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MSA测量系统分析MSA（测量系统分析）是一种用于评估和改进测量系统稳定性、偏倚和线性性能的方法。
通过进行MSA，可以确定测量系统是否足够稳定和准确，以便在不同的情况下对产品进行正确的测量。
稳定性是指测量系统在相同的测量条件下的一系列测量结果是否一致。
稳定性是MSA中最基本的指标之一，因为如果测量系统不稳定，那么无论多么准确的测量工具都无法提供可靠的测量结果。
偏差是指测量结果与真实值之间的差异。
在MSA中，需要比较测量系统的平均偏差与零偏差之间的差异。
如果两者之间存在较大的差异，则说明测量系统存在系统性的偏离问题，需要进行校准或修正。
线性是指测量系统的输出是否与输入之间存在良好的线性关系。
在MSA中，需要绘制出测量系统的线性回归图，通过斜率和截距来评估测量系统的线性性能。
如果回归线接近理想的45度直线，则说明测量系统的线性性能较好。
在进行MSA时，一般采用以下步骤来评估测量系统的稳定性、偏差和线性性能：1.收集测量数据：使用相同的测量系统对一批样本进行测量，并记录测量结果。
2.统计分析：对于每个样本，计算测量结果的平均值和标准偏差。
然后，计算每个样本平均值之间的差异，并计算整体平均偏差和标准偏差。
3. 制作控制图：使用收集的测量结果，绘制测量系统稳定性的控制图。
通常使用X-bar图来监控平均值的稳定性，使用R或S图来监控标准偏差的稳定性。
4.比较平均偏差和零偏差：计算测量系统的平均偏差和零偏差之间的差异，并进行比较。
如果差异较大，则说明测量系统存在系统性的偏离问题。
5.绘制线性回归图：使用测量数据，绘制测量系统的线性回归图。
计算斜率和截距，并与理想的45度直线进行比较。
如果回归线接近理想线，则说明测量系统具有良好的线性性能。
通过以上步骤，可以对测量系统进行全面的评估，并确定是否需要采取措施来改善测量系统的稳定性、偏差和线性性能。
常用的改善方法包括校准测量工具、调整测量程序和培训操作人员等。
总之，MSA是一种重要的质量管理工具，能够帮助企业评估和改进测量系统的稳定性、偏差和线性性能。
随机误差和系统误差：
随机误差——突然发生、不可预测、可通
过重复测量避免
可能源于：环境因素的波动
测量位置的不同
人员作业的偶然性
仪器、设备的重复特性
Reproducibility）
不同的测量人员、使用不同设备、在不同
X¯¯b
X¯¯a
X¯¯c
重复性与再现性——R&R
Gage Repeatability & Reproducibility）
测量趋势图
测量线性和准确度研究测量重复性和再现性测量重复性和再现性属性测量
考虑人与部件的交互作用，选方差分析法（ANOVA），不考虑时，选Xbar& R分析法判断交互作用α值
适用于破坏性测试，每一个操作者针对的零件都是唯一的，所以不存在operator by part的交互作用
测量人员各自的可重复性测量人员各自的正确性漏判率& 错判率
测量系统的可重复性测量系统的正确性。
测量系统分析报告MSA1. 引言测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是指通过分析和评估测量系统的性能、稳定性和可靠性，来判断测量结果的准确性和可靠性的过程。
本报告旨在对某测量系统进行全面的分析和评估，以帮助提升测量系统的质量和可靠性。
2. 测量系统分析方法在进行测量系统分析时，常采用以下方法：2.1 重复性与再现性分析重复性和再现性是评估测量系统可靠性的重要指标。
通过对同一对象进行多次测量，可以评估测量结果的一致性和稳定性。
2.2 偏倚分析偏倚分析用于评估测量系统是否存在系统性的误差。
通过对测量系统进行校准，并比较校准前后的测量结果，可以判断测量系统的偏倚情况。
2.3 线性分析线性分析用于评估测量系统是否存在线性关系。
通过测量系统对一系列已知标准进行测量，并绘制测量结果与标准值之间的图表，可以判断测量系统的线性关系。
3. 案例分析本次测量系统分析以某电子元件测量系统为例进行分析。
3.1 重复性与再现性分析通过对同一电子元件进行连续十次测量，并记录测量结果，得到以下数据：测量次数测量结果1 12.32 12.43 12.14 12.35 12.26 12.47 12.58 12.29 12.610 12.3通过计算这十次测量结果的平均值和标准偏差，得到重复性和再现性的评估数据。
3.2 偏倚分析为了评估测量系统的偏倚情况，我们对测量系统进行了校准，并测量了一系列标准样本。
校准前后的测量结果如下：标准样本校准前测量结果校准后测量结果1 2.3 2.12 3.4 3.23 4.5 4.44 5.6 5.75 6.7 6.56 7.8 7.9通过比较校准前后的测量结果，可以评估测量系统的偏倚情况。
3.3 线性分析为了评估测量系统的线性关系，我们选择了一系列已知标准进行测量，并绘制了测量结果与标准值之间的图表。
图表显示测量系统的测量结果与标准值之间存在一定的线性关系。
测量系统分析报告MSA在现代制造业中，为了确保产品质量的稳定性和一致性，对测量系统进行准确的分析和评估是至关重要的。
测量系统分析（Measurement System Analysis，简称 MSA）就是一种用于评估测量过程的工具和方法，它可以帮助我们确定测量数据的可靠性、准确性以及可重复性。
测量系统通常由测量人员、测量设备、测量方法、测量环境和被测量对象等要素组成。
而 MSA 的目的就是要评估这些要素对测量结果的影响，并确定测量系统是否能够满足预期的测量要求。
MSA 主要包括以下几个方面的内容：一、测量系统的准确性准确性是指测量结果与真实值之间的接近程度。
在 MSA 中，通常通过与标准值进行比较来评估测量系统的准确性。
例如，如果我们要测量一个零件的长度，已知其标准长度为 100mm，而测量结果为98mm，那么就存在 2mm 的偏差。
为了提高准确性，我们需要对测量设备进行校准，并确保测量方法的正确性。
二、测量系统的重复性重复性是指在相同的测量条件下，对同一被测量对象进行多次测量时，测量结果的一致性。
如果一个测量系统具有良好的重复性，那么多次测量的结果应该非常接近。
例如，对同一个零件的同一尺寸进行10 次测量，如果测量结果的差异很小，说明测量系统的重复性较好。
三、测量系统的再现性再现性是指在不同的测量条件下，由不同的测量人员使用相同的测量设备和测量方法对同一被测量对象进行测量时，测量结果的一致性。
例如，不同的操作人员在不同的时间对同一个零件的同一尺寸进行测量，如果测量结果的差异较小，说明测量系统的再现性较好。
四、稳定性稳定性是指测量系统在一段时间内保持其性能的能力。
通过定期对测量系统进行监控和测量，可以评估其稳定性。
如果测量系统的稳定性较差，可能需要对其进行维护或更换。
为了进行有效的 MSA，我们通常采用以下几种方法：1、均值极差法（Average and Range Method）这是一种常用的评估测量系统重复性和再现性的方法。
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。
测量系统分析报告MSA概述测量系统分析（MSA）是一种用于评估和提高测量系统的准确性和稳定性的方法。
在制造和生产过程中，准确的测量是至关重要的，因为它对产品质量的监控和改进起着关键作用。
本文档将对测量系统进行分析，包括可重复性、再现性和稳定性等关键指标的评估，以及对所得数据的解释和建议。
测量系统简介测量系统是用来进行尺寸、重量、温度等物理量测量的设备和过程的总称。
测量系统可以包括测量仪器、传感器、仪表和操作方法等。
而测量系统分析是对这些测量系统进行评估和优化的过程。
测量系统的重要性测量系统是确保产品尺寸和规格准确的关键因素。
一个好的测量系统可以提供可靠的数据，帮助生产商识别潜在的质量问题，并做出正确的调整，以确保产品的一致性和合格性。
然而，一个不准确或不稳定的测量系统可能会导致误判，从而对产品的质量和性能产生负面影响。
MSA的关键指标可重复性（Repeatability）可重复性是指在相同测量条件下，测量系统对同一对象进行重复测量的结果间的一致性。
当一个测量系统具有良好的可重复性时，重复测量的结果应该接近。
在测量系统分析中，使用计算变异系数（CV）来评估测量数据的可重复性。
再现性（Reproducibility）再现性是指在不同测量条件下，不同测量系统或不同测量人员对同一对象进行测量所得结果的一致性。
一个良好的测量系统应该具有较高的再现性，即不同的测量设备和人员能够得到相似的测量结果。
在测量系统分析中，可以使用方差分析（ANOVA）来评估测量数据的再现性。
线性度（Linearity）线性度是指测量系统的输出值是否与被测量对象的实际值呈线性关系。
一个好的测量系统应该具有较好的线性度，即在不同测量范围内，测量结果与实际值之间应该存在一个良好的线性关系。
可以使用回归分析来评估测量数据的线性度。
稳定性（Stability）稳定性是指测量系统在一段时间内保持准确性和一致性的能力。
测量系统的稳定性对于长期生产过程的监控和控制非常重要。
测量系统分析报告MSA前言：测量系统是评估产品质量和过程稳定性的重要工具。
测量系统分析（MSA）是一种系统性的方法，用于评估和优化测量系统的准确性、精确度、稳定性和能力。
本报告旨在为读者提供关于测量系统的详细分析和评估结果。
一、背景介绍在任何生产或制造领域中，对产品进行准确的测量是确保质量控制的关键因素。
测量系统即测量工具、设备和人员的组合，用于定量评估产品的属性或特征。
可靠性和准确性的测量系统对于正确评估产品的一致性、稳定性以及满足客户要求至关重要。
二、测量系统分析的目的测量系统分析的主要目的是评估和改进测量系统的性能，确保测量结果准确可靠。
该分析有助于确定测量系统的误差来源，评估测量设备和工具的重复性和再现性，并为生产过程提供可靠的测量数据，帮助生产商做出正确的决策。
三、分析方法选择合适的分析方法对测量系统进行评估是至关重要的。
常用的MSA方法包括重复性和再现性分析、偏差和准确度分析、稳定性分析以及测量能力评估。
根据实际情况和需要，可以选择单因素方差分析、方差－方差分析或组件间方差分析等方法。
四、评估结果1. 重复性和再现性分析：通过对同一样本进行多次测量，计算重复性和再现性指标。
根据分析结果确定测量系统中存在的误差来源，以及测量设备和操作者之间的差异。
重复性和再现性分析结果对评估测量系统的稳定性和可靠性至关重要。
2. 偏差和准确度分析：通过与真实值进行比较，分析测量系统的偏差和准确度。
评估测量结果与实际情况之间的差异，并确定偏差的来源。
这有助于改进测量系统的精确性和准确性。
3. 稳定性分析：对测量系统的稳定性进行评估，查看测量结果是否随时间发生变化。
通过监测和控制稳定性，可以确保测量系统具有一致性和可靠性。
4. 测量能力评估：评估测量系统的能力，即判断测量系统是否满足产品质量控制的要求。
通过分析测量系统的变异性、精确度和准确度，评估其对于产品特性的测量能力。
五、结论与改进建议基于对测量系统的分析和评估，我们得出以下结论：1. 测量系统的稳定性较高，能够提供一致性和可靠的测量结果。
测量系统MSA分析1. 简介测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是针对测量系统进行的一项评估，用于确定测量系统的准确性和稳定性。
MSA分析是质量管理中非常重要的一部分，可以帮助我们评估测量系统的可靠性，从而确保产品质量的准确性和可靠性。
2. MSA分析的目的MSA分析的主要目的是确保测量系统的有效性和稳定性。
它通过评估测量系统的各种组件，如测量设备、操作员和测量过程，来确定测量系统的可靠性和精确度。
具体来说，MSA分析有以下几个目标：•评估测量设备的准确性和稳定性•评估操作员的测量技能和一致性•评估测量过程的可重复性和再现性•识别并减少测量系统中的变异源3. MSA分析的方法在进行MSA分析时，通常可以采用以下几种方法：3.1 精度和偏差分析精度和偏差分析是一种常用的MSA分析方法，它通过比较测量系统的测量结果与参考值之间的差异来评估测量设备的准确性和稳定性。
通常可以采用直方图、散点图等方式来可视化表示测量结果与参考值之间的差异，进而确定测量设备的偏差情况。
3.2 重复性和再现性分析重复性和再现性分析是评估测量过程的可重复性和再现性的方法。
重复性指的是同一测量设备在同一测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性，而再现性指的是不同测量设备在相同测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性。
通过统计分析和可视化展示重复性和再现性的数据，可以评估测量过程的稳定性和可靠性。
3.3 线性度和偏移分析线性度和偏移分析是评估测量系统线性度和偏移情况的方法。
线性度指的是测量设备在不同测量范围内的测量结果是否存在线性关系，而偏移指的是测量设备的测量结果是否存在常数偏差。
通过对测量结果进行统计分析和可视化展示，可以确定测量系统的线性度和偏移情况。
4. MSA分析的应用MSA分析在实际应用中具有广泛的用途，特别是在制造业领域。
以下是一些常见的应用场景：•生产线上定期进行测量设备的校验和维护，以确保测量结果的准确性和稳定性。
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。
MSA测试系统分析概述MSA（Measurement System Analysis）是指测量系统分析，是用来评估和确认测量系统的可靠性和准确性的一种方法。
在各行各业的生产和质量控制过程中，测量系统都扮演着十分重要的角色，因此，对测量系统进行分析和评估是非常必要的。
本文将介绍MSA测试系统分析的背景、涉及的主要步骤和相关的统计方法。
背景在生产过程中，对产品的测量和检验是十分重要的环节。
通过测量，可以评估产品特性是否符合要求，从而提高生产过程的控制和产品质量。
然而，测量结果的准确性和可靠性受到许多因素的影响，包括测量设备、操作人员和环境等。
为此，需要对测量系统进行分析和评估，以确保测量结果的准确性和可靠性。
MSA测试系统分析通常包括以下几个主要步骤：确定测量系统的目的首先，需要明确测量系统的目的和应用情境。
例如，是用于产品的检验还是生产过程的控制，或者是用于供应商评估等。
不同的目的和应用情境可能需要使用不同的测量方法和统计方法。
选择适当的指标选择适当的指标是进行MSA测试系统分析的关键步骤。
常见的指标包括测量误差、重复性、稳定性等。
根据不同的情况，选择合适的指标进行分析。
收集数据是进行MSA测试系统分析的必要步骤。
根据所选择的指标，使用适当的方法进行数据的采集和记录。
通常可以使用测量仪器来收集数据，并记录在数据表中。
分析数据在收集到足够的数据后，可以对数据进行分析。
常用的统计方法包括统计描述、方差分析、回归分析等。
通过这些统计方法，可以评估测量系统的准确性、稳定性和重复性等指标。
结果解释和改进措施根据数据分析的结果，可以对测量系统进行评估和解释。
如果测量系统存在问题，可以采取相应的改进措施，如调整测量设备、培训操作人员或改善环境等。
通过对测量系统进行分析和评估，可以得出结论和建议。
根据分析结果，可以评估测量系统的可靠性和准确性，并提出改进建议，以提高测量系统的性能和效果。
结论MSA测试系统分析是一种重要的方法，用于评估和确认测量系统的可靠性和准确性。
测量系统分析测量系统分析是指通过对测量系统的性能和准确度进行评估和优化的过程。
测量系统是指用于测量和获取物理量的设备、传感器、仪器以及测量方法和技术。
测量系统分析的目的是确保测量系统能够提供准确、可重复和可靠的测量结果，并通过分析测量误差和不确定度来估计测量结果的可靠性和可信度。
测量系统分析通常包括以下几个方面的内容：测量系统的准确度、精确度、稳定性、灵敏度、线性度、重复性、回归性等参数的分析；测量系统误差和不确定度的评估；测量系统的校准和检验方法的验证；测量系统的故障和异常检测；测量系统的改进和优化等。
测量系统的准确度是指测量结果与真实值之间的偏差或误差，可以通过与已知标准物件进行比较来评估。
精确度是指测量结果的稳定性和重复性，可以通过多次重复测量同一物理量来评估。
稳定性则是指测量结果在长时间和不同环境条件下的变化程度。
测量系统的灵敏度是指测量系统对于输入信号的改变的响应程度，通常使用灵敏度系数来表示。
线性度是指测量系统输出与输入之间的线性关系的程度，可以通过线性回归分析来评估。
回归性是指测量系统的输出在不同输入变量条件下的一致性和稳定性。
测量系统误差和不确定度的评估是指通过测量数据的分析和处理来估计测量结果的误差和不确定度。
常见的方法包括使用统计学方法进行数据分析、建立数学模型进行数据处理和误差传递分析、进行多次测量来减小随机误差等。
测量系统的校准和检验方法的验证是指确定测量系统校准和检验方法的可信度和可靠性。
校准是指通过已知标准物件来调整和修正测量系统的偏差和误差，以提高测量结果的准确度和可靠性。
检验是指通过对已知物件的测量来验证测量系统的准确度和精确度。
测量系统的故障和异常检测是指通过对测量数据的监控和分析来检测测量系统中可能存在的故障和异常情况。
常见的方法包括使用控制图进行数据监控和故障诊断、进行实验和模拟来验证测量系统的可靠性和稳定性。
测量系统的改进和优化是指通过对测量系统进行分析和评估，找出问题和瓶颈，并采取相应的措施来改进和优化测量系统的性能和准确度。
测量系统分析MSA测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）是一种用于检验和评估测量系统准确度、可重复性和稳定性的方法。
在各种生产行业和研究领域中，测量系统都扮演着重要的角色，这些系统能够测量和记录各种物理量，比如尺寸、温度、压力等。
而MSA旨在确保测量结果的准确性和可靠性，从而保障生产和研究的可靠性和可重复性。
首先，MSA包括三个关键的要素，即精度（accuracy）、重复性（repeatability）和稳定性（stability）。
精度表示测量结果与真实值的接近程度，重复性指相同条件下多次测量的结果的一致性，稳定性表示测量系统在长时间使用过程中的性能保持程度。
这三个要素都是评估测量系统品质的重要指标，需要通过一系列的统计分析方法来评估。
其次，MSA可以通过多种技术和工具进行分析。
常见的分析方法包括方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）、组间方差分析（Gauge R&R）和Cp/Cpk等指标分析。
方差分析通过比较测量系统的变异与总变异的比值，从而确定测量系统的贡献程度。
组间方差分析是一种常用的检验方法，它通过比较同一工件在不同测量系统上的测量结果，确定每个测量系统的准确度和重复性。
Cp/Cpk是一种常用的机制能力指数，可以评估测量系统的性能是否满足工艺要求。
在进行MSA分析时，还需要按照一定的步骤来进行实施。
首先，需要明确测量系统的目标和使用条件。
其次，需要确定要测量的元件或工件，并确定测量系统的参数和所需的样本数量。
然后，进行测量试验，并收集数据。
在收集数据之前，需要确保测量设备的正常运行和校准。
数据收集后，可以进行数据分析，评估测量系统的准确度和可重复性。
最后，根据分析结果，提出改进建议，优化测量系统的性能。
MSA的应用范围十分广泛，可以涵盖制造业、医药行业、科研领域等各个领域。
在制造业中，MSA可以用于产品质量控制、工艺改进和供应链管理等方面。
一、第二阶段（M 测量阶段）总结定义阶段已经产生了一个项目章程和项目团队，并对需要改进的过程进行了概述，列出了顾客关心的关键质量特性CTQs 。
在测量阶段，需要从数据的角度来理解流程的现状，从而寻找问题的源头或位置，即寻找聚焦的问题。
测量阶段的知识将有助于您缩小范围进入分析阶段寻找影响CTQ 的潜在根本原因。
测量阶段一项重要部分就是要建立项目过程能力水平的基线。
M 阶段已经完成，A 阶段工作正在有条理的进行着，针对M 阶段项目所遇到的相关分析工具以及技术性问题，我做了如下的总结讨论。
的内容。
量具的重复性和再现性研究(Gage R&R)，实际上就是执行一系列的实验，来研究测量系统的重复性和再现性相对于被测对象而言是否足够。
实验包括：（1）多个操作者、多个样品、多次测量实验；（2）数据必须均衡，每个操作者须测量每个样品相同次数；（3）例：3个操作者分别测量7个样品，每个测量2次；（4）样品就能代表过程中的变化范围；（5）操作者应随机盲目地进行测试，最好不要知道自己是在做实验，不能带有“偏见性”；同时在记录结果时，操作者不应知道在测量哪个样品。
（1） MSA 测量系统的分类：（1）1人多机的MSA ——自动监测，人的干预较少；（2）多人1机的MSA ——手动监测，人工干预较多；（3）多人多机的MSA ——自动、手动同时监测，人工干预较多；（4）人机混合的MSA ——难度最大，属于连贯性监测；（5）PT 与PTV 的区别——在进行MSA 时，PTV 很容易就满足条件，而PT 则不容易被满足。
（2）例1：测量某工件的长度分别为200mm、220mm、240mm、260mm，长度的规格值在±2mm之间，对所测量的数据进行PT及PTV的分析。
①PTV1：长度测量仪器可以分开，指200mm、220mm、240mm、260mm能够被测量仪器识别的参数；②PT1：200mm±2mm、220mm±2mm、240mm±2mm、260mm±2mm，指能够分辨出具体长度的仪器识别参数（3）例2：假设工件的跨度从20mm改变为40mm，则PT及PTV将如何改变，测量仪器的精确度不变①PTV2：200mm、240mm、280mm、320mm，用同样精密的仪器测量，PTV2比PTV1更容易合格；②PT2：200mm±2mm、240mm±2mm、280mm±2mm、320mm ±2mm，采用同样精密度的仪器，PT2比PT1更容易合格总体而言，观测到的过程偏差（σTotal）往往由过程的真正偏差（σpart-to-part）和测量系统的重复性和再现性（σR&R）两部分组成，测量系统研究就是要评估：测量系统的重复性和再现性偏差相对于观测到的过程偏差而言是否足够小。
测量系统指标判断准则（1）（2）（3）测量系统往往存在一下问题：（1）偏差或准确性差——测量平均值与被测件真值有很大差异（2）精确性差—同样过程、同一被测件，多次测量值很大差异；“重复性不好”、“再现性不好”（3）量具不稳定——测量值随着时间的变化产生较大差异（4）分辨率不够——般要求分辨率至少是被测件公差范围的1/10或更高《一》连续数据的测量系统分析1、基础知识介绍（1）期望特性与测试方法（2）重复性与再现性的试验方法✓从过程中收集数个有代表性的样品，通常需要10个样品左右，样品要能代表过程的偏差范围。
✓让不同的操作者测量这些这些样品，一般每个人测量3-5遍。
注意：不同操作者测量这些样品的次数必须相同。
✓将这些数据输入某种统计软件，如Minitab软件；✓将上述数据进行计算，会得出一下结果，然后根据这些结果进行判断。
百分比贡献率GR&R=σ2R&R/σ2Total×100%；此百分比需要小于10％为好；10％～30％为基本可接受；大于30％为不合格。
可分辨率的类别数计算方法为：1.41×σpart-to-part/σR&R此指数要大于4 ，才可接受✓如果这些指标未达到要求，那么需要检查主要是重复性不好，还是再现性有问题。
如果是重复行不好，可能是同一零件上的不同位置的偏差太大，或是被测对象很不稳定，也可能是测量工具本身的偏差很大。
如果是后者，需要改进测量工具；如果是再现性不好，很可能是由于不同的使用的测量方法不同，也可能是由于使用了不同的测量工具，如果是前者，需要对测量者进行培训；如果是后者，往往需要对每个测量工具进行分析。
（3）连续型数据样本量的选择✓取样（10-15个）——采取分层抽样的方法进行✓分层抽样——随机从每种分类中抽取一定数量的样本，样本需要涵盖到整个正态分布的区间以内✓试验重复2-3次✓确保每个测量仪器的测量位置保持一致2、案例分析——案例1提取自涂剑项目《提高风叶产品合格率》；案例2：提取周吉利项目《降低注塑件定额差异率》（1）案例1：提取《提高风叶产品合格率》黑带项目中针对缺陷钮角不良进行连续型数据的MSA 测量系统分析。
具体分析计划为：两位质检员A和B分别对十片风叶进行扭角检验；每位质检员对十片风叶每个检验项目重复进行三次检验，以验证测量系统的重复性、再现性、✓数据的排列格式：在Minitab中采用固定的格式进行数据的梳理，连续型数据采用如右图所列的格式。
主要有三组数据：样本、操作者、测量结果✓对相关数据进行梳理，并导入Minitab中进行分析✓应用Minitab中“Stat<<QualityTools<<GageStudy<<Gage R&RStudy(Crossed)…”✓在参数对话框中选择相应的参数列，最后点击“OK”键，点击进入“Option”，在“Process Tolerrance”中填入“40”✓应用Minitab分析结果如下：Gage R&R Study - ANOVA MethodTwo-Way ANOVA Table With Interaction （有样本*操作者的交互作用下的分析）Source DF SS MS F P样本9 45473.3 5052.59 940.828 0.000操作者 2 3.3 1.67 0.310 0.737样本* 操作者18 96.7 5.37 0.806 0.680Repeatability 30 200.0 6.67Total 59 45773.3Two-Way ANOVA Table Without Interaction （无样本*操作者的交互作用下的分析）Source DF SS MS F P样本9 45473.3 5052.59 817.498 0.000操作者 2 3.3 1.67 0.270 0.765Repeatability 48 296.7 6.18Total 59 45773.3Gage R&R%ContributionSource VarComp (of VarComp)Total Gage R&R 6.181 0.73Repeatability 6.181 0.73Reproducibility 0.000 0.00操作者0.000 0.00Part-To-Part 841.069 99.27Total Variation 847.249 100.00Study Var %Study Var%Tolerance Source StdDev (SD) (6 * SD) (%SV) (SV/Toler)Total Gage R&R （总测量仪器） 2.4861 14.916 8.54 37.29Repeatability （重复性） 2.4861 14.916 8.54 37.29Reproducibility（再现性）0.0000 0.000 0.00 0.00操作者0.0000 0.000 0.00 0.00 Part-To-Part （样本与样本间）29.0012 174.007 99.63 435.02Total Variation（总的散布）29.1075 174.645 100.00 436.61Number of Distinct Categories（明显分类数）= 16✓结论1：①“%Study Var（%SV）=8.54”——是P/TV的比例，指测量系统误差占所有变异的百分比为8.54%<30%，说明测量系统对整体过程变异影响不大，符合测量系统要求。
●%P/TV是6Sigma分析的最好测量●估计测量系统对整体过程变异的表现●%P/TV是实施过程改善分析的最好估计●所挑选的样本必须涵盖整个过程范围②“%Tolerance (SV/Toler)=37.29”——是P/T的比例，指测量系统误差所占公差的百分比为37.29%>30%，说明仪器的分辨率不够，测量仪器不符合测量精度的要求。
●P/T比例是对测量系统精密度最常用的估计，P/T一般用百分比来表示●它评估测量系统针对相关产品规格的测量效果●适当的P/T比例极大依赖于过程能力● 5.15标准公差包含的正态分布的99%●公差=规格上线-规格下线③“Number of Distinct Catagories=16”——是明显的分类数，其值必须≥5；这里的明显分类数为16，明显大于5，所以符合要求④“%SV”与“SV/Toler”——是P/TV与P/T的比例数均必须小于30%，才是符合测量系统要求的数据✓结论2：①测量仪器R&R的“Xbar Chart by Operator”——测量者对同一部品进行重复测量时测量值的平均值；●如果每个操作者的平均值不同，再现性就是可疑的；●我们要求更多的平均值落在控制线以外，表示所有的操作者都是一致的；●这也就预示着更多的部品-部品散布合格；●X-bar有多点超出规格，则说明偏差来自部品本身，否则来自测量系统。
②测量仪器R&R的“R Chart by Operator”——测量者对同一部品进行测量时，最大值与最小值的差异R值●如果：R图在控制线内有少于5个的明显水平；如果，如果有5或更多的R水平，但多余1/4的值为0，说明存在可疑的不适当的分辨率●如果R图显示非受控情况，重复性可疑●如果一个操作者的范围非受控，而其它操作者受控，说明操作者方法可疑●如果所有操作者的范围都非受控，那么说明系统对操作者的方法敏感③“操作者*样本Interaction”——是操作者与样本之间的交互作用，不同样本与测量者的测量值●对每个测量者按照不同样本画一条线●显著的交互作用有两个操作者之间的交叉线来显示●期望的最好结果：所有的操作者、所有的部品都是平行线●如果存在操作者-样本之间的交互作用，我们需要了解并加以解决④“Components of Variation”——散布的构成，该数据图表示测量仪器、人员、样本，我们要求“Gage R&R”部分越小越好，以使零件-零件部分尽可能的大✓如果数据来自破坏性实验怎么办？——有些检验（扭矩、抗屈强度、张力、模数、延伸率、硬度、电流强度等）是破坏性的试验，样本不能够由一个以上的操作员来测量①样本的选择应该使“部件”自身的误差降至最低限度②每个操作员不只是测量同一个样本③每个操作员测量同一样本的一部分。
