做MSA时常见的十大错误问题

IATF16949质量管理体系五大工具之MSA（测量系统分析）实操及异常分析。

IATF16949：2016版汽车行业质量管理体系五大工具，其分别是：APQP APQP先期质量策划FMEA IATF16949五大工具：FMEA潜在失效模式与效应分析详解及案例分析。

MSA SPC SPC控制图八大判异准则PPAP IATF16949：PPAP生产件批准程序详解。

附国内某著名汽车公司PPAP 案例质量工程师之家今日给大家分享MSA（测量系统分析），本文包含常规的测量系统分析、破坏性测试的测量系统分析和计数型测量系统分析等。

一.MSA定义测量系统定义:用来对被测特性赋值的量具和其它设备,人员,标准,规程,操作,软件,环境和假设的集合,用来获得测量结果的整个过程.测量系统变差来自于:设备,人员,原材料,操作规程,环境等测量误差来源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。

准确度与精密度误差：1.偏倚(Bias)是测量结果的观测平均值与基准值的差值。

真值的取得可以通过采用更高等级的测量设备进行多次测量，取其平均值。

1.1造成过份偏倚的可能原因仪器需要校准仪器、设备或夹紧装置的磨损磨损或损坏的基准，基准出现误差校准不当或调整基准的使用不当仪器质量差─设计或一致性不好线性误差?应用错误的量具不同的测量方法─设置、安装、夹紧、技术测量错误的特性量具或零件的变形环境─温度、湿度、振动、清洁的影响违背假定、在应用常量上出错应用─零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误2.重复性(Repeatability)指由同一个操作人员用同一种量具经多次测量同一个零件的同一特性时获得的测量值变差（四同）重复性与偏倚值是独立的零件(样品)内部：形状、位置、表面加工、锥度、样品一致性。

仪器内部：修理、磨损、设备或夹紧装置故障，质量差或维护不当。

基准内部：质量、级别、磨损方法内部：在设置、技术、零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差评价人内部：技术、职位、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲劳。

无损检测技术中应避免的常见错误无损检测技术是一种非破坏性的检测方法，可用于评估材料、组件或结构体的完整性和性能。

在工业领域广泛应用的无损检测技术包括超声波检测、射线检测、磁粉检测等。

然而，尽管无损检测技术具有很高的准确性和可靠性，但还是存在一些常见错误需要避免。

第一个常见错误是操作员的培训不足。

无损检测技术需要受过专业培训和有实践经验的操作员来执行。

操作员的技能水平直接影响到检测结果的准确性。

缺乏相关知识和技术的操作员可能会造成误判或漏检，从而导致严重的后果。

因此，公司应该投入足够的资源培训操作员，确保他们具备必要的知识和技能。

第二个常见错误是设备的维护不当。

无损检测设备是精密的仪器，需要定期进行维护和校准。

设备的维护不当可能导致检测结果不准确或不可靠。

例如，超声波探头如果未经正确校准或表面受损，可能会导致信号不清晰或漏检。

因此，定期的维护保养和校准是确保无损检测设备正常运行和准确可靠的关键。

第三个常见错误是忽视环境因素。

无损检测技术对环境条件有一定的要求。

例如，在超声波检测中，温度、湿度等环境因素会影响声速、声阻抗和材料的声波传播特性。

如果不考虑这些因素，可能会导致检测结果的误差增加。

因此，在进行无损检测之前，需要对环境进行评估，并采取相应的措施来保证环境条件符合要求。

第四个常见错误是数据解读不准确。

无损检测技术产生的数据通常需要经过解读和分析才能得出结论。

然而，由于误差或不正确的数据处理方法，有时会导致错误的结论。

因此，操作员需要具备良好的数据解读能力，并熟悉各种缺陷的特征和判定标准，以准确地评估材料或组件的完整性和性能。

最后一个常见错误是忽视检测结果的一致性。

在无损检测中，重复性是确保检测结果准确可靠的重要因素。

如果同样的部件重新检测时得出的结果不一致，可能是由于操作员技术水平的差异、设备的差异、环境的变化等原因引起的。

因此，为了提高结果的一致性，应采取统一的检测流程和标准，并通过反复测试来验证结果的可靠性。

冠卓咨询-测量系统分析（MSA）实施方法简述1.测量数据的类型在我们实施六西格玛改善项目中，会用到各种测量数据。

从统计学的角度来讲，这些数据按测量方式分为连续型数据和非连续型数据（也叫离散型数据、计数数据）。

用连续坐标进行测量并得出的数据是连续型数据也称计量值数据。

如物体长度、重量、直径等。

非连续型数据对反映过程变化不如连续型数据敏感。

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.连续型数据测量系统分析实施方法这里主要讲系统的重复性与再现性。

首先，安排测量系统分析试验。

选定测量对象、测量人员、测量样品等。

一般选择20件以上待测量样品并编号，但测量过程中编号不能让测量人员知道。

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软件可以帮助我们生成试验安排。

设计好试验安排后严格按照试验顺序进行试验并记录数据。

将整理好的测量结果复制到Minitab软件中自动计算结果。

判定测量系统是否合格的标准是：合计量具R&R两者都小于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法离散型数据测量系统分析步骤与连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知道样品编号。

记录试验数据如下：将数据整理后输入到Minitab软件中，查看计算结果如下：一般要求所有检验员与标准整体一致性比率在85%以上。

否则，需对测量系统进行改进。

除了上述方法以外，还有一种通用方法同样适用于离散型数据测量系统分析。

（1）计算有效性：测量结果与标准一致的比率（分测量者和系统的有效性）。

如上数据中，1号零件所有测量结果与标准一致，为1条有效，10号零件有测量结果与标准不一致，为1条无效。

无损检测技术中常见的误判问题及解决方法无损检测技术（Non-Destructive Testing，NDT）是一种用于检测材料和构件内部缺陷的方法，其优势在于能够在不破坏被测试物体的情况下进行检测。

然而，无损检测技术也存在一些常见的误判问题，这些误判可能会导致测试结果的偏差或不准确。

本文将探讨无损检测技术中常见的误判问题，并提供相应的解决方法。

一、误判问题1. 环境干扰问题：无损检测通常在实际生产环境中进行，该环境可能存在噪声、振动或其他干扰源。

这些环境干扰可能会干扰信号的传输和接收，导致误判。

2. 检测设备问题：无损检测使用的设备可能存在精度问题或故障，这可能导致测试结果不准确或误判。

3. 操作人员误判问题：无损检测技术需要经验丰富的操作人员进行操作和解读结果。

操作人员缺乏经验或出现误解可能会导致误判问题的出现。

4. 缺陷隐藏问题：部分缺陷可能隐藏在被测试物体的内部或表面下，这种隐藏可能导致未能正确检测到缺陷或误判。

二、解决方法1. 减少环境干扰：为了减少环境干扰对无损检测结果的影响，可以采取以下措施：- 在检测过程中使用屏蔽材料或设备，以降低外部信号对测试结果的影响。

- 控制和消除生产环境中的噪声和振动源，减少对测试的干扰。

2. 维护和校准设备：定期对无损检测设备进行维护和校准，确保其精度和可靠性。

如果发现设备有故障或不准确的迹象，应及时维修或更换设备。

3. 培训和提高操作人员能力：经验丰富的操作人员对于无损检测结果的准确解读至关重要。

为了解决操作人员误判问题，可以采取以下措施：- 提供专业培训课程，以提高操作人员的技能和知识水平。

- 鼓励操作人员参加相关行业协会和学术研讨会，以了解最新的技术和方法。

4. 多种技术结合应用：由于不同的无损检测技术对缺陷的检测能力有所不同，可以采用多种技术的结合应用来增加检测的准确性和可靠性。

例如，超声波检测和磁粉检测可以结合使用，以获得更全面的检测结果。

5. 改进检测方法和流程：针对特定的误判问题，可以通过改进检测方法和流程来解决。

msa2000磁盘阵列使用中的一些问题
msa2000有4+1个sas口，用sas线将msa2000的sas1口与应用服务器连接，注意不要去接那个独立的sas口，那是用来扩展sas 口用的，另：sas线不支持热插拔，可能会烧坏端口。

设置磁盘整列：
1 用网线连接msa2000。

在路由上看下msa2000被分配的ip。

2 通过浏览器登录msa2000的配置界面，默认的用户名密码是manage/!manage。

3 进去配置完raid。

4 对主机进行映射
这些操作后，在应用服务器执行fdisk -l，应该能看到msa2000了。

raid5的初始化会执行比较慢，我一共2.5T的硬盘执行了25个小时的初始化。

但是初始化是在后台执行的，不影响阵列使用。

第二天想察看初始化进度的时候遇到个问题，无法ping msa2000了，但是路由上倒是能看到msa2000。

msa2000带一根串口线，可以用笔记本直接连msa2000，然后用win下自带的超级终端连上去。

串口（CONSOLE）连接设置:
115200 baud,
8 data bits,
no parity,
1 stop bit and
no flow control
连上以后执行：show network-parameters （能看到msa2000的ip）
如果ip和路由上的ip一样，可能是网络模块hold住了，需要重启。

模块分为a b，我这里是a
那么需要重启模块：restart mc a
操作完成后可以正常连接msa2000了。

MSA测量系统问题可能的原因分析一、不稳定性可能的原因•校准不当或调整/参考的基准不当；•仪器、设备、夹紧装置、零件的磨损/变形；•量具正常老化或退化；•量具缺乏维护；•磨损或损坏的基准/参考，基准/参考出现误差；•仪器质量差；•环境变化一一温度、湿度、振动、清洁度；•其他问题：零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误（易读性、视差）……二、偏倚/非线性的原因•标准或基准值误差；•仪器制造尺寸有误；•仪器磨损（这在稳定性分析可以表现）；•仪器测量了错误的特性；•仪器未得到完善的校准；•评价人设备操作不当；三、再现性不好的可能原因•仪器之间：同样零件、操作者和环境下使用A、B、C仪器测量的平均值差异。

注意：在这种情况下，再现性误差通常还混有方法和/或操作者的误差。

•标准之间：测量过程中，不同的设定标准的平均影响。

•方法之间：由于改变测量点密度，手动或自动系统、归零、固定或夹紧方法等所造成的平均值差异。

•评价人（操作者）之间：评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技能和经验所造成的平均值差异。

推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时使用这种研究方法。

•环境之间：在第1、2、3等时段所进行的测量，由环境周期所造成的平均值差异。

这种研究常用在使用高度自动化测量系统对产品和过程的鉴定。

•操作者训练的有效性•应用一一零件数量、位置、观察误差（易读性、视差）四、重复性不好的可能原因•零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度、锥度、样本一致性；•仪器内部：修理、磨损、设备或夹具的失效、质量或保养不好；校准标准内部：质量、等级、磨损；方法内部：作业准备、技术、归零、固定、夹持、点密度的变差；•评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳；•环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动；•错误的假设，稳定，适当的操作；•仪器设计或方法缺乏稳健性，一致性不好；•量具的误用；•（量具或零件）失真，缺乏坚固性；•应用一一零件数量、观测误差（易读性、视差等）；。

压力计量检定中的常见问题及对策
1. 测量结果不准确
这个问题可能是由于压力计量检定时，在测试环境中可能存在一些干扰因素。

例如温度、气压或震动等。

为了避免这些干扰，可以使用更先进的仪器或控制测试环境。

2. 测量设备损坏
在压力计量检定过程中，测量设备的损坏很容易发生。

这可能是由于设备的使用方法不当或者维护不当。

为了避免这个问题，需要对测量设备进行定期检查和维护，并确保适当的使用方法。

如果测量设备的可靠性不够高，则检定结果可能无法得到有效验证。

为了确保测量设备的可靠性，应使用高质量的仪器，并在检定前进行校准。

4. 数据记录与报告错误
压力计量检定中，数据记录和报告的准确性非常重要。

如果记录数据的操作不准确，则无法保证测量结果的准确性。

核对数据以及编写详细的报告可以确保数据的准确性。

5. 操作流程不规范
在压力计量检定中，操作流程的规范性是至关重要的。

如果操作不规范，则可能会破坏测量设备或者影响测量结果。

要避免这个问题，应该建立标准操作流程并认真执行。

6. 人员能力问题
压力计量检定需要专业的人员来操作仪器。

如果人员能力不足，则验收结果可能不准确。

为了避免这个问题，应该给测量人员提供专业培训和证书。

msa异常处理方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：MSA（Microservices Architecture）是一种软件架构设计模式，其中应用程序被拆分为小型、相对独立的服务单元。

这种设计带来了很多优势，比如灵活性、可伸缩性和易于维护。

随着服务数量的增多，MSA异常处理变得尤为重要。

在MSA架构中，由于服务之间的通信是通过网络进行的，因此出现了处理异常的挑战。

1. 异常分类在MSA架构中，异常可以分为两种类型：一种是服务内部异常，即服务自身出现了问题；另一种是服务间异常，即不同服务之间的通信发生了问题。

为了更好地识别和处理异常，可以对异常进行分类。

常见的异常包括网络异常、数据库异常、超时异常等。

2. 异常监控在MSA架构中，异常监控是非常重要的。

通过监控异常情况，可以及时发现问题并进行处理。

可以利用监控工具来实时监测服务的状态，比如Prometheus、Grafana等。

可以将异常信息记录到日志中，以便后续分析和排查问题。

3. 异常处理策略在MSA架构中，异常处理策略是非常重要的。

可以采取多种策略来处理异常，比如重试、降级、熔断等。

重试是指在服务出现异常时，重新尝试请求；降级是指当服务出现问题时，使用备用方案代替；熔断是指当服务出现异常时，暂时停止对该服务的请求，并返回错误信息。

4. 异常保护在MSA架构中，异常保护是非常重要的。

可以采取多种措施来保护服务免受异常影响，比如使用限流、缓存、异步处理等。

限流是指控制请求的数量，防止服务过载；缓存是指将结果缓存起来，减少对服务的请求次数；异步处理是指将一部分处理逻辑异步执行，提高系统的稳定性。

5. 异常处理最佳实践在MSA架构中，异常处理是一个复杂的问题，需要综合考虑各种因素。

为了更好地处理异常，可以采取以下最佳实践：- 设计健壮的接口：对于服务间的通信，要设计健壮的接口，以防止异常的传播。

- 实施监控和报警：实时监控服务的状态，并设置报警规则，及时发现异常并处理。

MSA测量系统分析有关注意事项1、评价一个测量系统时需要确定三个基本问题：a）该测量系统是否具有足够的分辨力；b）该测量系统在一定时间内是否在统计上保持一致；c）其统计性能在预期范围内是否一致，并且用于过程分析或控制是否可接受。

2、选择或制定一个评定方法时，要考虑以下问题：a）试验中是否应使用诸如那些可溯源至NIST的标准；b）对于第二阶段正在进行的试验，应考虑使用盲测；c）试验成本；d）试验所需的时间；e）有关术语应加以定义（如：准确度、解析度、重复性、再现性）；f）测量系统的测量结果是否对比；g）第二阶段试验应间隔多久进行一次。

3、测量系统分析所获得的信息可提供：a）接受新测量设备的准则；b）一种测量设备与另一种的比较；c）评价怀疑有缺陷的量具的根据；d）维修前后测量设备的比较；e）计算过程变差所需的方法，以及生产过程的可接受性水平；f）作出量具特性曲线的必要信息。

、测量系统分析前应清楚理解以下术语：a）偏倚：测量结果的观测平均值与基准值的差值。

b）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。

c）再现性：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。

d）稳定性：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。

e）线性：在量具预期的工作量程内，偏倚值的差值。

5、样品数量、测量次数和评价人数的确定：a）选择该样品的关键特性、关键尺寸或重要特性、重要尺寸；b）对可重复测量的确定重复测定的次数：可2〜5次，一般为3次；c）样本在过程中选取并代表其整个工作范围，一般3〜10件，并对样本进行编号。

d）生产车间/涉及部门按要求选定评价人员,可3〜5人，一般为3人（人员应握该测量系统的测量特性极其重要性，能熟练测量，并且人员应从日常操作该仪器的人员中选出）。

6、确定试验对象的一般原则：a）控制计划中规定的测量特性；b）不以简单的保养就能控制的测量系统；c）产品特性为重要的或比较重要的。

msa异常处理方法在计算机科学和软件工程中，MSA（Microservices Architecture）是一种架构风格，用于构建大型应用程序，它将应用程序划分为一组小型、自治的服务。

在MSA 中，每个服务都可以独立开发、部署和扩展，并通过网络进行通信。

由于每个服务都是独立的，因此异常处理在MSA中非常重要，以确保系统的可靠性和稳定性。

以下是一些常见的MSA异常处理方法：1. 熔断器模式（Circuit Breaker Pattern）：熔断器模式可以防止故障的扩散，当一个服务出现故障或响应时间过长时，熔断器会中断对该服务的请求，并返回一个预定义的错误响应。

这样可以避免整个系统被拖垮，并且能够快速恢复正常状态。

2. 降级（Fallback）：当一个服务不可用时，可以提供一个备选方案来替代原始服务的功能。

例如，如果某个服务无法访问数据库，可以提供一个缓存数据或默认值作为回退选项，以确保系统的基本功能继续可用。

3. 异常传播（Exception Propagation）：当一个服务调用另一个服务时，如果后者发生异常，可以将异常信息传播给调用方。

这样，调用方可以根据异常类型和错误代码来处理异常情况，并采取适当的措施。

4. 监控和日志（Monitoring and Logging）：在MSA中，对服务的监控和日志记录非常重要。

通过实时监控和日志分析，可以及时发现并解决潜在的异常情况。

例如，可以监控服务的响应时间、错误率等指标，并设置阈值来触发警报或自动化的异常处理机制。

5. 事务管理（Transaction Management）：在跨多个服务进行操作时，事务管理非常关键。

如果一个服务失败，所有相关的操作应该能够回滚到之前的状态，以确保数据的一致性。

使用分布式事务管理器或基于消息的事务模式可以有效地处理这种情况。

6. 异常重试（Exception Retry）：当一个服务调用失败时，可以尝试重新执行该操作，以便在后续的尝试中成功完成。

msa数据收集注意事项MSA数据收集注意事项随着信息技术的快速发展，大数据已经成为许多企业和机构进行决策的重要依据。

而微服务架构（Microservice Architecture，简称MSA）的兴起也使得数据收集变得更为复杂和重要。

在进行MSA 数据收集时，我们需要注意以下几个方面。

1. 确定收集的目标和需求在进行数据收集前，我们首先需要明确收集的目标和需求。

明确目标可以帮助我们确定收集哪些数据和需要什么样的数据分析方法。

同时，还需要考虑数据收集的时间范围和频率。

2. 确保数据的准确性和可靠性数据的准确性和可靠性对于数据分析的结果至关重要。

因此，在进行数据收集时，我们需要确保数据来源的可靠性，并采取措施防止数据被篡改或丢失。

此外，还需要对数据进行验证和清洗，以排除异常值和错误数据。

3. 保护数据的隐私和安全在进行数据收集时，我们需要遵守相关的隐私和安全规定，保护用户的个人信息和商业机密。

可以采用数据脱敏、加密和访问控制等措施来确保数据的隐私和安全。

4. 选择合适的数据收集工具和技术根据数据的特点和需求，我们需要选择合适的数据收集工具和技术。

常用的数据收集工具包括日志收集系统、监控系统和调试工具等。

此外，还可以使用数据采集、清洗和分析的工具来处理和管理数据。

5. 设计合理的数据收集和存储结构在进行数据收集时，我们需要设计合理的数据收集和存储结构，以便后续的数据分析和应用。

可以采用数据库、数据仓库或分布式存储等技术来存储和管理数据。

6. 监控和评估数据收集的效果数据收集是一个持续的过程，我们需要不断监控和评估数据收集的效果。

可以通过数据质量指标、数据分析结果和用户反馈等来评估数据收集的效果，并及时进行调整和改进。

7. 合规和规范性要求在进行MSA数据收集时，我们还需要遵守相关的合规和规范性要求。

例如，遵守GDPR（General Data Protection Regulation）和CCPA（California Consumer Privacy Act）等相关法规，以及行业标准和最佳实践。