MSA培训(完整版)
合集下载
培训教材MSA
在测量系统使用过程中进行测量系统分析MSA，其目的是验证测量系统是否能够持续地满足要求。
分析的时机有：
1）按确定的周期进行MSA，一般每间隔一年要实施一次MSA。
2）按特殊的要求进行MSA。
时机&流程
测量系统分析的流程
测量系统分析流程一般包括以下部分：
1）研究准备。
2）稳定性分析。
3）偏倚分析。
4）线性分析。
9)计算均值的标准差 ;
10) 计算偏倚的 t 统计量（t=|B|/ ，如果t< ,1−/2 ,则可以继续分析， t< ,1−/2 通过查询t统计量分布
表可得）;
11) 计算偏倚值的1- α 置信区间（置信区间：[B-( ×,1−/2 ), B+( ×,1−/2 ), ]);
计或消除偏倚
线性
重复性
再现性
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差异。线性可以被认为是关于偏倚大小的变化
重复性是由一个操作者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变
差。在相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性。重复性是设
备产生的变差，是设备本身固有的。
12)判断系统是否有偏倚（a、 t< ,1−/2 ；b、0落在1- α 置信区间，满足上述两个条件，我们就认为测量系
统无偏倚）。
测量系统有偏倚的原因可能是:
1) 基准值误差；2) 仪器磨损；3) 仪器制造尺寸有误；4)用仪器测量了错误的特性；5)仪器未得到完善
的校准；6)评价人操作不当；7)对仪器的修正运算正确
的重复性好，说明重复测量值的变差小。重复性研究分两步进行。
1）考察测量过程是否稳定；
ത 2∗ ，2∗ 查表可得， 极差的均值）
分析的时机有：
1）按确定的周期进行MSA，一般每间隔一年要实施一次MSA。
2）按特殊的要求进行MSA。
时机&流程
测量系统分析的流程
测量系统分析流程一般包括以下部分：
1）研究准备。
2）稳定性分析。
3）偏倚分析。
4）线性分析。
9)计算均值的标准差 ;
10) 计算偏倚的 t 统计量（t=|B|/ ，如果t< ,1−/2 ,则可以继续分析， t< ,1−/2 通过查询t统计量分布
表可得）;
11) 计算偏倚值的1- α 置信区间（置信区间：[B-( ×,1−/2 ), B+( ×,1−/2 ), ]);
计或消除偏倚
线性
重复性
再现性
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差异。线性可以被认为是关于偏倚大小的变化
重复性是由一个操作者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变
差。在相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性。重复性是设
备产生的变差，是设备本身固有的。
12)判断系统是否有偏倚（a、 t< ,1−/2 ；b、0落在1- α 置信区间，满足上述两个条件，我们就认为测量系
统无偏倚）。
测量系统有偏倚的原因可能是:
1) 基准值误差；2) 仪器磨损；3) 仪器制造尺寸有误；4)用仪器测量了错误的特性；5)仪器未得到完善
的校准；6)评价人操作不当；7)对仪器的修正运算正确
的重复性好，说明重复测量值的变差小。重复性研究分两步进行。
1）考察测量过程是否稳定；
ത 2∗ ，2∗ 查表可得， 极差的均值）
msa培训教程(2024)
2024/1/27
挑战
企业实施MSA面临着数据收集困难、分析工具缺乏、人员技能不足等问题，需要投入 大量的人力和物力资源。
机遇
实施MSA可以提高企业的产品质量和生产效率，降低生产成本和风险，增强企业的市 场竞争力。同时，MSA也是企业实现精益生产和智能制造的重要手段之一，有助于推
动企业转型升级。
30
15
04 GR&R计算与评 估方法
2024/1/27
16
GR&R计算公式及参数解释
GR&R（Gauge Repeatability and Reproducibility）即量具重复性和再 现性，计算公式为：GR&R = sqrt[(EV^2) + (AV^2)]
AV（Appraiser Variation）表示评 价者变差，是不同操作员使用相同量 具对同一零件进行测量得到的变差。
稳定性是指测量设备在长时间内保持其性能参数的能力。评估稳定性时，需要对设备进行重复测量， 观察其输出值的变化情况。可以使用统计方法分析测量数据，如计算标准差、变异系数等。
标准制定
根据设备规格和实际需求，设定稳定性的接受标准。例如，可以设定最大允许波动范围、稳定性误差 等参数，以确保测量设备的长期稳定性。
改进效果
通过加强生产过程监控、提高测量设备精度、优化测量程 序等措施，有效提高了产品质量稳定性和合格率，降低了 客户投诉率。
27
07 总结与展望
2024/1/27
28
本次培训内容回顾与总结
2024/1/27
MSA基本概念和原理
介绍了测量系统分析（MSA）的定义、目的、原理和基本 步骤，使学员对MSA有了初步的认识和理解。
经典详细的MSA培训资料全
值、最小值等。
数据可视化
利用图表等方式将数据呈现出 来，帮助理解数据分布和规律
。
相关性分析
研究变量之间的相关关系，探 索数据之间的内在联系。
回归分析
建立数学模型，预测因变量的 值，并解释自变量对因变量的
影响程度。
05
结果解读、报告编制及改进
建议提出
结果解读方法论述
数据可视化
将MSA结果以图表形式展示，如 控制图、散点图等，以便直观理
感谢观看
THANKS
通过对测量系统的变差进行分析，以判断测量系统对于被 测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成 分。
要点二
MSA作用
确保测量数据的准确性和可靠性，提高产品质量和生产效 率，降低生产成本和风险。
测量系统组成要素
测量标准
用于校准或检定测量仪器的标 准器或标准物质。
操作人员
进行测量操作的人员，其技能 水平和经验对测量结果有重要 影响。
理。
02
及时处理异常情况
一旦发现异常情况，立即按照处理流程进行处理，包括停机检查、调整
参数、更换零部件等，确保设备正常运行和产品质量。
03
记录并分析异常情况
对异常情况进行详细记录，并进行深入分析，找出根本原因，采取措施
防止类似情况再次发生。同时，将异常情况和处理结果及时上报相关部
门，以便进行持续改进和优化。
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 。
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。
周期确定
根据设备的使用频率、重要性、稳定 性等因素，制定合理的校准周期。
设备维护保养策略
数据可视化
利用图表等方式将数据呈现出 来，帮助理解数据分布和规律
。
相关性分析
研究变量之间的相关关系，探 索数据之间的内在联系。
回归分析
建立数学模型，预测因变量的 值，并解释自变量对因变量的
影响程度。
05
结果解读、报告编制及改进
建议提出
结果解读方法论述
数据可视化
将MSA结果以图表形式展示，如 控制图、散点图等，以便直观理
感谢观看
THANKS
通过对测量系统的变差进行分析，以判断测量系统对于被 测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成 分。
要点二
MSA作用
确保测量数据的准确性和可靠性，提高产品质量和生产效 率，降低生产成本和风险。
测量系统组成要素
测量标准
用于校准或检定测量仪器的标 准器或标准物质。
操作人员
进行测量操作的人员，其技能 水平和经验对测量结果有重要 影响。
理。
02
及时处理异常情况
一旦发现异常情况，立即按照处理流程进行处理，包括停机检查、调整
参数、更换零部件等，确保设备正常运行和产品质量。
03
记录并分析异常情况
对异常情况进行详细记录，并进行深入分析，找出根本原因，采取措施
防止类似情况再次发生。同时，将异常情况和处理结果及时上报相关部
门，以便进行持续改进和优化。
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 。
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。
周期确定
根据设备的使用频率、重要性、稳定 性等因素，制定合理的校准周期。
设备维护保养策略
MSA培训教程(完整版)
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
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
MSA(培训课程)
• 磨损或损坏的基准，基准出现误差
• 校准不当或调整基准的使用不当
• 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
■测量定义为赋值（或数）给具体事物以表示它们之间 关于特定性的关系。这个定义由美国标准局首次提出。
赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。
■量具：任何用来获得测量结果的装置。
■测量系统：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、方法、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。
• 足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，相对 于过程变差或规范控制限，测量的增量应该很小。 通常所有的十进制或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制的。这意味着在可重
复条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因
利用同一量具，重复量测相同工件同一质量特性，所得数据 之 变异性。是指数据的分布。
位置 (Location )
宽度 (Width )
10
MSA 测量系统分析
4.1低质量数据的原因和影响
■低质量数据的普遍原因之一是变差太大 ■一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相
互作用造成的。 ■如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会
太低，从而造成测量数据无法利用。如：具有较大 变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因 为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
MSA培训(完整版)
将各个评价指标进行组合，形成全面、客观 的评价体系，确保评价结果的科学性和准确 性。
数据收集与分析
结果反馈与持续改进
通过调查问卷、访谈、观察等方式收集相关 数据，运用统计分析方法对数据进行处理和 分析，得出评价结果。
将评价结果反馈给相关责任人和组织管理层， 针对存在的问题和不足进行持续改进，推动 组织不断提升自身能力和水平。
02
测量设备选择与校准
设备类型及选择依据
根据测量需求确定设备类型
01
例如，长度测量、角度测量、温度测量等。
设备精度与测量要求匹配
02
确保所选设备的精度等级满足测量需求。
设备稳定性与可靠性评估
03
选择经过验证且稳定的设备品牌和型号。
校准方法与周期确定
校准方法选择
依据设备类型和测量要求，选择合适 的校准方法，如比较法、直接测量法 等。
3
医疗器械与生命科学
医疗器械和生命科学领域对测量系统的可靠性和 准确性要求极高，MSA的应用将有助于提升产品 质量和患者安全。
不断提升自身专业素养
01
持续学习与实践
通过参加培训课程、阅读专业书籍、参与实际项目等方式，不断提高自
己在MSA领域的专业素养。
02
关注行业动态与新技术发展
关注相关行业的最新动态和新技术发展，了解MSA的最新应用趋势和
再现性评估
使用同一测量设备，由不同操作人员在相同条件下对同一被 测对象进行测量，分析操作人员之间的差异对测量结果的影 响。
稳定性评估
在长时间内使用同一测量设备对同一被测对象进行定期测量， 分析测量结果随时间的变化情况。
偏倚评估
通过与已知准确值的比较，分析测量设备的系统误差大小和 方向。
MSA培训教材(完整)
序号 1 2 3 4 5 6 7 范例 冲压过程抽样测量直径尺寸。 电镀生产过程中抽样测量电镀液中的某盐浓度。 按一定的时间间隔测量仓库的温度和湿度。 连接器生产过程中抽样测量夹持力。 设定1mΩ对产品接触阻抗好坏进行测试（只分级）。 统计外观不良产品的数量。 使用塞规对孔径进行确认。 数据类型 计量 计量 计量 计量 计数 计数 计数
测量系统分析与PPAP的关系 测量系统分析与SPC的关系
PPAP要求对新的或改进后的量具、测量、试验系统进行分析。保存并在客户要求时提交。 进行SPC研究的测量系统应在进行SPC研究前进行测量系统分析，且结果须符合接受准则。
测量系统分析与FMEA的关系
FMEA中未体现对测量系统分析的要求。
2018/12/25
2018/12/25 14
测量基础术语及知识 分辨力、可读性、分辨率(解析度）
最小的读数单位、刻度限度； 由设计决定的固有特性； 测量或仪器输出的最小刻度； 10:1经验法则（过程变差与公差较小者1/10）。
2018/12/25
15
测量基础术语及知识 灵敏度
灵敏度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信号的最 小输入。它是测量系统对被测特性变化的回应。灵敏度由 量具设计（分辨力）、固有质量（OEM）、使用中保养，以 及仪器操作条件和标准来确定。它通常被表示为一测量单 位 ； 影响灵敏度的因素包括： 一个仪器的衰减能力； 操作者的技能； 测量装臵的重复性； 对于电子或气动量具，提供无漂移操作的能力 ； 仪器使用所处的条件，例如：大气条件、尘土、湿度。
3
测量系统分析与APQP的关系
2018/12/25
4
测量系统分析与APQP的关系
测量系统分析与PPAP的关系 测量系统分析与SPC的关系
PPAP要求对新的或改进后的量具、测量、试验系统进行分析。保存并在客户要求时提交。 进行SPC研究的测量系统应在进行SPC研究前进行测量系统分析，且结果须符合接受准则。
测量系统分析与FMEA的关系
FMEA中未体现对测量系统分析的要求。
2018/12/25
2018/12/25 14
测量基础术语及知识 分辨力、可读性、分辨率(解析度）
最小的读数单位、刻度限度； 由设计决定的固有特性； 测量或仪器输出的最小刻度； 10:1经验法则（过程变差与公差较小者1/10）。
2018/12/25
15
测量基础术语及知识 灵敏度
灵敏度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信号的最 小输入。它是测量系统对被测特性变化的回应。灵敏度由 量具设计（分辨力）、固有质量（OEM）、使用中保养，以 及仪器操作条件和标准来确定。它通常被表示为一测量单 位 ； 影响灵敏度的因素包括： 一个仪器的衰减能力； 操作者的技能； 测量装臵的重复性； 对于电子或气动量具，提供无漂移操作的能力 ； 仪器使用所处的条件，例如：大气条件、尘土、湿度。
3
测量系统分析与APQP的关系
2018/12/25
4
测量系统分析与APQP的关系
MSA培训
太低，从而造成测量数据无法利用。如：具有较大 变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因 为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
)
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧
8
5.测量过程
■为了有效地控制任何过程变差，需要了解： ▲过程应该做什么? ▲什么能导致错误? ▲过程在做什么? ▲规范和工程要求规定过程应该做什么。?
部件A 部件B
A=2.0 B=2.0
部件A 部件B
A=2.25 B=2.00
▲由设计决定的固有特性 ▲测量或仪器输出的最小
刻度单位 ▲总是以测量单位报告 ▲1：10经验法则
测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之 间的差异的能力
)
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧
11
6.1测量系统的有效分辨率
)
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧
4
2.术语
■测量定义为赋值（或数）给具体事物以表示它们之间 关于特定性的关系。这个定义由Ｃ．Eisenhart 1963）首次提出。赋值过程定义为测量过程，而赋予 的值定义为测量值。
■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；包括通过/不通过装置。
➢ 校准不当或调整基准的使 用不当
➢ 仪器质量差─设计或一致 性不好
➢ 线性误差
➢ 应用错误的量具
➢ 不同的测量方法─设置、 安装、夹紧、技术
➢ 测量错误的特性
测量系统分析
Measurement System Analysis
)
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧
1
第一章 测量系统基础
)
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧
)
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧
8
5.测量过程
■为了有效地控制任何过程变差，需要了解： ▲过程应该做什么? ▲什么能导致错误? ▲过程在做什么? ▲规范和工程要求规定过程应该做什么。?
部件A 部件B
A=2.0 B=2.0
部件A 部件B
A=2.25 B=2.00
▲由设计决定的固有特性 ▲测量或仪器输出的最小
刻度单位 ▲总是以测量单位报告 ▲1：10经验法则
测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之 间的差异的能力
)
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧
11
6.1测量系统的有效分辨率
)
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧
4
2.术语
■测量定义为赋值（或数）给具体事物以表示它们之间 关于特定性的关系。这个定义由Ｃ．Eisenhart 1963）首次提出。赋值过程定义为测量过程，而赋予 的值定义为测量值。
■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；包括通过/不通过装置。
➢ 校准不当或调整基准的使 用不当
➢ 仪器质量差─设计或一致 性不好
➢ 线性误差
➢ 应用错误的量具
➢ 不同的测量方法─设置、 安装、夹紧、技术
➢ 测量错误的特性
测量系统分析
Measurement System Analysis
)
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧
1
第一章 测量系统基础
)
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
MSA 测量系统分析
一、MSA简介
1.什么是MSA
M: 指Measurement 测量
S: 指System
系统
A: 指 Analysis
分析
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
2.MSA 的重要性
人 机 法 环 測量
好
測量 原料
PROCESS
測量
结果
不好
如果测量的方式不对，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏 的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或 过程特性。
3.真实值
某一物品理论上的真实值或参考值。
4.偏倚（Bias)
测量值平均和真实值的差异。
仪器 1 偏倚
真实值
仪器 2 偏倚
仪器 1
平均值
仪器 2 平均值
测量数据五种类型
偏倚
被测量的产品的特性值、过程参数等。它们 的变化会影响偏倚。这个变差是我们最关注 的，测量系统对它们越敏感越好。
料
基准值
BIAS — 测量结果的平均值与基准值的差异.
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
Xi
X=
=
10 0.75
Bias = 0.75-0.8= -0.05 % Bias=100[0.05/0.70]=7.1%
表明 7.1% 的过程变差是偏倚 BIAS
8.MSA变差的因果分析
测量仪器
设备不稳定性 配件磨损 电力不稳定性
方法
测量位置 测量次数
测量条件 标准次序
标准材料 量产材料
感觉,气氛
良品材料
不良材料
熟练度
保管/管理 Environme
材料
测量者
湿度 清洁度 震动 电压变化 气温变化 灰尘/噪音
环境
测量系统变差
二、MSA相关术语
1.测量系统定义
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.分辨率
是指测量装置能够测量到最小可检出的单位。 ※测量刻度应为产品规格或过程波动的十分之一。
差的分辨率
1
2
3
4
5
好的分辨率
1
2
3
4
5
测量仪器分辨率
计算偏倚举例
某标准件，已知值为25.4mm，某机械检查工用精度为 0.025mm的游标卡尺测量10次，测量结果如下：
25.425 25.425 25.400 25.400 25.375 25.400 25.425 25.400 25.425 25.375
把10个测量值相加除以10，得到平均值：25.4051mm 偏倚等于平均值减去参考值：25.4051－25.400＝0.0051mm
第二个刻度的分辨率比两个部件之间的 差异要小，部件将产生不同的测量结果。
测量系统的有效分辨率（ discrimination）
要求不低于过程变差或允许偏差（ tolerance）的十分之一 零件之间的差异必须大于最小测量刻度 不同数据分级(ndc)的计算为
零件的标准偏差/ 总的量具偏差* 1.41. 一般要求它大于5才可接受
观察到的PROCESS波动 实际PROCESS波动
测量波动
长期 PROCESS波动
短期 PROCESS波动
样品的 波动
重复性
测量仪器波动
作业者波动 (再现性)
校正
稳定性
线性
要想解决实际PROCESS的波动，应把握测量系统的波动， 并把它与PROCESS波动分离.
要观察测量误差的主要原因, “重复性(repeatability)” 和“再现性 (reproducibility)”.
5.线性
线性是指量具在其工作范围内偏倚的变化规律。 在全部测量范围内，测量值和基准值的差异保持稳定，说明其
线性好。
仪器 1 : 线形性有问题.
仪器 2 : 线形性没有问题.
0 测量单位
0 测量单位
测量数据五种类型
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
线性
基准值
小偏倚
基准值
大偏倚
观测的平均值
无偏倚
观测的平均值
范围较低的部分
观测的平均值
化的偏倚值。 根据时间的推移测量结果互不相同时，说明该测量系统缺乏稳定性 。
稳定性 良好
真实值 时间 1
时间 2
时间 1
真实值
稳定性 不好
时间2
时间 3
时间 3
测量数据五种类型
测量系统在某持续时间内测量同一样 本或产品的单一特性时获得的测量值 总变差。
（测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%）
测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。 看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。测量分辨率描述了 测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。
部件A 部件B
A=2.0 B=2.0
部件A 部件B
A=2.25 B=2.00
因为上面刻度的分辨率比两个部件之间 的差异要大，两个部件将出现相同的测 量结果。
低质量数据的原因和影响
低质量数据的普遍原因之一是变差太大 一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相互作用造成的。 如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会太低，从而造成
测量数据无法利用。如：具有较大变差的测量系统可能不适合用 于分析制造过程，因为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
6.MSA的统计属性
理想的测量系统应该是每次都能测出真实值。 测量系统的质量通常仅仅取决于经过一段时间后产生
数据的统计特性：
▼ Bias 偏倚 ▼ Repeatability 重复性 ▼ Reproducibility 再现性 ▼ Linearity 线性 ▼ Stability 稳定性
7.过程波动的主要来源
3.什么情况下做MSA
新生产的产品存在较大的产品变差（PV）; 引进新仪器时（EV）; 测量操作更换新的人员时（AV）; 易损耗之仪器必须注意其分析频率 ;
4.测量值的组成要素
＋
真实值 (实际产品变差)
=
测量误差 (测量变差 )
测量值 (观察的变差)
通过测量用数字体现的数据，并不是总能代表事实。 因此，有必要对数据的信赖性进行确认。
基准值（reference-value）是一个预先认定的参考标准 . 该标准可用更高一级测量系统测量的平均值来确定(例 如：高一级计量室)
偏倚
观测的平均值
偏倚BIAS 实例
同一操作者对同一工件测 量10次
X1=0.75mm X2=0.75mm X3=0.8mm X4=0.8mm X5=0.65 mm
一、MSA简介
1.什么是MSA
M: 指Measurement 测量
S: 指System
系统
A: 指 Analysis
分析
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
2.MSA 的重要性
人 机 法 环 測量
好
測量 原料
PROCESS
測量
结果
不好
如果测量的方式不对，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏 的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或 过程特性。
3.真实值
某一物品理论上的真实值或参考值。
4.偏倚（Bias)
测量值平均和真实值的差异。
仪器 1 偏倚
真实值
仪器 2 偏倚
仪器 1
平均值
仪器 2 平均值
测量数据五种类型
偏倚
被测量的产品的特性值、过程参数等。它们 的变化会影响偏倚。这个变差是我们最关注 的，测量系统对它们越敏感越好。
料
基准值
BIAS — 测量结果的平均值与基准值的差异.
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
Xi
X=
=
10 0.75
Bias = 0.75-0.8= -0.05 % Bias=100[0.05/0.70]=7.1%
表明 7.1% 的过程变差是偏倚 BIAS
8.MSA变差的因果分析
测量仪器
设备不稳定性 配件磨损 电力不稳定性
方法
测量位置 测量次数
测量条件 标准次序
标准材料 量产材料
感觉,气氛
良品材料
不良材料
熟练度
保管/管理 Environme
材料
测量者
湿度 清洁度 震动 电压变化 气温变化 灰尘/噪音
环境
测量系统变差
二、MSA相关术语
1.测量系统定义
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.分辨率
是指测量装置能够测量到最小可检出的单位。 ※测量刻度应为产品规格或过程波动的十分之一。
差的分辨率
1
2
3
4
5
好的分辨率
1
2
3
4
5
测量仪器分辨率
计算偏倚举例
某标准件，已知值为25.4mm，某机械检查工用精度为 0.025mm的游标卡尺测量10次，测量结果如下：
25.425 25.425 25.400 25.400 25.375 25.400 25.425 25.400 25.425 25.375
把10个测量值相加除以10，得到平均值：25.4051mm 偏倚等于平均值减去参考值：25.4051－25.400＝0.0051mm
第二个刻度的分辨率比两个部件之间的 差异要小，部件将产生不同的测量结果。
测量系统的有效分辨率（ discrimination）
要求不低于过程变差或允许偏差（ tolerance）的十分之一 零件之间的差异必须大于最小测量刻度 不同数据分级(ndc)的计算为
零件的标准偏差/ 总的量具偏差* 1.41. 一般要求它大于5才可接受
观察到的PROCESS波动 实际PROCESS波动
测量波动
长期 PROCESS波动
短期 PROCESS波动
样品的 波动
重复性
测量仪器波动
作业者波动 (再现性)
校正
稳定性
线性
要想解决实际PROCESS的波动，应把握测量系统的波动， 并把它与PROCESS波动分离.
要观察测量误差的主要原因, “重复性(repeatability)” 和“再现性 (reproducibility)”.
5.线性
线性是指量具在其工作范围内偏倚的变化规律。 在全部测量范围内，测量值和基准值的差异保持稳定，说明其
线性好。
仪器 1 : 线形性有问题.
仪器 2 : 线形性没有问题.
0 测量单位
0 测量单位
测量数据五种类型
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
线性
基准值
小偏倚
基准值
大偏倚
观测的平均值
无偏倚
观测的平均值
范围较低的部分
观测的平均值
化的偏倚值。 根据时间的推移测量结果互不相同时，说明该测量系统缺乏稳定性 。
稳定性 良好
真实值 时间 1
时间 2
时间 1
真实值
稳定性 不好
时间2
时间 3
时间 3
测量数据五种类型
测量系统在某持续时间内测量同一样 本或产品的单一特性时获得的测量值 总变差。
（测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%）
测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。 看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。测量分辨率描述了 测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。
部件A 部件B
A=2.0 B=2.0
部件A 部件B
A=2.25 B=2.00
因为上面刻度的分辨率比两个部件之间 的差异要大，两个部件将出现相同的测 量结果。
低质量数据的原因和影响
低质量数据的普遍原因之一是变差太大 一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相互作用造成的。 如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会太低，从而造成
测量数据无法利用。如：具有较大变差的测量系统可能不适合用 于分析制造过程，因为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
6.MSA的统计属性
理想的测量系统应该是每次都能测出真实值。 测量系统的质量通常仅仅取决于经过一段时间后产生
数据的统计特性：
▼ Bias 偏倚 ▼ Repeatability 重复性 ▼ Reproducibility 再现性 ▼ Linearity 线性 ▼ Stability 稳定性
7.过程波动的主要来源
3.什么情况下做MSA
新生产的产品存在较大的产品变差（PV）; 引进新仪器时（EV）; 测量操作更换新的人员时（AV）; 易损耗之仪器必须注意其分析频率 ;
4.测量值的组成要素
＋
真实值 (实际产品变差)
=
测量误差 (测量变差 )
测量值 (观察的变差)
通过测量用数字体现的数据，并不是总能代表事实。 因此，有必要对数据的信赖性进行确认。
基准值（reference-value）是一个预先认定的参考标准 . 该标准可用更高一级测量系统测量的平均值来确定(例 如：高一级计量室)
偏倚
观测的平均值
偏倚BIAS 实例
同一操作者对同一工件测 量10次
X1=0.75mm X2=0.75mm X3=0.8mm X4=0.8mm X5=0.65 mm