下载文档原格式
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==msa计算范例篇一：MSA计算量具重复性和再现性数据收集表图24：完成的GR&R数据收集表图25：量具GR&R 报告字头缩写P.I.S.M.O.E.A85代表通过测量系统基本变差源定义一个测量系统的另一个有用的模型。
这不仅是一个模型,也能支持广泛的应用。
篇二：MSA测量系统分析的案例分析MSA测量系统分析的案例分析从选矿生产过程中选取10个铁精矿样品，选用3名化检验人员，使用同一套检验系统，按不同的顺序分别检测10个样品，重复3遍。
检测结果数据如下表。
测量数据处理的结果及图表的解释本实验的测量结果数据的处理采用Minitable软件处理。
数据处理结果可用变差的方差分析表和图表两种方式来解释和说明。
其中，变差的方差分析表从各项方差占总变差的百分比来说明变异情况，图表则以图来说明。
1.变差的方差分析表本方法运用极差来计算方差，然后通过方差来计算各种变差及各变差占合计变异的比例，从而确定各变差的影响程度。
计算结果如表2。
由表2可知：。
(1)测量系统的合计量具R&R的研究变异值为17．38％，介于10％～20％之间，化检验系统变差较小，化验系统可以接受。
(2)测量系统的重复性为16．26％，介于10％～20％之间，波动较小，说明设备系统变差在可接受范围内。
但重复性(16．26％)较大，也是引起合计量具R&R偏高的主要原因，应引起注意，查明原因。
(3)测量系统的再现性和检验人员的变异都为6．15％，小于10％，说明检验人员间的变差波动很小。
化检验人员操作一致性较好。
(4)样品间的变异值为98．48％，变异显著，检验系统明显表示出样品间的品质差异。
(5)区别分类数(ndc)为7，大于5。
因此，化验系统能够满足测量的需要。
2.图表结果图表以较直观的方式来说明检验情况，并可以看出较细微的差异：（1）各变异分量各变异分量情况由图1显示，从图1可以看出样品间的变异是变异的主要来源，系统能够区分试样品位的变化。
MSA分析实例范文多维尺度分析（Multi-Dimensional Scaling Analysis，简称MSA），又被称为多维度缩放分析，是一种多变量数据的降维分析方法。
它利用一组相关性或相似性度量，将多个物体或样本在低维空间中的位置表示出来，从而帮助我们更好地理解和解释数据。
下面以一个电子产品品牌调研的实例来介绍MSA分析的应用。
假设我们要对市场上几个主要电子产品品牌进行调研，并希望了解它们在消费者心目中的相似性和差异性。
我们选择了苹果、三星、华为和小米这四个品牌作为研究对象，并从一批用户中收集了相关数据。
首先，我们需要定义一组相似性度量标准，比如消费者对这些品牌的满意度、品牌忠诚度等。
我们可以设计一个问卷调查，让用户根据自己的体验和感受对这些品牌进行评价，以得到一个相似性度量矩阵。
接下来，我们将这个相似性度量矩阵作为输入，进行MSA分析。
MSA分析会将这些品牌在一个二维或三维的空间中进行表示，其中点与点之间的距离表示它们之间的相似性。
得到结果后，我们可以对这些品牌进行可视化展示。
例如，我们可以在一个二维坐标系中绘制品牌的分布图，根据每个品牌在空间中的位置来判断它们之间的相似性和差异性。
如果两个品牌在图中的距离较近，则表示它们之间较为相似；如果两个品牌在图中的距离较远，则表示它们之间较为差异。
通过这种可视化展示，我们可以直观地了解市场上各个品牌的相对位置，并进行一些有趣的分析。
例如，我们可能会发现苹果和三星在图中比较接近，代表它们在消费者心目中有着较高的相似性；华为和小米则相对独立，代表它们在消费者心目中有着一定的差异性。
此外，我们还可以进行进一步的分析。
比如，我们可以将用户的个人特征作为附加变量加入到MSA分析中，从而考察用户个人特征对于品牌相似性的影响。
通过比较不同用户群体在MSA图中的分布情况，我们可以看出不同用户群体对这些品牌的偏好有何差异，为市场定位和推广策略提供参考。
综上所述，MSA分析可以帮助我们理解多个物体或样本的相似性和差异性，并通过可视化展示的方式使这种理解更加直观和清晰。
【最新整理，下载后即可编辑】XXX 公司 计量型MSA 分析报告日 期：实 施 人： 评 价 人：仪器名称： 仪器编号：分析结论： 合格不合格 审 核：批 准：2017年2月23日陈秋凤、雷丽花、欧阳丽敏张志超数显卡尺（中间检验）XXX计量型MSA分析报告目录稳定性………………………………………………………………………………………1偏倚………………………………………………………………………………………4线性………………………………………………………………………………………7重复性和再现性………………………………………………………………………………………9备注: 对于有条件接收的项目应阐述接受原因.第一节稳定性分析1.1 稳定性概述在经过一段长时间下，用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性进行测量所获得的总变差，即稳定性是整个时间的偏倚变化。
1.2 试验方案2017 年02 月份，随机抽取一常见印制板样品，让中间检验员工每天的早上及晚上分别使用数显卡尺对样品外形尺寸测量5次/组，共测量25组数据，并将每次测量的数据记录在表1。
1.3 数据收集表1 稳定性分析数据收集记录表1.4 测量系统稳定性可接受判定标准1.4.1 不允许有超出控制限的点；1.4.2 连续7点位于中心线同一侧；1.4.3 连续6点上升或下降；1.4.4 连续14点交替上下变化；1.4.5 连续3点有2点距中心的距离大于两个标准差；1.4.6 连续5点中有4点距离中心线的距离大于一个标准差；1.4.7 连续15点排列在中心线的一个标准差范围内；1.4.8 连续8点距中心线的距离大于一个标准差。
1.5 数据分析图1 中间检验_数显卡尺Xbar-R控制图从图1 Minitab生成Xbar-R控制图可知，没有控制点超出稳定性可接受判定标准，表明该测量系统稳定性可接受。
1.6 测量系统稳定性分析结果判定对中间检验_数显卡尺进行稳定性分析，分析结果表明该测量系统稳定性可接受。
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。
量具R&R 研究(交叉）：摘要：每次测量过程结果时都会发现某些变异。
产生这样的变异的变异源有两个：一是任何按照过程制造的部件都会存在差别，二是任何测量方法都不是完美无缺的？因此，重复测量同一部件不一定会产生同样的测量结果。
使用量具R&R 可以确定测量产生的变异性中哪一部分是由测量系统本身引起的。
测量系统变异性包括由量具本身和操作员之间的变异性引起的变异。
此方法适用于非破坏性试验。
当满足下列假定条件时它也可用于进行破坏性实验：（1）同一批内的所有部件都极为相似,以至于可以认为是同一种部件；（2)所有操作员都测量同一批部件。
可使用方差分析法、均值和R 法进行交叉量具R&R 研究。
其中使用均值和R法时计算更为简单，而方差分析法则更为准确。
在进行量具R&R 研究时,测量应按随机顺序进行,所选部件在可能的响应范围内提供了代表性样本，这一点非常重要。
1。
1.1 数据说明选择了十个表示过程变异预期极差的部件。
由三名操作员按照随机顺序测量每个部件的厚度,每个部件测量两次.1。
1。
2 方差分析法与均值-R 法的比较由于利用控制图进行计算比较简单，因而首先产生了均值—R 法。
但是,在某些方面方差分析法更为准确：(1）利用方差分析法可以研究操作员和部件之间会产生哪些交互作用，而均值-R 法却不同。
(2)利用方差分析法所用的方差分量对变异性进行的估计比使用均值—R 法的极差进行估计更准确。
1.1.3 量具R＆R 的破坏性实验量具R＆R 研究的主要目的之一是要查看同一个操作员或多个操作员对同一个部件的重复测量结果是否相似。
如果要进行破坏性实验,则无法进行重复测量。
要对破坏性测试应用Minitab 的量具R＆R 研究，则需要假定某些部件“完全相同”，可视为同一个部件。
如果假定是合理的,则可将同一批产品中的部件当作同一个部件.如果上述情形满足该条件，则可以根据部件具体的测试方法选择使用交叉量具R＆R 研究或嵌套量具R&R 研究。
MSA分析报告范本目录MSA分析报告范本 (1)引言 (1)研究背景 (1)研究目的 (2)研究意义 (3)MSA分析概述 (4)MSA的定义和原理 (4)MSA的应用领域 (5)MSA的分类 (6)MSA分析步骤 (7)数据收集 (7)数据准备 (9)数据分析 (9)结果评估 (10)结果应用 (11)MSA分析案例研究 (12)案例背景介绍 (12)数据收集和准备 (13)数据分析过程 (14)结果评估和应用 (15)MSA分析的局限性和改进方法 (16)MSA分析的局限性 (16)改进方法和建议 (17)结论 (18)研究总结 (18)研究展望 (18)引言研究背景随着全球化的加速和经济的快速发展，企业面临着越来越复杂的市场环境和竞争压力。
为了在这个竞争激烈的市场中保持竞争优势，企业需要不断改进和优化其生产和运营过程。
而测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）作为一种重要的质量管理工具，可以帮助企业评估和改进其测量系统的准确性、稳定性和可重复性，从而提高产品质量和生产效率。
在过去的几十年里，MSA已经成为了质量管理领域的重要研究课题。
然而，尽管有大量的研究和实践经验，但仍然存在一些问题和挑战。
首先，现有的MSA方法和指标并不完善，无法满足不同行业和企业的需求。
其次，由于测量系统的复杂性和多样性，MSA的实施和分析过程常常繁琐且耗时。
此外，由于人为因素和环境变化等原因，测量系统的准确性和稳定性可能会受到影响，从而导致测量结果的误差和不确定性。
因此，本研究旨在对MSA进行深入的分析和研究，以解决上述问题和挑战。
具体来说，本研究将从以下几个方面展开工作：首先，本研究将对现有的MSA方法和指标进行综述和评估，以了解其优缺点和适用范围。
通过对不同行业和企业的实际需求进行调研和分析，本研究将提出一种更加全面和适用的MSA方法和指标体系。
其次，本研究将开展一系列实证研究，以验证和改进所提出的MSA方法和指标。
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！
== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==
msa分析案例
篇一：MSA测量系统分析的案例分析
MSA测量系统分析的案例分析
从选矿生产过程中选取10个铁精矿样品，选用3名化检验人员，使用同一套检验系统，按不同的顺序分别检测10个样品，重复3遍。
检测结果数据如下表。
测量数据处理的结果及图表的解释
本实验的测量结果数据的处理采用Minitable软件处理。
数据处理结果可用变
差的方差分析表和图表两种方式来解释和说明。
其中，变差的方差分析表从各
项方差占总变差的百分比来说明变异情况，图表则以图来说明。
1.变差的方差分析表
本方法运用极差来计算方差，然后通过方差来计算各种变差及各变差占合计变
异的比例，从而确定各变差的影响程度。
计算结果如表2。
由表2可知：。
(1)测量系统的合计量具R&R的研究变异值为17．38％，介于10％～20％之间，化检验系统变差较小，化验系统可以接受。
(2)测量系统的重复性为16．26％，介于10％～20％之间，波动较小，说明设
备系统变差在可接受范围内。
但重复性(16．26％)较大，也是引起合计量具
R&R偏高的主要原因，应引起注意，查明原因。
(3)测量系统的再现性和检验人员的变异都为6．15％，小于10％，说明检验人员间的变差波动很小。
化检验人员操作一致性较好。
(4)样品间的变异值为98．48％，变异显著，检验系统明显表示出样品间的品
质差异。
(5)区别分类数(ndc)为7，大于5。
因此，化验系统能够满足测量的需要。
2.图表结果
图表以较直观的方式来说明检验情况，并可以看出较细微的差异：
（1）各变异分量各变异分量情况由图1显示，从图1可以看出样品间的变异是变异的主要来源，系统能够区分试样品位的变化。
（2）Xbar控制图图2Xbar控制图(平均值图)显示A，B，C三位化检验人员每
件样品3次化验的平均值情况。
趋势基本一致，手法和条件控制基本一样。
3
位化检验人员3次化验结果的平均值超过半数的点在控制线以外，化验系统能
够反应样品的区别。
（3）R控制图图3为R控制图，显示了A，B，C三位化验人员每件样品3次化
验结果的极差。
图中显示每名检验人员的3次结果的极差小于0．33％；同时
小于国家标准中误差(<0.5％)的要求。
图中没有超出极差上限(UCL=0．33％)的值。
数据统计计算的结果与图表结果一致，可以确定：检验系统变差较小，检验人
员之间差别不大，检验系统对样品的分辨率符合要求(区别分类数大于5)，能
够体现样品间的品质变化，化检验系统可以接受，系统可正常发报结果。
但应
进一步规范检验人员的标准化操作，稳定检验系统操作条件。
篇二：MSA的基本内容
MSA的基本内容
数据是通过测量获得的,对测量定义是：测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。
这个定义由C．Eisenhart首次给出。
赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。
从测量的定义可以看出，除了具体事物外，参于测量过程还应有量具、使用量
具的合格操作者和规定的操作程序，以及一些必要的设备和软件，再把它们组
合起来完成赋值的功能，获得测量数据。
这样的测量过程可以看作为一个数据
制造过程，它产生的数据就是该过程的输出。
这样的测量过程又称为测量系统。
它的完整叙述是：用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、
操作、夹具、软件、人员、环境和假设的集合，用来获得测量结果的整个过程
称为测量过程或测量系统。
众所周知，在影响产品质量特征值变异的六个基本质量因素(人、机器、材料、操作方法、测量和环境)中，测量是其中之一。
与其它五种基本质量因素所不同的是，测量因素对工序质量特征值的影响独立于五种基本质量因素综合作用的
工序加工过程，这就使得单独对测量系统的研究成为可能。
而正确的测量，永
远是质量改进的第一步。
如果没有科学的测量系统评价方法，缺少对测量系统
的有效控制，质量改进就失去了基本的前提。
为此，进行测量系统分析就成了
企业实现连续质量改进的必经之路。
近年来，测量系统分析已逐渐成为企业质量改进中的一项重要工作，企业界和
学术界都对测量系统分析给予了足够的重视。
测量系统分析也已成为美国三大
汽车公司质量体系QS9000的要素之一，是6σ质量计划的一项重要内容。
目前，
以通用电气(GE)为代表的6σ连续质量改进计划模式即为：确认(Define)、测
量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control)，简称DMAIC。
从统计质量管理的角度来看，测量系统分析实质上属于变异分析的范畴，即分
析测量系统所带来的变异相对于工序过程总变异的大小，以确保工序过程的主
要变异源于工序过程本身，而非测量系统，并且测量系统能力可以满足工序要求。
测量系统分析，针对的是整个测量系统的稳定性和准确性，它需要分析测
量系统的位置变差、宽度变差。
在位置变差中包括测量系统的偏倚、稳定性和
线性。
在宽度变差中包括测量系统的重复性、再现性。
测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。
测量后能够给出具体
的测量数值的为计量型测量系统；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偏倚(Bias)、稳定性(Stability)、线性(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。
“计数型”测量系统分析通常利用假设检验分析法来进行判定。
MSA之统计特
性
1.测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能是由于普通
原因而不是由于特殊原因造成的。
这可称为统计稳定性。
2.测量系统的变差必须比制造过程的变差小。
3.变差应小于公差带。
4.测量精度应高于过程(来自:WWw. : msa分析案例 )变差和公差带两者中精度
较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一。
5.测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。
若真的如此，则测量系统
的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。
MSA的指标
1.量具重复性：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）的变差。
2.量具再现性：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变差。
3.稳定性：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
的测量值总变差。
4.偏倚:指同一操作人员使用相同量具，测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与采用更精密仪器测量同一零件之相同特性所得之平均值之差，即测量结
果的观测平均值与基准值的差值，也就是我们通常所称的“准确度”。
5.线性：指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化。
MSA时机
1）.新生产之产品PV有不同时;
2）.新仪器，EV有不同时;
3）.新操作人员，AV有不同时;
4）.易损耗之仪器必须注意其分析频率。
1.R&R之分析
决定研究主要变差形态的对象。
使用"全距及平均数"或"变差数分析"方法对量具进行分析。
于制程中随机抽取被测定材料需属统一制程。
选2-3位操作员在不知情的状况下使用校验合格的量具分别对10个零件进行测量, 测试人员将操作员所读数据进行记录, 研究其重复性及再现性(作业员应熟悉并了解一般操作程序, 避免因操作不一致而影响系统的可靠度)同时评估量具对不同操作员熟练度。
针对重要特性(尤指是有特殊符号指定者)所使用量具的精确度应是被测量物品
公差的1/10, (即其最小刻度应能读到1/10过程变差或规格公差较小者; 如:
过程中所需量具读数的精确度是0.01m/m, 则测量应选择精确度为0.001m/m), 以避免量具的鉴别力不足，一般之特性者所使用量具的精确度应是被测量物品
公差的1/5。
试验完后, 测试人员将量具的重复性及再现性数据进行计算如附件一(R&R数据表), 附件二(R&R分析报告), 依公式计算并作成-R管制图或直接用表计算即可。
2.结果分析
1)当重复性(AV)变差值大于再现性(EV)时:
量具的结构需在设计增强。
量具的夹紧或零件定位的方式(检验点)需加以改善。
量具应加以保养。
2)当再现性(EV)变差值大于重复性(AV)时:。
