量测系统的统计特性与变异种类

测量系统所应具有之统计特性-MSA

01
八个零件必须用量具测量m=20，并记录接受的次数(a) 。
02
第一步驟
对于整个研究，最小的零件必须a=0，最大的零件a=20，记录接受的次数(a)。其余1≤a≤19 。
如果不满足这些准则，必须用量具测量更多的已知其基准值的零件(X)。直到满足上述条件。
如果最小值零件的a≠0，那么选取越来越小的零件所评价直至a=0
04
01
测量系统的评定
第二阶段的评定
1
目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有恰当的统计特性。
2
常见的就是“量具R&R”是其中的一种型式。
3
01
02
03
量具: 任何用来获得测量结果的装置，包括用来测量合格/不合格的装置。
测量系统：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。
01
02
选取一个样品, 并建立可追溯标准之真值或基准值, 若无样本则可从生产线中取一个落在中心值域的零件, 当成标准值, 且应针对预期测试值的最低值、最高值及中程数的标准各取得样本或标准件,每个样本都要求单独分析，并对每个样本或标准件测量10次, 计算其平均值, 将其当成 “基准值” .
由一位作业者以常规方式对每个样本或标准件测量10次. 并计算出平均值, 此值为 “观测平均值” .
定期(时、天、周)对标准件或样本测量3～5次. 注意, 决定样本量及频度的考虑因素应包括要求多长时间重新校正或修理次数, 测量系统使用的频度与操作环境(条件)等.
将测量(数据)值标记在X-R CHART 或X–S CHART上.
计算管制界限, 确定每个曲线的控制限并按标准图判断失控或不稳定状态。

MSA指标%P T与 %GRR知识梳理

MSA指标%P/T与%GRR知识梳理一．前言：任何一个制造系统皆处于随机波动过程中，透过量测所获得之数据，无形中隐含许多的变异，使得高质量产品的现代工业充满对量测数据产生质疑。

量测系统分析即是将量测资料或是一些衍生出的统计量与过程的管制界线进行分析比较，藉以评价整个量测系统过程是否可接受或应进行改善。

此篇主要以量测系统评价中之量测能力指标，以两种不同的表达方式进行探讨，因此对量测系统之变异并不个别予以研究(假设为已知)。

二．量测系统：探讨量测数据的质量，必须先对量测系统进行整体性了解：1．系统中有哪些过程？2．每一阶段过程应进行那些步骤？3．每一步骤是否有那些变异发生？4．最后对系统作出决定？三．量测数据的质量：量测数据的质量决定于稳定条件下进行操作的量测系统中所得的统计特性，一般量测所得资料皆为观测变异值，此值受到制造过程之变异及量测系统中变异所影响。

制造过程变异则分别受到零件变异、短期过程变异及长期过程变异所牵引，而量测变异亦同时由零件变异、量具产生之变异及评价者产生之变异所影响。

量测系统的变异而言，我们把焦点着重在由评价者产生之变异(Reproducibility)与量具本身之重复性(Repeatability)对整个量测变异贡献度之程度。

四．量测系统之统计特性：1.量测系统均须在统计管制下而其所产生之变异应根源于共同原因，而非特殊原因。

2.量测系统之变异须相对小于生产制程之变异。

3.量测系统之变异须相对小于规格界限。

4.量测系统之最小刻度须相对小于制程变异或规格界限之较小者。

五．量测系统的变异种类：1. 位置变异：◎准确度(Accuracy)◎偏倚(Bias)◎稳定性(Stability)◎线性(Linearity)2. 宽度变异：◎精密度(Precision)◎重复性(Repeatability)◎再现性(Reproducibility)◎GRR (Gage Repeatability & Reproducibility)3. 量测系统变异：◎量测系统能力(Capability)◎量测系统性能(Performance)六．量测系统评价：1. 量测能力指标%P/T精密度(Precision)对公差(Tolerance)之比例。

量测系统分析(MSA)

B 2 0.55 0.95 0.75 0.75 0.40 1.05 0.90 0.70 0.95 0.50
Rb 0 0.10 0.05 0.05 0 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 Rb=0.05
1 0.50 1.05 0.80 0.80 0.45 1.00 0.95 0.80 1.05 0.85
当再现性(EV)变差值大于重复性(AV)时 . • 作业员对量具的操作方法及数据读取方式不熟悉应加强教育, 作业标准应再明确订定或修订 . • 可能需要某些夹具协助操作员, 使其更具一致性的使用量具 . • 量具的校正未确实执行。
第二版 13/57
量测系统R & R分析(均值——极差法)
这里介绍常用的均值——极差法，用来研究量测系统的双性：R & R。它也称大样法(Long Method)。
第二版 10/57
重复性与再现性（R&R）之分析
决定研究主要变差形态的对象 . 使用「全距及平均数」或「变差数分析」方法
对量具进行分析 . 于制程中随机抽取被测定材料需属统一制程 . 选 2-3 位操作员在不知情的状况下使用校验合
格的量具分别对10个零件进行量测, 测试人员将操作员所读数据进行记录, 研究其重复性及再现性(作业员应熟悉并了解一般操作程序, 避免因操作不一致而影响系统的可靠度)，同时评估量具及对不同操作员熟练度.
第二版 15/57
2 数据处理 2.1 极差计算
(1)分别计算每个操作者对各个r次测量的极差Raj , Rbj , Rcj; j 1,2,......,N;
(2)计算每个操作者的平均极差Ra , Rb , Rc ,......,Rm;

测量系统分析基础知识详解

测量系统分析基础知识详解名目第1章量测系统介绍1.1 概述、目的、术语 11.2 量测系统之统计特性 21.3 量测系统的标准 31.4 量测系统的通则 31.5 选择/制定检定方法 3 第2章量测系统之评判2.1概述 52.1.1鉴别力 52.1.2量测系统变异的类型72.2量测系统分析82.2.1再现性82.2.2再生性92.2.3零性间变异102.2.4偏性102.2.5稳固性112.2.6线性132.2.7范例说明152.3量测系统研究之预备202.4计量值量测系统之研究212.4.1稳固性之准则212.4.2偏性之准则212.4.2.1独立取样法212.4.2.2图表法222.4.2.3分析232.4.3再现性与再生性之准则232.4.3.1全距法232.4.3.2平均值与全距法232.4.3.2.1执行研究242.4.3.2.2图表分析262.4.3.2.3运算及研究342.4.3.3变异数分析法382.5量具绩效曲线432.6计数值量具研究472.6.1短期法472.6.2长期法48 第3章附录3.1标准常态分配表523.2常数表543.3如何适当的选用量测系统分析流程553.4表格56量测系统分析3.0版(Measurement System Analysis)第1章量测系统介绍1.1概述、目的、术语1.1.1概述我们明白，一个制程的状况必须经由量测来猎取相关信息，因此量测数据将会决定制程是否应被调整，假如统计结果，制程超出管制界限，即制程能力不足时，则须对制程作某些调整，否则，制程将会在无调剂的状态下运作。

量测数据的另一用途是能够检视二个或更多变异彼此之间是否存在某种关系性，如塑料件的尺寸将与进料温度有关。

因此，量测数据的品质关于制程分析结果占有相当重要的因素，为了确保分析结果不致对制程误判，就必须重视数据的品质。

量测数据品质与制程是否在稳固状况下所获得的多种量测有关，若在稳固状况下所获得某一特性的量测数据，其结果”近似于”该特性的标准值，则数据品质可谓”高”；若某些或全部数据偏离标准值甚远，则数据品质可谓”低”。

1.QC五大工具

二、品质部增效减人：编制优化状况（QC人员）
序号
部门
减少人员
比例
1
一厂品质部
10
2
二厂品质部
0
3
三厂品质部
28
4
四厂品质部
22
5
客服
1
6
来料
Measurement 7 总计
a) b) c) 三、第一阶段减人绩效激励（QC）按公司50%+员工50%激励方式进行激励，预计每月激励金额为：序号
程序
工作态度
人因工程
人员/程序
经验培训
技能
理解
五、变异的类型：
(一)位置变异(Location Variation)
(二)宽度变异(Width Variation)
品质部第一阶段减人增效激励方案
一、实施目标及基本原则
(三)量测系统变异(Measurement 通过对品质人员实施检验技能培训提升及通过系统管控等方式达到减少人员提高部门工作的整体效率，前提是减人不降低工作质量，通过人员减少提高品质部QC的绩效工资、实现公司与QC双赢，既增加员工工资也能为公司留住老员工，保证品质工作稳定发展。
拟制：
审核：
批准：
二厂品质部
三厂品质部 16.38万四厂品质部
客服
来料
实验室
设计变异
－夹持线体数量减少
560 13% 600 0%
原编制
76 92
720
90
31%
550
84
－位置 26% 6% 25% 0%
16 8 10
376
313
－测量站
编制人数 80
－测量探测器 103 73 75 15 6 10 313

质量管理工具-品质管理资料-MSA

然后再计算各变异项目的量测单元分析及制程变异百分比如表 2。在本例中，%R&R 等于 25.2%，故此量测系统封制程变异的量测被认为是在接受边缘。
1
量具再现性与再生性之资料集（20）
1. 将作业者分为 A、B、C 三人，零件 10 个，但作业者无法看到零件号。 2. 准备所需之测量具。 3. 使作业者 A 依随顺序量测 10 个零件并由另一观者在第 1 行填入量测数据，请作业者 B、C 量测相同的 10 个零件，但不使他们看到他人的量测值，将量测分别记入第 6 行及第 11 行。（表 1） 4. 重复这个循环但以不同的随机顺序进行量测。将数据填入第 2、7 及 12 行之适当列中。例如第一个被量测为 7 号零件，则在第 7 例中记录量测值，如须第三次量测，则重复此循环并将结果记入第 3、8 及 13 中。（表 1）
重復性再現性
Width Error 寬度變差
i.e. Spread of measurement - Precision 測量的分佈 - 精密度
量测系统之变异 1. 重复性（Repeatability） 2. 再现性（Reproducibility） 3. 偏倚(Bias) 4. 稳定性（Stability） 5. 线性（Linearity） 6. 零件变异（Part Variation）
•测量怎样进行？手动，在传送带上，线下的，还是自动的？零件定位和固定可能是变差源？接触或不接触？
•测量怎样校准？与其他测量过程比较吗？谁对校准标准负责？
•何时、何地进行测量？零件是干净的，有油，热的？
測量系統的變差種類
穩定性偏倚線性
Location Error 位置變差
i.e. Average measured value Vs Actual value 平均測量值 Vs 基準值

MSA量测系统变异的类型

將每個零件的各次量測值加總，除以量測總數(量測次數乘以作業人數)，將其結果記入第16之零件平均值處。
將零件平均值的最大值減最小值的差記入第16行標示Rp處，Rp 是零件平均值的全距
將R、Xdiff及Rp的計算值轉記到《量具再現性和再生性報告》中的預留位置
《量具再現性和再生性報告》左邊標示有“量測系統分析”的各項計算﹐右邊標求有“%變異”的各項計算
15、我就像一个厨师，喜欢品尝食物。如果不好吃，我就不要它。2021年8月下午7时41分21.8.1519:41August 15, 2021
16、我总是站在顾客的角度看待即将推出的产品或服务，因为我就是顾客。2021年8月15日星期日7时41分36秒19:41:3615 August 2021
17、利人为利已的根基，市场营销上老是为自己着想，而不顾及到他人，他人也不会顾及你。下午7时41分36秒下午7时41分19:41:3621.8.15
目錄 (續)
❖ 再現性與再生性之准則 ❖ 平均值與全距法 ❖ 量具%R&R可接受的准則 ❖ 計數值量具分析 ❖ 計數值量具的可接受准則 ❖ GAGE R&R 范例 ❖ GO/NO-Go 范例 ❖ 課程總結
2021/8/15
3
MSA 常用名詞
量具﹕是任一可用以量測之設備﹐通常用以特別稱呼使用在生產現場之設備。
線性(1)
線性是在量具預期作業范圍內﹐偏性值的差異。
基准值
偏性較小
(好)
基准值
偏性較大
(壞)
2021/8/15
觀測平均值
觀測平均值
9
線性(2)
觀測平均值
無偏性
2021/8/15
基准值
10
再現性(Repeatability)

测量系统分析(MSA)

0.005
0.99
0.005
PV＝5.15σ
过程变差PV示意图
MSA--温林华 13
有些资料上把偏倚称为准确度，把变差称为精度，高质量的数据准确度和精度都要高; 下面的四个图例说明偏倚和变差大小的状态
偏倚小、变差小偏倚大、变差小偏倚小、变差大偏倚大、变差大
MSA--温林华 14
三、测量系统的基本要求
PPAP中的重要资料。正确的选择与运用测量系统，能保证以较低
的成本获得高质量的测量数据。
MSA--温林华 3
ISO/TS16949:7.6.1 测量系统分析
为分析各种测量和试验设备系统测量结果存在的变差，应进行适当的统计研究。此要求应适用于在控制计划提出的测量系统。所用的分析方法及接收准则，应与顾客关于测量系统分析的参考手册相一致。如果得到顾客的批准，也可采用其它分析方法和接收准则。
MSA参考手册的目的
提供测量系统分析的理论基础和方法；主要关注的是对每个零件能重复读数的测量系统；作为ISO/TS16949质量管理体系标准的附属文件；在呈报PPAP的实际应用中，具体应用需要顾客批准。
MSA--温林华 6
二、几个基本概念
测量：赋值(或数)给具体事物以表示它们之间关于特性的关系。赋值过程为测量过程，而赋予的值为测量值。
观测的平均值位于量程较高部位
在量程内对测量系统的偏倚要求
大量程
MSA--温林华 39
四、通用指南
评定前的两个步骤: 验证在适当的特性位置正在测量正确的变量：
的。图2 为一张潜在的变差源因果图，可作为研究测
量系统变差源思考的起点。
MSA--温林华 20

测量系统分析

测量系统分析(Measurement Systems Analysis)量系统所应具有之统计特性测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。

这可称为统计稳定性。

测量系统的变差必须比制造过程的变差小。

变差应小于公差带。

测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一。

测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。

若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。

标准国际标准第一级标准(连接国家标准和私人公司、科研机构等)第二级标准(从第一级标准传递到第二级标准)工作标准(从第二级标准传递到工作标准)测量系统的评定测量统的评定通常分为两个阶段，称为第一阶段和第二阶段第一系阶段：明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。

第一阶段试验主要有二个目的：确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。

发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境。

第二阶段的评定目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有的统计特性。

常见的“量具R&R”就是其中的一种型式。

各项定义量具: 任何用来获得测量结果的装置，包括用来测量合格/不合格的装置。

测量系统：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。

量具重复性：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。

量具再现性：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。

稳定性：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。

偏倚: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：指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化。

MSA量测系统分析_进阶

2.量测系统之变异须相对小于生产制程之变异。
3.量测系统之变异须相对小于规格界限。 4.量测系统之最小刻度须相对小于制程变异或规格界限之较小者。
分辨力 (Discrimination)
分辨力： (1)量规仪器上的最小刻度值，也称分辨率(Resolution)。 (2)通用的比例规则：1/10比例法则。
再现性(Reproducibility)——(Appraiser Variation, AV)
Page 9
四、MSA計算方法及問題分析 - (计量值)
1.穩定性
稳定性指量测系统的偏倚量随时间保持恒定的能力。如果不同时间偏倚量的波动较小，并在控制内，则认为量测系统是稳定的。
——在量测系统稳定的前提下，我们希望偏倚量稳定在较小的水平上。
Page 13
均值圖
1.穩定性問題分析
造成不稳定性的可能因素： ● 仪器需要校准，缩短校准周期 ● 仪器、设备或夹具的磨损 ● 正常老化或损坏 ● 维护保养不好——空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁 ● 基准的磨损或损坏，基准的误差 ● 不适当的校准或使用基准设定 ● 仪器质量不好——设计或符合性 ● 仪器缺少稳健的设计或方法（熱機時量測） ● 不同的测量方法——作业标准、载入、夹紧、技巧 ●（量具或零件）变形 ● 环境变化——温度、湿度、振动、清洁 ● 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、观察错误（易读性、视差）
把均值作为“参考值”。
將樣件重複量測20次，填入表格中。根據計算出的置信區間判定結果。若不合格則進行改進后重複上述過程。
偏倚分析
Page 17
偏倚問題分析
造成过大偏倚的可能原因有： ● 仪器需要校准 ● 仪器、设备或夹具磨损 ● 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 ● 基准的磨损或损坏，基准偏差 ● 应用错误的量具 ● 不同的测量方法——作业准备、载入、夹紧、技巧 ● 测量的特性不对 ● 变形（量具或零件） ● 环境——温度、湿度、振动、清洁 ● 错误的假设，应用的常数不对 ● 操作者技能、疲劳、观察误差（易读性、视差）

汽车16949(MSA, SPC, FMEA, PPAP, APQP)五大工具详解

不确定性 (Uncertainty) ：是一个与量测结果有关的参数，其特性是由于被测物特征所可能合理造成的数值离散。
量测不确定性
量测系统不确定性
＝
2 再现性 2 重复性 2 平行性 2 线性 2 稳定性
2 校正标准 2 时间 2 产品 2 温度
2 电性改变
七、量测不确定性 (Uncertainty)
量测不确定性计算量测系统不确定性95%之信赖区间
t = 真值 m=量测值
t = m ±2 量测系统不确定性
统计制程管制 SPC
Statistical Process Control
一、统计技术之应用
供货商
组织
顾C FQC/OQC
SPC
SQC
一、统计技术之应用(续)
1.市场分析 2.产品设计 3.相依性规格、寿命及耐用性预测 4.制程管制及制程能力研究 5.制程改善 6.安全评估／风险分析 7.验收抽样 8. 数据分析、绩效评估及不良分析
1.量测系统均须在统计管制下而其所产生之变异应根源于共同原因，而非特殊原因。
2.量测系统之变异须相对小于生产制程之变异。 3.量测系统之变异须相对小于规格界限。 4.量测系统之最小刻度须相对小于制程变异或规格界限
之较小者。
四、变异的来源(一)
工作件(零件)
弹性变形质量弹性特性支撑特性
相互关连的特性
二、 SPC使用之统计技术
1.柏拉图（决定管制项目） 2.直方图（决定次数分配） 3.管制图 4.抽样计划 5.变异数分析
三、制程管制系统
制程中对策绩效报告成品改善
制程中对策
人设材员备料
成
品
方环法境
三、制程管制系统(续)

测量系统分析(全集)

测量系统分析〔MSA〕目录通用测量系统指南- 引言、目的和术语- 测量系统的统计特性评价测量系统的程序- 测量系统变差的类型：偏倚、重复性、再现性、稳定性和线性- 测量系统的分析- 测量系统研究的准备- 计量型测量系统分析：1.稳定性分析方法2.重复性和再现性分析方法3. 线性分析方法- 量具特性曲线- 计数型量具研究Measurement System Analysis – MSA测量系统分析测量系统的特性◆测量：-通过把零件与已定的标准进展比拟，确定出该零件有多少单位的过程。

-有数值与标准测量单位-是测量过程的结果测量数据的质量◆基准值-确定比拟的基准-对于理解“测量的准确性〞很重要-可以在实验条件下，使用更准确的仪器以建立准确的测量来获得测量数据的质量◆高质量-对于某特性，测量接近基准值◆低质量-对于某特性，测量远离基准值质量循环中的测量系统测量系统必须具有的性能◆测量系统必须处于统计控制中◆测量系统的变差小于制造过程的变差◆测量系统的变差小于规定极限或允许的公差◆测量变差小于过程变差或公差带中较小者◆测量最大(最坏)变差小于过程变差或公差带中较小者定义◆量具-用来获取测量的任何设备◆测量系统- 用来给被测特性赋值的操作、程序、量具及其他设备、软件和操作人员的集合◆公差-零件特性允许的变差◆受控- 变差在过程中表现稳定且可预测◆不受控-所有特殊原因的变差都不能消除-有点超出控制图的控制限，或点在控制限内呈非随机分布形状受控过程+1σ=68%+2σ=95% Array+3σ=99.7%定义◆分辨率-测量设备能将测量的标准件分细的程序-测量设备所能指示的最小的刻度◆分辨才能- 测量设备检测被测参数的变差的才能测量系统的变差类型◆重复性-一个操作者，用一种量具，对同样零件的同一特性进展屡次测量，所获得的测量值的变差。

◆再现性-不同的操作者，用同样的量具，对同样零件的同一特性进展测量，所获得的测量平均值的变差。

量测系统的统计特性与变异种类

量测系统评价----量测能力指标%P/T与%GRR之探讨一．前言：任何一个制造系统皆处于随机波动过程中，透过量测所获得之数据，无形中隐含许多的变异，使得高质量产品的现代工业充满对量测数据产生质疑。

量测系统分析即是将量测资料或是一些衍生出的统计量与过程的管制界线进行分析比较，藉以评价整个量测系统过程是否可接受或应进行改善。

此篇主要以量测系统评价中之量测能力指标，以两种不同的表达方式进行探讨，因此对量测系统之变异并不个别予以研究(假设为已知)。

二．量测系统：探讨量测数据的质量，必须先对量测系统进行整体性了解：1．系统中有哪些过程？2．每一阶段过程应进行那些步骤？3．每一步骤是否有那些变异发生？4．最后对系统作出决定？三．量测数据的质量：量测数据的质量决定于稳定条件下进行操作的量测系统中所得的统计特性，一般量测所得资料皆为观测变异值，此值受到制造过程之变异及量测系统中变异所影响。

制造过程变异则分别受到零件变异、短期过程变异及长期过程变异所牵引，而量测变异亦同时由零件变异、量具产生之变异及评价者产生之变异所影响。

量测系统的变异而言，我们把焦点着重在由评价者产生之变异(Reproducibility)与量具本身之重复性(Repeatability)对整个量测变异贡献度之程度。

四．量测系统之统计特性：1.量测系统均须在统计管制下而其所产生之变异应根源于共同原因，而非特殊原因。

2.量测系统之变异须相对小于生产制程之变异。

3.量测系统之变异须相对小于规格界限。

4.量测系统之最小刻度须相对小于制程变异或规格界限之较小者。

五．量测系统的变异种类：1. 位置变异：◎ 准确度(Accuracy)◎ 偏倚(Bias)◎ 稳定性(Stability)◎ 线性(Linearity)2. 宽度变异：◎ 精密度(Precision)◎ 重复性(Repeatability)◎ 再现性(Reproducibility)◎ GRR (Gage Repeatability & Reproducibility)3. 量测系统变异：◎ 量测系统能力(Capability)◎量测系统性能(Performance)六．量测系统评价：1. 量测能力指标%P/T精密度(Precision)对公差(Tolerance)之比例。

关于量测能力指标GRR的探讨

量测系统评价----量测能力指标%P/T与%GRR之探讨一．前言：任何一个制造系统皆处于随机波动过程中，透过量测所获得之数据，无形中隐含许多的变异，使得高质量产品的现代工业充满对量测数据产生质疑。

量测系统分析即是将量测资料或是一些衍生出的统计量与过程的管制界线进行分析比较，藉以评价整个量测系统过程是否可接受或应进行改善。

此篇主要以量测系统评价中之量测能力指标，以两种不同的表达方式进行探讨，因此对量测系统之变异并不个别予以研究(假设为已知)。

二．量测系统：探讨量测数据的质量，必须先对量测系统进行整体性了解：1．系统中有哪些过程？2．每一阶段过程应进行那些步骤？3．每一步骤是否有那些变异发生？4．最后对系统作出决定？三．量测数据的质量：量测数据的质量决定于稳定条件下进行操作的量测系统中所得的统计特性，一般量测所得资料皆为观测变异值，此值受到制造过程之变异及量测系统中变异所影响。

制造过程变异则分别受到零件变异、短期过程变异及长期过程变异所牵引，而量测变异亦同时由零件变异、量具产生之变异及评价者产生之变异所影响。

量测系统的变异而言，我们把焦点着重在由评价者产生之变异(Reproducibility)与量具本身之重复性(Repeatability)对整个量测变异贡献度之程度。

四．量测系统之统计特性：1.量测系统均须在统计管制下而其所产生之变异应根源于共同原因，而非特殊原因。

2.量测系统之变异须相对小于生产制程之变异。

3.量测系统之变异须相对小于规格界限。

4.量测系统之最小刻度须相对小于制程变异或规格界限之较小者。

五．量测系统的变异种类：1. 位置变异：◎ 准确度(Accuracy)◎ 偏倚(Bias)◎ 稳定性(Stability)◎ 线性(Linearity)2. 宽度变异：◎ 精密度(Precision)◎ 重复性(Repeatability)◎ 再现性(Reproducibility)◎ GRR (Gage Repeatability & Reproducibility)3. 量测系统变异：◎ 量测系统能力(Capability)◎量测系统性能(Performance)六．量测系统评价：1. 量测能力指标%P/T精密度(Precision)对公差(Tolerance)之比例。

测量系统分析(1)(1)

Y = x +ε
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真值的存在
一致
测量误差的来源：
Discrimination 分辨能力 Precision 精密度 (Repeatability 重复性) Accuracy 准确度 (Bias偏差) Damage 损坏 Differences among instruments and fixtures (不同仪器和夹具
IDEAL MEASUREMENT SYSTEM
真值
真值
测量系统所应具有的特性：
测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中
的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性；测量系统的变异必须比制造过程的变异小；变异应小于公差带；
测量精密应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者的十分之一；
显著t值 (2尾)
偏倚
测量值 .1153
10.8 2.206
.0067
95﹪偏倚置信区间
低值
高值
-1.1185
.1319
因为0落在偏倚置信区间（-0.1185，0.1319)内, 工程师可以假设测量偏倚是可以接受的,同时假定实际使用不会导致附加变差源。
偏倚研究的分析：
如果偏倚从统计上非0，寻找以下可能的原因：标准或基准值误差；
间的差异) Difference in use by inspector 不同使用人员的差异
(Reproducibility再现性) Differences among methods of use (使用不同的方法所造成差

MSA指标%PT与%GRR知识梳理

MSA 指标％P/T 与％GRR 知识梳理、/、、、前言：任何一个制造系统皆处于随机波动过程中，透过量测所获得之数据，无形中隐含许多的变异，使得高质量产品的现代工业充满对量测数据产生质疑。

量测系统分析即是将量测资料或是一些衍生出的统计量与过程的管制界线进行分析比较，藉以评价整个量测系统过程是否可接受或应进行改善。

此篇主要以量测系统评价中之量测能力指标，以两种不同的表达方式进行探讨，因此对量测系统之变异并不个别予以研究（假设为已知）。

二•量测系统：探讨量测数据的质量，必须先对量测系统进行整体性了解:1系统中有哪些过程？2 •每一阶段过程应进行那些步骤？3 •每一步骤是否有那些变异发生？ 4.最后对系统作出决定?S :標準—辜件 SAI :儀器——»P :人昭序 E ：環境一三•量测数据的质量：量测数据的质量决定于稳定条件下进行操作的量测系统中所得的统计特性，一般量测所得资料皆为观测变异值，此值受到制造过程之变异及量测系统中变异所影响。

制造过程变异则分别受到零件变异、短期过程变异及长期过程变异所牵引，而量测变异亦同时由零件变异、量具产生之变异及评价者产生之变异所影响。

數碩分析可按哽可能可按受須改善玳測(iRi 明邃槌量测系统的变异而言，我们把焦点着重在由评价者产生之变异 (Reproducibility)与量具本身之重复性(Repeatability 对整个量测变异贡献度之程度。

四•量测系统之统计特性：1•量测系统均须在统计管制下而其所产生之变异应根源于共同原因，而非特殊原因。

2•量测系统之变异须相对小于生产制程之变异。

3•量测系统之变异须相对小于规格界限。

4•量测系统之最小刻度须相对小于制程变异或规格界限之较小者。

五•量测系统的变异种类：1. 位置变异：◎准确度(Accuracy) ◎ 偏倚(Bias) ◎稳定性(Stability) ◎线性(Linearity)2. 宽度变异：◎精密度(Precision) ◎重复性(Repeatability) ◎再现性(Reproducibility)長期過短口過零件 AH變異變巽評價看卓複性校正植定性線性GRR (Gage Repeatability & Reproducibility)3. 量测系统变异:◎量测系统能力（Capability）◎量测系统性能（Peforma nee）六•量测系统评价:1.量测能力指标%P/T精密度（Precision对公差（Toleranee之比例。

MSA学习资料

培训目标:了解MSA5性分析,及应用5性分析确保量测系统能满足测试过程中的要求.第一章测量系统基础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。

■数据质量最通用的统计特性:准确度或称偏移:量测实际值与工件真值间之差异,是指数据相对基准（标准）值的位置。

▲精密度或称变差:利用同一量具，重复量测相同工件同一质量特性，所得数据之变异性。

测量仪器-分辨率------为测量仪器能够读取的最小测量单位。

第二章测量系统统计特性偏倚、重复性、再现性、线性、稳定性、精度1.偏倚：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-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-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）2.1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。

-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。

3.再现性(Reproducibility)由不同操作人员，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（三同一异）3.1再现性不好的可能潜在原因零件(样品)之间：使用同样的仪器、同样的操作者和方法时，当测量零件的类型为A,B,C时的均值差。

测量系统所应具有之统计特性MSA课件

利用统计学方法进行分析
数据处理
对收集到的测量数据进行清洗、整理和转换，确保数据的质量和可靠性。
统计分析
利用统计学方法，如均值、方差、控制图等，对数据进行深入分析，评估测量系统的性能。
结果解读
根据统计分析的结果，解读测量系统的性能指标，如准确度、精密度等，为进一步改进提供依据。
05
改善测量系统的策略与实践
提高测量人员的技能与意识
总结词
提高测量人员的技能与意识是确保测量系统准确性和可靠性的重要因素。
详细描述
对测量人员进行专业培训，提高其技能水平，使其能够正确、规范地操作测量设备，减少人为误差。同时，加强意识教育，让测量人员充分认识到测量准确性的重要性。
总结词
建立完善的操作规程和培训机制。
详细描述
采用不同操作者、不同测量设备或不同测量方法对同一被测对象进行测量，分析测量结果的一致性。
稳定性
对测量设备或测量系统进行长时间运行和跟踪，分析测量结果的稳定性。
03
测量系统的统计特性
线性
总结词
线性是指测量系统在输入量变化时，输出量按比例变化，输入与输出之间存在确定的线性关系。
详细描述
在测量系统中，如果输入量与输出量之间存在严格的线性关系，那么该系统被认为是线性的。线性特性使得测量结果可以通过简单的数学运算进行修正，从而提高了测量的准
确性和可靠性。
稳定性
总结词
稳定性是指测量系统在长时间内保持其基本特性的能力，包括输出响应的一致性和对输入变化的敏感性。
详细描述
一个稳定的测量系统能够提供一致和可靠的测量结果，即使在受到环境因素或时间的影响下。稳定性是衡量测量系统性能的重要指标，它确保了测量结果的可靠性和准确性。

量测系统的统计特性与变异种类(doc 11页)

量测系统评价----量测能力指标%P/T与%GRR之探讨一．前言：任何一个制造系统皆处于随机波动过程中，透过量测所获得之数据，无形中隐含许多的变异，使得高质量产品的现代工业充满对量测数据产生质疑。

量测系统分析即是将量测资料或是一些衍生出的统计量与过程的管制界线进行分析比较，藉以评价整个量测系统过程是否可接受或应进行改善。

此篇主要以量测系统评价中之量测能力指标，以两种不同的表达方式进行探讨，因此对量测系统之变异并不个别予以研究 (假设为已知)。

二．量测系统：探讨量测数据的质量，必须先对量测系统进行整体性了解：1．系统中有哪些过程？2．每一阶段过程应进行那些步骤？3．每一步骤是否有那些变异发生？1 / 114．最后对系统作出决定？三．量测数据的质量：量测数据的质量决定于稳定条件下进行操作的量测系统中所得的统计特性，一般量测所得资料皆为观测变异值，此值受到制造过程之变异及量测系统中变异所影响。

制造过程变异则分别受到零件变异、短期过程变异及长期过程变异所牵引，而量测变异亦同时由零件变异、量具产生之变异及评价者产生之变异所影响。

2 / 11量测系统的变异而言，我们把焦点着重在由评价者产生之变异(Reproducibility)与量具本身之重复性(Repeatability)对整个量测变异贡献度之程度。

四．量测系统之统计特性：1.量测系统均须在统计管制下而其所产生之变异应根源于共同原因，而非特殊原因。

2.量测系统之变异须相对小于生产制程之变异。

3 / 113.量测系统之变异须相对小于规格界限。

4.量测系统之最小刻度须相对小于制程变异或规格界限之较小者。

五．量测系统的变异种类：1. 位置变异：◎ 准确度 (Accuracy)◎ 偏倚 (Bias)◎ 稳定性 (Stability)◎ 线性 (Linearity)2. 宽度变异：◎ 精密度 (Precision)◎ 重复性 (Repeatability)◎ 再现性 (Reproducibility)◎ GRR (Gage Repeatability & Reproducibility)4 / 113. 量测系统变异：◎ 量测系统能力 (Capability)◎量测系统性能 (Performance)六．量测系统评价：1. 量测能力指标 %P/T( % )精密度(Precision)对公差(Tolerance)之比例。