MSA-GRR,Stability,Linearity,Bias
测量系统分析MSA简介
1、稳定性研究
➢Xbar-R法
➢取一个样本并建立相对于可朔源标准的基准值
➢定期〔天,周〕测量标准样本3-5次,样本容量和 频率应该基于对测量系统的了解
➢将数据按时间顺序画在x&R或X&s控制图上
➢结果分析：
➢
建立控制限并用标准控制图分析评价
失控或不稳定状态。
稳定性练习
10/16 48.6
10/22 48.4
被管理的 过程
测量
测量过程 测量值
分析
入
作业 一般的过程〔放羊式过程〕
输出
对产品决策的影响
➢第一类错误〔生产者风险/假警报〕 ➢ 一个好的零件有时被误判为“不合格〞
➢第二类错误〔消费者风险/漏判率〕 ➢ 一个不合格的零件有时被误判为“合格〞
对产品决策的影响
➢ 减少过程变差,没有零件产生在Ⅱ区
48.5
48.7
48.3
48.0
48.9 48.0
49.2
49.0
48.3
47.7
48.7
48.4
48.7
48.9
48.5
Sample StDev
Sample Mean
49.6 49.2 48.8 48.4 48.0
1
0.8 0.6 0.4 0.2 0.0
1
稳定性案例- Xbar-R法
Xbar-S Chart of C1
评价疑心有测量缺陷的量具的依据
维修前后测量设备的比较
计算过程变差所需的方法,以及生产过程的可接受性水平
作出量具的特性曲线的必要信息。
以上一切是为了满足ISO/TS 6949的相关要求：
“7.6.1 测量系统分析
如何做好MSA测量系统分析报告
准确度（Accuracy）：
表示测量结果（单值或平均值） 与 真值的接近程度。
数量上，准确度可以用相对误差数 表示。
准确度 = 基准值 - 多次测量平均值
精密度（Precision）：
在相同条件下进行重复测量或试验，其 结果相互间的一致程度。 表示测定结果中随机误差大小的程度。
精密度常用测量的标准差来表示，标准 差越大，精密度越低。
（2）大样法实例
至少2名测量人员，至少10个另件，每 人对每个另件至少重复测2遍。
步骤：
10个零件逐一编号 量具校准 人员A对零件进行测量（随机顺序） 记录员记录读数。 人员B、C对零件进行测量（随机顺序） 记录员记录读数。 上述循环重复3遍，测量顺序打乱。
（a）确定重复性 Repeatability
测量系统分析（MSA）
一、术语及其定义
1、测量（Measurement）
以确定实体或系统的量值大小为目标 的一整套作业。 包括过程、产品、服务的输入、输出 及性能/绩效的定量化信息。
2、Cage——任何用以获得测量结果的装置，
特别指基层使用的量具，包 括 用来测量合格/不合格的装置。
——引自QS 9000参考手册
数据的真实性——观测值 ？= 真值
真 值
测量误差
真 值
测量误差
系统的稳定性——
不同的时间、环境、人员、仪器设备 对测量结果影响如何？ 系统是否处于统计控制状态？
测量结果的精确性——
反映被测实体/系统微小变化的能力。 测量误差与被测量的变化范围（总变 差）相比，是否可以接受？
4、测量系统的精度与误差类型
容差百分率≤10% 过程变差百分率≤10%
拒绝条件：
容差百分率 >30% 或: 过程变差百分率>30%
最新MSA测量系统分析第四版
系统内部变差。
2020/10/17
陈瑞泉
10
本手册中使用了以下术语
再现性(Reproducibility) 不同评价者使用相同的量具，
测量同一个零件的同一个特性的测 量平均值的变差。
通常被称为A.V.—评价者变差 (Appraiser Variation)。
系统之间（条件）的 误差。 在ASTM E456-96包括：重 复性、实验室、环境及评价者影响 。
2020/10/17
陈瑞泉
5
本手册中使用了以下术语
位置变差（Location variation)
准确度（Accuracy)
与真值或可接受的基准值“接 近“的程度。
在Aቤተ መጻሕፍቲ ባይዱTM包括了位置及宽度误 差的影响。
偏倚（Bias)
观测到的测量值的平均值与基 准值之间的差值。
2020/10/17
6
准确度和精确度
量具 A 量具 B 量具 C 量具 A的均值 量具 B的均值 量具 C的均值
A 具有最佳准确度 B 具有最佳精确度 C 的准确度好于B
比较A和C的表现
2011.09.01
7
本手册中使用了以下术语
稳定性(Stability)
随时间变化的偏倚值。
一个稳定的测量过程在位置
方面是处于统计上受控状态。
别名：漂移（drift)
系统变差 （System Variation)
测量系统的变差可分类为：
能力(Capability) 短期内读数的变化量 。 性能(performance) 长期读数的变化量。以总变差(total
variation)为基础。
不确定度(Uncertainty)
有关被测值的数值估计范围，相信真值都被包括在该范围内。
五大工具-MSA
典型的,此能力的度量是看仪器的最小刻度值
五大工具-MSA 什么样的分辨率是可以接受的?
• 分辨率:测量系统检测并如实指示被测特性的微小变化 的能力。被测特性根据测量值分为不同的数据组，同 一数据组内的零件之被测特性具有同样的数值。
GR&R sheet Long Method
R&R =
(EV) 2 + (AV) 2 0.10
P/T = 100 x (R&R) / Tolerance 19.13
% R&R = 100x(R&R)/TV 18.91
测试人
对于给定的x0,α水平置信带是：
a
xy
1 gm
xy
斜率
b y ax 截距
x2 1 x2
低值＝b
ax0
gm t gm2,1
/2
1 gm
2
x0 x
2
xi x
1/ 2
s
高值＝b
ax0
t
gm2,1
/2
1 gm
2
x0 x
2
xi x
1/ 2
s
五大工具-MSA 重复性和再现性
B、改进测量系统：减少测量系统误差从而减 少区域的面积，所有零件都在Ⅲ区，从而 风险降低。
五大工具-MSA 测量数据的变差:
如果测量系统用于过程控制，测量系统的误差会掩盖 制造过程本来的变差
在进行过程分析之前必须先进行测量系统分析确保测 量误差在接受的范围内
五大工具-MSA
在进行测量系统分析之前的概念和准备:
质量常用五大工具七大手法
五大工具--SPC 柏拉图
柏拉图介绍
♦ 柏拉图1：古希腊哲学家，427B.C ♦ 柏拉图2：1897年，意大利经济学 家，发现财富不均衡的80/20规律 ♦ 美国质量大师朱兰博士（19042008），将此概念引入质量管理。 ♦ 又叫排列图 ♦ 找出“重要的少数”
五大工具--SPC 散布图
散布图介绍
步骤：1、计划和确定项目 2、产品设计和开发 3、过程设计和开发 4、产品和过程确认 5、反馈、评定和纠正措施
目的：对产品和过程进行反复的验证和确认，来对“策划”进行“认定”
五大工具--APQP
提出概念 项目批准
样件鉴定
试生产
量产 （PPAP的批准）
项目策划
产品开发/设计 过程开发/设计
产品/过程确认
质量管理常用五大工具七大手法
朱兰三部曲
Joseph M.Juran 美国 1904~2008
●约瑟夫·朱兰（Joseph M．Juran） 博士，他的“质量计划、质量控制和 质量改进”被称为“朱兰三部曲”。
●奠定全面质量管理（TQM）的理论 基础和基本方法做出了卓越的贡献
●引入著名的“80/20原则”、柏拉图。
0.01个，每1000件产品
频度数
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
五大工具--FMEA
可探测度评价准则
探测度
准则：设计控制可能探测出来的可能性
探测度定级
绝对不肯定
设计控制将不能和/或不可能找出潜在的起因/机理及后续的失效模式，或根本没有设计 控制
10
很极少 设计控制只有很极少的机会能找出潜在的起因/机理及后续的失效模式
反馈，审核与纠正措施
量产
计划和确定项目 产品设计和开发 过程设计和开发 产品和过程确认
GRR知识简介
(%AV) = 100 ( AV/TV ) % GR&R = AV 2 + EV 2
2
14
GR&R：量具的重复性和再现性
GR&R 的执行步骤
GR&R 的执行
要获取可信的GR&R，需按照一些的标准程序如下： 1. 在量测系统使用者中选出2 ~ 3个评价人员；
2. 抽取10个零件，以此代表实际或期望的过程变差；
C、 同一环境
D、 同一位置 E、 同一仪器 F、 短期时间内
8
GR&R：量具的重复性和再现性
GR&R目的是什么
基本含义介绍
因为GR&R只是保证量具的稳定性，所以可简单的理解其目的就是 降低量测误差，使量测值之尽量接近(真值之标准差 )。 例：我们抽测100支圆筒的外径，可得到100组数据，会形成一个分配；如图(A)
总变异数（σr）
60
70
80
90
100
110
120
图(A) 其实上面图形分配并不是一直不变的，我们知道同一样品给同一个人量测， 第一天和第二天的量测数据不会一模一样；那是什么原因导致数据变
0
化呢？
9
GR&R：量具的重复性和再现性
基本含义介绍
我们知道同一产品在温度/湿度等等环境下本身特性上会发生一些变 异，量测的仪器/工具也会发生变异，还有其他的一些随机的变异；而这 些变异就会产生数据上的误差；那么我们可以理解：看到的数据误差(σr)
GR&R应用目的：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；
CPK 应用目的：大量生产情况下，查看并降低不良率( %ppm)，提 高品质质量(合格优等)，找出制程管制方向；
测量系统分析(MSA)
测量系统分析（MSA）测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。
测量后能够给出连续性的测量数值的为计量型测量系统；而只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。
“计量型”测量系统分析通常包括(Bias)、稳定性(Stability)、(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability&Reproducibility，简称R&R)。
在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
测量：是指以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。
我们通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣，并用它们控制测量系统的偏倚和波动，以使测量获得的数据准确可靠。
有效测量的十原则：1.确定测量的目的及用途。
一个尤其重要的例子就是测量在质量改进中的应用。
在进行最终测量的同时，还必须包括用于诊断的过程间测量。
2.强调与顾客相关的测量，这里的顾客包括内部顾客与外部顾客。
3.聚集于有用的测量，而非易实现的测量。
当量化很困难时，利用替代的测量至少可以提供关于输出的部分理解。
4.在从计划到执行测量的全程中，提供各个层面上的参与。
那些不使用的测量最终会被忽略。
5.使测量尽量与其相关的活动同时执行，因为时效性对于诊断与决策是有益的。
6.不仅要提供当期指标，同时还要包括先行指标和滞后指标。
对现在及以前的测量固然必要，但先行指标有助于对未来的预测。
7.提前制订数据采集、存储、分析及展示的计划。
8.对数据记录、分析及展示的方法进行简化。
简单的检查表、数据编码、自动测量等都非常有用，图表展示的方法尤为有用。
9.测量的准确性、完整性与可用进行阶段评估。
其中，可用性包括相关性、可理解性、详细程度、可读性以及可解释性。
10.要认识到只通过测量是无法改进产品及过程。
基本概念：3.稳定性：测量系统保持其位置变差和宽度变差随时间恒定的能力。
4.偏倚：观测平均值（在重复条件下的测量）与一参考值之间的差值。
IATF16949质量管理体系五大工具之MSA（测量系统分析）实操及异常分析。
IATF16949质量管理体系五大工具之MSA（测量系统分析）实操及异常分析。
IATF16949：2016版汽车行业质量管理体系五大工具，其分别是：APQP APQP先期质量策划FMEA IATF16949五大工具：FMEA潜在失效模式与效应分析详解及案例分析。
MSASPC SPC控制图八大判异准则PPAP IATF16949：PPAP生产件批准程序详解。
附国内某著名汽车公司PPAP案例质量工程师之家今日给大家分享MSA（测量系统分析），本文包含常规的测量系统分析、破坏性测试的测量系统分析和计数型测量系统分析等。
一.MSA定义测量系统定义:用来对被测特性赋值的量具和其它设备,人员,标准,规程,操作,软件,环境和假设的集合,用来获得测量结果的整个过程.测量系统变差来自于:设备,人员,原材料,操作规程,环境等测量误差来源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。
准确度与精密度误差：1.偏倚(Bias)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。
1.1造成过份偏倚的可能原因仪器需要校准仪器、设备或夹紧装置的磨损磨损或损坏的基准，基准出现误差校准不当或调整基准的使用不当仪器质量差─设计或一致性不好线性误差Ø应用错误的量具不同的测量方法─设置、安装、夹紧、技术测量错误的特性量具或零件的变形环境─温度、湿度、振动、清洁的影响违背假定、在应用常量上出错应用─零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误2.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）重复性与偏倚值是独立的零件(样品)内部：形状、位置、表面加工、锥度、样品一致性。
仪器内部：修理、磨损、设备或夹紧装置故障，质量差或维护不当。
基准内部：质量、级别、磨损方法内部：在设置、技术、零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差评价人内部：技术、职位、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲劳。
MSA
什么是MSA？测量系统分析-MSA- Measurement System Analysis稳定性-Stability-指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。
重复性-Repeatability-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（数据）的变差。
再现性-Reproducibility-指由不同的评价人，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。
偏倚-Rias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”。
线性-Linearity-指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化量具重复性再现性研究-GRR, Gage Repeatability & Reproducebility study测量系统- Measurement System-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、环境的集合。
准确度 Accuracy = 一观测值与可接受的参考值之间的一致接近程度。
变异数分析 Analysis of Variance = 通常被用于实验设计（DOE）的一种统计方法（ANVOA）。
用来分析多个群体中的计量型数据，以便比较变异的意义和分析其来源。
可视分辨力 Apparent Resolution = 测量仪器最小的增量大小即为可视分辨力。
该数值通常广泛的用在公告资料中，以划分测量仪器的等级。
数据的分类数可透过该增量大小除以预期的过程分布宽度（6s ig am）来确定评价者变异 Appraise Variation = 不同评价者（操作者）使用相同的测量方法，在一稳定的环境下，对相同零件（被测物）进行测量所得的平均值的变异。
测量系统分析(MSA)
%Tolerance
(SV/Toler) 30.91 20.51 23.12 0.00 23.12 118.79 122.74
各因素对变差的贡献度
10%，测量系统能力很好 30%，测量系统处于临界
>10，良好 5~9 ，尚可
Number of Distinct Categories = 5
重复性&再现性(G&RR)
15
线性(Linearity)
什么是线性
在其量程范围内，偏倚是基准值的线性函数.
真值 1
观测值1
倾斜小
••••••
真值 2
观测值2
倾斜大
测定的下限范围
测定的上限范围
16
线性(Linearity)
线性案例
由一个测量员用同一台千分尺对长度分别为10mm, 20mm, 50mm, 100mm的块规各进行5次测量，测量的基准值及偏倚如下：
控
Gage R&R (ANOVA) for 膜厚值
Gage name:
膜厚仪
Date of study: 2019/8/5
Reported by: QA Tolerance: Misc:
Components of Variation
Percent10500 0
Gage R&R
Repeat
Reprod Part-to-Part
G&RR 练习
A组：选取10件bar-pin,用游标卡尺对标注厚度进行2个测量者，每件2次的G&RR分析.
B组：选取10件Bushing,用游标卡尺对标注外径进行2个测量者，每件2次的G&RR分析.
计数型测量系统分析
MSA包含的内容不只是R
MSA包含的内容不只是R&R，R&R只是其中的一个评价内容。
MSA包括
1）准确度（Accuracy），用偏差（Bias）度量，实际上就是一个t检验
2）精确度（Precision），用R&R度量
3）线性（Linearity），包括准确度的线性和精确度的线性，是指准确度和精确度随着测量范围的变化而变化的程度。
4）稳定性（Stability），指准确度和精确度随时间而变化的程度。
也可以说是测量系统的测量误差随时间的变化的程度。
稳定性好的测量系统其测量误差应该是不随时间变化的（当然指的是一种统计稳定性）。
5）能力（Capability），与制程能力的概念其实一样，只不过这个“制程”是一个测量过程。
通常用P/T ratio（Precision-to-Tolerance ratio）度量。
6）等价性（Equivalence）
如果你有两个用来测量相同参数的测量系统，你还可以分析它们的等价性。
等价性是指两个测量系统对同一参数的测量结果的等价程度。
有两种情况
a-完全吻合（Match），即两个测量系统对同一参数的测量结果之间的差别没有统计显著性，你可以认为用哪一个测量系统都是一样的。
b-相关（Correlation），即两个测量系统对同一参数的测量的结果之间是相关的。
04. MSA(第4版)详解
Excel分析
统计/质量工具/量具研究/创建量具R&R 研究工作表；/量具R&R研究(交叉)
汽车工业行动组织量具研究.MTW
不适当的校准或使用基 准设定
仪器质量不良─设计或 符合性
线性误差
使用了错误的量具
不同的测量方法─作业准备 、加载、夹紧、技巧
测量的特性不对
量具或零件的变形
环境─温度、湿度、振动、 清洁的影响
错误的假设，应用的常数不 对
应用─零件数量、位置、操 作者技能、疲劳、观察误差 （易读性、视差）
15
主要术语介绍
真值
-- 物品的实际值 -- 未知的和不可知的
参考值(基准值)
-- 物品的可接受值 -- 作为真值的替代 -- 用高一级的测量设备多次测量的平均值来确定 -- 法定值、理论值、指定值、协议值
16
主要术语介绍 分辨力
-- 测量或仪器输出的最小刻度 -- 由设计决定的固有特性 -- 1:10经验法则（过程变差与公差较小者）
观测平均值
20
主要术语介绍
线性(Linearity)
-- 在整个测量范围(量程)内偏倚大小的变化
偏倚较小
偏倚较大
基准值
基准值
测量平均值 (低量程)
测量值 偏倚 无偏倚
测量平均值 (高量程)
线性
基准值
21
主要术语介绍
稳定性(Stability)
-- 在某阶段时间内，测量同一基准或零件的单一 特性时获得的测量总变差。 （稳定性是偏倚随时间的变化）
弹性特性 支撑特性
校准 热扩散系数
隐藏的几何 可追溯性
弹性特性
适合的 数据
工作的 定义
MSA实务操作基础知识
1. 确定数据的类型 2. 确定误差的来源 3. 样本选择 4. 数据收集 5. 数据分析
六、 测量的分析步骤： 系统独具特色的电子笔录功能，开始审讯后，办案人员可通过审讯终端直接进行笔录录入，全电子化的办公，可实现无纸化作业
• 确认测量数据类别
数据的类别决定了数据分析方法。数据性质可分为：
•连续数据：即计量型数据，可以无限细化。如质量、 长度、时间、高度、温度等。
•离散数据：即计数型数据，不可细化。如合格/不合格， 通、止等。
•测量：将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值 进行的比较。
•为什么我们需要测量数据？ 1）我们使用测量数据来判断产品/服务是否合格，制定
有关过程管理的 决策。 2）我接受这件产品/服务吗？ 3）过程是很好？还是需要进行调整？
Y=测量结果 X=测量输入及过程变量 •测量是一个过程，它会使被测对象的值偏离真值
σ总=测量总误差 σ产品=被测对象误差 σ测量=测量误差
五、 测量误差： 系统独具特色的电子笔录功能，开始审讯后，办案人员可通过审讯终端直接进行笔录录入，全电子化的办公，可实现无纸化作业
测量总偏差:
2
=
总的观察偏差
MSA测量系统分析第四版
Measurement System Analysis
第四版
2023年6月公布
2024/9/22
1
MSA第四版发生了那些变化？
与MSA第三版相比，手册旳第四版没有发生明显 旳变化，只是补充提醒了某些分析措施，使读者更轻 易了解，同步也对某些使用者旳常犯错误做了主要旳 观念澄清。
譬如：澄清MSA与校准旳关系、更清楚地定义测 量决策、改善了偏倚和线性内容、重写了高级旳MSA 技术（涉及破坏性试验）、计数型分析旳更新、测量 旳不拟定度和MSA、 APQP和MSA旳关系等等。
其中 d2* 能够从附录c中查 到，g＝1，m ＝n
2024/9/22
32
拟定偏倚旳指南 - 独立样件法
6.拟定偏倚旳 t 统计量： 偏倚＝观察测量平均值－基准值
其中σr=σ反复性
7.假如 0 落在围绕偏倚值1- 置信区间以内 ，偏倚在 水平是可接受旳。 d2，d2*和v能够在附录 c 中查到， g =1，m=n
2024/9/22
17
测量系统误差旳影响
Ⅰ不好旳零件永远视为不好旳零件 Ⅱ可能做出潜在旳错误决定 Ⅲ好零件永远被视为好零件
“取伪”、“弃真”旳过程发生在Ⅱ区域。
2024/9/22
18
测量系统误差旳影响
从位置旳角度去考虑，偏倚、线性、稳定 性为位置旳误差，如图： 针对基准值旳位移。
从宽度旳角度去考虑，反复性、再现性为宽 度旳误差。伴随
2024/9/22
27
偏倚旳分析程序
1.3假如不可能按上述措施对样件进行测量，可采用下面 旳替代措施。
在工具室或全尺寸检验设备上对零件进行精密测量 ，拟定基准值。 1.4让一位评价人用正被评价旳量具测量同一零件至少十 次，并统计成果。 1.5计算读数旳平均值。平均值与基准值之间旳差值为该 测量系统旳偏倚。
MSA测量系统分析的概念与研究
GR&R分析指南—均值极差法（4）：
*将第5、10、15行的数据（ mRa、mRb、mRc ）记 入第17行，并取平均值mmR（所有极差的平均值）； *将mmR记入第19、20行，得到控制上、下限，同 SPC方法。应描绘均值极差控制图； *如果有测量值超控制限，应由相应的评价人对相应 的零件重新测量或剔除该测量值，重新按上述方法计 算；
1.16
1.72 02.08 2.34
1.16
1.72 2.08 2.34
极差法的限制 *无法将测量工具之重复性及再现性分开来计算 *它所反应之GR＆R值为此2种量测误差之组合
3、GR&R—均值极差法
GR&R分析指南—均值极差法（1）：
*选取10个零件，要求覆盖过程变差的实际或预期范围； *指定评价人A、B、C。 *按1~10给零件编号，并使评价人不能看到编号数字；
基准值 偏倚
观测平均值
2、稳定性 或称飘移，指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，即偏倚随时间的增 量。
稳定性
时间2
时间1
3、线性
指测量系统在预期的工作范围内偏移（准确度）的 变化。
基准值 偏倚
基准值 偏倚
观测平均
观测平均
观测平均值
有偏倚 无偏倚
基准值
4、重复性 又称量具变差/设备变差，指由一个评价人采用同一个测
具备如下的统计特性：
（1）测量系统必须处于统计控制状态
（2）测量系统的变差必须小于制造过程的变差（6σ）及公差 带
（3）测量系统的最小增量，一般说来应为制造过程变差（ 6σ ） 或公差带两者中较窄的十分之一
（4）制造过程的总变差相对测量系统的变差的分级数应大于5
MSA讲解与说明
19
判定結果的分析方式 “交叉表方法
• 共A、B、C 三個人，”每人對每個零件判定3
次，如同時判定為OK,則記述為1 • 如同時判定為NG，則記述為0 • 在9次判定中，如有大于或等于5次為OK，
則記述為1 • 在9次判定中，如有小于或等于4次為OK，
則記述為0
判定結果的分析方式 “交叉表方法
”
期望的計算公式：
“44的期望” =
44 + 50 6
= 15.7
“3的期望” =
44 + 50 3
= 33.1
22
MSA的注意事项
1. 所有需进行MSA的量测系统应出自“控 制计划”或来源于“实验室校正合格仪 器”
2. MSA≠仪器校正 3. 应编制MSA分析计划 4. 可以分为初期MSA与定期MSA 5. MSA的周期可以确定为“物理量类为6
依照此方法記錄“計數型研究數據表 ”
20
A0 1
總計
判定結果的分析方式 “交叉表方法
“A與B交叉表””
計算 期望的計算
計算 期望的計算
計算 期望的計算
B 0
44 15.7
3 31.3
47 47.0
1 6
34.3 97
68.7 103 103.0
總計
50 50 100 100 150 150.0
21
√ • AV = ( Xdiff×K2) 2－(EV)2/nr
7
偏差Bias
• 定义：通常被称为准确度（Accuracy）量 测结果的观测平均值与基准值的差值
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稳定性Stability
• 稳定性：又称“漂移”，是量测系统在某 持续 时间内量测同一基准或零件的单一特 性，所得到的量测值总变差。
MSA五性浅析
1.MSA五性浅析重複性：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再現性：由不一致操作人员使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2.GR&R的三種分析方法：极差分析法（Range method），均值—极差法(Average and Range method) ，方差分析法均值極差法分析方法：1.选择三个测量人（A, B,C）与10个测量样品测量人应有代表性，代表常从事此项测量工作的QC人员或者生产线人员10个样品应在过程中随机抽取，可代表整个过程的变差，否则会严重影响研究结果。
2.校准量具3.测量让三个测量人对10个样品的某项特性进行测试，每个样品每人测量三次（或者2次），将数据填入表中。
试验时遵循下列原则：盲测原则1：对10个样品编号，每个人测完第一轮后，由其他人对这10个样品进行随机的重新编号后再测，避免主观偏向。
盲测原则2：三个人之间都互相不明白其他人的测量结果。
最大均值差Xdiff ：10組零件平均值中最大—最小 均值的上限UCL (X)= 均值的下限LCL (X)= 極值的上限 UCL (R)= 極值的下限 LCL (R)=4.GR&R 分析：分析GR&R 時要紧用到的數據是：極差均值，Xdiff, Rp:最後备注：所有計算均基於預計5.15σ（正態分布曲線下99.0%的面積）。
K1=5.15/d2，d2取決于試驗次數(m)与零件數目與評價人數量之積(g)，並假設該值大于15。
A V ：假如計算根号下出现负值，評價人變差（A V ）缺省为0。
1.计算A 对每个样品三次 测试结果的均值/极差2.计算A 测的所有样品的总平均值及極差的平均值3.对每个样品由三个人所测得的9个测试值求平均值，4.总平均值的均值=X与9個平均值的极差5.極差均值R=三人極差均值的平均值5. 允收標准：GR＆R%≦10%：量具系統可同意10%﹤GR＆R%≦30%：量測系統可否同意取於該量具系統重要性，成本及修理所需之費用等因素,但需進一步改進。