MSA培训(完整版)分解
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MSA培训(2024)
2024/1/30
15
04
CATALOGUE
MSA实施过程与注意事项
2024/1/30
16
实施前准备工作
2024/1/30
确定MSA实施目标和范围
01
明确MSA要解决的问题和实施的范围，为后续工作提供指导。
组建实施团队
02
成立专门的MSA实施团队，包括项目经理、数据分析师、业务
专家等角色，确保项目的顺利进行。
光学测量技术具有非接触、高精度、高效率等优 点，在MSA中有广阔的应用前景，如三维形貌测 量、表面粗糙度测量等。
数字化和虚拟化技术
3
数字化和虚拟化技术可以实现测量过程的数字化 建模和仿真，减少实际测量的成本和风险，提高 测量效率和灵活性。
2024/1/30
26
行业发展趋势及挑战
智能化和自动化
随着工业4.0和智能制造的推进 ，MSA将向智能化和自动化方向 发展，实现测量过程的自动化和
28
2024/1/30
14
设备故障诊断中应用
MSA在设备故障诊断中具有重要应用 价值，通过对设备运行过程中的各种信 号进行测量和分析，可以准确识别设备
的故障类型和原因。
MSA可以帮助建立设备故障诊断的模 型和算法，提高故障诊断的准确性和效
率，减少人工干预和误判的可能性。
在设备故障诊断中，MSA还可以用于 评估设备的维修需求和预测设备的寿命 ，为设备的维护和更新提供科学依据。
MSA培训
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• MSA概述与基本原理 • MSA分析方法与步骤 • MSA在工业生产中应用 • MSA实施过程与注意事项 • MSA结果评价与报告编写 • MSA持续改进与未来发展
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。
测量系统分析(MSA)实操应用培训
判断稳定性
根据控制图及统计量判断 测量系统是否稳定，若存 在异常波动，则需要进行 调整或改进。
偏倚分析
确定基准值
选择一种高精度、高稳定 性的测量方法作为基准， 获取测量对象的真实值。
计算偏倚
将测量系统的测量值与基 准值进行比较，计算偏倚 量及偏倚百分比。
判断偏倚
根据偏倚量及偏倚百分比 判断测量系统是否存在偏 倚，若偏倚过大，则需要 进行校准或调整。
MSA在成品检验中的应用 通过对成品进行全面的检验和测试，确保产品的 质量符合客户要求和行业标准，提高客户满意度 和企业声誉。
案例三
MSA在生产设备验证中的应用
01
通过对生产设备的验证和确认，确保设备的性能符合要求，为
医疗器械的生产提供可靠的保障。
MSA在生产过程监控中的应用
02
利用MSA对医疗器械的生产过程进行实时监控和分析，确保生
引入先进测量技术
加强对测量数据的分析和利用，及时 发现并解决问题，持续改进测量系统 性能。
提高操作员技能
通过持续的培训和技能评估，提高操 作员的测量技能和意识。
完善数据分析和改进流程
关注行业最新的测量技术和方法，适 时引入先进的测量设备和技术，提高 测量效率和准确性。
05
MSA在企业中的应用案例 分享
针对问题制定改进措施
量具改进
如果%GR&R过高，可能需要改 进或更换量具，以提高测量的准
确性和一致性。
操作员培训
如果再现性成为问题，应加强对操 作员的培训，提高其使用测量设备 的技能和一致性。
测量程序优化
优化测量程序和方法，减少测量误 差和不确定性。
持续改进方向与目标
持续关注量具性能
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培训(完整版)分解
重要性
在现代企业中，员工的心态和技能对于企业的成功至关重要。通 过培养员工积极的心态和高效的技能，企业可以提高员工的工作 效率、创新能力和团队协作，从而在激烈的市场竞争中获得优势 。
MSA培训的目标与内容
01
02
03
04
目标
通过培养员工的心态和技能， 实现个人和团队的绩效提升、 创新能力增强和团队协作。
MSA培训（完整版分解
目
CONTENCT
录
• MSA培训简介 • MSA培训基础篇 • MSA培训进阶篇 • MSA培训实战篇 • MSA培训总结与展望
01
MSA培训简介
MSA的定义与重要性
定义
MSA（Mindset and Skills Approach）培训是一种针对个人和团 队心态及技能的综合培训方法，旨在提升个人和团队的绩效、创新 能力和团队协作。
定期回顾自己的工作和学习，发现不 足并及时改进。
THANK YOU感谢聆听Βιβλιοθήκη MSA高级操作01
02
03
04
批量操作
允许用户对多个数据项进行批 量修改、删除等操作，提高工
作效率。
高级排序
提供自定义排序规则，如按照 多个字段、逆序等。
数据导入导出
支持多种格式的数据导入导出 ，如CSV、Excel等。
数据合并
将多个数据表进行合并，以实 现更复杂的数据处理和分析。
MSA高级应用场景
心态培训
培养员工积极的心态，包括自 信心、自我激励、适应性、抗 压能力等。
技能培训
提升员工的技能水平，包括沟 通技巧、团队协作、问题解决 、决策能力等。
实践应用
将培训内容应用于实际工作中 ，通过实践来巩固和提升员工 的心态和技能。
在现代企业中，员工的心态和技能对于企业的成功至关重要。通 过培养员工积极的心态和高效的技能，企业可以提高员工的工作 效率、创新能力和团队协作，从而在激烈的市场竞争中获得优势 。
MSA培训的目标与内容
01
02
03
04
目标
通过培养员工的心态和技能， 实现个人和团队的绩效提升、 创新能力增强和团队协作。
MSA培训（完整版分解
目
CONTENCT
录
• MSA培训简介 • MSA培训基础篇 • MSA培训进阶篇 • MSA培训实战篇 • MSA培训总结与展望
01
MSA培训简介
MSA的定义与重要性
定义
MSA（Mindset and Skills Approach）培训是一种针对个人和团 队心态及技能的综合培训方法，旨在提升个人和团队的绩效、创新 能力和团队协作。
定期回顾自己的工作和学习，发现不 足并及时改进。
THANK YOU感谢聆听Βιβλιοθήκη MSA高级操作01
02
03
04
批量操作
允许用户对多个数据项进行批 量修改、删除等操作，提高工
作效率。
高级排序
提供自定义排序规则，如按照 多个字段、逆序等。
数据导入导出
支持多种格式的数据导入导出 ，如CSV、Excel等。
数据合并
将多个数据表进行合并，以实 现更复杂的数据处理和分析。
MSA高级应用场景
心态培训
培养员工积极的心态，包括自 信心、自我激励、适应性、抗 压能力等。
技能培训
提升员工的技能水平，包括沟 通技巧、团队协作、问题解决 、决策能力等。
实践应用
将培训内容应用于实际工作中 ，通过实践来巩固和提升员工 的心态和技能。
MSA培训完整版PPT课件
如果改进效果不理想，需要重 新分析原因并制定新的改进措 施。
建立持续改进机制，定期对测 量系统进行评估和改进，不断 提高测量系统的准确性和可靠 性。
06
MSA在企业中应用案 例分享
汽车行业MSA应用案例
汽车零部件测量系统分析
通过对汽车零部件的测量系统进行分析，确保测量结果的准确性 和一致性，提高产品质量。
明确需求，确定目标变量和过程变量
识别业务需求
了解产品或过程的质量要求，明 确需要解决的问题和改进的方向
。
确定目标变量
根据业务需求，选择能够反映产 品或过程质量特性的关键指标作
为目标变量。
确定过程变量
分析影响目标变量的潜在因素， 选择可控且对目标变量有显著影
响的过程变量。
选择合适样本，制定抽样计划
对象
质量工程师、生产工程师、技术人员、检验员等需要掌握测量系统分析技能的 人员。
要求
参加培训的人员应具备一定的质量管理和统计学基础知识，同时需要具备一定 的实际操作经验。在培训过程中，应积极参与讨论和练习，掌握测量系统分析 的方法和技巧。
02
MSA基本原理与概念
测量系统定义及组成要素
测量系统定义
。
稳定性分析
02
研究测量系统随时间变化的稳定性，确定是否需要定期校准或
维护。
偏倚分析
03
比较测量结果与已知标准或参考值之间的差异，以评估测量系
统的准确性。
计数型数据类测量系统分析方法
属性一致性分析
评估测量系统对同一被测对象多次测量的结果一致性。
假阳性与假阴性分析
研究测量系统误判的可能性，以优化判定标准和提高检测准确性 。
汽车生产线过程控制
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差的分辨率
1
2
3 好的分辨率
4
5
1
2018/10/20
2
3
4
5
测量仪器分辨率
（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。
偏倚
观测的平均值
2018/10/20
偏倚BIAS 实例
X1=0.75mm X2=0.75mm X3=0.8mm X4=0.8mm X5=0.65mm X6=0.8mm X7=0.75mm X8=0.75mm X9=0.75mm X10=0.7mm
同一操作者对同一工件测 量10次
如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm
2018/10/20
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
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 第二个刻度的分辨率比两个部件之间的 的差异要大，两个部件将出现相同的测 差异要小，部件将产生不同的测量结果。 量结果。
2018/10/20
测量系统的有效分辨率（ discrimination）
测量者
环境
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。
2018/10/20
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。
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。
2018/10/20
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。
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
2018/10/20
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。
2018/10/20
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
测量系统变差
标准材料 量产材料 良品材料 不良材料 熟练度 感觉,气氛 湿度 清洁度 震动 电压变化 气温变化 灰尘/噪音
保管/管理
Environme
材料
2018/10/20
仪器 1 : 线形性有问题. 仪器 2 : 线形性没有问题.
0
0
测量单位
测量单位
2018/10/20
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。
真实值
仪器 1 偏倚
仪器 2 偏倚
仪器 1
仪器 2
平均值
2018/10/20
平均值
测量数据五种类型
偏倚
料
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。 基准值
BIAS — 测量结果的平均值与基准值的差异. 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)
25.425 25.400
25.425 25.425
25.400 25.400
25.400 25.425
25.375 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
2018/10/20
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。
好
原料
PROCESS
2018/10/20
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 ;
2018/10/20
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 )
X=
Xi
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
2018/10/20
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：
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!
2018/10/20
2.MSA 的重要性
人 測量 机 法 环 測量 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。
2018/10/20
7.过程波动的主要来源
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
测量仪器波动
作业者波动 (再现性)
重复性
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PROCEy)” 和“再现性 (reproducibility)”.