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。
评价测量系统的三个问题：
●有足够的分辨力；（根据产品特性的需要）
●一定时间内统计上保持一致（稳固性）；
●在预期范围（被测项目）内一致可用于过程分析或者过程操纵。
●这些问题的确定同过程的变差联系起来是很有意义的。长期存在的把测量
误差只作为公差范围百分率来报告的传统，是不习惯汽车行业的进展的。评价测量系统的试验：
●确定该测量系统是否具有满足要求的统计特性；
●发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响；
●验证统计特性持续满足要求（R&R）。
●应考虑使用盲测，还要考虑试验成本、时间。
程序文件要求：
●示例；
●选择待测项目与环境规范；
●规定收集、记录、分析数据的全面说明；
●关键术语与概念可操作的定义、有关标准说明、明确授权。
包含：a. 评定，b. 评定机构的职责，c. 对评定结果的处理方式及责任
第二章分析/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
测量系统研究可提供：
●接收新测量设备的准则；
●一种测量设备与另一种的比较；
●评价怀疑有缺陷的量具的根据；
●维修前后测量设备的比较；
●计算过程变差，与生产过程的可接收性水平；
●作出量具特性曲线（GPC）的必要信息。GPC
指示接收某一真值零件的概率。
偏倚：
●定义：
值。
又称之“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)在工具室或者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：
是由一个评价人，使用一种测量仪器，多
次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变
差。
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)使用极差图；
2)假如极差图受控，则仪器变差及测量过程在研究期间是一致的；
3)重复性标准偏差或者仪器变差距(σe)的估计为R／d2*；
4)仪器变差或者重复性将为5.15R／d2*或者4.65 R；（d2*依靠于试验次数
及零件乘以评价人数量从表中查处）
注（假定为两次重复测量，评价人数乘以零件数量大于15）
5)如今代表正态分布测量结果的99％。
●极差图失控：
1)应调查识别为失控的点的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：
是由不一致的评价人，使用相同的测量仪
器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的
变差。
●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*或者3.65 R0；
5)代表正态分布测量结果的99%。
6)由于量具变差影响了该估计值，务必通过减去重复性部分来校正。
是测量系统在某持续时间内测量同一基准
或者零件的单一特性时获得的测量值总变差。
稳固性有两个概念一个是上面的概念，另一个是统计稳固性。统计稳固性是测量系统稳固的基础，统计稳固性同样能够应用到重复性、偏倚、通常过程等。
统计稳固性结合专业知识，同意我们预测将来的过程性能。假如不熟悉一个测量过程操纵状态的数据，而只有重复性、再现性等的数字关于将来的性能没有任何意义。在不明白测量系统的稳固状态时，评价该系统的重复性、再现性可能弊大于利。
分析稳固性时，时间是重要因素，但更重要的因素是在稳固性分析期间内系统外部的条件。因此，没有专业知识，不可能确定用于稳固性分析的时间表。
应努力使产生不稳固的条件不敏感，当评价测量系统的统计稳固性时，务必考虑到系统试验寿命周期间会遇到的预期环境、使用者、零件及方法。
推荐使用操纵图来确定统计稳固性。没有必要计算测量系统稳固性的数值。系统的改进可在图上看出来。改进的形式可能是排除特殊原因，可视为便窄了操纵限等。
线性：
是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
注：
●在量程范围内，偏倚不是基准值的线性
函数。
●不具备线性的测量系统不是合格的，需
要校正。
●确定方法：
1)在测量仪器的工作范围内选择一些零件；
2)被选零件的偏倚由基准值与测量观察平均值之间的差值确定；
3)最佳拟合偏倚平均值与基准值的直线的斜率乘以零件的过程变差是代表
量具线性的指数；
4)将线性乘以100然后除以过程变差得到“%线性”。
●非线性原因：
1)在工作范围上限与下限内仪器没有正确校准；
2)最小或者最大值校准量具的误差；
3)磨损的仪器；
仪器固有的设计特性。
拟合优度可用来推断偏倚与基准值之间的关系。但线性是由最佳拟合直线的斜率而不是拟合优度（R2）的值确定的。通常地，斜率越低，量具线性越好；相反斜率越大，量具线性越差。
零件间变差：
●定义：――零件间固有的差异；
――不包含测量的变差。
●确定方法：
使用均值操纵图：
1)子组平均值反映出零件间的差异；
2)零件平均值的操纵限值以重复性误差为基础，而不是零件间的变差；
3)没有一个子组平均值在这些限值之外，则零件间变差隐蔽在重复性中，
测量变差支配着过程变差，假如这些零件用来代表过程变差，则此测量
系统用于分析过程是不可同意的；
4)假如越多的平均值落在限值之外，该测量越有用。
（注：非受控，50％以上为好；即：R图受控，X图大部分点在界外）
●测量系统标准差：σm= (σe2+σ02)
●零件之间标准偏差的确定：
――可由测量系统研究的数据或者由独立的过程能力研究决定。
1)确定每一零件平均值；
2)找出样品平均值极差(R P)；
3)零件间标准偏差(σP)估计为R P／d2*；
4)零件间变差PV为5.15R P／d2*或者3.65 R P；代表正态分布的99％测量结
果。
5)总过程变差标准偏差：σt= (σp2+σm2) ；
则零件间标准偏差：σP＝(σt2-σm2) ；
6)与测量系统重复性及再现性有关的容差的百分比R&R为5.15*[σm／容
差] 100；产品尺寸的分级（数据分级）：[σp/σm]*1.41或者1.41(PV/R&R)确定。
PV=5.15σp TV=5.15σT
第三章测量系统研究程序
1.准备工作：
1）先计划将要使用的方法；
2）确定评价人的数量、样品数量及重复读数：
●关键尺寸需要更多的零件与／或者试验；
●大或者重的零件可规定较少样品与较多试验；
3）从日常操作该仪器的人中选择评价人；
4）样品务必从过程中选取并代表其整个工作范围；
5）仪器的分辨力应同意至少直接读取特性的预期过程变差的十分之一；
6）确保测量方法（即评价人与仪器）在按照规定的测量步骤测量特征尺寸。
2.测量顺序：
1）测量应按照随机顺序；
2）评价人不应明白正在检查零件的编号；
3）研究人应明白正在检查零件的编号，并相应记下数据；
即：评价人A，零件1，第一次试验；
评价人B，零件2，第二次试验等；
4）读数就取至最小刻度的一半；
5）研究工作应由知其重要性且认真认确实人员进行；
6）每一位评价人应使用相同的方法（包含所有步骤）来获得读数。
3. 计量型测量系统研究指南：
A. 确定稳固性用指南：
1） 获得一样本并确定其相关于可追溯标准的基准值；
2） 定期（天、周）测量基准样品3~5次；
3） &S 操纵图中标绘数据；
4） 确定每个曲线的操纵限并按标准曲线图推断失控或者不稳固状态；
5） 计算测量结果的标准偏差并与测量过程偏差相比较，确定测量系统稳
固性是否适于应用。
B. 确定偏倚用指南：
独立样本法：
1） 获取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值；
2） 让一位评价人以通常的方法测量该零件10次；
3） 计算这10次读数的平均值；
4） 通过该平均值减去基准值来计算偏倚：
偏 倚 ＝ 观测平均值－基准值
过程变差＝ 6δ极差
偏 倚％＝
偏 倚 过程变差
C.确定重复性与再现性用指南：
常用方法：极差法、均值与极差法．方差分析法等。
极差法：
极差法是一种改进的计量型量具研究方法，可迅速提供一个测量变异的近似值。
使用两名评价人与五个零件进行分析：
例：
零件评价人A 评价人B 极差（A－B）
1 0.85 0.80 0.05
2 0.75 0.70 0.05
3 1.00 0.95 0.05
4 0.4
5 0.55 0.10
5 0.50 0.60 0.10
平均极差（R）＝∑Ri/5=0.35/5=0.07
GR&R=5.15( R)/d2*=5.15(0.07)/1.19=0.303
过程变差＝0.40
%GR&G=100[GR&G/过程变差]＝100[0.303/0.40]=75.5%
均值与极差法：
均值与极差法是一种提供测量系统重复性与再现性估计的数学方法。
重复性比再现性大的原因：
1）仪器需要保护；
2）量具应重新设计来提高刚度；
3）夹紧与检验点需要改进；
4）存在过大的零件变差。
再现性比重复性大的原因：
1）评价人需要更好的培训如何使用量具仪器与读数；
2）量具刻度盘上的刻度不清晰；
3）需要某种夹具帮助评价人提高使用量具的一致性。
研究程序：
1）取等得包含10个零件的一个样本，代表过程变差的实际或者预期范围；
2）指定评价人A、B与C，并按1至10给零件编号（评价人不能看到数字）；
3）假如校准是正常程序中的一部分，则对量具进行校准；
4）让评价人A随机测量10个零件，由观测人记录结果填入第1行，让评价人B与C随机测量这10个零件，由观测人记录结果填入第
6、11行，三人测量时应互相不看对方的数据；
5）使用不一致的随机顺序重复上述操作过程；
数值计算：
1）从第1、2、3行的最大值减去它们中的最小值；把结果记入第5行。
在第6、7与8行，11、12与13行重复这一步骤，并将结果记录
在第10与15行；
2）把填入第5、10与15行的数据变为正数；
3）将第5行的数据相加并除以零件数量，得到第一个评价人的测量平均极差R a。同样对第10与15行的数据进行处理得到R b与R c；
4）将第5、10与15行的数据（R a、R b、R c）转记到第17行，将它们相加并除以评价人数，将结果记为R（所有极差的平均值）；
5）将R（平均值）记入第19与20行并与D3与D4相乘得到操纵下限与上限。注意：假如进行2次试验则，D3为零，D4为3.27。单个
极差的上限值（UCL R）填入第19行。小于7次测量的操纵下限极
差值（LCL R）等于0；
6）使用原先的评价人与零件重复读取任何差大于计算的UCL R的读数，或者剔除那些值并重新计算平均值；
7）将行（第1、2、3、6、7、8、11、12与13行）中的值相加。把每行的与除以零件数并将结果填入表中最右边标有“平均值“的列
内；
8）将第1、2第3行的平均值相加除以试验次数。结果填入第4行的Xa格内。对第6，7与8；第11，12与13行重复这个过程，将结
果分别填入第9与14行的Xb，Xc格内；
9）将第4、9与14行的平均值中最大与最小值填入第18行中适当的空格处，确定它们的差值，填入第18行X Diff处的空格内；
10）将每个零件每次测量值相加并除以总的测量次数，填入第16行零件平均值的栏中；
11）从最大的零件平均值减去最小的零件平均值，将结果填入第16行标有Rp的空格内；
12）将R，X diff与Rp的计算值转填入报告表格的栏中；
13）在表格左边标有“测量系统分析”的栏下进行计算；
14）在表格右边标有“总变差％”的栏下进行计算；
15）检查结果确认没有产生错误。
量具重复性与再现性（R&R）的可同意准则是：
●低于10％的误差――测量系统可同意；
●10％至30％的误差――根据应用的重要性，量具成本，维修的费用
等可能是可同意的；
●大于30％的误差――测量系统需要改进。
●
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。
1目的 1.1本程序规定了测量系统分析的方法和接受准则。通过了解变差的来源，判断计量器具 是否符合规定的要求，以确保检测结果的有效性。 1.2评价生产环境中的测量系统的统计特性：偏倚、重复性、再现性、稳定性和线性（参 见“MSA手册”)； 1.3获得测量系统与环境交互作用时，该系统有关测量变差量和类型的信息； 2范围 2.1本指导书适用于特殊特性的计数、计量型测量系统。 3定义 3.1量具：任何可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； 3.2测量系统：用来对被测量特性附值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的 集合；用来获得测量结果的整个过程。 3.3测量系统分析（MSA）：是指通过分析被测特性赋值的操作程序、量具、设备、软件 以及操作人员的集合，来获得测量结果的整个过程。所用的量具测量系统对每个零件 能重复读数或能判断合格/不合格，但不包括非工业界的测量系统； 3.4偏倚：测量结果的观测平均值与基准值的差值； 3.5基准值：又称为可接受的基准值或标准值，是充当测量值的一个一致认可的基准，一 个基准值可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定； 3.6重复性：由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的 测量值变差； 3.7再现性：由不同评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件特性时测量平均值的变 差； 3.8稳定性：也称“漂移”，是测量系统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； 3.9线性：在量具预期的工作量程内，偏倚值的差值。 3.10量具R&R：测量系统重复性和再现性的综合变差的估计值。 3.11参考值：被认可并同意基于参考或基准值作为一被测量物的数值比较，它可能是：一 个理论值或基于科学原理而建立的数值；基于一些国家或国际组织的一个指定值；基 于在一科学或工程组织主持的合作研究实验工作下，一致确定的数值；或者用于一特 定用途，利用一可接受的参考方法所获得一致同意的可接受数值。与某一特定量化定 义并被接受的一致的数值，按照惯例有时被接受用于某已知的目的。 4涉及部门 4.1质量部 4.2生产部 5一般原则（测量系统的统计特性）
测量系统分析 测量系统分析(Measurement Systems Analysis,MSA) [编辑] 测量系统分析的基本内容[1] 数据是通过测量获得的,对测量定义是：测量是赋 值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。这 个定义由C ．Eisenhart 首次给出。赋值过程定义为测 量过程，而赋予的值定义为测量值。 从测量的定义可以看出，除了具体事物外，参于测 量过程还应有量具、使用量具的合格操作者和规定的操 作程序，以及一些必要的设备和软件，再把它们组合起 来完成赋值的功能，获得测量数据。这样的测量过程可 以看作为一个数据制造过程，它产生的数据就是该过程 的输出。这样的测量过程又称为测量系统。它的完整叙 述是：用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、夹具、软件、人员、环境和假设的集合，用来获得测量结果的整个过程称为测量过程或测量系统。 众所周知，在影响产品质量特征值变异的六个基本质量因素(人、机器、材料、操作方法、测量和环境)中，测量是其中之一。与其它五种基本质量因素所不同的是，测量因素对工序质量特征值的影响独立于五种基本质量因素综合作用的工序加工过程，这就使得单独对测量系统的研究成为可能。而正确的测量，永远是质量改进的第一步。如果没有科学的测量系统评价方法，缺少对测量系统的有效控制，质量改进就失去了基本的前提。为此，进行测量系统分析就成了企业实现连续质量改进的必经之路。 近年来，测量系统分析已逐渐成为企业质量改进中的一项重要工作，企业界和学术界都对测量系统分析给予了足够的重视。测量系统分析也已成为美国三大汽车公司质量体系QS9000的要素之一，是6σ质量计划的一项重要内容。目前，以通用电气(GE )为代表的6σ连续质量改进计划模式即为：确认(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control )，简称DMAIC 。 从统计质量管理的角度来看，测量系统分析实质上属于变异分析的范畴，即分析测量系统所带来的变异相对于工序过程总变异的大小，以确保工序过程的主要变异源于工序过程本身，而非测量系统，并且测量系统能力可以满足工序要求。测量系统分析，针对的是整个测量系统的稳定性和准确性，它需要分析测量系统的位置变差、宽度变差。在位置变差中包括测量系统的偏倚、稳定性和线性。在宽度变差中包括测量系统的重复性、再现性。 目录 [隐藏] ? 1 测量系统分析的基本内容[1] ? 2 测量系统所应具有之统计特性 ? 3 测量系统分析的标准 ? 4 测量系统分析的指标 ? 5 测量系统分析时机 ? 6 进行测量系统分析的基本要求[1] ? 7 进行测量系统分析的步骤[1] ? 8 测量系统分析的案例[2] ? 9 参考文献
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。
测量系统分析（MSA）的理解与实施
目录 一、基本概念～～～～～～～～～～～～～～～测量数据的质量 测量糸统 基本原理 二、测量系统的统计特性～～～～～～～～～～测量系统的变差 变差对测量系统的影响及对应的统计特性 可接受的测量系统三、测量系统分析的实施～～～～～～～～测量系统分析的策划 测量系统分析的准备 偏倚的分析 稳定性的分析 线性的分析 重复性和再现性的分析 计数型测量系统的分析 不可重复的测量系统的分析测量系统分析（MSA）的理解与实施～～～基本概念
测量系统分析（MSA）理解与实施 第一部分基本概念 一. 测量数据的质量 1.测量的定义：赋值给具体事物已表示特定特性关系。 ●测量结果为测量值， ●测量需借助工具，即量具/设备等监测装置。 2.获得测量值的目的：用于判断，决策。 3．测量数据的质量: 测量数据与被测特性真值的接近程度。 ●越接近真值，则测量数据质量越高。 ●由于测量系统自身的变差，真值无法获得。 二测量系统 1．测量系统的定义：用来对被测特性进行定量测量或定性评价的量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境、假设的集合。 ●测量包括获得数值（计量型特性）和定性评价（计数型特性）。 ●标准：量具朔源的母标准，包括通用标准及专用标准 ●操作：实施测量的习惯动作。 2. 测量系统分析的目的： ●确定测量系统是否具有所需的统计特性。 测量系统分析（MSA）的理解与实施～～～基本概念 ●确定影响测量系统的环境因素，并使其满足要求。
●确定测量系统是否持续保持恰当的统计特性。 三．基本原理 1.量具的分辩力（分辨率，可读性） ●量具的最小读数单位， ●由量具设计所决定的量具固有特性。 ●在兼顾成本及可行性条件下，量具应能识别被测特性的微小变化。 2.真值 ●被测质量特性的实际数值。 ●由于物理条件限制及环境影响，真值不可获得。 3.基准值 ●在进行测量系统分析时，代替真值。 ●通过较高级别分辨率的测量系统进行测量，获得基准值。 4.MSA与测量溯源性的关系。 ●测量溯源性：校准或检定。与上一级标准对比，确定量具的准确性。 ●测量溯源性无法评估测量系统的统计特性。 ●MSA是对测量系统统计特性进行综合评价。 ●测量溯源性是测量系统变差来源之一。 5.MSA与测量不确定度的关系。 ●不确定度：在规定置信水平内，描述包括真值在内的测量结果的范 围。 测量系统分析（MSA）的理解与实施～～～基本概念 ●MSA是评估测量过程，确定测量过程中的误差总量，以便了解和
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/8a19166959.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）
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。
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MSA分析 1. 简介 测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是针对测量系统进 行的一项评估，用于确定测量系统的准确性和稳定性。MSA分析是质量管理中非 常重要的一部分，可以帮助我们评估测量系统的可靠性，从而确保产品质量的准确性和可靠性。 2. MSA分析的目的 MSA分析的主要目的是确保测量系统的有效性和稳定性。它通过评估测量系统的各种组件，如测量设备、操作员和测量过程，来确定测量系统的可靠性和精确度。 具体来说，MSA分析有以下几个目标： •评估测量设备的准确性和稳定性 •评估操作员的测量技能和一致性 •评估测量过程的可重复性和再现性 •识别并减少测量系统中的变异源 3. MSA分析的方法 在进行MSA分析时，通常可以采用以下几种方法： 3.1 精度和偏差分析 精度和偏差分析是一种常用的MSA分析方法，它通过比较测量系统的测量结 果与参考值之间的差异来评估测量设备的准确性和稳定性。通常可以采用直方图、散点图等方式来可视化表示测量结果与参考值之间的差异，进而确定测量设备的偏差情况。 3.2 重复性和再现性分析 重复性和再现性分析是评估测量过程的可重复性和再现性的方法。重复性指的 是同一测量设备在同一测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性，而再现性指的是不同测量设备在相同测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性。通过统计分析和可视化展示重复性和再现性的数据，可以评估测量过程的稳定性和可靠性。
3.3 线性度和偏移分析 线性度和偏移分析是评估测量系统线性度和偏移情况的方法。线性度指的是测量设备在不同测量范围内的测量结果是否存在线性关系，而偏移指的是测量设备的测量结果是否存在常数偏差。通过对测量结果进行统计分析和可视化展示，可以确定测量系统的线性度和偏移情况。 4. MSA分析的应用 MSA分析在实际应用中具有广泛的用途，特别是在制造业领域。以下是一些常见的应用场景： •生产线上定期进行测量设备的校验和维护，以确保测量结果的准确性和稳定性。 •对新开发的测量系统进行评估和验证，以确定其是否满足质量要求。 •评估供应商提供的测量设备和测量过程的可靠性和稳定性。 •监控测量过程的稳定性和精确度，并及时采取措施纠正和改进。 5. 总结 测量系统MSA分析是质量管理中非常重要的一环。通过评估测量系统的准确性和稳定性，可以确保产品质量的可靠性和准确性。在实际应用中，我们可以采用精度和偏差分析、重复性和再现性分析以及线性度和偏移分析等方法来进行MSA 分析。最终，MSA分析可以帮助我们提升测量系统的可靠性和精确度，从而提高产品质量。
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。
MSA测量系统分析的运用 MSA（Measurement System Analysis）是指对测量系统的准确性、稳 定性、能力及有效性进行评估和分析的过程。测量系统在许多行业和领域 中都是至关重要的，它用于收集数据并作出决策。因此，确保测量系统的 可靠性和准确性对于生产质量的保证至关重要。 MSA的目的是评估测量系统的可重复性（repeatability）、再现性（reproducibility）和准确性（accuracy）。可重复性是指在相同条件下，同一测量员重复测量同一对象时的结果之间的差异度。再现性是指在 相同条件下，不同测量员对同一对象进行测量时的结果之间的差异。准确 性是指测量结果与实际值之间的误差。 在实际应用中，MSA可以通过样本试验和数据分析来完成。以下是MSA的运用的几个方面： 1.测量系统评估：通过实施测量系统评估，可确定测量系统的稳定性、准确度和可靠性。评估方法包括重复测量、相互换位法和测量系统分析工 具的应用。评估结果将利于识别测量系统中的问题，并制定改进计划。 2.测量系统能力分析：通过测量系统能力分析，可以确定测量系统是 否适用于特定的应用。通常使用的能力度量指标包括稳定性及解析度。能 力分析的目的是确保测量系统能够满足产品质量要求。 3.数据分析：通过对测量系统产生的数据进行分析，可以发现数据的 特征和规律，从而帮助决策制定。例如，通过分析测量系统的稳定性，可 以确定其是否需要进行校准或维护。
4.连续改进：MSA是一个持续改进的过程。通过对测量系统进行分析，可以不断识别和纠正测量系统中的问题，从而提高测量系统的准确性和可 靠性。该过程将有助于减少产品质量问题，并提高生产效率。 5.统计控制：通过对测量系统进行统计控制，可以确保测量系统的稳 定性。统计控制技术包括控制图和过程能力指数等，可以帮助监控测量数 据并识别异常。 6.培训与教育：为了提高测量系统的准确性和可靠性，需要向测量员 提供培训和教育。他们应该了解测量系统的重要性，掌握正确的测量技术 和方法，并了解如何正确处理和分析数据。 综上所述，MSA是对测量系统进行评估和分析的重要工具。通过对测 量系统的评估，可以确定其准确性和可靠性，并制定改进计划。同时，MSA还可以帮助控制测量数据的稳定性，并提高生产效率。因此，对于确 保产品质量和优化生产流程来说，MSA的运用是非常重要的。
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。
msa测量系统分析 MSA测量系统分析 随着科技的不断发展和应用，测量系统在各个领域都起着至关重要的作用。而为了确保测量结果的准确性和可靠性，我们需要对测量系统进行全面的分析和评估。这就是测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）的目的所在。本文将从理论、方法和实践等方面综述MSA的重要性和应用。 一、概述 测量系统是实现测量目的的一套工具、设备和操作程序的集合，它可以对特定的量进行测量和分析。测量系统分析是指对测量系统的各种因素进行评估和分析，以确保其满足预期的测量要求，并且可以提供准确可靠的测量结果。 二、MSA的重要性 一个可靠的测量系统对于各个行业和领域都至关重要。无论是在制造业、医疗保健、环境监测还是科学研究中，如果测量系统存在问题或者误差较大，将会导致错误的决策和不可靠的结果。因此，MSA成为了保证测量系统准确性和可靠性的重要手段。 三、MSA的方法 1. 重复性和再现性分析 重复性是指在相同条件下，同一测量员对同一物体进行多次测量时得到的测量值的一致性。再现性是指在不同条件下，不同测量员对同一物体进行测量时得到的测量值的一致性。通过对重复性和再现性的分析，可以评估测量系统的稳定性和可靠性。 2. 偏倚分析 偏倚是指测量结果与真实值之间的差异。通过对偏倚进行分析，可以确定测量系统是否存在系统性误差，并对其进行校正和调整。 3. 线性度和稳定性分析 线性度是指测量系统对于不同测量范围内的样本是否呈现线性关
系。稳定性是指测量系统的输出值是否随时间的推移而发生变化。线性度和稳定性的分析可以帮助我们了解测量系统的工作状态，并进行相应的调整。 4. 分类和排序分析 对于某些特定的测量系统，如视觉检测和图像识别系统，我们可以通过分类和排序分析来评估其性能和可靠性。通过对样本的分类和排序，可以判断测量系统对于不同特征的判断准确程度。 四、MSA的实践 MSA的实践需要依赖于科学的方法和工具，同时也需要结合具体的领域和应用情况。以下是一些常用的MSA工具和技术： 1. 控制图：通过绘制控制图，可以对测量系统的稳定性和准确性进行实时监控和评估。 2. 方差分析：通过方差分析可以确定测量系统中不同因素对测量结果的影响程度，进而优化测量系统的设计和操作。 3. 回归分析：通过回归分析可以建立测量系统对被测量对象的预测模型，从而对未来的测量结果进行预测和分析。 4. Gage R&R分析：Gage R&R（重复性与再现性）分析是MSA中的一种常用分析方法，可以通过统计学方法评估测量系统的可靠性和稳定性。 五、结语 MSA是保证测量系统准确性和可靠性的重要手段，对于各个行业和领域都具有重要意义。通过对测量系统各种因素进行评估和分析，可以发现系统中存在的问题，并进行相应的改进和优化。只有建立一个稳定可靠的测量系统，才能获得准确可信的测量结果，进而促进科学研究、工业制造和社会发展的进步。
MSA测量系统分析 MSA测量系统分析是一种系统性的方法，用于评估和改进测量过程的 可靠性和准确性。通过对测量系统的各个要素进行评估，MSA可以帮助企 业确定并消除测量误差和不确定性，从而提高产品质量、降低成本和增加 客户满意度。 MSA的主要目标是确定测量系统的可重复性、再现性和准确性。可重 复性指的是在相同的条件下，测量系统的结果能否反复地给出相似的答案；再现性指的是不同的操作人员或时间下，测量系统的结果能否保持一致； 而准确性则是指测量系统的结果与实际值的接近程度。 一般来说，MSA分析包括对测量系统的以下要素进行评估： 1.测量系统的稳定性：通过检测测量系统在不同时间、条件下的测量 结果，评估系统是否稳定，即测量结果是否一致。 2.重复性：评估测量系统在同一实验条件下，同一操作人员测量同一 样本多次得到的结果是否相近。 3.再现性：评估测量系统在同一实验条件下，不同操作人员测量同一 样本多次得到的结果是否相近。 4.手误误差：评估由于操作人员误差引起的测量误差，如读数误差、 记录误差等。 5.仪器误差：评估由于测量仪器的精度、敏感度等因素引起的测量误差。 6.环境误差：评估由于环境因素如温度、湿度等引起的测量误差。
7.测量系统的线性性：评估系统在不同测量范围内是否能够提供线性 的测量结果。 MSA测量系统分析在许多行业中都得到了广泛应用，特别是在制造业 和实验室环境中。通过对测量系统的评估和改进，可以提高产品的一致性 和稳定性，降低生产过程中的测量误差，并最终提高产品的质量和可靠性。此外，MSA分析还可以为企业提供了解和控制测量过程的工具，帮助企业 满足客户需求并提高市场竞争力。
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展分析评估，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.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展一次全面的分析; 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*持续时间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,屡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，屡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展分析，也不知道所测为那一只产品的条件下,获得的测量结果。4.11计量型与计数型测量系统:测量系统测量结果可用具体的连续的数值来表述,这样的测量系统称之为计量型测量系统; 测量系统测量结果用定性的数据来表述,如用通过或不能通过塞规的方式来描述一只圆棒直径尺寸,这样的测量系统称之为计数型测量系统。计量型测量系统和计数型测量系统的分析将用到不同的方法。 5.工作程序：5.1测量系统分析时机：在下述三种情况下必须进展测量系统分析。5.1.1 新产品开发时检验员发生变更或新购量具或经维修过的量具投入使用前; 5.1.3 定期做,公司规定每年进展一次全面的测量系统分析,分析围覆盖所有合格在用的不同型号
MSA测试系统分析 概述 MSA（Measurement System Analysis）是指测量系统分析，是用来 评估和确认测量系统的可靠性和准确性的一种方法。在各行各业的生 产和质量控制过程中，测量系统都扮演着十分重要的角色，因此，对 测量系统进行分析和评估是非常必要的。本文将介绍MSA测试系统分 析的背景、涉及的主要步骤和相关的统计方法。 背景 在生产过程中，对产品的测量和检验是十分重要的环节。通过测量，可以评估产品特性是否符合要求，从而提高生产过程的控制和产品质量。然而，测量结果的准确性和可靠性受到许多因素的影响，包括测 量设备、操作人员和环境等。为此，需要对测量系统进行分析和评估，以确保测量结果的准确性和可靠性。
MSA测试系统分析通常包括以下几个主要步骤： 确定测量系统的目的 首先，需要明确测量系统的目的和应用情境。例如，是用于产品的检验还是生产过程的控制，或者是用于供应商评估等。不同的目的和应用情境可能需要使用不同的测量方法和统计方法。 选择适当的指标 选择适当的指标是进行MSA测试系统分析的关键步骤。常见的指标包括测量误差、重复性、稳定性等。根据不同的情况，选择合适的指标进行分析。
收集数据是进行MSA测试系统分析的必要步骤。根据所选择的指标，使用适当的方法进行数据的采集和记录。通常可以使用测量仪器来收集数据，并记录在数据表中。 分析数据 在收集到足够的数据后，可以对数据进行分析。常用的统计方法包括统计描述、方差分析、回归分析等。通过这些统计方法，可以评估测量系统的准确性、稳定性和重复性等指标。 结果解释和改进措施 根据数据分析的结果，可以对测量系统进行评估和解释。如果测量系统存在问题，可以采取相应的改进措施，如调整测量设备、培训操作人员或改善环境等。
msa测量系统分析2篇 第一篇：msa测量系统分析 一、Msa测量系统分析概述 Msa（Measurement System Analysis）是指用于分析和 评估测量系统精度和可重复性的方法和工具。测量系统是生产、质量管理、实验室和其他相关领域中重要的组成部分，对产品质量和生产效率起着关键作用。Msa对测量系统进行评估，着 重于评估测量系统的稳定性、重复性、线性度、准确性等方面，并提供改进建议，以确保测量数据的可靠性和一致性。 二、Msa测量系统分析的步骤 1. 确定测量系统评估的目的和范围 首先需要确定所要评估的测量系统的目的和使用范围。 例如，在制造过程中，可能需要测量零件尺寸以检查零件是否符合规格，此时需要评估测量系统的准确性和可靠性，以确定是否对生产过程有影响。同时需要确定所需的测量器具和测量方法。 2. 确定样本量和分布 根据测量系统的使用情况和评估目标，确定评估所需的 样本量和分布。样本的数量和分布应足以反映实际使用情况，并保持统计显著性。 3. 实施试验 根据已确定的样本量和分布，收集数据并进行试验。试 验应该采用充分的随机化和重复性，以确保实验的可重复性和一致性。
4. 分析结果 根据收集的数据进行分析，包括评估测量系统的稳定性、线性度、重复性和准确度等方面。同时进行误差分析，并确定是否存在系统误差或随机误差。 5. 结论和改进建议 根据分析结果形成结论和改进建议。如果发现测量系统存在问题或不稳定，需要采取相应的改进措施，例如修理或更换测量器具，改变测量方法等。改进措施应该根据实际情况制定，并进行风险评估。 三、Msa测量系统分析中的参数 1. 稳定性 测量系统的稳定性是指在测量条件没有变化的情况下，测量结果是否能够保持一致。稳定性可以通过时间序列图、控制图等工具进行评估。 2. 重复性 重复性是指多次对同一对象进行测量，结果是否相同。重复性可以通过方差分析等工具进行评估。 3. 线性度 线性度是指测量系统输出值与输入值之间是否存在线性关系。线性度可以通过回归分析等工具进行评估。 4. 准确度 准确度是指测量结果与实际值之间的偏差。准确度可以通过标准偏差、偏差度量等工具进行评估。 四、Msa测量系统分析的应用 Msa测量系统分析适用于各种领域的测量系统评估，例如：生产制造、质量管理、实验室等。在生产制造领域，Msa可以用于评估控制系统、检验设备等的测量系统，并为生产流程提