测量系统分析(MSA)
测量系统分析报告MSA
测量系统分析报告MSA1. 引言测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是指通过分析和评估测量系统的性能、稳定性和可靠性，来判断测量结果的准确性和可靠性的过程。
本报告旨在对某测量系统进行全面的分析和评估，以帮助提升测量系统的质量和可靠性。
2. 测量系统分析方法在进行测量系统分析时，常采用以下方法：2.1 重复性与再现性分析重复性和再现性是评估测量系统可靠性的重要指标。
通过对同一对象进行多次测量，可以评估测量结果的一致性和稳定性。
2.2 偏倚分析偏倚分析用于评估测量系统是否存在系统性的误差。
通过对测量系统进行校准，并比较校准前后的测量结果，可以判断测量系统的偏倚情况。
2.3 线性分析线性分析用于评估测量系统是否存在线性关系。
通过测量系统对一系列已知标准进行测量，并绘制测量结果与标准值之间的图表，可以判断测量系统的线性关系。
3. 案例分析本次测量系统分析以某电子元件测量系统为例进行分析。
3.1 重复性与再现性分析通过对同一电子元件进行连续十次测量，并记录测量结果，得到以下数据：测量次数测量结果1 12.32 12.43 12.14 12.35 12.26 12.47 12.58 12.29 12.610 12.3通过计算这十次测量结果的平均值和标准偏差，得到重复性和再现性的评估数据。
3.2 偏倚分析为了评估测量系统的偏倚情况，我们对测量系统进行了校准，并测量了一系列标准样本。
校准前后的测量结果如下：标准样本校准前测量结果校准后测量结果1 2.3 2.12 3.4 3.23 4.5 4.44 5.6 5.75 6.7 6.56 7.8 7.9通过比较校准前后的测量结果，可以评估测量系统的偏倚情况。
3.3 线性分析为了评估测量系统的线性关系，我们选择了一系列已知标准进行测量，并绘制了测量结果与标准值之间的图表。
图表显示测量系统的测量结果与标准值之间存在一定的线性关系。
测量系统分析MSA--原理和通用方法
b= ∑y/n-a*（∑x/n）
R2=
[∑xy-∑x∑y/n]2 [∑x2-（（∑x）2/n）]*[∑y2-（（∑y）2/n）]
线性由最佳拟合直线的斜率而不是拟合优度（R2 ）的值确定，斜率越低，线性越好。
分辨力对测量系统变差的影响
分 辨 力 合 适 的 控 制 图
0.145 0.144 0.143 0.142 0.141 0.14 0.139 0.138 0.137 0.136 0.135
0.02
0.015
0.01
0.005
0
0.14555(UCL) 控制上限
0.13571(LCL) 控制下限
0.1810(UCL) 控制上限
用规定的检测方式测量每个零件以确定其基准 值和确认包含了被检量具的工作范围；
让通常情况下使用该量具的操作人之一用该量 具测量每个零件12次；
计算每个零件平均值和偏移平均值； 计算回归直线和直线的拟合优度。
线性计算方法
Y=b+aX
其中：X=基准值；Y=偏倚；a=斜率
a=
∑xy-（∑x∑y/n） ∑x2-（∑x）2/n
再现性或评价人变差（AV或σo）由评价人的最 大平均差（XDIFF）乘以一个常数（K2）得出。 K2取决于量具分析中的评价人数量。评价人变 差包含设备变差，必须减去设备变差来校正。 AV=√[XDIFF×K2]2-（EV）2/n*r
n=零件数，r=试验次数
重复性和再现性——数据分析
测量系统变差重复性和再现性（R&R或σm）的 计算是将设备变差的平方与评价人变差的平方 相加并开方得出： R&R=√[(EV)2+(AV)2]
比较，确定测量系统的重复性是否适于应用。
测量系统分析报告MSA
测量系统分析报告MSA在现代制造业中，为了确保产品质量的稳定性和一致性，对测量系统进行准确的分析和评估是至关重要的。
测量系统分析（Measurement System Analysis，简称 MSA）就是一种用于评估测量过程的工具和方法，它可以帮助我们确定测量数据的可靠性、准确性以及可重复性。
测量系统通常由测量人员、测量设备、测量方法、测量环境和被测量对象等要素组成。
而 MSA 的目的就是要评估这些要素对测量结果的影响，并确定测量系统是否能够满足预期的测量要求。
MSA 主要包括以下几个方面的内容：一、测量系统的准确性准确性是指测量结果与真实值之间的接近程度。
在 MSA 中，通常通过与标准值进行比较来评估测量系统的准确性。
例如，如果我们要测量一个零件的长度，已知其标准长度为 100mm，而测量结果为98mm，那么就存在 2mm 的偏差。
为了提高准确性，我们需要对测量设备进行校准，并确保测量方法的正确性。
二、测量系统的重复性重复性是指在相同的测量条件下，对同一被测量对象进行多次测量时，测量结果的一致性。
如果一个测量系统具有良好的重复性，那么多次测量的结果应该非常接近。
例如，对同一个零件的同一尺寸进行10 次测量，如果测量结果的差异很小，说明测量系统的重复性较好。
三、测量系统的再现性再现性是指在不同的测量条件下，由不同的测量人员使用相同的测量设备和测量方法对同一被测量对象进行测量时，测量结果的一致性。
例如，不同的操作人员在不同的时间对同一个零件的同一尺寸进行测量，如果测量结果的差异较小，说明测量系统的再现性较好。
四、稳定性稳定性是指测量系统在一段时间内保持其性能的能力。
通过定期对测量系统进行监控和测量，可以评估其稳定性。
如果测量系统的稳定性较差，可能需要对其进行维护或更换。
为了进行有效的 MSA，我们通常采用以下几种方法：1、均值极差法（Average and Range Method）这是一种常用的评估测量系统重复性和再现性的方法。
测量系统分析(MSA)-实例
03 实例测量系统分析
偏倚分析
确定测量系统的准确性
通过比较测量系统所得结果与已知标准值或参考值之间的差异， 评估测量系统的偏倚程度。
计算偏倚值
将测量系统的结果与标准值或参考值进行对比，计算出偏倚值。
判断偏倚是否可接受
根据所允许的偏倚范围，判断测量系统的偏倚是否在可接受的范围 内。
线性分析
1 2
测量系统分析（MSA）-实例
目录
• 测量系统分析概述 • 实例选择与数据收集 • 实例测量系统分析 • 实例测量系统评价 • 实例总结与改进建议
01 测量系统分析概述
定义与目的
定义
测量系统分析（MSA）是对测量系 统的误差来源、大小及分布进行评 估的过程。
目的
识别测量系统的变异性来源，确 保测量系统能够满足产品质量和 过程控制的要求。
测量系统分析的重要性
提高产品质量的可预测性和可靠性
01
通过对测量系统进行全面分析，可以了解测量误差的大小和分
布，从而更准确地预测产品质量。
优化生产过程控制
02
准确的测量数据是生产过程控制的基础，对测量系统进行有效
的分析有助于提高过程控制的稳定性和有效性。
降低成本
03
通过减少测量误差，可以减少重复测量、检验和返工等不必要
的操作，从而降低生产成本。
测量系统分析的步骤
确定分析范围和对象
明确需要分析的测量设备、工 具或方法，以及相关的操作人
员和环境条件。
数据收集
收集一定数量、具有代表性的 测量数据，包括重复测量、再 现性数据等。
数据分析
对收集到的数据进行统计分析 ，识别测量系统的变异性来源 。
结果评估与改进
MSA–测量系统分析
MSA –测量系统分析引言MSA（测量系统分析）是一种用于评估和验证测量系统准确性和可靠性的方法。
在许多行业中，准确的测量数据对于产品质量和过程改进至关重要。
因此，对测量系统进行分析和评估是确保数据质量的关键步骤。
本文将介绍MSA的基本概念、主要组成部分和常见的分析方法，以及如何使用Markdown文本格式输出。
MSA的概述测量系统是指用于测量和收集数据的工具、设备和方法。
这些测量系统可以包括各种仪器、传感器、计量设备和人工操作。
MSA的目标是确定测量系统的偏差、重复性和稳定性，以评估测量过程的可靠性和准确性。
MSA的主要目标是确定测量系统的变异来源，并分析其对于测量结果的影响。
通过评估测量系统的可行性和稳定性，我们可以确定任何必需的改进和修正。
MSA的组成部分MSA包括以下三个主要组成部分：1.制程能力分析（PPK）：通过对测量系统进行评估，确定其是否能够满足产品或过程的需求。
制程能力分析是一种量化的方法，用于确定测量系统能够产生多大程度的变异。
2.重复性与再现性分析：重复性是指在同一测量条件下进行多次测量时，测量结果之间的差异。
再现性是指在不同测量条件或不同测量者之间进行测量时，测量结果之间的差异。
通过对重复性和再现性进行分析，可以确定测量系统的一致性和可靠性。
3.精确度分析：精确度是指测量结果与真实值之间的接近程度。
通过与参考标准进行比较，我们可以评估测量系统的准确性和偏差。
常见的MSA分析方法以下是几种常见的MSA分析方法：1.方差分析（ANOVA）：ANOVA是一种统计分析方法，用于分解测量变异的来源。
通过将测量结果进行分解，我们可以确定各个变异来源的贡献程度，并确定潜在的改进措施。
2.控制图：控制图是一种用于监控和分析过程变异的图表。
通过绘制测量结果的控制图，我们可以可视化测量系统的偏差和变异，并及时发现异常情况。
3.直方图：直方图是一种图表，用于显示测量结果的频率分布。
通过绘制测量结果的直方图，我们可以了解测量数据的分布情况，并判断测量系统的精确度和稳定性。
测量系统分析报告MSA
测量系统分析报告MSA概述测量系统分析（MSA）是一种用于评估和提高测量系统的准确性和稳定性的方法。
在制造和生产过程中，准确的测量是至关重要的，因为它对产品质量的监控和改进起着关键作用。
本文档将对测量系统进行分析，包括可重复性、再现性和稳定性等关键指标的评估，以及对所得数据的解释和建议。
测量系统简介测量系统是用来进行尺寸、重量、温度等物理量测量的设备和过程的总称。
测量系统可以包括测量仪器、传感器、仪表和操作方法等。
而测量系统分析是对这些测量系统进行评估和优化的过程。
测量系统的重要性测量系统是确保产品尺寸和规格准确的关键因素。
一个好的测量系统可以提供可靠的数据，帮助生产商识别潜在的质量问题，并做出正确的调整，以确保产品的一致性和合格性。
然而，一个不准确或不稳定的测量系统可能会导致误判，从而对产品的质量和性能产生负面影响。
MSA的关键指标可重复性（Repeatability）可重复性是指在相同测量条件下，测量系统对同一对象进行重复测量的结果间的一致性。
当一个测量系统具有良好的可重复性时，重复测量的结果应该接近。
在测量系统分析中，使用计算变异系数（CV）来评估测量数据的可重复性。
再现性（Reproducibility）再现性是指在不同测量条件下，不同测量系统或不同测量人员对同一对象进行测量所得结果的一致性。
一个良好的测量系统应该具有较高的再现性，即不同的测量设备和人员能够得到相似的测量结果。
在测量系统分析中，可以使用方差分析（ANOVA）来评估测量数据的再现性。
线性度（Linearity）线性度是指测量系统的输出值是否与被测量对象的实际值呈线性关系。
一个好的测量系统应该具有较好的线性度，即在不同测量范围内，测量结果与实际值之间应该存在一个良好的线性关系。
可以使用回归分析来评估测量数据的线性度。
稳定性（Stability）稳定性是指测量系统在一段时间内保持准确性和一致性的能力。
测量系统的稳定性对于长期生产过程的监控和控制非常重要。
测量系统分析(MSA)通用课件
稳定性
稳定性是衡量测量系统在长时间内保持一致性的参数。
稳定性分析通常涉及在一段时间内多次测量同一标准值，以检查测量系统的变化。 这种方法有助于确定测量系统是否随时间推移而发生变化，并评估其可靠性。
重复性和再现性
重复性和再现性是衡量测量系统在不 同操作者或不同条件下的一致性的参 数。
VS
重复性是指在相同条件下，同一操作 者多次测量的一致性。再现性则涉及 不同操作者或不同条件下测量的结果 是否一致。这些分析有助于评估测量 系统的可重复性和可再现性，并确定 其可靠性。
偏倚通常由校准曲线、线性回归分析或其它统计方法确定。 校准曲线是通过比较已知标准值和测量系统所得值来建立的。 线性回归分析则用于评估测量系统的准确性，并确定是否存 在系统误差。
线性
线性是衡量测量系统在预期范围内的 一致性和准确性的参数。
线性分析通过比较不同水平的已知标 准值与测量 系统所得值来进行。这种 方法有助于识别测量系统在高、中、 低值的一致性，并确定是否存在非线 性误差。
范围
确定分析所涉及的测量设备和操作人 员范围，以及需要分析的测量过程和 产品特性。
确定测量系统类型
测量设备
根据分析目的和范围，选择适当的测量设备，并了解其技术规格和性能参数。
操作人员
确定负责测量的人员，了解其资质、经验和培训情况。
制定分析计划
方法
选择适当的测量系统分析方满足要求。
案例二：重复性和再现性分析案例
总结词
本案例介绍了如何进行重复性和再现性分析，以评估 测量系统的精密度和可靠性。
详细描述
本案例通过实际数据展示了如何进行重复性和再现性 分析。首先，对同一实际样品进行多次测量，计算测 量结果的重复性。接着，对不同时间、不同操作者、 不同仪器条件下进行测量，计算再现性。最后，根据 分析结果判断测量系统是否满足要求。
测量系统MSA分析
测量系统MSA分析1. 简介测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是针对测量系统进行的一项评估，用于确定测量系统的准确性和稳定性。
MSA分析是质量管理中非常重要的一部分，可以帮助我们评估测量系统的可靠性，从而确保产品质量的准确性和可靠性。
2. MSA分析的目的MSA分析的主要目的是确保测量系统的有效性和稳定性。
它通过评估测量系统的各种组件，如测量设备、操作员和测量过程，来确定测量系统的可靠性和精确度。
具体来说，MSA分析有以下几个目标：•评估测量设备的准确性和稳定性•评估操作员的测量技能和一致性•评估测量过程的可重复性和再现性•识别并减少测量系统中的变异源3. MSA分析的方法在进行MSA分析时，通常可以采用以下几种方法：3.1 精度和偏差分析精度和偏差分析是一种常用的MSA分析方法，它通过比较测量系统的测量结果与参考值之间的差异来评估测量设备的准确性和稳定性。
通常可以采用直方图、散点图等方式来可视化表示测量结果与参考值之间的差异，进而确定测量设备的偏差情况。
3.2 重复性和再现性分析重复性和再现性分析是评估测量过程的可重复性和再现性的方法。
重复性指的是同一测量设备在同一测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性，而再现性指的是不同测量设备在相同测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性。
通过统计分析和可视化展示重复性和再现性的数据，可以评估测量过程的稳定性和可靠性。
3.3 线性度和偏移分析线性度和偏移分析是评估测量系统线性度和偏移情况的方法。
线性度指的是测量设备在不同测量范围内的测量结果是否存在线性关系，而偏移指的是测量设备的测量结果是否存在常数偏差。
通过对测量结果进行统计分析和可视化展示，可以确定测量系统的线性度和偏移情况。
4. MSA分析的应用MSA分析在实际应用中具有广泛的用途，特别是在制造业领域。
以下是一些常见的应用场景：•生产线上定期进行测量设备的校验和维护，以确保测量结果的准确性和稳定性。
测量系统分析(MSA)
稳定性好
真值 时间 1
时间 1
真值
稳定性差
时间 2
时间2
时间 3
时间3
Y的测量系统评价 对散布的评价
- 精密度 : 根据测量系统反复性和再现性的总变动
- 反复性 : 重新测量也有相同的结果吗 ?
- 再现性 : 用其他测量系统也有相同的结果吗 ?
Y的测量系统评价
精密度
- 测量系统中的总散布 术语: 随机误差（ Random Error ）， 分散（ Spread ）， 测试/再测试误差（ Test/Retest error ） 重复性和再现性
据的信赖性,通过研究测量系统所发生的 Nhomakorabea动对工程散布的影响,从 而判断该测量系统的适合性
MSA 概要
测量系统评价的重要性
1.测量数据 1)作为分析判断的基本依据,有必要评价其信赖性; 2)依据测量系统进行观测和评价
2.测量系统的分析 是6SIGMA活动的最基本的工作和最重要的部分之一
3.测量系统分析被强调的原因 1)所有的产品通常都是由许多部件构成的; 2)产品的小型化趋势使产品的误差界限缩小; 3)部件更换或组装时通常要求有互换性; 4)为了能大量生产,通常有增大自动组装的必要性
计量型数据的 Gage R&R P/T 比
P / T = 5.15*s MS
Tolerance
一般用 %表现
说明有多少百分比的公差 由测量误差所占据
包括重复性和再现性
作为目标，我们追求 P/T < 30%
注意 : 5.15标准偏差占测量系统散布的 99%. 5.15是产业标准.
计量型数据的 Gage R&R
70
80
Process
测量系统分析报告MSA五性
测量系统分析报告MSA五性在制造业和质量控制领域，测量系统分析（Measurement System Analysis，简称 MSA）是一项至关重要的工作。
它有助于确定测量设备、方法和操作人员是否能够准确可靠地获取数据，从而保证产品质量和生产过程的稳定性。
MSA 通常包括五个特性的评估，即准确性、精确性、稳定性、重复性和再现性。
接下来，让我们详细了解一下这五个特性。
一、准确性（Accuracy）准确性是指测量结果与真实值之间的接近程度。
简单来说，就是测量是否正确。
如果一个测量系统的准确性差，那么即使测量结果很稳定和精确，也无法提供有价值的信息。
要评估测量系统的准确性，通常会使用偏倚（Bias）这个概念。
偏倚是测量值的平均值与参考值之间的差异。
例如，我们用一把尺子去测量一个标准长度为 10 厘米的物体，如果多次测量的平均值是 98 厘米，那么就存在－02 厘米的偏倚。
为了减少偏倚，提高准确性，我们需要对测量设备进行定期校准，确保其与标准值保持一致。
同时，操作人员的培训和正确的测量方法也对准确性有着重要的影响。
二、精确性（Precision）精确性反映的是测量结果的重复性和再现性。
重复性（Repeatability）指的是在相同条件下，由同一个操作人员使用同一测量设备对同一零件进行多次测量所得结果的一致性。
而再现性（Reproducibility）则是不同操作人员、不同测量设备或在不同环境条件下对同一零件进行测量所得结果的一致性。
如果一个测量系统的精确性好，那么无论谁来测量，或者在什么条件下测量，得到的结果都应该非常接近。
例如，在测量一个零件的尺寸时，如果同一个人多次测量的结果差异很小，或者不同的人测量的结果也很相近，那么这个测量系统的精确性就比较高。
为了提高精确性，我们需要选择合适的测量设备和测量方法，同时对操作人员进行充分的培训，减少人为因素的影响。
三、稳定性（Stability）稳定性是指测量系统在一段时间内保持其性能的能力。
测量系统分析（MSA）
测量系统分析（MSA）测量系统分析（MSA ）1 目的和范围规范测量系统分析，明确实施方法、步骤及对数据的处理、分析。
2 规范性引用文件无 3 定义3.1 测量系统：用来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。
3.2 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。
稳定性是整个时间的偏倚的变化。
3.3 分辨率：为测量仪器能够读取的最小测量单位。
别名：最小读数单位、刻度限度、或探测度、分辨力；要求低于过程变差或允许偏差（tolerance ）的十分之一。
Minitab 中常用的分辨率指标：可区分的类别数ndc=(零件的标准偏差/ 总的量具偏差)* 1.41，一般要求它大于等于5才可接受，10以上更理想。
3.4 过程总波动TV=6σ。
σ——过程总的标准差3.5 准确性（准确度）：测量的平均值是否偏离了真值，一般通过量具计量鉴定或校准来保证。
3.5.1 真值：理论正确值，又称为：参考值。
3.5.2 偏倚：是指对相同零件上同一特性的观测平均值与真值的差异。
%偏倚=偏倚的平均绝对值/TV 。
3.5.3 线性：在测量设备预期的工作量程内，偏倚值的差值。
用线性度、线性百分率表示。
3.6 精确性（精密度）：测量数据的波动。
测量系统分析的重点，包括：重复性和再现性3.6.1 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。
重复性又被称为设备波动（equipment variation ，EV ）。
3.6.2 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。
再现性又被称为“评价人之间”的波动（appraiser waration ，AV ）。
3.6.3 精确性%公差（SV/Toler ），又称为%P/T ：是测量系统的重复性和再现性波动与被测对象质量特性公差之比，%P/T=R&R/(USL-LSL)*100%=6 MS σ / (USL-LSL) *100%。
MSA量测系统分析
MSA量测系统分析引言MSA（Measurement System Analysis）即量测系统分析，是一种用于评估和改进量测系统的方法。
在各种工业生产和实验环境中，准确的量测是非常重要的。
量测系统包括测量设备、测量方法和人工操作。
通过进行MSA分析，我们可以确定量测系统的可靠性和精度，并且找出并消除潜在的误差来源，以达到准确和可重复的量测结果。
本文将对MSA量测系统分析方法进行详细说明，并讨论其应用和实施过程。
MSA分析方法MSA分析通常包括以下几个步骤：1.确定量测系统的目标：首先，我们需要明确量测系统的目标和测量要求。
例如，我们可能需要测量某个零件的尺寸，或者测量某个过程中的温度变化。
2.选择适当的测量方法：根据量测的特点和要求，选择适当的测量方法。
常见的测量方法包括直接测量、间接测量和视觉检测等。
3.收集测量数据：使用所选的测量方法，收集一定数量的测量数据。
这些数据将被用于后续的分析和评估。
4.进行变差分析：通过对收集到的测量数据进行统计分析，评估测量系统的变差情况。
常见的变差分析方法包括方差分析、极差分析和变异系数分析等。
5.评估测量系统的可靠性和精度：根据变差分析的结果，评估测量系统的可靠性和精度。
通常会使用一些指标来表示测量系统的性能，例如Gage R&R（重复性与再现性）指标。
6.确定并消除误差来源：根据评估结果，确定可能导致测量误差的主要来源，并采取相应的措施来消除或减小这些误差。
7.持续监控和改进：一旦改进措施被实施，需要定期监控和评估测量系统的性能，以确保其稳定并满足要求。
如果发现问题，需要及时采取措施进行改进。
MSA实施过程下面将详细介绍MSA实施过程的每个步骤。
1. 确定量测系统的目标在进行MSA分析之前，首先需要明确量测系统的目标和测量要求。
这可以通过与相关人员的讨论和需求分析来完成。
确定量测目标对于后续的工作非常重要，它将指导我们选择合适的测量方法和评估指标。
MSA测量系统分析
MSA测量系统分析简介MSA测量系统分析（Measurement System Analysis）是一种用于评估和优化测量系统可靠性和稳定性的统计方法。
在各个领域，测量系统在产品设计、生产过程控制和质量检验等方面起着重要的作用。
通过进行MSA分析，可以确定测量系统的误差、偏差和稳定性，并评估测量结果的可靠性和准确性。
MSA的重要性测量系统是一个包含人员、设备、程序和环境等多个因素的复杂系统。
任何一个因素的变化都可能对测量结果产生影响，从而导致产品的不一致或质量问题。
因此，进行MSA分析非常重要，它可以帮助我们理解和控制测量系统的误差来源，优化测量过程，提高产品质量。
MSA的指标和方法1. 测量系统误差测量系统误差是指测量结果与实际值之间的差异。
常用的误差指标有Ma（Measurement accuracy）、Repeatability（重复性）、Reproducibility（可再现性）和Stability（稳定性）等。
其中，重复性指示了测量系统对同一样本重复测量时的一致性，可再现性指示了不同操作者在相同的条件下测量时的一致性，稳定性指示了测量系统的长期稳定性。
2. 测量系统判定为了评估测量系统的可靠性和准确性，可以使用以下方法进行测量系统的判定： - 直接对比法：将同一个样本分别由不同测量系统测量，通过比较测量结果的一致性来评估测量系统的准确性。
- 方差分析法：对测量结果进行方差分析，判断测量系统的误差是否显著。
- 通过测量系统分析工具，如测量系统拆解图、测量系统误差分析图等，可直观地帮助我们理解和诊断测量系统的问题。
3. MSA的方案和步骤进行MSA分析时，首先要确定合适的样本数量，并选择合适的测量方法。
然后，按照以下步骤进行分析： 1. 收集样本数据：从不同的测量系统中收集一组样本数据。
2. 分析数据：使用统计方法对测量数据进行分析，计算测量系统的误差指标。
3. 评估误差来源：通过分析测量结果的差异，确定误差的来源。
测量系统分析MSA
测量系统分析MSA测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）是一种用于检验和评估测量系统准确度、可重复性和稳定性的方法。
在各种生产行业和研究领域中，测量系统都扮演着重要的角色，这些系统能够测量和记录各种物理量，比如尺寸、温度、压力等。
而MSA旨在确保测量结果的准确性和可靠性，从而保障生产和研究的可靠性和可重复性。
首先，MSA包括三个关键的要素，即精度（accuracy）、重复性（repeatability）和稳定性（stability）。
精度表示测量结果与真实值的接近程度，重复性指相同条件下多次测量的结果的一致性，稳定性表示测量系统在长时间使用过程中的性能保持程度。
这三个要素都是评估测量系统品质的重要指标，需要通过一系列的统计分析方法来评估。
其次，MSA可以通过多种技术和工具进行分析。
常见的分析方法包括方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）、组间方差分析（Gauge R&R）和Cp/Cpk等指标分析。
方差分析通过比较测量系统的变异与总变异的比值，从而确定测量系统的贡献程度。
组间方差分析是一种常用的检验方法，它通过比较同一工件在不同测量系统上的测量结果，确定每个测量系统的准确度和重复性。
Cp/Cpk是一种常用的机制能力指数，可以评估测量系统的性能是否满足工艺要求。
在进行MSA分析时，还需要按照一定的步骤来进行实施。
首先，需要明确测量系统的目标和使用条件。
其次，需要确定要测量的元件或工件，并确定测量系统的参数和所需的样本数量。
然后，进行测量试验，并收集数据。
在收集数据之前，需要确保测量设备的正常运行和校准。
数据收集后，可以进行数据分析，评估测量系统的准确度和可重复性。
最后，根据分析结果，提出改进建议，优化测量系统的性能。
MSA的应用范围十分广泛，可以涵盖制造业、医药行业、科研领域等各个领域。
在制造业中，MSA可以用于产品质量控制、工艺改进和供应链管理等方面。
测量系统分析MSA
所取的α 水平依赖于敏感度水平，而敏感度水平被用 来评价/控制该（生产）过程的并且与产品/（生产）过 程的损失函数（敏感度曲线）有关。如果α 水平不是 用默认值.05（95﹪置信度）则必须得到顾客的同意。
举例-偏倚
控制图分析显示，测量过程是稳定的，因为没有出现 明显可见的特殊原因影响。
稳定性的均值-极差图
确定偏倚指南—独立样本法 偏倚
测量系统 的平均值
基准值
• 进行研究
• 1）获取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。 如果得不到，选择一个落 在生产测量的中程数的生产零件，指定其为偏倚分析的标准样本。在工具室测量 这个零件n≥10次，并计算这n个读数的均值。把均值作为“基准值”。
测量系统分析的目的
• 运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量误差），了解变差的来 源。 从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信息。
• 保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。
测量系统的基本知识和概念
• 术语 • 测量系统及其统计特性
分辨力、稳定性、偏倚 、重复性、再现性、线性 • 理想的测量系统 • 测量系统的共同特性 • 测量系统的评定步骤和准备
测量系统的分析
• 测量系统的变差类型：
• 偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性
• 测量系统特性可用下列方式来描述 ： • 位置：稳定性、偏倚、线性。 • 宽度或范围：重复性、再现性。
位置和宽度
标准值
位置
位置
寬度
寬度
理想的测量系统
n理想的测量系统在每次使用时：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。一个能产生理想测量结果的测量系统， 应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。
测量系统分析(MSA)
测量系统分析（MSA）一、什么是测量系统分析？测量系统是指由测量仪器（设备）、测量软件、测量操作人员和被测量物所组成的三个整体。
MSA（Measurement System Analysis）是指检测测量系统以便更好地了解影响测量结果的变异来源及其分布的一种方法。
通过测量系统分析可把握当前所用的测量系统有无问题和主要问题出在哪里，以便及时纠正偏差，使测量精度满足要求。
重复性也叫设备变差。
用同一评价者在同一测量设备上多次测量同一部件，可评价测量设备的变差有多大。
再现性也叫人为变差。
用不同的评价者在同一测量设备上多次测量同一部件，可分析人为因素的影响有多大。
二、GRR评价方法（GRR变异等于系统内部和系统之间变异之和）1．首先界定此测量系统用于何处，如产品检验或工序控制2．选出10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品3．从测试人员中选择2～3人对每个样品进行2～3次随机测量4．记录测量结果并用重复性和再现性表进行运算5．用判别标准进行判断，确定此系统是否合格6．对不合格之测量系统进行适当处理三、测量系统分析标准1．测量系统的精度（分辨率）需比被测量体要求精度高一个数量级，即如要求测量精度是0.001，测量仪器的精度要求须是0.0001。
2．如果GRR小于所测零件公差的10%，则此系统无问题。
3．如果GRR大于所测零件公差的10%而小于20%，那么此测量系统是可以接受的。
4．如果GRR大于所测零件公差的20%而小于30%，则接受的依据是数据测量系统的重要程度和商业成本。
5．如果GRR大于所测零件公差的30%，那么此测量系统不能接受，并且需要进行改善。
四、测量系统的控制测量系统控制需要注意以下几点：1．定期对测量系统进行评估，看GRR是否超出标准范围。
2．定期对仪器设备进行检定使其符合标准要求。
3．对测量系统要有规范的仪器校正标识卡和最后使用期限。
4．要有专人负责和管理仪器软硬件，并定期加以维护，确保其工作在正常状态。
MSA测量系统解析
MSA测量系统解析简介MSA〔测量系统分析〕是一种用于评估和分析测量系统的方法。
它可以帮助我们确定测量系统的准确性、稳定性和可重复性，从而评估测量系统是否能够提供可靠的测量结果。
本文将对MSA方法进行解析，并介绍其相关内容和步骤。
MSA的意义在很多领域，测量都是非常重要的。
无论是生产线上的质量控制，还是科学实验中的数据采集，准确的测量结果都是根底。
而测量系统的准确性和稳定性那么直接关系到数据的可靠性和可重复性。
因此，进行MSA分析是非常必要和重要的。
MSA可以帮助我们找出测量系统中的误差和变异，进一步优化测量过程，提高测量结果的准确性和可靠性。
通过对测量系统的分析，可以帮助我们确定适宜的修正和校准方法，从而提高测量系统的性能。
MSA的步骤1. 确定测量目标和标准在进行MSA分析之前，首先需要明确测量目标和标准。
这包括确定要测量的特征、测量方法和测量标准。
只有在明确了测量目标和标准之后，才能进行后续的分析和评估。
2. 进行稳定性分析稳定性分析是MSA分析的第一步，它用于确定测量系统的长期稳定性。
通常可以使用统计方法，如控制图或范围图来分析测量数据的稳定性。
通过分析数据的稳定性，可以确定测量系统是否存在非随机误差或异常值。
3. 评估准确性准确性评估是MSA分析的重要步骤，它用于确定测量系统的系统误差。
通常可以使用比照测量、重复测量或参考标准等方法来评估测量系统的准确性。
通过评估准确性，可以确定测量结果与真实值之间的偏差。
4. 评估可重复性可重复性评估是MSA分析的另一个重要步骤，它用于确定测量系统的随机误差。
通常可以使用重复测量或方差分析等方法来评估测量系统的可重复性。
通过评估可重复性，可以确定测量结果在屡次测量中的一致性和变异程度。
5. 分析测量系统误差来源在评估了准确性和可重复性之后，还需要进一步分析测量系统误差的来源。
这可能涉及到测量仪器、操作人员、环境条件等因素。
通过分析误差来源，可以确定改良测量系统的措施和方法。
MSA测量系统分析
概念和术语
基准值（Reference value)
某一物品的可接受数值。 需要一个可操作的定义。 常被用来替代真值使用。
真值(True value)
– 理论上正确的值 – 国际度量衡标准
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概念和术语
准确度（Accuracy)
与真值或可接受的基准值“接 近“的程度。
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概念和术语
量具的重复性和再现性 (Gage &R)
量具的重复性和再现性：测量 系统重复性和再现性的联合估 计值。
测量系统能力：取决于所用的 方法，可能包括或不包括时间 的影响。
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概念和术语
Gage R&R分析是用来分析测量系统的方法，目的 是确定测量某种东西时出现的波动（误差）的大 小和类型。
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概念和术语
测量系统（Measurement System)：
是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、环境和假设的集合；也就是说，用来获得 测量结果的整个过程。
我们可以将测量过程看成一个制造过程，其产生的输 出就是数值（数据）。这样看待一个测量系统是很有 用的，会使我们明白已经说明的所有的概念、原理和 工具。
准确度
稳定性
线性
再现性
―重复性” 和 “再现性” 是测量误差的主要来源
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3 MSA应用
偏倚、线性、稳定性、校准 重复性、再现性及其原因 MSA计划 计量型MSA 计数型MSA
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偏倚BIAS
BIAS — 测量结果的平均值与参 考值的差异. 参考值（ 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)
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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。
5.线性：在量具正常的工作范围内偏倚的变化程度。
6.分辨力：测量系统的分辨力是指测量系统识别并反映被测量的最微
小变化的能力。
当数据组数大于等于5，测量系统才有足够的分辨力。
7.属性的一致性：计数型（属性）测量系统中系统内、系统间及系统
与标准之间判定结果的一致程度。
测量数据质量高，既要求偏倚小，又要求波动小。
通常测量结果服从正态分布N(，于是正态分布下有：
P(，x-μ，<3σ)=φ（3）-φ（-3）=φ（3）-（1-φ（3））=2φ（3）-1=2*0.99865-1=0.9973
测量系统能力的评价准则：
测量对象间的波动为PV.
过程输出值的总波动为TV。
(TV)2=(PV)2+(AV)2+(EV)2
(R&R)2=(AV)2+(EV)2
测量系统的波动R&R，与被测对象质量特性的容差之比，通常记为：P/T.
P/T=R&R/T=R&R/(USL-LSL)
P/TV=R&R/TV
计量型数据分析：测量系统能力判别准则（表格）：
图例：
会话窗口输出
·查看方差分析表中操作员*部件交互作用的 p 值。
当操作员与部件的 p 值 > 0.25 时，Minitab 在整个模型中忽略此交互作用。
请注意，
有一个方差分析表没有交互作用，因为 p 值为 0.974
·查看量具R&R表中的“%贡献”列-来自部件间的贡献百分比(92.24)大于合计量具R&R的贡献百分比(7.76)。
这表明大部分变异是由于部件间的差异所致。
·查看“%研究变异”列-合计量具R&R占研究变异的27.86%。
虽然
合计量具R&R%贡献是可接受的，但仍有改进的余地。
·对于此数据，可区分的类别数为4、按照AIAG的要求，您需要至
少5个可区分类别才能得到满足要求的测量系统。
图形窗口输出
·在“变异分量”图（位于左上角）中，部件间的贡献百分比大于合
计量具R&R的贡献百分比，表明大部分变异是由于部件间的差异所致。
·在“按部件”图（位于右上角）中，部件间存在较大差异，如非水
平线所表明。
·在“R控制图（按操作员）”（位于左侧中部）中，操作员B的部
件测量值很不稳定。
·在“按操作员”图（位于右侧列的中部）中，与部件间的差异相比，操作员之间的差异较小，但仍属显著（p值=0.00）。
操作员C的测量值
似乎比其他人略低一些。
·在“Xbar 控制图（按操作员）”（位于左下角）中，X 和 R 控制
图中的大部分点都在控制限制之外，表明变异主要是由于部件间的差异所致。
·“操作员*部件交互作用”图是对于操作员*部件的p值（此处为
0.974）的直观表示，表明每个部件和操作员之间不存在显著的交互作用。
计数型数据分析：
属性值数据
KAPPA分析：Kappa分析，主要评价的是两种实验方法或检测手段结
果的一致性程度。
至于一致性比率的标准，一般要求整体一致性比率在85%以上。
计数型数据测量系统的分析还可以从有效性、漏判率、误判率这三个方面进行。
有效性：分为测量者的有效性和系统有效性。
若测量者针对同一被测零件的所有测量结果一致，且与基准一致，是称为有效。
漏判率。
对每个测量者，将基准为不可接受的零件漏判为可接受的机会百分率。
误判率。
对每个测量者，将基准为可接受的零件漏判为不可接受的机会百分率。
计数型数据测量系统的判断标准：
测量仪器的校准和检定：
校准和检定，实现量值溯源最主要的技术手段是校准和检定。
校准的依据是校准规范或校准方法。
测量仪器的检定是指查明和确认没理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。
检定具有法制性，其对象是法制管理范围内的测量仪器。
强制检定和非强制检定均属于法制检定，是我国对测量仪器依法管理的两种形式，都要受到法律的约束。
参考书目：
1.《六西格玛管理》（第三版），何桢主编，中国人民大学出版社。