测量系统以及测量系统的检测

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。

1. 目的：确定新购或经维修、校准合格后的测量设备在生产过程使用时能提供客观、正确的分析/评价数据，对各种测量和试验设备系统测量结果的变差进行适当的统计研究，以确定测量系统是否满足产品特性的测量需求和评价测量系统的适用性，确保产品质量满足和符合顾客的要求和需求。

2．术语2.1测量系统：指用来对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；用来获得测量结果的整个过程。

2.2 偏倚（准确度）：指测量结果的观测平均值与基准值的差值。

一个基准值可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。

2.3 重复性：指由一个评价人，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。

2.4 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变差。

2.5 稳定性：指测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一性时获得的测量值总变差。

2.6 线性：指在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。

2.7 盲测：指测量系统分析人员将评价的5—10个零件予以编号，然后被评价人A用测量仪器将这些已编号的5—10个零件第一次进行依此测量（注意：每个零件的编号不能让评价人知道和看到），同时测量系统分析人员将被评价人A第一次所测量的数据和结果记录于相关测量系统分析表中，当被评价人A第一次将5—10个零件均测量完后，由测量系统分析人员将被评价人A已测量完的5—10个零件重新混合，然后要求被评价人A用第一次测量过的测量仪器对这些已编号的5—10个零件第二次进行依此测量，同时测量系统分析人员将被评价人A第二次所测量的数据和结果记录于相关测量系统分析表中，第三次盲测以此类推3．工作步骤：3.1生产阶段，凡控制计划中规定的或顾客要求的所有检测设备均需进行测量系统分析。

同时包括：1）新购和更新的检验、测量和试验设备用于控制计划中的量具。

2）用于控制计划中的检验、测量和试验设备的位置移动，并经重新校准3）用于控制计划中的检验、测量和试验设备经周期检定不合格，通过修理并经重新校准合格的量具。

对过程（生产过程或服务流程）能力的评估，是确保过程能稳定地生产产品和交付服务的重要步骤，它需要基于可靠、真实的数据进行。

在质量管理和质量改善过程中，数据通常都是通过检测过程获得的，因此，对检测（测量）过程进行评价，确保检验员、测量仪器、被测对象、环境、测量方法等共同构成的测量系统（Measuring System）能准确地进行测量并输出可靠的数据，就显得尤为重要了，这正式测量过程能力评估和测量系统分析的重要目的。

如下是数字化检测与质量控制、分析系统建议的测量过程能力评估流程：
如下是通常使用的重复性和再现性数据搜集表，用户可以直接使用数字化检测与质量大
数据平台进行测量试验的设计、执行和分析。

一、数据收集计划
1)选择具有代表性的1-3位操作者
2)选择具有代表性的10个样本或10个零件
3)每位操作者、每个样本或零件分别测量2-3次
4)样本或零件编号后随机取用
5)记录测量数据的表格格式示例
关于QuAInS（萃盈科技）
QuAInS (['kwei'ins])是业内专业的数字化检测、质量大数据与智慧质量(Wise Quality)解决方案供应商，专注于提供数字化检测平台、实时质量风险控制（包括实时SPC）系统、质量大数据分析系统、全流程质量管理系统(QMS)、实验室管理系统(LIMS)以及制造智能平台等专业产品及持续改善顾问服务。

QuAInS解决方案荣获上海市创新基金奖励，在上海、广州、深圳等地设有分支机构，在中国大陆、东南亚等地拥有广泛的客户群和合作伙伴。

计量检定的要求计量检定是评价仪器和测量系统性能的过程。

在实验室中，准确可靠的测量结果是进行科学研究和工程设计的基础。

因此，计量检定十分重要，它不仅可以保障测量结果的准确性，还可以保证测量结果的可重复性和可比性。

计量检定的要求十分严格，其需要符合以下几个方面：1. 准确性：所检测的仪器和测量系统的具有高度准确性，否则会影响到所得的数据结果。

2. 可靠性：所检测的仪器和测量系统必须要能够提供稳定可靠的结果，以保证测量的重复可靠性。

3. 敏感性：所检测的仪器和测量系统要具有足够高的敏感性，能够检测到微弱、难以检测的物理量。

4. 精准度：所检测的仪器和测量系统要满足精度要求，能够提供尽可能精确的结果。

5. 可追溯性：所检测的仪器和测量系统的结果必须要能够追溯到国家或国际标准，以保证可比性。

为了满足以上要求，计量检定还需要进行以下操作：1. 选择正确的校准方法：不同的校准方法也会影响到所得结果的准确性和可靠性。

因此，在进行计量检定时，需要选择正确的校准方法。

2. 选择正确的标准：选择正确的标准也是很关键的。

标准应该是国家或行业认可的标准，以确保计量检定的结果具有可追溯性。

3. 进行记录和管理：检定结果应该被记录下来，以便于日后的追溯。

同时，在记录时应该注意清晰明了。

4. 进行证书和报告的编写：计量检定证书和报告应该被编写出来，并经受过受检方确认无误。

综上所述，计量检定需要满足准确性，可靠性，敏感性，精准度和可追溯性等要求，同时，要选择正确的校准方法和标准，记录和管理完整性，编写证书和报告。

在实验室中，我们必须保证计量检定的要求，才能够得到准确可靠的测量数据。

测量系统分析报告一、引言测量是现代工业生产、科学研究和日常生活中不可或缺的一项技术。

无论是生产工艺的控制，还是科学实验的可靠性，都离不开精确的测量数据。

因此，对测量系统的性能进行分析和评估，有助于提高测量的准确性和可靠性，进而优化工艺流程和科学研究。

二、测量系统的性能指标1. 准确性: 测量结果与实际值的接近程度。

准确性是测量系统的核心指标，直接关系到数据的可信度和工艺的精确性。

常见的误差源有系统误差和随机误差，需要通过校准和精确度分析来减小误差。

2. 精确度: 反映了测量的重复性和稳定性。

精确度越高，测量数据的离散程度越小，说明测量系统的稳定性和一致性较好。

为保持精确度，需要定期维护和校准测量设备，并确保环境条件的稳定。

3. 灵敏度: 测量系统对测量量变化的敏感程度。

灵敏度高的测量系统可以检测到较小的变化，灵敏度低的测量系统则容易忽略细微变化。

提高灵敏度需要优化传感器设计和信号处理方法。

三、测量系统分析方法1. 校准方法: 通过与已知标准进行比较，修正测量结果的偏差。

常用的校准方法有零点校准、量程校准和多点校准。

校准过程需要严谨的操作和标准设备的选用，以确保校准的准确性和可靠性。

2. 统计分析: 通过收集一定量的测量数据，利用数理统计方法对数据进行分析和处理。

统计分析可以得到数据的分布规律、变异程度、可信区间等信息，从而评估测量系统的性能和偏差。

3. 标准化分析: 基于制定的国家或行业标准，对测量系统进行评估和判定。

标准化分析方法一般包括标准对照、性能检验和合格评定等步骤，可以提供客观的评估结果。

四、测量系统分析案例以某工厂的温度测量系统为例，进行分析和评估。

通过对温度传感器进行校准和统计分析，得到以下结果：1. 准确性分析: 经过校准后，温度传感器的偏差在±0.5℃范围内。

实际生产中，由于环境条件的变化和设备老化等因素，可靠的测量结果应保持在±1℃范围内。

2. 精确度分析: 对同一温度进行重复测量，测量数据的标准偏差为0.2℃。

测量系统分析（MSA）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。

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。

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.分析工具在进行MSA分析时，推荐使用Minitab软件来分析变异源并计算Gage R&R和P/T。

并且根据测量部件的特性，可以对交叉型和嵌套型部件分别做测量系统分析。

另外，Minitab软件在分析量具的线性和偏倚研究以及量具的分辨率上也提供很完善的功能，用户可以从图形准确且直观的看出量具的信息。

MSA的基本内容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。