六西格玛之测量测量系统分析MSA
品质管理五大核心工具六西格玛-CPK
品质管理五大核心工具1。
APQP：Advanced Product Quality Planning and Control Plan 产品质量先期策划和控制计划2. FMEA: Potential Failure Mode and Effects Analysis潜在的失效模式与后果分析3。
SPC: Statistical Process Control统计过程控制4. MSA：Measurement System Analysis测量系统分析5. PPAP: Production Parts Approval Process产件批准程序APQPAPQP=Advanced Product Quality Planning 中文意思是:产品质量先期策划（或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分。
产品质量策划是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。
目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。
有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
什么是APQP？APQP=Advanced Product Quality Planning中文意思是:产品质量先期策划（或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分。
定义及其他知识点：产品质量策划是一种结构化的方法,用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。
产品质量策划的目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。
有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
理解要点·结构化、系统化的方法；·确保使产品满足顾客的需要和期望；·团队的努力，（横向职能小组是重要方法）;·从产品的概念设计、设计开发、过程开发、试生产到生产，以及全过程中的信息反馈、纠正措施和持续改进活动；·不断采取防错措施降低产品风险（见“8.APQP与防错”）；·持续改进;·制定必要的程序、标准和控制方法;·控制计划是重要的输出；·制定、实施时间表。
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
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
测量系统指标
. 确定测量系统是“好”还是“坏”，需要将产
品规格或过程变异与测量系统变异相比。
将 2meas与公差相比较: Precision-to-Tolerance Ratio (P/T) 精密度-公差比例
对客户重要!
将s meas与过程变异比较:
2
重复性和再现性 区别指数
对过程重要!
太钢矿业公司六西格玛管理培训-第2篇 DMAIC
测量能力评价指标
2
% Contribution =
MS 2 Total MS
× 100%
% Study variation =
5.15 × % Tolerance =
× 100%
(P/TV)
Total
MS
Tolerance
× 100% (P/T Ratio)
2
reproducibility
太钢矿业公司六西格玛管理培训-第2篇 DMAIC
重复性: 对同一部件的同一特性由同一个人使用同一测量仪器的连
续测量间的方差。也称为测试-再测试误差（test - retest error）; 用 来估计短期测量变异.
实际值
True Value 真值 真值
Good Repeatability 好的重复性
Linearity 斜率b 过程总波动
太钢矿业公司六西格玛管理培训-第2篇 DMAIC
测量仪器准确度或精密度在仪器量程内的变异
Guage1:Problem with linearity 量仪1：线性度有问题 y=x Guage2: Problem with linearity 量仪2：线性度有问题 y=x
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
精益六西格玛管理六大工具
精益六西格玛管理六大工具工具一：质量功能展开（QFD）质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析，转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具，用来指导产品的健壮设计和质量保证。
这一技术产生于日本，在美国得到进一步发展，并在全球得到广泛应用。
质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。
在概念设计、优化设计和验证阶段，质量功能展开也可以发挥辅助的作用。
工具二：测量系统分析（MSA）测量系统分析(Measurement System Analysis），它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。
工具三：故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在 ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析，根据我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施。
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。
MSA测量系统分析步骤(pdf 100页)
二．研究范畴
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Version: July 2008
流程中的变异源
Overall Variation 总变差(TV)
Process/Study Variation 过程变差/研究变差
Part-to-Part Variation 零件间变差(PV)
Measurement System Variation 测量系统变差(MV)
仅能提供粗糙的估计值，一般来说不 能用于估计过程的参数或计算过程能 力指数
>=5个数据组
数据能用于参数估计，以及可以用于 各种类型的控制图。表明测量系统具 有足够的分辨能力
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测量误差、系统误差、随机误差
随机误差：某次测量结果与在相同条 件下，对同一被测量对象进行多次测 量所得结果的平均值之差。
再现性：因测量系统导致的变异。它是不不同同操操作作员员使用同一设备测 量同一部件所观测到的变异。
准确度 精确度
问题-1：准确度、精确度和误差类型如何对应？
系统误差 随机误差
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准确还是精确?
准确且精确
不准确但精确
准确但不精确
既不准确又不精确
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一．MSA术语
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测量、测量系统
测量：测量是个过程，以确定实体或系统的量值大小为目的的一整套作业，这个 量值可以是计数型，也可以是计量型。
计数型（定性）：数据不能以连续的标尺描述。 计量型（定量）：数据可以用连续的标尺来描述。
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。
六西格玛工具汇总
六西格玛工具汇总六西格玛（Six Sigma）是一种管理和改进的方法论，旨在通过减少变异性和缺陷来提高质量，并实现业务过程的改进和优化。
在实施六西格玛的过程中，有许多工具可以帮助团队分析数据、定位问题并制定解决方案。
本文将对一些常用的六西格玛工具进行汇总介绍。
1.流程图：流程图是一种图形化的工具，用于展示业务流程的各个环节和流程中的关键节点。
通过绘制流程图，团队可以更清楚地了解整个业务流程，并找出其中的潜在问题和改进点。
2.帕累托图：帕累托图是一种用于优先处理问题的统计工具。
它基于帕累托法则，即80%的问题通常由20%的原因引起。
通过绘制帕累托图，团队可以确定并优先解决造成最大影响的原因。
3.核查表：核查表是一种用于记录观察结果的工具。
它通常用于数据收集和问题识别阶段，团队可以使用核查表记录关键数据和问题特征，以便进一步分析和解决。
4.散点图：散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。
通过绘制散点图，团队可以了解到两个变量之间的相关性，进而找出潜在的因果关系，从而有针对性地改进业务过程。
5.直方图：直方图是一种用于展示数据分布和变异性的图表。
通过绘制直方图，团队可以了解到数据的中心趋势和变异性程度，从而找出潜在的问题和改进方向。
6.标准化工作组合表：标准化工作组合表是一种用于记录最佳实践和标准工作方法的工具。
通过建立标准化工作组合表，团队可以确保工作流程的一致性和高效性，进而提高质量和效率。
7.测量系统分析（MSA）：MSA是一种用于评估测量过程准确性和可重复性的方法。
通过进行MSA，团队可以了解到测量系统的稳定性，并根据结果调整测量方法和设备，从而提高数据的可靠性。
8.方差分析（ANOVA）：ANOVA是一种用于比较不同组之间差异性的统计方法。
通过进行ANOVA分析，团队可以确定是否存在显著差异，并找出影响差异的主要因素。
9.根本原因分析：根本原因分析是一种通过问为什么来追溯问题背后真正的原因的方法。
六西格玛绿带：MSA测量系统分析课后测试
六西格玛绿带：MSA测量系统分析课后测试•1、对测量系统的精度和准度进行分析时，如果弹着点非常集中，而且其所分布的区域离靶心非常接近，我们认为这种状态是（10 分）A精而不准B又精又准C不精不准D准而不精正确答案:B•2、分辨力的决定原则是（10 分）A分辨力应当为（容限）公差或分布的十分之一。
B在PPAP之前，APQP和测试期间进行量具分辨力的研究。
CMSA建议用六西格玛（总的）制造标准偏差的十分之一。
D以上都是。
正确答案:D•3、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，是指测量系统的哪种评价指标。
（10 分）A再现性B稳定性C重复性D线性正确答案:A•1、实施MSA的现实意义是什么（10 分）A数据质量决定工作质量B测量系统决定数据质量C测量系统决定工作质量D数据质量决定测量系统正确答案:A B•2、在测量系统中，下列哪些因素可以影响测量结果（10 分）A测量人员B测量设备、工具C测量环境D测量方法正确答案:A B C D•3、以下哪些方面导致了实际过程变差（10 分）A长期过程变差B短期过程变差C抽样产生的变差D操作员造成变差正确答案:A B C•4、在测量系统分析中，下列哪些特性是反映位置（准度）的（10 分）A稳定性B重复性C偏倚D线性正确答案:A C D•5、在定量数据测量系统分析中，如果偏倚分析不过关，问题原因及对策方向是什么（10 分）A标准或基准值误差B仪器磨损，建议按计划维护或修整C仪器制造尺寸有误D仪器测量了错误的属性E仪器未得到完善的校准，评审校准程序F评价人设备操作不当正确答案:A B C D E F•1、测量是指给某一具体事务赋值的过程，测量过程的输出，即测量结果，就是给测量对象所附的值。
（10 分）A正确B错误正确答案:正确•2、计数型测量系统分析的接收准则是Kappa大于0.75时，表示所有的评价人之间表现出好的一致性接收测量系统，否则不接收测量系统。
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msa测量过程
6西格玛msa测量过程为了有效地控制任何过程变差，需要了解：●过程应该做什么●什么能导致错误●过程在做什么规范和工程要求规定过程应该做什么。
过程失效模式及后果分析4（PFMEA）是用来确定与潜在过程失效相关的风险，并在这些失效出现前提出纠正措施。
PFMEA的结果转移至控制计划。
通过评价过程结果或参数，可以获得过程正在做什么的知识。
这种活动，通常称为检验，是用适当的标准和测量装置，检查过程参数，过程中零件，已装配的子系统，或者是已完成的成品活动。
这种活动能使观测者确定或否认过程是以稳定的方式操作并具有对顾客规定的目标而言可接受的变差这一前提。
这种检查行为本身就是过程。
遗憾的是，工业界传统上视测量和分析活动为“黑盒子”。
设备是主要关注点-特性越“重要”，量具越昂贵。
对仪器的有效性，与过程和环境的相容性，仪器的实用性很少有疑问。
因此这些量具经常是不能被正确使用或完全不被使用。
6西格玛测量和分析活动是一个过程-一个测量过程。
所有的过程控制管理，统计或逻辑技术均能应用。
这就意味着必须首先确定顾客和他们的需要。
顾客，过程所有者，希望用最小的努力做出正确的决定。
管理者必须提供资源以采购对于测量过程来说是充分且必要的设备。
但是采购最好的或最新的测量技术未必能保证做出正确的生产过程控制决定。
设备公是测量过程的一部分，过程的所有者必须知道如何正确使用这些设备及如何分析和解释结果。
因此管理者也必须提供清楚的操作定义和标准以及培训和支持。
依次，过程的拥有者有监控和控制测量过程，以确保稳定和正确的义务，这包括全部的测量系统分析观点-量具的研究、程序、使用者及环境，例如，正常操作条件。
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测量值 (观察的散布)
数据到处都有,但不一定反映事实,因此有必要确认数据的信赖性.
MSA -7-
Y的测量系统评价 在MSA研究时需要确保的信息资料
测量误差有多大? 测量误差的原因是什么? 测量工具分辨率如何 ? 重新测量也有相同的结果吗 ? 使用其他测量工具也有相同的结果吗 ? 测量工具随着时间变化会长期稳定吗? 测量工具是否具备执行该研究(分析)的能力? 怎样提高测量系统?
MSA -5-
MSA 概要 测量值真实可信吗
- 测量值通常不是绝对的,它是测量流程的结果,与其他流程一样也 具有散布; - 因此,在测量系统得到验证之前,在项目中应把它作为一个重要 的X变量来考虑;
MSA -6-
MSA 概要 测量值的构成要素
＋
=
真值 (实际产品散布)
测量误差 (测量散布 )
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
测量系统分析的种类 1.连续性数据的MSA; 2.离散性数据的MSA
实际工程散布
测量散布
长期工程 散布
短期工程 散布
样本之 间散布
测量仪 器散布
作业者 散布
重复性
校准
稳定性
线性
为了调查实际的工程散布，必须首先确定测量系统的散布，并把它从工程 散布中分离出来
我们将把 “重复性”和 “再现性”作为测量误差的第一来源来探讨
MSA -10-
Y的测量系统评价
测量散布的原因 ? (4M 1E)
重复性（ Repeatability ） 再现性（ Reproducibility ）
MSA -16-
Y的测量系统评价
分辨率
是指测量仪器的最小刻度可以测量到被测对象的小数点的位置。 测量仪器的刻度通常应为为产品规格或工程散布宽度的十分之一
差的分辨率
1
2
3
4
5
好的分辨率
1
2
3
4
5
MSA -17-
测量(Measure)阶段
测量系统分析
(Measurement Systems Analysis )
MSA -1-
路径位置
Define
Measure
Step 4- 确定项目Y’s Step 5- 确认Y的现水准
基础统计学 Minitab简介 测量系统分析 Y的表现水平
及目标 确定改进目标
MSA -8-
Y的测量系统评价 测量系统的属性
理想的测量系统是测量时能够反映出“真值”. 测量系统的品质是由统计性属性决定的. 统计性属性
-测量散布要比产品规格小 -测量散布要比工程散布小. -分辨率应该是产品规格或工程散布的 十分之 一的程度
MSA -9-
Y的测量系统评价
工程散布可能的来源
观察到的散布
Y的测量系统评价 测量系统和关联术语
•测量误差 = 正确性(平均) + 精密性(散布)
平均
m =m
总
产品
测量系统偏离-通过 “校准研究”决定
+m 测量系统
正确性
MSA -18-
散布
s s 2 = 2
总
产品
测量系统散布 - 通过
“R&R 研究”决定
s + 2 测量系统
精密性
Y的测量系统评价 对平均 的评价
测量仪器
方法
测量位置
设备不稳定 配件磨损 电力不稳定
测量次数 测量条件
标准次序
标准样本 量产样本
感觉,气氛
良品样本
不良样本 保管/管理
样本
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
测量散布 (错误的测量值)
MSA -11-
Y的测量系统评价 Minitab 练习 : 流程能力及测量误差
假设某实际工程的标准偏差为5,平均为 7nitab, 来模拟测量误差给流程能力所带来的影响.
MSA -12-
Y的测量系统评价 按照这些方法产生数据来模 拟我们的模型:
产生一个随机正态分布
MSA -13-
Y的测量系统评价
产生测量系统随机数据
90
100 110
Observ ed
Y的测量系统评价
和测量系统相关的术语
分辨率（ Discrimination ） 正确度（ Accuracy ）
- 正确性 - 真值（ True value ） - 偏离（ Bias ） - 直线性（ Linearity ） - 稳定性（Stability）
精密度（ Precision ）
实际流程 +测量系统
MSA -14-
Y的测量系统评价
实际工程散布 - 无 测量误差
观察到的工程散布 伴随 测量误差
MSA -15-
Frequency
Frequency
LSL
15
USL
10
5
0
30
40
50
15
LSL
60
70
80
P roc es s
90
100 110
USL
10
5
0
30
40
50
60
70
80
MSA -2-
Step 6-发掘潜在的原因 变量(X)
Analyze
Improve
Control
目录
MSA 概要 测量系统评价 计量型数据 Gage R&R 记数型数据 Gage R&R MSA 练习
MSA -3-
MSA 概要 测量系统
它是测量仪器,测量者,测量对象,测量方法等一系列的总称;
平均值
仪器 2
平均值
Y的测量系统评价
正确度
测量仪器的正确度是指观察到的测量 平均值 和真值 或 “真实 ”值 间的差异
真值
正确度低的潜在原因
正确度
-测量仪器的刻度调整不合适； -作业者不能正确使用测量仪器 -不明确的步骤； -人的局限
测量系统分析(MSA) 是Measurement System Analysis的首字母的缩写,表示为了确保数
据的信赖性,通过研究测量系统所发生的变动对工程散布的影响,从 而判断该测量系统的适合性
MSA -4-
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
- 正确度 : 测量值的平均和真值的一致程度 - 直线性 : 在测量量程范围内的系统测量结果的一致性 - 稳定性 : 随着时间和空间的变化测量系统变动程度
MSA -19-
Y的测量系统评价
真值 理论正确值
偏离 (Bias)
所有测量值的平均和真值间的差异
仪器 1 偏离
真值
仪器 2 偏离
仪器 1
MSA -20-