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五大工具：MSA、APQP、SPC、FMEA、PPAPMSA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。
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。
TS16949五大工具分别是：产品质量先期筹划〔APQP〕、测量系统分析〔MSA〕、统计过程控制〔SPC〕、生产件批准〔PPAP〕和潜在失效模式与后果分析〔FMEA〕第一：APQP 产品质量先期筹划一、QFD 简介-简单介绍APQP的背景和根本原那么二、APQP详解〔五个阶段〕1〕工程确实定阶段●立项的准备资料和要求●立项输出的结果和记录2〕产品研发阶段●产品研发需要事先考虑和参考的要求和信息，以确保尽可能预防产品设计问题的产生●产品研发阶段输出的结果和记录3〕过程研发阶段●过程研发需要事先考虑和参考的要求和信息，以确保尽可能预防生产中问题的产生●过程研发阶段输出的结果和记录4〕设计方案确实认●进行试生产的要求和必须的输出结果5〕大规模量产阶段●持续改进三、控制方案●控制方案在质量体系中的重要地位●控制方案的要求第二：MSA 测量系统分析测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。
这可称为统计稳定性；测量系统的变差必须比制造过程的变差小；变差应小于公差带；测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一；测量系统统计特性可能随被测工程的改变而变化。
假设真的如此，那么测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。
一、MSA的目的、适用范围和术语二、测量系统的统计特性三、测量系统变差的分类四、测量系统变差〔偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性〕的定义、图示表达方式五、测量系统研究的准备六、偏倚的分析方法、判定准那么七、重复性、再现性的分析方法、判定准那么八、稳定性的分析方法、判定准那么九、线性的分析方法、判定准那么十、量型测量系统研究指南十一、量具特性曲线十二、计数型量具小样法研究指南十三、计数型量具大样法研究指南十四、案例研究第三：PPAP 生产件批准程序PPAP的目的是用来确定供方是否已经正确理解了顾客工程设计记录和标准的所有要求，并且在执行所要求的生产节拍条件下的实际生产过程中，具有持续满足这些要求的潜能，是目前最完善的供应商选择与控制系统。
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。
MSASPC 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Ø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。
干货| IATF16949五大核心工具介绍IATF 16949是汽车行业的质量管理体系标准，要求制造商采用一系列工具来实现质量管理和持续改进。
下文简单介绍IATF 16949中的5大工具是什么、工具的基本流程、那些人使用以及如何使用。
一、是什么测量系统分析（MSA）：MSA是一种评估测量系统能力的工具。
通过确定测量系统的误差、重复性和稳定性等指标，可以确保制造商能够准确地检测产品或过程中的变化和缺陷。
通常由测量工程师、技术员等人员使用。
在使用MSA时，需要注意测量系统的稳定性和精度，以确保测量结果的准确性。
过程流程图（PPAP）：PPAP是一种管理过程变化和改进的工具。
通过收集并记录过程数据，制造商可以分析过程中的弱点并采取措施来改进过程。
通常由供应商质量工程师、采购工程师、供应商质量管理等人员使用。
在使用PPAP时，需要注意收集和审核相关文件和数据的完整性和准确性，以确保制造商已满足生产和质量标准的要求。
先进的产品质量计划 APQP）：APQP是一种从设计阶段开始，将质量纳入产品开发的过程管理工具。
制造商可以通过APQP来确保产品在开发过程中遵循规定的质量标准和流程。
通常由项目经理、工程师、质量工程师等人员使用。
在使用APQP时，需要注意计划的完整性和准确性，以及在项目管理、设计开发、供应链管理、质量计划、生产计划等方面的合理性和可操作性。
故障模式和影响分析（FMEA）：FMEA是一种评估可能的故障和其对产品或过程的影响的工具。
通过FMEA，制造商可以预测和减少潜在的故障，并提高产品的可靠性。
通常由质量工程师、工程师、设计师、供应商等人员使用。
在使用FMEA时，需要注意完整性和准确性，即对可能出现的故障进行充分的分析和评估，以确保产品的可靠性和安全性。
统计过程控制（SPC）：SPC是一种在制造过程中监控产品质量的工具。
通过对过程进行实时监控，制造商可以检测和纠正生产过程中的缺陷，并避免不必要的浪费和损失。
一文看懂APQP、FEMA、MSA、PPAP、SPC五大工具的关系IATF（国际汽车行动组织）为了推动TS16949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。
本期就五大工具向各位同仁作简要介绍。
TS16949五大核心工具简介：1、统计过程控制（SPC）SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
实施SPC的目的：•对过程做出可靠的评估；•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发生；•减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作2、测量系统分析（MSA）测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。
实施MSA的目的：了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。
MSA促进了解和改进（减少变差）。
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：（1）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；（2）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。
3、失效模式和效果分析（FMEA）潜在的失效模式和后果分析（FMEA）作为一种策划用作预防措施工具，其目的是发现、评价产品/过程中潜在的失效及其后果；找到能够避免或减少潜在失效发生的措施并不断地完善。
五大技术工具之MSA什么是MSAMSA（Microservice Architecture）即微服务架构，是一种分布式系统的架构风格，它将应用拆分为一组小型服务，服务之间通过轻量级通信机制相互协作，各个服务具有独立性，可以独立部署和扩展。
MSA的出现，解决了单体应用开发中复杂度高、可扩展性差等问题，成为了当下互联网企业的热门选择。
MSA的优点MSA架构与传统的单体应用架构相比，具有以下的优点：模块化开发MSA将应用拆分为多个小型服务，每个服务只需要实现一个功能，这样每个服务都可以在不影响其他服务的情况下独立开发、测试、部署和扩展。
增强可靠性由于每个服务都是独立的，当其中某个服务发生故障时，只会影响到该服务，而不会影响到其他服务，从而实现了服务的高可靠性。
易于维护MSA架构上的服务是独立的，可以对每个服务进行单独的维护和更新，同时也能够更方便地进行测试，对整个系统的维护、升级、扩展也更加灵活。
资源利用率高MSA架构上每个服务都是独立的，它们在运行时只使用需要的资源。
所以，通过部署多个服务实例，可以更好地利用资源，从而提高了整个系统的可用性和性能。
实现服务可复用性由于MSA架构下服务是独立的，这意味着可以将某些服务复用到多个应用程序之中。
这不仅提高了应用程序的开发效率，还能够降低系统级别的开发成本和运营成本。
管理MSA的工具在实际开发过程中，我们通常需要使用各种工具帮助我们管理MSA架构的应用，下面介绍一些常用的工具：IstioIstio 是一款开源的 Service Mesh 工具，提供了流量管控、安全和可观察性等能力。
通过使用 Istio，我们可以更好地掌控微服务流量，并方便地对各个服务进行管理和监控。
EnvoyEnvoy 是一款开源的 L7 代理和通信总线，是 Istio 的数据面实现。
通过使用Envoy，我们可以更好地控制和管理服务之间的通信，有效提升服务的稳定性和可靠性。
KubernetesKubernetes 是一款广泛应用于容器化管理的工具，也是一些企业使用 MSA 架构的首选工具。
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。
汽车行业五大核心工具之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。
汽车行业五大核心工具之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
（一）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。
为此，我们引伸出如下一些术语：
1、位置变差
l偏倚：观测到的测量值的平均值与参考值之间的差值。
l准确度：与真值（或参考值）“接近”的程度。
l稳定性：别名：漂移。
随时间变化的偏倚值
l线性：在量具正常工作量程内的偏倚变化量。
（二）宽度变差
l精确度：每个重复读数之间的“接近”程度。
l重复性（设备变差）：E、V
一个评价人、同一种仪器、同一零件的某一特性，在固定的和已定义的测量条件下，连续（短期内）多次测量中的变差。
l再现性（评价人变差）：A、V
不同评价人、同一种仪器、同一零件的某一特性的测量平均值的变差。
lGRR或量具的重复性和再现性：是重复性和再现性的联合估计值。
l测量系统能力：短期评估，是对测量误差合成变差的估计
2 2 2
10比1规则：测量设备要能分辨出公差或过程变差的至少十分之一以上。
l测量系统必须是稳定的，应处于统计受控状态，计测量系统中的变差只能由普通原因造成。
l统计特性在预期的范围内一致，并满足测量目的：△为了产品控制，测量系统地变差必须小于规范限值
△为了过程控制，测量系统地变差应该能小于制造过程变差，并能证明具有有效的解析度。
计量型测量系统研究——指南
1、确定偏倚得指南——独立样件法
1)取得一个样件，并且建立起与可追溯到相关标准的参考值。
如果不能得到这参考值，选择一件落在生产测量范围中间的生产件，并将他指定为偏倚分析的基准件。
在计量实验室里测量该零件n≥10次，并计算这n个读值的平均值作为“参考值”。
2)让一个评价者以正常方式测量样件≥10次。
3)结果分析——图示法
画出这些数据相对于参考值的直方图并评审，用专业知识确定是否出现异常，分析特殊原因，找出异常点。
如正常，可继续分析。
当n<30时，对任何的解释或分析，要特别注意。
结果分析——数值法
4)计算n个读值的平均值
＝
5)计算重复性标准差（б重复性或称бr）
б重复性=max（xi）—min（xi）
d2*
式中：d2*可以从d2*表中查到，此时，g=1，m=n
6)计算偏倚
偏倚=观测到的平均测量值（）－参考值
7)计算平均值的标准误差бb：бb=бr/
8)确定偏倚的t统计值：ｔ＝偏倚／бb
9)确定置信度，一般要求为95%（即=0.005）
偏倚－d2[бb(tv,1-a/2)]/d2*≤０≤偏倚＋d2[бb(tv,1-a/2)]/d2*
如果0落在偏倚值附近的１－置信度界限内，则偏倚在水准上是可接受的。
式中：Ｖ、d2、d2*可以从d2*表中查到。
tv,1-a/2可以利用标准分ｔ布表中查到。
五.对测量系统进行研究分析了怎么办
与其他所有过程一样，测量系统受随机的和系统的变差来源影响。
这些变差是由普通原因和特殊（无次序的）原因造成的。
为了提高测量数据的质量，必须使测量系统
3、造成线性误差的可能原因有：。
