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MSA 测量系统分析
一、MSA简介
1.什么是MSA
M: 指Measurement 测量
S: 指System
系统
A: 指 Analysis
分析
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
2020/11/4
2.MSA 的重要性
人 机 法 环 測量
好
測量 原料
PROCESS
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。
2020/11/4
5.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
2020/11/4
0 测量单位
测量数据五种类型
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
X6=0.8mm X7=0.75mm X8=0.75mm X9=0.75mm X10=0.7mm
如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm
Xi
X=
=
10 0.75
Bias = 0.75-0.8= -0.05 % Bias=100[0.05/0.70]=7.1%
表明 7.1% 的过程变差是偏倚 BIAS
线性
基准值
小偏倚
基准值
大偏倚
观测的平均值
无偏倚
2020/11/4
计算偏倚举例
某标准件，已知值为25.4mm，某机械检查工用精度为 0.025mm的游标卡尺测量10次，测量结果如下：
25.425 25.425 25.400 25.400 25.375 25.400 25.425 25.400 25.425 25.375
把10个测量值相加除以10，得到平均值：25.4051mm 偏倚等于平均值减去参考值：25.4051－25.400＝0.0051mm
零件的标准偏差/ 总的量具偏差* 1.41. 一般要求它大于5才可接受
2020/11/4
3.真实值
某一物品理论上的真实值或参考值。
4.偏倚（Bias)
测量值平均和真实值的差异。
仪器 1 偏倚
真实值
仪器 2 偏倚
仪器 1
2020/11/4
平均值
仪器 2 平均值
测量数据五种类型
偏倚
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。
是指测量装置能够测量到最小可检出的单位。 ※测量刻度应为产品规格或过程波动的十分之一。
差的分辨率
1
2
3
4
5
好的分辨率
2020/11/4
1
2
3
4
5
测量仪器分辨率
（测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%）
测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。 看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。测量分辨率描述了 测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。
2020/11/4
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 ;
2020/11/4
4.测量值的组成要素
＋
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。
部件A 部件B
A=2.0 B=2.0
部件A 部件B
A=2.25 B=2.00
因为上面刻度的分辨率比两个部件之间 的差异要大，两个部件将出现相同的测 量结果。
第二个刻度的分辨率比两个部件之间的 差异要小，部件将产生不同的测量结果。
2020/11/4
测量系统的有效分辨率（ discrimination） 要求不低于过程变差或允许偏差（ tolerance）的十分之一 零件之间的差异必须大于最小测量刻度 不同数据分级(ndc)的计算为
2020/11/4
7.过程波动的主要来源
观察到的PROCESS波动
实际PROCESS波动
测量波动
长期 PROCESS波动
短期 PROCESS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PROCESS的波动，应把握测量系统的波动， 并把它与PROCESS波动分离.
2020/11/4
6.MSA的统计属性
❖ 理想的测量系统应该是每次都能测出真实值。 ❖ 测量系统的质量通常仅仅取决于经过一段时间后产生
数据的统计特性：
▼ Bias 偏倚 ▼ Repeatability 重复性 ▼ Reproducibility 再现性 ▼ Linearity 线性 ▼ Stability 稳定性
料
基准值
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 பைடு நூலகம்：高一级计量室)
偏倚
观测的平均值
2020/11/4
偏倚BIAS 实例
同一操作者对同一工件测 量10次
X1=0.75mm X2=0.75mm X3=0.8mm X4=0.8mm X5=0.65mm
材料
测量者
2020/11/4
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
二、MSA相关术语
1.测量系统定义
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。
2020/11/4
2.分辨率
2020/11/4
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。
要观察测量误差的主要原因, “重复性(repeatability)” 和“再现性 (reproducibility)”.
2020/11/4
8.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 Environme
一、MSA简介
1.什么是MSA
M: 指Measurement 测量
S: 指System
系统
A: 指 Analysis
分析
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
2020/11/4
2.MSA 的重要性
人 机 法 环 測量
好
測量 原料
PROCESS
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。
2020/11/4
5.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
2020/11/4
0 测量单位
测量数据五种类型
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
X6=0.8mm X7=0.75mm X8=0.75mm X9=0.75mm X10=0.7mm
如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm
Xi
X=
=
10 0.75
Bias = 0.75-0.8= -0.05 % Bias=100[0.05/0.70]=7.1%
表明 7.1% 的过程变差是偏倚 BIAS
线性
基准值
小偏倚
基准值
大偏倚
观测的平均值
无偏倚
2020/11/4
计算偏倚举例
某标准件，已知值为25.4mm，某机械检查工用精度为 0.025mm的游标卡尺测量10次，测量结果如下：
25.425 25.425 25.400 25.400 25.375 25.400 25.425 25.400 25.425 25.375
把10个测量值相加除以10，得到平均值：25.4051mm 偏倚等于平均值减去参考值：25.4051－25.400＝0.0051mm
零件的标准偏差/ 总的量具偏差* 1.41. 一般要求它大于5才可接受
2020/11/4
3.真实值
某一物品理论上的真实值或参考值。
4.偏倚（Bias)
测量值平均和真实值的差异。
仪器 1 偏倚
真实值
仪器 2 偏倚
仪器 1
2020/11/4
平均值
仪器 2 平均值
测量数据五种类型
偏倚
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。
是指测量装置能够测量到最小可检出的单位。 ※测量刻度应为产品规格或过程波动的十分之一。
差的分辨率
1
2
3
4
5
好的分辨率
2020/11/4
1
2
3
4
5
测量仪器分辨率
（测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%）
测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。 看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。测量分辨率描述了 测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。
2020/11/4
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 ;
2020/11/4
4.测量值的组成要素
＋
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。
部件A 部件B
A=2.0 B=2.0
部件A 部件B
A=2.25 B=2.00
因为上面刻度的分辨率比两个部件之间 的差异要大，两个部件将出现相同的测 量结果。
第二个刻度的分辨率比两个部件之间的 差异要小，部件将产生不同的测量结果。
2020/11/4
测量系统的有效分辨率（ discrimination） 要求不低于过程变差或允许偏差（ tolerance）的十分之一 零件之间的差异必须大于最小测量刻度 不同数据分级(ndc)的计算为
2020/11/4
7.过程波动的主要来源
观察到的PROCESS波动
实际PROCESS波动
测量波动
长期 PROCESS波动
短期 PROCESS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PROCESS的波动，应把握测量系统的波动， 并把它与PROCESS波动分离.
2020/11/4
6.MSA的统计属性
❖ 理想的测量系统应该是每次都能测出真实值。 ❖ 测量系统的质量通常仅仅取决于经过一段时间后产生
数据的统计特性：
▼ Bias 偏倚 ▼ Repeatability 重复性 ▼ Reproducibility 再现性 ▼ Linearity 线性 ▼ Stability 稳定性
料
基准值
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 பைடு நூலகம்：高一级计量室)
偏倚
观测的平均值
2020/11/4
偏倚BIAS 实例
同一操作者对同一工件测 量10次
X1=0.75mm X2=0.75mm X3=0.8mm X4=0.8mm X5=0.65mm
材料
测量者
2020/11/4
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
二、MSA相关术语
1.测量系统定义
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。
2020/11/4
2.分辨率
2020/11/4
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。
要观察测量误差的主要原因, “重复性(repeatability)” 和“再现性 (reproducibility)”.
2020/11/4
8.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 Environme