测量系统分析-偏倚

⼲货｜测量系统分析之偏倚、线性、稳定性！前⾔
与⽣产过程能⼒验收流程相似，测量过程能⼒验收包括测量设备能⼒验收→测量过程能⼒验收→
监控测量过程的稳定性。

本⽂将介绍监视测量过程的稳定性，同时也给⼤家介绍与偏倚相关的
三个概念——偏倚、线性、稳定性！
1
偏倚、线性、稳定性定义
偏倚、线性、稳定性是都跟偏倚相关的⼀组概念，线性是量程上的偏倚，稳定性是时间上的偏
倚：
2
偏倚
⾸先，我们了解偏倚的概念，偏倚采⽤假设检验法进⾏研究，研究⽅法如下：
总结：按如上的⽅法分析，如果统计的t值位于95%置信区间内，说明偏倚可接受；如果不位于
置信区间内，说明偏倚不可接受，须调零。

3
线性
线性计算⽐较复杂，可以按如下步骤借助统计⼯具辅助进⾏线性分析：
采⽤Minitab如下功能辅助功能进⾏线性分析：
4
稳定性
稳定性分析类似于⽣产⽤控制图，参考如下⽅法实施：。

测量系统分析（MSA）测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。

测量后能够给出连续性的测量数值的为计量型测量系统；而只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。

“计量型”测量系统分析通常包括(Bias)、稳定性(Stability)、(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability&Reproducibility，简称R&R)。

在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。

测量：是指以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。

我们通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣，并用它们控制测量系统的偏倚和波动，以使测量获得的数据准确可靠。

有效测量的十原则：1.确定测量的目的及用途。

一个尤其重要的例子就是测量在质量改进中的应用。

在进行最终测量的同时，还必须包括用于诊断的过程间测量。

2.强调与顾客相关的测量，这里的顾客包括内部顾客与外部顾客。

3.聚集于有用的测量，而非易实现的测量。

当量化很困难时，利用替代的测量至少可以提供关于输出的部分理解。

4.在从计划到执行测量的全程中，提供各个层面上的参与。

那些不使用的测量最终会被忽略。

5.使测量尽量与其相关的活动同时执行，因为时效性对于诊断与决策是有益的。

6.不仅要提供当期指标，同时还要包括先行指标和滞后指标。

对现在及以前的测量固然必要，但先行指标有助于对未来的预测。

7.提前制订数据采集、存储、分析及展示的计划。

8.对数据记录、分析及展示的方法进行简化。

简单的检查表、数据编码、自动测量等都非常有用，图表展示的方法尤为有用。

9.测量的准确性、完整性与可用进行阶段评估。

其中，可用性包括相关性、可理解性、详细程度、可读性以及可解释性。

10.要认识到只通过测量是无法改进产品及过程。

基本概念：3.稳定性：测量系统保持其位置变差和宽度变差随时间恒定的能力。

4.偏倚：观测平均值（在重复条件下的测量）与一参考值之间的差值。

测量系统分析报告MSA五性在制造业和质量控制领域，测量系统分析（Measurement System Analysis，简称 MSA）是一项至关重要的工作。

它有助于确定测量设备、方法和操作人员是否能够准确可靠地获取数据，从而保证产品质量和生产过程的稳定性。

MSA 通常包括五个特性的评估，即准确性、精确性、稳定性、重复性和再现性。

接下来，让我们详细了解一下这五个特性。

一、准确性（Accuracy）准确性是指测量结果与真实值之间的接近程度。

简单来说，就是测量是否正确。

如果一个测量系统的准确性差，那么即使测量结果很稳定和精确，也无法提供有价值的信息。

要评估测量系统的准确性，通常会使用偏倚（Bias）这个概念。

偏倚是测量值的平均值与参考值之间的差异。

例如，我们用一把尺子去测量一个标准长度为 10 厘米的物体，如果多次测量的平均值是 98 厘米，那么就存在－02 厘米的偏倚。

为了减少偏倚，提高准确性，我们需要对测量设备进行定期校准，确保其与标准值保持一致。

同时，操作人员的培训和正确的测量方法也对准确性有着重要的影响。

二、精确性（Precision）精确性反映的是测量结果的重复性和再现性。

重复性（Repeatability）指的是在相同条件下，由同一个操作人员使用同一测量设备对同一零件进行多次测量所得结果的一致性。

而再现性（Reproducibility）则是不同操作人员、不同测量设备或在不同环境条件下对同一零件进行测量所得结果的一致性。

如果一个测量系统的精确性好，那么无论谁来测量，或者在什么条件下测量，得到的结果都应该非常接近。

例如，在测量一个零件的尺寸时，如果同一个人多次测量的结果差异很小，或者不同的人测量的结果也很相近，那么这个测量系统的精确性就比较高。

为了提高精确性，我们需要选择合适的测量设备和测量方法，同时对操作人员进行充分的培训，减少人为因素的影响。

三、稳定性（Stability）稳定性是指测量系统在一段时间内保持其性能的能力。

版本：8日期：2020.02.10量测系统分析作业系统Measurement System Analysis (MSA)一，前言1.所谓『测量系统』是指用来对被测特性的操作、程序、量具、设备、以及操作人员的集合。

2.理想的量测系统应对所测量的任何产品，具有错误分类为零的概率的统计特性。

3.遗憾的是，具有这样理想的统计特性的测量系统几乎是不存在，但是过程管理却又一定要运用到量测系统。

为此，过程管理者不得不采用统计特性不太理想的测量系统。

4.因此需要运用统计方法，评估量测系统可接受程度，以便适切选用一个可以接受的量测系统。

二，进行MSA之前提量测系统包含设备、操作者与场地等之组成，各项操作上之不确定性造成量测结果的变异，在进行系统分析之前，必须进行必要之管制及监督和维持量测过程(包括设备、程序和操作者之技能)，使其处于统计管制状态下，才能得到稳定可靠之评量结果，也能确保确实得到系统实际之量测能力。

在此同时，管理阶层有责任识别对数据的统计特性，也有责任确保用哪些特性作为选择一个测量系统的基础，以及测量它们的可接受方法。

在评价一个测量系统时需要确定三个基本问题，1)测量系统有足够的分辨能力吗？2)这种测量系统在一定时间内是否在统计上保持一致？3)这些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？三，MSA方法选择量测系统分析就是评量其"再现性(Repeatability)"及"再生性(Reproducibility)"(Gage R&R)吗？Gage R&R可衡量提供一量测系统总和量测能力之统计指标，因此容易形成MSA=Gage R&R的看法，但这并非完全正确。

应依照量测系统用以测定质量特性之需求，决定所需要具备哪些可被接受之统计特征，这些特征包括"五性一力"："五性"(1)偏移(Bias)(2)稳定性(Stability)(3)线性(Linearity)(4)再现性(Repeatability)(5)再生性(Reproducibility)"一力"(1)鉴别力/分辨力(Discrimination)四，MSA作业系统本量测系统分析(MSA)作业系统包含以下常用MSA方法，摘要说明重点如下：(1)偏移(Bias)：指由同一操作人员使用相同量具，量测同一零件之相同特性多次数所得平均值与工具室或精密仪器量测同一零件之相同特性所得之真值或基准值之间的偏差值。

MSA测量系统分析——确定偏倚的指南偏倚主要是从测量的准度（Accuracy）来评价测量系统。

偏倚(Bias)：偏倚的特性，是指数据相对基准（标准）值的位置。

➢测量的观测平均值和基准值之间的差异➢测量系统的系统误差分量确定偏倚指南--（独立样件法）进行研究1）获取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。

如果不到，选择一个落在生产测量的中程数据的生产零件，指定其为偏倚分析的标准样本。

在工具室测量这个零件n≥10次，并计算这n个读数的均值。

把均值作为“参考值”。

可能需要具备预期测量值的最低值、最高值及中程数的标准样本是理想的。

完成此步后，用线性研究分析数据。

2）让一个评价人，以通常方法测量样本n ≥10次结果分析-作图法3）确定每个读数的偏倚4）相对于基准值将数据画出直方图。

评审直方图，用专业知识确定是否存在特殊原因或出现异常。

如果没有，继续分析，对n<30时的解释或分析，应当特别谨慎。

5）计算n个读数的均值。

6）计算重复性标准偏差（参考量具研究，极差法，如下）：如果GRR研究可用(且有效),重复性标准偏差计算应该以研究结果为基础。

7)通过以下公式计算确定重复性的可接受性%EV = 100〔EV/TV 〕= 100 〔σ重复性/TV 〕8）确定偏倚的 t 统计值 （t-statistic ）n rb σσ=9）如果0落在偏倚值附近的1-α 置信度界限内，则偏倚在α 水准上是可接受的。

● 与 t 偏倚 有关的P 值小于α，或者 ● 根据偏倚差值，0在1-α置信区间内偏倚 -〔σb （tv,1-σ/2）〕≤ 0 ≤ 偏倚 + 〔σb （tv,1-σ/2）〕 当 v=n-1并且t v,1-σ/2被发现使用标准t 表格案例分析：某测量员对基准值为L=6.00mm 的块规重复测量15次，得到以下测量结果：Index Result Bias 1 5.8 -0.2 2 5.7 -0.3 3 5.9 -0.1 4 5.9 -0.1 5 6 0 6 6.1 0.1 7 6 0 8 6.1 0.1 96.40.4偏倚分析结论：0落在偏倚值附近的1-α置信度区间内，该测量系统的偏倚在α水准上是可接受的。