最新全套MSA知识讲解及MSA分析样表
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套MSA知识讲解和MSA分析样表
总结词
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。
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。
超详细MSA测量系统分析讲解
四.MSA的分析方法——（一）计量型测量系统
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。
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。
最新全套MSA知识讲解及MSA分析样表
理解MSA
What? 什么是测量系统分析（MSA）
◆测量——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。
◆测量系统——对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所
使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及 假设的集合；也就是说，用来获得测量结果的整个过程。
究。此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方法及接受准则 应符合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果得到顾客的批准，也可
使用其它分析方法和接受准则。 §
When? 什么时候进行MSA
§ ISO/TS16949：2002
附录A A.1控制计划的阶段 适当时，控制计划应覆盖三个不同的阶段： 样件：对样件制造中将进行尺寸测量、材料和性能试验的描述。如果顾客要求， 组织应有样件控制计划。 试生产：对样件制造后，全面生产前将进行的尺寸测量、材料和性能试验的描 述。试生产被定义为在产品实现过程中样件制造后可能要求的一个生产阶段。 生产：在批量生产中，对产品/过程特性、过程控制、试验和测量系统的形成文 件的描述。 每个零件应有一个控制计划，但是在很多情况下，系列控制计划可以覆盖采用
测量室温的测量系统构成如下：
经测量，现在 的室温为 17.5℃
◆量具（仪器）——摄氏温度计 ◆标准——在一个标准大气压下，将纯净水的结冰点定义为0℃，沸点定义为 100℃，温差的1/100即为1℃； ◆操作（方法）——将温度计放置在相对固定的环境中，5min后，平视目测， 读取温度示值，估读至0.1℃。 ◆夹具——温度计挂钩+平整的墙面（用以限制温度计自由度的任何工具） ◆软件——无 ◆人员——我 ◆环境——风速、湿度、照度 ◆假设——假设上面提到的一些参数（时间、风速、湿度、照度等）均是准确 可靠的，温度计校验合格，操作方法合理，“我”具备测量技能，……
MSA测量系统分析全套表格模板(全公式未加密)
1、2、3、4、5、线性GRR计数型Kappa分析MSA测量系统分析全套表格模板稳定性偏倚Excel原件可在本文档左侧回形针处取出再现性Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)A*参考 交叉表A01总计Po:0.95Pe:0.51B*参考 交叉表B01总计Po:0.97Pe:0.51C*参考 交叉表C01总计Po:0.96Pe:0.5130期望的数量26.4636.5463数量38487期望的数量数量60363一致性好6666Kappa 一致性好判定误发期望的数量638728 4.76%可接受2.30%可接受 4.76%可接受3.45%可接受可接受5.75%可接受01参考总计62063871501C0.90有效性判定重复性检查总数匹配数漏发A A B 评价人评价人%B 93.33%可接受判 定判定0.9383.33%2530 3.17%36.5450.4687数量638715090.00%可接受0.92A C 一致性好150期望的数量B 期望的数量36.9651.0488数量6387150期望的数量26.0435.9662数量38588期望的数量6387数量60248.7284150数量6387150期望的数量35.28数量28284总计01Kappa 判 定A*B 0.89一致性好C 3027A*C 0.93一致性好参考B*C 参考总计可接受期望的数量27.7238.280.90一致性好数量615Page 11 of 11。
MSA知识讲解及MSA分析
抽样的 随机性
与测量方法 相关的变异
与测量人员 相关的变异
稳定性
线性 偏倚性
分辨力
重复性 再现性
注：计数型数据测量系统分析方法主要有交叉表法、信号检查法。
分辨力（分辨率、可读性）
■别名：最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限、探测的最小极限
分辨力老要求：公差的1/10
分套MSA知 识讲解及分析样
表
课程简介
一、基础知识回顾
扫盲
二、正题（实用知识）
“伪专家”
基础知识回顾
目录
1、理解MSA
◆什么是测量系统分析（MSA） ◆为什么要进行MSA ◆哪些地方要进行MSA ◆什么时候进行MSA
2、MSA类型简介
分辨力、重复性、再现性、线性、偏倚性、 稳定性、一致性
3、MSA五性案例及判定标准
测量室温的测量系统构成如下：
经测量，现在
的室温为 17.5℃
◆量具（仪器）——摄氏温度计 ◆标准——在一个标准大气压下，将纯净水的结冰点定义为0℃，沸点定义为 100℃，温差的1/100即为1℃； ◆操作（方法）——将温度计放置在相对固定的环境中，5min后，平视目测， 读取温度示值，估读至0.1℃。 ◆夹具——温度计挂钩+平整的墙面（用以限制温度计自由度的任何工具） ◆软件——无 ◆人员——我 ◆环境——风速、湿度、照度 ◆假设——假设上面提到的一些参数（时间、风速、湿度、照度等）均是准确 可靠的，温度计校验合格，操作方法合理，“我”具备测量技能，……
）
分辨力（分辨率、可读性）
重复性、再现性（GR&R）
重复性、再现性（GR&R）
线性、偏倚性
◆量具线性告诉你测量系统在预期测量范围内的准确性如何。
经典详细的MSA培训资料
存在。
• 1.相对好的MSA: • 足够的分辨率和灵敏度。足够: 1/10法则，仪器公差、变差分十份 • 2.MSA变差由普通原因引起，不能由特殊原因引起。 • 普通原因: 具有稳定的可重复的分布过程中许多变差的原因，即处于统
计受控状态。 • 特殊原因（可查明原因）: 指造成不是始终作用于过程的变差的原因。
• 普通原因: • 不可避免的原因，如: 转速、原材料材质在允许范围内的变化 • 同一卡尺、同一人测量零件，一个测3次，每次误差 • 用同一仪器、同一人测量相同产品数次，短期内测量的差异。
• 特殊原因: • 未按操作规程作业、设备坏了、换人、材料混批、量具未准备所造成的
变异。
❖ 好的测量系统:
❖
对产品控制:
一、基础篇
❖前 言 ❖ 企业经常会用到数据进行管理，没有数据就
没有标准，也就没有管理，如不能用数据表示我 们所知，那么我们对他所知不多，所知不多将无
法控制它，那就要靠运气了！
❖ 1.1测量的用途:
❖ 1.测量是对制造过程进行调整的决定的依据
❖如: 注塑工序的一个关键尺寸，用X-R图，有控 制点，超出异常则调整
❖ 2.过程会出什么错？
❖ 一般用FMEA与效果分析的一个结果去了解过程会出什么错？
❖ 如注塑产品：外观不合格、留痕、尺寸等
❖ 3.过程正在做什么：
❖
注塑温度、时间—过程是否稳定
❖ 通过首检、专检了解尺寸是否在控制之中，---通常的检验
❖
检验—使我们确认过程是否稳定
❖ 我们把检验作为一个过程来管理
❖ 他的输出----决定
較小的偏倚
基准值
較大的偏倚
基準值
量测平均值 (低量程)
量测值
• 1.相对好的MSA: • 足够的分辨率和灵敏度。足够: 1/10法则，仪器公差、变差分十份 • 2.MSA变差由普通原因引起，不能由特殊原因引起。 • 普通原因: 具有稳定的可重复的分布过程中许多变差的原因，即处于统
计受控状态。 • 特殊原因（可查明原因）: 指造成不是始终作用于过程的变差的原因。
• 普通原因: • 不可避免的原因，如: 转速、原材料材质在允许范围内的变化 • 同一卡尺、同一人测量零件，一个测3次，每次误差 • 用同一仪器、同一人测量相同产品数次，短期内测量的差异。
• 特殊原因: • 未按操作规程作业、设备坏了、换人、材料混批、量具未准备所造成的
变异。
❖ 好的测量系统:
❖
对产品控制:
一、基础篇
❖前 言 ❖ 企业经常会用到数据进行管理，没有数据就
没有标准，也就没有管理，如不能用数据表示我 们所知，那么我们对他所知不多，所知不多将无
法控制它，那就要靠运气了！
❖ 1.1测量的用途:
❖ 1.测量是对制造过程进行调整的决定的依据
❖如: 注塑工序的一个关键尺寸，用X-R图，有控 制点，超出异常则调整
❖ 2.过程会出什么错？
❖ 一般用FMEA与效果分析的一个结果去了解过程会出什么错？
❖ 如注塑产品：外观不合格、留痕、尺寸等
❖ 3.过程正在做什么：
❖
注塑温度、时间—过程是否稳定
❖ 通过首检、专检了解尺寸是否在控制之中，---通常的检验
❖
检验—使我们确认过程是否稳定
❖ 我们把检验作为一个过程来管理
❖ 他的输出----决定
較小的偏倚
基准值
較大的偏倚
基準值
量测平均值 (低量程)
量测值
MSA量测系统分析基础知识详解(doc 60页)
MSA量测系统分析基础知识详解(doc 60页)量测系统分析(MSA)目录第1章量测系统介绍1.1 概述、目的、术语 11.2 量测系统之统计特性 21.3 量测系统的标准 31.4 量测系统的通则 31.5 选择/制定检定方法 3 第2章量测系统之评价2.1概述 52.1.1鉴别力 52.1.2量测系统变异的类型72.2量测系统分析82.2.1再现性82.2.2再生性92.2.3零性间变异102.2.4偏性102.2.5稳定性112.2.6线性132.2.7范例说明152.3量测系统研究之准备202.4计量值量测系统之研究212.4.1稳定性之准则212.4.2偏性之准则212.4.2.1独立取样法212.4.2.2图表法222.4.2.3分析232.4.3再现性与再生性之准则23●追溯标准●作业定义●管制●维修及再验证1.1.2目的本篇的目的在于说明评价量测系统品质之准则，虽然也可以运用在其它量测系统上，但主要还是以使用在工业界制程的量测系统为主，且特性数据可重复读取。
1.1.3术语量测（Measurement）：对某具体事物赋予数据，以表示他们对于特定特性之间的关系。
赋予数据的过程称为量测过程，而数据称为量测值。
量具（Gage）：任一可用以量测之设备，通常是用以特别称呼使用在生产现场者，包括GO/NO-GO设备。
量测系统（Measurement System）：操作、准则、量具和其它设备、软件及指定之一群待量测之集合，经由完整程序而取得量测值。
1.2量测系统之统计特性理想之量测系统是一个具有零偏差、零变异的统计特性，但很不幸的是，这种理想的量测系统几乎很少见的，因此，我们必须存在一个观念，就是当在决策时，必须考虑到所依据的是一个非理想统计特性之量测系统。
所以设备管理之责任是确认当每一量测系统被使用时都具有适当的统计特性。
虽然每一量测系统可能需具备一些各别的统计特性，但下列举出五项所有量测系统必备的统计特性：(1)量测系统须在统计管制下，亦即量测纟统之变异仅根源于共同原因，而非特殊原因。
MSA基础知识讲解
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
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
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最新全套MSA知 识讲解及分析样
表
课程简介
一、基础知识回顾
扫盲
二、正题（实用知识）
“伪专家”
基础知识回顾
目录
1、理解MSA
◆什么是测量系统分析（MSA） ◆为什么要进行MSA ◆哪些地方要进行MSA ◆什么时候进行MSA
2、MSA类型简介
分辨力、重复性、再现性、线性、偏倚性、 稳定性、一致性
3、MSA五性案例及判定标准
7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，应进行统计研究。 此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方法及接受准则应符 合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果得到顾客的批准，也可使用
其它分析方法和接受准则。 §
所以，我建议，现阶段我们的MSA分析范围：
通用过程生产的多个似零件。控制计划是质量策划的一项输出。 §
有测量动作产生时就应该开始进行MSA，伴随着零部件过程开发，同步进行 多次MSA分析，并根据分析结果进行测量系统改善，最终于批量生产前输出 一个“合格的测量系统”，并固化到《生产控制计划》中。
Where? 哪些地方要进行MSA
§ISO/TS16949：2002
变异的构成
总体变异
过程实际变异
普通原因 引起的变异
特殊原因 引起的变异
测量观察变异
抽样的 随机性
与测量方法 相关的变异
与测量人员 相关的变异
稳定性
线性 偏倚性
分辨力
重复性 再现性
注：计数型数据测量系统分析方法主要有交叉表法、信号检查法。
分辨力（分辨率、可读性）
■别名：最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限、探测的最小极限
Why? 为什么要进行MSA
※要保证测量结果的准确性和可信度。
否则，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。
人机法环
好
原料
测量过程
结果
不好
§ ISO/TS16949：2002
7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，应进行统计研
稳定性
■造成不稳定的可能原因：
一致性（交叉表法）
■案例：
■判定标准：
正题（实用知识）
成为“伪专家” 而不是“砖家”
第二部分课程目标
会审核MSA分析报告
1、知道结果是否合格 → PPAP审核需要具备的素质
2、知道报告是否作假 → PPAP审核需要具备的素质 3、通过报告知道测量系统的最佳改进点
究。此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方法及接受准则 应符合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果得到顾客的批准，也可
使用其它分析方法和接受准则。 §
When? 什么时候进行MSA
§ ISO/TS16949：2002
附录A A.1控制计划的阶段 适当时，控制计划应覆盖三个不同的阶段： 样件：对样件制造中将进行尺寸测量、材料和性能试验的描述。如果顾客要求， 组织应有样件控制计划。 试生产：对样件制造后，全面生产前将进行的尺寸测量、材料和性能试验的描 述。试生产被定义为在产品实现过程中样件制造后可能要求的一个生产阶段。 生产：在批量生产中，对产品/过程特性、过程控制、试验和测量系统的形成文 件的描述。 每个零件应有一个控制计划，但是在很多情况下，系列控制计划可以覆盖采用
看报告
达人看什么？
若不受控，有两种可能： 1）抽样不随机，不代表过程水平； 2）报告作假。
看报告
达人看什么？
看EV占比 ——测量设备因素引起的变差，重复性
看AV占比 ——测量人员因素引起的变差，再现性
看报告
达人看什么？ 看PV——Rpart，零件变差
◆抽样是否代表过程水平
看报告
达人看什么？ 看TV——总变差 ◆报告是否作假
问问题
无厘头的问法——让供应商觉得不可理喻的问题
对于分析结果已达标的，有没有做更进一步的 分析？
问问题
“已达到目标，不需要进行分析 了”
问问题
EV占比？ AV占比？ 三个测量人员相比哪一个重复性比较差？
报告只是呈现出数据，测量系统分析重点是分析，不是 计算出数据就完了，通过分析找出短板，对短板加以 控制或改进，正是体现了质量管理八大原则之一“持 续改进”的思路。
“流氓”的问法——让供应商痛苦的问题
有没有对控制计划内的测量系统全部做分析？
问问题
回答的声音：
“这么多，怎么做得完，只有选做” “我们抓重点，只做关重特性”
问问题
§ISO/TS16949：2002 7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，应进行统
计研究。此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方 法及接受准则应符合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果 得到顾客的批准，也可使用其它分析方法和接受准则。 §
◆量具偏倚检查观测到的平均测量值与参考或基准值之间的差异。
它回答了这样的问题：我的量具和基准值比较时偏倚如何？
稳定性
一致性（交叉表法） Kappa法
Kappa适用于计数型数据：
﹡好或坏 ﹡通过/不通过 ﹡区分声音(嘶嘶声、叮当声、重击声)
特点：同等处理所有误分类，要求评估类别是相互排斥的。
目的：衡量两个评价者对同一物体进行评价时，其判定结论的一致性。
分辨力老要求：公差的1/10
分辨力新要求：6σ(标准偏差)的1/10（
）
分辨力（分辨率、可读性）
重复性、再现性（GR&R）
重复性、再现性（GR&R）
线性、偏倚性
◆量具线性告诉你测量系统在预期测量范围内的准确性如何。
它回答了这样的问题：我的量具对于将要测量的所有大小的物件都有相同 的准确性吗？“
→指导供应商改进 →作为供应商技术支持需要具备的素质
目录 ◆学会看报告 ◆学会问问题
看报告
菜鸟看什么？
◆%GR& R ◆NDC
看报告
入门看什么？ 量具分辨率 ◆NDC
◆数据记录是否符合规范 ◆与公差、过程变差比例
◆%GR& R
看报告
达人看什么？
图形是否受控
◆先看R图 ◆再看X图
看图的方法：无明显的趋势，按控制图判异的方法
◆测量系统分析——对测量系统进行评估，验证其是否在合适的特性
位置测量了正确的参数，确定其需要具备哪些可被接受的统计特征， 以便了解测量结果的变异来源及其分布。
用实例理解“测量系统”的含义：
经测量，现在 的室温为 17.5℃
用实例理解“测量系统”的含义：
测量系统：仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设 的集合。
MSA五性案例及判定标准
重复性、再现性
■案例： ■判定标准：
重复性、再现性
■造成重复性、再现性差的可能原因：
线性、偏倚性
■案例：
■判定标准：
“为使测量系统线性可被接受，“偏倚=0”线必须完全 在拟合线置信带以内。”
线性、偏倚性
■造成线性、偏移的可能原因：
稳定性
■案例：
■判定标准：
SPC控制么是测量系统分析（MSA）
◆测量——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。
◆测量系统——对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所
使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及 假设的集合；也就是说，用来获得测量结果的整个过程。
1、测量G/Z特性的测量系统； 2、需要采用SPC控制的测量系统； 3、按簇系进行。
MSA类型简介
测量变异的来源
测量变异（测量变差）来源于哪些方面？
测量工具
被测物体
测量人员
以及测量环境，等等……
◆总之，构成测量系统的任何元素都有可能影响测量结果，都有可能成为 测量变差的来源。
测量变异的来源（鱼骨图分析）
测量室温的测量系统构成如下：
经测量，现在
的室温为 17.5℃
◆量具（仪器）——摄氏温度计 ◆标准——在一个标准大气压下，将纯净水的结冰点定义为0℃，沸点定义为 100℃，温差的1/100即为1℃； ◆操作（方法）——将温度计放置在相对固定的环境中，5min后，平视目测， 读取温度示值，估读至0.1℃。 ◆夹具——温度计挂钩+平整的墙面（用以限制温度计自由度的任何工具） ◆软件——无 ◆人员——我 ◆环境——风速、湿度、照度 ◆假设——假设上面提到的一些参数（时间、风速、湿度、照度等）均是准确 可靠的，温度计校验合格，操作方法合理，“我”具备测量技能，……
TV（Total Variation）=过程变差/6=6σp/6 所以TV=σp Pp=（USL-LSL）/6σp =（USL-LSL）/6TV
问问题
三个问题 让供应商以为你是 “专家” / “砖家”
问问题
供应商可以接受的问题——“文明”的问法
为什么要做这个特性的分析，与G/Z特性是否对应？
问问题
表
课程简介
一、基础知识回顾
扫盲
二、正题（实用知识）
“伪专家”
基础知识回顾
目录
1、理解MSA
◆什么是测量系统分析（MSA） ◆为什么要进行MSA ◆哪些地方要进行MSA ◆什么时候进行MSA
2、MSA类型简介
分辨力、重复性、再现性、线性、偏倚性、 稳定性、一致性
3、MSA五性案例及判定标准
7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，应进行统计研究。 此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方法及接受准则应符 合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果得到顾客的批准，也可使用
其它分析方法和接受准则。 §
所以，我建议，现阶段我们的MSA分析范围：
通用过程生产的多个似零件。控制计划是质量策划的一项输出。 §
有测量动作产生时就应该开始进行MSA，伴随着零部件过程开发，同步进行 多次MSA分析，并根据分析结果进行测量系统改善，最终于批量生产前输出 一个“合格的测量系统”，并固化到《生产控制计划》中。
Where? 哪些地方要进行MSA
§ISO/TS16949：2002
变异的构成
总体变异
过程实际变异
普通原因 引起的变异
特殊原因 引起的变异
测量观察变异
抽样的 随机性
与测量方法 相关的变异
与测量人员 相关的变异
稳定性
线性 偏倚性
分辨力
重复性 再现性
注：计数型数据测量系统分析方法主要有交叉表法、信号检查法。
分辨力（分辨率、可读性）
■别名：最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限、探测的最小极限
Why? 为什么要进行MSA
※要保证测量结果的准确性和可信度。
否则，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。
人机法环
好
原料
测量过程
结果
不好
§ ISO/TS16949：2002
7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，应进行统计研
稳定性
■造成不稳定的可能原因：
一致性（交叉表法）
■案例：
■判定标准：
正题（实用知识）
成为“伪专家” 而不是“砖家”
第二部分课程目标
会审核MSA分析报告
1、知道结果是否合格 → PPAP审核需要具备的素质
2、知道报告是否作假 → PPAP审核需要具备的素质 3、通过报告知道测量系统的最佳改进点
究。此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方法及接受准则 应符合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果得到顾客的批准，也可
使用其它分析方法和接受准则。 §
When? 什么时候进行MSA
§ ISO/TS16949：2002
附录A A.1控制计划的阶段 适当时，控制计划应覆盖三个不同的阶段： 样件：对样件制造中将进行尺寸测量、材料和性能试验的描述。如果顾客要求， 组织应有样件控制计划。 试生产：对样件制造后，全面生产前将进行的尺寸测量、材料和性能试验的描 述。试生产被定义为在产品实现过程中样件制造后可能要求的一个生产阶段。 生产：在批量生产中，对产品/过程特性、过程控制、试验和测量系统的形成文 件的描述。 每个零件应有一个控制计划，但是在很多情况下，系列控制计划可以覆盖采用
看报告
达人看什么？
若不受控，有两种可能： 1）抽样不随机，不代表过程水平； 2）报告作假。
看报告
达人看什么？
看EV占比 ——测量设备因素引起的变差，重复性
看AV占比 ——测量人员因素引起的变差，再现性
看报告
达人看什么？ 看PV——Rpart，零件变差
◆抽样是否代表过程水平
看报告
达人看什么？ 看TV——总变差 ◆报告是否作假
问问题
无厘头的问法——让供应商觉得不可理喻的问题
对于分析结果已达标的，有没有做更进一步的 分析？
问问题
“已达到目标，不需要进行分析 了”
问问题
EV占比？ AV占比？ 三个测量人员相比哪一个重复性比较差？
报告只是呈现出数据，测量系统分析重点是分析，不是 计算出数据就完了，通过分析找出短板，对短板加以 控制或改进，正是体现了质量管理八大原则之一“持 续改进”的思路。
“流氓”的问法——让供应商痛苦的问题
有没有对控制计划内的测量系统全部做分析？
问问题
回答的声音：
“这么多，怎么做得完，只有选做” “我们抓重点，只做关重特性”
问问题
§ISO/TS16949：2002 7.6.1测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差，应进行统
计研究。此要求应适用于控制计划中提及的测量系统。所用的分析方 法及接受准则应符合顾客关于测量系统分析的参考手册的要求。如果 得到顾客的批准，也可使用其它分析方法和接受准则。 §
◆量具偏倚检查观测到的平均测量值与参考或基准值之间的差异。
它回答了这样的问题：我的量具和基准值比较时偏倚如何？
稳定性
一致性（交叉表法） Kappa法
Kappa适用于计数型数据：
﹡好或坏 ﹡通过/不通过 ﹡区分声音(嘶嘶声、叮当声、重击声)
特点：同等处理所有误分类，要求评估类别是相互排斥的。
目的：衡量两个评价者对同一物体进行评价时，其判定结论的一致性。
分辨力老要求：公差的1/10
分辨力新要求：6σ(标准偏差)的1/10（
）
分辨力（分辨率、可读性）
重复性、再现性（GR&R）
重复性、再现性（GR&R）
线性、偏倚性
◆量具线性告诉你测量系统在预期测量范围内的准确性如何。
它回答了这样的问题：我的量具对于将要测量的所有大小的物件都有相同 的准确性吗？“
→指导供应商改进 →作为供应商技术支持需要具备的素质
目录 ◆学会看报告 ◆学会问问题
看报告
菜鸟看什么？
◆%GR& R ◆NDC
看报告
入门看什么？ 量具分辨率 ◆NDC
◆数据记录是否符合规范 ◆与公差、过程变差比例
◆%GR& R
看报告
达人看什么？
图形是否受控
◆先看R图 ◆再看X图
看图的方法：无明显的趋势，按控制图判异的方法
◆测量系统分析——对测量系统进行评估，验证其是否在合适的特性
位置测量了正确的参数，确定其需要具备哪些可被接受的统计特征， 以便了解测量结果的变异来源及其分布。
用实例理解“测量系统”的含义：
经测量，现在 的室温为 17.5℃
用实例理解“测量系统”的含义：
测量系统：仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设 的集合。
MSA五性案例及判定标准
重复性、再现性
■案例： ■判定标准：
重复性、再现性
■造成重复性、再现性差的可能原因：
线性、偏倚性
■案例：
■判定标准：
“为使测量系统线性可被接受，“偏倚=0”线必须完全 在拟合线置信带以内。”
线性、偏倚性
■造成线性、偏移的可能原因：
稳定性
■案例：
■判定标准：
SPC控制么是测量系统分析（MSA）
◆测量——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。
◆测量系统——对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所
使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及 假设的集合；也就是说，用来获得测量结果的整个过程。
1、测量G/Z特性的测量系统； 2、需要采用SPC控制的测量系统； 3、按簇系进行。
MSA类型简介
测量变异的来源
测量变异（测量变差）来源于哪些方面？
测量工具
被测物体
测量人员
以及测量环境，等等……
◆总之，构成测量系统的任何元素都有可能影响测量结果，都有可能成为 测量变差的来源。
测量变异的来源（鱼骨图分析）
测量室温的测量系统构成如下：
经测量，现在
的室温为 17.5℃
◆量具（仪器）——摄氏温度计 ◆标准——在一个标准大气压下，将纯净水的结冰点定义为0℃，沸点定义为 100℃，温差的1/100即为1℃； ◆操作（方法）——将温度计放置在相对固定的环境中，5min后，平视目测， 读取温度示值，估读至0.1℃。 ◆夹具——温度计挂钩+平整的墙面（用以限制温度计自由度的任何工具） ◆软件——无 ◆人员——我 ◆环境——风速、湿度、照度 ◆假设——假设上面提到的一些参数（时间、风速、湿度、照度等）均是准确 可靠的，温度计校验合格，操作方法合理，“我”具备测量技能，……
TV（Total Variation）=过程变差/6=6σp/6 所以TV=σp Pp=（USL-LSL）/6σp =（USL-LSL）/6TV
问问题
三个问题 让供应商以为你是 “专家” / “砖家”
问问题
供应商可以接受的问题——“文明”的问法
为什么要做这个特性的分析，与G/Z特性是否对应？
问问题