MSA（MeasurementSystemAnalysis）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。
以事实和数据驱动管理，而数据是测量的结果，因此在开展统计分析时，要特别强调数据本省的质量和相应的测量系统分析。
测量：是指对具体事物赋予数值，以表示它们与特定特性之间的关系。在这个过程中，由人员、仪器或量具、测量对象、操作方法和环境构成的整体就是测量系统。所谓测量系统分析，是指运用统计学的方法对测量系统进行评估，在合适的特性位置测量正确的参数，了解影响测量结果的波动来源及分布，并确认测量系统是否符合工程需求。
任何实测数据的波动都可以看作过程的波动和测量系统的波动之和，即σ2总=σ2过程+σ2测量系统
六个常见的测量系统评估项目
稳定性、偏倚、线性、分辨率、重复性和再现性。其中偏倚是测量系统准确度的度量。
01偏倚Bias
测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值
02线性
表征量具预期工作范围内偏倚值的差别
03稳定性
表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统偏倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的
04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）的偏
差
05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偏差
通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等对测量系统进行维护、监控，也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题。工程上通常用测量系统的精确性也就是其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。
测量系统分析流程及方法
测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测量结果性质（计数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量
过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。
测量系统分析步骤
以下步骤，以QuAInS数字化检测系统MSA模块为例进行说明。
1、建立量具的MSA台账信息，创建MSA计划和任务；
2、选择工件和测量者，在MSA测量模块执行测量；
3、在系统MSA模块或导入Excel表格进行数据评估；
4、分析数据，解释结果，得出结论，生成MSA报告，上传并保存至数据库；
5、检查是否有不合格的测量单位，制定长期量具保持/改进计划。
量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。
为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的8-10件工件进行测量，选择2~3名已经训练过的操作人员对各工件进行2~3次重复测量，得到一组用于评估测量系统的数据。将所得数据按要求输入相应的计算工具，执行相关统计分析命令后，即可得到数据的统计特性，根据相应的评判规则既可判断测量系统的能力是否满足要求，既而根据分析结果有针对性的作出长期量具保持/改进计划。
如前所述，关于精确性的数据的统计特性包括测量系统的重复性、再现性等，QuAInS数字化检测系统MSA模块提供不同的分析方法以计算出测量系统的重复性、再现性、被测工件之间的偏差、过程总偏差以及各因素对过程偏差的百分比和对被测特性公差的比例，以考察测量系统相对于过程偏差及规范公差的测量能力。
结果分析
当重复性(EV)变差值大于再现性(AV)时:
1、量具的结构需在设计增强。
2、量具的夹紧或零件定位的方式(检验点)需加以改善。
3、量具应加以保养。
当再现性(AV)变差值大于重复性(EV)时:
1、作业员对量具的操作方法及数据读取方式应加强教育,作业标准应再明确订定或修订。
2、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。量具与夹治具校验频率于入厂及送修纠正后须再做测量系统分析,并作记录。
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MSA测量系统分析流程及方法 MSA（测量系统分析）是对测量系统稳定性、可靠性和能力的评估，用于确认测量结果的准确性和可靠性。它可以用于评估任何测量系统，包括设备、仪器和应用程序。以下是MSA的流程和方法： 1.确定测量系统的目的和应用：在开始MSA之前，首先需要明确测量系统的目的和应用。这将有助于确定需要分析的关键因素以及选择适当的方法。 2.选择测量系统分析方法：根据测量系统的类型和目的，选择适当的MSA方法。常见的方法包括GR&R（重复性与再现性）分析、准确性、稳定性和线性度分析。 3.收集数据：使用标准样本或实际样本来收集测量数据。应该保证数据具有代表性和充分，以便能够全面评估测量系统的性能。 4.重复性与再现性（GR&R）分析：这是评估测量仪器和操作员之间的可重复性和再现性的方法。它通常包括重复性（同一操作员重复测量同一样本）和再现性（不同操作员在不同时间重复测量同一样本）的分析。 5.准确性分析：准确性是评估测量结果与真实值之间的偏差程度。可以使用标准样本或比较方法（如正交试验）来评估准确性。如果测量系统有偏差，可以进行校正，以提高测量的准确性。 6.稳定性分析：稳定性是指测量系统的输出是否随时间而变化。稳定性分析可以通过收集数据的不同时间点来进行。 7.线性度分析：线性度是指测量系统对于不同输入值的响应是否是线性的。线性度分析可以通过收集不同输入值对应的测量数据来进行。
8.分析结果和改进措施：对收集到的数据进行分析，并得出结论和建议。如果测量系统的性能不符合要求，应制定相应的改进措施，例如修理、更换或校准测量设备，培训操作员，改进测量方法等。 9.持续监控和改进：MSA是一个持续改进的过程，应确保测量系统的 性能得到持续监控和改进。定期重复MSA分析，以确保测量系统的稳定性 和准确性，及时发现和纠正潜在问题。 总结起来，MSA的流程包括确定目的和应用、选择方法、收集数据、 进行分析，最后制定改进措施和持续监控。通过MSA的实施，可以确保测 量系统的稳定性、可靠性和准确性，提高测量结果的可靠性和准确性。
MSA（MeasurementSystemAnalysis）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。 以事实和数据驱动管理，而数据是测量的结果，因此在开展统计分析时，要特别强调数据本省的质量和相应的测量系统分析。 测量：是指对具体事物赋予数值，以表示它们与特定特性之间的关系。在这个过程中，由人员、仪器或量具、测量对象、操作方法和环境构成的整体就是测量系统。所谓测量系统分析，是指运用统计学的方法对测量系统进行评估，在合适的特性位置测量正确的参数，了解影响测量结果的波动来源及分布，并确认测量系统是否符合工程需求。 任何实测数据的波动都可以看作过程的波动和测量系统的波动之和，即σ2总=σ2过程+σ2测量系统 六个常见的测量系统评估项目 稳定性、偏倚、线性、分辨率、重复性和再现性。其中偏倚是测量系统准确度的度量。 01偏倚Bias 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值
02线性 表征量具预期工作范围内偏倚值的差别 03稳定性 表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统偏倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的 04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）的偏
差 05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偏差 通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等对测量系统进行维护、监控，也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题。工程上通常用测量系统的精确性也就是其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。 测量系统分析流程及方法 测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测量结果性质（计数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量
测量系统分析(MSA)方法 测量系统分析(MSA)方法**** 1.目的 对测量系统变差进行分析评估，以确定测量系统是否满足规定的要求，确保测量数据的质量。 2.范围 适用于本公司用以证实产品符合规定要求的所有测量系统分析管理。 3.职责 3.1质管部负责测量系统分析的归口管理; 3.2公司计量室负责每年对公司在用测量系统进行一次全面的分析; 3.3各分公司(分厂)质检科负责新产品开发时测量系统分析的具体实施。 4.术语解释 4.1测量系统(Measurement system)：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备以及操作人员的集合，用来获得测量结果的整个过程。 4.2偏倚(Bias):指测量结果的观测平均值与基准值的差值。 4.3稳定性(Stability):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平均值总变差,即偏倚随时间的增量。 4.4重复性：重复性（Repeatability）是指由同一位检验员,采用同一量具,多次测量同一产品的同一质量特性时获得的测量值的变差。 4.5再现性: 再现性(Reproductivity) 是指由不同检验员用同一量具，多次测量同一产品的同一质量特性时获得的测量平均值的变差。 4.6分辨率（Resolution）:测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。 4.7可视分辨率（Apparent Resolution）:测量仪器的最小增量的大小,如卡尺的可视分辨率为0.02mm。 4.8有效分辨率（Effective Resolution）:考虑整个测量系统变差时的数据等级大小。用测量系统变差的置信区间长度将制造过程变差（6δ）（或公差）划分的等级数量来表示。关于有效分辨率，在99%置信水平时其标准估计值为1.41PV/GR&R。 4.9分辨力(Discrimination):对于单个读数系统,它是可视和有效分辨率中较差的。 4.10盲测:指在实际测量环境中,检验员事先不知正在对该测量系统进行分析，也不知道所测为那一只产品的条件下,获得的测量结果。
计数型测量系统分析（MSA） 计数型测量系统的最大特征是其测量值是一组有限的分类数，如合格、不合格、优、良、中、差、极差，等等。当过程输出特性为计数型数据时，测量系统的分析方法会有所不同，一般可以从一致性比率和卡帕值两个方面着手考虑计数型测量系统分析。 ➢计数型测量系统分析——一致性比率 一致性比率是度量测量结果一致性最常用的一个统计量，计算公式可以统一地概括为： 一致性比率=一致的次数/测量的总次数 根据侧重点和比较对象的不同，又可以分为4大类。 1. 操作者对同一部件重复测量时应一致，这类似于计量型测量系统的重复性分析。每个操作者 内部的计数型测量系统都有各自的一致性比率。 2. 操作者不但对同一部件重复测量时应一致，而且应与该部件的标准值一致（若标准值已知）， 这类似于计量型系统的偏倚分析。将每个操作者的计数型测量系统的结果与标准值相比较、分析，又有各自不同的一致性比率。 3. 所有操作者对同一部件重复测量时应一致，这类似计量型测量系统的再现性分析，操作者计 数型测量系统分析之间有一个共同的一致性比率。 4. 各操作者不但对同一部件重复测量时应一致，而且应与该部件的标准值一致（若标准值已知）。 通常，使用这种一致性比率来衡量计数型测量系统的有效性。一般说来，一致性比率至少要 大于80%，最好达到90%以上。当值小于80%，应采取纠正措施，以保证测量数据准确可 靠。 ➢计数型测量系统分析——卡帕值（k） K（希腊字母，读音kappa，中文为卡帕）是另一个度量测量结果一致程度的统计量，只用于 两个变量具有相同的分级数和分级值的情况。它的计算公式可以统一的概括为：
以上公式中，P0为实际一致的比率；P e为期望一致的比率。K在计算上有两种方法：Cohen 的k和Fleiss的k。 K的可能取值范围是从-1到1，当k为1时，表示两者完全一致；k为0时，表示一致程度不比偶然猜测好；当k为-1时，表示两者截然相反，判断完全不一致。通常，k为负值的情况很少出现，下表归纳了常规情况下k的判断标准。在计数型测量系统中研究一个测量员重复两次测量结果之间的一致性，一个测量员的测量结果与标准结果之间的一致性，或者两个测量员的测量结果之间的一致性时，都可以使用k。 计数型测量系统分析的合格标志 对于测量系统的分析，用户最终要得出测量系统是否合格的结论。如果可以认定测量系统合格，测量系统分析工作可以结束。但如果测量系统不合格，则要进一步分析，查找出问题，并迅速解决问题。本文主要介绍的是特殊的但是在某些行业非常适用的计数型测量系统分析方法，这将帮助企业相关人员更全面深入的理解测量系统分析（MSA）。
MSA测量系统分析 MSA目的： 选择各类方法来评定测量系统的质量 ．．．．．．．．．。 活动：测量、分析、校正 适用范围： 用于对每一零件能重复读数的测量系统。 测量与测量过程： 1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系； 2)赋值过程定义为测量过程； 3)给予的值定义为测量值； 4)测量过程看成一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。 量具： 任何用来获得测量结果的装置；经常用来特指在车间的装置；包含用来测量合格／不合格的装置。
测量系统： 用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、与操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。 测量变差： ●多次测量结果变异程度； ●常用σm表示； ●也可用测量过程过程变差R&R表示。 注： a.测量过程（数据）服从正态分布； b.R&R=5.15σm 表征测量数据的质量最通用的统计特性是偏倚与方差。所谓偏倚特性，是指数据相对标准值的位置，而所谓方差的特性，是指数据的分布。
测量系统质量特性： ●测量成本； ●测量的容易程度； ●最重要的是测量系统的统计特性。 常用统计特性： ●重复性（针对同一人，反映量具本身情况） ●再现性（针对不一致人，反映测量方法情况） ●稳固性 ●偏倚 ●线性（针对不一致尺寸的研究） 注：对不一致的测量系统可能需要有不一致的统计特性（相关于顾客的要求）。 测量系统对其统计特性的基本要求： ●测量系统务必处于统计操纵中； ●测量系统的变异务必比制造过程的变异小； ●变异应小于公差带； ●测量精度应高于过程变异与公差带两者中精度较高者（十分之一）； ●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时，其最大的变差应小于过程 变差与公差带中的较小者。
一、测量系统分析 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，一是确保测量数据的准确性/质量，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；二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（MeasurementSystemAnalysis）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GageR&R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Q S9000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。 测量系统特性类别有F、S级别，另外其评价方法有小样法、双性、线性等. [编辑本段] 二、复用段适配器 MSA：复用段适配器：multiplex section protecter [编辑本段] 三、海事安全管理局 MSA(maritime safety administration）海事安全管理局简称海事局。中国海事局（https://www.doczj.com/doc/4619203107.html,）是依照法律、法规代表国家履行水上安全监督管理职责的行政执法机构。中国海事局采用四级机构设置模式，即部海事局、直属海事局、分支海事局以及基层海事处。四级海事管理机构有各自的职责，部海事局以宏观管理为主，负责系统工作的组织协调，海事政策研究，制定海事法规、法律草案，代表国家履行国际公约，负责海事系统与有关单位的工作协调，全面负责对海事系统各项工作的开展。直属海事局以综合管理为主，负责辖区内重要业务工作的开展。分支海事局（处）
测量系统分析（MSA）操作指导书 一、目的 规定测量系统分析和评价方法，以及明确测量系统的接收准则，并针对分析状况组织相关改善，从而确保测量数据的有效性。 二、适用范围 1.0、公司内任何计量仪器测量系统； 2.0、检测设备每次校准/维修纠正之后； 3.0、新设备/仪器来厂校准后； 4.0、质量改善数据收集阶段。 三、职责 1.0、本手册由品质部负责编写及修订； 2.0、实验室计量部门负责MSA相关评估及数据收集； 3.0、量具使用部门须无条件配合计量部门对量具进行评估； 四、相关术语 1.0、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； 2.0、分辨力：是仪器可以探测到并如实显示的参考值的变化量，也可以称为可读性或分 辨率； 3.0、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、环境等的集合； 4.0、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”； 5.0、线性：指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化； 6.0、稳定性：指测量系统在某持续时间内测量同一样品或基准的单一特性时获得的测量 值总变差； 7.0、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 性时获得的测量值变差； 8.0、量具再现性：指由不同评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特 性时获得的测量平均值变差； 五、测量系统分析 1.0、测量系统分析前，必须确保测量系统处于校准合格情况之下； 2.0、偏倚分析 偏倚分析采用独立取样法，具体操作如下： 2.1、选取一个样品，建立可追溯标准的真值或基准值，若无样本，则可从生产线取一个 落在中心值域的样品当成标准值，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，每个样本要求单独分析，并利用更高级别量具对每个样本或标准件测量10次，计算其平均值，并把其当成基准值。 2.2、由一位操作者（作业员）以常规方式对每个样品或标准件测量10次，并计算出平 均值，此值即为“观测平均值”； 2.3、计算偏倚 偏倚= 观测平均值–基准值 制程变异 = 5.15δ 2.4、计算偏倚百分比
msa测量分析的方法 本文介绍了MSA测量分析的基本概念。首先，介绍了MSA测量分析的定义、特征，以及它如何与其他测量分析研究之间的差异。其次，本文介绍了MSA测量分析的基本方法，包括它的基本步骤和组件，以及它与其他测量分析技术之间的比较。最后，本文介绍了MSA测量分析在工程中的应用，包括在工厂、汽车、飞机、船舶和石油测量领域的应用。 关键词：MSA测量，测量分析，工程，工厂 MSA测量分析：定义与特征 MSA测量分析是一种对制造过程中的不确定性的系统化、可量化的分析方法，是以统计学的原理为基础进行测量质量控制的一种重要技术。它具有涉及广泛、数据采集方便、可以测量各种不确定性项目（精度和稳定性）、可以迅速定位缺陷源、可以有效改善制造过程的特点。MSA测量分析主要用于分析因微小误差导致的质量失控，检测计量仪器的精度，以及分离和判定误差源等，以提高生产可靠性和提高质量。 MSA测量分析与其他测量分析方法有一定的区别，在传统的测量分析中，一般分析的是观测值的分布，而MSA测量分析中分析的是观测值的变异，即分析观测值的不确定性。另外，与传统的测量分析不同，MSA测量分析分析出来的变异各种要素，如设备精度，人为因素，程序误差等，可以有效将这些变异要素进行比较和分析，直观地观察出哪些原因影响了质量。
MSA测量分析的基本方法 MSA测量分析的基本方法主要包括以下几个步骤： 1.设计实验：首先，根据测量任务的要求，设计实验，测量10-20次，收集数据记录。 2.测试数据分析：分析实验测量的测试数据，分析出质量特征和其他影响因素，包括计量仪器精度、运行不稳定等。 3.变异分析：分析变异要素，如计量仪器精度、误差分析、工序误差等，并可视化展示各个变异要素的变化情况。 4.计算术语：在变异分析中，可以计算出术语，如Gauge R&R（量规重复性及可再现性）、空心实心率（HF）等，用于评价测量质量， 判断测量任务是否达标。 MSA测量分析在工程中的应用 MSA测量分析在工程中有着广泛的应用，一般都是用于检测制造过程中产品的质量特性及相关参数，以及检测计量仪器的精度分析等。它在各种工厂类型中都有着广泛的应用，如汽车制造厂、飞机制造厂、船舶制造厂等。它还可以在石油测量中使用，可以检测液体流量、压力，以及油品分析等。 总结 MSA测量分析是一种集合众多测量方法而形成的重要技术，它既可用于检测计量仪器的精度，也可以用于分析测量变异因素，从而及早定位及改善质量失控的原因。MSA测量分析的基本步骤与其他测量分析技术相似，但它具有可视性强，可以有效定位及分析多种变异要
冠卓咨询-测量系统分析（MSA）实施方式简述 1.测量数据的类型 在咱们实施六西格玛改善项目中，会用到各类测量数据。从统计学的角度来讲，这些数据按测量方式分为持续型数据和非持续型数据（也叫离散型数据、计数数据）。用持续坐标进行测量并得出的数据是持续型数据也称计量值数据。如物体长度、重量、直径等。非持续型数据对反映进程转变不如持续型数据灵敏。比如合格/不合格、好/中/差、男/女、1~3个字符错误/4~10个字符错误/大于10个字符错误等。【冠卓咨询专家团队为您分享】 2.持续型数据测量系统分析实施方式 那个地址要紧讲系统的重复性与再现性。第一，安排测量系统分析实验。选定测量对象、测量人员、测量样品等。一样选择20件以上待测量样品并编号，但测量进程中编号不能让测量人员明白。选择2名以上操作熟练的测量人员。然后让所有测量人员对所有样品随机的测量一遍，改变随机顺序，所有测量人员对所有样品再测量一遍以上。Minitab软件能够帮忙咱们生成实验安排。
设计好实验安排后严格依如实验顺序进行实验并记录数据。将整理好的测量结果复制到Minitab软件中自动计算结果。
判定测量系统是不是合格的标准是：合计量具R&R二者都小于30%且可区分的类别数大于等于5。 3.离散型数据测量系统分析实施方式 离散型数据测量系统分析步骤与持续型数据测量系统分析类似。选择20件以上待测量样品并编号，选择2名以上操作熟练的测量人员对每件样品重复测量2次以上，所有测量顺序都是随机化且测量人员不明白样品编号。记录实验数据如下： 将数据整理后输入到Minitab软件中，查看计算结果如下： 一样要求所有查验员与标准整体一致性比率在85%以上。不然，
MSA测量系统分析的基本内容 MSA（Measurement System Analysis，测量系统分析）是一种对测量系统进行评估和改进的方法，它能够确定测量过程中的变异性，并对于这种变异性的源头进行量化。测量系统在制造和质量控制中的重要性不言而喻，因为如果测量系统存在问题，那么生产过程中的数据将不准确，从而可能导致产品质量问题。因此，进行MSA是确保生产过程中准确测量的关键步骤之一 MSA的基本内容包括以下几个方面： 1.定义有效的度量指标：在进行MSA之前，需要明确测量系统要测量的特定指标。这些指标可以是尺寸、重量、力量等等。在定义这些指标时需要保证它们是可重复且可再现的。 2.评估测量系统的准确度：准确度是测量系统评估的一个重要指标。在这一步骤中，通过与一个已知准确值进行比较，来评估测量系统的准确度。常用的方法包括直接对比、回归分析和方差分析等。 3.评估测量系统的重复性：重复性是指相同测量系统对于同一个样本重复测量所得结果的一致性程度。在进行重复性评估时，通过多次测量同一样本来比较结果，并计算其变异性。常用的方法有均值和范围法、方差分析法等。 4.评估测量系统的再现性：再现性是指在不同测量系统下，同一样本被测量得到的结果的一致性程度。在这一步骤中，需要对同一样本在不同测量系统下进行测量，并计算其变异性。常用的方法包括计算相关系数、方差分析等。
5.评估测量系统的稳定性：稳定性是指测量系统在一定时间内表现出 来的性能的一致性。通过对测量系统的历史数据进行统计分析，可以评估 测量系统的稳定性。 6.制定改进措施：根据对测量系统的评估结果，确定需要改进的方面，并制定相应的改进措施。这些改进措施可以包括标定、维护、培训等。 除了这些基本内容外，MSA还可以包括以下一些扩展内容： 1.考虑测量系统的类型：不同类型的测量系统（如传感器、仪表、检 验设备等）在进行MSA时可能需要采用不同的方法。 2.考虑测量系统的应用范围：不同的测量系统可能应用于不同的产品 或过程，因此在进行MSA时需要考虑这一点。 3.考虑测量系统的不确定度：测量系统评估中的不确定度是指测量结 果与真实值之间的差异。考虑测量系统的不确定度可以更全面地评估测量 系统的性能。 通过进行MSA，能够评估和改进测量系统，从而确保生产过程中的测 量数据准确可靠。这对于产品质量的控制和改进非常重要。因此，企业在 实施质量管理时应重视MSA的实施。
超详细MSA测量系统分析讲解 MSA（Measurement System Analysis）是一种用于评估测量系统准确 性和可重复性的方法。它被广泛应用于各种工业领域，特别是质量管理和 过程改进领域。下面将详细介绍MSA的一些关键概念和测量过程。 首先，MSA的主要目标是确保测量系统能够准确地衡量一个过程或产 品的特性。测量系统可以是任何用于测量的工具、设备或方法，如卡尺、 天平、人工测量等。为了评估测量系统的准确性和可重复性，主要使用以 下几个指标： 1. 精确度（Accuracy）: 指测量结果与真实值之间的接近程度。通 常通过与已知的标准进行比较来评估。 2. 可重复性（Repeatability）: 指在重复测量同一样本时，测量系 统的结果之间的一致性。这可通过多次测量同一样本并比较结果来评估。 3. 重现性（Reproducibility）: 指在不同的条件下，不同操作员使 用相同的测量系统测量同一样本时，测量结果之间的一致性。 现在，我们将介绍MSA的几个主要步骤： 1.选择适当的测量系统：首先需要确定要使用的测量系统，这取决于 所需测量的特性以及资源和时间的限制。为了选择合适的测量系统，需要 考虑其测量范围、精度和可靠性等因素。 2.收集数据：在进行MSA时，需要收集足够的数据量以便对测量系统 进行分析。数据收集可以通过抽样、重复测量或使用模拟数据等方式进行。
3.分析数据：收集到数据后，需要对其进行统计分析。常用的分析方 法包括直方图、均值-方差图和相关性分析等。通过这些分析，可以计算 出测量系统的准确性和可重复性指标。 5.评估测量系统：通过上述步骤，可以评估测量系统的准确性和可重 复性，并确定它是否符合要求。如果发现测量系统存在问题，可以采取改 进措施，如校准、调整或更换测量设备等。 需要注意的是，MSA不仅适用于新的测量系统，也适用于已经在使用 的测量系统。对于已经在使用的测量系统，MSA可以帮助识别潜在的问题 并提出相应的改进建议。 综上所述，MSA是一种用于评估测量系统准确性和可重复性的重要方法。通过对测量系统进行全面的分析和评估，可以提高测量过程的可靠性，减少测量误差，并改善质量管理体系。因此，MSA在各种工业领域中得到 广泛应用，并被认为是确保产品质量和过程稳定性的关键步骤。
测量系统分析（MSA）使用指南 为了评估现有系统的性能，首先必须确定系统的性能标准。一旦定义了标准，就需要从系统中收集数据。然而，使用不同的工具、方法和人员收集数据会导致不一致的结果，从而导致错误的结论。即使采用标准化的测量方法，测量误差也始终存在。怎么办？测量系统分析 (MSA)了解一下！ 测量系统分析（MSA）通常用于六西格玛方法的测量阶段，是一种统计和科学工具，用于确保收集数据的测量是一致、可靠、无偏见和正确的。它强调数据收集方法的标准化和收集数据的评估。通过这样做，所收集数据的错误被最小化。 根据数据类型的不同，统计分析也会有所不同。对于连续测量，可以确定多种统计特性：稳定性、偏差、精度（可分解为重复性和再现性）、线性和辨别性。对于离散测量，可以确定评估人员内部、每个评估人员与标准之间、评估人员之间以及所有评估人员和标准之间的错误率估计值。 对于离散测量，想象这样一种情况：要求评估人员根据规定的质量标准确定被检查对象（产品）是否应归类为合格。在这种情况下，可以进行盲法研究，其中将一些合格和不合格的产品提供给两个或三个评估员。然后，评估员各自确定他们认为产品是否合格。他们被要求不止一次地查看同一个单元，而不知道他们之前已经评估过该单元。这称为“评估人内部”错误率。然后可以确定所有评估员在同一产品上获得相同结果的能力，即“评估员之间”的错误率。此外，还可以确定评估员与专家的一致性程度，称为“评估员与标准”错误率。 对于连续数据测量，如在数据评估之前所强调的，应遵循以下标准： 稳定性：对应于测量系统在测量相同样品时产生相同结果的能力。 偏差：是样本的实际平均值与其测量平均值之间的差异。 线性度：表示测量误差与测量值在多大程度上呈线性关系。例如，如果一个100cm长的物体的测量值有1cm的误差，而使用相同的测
msa的五种分析方法 1. 协物比对 (Proportional Matching): 协物比对是寻找序列中具有最接近单一价 值的残基之间的关系的一种方法。它被用来分析多个演变相关序列，其中每个序列有一个 或者多个基因突变或碱基突变。它可以被用来以精确的方式确定序列中的改变，避免次等 的变化的影响，并且可以提供结构信息。 2. 层次分类法 (Hierarchical Clustering): 层次分类法是一种多序列比对分析方法，它将给定的序列分类到相当于分组的隔开组，它们拥有相同的最佳价值。在层次分类 法中，给定的序列被组合成更大的节点，并且它们可以根据相似性，突变，残缺和布局来 分类。层次分类法有助于创建一种共性的框架，可以提供关于编码信息的更进一步的联系，有助于研究了解复杂的数据集。 3. 密度聚类法 (Density clustering): 密度聚类法是一种多序列比对分析方法，它 可以被用来发现不同演化分支间相似性之间的关系，可以自适应性地比较多种因素，如相 似性，突变，残缺等。它主要是从计算从给定序列中计算相似性矩阵开始的，而不是仅仅 用于比较不同序列之间的相似性。该算法把给定的序列分割成相当于分组的隔离组，最后 给出最佳聚类结果。 4. 基于势函数的迭代求解法 (Potential-based Iterative Solution): 基于势函数 的迭代求解法是一种多序列比对分析方法，它可以使用两个面向对象的模型（迷宫模型和 矩阵模型）来比较多个序列之间的相似性。求解过程的迭代计算依赖于一个可以识别具有 最佳相似性的给定序列子集的算法。例如，当一个序列空间中有许多类似序列时，可以使 用一个迭代求解法来找出最佳子集。 5. 最小成本神经网络 (Minimum Cost Neural Network): 最小成本神经网络是一种 多序列比对分析方法，它能够分析多个序列的相似性，以及它们之间的结构。它使用一个 多层神经网络，在这个多层网络中，输入层与输出层之间有多个隐藏层，这些层非常类似 于脑细胞间的连接，并且它们会以相应的权重传输信息。最小成本神经网络能够比较编码 差异和相关特征，并且它可以被用来预测特定编码单元的表达像，确定最高置信度的编码 单元以及检测序列间的结构差异。
msa测量分析的方法 今天，我们来讨论一个非常有用的测量分析技术MSA（多尺度分析）。MSA是一种基于尺度空间的分析方法，广泛应用于大气物理和 地理学研究领域。它是由David Marr在1982年首次提出的，开拓了多尺度的新层次，是自然学科进入关注尺度问题的最初尝试。 MSA通常是一种多尺度分析技术，可用于分析和理解现有复杂系统和环境中的尺度效应。它可以将系统分解成不同尺度的构成单元，以分析复杂性相关尺度行为，比如影响反射率、热量输送、滑移，持续性等。MSA所基于的尺度思想是根据研究的对象、研究的目的和研究的需求，将尺度分解成几个不同的尺度，它们之间可以有多种关系，而这些关系往往是复杂的。 MSA可以根据已有知识和数据，在研究过程中利用多尺度效应来了解各个尺度之间的关系，以及尺度与其他维度之间的关系。它还可以通过比较系统动态行为，以及量化和分析各个尺度之间的关系，获取新的知识，提高研究的效率。 在MSA领域中，研究人员可以使用多种方法来探究尺度的相关性，比如多元回归分析、概率图、多重共线性、层次分析和卡方检验等。通常，研究人员首先需要定义多个尺度，然后计算尺度之间的相关性，以识别尺度之间的相互关系，进而构建有效的模型以提高模型的准确性和可靠性。 在某些应用方面，多尺度分析也已经成为大气物理和气象研究的重要工具。比如，研究人员可以通过多尺度分析来研究大气物理过程，
探究不同尺度的空间分布和演化过程。另外，MSA也可以用于研究不同尺度下的气象过程、气象数据分析和气象数据处理等方面。 MSA技术在气象学中也可以用来研究风力场、云场、波动分析、不同尺度大气环流和其他气象要素，从而获得风力场、云场、波动趋势、大尺度环流场等特征表现，综合分析不同尺度下气象要素的内在性质。在分析复杂系统和环境中，可以通过MSA来把问题分解到不同尺度，有效地发现问题的本质，并找到更加合理的解决方案。 MSA是个动态的学科，不断地发展和推动着研究领域的发展，提供了强大的研究技术，为解决许多复杂的现实问题提供了有力的支持，成为不可或缺的重要组成部分。因此，MSA技术在自然学科研究中已经取得了重要的成就，今后有望进一步推动科学发展。
MSA作业指导书 1. 引言 MSA（测量系统分析）是一种用于评估和改进测量系统准确性和可重复性的 方法。本指导书旨在为使用MSA方法进行作业的人员提供详细的指导和操作步骤。 2. 背景 测量系统在各种行业和领域中都起着至关重要的作用。准确和可靠的测量结 果对于产品质量控制、流程改进和决策制定至关重要。MSA方法可以帮助我们评 估测量系统的稳定性、准确性和可重复性，从而提高测量结果的可靠性。 3. MSA的目标 MSA的主要目标是评估测量系统的可靠性，并确定任何需要改进的方面。具体目标包括： - 评估测量系统的偏差和变异程度 - 识别测量系统中的误差来源 - 确定测量系统的可靠性指标 - 提供改进建议以提高测量系统的准确性和可重复性 4. MSA的步骤 MSA方法通常包括以下步骤： 4.1 确定测量系统类型 根据测量对象和测量方法的不同，确定所使用的测量系统类型。常见的测 量系统类型包括计量工具、传感器、仪器等。
4.2 收集数据 根据测量系统的使用情况，收集足够的数据样本。确保数据样本具有代表性，涵盖不同的测量条件和范围。 4.3 分析数据 使用统计分析方法对收集到的数据进行分析。常用的分析方法包括方差分析、回归分析、偏差分析等。 4.4 评估测量系统的可靠性 根据分析结果，评估测量系统的可靠性指标，如准确性、重复性、线性度等。比较测量结果与实际值或标准值之间的差异。 4.5 确定改进措施 根据评估结果，确定改进测量系统的措施。可能的改进措施包括校准、调整、更换测量设备等。 4.6 实施改进措施 根据确定的改进措施，进行相应的操作和调整。确保改进措施的有效性和可持续性。 4.7 监控和维护 建立监控机制，定期评估和维护测量系统的可靠性。确保测量系统始终处于良好的工作状态。 5. MSA的工具和技术 MSA方法使用了多种工具和技术来评估和改进测量系统的可靠性。常用的工具和技术包括： - 测量系统分析图：用于可视化测量系统的偏差和变异情况。
测量系统分析MSAGRR MSA(测量系统分析)GRR(重复性与再现性)是一种统计方法，用于评估 测量系统的准确性和可靠性。在质量控制和过程改进中，准确的测量是确 保产品或过程符合规范要求的关键因素。本文将详细介绍MSAGRR的概念、目的、步骤以及如何进行数据分析。 一、MSAGRR概念 MSAGRR是通过测量系统进行多次测量，并评估测量数据重复性和再 现性的一种方法。重复性是指在相同条件下，同一测量人对同一测量对象 进行多次测量得到的结果的一致性；再现性是指在相同条件下，不同的测 量人对同一测量对象进行多次测量得到的结果的一致性。MSAGRR利用统 计分析的方法确定各个组成部分对测量结果的影响程度，进而评估测量系 统的准确性和可靠性。 二、MSAGRR目的 MSAGRR的目的是评估测量系统的准确性和可靠性，确定测量系统是 否适用于特定的质量控制和过程改进需求。通过进行MSAGRR分析，可以 识别出测量系统中的问题，进而采取相应的措施进行改进，以提高测量数 据的准确性和可靠性。 三、MSAGRR步骤 1.确定测量目标：明确需要评估的测量系统和测量对象，明确需要测 量的特定要素。 2.收集数据：选择代表性的样本，并由多个测量人在相同条件下对同 一测量对象进行多次测量。每个测量人至少进行10次测量。
3.分析数据：使用统计软件和工具对收集到的数据进行分析，包括计 算测量系统的重复性、再现性和误差等指标。 4.判断测量系统的准确性和可靠性：根据分析结果，判断测量系统是 否满足质量控制和过程改进的要求。 5.提出改进建议：如果分析结果显示测量系统存在问题，需要提出相 应的改进建议，并采取相应的措施进行改进，以提高测量系统的准确性和 可靠性。 四、数据分析 MSAGRR的数据分析主要包括以下几个方面： 1.重复性和再现性分析：分别计算测量系统的重复性和再现性指标。 重复性指标通常采用方差分析方法进行计算，包括组内变异和总变异；再 现性指标通常采用方差分析方法进行计算，包括测量人变异和总变异。 2.判断测量系统的准确性和可靠性：通过与质量控制要求进行比较， 判断测量系统是否满足准确性和可靠性的要求。通常使用以下几种方法进 行判断：比率法、误差百分比法、DPMO法等。 4.提出改进建议：如果分析结果显示测量系统存在问题，需要提出相 应的改进建议，并采取相应的措施进行改进。 综上所述，MSAGRR是一种用于评估测量系统准确性和可靠性的方法。通过进行数据收集和分析，可以确定测量系统中的问题，并提出相应的改 进建议，以提高测量数据的准确性和可靠性，从而为质量控制和过程改进 提供支持。
测量系统分析MSA 测量系统分析 DMAIC方法是一套基于数据的过程绩效改进方法。数据本身的质量在很大程度上打算了项目的成败。数据是测量的结果，而测量是指“以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。”这“一整套作业”就是给详细事物（实体或系统）赋值的过程。这个过程的输入有人、机、料、法、环，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。 一、基本概念 测量系统分析，是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源，以及他们对测量结果的影响，最终给出本测量系统是否合符使用要求的明确推断。 测量系统必需具有良好的精确性和精确性。他们通常由偏倚和波动等统计指标来表征。 偏倚用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值（真值）之差，其中基准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。 波动是表示在相同的条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度，常用测量结果的标准差σms或过程波动PV 表示。这里的测量过程波动是指99%的测量结果所占区间的长度。通常测量结果听从正态分布N（，σ2），99%的测量
结果所占区间的长度为5.15σ。 二、测量系统的辨别力 测量系统的辨别力是指测量系统识别并反映被测量最微小变化的能力。一般称测量结果的最小间距为测量系统的辨别力。 测量系统必需要有足够的辨别力。一般来说，测量系统的辨别力应达到（即在数值上不大于）过程总波动（6倍的过程标准差）的1/10，或容差（USL-LSL）的1/1。 或者，在经统计分析后由测量系统所得出的两个标准差而确定的可辨别的数据组数，平评价测量系统是否有足够的辨别力。数据组数=×1.41, σp为测量对象波动的标准差，σms为测量系统波动的标准差。一般来说，数据组数大于等于5。 当测量系统的辨别力不足时，一般就考虑更换量具或选用更好的测量技术。 三、测量系统的偏倚、线性和稳定性 测量系统的偏倚，是指对同一测量对象进行多次测量的平均值与该测量对象的基准值或标准值之差。其中标准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。通常，通过校准来确定是否存在偏倚。 测量系统的线性是指在其量程范围内，偏倚是基准值的线性函数。线性度，是过程总波动与该线性议程斜率的肯定值的乘积。他表明的是在过程总波动的范围内，测量值偏倚波动的范围。
企业标准 测量系统分析(MSA)方法1.目的 对测量系统变差进行分析评估，以确定测量系统是否满足规定的要求，确保测量数据的质量。 2.范围 适用于本公司用以证实产品符合规定要求的所有测量系统分析管理。 3.职责 3.1质管部负责测量系统分析的归口管理; 3.2公司计量室负责每年对公司在用测量系统进行一次全面的分析; 3.3各分公司(分厂)质检科负责新产品开发时测量系统分析的具体实施。 4.术语解释 4.1测量系统(Measurement system)：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备以及操作人员的集合，用来获得测量结果的整个过程。 4.2偏倚(Bias):指测量结果的观测平均值与基准值的差值。 4.3稳定性(Stability):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平均值总变差,即偏倚随时间的增量。 4.4重复性：重复性（Repeatability）是指由同一位检验员,采用同一量具,多次测量同一产品的同一质量特性时获得的测量值的变差。 4.5再现性: 再现性(Reproductivity) 是指由不同检验员用同一量具，多次测量同一产品的同一质量特性时获得的测量平均值的变差。 4.6分辨率（Resolution）:测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。 4.7可视分辨率（Apparent Resolution）:测量仪器的最小增量的大小,如卡尺的可视分辨率为0.02mm。 4.8有效分辨率（Effective Resolution）:考虑整个测量系统变差时的数据等级大小。用测量系统变差的置信区间长度将制造过程变差（6δ）（或公差）划分的等级数量来表示。关于有效分辨率，在99%置信水平时其标准估计值为1.41PV/GR&R。 4.9分辨力(Discrimination):对于单个读数系统,它是可视和有效分辨率中较差的。
分析/评定测量系统的方法测量系统变差的类型： ●偏倚 ●重复性 ●再现性 ●稳定性 ●线性
偏倚： ●定义： 值。 又称为“准确度”。 注：基准值可通过更高级别的测量设备进行 多次测量取平均值。 ●确定方法： 1)在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量； 2)让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少10次； 3)计算读数的平均值。 ●偏倚原因： 1)基准的误差； 2)磨损的零件； 3)制造的仪器尺寸不对； 4)仪器测量非代表性的特性； 5)仪器没有正确校准； 6)评价人员使用仪器不正确。
●定义： 次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变 差。 测量过程的重复性意味着测量系统自身 的变异是一致的。 ●确定方法： 1)采用极差图； 2)如果极差图受控，则仪器变差及测量过程在研究期间是一致的； 3)重复性标准偏差或仪器变差距(σe)的估计为R／d2*； 4)仪器变差或重复性将为5.15R／d2*或4.65 R； 注（假定为两次重复测量，评价人数乘以零件数量大于15） 5)此时代表正态分布测量结果的99％。 ●极差图失控： 1)调查识别为失控不一致性原因加以纠正； 2)例外：当测量系统分辨率不足时。
●定义： 测量同一零件的同一特性时测量平均值的变 差。 ●确定方法： 1)确定每一评价人所有平均值； 2)从评价人最大平均值减去最小的得到极差(R0)来估计； 3)再现性的标准偏差(σ0)估计为R0／d2*； 4)再现性为5.15R0／d2*或3.65 R0； 5)代表正态分布测量结果的99%。
定义：Array是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。