MSA基础知识讲解
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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
=
真实值
(实际产品变差 )
测量误差 (测量变差 )
测量值 (观察的变差)
通过测量用数字体现的数据，并不是总能代表事实。 因此，有必要对数据的信赖性进行确认。
误差的来源
2.低质量数据的原因和影响
低质量数据的普遍原因之一是变差太大
一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相互作用造成的。 如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会太低，从而造成测量数据无
测量 误差
产品变异
MSA分析方法----计量型测量系统分析
0.00011 0.00010 0.00009 0.00008 0.00007 0.00006 0.00005 0.00004 0.00003 0.00002 0.00001 0.00000
X Bar图(期望值) X Bar图 (不可接受值)
由同一个评价人，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 量变差。
好的重复性
真实值
差的重复性
重复性
平均
平均
测量数据五种类型
再现性
好的再现性
授权的量具操作者（又称评价人），评价人之间差异构 成再现性，只有当测量高度自动化，操作仅需按一下开 关，这项变差为零。
真实值
差的再现性
作业者 1
观察到的过程波动
实际过程波动
测量波动
长期 过程波动
短期 过程波动
样品的 波动
重复性
测量仪器波动
作业者波动 (再现性)
校正
稳定性
线性
要想解决实际过程的波动，应把握测量系统的波动，并把它与过程波动分 离.
要观察测量误差的主要原因, “重复性(repeatability)” 和“再现性 (reproducibility)”.
MSA简介 2.MSA 的重要性
人 机 法 环 測量
好
測量 原料
过程
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。
• 因此要保证测量结果的准确性和可信度。
MSA简介 3.什么情况下做MSA
新生产的产品存在较大的产品变差（PV）; 引进新仪器时（EV）; 测量操作更换新的人员时（AV）; 易损耗之仪器必须注意其分析频率 ;
Kappa量测能力评价指标
K Pobserved Pchance 1 Pchance
P/observed 判定员一致同意的单元的比率=判定员一致判定为优良的比率+判定员 一致判定为次劣的比率
P chance 预期偶然达成一致的比率=（判定员A判定为优良的比率*判定员B判定 为优良的比率）+（判定员A判定为次劣的比率*判定员B判定为次劣的 比率）
UCL LCL
UCL
测量 误差
产品变异
LCLLeabharlann MSA分析方法----计量型测量系统分析
本图显示所有操作员共同绘制10个零件的数据 ，显示了原始数据并强调突出了测量的平均值 。
与上图相似，但零件是按操作员而不是按数 据进行排列，此图可以帮助识别操作员的测 量结果。
此图显示每个操作员对所有10个零件的数据 。这是显示零件与操作员之间关系的最好方 式。
风险分析法
信号探测
MSA分析方法----计量型测量系统分析
准备项目
条件
数量
操作方式
样本
1. 选择代表性的规格区段(前/中/后段),
2. 在该区段选择规格公差较小者
3. 选取该区段产品规格范围(ex. 0+/-2, -2-
2范围)内取不同尺寸的10个样本
4. 线上产品
5-10
注: 1.GRR必须分区段! 2.SPC分析特性的样本需在管制界限内抽取
法利用。如：具有较大变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因为测 量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
Not Accuracy or Accurate but not Precise but not Accurate and
Precise
precise
Accurate
precise
误差的来源 3.过程波动的主要来源
操作人员 量测仪器实际操作者
2-3
挑选 2-3位操作 员, 5-10个零件, 使用相同量测一 次, 每人对每一 零件反复量测 23次
量测仪器 实际使用的仪器
1
MSA分析方法----计量型测量系统分析
MSA分析方法----计量型测量系统分析
异变的组成
百 分 比
影响 方差分析 工艺过程 公差
重复性 再现性 零件间
作业者 2
作业者 3
作业者 1
作业者 2
作业者 3
❖ 由不同的人使用同一量具，对同一被测特性进行多次重复测量 所得结果之间的偏差，即为测量系统的再现性。
MSA分析方法
测量系统分析方法
计量型量具
计数型量具
偏倚
稳定性
线性
重复性和再现性
独立样件法 控制图法 线性回归法
极差法
控制图法
均值极差法
方差分析法
小样法
测量数据五种类型
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。
仪器 1 : 线形性有问题.
仪器 2 : 线形性没有问题.
0 测量单位
0 测量单位
测量数据五种类型
稳定性
❖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。
MSA术语
➢ 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。 ➢ 量具：任何用来获得测量结果的装置，经常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：用来对被测量特性的赋值的操作、程序、量具、设备、软件、以及操作人员
的集合
误差的来源 1.测量值的组成要素
＋
➢ %GRR＞30%的误差──测量系统需要改进，并进行各种努力发现问题并改正
当%GRR值超过30%表示计量能力不适当 须解決 ☆ 人员问题 : 训练不足 ☆ 仪器问题 : 精确度不够
➢ NDC（仪器分辨率）≥5
MSA分析方法----计数型测量系统分析
1. 就是把各个零件与某些指定限值相比较，如果满足限值则接受该零件否 则拒收。
判断指标
判断基准 (良好)
90% ↑
判断基准 (考虑)
70~90%
判断基准 (不足)
70% ↓
© 2014 天马微电子股份有限公司. All rights reserved
2. 计数型量具不能象计量型量具指示一个零件多幺好或多幺坏，它只能指
何谓计数型量具? 示该零件被接受还是拒收。
3. 僅將物品/制程的特性与指定限制值比較, 而結果僅有接受或拒收兩种. 4. 例如: 一般的外觀檢查
對色 金屬探測儀 針規
MSA分析方法----计数型测量系统分析
Kappa抽样建议准则
分类数量
真实值 时间 1
时间 2
时间 1
真实值
稳定性 不好
时间 3
时间 3
时间2
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。
测量数据五种类型
机
重复性
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。
MSA分析方法----计量型测量系统分析
接收标准
G R&R% %R&R≦10% 10%＜%R&R≦30% %R&R＞30%
等級 测量系统可接受
可能是接受的 测量系统需要改进
➢ %GRR＜10%的误差──测量系统可接受 这是建立在一般认为，量测的设计应该最大不可超过最終量測需要正确值的十分之一。
➢ %GRR在 10%至30%的误差──根据应用的重要性/量具成本/维修的费用等可能是接受的 考虑提升能力改善所需付出的成本与能力提升的程度比較。
•各分类间需要互斥,将有相 关的类别并为“其它”项
MSA分析方法----计数型测量系统分析
1. 样本：建议样本数为30~50，各类型样本比例均等。 2. 重复量测次数: 2-3次 3. 操作人条件:可以执行评估/实际操作者 4. 操作员数: 选择 2-3 个人, 5. 步骤:
➢ 随意的将样本给一个人(不要说明样本之属性), 让此人评估每一 个样本
➢ 一旦第一个人检验所有的样本后, 其它的人再重复同样的动作 ➢ 一旦所有人检验过每一样本后, 上述动作再作第二次 ➢ 注意: 所有可能的组合, 包括评判员, 样本及次数, 皆须包含在
内 ➢ 每一个操作员必须检验所有的样本 ➢ 每一个操作员必须检验这些样本, 有相同的次数
MSA分析方法----计数型测量系统分析
▪ 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。
总体Gage R&R
在检验员之间 或检验员与检 验员之间
标准度量内 或一个检验员
工艺过程变异的估计直到输 入Historical Sigma
MSA分析方法----计量型测量系统分析
再现性
操作员的Xbar图
样 本 均 值
分辨率
总工艺过程变异
测量变异
• 图表中可以看出各个操作员测量相同样本的操作员模式是否有明显不同。
• 期望得到的图点均超出UCL和LCL的限制，因为该限制是由标准度量的变异所确定的 。这些图点应该显示出标准度量变异应该远小于零件间的变异。
被测量的产品的特性值、过程参数等。它们的变 化会影响偏倚。这个变差是我们最关注的，测量 系统对它们越敏感越好。
BIAS — 测量结果的平均值与基准值的差异.
基准值（reference-value）是一个预先认定的参考标准 . 该标准可用更高一级测量系统测量的平均值来确定(例 如：高一级计量室)
观测的平均值
误差的来源 4.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
感觉,气氛
良品材料
不良材料
熟练度
保管/管理Environm e
材料
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
测量数据五种类型
偏倚
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
=
真实值
(实际产品变差 )
测量误差 (测量变差 )
测量值 (观察的变差)
通过测量用数字体现的数据，并不是总能代表事实。 因此，有必要对数据的信赖性进行确认。
误差的来源
2.低质量数据的原因和影响
低质量数据的普遍原因之一是变差太大
一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相互作用造成的。 如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会太低，从而造成测量数据无
测量 误差
产品变异
MSA分析方法----计量型测量系统分析
0.00011 0.00010 0.00009 0.00008 0.00007 0.00006 0.00005 0.00004 0.00003 0.00002 0.00001 0.00000
X Bar图(期望值) X Bar图 (不可接受值)
由同一个评价人，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 量变差。
好的重复性
真实值
差的重复性
重复性
平均
平均
测量数据五种类型
再现性
好的再现性
授权的量具操作者（又称评价人），评价人之间差异构 成再现性，只有当测量高度自动化，操作仅需按一下开 关，这项变差为零。
真实值
差的再现性
作业者 1
观察到的过程波动
实际过程波动
测量波动
长期 过程波动
短期 过程波动
样品的 波动
重复性
测量仪器波动
作业者波动 (再现性)
校正
稳定性
线性
要想解决实际过程的波动，应把握测量系统的波动，并把它与过程波动分 离.
要观察测量误差的主要原因, “重复性(repeatability)” 和“再现性 (reproducibility)”.
MSA简介 2.MSA 的重要性
人 机 法 环 測量
好
測量 原料
过程
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。
• 因此要保证测量结果的准确性和可信度。
MSA简介 3.什么情况下做MSA
新生产的产品存在较大的产品变差（PV）; 引进新仪器时（EV）; 测量操作更换新的人员时（AV）; 易损耗之仪器必须注意其分析频率 ;
Kappa量测能力评价指标
K Pobserved Pchance 1 Pchance
P/observed 判定员一致同意的单元的比率=判定员一致判定为优良的比率+判定员 一致判定为次劣的比率
P chance 预期偶然达成一致的比率=（判定员A判定为优良的比率*判定员B判定 为优良的比率）+（判定员A判定为次劣的比率*判定员B判定为次劣的 比率）
UCL LCL
UCL
测量 误差
产品变异
LCLLeabharlann MSA分析方法----计量型测量系统分析
本图显示所有操作员共同绘制10个零件的数据 ，显示了原始数据并强调突出了测量的平均值 。
与上图相似，但零件是按操作员而不是按数 据进行排列，此图可以帮助识别操作员的测 量结果。
此图显示每个操作员对所有10个零件的数据 。这是显示零件与操作员之间关系的最好方 式。
风险分析法
信号探测
MSA分析方法----计量型测量系统分析
准备项目
条件
数量
操作方式
样本
1. 选择代表性的规格区段(前/中/后段),
2. 在该区段选择规格公差较小者
3. 选取该区段产品规格范围(ex. 0+/-2, -2-
2范围)内取不同尺寸的10个样本
4. 线上产品
5-10
注: 1.GRR必须分区段! 2.SPC分析特性的样本需在管制界限内抽取
法利用。如：具有较大变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因为测 量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
Not Accuracy or Accurate but not Precise but not Accurate and
Precise
precise
Accurate
precise
误差的来源 3.过程波动的主要来源
操作人员 量测仪器实际操作者
2-3
挑选 2-3位操作 员, 5-10个零件, 使用相同量测一 次, 每人对每一 零件反复量测 23次
量测仪器 实际使用的仪器
1
MSA分析方法----计量型测量系统分析
MSA分析方法----计量型测量系统分析
异变的组成
百 分 比
影响 方差分析 工艺过程 公差
重复性 再现性 零件间
作业者 2
作业者 3
作业者 1
作业者 2
作业者 3
❖ 由不同的人使用同一量具，对同一被测特性进行多次重复测量 所得结果之间的偏差，即为测量系统的再现性。
MSA分析方法
测量系统分析方法
计量型量具
计数型量具
偏倚
稳定性
线性
重复性和再现性
独立样件法 控制图法 线性回归法
极差法
控制图法
均值极差法
方差分析法
小样法
测量数据五种类型
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。
仪器 1 : 线形性有问题.
仪器 2 : 线形性没有问题.
0 测量单位
0 测量单位
测量数据五种类型
稳定性
❖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。
MSA术语
➢ 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。 ➢ 量具：任何用来获得测量结果的装置，经常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：用来对被测量特性的赋值的操作、程序、量具、设备、软件、以及操作人员
的集合
误差的来源 1.测量值的组成要素
＋
➢ %GRR＞30%的误差──测量系统需要改进，并进行各种努力发现问题并改正
当%GRR值超过30%表示计量能力不适当 须解決 ☆ 人员问题 : 训练不足 ☆ 仪器问题 : 精确度不够
➢ NDC（仪器分辨率）≥5
MSA分析方法----计数型测量系统分析
1. 就是把各个零件与某些指定限值相比较，如果满足限值则接受该零件否 则拒收。
判断指标
判断基准 (良好)
90% ↑
判断基准 (考虑)
70~90%
判断基准 (不足)
70% ↓
© 2014 天马微电子股份有限公司. All rights reserved
2. 计数型量具不能象计量型量具指示一个零件多幺好或多幺坏，它只能指
何谓计数型量具? 示该零件被接受还是拒收。
3. 僅將物品/制程的特性与指定限制值比較, 而結果僅有接受或拒收兩种. 4. 例如: 一般的外觀檢查
對色 金屬探測儀 針規
MSA分析方法----计数型测量系统分析
Kappa抽样建议准则
分类数量
真实值 时间 1
时间 2
时间 1
真实值
稳定性 不好
时间 3
时间 3
时间2
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。
测量数据五种类型
机
重复性
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。
MSA分析方法----计量型测量系统分析
接收标准
G R&R% %R&R≦10% 10%＜%R&R≦30% %R&R＞30%
等級 测量系统可接受
可能是接受的 测量系统需要改进
➢ %GRR＜10%的误差──测量系统可接受 这是建立在一般认为，量测的设计应该最大不可超过最終量測需要正确值的十分之一。
➢ %GRR在 10%至30%的误差──根据应用的重要性/量具成本/维修的费用等可能是接受的 考虑提升能力改善所需付出的成本与能力提升的程度比較。
•各分类间需要互斥,将有相 关的类别并为“其它”项
MSA分析方法----计数型测量系统分析
1. 样本：建议样本数为30~50，各类型样本比例均等。 2. 重复量测次数: 2-3次 3. 操作人条件:可以执行评估/实际操作者 4. 操作员数: 选择 2-3 个人, 5. 步骤:
➢ 随意的将样本给一个人(不要说明样本之属性), 让此人评估每一 个样本
➢ 一旦第一个人检验所有的样本后, 其它的人再重复同样的动作 ➢ 一旦所有人检验过每一样本后, 上述动作再作第二次 ➢ 注意: 所有可能的组合, 包括评判员, 样本及次数, 皆须包含在
内 ➢ 每一个操作员必须检验所有的样本 ➢ 每一个操作员必须检验这些样本, 有相同的次数
MSA分析方法----计数型测量系统分析
▪ 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。
总体Gage R&R
在检验员之间 或检验员与检 验员之间
标准度量内 或一个检验员
工艺过程变异的估计直到输 入Historical Sigma
MSA分析方法----计量型测量系统分析
再现性
操作员的Xbar图
样 本 均 值
分辨率
总工艺过程变异
测量变异
• 图表中可以看出各个操作员测量相同样本的操作员模式是否有明显不同。
• 期望得到的图点均超出UCL和LCL的限制，因为该限制是由标准度量的变异所确定的 。这些图点应该显示出标准度量变异应该远小于零件间的变异。
被测量的产品的特性值、过程参数等。它们的变 化会影响偏倚。这个变差是我们最关注的，测量 系统对它们越敏感越好。
BIAS — 测量结果的平均值与基准值的差异.
基准值（reference-value）是一个预先认定的参考标准 . 该标准可用更高一级测量系统测量的平均值来确定(例 如：高一级计量室)
观测的平均值
误差的来源 4.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
感觉,气氛
良品材料
不良材料
熟练度
保管/管理Environm e
材料
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
测量数据五种类型
偏倚