测量系统分析方法
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MSA测量系统分析流程及方法
MSA测量系统分析流程及方法MSA（测量系统分析）是对测量系统稳定性、可靠性和能力的评估，用于确认测量结果的准确性和可靠性。
它可以用于评估任何测量系统，包括设备、仪器和应用程序。
以下是MSA的流程和方法：1.确定测量系统的目的和应用：在开始MSA之前，首先需要明确测量系统的目的和应用。
这将有助于确定需要分析的关键因素以及选择适当的方法。
2.选择测量系统分析方法：根据测量系统的类型和目的，选择适当的MSA方法。
常见的方法包括GR&R（重复性与再现性）分析、准确性、稳定性和线性度分析。
3.收集数据：使用标准样本或实际样本来收集测量数据。
应该保证数据具有代表性和充分，以便能够全面评估测量系统的性能。
4.重复性与再现性（GR&R）分析：这是评估测量仪器和操作员之间的可重复性和再现性的方法。
它通常包括重复性（同一操作员重复测量同一样本）和再现性（不同操作员在不同时间重复测量同一样本）的分析。
5.准确性分析：准确性是评估测量结果与真实值之间的偏差程度。
可以使用标准样本或比较方法（如正交试验）来评估准确性。
如果测量系统有偏差，可以进行校正，以提高测量的准确性。
6.稳定性分析：稳定性是指测量系统的输出是否随时间而变化。
稳定性分析可以通过收集数据的不同时间点来进行。
7.线性度分析：线性度是指测量系统对于不同输入值的响应是否是线性的。
线性度分析可以通过收集不同输入值对应的测量数据来进行。
8.分析结果和改进措施：对收集到的数据进行分析，并得出结论和建议。
如果测量系统的性能不符合要求，应制定相应的改进措施，例如修理、更换或校准测量设备，培训操作员，改进测量方法等。
9.持续监控和改进：MSA是一个持续改进的过程，应确保测量系统的性能得到持续监控和改进。
定期重复MSA分析，以确保测量系统的稳定性和准确性，及时发现和纠正潜在问题。
总结起来，MSA的流程包括确定目的和应用、选择方法、收集数据、进行分析，最后制定改进措施和持续监控。
MSA-测量系统分析-GRR
方差的百分比。(过程改变了吗？) 当判断部件是否合格时，用Gage R&R的均方差占公差的百分比 可重复性 – 设备误差 可再现性 – 评估员误差 Gage R&R > 30% ，系统需要改进。
思考题 1
MSA被广泛应用于评估针对机械特性的测量系统， 那么：
针对电气特性（如本公司产品的BB, RF特性）的 测量系统（BT, FT） ，是否也一样适用？
● 误差超过30% — 不可接受的，必须改进测量系统。
测量系统的最终可接受性不应该单纯由一组指数来决定。测 量系统的长期表现也应该利用长性能的图形分析得到评审。
5、系统测量中的注意点：
为最大限度地减少误导结果的可能性，应采取下列步骤：
1> 测量应按照随机顺序，以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变 化将随机分布。
4、小结
√ 误差是不可避免的，有测量就有误差。 √ 误差来自测量系统。 √ 误差随着测量系统、时间的改变而变化，从而产生
误差的变异，即测量变异。 √ 通过改进测量系统，可以减小误差。
内容
一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析
1、名词解释
变差 √评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意
识、疲劳 √环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动 √错误的假设—稳定，适当的操作 √缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好 √量具误用 √失真（量具或零件）、缺乏坚固性 √应用—零件量、位置、观测误差（易读性、视差）
4、造成再现性误差的原因
3、如何“减小”误差？
- 多次测量取平均值 - 多人测量取平均值 - 使用更“高级”的测量设备 - 改进测量方法 - 使用辅助工具 - 向更高级别的标准看齐 - 培训 - 测量环境的要求 - 改进被测工件，方便测量
思考题 1
MSA被广泛应用于评估针对机械特性的测量系统， 那么：
针对电气特性（如本公司产品的BB, RF特性）的 测量系统（BT, FT） ，是否也一样适用？
● 误差超过30% — 不可接受的，必须改进测量系统。
测量系统的最终可接受性不应该单纯由一组指数来决定。测 量系统的长期表现也应该利用长性能的图形分析得到评审。
5、系统测量中的注意点：
为最大限度地减少误导结果的可能性，应采取下列步骤：
1> 测量应按照随机顺序，以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变 化将随机分布。
4、小结
√ 误差是不可避免的，有测量就有误差。 √ 误差来自测量系统。 √ 误差随着测量系统、时间的改变而变化，从而产生
误差的变异，即测量变异。 √ 通过改进测量系统，可以减小误差。
内容
一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析
1、名词解释
变差 √评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意
识、疲劳 √环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动 √错误的假设—稳定，适当的操作 √缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好 √量具误用 √失真（量具或零件）、缺乏坚固性 √应用—零件量、位置、观测误差（易读性、视差）
4、造成再现性误差的原因
3、如何“减小”误差？
- 多次测量取平均值 - 多人测量取平均值 - 使用更“高级”的测量设备 - 改进测量方法 - 使用辅助工具 - 向更高级别的标准看齐 - 培训 - 测量环境的要求 - 改进被测工件，方便测量
测量系统分析报告怎么做
测量系统分析报告怎么做引言测量系统分析报告是一种用于评估和改进测量系统性能的重要工具。
测量系统的准确性和稳定性对于许多行业和应用非常关键，因此对测量系统进行分析和改进是必不可少的。
本文将介绍制作测量系统分析报告的步骤和方法，并提供一些注意事项和实用建议。
步骤一：确定测量系统的目标在开始分析测量系统之前，首先需要明确测量系统的目标。
这包括确定测量系统的用途、所需精度和稳定性的要求，以及需要测量的特定参数或变量。
只有明确了测量系统的目标，才能有效地进行后续的分析和改进。
步骤二：收集测量数据为了分析测量系统的性能，需要收集一定数量的测量数据。
这些数据应该包括测量系统所涉及的所有变量，并且应该代表实际应用中的各种情况和条件。
收集数据的过程应该遵循科学的方法，确保数据的准确性和可靠性。
步骤三：数据预处理在对收集的数据进行分析之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、异常值处理和数据转换等步骤。
这些预处理的目的是确保数据的质量和可靠性，以便后续的分析和统计可以得出准确的结论。
步骤四：测量系统能力分析测量系统能力分析是评估测量系统性能的关键步骤。
在这一步骤中，需要使用适当的统计方法和工具对收集的数据进行分析。
常用的测量系统能力分析方法包括测量系统能力指数（Cp、Cpk）、方差分析（ANOVA）、误差分析等。
通过这些分析，可以得出测量系统的能力指标，评估系统的稳定性和准确性，从而为后续的改进措施提供依据。
步骤五：改进措施的制定在对测量系统进行分析之后，根据分析结果可以确定改进措施。
改进措施可能包括校准和调整测量设备、优化测量过程、改进操作规程等。
改进措施的制定应该基于对测量系统性能的详细了解和分析结果，同时也要考虑到实际应用的要求和可行性。
步骤六：实施改进和监控效果在确定了改进措施之后，需要实施这些措施，并监控改进效果。
这可以通过再次收集和分析测量数据来实现。
对新采集的数据进行分析，与之前的数据进行对比，以评估改进措施的有效性和效果。
测量系统分析及质量控制
测量系统分析及质量控制测量系统是指用于获取和分析各种尺寸和特征的工具、设备和流程。
它对于制造业和各种其他行业来说至关重要，因为它能够确保产品和服务的准确性、一致性和可靠性。
为了确保测量系统的正确性，必须进行一系列的分析和控制。
在本文中，我们将探讨测量系统分析及其在质量控制中的应用。
第一部分：测量系统分析测量系统分析是指有意识地评估测量系统可能出现的误差、偏差和不确定性。
这种分析通常由专业技术人员在适当的环境下进行。
在进行这种分析时，需要考虑到各种因素，例如测量设备、测量方法、测量对象和环境条件等。
以下是一些常见的测量系统分析方法。
1. 重复性和再现性分析重复性是指在相同测量条件下重复测量同一物品所得到的结果之间的差异。
再现性是指在不同测量条件下测量同一物品所得到的结果之间的差异。
通过重复性和再现性分析，可以确定测量系统的稳定性和准确性。
2. 直线度和平面度分析直线度和平面度是指物体表面偏离真实的直线或平面的程度。
通过直线度和平面度分析，可以确定测量设备的准确性和精度。
3. 单设备多样本分析单设备多样本分析是指使用同一测量设备测量多个相同或类似的物品。
通过这种方法，可以确定测量设备的稳定性和准确性。
以上是一些常见的测量系统分析方法，但不局限于这些。
在实际应用中，根据需要进行具体的分析方法。
第二部分：测量系统质量控制在测量系统分析的基础上，可以对测量系统进行质量控制。
两者有许多相似之处，但也存在一些不同之处。
测量系统质量控制的目的在于确保测量系统的准确性和可靠性。
以下是一些常见的测量系统质量控制方法。
1. 标准化测量环境测量设备必须在一个标准化的环境中使用。
这意味着温度、湿度、光线等条件必须受到控制。
通过维持稳定的环境条件，可以减少测量结果的不确定性。
2. 维护和标定测量设备必须经常进行维护和标定。
这意味着要确保设备处于最佳状态，并能够提供可靠的测量结果。
每台设备必须按照规定的周期进行标定。
标定过程是使用已知尺寸或特征的物品对测量系统进行比较，以确保测量系统的准确性。
测量系统分析MSA--原理和通用方法
b= ∑y/n-a*（∑x/n）
R2=
[∑xy-∑x∑y/n]2 [∑x2-（（∑x）2/n）]*[∑y2-（（∑y）2/n）]
线性由最佳拟合直线的斜率而不是拟合优度（R2 ）的值确定，斜率越低，线性越好。
分辨力对测量系统变差的影响
分 辨 力 合 适 的 控 制 图
0.145 0.144 0.143 0.142 0.141 0.14 0.139 0.138 0.137 0.136 0.135
0.02
0.015
0.01
0.005
0
0.14555(UCL) 控制上限
0.13571(LCL) 控制下限
0.1810(UCL) 控制上限
用规定的检测方式测量每个零件以确定其基准 值和确认包含了被检量具的工作范围；
让通常情况下使用该量具的操作人之一用该量 具测量每个零件12次；
计算每个零件平均值和偏移平均值； 计算回归直线和直线的拟合优度。
线性计算方法
Y=b+aX
其中：X=基准值；Y=偏倚；a=斜率
a=
∑xy-（∑x∑y/n） ∑x2-（∑x）2/n
再现性或评价人变差（AV或σo）由评价人的最 大平均差（XDIFF）乘以一个常数（K2）得出。 K2取决于量具分析中的评价人数量。评价人变 差包含设备变差，必须减去设备变差来校正。 AV=√[XDIFF×K2]2-（EV）2/n*r
n=零件数，r=试验次数
重复性和再现性——数据分析
测量系统变差重复性和再现性（R&R或σm）的 计算是将设备变差的平方与评价人变差的平方 相加并开方得出： R&R=√[(EV)2+(AV)2]
比较，确定测量系统的重复性是否适于应用。
测量系统分析MSAGRR
测量系统分析MSAGRRMSA(测量系统分析)GRR(重复性与再现性)是一种统计方法，用于评估测量系统的准确性和可靠性。
在质量控制和过程改进中，准确的测量是确保产品或过程符合规范要求的关键因素。
本文将详细介绍MSAGRR的概念、目的、步骤以及如何进行数据分析。
一、MSAGRR概念MSAGRR是通过测量系统进行多次测量，并评估测量数据重复性和再现性的一种方法。
重复性是指在相同条件下，同一测量人对同一测量对象进行多次测量得到的结果的一致性；再现性是指在相同条件下，不同的测量人对同一测量对象进行多次测量得到的结果的一致性。
MSAGRR利用统计分析的方法确定各个组成部分对测量结果的影响程度，进而评估测量系统的准确性和可靠性。
二、MSAGRR目的MSAGRR的目的是评估测量系统的准确性和可靠性，确定测量系统是否适用于特定的质量控制和过程改进需求。
通过进行MSAGRR分析，可以识别出测量系统中的问题，进而采取相应的措施进行改进，以提高测量数据的准确性和可靠性。
三、MSAGRR步骤1.确定测量目标：明确需要评估的测量系统和测量对象，明确需要测量的特定要素。
2.收集数据：选择代表性的样本，并由多个测量人在相同条件下对同一测量对象进行多次测量。
每个测量人至少进行10次测量。
3.分析数据：使用统计软件和工具对收集到的数据进行分析，包括计算测量系统的重复性、再现性和误差等指标。
4.判断测量系统的准确性和可靠性：根据分析结果，判断测量系统是否满足质量控制和过程改进的要求。
5.提出改进建议：如果分析结果显示测量系统存在问题，需要提出相应的改进建议，并采取相应的措施进行改进，以提高测量系统的准确性和可靠性。
四、数据分析MSAGRR的数据分析主要包括以下几个方面：1.重复性和再现性分析：分别计算测量系统的重复性和再现性指标。
重复性指标通常采用方差分析方法进行计算，包括组内变异和总变异；再现性指标通常采用方差分析方法进行计算，包括测量人变异和总变异。
简单明了的MSA(测量系统分析)方法
MSA（MeasurementSystemAnalysis）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。
以事实和数据驱动管理，而数据是测量的结果，因此在开展统计分析时，要特别强调数据本省的质量和相应的测量系统分析。
测量：是指对具体事物赋予数值，以表示它们与特定特性之间的关系。
在这个过程中，由人员、仪器或量具、测量对象、操作方法和环境构成的整体就是测量系统。
所谓测量系统分析，是指运用统计学的方法对测量系统进行评估，在合适的特性位置测量正确的参数，了解影响测量结果的波动来源及分布，并确认测量系统是否符合工程需求。
任何实测数据的波动都可以看作过程的波动和测量系统的波动之和，即σ2总=σ2过程+σ2测量系统六个常见的测量系统评估项目稳定性、偏倚、线性、分辨率、重复性和再现性。
其中偏倚是测量系统准确度的度量。
01偏倚Bias测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值02线性表征量具预期工作范围内偏倚值的差别03稳定性表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统偏倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的04重复性指同一个评价人，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值（数据）的偏差05再现性指由不同的评价人，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偏差通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。
测量系统的准确性可以通过对设备的校准等对测量系统进行维护、监控，也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题。
工程上通常用测量系统的精确性也就是其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。
测量系统分析流程及方法测量系统分析是一项重要的系统工程。
测量系统分析方法
测量系统分析方法在测量系统中，测量数据的准确性和可靠性非常重要。
无论是在生产过程中的质量控制还是在科学研究中，正确的测量结果都是做出准确决策的基础。
因此，必须对测量系统进行分析，以确保其满足要求，并提供可靠的结果。
MSA使用一系列统计方法和工具来评估测量系统的性能。
它涉及对测量系统的稳定性、准确度、重复性和再现性等方面进行评估。
首先，稳定性是指测量系统的一个重要属性。
它描述了测量系统是否在相同条件下产生一致的结果。
通过对测量数据的分析，可以确定测量系统是否具有稳定性。
如果测量值在相同条件下有很大的差异，则意味着测量系统不稳定，可能需要进行调整或改进。
其次，准确度是测量系统的另一个关键属性。
它表示测量系统是否接近被测量对象的真实值。
通过与参考值进行比较，可以衡量测量系统的准确度。
如果测量结果与参考值接近，则可以认为测量系统具有较高的准确度。
另外，重复性和再现性是评估测量系统一致性的两个重要指标。
重复性指在相同条件下，同一测量人员对相同对象进行测量时的一致性。
再现性指在相同条件下，不同测量人员对相同对象进行测量时的一致性。
通过对重复性和再现性进行分析，可以确定测量系统是否可靠和一致。
MSA使用一系列工具来评估测量系统的性能，包括测量系统分析图、方差分析、偏倚分析等。
这些工具可以帮助确定测量系统的弱点，并提出改进建议。
最后，一旦发现测量系统存在问题，需要采取适当措施来改善。
这可能涉及校准测量设备、提供培训以改进操作人员的技能，或更换不可靠的测量设备等。
总之，测量系统分析（MSA）是一种评估和改善测量过程的重要方法。
通过对测量系统的分析，可以确保测量结果的准确性和可靠性，为决策提供正确的依据。
在各个领域中应用MSA可以提高质量控制和科学研究的可靠性，从而推动整体业绩的提升。
测量系统分析(MSA)方法
测量系统分析(MSA)方法测量系统分析(MSA)方法**** 1.目的对测量系统变差进行分析评估，以确定测量系统是否满足规定的要求，确保测量数据的质量。
2.范围适用于本公司用以证实产品符合规定要求的所有测量系统分析管理。
3.职责3.1质管部负责测量系统分析的归口管理;3.2公司计量室负责每年对公司在用测量系统进行一次全面的分析;3.3各分公司(分厂)质检科负责新产品开发时测量系统分析的具体实施。
4.术语解释4.1测量系统(Measurement system)：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备以及操作人员的集合，用来获得测量结果的整个过程。
4.2偏倚(Bias):指测量结果的观测平均值与基准值的差值。
4.3稳定性(Stability):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平均值总变差,即偏倚随时间的增量。
4.4重复性：重复性（Repeatability）是指由同一位检验员,采用同一量具,多次测量同一产品的同一质量特性时获得的测量值的变差。
4.5再现性: 再现性(Reproductivity) 是指由不同检验员用同一量具，多次测量同一产品的同一质量特性时获得的测量平均值的变差。
4.6分辨率（Resolution）:测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。
4.7可视分辨率（Apparent Resolution）:测量仪器的最小增量的大小,如卡尺的可视分辨率为0.02mm。
4.8有效分辨率（Effective Resolution）:考虑整个测量系统变差时的数据等级大小。
用测量系统变差的置信区间长度将制造过程变差（6δ）（或公差）划分的等级数量来表示。
关于有效分辨率，在99%置信水平时其标准估计值为1.41PV/GR&R。
4.9分辨力(Discrimination):对于单个读数系统,它是可视和有效分辨率中较差的。
4.10盲测:指在实际测量环境中,检验员事先不知正在对该测量系统进行分析，也不知道所测为那一只产品的条件下,获得的测量结果。
MSA测量系统分析的数据收集和分析方法
适用于在控制条件下收集数据，可以通过实 验室实验或现场实验等方式进行。
制定数据收集计划
设计数据收集表格或问卷
根据数据类型和研究目的，设计合适的数据收 集表格或问卷。
确定数据收集时间和地点
明确数据收集的具体时间和地点，以便进行后 续的数据整理和分析。
确定样本量和抽样方法
根据研究目的和数据类型，确定合适的样本量和抽样方法。
MSA测量系统分析方法
基于测量系统分析（MSA）理论和方法，对测量系统进行 全面的分析和评估，包括测量设备的精度、稳定性、重复 性和再现性等方面的分析和评估。
展望未来发展趋势及挑战
发展趋势
随着智能制造、工业互联网等技术的 不断发展，测量系统将会更加智能化 、自动化和集成化，数据收集和分析 方法也将更加高效、准确和可靠。
分布形态度量
通过偏度和峰度等指标，了解数据分布形态。
推论性统计分析
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计，如点估计和区间估计。
假设检验
提出假设并利用样本数据对假设进行检验，判断假设是否成立。
方差分析
分析不同因素对结果变量的影响程度及显著性。
数据可视化呈现
数据图表展示
利用图表直观展示数据分布、趋势和关系，如柱状图、折线图和 散点图等。
确定关键质量特性
识别产品或过程中需要重点关注的质量特性，这 些特性对产品或过程的质量和性能有重要影响。
3
设定可接受标准
根据质量特性和过程要求，设定测量系统性能的 可接受标准，用于评估测量系统是否满足要求。
选择合适的分析方法
量具重复性和再现性（GR&R）分析
用于评估测量系统的重复性和再现性，判断测量系统误差的主要来源 。
重复性
制定数据收集计划
设计数据收集表格或问卷
根据数据类型和研究目的，设计合适的数据收 集表格或问卷。
确定数据收集时间和地点
明确数据收集的具体时间和地点，以便进行后 续的数据整理和分析。
确定样本量和抽样方法
根据研究目的和数据类型，确定合适的样本量和抽样方法。
MSA测量系统分析方法
基于测量系统分析（MSA）理论和方法，对测量系统进行 全面的分析和评估，包括测量设备的精度、稳定性、重复 性和再现性等方面的分析和评估。
展望未来发展趋势及挑战
发展趋势
随着智能制造、工业互联网等技术的 不断发展，测量系统将会更加智能化 、自动化和集成化，数据收集和分析 方法也将更加高效、准确和可靠。
分布形态度量
通过偏度和峰度等指标，了解数据分布形态。
推论性统计分析
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计，如点估计和区间估计。
假设检验
提出假设并利用样本数据对假设进行检验，判断假设是否成立。
方差分析
分析不同因素对结果变量的影响程度及显著性。
数据可视化呈现
数据图表展示
利用图表直观展示数据分布、趋势和关系，如柱状图、折线图和 散点图等。
确定关键质量特性
识别产品或过程中需要重点关注的质量特性，这 些特性对产品或过程的质量和性能有重要影响。
3
设定可接受标准
根据质量特性和过程要求，设定测量系统性能的 可接受标准，用于评估测量系统是否满足要求。
选择合适的分析方法
量具重复性和再现性（GR&R）分析
用于评估测量系统的重复性和再现性，判断测量系统误差的主要来源 。
重复性
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1范围本方法适用于各类测量系统的影响测量结果的变异来源及其分布的分析方法。
主要包括：分辨力、偏差、线性、稳定性、重复性和再现性、假设试验分析等。
分辨力、偏差、线性、稳定性、重复性和再现性的分析方法适用于计量型测量系统的研究，假设试验分析法适用于计数型测量系统的分析，不可重复的测量系统可选用控制图法分析。
2术语2.1测量系统：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。
2.2测量系统分析：是指检测测量系统以便更好地了解影响测量结果的变异来源及其分布的一种方法。
2.3分辨力指一测量仪器能够检测并忠实地显示相对于参考值的变化量。
2.4偏差是指测量结果的观测平均值与基准值的差值。
2.5稳定性（或称飘移）是指测量系统在某持续时间内测量同一基准或样本的单一特性时获得的测量值总变差。
2.6线性是指在测量设备预期的工作范围内，偏差值的差值。
2.7重复性即设备变差：是指由一个评价人，采用同一测量设备，多次测量同一样本的同一特性时获得的测量值变差。
2.8 再现性即评价人变差：是指由不同的评价人，采用同一测量设备，测量同一样本的同一特性时获得的测量平均值变差。
2.9 计数型测量系统测量数值为一有限的分类数量的测量系统。
2.10计量型测量系统能获得一连串数值结果的测量系统。
3 准备工作3.1 应该事先决定好测量员数量，测量样本的数量及重复测量的次数。
3.2 测量员应该从那些平时经常操作测量设备的人中选出。
3.3 测试的样本必须从流程测量中选出，并代表该流程的控制范围，每个样本应被看作代表产品偏差的整个范围来进行分析的，每个样本将会进行多次测量，为了便于认别每个样本，必须对它们进行编号。
3.4 按照指定的测量程序，确保测量方式正确。
3.5 所有的分析方法都应确保每次读数的统计独立性，为了减少可能得出的错误的结果，应该采取下列步骤：a) 测量必须是随机进行，以确保在分析研究中任何测出的偏差或改变随机分布。
测量员应该不知被测量的是哪一个样本，以便避免任何已知的可能偏差。
但对于进行分析研究的人必须知道被测量样本的号码，并记下相应的测量数据。
b) 在读数时，应当读取最小的读数，如果可能的话，读数应当是设备的最小刻度的一半，如果最小的刻度是0.001，则进行统计的最小刻度应当在0.0005 之间变动。
c) 每个测量员必须使用相同的程序，包括所有相同的步骤来获取读数。
4 分辨力分析4.1 如果测量系统的分辨力不足，则不是一个合适的系统来识别过程的变差。
4.2 如果不能检测到过程的变差，则该分辨力用于分析是不可接受的；如果不能检测出特殊原因的变差，用于控制是不可接受的。
4.3从R图可以分析测量系统的分辨力是否足够，判断准则如下：A、如果极差图中只有3种以下(包括3种)的极差值在控制限值内时，则该分辨力不足。
B、如果极差图只有4种的极差值在控制限值内且超过1/4以上的极差值为0,则该分辨力不足。
C平均值Xbar图中，如有少于一半平均值点落在控制限之外，则该分辨力不足。
”4.4 分辨力分析数据来源于重复性和再现性分析方法所收集的数据。
5 偏差分析5.1 独立样本法：a) 选取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值,如果没有这样的样本,则选择一个处于产品测量中值的生产样本作为偏差分析的标准样本。
可在实验室里精确测量该样本10 次读数的平均值作为参照真值,如果需要分析测量范围的低端、高端和中值的标准样本,应分别作分析。
第 2 页共11 页b）由一个操作员按一般操作测量样本10次。
c）计算10次读数的平均值。
d）判断准则：如果0落在偏差值附近的1-a置信区间内，则偏差在这a水准上是可接受的（a—般定为5%, 即偏差-人（如』/2）k0W偏差+^b（t v2/2）1,其中.一 - 厂n, n为测量次数。
e）分析评估：如偏差不可接受，可寻找消除下面的可能原因后重做分析：1）标准样本或参照真值有误差，检查确立标准样本或参照真值的程序。
2）仪器磨损退化，主要表现在稳定性分析上，应制定维护或重新修理的计划。
3）制造设备尺寸不对。
4）测错特性。
5）仪器未经校准或校准不正确，复查是否校准及校准方法。
6）操作员使用仪器不当，复查操作程序。
7）仪器修正计算不正确。
6线性分析6.1选择5个样本左右，按照流程偏差，其测量覆盖仪器的使用范围，每个测量的样本要有确定的参照真值, 并在仪器的使用范围内。
6.2由一个经常使用该仪器的操作员用该仪器测量每个样本10次左右，随机测量。
6.3计算每个样本的样本平均值，样本平均值减去样本参照值计算出样本偏差值。
6.4 根据公式Y=ax+b(x=^照真值(referenee value) , y=偏差(bias) , a=斜率(slope))。
符合下面准则可接受：当a=0,则t a a 孑丄-t gm -2,1 -a /2 ；当b=0 ,则y ：—b' y i — a^X i ygm -26.5如果线性不可接受，则可能是偏差平均值与基准值具有非线性关系，可寻找下述原因:（a ）仪器在使用范围的上限和下限没有正确校准。
（b）最大或最小值校准设备的误差。
（c）仪器有磨损。
（d）仪器固有的设计特殊。
7稳定性分析7.1取得一样件并建立其可追溯到相关标准的参考值。
如果没有这样的样本，则选择一个处于产品测量中值的生产样本作为稳定性分析的主样本，对追踪测量系统的稳定性不需要一已知基准值（可能需要分析测量范围的低端、高端及中值，应分开作测量并作控制图）。
7.2定期（如每天或每周）测量主样本3到5次。
样本的大小和取样频率应取决于对测量系统的了解，因素包括已执行的次数或修理的次数、测量系统被使用的频率、承受的操作情况怎么样，应在不同的时间进行读数以代表测量系统的实际应用情况，这些还包括预热、环境或其它可能变化的因素。
7.3把数据记录在X & R控制图上。
7.4建立控制限并评估超出点或不稳定情况：（A2, D3及D4可从附表A中查出）UCL X二X R A LCL X二X - R A?UCLR 二R D4 LCLR 二R D3注：为了简化，此处采用X和R作为X和R来计算控制限。
7.5使用控制图时，不能仅仅只看落在控制限之外的点，而且要注意其他特殊的原因引起的信号，如趋势和中心线，这些信号的出现和超出控制限的一个点或多个点都表明超出控制或不稳定。
7.6 R图中的超控状态表明测量系统有不稳定的重复性（可能某些地方松动了，通气管道部分堵塞了，电压变动等）。
7.7 X图中的超控表明测量系统没有较好的测量准确性（偏倚已经改变），需确定变化的原因并修正，如果是磨损的原因，需重新校准。
8重复性与再现性分析8.1平均值和极差值分析法8.1.1取样方法a ）选取包含10个左右样本的样品，这些样本可真正代表流程测量偏差的变动范围。
b ）二到三个测量员分别用A B C表示，将测量样本从1开始编号。
c ）如按常规的测量程序需进行校准，则对此设备进行校准。
d ）使测量员A随机测量此10个样本，并且让他人做记录。
测量员B C按同样的测量方法随机测量，测量员不能参看彼此的测量数据，将测量的结果分别记录在1、6、11行中。
e ）重复（c）（d）步骤，随机测量样本，将测量结果记录在2、7、12行中并且每次测量相应编号的样本b - t gm 21 _a/2时，将结果记录在表格中的相应表格的竖栏内。
f ）如果需要测试第三个循环，按（c）（d）步骤重复以上循环一次，结果记录在第3、8 13行中。
g ）当测量的样本巨大时，或无法同时测量10个样品时，步骤（d）、（e）、（f）可以改变成如下步骤：（I）让测量员A测量第一样本，并将结果记录在第1列第1行，让测量员B测量第一样本，并将结果记录在第1列第6行，让测量员C测量第一样本，并将结果记录在第1列第11行。
（n）重复（I ），并将结果记录在第2、7、12行中，如果需测量第三遍，重复以上循环。
并将结果记录在第3、8、13行内。
（川）重复步骤（I ）、（n ），依次测量编号2至10样本，并将结果记录在“ R&R数据表”中相应部分。
（W）如果测量在不同的班次，可使用交替的测量方法，让测量员A测量所有10个样本的数据并记录在第1行，然后让测量员A重复测量此10个样本，但测量次序不同，并将数据记录在第2行和第3行（如果需要）。
测量员B和C重复以上方法，直到测量完毕。
8.1.2当收集好数据后，采用如下的步骤进行计算：a ）将第1、2、3行中最大值减去最小值并将结果填在第5行，即测量员A测量同一样本的极差值，同样将第6、7、8行和第11、12、13行中所计算的结果分别填在第10行和第15行。
b ）填在5、10、15行中数值应该是正数。
C ）将第5行中所有极差的总和除以测试样本的数量即是第一个测量员A的平均极差Xa，按同样的方法计算第10行和第15行中的平均极差X b和Xc。
d ）将第5、10、15行中的平均极差记录在第17行，将它们相加并除以测量人员的个数，结果即为整体平均极差。
将整体平均极差记录在第19、20行，乘以D3和D4 （见表A中）而得到下控制限和上控制限。
注意，如果测量两遍，则D3是零，D4是3.27。
e ）如果读数超过上控制限，则同一个测量员对同样的样本再测量一次，用此读数代替超过上控制限的读数，重新计算整体平均极差和控制限并消除引起偏差的特殊原因。
f ）将第1、2、3、6、7、8、11、12、13行中读数相加，并除以测量样本的数量，将计算结果填在表格右边标有平均数的一列中。
g ）将第1、2、3行中的平均数相加并除以测试次数，将计算值填在第4行中的Xa格入。
按同样的方法重复计算第6、7、8行，以及第11、12、13行，然后将计算值填在第9行及第14行的Xb格入和Xc格入。
h ）将第4、9、14行中（Xa、X b、X c ）的最大和最小值填入第18行中，将它们之差值填在第18行中标有Xdff的区域。
i ）将每个测量样本所有的测量员的读数相加，再除以测量的总次数（测量次数乘以测量员的数量）。
将结果填入第16行中的每个样本的测量平均值的位置。
j ）将第16行中的最大值减去最小值，将结果填入第16行中的Rp区，Rp即测量样本平均值的极差。
k ）将整体平均极差（R）、Xdiff和Rp的计算值转填入报告表格的栏中。
l ）按计算表格左边标有“测量系统分析”栏目内的公式进行计算。
m）然后计算表格右侧栏目的各项偏差占总体偏差的百分比。
n ）设备的重复性或设备变差是由整体平均值极差乘以参数（K1）计算的，（K1是由测量次数确定的，由公式5.15/d2计算出，d2可查表A）当每个测量员测量两遍时，K1=4.56,测量三遍时，K1=3.05。