测量系统分析(MSA)--实例3
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测量系统分析(MSA)--实例3
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①由选定的三位评价人分别 由分析人提供的10个样品 进行测量，每次分析员不按 样品的编号顺序提供评价人 1个样品，依序测量完10个 样品。评价人按此重复测量 三次。②分析员在提供样品 时，按样品的编号把测量结 果记入《测量系统分析报告 （MSA）相对应栏内。③ 测量结果读数保留小数点三 位。（如右图黄色栏）
承认
审查
作成
曹秀清
对称度测量仪 无 大理石平台
部品取样数 评价人数 重复测试次数 9 0.005 0.008 0.008 0.007 0.003 0.010 0.010 0.012 0.0107 0.002 0.006 0.013 0.008 0.009 0.007 0.009 10 0.030 0.033 0.03 0.031 0.003 0.032 0.030 0.030 0.0307 0.002 0.028 0.023 0.03 0.027 0.007 0.030
1 2 3 1 0.027 0.022 0.049 2 0.029 0.026 0.048 张霞 3 0.028 0.026 0.051 Average 0.028 0.0247 0.0493 Range﹙R﹚ 0.002 0.004 0.003 1 0.032 0.024 0.056 2 0.035 0.021 0.050 曹秀清 3 0.035 0.021 0.050 Average 0.034 0.022 0.052 Range﹙R﹚ 0.003 0.003 0.006 1 0.034 0.03 0.043 2 0.035 0.02 0.046 阳秀梅 3 0.035 0.02 0.043 Average 0.0347 0.0237 0.044 Range﹙R﹚ 0.001 0.005 0.003 Part Average XP 0.032 0.023 0.048
①由选定的三位评价人分别 由分析人提供的10个样品 进行测量，每次分析员不按 样品的编号顺序提供评价人 1个样品，依序测量完10个 样品。评价人按此重复测量 三次。②分析员在提供样品 时，按样品的编号把测量结 果记入《测量系统分析报告 （MSA）相对应栏内。③ 测量结果读数保留小数点三 位。（如右图黄色栏）
承认
审查
作成
曹秀清
对称度测量仪 无 大理石平台
部品取样数 评价人数 重复测试次数 9 0.005 0.008 0.008 0.007 0.003 0.010 0.010 0.012 0.0107 0.002 0.006 0.013 0.008 0.009 0.007 0.009 10 0.030 0.033 0.03 0.031 0.003 0.032 0.030 0.030 0.0307 0.002 0.028 0.023 0.03 0.027 0.007 0.030
1 2 3 1 0.027 0.022 0.049 2 0.029 0.026 0.048 张霞 3 0.028 0.026 0.051 Average 0.028 0.0247 0.0493 Range﹙R﹚ 0.002 0.004 0.003 1 0.032 0.024 0.056 2 0.035 0.021 0.050 曹秀清 3 0.035 0.021 0.050 Average 0.034 0.022 0.052 Range﹙R﹚ 0.003 0.003 0.006 1 0.034 0.03 0.043 2 0.035 0.02 0.046 阳秀梅 3 0.035 0.02 0.043 Average 0.0347 0.0237 0.044 Range﹙R﹚ 0.001 0.005 0.003 Part Average XP 0.032 0.023 0.048
MSA测量系统分析在实验设计中的应用案例
改进方案制定
引入MSA测量系统对原始实验方案进行改进，采用自动化滴 定仪代替传统滴定法，同时增加对测量系统的稳定性和重复 性等方面的评估。
改进后实验方案实施效果评估
实施过程
按照改进后的实验方案进行实验，记录实验数据并进行统计分析。
效果评估
通过对比改进前后实验数据的精度、稳定性和重复性等方面的指标，发现改进后实验方案的性能得到了显著提升 ，实验结果更加准确可靠。同时，自动化滴定仪的使用也提高了实验效率，减少了人为因素对实验结果的影响。
求。
MSA测量系统参数设置与优化
参数设置
根据实验需求和测量系统的特性，合理设置MSA测量系统 的参数，如采样频率、滤波器类型、放大倍数等，以确保 测量结果的准确性和稳定性。
参数优化
在实验过程中，根据测量结果和实际需求，对MSA测量系 统的参数进行优化调整，以提高测量精度和实验效果。
校准与验证
定期对MSA测量系统进行校准和验证，确保测量结果的准 确性和可靠性。同时，对于复杂的实验环境或特殊的实验 要求，需要进合 的MSA测量系统，例如，对于需 要高精度测量的实验，应选择具 有高分辨率和稳定性的测量系统
。
测量范围
根据实验对象的特性和测量范围 ，选择相应的MSA测量系统，以 确保测量结果的准确性和可靠性
。
技术可行性
在选择MSA测量系统时，需要考 虑技术可行性，包括测量原理、 测量方法、测量精度等方面的要
THANK YOU
实验设计类型与方法
类型
常见的实验设计类型包括完全随机设 计、随机区组设计、析因设计、重复 测量设计等。
方法
实验设计方法包括确定实验因素、水 平、处理组合、重复次数等，以及选 择合适的实验设计和统计分析方法。
引入MSA测量系统对原始实验方案进行改进，采用自动化滴 定仪代替传统滴定法，同时增加对测量系统的稳定性和重复 性等方面的评估。
改进后实验方案实施效果评估
实施过程
按照改进后的实验方案进行实验，记录实验数据并进行统计分析。
效果评估
通过对比改进前后实验数据的精度、稳定性和重复性等方面的指标，发现改进后实验方案的性能得到了显著提升 ，实验结果更加准确可靠。同时，自动化滴定仪的使用也提高了实验效率，减少了人为因素对实验结果的影响。
求。
MSA测量系统参数设置与优化
参数设置
根据实验需求和测量系统的特性，合理设置MSA测量系统 的参数，如采样频率、滤波器类型、放大倍数等，以确保 测量结果的准确性和稳定性。
参数优化
在实验过程中，根据测量结果和实际需求，对MSA测量系 统的参数进行优化调整，以提高测量精度和实验效果。
校准与验证
定期对MSA测量系统进行校准和验证，确保测量结果的准 确性和可靠性。同时，对于复杂的实验环境或特殊的实验 要求，需要进合 的MSA测量系统，例如，对于需 要高精度测量的实验，应选择具 有高分辨率和稳定性的测量系统
。
测量范围
根据实验对象的特性和测量范围 ，选择相应的MSA测量系统，以 确保测量结果的准确性和可靠性
。
技术可行性
在选择MSA测量系统时，需要考 虑技术可行性，包括测量原理、 测量方法、测量精度等方面的要
THANK YOU
实验设计类型与方法
类型
常见的实验设计类型包括完全随机设 计、随机区组设计、析因设计、重复 测量设计等。
方法
实验设计方法包括确定实验因素、水 平、处理组合、重复次数等，以及选 择合适的实验设计和统计分析方法。
MSA测量系统分析在制造业中的应用案例(1)
降低生产成本
准确的测量可以减少生产过程中的浪费和返工， 降低生产成本。
增强企业竞争力
优化测量系统有助于企业提高产品质量和生产效 率，从而增强市场竞争力。
MSA测量系统分析概述
定义
MSA（Measurement System Analysis）是一种用统计学方法 评估测量系统的稳定性和准确性的技术。
测量误差来源
测量误差主要来源于测量设备、测量环境、测量人员和测量方法等 方面。
测量系统分析目的
通过对测量系统的分析，可以评估其稳定性和准确性，进而确保产品 质量和生产过程的可控性。
MSA测量系统分析方法与步骤
方法概述
MSA测量系统分析方法主要包括稳定 性分析、偏倚分析、线性分析、重复 性和再现性分析等。
04
应用案例一：汽车制造行业
汽车制造行业现状及挑战
市场竞争激烈
汽车制造行业面临国内外众多竞争对手，需要不断提高产品质量 和生产效率以保持竞争优势。
客户需求多样化
消费者对汽车的需求日益多样化，对产品质量和性能提出更高要 求。
制造技术不断更新
随着新技术、新工艺的不断涌现，汽车制造企业需要不断适应和 更新制造技术。
质量控制挑战
传统的质量控制方法往 往难以实现全面、准确 的质量评估，需要引入 更先进的测量和分析技 术。
MSA测量系统分析在机械制造中的应用
工序能力评估
通过MSA测量系统分析，可以对 机械制造过程中的各个工序进行 能力评估，确定工序的稳定性和 一致性。
误差来源识别
MSA可以帮助识别制造过程中的 误差来源，如设备误差、操作误 差、环境误差等，为改进生产过 程提供依据。
原理
通过对测量设备的重复性、再现性、稳定性等指标进行分析，判断 测量系统是否满足生产要求。
准确的测量可以减少生产过程中的浪费和返工， 降低生产成本。
增强企业竞争力
优化测量系统有助于企业提高产品质量和生产效 率，从而增强市场竞争力。
MSA测量系统分析概述
定义
MSA（Measurement System Analysis）是一种用统计学方法 评估测量系统的稳定性和准确性的技术。
测量误差来源
测量误差主要来源于测量设备、测量环境、测量人员和测量方法等 方面。
测量系统分析目的
通过对测量系统的分析，可以评估其稳定性和准确性，进而确保产品 质量和生产过程的可控性。
MSA测量系统分析方法与步骤
方法概述
MSA测量系统分析方法主要包括稳定 性分析、偏倚分析、线性分析、重复 性和再现性分析等。
04
应用案例一：汽车制造行业
汽车制造行业现状及挑战
市场竞争激烈
汽车制造行业面临国内外众多竞争对手，需要不断提高产品质量 和生产效率以保持竞争优势。
客户需求多样化
消费者对汽车的需求日益多样化，对产品质量和性能提出更高要 求。
制造技术不断更新
随着新技术、新工艺的不断涌现，汽车制造企业需要不断适应和 更新制造技术。
质量控制挑战
传统的质量控制方法往 往难以实现全面、准确 的质量评估，需要引入 更先进的测量和分析技 术。
MSA测量系统分析在机械制造中的应用
工序能力评估
通过MSA测量系统分析，可以对 机械制造过程中的各个工序进行 能力评估，确定工序的稳定性和 一致性。
误差来源识别
MSA可以帮助识别制造过程中的 误差来源，如设备误差、操作误 差、环境误差等，为改进生产过 程提供依据。
原理
通过对测量设备的重复性、再现性、稳定性等指标进行分析，判断 测量系统是否满足生产要求。
测量系统分析(MSA)-实例
03 实例测量系统分析
偏倚分析
确定测量系统的准确性
通过比较测量系统所得结果与已知标准值或参考值之间的差异， 评估测量系统的偏倚程度。
计算偏倚值
将测量系统的结果与标准值或参考值进行对比，计算出偏倚值。
判断偏倚是否可接受
根据所允许的偏倚范围，判断测量系统的偏倚是否在可接受的范围 内。
线性分析
1 2
测量系统分析（MSA）-实例
目录
• 测量系统分析概述 • 实例选择与数据收集 • 实例测量系统分析 • 实例测量系统评价 • 实例总结与改进建议
01 测量系统分析概述
定义与目的
定义
测量系统分析（MSA）是对测量系 统的误差来源、大小及分布进行评 估的过程。
目的
识别测量系统的变异性来源，确 保测量系统能够满足产品质量和 过程控制的要求。
测量系统分析的重要性
提高产品质量的可预测性和可靠性
01
通过对测量系统进行全面分析，可以了解测量误差的大小和分
布，从而更准确地预测产品质量。
优化生产过程控制
02
准确的测量数据是生产过程控制的基础，对测量系统进行有效
的分析有助于提高过程控制的稳定性和有效性。
降低成本
03
通过减少测量误差，可以减少重复测量、检验和返工等不必要
的操作，从而降低生产成本。
测量系统分析的步骤
确定分析范围和对象
明确需要分析的测量设备、工 具或方法，以及相关的操作人
员和环境条件。
数据收集
收集一定数量、具有代表性的 测量数据，包括重复测量、再 现性数据等。
数据分析
对收集到的数据进行统计分析 ，识别测量系统的变异性来源 。
结果评估与改进
MSA测量系统分析第四版
应用领域
目前，测量系统分析已经广泛应 用于制造业、医疗、科研等领域， 成为保障产品质量和准确性的重 要手段。
02MSA的测量系统评估源自测量系统的准确性准确性定义
准确性是指测量 系统所测得的结果接近真实值的程度。
准确性评估方法
通过比较测量系统与已知准确度高的标准测量系统之间的结果，或 者通过统计技术如回归分析来评估准确性。
准确性影响因素
影响测量系统准确性的因素包括设备精度、操作人员技能、环境条 件等。
测量系统的稳定性
01
02
03
稳定性定义
稳定性是指测量系统在长 时间内保持一致性的能力。
稳定性评估方法
通过定期重复测量同一对 象，并计算测量结果的一 致性程度来评估稳定性。
稳定性影响因素
影响测量系统稳定性的因 素包括设备老化、环境变 化等。
准确性分析
综合评价
分析测量系统的准确性，通过比较实际值 与测量值的差异，评估测量系统的误差大 小。
综合分析稳定性、准确性和其他相关指标 ，对整个测量系统进行全面评价。
数据的解释与决策
解读分析结果
根据数据分析结果，解读测量系统的性 能指标，明确其优缺点和改进方向。
实施改进措施
按照改进措施进行实施，确保改进的 有效性和可行性。
测量系统的重复性
重复性定义
重复性是指同一操作人员在相同条件下多次测量 同一对象所获得结果的相似程度。
重复性评估方法
通过比较多次测量的结果，并计算其变异系数或 标准偏差来评估重复性。
重复性影响因素
影响测量系统重复性的因素包括操作人员的技能、 测量设备的精度等。
测量系统的再现性
01
再现性定义
再现性是指不同操作人员在相同 条件下测量同一对象所获得结果 的相似程度。
MSA-3测量系统分析
D3 R
X-Rm
计
P
数 Pn
值
C
X
X R/k
X E2 Rm
X - E2 Rm
Rm
Rm Rm/(k -n 1)
D4 Rm
D3 Rm
P d/ n
P 3 P(1 P)/n P 3 P(1 P)/n
过程控制简介
如果过程仅存在变差的普通原因，那么随着时间的推 移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测：
6
过程控制简介
如果过程存在变差的特殊原因，那么随着时间的推 移，过程的输出不稳定、过程的分布不可预测：
7
普通原因
大量之微小原因所引起的变 异
原料在一定范围内之微小变 异 机械之微小振动
产品测量时，不十分精确的 做法
OK 持续改进控制图
19
控制图的选择
计量值
控制图的选择 数据性质？
计数值
n≧2
样本大小
n=1
n=？
不良数
数据系不良数 或缺点数
缺点数
~
X
CL性质?
X
n=3或5
~
X R
控 制
图
n=2~5
n=？
XR
控 制
图
n≧10
不是 n是否相等？ 是
X X Rm P
PN
控
控
控
控
制
制
制
制
图
图
图
图
不是 单位大小是 是 否相关
◦普通原因与特殊原因： §普通原因指的是对过程始终起作用的变并有的根源。过程在普通原因作用下，随着时间的 推移产生稳定的可重复的分布，我们称之为“处于统计控制状态”、“统计受控”，或简称 “受控”。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时， 过程的输出才是可以预测的。 §特殊原因（通常也叫可查明原因）指的是任何仅影响部分过程输出的变差的原因。它们 通常是间断的和不连续。除非所有的特殊原因都被并且采取了措施，否则它们将继续用不可预 测的方式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出 将不稳定。
X-Rm
计
P
数 Pn
值
C
X
X R/k
X E2 Rm
X - E2 Rm
Rm
Rm Rm/(k -n 1)
D4 Rm
D3 Rm
P d/ n
P 3 P(1 P)/n P 3 P(1 P)/n
过程控制简介
如果过程仅存在变差的普通原因，那么随着时间的推 移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测：
6
过程控制简介
如果过程存在变差的特殊原因，那么随着时间的推 移，过程的输出不稳定、过程的分布不可预测：
7
普通原因
大量之微小原因所引起的变 异
原料在一定范围内之微小变 异 机械之微小振动
产品测量时，不十分精确的 做法
OK 持续改进控制图
19
控制图的选择
计量值
控制图的选择 数据性质？
计数值
n≧2
样本大小
n=1
n=？
不良数
数据系不良数 或缺点数
缺点数
~
X
CL性质?
X
n=3或5
~
X R
控 制
图
n=2~5
n=？
XR
控 制
图
n≧10
不是 n是否相等？ 是
X X Rm P
PN
控
控
控
控
制
制
制
制
图
图
图
图
不是 单位大小是 是 否相关
◦普通原因与特殊原因： §普通原因指的是对过程始终起作用的变并有的根源。过程在普通原因作用下，随着时间的 推移产生稳定的可重复的分布，我们称之为“处于统计控制状态”、“统计受控”，或简称 “受控”。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时， 过程的输出才是可以预测的。 §特殊原因（通常也叫可查明原因）指的是任何仅影响部分过程输出的变差的原因。它们 通常是间断的和不连续。除非所有的特殊原因都被并且采取了措施，否则它们将继续用不可预 测的方式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出 将不稳定。
msa测量系统分析案例
MSA测量系统分析案例概述测量是制造过程中非常重要的一环，而测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）则是评估测量系统准确性和稳定性的一种方法。
通过进行MSA，可以确定测量系统的可靠性，进而评估生产过程的可控性和测量数据的可靠性。
本文将介绍一个MSA案例，以帮助读者更好地理解此概念。
案例背景某汽车制造公司在生产过程中使用一个测量系统来测量制动片的厚度。
这个测量系统包括一个数字测量仪（Digital Measuring Device，DMD）和一个人工操作员。
为了了解这个测量系统的性能，公司决定进行MSA分析。
数据收集为了进行MSA分析，公司选择了20个制动片样本进行测量。
每个样本被测量了10次，得到了200个测量值。
下表为这些测量值的示例（单位：毫米）：样本编号测量1测量2测量3测量4测量5测量6测量7测量8测量9测量10110101010101010101010 29.89.79.910.11010.29.910.2109.8……………………………209.69.59.79.69.89.79.79.59.69.8 MSA分析步骤进行MSA分析通常需要按照以下步骤进行：首先，我们需要计算测量系统的准确度。
准确度可以通过计算测量值的均值与实际值之间的差异来评估。
下面是计算准确度的示例代码（使用R语言）：markdown{r} # 计算每个样本的平均值 sample_means <- apply(samples, 1, mean)计算所有样本的平均值overall_mean <- mean(sample_means)计算每个样本的与实际值之间的差异differences <- abs(sample_means - actual_value)计算准确度（以均值差异的平均值表示）accuracy <- mean(differences) ```根据实际情况填写具体数值，上述代码将计算准确度并保存在变量accuracy中。
msa方法及实例
msa方法及实例
MSA（Measurement Systems Analysis）测量系统分析，它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。
以下是一个关于MSA的简单实例：
针对一把高度尺应用MSA分析方法的全过程。
具体步骤如下：
1.在现场取一根曲轴，选其上5个不同尺寸。
2.选用比高度尺精度高（一般高3倍以上）的精密三坐标测量出5个尺寸的基准值。
3.用高度尺分别测量5个尺寸，每个尺寸重复测12次。
4.输入软件，自动得到结果。
5.接收准则：≤5%接收，≥10%拒收；5%—10%有条件接收。
6.结果处理：该例中线性自动计算为3%至5%，按照接收准则线性可接收。
若大于5%，我们要从人、机、料、法、环、测几个方面
去查找根本原因并改进，若已对产品质量造成影响，还需去追溯造成影响的产品，重新检测，直到满足要求。
以上信息仅供参考，如有需要，建议查阅专业书籍或咨询专业人士。
MSA测量系统分析 简单测量系统推荐的实例
测量系统分析（MSA）简单测量系统推荐的实例— 第一节 试验程序举例本章介绍了一些试验程序的详细例子。
该程序使用简单，并且在制造环境中易于应用。
如前所述，该试验程序用于了解测量系统并量化，依赖于影响测量系统的变差源的差异。
在多数情况下，变差的主要来源是由于仪器(量具/设备)，人(评价人)，和方法(测量程序)。
本章的试验程序用于这类测量系统分析是充分的。
程序适用于当：√ 只研究两个因素，或者称为测量条件(如评价人和零件)加上所研究的测量系统重复性。
√ 每个零件内的变异性的影响可以忽略 √ 不存在统计上的评价人和零件之间的交互作用 √ 在研究中零件的尺寸不发生变化可以进行试验统计设计和/或用相关专业知识来判断这些程序是否适用于任何特定的测量系统。
— 第二节计量型测量系统研究 — 指南 引言本节包括了在第一章第五节所描述的测量系统技术实施指南。
建议详尽地回顾第五节以确保正确地应用这些指南。
确定稳定性的指南 进行研究1)取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。
如果该样品不可获得，选择一个落在产品测量中程数的生产零件”，指定其为稳定性分析的标准样本。
对于追踪测量系统稳定性，不需要一个已知基准值。
具备预期测量的最低值，最高值和中程数的标准样本是较理想的。
建议对每个标准样本分别做测量与控制图。
2)定期(天，周)测量标准样本3—5次，样本容量和频率应该基于对测量系统的了解。
因素可以包括重 新校准的频次、要求的修理，测量系统的使用频率，作业条件的好坏。
应在不同的时间读数以代表测量系统的实际使用情况，以便说明在一天中预热、周围环境和其他因素发生的变化。
3)将数据按时间顺序画在X&R或X&S控制图上结果分析—作图法4)建立控制限并用标准控制图分析评价失控或不稳定状态。
结果分析-数据法除了正态控制图分析法，对稳定性没有特别的数据分析或指数。
如果测量过程是稳定的，数据可以用于确定测量系统的偏倚。
同样，测量的标准偏差可以用作测量系统重复性的近似值。
MSA测量系统分析[3]
![MSA测量系统分析[3]](https://img.taocdn.com/s1/m/f1c0088fee06eff9aef807bb.png)
MSA测量系统分析[3]
测量系統變差的類型
測量系統變異的分布特性,正如每個過程一樣: 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)
MSA测量系统分析[3]
=0.79
%線性 =100[線性/過程變差] =13.17%
擬合優度(R²)=0.98 (Goodness of Fit)
線性圖
1名評價人12次試驗5個零件 過程變差=6.00
1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 -0.00 -0.20 -0.40 -0.60
偏倚=0.05
+
+
MSA测量系统分析[3]
0.020 0.010
0
極差
0.01810(UCL)控制上限
R
(a) 最小測量單位為0.001英寸(in)數據控制圖
極差
-0.02 控制上限
(UCL) 0.0102 -0.01
R
(b) 最小測量單位為0.01英寸(in)數據控制圖
-0.
MSA测量系统分析[3]
X 218.3 217.3 215.7 213.3 220.0 216.9
4.0 4.0 1.0 4.0 0.0
<表1>數據表
MSA测量系统分析[3]
2名評價人3次試驗5個零件 評價1
重復性極差控制圖
評價2
6.4
2.5
0.0
12 345
123 45
極差受控一測量過程是一致的
<圖4>重復性極差控制圖
4.00 6.00 基準值
测量系統變差的類型
測量系統變異的分布特性,正如每個過程一樣: 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)
MSA测量系统分析[3]
=0.79
%線性 =100[線性/過程變差] =13.17%
擬合優度(R²)=0.98 (Goodness of Fit)
線性圖
1名評價人12次試驗5個零件 過程變差=6.00
1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 -0.00 -0.20 -0.40 -0.60
偏倚=0.05
+
+
MSA测量系统分析[3]
0.020 0.010
0
極差
0.01810(UCL)控制上限
R
(a) 最小測量單位為0.001英寸(in)數據控制圖
極差
-0.02 控制上限
(UCL) 0.0102 -0.01
R
(b) 最小測量單位為0.01英寸(in)數據控制圖
-0.
MSA测量系统分析[3]
X 218.3 217.3 215.7 213.3 220.0 216.9
4.0 4.0 1.0 4.0 0.0
<表1>數據表
MSA测量系统分析[3]
2名評價人3次試驗5個零件 評價1
重復性極差控制圖
評價2
6.4
2.5
0.0
12 345
123 45
極差受控一測量過程是一致的
<圖4>重復性極差控制圖
4.00 6.00 基準值
MSA测量系统分析实战案例分享
沟通不畅
分析结果涉及专业术语和复杂数据，与非专业 人员沟通存在障碍。
结果应用不足
分析结果未得到充分应用，未能有效指导实践。
结果解读与沟通
解决方案
01
02
加强与业务人员的沟通 ，将专业术语转化为易 于理解的语言。
03
04
采用先进的数据可视化 工具，提高结果呈现效 果。
建立结果应用机制，确 保分析结果在实践中发 挥作用。
指定专业的测量人员，确保测量的准确性和一致性。
制定测量方案
明确测量的对象、方法、步骤和注意事项等，形成详细的测量方案 。
收集数据
进行实际测量
按照测量方案进行实际测量，并记录详细的测量数据。
数据整理
对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、分类和汇总等。
进行分析
数据可视化
01
利用图表等方式将数据可视化，以便更直观地观察数据的分布
和规律。
统计分析
02
运用统计方法对数据进行深入分析，如描述性统计、方差分析
、回归分析等。
判断测量系统稳定性
03
通过数据分析判断测量系统的稳定性，如重复性和再现性等。
制定改进措施
识别问题
根据分析结果识别存在的 问题，如测量误差、设备 故障、操作不当等。
制定改进方案
针对存在的问题制定相应 的改进方案，如更换设备 、优化操作流程、提高人 员技能等。
实战案例二：某电子企业MSA测量系统 分析
案例背景
企业情况
某大型电子制造企业，专注于电 子元器件的生产和质量控制。
问题描述
企业在生产过程中，发现某些元 器件的测量数据存在波动，影响
了产品质量的稳定性。
分析目的
MSA培训教材--测量系统分析(3)
均值和极差法-8 过程变差％计算公式
设备变差在总变差（TV）中所占的百分比(%EV)按100[] 按下列公式计算。其他变差在总变差所占的百分比按下 列公式计算：
％AV=100[ AV]
TV
% R＆R=100[ R＆R ]
TV
PV
%PV=100[ TV]
各因素所占的百分比之和将不等于100％。 应对过程变差的百分比的结果进行评价，从而确定测量
二、测量数据的质量
测量数据质量与稳定条件下运行的某一侧量系统 得到的多次测量结果的统计特性有关。 例如：假定用在稳定条件下运行的某测量系统， 得到某一特性的多次测量结果。如果这些测量数 据与这一特性的标准值都很“接近”，那么可以 说这些测量数据的质量“高”。
三、测量系统的统计特性-1
理想的测量系统在每次使用时，应只产生“正确” 的测量结果。每次测量结果总应该与一个标准值 相符。一个能产生理想测量结果的测量系统。应 具有零方差、零偏倚和对所测的任何产品错误分 类为零概率的统计特性。
根据表1所示数据，通过平均每位评价人获得的所有样 品值来计算各位评价人平均值，确定评价人平均值的极 差（R0）由最大减去最小值得出。 R0=216.9-216.3=0.6 估计的评价人标准偏差=R0/d2*=0.6/1.41=0.4 式中d2*从表2查出，它取决于评价人的人数（m-2)和g， 这里g为1，因为只有1个极差计算。
的如此，测量系统最大的（最坏）变差应小于过程变差 和公差带两者中的较小者。
四、测量系统分析
对测量系统进行分析可使我们能定量表示和传递 特定的测量系统的局限性。
象每个过程一样，对用来描述测量系统变差的分 布可以赋予下列特性：
1）位置：稳定性、偏倚、线性； 2）宽度或范围：重复性、再现性。
MSA测量系统分析的实际应用案例
数据分析与优化措施
数据采集与处理
通过测量系统对电子元器件进行性能 测试，并采集相关数据。对数据进行 预处理，如去噪、滤波等，以提高数 据质量。
性能优化建议
根据数据分析结果，提出针对性的性 能优化建议。如改进生产工艺、优化 产品设计等，以提高电子元器件的性 能水平。
数据分析方法
运用统计分析、图像处理等方法对测 试数据进行分析。提取特征参数，评 估电子元器件的性能表现。
THANKS
感谢观看
持续改进计划
建立持续改进机制，定期对电子元器 件的性能测试进行复查和评估。根据 评估结果调整测量方案和优化措施， 确保产品质量持续改进。
05
实际应用案例三：食品加工过程 质量控制
案例背景及需求
食品加工行业现状
食品加工行业对产品质量和安全性的 要求日益严格，需要精确、可靠的测 量系统来监控生产过程。
测量流程
制定详细的测量流程，包括零部件 的装夹、定位、测量、数据处理等 步骤，确保测量的准确性和可重复 性。
数据分析与优化措施
数据统计与分析
对测量数据进行统计和分析，计 算各项尺寸指标的均值、标准差 、变异系数等，评估零部件的尺 寸稳定性。
问题诊断与改进
针对测量数据中出现的异常值或 不稳定因素，进行深入分析，找 出问题根源，制定相应的改进措 施。
02
传统的人工检测方法效率低下、 误差率高，无法满足大规模生产 的需求，因此需要引入自动化、 高精度的测量系统。
MSA测量系统搭建与实施方案
硬件设备
选用高精度的三维测量仪器，如 激光扫描仪、三坐标测量机等，
实现对零部件的高精度测量。
软件系统
开发专用的测量软件，实现测量数 据的自动处理、分析和报告生成。
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器
测
量
人 过程变量
员
⑶测量系统的几个特性：
①偏倚：用同一测量仪器由一测量人员测量同一部品，反 复多次测量；测量结果的平均值与基准值的差值。
偏倚= 测量平均值-基准值
偏倚
测量平均值
基准值
②重复性：是由一个评价人，采用同一测量仪器，多次测量 同一零件的同一特性时获得的测量值变差。
EV=Kang X K1
二、系统的测量过程及几个特性：
⑴测量系统：用来被测特性赋值的操作、程序、量具、 设备、软件以及操作人员的集合；用来获得测量结 果的整个过程。
⑵测量过程：存在输入、过程变量、输出而获得测量 结果的过程。如下示意图：
过程变量
测 量
方
法
测 量
过程变量
环
境
被测量对象 输入
测量过程
测量结果 输出
测
量
过程变量 仪
Range﹙R﹚ 0.003 0.003 0.006 0.004 0.001 0.003 0.007 0.004 0.002 0.002 0.0035 Rb
1 0.034 0.03 0.043 0.183 0.077 0.003 0.012 0.067 0.006 0.028 0.0479 C1
2 0.035 0.02 0.046 0.186 0.008 0.007 0.013 0.067 0.013 0.023 0.0422 C2
2 3.65
%AV= 13.24%
AV= 1.06%
3 2.70
重复性和再现性(R&R)
R&R=(EV2+AV2)1/2 R&R= 2.05%
部品变差(PV)
PV=Rp*K3 PV= 29.39%
%R&R=R&R/TW %R&R= 25.67%
公差带宽度(TW)
总变差(TV)
判定：
此测量系统可以接受(OK)
报告编号 SHA-（1） 发行日期 05.5.22
SDL 测量系统分析报告（MSA）
测量日期 05.5.22 环境温度
25℃
环境湿度
承认 审查 作成
曹秀清
仪器名称
对称度测量仪
被测部番
B213 1137
部品取样数
10
仪器编号
无
测量特性
评价人数
3
放置地点
大理石平台
规格 上限 0.08 下限 0 重复测试次数
Range﹙R﹚ 0.002 0.004 0.003 0.004 0.005 0 0.003 0.001 0.003 0.003 0.0028 Ra
1 0.032 0.024 0.056 0.181 0.075 0.004 0.006 0.064 0.010 0.032 0.0484 B1
2 0.035 0.021 0.050 0.185 0.074 0.002 0.013 0.068 0.010 0.030 0.0488 B2
0.006 Ravg
0.004 Xdiff
测量结果分析
%公差带宽度(TW)
重复性(EV) :: 设备变异
测量次数 K1 %EV=EV/TW
EV=Ravg*K1
2
4.56
%EV= 21.99%
EV= 1.76%
3
3.05
再变性(AV) ::评价人变异
评价人 K2 %AV=AV/TW
AV=((Xdiff*K2)2-EV2/nr)1/2
Range﹙R﹚ 0.003 0.003 0.006 0.004 0.001 0.003 0.007 0.004 0.002 0.002 0.0035 Rb
1 0.034 0.03 0.043 0.183 0.077 0.003 0.012 0.067 0.006 0.028 0.0479 C1
2 0.035 0.02 0.046 0.186 0.008 0.007 0.013 0.067 0.013 0.023 0.0422 C2
张霞
3 0.028 0.026 0.051 0.185 0.074 0.001 0.018 0.068 0.008 0.03 0.0489 A3
Average 0.028 0.0247 0.0493 0.1867 0.071 0.001 0.0163 0.0683 0.007 0.031 0.048 Xa
阳秀梅
3 0.035 0.02 0.043 0.186 0.008 0.01 0.015 0.072 0.008 0.03 0.0428 C3
Average 0.0347 0.0237 0.044 0.185 0.031 0.0067 0.0133 0.0687 0.009 0.027 0.044 Xc
TW=UTL-LTL
TV=(R&R2+PV2)1/2
此测量系统不可接受(NG)
TW=
0.08
TV= 29.47%
判定者：
日期：
②测定样板选取：从过程中选取能代表其整个测量范围的 10个样品并实施编号以便识别（如下图）。
③确认仪器的分辨率：一般要求测量仪器的分辨率小于或等
于被测对象规格公差的十分之一。
K2系数值一般取：
评价人1
再现性
评价人2
评价 人数
2
3
评价人3
K2= 3.65 2.70
④稳定性：是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件 的单一性时获得的测量值总变差。
⑤线性：在量具预期的工作范围内，偏移值的差值。（也可 以用来衡量两量具测量数据的偏移值）
基
线性差
准
系
统
测
线性好
定
值
被测量系统测定值
0.006 Ravg
0.004 Xdiff
测量结果分析
%公差带宽度(TW)
⑶测量系统分析、计算
按上记测量方法把测定的数据填入《测量系统分析报告（MSA）》 进行分析（如下表），采用均值和极差法（R&R）评估测量系统 重复性和再现性。
报告编号 SHA-（1） 发行日期 05.5.22
SDL 测量系统分析报告（MSA）
测量系统分析(MSA)
----实例说明
一、分析目的 二、回顾测量系统的测量过程及几个特性 三、例子说明测量系统分析 四、测量系统与验证系统的线性关系
一、目的
更好地了解对称度测量治具在测量中变差的 来源，避免这些变差影响测量系统产生的结 果，并能定量表示和传递特定的测量系统的 局限性，采用测量系统分析，以确定测量系 统的重复性和再现性。
张霞
3 0.028 0.026 0.051 0.185 0.074 0.001 0.018 0.068 0.008 0.03 0.0489 A3
Average 0.028 0.0247 0.0493 0.1867 0.071 0.001 0.0163 0.0683 0.007 0.031 0.048 Xa
例：
对称度测量仪评价选择： 评价人：3人
重复测量次数：3次
如右图分析报告
报告编号 SHA-（1） 发行日期 05.5.22
SDL 测量系统分析报告（MSA）
测量日期 05.5.22 环境温度
25℃
环境湿度
承认 审查 作成
曹秀清
仪器名称
对称度测量仪
被测部番
B213 1137
部品取样数
10
仪器编号
无
测量特性
⑥分辨能力：测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化 的能力。一般要求测量仪器的分辨率小于或等于被测对象 规格公差的十分之一。
三、测量系统分析步骤
⑴测量系统分析前的准备
①确定评价人数及重复测量次数并 记入《测量系统分析（MSA） 报告》
注：一般选择2-3名评价人员 在不知情的状况下作业；选择 的评价人应熟悉了解作业操作 程序，避免因操作而影响系统 的数据准确性。
曹秀清
3 0.035 0.021 0.050 0.182 0.075 0.001 0.009 0.065 0.012 0.030 0.048 B3
Average 0.034 0.022 0.052 0.1827 0.0747 0.0023 0.0093 0.0657 0.0107 0.0307 0.048 Xb
曹秀清
3 0.035 0.021 0.050 0.182 0.075 0.001 0.009 0.065 0.012 0.030 0.048 B3
Average 0.034 0.022 0.052 0.1827 0.0747 0.0023 0.0093 0.0657 0.0107 0.0307 0.048 Xb
④每位操作者应采用相同方法及步骤来获得读数
例：
①由选定的三位评价人分别 由分析人提供的10个样品 进行测量，每次分析员不按 样品的编号顺序提供评价人 1个样品，依序测量完10个 样品。评价人按此重复测量 三次。②分析员在提供样品 时，按样品的编号把测量结 果记入《测量系统分析报告 （MSA）相对应栏内。③ 测量结果读数保留小数点三 位。（如右图黄色栏）
3
评价人 测量次数 1
2
部品
3
4
5
6
7
8
Average
9
10 Data Symb
1 0.027 0.022 0.049 0.189 0.070 0.001 0.015 0.068 0.005 0.030 0.0476 A1
2 0.029 0.026 0.048 0.186 0.069 0.001 0.016 0.069 0Βιβλιοθήκη 008 0.033 0.0485 A2
测量日期 05.5.22 环境温度
25℃
环境湿度
承认 审查 作成
测
量
人 过程变量
员
⑶测量系统的几个特性：
①偏倚：用同一测量仪器由一测量人员测量同一部品，反 复多次测量；测量结果的平均值与基准值的差值。
偏倚= 测量平均值-基准值
偏倚
测量平均值
基准值
②重复性：是由一个评价人，采用同一测量仪器，多次测量 同一零件的同一特性时获得的测量值变差。
EV=Kang X K1
二、系统的测量过程及几个特性：
⑴测量系统：用来被测特性赋值的操作、程序、量具、 设备、软件以及操作人员的集合；用来获得测量结 果的整个过程。
⑵测量过程：存在输入、过程变量、输出而获得测量 结果的过程。如下示意图：
过程变量
测 量
方
法
测 量
过程变量
环
境
被测量对象 输入
测量过程
测量结果 输出
测
量
过程变量 仪
Range﹙R﹚ 0.003 0.003 0.006 0.004 0.001 0.003 0.007 0.004 0.002 0.002 0.0035 Rb
1 0.034 0.03 0.043 0.183 0.077 0.003 0.012 0.067 0.006 0.028 0.0479 C1
2 0.035 0.02 0.046 0.186 0.008 0.007 0.013 0.067 0.013 0.023 0.0422 C2
2 3.65
%AV= 13.24%
AV= 1.06%
3 2.70
重复性和再现性(R&R)
R&R=(EV2+AV2)1/2 R&R= 2.05%
部品变差(PV)
PV=Rp*K3 PV= 29.39%
%R&R=R&R/TW %R&R= 25.67%
公差带宽度(TW)
总变差(TV)
判定：
此测量系统可以接受(OK)
报告编号 SHA-（1） 发行日期 05.5.22
SDL 测量系统分析报告（MSA）
测量日期 05.5.22 环境温度
25℃
环境湿度
承认 审查 作成
曹秀清
仪器名称
对称度测量仪
被测部番
B213 1137
部品取样数
10
仪器编号
无
测量特性
评价人数
3
放置地点
大理石平台
规格 上限 0.08 下限 0 重复测试次数
Range﹙R﹚ 0.002 0.004 0.003 0.004 0.005 0 0.003 0.001 0.003 0.003 0.0028 Ra
1 0.032 0.024 0.056 0.181 0.075 0.004 0.006 0.064 0.010 0.032 0.0484 B1
2 0.035 0.021 0.050 0.185 0.074 0.002 0.013 0.068 0.010 0.030 0.0488 B2
0.006 Ravg
0.004 Xdiff
测量结果分析
%公差带宽度(TW)
重复性(EV) :: 设备变异
测量次数 K1 %EV=EV/TW
EV=Ravg*K1
2
4.56
%EV= 21.99%
EV= 1.76%
3
3.05
再变性(AV) ::评价人变异
评价人 K2 %AV=AV/TW
AV=((Xdiff*K2)2-EV2/nr)1/2
Range﹙R﹚ 0.003 0.003 0.006 0.004 0.001 0.003 0.007 0.004 0.002 0.002 0.0035 Rb
1 0.034 0.03 0.043 0.183 0.077 0.003 0.012 0.067 0.006 0.028 0.0479 C1
2 0.035 0.02 0.046 0.186 0.008 0.007 0.013 0.067 0.013 0.023 0.0422 C2
张霞
3 0.028 0.026 0.051 0.185 0.074 0.001 0.018 0.068 0.008 0.03 0.0489 A3
Average 0.028 0.0247 0.0493 0.1867 0.071 0.001 0.0163 0.0683 0.007 0.031 0.048 Xa
阳秀梅
3 0.035 0.02 0.043 0.186 0.008 0.01 0.015 0.072 0.008 0.03 0.0428 C3
Average 0.0347 0.0237 0.044 0.185 0.031 0.0067 0.0133 0.0687 0.009 0.027 0.044 Xc
TW=UTL-LTL
TV=(R&R2+PV2)1/2
此测量系统不可接受(NG)
TW=
0.08
TV= 29.47%
判定者：
日期：
②测定样板选取：从过程中选取能代表其整个测量范围的 10个样品并实施编号以便识别（如下图）。
③确认仪器的分辨率：一般要求测量仪器的分辨率小于或等
于被测对象规格公差的十分之一。
K2系数值一般取：
评价人1
再现性
评价人2
评价 人数
2
3
评价人3
K2= 3.65 2.70
④稳定性：是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件 的单一性时获得的测量值总变差。
⑤线性：在量具预期的工作范围内，偏移值的差值。（也可 以用来衡量两量具测量数据的偏移值）
基
线性差
准
系
统
测
线性好
定
值
被测量系统测定值
0.006 Ravg
0.004 Xdiff
测量结果分析
%公差带宽度(TW)
⑶测量系统分析、计算
按上记测量方法把测定的数据填入《测量系统分析报告（MSA）》 进行分析（如下表），采用均值和极差法（R&R）评估测量系统 重复性和再现性。
报告编号 SHA-（1） 发行日期 05.5.22
SDL 测量系统分析报告（MSA）
测量系统分析(MSA)
----实例说明
一、分析目的 二、回顾测量系统的测量过程及几个特性 三、例子说明测量系统分析 四、测量系统与验证系统的线性关系
一、目的
更好地了解对称度测量治具在测量中变差的 来源，避免这些变差影响测量系统产生的结 果，并能定量表示和传递特定的测量系统的 局限性，采用测量系统分析，以确定测量系 统的重复性和再现性。
张霞
3 0.028 0.026 0.051 0.185 0.074 0.001 0.018 0.068 0.008 0.03 0.0489 A3
Average 0.028 0.0247 0.0493 0.1867 0.071 0.001 0.0163 0.0683 0.007 0.031 0.048 Xa
例：
对称度测量仪评价选择： 评价人：3人
重复测量次数：3次
如右图分析报告
报告编号 SHA-（1） 发行日期 05.5.22
SDL 测量系统分析报告（MSA）
测量日期 05.5.22 环境温度
25℃
环境湿度
承认 审查 作成
曹秀清
仪器名称
对称度测量仪
被测部番
B213 1137
部品取样数
10
仪器编号
无
测量特性
⑥分辨能力：测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化 的能力。一般要求测量仪器的分辨率小于或等于被测对象 规格公差的十分之一。
三、测量系统分析步骤
⑴测量系统分析前的准备
①确定评价人数及重复测量次数并 记入《测量系统分析（MSA） 报告》
注：一般选择2-3名评价人员 在不知情的状况下作业；选择 的评价人应熟悉了解作业操作 程序，避免因操作而影响系统 的数据准确性。
曹秀清
3 0.035 0.021 0.050 0.182 0.075 0.001 0.009 0.065 0.012 0.030 0.048 B3
Average 0.034 0.022 0.052 0.1827 0.0747 0.0023 0.0093 0.0657 0.0107 0.0307 0.048 Xb
曹秀清
3 0.035 0.021 0.050 0.182 0.075 0.001 0.009 0.065 0.012 0.030 0.048 B3
Average 0.034 0.022 0.052 0.1827 0.0747 0.0023 0.0093 0.0657 0.0107 0.0307 0.048 Xb
④每位操作者应采用相同方法及步骤来获得读数
例：
①由选定的三位评价人分别 由分析人提供的10个样品 进行测量，每次分析员不按 样品的编号顺序提供评价人 1个样品，依序测量完10个 样品。评价人按此重复测量 三次。②分析员在提供样品 时，按样品的编号把测量结 果记入《测量系统分析报告 （MSA）相对应栏内。③ 测量结果读数保留小数点三 位。（如右图黄色栏）
3
评价人 测量次数 1
2
部品
3
4
5
6
7
8
Average
9
10 Data Symb
1 0.027 0.022 0.049 0.189 0.070 0.001 0.015 0.068 0.005 0.030 0.0476 A1
2 0.029 0.026 0.048 0.186 0.069 0.001 0.016 0.069 0Βιβλιοθήκη 008 0.033 0.0485 A2
测量日期 05.5.22 环境温度
25℃
环境湿度
承认 审查 作成