测量系统分析简介
msa第三版 测量系统分析
MSA第三版测量系统分析简介测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是一种常用的质量管理工具，用于评估和改进测量过程的准确性、可靠性和稳定性。
MSA被广泛应用于制造业和服务业的质量控制和改善活动中。
本文档将介绍MSA第三版的相关内容，包括定义、目的和方法。
定义测量系统分析（MSA）是指对用于测量和检测产品或过程特性的测量系统进行评估和改进的过程。
它旨在衡量测量系统的准确度、可靠性和稳定性，以确定是否需要进行校准、调整或修复。
测量系统包括硬件（例如仪器、设备和工具）和软件（例如计算机程序和数据处理系统）。
目的测量系统是生产和控制流程中至关重要的一部分。
如果测量系统本身存在问题，将无法准确评估和改善产品或过程的性能。
因此，MSA 的主要目的是评估和改进测量系统的可靠性和稳定性，确保其提供准确和一致的测量结果。
通过进行MSA分析，可以得到关于测量系统变异性的量化评估，以便制定合适的改进措施。
方法1. MSA概述MSA第三版在前两版的基础上进行了进一步的改进和完善。
它提供了一种更全面和统一的方法，用于评估和改进各种类型的测量系统，包括连续型测量、计数型测量和属性型测量。
MSA第三版还引入了新的概念和指南，使其更适用于现代化的生产过程。
2. MSA方法步骤MSA第三版方法包括以下步骤：（1）确定测量对象首先需要明确需要评估的测量对象，即产品或过程的性能特性。
（2）选择测量系统根据测量对象的特性和要求，选择适当的测量系统。
测量系统可以是一个仪器、设备或工具，也可以是一个软件或数据处理系统。
（3）评估测量系统的准确度使用不同的方法，如重复性和再现性分析、测量偏差分析和测量方差分析，来评估测量系统的准确度。
（4）评估测量系统的可靠性通过比较不同测量系统的测量结果，评估测量系统的可靠性。
常用的方法包括相关性分析、可靠性指标计算和误差检测。
（5）改进测量系统根据评估结果，制定和实施改进措施，以提高测量系统的准确性和可靠性。
测量系统分析报告
测量系统分析报告测量系统分析报告一、测量系统的概述测量作为一种常见的科学实验手段，广泛应用于各个领域。
测量系统是指用于获取被测量对象特定性能参数的工具、方法和设备的集合。
本次测量系统的分析研究的是一个用于测量温度的系统。
二、测量系统的组成1. 传感器：传感器是测量系统的核心部件，用于将温度信号转化为电信号。
传感器根据其工作原理和测量范围的不同，可以分为热电偶、热电阻和半导体传感器等。
2. 信号处理器：信号处理器用于对传感器输出的电信号进行放大、滤波、线性化等处理，以保证测量结果的准确性和稳定性。
常见的信号处理器包括放大器、滤波器和微处理器等。
3. 显示器：显示器用于将经信号处理器处理后的电信号转化为温度数值，并以可视化的形式显示出来。
常见的显示器有数码显示器、液晶显示器和LED显示器等。
4. 电源系统：电源系统为整个测量系统提供所需的电能，保证其正常运行。
电源系统通常由电源适配器和电池组成。
5. 控制装置：控制装置用于对测量系统的各个部件进行控制和调节，以实现对测量过程的精确控制。
控制装置可以是单片机、触摸屏或按键开关等。
三、测量系统的性能指标1. 精度：精度是指测量结果与真实值之间的偏差程度。
对于温度测量系统来说，精度通常用温度的绝对误差或相对误差表示。
2. 灵敏度：灵敏度是指测量系统对被测量参数变化的响应程度。
对于温度测量系统来说，灵敏度可以用温度变化引起的电信号变化来表示。
3. 可靠性：可靠性是指测量系统在长时间使用中能够保持测量准确性和稳定性的能力。
可靠性可以通过进行寿命试验和环境适应性试验来评估。
四、测量系统的优化方案1. 选择合适的传感器：根据测量温度范围和准确度要求选择合适的传感器，如热电偶适用于高温测量，热电阻适用于常温测量。
2. 优化信号处理器：选用高精度、低噪声的放大器和滤波器，并对其进行校准和调试，以提高测量系统的准确性和稳定性。
3. 提高显示器的分辨率：选择分辨率高的显示器，并进行校准，使测量结果更加精确和直观。
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。
MSA简介
测量系统分析测量系统分析，MSA（Measurement System Analysis），是指使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。
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）。
一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。
测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。
测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。
测量系统的重复性和再现性由软件分析研究来确定。
分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统，否则，不管我们采用什么样的分析方法，最终都可能导致错误的分析结果。
在ISO10012-2和QS9000中，都对测量系统的质量保证作出了相应的要求，要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。
目的了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。
MSA促进了解和改进（减少变差）。
在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证：1)是确保测量数据的准确性，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；2)是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。
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。
测量系统分析报告MSA
测量系统分析报告MSA前言：测量系统是评估产品质量和过程稳定性的重要工具。
测量系统分析（MSA）是一种系统性的方法，用于评估和优化测量系统的准确性、精确度、稳定性和能力。
本报告旨在为读者提供关于测量系统的详细分析和评估结果。
一、背景介绍在任何生产或制造领域中，对产品进行准确的测量是确保质量控制的关键因素。
测量系统即测量工具、设备和人员的组合，用于定量评估产品的属性或特征。
可靠性和准确性的测量系统对于正确评估产品的一致性、稳定性以及满足客户要求至关重要。
二、测量系统分析的目的测量系统分析的主要目的是评估和改进测量系统的性能，确保测量结果准确可靠。
该分析有助于确定测量系统的误差来源，评估测量设备和工具的重复性和再现性，并为生产过程提供可靠的测量数据，帮助生产商做出正确的决策。
三、分析方法选择合适的分析方法对测量系统进行评估是至关重要的。
常用的MSA方法包括重复性和再现性分析、偏差和准确度分析、稳定性分析以及测量能力评估。
根据实际情况和需要，可以选择单因素方差分析、方差－方差分析或组件间方差分析等方法。
四、评估结果1. 重复性和再现性分析：通过对同一样本进行多次测量，计算重复性和再现性指标。
根据分析结果确定测量系统中存在的误差来源，以及测量设备和操作者之间的差异。
重复性和再现性分析结果对评估测量系统的稳定性和可靠性至关重要。
2. 偏差和准确度分析：通过与真实值进行比较，分析测量系统的偏差和准确度。
评估测量结果与实际情况之间的差异，并确定偏差的来源。
这有助于改进测量系统的精确性和准确性。
3. 稳定性分析：对测量系统的稳定性进行评估，查看测量结果是否随时间发生变化。
通过监测和控制稳定性，可以确保测量系统具有一致性和可靠性。
4. 测量能力评估：评估测量系统的能力，即判断测量系统是否满足产品质量控制的要求。
通过分析测量系统的变异性、精确度和准确度，评估其对于产品特性的测量能力。
五、结论与改进建议基于对测量系统的分析和评估，我们得出以下结论：1. 测量系统的稳定性较高，能够提供一致性和可靠的测量结果。
测量系统分析课件
测量系统分析课件1. 引言测量系统分析是工程测量中非常重要的一局部，它涉及到测量误差分析、仪器精度评定、误差传递分析等内容。
本课件将介绍测量系统分析的根本概念、测量误差分析的方法，以及如何评定仪器的精度和分析误差传递的方法。
2. 测量系统分析的根本概念测量系统分析是指对测量系统进行评估和分析，确定其精度和可靠性的过程。
在进行测量时，必须考虑到各种误差来源对测量结果的影响，以及如何减小这些误差。
因此，测量系统分析是确保测量结果准确可靠的重要环节。
3. 测量误差分析的方法3.1 误差来源的分类在测量过程中，误差来源可以分为系统误差和随机误差两类。
系统误差是由于仪器、环境等因素引起的，具有一定的规律性；而随机误差是由于测量条件的变化所引起的，没有规律性。
3.2 误差的评定方法对于系统误差，可以通过校准仪器来减小；而对于随机误差，那么需要采用统计方法进行分析。
常用的误差评定方法包括均方根误差〔RMSE〕和最大误差〔MAE〕等。
3.3 误差传递分析方法误差传递分析是指在多个测量量相互关联的情况下，考虑误差来源的传递规律，对测量结果进行分析和处理的方法。
常用的误差传递分析方法有传递函数法和蒙特卡洛方法等。
4. 仪器精度评定方法仪器精度评定是指对测量仪器的性能进行评估和分析的过程。
它包括仪器的准确性、稳定性、重复性等指标的评定。
通常可以通过校准仪器和比对测试等方法来评定仪器的精度。
5. 实例分析本课件还将通过一个实例来介绍测量系统分析的具体步骤和方法。
通过这个实例，我们可以更加深入地了解测量系统分析的过程和应用。
6. 总结通过本课件的学习，我们可以了解测量系统分析的根本概念、测量误差分析的方法，以及仪器精度评定和误差传递分析的方法。
掌握这些知识，可以提高测量结果的准确性和可靠性，在工程测量中发挥重要作用。
参考文献•张三,李四. 测量系统分析与精度评定. 中国计量出版社,2024.以上是对测量系统分析的课件内容的一个简要介绍。
关于测量系统分析的介绍
前言测量系统分析报告(Measurement System Analysis Report)功能/Function 研究测量系统的重复性和再现性/V ariable Gauge R&R Study二、常见的定义1.测量系统：是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合；用来获得测量结果的整个过程2.宽度变差－重复性：一个评价人使用一件测量仪器中，对同一零件的某一特性进行多次测量下的变差－再现性：不同评价人使用相同的量具，测量一个零件的一个特性的测量平均值的变差－GRR或量具的重复性和再现性：量具的重复性和再现性：测量系统重复性和再现性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－测量系统能力：测量系统变差的短期估计值－测量系统性能：测量系统变差的长期估计值3.系统变差测量系统的变差可分类为：－能力：短期内读数的变化量－性能：长期读数的变化量－不确定度：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注：测量系统的总变差的所有特征是假设该系统稳定并且一致三、测量系统的统计特性1.一个理想的测量系统是每次使用时均能产生“正确的”测量结果；每个测量都会遵循某个标准。
能够产生这样的测量结果的测量系统被称为具有如下的统计特性：零变差、零偏倚，及对其所测量的产品被错误分析的可能性为零2.管理者有责任为最佳的数据应用，识别最为重要的统计特征；管理者也有责任确保使用这些特征作为选择测量系统的依据3.评估一个测量系统为“好”的测量系统，包括一些基本特性：1) 具有足够的分辨力和敏感度。
测量的增值应该小于测量目的相应的过程变差或规范限值。
通常被称为10比1原则，也就是说仪器的分辨力应该能将公差(或过程变差)划分成10等份或者更多。
这比例规则的意图是作为选择量具时的一个实际最先遵守的原则2) 测量系统应处于统计受控状态。
测量系统分析
测量系统分析测量系统分析是指通过对测量系统的性能和准确度进行评估和优化的过程。
测量系统是指用于测量和获取物理量的设备、传感器、仪器以及测量方法和技术。
测量系统分析的目的是确保测量系统能够提供准确、可重复和可靠的测量结果，并通过分析测量误差和不确定度来估计测量结果的可靠性和可信度。
测量系统分析通常包括以下几个方面的内容：测量系统的准确度、精确度、稳定性、灵敏度、线性度、重复性、回归性等参数的分析；测量系统误差和不确定度的评估；测量系统的校准和检验方法的验证；测量系统的故障和异常检测；测量系统的改进和优化等。
测量系统的准确度是指测量结果与真实值之间的偏差或误差，可以通过与已知标准物件进行比较来评估。
精确度是指测量结果的稳定性和重复性，可以通过多次重复测量同一物理量来评估。
稳定性则是指测量结果在长时间和不同环境条件下的变化程度。
测量系统的灵敏度是指测量系统对于输入信号的改变的响应程度，通常使用灵敏度系数来表示。
线性度是指测量系统输出与输入之间的线性关系的程度，可以通过线性回归分析来评估。
回归性是指测量系统的输出在不同输入变量条件下的一致性和稳定性。
测量系统误差和不确定度的评估是指通过测量数据的分析和处理来估计测量结果的误差和不确定度。
常见的方法包括使用统计学方法进行数据分析、建立数学模型进行数据处理和误差传递分析、进行多次测量来减小随机误差等。
测量系统的校准和检验方法的验证是指确定测量系统校准和检验方法的可信度和可靠性。
校准是指通过已知标准物件来调整和修正测量系统的偏差和误差，以提高测量结果的准确度和可靠性。
检验是指通过对已知物件的测量来验证测量系统的准确度和精确度。
测量系统的故障和异常检测是指通过对测量数据的监控和分析来检测测量系统中可能存在的故障和异常情况。
常见的方法包括使用控制图进行数据监控和故障诊断、进行实验和模拟来验证测量系统的可靠性和稳定性。
测量系统的改进和优化是指通过对测量系统进行分析和评估，找出问题和瓶颈，并采取相应的措施来改进和优化测量系统的性能和准确度。
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。
浅谈测量系统分析(MSA)在质量管控中的应用
浅谈测量系统分析(MSA)在质量管控中的应用一、测量系统分析(MSA)简介测量系统分析是指通过对测量系统进行评估和改善，来确保测量数据的准确性、稳定性和可靠性。
一个稳定、准确的测量系统对于质量控制至关重要，因为所有的质量控制都是基于测量数据，如果测量系统存在偏差或误差，那么制定的质量控制方案就会失去意义。
测量系统分析通常包括以下几个方面的评估：精度、重复性、再现性和线性度。
通过对这些指标的评估，可以判断测量系统的稳定性和可靠性，从而为质量管控提供可靠的数据支持。
二、MSA在质量管控中的应用1. 产品质量控制在产品生产过程中，通过对测量系统的评估和改善，可以确保产品质量的稳定性和可靠性。
建立一个稳定准确的测量系统，可以帮助企业及时发现产品质量问题，并及时采取措施进行解决，从而降低次品率，提高产品合格率，为企业赢得更多的市场机会。
2. 流程改进通过对测量系统的分析和改进，可以找出流程中可能存在的测量误差和隐患，从而对生产流程进行改进，降低测量误差，提高测量效率，降低测量成本。
这对于企业来说是一种资源的节约和效益的提高。
3. 设备维护在生产中，设备的维护是非常重要的，尤其是涉及到测量系统的设备。
通过对测量系统的分析，可以及时发现设备的问题和隐患，进而对设备进行有效的维护和保养，确保设备的正常运转，减少因设备问题造成的产品质量问题。
4. 数据分析通过对测量系统的分析，可以得到准确可靠的测量数据，这对于企业进行数据分析和决策制定是非常重要的。
准确的测量数据可以为企业提供可靠的质量信息，帮助企业在竞争激烈的市场中制定正确的决策，提高企业的竞争力。
5. 质量认证在一些行业中，质量认证是必不可少的，通过对测量系统的分析和改进，可以帮助企业更好地满足质量认证的要求，提高通过率，降低不合格率。
三、结语测量系统分析(MSA)在质量管控中的应用，不仅可以帮助企业确保产品质量的稳定和可靠，还可以帮助企业降低生产成本，提高生产效率，增强企业的市场竞争力。
测量系统分析msa
8、参考标准：一般在给定位置可得到的最高计量质量标准，在这个位置进行的
测量，都是以此标准为最终参照。 9、测量和试验设备(M&TE)：完成一次测量所必需的所有测量仪器，测量标准， 基准材料以及辅助设备。 10、校准标准：在进行定期校准中作为基准的标准，用来减轻按照试验室基准 标准来进行的校准工作负担。 11、传递标准：用于把一个独立的已知值的标准与正在校准的元件进行比较的
第五阶段 反馈、评定 和纠正措施 批量生产
8、“过程分析（乌龟图）”在测量系统分析（MSA ）中的运用
过程分析（乌龟图）工作表
使用什么方式进行 ⑤
（材料/设备/装置）
填写机器（包括试验设备），材 料，计算机系统，过程中所使用 的软件等的详细说明
由谁进行？ ⑥ （能力/技能/知识/培训） 填写资源要求，特别注意要 求的技能和能力准则，安全 设备等
填写相关的过程控制、支持过程、 管理过程、程序、作业指导书、 方法和技术等的详细说明
使用的关键准则是什么？ （测量/评估） ⑦ 填写过程有效性的测量，比 如矩阵和指标
注：测量系统分析（MSA）的“过程分析（乌龟图）”表中之具体和详细内容的填写请见附件二。
9、测量系统分析（MSA ）的目的 1）、对参加课程培训的人员：
主要是针对产品特性所使用到的测量系统。
■ 所用的测量分析方法及接收准则必须与顾客关于测量系统分析 的参考手册相一致。
■ 如经顾客批准，也可以采用其它方法及接收准则。
■ ISO/TS16949：2002 标准中的体系内部审核检查表强调要有证 据证明上述要求已达到。 ■ 生产件批准程序（PPAP）手册中明确规定：对新的或改进的量 具、测量和试验设备必须参考测量系统分析（MSA）手册进行 变差统计研究。 ■ 产品质量先期策划（APQP）手册中明确规定：测量系统分析
测量系统分析报告
测量系统分析报告一、引言测量系统在各个领域中发挥着重要的作用，包括工业制造、科学研究、医疗诊断等。
测量系统分析报告旨在对某一特定测量系统进行全面的评估和分析，以评估其性能、可靠性以及存在的问题，并提出相应的建议和改进措施，以提高测量系统的准确性和可靠性。
二、测量系统概述测量系统是指用于检测和测量某种物理量的设备或方法。
一个综合的测量系统一般由测量对象、测量方法、测量装置和测量结果组成。
测量系统旨在获取准确的测量结果，以便用于决策、控制和改进过程。
三、测量系统性能评估1. 精确度评估：测量系统的精确度是指测量结果与真实值之间的偏差程度。
通过与已知标准样本进行对比测量，可以评估测量系统的精确度。
精确度评估结果可由误差、偏差和可追溯性等参数来衡量。
2. 稳定性评估：测量系统的稳定性是指测量结果在一连串的测量中的变化程度。
通过重复测量同一样本，并比较结果的一致性，可以评估测量系统的稳定性。
稳定性评估结果可由测量的标准差、方差和变异系数等参数来衡量。
3. 重复性评估：测量系统的重复性是指在相同测量条件下，重复测量同一样本所得结果之间的变化程度。
通过多次重复测量同一样本，并比较结果的一致性，可以评估测量系统的重复性。
重复性评估结果可由重复测量数据的方差或标准偏差来衡量。
四、测量系统存在的问题在对测量系统进行分析时，通常会发现以下问题：1. 仪器误差：测量仪器精度不高、仪器故障、测量仪器校准不准确等问题会导致测量系统误差的产生，降低测量结果的准确性。
2. 操作误差：人为因素引起的操作误差，如操作不规范、数据记录错误等，会导致测量结果的偏差。
3. 环境干扰：外界环境因素对测量系统的影响，如温度、湿度、电磁辐射等的变化，都会对测量结果产生干扰。
4. 数据处理错误：在测量数据的采集、处理和分析过程中，可能存在数据处理错误或算法不准确的情况，导致测量结果的偏差。
五、改进措施和建议1. 仪器校准和维护：定期对测量仪器进行校准和维护，确保其精度和可靠性。
测量系统分析(MSA)简介
测量系统分析（MSA）简介通常我们买东西时会遇到短斤少两的情形，那可能是商家或售卖者有意的投机行为。
在工业活动中，无论是正常的生产运作还是品质的改善，常常都需要通过测量数据来进行决策，那么，是不是只要我们不是有意制造错误就能得到真实的测量结果呢？事实上并非如此简单，造成测量结果的不真实的原因，还可能会有测量设备、测试方法等方面的问题。
测试系统分析（MSA）就是以数理统计方法，来量化并识别造成结果不真实的原因，以判断测量系统的适用性。
这里，我们先来看看几个测量系统分析的基本概念：准确度（A ccuracy）----它指的是测量值与真值的偏离程度。
真值可以是国际标准、国家标准、企业自定的标准等。
应注意的是，准确度是一个定性的概念，准确度的定量描述是‘偏倚（Bias）’，偏倚等于测量值与真值之差。
比如，如果我们认定工商局的量具是准确的话，那么，商家量具的测量结果与它的测量结果的差值就是偏倚。
量具在测量范围内偏倚随测量值大小的变化状况就是其线性（Linearity）；量具的偏倚随时间变化的状况，就是其稳定性（Stability）。
精密度（Precision）----它指的是测量数据的离散程度。
也就是说，如果我们把同样的一件东西重复地在量具上测量多次，看看每次得到的结果差异是大还是小，差异大，精密度就差，差异小，精密度就好。
同样，精密度也是一个定性的概念，它的定量描述是重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。
重复性和再现性分析是测量系统分析的主要内容，重复性描述的是由于测量系统造成的测量值的离散程度；再现性描述的是由于测量人员造成的测量值的离散程度。
为了解准确度和精密度这两个概念，可参阅下图：《准确度与精密度示意图》《测量系统稳定性示意图》分辨力（Discrimination 或Resolution）----它指的是测量系统检出并如实指示被测量特性的极小变化的能力。
测量系统分析范文
测量系统分析范文测量系统分析是指通过对物理量进行测量和分析，以获得准确的测量结果和数据，进而进行科学研究和工程设计。
测量系统中包括测量对象、测量仪器、测量环境和测量人员等要素，对这些要素进行全面的分析和评估，以保证测量系统的准确性和可靠性。
首先，测量对象是测量系统的核心要素之一、测量对象的性质和特点直接影响测量结果的准确性和可靠性。
在测量系统分析过程中，需要对测量对象进行全面的分析和了解，包括测量对象的形状、大小、材料、表面状态等。
不同的测量对象可能需要采用不同的测量方法和仪器，因此需要针对具体的测量对象进行合理的选择和设计测量系统。
其次，测量仪器是测量系统中的重要组成部分。
测量仪器的选择和使用对测量结果的准确性和稳定性具有重要影响。
在测量系统分析中，需要对测量仪器的性能和功能进行评估，包括测量范围、测量精度、分辨率、稳定性、响应速度等。
同时还需要对测量仪器的校准和校正进行分析，以确保测量仪器的准确性和可靠性。
此外，还需要注意测量仪器的适用范围和限制条件，以充分发挥测量仪器的优势和避免误差。
测量环境也是测量系统分析中的重要因素之一、测量环境的条件和影响因素对测量结果的准确性和可靠性具有重要影响。
在测量系统分析中，需要对测量环境进行评估和控制，包括温度、湿度、气压、振动、干扰源等。
不同的测量对象和测量方法对测量环境的要求不同，因此需要针对具体的测量环境进行分析和设计对策，以保证测量结果的准确性和可靠性。
最后，测量人员是测量系统分析中的重要环节。
测量人员的专业水平和操作技能对测量结果的准确性和可靠性起着决定性作用。
在测量系统分析中，需要对测量人员的培训和素质进行评估和提升，包括测量理论知识、仪器使用方法、实验操作技巧等。
同时还需要对测量人员的操作规范和质量控制进行严格管理，以提高测量人员的工作效率和测量结果的准确性。
综上所述，测量系统分析是保证测量结果准确性和可靠性的重要手段。
通过对测量对象、测量仪器、测量环境和测量人员等要素进行全面的分析和评估，能够充分发挥测量仪器的优势，减小误差，提高测量结果的准确性和可靠性。
测量系统分析报告解读
测量系统分析报告解读1. 简介本文是对测量系统分析报告的解读和分析。
测量系统分析是一种评估测量系统性能的方法，通过统计方法和分析工具来评估测量系统的偏差、稳定性和重复性等指标，为提高测量准确性和可靠性提供依据。
2. 报告结构测量系统分析报告通常由以下几个部分组成：2.1 总体评估结果报告首先给出了测量系统的总体评估结果，包括系统的准确性、稳定性、重复性等指标。
这些指标可以帮助用户判断该测量系统是否满足要求，并为后续的改进工作提供参考。
2.2 数据分析和图表报告还提供了详细的数据分析和图表展示，可以帮助用户更直观地了解测量系统的性能。
常见的数据分析方法包括标准差分析、方差分析、误差分析等。
报告中的图表可以清晰地展示不同测试条件下的测量结果，有助于发现潜在的问题。
2.3 偏差分析偏差分析是测量系统分析的重要组成部分。
报告中会对测量系统的偏差进行分析，包括系统偏差和个别偏差。
系统偏差是指整个测量系统在不同测试条件下的平均误差，而个别偏差是指个别测试值与真实值之间的差异。
通过偏差分析，可以了解测量系统的准确性和稳定性。
3. 报告解读根据测量系统分析报告，我们可以得到以下结论和建议：3.1 总体评估根据报告中给出的总体评估结果，我们可以看出该测量系统的准确性在设定的要求范围内，稳定性和重复性也达到了要求。
因此，整体上来说，该测量系统是可靠的，可以继续使用。
3.2 数据分析和图表通过报告中的数据分析和图表展示，我们可以看到不同测试条件下的测量结果差异不大，符合统计要求。
这表明该测量系统在不同条件下的测量结果比较稳定。
3.3 偏差分析从偏差分析的结果来看，系统偏差和个别偏差都在允许范围内。
系统偏差较小，说明测量系统的准确性较高。
而个别偏差也较小，表明测量系统的可靠性较高。
4. 改进建议尽管测量系统分析报告显示该测量系统的性能在要求范围内，但仍有一些改进空间：•定期进行校准和维护，确保测量系统始终保持准确性和稳定性。
测量系统分析
与其他测量系统的比较
将两个或多个测量系统进行比较，可以评估它们之间的差异 和一致性。
比较的内容包括测量范围、误差大小、测量时间、稳定性、 可靠性等。
量具的效度分析
量具的效度是指测量系统在特定测量目的下反映被测对象 真实特性的准确程度。
量具的适用性
根据被测对象的特性，选择适用的 量具，以提高测量效率。
量具的校准和维护
定期对量具进行校准和维护，以保 证其测量准确性和稳定性。
量具的优化建议
根据实际应用中遇到的问题，对量 具进行改进和优化，提高其使用性 能和效率。
THANKS
感谢观看
03
误差的传递和合成会影响最终测量结果的不确定度，必须采取
措施进行控制和减小不确定度。
04
测量系统的可靠性分析
可靠性定义及评估方法
可靠性定义
测量系统的可靠性是指测量结果的一致性和稳定性，即测量系统在相同条件下重 复测量同一对象时，所得结果的一致程度和可信程度。
评估方法
评估测量系统的可靠性通常采用方差分析、稳定性分析、重复性和再现性分析等 方法。
它包括用于评估测量系统的精度、重复性、线性、稳定性等 特性的方法和工具。
测量系统分析的重要性
1
测量系统分析有助于确定测量系统的误差大小 和变异程度。
2
它有助于识别测量系统对产品质量和过程控制 的影响，并采取相应的改进措施。
3
测量系统分析是实现全面质量管理的重要环节 之一。
测量系统分析的流程
确定测量对象
根据产品或过程的要求，确定需要测量的 特性。
测量系统分析1
测量系统分析11. 引言测量系统在现代工程中具有重要的作用，它可以用来获取、处理和分析各种物理量，从而为工程工程的设计和改良提供可靠的数据支持。
本文将对测量系统的分析方法进行介绍，包括误差分析、精度评定和灵敏度分析等内容。
2. 误差分析误差是测量系统中不可防止的存在，需要通过误差分析来评估和控制误差的大小。
常见的误差类型包括系统误差和随机误差。
系统误差是由于测量仪器的固有缺陷和环境因素造成的，可以通过校准来消除或减小。
随机误差是由于测量过程中的不确定性导致的，可以通过屡次测量和统计分析来评估。
2.1 确定性误差和随机误差确定性误差是由于测量仪器的固有特性引起的，它在每次测量中都存在，并且可以通过校准来减小。
随机误差是由于测量过程中的各种不确定性因素导致的，它在每次测量中都不同，并且可以通过屡次测量和统计分析来评估。
2.2 误差传播法那么误差传播法那么是一种通过导数的计算来评估一个函数的输出误差与输入误差之间的关系的方法。
通过应用误差传播法那么，可以计算出一个测量结果的误差范围，并且可以评估不同因素对误差的影响程度，从而确定误差的主要来源。
3. 精度评定精度是指测量结果与真实值之间的接近程度，可以通过精度评定方法来评估测量系统的精度水平。
常用的精度评定方法包括准确度、重复性和回归分析等。
3.1 准确度准确度是指测量结果与真实值之间的偏差程度，可以通过与标准值的比拟来评估。
常见的准确度评定方法包括零点校准和相对误差分析等。
3.2 重复性重复性是指在相同条件下，测量系统对相同物理量的屡次测量结果之间的差异程度。
通过统计分析屡次测量的结果，可以评估重复性，并确定测量系统的稳定性和一致性。
3.3 回归分析回归分析是一种利用数学统计方法来分析因变量与自变量之间关系的方法。
通过回归分析，可以确定测量系统输出与输入之间的函数关系，并评估测量系统的预测能力和稳定性。
4. 灵敏度分析灵敏度分析是评估测量系统对输入参数变化的敏感程度，通过灵敏度分析可以确定对测量结果影响最大的参数，并为测量系统的优化和改良提供指导。
测量系统分析详述
参考值
参考值也称为可被接受的参考值或基准值。 它是一个人工制品值或总效果值用作约定的比较基 准值。该参考值基于下列各值而定：
由较高级（如计量实验室或全尺寸检验设备）的测 量设备得到的几个测量平均值确定。
法定值：由法律定义和强制执行。
参考值（续） 理论值：根据科学原理而得。
给定值：根据某些国家或国际组织的实验工作（由 可靠的理论支持）而得。
真值的总结
√物品的实际值
√未知的和不可知的
分辨力（DISCRIMINATION） 指一个测量仪器对标准测量单位可再分的程度 1：10经验法则
鉴别力（RESOLUTION） 指一个测量仪器监测出被测量量的变差的能力
分辨力（续）
1：10经验法则
测量仪器分辨力的第一准则应该至少是被测量范围的 十分之一。
偏倚是对同样的 零件的同样特性， 真值（基准值） 和观测到的测量 平均值的差值。
稳定性（或漂移）是测量系统在某一 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。换句
话说，稳定性是偏
倚随时间的变化。
线性 在设备的预期操作（测量）范围内偏倚
的不同被称为线性。线性可以被认为是关于偏倚 大小的变化。 线性的总结 √整个正常操作范围的偏倚改变 √整个操作范围的多个并且独立的偏倚误差的相互 关系 √测量系统的系统误差分量
期望包括一个参数的真值的值的范围(在希望的概 率情况下叫置信水平)。
统计检定时，常常取用置信水平=95%时，表示 ±1.96的范围。
GRR或量具R﹠R
√量具重复性和再现性：测量系统重复性和再现性合 成的估计，换句话说，GRR等于系统内部和系统之 间的方差的总和。
σ σ σ GRR ²= 再现性²+ 重复性²
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
測量系統分析
測量系統的分析方法
•兩種測量系統的分析方式:
–計數型測量系統(Attribute R&R)
–計量型測量系統(Gage R&R)
•計量型量具能力的概念:
–分辨率(Resolution)
–準確度(Accuracy)
–精確度(Precision)
–衡量指標(Matric)
•量具的種類:
–變量型量具: 卡尺,溫度計,壓力計,電儀表
–屬性型量具: 測隙規,通止規,目測(Pass/Fail)
一個好的量具頇具備什麼?•分辨率Resolution
–量測儀器的分辨率必頇小於或是等於公差或是過程變異的10%
•準確度Accuracy(位置)
–偏倚Bias
–線性Linearity
–穩定性Stability
•精確度Precision(波動)
–重複性Repeatability
–再現性Reproducibility
•衡量指標Metrics
–P/T;P/TV;% contribution
準確與精密
•假定參考材料的長度的真實值為5.5–運用方法一得到以下讀數:
•4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5.0–運用方法二得到以下讀數:
•1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0•問題
–哪種方法更為準確?
–哪種方法更為精密?
準確度-偏移
•偏移-Bias: 指對同一部件觀察量測值得平均值與基準值之間的差異。
–偏移常被拿來用以描述準確度
•偏移範例:
–同一名作業員對於一條軸的外徑做了10次的量
測，數據如下，基準值為0.72650，過程變差
估計為0.00310，請估計偏移。
•重複性-Repeatability: 由同一位操作者採用同一種量測工具，多次重複量測同一零件的同一特性時，所獲得的測量值的變異差稱為量具的重複性。
或稱為量測系統的重複性，簡稱重複性。
•通常，重複性是由於量測設備所造成的波動。
量測值:58.5059.0059.5060.0060.5061.0061.5062.00
量測次數:01123411
•再現性-Reproducibility: 由不同的操作者採用相同的量具，量測同一零件的同一特性所得重複量測量的均值的變異，稱為量具的再現性，或稱為量具系統的再現性，簡稱再現性。
•再現性是操作工與操作工或是系統與系統之間的波動。
準確性與精確性
•準確性
–與平均量測值和真實值之間的差異是相關的•量測系統的偏移要通過校準研究作決策
•精確性
–與量測變異和標準差相關的
•量測系統的變異要通過R&R研究作決策
測量能力指數-P/T
•精確性的公差比
–通常都是以百分比為表示
P/T= 6*σms / Tolerance
•說明由於量測誤差而產生的公差比是多少•包含重複率與再現率
•理想值: 10%或是更低
•可以接受的值: 30%或是更低
使用P/T比例
•P/T比是測量系統精確性中最常見的估算–這個估算適用於評估測量系統對於規格的測量
執行能力
–然而規格有可能過緊或是過低
–P/T比再測量系統用於過程控制等的產品樣本
分類時，是一個好的估算工具。
•但是如過過程能力不夠強，P/T比可能會造成一種錯
誤的安全感。
測量能力指數-%R&R %R&R= σms / σTotal *100通常以百分比為表示
•說明由於測量錯誤而產生的總變異是多少•包含重複性與再現性
•理想值: 10%或是更低
•可以接受值: 30%或是更低
使用%R&R
•%R&R對於受過六個標準差的綠帶人員與黑帶人員是最好的測量指標
–%R&R的估計是:
•相對於全部流程的變異與量測系統的表現–再進行流程改善的研究時，%R&R是最好的估計。
一般情況下用樣本代表全體的流程變異，但是使用%R&R時要
特別謹慎，因為所取的樣本必頇要具有代表性。
量測誤差影響流程能力指數量測的誤差越高，對於了解真正影響流程產
能因素就越劇烈！
Gage R&R
•一般需要2到3名操作員
•一般需要10個sample作測量
•每一位操作員對每一個sample要測量2-3次–選擇的sample需要慨括整個流程
•即是每個sample都要有代表性
–不要選擇連續性sample
•樣本數與實驗次數:
–樣本數*操作員數>15
–如果無法實現則選擇增加測試次數
Samples*operators<45 3 Tests
Samples*operators<8 3 - 4 Tests
Samples*operators<5 4 - 5 Tests
Samples*operators<45 6 - 8 Tests
進行R&R研究的程序
•校準測量工具或確認其已經經過校準•使操作員1以隨機順序測量所有樣本一次•使操作員2以隨機順序測量所有樣本一次•繼續直到所有操作員對所有樣本完成測量•依照要求的試驗次數重複以上步驟
•計算R&R研究的統計量
–重複性,再現性,標準差,%R&R,%P/T
•分析結果並確定下一步方案
測量系統評價•檢查/測量程序文件化了嗎?
•作成詳細的流程圖了嗎?
•定義詳細而準確的測量系統以及設定了嗎?•已經對操作員作培訓並取的認證了嗎?•是否有依照時間對機器進行校正呢?
•跟蹤準確度
•跟蹤R&R
•跟蹤偏倚
•跟蹤現性
•跟蹤分辨率
•是否與適當的供應者或是客戶有相關聯呢?
Attribute R&R –屬性R&R的目的
•評估過程
–對照各戶的要求以評估檢測與技能的標準
–確認所有的班次與設備用相同的衡量標準進行判定好壞–量化檢驗者重複測量的準確性的能力
–確認檢測者對”以知基準”(包含用戶或是生產者的偏倚)遵從的程度
•改進過程:
–發現什麼地方需要培訓，什麼地方缺少程序，什麼地方
標準沒有被定義。
屬性R&R的方法
•設定
–從流程中選取30樣本，45%良品，與45%不良品
–10%的樣本是介於好與壞分界線之間的樣本
–選擇檢驗者，必頇為培訓過且合格的
•執行
–每一位檢察者隨機檢查樣本並確認檢驗結果是為良品或是不良品，每一位檢驗者重複檢驗1
•分析
–可以利用excel分析
–或是可以利用Minitab分析
•評估
–結果文件化
–若有必要，採取適宜的錯失修正過程
•Eg: 標準是否有清晰的定義，是否需要再培訓
–再對測量系統進行研究確認修正的有效性
屬性MSA目標
•確定
–與整體一致的%
–與評價者一致的% (重複性)
–與評價者之間一致的% (再現性)
–與以知標準一致的% (準確性)
–Kappa
•測量系統與隨機系統中的偶然性好多少
Kappa 技術
•在屬性MSA研究的過程中，Kappa被用來總結在去除偶然一致性後再評估人之間的一致程度
–如果存在實質性的一致，那就存在級別準確的可能性–如果不能達成一致，分級的有效性就非常有限
•使用需求:
–測量的單位是彼此獨立的
–評估人的檢驗及分級是獨立的
–分及類別相互排斥以及徹底的
•Minitab計算Kappa值作為屬性一致性分析輸出的一部分
–Kappa值需>0.7方可稱為有效
Kappa 技術
Kappa Value Suggestion
-1 to 0.0隨機一致的
Kappa值介於-1 到+1之間≧ 0.60最低限度 - 需要較大的努力
≧ 0.70好 - 改善保證
≧ 0.90優秀的
Kappa值為+1時表示完全一致的!
一般規則:
如果Kappa<0.7時就需要注意測量系統!
(0.7為可接受的一個標準值)
改善屬性測量系統
•感受增效器
–改善人類感覺的輔助器具: 放大鏡,
•面具/模板
–封閉不重要的訊息: 目檢套版,機構件檢察治具•檢查清單
•自動化
•重組工作區域(如光線改善)
•最重要的是: 定義標準
總結
•測量系統在開始流程改善活動之前的分析是很重要的
•在選取樣本的時候必頇留意-注意正確的分組和樣本量的需求
•分析操作員/評價者，樣本/項目以及試驗效果的測量系統
•確保測量系統具有足夠的區分樣本的分辨率
•必頇要有測量儀器的R&R報告來紀錄發現，方法以及改善機會
•觀察變異-包含量測的誤差:將測量系統中的可控誤差最小化
Thanks!。