024/1/27
校准操作
按照校准规范进行操作，记录校 准数据。
功能检查
检查设备各项功能是否正常，如 测量、显示、报警等。
稳定性
测量系统随时间变 化而保持其计量特 性不变的能力。
分辨率
测量系统能够识别 的最小输入量变化 。
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02
测量设备选择与校准
2024/1/27
7
设备类型及选择依据
2024/1/27
设备类型
根据测量需求，选择合适的设备 类型，如卡尺、千分尺、测高仪 等。
选择依据
设备的测量范围、精度、稳定性 、可靠性、易用性、价格等因素 。
与精益生产结合
精益生产是一种追求最高效率和消除浪费的生产方式。MSA与精益生产结合，可以确保生产过程中的测量 和控制环节准确有效，减少不良品率和返工率。
与质量管理工具结合
如质量功能展开（QFD）、故障模式与影响分析（FMEA）等质量管理工具可以与MSA结合使用，共同构 建完善的质量管理体系，提高产品质量和客户满意度。
9
校准周期确定
校准周期的影响因素
设备的使用频率、使用环境、保养状 况等。
校准周期的确定方法
根据设备的使用情况和相关标准，制 定合理的校准周期。同时，定期对设 备进行期间核查，以确保设备在有效 期内保持良好的状态。
2024/1/27
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03
操作过程规范与注意事项
MSA教程(第五版)
MSA标准 的优点 (biāozhǔn)
采用可以追溯的标准，以便：
–作为比较的共同点 –确认测量系统 –估计(gūjì)测量系统准确性 –解决来自不同方面的冲突
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第三十八页，共一百四十三页。
标准 的局限性 (biāozhǔn)
• 难于应用于破坏性测试(cèshì)
• 有些产品特性和过程结果无确定的行业或国家标准
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第三十六页，共一百四十三页。
共同 特性 (gòngtóng)
测量系统：
– 必须处于统计控制状态(zhuàngtài) – 与制造过程变差和规范容限相比，测量系统变差必须
很小 – 增量不大于过程变差或规范容限中的较小者的十分之
一 – 最差变差必须比过程变差或规范容限中较小者为小
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第三十七页，共一百四十三页。
材料
人员
测量值 变差
环境
方法
仪器 (机器)
10
第十页，共一百四十三页。
测量(cèliáng)体系分析的数据利用
• 用测量体系所收集的数据用于：
–控制过程 –估计影响过程产出的变量及其相互关系
• 利用数据分析，增进对测量体系中因果关系的了解
• 把注意力放在测量体系上，以求获得(huòdé)重复性和再现性
供应商实验室要求 2
–检验、测量和测试仪器的清单 –所有IMT 仪器必须有独一无二的标识(编号)，并用
适当的标记(biāojì)、标签、标识物或其它经批准的识 别记录，以标明其校准状态 –给定检验、测量和测试仪器的维护和校准周期
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第二十页，共一百四十三页。
检验 和测试 (jiǎnyàn)
供应商实验室要求 3
8
第八页，共一百四十三页。
MSA培训(完整版)
使用同一测量设备，由不同操作人员在相同条件下对同一 被测对象进行测量，分析操作人员之间的差异对测量结果 的影响。
2024/1/24
稳定性评估
在长时间内使用同一测量设备对同一被测对象进行定期测 量，分析测量结果随时间的变化情况。
偏倚评估
通过与已知准确值的比较，分析测量设备的系统误差大小 和方向。
数据可视化分析
利用图表、图像等直观展示数 据特征和规律。
机器学习方法应用
运用机器学习算法对数据进行 分类、聚类和预测等分析。
2024/1/24
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05
持续改进策略制定与实施效果评 估
2024/1/24
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持续改进方向和目标设定
确定改进领域
识别组织当前存在的问题和挑战，确定需要改进的关键领域。
设定改进目标
影响测量结果的各 种环境因素。
7
基本原理与评估方法
基本原理
MSA基于统计学原理，通过对测量系统的变差进行分析 ，将其分解为重复性、再现性、稳定性、偏倚和线性等组 成部分，进而对测量系统的能力和性能进行评估。
重复性评估
使用同一测量设备，由同一操作人员在相同条件下对同一 被测对象进行多次测量，分析测量结果的波动情况。
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关键知识点总结回顾
MSA基本概念和原理
掌握测量系统分析（MSA）的定义 、目的、原理及基本流程。
测量设备选择与校准
了解如何选择合适的测量设备，以及 如何进行设备校准和管理。
2024/1/24
数据收集与分析方法
学习MSA中常用的数据收集方法， 如重复性和再现性（R&R）研究， 以及相应的数据分析技巧。
线性评估
在不同量值水平上使用同一测量设备对同一被测对象进行 测量，分析测量结果随量值水平的变化情况。
新版MSA资料(最全)
目录第Ⅰ章通用测量系统指南----------------------------------------------------------------- M-1第一節引言﹑目的和术语--------------------------------------------------------- M-1第二節测量系统的统计特性-----------------------------------------------------M-2第三節标准-------------------------------------------------------------------------------------- M-2第四節通用指南---------------------------------------------------------------------------- M-3第五節选择／制定试验程序---------------------------------------------------- M-3第Ⅱ章评价测量系统的程序------------------------------------------------------------ M-4 第一節引言-------------------------------------------------------------------------------------- M-4第二節测量系统的分析-------------------------------------------------------------- M-7第三節测量系统研究的准备---------------------------------------------------- M-15第四節计量型测量系统研究指南------------------------------------------ M-16第五節计数型量具研究-------------------------------------------------------------- M-31 MSA第三版计数型测量系统研究-------------------------------------------------- M-39 MSA第三版附表---------------------------------------------------------------------------------------- M-46第Ⅰ章通用测量系统指南第一节引言﹑目的和术语引言现在人们大量使用测量数据来决定许多事情﹒1.如依据测量数据来决定是否调整制造过程（利用统计控制过程）2.测量数据可以确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系﹒例如﹐推测一模制塑料件的关键尺寸与浇注材料温度有关系﹒这种可能的关系可通过回归分析进行研究3.利用测量数据来分析各种过程﹐理解各种过程4.了解测量数据的质量﹒质量高﹐带来的效益大质量低﹐带来的效益低﹒测量数据的质量如果测量数据与标准值都很“接近”﹐这些测量数据的质量“高”如果一些或全部测量结果“远离”标准值﹐这些数据的质量“低”﹒表征数据质量最通用的统计特性是偏倚和方差﹒所谓偏倚的特性﹐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﹒低质量数据最普通的原因之一是数据变差太大﹒一组测量的变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的﹒如果这种交互作用产生太大的变差﹐那么数据的质量会很低﹐以致这些数据是无用的﹒因为这一测量系统的变差﹐可能会掩盖制造过程中的变差﹒管理一个测量系统的许多工作是监视和控制变差﹒这时应着重于环境对测量系统的影响﹐以获得高质量的数据﹒如果数据的质量是不可接受的﹐则必须改进﹐通常是通过改进测量系统来完成﹐而不是改进数据本身﹒测量过程可将一种测量过程看成一个制造过程﹐它产生数字（数据）作为输出﹒目的MSA是介绍选择各种方法来评定测量系统﹐它普遍用于工业界的测量系统﹒它主要的焦点是对每个零件能重复读数的测量系统﹒术语量具﹔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﹒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﹒测量系统的统计特性理想的测量系统应只产生“正确”的测量结果﹒每次测量结果总应该与一个标准值相符﹒能产生理想测量结果的测量系统﹐应具有零方差﹑零偏倚和以所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性﹒遗憾的是﹐具有这样理想的统计特性的测量系统几乎不存在﹒测量系统的质量经常只用其产生出来的测量数据的统计特性来确定﹒每一个测量系统可能需要有不同的统计特性﹐但有一些特性是所有测量系统必须共有的﹐它们包括﹔1.测量系统必须处于统计控制中﹐测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的﹒这可称为统计稳定性2.测量系统的变异必须比制造过程的变异小3.变异应小于公差带4.测量精度应高于过程变异和公差两者中精度较高者﹐一般来说﹐测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者的十分之一5.如果测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化﹒则测量系统最大的（最坏）变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者﹒第三节标准背景1.在整个等级制中最高级标准为国家标准﹒测量结果从国家标准传递到下一级标准﹐称之为第一级标准﹒2.第一级标准常用来校准其它测量系统﹒但是通常第一级标准对日常使用来说太昂贵且易损坏﹒取而代之﹐测量结果从第一级标准传递到另一级标准﹐称之为第二级标准﹒3.一般来说﹐越是远离国家标准的标准﹐该标准就越是耐其环境的变化﹐因此保持它也就越便宜和容易﹒但是﹐这些优点通常是以较低精度为代价得到的﹒一个机构没有自己的计量部门时就可以选择利用外面机构的设备﹐这种机构称为“校准试验室”﹒4.标准的使用一般地﹐确定一套测量系统的精度﹐如果不使用可追溯标准是很困难的﹒对于完成破坏性测量的测量系统尤其困难﹒对于许多非破坏性的测量系统也是困难的﹒幸运的是﹐对于某些系统﹐精度不象重复性那样重要﹒但是对于精度是重要的系统﹐使用可追溯标准经常是正确保证测量系统在它预期使用中有足够精度的唯一方法﹒可追溯标准的使用特别有助于减少某些生产者和顾客之间的测量结果不一致时而产生的矛盾﹒通用指南评定一个测量系统的第一步是验证该系统一直在测量正确的变量﹒如果一直在测量错误的变量﹐那么无论该测量系统多幺准确或精密﹐都将是徒劳无益的﹒评定一个测量系统的第二步是确定该测量系统必须具有什幺样可接受的统计特性﹒测量系统的评定通常分为两个阶段﹒在第一阶段﹐我们要明白该测量过程并确定该测量系统能否满足我们的需要﹒第一阶段试验有两个目的﹐第一个目的是确定该测量系统是否具有所需要的统计特性﹒第一阶段试验的第二个目的是发现哪种环境因素对测量系统有显著影响﹒如果试验表明周围环境温度没有明显的影响﹐那么该测量系统可放心地在车间里使用﹒第二阶段试验的目的是验证一个测量系统一旦被认为是可行的﹐应持续具有恰当的统计特性﹒“量具R和R”的研究是第二阶段试验的一种形式﹒第二阶段试验通常作为该机构正常校准程序﹐维护程序和计量程序的一部分日常工作来完成﹐但是也可以相互独立地完成﹐试验通常在该机构中完成﹒第五节选择／制定试验程序当选择或制定一个评定方法时﹐一般应考虑的问题包括﹔1.试验中是否应使用诸如那些可追溯的标准2.正在进行的试验﹐应考虑使用盲测﹒盲测是指在实际测量环境下﹐在操作者事先不知正在对该测量系统进行评定的条件下﹐获得的测量结果3.试验成本4.试验所需要的时间5.定义﹒如准确度﹑精密度﹑重复性和再现性等6.是否由这个测量系统取得的测量结果要与另外一个测量系统得到的测量结果对比﹕如果两个系统一起工作不正常﹐那幺不用标准﹐就不可能确定哪个系统需要改进7.试验应每隔多久进行一次﹕第二章评价测量系统的程序第一节引言第Ⅱ章中介绍的程序广泛用于整个汽车工业﹐以评价用于生产环境中的测量系统﹐特别是这些程序用于评定下列统计特性﹔重复性﹑再现性﹑偏倚﹑稳定性以及线性﹒这些程序有时被称为“量具R和R”程序﹒这是因为它们常常只是用来评价再现性和重复性这两项统计特性﹒通常﹐这些方法便于在生产环境中使用﹐而且﹐虽然它们是统计学方法﹐但非统计学领域的人同样可以使用﹒测量有关的问题在评价一个测量系统时需要确定三个基本问题﹒首先﹐这种测量系统有足够的分辨力吗﹕其次﹐这种测量系统在一定时间内是否在统计上保持一致﹕第三﹐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﹕测量系统变差的类型测量系统误差可以分成五种类型﹔偏倚﹐重复性﹐再现性﹐稳定性以及线性﹒偏倚是测量结果的观测平均值与基准值的差值﹒基准值﹐也称为可接受的基准值或标准值﹐一个基准值可以通过采用更高级别的测量设备（例如﹐计量实验室或全尺寸检验设备）进行多次测量﹐取其平均值来确定﹒图偏倚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﹒图重复性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时测量平均值的变差﹒图再现性稳定性稳定性（或飘移）﹐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﹒图稳定性线性（直线、非曲线）线性是在量具预期的工作范围内﹐偏倚值的差值﹒图线性1图线性2（变化的线性偏倚）第二节测量系统的分析对用来描述测量系统变差的分布可以赋予下列特性﹔1.位置•稳定性•偏倚•线性﹒2.宽度或范围•重复性•再现性﹒除了讨论这些特性外﹐本节还将分析测量系统的分辨力及如何定量表示零件内变差对整个测量系统变差的影响﹒分析这些特性的最主要假设是被测零件或特性不受测量改变或破坏﹒测量系统的分辨力如果不能测定出过程的变差﹐这种分辨力用于分析是不可接受的﹐如果不能测定出特殊原因的变差﹐它用于控制也是不可接受的﹒图不重叠的过程分布的数据分级对控制与分析活动的影响过程控制图稳定性测量系统的稳定性﹐即对于其给定零件或标准零件随时间变化系统偏倚中的总变差量﹐及统计稳定性﹐应用于重复性﹑偏倚﹑一般过程等﹒过程（或系统）统计稳定性﹐结合专业知识﹐允许我们预测将来的过程性能﹒如果不了解一个测量过程控制状态的数据﹐则只有用重复性﹐再现性等的数字来描述研究中可得到的数据﹒这些数字对于将来的性能没有任何意义﹒在不知测量系统的稳定状态时﹐评价该系统的重复性﹑再现性可能弊大于利﹒如果分析的结果是要采取措施﹐则最后结果可能是测量系统的变差由于干预不当而增加﹒测量系统统计稳定性﹐讨论的主要问题常常是系统处于稳定的时间长度﹒如“短期稳定性”及“长期稳定性”﹒如果测量系统在预热期间漂移﹐通过采用控制限评价为统计不稳定﹐则该系统在预热期间是统计不稳定的﹒同样地﹐随着温度的改变而波动的系统在变化期间可能不是统计稳定的﹒测量系统的损耗（损耗率取决于零件设计及损耗特性）可能需要数月时间才表现出统计不稳定性﹒因腐蚀而产生变化的测量系统﹐不使用期间可能改变﹐但一经清洗及正常使用可能是统计稳定的﹒当评价测量系统的统计稳定性时﹐必须考虑到系统使用寿命期间会遇到的预期环境﹑使用者﹑零件及方法﹒评价测量系统统计稳定性之前﹐决定并优先考虑哪种因素可影响测量系统并把研究中高度优先因素包括进去﹒过程改进工具如因果图﹑过程流程图和过程模型﹐在确定这些因素中是有用的﹒通过使用控制图来确定统计稳定性﹒控制图可提供方法来分离影响所有测量结果的原因产生的变差（普通原因变差）和特殊条件产生的变差（特殊原因变差）﹒研究测量系统稳定性的一个方法是按常规画出基准或基准件重复读数的平均值和极差﹒系统的改进有时用指数来度量﹐但有了控制图﹐系统的改进可在图上看出来﹒进一步的改进可视为变窄了控制极限﹐表明已经缩减了系统变差的一般原因﹒对统计过程控制的理论的学习及实践将提高使用者对控制图的理解﹒稳定性示例R(s)图中失控状态表明不稳定的重复性（也许什幺东西松动﹑气路部分阻塞﹑电压变化等）﹒X图中失控表明测量系统不再正确地测量（偏倚已经改变）﹒如果原因是磨损﹐则可能要重新校准﹒偏倚通常可在工具室或全尺寸检验设备上完成﹒基准值从这些读数中获得﹐然后这些读数要与量具R&R研究中的评价人的观察平均值（定为XA ﹐XB﹐XC）进行比较﹒可采用下列替代的方法﹔1.在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量2.让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少10次3.计算读数的平均值﹒基准值与平均值之间的差值表示测量系统的偏倚﹒如果需要一个指数﹐把偏倚乘以100再除以过程变差（或容差）﹐就把偏倚转化为过程变差（或容差）的百分比﹒如果偏倚相对比较大﹐查看这些可能的原因﹔(1)基准的误差(2)磨损的零件(3)制造的仪器尺寸不对(4)仪器没有正确校准(5)评价人员使用仪器不正确﹒偏倚示例偏倚由基准值与测量观测平均值之间的差值确定﹒为此﹐一位评价人对一个样件测量10次﹒10次测量值如下所示﹒由全尺寸检验确定的基准值为0.80mm﹐该零件的过程变差为0.70mm﹒X1075=.X6080=.X2075=.X7075=.X3080=.X8075=.X4080=.X9075=.X5065=.X10070=.观测平均值为测量结果总和除以10XX===∑107510075..如图所示﹐偏倚是基准值与观察平均值间的差值﹒基准值图偏倚示例偏倚＝观察平均值－基准值偏倚＝0.75-0.80＝-0.05偏倚占过程变差的百分比计算如下﹔偏倚％＝100[|偏倚|／过程变差]偏倚％＝100[0.05/0.70]＝7.1%偏倚占容差百分比采用同样方法计算﹐式中用容差代替过程变差﹒因此﹐在量具R&R研究中使用的厚薄规的偏倚为-0.05mm﹒这意味着测量观测值平均比基准值小0.05mm﹐是过程变差的7.1%.重复性测量过程的重复性意味着测量系统自身的变异是一致的﹒由于仪器自身以及零件在仪器中位置变化导致的测量变差是重复性误差的两个一般原因﹒由于子组重复测量的极差代表了这两种变差﹐极差图将显示测量过程的一致性﹒如果极差图失控﹐通常测量过程的一致性有问题﹒应调查识别为失控的点的不一致性原因加以纠正﹒唯一的例外是前面讨论过的当测量系统分辨率不足时出现的情况﹒如果极差图受控﹐则仪器变差及测量过程在研究期间是一致的﹒重复性示例评价人1 评价人2零件1 2 3 4 5 1 2 3 4 5试验2 216 216 216 212 219 219 216 215 212 2203 216 218 216 212 220 220 220 216 212 220X X平均216.3 218.0 216.3 212.7 218.3 216.3 218.3 217.3 215.7 213.3 220.0 216.9 值极差 1.0 4.0 1.0 2.0 4.0 4.0 4.0 1.0 4.0 0.0表数据表图 重复性极差控制图R 图控制限﹔R ==251025. D 30000=. D 42575=.（见表3） U C L R D R =⨯=⨯=425257564... L C L R D R =⨯=30000.再现性测量过程的再现性表明评价人的变异性是一致的﹒零件间变差在均值控制图中可看出零件间的变差﹒对每一位评价人来说﹐子组平均值反映出零件间的变异﹒由于零件平均值的控制限值以重复性误差为基础﹐而不是零件间的变差﹐所以许多子组的平均值在限值以外﹒如果没有一个子组平均值在这些限值之外﹐则零件间变差隐蔽在重复性中﹐测量变差支配着过程变差﹐如果这些零件用来代表过程变差﹐则此测量系统用于分析过程是不可接受的﹒相反地﹐如果越多的平均值落在限值之外﹐并且评价人一致同意哪些零件与总平均值不相同﹐则该测量越有用﹒如果大多数零件平均值落在限值外﹐且评价人一致同意哪些零件平均值落在控制限值之外﹐那幺一般认为测量系统是适当的﹒因此﹐X 图表明测量系统测量零件的相对能力﹒在某些情况下﹐这种评价足够用来确定测量系统是否合适﹒一旦测量过程是一致的（极差图受控）﹐而且可检测出零件间变差（均值图的大部分点在控制限值外）﹐那幺可确定测量系统占过程变差的百分比﹒产品尺寸的分级（数据分级）数﹐可以根据[σσpm]⨯141.或1.41（PV ／R&R ）确定﹒ 如果数据分级数量少于2个﹐测量系统用于控制过程没有任何意义﹒它全是干扰﹐不能说一个零件不同于另一个﹒如果数据数量为2个﹐这样数据可分为高和低两组﹐这与计数型数据等同﹒对于过程分析来说﹐数据分级数必须为5个﹐最好更多﹐这样测量系统才是可接受的﹒ 因此﹐容差百分率﹐过程变差百分率﹐数据分级数是估计测量系统可接受性的不同量度.零件间变差示例X =2166.U C L X A R X=+2 L C L X A R X =-2 =+⨯2166102325... =-⨯2166102325... =2192. =2141.式中试验次数（3）用的（A 2）系数等于1023.﹒只有30％的零件平均值在限值外﹐测量过程不足以检测出零件间变差图零件评价人均值图由于只有30％或少于一半的平均值在限值外﹐本例中的测量系统不足以检测出零件间变差﹒注﹔本分析假定研究中使用的零件代表总的过程变差﹒如果所有零件是相似的（例如﹐聚集在过程平均值附近）﹐50％规则将无效﹒线性偏倚平均值与基准值有非线性关系﹒这需要进一步分析以判定测量系统的线性是否可接受﹒如果测量系统为非线性﹐查找这些可能原因﹔1.在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准2.最小或最大值校准量具的误差3.磨损的仪器4.仪器固有的设计特性﹒线性示例某工厂领班对确定某测量系统的线性感兴趣﹒基于该过程变差﹐在测量系统工作范围内选定五个零件﹒通过全尺寸检验设备测量每个零件以确定它们的基准值﹒然后一位评价人对每个零件测量12次﹒零件随机抽取﹐每个零件平均值与偏倚平均值的计算如下表所示﹒零件偏倚由零件平均值减去零件基准值计算得出﹒零件 1 2 3 4 5基准值 2.00 4.00 6.00 8.00 10.001 2.70 5.10 5.80 7.60 9.102 2.50 3.90 5.70 7.70 9.303 2.40 4.20 5.90 7.80 9.50试 4 2.50 5.00 5.90 7.70 9.305 2.70 3.80 6.00 7.80 9.406 2.30 3.90 6.10 7.80 9.50验7 2.50 3.90 6.00 7.80 9.508 2.50 3.90 6.10 7.70 9.509 2.40 3.90 6.40 7.80 9.60次10 2.40 4.00 6.30 7.50 9.2011 2.60 4.10 6.00 7.60 9.3012 2.40 3.80 6.10 7.70 9.40数零件平均值 2.49 4.13 6.03 7.71 9.38 基准值 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00偏倚+0.49 +0.13 +0.03 -0.29 -0.62极差0.4 1.3 0.7 0.3 0.5表量具数据一览表y=b+ax式中﹔x＝基准值y＝偏倚a＝斜率axy xynxxn=--=-∑∑∑∑∑()().2201317bynaxn=-⨯=∑∑().07367Rxy xynxxnyyn222222098 =--⨯-=∑∑∑∑∑∑∑[][(())][(())].偏倚=+b ax=-⨯0736701317..（基准值）线性=|斜率|×（过程变差）=0.1317×6.00=0.79％线性=100[线性／过程变差]=13.17%拟合优度（R2）=0.98图12 线性图拟合优度可用来推断偏倚与基准值之间的线性关系。
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考MSA手册进行变差研究。
APQP手册，MSA为“产品/过程确认”阶段的输出之一。 SPC手册指出MSA是控制图必需的准备工作。
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ISO/TS16949：2002与MSA
实施要点说明
标识、监视与测量设备及其校准状态
确定量具准确度和精确度 当量具被发现处于非校准状态时，应对其以前的测量结果作确 认。 确保所有的量具的搬运、保护、清洁、维护和存放 校准记录应包括个人量具 应用MSA手册中规定的方法
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测量系统评定的两个阶段
第一阶段（使用前）
--- 确定统计特性是否满足需要？ --确认环境因素是否有影响？
第二阶段（使用过程）
--- 确定是否持续地具备恰当的统计特性？
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评价测量系统的基本问题
是否有足够的分辨力？ 是否具备时间意义的统计稳定？ 统计特性是否在期望的范围内具备一致性，
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优胜者方法
• • • • • • 最大限度的减少量具种类 最大限度的减少量具的数量 根据产品族添置量具 只采用符合MSA要求的量具 不允许个人量具 用6Ó过程分布计算结果，而不是规范或公 差
9
第二章 测量系统简介
10
什么是测量系统
人 设备 材料 方法 环境
测量过程 数据
输入
输出
测量系统 用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、
测量系统分析
MSA(第三版）
培 训 教 材
1
MSA课程目的
• 使参加培训的人员
----理解MSA在控制和改进过程中的重要性 ----具备开展测量系统分析所需要的实用知识 ----建立测量系统不确定度的量化方法、可测量指标 和接受准则，从而作出专业的、客观的评价
2
课程目录
• • • • • • • • • 第一章：MSA与ISO/TS16949关系 第二章：测量系统简介 第三章：测量系统统计特征 第四章：分辨率 第五章：偏倚、线性和稳定性 第六章：量具重复性与再现性 第七章：属性类测量系统 第八章：方差分析 第九章：MSA总结
盲测法
在实际测量环境下，在操作者事先不知正在对该测量 系统进行评定的条件下，获得测量结果。
向传统观念挑战
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，是不能面临未来持续改进的市场挑战。
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测量系统的变差
测量过程的构成因子及其相互作用，产生测量结果的变差
人员
量具
材料
测量值 变差
环境
方法
设备、软件及操作人员的集合。
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测量系统范例
• 例如要测量一个柱孔的内经，那其测量系统应包括： ---测量项目 ---人员 ---测量仪器 ---仪器的使用方法 ---进行测量的环境条件 作为测量活动的结果，产生一个数值以表示内经。
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什么是数据的质量
数据的类型
计量型数据 计数型数据 Variable data Attribute data
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什么是数据的质量
如何评定数据质量
--- 测量结果与“真”值的差越小越好。 --- 数据质量是用多次测量的统计结果进行评定。
计量型数据的质量
--- 均值与真值（基准值）之差。 --- 方差大小。
计数型数据的质量
--- 对产品特性产生错误分级的概率。
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数据分析和使用
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标准的传递
国际标准 国家标准 地方标准 国际实验室 国家实验室 国家认可的
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课程结构图
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第一章 MSA与ISO/TS16949关系
5
ISO/TS16949：2002与MSA
要求条文 要素7.6.1
为分析当前的各种测量和试验设备系统测量结果的变差， 应进行适当的统计研究。此要求应适用于控制计划中提及 的测量系统。 所有的分析 方法及接受准则应与测量系统分析参考手册一
用于过程控制和分析是否可接受？ 所有的变差总和是否在一个可接受的量测不
确定度的水平？
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MSA总目标
• 测量不确定度
一个特性的估计真值所处的范围，这类数据可表达 为一系列测量值的统计分布、标准差、概率、百分 比及实测值与真值的差，在控制图或曲线图表上的 点等。
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优胜者方法
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评价测量系统的关键注意点
致。（如：偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性研究。）
如经顾客批准，也可采用其它分析方法及接受准则。
6
ISO/TS16949：2002与MSA
实施要点说明
对控制计划中列入的测量系统要进行测量系统分析。
测量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，可以采用其它方法及接受准则。 强调要有证据证明上述要求已达到。 PPAP手册中规定：对新的或改进的量具、测量和试验设备应参
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环境如何影响测量结果
• 温度变化引起热胀冷缩，使同一零件的同一特性产生不 同的读数 • 光线不足防碍正确的读数 • 刺样的光导致读数不正确 • 受时间影响的材料-----如铝、塑料及玻璃 • 湿度影响 • 污染---如电磁、灰尘等
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测量仪器如何影响测量结果
• • • • • • 测量仪器精度必须小于规范值 测量仪器的种类，如尺、游标卡尺 测量仪器的准确度和精确度 偏倚和线性 重复性和再现性 稳定性
校准机构
公司标准 企业的校准 实验室 测量结果 生产现场 检测设备 制造厂
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标准的传递
追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当标准程序，
使单个测量结果与国家标准或国家接受的测量 系统相联系。
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什么是测量系统分析
• 测量系统分析（MSA） ---MSA用于分析测量系统对测量制的影响 ---强调仪器和人的影响 • 我们对测量系统作试验，以确定系统的统计特性值与可接 受的标准作比较
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测量系统特性及变差类型和定义
类型 分辨力 Discrimination (Resolution) 偏倚 Bias 定义 测量系统检出并如实 指出被测定特性微小 变化的能力。 观测平均值与基准值 的差。 图示
稳定性 Stability
在某种持续时间内测 量同一基准或零件单 一特性结果的总变差。
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材料、人员如何影响测量结果
• 材料 人员
27
练习一： 定义测量系统
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测量值并不总是精确的
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MSA的应用
30Βιβλιοθήκη 从哪里开始？31第三章 测量系统统计特征
32
理想的测量系统
• 每次都能获得正确的测量值，每个测量值 都与真值一致 • 有以下统计特性： ---零变差 ---零偏倚 ---零概率错误分类