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测量系统分析基础Measurement System Analysis◆测量系统简介◆测量系统误差来源◆MSA推行目的◆名词解释◆测量系统分析计量型计数型一、测量系统分析（MSA）概述1、测量系统分析（MSA）的概念：指Measurement Systems Analysis (测量系统分析) 的英文简称。
M(Measurement ) 测量S( Systems ) 系统A( Analysis ) 分析2、测量系统的定义：指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。
误差来源误差来源------------测量方法测量方法A=A=5050B=B=4242C=C=3636不同的人不同的人//同一个人同一个人，，不同的角度读数不同的角度读数，，会造成差异差异-30°50 30°°50°量具A A量具与标准的关系测量的过程也有偏倚测量者B测量者A1 2 3 4 5 6 7 8 9 1064736072786667807772647260717767668177726673606777646880807365746067766368818072製品No.测量第1次测量第2次测量第1次测量第2次测量的偏倚误差来源：环境，人员，设备，样品等综合因素准确度(Accuracy)●准确度(Accuracy) —测量的平均值是否与真值吻合?●真值(True Value):–理论上正确的值–国际度量衡标准真实值好的再现性作业者1差的再现性作业者2作业者3作业者1作业者2作业者3•再现性:指不同的人使用同一测量工具对同一对象(产品)的同一特性进行多次测量中产生的变差。
检查员A检查员B 检查员C检查员A检查员B检查员C AB真实值σ2Totalσ2测定σ2製品Gage R&R Repeatability & Reproducibility测定的偏倚测量系统分析方法•位置误差：用分析偏移和线性来确定。
MSA基础知识概述(PPT 51张)
40
41
42
43
第二步計算再现性
• • • • ������ ������ ������ ������ 計算操作人平均值的極差(RO)； 估計的評價人標準差= RO /d2； 乘以5.15； 減去由於重復性所造成σ的部份。
44
45
第三步計算零件間的變異
• ������ 每次的值都是同一零件測三次，所以 只是偵測出儀器變差(Re)。 • ������ 二個測量者之間的差值代表了人員之 間的差别((Ro) • ������ 每個产品間的差距代表了产品的差别 (Rp)。
30
• • • • • • • •
計算偏倚:偏倚= 觀測平均值–基準值 ������ 過程變差= 6δ ������ 圖: ������ X軸=基準值 ������ Y軸=偏倚 ������ 其方程式為: y=b+ax ������ 再分別計算其： ������ 截距，斜率，擬合度，線性，線性%等
28
確定線性指南
• 進行研究
– ������ 線性按以下指南評價：
• 1）選擇g≥5 個零件，由於過程變差，這些零件測 量值覆蓋量具的操作範圍。 • 2）用全尺寸檢驗測量每個零件以確定其基準值並 確認了包括量具的操作範圍。 • 3）通常用這個儀器的操作者中的一人測量每個零 件m≥10次。 • 隨機的選擇零件以使評價人對測量偏倚的“記憶” 最小化。
21
• ������ 5）計算可重復性標準偏差（參考量具 研究，極差法， • 如下）： • 這裏d2*可以從附錄C中查到，g=1,m=n • ������ 如果GRR研究可用（且有效），重復 性標準偏差計算應該以研究結果為基礎。
22
• 6）確定偏倚的t統計量：
– ������ 偏倚=觀測測量平均值-基準值
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第二步計算再现性
• • • • ������ ������ ������ ������ 計算操作人平均值的極差(RO)； 估計的評價人標準差= RO /d2； 乘以5.15； 減去由於重復性所造成σ的部份。
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第三步計算零件間的變異
• ������ 每次的值都是同一零件測三次，所以 只是偵測出儀器變差(Re)。 • ������ 二個測量者之間的差值代表了人員之 間的差别((Ro) • ������ 每個产品間的差距代表了产品的差别 (Rp)。
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• • • • • • • •
計算偏倚:偏倚= 觀測平均值–基準值 ������ 過程變差= 6δ ������ 圖: ������ X軸=基準值 ������ Y軸=偏倚 ������ 其方程式為: y=b+ax ������ 再分別計算其： ������ 截距，斜率，擬合度，線性，線性%等
28
確定線性指南
• 進行研究
– ������ 線性按以下指南評價：
• 1）選擇g≥5 個零件，由於過程變差，這些零件測 量值覆蓋量具的操作範圍。 • 2）用全尺寸檢驗測量每個零件以確定其基準值並 確認了包括量具的操作範圍。 • 3）通常用這個儀器的操作者中的一人測量每個零 件m≥10次。 • 隨機的選擇零件以使評價人對測量偏倚的“記憶” 最小化。
21
• ������ 5）計算可重復性標準偏差（參考量具 研究，極差法， • 如下）： • 這裏d2*可以從附錄C中查到，g=1,m=n • ������ 如果GRR研究可用（且有效），重復 性標準偏差計算應該以研究結果為基礎。
22
• 6）確定偏倚的t統計量：
– ������ 偏倚=觀測測量平均值-基準值
经典详细的MSA培训资料全
值、最小值等。
数据可视化
利用图表等方式将数据呈现出 来，帮助理解数据分布和规律
。
相关性分析
研究变量之间的相关关系，探 索数据之间的内在联系。
回归分析
建立数学模型，预测因变量的 值，并解释自变量对因变量的
影响程度。
05
结果解读、报告编制及改进
建议提出
结果解读方法论述
数据可视化
将MSA结果以图表形式展示，如 控制图、散点图等，以便直观理
感谢观看
THANKS
通过对测量系统的变差进行分析，以判断测量系统对于被 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。
要点二
MSA作用
确保测量数据的准确性和可靠性，提高产品质量和生产效 率，降低生产成本和风险。
测量系统组成要素
测量标准
用于校准或检定测量仪器的标 准器或标准物质。
操作人员
进行测量操作的人员，其技能 水平和经验对测量结果有重要 影响。
理。
02
及时处理异常情况
一旦发现异常情况，立即按照处理流程进行处理，包括停机检查、调整
参数、更换零部件等，确保设备正常运行和产品质量。
03
记录并分析异常情况
对异常情况进行详细记录，并进行深入分析，找出根本原因，采取措施
防止类似情况再次发生。同时，将异常情况和处理结果及时上报相关部
门，以便进行持续改进和优化。
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 。
校准方法与周期确定
校准方法
采用比较法、直接测量法、互换法等 方法进行校准。
周期确定
根据设备的使用频率、重要性、稳定 性等因素，制定合理的校准周期。
设备维护保养策略
数据可视化
利用图表等方式将数据呈现出 来，帮助理解数据分布和规律
。
相关性分析
研究变量之间的相关关系，探 索数据之间的内在联系。
回归分析
建立数学模型，预测因变量的 值，并解释自变量对因变量的
影响程度。
05
结果解读、报告编制及改进
建议提出
结果解读方法论述
数据可视化
将MSA结果以图表形式展示，如 控制图、散点图等，以便直观理
感谢观看
THANKS
通过对测量系统的变差进行分析，以判断测量系统对于被 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。
要点二
MSA作用
确保测量数据的准确性和可靠性，提高产品质量和生产效 率，降低生产成本和风险。
测量系统组成要素
测量标准
用于校准或检定测量仪器的标 准器或标准物质。
操作人员
进行测量操作的人员，其技能 水平和经验对测量结果有重要 影响。
理。
02
及时处理异常情况
一旦发现异常情况，立即按照处理流程进行处理，包括停机检查、调整
参数、更换零部件等，确保设备正常运行和产品质量。
03
记录并分析异常情况
对异常情况进行详细记录，并进行深入分析，找出根本原因，采取措施
防止类似情况再次发生。同时，将异常情况和处理结果及时上报相关部
门，以便进行持续改进和优化。
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 。
校准方法与周期确定
校准方法
采用比较法、直接测量法、互换法等 方法进行校准。
周期确定
根据设备的使用频率、重要性、稳定 性等因素，制定合理的校准周期。
设备维护保养策略
MSA基础知识培训课程
的类型为A,B,C时的均值差。
值差。
仪器之间：同样的零件、操作者、和 环境之间：在不同时间段内测量，
环境，使用仪器A,B,C等的均值差
由环境循环引起的均值差。
标准之间：测量过程中不同的设定标 违背研究中的假定
准的平均影响
仪器设计或方法缺乏稳健性
方法之间：改变点密度，手动与自动 操作者训练效果
环境内部：温度、湿度、振动、亮 度、清洁度的短期起伏变化。
仪器内部：修理、磨损、设备或夹 违背假定：稳定、正确操作
紧装置故障，质量差或维护不当。 仪器设计或方法缺乏稳健性，一致
基准内部：质量、级别、磨损
性不好
方法内部：在设置、技术、零位调 应用错误的量具
整、夹持、夹紧、点密度的变差 量具或零件变形，硬度不足
14
重复性和再现性分析
GR&R可接受准则：
■ R&R%<10%，且ndc≥5，系统可接受; ■10% <R&R%<30%,根据应用的重要程度、量具成本、修理成本， 系统可能被接受; ■ R&R%>30%,系统需要做改进.
15
重复性和再现性分析
重复性不好的可能原因
零件(样品)内部：形状、位置、表 面加工、锥度、样品一致性。
系统相比，零点调整、夹持或夹紧方 应用：零件尺寸、位置、观察误差(
法等导致的均值差
易读性、视差)
17
第三节 偏倚分析
18
偏倚分析
偏倚
Bias
基准值
• 测量的观测均值与基准值之差值。 • 基准值，也称为可接受的基准值或
标准值，用作测量值的认可基准。 • 基准值可以通过更高级别的测量设
备进行测量而获得的测量均值来确 定。
MSA知识讲解及MSA分析
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
分辨力老要求：公差的1/10
分套MSA知 识讲解及分析样
表
课程简介
一、基础知识回顾
扫盲
二、正题（实用知识）
“伪专家”
基础知识回顾
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
测量室温的测量系统构成如下：
经测量，现在
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，……
）
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。
经典详细的MSA培训资料
存在。
• 1.相对好的MSA: • 足够的分辨率和灵敏度。足够: 1/10法则，仪器公差、变差分十份 • 2.MSA变差由普通原因引起，不能由特殊原因引起。 • 普通原因: 具有稳定的可重复的分布过程中许多变差的原因，即处于统
计受控状态。 • 特殊原因（可查明原因）: 指造成不是始终作用于过程的变差的原因。
• 普通原因: • 不可避免的原因，如: 转速、原材料材质在允许范围内的变化 • 同一卡尺、同一人测量零件，一个测3次，每次误差 • 用同一仪器、同一人测量相同产品数次，短期内测量的差异。
• 特殊原因: • 未按操作规程作业、设备坏了、换人、材料混批、量具未准备所造成的
变异。
❖ 好的测量系统:
❖
对产品控制:
一、基础篇
❖前 言 ❖ 企业经常会用到数据进行管理，没有数据就
没有标准，也就没有管理，如不能用数据表示我 们所知，那么我们对他所知不多，所知不多将无
法控制它，那就要靠运气了！
❖ 1.1测量的用途:
❖ 1.测量是对制造过程进行调整的决定的依据
❖如: 注塑工序的一个关键尺寸，用X-R图，有控 制点，超出异常则调整
❖ 2.过程会出什么错？
❖ 一般用FMEA与效果分析的一个结果去了解过程会出什么错？
❖ 如注塑产品：外观不合格、留痕、尺寸等
❖ 3.过程正在做什么：
❖
注塑温度、时间—过程是否稳定
❖ 通过首检、专检了解尺寸是否在控制之中，---通常的检验
❖
检验—使我们确认过程是否稳定
❖ 我们把检验作为一个过程来管理
❖ 他的输出----决定
較小的偏倚
基准值
較大的偏倚
基準值
量测平均值 (低量程)
量测值
• 1.相对好的MSA: • 足够的分辨率和灵敏度。足够: 1/10法则，仪器公差、变差分十份 • 2.MSA变差由普通原因引起，不能由特殊原因引起。 • 普通原因: 具有稳定的可重复的分布过程中许多变差的原因，即处于统
计受控状态。 • 特殊原因（可查明原因）: 指造成不是始终作用于过程的变差的原因。
• 普通原因: • 不可避免的原因，如: 转速、原材料材质在允许范围内的变化 • 同一卡尺、同一人测量零件，一个测3次，每次误差 • 用同一仪器、同一人测量相同产品数次，短期内测量的差异。
• 特殊原因: • 未按操作规程作业、设备坏了、换人、材料混批、量具未准备所造成的
变异。
❖ 好的测量系统:
❖
对产品控制:
一、基础篇
❖前 言 ❖ 企业经常会用到数据进行管理，没有数据就
没有标准，也就没有管理，如不能用数据表示我 们所知，那么我们对他所知不多，所知不多将无
法控制它，那就要靠运气了！
❖ 1.1测量的用途:
❖ 1.测量是对制造过程进行调整的决定的依据
❖如: 注塑工序的一个关键尺寸，用X-R图，有控 制点，超出异常则调整
❖ 2.过程会出什么错？
❖ 一般用FMEA与效果分析的一个结果去了解过程会出什么错？
❖ 如注塑产品：外观不合格、留痕、尺寸等
❖ 3.过程正在做什么：
❖
注塑温度、时间—过程是否稳定
❖ 通过首检、专检了解尺寸是否在控制之中，---通常的检验
❖
检验—使我们确认过程是否稳定
❖ 我们把检验作为一个过程来管理
❖ 他的输出----决定
較小的偏倚
基准值
較大的偏倚
基準值
量测平均值 (低量程)
量测值
MSA基础知识讲解
MSA基础知识讲解
目录 Directory
1 MSA简介
➢ 什么是MSA ➢ MSA的重要性 ➢ 什么情况下做MSA
2 误差的来源
➢ 测量值的组成因素 ➢ 低质量数据的因素和影响 ➢ 过程波动的主要来源 ➢ MSA变差的因果分析
3 测量数据五种类型
➢ 偏倚 ➢ 线性 ➢ 稳定性 ➢ 重复性 ➢ 再线性
MSA分析方法----计量型测量系统分析
• 重复性：由特别的极差图进行检测，表中画出了每个操作员测量每个零件的差异。如果 被测零件的最大值和最小值间的差异未超过UCL, 则视度量标准和操作员为可重复的。
操作员的极差图
样 本 范 围
重复性表明在极差图中实际所有极差点在控制极限以下。任何超出极限的点都需要进行研究。
4 MSA分析方法
➢ 计量型MSA ➢ 计数型MSA
2
MSA简介
M: 指Measurement 测量
S: 指System
系统
A: 指 Analysis 分析
什么是MSA?
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
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、测 量程序、测量人员、被测物品和环境的集合。
2
>2
例如
Go/No Go
良品/Defect A/Defect B…. 不同缺陷种类)
抽样准则
•尽量保持两类型样本为各 半的比例.(50%/ 50%)
•灰色地带样本50%
•明显好的与不好的约50%
•建议样本数为30-50间.
•如有no go 产品,应将原因 再层别.
•尽量保持50%好的样本,各 缺点类型样本各10%左右
目录 Directory
1 MSA简介
➢ 什么是MSA ➢ MSA的重要性 ➢ 什么情况下做MSA
2 误差的来源
➢ 测量值的组成因素 ➢ 低质量数据的因素和影响 ➢ 过程波动的主要来源 ➢ MSA变差的因果分析
3 测量数据五种类型
➢ 偏倚 ➢ 线性 ➢ 稳定性 ➢ 重复性 ➢ 再线性
MSA分析方法----计量型测量系统分析
• 重复性：由特别的极差图进行检测，表中画出了每个操作员测量每个零件的差异。如果 被测零件的最大值和最小值间的差异未超过UCL, 则视度量标准和操作员为可重复的。
操作员的极差图
样 本 范 围
重复性表明在极差图中实际所有极差点在控制极限以下。任何超出极限的点都需要进行研究。
4 MSA分析方法
➢ 计量型MSA ➢ 计数型MSA
2
MSA简介
M: 指Measurement 测量
S: 指System
系统
A: 指 Analysis 分析
什么是MSA?
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
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、测 量程序、测量人员、被测物品和环境的集合。
2
>2
例如
Go/No Go
良品/Defect A/Defect B…. 不同缺陷种类)
抽样准则
•尽量保持两类型样本为各 半的比例.(50%/ 50%)
•灰色地带样本50%
•明显好的与不好的约50%
•建议样本数为30-50间.
•如有no go 产品,应将原因 再层别.
•尽量保持50%好的样本,各 缺点类型样本各10%左右
MSA基础知识培训课程课件(2024)
8
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 。
6
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
10
03
操作过程规范与注意事项
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 。
6
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
测量系统分析(MSA)基础知识及操作指导
测量系统分析（MSA）基础知识及操作指导在进行MSA之前，需要明确测量系统的目标，例如测量系统是否要用
于决策、控制过程或产品规范。
这将决定需要评估哪些方面的测量系统性能。
主要的MSA指标包括可重复性、再现性和准确性。
可重复性是指在相
同条件下，同一测量人重复测量同一件物品时，测量结果的一致性。
再现
性是指在相同条件下，不同测量人重复测量同一件物品时，测量结果的一
致性。
准确性是指测量结果与真实值之间的偏差，通常通过与已知参考值
进行比较来评估。
进行MSA的一种常用方法是通过使用方差分析（ANOVA）来评估测量
系统的偏差和变异。
这涉及到对多个测量人、多个测量仪器和多个样本进
行测量，并使用统计工具来分析数据。
ANOVA可以帮助确定是否存在系统
误差、测量人和仪器之间的差异以及这些差异对测量结果的影响。
进行MSA时，还需要确保测量系统的稳定性。
这意味着测量仪器应该
经过校准和维护，以确保其在测量过程中的稳定性和精确性。
此外，测量
人员也需要受过培训和了解测量程序，以减少人为误差。
基于MSA的结果，可以采取相应措施来改善测量系统的性能。
例如，
如果发现测量仪器存在较大的偏差，则可能需要调整或更换仪器。
如果发
现测量人员之间存在较大的差异，则可能需要对其进行培训或重新分配任务。
总之，测量系统分析（MSA）是一个评估测量系统性能的重要工具，
可用于确保测量结果的准确性和可靠性。
通过对测量系统进行分析和改进，可以提高质量控制和过程改进的效果，进而提高产品或服务的质量。
《MSA基础知识》课件
《msa基础知识》ppt课件
目录
• MSA的定义与目的 • MSA的原理与特点 • MSA的实施步骤 • MSA的常见问题与解决方案 • MSA的案例分析
01
MSA的定义与目的
MSA的定义
MSA
Mean Squared Error，均方误差。 它是一个衡量预测模型预测误差的常 用指标，表示预测值与实际值之差的 平方的期望值。
比较不同模型
通过比较不同模型的均方误差，可以评估不同模 型的预测效果，从而选择最优模型。
MSA的应用场景
回归分析
在回归分析中，通常使用均方误差来评估模型的预测效果。
机器学习
在机器学习中，可以使用均方误差作为损失函数，通过优化算法 来降低均方误差，提高模型的预测精度。
数据预测
在数据预测中，可以使用均方误差来评估模型的预测效果，从而 选择最优模型进行数据预测。
04
MSA的常见问题与解决方案
测量对象选择不当
总结词
在选择测量对象时，应确保其具有代表性， 能够反映整体情况。
详细描述
选择测量对象时，应避免选择过于特殊或极 端的个体，以免影响整体结果的准确性。应 从总体中随机抽取样本，确保样本的多样性 和广泛性。
测量方法不准确
总结词
测量方法的选择和实施过程应科学、准确， 遵循标准操作规程。
03
MSA的实施步骤
确定测量对象和测量方法
总结词
明确测量目标和测量内容
详细描述
在实施MSA之前，需要明确测量对象，即确定需要测量的产品或过程特性。同 时，选择合适的测量方法，以确保准确性和可靠性。
制定测量计划和测量表格
总结词
制定详细的测量计划和表格
详细描述
目录
• MSA的定义与目的 • MSA的原理与特点 • MSA的实施步骤 • MSA的常见问题与解决方案 • MSA的案例分析
01
MSA的定义与目的
MSA的定义
MSA
Mean Squared Error，均方误差。 它是一个衡量预测模型预测误差的常 用指标，表示预测值与实际值之差的 平方的期望值。
比较不同模型
通过比较不同模型的均方误差，可以评估不同模 型的预测效果，从而选择最优模型。
MSA的应用场景
回归分析
在回归分析中，通常使用均方误差来评估模型的预测效果。
机器学习
在机器学习中，可以使用均方误差作为损失函数，通过优化算法 来降低均方误差，提高模型的预测精度。
数据预测
在数据预测中，可以使用均方误差来评估模型的预测效果，从而 选择最优模型进行数据预测。
04
MSA的常见问题与解决方案
测量对象选择不当
总结词
在选择测量对象时，应确保其具有代表性， 能够反映整体情况。
详细描述
选择测量对象时，应避免选择过于特殊或极 端的个体，以免影响整体结果的准确性。应 从总体中随机抽取样本，确保样本的多样性 和广泛性。
测量方法不准确
总结词
测量方法的选择和实施过程应科学、准确， 遵循标准操作规程。
03
MSA的实施步骤
确定测量对象和测量方法
总结词
明确测量目标和测量内容
详细描述
在实施MSA之前，需要明确测量对象，即确定需要测量的产品或过程特性。同 时，选择合适的测量方法，以确保准确性和可靠性。
制定测量计划和测量表格
总结词
制定详细的测量计划和表格
详细描述
MSA基础知识
下面简单介绍计数型量测系统
计数型数据如NG,OK,是,否 计数型量测系统中有两个重要的 概念: 误判率P(FR):将良品误判为不 良品的概率 漏判率P(FA):将不良品判为良 品的概率
那麼,误判率P(FR)将良品误判 为不良品将增加企业的生产风险 漏判率P(FA)将不良品判为良品 将增加客户的风险,以致於增加客 户投诉.
再现性概括起来就是三同一不同. 一,不同的人员 二,相同的仪器 三,相同的位置 四,测量相同的特性值
量测系统也就是GR&R. G:量测的意思 R:重复性 R:再现性的意思 GR&R的定义:表示量测系统的波 动在过程中波动的百分比. 量测系统的定义:表示仪器识别 数据微小变差的能力.
重复性与再现性分析方法
GR& GR&R判定标准
GR&R小於10%时量测系统可接 受 GR&R大於10%小於30%时,量 测系统可接受,但需持继不断的改 进. GR&R大於30%时,量测系统不 可接受.
重复性不好需改进哪些方面
仪器需要维护 人员需要培训 环境需要改善
再现性不好需改进哪方面
测量人需要更好培训如何使用量测 仪器和如何读数. 量具刻度盘上的刻度不清楚 需要某种夹具帮助测量人提高使用 量具一致性.
取得10个相同规格零件的样本(此零件代 表过程变差的实际或预期的范围. 把10个样品按1至10编号. 三个人分别对10个样品测量,每个人测量 10个样品三次. 让测量人A以随机的顺序测量10个零件,并 让另一个人记录测量数据. 让测量人B和C测量这10个零件并互相看不 到对方的数据. 每人测量三次,每次按之前顺序测量.
怎麼收集数据
收集代表过程变差的12个产品 找三个测量者 给12个样品编号. 按顺序测量,每个测量者测量3次.
77_MSA培训知识
25.42525.42525.40025.40025.375 25.40025.42525.40025.42525.375
把10个测量值相加除以10，得到平均值：25.4051mm 偏倚等于平均值减去参考值：25.4051－25.400＝0.0051mm
5.线性
❖线性是指量具在其工作范围内偏倚的变化规律。 ❖在全部测量范围内，测量值和基准值的差异保持稳定，说明其 线性好。
8.MSA变差的因果分析
测量仪器
设备不稳定性 配件磨损 电力不稳定性
方法
测量位置 测量次数
测量条件 标准次序
标准材料 量产材料 良品材料 不良材料 保管/管理
材料
感觉,气氛 熟练度
测量者
湿度 清洁度 震动 电压变化 气温变化 灰尘/噪音
环境
测量系统变差
二、MSA相关术语
1.测量系统定义
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、测 量程序、测量人员、被测物品和环境的集合。
方法；
测量系统分析方法分类
❖ 计量型MSA
1) 稳定性-均值极差法; 2) 偏倚-独立样本法; 3) 偏倚-均值极差法; 4) 线性-一元线性回归法; 5) GRR-均值极差法; 6) GRR-Crossed ANOVA; 7) GRR-NestedANOVA;
❖ 计数型MSA
1) 解析法; 2) 交叉表法; 3) 信号探测法;
1.计量型MSA(稳定性－均值极差法）
1 稳定性－均值极差法
❖ 确定某一测量仪器的稳定性是否为可接受。 ❖ 同一评价人对同一样品进行多次测量的情况。通过对 测量数据进行统计，得出分析结论。
2）分析步骤
把10个测量值相加除以10，得到平均值：25.4051mm 偏倚等于平均值减去参考值：25.4051－25.400＝0.0051mm
5.线性
❖线性是指量具在其工作范围内偏倚的变化规律。 ❖在全部测量范围内，测量值和基准值的差异保持稳定，说明其 线性好。
8.MSA变差的因果分析
测量仪器
设备不稳定性 配件磨损 电力不稳定性
方法
测量位置 测量次数
测量条件 标准次序
标准材料 量产材料 良品材料 不良材料 保管/管理
材料
感觉,气氛 熟练度
测量者
湿度 清洁度 震动 电压变化 气温变化 灰尘/噪音
环境
测量系统变差
二、MSA相关术语
1.测量系统定义
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、测 量程序、测量人员、被测物品和环境的集合。
方法；
测量系统分析方法分类
❖ 计量型MSA
1) 稳定性-均值极差法; 2) 偏倚-独立样本法; 3) 偏倚-均值极差法; 4) 线性-一元线性回归法; 5) GRR-均值极差法; 6) GRR-Crossed ANOVA; 7) GRR-NestedANOVA;
❖ 计数型MSA
1) 解析法; 2) 交叉表法; 3) 信号探测法;
1.计量型MSA(稳定性－均值极差法）
1 稳定性－均值极差法
❖ 确定某一测量仪器的稳定性是否为可接受。 ❖ 同一评价人对同一样品进行多次测量的情况。通过对 测量数据进行统计，得出分析结论。
2）分析步骤
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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
数据 编号
再现性：是由同一台测试设备，同一种方法，同一个测试零件， 不同人员测试值的复现
偏倚性： 测量值与真实值之间的误差，产品真实值并不可测， 只能通过更加精密的仪器获得基准值。
稳定性：是随着时间变化，测量设备发生的偏倚性。
线 性：在测试设备的每个测试值与真值之间存在一定的 差异。
在实际的测试中，由于仪器平时已有校准的缘故，一般只需要做 再现性与重复性的分析，即可保证测试数据的有效性。
总变差
TV = R&R2+PV 2
GR&R值
%R & R = 100 ? (R & R / TV )
GR&R值 ≤30% 为OK
以上，谢谢！
THANK YOU
n--表示零件数，r--表示测试次数 K2-常数：根据实验人数而定
评价人数 K2
2
0.7071
3
0.5231
重复性和再现性
R & R = EV 2 + AV 2
零件间变差 PV=RPxK3
零件数量 3
4 5 6 7 8 9 10
K3 0.5231
0.4467 0.4043 0.3742 0.3534 0.3375 0.3249 0.3146
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
数据 编号
再现性：是由同一台测试设备，同一种方法，同一个测试零件， 不同人员测试值的复现
偏倚性： 测量值与真实值之间的误差，产品真实值并不可测， 只能通过更加精密的仪器获得基准值。
稳定性：是随着时间变化，测量设备发生的偏倚性。
线 性：在测试设备的每个测试值与真值之间存在一定的 差异。
在实际的测试中，由于仪器平时已有校准的缘故，一般只需要做 再现性与重复性的分析，即可保证测试数据的有效性。
总变差
TV = R&R2+PV 2
GR&R值
%R & R = 100 ? (R & R / TV )
GR&R值 ≤30% 为OK
以上，谢谢！
THANK YOU
n--表示零件数，r--表示测试次数 K2-常数：根据实验人数而定
评价人数 K2
2
0.7071
3
0.5231
重复性和再现性
R & R = EV 2 + AV 2
零件间变差 PV=RPxK3
零件数量 3
4 5 6 7 8 9 10
K3 0.5231
0.4467 0.4043 0.3742 0.3534 0.3375 0.3249 0.3146