测量系统分析报告MSA
MSA测量系统(稳定性、偏移和线性研究)分析报告
XXXX作业文件文件编号：JT/C－7.6J－003版号：A/0（MSA）测量系统分析稳定性、偏移和线性研究作业指导书批准：吕春刚审核：尹宝永编制：邹国臣受控状态：分发号：2006年11月15日发布2006年11月15日实施量具的稳定性、偏移、线性研究作业指导书JT/C－7.6J－0031目的为了配备并使用与要求的测量能力相一致的测量仪器，通过适当的统计技术，对测量系统的五个特性进行分析，使测量结果的不确定度已知，为准确评定产品提高质量保证。
2适用范围适用于公司使用的所有测量仪器的稳定性、偏移和线性的测量分析。
3职责3.1检验科负责确定过程所需要的测量仪器，并定期校准和检定，对使用的测量系统分析，对存在的异常情况及时采取纠正预防措施。
3.2工会负责根据需要组织和安排测量系统技术应用的培训。
3.3生产科配合对测量仪器进行测量系统分析。
4术语4.1偏倚偏倚是测量结果的观测平均值与基准值（标准值）的差值。
4.2稳定性（飘移）稳定性是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。
4.3线性线性是在量具预期的工作量程内，偏倚值的变差。
4.4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获得的测量值的变差。
4.5再现性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的测量平均值的变差。
5测量系统分析作业准备5.1确定测量过程需要使用的测量仪器以及测量系统分析的范围。
a)控制计划有要求的工序所使用的测量仪器；b)有SPC控制要求的过程，特别是有关键/特殊特性的产品及过程；c)新产品、新过程；d)新增的测量仪器；e)已经作过测量系统分析，重新修理后。
5.2公司按GB/T10012标准要求，建立公司计量管理体系，确保建立的测量系统的可靠性。
6分析研究过程 6.1稳定性分析研究1）取一样件，并建立其可追溯到相关标准的参考值。
如果无法取得这样的样件，则选择一个落在产品测量范围中间的生产零件，指定它为基准样件进行稳定性分析。
测量系统分析报告MSA
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。
如何做好MSA测量系统分析报告
准确度（Accuracy）：
表示测量结果（单值或平均值） 与 真值的接近程度。
数量上，准确度可以用相对误差数 表示。
准确度 = 基准值 - 多次测量平均值
精密度（Precision）：
在相同条件下进行重复测量或试验，其 结果相互间的一致程度。 表示测定结果中随机误差大小的程度。
精密度常用测量的标准差来表示，标准 差越大，精密度越低。
（2）大样法实例
至少2名测量人员，至少10个另件，每 人对每个另件至少重复测2遍。
步骤：
10个零件逐一编号 量具校准 人员A对零件进行测量（随机顺序） 记录员记录读数。 人员B、C对零件进行测量（随机顺序） 记录员记录读数。 上述循环重复3遍，测量顺序打乱。
（a）确定重复性 Repeatability
测量系统分析（MSA）
一、术语及其定义
1、测量（Measurement）
以确定实体或系统的量值大小为目标 的一整套作业。 包括过程、产品、服务的输入、输出 及性能/绩效的定量化信息。
2、Cage——任何用以获得测量结果的装置，
特别指基层使用的量具，包 括 用来测量合格/不合格的装置。
——引自QS 9000参考手册
数据的真实性——观测值 ？= 真值
真 值
测量误差
真 值
测量误差
系统的稳定性——
不同的时间、环境、人员、仪器设备 对测量结果影响如何？ 系统是否处于统计控制状态？
测量结果的精确性——
反映被测实体/系统微小变化的能力。 测量误差与被测量的变化范围（总变 差）相比，是否可以接受？
4、测量系统的精度与误差类型
容差百分率≤10% 过程变差百分率≤10%
拒绝条件：
容差百分率 >30% 或: 过程变差百分率>30%
测量系统分析 MSA
评估测量系统
三个基本要素 足够的分辨率 稳定 统计特性（误差）在预期量程是一致的， 且足够用以测量用途
评估测量系统
分辨率
测量系统检出并如实指示被测量特性中极小变化 的能力 若不能测量出过程的变差，这种分辨率用于分析 是不可接受的 若不能测定出特殊原因的变差，这种分辨率用于 控制是不可接受的 不可接受的分辨率可通过极差图最好的显示出来
10
11
6.3
6.0
0.3
0.0
12
13
6.1
6.2
0.1
0.2
14
15
5.6
6.0
-0.4
0.0
偏倚研究直方图
4 3 2
频 次
1
0 5.6 5.7 5.8 5.9 6.0 6.1 6.2 6.3 6.4
测量值
（measured value）
偏倚研究—偏倚研究分析
n(m) 测量值 15 均值 X 6.0067 标准偏差
.2 .30 .280
.2 .28 .278
术
参考值
语
某一个物品的可接受数的值 需要一个可操作的定义 常被用来代替真值的使用
真值
物品的实际数值 不可知的且无法知道的
术
语
准确度
重复测量均值与真值间的一致性。表示测量 系统误差大小。常用绝对值表示，即偏倚的 绝对值。与真值或可接受的参考值“接近” 的程度
2-4个数据分级
可用于计量控制图 ndc
5个或更多数据分级
建议使用
≥5
.2 .28 .279
.2 .28 .281
.2
MSA测量系统线性分析报告
MSA测量系统线性分析报告测量系统分析（MSA）是一种评估和验证测量系统能力的方法，用于确保使用的测量设备和方法是准确和可靠的。
线性分析是MSA的一种方法，用于评估测量系统的线性性能。
本报告将对我们使用的测量系统进行线性分析，并评估其可靠性和准确性。
在进行线性分析之前，我们首先选择了一组参考物件，这些参考物件涵盖了我们使用测量系统的范围。
接下来，我们使用该测量系统对这些参考物件进行测量，并记录了测量结果。
我们重复了一定次数的测量，在不同条件下进行了多次测量，以考察测量系统的稳定性。
下面是我们的线性分析结果：1.线性度评估：我们对测量结果进行了回归分析，以确定测量系统的线性度。
通过绘制回归线并计算其斜率和截距，我们可以得出结论测量系统相对于参考物体的线性度良好。
我们还计算了线性度指标R-square，用于衡量回归方程的拟合程度。
大于等于0.95的R-square值表示测量系统的线性度较好，我们的测量系统达到了这个标准。
2.斜率稳定性：为了评估测量系统的斜率稳定性，我们分析了在不同时间点、不同测量人员和不同测量条件下的测量结果，并计算了它们的标准差。
通过比较标准差，我们可以判断测量系统的斜率稳定性。
较小的标准差表示测量系统的斜率较为稳定。
根据我们的分析，测量系统的斜率稳定性得到了验证。
3.截距稳定性：我们还评估了测量系统的截距稳定性。
通过分析在不同条件下的截距差异，我们可以评估测量系统的稳定性。
较小的截距差异表示系统的截距较为稳定。
根据我们的分析，测量系统的截距稳定性也得到了验证。
4.线性系统鉴别能力：为了评估测量系统的线性系统鉴别能力，我们进行了线性系统鉴别实验。
我们选择了一组具有已知线性关系的物体，并对其进行测量。
然后，我们通过计算测量值与实际值之间的误差，来评估测量系统的鉴别能力。
较小的误差表示测量系统能够准确地鉴别线性关系。
我们的测量系统在线性系统鉴别能力方面表现良好。
综上所述，我们的测量系统通过线性分析表明其具有良好的线性度、斜率稳定性、截距稳定性和线性系统鉴别能力。
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。
测量系统分析报告MSA
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
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。
测量系统分析报告MSA五性
测量系统分析报告MSA五性在制造业和质量控制领域，测量系统分析（Measurement System Analysis，简称 MSA）是一项至关重要的工作。
它有助于确定测量设备、方法和操作人员是否能够准确可靠地获取数据，从而保证产品质量和生产过程的稳定性。
MSA 通常包括五个特性的评估，即准确性、精确性、稳定性、重复性和再现性。
接下来，让我们详细了解一下这五个特性。
一、准确性（Accuracy）准确性是指测量结果与真实值之间的接近程度。
简单来说，就是测量是否正确。
如果一个测量系统的准确性差，那么即使测量结果很稳定和精确，也无法提供有价值的信息。
要评估测量系统的准确性，通常会使用偏倚（Bias）这个概念。
偏倚是测量值的平均值与参考值之间的差异。
例如，我们用一把尺子去测量一个标准长度为 10 厘米的物体，如果多次测量的平均值是 98 厘米，那么就存在－02 厘米的偏倚。
为了减少偏倚，提高准确性，我们需要对测量设备进行定期校准，确保其与标准值保持一致。
同时，操作人员的培训和正确的测量方法也对准确性有着重要的影响。
二、精确性（Precision）精确性反映的是测量结果的重复性和再现性。
重复性（Repeatability）指的是在相同条件下，由同一个操作人员使用同一测量设备对同一零件进行多次测量所得结果的一致性。
而再现性（Reproducibility）则是不同操作人员、不同测量设备或在不同环境条件下对同一零件进行测量所得结果的一致性。
如果一个测量系统的精确性好，那么无论谁来测量，或者在什么条件下测量，得到的结果都应该非常接近。
例如，在测量一个零件的尺寸时，如果同一个人多次测量的结果差异很小，或者不同的人测量的结果也很相近，那么这个测量系统的精确性就比较高。
为了提高精确性，我们需要选择合适的测量设备和测量方法，同时对操作人员进行充分的培训，减少人为因素的影响。
三、稳定性（Stability）稳定性是指测量系统在一段时间内保持其性能的能力。
测量系统分析(MSA)
0.005
0.99
0.005
PV＝5.15σ
过程变差PV示意图
MSA--温林华 13
有些资料上把偏倚称为准确度，把变差称 为精度，高质量的数据准确度和精度都要 高; 下面的四个图例说明偏倚和变差大小的 状态
偏倚小、变差小 偏倚大、变差小 偏倚小、变差大 偏倚大、变差大
MSA--温林华 14
三、测量系统的基本要求
PPAP中的重要资料。 正确的选择与运用测量系统，能保证以较低
的成本获得高质量的测量数据。
MSA--温林华 3
ISO/TS16949:7.6.1 测量系统分析
为分析各种测量和试验设备系统测量结 果存在的变差，应进行适当的统计研究。此 要求应适用于在控制计划提出的测量系统。 所用的分析方法及接收准则，应与顾客关于 测量系统分析的参考手册相一致。如果得到 顾客的批准，也可采用其它分析方法和接收 准则。
MSA参考手册的目的
提供测量系统分析的理论基础和方法； 主要关注的是对每个零件能重复读数的测量系统； 作为ISO/TS16949质量管理体系标准的附属文件； 在呈报PPAP的实际应用中，具体应用需要顾客批准。
MSA--温林华 6
二、 几个基本概念
测量：赋值(或数)给具体事物以表示它们之间 关于特性的关系。 赋值过程为测量过程，而赋予的值为测量值。
观测的平均值位于 量程较高部位
在量程内对测量系统的偏倚要求
大量程
MSA--温林华 39
四、通用指南
评定前的两个步骤: 验证在适当的特性位置正在测量正确的变量：
的。 图2 为一张潜在的变差源因果图，可作为研究测
量系统变差源思考的起点。
MSA--温林华 20
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表单编号：QR-QA-72-V1.0
EV= Rbarbar ×
K1
=*
×
=
#VALUE !
FALSE
再现性— AV
评价X人D变IF 差（AV）
)2-
= [( F × FAKL2 S )2(-
= [( 0.00 × E (
=
#VALUE !
试验次数 K1 %EV= 100[ EV / TV ]
= 100[
#VAL UE!
/#UVEA!L
= [( LUE (
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#VALUE !
UE! )2]
零件变差（PV）
PV= RP ×
K3
K2 零件数
%GRR =
100[
= 100[
GRR #VAL
UE!
/ TV /#UVEA!L
] ]
K3
= #VALUE!
%PV= 100[ PV / TV ] = 100[ 0.00 /#UVEA!L ] = #VALUE!
XbarA=
FALSE
极差 0
0
0
0
0
0
0
0
0
0 RbarA= *
1
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2
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B
3
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均值
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#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
XbarB=
FALSE
0
0
0 RbarC= *
平均值
FALS
FALS
FALS
FALS
FALS
FALS
FALS
FALS
FALS
FALS
Xbarbar =
FALSE
E
E
E
E
E
E
E
E
E
E Rp= 0.000
(RbarA =
(MaxXba r=
(Rbar=
(Rbar= 1. 2次
* 0 * *
+Rbar B= )-
)x
)x
*
(MinXb ar=
科技有限公司
测
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1
#DIV/0!
2
#DIV/0!
A
3
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均值
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#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
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#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
极差 0
0
0
0
0
0
0
0
0
0 RbarB= *
1
#DIV/0!
2
#DIV/0!
C
3
#DIV/0!
均值
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
#DIV /0!
XbarC=
FALSE
极差 0
0
0
0
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0
0
= 0.00 = 0.000
× FALSE
总变差（TV）
)2+
TV= [( G#VRAR )2(+ PV )2]
= [( LUE ( 0.00 )2]
=
#VALUE !
ndc= = =
1.41 (1.41 (#V AL
PV 0.000
/ GRR ) /#UVEA!L )
量测系统之能力
1.所有计算均系基于预计5.15s (正态分布曲线下99.0%的面积); 2.判定准则: %GRR < 10% =可接受；%GRR─10%~30% =可能可接受（分
]
= #VALUE!
)2/ #VEVAL )2(/ n
UE! ( *
×FArLS ×E
)] )]
%AV= 100[ AV
=
100[
#VAL UE!
/ TV ] /#UVEA!L ]
= #VALUE!
评价人
n=
零件
重复性GR和再現性（G)2R+R） R= [( #EVVA )2(+ #VAAVL
)2]
______
3. 评价 人:
A
B
C
表单编号：QR-QA-72-V1.0
科技有限公司
测量系统分析报告（MSA）
零 件被 测规 格:
量具名称: 量具编号: 量具精度:
日期: 人员:
根据数据表: Rbarbar= * XbarDIFF= 0.000 RP= 0.000
测量系统分析
% 总变差 (TV)
重
复
(D4=
(D3=
+Rbar C= 0
FALS E 0
* ) =)=XUbCa L)=RLC LR
)/
(评价 人数
0
)=Rba rbar
Rbarbar =
*
XbarDIFF =
0
UCLR=
#VAL UE!
LCLR=
#VAL UE!
试的验点对 .
识的别观原
察值重 2.备注:
______ ____________