下载文档原格式
测量系统分析（MSA）使用指南为了评估现有系统的性能，首先必须确定系统的性能标准。
一旦定义了标准，就需要从系统中收集数据。
然而，使用不同的工具、方法和人员收集数据会导致不一致的结果，从而导致错误的结论。
即使采用标准化的测量方法，测量误差也始终存在。
怎么办？测量系统分析 (MSA)了解一下！测量系统分析（MSA）通常用于六西格玛方法的测量阶段，是一种统计和科学工具，用于确保收集数据的测量是一致、可靠、无偏见和正确的。
它强调数据收集方法的标准化和收集数据的评估。
通过这样做，所收集数据的错误被最小化。
根据数据类型的不同，统计分析也会有所不同。
对于连续测量，可以确定多种统计特性：稳定性、偏差、精度（可分解为重复性和再现性）、线性和辨别性。
对于离散测量，可以确定评估人员内部、每个评估人员与标准之间、评估人员之间以及所有评估人员和标准之间的错误率估计值。
对于离散测量，想象这样一种情况：要求评估人员根据规定的质量标准确定被检查对象（产品）是否应归类为合格。
在这种情况下，可以进行盲法研究，其中将一些合格和不合格的产品提供给两个或三个评估员。
然后，评估员各自确定他们认为产品是否合格。
他们被要求不止一次地查看同一个单元，而不知道他们之前已经评估过该单元。
这称为“评估人内部”错误率。
然后可以确定所有评估员在同一产品上获得相同结果的能力，即“评估员之间”的错误率。
此外，还可以确定评估员与专家的一致性程度，称为“评估员与标准”错误率。
对于连续数据测量，如在数据评估之前所强调的，应遵循以下标准：稳定性：对应于测量系统在测量相同样品时产生相同结果的能力。
偏差：是样本的实际平均值与其测量平均值之间的差异。
线性度：表示测量误差与测量值在多大程度上呈线性关系。
例如，如果一个100cm长的物体的测量值有1cm的误差，而使用相同的测量系统在150cm的物体上测量值有5cm的误差，则可以断定测量系统是非线性的。
为了确定测量系统的变化，有两个需要评估的标准，六西格玛顾问总结如下：重复性：显示评估人员通过使用相同的测量系统多次评估相同的样本而获得相同结果的程度。
六西格玛管理工具之MSA测量系统分析步骤MSA测量系统分析是六西格玛系统的重要工具，在“DMAIC”模式的各个阶段，均会用到测量系统分析,根据被测量对象的性质和测量系统分析需要，可以选用不同的测量系统分析方法。
一、根据测量对象的性质，测量系统分析可分为两类:1、连续数据测量系统分析连续数据测量系统分析对象为连续测量数据，如质量、长度、时间、高度、温度等。
2、离散数据测量系统分析离散数据的测量系统分析对象为离散数据，如“合格”、“不合格”、“通”“止”等。
二、连续数据测量系统分析方法有多种连续数据测量系统分析方法，可根据分析需要进行选择，一些使用较为广泛的连续数据测量系统分析方法如下:1、方差分析法方差分析法是分析连续数据的重要测量系统分析方法之一。
①方差分析法的要求:•选择能够代表整个过程范围的10个被测量部品；•选择2-3名测量人员；•每人对每个部品测2-3次。
②方差分析法的特点:•可以识别部品、人员、测量仪器的误差；•可以识别人员和部品交互作用影响。
2、平均值和极差分析法平均值和极差分析法是另一种常用连续数据测量系统分析方法。
①平均值和极差分析法的要求•选择能够代表整个过程范围的10个部品；•选择2-3个测量人员；•每人对每个部品测量2-3次。
②平均值和极差分析法的特点•可以识别测量人员、测量仪器、被测量部品的误差。
•无法识别人员和部品交互作用的影响。
3、部品内偏差分析法部品内偏差分析法是对平均值极差分析法的扩展，主要用于在被测量对象形状特殊，需进行多次测量才能确定其尺寸的场合，计算误差时去除部品本身的偏差。
4、部品内偏差分析法的要求•选择能够代表整个过程范围的5个部品；•选择2-3个测量人员；•每人测定每个部品时同时记录最大值和最小值；•每人对每个部品尺寸重复测量2-3次。
特点：①、可以用于特殊形状部品（如图形）的测量系统分析；②、可以识别测量人员、测量仪器、被测部品的误差。
5、简略法简略法是一种简单的测量系统分析方法，可以迅速对测量系统做出评价。
六西格玛咨询公司谈MSA
在工作过程中，经常有人会问到MSA的相关知识点，一直想要就测量系统分析（MSA）相关内容作一些总结，种种原因一直未能实现，今天算是开了个头。
是的，只能开头，MSA内容非常多，只能普及一些基本概念和个人的感悟，希望大家有不同看法，可以相互交流。
（一）什么是MSA？
测量系统分析（Measurement System Analysis），缩写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成分。
简单地说测量系统分析就是“对测量系统所作的分析”。
为了理解MSA的含义，我们可以把它分解成两个部分，一个是“测量系统”，一个是“分析”。
（二）什么是测量系统？
我们知道测量就是一个对被测特性赋值的过程，测量系统其实就是这个赋值过程涉及到的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员环境等要素的集合。
系统中各个要素对测量结果的影响可能是独立的，也可能是相互影响的。
（三）什么是“分析”？
测量系统分析的根本对象不是零件，而是测量系统输出的变差。
“分析”代表了一系列的分析方法，具体方法，下面将介绍：（四）MSA的目的
MSA的目的就是通过测量系统输出变差的分析，判断测量系统是不是可接受的，如果不可接受，进而采取相应的对策。
需要注意的是，世界上没有绝对完美的测量系统，因此测量系统误差可以减少但不能绝对消除。
在质量领域我们把变差视为头号大敌，认为变差小是一种美。
然而在自然界，变差就是多样性，本身就是一种美。
MSA量測系統分析Measurement System Analysis哪個製程較好呢？•什么是正确度(Accuracy) ?•什么是稳定性(Stability) ?真值正确度量測系統的平均值* 真值是利用最准确的测量装备测量时所得到的值.实际值(真值)和观察平均之间的差异.最少2次以上在不同时期对同样的部品利用同样的Gage 测量时所得到的测量平均值之间的差异.儀器設备因磨损,气温,湿度等环境变化和时间的经过而对测量结果产生影响.稳定性Time 1Time 2时间经过正确度偏差大正确度偏差小LSLUSL测定值真值真值测定值在Gage 的规定的操作范围内比较正确度后进行评价.即,在规定的操作范围内的两个极限区间最少各研讨次正确度后得到的差值Gage 通常是在操作范围的下限(或者规格值)比上限它的正确度差.•什么是线性(Linearity) ?对Gage 的操作范围或者Spec 范围的正确性.什么是重复性(Repeatability) ?重复性(Repeatability) :“得到具有一贯性的结果”反复测量时的变異一名测量者对同样的部品用同样的仪器对同样的特性在比较短的时间内反复测量时所发生的测量值的变異这是因量具設备而发生的变異.测量者A 测量者B测量者C 再现性什么是再现性(Reproducibility) ?对同一个部品的同样的特性利用同样的仪器几个人测量时产生的测量者之间的测量值平均之间的差异这是因评价人而发生的变異.什么是精密度(Precision) ?Ho : Bias ＝0 Ha : Bias ≠0mu not = 0.8Variable N Mean StDev SE Mean 95.0% CI T P ▲Bias = 0.75 –0.8 = -0.05▲%Bias =| Bias |Process VariationX 100| -0.05 |0.70X 100== 7.1%▲Bias = 测量值的平均–基准值(真值)▲%Bias =| Bias |Process VariationX 100 (因製程变異发生的偏倚的百分比)▲%Bias =| Bias |ToleranceX 100 (对允许公差的偏倚的百分比)•Process Variation = 6σ•Tolerance = USL -LSL在测量范围全领域基准值和测量平均值一致/没有偏倚正确地测量.在测量范围全领域具有常数倍数的偏倚. / 虽有偏倚但是因为大小一定所以可以容易调整.基准值基准值测量平均偏倚偏倚测量平均基准值基准值基准值测定平均偏倚2311.01.5偏倚基准值▲Linearity = | ▲%Linearity =Linearity Process VariationX 100* Process Variation = 6σ= | 倾斜度| x 100▲回归模型: y = a + bxy : Bias x : 基准值b : 倾斜度Gage R&R 步骤步骤1. 选定代表製程长期变动的10个樣本2. 量测儀器的校正3. 让第一个作业者对所有樣本任意顺序各做一次量测(Blind Measurement)4. 让第二个作业者按同样地方法实施(所有作业者相同)5. 以同样的方法按必要的次数重复量测6. 得到的DATA输入Minitab并进行分析24.0324.0424.03“选定的樣本是否如实反映工程的散布?”如果这个值均匀，意味樣本没能如实反映工程的散布。
