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偏倚偏倚通常被称为“准确度”。
由于“准确度”有多种意思，建议不要用准确度来代替偏倚。
偏倚是指对相同零件上同一特性的观测平均值与真值(参考值)的差异。
偏倚是测量系统的系统误差。
它会增进所有已知或未知的变差来源所共同影响的总偏差，这促使在某一测量时期内重复地应用相同测量过程时，以总偏差趋向去恒定和预测地补偿所有的结果。
造成过大的偏倚的可能原因有:●仪器需要校准●仪器、设备或夹具磨损●基准的磨损或损坏，基准偏差●不适当的校准或使用基准设定●仪器质量不良-设计或符合性●线性误差●使用了错误的量具●不同的测量方法-作业准备、加载、夹紧、技巧●测量的特性不对,变形(量具或零件)●环境——温度、湿度、振动、清洁●错误的假设，应用的常数不对●应用零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差(易读性、视差)在校准过程所使用的测量程序(如：使用“基准”)，应该尽可能地与正常操作的测量程序一致。
校验报告中会给出不同值的偏倚量。
偏倚为负，说明观察值比参考值小，偏倚为正，说明观察值比参考值大。
前提是测量系统的偏倚量是可重复的【MSA】确定偏倚的指南一控制图法进行研究如果用XBar&R图来衡量稳定性，其数据也可以用来进行偏倚的评价。
在偏倚被评价之前，控制图分析应该表明这测量系统处于稳定状态。
1)取得一个样件，并且建立可追溯到相关标准的参考值。
如果不能取得参考值，选择一件落在生产测量值范围中间的生产零件，将它指定为偏倚分析的基准样件。
在工具室里测量该零件n≥10次，并计算n个读值的平均值。
使用该平均值作为“参考值"。
2)进行g (子组)稳定性研究: g≥20 m值的子组。
结果分析-图示法3)如果控制图显示过程是稳定的并且m = 1。
那么使用独立样本方法(见上述内容)所描述的分析。
4)如果m≥2,则画出这些数据相对于参考值的柱状图。
评审柱状图，运用专业知识以确定是否有特殊原因或异常现象存在。
如果没有，则继续进行分析。
测量系统分析试题一、判断题：（每题2分，共20分）1.测量系统分析必须采用MSA参考手册中的分析方法和接收准则。
（ ）2.当某计量型检具只用来检验某一特定的尺寸，而不使用其量程的其它范围时，则不用分析其线性是否满足要求。
（ ）3.在评价重复性和再现性时，除了要评价%GRR，还要计算分级数ndc。
（ ）4.对偏倚进行区间估计时，如果顾客无特殊要求，默认的置信水平应取90%。
（ ）5.对控制计划中提及的测量系统均需进行测量系统分析而重点应分析特殊特性。
（ ）6.在针对计数型量具进行MSA时其Kappa>0.75表示一致性不好，Kappa<0.4表示一致性可以接受。
（ ）7.某工艺员对零件几何尺寸的Φ20 0.05选择采用0.02的卡尺进行了测量。
（ ）8.当%GRR超过30%（特殊特性）时在该工序上的SPC是无意义的，应首先改善测量系统。
（ ）9.准确度就是指测量系统的平均值与基准值的差异；（F）10.稳定性是偏移随时间的变化，也就是漂移；（T）11.线性是测量系统的随机误差分量；（F）12.灵敏度是指测量系统对被测量特性改变的响应；（T）13.测量系统性能就是测量系统的能力；（F）14.测量的不确定度分析包含了MSA；（T）15.测量系统分析的样品必须是选自于过程并且代表整个的生产的范围；（T）16.GR&R分析可接受的最小分级数为5；（F）17.测量系统分析要求必须要用到图解法；（F）18.稳定性研究与量具的周期检定计划的制订没有关系。
（ ）19.MSA的结果与FMEA没有什么关系。
（ ）20.ANOVA分析中的方差被分解成零件、评价人、量具以及评价人与量具的交互作用所造成的重复误差4部份（F）二、名词解释1.测量2.测量系统3.偏倚4.线性5.稳定性6.重复性7.再现性8.分辨率9.真值10.基准值三、选择题（每题4分，共20分）1.测量系统是指(D)A)量具B)仪器设备C)量具和操作员D）对测量数据有关的人、量具、零件、方法、环境、标准的集合2.测量系统产生的数据的质量的好坏主要是指(D)A)分辩率高低B)操作者水平C)偏倚大小D)偏倚和方差的大小3.适宜的可视分辩率应该是(B)A)技术规范宽度的1/6 B)公差和过程变差最小值的1/10 C)双性的1/10 D）过程总变差的30%4.%GRR在以下范围内时是可接受的(C)A)大于公差带宽度B)小于过程总变差的30% C)小于过程总变差的10% D）小于过程总变差5.在双性研究中，重复性变差比再现性变差明显大，可能表明：(D)A)操作者未经培训 B)仪器需要维护 C)量具的刻度不清晰 D）需要某种测量夹具辅助操作者6.重复性是由 A 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变差。
质量管理五大核心工具之MSA一、何谓测量系统定义：是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合。
也就是说，用来获得测量结果的整个过程。
由这个定义可以将测量过程看作一个制造过程，其产生的输出就是数值(数据)。
这样看待一个测量系统是很有用的，因为这样让我们明白已经说明的所有概念、原理、工具，这在统计过程控制中早已被证实它们的作用。
检验本身就是一个过程。
二、为什么要对测量系统进行分析测量数据的质量：数据的质量取决于多次测量的统计特征：偏倚及变差。
高质量数据——对某一特定特性值进行多次测量的数值均与该特性的参考值“接近”。
低质量数据——测量数据均与该特性的参考值相差“很远”。
理想的测量系统——零偏倚、零变差。
理想的测量系统不存在，为什么?由于测量系统变差源：标准、人员（评价人、）仪器（量具）、工作件（零件）、程序（方法）、环境的作用结果，使得观测到的过程变差值与实际的过程变差值不相等。
例如：Cp测为2，Cp实必须大于或等于1.79时，才得到Cp观为1.33只有在测量过程没有任何变差源作用时，Cp观=Cp测，这是不可能的。
再比如：当R&R为10%时，Cp实为2，Cp观为1.96当R&R为 30%时，Cp实为2，Cp观为1.71当R&R为 60%时，Cp实为2，Cp观为1.28可以看出，Cp观由1.96到1.28之间的区别就是由于测量系统的不同所造成的。
为此，我们要对测量系统进行分析，要识别测量系统的普通原因和特殊原因，以便采取决策措施，使测量系统的变差减小到最小程度，使得测量系统观测到的过程变差值尽可能接近和真实地反映过程的变差值。
这就要求，测量系统的最大（最坏）的变差必须小于过程变差或规范公差。
三、对测量系统分析要分析什么前面我们谈到，数据的质量取决于处于稳定条件下进行操作的测量系统中，多次测量的统计特征：偏倚和变差。
如何验证测量系统是否有效、验证时机、验证方法我们知道测量系统变差是永恒存在、不可避免的，而量具本身引入的变差只是其中的一部分。
量具检的合格未必用着适合，如果不对测量系统能力进行综合评估和验证，那么你就无法得知测出的数据是否准确可信。
在这种情况下，根据数据指导后续流程，比如说刀具调整、设备参数的设定等等，其实是一件细思恐极的事，恰如“盲人骑瞎马，夜半临深池”。
正因为此，许多质量体系都明确要求，对监视和测量资源必须进行必要的分析和验证。
就是为了确保选配量具、形成完整的测量系统之后，仍然能够满足预期使用要求。
验证的方法很多，目前最常用的是MSA和测量不确定度评定。
MSA手册第四版第一章F节中对两者有个简单的对比介绍。
MSA专注于理解测量过程、确定过程中误差大小，并评估测量系统是否适用于产品和过程的控制。
测量不确定度是测量值的范围，这个范围的宽窄直接取决于测量过程能力水平的高低。
所以有些测量过程对能力水平的要求，适用允许测量不确定度作为指标的。
比如说上期我们提到的国家标准，国标推1958、国标推3177等等。
当然大家在选择具体的验证方法时，还是要根据所运行的体系环境、顾客的要求、具体的验证需要，并结合测量系统的实际特点。
一般说来，16949汽车质量体系推荐的是MSA，而17025实验室认可体系要求的是测量不确定度评定，两个体系适用情况、侧重点均不同。
前者多是侧重评价批量生产现场过程参数的高频度乃至连续性在线检测，除了测量能力，往往还要兼顾测量效率或节拍。
后者则通常侧重于实验室内的精密测量过程，研究性检测或仲裁性检测过程，对精准度的要求比较高，对效率或者频次与现场还是有较大的不同。
花开两朵，先表一枝。
既然我们这个群的建立基础是基于16949体系，那么今天就侧重于MSA验证方法的介绍，不确定度评定若有需要，可以另起炉灶，或者以后再说。
所谓MSA是测量系统分析的英文缩写，起源于美国三大汽车公司，是16949五大核心工具之一，也是公认的专业性比较强、难度比较高的一个工具。
