MSA测量系统分析基础知识
MSA
25
n
GR&R
• 一致性评价指标： – 评估者本身： • 评价自己每次测量的结果是否一致（重复性）。当 多过一次的评估时，才会有此表。 – 每个评估者相对于标准 • 评估者和专家（标准值）评价相符的程度。当指定 已知标准时，才会有此表。 – 评估者之间的有效评分: • 检验员之间的一致性（再现性）。当多过一人评估 时，才会有此表。 – 所有评估者相对于标准: • 综合评价全部检验员和专家（标准值）的一致性。 当指定已知标准时，才会有此表。
数据： MSA training data-->“GR&R” Minitab：统计->质量工具->量具研究->量具R&R研究(交叉)
18
n
GR&R
数据： MSA training data-->“GR&R” Minitab：统计->质量工具->量具研究->量具R&R研究(交叉)
19
n
GR&R
1
3 3
31
n
计数型测量系统分析
32
n
计数型测量系统分析
编号为6、7、12、14、21、22、 26、30、34、36、43共11个部件 一致性差，需要进一步研究。 C与AB的一致性看起来有差异
33
n
计数型测量系统分析
整体一致性<80%，测量系统 不合格，需要改进。 C与AB有差异
C与标准值的差异最大
2
20
n
GR&R
P/TV%
P/T%
NDC
21
n
GR&R
• 改善建议
• 若主要变异来自重复性，则需替换，修理或调整设备或夹 具； • 若主要变异来自操作员（再现性），则需做如下处理： – 定义标准化操作程序 – 识别操作员之间的不同，加强培训 • 若主要变异来自操作员-部件的交互，则需检查测量方法 和操作员的操作方式和技巧。 • 若NDC可区分组数不够，需要在排除上述误差，进行重新 测试。若还是不够，则表明需要换更加精密的测试仪器。
五大手册-MSA测量系统分析
-2.575
+2.575
99%
5.15
5.15 标准误差包含了正态分布的99%。
在分子中使用2.575 gage (即5.15/2 = 2.575)
公差= USL – 平均值 或 平均值 - LSL
总是使用历史 平均值
2021/6/3
Minitab要求数据排成3列...
Part # 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 1 1 2 2
•
- 评价人的选择应从日常操作该仪器的人
中挑选
2021/6/3
4、测量系统研究的准备
• 样品的选择
•
- 能否获得代表生产过程的样品, 样品必须是选自于过
程
• 并且代表整个的生产的范围
• 编号
•
- 必须对一个零件编号以便于识别
• 分辨力
•
- 仪器的分辨力至少直接读取特性的预期过程变的十分
之 一, 例如,如果特性的变为0.001, 仪器应能读取0.0001
- 偏离(Bias) - 直线性(Linearity) - 稳定性(Stability)
宽度或散布
- 再现性(Repeatability) - 重复性(Reproducibility)
2021/6/3
测量系统误差
偏离(Bais)
意味着观测测量平均和基准值间的偏差。 偏离又叫正确性。
基准值 Reference value
输出之一。 • SPC手册指出MSA是控制图必需的准备工作。
2021/6/3
2、为什么要进行测量系统分析 2.2客观需要
变差
变差
所得結果
MSA测量系统分析的基本内容
MSA测量系统分析的基本内容MSA（Measurement System Analysis，测量系统分析）是一种对测量系统进行评估和改进的方法，它能够确定测量过程中的变异性，并对于这种变异性的源头进行量化。
测量系统在制造和质量控制中的重要性不言而喻，因为如果测量系统存在问题，那么生产过程中的数据将不准确，从而可能导致产品质量问题。
因此，进行MSA是确保生产过程中准确测量的关键步骤之一MSA的基本内容包括以下几个方面：1.定义有效的度量指标：在进行MSA之前，需要明确测量系统要测量的特定指标。
这些指标可以是尺寸、重量、力量等等。
在定义这些指标时需要保证它们是可重复且可再现的。
2.评估测量系统的准确度：准确度是测量系统评估的一个重要指标。
在这一步骤中，通过与一个已知准确值进行比较，来评估测量系统的准确度。
常用的方法包括直接对比、回归分析和方差分析等。
3.评估测量系统的重复性：重复性是指相同测量系统对于同一个样本重复测量所得结果的一致性程度。
在进行重复性评估时，通过多次测量同一样本来比较结果，并计算其变异性。
常用的方法有均值和范围法、方差分析法等。
4.评估测量系统的再现性：再现性是指在不同测量系统下，同一样本被测量得到的结果的一致性程度。
在这一步骤中，需要对同一样本在不同测量系统下进行测量，并计算其变异性。
常用的方法包括计算相关系数、方差分析等。
5.评估测量系统的稳定性：稳定性是指测量系统在一定时间内表现出来的性能的一致性。
通过对测量系统的历史数据进行统计分析，可以评估测量系统的稳定性。
6.制定改进措施：根据对测量系统的评估结果，确定需要改进的方面，并制定相应的改进措施。
这些改进措施可以包括标定、维护、培训等。
除了这些基本内容外，MSA还可以包括以下一些扩展内容：1.考虑测量系统的类型：不同类型的测量系统（如传感器、仪表、检验设备等）在进行MSA时可能需要采用不同的方法。
2.考虑测量系统的应用范围：不同的测量系统可能应用于不同的产品或过程，因此在进行MSA时需要考虑这一点。
超详细MSA测量系统分析讲解
2.线性的分析方法和接受准则
●回顾：
1.什么是线性？
●线性指南
1.在量具的操作范围内，选择g（子组数）≥5个零件 2.检验每个零件，以确定基准值 3.一个人测量每个零件m（子组容量）≥10次 4.计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚的平均值。（偏倚i，j=Xi，j -基准值） 5.在线性图上画出单值偏倚和基准的偏倚值 6.计算并画出最佳拟合线和置信带 7.画出“偏倚=0”线，评审该图指出特殊原因和线性的可接受性 （即“偏倚=0”线必须完全在拟合线置信带以内）
MSA
课前思考
1.什么是MSA ？ 2.什么时候做MSA？ 3.谁做MSA？ 4.哪些测量系统需要做MSA？ 5.在哪里做MSA？ 6.怎么做MSA？原理是什么？
MSA
第一单元
MSA的基本概念
MSA
二.MSA的基本概念
1.测量的定义
●测量：被定义为“对某具体事物赋予数字（或数值），以表示它们 对于特定特性之间的关系”。这定义由C.Eisenhart（1963）首次提出 。赋予数字的过程被定义为测量过程。而数值的指定被定义为测量值 。
3.MSA与FMEA（潜在失效模式及后果分析）
a. FMEA可以用来识别特殊特性，为SPC和MSA确定控制和分析的 对象
b.可以建立测量系统FMEA，管理测量系统的风险
MSA
一.MSA的概述介绍
（二）MSA 与汽车行业五大质量手册
4.MSA与SPC（统计过程控制）
测量系统对适当的数据分析来说是很关键的，在收集过 程数据之前就应很好地对它加以了解。这些测量系统缺少 统计控制，或它们的变差在过程总变差中占很大比例，就 可能做出不恰当的决定。
Msa测量系统分析基本知识与操作实务
MSA分析方法的分类
计量型
MSA 计数型
破坏型
6
计量型MSA
计量型
位置分析 离散分析
稳定性分析
偏倚分析 线性分析 重复性分析 再现性分析 稳定性分析
7
计数型MSA
计数型
风险分析法 信号分析法 数据解析法
8
破坏性MSA
破坏型
偏倚分析 变异分析 稳定性分析法
9
量规仪器的选择
量规仪器的选择，首先是有关分辨率的要求。
自控制计划中去寻找需要分析的测量 系统，主要的考虑来自：
控制计划中所提及的产品特性 控制计划中所提及的过程特性
输入数据到EXCEL表格中
计算t值，并判定
是否合格，是否要加补正值
保留记录
31
偏倚分析的做法
决定要分析的测量系统 抽取样本，取值参考值 请现场测量人员测量15次 输入数据到EXCEL表格中
观测平均值
12
重复性(Repeatability)
重复性
重复性是由一个评价人，采用 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 值变差。
13
再现性(Reproducibility)
再现性是由不同的评价人，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。
再现性
14
稳定性(Stability)
计算t值，并判定
计算t值，并加以判定 t值的计算法：利用(平均值-标准值) ／平均值的标准差。
tα=是指用来判定是否有明显偏差 的基准，其和自由度有关，一般典型
的α=0.05 如果t> tα就代表有明显的偏移。 如果t< tα就代表没有明显的偏移。
是否合格，是否要加补正值
MSA基础知识
MSA基础知识
什么是MSA：
Measure system analysis(测量系统分析)：是对一个由人，仪器，测试 方法，所测零件组成系统的测量数据是否有效的评估。
测量系统评价的五个参数：
1、重复性 2、再现性 3、稳定性 4、线 性 5、偏倚性
重复性： 由同一个人，同一台测量设备，同一种方法，同 一个零件多次测试所获得的数值差异
部件 编号
数据 输入
打开Minitab
统计下拉菜单 质量工具
量具分析
创建量具R&R 研究(交叉)
三参数越小表明系统越好，但从图片中可以看出，R&R接近100%， 这个测试系统是失败的
一个部件，三个人总共两侧9次数据表现，数据越离散，测量系统越差
在上下线范围内， 测试值变差越小，测量系统越稳定
箱线图中中心值越大，测量系统越不稳定
数值越接近，表明测量一致性越好
GR&R值≤30% 为OK
GR&R值计算
重复性：EV = R ? K1 K1:常数，根据实验次数而定
试验次数 K1
2
0.8862
3
0.5908
( ) ( ) 再现性：AV = X DIFF ? K2 2 - EV 2 / nr
再现性与重复性数据获取方式
选定需分析仪器 测试方法SOP化 选择测试产品10pcs 挑选测试人员3名 轮流测试10pc产品
重复三次
注：测试人员不可把同一个产品重复三次的动作一次完成
数据分析
采用Minitabห้องสมุดไป่ตู้件进行分析
打开Minitab
统计下拉菜单 质量工具
量具分析
创建量具R&R 研究工作表
MSA基础知识讲解
目录 Directory
1 MSA简介
➢ 什么是MSA ➢ MSA的重要性 ➢ 什么情况下做MSA
2 误差的来源
➢ 测量值的组成因素 ➢ 低质量数据的因素和影响 ➢ 过程波动的主要来源 ➢ MSA变差的因果分析
3 测量数据五种类型
➢ 偏倚 ➢ 线性 ➢ 稳定性 ➢ 重复性 ➢ 再线性
MSA分析方法----计量型测量系统分析
• 重复性：由特别的极差图进行检测，表中画出了每个操作员测量每个零件的差异。如果 被测零件的最大值和最小值间的差异未超过UCL, 则视度量标准和操作员为可重复的。
操作员的极差图
样 本 范 围
重复性表明在极差图中实际所有极差点在控制极限以下。任何超出极限的点都需要进行研究。
4 MSA分析方法
➢ 计量型MSA ➢ 计数型MSA
2
MSA简介
M: 指Measurement 测量
S: 指System
系统
A: 指 Analysis 分析
什么是MSA?
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
用来获得表示产品或过程特性的数值的系统，称之为测量 系统。测量系统是与测量结果有关的仪器、设备、软件、测 量程序、测量人员、被测物品和环境的集合。
2
>2
例如
Go/No Go
良品/Defect A/Defect B…. 不同缺陷种类)
抽样准则
•尽量保持两类型样本为各 半的比例.(50%/ 50%)
•灰色地带样本50%
•明显好的与不好的约50%
•建议样本数为30-50间.
•如有no go 产品,应将原因 再层别.
•尽量保持50%好的样本,各 缺点类型样本各10%左右
超详细MSA测量系统分析讲解
超详细MSA测量系统分析讲解MSA（Measurement System Analysis）是一种用于评估测量系统准确性和可重复性的方法。
它被广泛应用于各种工业领域，特别是质量管理和过程改进领域。
下面将详细介绍MSA的一些关键概念和测量过程。
首先，MSA的主要目标是确保测量系统能够准确地衡量一个过程或产品的特性。
测量系统可以是任何用于测量的工具、设备或方法，如卡尺、天平、人工测量等。
为了评估测量系统的准确性和可重复性，主要使用以下几个指标：1. 精确度（Accuracy）: 指测量结果与真实值之间的接近程度。
通常通过与已知的标准进行比较来评估。
2. 可重复性（Repeatability）: 指在重复测量同一样本时，测量系统的结果之间的一致性。
这可通过多次测量同一样本并比较结果来评估。
3. 重现性（Reproducibility）: 指在不同的条件下，不同操作员使用相同的测量系统测量同一样本时，测量结果之间的一致性。
现在，我们将介绍MSA的几个主要步骤：1.选择适当的测量系统：首先需要确定要使用的测量系统，这取决于所需测量的特性以及资源和时间的限制。
为了选择合适的测量系统，需要考虑其测量范围、精度和可靠性等因素。
2.收集数据：在进行MSA时，需要收集足够的数据量以便对测量系统进行分析。
数据收集可以通过抽样、重复测量或使用模拟数据等方式进行。
3.分析数据：收集到数据后，需要对其进行统计分析。
常用的分析方法包括直方图、均值-方差图和相关性分析等。
通过这些分析，可以计算出测量系统的准确性和可重复性指标。
5.评估测量系统：通过上述步骤，可以评估测量系统的准确性和可重复性，并确定它是否符合要求。
如果发现测量系统存在问题，可以采取改进措施，如校准、调整或更换测量设备等。
需要注意的是，MSA不仅适用于新的测量系统，也适用于已经在使用的测量系统。
对于已经在使用的测量系统，MSA可以帮助识别潜在的问题并提出相应的改进建议。
MSA详细内容
基准值
基准值
观测平均值 量程
观测平均值
42
线性(Linearity)
观测平均值 有偏倚、有线性
无偏倚、无线性
基准值
43
线性误差的可能原因
仪器需要校准，需减少校 准时间间隔； 仪器、设备或夹紧装置磨 损； 缺乏维护—通风、动力、 液压、腐蚀、清洁； 基准磨损或已损坏； 校准不当或调整基准使用 不当； 仪器质量差；—设计或一 致性不好；
仪器质量差─设计或一致性不 好 仪器设计或方法缺乏稳健性 不同的测量方法─装置、安装、 夹紧、技术 量具或零件变形 环境变化─温度、湿度、振动、 清洁度 违背假定、在应用常量上出错 应用─零件尺寸、位置、操作 者技能、疲劳、观察错误
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线性(Linearity)
是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
一个数据分级
Number of data classification
21
有效分辨力
左图：只能粗略估计制程。 不能用于计量控制。
2~4个数据分级
22
有效分辨力
左图：可用于计量控制图 达到5个以上分级数建议 使用
5个或更多个个数据分级
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有效分辨力区分（example）
4个分级数 -10 6σ 10个分级数 +10
环境内部：温度、湿度、振动、 亮度、清洁度的短期起伏变化。 违背假定：稳定、正确操作 仪器设计或方法缺乏稳健性， 一致性不好 应用错误的量具 量具或零件变形，硬度不足 应用：零件尺寸、位置、操作 者技能、疲劳、观察误差(易读 性、视差)
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测量系统分析(MSA)知识科普
测量系统分析（MSA）知识科普一、什么是MSA？测量系统分析，英文Measurement System Analysis，缩写MSA，简单地说测量系统分析就是“对测量系统所作的分析”。
为了理解MSA的含义，我们可以把它分解成两个部分，一个是“测量系统”，一个是“分析”。
01.什么是测量系统？我们知道测量就是一个对被测特性赋值的过程，测量系统其实就是这个赋值过程涉及到的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员环境等要素的集合。
系统中各个要素对测量结果的影响可能是独立的，也可能是相互影响的。
02.什么是“分析”？其实，如果要较个真，我们可以说测量系统分析的根本对象不是零件，而是测量系统输出的变差。
“分析”代表了一系列的分析方法。
MSA要回答的问题是：我们测量出来的数据在多大程度上代表了真实的数据？尽管我们永远不能确保测量出绝对准确的数据，但如果采集的数据偏差过大，那么这些数据就没有分析意义，可见MSA是非常关键的。
二、MSA的目的MSA的目的就是通过测量系统输出变差的分析，判断测量系统是不是可接受的，如果不可接受，进而采取相应的对策。
需要注意的是，世界上没有绝对完美的测量系统，因此测量系统误差可以减少但不能绝对消除。
三、MSA方法论MSA涉及多种方法，每一种都跟统计有关。
对大多数人来说，这些方法往往难以被记住，包括我自己。
为了便于理解记忆，我们先对“变差”进行剥丝抽茧，即进行结构，看看那些指标可以用于表征测量系统的测量变差。
弄清楚了这些指标，MSA方法论也就清晰可见了。
第一层：测量观察到的总变差（Observed Variation）=零件间变差（Unit-to-unit variation）+ 测量系统误差（Measurement system Error)其中零件间变差是指不同零件间客观存在的真实差异，由零件本身决定；测量系统误差就是我们MSA的对象，即由测量系统能力决定的测量偏差。
第二层：测量系统误差（Measurement system Error)=精确度（precision) + 准确度（Accuracy）精确度研究的是测量变差的波动范围，没有考虑与真值的差异；准确度研究的是测量变差离真值（或参考值）的差异。