MSA培训教材完整版

测量系统分析(MSA)
课程大纲：
测量系统分析的意义和目的；
测量系统分析的定义：
测量系统、量具、测量、测量 过程；
测量系统分析的基础知识：
1）、测量系统的统计特性： 偏倚、重复性、再现性、稳定 性、线性、分辨力
2）、理想的测量系统 3）、测量系统的共同特性 4）、测量系统的评定步骤和 准备
计量型测量系统的分析方法
41
2023/11/9
如果不能按这种方法对所有样件进行测量，可采 下列替代的方法 ：
在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密 测量。
让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少十 次。
UCL CL LCL
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控制图的判读
明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形， 正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。
UCL CL LCL
38
2023/11/9
范例：
10/16 10/22 10/28 11/12 11/18 11/19 1/15 6/19 10/12 11/20 12/9 48.6 48.4 48.9 48.9 48.9 48.5 48.4 48.7 47.8 47.9 48.1 48.7 48.8 48.6 47.9 50.1 49.0 48.2 48.0 48.6 48.3 48.6 48.3 48.0 48.9 48.0 49.2 49.0 48.3 47.7 48.7 48.4 48.7
定期(天、周)测量基准样品3～5次。样本容量和频率应基于对测量 系统的了解。因素包括要求多长时间重新校准或维修，测量系统使 用的频率，以及操作条件如何重要。读数应在不同时间读取以代表 测量系统实际使用的情况。这些还包括预热，环境或其它在一天内

5
基本原理与评估方法
基本原理
MSA基于统计学原理，通过对测量系统的重复性、再现性、稳定性、线性、偏倚等进行分析，以评估测量系统的 能力和性能。
评估方法
包括独立样本法、图表法、极差法、均值和极差法等，用于对不同类型的测量系统和被测量参数进行评估和分析 。其中，独立样本法适用于计数型数据，图表法适用于计量型数据，极差法和均值和极差法适用于计量型数据且 可重复测量的场合。
根据MSA结果和报告分析，识别测量系统存在的问题和潜在风 险。
改进建议提出
针对识别出的问题，提出具体的改进建议，如设备升级、操作规 范制定、人员培训等。
实施计划制定
根据改进建议的优先级和可行性，制定详细的实施计划，包括时 间表、资源需求和预期成果等。
2024/3/24
22
06
MSA在质量管理体系中应用
2024/3/24
6
02
测量设备选择与校准
2024/3/24
7
设备类型及选择依据
2024/3/24
设备类型
根据测量需求，选择合适的设备 类型，如卡尺、千分尺、测高仪 等。
选择依据
设备的测量范围、精度、稳定性 、可靠性、易用性、价格等因素 。
8
校准方法与周期确定
校准方法
采用比较法、直接测量法、互换法等 方法进行校准。
报告内容要求
包括引言、目的、范围、方法、 结果、结论和建议等部分，确保
报告内容完整、清晰。
格式规范
遵循公司或行业规定的报告格式 和排版要求，如标题、字体、字
号、页边距等。
图表使用
在报告中适当使用图表以辅助说 明和解释数据，确保图表清晰、
易读。
2024/3/24

识别潜在的变差源。
排除（可能时）或监控这些变差源
材料
操作者
培训
样本采集 习惯
样本准备
人机工程
方法
检验方法
视力
标准
技巧
分辨率
重复性 偏倚
校准
线性
照明
工具
环境
震动
温度
湿度
测量
这是测量系统的一些变 差，你还能够想起其他 的吗？
如何进行测量系统分析策划
测量系统 分析策划
概念形成 项目批准 设计确认 样件 试产 和批准
为了测量的目的，相对于过程变差和规范控制限，测量的 增量应该很小。通常所知的十进位或10-1法则，表明仪器 的分辨率应把公差（过程变差）分为十份或更多。这个规 则是选择量具期望的实际最低起点。
测量系统应该是统计受控的
在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于不同原因而 不是特殊原因造成的。这可称为统计稳定性且最好由图形 法评价
均值的变差
对于产品和过程条件，可 能是评价人、环境（时间） 操作者
或方法的误差
A
通常指A.V. – 评价人变差
系统间（条件）变差
包括重复性、实验室、环 境及评价人影响
操作者 B
再现性
操作者 C
宽度变差
量具重复性和再现性：测量系统重复性和再现性合成的 评估
宽度变差
测量系统能力 测量系统变差的短期评估，如：“GRR”包括图形 测量系统性能 测量系统变差的长期评估，长期控制图法
• 进行偏倚分析的关键是确定基准 值
• 选择一个落在过程产品测量值均 值附近的产品作为主样本
• 将该样件送到一个比该测量系统 更高级别的测量系统上，进行多 次测量，取这些多次测量结果的 平均值作为基准值。

利用MSA识别工艺过程中的问题，为工艺改进提 供数据支持，提高生产效率和产品合格率。
3
MSA在供应链管理中的应用
通过对供应商的测量系统进行分析和评估，确保 供应商提供的产品符合质量要求，降低供应链风 险。
某电子产品生产企业MSA应用案例
MSA在产品设计阶段的应用
01
在产品设计阶段引入MSA，对设计方案的测量系统进行评估，
如何提高测量系统的稳定性？可以通 过对测量设备进行定期校准和维护、 优化测量方法和环境等方式来提高测 量系统的稳定性。
Part
06
MSA在企业中实践案例分享
某汽车制造企业MSA应用案例
1 2
MSA在质量控制中的应用
通过测量系统分析（MSA）对生产线上的关键质 量特性进行监控，确保产品质量稳定。
MSA在工艺改进中的应用
信号探测理论在计数型MSA中应用
01
信号探测理论简介
信号探测理论是一种用于研究如何在噪声背景下检测和识别信号的理论
。在计数型MSA中，该理论可用于评估测量系统的稳定性和可靠性。
02 03
信号探测理论应用
通过设定合适的阈值，将测量数据分为信号和噪声两部分。利用信号探 测理论中的相关指标（如信噪比、探测概率等），对测量系统的性能进 行评估和优化。
偏倚分析方法
STEP 02
STEP 01
独立样本法
图表法
通过比较测量结果与已知 标准值之间的差异，评估 测量系统的偏倚。
STEP 03
回归分析法
通过回归分析，确定测量 结果与标准值之间的线性 关系，进一步评估偏倚。
利用图表直观展示测量结 果与标准值之间的差异， 帮助识别偏倚。
线性分析方法
01

数据变差的来源
一个典型的过程
输入
过程
零件 输出
输入
测量过程 Process
输出
测量到的过程变差
• 测量值 • •
过程实际的 变差
样本间的变 差
测量的变差
测量人自身 量具的变差 测量人之间 人与零件交
的变差
的变差
互作用变差
过程长期的 过程短期的
变差
变差
重复性
校准
稳定性
线性
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10
数据变差的来源
0.0 0.1 0.0 0.1 0.4 0.3 0.0 0.1 0.2 -0.4 0.0
偏倚研究数据
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频次
4 3
2
1
0 5.6 5.7 5.8 5.9 6.0 6.1 6.2 6.3 6.4
偏倚研究直方图
测量值
40
测量值
表3：偏倚研究—偏倚研究
n(m)
均值 X
分析 标准偏差 σr
均值的标准 偏差σb
时间1
2021/7/4
16
基准值 偏倚
偏倚(Bias)：
偏倚：是测量结果的观测 平均值与基准值的差值。 基准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 来确定。
观测平均值
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线性(Linearity)：
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值
基准值
基准值
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33
偏倚 Bias
偏倚 是测量值与真值之间的差异。
测量值
偏倚
测量值
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真值
34
确定偏倚指南—独立样本法

频率/组距 0.0009 0.0018 0.0045 0.0109 0.0164 0.0227 0.0145 0.0118 0.0036 0.0018 0.0018
5
B、频率率分布直方图
组距
0.02 0.015 0.01 0.005
o
产品内径尺寸/mm
6
D、样本容量增大时频率分布直方图
频率 组距
8
正态分布曲线
6
4
2
o
产品内径尺寸/mm
当样本容量无限大,分组的组距无限缩小时,这个频率直方
图上面的折线就会无限接近于一条光滑曲线---正态曲线.
7
8
正态分布是具有两个参数的连续分布 u：正态分布的中心值，遵从正态分布随
机变量的均值，在均值附近取值的机会 较多; σ：正态分布的标准差，一般通过方差来 计算，表示分布的离散程度; σ^2：正态分布的方差，随机变量的变异 幅度; 所以正态分布记作N（μ，σ^2）。服从 正态分布的随机变量的概率规律为取与 μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的 值的概率越小；σ越小，分布越集中在 μ附近，σ越大，分布越分散 。
16
2、测量系统基础术语
测量：赋值给具体事物以表示它们之间关于特定 特性的关系。赋值过程即为测量过程，而赋予的 值定义测量值。
量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来 特指用在车间的装置，包括用来测量合格／不合 格的装置。
测量系统：用来对被测特性赋值所使用的仪器或 量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、 环境及假设的集合；用来获得测量结果的整个过 程。
99.73﹪
95.45﹪ 68.26﹪
-3 -2 -1 u 1 2 3
9
重要特性: 正态分布曲线左右两尾端和横轴渐渐接近，但不会相交 是以μ为中心成对称分布。 正态分布有两个反曲点( Point of Inflection)分别在标准轴一个 σ的位置。 由于其左右对称，曲线与横轴所围面积为1。 经验法则：当分配形态接近为钟形分配时合格品率（%） 在一个标准差内合格率约占68.26% 在二个标准差95.45% 在三个标准差99.73%

的1/10。 5、当被测项目变化时，测量系统统计特性的最大变差小于
过程变差和规范宽度较小者。
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第四章 分辨率
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分辨率
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分辨率
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测量系统的分辨力（分辨率不足对控制图的影响）
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练习二 偏移
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线性
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量具的线性
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量具线性的分析
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量具线性的分析
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测量系统的线性
实例:(1)测量数据
零件
1
基准值
2.00
1
2
3
试4
验
5 6
次7
8
数9
10
11
12
零件平均值
稳定性范例
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测量系统的稳定性
➢两种稳定性
--- 一般概念：随着时间变化系统偏倚的总变差。 --- 统计稳定性概念：测量系统只存在普通原因变差，而
没有特殊原因变差。
➢ 利用控制图评价测量系统稳定性（稳定性分析实例）
--- 保持基准件或标准样件 --- 极差图（标准差图）出现失控时，说明存在不稳定的
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测量系统的分辨力
➢ 建议的可视分辨率
6Ơ ≤
10 Ơ---- 过程的标准差 (不是公差宽度的1/10)
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第五章 偏倚、线性和稳定性
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如果改进效果不理想，需要重 新分析原因并制定新的改进措 施。
建立持续改进机制，定期对测 量系统进行评估和改进，不断 提高测量系统的准确性和可靠 性。
06
MSA在企业中应用案 例分享
汽车行业MSA应用案例
汽车零部件测量系统分析
通过对汽车零部件的测量系统进行分析，确保测量结果的准确性 和一致性，提高产品质量。
明确需求，确定目标变量和过程变量
识别业务需求
了解产品或过程的质量要求，明 确需要解决的问题和改进的方向
。
确定目标变量
根据业务需求，选择能够反映产 品或过程质量特性的关键指标作
为目标变量。
确定过程变量
分析影响目标变量的潜在因素， 选择可控且对目标变量有显著影
响的过程变量。
选择合适样本，制定抽样计划
对象
质量工程师、生产工程师、技术人员、检验员等需要掌握测量系统分析技能的 人员。
要求
参加培训的人员应具备一定的质量管理和统计学基础知识，同时需要具备一定 的实际操作经验。在培训过程中，应积极参与讨论和练习，掌握测量系统分析 的方法和技巧。
02
MSA基本原理与概念
测量系统定义及组成要素
测量系统定义
。
稳定性分析
02
研究测量系统随时间变化的稳定性，确定是否需要定期校准或
维护。
偏倚分析
03
比较测量结果与已知标准或参考值之间的差异，以评估测量系
统的准确性。
计数型数据类测量系统分析方法
属性一致性分析
评估测量系统对同一被测对象多次测量的结果一致性。
假阳性与假阴性分析
研究测量系统误判的可能性，以优化判定标准和提高检测准确性 。
汽车生产线过程控制

校准方法介绍与实例分析
• 自动校准：利用计算机技术和自动化设备实现自 动校准，提高校准效率和准确性。
校准方法介绍与实例分析
01
02
03
长度测量设备校准
使用激光干涉仪对卡尺、 千分尺等长度测量设备进 行校准，确保其测量精度 符合要求。
温度测量设备校准
利用高精度温度计对热电 偶、热电阻等温度测量设 备进行校准，消除误差并 提高测量准确性。
通过对测量系统的分析和研究，评估其稳定性和准确性，确保测量结 果的可靠性和一致性。
提高产品质量
通过确保测量系统的准确性和稳定性，减少产品缺陷和不良品率。
降低生产成本
减少因测量误差导致的生产浪费和返工成本。
提升生产效率
优化测量系统，提高测量速度和准确性，从而提高生产效率。
测量系统组成要素
测量设备
包括测量仪器、传感器 、数据采集系统等。
3
强化人员培训和技术交流
提高计量人员的专业素质和技能水平，加强技术 交流与合作，提升溯源能力和水平。
案例分析：某型号产品不确定度评定过程
案例背景介绍
不确定度来源分析
简要介绍某型号产品的特点、应用领域及 不确定度评定的意义。
详细分析该产品测量过程中可能引入的不 确定度来源，如测量设备、测量方法、环 境条件等。
设计采集方案
根据数据源和目标，设计合理 的数据采集方案，包括采集频
率、数据量等。
注意事项
遵守相关法律法规和隐私政策 ，确保数据采集的合法性和安
全性。
数据处理方法介绍与实例分析
数据清洗
去除重复、无效和异常数据， 保证数据质量。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 和类型，如数值型、文本型等 。