6Sigma_MSA讲解及分析
sixsigma MSA 实例 ppt课件
ANOVA(變異數分析法)
ANOVA(變異數分析法): Minitab: Stat>Quality Tools
使用ANOVA方法的優點： 1.能更准確的估計變異 2.可從數據分析中得到更多信息
>Gage R&R Study (Crossed)
Study Variation 設為6， 是 以常態分布曲線下 99.73%的機率為基礎
5 -0.80 10 -1.36 5 -0.92 10 -1.25
5 -0.56 10 -1.68 5 -1.20 10 -1.62
5 -1.46 10 -1.49 5 -1.07 10 -1.77
5 -0.84 10 -1.31 5 -1.28 10 -1.50 5 -1.45 10 -2.16
3
MSA 實例---Minitab
1
Index
• 計量Gage R&R • 不可重復 計量Gage R&R • Attribute Gage R&R(計數) • Workshop
2
重復性和再現性范例-計量
由A,B,C三人量測評估，共選出10個零件，每人量測三次
No. A No. A No. B No. B No. C No. C
1 量具重復性與再現性的判定
1.數值<10%
表示該量測系統可接受
2.10%≦數值≦30%
表示該量測系統可接受或 不接受，決定於該量測系 統之重要性、修理所需之 費用等因素(尚可接受)
3.數值>30%
表示該量測系統不能接受， 須予以改進
7
范例：Gage R&R
X-Bar and R(平均值-全距法) 從R Chart 可以知道
测量系统分析（MSA）使用指南
测量系统分析（MSA）使用指南为了评估现有系统的性能，首先必须确定系统的性能标准。
一旦定义了标准，就需要从系统中收集数据。
然而，使用不同的工具、方法和人员收集数据会导致不一致的结果，从而导致错误的结论。
即使采用标准化的测量方法，测量误差也始终存在。
怎么办？测量系统分析 (MSA)了解一下！测量系统分析（MSA）通常用于六西格玛方法的测量阶段，是一种统计和科学工具，用于确保收集数据的测量是一致、可靠、无偏见和正确的。
它强调数据收集方法的标准化和收集数据的评估。
通过这样做，所收集数据的错误被最小化。
根据数据类型的不同，统计分析也会有所不同。
对于连续测量，可以确定多种统计特性：稳定性、偏差、精度（可分解为重复性和再现性）、线性和辨别性。
对于离散测量，可以确定评估人员内部、每个评估人员与标准之间、评估人员之间以及所有评估人员和标准之间的错误率估计值。
对于离散测量，想象这样一种情况：要求评估人员根据规定的质量标准确定被检查对象（产品）是否应归类为合格。
在这种情况下，可以进行盲法研究，其中将一些合格和不合格的产品提供给两个或三个评估员。
然后，评估员各自确定他们认为产品是否合格。
他们被要求不止一次地查看同一个单元，而不知道他们之前已经评估过该单元。
这称为“评估人内部”错误率。
然后可以确定所有评估员在同一产品上获得相同结果的能力，即“评估员之间”的错误率。
此外，还可以确定评估员与专家的一致性程度，称为“评估员与标准”错误率。
对于连续数据测量，如在数据评估之前所强调的，应遵循以下标准：稳定性：对应于测量系统在测量相同样品时产生相同结果的能力。
偏差：是样本的实际平均值与其测量平均值之间的差异。
线性度：表示测量误差与测量值在多大程度上呈线性关系。
例如，如果一个100cm长的物体的测量值有1cm的误差，而使用相同的测量系统在150cm的物体上测量值有5cm的误差，则可以断定测量系统是非线性的。
为了确定测量系统的变化，有两个需要评估的标准，六西格玛顾问总结如下：重复性：显示评估人员通过使用相同的测量系统多次评估相同的样本而获得相同结果的程度。
六西格玛测量系统分析
* 注意：5.15标准差代表99%的测量系 统变异，5.15标准差为工业标准
2.测量变异指标：%R＆R值→测量变异量/流程总变异量
%R＆R=
σ测量 σ总变量
●判断标准：
×100%
●最佳情形：≤10% ●可接受情形：≤30%
测量系统变异（Ⅰ）
• 仪器偏差 - 不同的仪器即使侧量同一物件，平均值也会造成 可以察觉的不同
仪器一偏差量
Master Value
仪器二偏差量
仪器一
平均数
仪器二
平均数
Precision（变异性）
• 测量系统中的总变异 • 测量重复值的自然变异 • 名词： Random Error, Spread, Test/ Retest error • 重复性与再现性
• 描述为 no drift , sudden shifts , cyclic trends , etc. • 使用趋势图（ Trend Chart ）来评估
时间1 时间2
校验数值 ( 参考标准)
测量稳定性
稳定性是指：对同一部品间隔一段时间测量所得平均的差异．
Time 2 Time 1 测量系统的磨损，气温，温度等对测量结果的影响
种类的数目 1数据类
2-4数据类
控制
可以用于控制，只有当：
1）当流程变化与规格 比较时，其值小
2）在预期流程变化范 围内，损失功效是 扁平的
3）变化的主源引起平
均变化
1）基于流程分布，可以 使用半变量控制技术
2）可以产生非敏感变量 控制图
分析
1）对于评估流程参数和 指数是不能接受的
2）只表示流程是否正在 产生一致或不一致部分
1
2
3
六西格玛课程-MSA
20
再现性(Reproducibility)
由不同操作人员，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 （三同一异）
再现性
21
稳定性(Stability)
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。 时间2
时间1
22
线性(Linearity)
18
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。 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。
觀測平均值
19
重复性(Repeatability)
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）
重复性
是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
基准值
基准值
观测平性(Linearity)
观测平均值 有偏倚、有线性 无偏倚、无线性
基准值
24
测量系统应有的特性
足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，相对 足够的分辨率和灵敏度 于过程变差或规范控制限，测量的增量应该很 小。通常所有的十进制或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制的。这意味着在可重 测量系统应该是统计受控制的 复条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因 而不是特殊原因造成。这可称为统计稳定性且最 好由图形法评价。
MSA 测量系统分析
1
MSA 的重要性
人 机 法 测量 环 测量 测量 好 结果 不好 如果测量过程有问题，那幺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。
MSA-6西格玛
1）VarComp (or Variance): 显示方差构成来源。 2）％Contribution: 显示每个方差项占总变差的百分比。 B. 表二 1）StdDev: 每个方差项的标准偏差 2）Study Var: 标准偏差乘以5.15,该数字常用于分析过程变差时使用，
(分辨率）
部品散布(σp) × 1.41 }
测定散布(σMS)
MINITAB提供的两种重复性与再现性研究方法：
Xbar-R方法和方差分析（ANOVA)方法
Xbar-R方法将总测量变差分为三类：部品－部品、重复性、再现性.
方差分析（ANOVA)方法将总测量变差分为四类：除部品－部品、重复性外，将再 现性变差分为测量人员变差及测量人员－－部品交互作用变差。
测量系统基本知识
对同一被测物测量上千次，那么这些测量值在值域上就会呈现出正 态分布。如果能够量化的表述该分布，也就能够量化的表示测量能 力或特征。
-3σ -2σ -1σ µ 1σ 2σ 3σ
68.28% 95.45% 99.73%
平均值：所有测量结果的算术 平均值通常会认为是被测量的 最佳近似值
变异：表示被测结果或受某因 素所影响而导致的测量结果的 变化特征。量化为所有测量结 果同平均值之差的平方和。
0.099886 0.599316 94.10
Total Variation 0.106143 0.636859 100.00
Number of Distinct Categories = 3
%Contribution =
σ2MS σ2Total
=
0.0012892 0.0112664
* 判定 : ---针对重要特性其线性度%<5% --- 一般特性其线性度%<10% ---线性度%>10%以上者判为不合格，此项之仪器不适合使用
六西格玛管理工具之MSA测量系统分析步骤
六西格玛管理工具之MSA测量系统分析步骤MSA测量系统分析是六西格玛系统的重要工具，在“DMAIC”模式的各个阶段，均会用到测量系统分析,根据被测量对象的性质和测量系统分析需要，可以选用不同的测量系统分析方法。
一、根据测量对象的性质，测量系统分析可分为两类:1、连续数据测量系统分析连续数据测量系统分析对象为连续测量数据，如质量、长度、时间、高度、温度等。
2、离散数据测量系统分析离散数据的测量系统分析对象为离散数据，如“合格”、“不合格”、“通”“止”等。
二、连续数据测量系统分析方法有多种连续数据测量系统分析方法，可根据分析需要进行选择，一些使用较为广泛的连续数据测量系统分析方法如下:1、方差分析法方差分析法是分析连续数据的重要测量系统分析方法之一。
①方差分析法的要求:•选择能够代表整个过程范围的10个被测量部品；•选择2-3名测量人员；•每人对每个部品测2-3次。
②方差分析法的特点:•可以识别部品、人员、测量仪器的误差；•可以识别人员和部品交互作用影响。
2、平均值和极差分析法平均值和极差分析法是另一种常用连续数据测量系统分析方法。
①平均值和极差分析法的要求•选择能够代表整个过程范围的10个部品；•选择2-3个测量人员；•每人对每个部品测量2-3次。
②平均值和极差分析法的特点•可以识别测量人员、测量仪器、被测量部品的误差。
•无法识别人员和部品交互作用的影响。
3、部品内偏差分析法部品内偏差分析法是对平均值极差分析法的扩展，主要用于在被测量对象形状特殊，需进行多次测量才能确定其尺寸的场合，计算误差时去除部品本身的偏差。
4、部品内偏差分析法的要求•选择能够代表整个过程范围的5个部品；•选择2-3个测量人员；•每人测定每个部品时同时记录最大值和最小值；•每人对每个部品尺寸重复测量2-3次。
特点：①、可以用于特殊形状部品（如图形）的测量系统分析；②、可以识别测量人员、测量仪器、被测部品的误差。
5、简略法简略法是一种简单的测量系统分析方法，可以迅速对测量系统做出评价。
MSA培训教材(六西格玛)
测量变异的来源
工具
机械非稳定性 磨损 电气非稳定性 运算法则非稳定性
工作方法
数据输入的容易度
操作员培训
校正的频率 维护标准 充分的作业时间
标准作业程序
操作员技能
‘测量变异’
湿度 洁净度 震动 线电压变异 温度变异
Environme
环境
Rev. B Printed 2013-7-11 © 2001 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.
-27
Rev. B Printed 2013-7-11 © 2001 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.
测量能力索引 - %R&R
MS %R & R 100 Total
通常以百分率表示
测量能力索引- P/T
精确性公差比
5.15 * MS P /T Tolerance
通常以百分率表示
说明由于测量误差而产生的公差比 是多少 包括重复率和再现率
理想值: 8% 或更低，可接受的值: 30% 或更低
注意: 5.15 标准差说明有 99%的测量系统变异。 使用5.15 是行业标准
-25
2 rpd
-18
Rev. B Printed 2013-7-11 © 2001 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.
σrpt
测量系统的 固有变异
重复性
当在绝对相同的条件下，对相同变量进行重复测量时发 生的变异
相同的操作员 相同的测定 相同的部品 相同的环境条件 短期
六西格玛咨询公司谈MSA
六西格玛咨询公司谈MSA
在工作过程中，经常有人会问到MSA的相关知识点，一直想要就测量系统分析（MSA）相关内容作一些总结，种种原因一直未能实现，今天算是开了个头。
是的，只能开头，MSA内容非常多，只能普及一些基本概念和个人的感悟，希望大家有不同看法，可以相互交流。
（一）什么是MSA？
测量系统分析（Measurement System Analysis），缩写MSA，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。
简单地说测量系统分析就是“对测量系统所作的分析”。
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”。
（二）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。
（三）什么是“分析”？
测量系统分析的根本对象不是零件，而是测量系统输出的变差。
“分析”代表了一系列的分析方法，具体方法，下面将介绍：（四）MSA的目的
MSA的目的就是通过测量系统输出变差的分析，判断测量系统是不是可接受的，如果不可接受，进而采取相应的对策。
需要注意的是，世界上没有绝对完美的测量系统，因此测量系统误差可以减少但不能绝对消除。
在质量领域我们把变差视为头号大敌，认为变差小是一种美。
然而在自然界，变差就是多样性，本身就是一种美。
六西格玛6个sigma黑带系列十：衡量系统验证(附有案例及源数据)
什么是衡量系统
▪ 衡量系统是对衡量单位进行量化，其所使用的量具、标准、方法、设备、软件、 人员和假设的集合。
▪ 任何衡量过程的目的是获得真实的衡量结果。 ▪ 然而，像所有的过程一样，都有机会存在偏差。 ▪ 好的衡量系统考虑了所有潜在的偏差来源并采取控制措施，将其影响最小化。
对同一衡量对象， 理想的衡量系统每次输出同样的”正确”结果。
12
W2-5 Validate the Measurement System_Final.ppt
5.1: 精确性（偏向性）定义
A
精确度
DEBRIEF
观察平均值
实际平均值
2. 衡量的观察平均值与被测物体的实际平均值之差
13
W2-5 Validate the Measurement System_Final.ppt
Johnson Controls, Inc © June 2007
2
W2-5 Validate the Measurement System_Final.ppt
关于这个模块
什么是“验证”衡量系统？ ▪ 衡量数据贯穿6 Sigma始终。 ▪ 没有可靠的衡量，不可能验证任何过程改进。 ▪ 本部分阐述衡量系统的组成和重要性，以及针对可变数据和属性数据
Validate the Measurement System (MSA)
衡量系统验证
讲义 第二周---模块5
1
W2-5 Validate the Measurement System_Final.ppt
第1周 5个自学模块
✓ 1. 6 Sigma概述 ✓ 2. 认知改进机会 ✓ 3. 在Sigma TRAC中定义机会 ✓ 4. 初识Minitab ® ✓ 5. 数据收集及分析
六西格玛介绍解读
顾客 (会议参加者)
- 温度适宜的咖啡 - 干净的杯子 - 干净整洁的餐具 - 称心的陈列 - Snack 服务
- 温度适宜的好咖啡 - 迅速的服务 (特 Refill时) - 容纳人员多，近处的化妆室 相谈场所
为什么有这种差异？
例1) 宾馆 Conference
顾客中心
Six Sigma的特征
12s
6s
0.01ppm
为什么Six Sigma是 3.4ppm?
Process平均经常不一定
u (平均值)
3.4ppm
LSL
USL
Process 平均从规格中心向左或向右移动 1.5s 从平均值到 USL或 LSL中，短的规格界限的距离为 4.5s 脱离规格的概率是 3.4ppm
4.5s
每时间7件邮件丢失 每周1.7件做错的手术 每年 68件开错的处方单
Six Sigma思考 - 我们怎么想，应怎样的姿势做事? Six Sigma信念 - “好品质Process,是指 以最低费用可以按期提供好品质的产品。” - “过程完善时，结果也完善， 因此可以达成 6水准。” - “结果不理想，过程(Process)中肯定有缺陷。” Six Sigma 文化
平均值
规格界限(USL)
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
? 倍
规格界限(LSL)
1σ
从规格界限到平均值为止距离相当于标准偏差(σ)的几倍?
假如是定性 Process(没有平均移动)
6s
u (平均值)
0.01ppm
LSL
s
USL
意味着 USL和LSL 之间的距离是 12 。 ( 的 12倍 ) 脱离规格概率是 0.02ppm
测量系统分析MSA 六西格玛
Measurement Capability Index 测量系统能力指标
% Tolerance or P/T
P / T = 6 *σ MS
Tolerance
Tolerance = USL – LSL 容差=规定上限-规定下限
.判断的标准 Best case好: < 10% Acceptable可以接受: < 30%
Accurate准确 Precise精确
close to the accurate/master value 接近标准值
little variation in the measurements 测量过程中变异小
准确性
Accuracy 准确性： 测量值的均值与真值之差。测量值与真值之间有较小的偏差，利用多次测量 取平均值与已知标准值相比较来测定准确度，通常用偏倚来表示。
Master Value
操作员 A 操作员 B
操作员 C
操作员A
操作员B 操作员C
Example: Accuracy Vs. Precision
假设我们有一种材料的硬度为5 Method 1 方法一得到以下读数： 3.8, 4.4, 4.2, 4.0
Method 2 方法二得到以下读数： 6.5, 4.0, 3.2, 6.3
σ2 reproducibility
Measurement Capability Index测试能力的指标参数
如何评估测量系统好坏？ Comparing σ2measement with Tolerance:比较测量系统的变异与容差的比 率
¾ Precision-to-Tolerance Ratio (P/T)精确度与容差的比率
>30% 测量系统不可以接受，需要改善
六西格玛知识-M3-MSA量测系统分析(3小时)
MSA量測系統分析Measurement System Analysis哪個製程較好呢？•什么是正确度(Accuracy) ?•什么是稳定性(Stability) ?真值正确度量測系統的平均值* 真值是利用最准确的测量装备测量时所得到的值.实际值(真值)和观察平均之间的差异.最少2次以上在不同时期对同样的部品利用同样的Gage 测量时所得到的测量平均值之间的差异.儀器設备因磨损,气温,湿度等环境变化和时间的经过而对测量结果产生影响.稳定性Time 1Time 2时间经过正确度偏差大正确度偏差小LSLUSL测定值真值真值测定值在Gage 的规定的操作范围内比较正确度后进行评价.即,在规定的操作范围内的两个极限区间最少各研讨次正确度后得到的差值Gage 通常是在操作范围的下限(或者规格值)比上限它的正确度差.•什么是线性(Linearity) ?对Gage 的操作范围或者Spec 范围的正确性.什么是重复性(Repeatability) ?重复性(Repeatability) :“得到具有一贯性的结果”反复测量时的变異一名测量者对同样的部品用同样的仪器对同样的特性在比较短的时间内反复测量时所发生的测量值的变異这是因量具設备而发生的变異.测量者A 测量者B测量者C 再现性什么是再现性(Reproducibility) ?对同一个部品的同样的特性利用同样的仪器几个人测量时产生的测量者之间的测量值平均之间的差异这是因评价人而发生的变異.什么是精密度(Precision) ?Ho : Bias ＝0 Ha : Bias ≠0mu not = 0.8Variable N Mean StDev SE Mean 95.0% CI T P ▲Bias = 0.75 –0.8 = -0.05▲%Bias =| Bias |Process VariationX 100| -0.05 |0.70X 100== 7.1%▲Bias = 测量值的平均–基准值(真值)▲%Bias =| Bias |Process VariationX 100 (因製程变異发生的偏倚的百分比)▲%Bias =| Bias |ToleranceX 100 (对允许公差的偏倚的百分比)•Process Variation = 6σ•Tolerance = USL -LSL在测量范围全领域基准值和测量平均值一致/没有偏倚正确地测量.在测量范围全领域具有常数倍数的偏倚. / 虽有偏倚但是因为大小一定所以可以容易调整.基准值基准值测量平均偏倚偏倚测量平均基准值基准值基准值测定平均偏倚2311.01.5偏倚基准值▲Linearity = | ▲%Linearity =Linearity Process VariationX 100* Process Variation = 6σ= | 倾斜度| x 100▲回归模型: y = a + bxy : Bias x : 基准值b : 倾斜度Gage R&R 步骤步骤1. 选定代表製程长期变动的10个樣本2. 量测儀器的校正3. 让第一个作业者对所有樣本任意顺序各做一次量测(Blind Measurement)4. 让第二个作业者按同样地方法实施(所有作业者相同)5. 以同样的方法按必要的次数重复量测6. 得到的DATA输入Minitab并进行分析24.0324.0424.03“选定的樣本是否如实反映工程的散布?”如果这个值均匀，意味樣本没能如实反映工程的散布。
6西格玛讲义-MSA
1个数据分级 1个数据分级
分辨力
控
制
只有下列条件下才可用于控制：
1、与规范相比过程变差较小
2、预期过程变差上的损失函数 很平缓
3、过程变差的主要原因导致均 值偏移
分
析
1、对过程参数及指数估计不可 接受。
2、只能表明过程是否正在产生 合格零件
1、依据过程分布可用半计量控 制技术
2、可产生不敏感的计量控制图
在预期工作范围内线性误差的变化率。
基准值
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
观测的平均值
范围的较高部分
无偏倚
24
基准值
重复性与再现性
GR&R－－ Gage Repeatability & Reproducibility ------对测量系统随机误差的综合评定，目前已成
为测量系统分析的主要指标。
Operator C Operator A
Repeatability
22
测量系统误差的类型
4）稳定性Stability
测量系统在某 持续时间内测量单 一零件单一特性时， 测量值的总变差。
稳定性 时间2
时间1
23
测量系统误差的类型
5）线性 Linearity
量具在预期工作范围内，偏倚值的差值。
6）线性度 % Linearity
31
GR&R研究中的主要因素
因素
时间 校准 测量人员
在同一实验室中的测量条件
相同
不同
同一时间测量
在不同时间测量
各次测量之间未再 各次测量之间重新校
校准
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分辨力老要求：公差的1/10
分辨力新要求：6σ(标准偏差)的1/10（
）
分辨力（分辨率、可读性）
重复性、再现性（GR&R）
重复性、再现性（GR&R）
线性、偏倚性
◆量具线性告诉你测量系统在预期测量范围内的准确性如何。
它回答了这样的问题：我的量具对于将要测量的所有大小的物件都有相同 的准确性吗？“
1、测量G/Z特性的测量系统； 2、需要采用SPC控制的测量系统； 3、按簇系进行。
MSA类型简介
测量变异的来源
测量变异（测量变差）来源于哪些方面？
测量工具
被测物体
测量人员
以及测量环境，等等……
◆总之，构成测量系统的任何元素都有可能影响测量结果，都有可能成为 测量变差的来源。
测量变异的来源（鱼骨图分析）
MSA五性案例及判定标准
重复性、再现性
■案例： ■判定标准：
重复性、再现性
■造成重复性、再现性差的可能原因：
线性、偏倚性
■案例：
■判定标准：
“为使测量系统线性可被接受，“偏倚=0”线必须完全 在拟合线置信带以内。”
线性、偏倚性
■造成线性、偏移的可能原因：
稳定性
■案例：
■判定标准：
SPC控制图 判异原则
变异的构成
总体变异
过程实际变异
普通原因 引起的变异
特殊原因 引起的变异
测量观察变异
抽样的 随机性
与测量方法 相关的变异
与测量人员 相关的变异
稳定性
线性 偏倚性
分辨力
重复性 再现性
注：计数型数据测量系统分析方法主要有交叉表法、信号检查法。
分辨力（分辨率、可读性）
■别名：最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限、探测的最小极限
◆量具偏倚检查观测到的平均测量值与参考或基准值之间的差异。
它回答了这样的问题：我的量具和基准值比较时偏倚如何？
稳定性
一致性（交叉数型数据：
﹡好或坏 ﹡通过/不通过 ﹡区分声音(嘶嘶声、叮当声、重击声)
特点：同等处理所有误分类，要求评估类别是相互排斥的。
目的：衡量两个评价者对同一物体进行评价时，其判定结论的一致性。
性之间的关系。
◆测量系统——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。
◆测量系统分析——对测量系统进行评估，验证其是否在合适的特性位
置测量了正确的参数，确定其需要具备哪些可被接受的统计特征，以 便了解测量结果的变异来源及其分布。
此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所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
其它分析方法和接受准则。 §
When? 什么时候进行MSA
§ ISO/TS16949：2002
附录A A.1控制计划的阶段 适当时，控制计划应覆盖三个不同的阶段： 样件：对样件制造中将进行尺寸测量、材料和性能试验的描述。如果顾客要求， 组织应有样件控制计划。 试生产：对样件制造后，全面生产前将进行的尺寸测量、材料和性能试验的描 述。试生产被定义为在产品实现过程中样件制造后可能要求的一个生产阶段。 生产：在批量生产中，对产品/过程特性、过程控制、试验和测量系统的形成文 件的描述。 每个零件应有一个控制计划，但是在很多情况下，系列控制计划可以覆盖采用
最新MSA讲解及 分析
目录
1、理解MSA
◆什么是测量系统分析（MSA） ◆为什么要进行MSA ◆哪些地方要进行MSA ◆什么时候进行MSA
2、MSA类型简介
分辨力、重复性、再现性、线性、偏倚性、 稳定性、一致性
3、MSA五性案例及判定标准
理解MSA
What? 什么是测量系统分析（MSA）
◆测量——对某具体事物赋予数字（或数值），以表示它们对于特定特
7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，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
其它分析方法和接受准则。 §
所以，我建议，现阶段我们的MSA分析范围：
通用过程生产的多个似零件。控制计划是质量策划的一项输出。 §
有测量动作产生时就应该开始进行MSA，伴随着零部件过程开发，同步进行 多次MSA分析，并根据分析结果进行测量系统改善，最终于批量生产前输出 一个“合格的测量系统”，并固化到《生产控制计划》中。
Where? 哪些地方要进行MSA
§ISO/TS16949：2002
用实例理解“测量系统”的含义：
经测量，现在 的室温为17.5℃
用实例理解“测量系统”的含义：
测量系统：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。
经测量，现在
测量室温的测量系统构成如下：
的室温为17.5℃
◆量具（仪器）——摄氏温度计 ◆标准——在一个标准大气压下，将纯净水的结冰点定义为0℃，沸点定义为 100℃，温差的1/100即为1℃； ◆操作（方法）——将温度计放置在相对固定的环境中，5min后，平视目测， 读取温度示值，估读至0.1℃。 ◆夹具——温度计挂钩+平整的墙面（用以限制温度计自由度的任何工具） ◆软件——无 ◆人员——我 ◆环境——风速、湿度、照度 ◆假设——假设上面提到的一些参数（时间、风速、湿度、照度等）均是准确 可靠的，温度计校验合格，操作方法合理，“我”具备测量技能，……
→指导供应商改进 →作为供应商技术支持需要具备的素质
Why? 为什么要进行MSA
※要保证测量结果的准确性和可信度。
否则，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。
人机法环
好
原料
测量过程
结果
不好
§ ISO/TS16949：2002
7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，应进行统计研究。
稳定性
■造成不稳定的可能原因：
一致性（交叉表法）
■案例：
■判定标准：
正题（实用知识）
成为“伪专家” 而不是“砖家”
第二部分课程目标
会审核MSA分析报告
1、知道结果是否合格 → PPAP审核需要具备的素质 2、知道报告是否作假 → PPAP审核需要具备的素质 3、通过报告知道测量系统的最佳改进点