测量系统分析MSAGRR(1)

M S A测量系统重复性与再现性G R RHessen was revised in January 2021MSA测量系统重复性与再现性GR&R分析摘要：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, 而测量系统误差的重复性和再现性由GR&R 研究确定。

由精确度、稳定度、重复性、再现性合并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R,其目的是借助量具量测数据，验证量具是否可靠,是否好用,还可以计算出量具的量测误差；1.重复性（Repeatability ）：当同一零件的同一种特征由同一个人进行多次测量时变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件:同一人员、同一产品、同一环境、同一位置、同一仪器、短期时间内.2.再现性（Reproducibility ）：当同一零件的同一种特征由不同的人使用同一量具进行测量时，在测量平均值方面的变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件: 不同人员同一产品、不同环境、不同位置、不同仪器、较长时间段.什么时候才需要进行GR&R分析对于需进行GR&R分析的测量系统,一般在以下三种情况下要进行GR&R分析:首次正式使用前每年一次的保养时故障修复后GR&R分析方法1.准备检查员人数：一般为3人。

当以前分析时的GR&R值低于20%时，也可为2人。

试验次数：与检查员人数相同，即两人时为每人两次，三人时为每人3次。

零件数量：一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品。

当以前分析时的GR&R值低于20%时，也可选5个。

2.实施第一名检查员以随机方式对所给的零件进行第一次测量，将测量结果填入表格第二列。

然后第二名检查员同样以随机方式对这些零件进行第一次测量，将测量结果填入表格第六列。

第三名检查员做法相同，将测量结果填入表格第十列。

MSA测量系统分析中关于NDC与GRRNumber of Distinct Categories,是指测量得到数据分组的数量值大小的代码。

您搞过直方图的话，知道数据要分组才能绘制直方图。

这个分组的数量就是ndc值。

它决定于测量设备的分辨力。

如果分辨力力不足的话，这个数值就小了。

标准规定必须大于5。

如果数值小，就没有办法计算得出有效的测量系统误差了。

好多极差控制图中极差值都是零。

或者零的数值太多，就是说明分辨力不足。

讲到测量设备的分辨力，过去按照公差范围的十分之一来确定的。

现在是按照被测量过程总变差的十分之一来确定的。

公式 ndc=1.41*PV/GRR 告诉您，这个ndc 的数值从何而来的。

它是反应PV（被测量零件误差）和GRR（测量系统双星误差）这两个数值之间的相互比例。

为什么要乘以1.41？因为，这是矢量计算，不是单单数值计算。

这个1.41就是根号2。

这里可以看出，为什么要用过程总变差的十分之一来判定测量设备的分辨力，而不用被测量零件公差要求的十分之一。

过去，三西格玛原则确定质量成本最小的原则的时候，过程能力指数通常是1就够了。

考虑到中心偏移，提出要求大于1.33。

测量设备的分辨力用被测量零件公差要求的十分之一就够了。

现在质量提高了。

譬如质量水平达到六西格玛的话。

也就是公差除以过程总变差得到的过程能力指数不是1，而是2。

再用这个原则来确定分辨力。

那么测量得到的数值就很难像直方图那样分成好多数据组了。

ndc值来表示就无法大于5。

也就难以判定数据分布是否属于正态分布。

无法判定测量系统是否正常了。

举例来说，零件要求20mm+/-0.10mm。

公差范围0.20mm。

测量设备分辨力选0.02mm，过去可以了。

现在质量水平提高了，譬如，过程总变差是0.10mm的话，这样的分辨力就显得不足了。

应当选0.01mm了。

如果再用0.02mm，测量得到的读数值之间的差异就难以加以区别了，GRR就大了。

上面公式中分母大了。

MSAGRR计算方法详细算法MSA（Measurement Systems Analysis）GR&R（Gauge Repeatability and Reproducibility）是一种衡量测量系统准确性和可再现性的方法。

它主要用于评估测试设备（例如测量工具，仪器等）和测试员之间的差异，以确定测量系统的可靠性和稳定性。

下面将详细介绍MSA GR&R的计算方法。

1. 推导总变异（Total Variation）：首先，收集所需测量数据。

这些数据通常由多名测试员对同一物品进行多次测量而得到。

然后计算每次测量结果的平均值，并计算所有平均值的总平均值。

然后计算每个测量结果与总平均值之间的差异，并将这些差异平方相加得到总变异。

2. 推导工件变异（Part Variation）：对测量数据中的每个测量值，计算其与其所属工件的平均值之间的差异，并将这些差异平方求和得到工件变异。

3. 推导重复性变异（Repeatability Variation）：对于每个测试员进行的多次测量，计算其测量结果与其自身平均值之间的差异，并将这些差异平方求和得到重复性变异。

4. 推导再现性变异（Reproducibility Variation）：对于每个工件，计算不同测试员进行的测量结果之间的差异，并将这些差异平方求和得到再现性变异。

5. 计算GR&R可靠性指标：首先计算测量系统误差的平均值，即重复性变异和再现性变异之和。

然后计算测量系统误差与总变异的比值，得到可再现性（Reproducibility）指标。

最后，计算测量系统误差与工件变异的比值，得到重复性（Repeatability）指标。

6.评估和改进：通过对可再现性和重复性指标的分析，评估测量系统的可靠性和稳定性。

如果得到较高的指标值，则说明测量系统的误差较小，系统较为可靠。

如果得到较低的指标值，则需要对测量系统进行改进或调整以提高其准确性和稳定性。

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。

MSAGRR计算方法详细算法MSA（Measurement System Analysis，测量系统分析）是衡量一个测量系统的准确性、可靠性和稳定性的方法，GRR（Gage R&R，测量仪器重复性与再现性）是MSA中最常用的一种分析方法，用于评估测量仪器在测量过程中所引入的误差，其计算方法包括以下步骤：1.确定测量指标：首先确定需要进行GRR分析的测量指标，例如长度、直径或重量等。

2.选择测量样本：从需要进行测量的样本中，随机选择一批样本。

样本数量建议为30个以上。

4.准备测量工具：准备相应的测量工具，例如卡尺、游标卡尺或称重器等。

5.进行测量：由选定的测量员，对所选样本进行测量。

每个测量员应进行连续两次的测量，以获得重复性和再现性数据。

所有测量应在相同的环境条件下进行。

6.记录数据：将测量结果记录下来，可以使用电子表格或其他数据记录工具。

7. 计算重复性（Repeatability）：计算每个测量员在连续两次测量中的测量值差异。

可以使用以下公式计算：重复性= ∑（X_ij - X_i平均）^2 / n，其中X_ij表示第i个测量员第j个测量值，X_i平均表示第i个测量员的平均测量值，n表示样本数量。

8. 计算再现性（Reproducibility）：计算不同测量员之间的测量值差异。

可以使用以下公式计算：再现性= ∑（X_i平均 - X平均）^2 / k，其中X_i平均表示第i个测量员的平均测量值，X平均表示所有测量员的平均测量值，k表示测量员的数量。

9. 计算总变异（Total Variation）：计算测量系统总体的变异。

可以使用以下公式计算：总变异= 重复性 + 再现性。

10. 计算GRR指标：根据上述计算结果，计算GRR指标以评估测量系统的稳定性。

常用的GRR指标包括Gage R&R %，Gage R&R值和Gage R&R 误差分量。

以上是GRR计算方法的详细算法。

MSA量测系统分析中关于NDC与GRR的理解在MSA（测量系统分析）中，NDC（Numerical Discrepancy Calculation）和GRR（Gage R&R）是两个重要的概念。

NDC是用来衡量测量系统的稳定性和准确性的指标，而GRR则是评估测量系统的可重复性和再现性的方法。

首先，NDC是通过对测量结果与参考值之间的差异进行计算得出的。

它可以反映出测量系统的偏差和变异程度，并判断测量系统是否足够准确。

NDC采用统计学方法分析数据，通过计算平均数、标准差、方差等指标来评估测量系统的精度。

通常情况下，NDC应该尽可能接近于零，这意味着测量系统与参考值之间的差异较小，测量结果较为准确和可靠。

在实际应用中，NDC和GRR通常会结合使用来对测量系统进行全面评估。

首先进行NDC分析，确定测量系统的准确性和稳定性，即测量结果与参考值之间的差异是否在可以接受的范围内。

然后进行GRR分析，评估测量系统的可重复性和再现性，并确定不同因素对测量结果的影响程度。

通过综合NDC和GRR的结果，可以得出测量系统的整体可靠性和稳定性。

需要注意的是，NDC和GRR的结果只能作为指导性的参考，不能完全代表测量系统的准确性和可靠性。

在实际应用中，还需要考虑其他因素如仪器的精度、操作员的技术水平等对测量结果的影响。

因此，在进行MSA量测系统分析时，需要综合考虑多种因素，以确保测量结果的准确性和可靠性。

总而言之，NDC和GRR是MSA量测系统分析中两个重要的概念。

NDC用来评估测量系统的稳定性和准确性，GRR则用来评估测量系统的可重复性和再现性。

两者结合使用可以对测量系统进行全面评估，为测量结果的准确性和可靠性提供指导。

MSA测量系统重复性与再现性GR&R分析摘要：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, 而测量系统误差的重复性和再现性由GR&R 研究确定。

由精确度、稳定度、重复性、再现性合并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R,其目的是借助量具量测数据，验证量具是否可靠,是否好用,还可以计算出量具的量测误差；1.重复性（Repeatability ）：当同一零件的同一种特征由同一个人进行多次测量时变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件:同一人员、同一产品、同一环境、同一位置、同一仪器、短期时间内.2.再现性（Reproducibility ）：当同一零件的同一种特征由不同的人使用同一量具进行测量时，在测量平均值方面的变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件: 不同人员同一产品、不同环境、不同位置、不同仪器、较长时间段.什么时候才需要进行GR&R分析?对于需进行GR&R分析的测量系统,一般在以下三种情况下要进行GR&R分析:•首次正式使用前•每年一次的保养时•故障修复后GR&R分析方法1.准备•检查员人数：一般为3人。

当以前分析时的GR&R值低于20%时，也可为2人。

•试验次数：与检查员人数相同，即两人时为每人两次，三人时为每人3次。

•零件数量：一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品。

当以前分析时的GR&R值低于20%时，也可选5个。

2.实施•第一名检查员以随机方式对所给的零件进行第一次测量，将测量结果填入表格第二列。

然后第二名检查员同样以随机方式对这些零件进行第一次测量，将测量结果填入表格第六列。

第三名检查员做法相同，将测量结果填入表格第十列。

•重复上述步骤，进行第二次、第三次测量，并将测量结果填入其余空白表格。

3.计算出设备变异EV、人员差异以及 GR&R等百分比,其计算公式如下图所示:4.判异标准•如果GR&R小于所测零件公差的10%，则此系统无问题。