测量系统分析(MSA)全套模板与应用实例
套MSA知识讲解和MSA分析样表
MSA广泛应用于制造业、实验室、医疗等领域，能够帮助企业提高产品质量、降 低生产成本。
详细描述
通过MSA分析，企业可以识别并改进测量系统中存在的问题，提高测量的稳定性 和可靠性，从而确保生产过程中的质量控制。同时，MSA还可以帮助企业建立更 加科学、客观的质量管理体系，提升企业的整体竞争力。
02
MSA分析样表的使用方法和注意事项
使用方法
按照样表的构成和制作步骤，逐项填写和分析。
注意事项
确保数据的准确性和完整性，选择合适的分析方法，避免误导和错误解读。
03
MSA分析方法与实践
MSA分析方法的选择
根据数据类型选择
根据数据的类型（如时间序列、 截面数据、面板数据等）选择适 合的MSA分析方法。
MSA分析样表详解
MSA分析样表的构成
数据来源
标明数据来源，包括数 据采集的时间、地点、
采集人员等。
分析指标
样本信息
分析结果
明确分析的主要指标， 如平均值、标准差、变
异系数等。
记录样本的基本信息， 如样本编号、样本名称、
样本类型等。
详细列出分析的计算过 程和结果，包括图表和
数据表格。
MSA分析样表的制作步骤
数据采集
根据分析目标，收集相关数据， 确保数据的准确性和完整性。
数据分析
根据分析目标，选择合适的分 析方法，进行数据分析和解读。Байду номын сангаас
确定分析目标
明确分析的目的和要求，为后 续的数据采集和分析提供指导。
数据处理
对采集的数据进行预处理，包 括数据清洗、转换和整理等。
结果呈现
将分析结果整理成表格、图表 等形式，便于理解和展示。
【最新推荐】msa计算范例-范文模板 (7页)
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。
测量系统分析报告MSA
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。
测量系统分析(MSA)_图文
宽度的变差（Width Error) 统计量： 测量分布
MSA一般性问题
• 哪些测量系统需要进行MSA？
– 哪个过程有测量风险
• 需要进行哪些研究？
– 测量风险的从哪里来
• 研究对象如何选取？
– 最大的测量风险
• 用什么方法？
– 计数型/计量型
• 在什么时候进行？
– MSA计划
• 判断准则是什么？
量具名称: 游标卡尺 研究日期: 2010-5-8
报表人: 公差: 其他:
张山 0.02mm 陕西重型汽车有限公司
量具线性
自变量
系数 系数标准误
P
回归 95% 置信区间
常量 0.73667 0.07252 0.000
1.0
斜率 -0.13167 0.01093 0.000
数据
平均偏倚
S 0.23954 R-Sq
建立控制限并用标准控制图分析评价失控或 不稳定状态。
稳定性练习
10/16 48.6
10/22 48.4
10/28 48.9
11/12 48.9
11/18 48.9
11/19 48.9
1/15 48.4
6/19 48.7
10/12 47.8
11/20 47.9
12/9 48.1
1/12 48.2
2/13 48.1
评价人数 量
样品数量
小结
稳定性
偏倚 线性 GRR
没要求通常为1人
1件
小样法
kappa
实验次数 测试周期
依控制图来选择， 每次多次通常1或 3-5次
定期较长时间
基准要求
测量方法 要求 接受准则
测量系统分析(MSA)通用课件
稳定性
稳定性是衡量测量系统在长时间内保持一致性的参数。
稳定性分析通常涉及在一段时间内多次测量同一标准值，以检查测量系统的变化。 这种方法有助于确定测量系统是否随时间推移而发生变化，并评估其可靠性。
重复性和再现性
重复性和再现性是衡量测量系统在不 同操作者或不同条件下的一致性的参 数。
VS
重复性是指在相同条件下，同一操作 者多次测量的一致性。再现性则涉及 不同操作者或不同条件下测量的结果 是否一致。这些分析有助于评估测量 系统的可重复性和可再现性，并确定 其可靠性。
偏倚通常由校准曲线、线性回归分析或其它统计方法确定。 校准曲线是通过比较已知标准值和测量系统所得值来建立的。 线性回归分析则用于评估测量系统的准确性，并确定是否存 在系统误差。
线性
线性是衡量测量系统在预期范围内的 一致性和准确性的参数。
线性分析通过比较不同水平的已知标 准值与测量 系统所得值来进行。这种 方法有助于识别测量系统在高、中、 低值的一致性，并确定是否存在非线 性误差。
范围
确定分析所涉及的测量设备和操作人 员范围，以及需要分析的测量过程和 产品特性。
确定测量系统类型
测量设备
根据分析目的和范围，选择适当的测量设备，并了解其技术规格和性能参数。
操作人员
确定负责测量的人员，了解其资质、经验和培训情况。
制定分析计划
方法
选择适当的测量系统分析方满足要求。
案例二：重复性和再现性分析案例
总结词
本案例介绍了如何进行重复性和再现性分析，以评估 测量系统的精密度和可靠性。
详细描述
本案例通过实际数据展示了如何进行重复性和再现性 分析。首先，对同一实际样品进行多次测量，计算测 量结果的重复性。接着，对不同时间、不同操作者、 不同仪器条件下进行测量，计算再现性。最后，根据 分析结果判断测量系统是否满足要求。
测量系统分析MSA(理论与实操完美结合)
部件A 部件B
A=1.25 B=1.00
1
2
3
因为上面刻度的分辨力比两个部件 之间的差异要大，两个部件将出现 相同的测量结果。
1
2
3
第二个刻度的分辨力比两个部件之 间的差异要小，部件将产生不同的 测量结果。
测量仪器的分辨力必须小于或等于规范或过程误差的10%!
案例:
电动工具出货，请运输公司托运，假设50Kg以内30元，每增 加10Kg加收费，你会采用哪种测量仪器？
Differences among methods of use
使用不同的方法所造成差异
Differences due to environment
不同环境所造成的差异
测量系统分析的目的
运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量 误差），了解变差的来源。 确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信 息。
测量系统分析MSA(理论与实操完美结合)
课程大纲
一、测量系统分析的基础知识 二、计量型测量系统的分析方法
及Minitab演示 三、计数型测量系统的分析方法
及Minitab演示
课程目的
➢ 知识：了解测量系统分析的基础知识，包括误差的来 源和构成、测量系统分析的意义等。
➢ 技能：学会实际应用Minitab软件进行测量系统分析， 并做出判断。
X6=0.8mm X7=0.75mm X8=0.75mm X9=0.75mm X10=0.7mm
如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm
X
X
= 0.75
10
Bias = 0.75-0.8= -0.05 % Bias=100 %[0.05/0.70]=7.1%
测量系统分析(MSA)
稳定性好
真值 时间 1
时间 1
真值
稳定性差
时间 2
时间2
时间 3
时间3
Y的测量系统评价 对散布的评价
- 精密度 : 根据测量系统反复性和再现性的总变动
- 反复性 : 重新测量也有相同的结果吗 ?
- 再现性 : 用其他测量系统也有相同的结果吗 ?
Y的测量系统评价
精密度
- 测量系统中的总散布 术语: 随机误差（ Random Error ）， 分散（ Spread ）， 测试/再测试误差（ Test/Retest error ） 重复性和再现性
据的信赖性,通过研究测量系统所发生的 Nhomakorabea动对工程散布的影响,从 而判断该测量系统的适合性
MSA 概要
测量系统评价的重要性
1.测量数据 1)作为分析判断的基本依据,有必要评价其信赖性; 2)依据测量系统进行观测和评价
2.测量系统的分析 是6SIGMA活动的最基本的工作和最重要的部分之一
3.测量系统分析被强调的原因 1)所有的产品通常都是由许多部件构成的; 2)产品的小型化趋势使产品的误差界限缩小; 3)部件更换或组装时通常要求有互换性; 4)为了能大量生产,通常有增大自动组装的必要性
计量型数据的 Gage R&R P/T 比
P / T = 5.15*s MS
Tolerance
一般用 %表现
说明有多少百分比的公差 由测量误差所占据
包括重复性和再现性
作为目标，我们追求 P/T < 30%
注意 : 5.15标准偏差占测量系统散布的 99%. 5.15是产业标准.
计量型数据的 Gage R&R
70
80
Process
MSA测量系统分析与结果解释【范本模板】
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。
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=
上限 =
7.510
df
10.8
d2 d2*-0.0153
0.0005
备注：需评审直方图，确定是 否存在特殊原因或异常出现， 如果呈正态分布，则继续分析
备注：d2,d2*和v(自由度)可查MSA
手册附录C中,g=1,m=n,tv.1-α/2在标
准t表中可查到
7.563
其他
标准偏差δr
0.0141
d2= 3.47 d2*= 3.55333 v(df)= 10.8 tv,1-α/2= 2.201
测量值
0.0141
n
r
15
(0.0073)
0.0036 -2.0184
观测平均值
7.5027
基准值=
统计量t值
测量值
-2.0184
5)判定：α水平默认值
为0.05，即95%的置
信区间，如果
平0落是在可偏接倚受值的附。近公的式1
如下：
偏倚-[ d2 δb
（95t%v,的1-置αd信2/*2区）间]，≦0≦ 下限
7.51
7.52
7.51
7.50
7.51
7.49
单位:
mm
7.48
7.48
7.49
7.50
7.53
7.50
7.50
7.52
7.50
观测平均值 = 3)直方图如下：
6 5 4 3 2 1 0
7.475
7.488
7.503
7.500
直方图
7.513
7.525
7.538
7.550
可4)重计复算性标准偏差δ r=[max(xi)偏倚=观测平均值-基准= 值均值的标= 准偏差δb=δr /= t统计量, t=偏倚/δb
g(n)= 1 α= 0.05
均值的标准偏差δb
0.00363
α=0.05
t值
2.201
偏倚 -0.0073
结论： 可接受
备注：
其他信息（查表得d2*、 v(df)的值）
0.01
d2*= 3.55333
v(df)= 10.8
评价人数 实施日期
1 样品数量(n)
1
2015.10.1 记录者
10 7.510
7.510 7.510
单位: 7.510 7.510
mm 7.510 7.510
基2)让准一值位评价=人测量同 7.510 一样本r次(r≧10)
测量系统偏倚(Bias)分析报告
部门（工序） 测量工具名称、编号 样品名称、型号
生产部
注塑
卡尺
A001
把手
SS001
1)从制造过程中选取一 样(n≧品1，0)在，工并具计室算或此全10尺 次平均值，作为“基准
7.510
7.510
7.510
7.510
评价人姓名
品质部
测量工具规格(工具的最 小刻度)
张三