MSA分析具体步骤(非常实用)
MSA测量系统分析流程及方法
MSA测量系统分析流程及方法MSA（测量系统分析）是对测量系统稳定性、可靠性和能力的评估，用于确认测量结果的准确性和可靠性。
它可以用于评估任何测量系统，包括设备、仪器和应用程序。
以下是MSA的流程和方法：1.确定测量系统的目的和应用：在开始MSA之前，首先需要明确测量系统的目的和应用。
这将有助于确定需要分析的关键因素以及选择适当的方法。
2.选择测量系统分析方法：根据测量系统的类型和目的，选择适当的MSA方法。
常见的方法包括GR&R（重复性与再现性）分析、准确性、稳定性和线性度分析。
3.收集数据：使用标准样本或实际样本来收集测量数据。
应该保证数据具有代表性和充分，以便能够全面评估测量系统的性能。
4.重复性与再现性（GR&R）分析：这是评估测量仪器和操作员之间的可重复性和再现性的方法。
它通常包括重复性（同一操作员重复测量同一样本）和再现性（不同操作员在不同时间重复测量同一样本）的分析。
5.准确性分析：准确性是评估测量结果与真实值之间的偏差程度。
可以使用标准样本或比较方法（如正交试验）来评估准确性。
如果测量系统有偏差，可以进行校正，以提高测量的准确性。
6.稳定性分析：稳定性是指测量系统的输出是否随时间而变化。
稳定性分析可以通过收集数据的不同时间点来进行。
7.线性度分析：线性度是指测量系统对于不同输入值的响应是否是线性的。
线性度分析可以通过收集不同输入值对应的测量数据来进行。
8.分析结果和改进措施：对收集到的数据进行分析，并得出结论和建议。
如果测量系统的性能不符合要求，应制定相应的改进措施，例如修理、更换或校准测量设备，培训操作员，改进测量方法等。
9.持续监控和改进：MSA是一个持续改进的过程，应确保测量系统的性能得到持续监控和改进。
定期重复MSA分析，以确保测量系统的稳定性和准确性，及时发现和纠正潜在问题。
总结起来，MSA的流程包括确定目的和应用、选择方法、收集数据、进行分析，最后制定改进措施和持续监控。
msa分析计划
msa分析计划MSA分析计划。
为了更好地了解和分析市场情况，制定有效的市场营销策略，我们需要进行MSA（Market Situation Analysis）分析。
本文档将详细介绍MSA分析计划的内容和步骤，以便全面了解市场环境并做出相应的决策。
一、市场概况分析。
首先，我们将对市场概况进行分析。
这包括市场规模、增长趋势、竞争对手、消费者需求等方面的情况。
我们需要收集各种市场数据和信息，包括行业报告、市场调研数据、竞争对手的销售数据等。
通过对市场概况的分析，我们可以了解市场的整体情况，为后续的市场定位和目标客户群确定提供重要依据。
二、SWOT分析。
其次，我们将进行SWOT分析，即对企业的优势、劣势、机会和威胁进行全面评估。
通过分析企业内部的优势和劣势，以及外部的机会和威胁，我们可以找到企业的核心竞争力和发展空间，为制定市场策略提供重要支持。
三、目标客户群分析。
接下来，我们将对目标客户群进行分析。
这包括客户的基本信息、消费习惯、购买动机等方面的情况。
我们需要通过市场调研和数据分析，深入了解目标客户群的需求和行为，以便为他们量身定制产品和营销策略。
四、竞争对手分析。
然后，我们将进行竞争对手分析。
这包括竞争对手的产品、定价、推广方式、市场份额等方面的情况。
我们需要对竞争对手进行全面的调查和研究，找出他们的优势和劣势，为制定差异化的竞争策略提供参考。
五、市场趋势分析。
最后，我们将进行市场趋势分析。
这包括消费者需求的变化、行业发展的趋势、市场营销的新趋势等方面的情况。
我们需要通过市场调研和行业分析，了解市场的最新动态和趋势，为企业的发展规划提供重要参考。
通过以上的分析，我们可以全面了解市场情况，找到企业的优势和劣势，确定目标客户群和竞争对手，把握市场的发展趋势。
这将为我们制定有效的市场营销策略提供重要支持，帮助企业实现可持续发展。
总结。
综上所述，MSA分析计划是制定市场营销策略的重要基础。
通过对市场概况、SWOT分析、目标客户群分析、竞争对手分析和市场趋势分析，我们可以全面了解市场环境，找到市场机会，制定有效的市场营销策略，实现企业的长期发展目标。
MSA分析
MSA分析多维尺度分析（Multidimensional scaling analysis，简称MSA）是一种常用的数据分析方法，用于研究样本之间的相似性和差异性。
它可以将复杂的多维数据降维到二维或三维空间中，以便于可视化和解释。
MSA的基本思想是根据样本之间的相似度或距离矩阵，将样本在低维空间中的位置确定下来。
它所假设的原则是“相似的样本在低维空间中应该是靠近的，而不相似的样本应该是远离的”。
MSA通过寻找最佳的低维空间位置，以最小化原始样本相似度矩阵与降维后样本的相似度矩阵之间的差异。
MSA的主要步骤包括：1.计算相似度矩阵：根据给定的相似度度量，计算每对样本之间的相似度或距离，并构建一个相似度矩阵。
常用的相似度度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、相关系数等。
2.选择合适的维度：根据研究目的和数据特点，选择合适的降维维度。
通常情况下，选择二维或三维的降维空间，以方便可视化和解释。
3.初始化样本位置：在降维空间中，随机初始化样本的位置。
4.迭代求解样本位置：通过迭代的方式，调整样本在降维空间中的位置，以最小化原始相似度矩阵与降维后相似度矩阵之间的差异。
常用的优化算法包括梯度下降法和牛顿法等。
5.可视化和解释：根据降维后的样本位置，将样本在二维或三维空间中进行可视化，并进行解释和分析。
常用的可视化方法包括散点图和气泡图等。
MSA的应用广泛，适用于各种领域的数据分析。
例如，在市场研究中，可以通过MSA分析消费者对不同品牌的态度和偏好，以及各品牌之间的相似性和差异性。
在社会科学中，可以用MSA分析不同群体之间的文化差异和社会关系。
在生物学中，可以用MSA分析基因表达谱的相似性和差异性。
除了上述基本的MSA方法，还有一些改进和扩展的方法。
例如，非度量MSA（Non-metric MDS）可以处理非度量的相似度或距离数据；带约束的MSA（Constrained MDS）可以引入附加的约束条件，以更好地解释和控制降维结果。
六西格玛管理工具之MSA测量系统分析步骤
六西格玛管理工具之MSA测量系统分析步骤MSA测量系统分析是六西格玛系统的重要工具，在“DMAIC”模式的各个阶段，均会用到测量系统分析,根据被测量对象的性质和测量系统分析需要，可以选用不同的测量系统分析方法。
一、根据测量对象的性质，测量系统分析可分为两类:1、连续数据测量系统分析连续数据测量系统分析对象为连续测量数据，如质量、长度、时间、高度、温度等。
2、离散数据测量系统分析离散数据的测量系统分析对象为离散数据，如“合格”、“不合格”、“通”“止”等。
二、连续数据测量系统分析方法有多种连续数据测量系统分析方法，可根据分析需要进行选择，一些使用较为广泛的连续数据测量系统分析方法如下:1、方差分析法方差分析法是分析连续数据的重要测量系统分析方法之一。
①方差分析法的要求:•选择能够代表整个过程范围的10个被测量部品；•选择2-3名测量人员；•每人对每个部品测2-3次。
②方差分析法的特点:•可以识别部品、人员、测量仪器的误差；•可以识别人员和部品交互作用影响。
2、平均值和极差分析法平均值和极差分析法是另一种常用连续数据测量系统分析方法。
①平均值和极差分析法的要求•选择能够代表整个过程范围的10个部品；•选择2-3个测量人员；•每人对每个部品测量2-3次。
②平均值和极差分析法的特点•可以识别测量人员、测量仪器、被测量部品的误差。
•无法识别人员和部品交互作用的影响。
3、部品内偏差分析法部品内偏差分析法是对平均值极差分析法的扩展，主要用于在被测量对象形状特殊，需进行多次测量才能确定其尺寸的场合，计算误差时去除部品本身的偏差。
4、部品内偏差分析法的要求•选择能够代表整个过程范围的5个部品；•选择2-3个测量人员；•每人测定每个部品时同时记录最大值和最小值；•每人对每个部品尺寸重复测量2-3次。
特点：①、可以用于特殊形状部品（如图形）的测量系统分析；②、可以识别测量人员、测量仪器、被测部品的误差。
5、简略法简略法是一种简单的测量系统分析方法，可以迅速对测量系统做出评价。
MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文
应多数值在控 制限外
在控制限外表示过程实际 的变差大，同时表明测量 能力高。
均值
部件对比图：可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用 点表示，平均值用带十字标的圆形符号表示。 判断：1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起，表示测量的重复再现性的变差 小。
2.各平均值之间的差别应明显，这样可以清楚地看出各部件之间的差别。 例：图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差，如果测量系统的R&R偏大时，可 以对7#、10#进行分析。
所有点落在管理界限内 －>良好
大部分点落在管理界限外 －>主变动原因：部品变动
－>良好
－>测量值随部品的变动 －>测量值随OP的变动
－>对于部品10，OP有较大分歧；
M--测量系统分析： 离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw
背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育； 检查者3需要追加训练； (反复性)
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
注：其他选项若无要求，选择 默认项，不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差 规格
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析： （1）图表分析
变异分量条形图：展示了会话窗口中的计算结果，此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。 判断：量具R&R，重复（Repeat）, 再现性（Reprod）越小越好。
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW (2)： 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－ 正态性检验 ： >
MSA测量系统分析方法
对于一般的计量型检具：测量系统分析时：稳定性要线性 测量系统量程变化的误差是否可接受 1、同一把检具或检测设备。 2、同一个测量人 3、选择个或以上的分布在量程范围内的零件 （指5个尺寸不同，分布在量程范围内的零件） 1、确定被测部件的基准值（用比被分析检具更 高级的检具测量10次获得的均值） 2、让测量人用被分析的检具测量10次以上（大 于30次） 3、计算每次测量的偏倚值（测量值－基准值） 4、根据偏倚值做线性图，横坐标是量程，纵坐 标是偏倚值，重复的点画圈。根据偏倚点拟合直 线。（y＝ax＋b）直线公式，gm为工件数和测量 次数。 5、根据拟合直线y＝ax＋b确定置信区间在 95％，由无数个点的偏倚置信组合成一条“河” 斜率未变，节距变化，意味着平行的斜线。 6、计算绝对的t值
重复性、再现性
人与人、检具自身的误差是否可以接受
1、两个或以上测量人 2、同一个检具 3、10个以上的相同规格部件
1、让每个测量人用检具测量每个部件2次 或以上，计入表格。 2、计算GRR数据表（每个人的均值与极 差，每一行也求均值。） 3、计算重复性和再现性报告，先上后 下，先左后右，
1、a、GRR小于10％，该测量系统可接 受； 1、y＝0的线段如果在y＝ax＋b直线的置信区间 b、GRR大于等于10％，小于等于30％时， 之内，该测量系统的线性可接受，否则不可接受 由项目小组（APQP）协商确定； 。 c、GRR大于30％时，不可接受。 2、可接受继续进行分析第6步，计算绝对的t 2、ndc（代表分辩的能力）大于等于5 值，是否小于被查的数值。小于线性可接受。 时，可接受，否则不可接受。 3、上述两点同时成立，该线性可接受。 3、上述两点同时成立，方可接受。 零件变差越大，检具的变差越小，两者之 间的比值越大，ndc意味着越好。
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测量系统分析2篇
msa测量系统分析2篇第一篇：msa测量系统分析一、Msa测量系统分析概述Msa（Measurement System Analysis）是指用于分析和评估测量系统精度和可重复性的方法和工具。
测量系统是生产、质量管理、实验室和其他相关领域中重要的组成部分，对产品质量和生产效率起着关键作用。
Msa对测量系统进行评估，着重于评估测量系统的稳定性、重复性、线性度、准确性等方面，并提供改进建议，以确保测量数据的可靠性和一致性。
二、Msa测量系统分析的步骤1. 确定测量系统评估的目的和范围首先需要确定所要评估的测量系统的目的和使用范围。
例如，在制造过程中，可能需要测量零件尺寸以检查零件是否符合规格，此时需要评估测量系统的准确性和可靠性，以确定是否对生产过程有影响。
同时需要确定所需的测量器具和测量方法。
2. 确定样本量和分布根据测量系统的使用情况和评估目标，确定评估所需的样本量和分布。
样本的数量和分布应足以反映实际使用情况，并保持统计显著性。
3. 实施试验根据已确定的样本量和分布，收集数据并进行试验。
试验应该采用充分的随机化和重复性，以确保实验的可重复性和一致性。
4. 分析结果根据收集的数据进行分析，包括评估测量系统的稳定性、线性度、重复性和准确度等方面。
同时进行误差分析，并确定是否存在系统误差或随机误差。
5. 结论和改进建议根据分析结果形成结论和改进建议。
如果发现测量系统存在问题或不稳定，需要采取相应的改进措施，例如修理或更换测量器具，改变测量方法等。
改进措施应该根据实际情况制定，并进行风险评估。
三、Msa测量系统分析中的参数1. 稳定性测量系统的稳定性是指在测量条件没有变化的情况下，测量结果是否能够保持一致。
稳定性可以通过时间序列图、控制图等工具进行评估。
2. 重复性重复性是指多次对同一对象进行测量，结果是否相同。
重复性可以通过方差分析等工具进行评估。
3. 线性度线性度是指测量系统输出值与输入值之间是否存在线性关系。
- 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)。
(R&R2
+ PV2)
TV= 0.0020
判
%R＆R≥30%，测量系统不可以接受！
定：
分析
評
價：
審核：
w135********
2009-8-20 21:15:01 GR&R分析報告.xls
如附件，刚开始学习做MSA表格，GRR分析时测量的数据填入后结果却是不可接受，请教各位高手为什么
会这样呢？
数值测量方法依工具书所写：取10个样品进行编号，找三个测量员分别测量，第一次是按顺序测量，第二
次和第三次是搞乱顺序后测量，期间三个人员不知道产品公差和零件编号。
天地一沙鸥
2009-8-21 9:24:17 你的分析过程是正确的。
只是用来计算重复性变差、再现性变差和零件间变差的系数K应该都乘以5.15或
6，你现在计算出来的实际上是标准差而不是变差。
但不影响最终的结果。
天地一沙鸥
2009-8-21 9:26:02 我对各个系数稍微修改了一下，请看附件：GR&R分析报告.xls
天地一沙鸥
2009-8-21 9:27:27 下面是MINITAB的分析结果，证明你的计算过程是对的：
量具 R&R 研究 - XBar/R 法
方差分量
来源方差分量贡献率
合计量具 R&R 0.0000027 68.33
重复性 0.0000022 55.24
再现性 0.0000005 13.10
部件间 0.0000013 31.67
合计变异 0.0000039 100.00
研究变异 %研究变
来源标准差(SD) (5.15 * SD) 异 (%SV)
合计量具 R&R 0.0016424 0.0084584 82.66
重复性 0.0014767 0.0076048 74.32
再现性 0.0007190 0.0037029 36.19
部件间 0.0011181 0.0057582 56.27
合计变异 0.0019869 0.0102324 100.00
可区分的类别数 = 1
测量值的量具 R&R
天地一沙鸥
2009-8-21 9:31:26 以下是MINITAB分析后的图形输出：
天地一沙鸥
2009-8-21 9:45:00 从测量值的均值控制图可以看出，大多数点在控制限之内，说明你这个测量系统不能很好地发现生产过程的变差，或者说你的测量系统的精度还不如生产设备的精度高。
你这个测量系统主要存在的问题是分辨率不够，这一点从ndc=1也可以看出。
当然这种情况有可能是你所抽取的样品并不能真正反映生产过程的变差造成的，实际生产过程的变差要比根据你的样品计算得到的变差（也就是零件间变差）大。
所以你要先去检查一下你的抽样过程，最好是抽样的时间拉得长一点，这样样品的变差会更好地反映生产过程的变差。
如果上面的检查没有问题，那只能说你的测量系统用来测量你这个生产过程是不适宜的，只能考虑更换精度更高的仪器了。
要知道，一个好的测量系统不单单是显示数值，而是应该敏锐地发现生产过程中的微小变化。
天地一沙鸥
2009-8-21 13:40:11 还有一点需要去检查的，那就是重复测量的误差太大了，你需要好好地去想一下为什么会这样。
w135********
2009-8-22 19:45:15
终于明白了,非常感谢沙欧,谢谢你!
w135********
2009-8-22 19:58:08
刚检查了沙欧所提的几点,人员测量是存有问题,三个人测量时取值方法不一,因为投影仪的线宽也有0.01m m,压线多点和少点区别很大,另一点就是取样是用的连续取样,每10分钟一次,此产品较稳定,所以产品变
量很小....
有一点弄不太明白,为什么用来计算重复性变差、再现性变差和零件间变差的系数K应该都乘以5.15或6?这点我在教材和资料上都没查到,还请大哥指点下原因或在哪些书上有说明...谢谢了!
天地一沙鸥
2009-8-25 8:12:14
你这个测量系统重复性误差要比再现性误差更严重，所以首先是要解决重复性误差大的问题。
比如这10个零件极差为0.0036，而“李启玲”对第9个样品的重复测量的极差就达到了0.004。
这个误差大是由于测量设备的本身原因造成的。
重复性变差、再现性变差和零件间变差应该是涵盖多少数据分布的一个范围而不是单纯的标准差，如果不乘，你算出的仅仅是标准差。
之所以要乘以5.15或6，是因为标准差乘以5.15或6代表了99%或99.73%的数据的分布范围。
这一点在TS16949参考手册《测量系统分析》及类似的教材上都是有说明的。
天地一沙鸥
2009-8-25 8:23:28
long
2009-9-1 15:34:00 第一:可能是取样没有代表整个制造过程变差;
第二:量具分辨率不足.。