六西格玛咨询常用工具测量系统分析（MSA）的概念及作用
一、什么是测量系统分析
测量系统分析（MSA）是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源，以及它们对测量结果的影响，最后给出该测量系统是否符合使用要求的明确判断。测量系统必须具有良好的准确性和精确性。它们通常由偏倚和波动等统计指标来表征。
二、应用目的
数据是测量的结果，而测量是给测量对象（实体或系统）赋值的过程。这个过程的输入有人（操作者）、机（量具和必要的设备和软件）、料（实体或系统）、法（操作方法）、环（测量环境），这个过程的输出就是测量结果。这个由人、量、具测量方法和测量对象构成的过程的整体就是测量系统。测量系统是项目团队必须考虑的关键过程影响因素之一。事实上，许多过程输出的问题是由测量系统造成的。因此，在开始测量并收集数据之前，必须要对测量系统做出评价，对测量系统的问题进行分析和纠正，以保证测量数据的质量。
三、构成与原理
（1）、连续型数据的测量系统分析
连续型数据的测量系统分析是通过试验，将测量数据的波动分解为过程的波动与测量系统的波动两个组成部分，通过比较各波动的大小从而判断测量系统的波动是否能够接受。假设取若干数量的轴，测量其加工长度，则测量数据的大小变化由两个部分构成：其一是由轴加工过程产生的长度变化，即过程波动；其二是测量过程中产生的测量偏差，即测量系统的波动。我们观测到的总波动的各种构成及其关系可用图1来说明。
图1：观测到的总波动及其构成
对于测量波动的分析主要是从两个方面来考虑：准确性、精确性。准确性是用多次测量结果的平均值与测量对象真值之间的差异来衡量。测量数据质量高，既要要求偏倚小，又要求波动小。只要偏倚和波动中有一项大，就不能说测量数据质量高。
对于测量系统准确性的衡量主要有三个要素，即线性、偏倚和稳定性；对于测量系统精确性的衡量主要有三个要素，即重复性、再现性和分辨力。
1.偏倚
2.线性
3.稳定性
4.重复性
5.再现性
6.分辨力
（2）、非连续型数据的测量系统分析
对于非连续测量系统而言，一般是比较测量结果的一致性。其计算公式是
一致性比率=测量一致的次数/测量总次数
在具体进行分析时对于一致性的计算主要从四个方面进行：
1.同一操作者对同一部件重复测量的结果应保持一致，这类似于连续型测量系统中的重复性分析；
2.同一操作者不仅对同一部件重复测量的结果应保持一致，还要求与被测部件的真值（若真值已知）一致，这有些类似连续测量系统中的偏倚分析；
3.不同操作者对同一部件反复测量的结果应保持已知，这类似于连续测量系统分析中的再现性分析；
4.不同操作者不仅对同一部件测量的结果要保持一致，而且要与该部件的真值（若真值已知）一致。