五大工具-MSA(详细版)

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。

质量管理五大工具MSA性质在质量管理中，MSA（Measurement System Analysis）是指测量系统分析，是一种用于评价和确保测量系统的准确性、稳定性和重复性的方法。

在现代制造业中，质量管理是至关重要的环节，而MSA则是一个重要的工具，用于确保生产过程中所采用的测量系统是可靠和有效的。

MSA的重要性一个可靠的测量系统对于确保产品的质量至关重要。

如果测量系统存在问题，就会导致生产出的产品质量参差不齐，甚至无法满足客户需求。

因此，了解和控制测量系统的性质是质量管理中的一个重要方面。

MSA帮助我们评估和改进测量系统，从而提高产品质量，减少浪费和降低成本。

MSA的五大工具1. 重复性和再现性的评估重复性和再现性是测量系统中两个重要的性质。

重复性指的是在相同条件下，同一个操作者对同一样本进行多次测量所得到的结果的一致性。

再现性则是指在相同条件下，不同操作者对同一样本进行多次测量所得到的结果的一致性。

通过对重复性和再现性进行评估，我们可以了解测量系统中存在的变异情况，及时发现问题并进行改进。

2. 偏差和线性度分析偏差和线性度分析用于评估测量系统是否具有准确性和稳定性。

偏差是指测量结果与实际值之间的差异，而线性度则是指测量系统在不同测量范围内是否能够维持一致的测量准确性。

通过对偏差和线性度进行分析，我们可以发现测量系统中存在的偏差和非线性问题，并及时加以修正。

3. 测量系统能力分析测量系统能力是指测量系统在测量过程中所具备的稳定性和准确性。

通过对测量系统能力进行分析，我们可以评估测量系统是否达到了产品要求的精度和稳定性水平。

如果测量系统的能力不足，就需要采取相应的措施来提高其准确性和稳定性。

4. 方差分析方差分析用于评估测量系统中各个因素对测量结果的影响程度。

通过方差分析，我们可以确定哪些因素对测量结果的影响最大，从而有针对性地进行改进。

方差分析帮助我们了解测量系统中存在的各种变异情况，为改进提供了有力的依据。

iatf16949五大质量工具详解及运用案例在汽车行业中，质量管理是至关重要的，因为质量问题可能导致严重的安全隐患和巨大的经济损失。

为了确保汽车制造商和供应商的质量标准，国际汽车任务力量（IATF）制定了一系列质量管理要求，其中包括了五大质量工具，分别是：流程流程图、测量系统分析（MSA）、统计过程控制（SPC）、故障模式与效应分析（FMEA）和8D问题解决方法。

本文将详细介绍这五大质量工具的概念和用途，并提供相关案例以展示它们的运用。

1. 流程流程图（Process Flow Diagram）流程流程图是一种用来描述和分析制造过程的工具，通过可视化地展示各个步骤和流程之间的关系，帮助人们理解整个制造流程，并识别潜在的质量问题和瓶颈。

流程流程图通常以图表的形式呈现，其中包含了输入、输出、关键步骤、检查点和控制点等信息。

案例：一家汽车制造商使用流程流程图来分析其汽车装配流程。

通过绘制装配线的各个步骤和工位，并标注每个步骤的输入和输出，该制造商能够清楚地了解到每个工位的功能和责任。

在制造过程中，该公司发现一个质量问题，通过对流程流程图的分析，他们发现问题出现在一个关键步骤上，因为该步骤的输入与输出不匹配。

通过对该步骤进行调整和改进，该制造商成功地解决了质量问题，提高了产品的质量和效率。

2. 测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）测量系统分析是一种用来评估和确认测量过程的可靠性和准确性的方法。

在汽车制造中，准确的测量是确保产品质量的关键，而测量系统分析则能帮助汽车制造商评估和优化其测量系统，确保其测量结果的可靠性。

案例：一家汽车零部件供应商使用测量系统分析来评估其测量设备的准确性。

通过进行重复性和再现性测试，他们能够确定测量设备的误差和变异程度。

在进行测量系统分析后，该供应商发现一个测量设备存在较大的误差，导致了产品质量的下降。

他们随后采取了纠正措施，修复了该设备，并通过再次进行测量系统分析确认了其准确性和稳定性。

质量管理五大工具-MSA测量系统分析质量管理五大工具中的MSA，即测量系统分析。

它是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。

一、测量数据的用途：－测量就是为了获得数据，并依据测量数据调整制造过程。

－确定两个或更多变量之间是否存在重要关系。

－统计质量管理都是以数据为基础的。

应用以数据为基础的方法的收益，在很大程度上决定于所用数据的质量。

如果测量数据的质量高，这一方法的收益可能很高，如果测量数据的质量低，则这一方法的收益可能很低。

为确保应用测量数据所得到的收益大于获得它们所花的费用，就必须把注意力集中在数据的质量上。

二、测量数据的质量测量数据的质量由在稳定条件下运行的某一测量系统得到的多次测量结果的统计特性确定。

－如果测量数据与标准值很接近，则可以说这些测量数据的质量“高”；－如果测量数据远离标准值，则可以说这些测量数据的质量“低”；－低质量数据最普通的原因之一是数据变差太大。

－表征数据质量的最通用的统计特性是测量系统获得的数据的偏倚和方差，所谓偏倚的特性，是指数据相对于基准值的位置，而所谓方差的特性，是指数据的分布宽度。

－最理想的数据是零偏倚和零方差。

低质量的数据最通常的原因之一是数据变差太大。

－一组测量的变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的。

如果交互作用产生太大的变差，那么数据的质量可能会很低以至于数据没有用。

－管理一个测量系统的许多工作是监视和控制测量变差，这就是说，应着重研究掌握环境对测量系统的影响，以使测量系统产生可接受的数据。

三、MSA（测量数据分析）的目的－确信测量系统处于统计控制中处于受控状态；－确信测量系统尽可能产生理想的测量结果；－可靠评定接受新测量设备的准则；－评价怀疑有缺陷的量具的根据；－维修前后测量设备的比较。

即：介绍选择各种方法来评定测量系统的质量，分析测量系统在工作时产生的变差是否可以被接受。

IATF16949标准五大工具简介IATF（国际汽车行动组织）为了推动IATF16949标准的理解和运用，专门出版了五大核心工具应用指南，以此来推动五大工具的应用和推广。

以下向公司各位同仁作简要介绍。

1、 APQP（先期产品质量策划）APQP强调在产品量产之前，通过产品质量先期策划或项目管理等方法，对产品设计和制造过程设计进行管理，用来确定和制定让产品达到顾客满意所需的步骤。

产品质量策划的目标是保证产品质量和提高产品可靠性，它一般可分为以下五个阶段：一阶段：计划和确定项目（项目阶段）；第二阶段：产品设计开发验证（设计及样车试制）；第三阶段：过程设计开发验证（试生产阶段）；第四阶段：产品和过程的确认（量产阶段）；第五阶段：反馈、评定及纠正措施（量产阶段后）。

2、 FEMA（失效模式及后果分析）FEMA体现了防错的思想，要求在设计阶段和过程设计阶段，对构成产品的子系统、零件及过程中的各个工序逐一进行分析，找出所有潜在的失效模式，并分析其可能的后果，从而预先采用必要的措施，以提高产品的质量和可靠性的一种系统化的活动。

FEMA从失效模式的严重度(S)、频度(O)、探测度(D)三方面分析，得出风险顺序数RPN=S×O×D，对RPN及严重度较高的失效模式采取必要的预防措施。

FMEA能够消除或减少潜在失效发生的机会，是汽车业界认可的最能减少“召回”事件的质量预防工具。

3、MSA（测量系统分析）MSA是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组成的方法。

测量系统的误差对稳定条件下运行的测量系统，通过多次测量数据的统计特性的偏倚和方差来表征。

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，测量系统的相关指标有：重复性、再现性、线性、偏倚和稳定性等。

4、PPAP（生产件批准程序）PPAP是指在产品批量生产前，提供样品及必要的资料给客户承认和批准，来确定是否已经正确理解了顾客的设计要求和规范。

五大工具手册APQP、PPAP、SPC、MSA、FMEA1.产品质量先期策划（APQP）、2.测量系统分析（MSA）、3.统计过程控制（SPC）、4.生产件批准（PPAP）5.潜在失效模式与后果分析（FMEA）一、APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。

产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。

有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。

产品质量策划有如下的益处：◆引导资源，使顾客满意；◆促进对所需更改的早期识别；◆避免晚期更改；◆以最低的成本及时提供优质产品二、PPAP:生产件批准程序(Production part approval process)ppap生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告,材料检验报告;外加一些零件控制方法和供应商控制方法；主要是制造形企业要求供应商在提交产品时做ppap文件及首件，只有当ppap文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。

ppap是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。

三、SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。

SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。

iatf 16949 质量管理体系五大工具
IATF 16949质量管理体系是汽车行业的质量管理体系标准，
它是汽车行业供应链中的一种认可和要求。

它强调了连续改进、缺陷预防和减少变动和浪费的重要性。

其中，五大工具是指在IATF 16949标准中被推荐使用的五种质量管理工具，它们有
助于实现质量目标和持续改进。

1. 流程流程流程管理(FMEAs)：失效模式和影响分析(FMEAs)
是一种评估潜在失效模式和其对产品、工艺和系统的影响的方法。

它旨在提前识别可能出现的问题，并采取预防措施来减少潜在的质量问题。

2. 统计过程控制(SPC)：统计过程控制是一种监测过程稳定性
和预测可能质量偏差的方法。

它通过收集和分析数据，以及对过程变化进行控制，确保生产的产品符合预定的质量要求。

3. 量测系统分析(MSA)：量测系统分析用于评估和确认测量系
统的准确性、精确度和可重复性。

它确保在检测和测量过程中使用的测量系统可靠，并能提供准确的数据。

4. 过程能力(PPAP)：生产工序批准程序(PPAP)是一个文件包，用于验证生产过程能力和确认供应商是否满足汽车行业的特定质量要求。

它包括工程评审、样品检验和生产线验证等步骤。

5. 8D问题解决(8D)：8D问题解决是一种结构化的方法，用于
解决和纠正质量问题并防止再次发生。

它包括八个步骤，涵盖问题定义、团队组建、原因分析、纠正措施、预防措施等内容。

使用这五大工具，组织可以更好地管理和改进质量，提高生产和产品质量，并满足IATF 16949标准的要求。