MSA测量系统分析教程
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测量系统的分析过程
MSA测量系统的分析过程简介MSA（测量系统分析）是用于评估和确定测量系统进行精确测量的能力和可靠性的一种方法。
MSA的目标是确定测量系统中存在的任何误差，并分析其对测量结果的影响。
本文将介绍MSA测量系统分析的过程，并提供一些常用的工具和技术。
MSA测量系统分析的步骤1. 定义测量系统的目的和类型首先，我们需要明确测量系统的目的和类型。
测量系统可以是某种仪器、设备、工具或软件程序。
在这一步，我们需要确定测量系统用于测量哪些特定的量，并了解它是被动型、主动型还是控制型测量系统。
2. 选择合适的测量技术在这一步，我们需要选择适合的测量技术，根据测量任务的要求来确定使用哪种技术。
这可能包括使用传感器、测量仪器、计算机软件等。
3. 收集数据在进行测量系统分析之前，我们需要收集足够的测量数据。
数据收集可以通过对样本进行测量，或者从已有的数据集中获取。
收集的数据应包括尽可能多的不同样本，以便对测量系统的变化性进行评估。
4. 进行数据分析通过对收集的数据进行分析，我们可以得到一些关于测量系统的重要统计数据和指标。
这些数据可以帮助我们评估测量系统的稳定性、可重复性和准确性。
数据分析的方法包括平均值和标准偏差的计算、方差分析、相关性分析等。
我们可以使用统计软件工具，如Excel、Minitab等来进行数据分析。
5. 进行测量系统评估在这一步，我们将基于数据分析的结果对测量系统进行评估。
评估的目的是确定测量系统是否满足所需的精度要求，并识别系统中可能存在的任何问题或缺陷。
通常，我们使用一些指标来评估测量系统的能力，如控制图、方差分析图、偏差图等。
这些图形可以帮助我们直观地了解测量系统的性能并发现问题。
6. 优化测量系统如果评估发现测量系统存在问题或不满足要求，我们需要采取适当的措施来优化系统。
这可能包括调整测量设备、改进测量方法、培训操作人员等。
优化测量系统的目的是提高系统的稳定性、重复性和准确性，以确保测量结果的可靠性。
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测量System分析 - 32
Rev 2.0
再现性
不同(同一)人利用同一(不同) 装备测量同一部品的同一特性。
真值 检查者 A 检查者 B
Presented By: Mccain.Koo CAQ Senior Black Belt Consultant ASQ Certified Six Sigma Black Belt China Executive Representative of Dr.Mikel Harry’s Six Sigma Management Institute
d2
(nr)
式中: n 零件数量, r 试验次数.
–调整后的再现性的标准偏差：σo=AV/5.15
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重复性与再现性的比较：
– 如果重复性＞再现性：
• 仪器需要维护； • 量具应重新设计来提高刚度； • 夹紧和检验点需要改进； • 存在过大的零件内变差；
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线性实例
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线性实例
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线性实例
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R&R
• 重复性( Repeatability)
– 测量系统的固有变动 – 在同一条件重复测量同一对象
• 同一测量者 • 同一测量器 • 同一环境条件 – 也称重复试验错误或 短期变动 -也称Equipment Variation (EV)
测量系统分析（MSA）使用指南
测量系统分析（MSA）使用指南为了评估现有系统的性能，首先必须确定系统的性能标准。
一旦定义了标准，就需要从系统中收集数据。
然而，使用不同的工具、方法和人员收集数据会导致不一致的结果，从而导致错误的结论。
即使采用标准化的测量方法，测量误差也始终存在。
怎么办？测量系统分析 (MSA)了解一下！测量系统分析（MSA）通常用于六西格玛方法的测量阶段，是一种统计和科学工具，用于确保收集数据的测量是一致、可靠、无偏见和正确的。
它强调数据收集方法的标准化和收集数据的评估。
通过这样做，所收集数据的错误被最小化。
根据数据类型的不同，统计分析也会有所不同。
对于连续测量，可以确定多种统计特性：稳定性、偏差、精度（可分解为重复性和再现性）、线性和辨别性。
对于离散测量，可以确定评估人员内部、每个评估人员与标准之间、评估人员之间以及所有评估人员和标准之间的错误率估计值。
对于离散测量，想象这样一种情况：要求评估人员根据规定的质量标准确定被检查对象（产品）是否应归类为合格。
在这种情况下，可以进行盲法研究，其中将一些合格和不合格的产品提供给两个或三个评估员。
然后，评估员各自确定他们认为产品是否合格。
他们被要求不止一次地查看同一个单元，而不知道他们之前已经评估过该单元。
这称为“评估人内部”错误率。
然后可以确定所有评估员在同一产品上获得相同结果的能力，即“评估员之间”的错误率。
此外，还可以确定评估员与专家的一致性程度，称为“评估员与标准”错误率。
对于连续数据测量，如在数据评估之前所强调的，应遵循以下标准：稳定性：对应于测量系统在测量相同样品时产生相同结果的能力。
偏差：是样本的实际平均值与其测量平均值之间的差异。
线性度：表示测量误差与测量值在多大程度上呈线性关系。
例如，如果一个100cm长的物体的测量值有1cm的误差，而使用相同的测量系统在150cm的物体上测量值有5cm的误差，则可以断定测量系统是非线性的。
为了确定测量系统的变化，有两个需要评估的标准，六西格玛顾问总结如下：重复性：显示评估人员通过使用相同的测量系统多次评估相同的样本而获得相同结果的程度。
超详细MSA测量系统分析讲解
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。
MSA(测量系统分析)培训教程
MSA（测量系统分析）培训教程测量系统分析（MSA）培训教材目录第Ⅰ章测量系统--------------------------------------------------------------------------------------2 第Ⅱ章测量系统的基本要求---------------------------------------------------------------7 第Ⅲ章测量系统的波动-------------------------------------------------------------------------11 第四章测量系统研究的准备----------------------------------------------------------21 第五章计量型测量系统研究----------------------------------------------------------24 第六章计数型量具研究---------------------------------------------------------------------31第Ⅰ章测量系统引言现在人们大量使用测量数据来决定许多情况﹒●如根据测量数据来决定是否调整制造过程（利用统计操纵过程）﹔●测量数据能够确定两个或者多个变量之间是否存在某种显著关系。
比如，推测一模制塑料件的关键尺寸与浇注材料温度有关系。
这种可能的关系可通过回归分析进行研究﹔●利用测量数据来分析各类过程﹐懂得各类过程﹔●熟悉测量数据的质量，质量高﹐带来的效益大﹔质量低﹐带来的效益低。
测量数据的质量假如测量数据与标准值都很“接近”﹐这些测量数据的质量“高”﹔假如一些或者全部测量结果“远离”标准值﹐这些数据的质量“低”。
表征数据质量最通用的统计特性是偏倚与方差，所谓偏倚的特性﹐是指数据相对标准值的位置﹐而所谓方差的特性﹐是指数据的分布。
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。
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。
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线性实例
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R&R
• 重复性( Repeatability)
– 测量系统的固有变动 – 在同一条件重复测量同一对象 • 同一测量者 • 同一测量器 • 同一环境条件 – 也称重复试验错误或 短期变动 -也称Equipment Variation (EV)
仪器变差或重复性( EV )为5.15 R
d2
, 代表正态分
布测量结果的99 %.(d 2 依赖于试验次数m及零件数 量乘以评价人数量( g ), 可从附表一中查得)
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再现性
不同(同一)人利用同一(不同) 装备测量同一部品的同一特性。
真值 检查者 A 检查者 B 检查者 C 检查者 A 检查者 C
• 重复性(Repeatability) • 再现性(Reproducibility) • 零件间变差
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偏倚(Bias)
观测值的平均和真值的差异程度 真值 (Reference Standard) 偏倚高的潜在原因 平均值
• GAGE的刻度调整不妥当 真值指根据可推测的 公认标准仪器的测量 值。
检查者 B
虽不准确，但 检查者间再现 性非常好!
检查者间再现性 非常不好! 测量方法是否还 没形成标准化?
低再现性潜在原因
• 测量步骤不明确 • 作业者没有学好 GAGE使用方法和 GAGE读法 • 事务间接 PROJECT情况 – 测量定义不明确
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再现性的计算公式：
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过程变动的要因
观测的过程变动
实际过程变动
测量变动
长期过程变动
短期过程变动
样品内变动
作业者变动
测量期变动
为确认实际过程变动，首先明确 因测 量系统发生的变动，并把其和过程变动 分离。
再现性 重复性 正确性 稳定性
线性
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稳定性实例
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线性
• 线性：量具预期的工作量程内,偏倚值的差值.
量程较低部分
量程较高部分
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线性实例
• 在量具全作业范围内选取5个零件,并已求得各零件之 基准值分别为2.00,4.00,6.00,8.00,10.00,每一零件 再由一作业者量测12次,如下表.
• 评价人需要更好的培训如何使用量具和读数 • 量具刻度盘上的刻度不清楚； • 需要某种夹具帮助评价人提高实用量具的一致性
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零件间变差(PV)
由同一或不同的评价人，采用同一个的测量仪器，测 量不同零件的同一特性时零件测量平均值的变差。
–零件间标准偏差：σp =Rp/d2（ Rp为样品平均 值极差）。 –零件间变差：PV=5.15 Rp/d2 。(d2取值取决于 量具研究使用的零件数m和参与计算的极差个数g =1，可从附表一中查得)。
• 作业者使用 GAGE不准确
• 不明确的步骤书 • 人为的界限
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偏倚实例
一量测人员量测一零件10次如下： X1=0.75 X6=0.80 X2=0.75 X7=0.75 X3=0.80 X8=0.75 X4=0.80 X9=0.75 X5=0.65 X10=0.70 基准值为0.8,过程变异为0.7,该量测系统的偏倚为多少 偏倚=基准值—观测值 =0.8-0.75=0.05 偏倚占过程变异之百分比=(0.05/0.7)*100=7.1%
–再现性的标准偏差：σo=Ro/d2 (Ro为评价人最大 平均值减去最小平均值)。 –再现性AV=5.15 Ro/d2 。(d2的值取决于评价人的 人数m和参与计算的极差的个数g=1,可从附表一中 查得) –由于量具变差影响了该估计值，必须通过减去重复 性部分来调整。
校正过的再现性AV Ro 2 (5.15 e ) 2 [5.15 ] [ ] d2 ( nr)
测量系统分析课程纲要
MSA基础篇
• MSA的重要性 • 测量系统误差来源 • MSA基础术语 -稳定性及其实例 -偏倚及其实例 -线性分析及其实例 -重复性及其公式 -再现性及其公式 -零件间变差及其公式 • R&R实例分析 • 好的量测系统应该具备什 么条件
MSA方法篇
• 测量系统研究准备 • 计量型R&R分析 – 均值极差法 – ANOVA分析法 – 数据分析 • 计数型R&R分析 • 破坏性实验R&R分析 --破坏性实验分析的前提条件 --破坏性实验分析展开步骤 • 量具特性曲线GPC及其应用 • Minitab使用实例
–建议： 可视分辨率最多是总过程的6σ（标准偏差）的十分 之一（而不是公差范围的十分之一）。
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2.用语和概念
• 测量系统变差的分布特征：
–反映测量值相对于标准值的位置：
• 偏倚(Bias) • 稳定性(Stability) • 线性(Linearity)
–反映测量值的分散程度—方差，也即R&R：
真值
虽不正确但 重复性好!!
虽然正确 但重复性 太差了!!
重复性低的潜在原因
测量仪器 GAGE需要修理 需要更精密的 GAGE 有需要改善的部品
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人 环境原因(照明,噪音) 身体原因(视力)
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重复性的计算公式：
重复性标准偏差或仪器变差( e )的估计为 R 式中R为重复测量的平均极差. d2 ,
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测量系统分析的必要性
• 实际不良为1%时,检查结果不良率约显示为 2%，我们知 道的不良率与事实有很大的差距。 • 即，视为不良废弃的产品中实际有一半是良品。 • 由此发生的损失只要校正测量系统即可解决。
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量具的分类
• 再现性 ( Reproducibility)
– 不同条件下测量同一对象 • 不同测量者 • 不同测量器 • 不同环境条件 • 长期（Long Team） – 也称Appraiser Variation(AV)
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重复性
同一人利用同一装备重复测量同一部品的同一特性
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工业界的量测系统一般分为两类,一类为计量型量测系统, 一类为计数型量测系统. 计量型量具 计数型量具 (Go/No-go Gage)
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观测值变动要素
我所看到的 数据有可能 并非与实际 100%一致！
+
实际 特性值的 变动 测量 变动
=
观测的 变动
即使得到了测量后由数值显示的数据， 也并非能够 把现实完整地表现出来。 从而，有必要确定已有的数据反映真实的程度有多少。
量测变动的主要要因
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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测量时主要考虑事项
• 妥当的分辨力(Discrimination)
– 应能在规格幅度和整体工序变动的 6σ中可判断小的 1/10以下。
例）允许公差：1.0 GAGE 分辨力：0.1
识别力不好
识别力好
• 时间上稳定性 • 测量误差或散布
式中 : n 零件数量, r 试验次数.
–调整后的再现性的标准偏差：σo=AV/5.15
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重复性与再现性的比较：
– 如果重复性＞再现性：
• • • • 仪器需要维护； 量具应重新设计来提高刚度； 夹紧和检验点需要改进； 存在过大的零件内变差；
– 如果再现性＞重复性：
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稳定性
• 稳定性：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；（或称飘移）
稳定性
时间1
时间2
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稳定性
• 随时间的正确度或精密度的变动程度 • 随时间经过，根据异常要因测量系统发生变动。
真值 始点 1 始点 2 始点 1 始点 2
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测量系统的分辩率
• 如何判断测量系统的分辨率是否足够？
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测量系统的分辩率
• 如何判断测量系统的分辨力是否足够？
–判断准则： 当极差图显示可能只有一、二或三个极差值在控制 限值内时，或可能4个极差值在控制限值内且超过四分 之一以上的极差为零时，都反映了测量系统没有足够的 分辨率/力。
• 为何进行测量系统分析？ • 实例问题 SPC控制图显示变异幅度过大,但实际过程并无不良品出 现,首先应当怀疑数据测量品质