MSA知识讲解及MSA分析

MSA –测量系统分析引言MSA（测量系统分析）是一种用于评估和验证测量系统准确性和可靠性的方法。

在许多行业中，准确的测量数据对于产品质量和过程改进至关重要。

因此，对测量系统进行分析和评估是确保数据质量的关键步骤。

本文将介绍MSA的基本概念、主要组成部分和常见的分析方法，以及如何使用Markdown文本格式输出。

MSA的概述测量系统是指用于测量和收集数据的工具、设备和方法。

这些测量系统可以包括各种仪器、传感器、计量设备和人工操作。

MSA的目标是确定测量系统的偏差、重复性和稳定性，以评估测量过程的可靠性和准确性。

MSA的主要目标是确定测量系统的变异来源，并分析其对于测量结果的影响。

通过评估测量系统的可行性和稳定性，我们可以确定任何必需的改进和修正。

MSA的组成部分MSA包括以下三个主要组成部分：1.制程能力分析（PPK）：通过对测量系统进行评估，确定其是否能够满足产品或过程的需求。

制程能力分析是一种量化的方法，用于确定测量系统能够产生多大程度的变异。

2.重复性与再现性分析：重复性是指在同一测量条件下进行多次测量时，测量结果之间的差异。

再现性是指在不同测量条件或不同测量者之间进行测量时，测量结果之间的差异。

通过对重复性和再现性进行分析，可以确定测量系统的一致性和可靠性。

3.精确度分析：精确度是指测量结果与真实值之间的接近程度。

通过与参考标准进行比较，我们可以评估测量系统的准确性和偏差。

常见的MSA分析方法以下是几种常见的MSA分析方法：1.方差分析（ANOVA）：ANOVA是一种统计分析方法，用于分解测量变异的来源。

通过将测量结果进行分解，我们可以确定各个变异来源的贡献程度，并确定潜在的改进措施。

2.控制图：控制图是一种用于监控和分析过程变异的图表。

通过绘制测量结果的控制图，我们可以可视化测量系统的偏差和变异，并及时发现异常情况。

3.直方图：直方图是一种图表，用于显示测量结果的频率分布。

通过绘制测量结果的直方图，我们可以了解测量数据的分布情况，并判断测量系统的精确度和稳定性。

读完此文，终于懂了MSA（测量系统分析）1、什么是MSA？MSA是Measure System analyse的第一个字母的缩写。

2、为什么叫测量系统而不是测量工具或测量仪器？因为影响测量结果的因素除了所使用的仪器外，还包括测量的标准、操作人员的使用方法、读数误差、夹具的松紧、环境温度等综合因素。

(人、机、料、法、环)使用的仪器是好的，并不意味着测量出的结果就是准确的，因此称为测量系统。

是对影响测量结果的因素的综合分析.3、为什么要做MSA？是为了对所使用的测量系统做一个科学、系统的分析和评定，保证测量出的结果是真实、有效的（六西格玛中强调用数据说话）。

4、量具经过校验是合格的，是否可以不用做MSA分析？现在要用一把千分尺测量槽的直径。

千分尺长期测量这一款产品，两个接触面上因为磨损出现了一个和产品直径相对应的圆弧（如红线所示）。

校验时测量标准块用的接触面的最高点，因此校验是合格的。

但如果拿来测量产品，就会因为圆弧而有一定的误差。

5、MSA分析的前提A、选择合适的量具：必须保证量具有足够的分辩率力，最少满足1/10原则。

分辩力太低不能探测出过程中的变差。

B、测量系统是稳定而且受控制的，即不能包括特殊变差在内。

如有特殊变差则不能用于控制。

6、哪些情况下需做MSA分析？·购买的新量具；·根据顾客要求或过程要求；·持续改进的过程中，测量数据之前；·按PPAP的要求，所有CP中提到的量具都需要进行分析。

对于用同一个量具测量多个尺寸的情况，则选择KPC尺寸或公差最小的尺寸进行分析。

7、MSA方法的分类· 计量型分析（极差法、均值极差法等）· 计数型分析（交叉法）· 破坏型分析（嵌套法）8、基本术语MSA中的术语很多，主要是分析以下几项，合称MSA的五性（详见下页图示）：·偏倚·线性·稳定性·重复性和再现性，合称R&R或GRR偏倚：实际测量值和真值间的差值·通常又被称为”准确度“，但是因为准确度还有其它多种意思，因此不建议用准确度来代替”偏倚“。

超详细MSA测量系统分析讲解MSA（Measurement System Analysis）是一种用于评估测量系统准确性和可重复性的方法。

它被广泛应用于各种工业领域，特别是质量管理和过程改进领域。

下面将详细介绍MSA的一些关键概念和测量过程。

首先，MSA的主要目标是确保测量系统能够准确地衡量一个过程或产品的特性。

测量系统可以是任何用于测量的工具、设备或方法，如卡尺、天平、人工测量等。

为了评估测量系统的准确性和可重复性，主要使用以下几个指标：1. 精确度（Accuracy）: 指测量结果与真实值之间的接近程度。

通常通过与已知的标准进行比较来评估。

2. 可重复性（Repeatability）: 指在重复测量同一样本时，测量系统的结果之间的一致性。

这可通过多次测量同一样本并比较结果来评估。

3. 重现性（Reproducibility）: 指在不同的条件下，不同操作员使用相同的测量系统测量同一样本时，测量结果之间的一致性。

现在，我们将介绍MSA的几个主要步骤：1.选择适当的测量系统：首先需要确定要使用的测量系统，这取决于所需测量的特性以及资源和时间的限制。

为了选择合适的测量系统，需要考虑其测量范围、精度和可靠性等因素。

2.收集数据：在进行MSA时，需要收集足够的数据量以便对测量系统进行分析。

数据收集可以通过抽样、重复测量或使用模拟数据等方式进行。

3.分析数据：收集到数据后，需要对其进行统计分析。

常用的分析方法包括直方图、均值-方差图和相关性分析等。

通过这些分析，可以计算出测量系统的准确性和可重复性指标。

5.评估测量系统：通过上述步骤，可以评估测量系统的准确性和可重复性，并确定它是否符合要求。

如果发现测量系统存在问题，可以采取改进措施，如校准、调整或更换测量设备等。

需要注意的是，MSA不仅适用于新的测量系统，也适用于已经在使用的测量系统。

对于已经在使用的测量系统，MSA可以帮助识别潜在的问题并提出相应的改进建议。

测量系统分析（MSA）知识科普一、什么是MSA？测量系统分析，英文Measurement System Analysis，缩写MSA，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”。

01.什么是测量系统？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。

02.什么是“分析”？其实，如果要较个真，我们可以说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。

MSA要回答的问题是：我们测量出来的数据在多大程度上代表了真实的数据？尽管我们永远不能确保测量出绝对准确的数据，但如果采集的数据偏差过大，那么这些数据就没有分析意义，可见MSA是非常关键的。

二、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。

三、MSA方法论MSA涉及多种方法，每一种都跟统计有关。

对大多数人来说，这些方法往往难以被记住，包括我自己。

为了便于理解记忆，我们先对“变差”进行剥丝抽茧，即进行结构，看看那些指标可以用于表征测量系统的测量变差。

弄清楚了这些指标，MSA方法论也就清晰可见了。

第一层：测量观察到的总变差（Observed Variation）=零件间变差（Unit-to-unit variation）+ 测量系统误差（Measurement system Error)其中零件间变差是指不同零件间客观存在的真实差异，由零件本身决定；测量系统误差就是我们MSA的对象，即由测量系统能力决定的测量偏差。

第二层：测量系统误差（Measurement system Error)=精确度（precision) + 准确度（Accuracy）精确度研究的是测量变差的波动范围，没有考虑与真值的差异；准确度研究的是测量变差离真值（或参考值）的差异。

量测系统分析(MSA)目录第1章量测系统介绍1.1 概述、目的、术语 11.2 量测系统之统计特性 21.3 量测系统的标准 31.4 量测系统的通则 31.5 选择/制定检定方法 3第2章量测系统之评价2.1概述 52.1.1鉴别力 52.1.2量测系统变异的类型72.2量测系统分析82.2.1再现性82.2.2再生性92.2.3零性间变异102.2.4偏性102.2.5稳定性112.2.6线性132.2.7范例说明152.3量测系统研究之准备202.4计量值量测系统之研究212.4.1稳定性之准则212.4.2偏性之准则212.4.2.1独立取样法212.4.2.2图表法222.4.2.3分析232.4.3再现性与再生性之准则232.4.3.1全距法232.4.3.2平均值与全距法232.4.3.2.1执行研究242.4.3.2.2图表分析262.4.3.2.3计算及研究342.4.3.3变异数分析法382.5量具绩效曲线432.6计数值量具研究472.6.1短期法472.6.2长期法48第3章附录3.1标准常态分配表523.2常数表543.3如何适当的选用量测系统分析流程553.4表格56量测系统分析3.0版(Measurement System Analysis)第1章量测系统介绍1.1概述、目的、术语1.1.1概述我们知道，一个制程的状况必须经由量测来获取相关信息，因此量测数据将会决定制程是否应被调整，如果统计结果，制程超出管制界限，即制程能力不足时，则须对制程作某些调整，否则，制程将会在无调节的状态下运作。

量测数据的另一用途是可以检视二个或更多变异彼此之间是否存在某种关系性，如塑料件的尺寸将与进料温度有关。

因此，量测数据的品质对于制程分析结果占有相当重要的因素，为了确保分析结果不致对制程误判，就必须重视数据的品质。

量测数据品质与制程是否在稳定状况下所获得的多种量测有关，若在稳定状况下所获得某一特性的量测数据，其结果”近似于”该特性的标准值，则数据品质可谓”高”；若某些或全部数据偏离标准值甚远，则数据品质可谓”低”。

MSA系统分析简介及 实操（minitab)一.MSA的作用：了解测量系统是否有足够的能力来侦测出产品或制程参数的变更。

二.MSA分析的对像只要控制计划当中所提出的测量系统就必须进行分析。

Ø包含产品特性Ø包含过程特性三.MSA分析的内容主要的分析如下：Ø人员的变异情形Ø仪器的变异情形Ø产品的变异情形或过程参数的变异情形。

四.量规仪器的选择Ø 量规仪器的选择，首先是有关分辨率的要求。

Ø 分辨率：仪器的最小跳动值，请切记录是最小跳动值，而不是最小刻度值。

Ø选择的标准：在于考虑仪器必须有能力侦测出产品或制程的变化，所以一般的通用要求要在规格的1/10以下。

測量系統變異的分布特性,1)位置穩定性 (Stability) 偏倚 (Bias) 線性 (Linearity)2)寬度或範圍重復性 (Repeatability) 再生性 (Reproducibility)计量型MSA：计數型风险分析法信号分析法数据解析法计数型MSA计量型偏倚分析变异分析稳定性分析法破坏性MSA计量型位置分析离散分析偏倚分析线性分析重复性分析稳定性分析再现性分析稳定性分析偏倚(Bias)真值观测平均值偏倚偏倚：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级别的测量设备进行多次测量，取其平均值而定之。

计量型MSA：线性(Linearity)量程基准值观测平均值基准值线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值观测平均值基准值无偏倚有偏倚重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。

再现性(Reproducibility)再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。

再现性稳定性(Stability)稳定性时间1时间2稳定性，是指测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。

MSA测量系统解析简介MSA〔测量系统分析〕是一种用于评估和分析测量系统的方法。

它可以帮助我们确定测量系统的准确性、稳定性和可重复性，从而评估测量系统是否能够提供可靠的测量结果。

本文将对MSA方法进行解析，并介绍其相关内容和步骤。

MSA的意义在很多领域，测量都是非常重要的。

无论是生产线上的质量控制，还是科学实验中的数据采集，准确的测量结果都是根底。

而测量系统的准确性和稳定性那么直接关系到数据的可靠性和可重复性。

因此，进行MSA分析是非常必要和重要的。

MSA可以帮助我们找出测量系统中的误差和变异，进一步优化测量过程，提高测量结果的准确性和可靠性。

通过对测量系统的分析，可以帮助我们确定适宜的修正和校准方法，从而提高测量系统的性能。

MSA的步骤1. 确定测量目标和标准在进行MSA分析之前，首先需要明确测量目标和标准。

这包括确定要测量的特征、测量方法和测量标准。

只有在明确了测量目标和标准之后，才能进行后续的分析和评估。

2. 进行稳定性分析稳定性分析是MSA分析的第一步，它用于确定测量系统的长期稳定性。

通常可以使用统计方法，如控制图或范围图来分析测量数据的稳定性。

通过分析数据的稳定性，可以确定测量系统是否存在非随机误差或异常值。

3. 评估准确性准确性评估是MSA分析的重要步骤，它用于确定测量系统的系统误差。

通常可以使用比照测量、重复测量或参考标准等方法来评估测量系统的准确性。

通过评估准确性，可以确定测量结果与真实值之间的偏差。

4. 评估可重复性可重复性评估是MSA分析的另一个重要步骤，它用于确定测量系统的随机误差。

通常可以使用重复测量或方差分析等方法来评估测量系统的可重复性。

通过评估可重复性，可以确定测量结果在屡次测量中的一致性和变异程度。

5. 分析测量系统误差来源在评估了准确性和可重复性之后，还需要进一步分析测量系统误差的来源。

这可能涉及到测量仪器、操作人员、环境条件等因素。

通过分析误差来源，可以确定改良测量系统的措施和方法。

MSA的定义与分析方法的分类1. 引言随着信息技术的发展和应用的普及，企业的信息系统也越来越复杂。

为了更好地管理这些复杂的系统，微服务架构（Microservices Architecture，简称MSA）的概念被提出。

MSA是一种以小型、独立、自治的服务为基础的系统架构模式。

本文将对MSA的定义进行解释，并深入探讨MSA的分析方法的分类。

2. MSA的定义MSA是一种将一个大型软件应用拆分成一组小型、独立的服务的架构模式。

在MSA中，每个服务都运行在独立的进程中，使用轻量级的通信机制进行交互。

这些服务可以独立部署、扩展和升级，从而提供更高的系统灵活性和可维护性。

MSA的核心原则包括服务自治性、服务独立性、分布式系统的横切关注点处理、按业务功能进行服务划分等。

通过将复杂的系统分解成独立的服务，MSA可以降低耦合性，提高系统的可测试性和可扩展性。

3. MSA的分析方法的分类MSA的分析方法主要包括架构分析方法和服务分析方法。

3.1 架构分析方法架构分析方法是指分析和评估MSA的整体架构。

在MSA中，不同的服务之间存在依赖关系和交互模式，这对整体架构的设计和演化都有重要影响。

常用的架构分析方法包括：•服务划分方法：根据业务功能和领域模型，将系统拆分成小型、独立的服务。

可以采用领域驱动设计（DDD）的方法来划分服务边界。

•服务通信方法：选择合适的通信机制，如REST、消息队列等，来实现不同服务之间的数据交换和通信。

•服务部署方法：确定每个服务的部署方式和位置，考虑到容器化和云原生的技术，可以使用Docker和Kubernetes等技术来进行服务的部署和管理。

•服务扩展方法：根据系统的负载情况，进行服务的横向和纵向扩展，以提高系统的性能和可伸缩性。

•服务监控方法：设计和实现合适的监控和报警机制，通过集中式的日志和指标收集，提供对整个MSA系统的实时监控和问题定位。

3.2 服务分析方法服务分析方法是指对单个服务进行分析和评估。