测量系统分析(MSA)方法
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测量系统分析
MSA测量系统分析MSA（测量系统分析）是一种用于评估和改进测量系统稳定性、偏倚和线性性能的方法。
通过进行MSA，可以确定测量系统是否足够稳定和准确，以便在不同的情况下对产品进行正确的测量。
稳定性是指测量系统在相同的测量条件下的一系列测量结果是否一致。
稳定性是MSA中最基本的指标之一，因为如果测量系统不稳定，那么无论多么准确的测量工具都无法提供可靠的测量结果。
偏差是指测量结果与真实值之间的差异。
在MSA中，需要比较测量系统的平均偏差与零偏差之间的差异。
如果两者之间存在较大的差异，则说明测量系统存在系统性的偏离问题，需要进行校准或修正。
线性是指测量系统的输出是否与输入之间存在良好的线性关系。
在MSA中，需要绘制出测量系统的线性回归图，通过斜率和截距来评估测量系统的线性性能。
如果回归线接近理想的45度直线，则说明测量系统的线性性能较好。
在进行MSA时，一般采用以下步骤来评估测量系统的稳定性、偏差和线性性能：1.收集测量数据：使用相同的测量系统对一批样本进行测量，并记录测量结果。
2.统计分析：对于每个样本，计算测量结果的平均值和标准偏差。
然后，计算每个样本平均值之间的差异，并计算整体平均偏差和标准偏差。
3. 制作控制图：使用收集的测量结果，绘制测量系统稳定性的控制图。
通常使用X-bar图来监控平均值的稳定性，使用R或S图来监控标准偏差的稳定性。
4.比较平均偏差和零偏差：计算测量系统的平均偏差和零偏差之间的差异，并进行比较。
如果差异较大，则说明测量系统存在系统性的偏离问题。
5.绘制线性回归图：使用测量数据，绘制测量系统的线性回归图。
计算斜率和截距，并与理想的45度直线进行比较。
如果回归线接近理想线，则说明测量系统具有良好的线性性能。
通过以上步骤，可以对测量系统进行全面的评估，并确定是否需要采取措施来改善测量系统的稳定性、偏差和线性性能。
常用的改善方法包括校准测量工具、调整测量程序和培训操作人员等。
总之，MSA是一种重要的质量管理工具，能够帮助企业评估和改进测量系统的稳定性、偏差和线性性能。
测量系统分析MSA--原理和通用方法
b= ∑y/n-a*（∑x/n）
R2=
[∑xy-∑x∑y/n]2 [∑x2-（（∑x）2/n）]*[∑y2-（（∑y）2/n）]
线性由最佳拟合直线的斜率而不是拟合优度（R2 ）的值确定，斜率越低，线性越好。
分辨力对测量系统变差的影响
分 辨 力 合 适 的 控 制 图
0.145 0.144 0.143 0.142 0.141 0.14 0.139 0.138 0.137 0.136 0.135
0.02
0.015
0.01
0.005
0
0.14555(UCL) 控制上限
0.13571(LCL) 控制下限
0.1810(UCL) 控制上限
用规定的检测方式测量每个零件以确定其基准 值和确认包含了被检量具的工作范围；
让通常情况下使用该量具的操作人之一用该量 具测量每个零件12次；
计算每个零件平均值和偏移平均值； 计算回归直线和直线的拟合优度。
线性计算方法
Y=b+aX
其中：X=基准值；Y=偏倚；a=斜率
a=
∑xy-（∑x∑y/n） ∑x2-（∑x）2/n
再现性或评价人变差（AV或σo）由评价人的最 大平均差（XDIFF）乘以一个常数（K2）得出。 K2取决于量具分析中的评价人数量。评价人变 差包含设备变差，必须减去设备变差来校正。 AV=√[XDIFF×K2]2-（EV）2/n*r
n=零件数，r=试验次数
重复性和再现性——数据分析
测量系统变差重复性和再现性（R&R或σm）的 计算是将设备变差的平方与评价人变差的平方 相加并开方得出： R&R=√[(EV)2+(AV)2]
比较，确定测量系统的重复性是否适于应用。
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
MSA –测量系统分析引言MSA（测量系统分析）是一种用于评估和验证测量系统准确性和可靠性的方法。
在许多行业中，准确的测量数据对于产品质量和过程改进至关重要。
因此，对测量系统进行分析和评估是确保数据质量的关键步骤。
本文将介绍MSA的基本概念、主要组成部分和常见的分析方法，以及如何使用Markdown文本格式输出。
MSA的概述测量系统是指用于测量和收集数据的工具、设备和方法。
这些测量系统可以包括各种仪器、传感器、计量设备和人工操作。
MSA的目标是确定测量系统的偏差、重复性和稳定性，以评估测量过程的可靠性和准确性。
MSA的主要目标是确定测量系统的变异来源，并分析其对于测量结果的影响。
通过评估测量系统的可行性和稳定性，我们可以确定任何必需的改进和修正。
MSA的组成部分MSA包括以下三个主要组成部分：1.制程能力分析（PPK）：通过对测量系统进行评估，确定其是否能够满足产品或过程的需求。
制程能力分析是一种量化的方法，用于确定测量系统能够产生多大程度的变异。
2.重复性与再现性分析：重复性是指在同一测量条件下进行多次测量时，测量结果之间的差异。
再现性是指在不同测量条件或不同测量者之间进行测量时，测量结果之间的差异。
通过对重复性和再现性进行分析，可以确定测量系统的一致性和可靠性。
3.精确度分析：精确度是指测量结果与真实值之间的接近程度。
通过与参考标准进行比较，我们可以评估测量系统的准确性和偏差。
常见的MSA分析方法以下是几种常见的MSA分析方法：1.方差分析（ANOVA）：ANOVA是一种统计分析方法，用于分解测量变异的来源。
通过将测量结果进行分解，我们可以确定各个变异来源的贡献程度，并确定潜在的改进措施。
2.控制图：控制图是一种用于监控和分析过程变异的图表。
通过绘制测量结果的控制图，我们可以可视化测量系统的偏差和变异，并及时发现异常情况。
3.直方图：直方图是一种图表，用于显示测量结果的频率分布。
通过绘制测量结果的直方图，我们可以了解测量数据的分布情况，并判断测量系统的精确度和稳定性。
简单明了的MSA(测量系统分析)方法
MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差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。
以事实和数据驱动管理，而数据是测量的结果，因此在开展统计分析时，要特别强调数据本省的质量和相应的测量系统分析。
测量：是指对具体事物赋予数值，以表示它们与特定特性之间的关系。
在这个过程中，由人员、仪器或量具、测量对象、操作方法和环境构成的整体就是测量系统。
所谓测量系统分析，是指运用统计学的方法对测量系统进行评估，在合适的特性位置测量正确的参数，了解影响测量结果的波动来源及分布，并确认测量系统是否符合工程需求。
任何实测数据的波动都可以看作过程的波动和测量系统的波动之和，即σ2总=σ2过程+σ2测量系统六个常见的测量系统评估项目稳定性、偏倚、线性、分辨率、重复性和再现性。
其中偏倚是测量系统准确度的度量。
01偏倚Bias测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值02线性表征量具预期工作范围内偏倚值的差别03稳定性表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统偏倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的04重复性指同一个评价人，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（数据）的偏差05再现性指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。
测量系统的准确性可以通过对设备的校准等对测量系统进行维护、监控，也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题。
工程上通常用测量系统的精确性也就是其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。
测量系统分析流程及方法测量系统分析是一项重要的系统工程。
MSA测量系统分析指标解读与评估方法
MSA测量系统的重要性
提高产品质量
通过评估测量系统的性能，可以减少因测量误差 导致的产品质量问题，提高产品质量水平。
降低生产成本
优化测量系统可以减少不必要的返工和浪费，降 低生产成本。
增强客户满意度
准确的测量结果有助于提高客户满意度，增强品 牌信誉。
MSA测量系统的应用领域
制造业
用于评估生产线上的测 量设备，确保产品质量
实施效果
优化后的测量系统在产品质量控制方面取得了显著成效。产品的合格率提高了15%，客户投诉率降低了 10%，为公司赢得了良好的市场声誉和经济效益。
06
MSA测量系统未来发展趋势 与展望
技术创新与发展趋势
智能化发展
随着人工智能技术的不断进步，MSA测量系统将更加智能化， 实现自动化测量、数据分析和处理。
实施效果
经过改进后的测量系统，在产品质量控制方面取得了显著成效。产品的 合格率提高了10%，客户投诉率降低了8%，为公司带来了可观的经济 效益。
案例二：某电子企业MSA测量系统改进实践
问题描述
某电子企业在生产过程中，发现测量系统存在较大的误差和不稳定性，导致产品质量波动 较大。
解决方案
该企业决定对测量系统进行改进，引入MSA方法进行全面的分析和评估。通过对测量设 备的校准、优化测量环境、改进测量方法等措施，提高了测量系统的精度和稳定性。
制定测量计划
制定详细的测量计划，包括测量时间、地点、人 员、设备、方法等。
实施测量
按照测量计划进行测量，记录测量数据，确保数据 的准确性和完整性。
数据分析
对测量数据进行统计分析，计算各项指标，评估 测量系统的性能。
结果报告
将分析结果以报告形式呈现，包括各项指标的计算结果 、评估结论和改进建议等。
MSA测量系统分析的数据收集和分析方法
制定数据收集计划
设计数据收集表格或问卷
根据数据类型和研究目的，设计合适的数据收 集表格或问卷。
确定数据收集时间和地点
明确数据收集的具体时间和地点，以便进行后 续的数据整理和分析。
确定样本量和抽样方法
根据研究目的和数据类型，确定合适的样本量和抽样方法。
MSA测量系统分析方法
基于测量系统分析（MSA）理论和方法，对测量系统进行 全面的分析和评估，包括测量设备的精度、稳定性、重复 性和再现性等方面的分析和评估。
展望未来发展趋势及挑战
发展趋势
随着智能制造、工业互联网等技术的 不断发展，测量系统将会更加智能化 、自动化和集成化，数据收集和分析 方法也将更加高效、准确和可靠。
分布形态度量
通过偏度和峰度等指标，了解数据分布形态。
推论性统计分析
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计，如点估计和区间估计。
假设检验
提出假设并利用样本数据对假设进行检验，判断假设是否成立。
方差分析
分析不同因素对结果变量的影响程度及显著性。
数据可视化呈现
数据图表展示
利用图表直观展示数据分布、趋势和关系，如柱状图、折线图和 散点图等。
确定关键质量特性
识别产品或过程中需要重点关注的质量特性，这 些特性对产品或过程的质量和性能有重要影响。
3
设定可接受标准
根据质量特性和过程要求，设定测量系统性能的 可接受标准，用于评估测量系统是否满足要求。
选择合适的分析方法
量具重复性和再现性（GR&R）分析
用于评估测量系统的重复性和再现性，判断测量系统误差的主要来源 。
重复性
- 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)。
测量系统分析(MSA)方法测量系统分析(MSA)方法**** 1.目的对测量系统变差进行分析评估，以确定测量系统是否满足规定的要求，确保测量数据的质量。
2.范围适用于本公司用以证实产品符合规定要求的所有测量系统分析管理。
3.职责3.1质管部负责测量系统分析的归口管理;3.2公司计量室负责每年对公司在用测量系统进行一次全面的分析;3.3各分公司(分厂)质检科负责新产品开发时测量系统分析的具体实施。
4.术语解释4.1测量系统(Measurement system)：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备以及操作人员的集合，用来获得测量结果的整个过程。
4.2偏倚(Bias):指测量结果的观测平均值与基准值的差值。
4.3稳定性(Stability):指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平均值总变差,即偏倚随时间的增量。
4.4重复性：重复性（Repeatability）是指由同一位检验员,采用同一量具,多次测量同一产品的同一质量特性时获得的测量值的变差。
4.5再现性: 再现性(Reproductivity) 是指由不同检验员用同一量具，多次测量同一产品的同一质量特性时获得的测量平均值的变差。
4.6分辨率（Resolution）:测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。
4.7可视分辨率（Apparent Resolution）:测量仪器的最小增量的大小,如卡尺的可视分辨率为0.02mm。
4.8有效分辨率（Effective Resolution）:考虑整个测量系统变差时的数据等级大小。
用测量系统变差的置信区间长度将制造过程变差（6δ）（或公差）划分的等级数量来表示。
关于有效分辨率，在99%置信水平时其标准估计值为1.41PV/GR&R。
4.9分辨力(Discrimination):对于单个读数系统,它是可视和有效分辨率中较差的。
4.10盲测:指在实际测量环境中,检验员事先不知正在对该测量系统进行分析，也不知道所测为那一只产品的条件下,获得的测量结果。
4.11计量型与计数型测量系统:测量系统测量结果可用具体的连续的数值来表述,这样的测量系统称之为计量型测量系统; 测量系统测量结果用定性的数据来表述,如用通过或不能通过塞规的方式来描述一只圆棒直径尺寸,这样的测量系统称之为计数型测量系统。
计量型测量系统和计数型测量系统的分析将用到不同的方法。
5.工作程序：5.1测量系统分析时机：在下述三种情况下必须进行测量系统分析。
5.1.1新产品开发时;5.1.2检验员发生变更或新购量具或经维修过的量具投入使用前;5.1.3定期做,公司规定每年进行一次全面的测量系统分析,分析范围覆盖所有合格在用的不同型号规格的量具,分析内容覆盖测量系统五性。
5.2测量系统分析条件5.2.1测量作业必须标准化;5.2.2检验员必须是经培训合格人员;5.2.3测量仪器必须是检定合格状态;5.2.4质量特性测量值可重复。
5.3计量型测量系统分析5.3.1稳定性分析5.3.1.1选取一个样本并确定其相对于可追溯标准的基准值，如果不能得到，则选择一个落在使用的量程中程数的产品，并指定它作为标准样本进行稳定性分析。
5.3.1.2定期（天，周，月）测量基准样品3-5次，决定样本容量和频率时考虑的因素有：校准周期、使用频率、修理次数和使用环境等。
读数应在不同时间读取以代表测量系统实际使用的情况。
5.3.1.3将测量值描绘在《量具稳定性分析报告》记录的XBAR-R控制图上。
5.3.1.4计算控制界限,并参照Q/HC31006A—2002《SPC（统计过程控制）应用方法》控制图判读规则对不稳定或失控作出判断，如有不稳或异常现象应进行原因分析，并采取相应措施（如对量具进行校准或维修）。
5.3.1.5测量系统稳定性分析记录于《量具稳定性分析报告》中。
5.3.2偏倚分析(独立样本法)5.3.2.1获取一个样本并确定其相对于可追溯标准的基准值, 如果不能得到，则选择一个落在使用的量程中程数的产品，并对其用精密的量具(通常精度为被分析量具的4~10倍)测量10次计算平均值,此值作为“基准值”。
5.3.2.2由一位检验员,以常规方式对样品测量10次,并计算10次读数的平均值, 此值即为“观测平均值”。
5.3.2.3计算偏倚偏倚=观测平均值--基准值制造过程变差=6δ偏倚%=偏倚/制造过程变差×100%制造过程变差可从以前的过程控制图得出，或从同时进行的过程能力研究得出，如无法求得时,可用规格公差代替。
5.3.2.4偏倚接受准则:a、对测量重要特性的测量系统偏倚%10%时可接受；b、对测量一般特性的测量系统10%≤偏倚%≤30%时可接受；c、偏倚%>30%,拒绝接受。
5.3.2.5偏倚分析记录于《量具偏倚分析报告》5.3.3线性分析5.3.3.1选择5个产品,它们的测量值要覆盖量具的工作量程。
5.3.3.2用精密量具测量每个产品以确定它们各自的“基准值”并确认其尺寸覆盖了被分析量具的工作量程。
5.3.3.3由被分析量具的操作员盲测每个产品12次,并计算测量平均值和偏倚。
5.3.3.4绘图：以基准值为X轴,偏倚为Y轴作散布图。
5.3.3.5使用以下公式求最佳拟合这些点的回归直线和直线的相关系数R。
y=b+ax式中：x为基准值y为偏倚b为截距a为斜率a=/b=(ΣYi-aΣXi)/nR2=2/｛×｝线性=斜率×（制造过程变差）=Q/HC31007A—2002线性%= ×100%5.3.3.6线性判读准则5.3.3.6.1线性程度判读a、R2=1,完全相关,点散布在一条直线上;b、R2=0,完全不相关,X与Y的变化完全不存在任何依存关系;c、0<R2<1,不完全相关;5.3.3.6.2线性接受准则a、对测量重要特性的测量系统,线性%≤5%时可接受；b、对测量一般特性的测量系统,线性%≤10%时可接受；c、线性%>10%,拒绝接受。
5.3.3.7线性分析记录于《量具线性分析报告》。
5.3.4重复性和再现性分析(R &R)确定研究对象、工序、量具、产品和质量特性后可采用下列方法进行分析。
5.3.4.1极差(R)法5.3.4.1.1选取两位检验员A、B和5个产品,每个检验员对每个产品盲测一次,将测量结果记入《量具极差法分析表》表格中。
5.3.4.1.2计算产品测量的极差R,测量极差R为检验员A和B测量结果差的绝对值。
5.3.4.1.3计算产品测量的平均极差R=∑Ri/5。
5.3.4.1.4计算量具的双性(重复性和再现性的合成,简称双性),即测量过程变差：GR&R=5.15R/d2式中：GR&R表示量具（Gage）重复性和再现性的合成，5.15表示99%的置信区间，即2个检验员用同一量具测量同一产品的同一特性的测量结果99%落在GR&R区间内，d2可从《测量系统分析用d2值表》中查出。
5.3.4.1.5计算双性占制造过程变差的百分数% GR&R= (GR&R/过程变差)×100%。
5.3.4.1.6% GR&R接受准则:a、% GR&R<10%可接受；b、10%≤% GR&R≤30%，依据质量特性的重要性及量具的重要性、成本及维修费用，决定是否接受；c、% GR&R>30%，不能接受。
5.3.4.2均值极差法(X&R法)5.3.4.2.1确定二至三名检验员,标以A、B、C，检验员选取需注意代表性,如生产部门检验员与质检部门检验员的相互搭配、白班与夜班检验员的相互搭配等。
5.3.4.2.2抽取同一种型号产品样本5至10件，标上编号，抽取产品时最好保证产品质量特性测量值覆盖该特性值整个公差范围,另注意检验人员应无法看到产品编号，以保证盲测。
5.3.4.2.3每一检验员对同一产品的同一特性重复测量2~3次,将测量结果记录在QR/HC20423-012A《量具重复性和再现性数据表》中。
5.3.4.2.4根据《量具重复性和再现性数据表》中的数据作《量具重复性和再现性X-R控制图》,并判读，判读规则如下：a)、极差图判读参照《SPC（统计过程控制）应用方法》控制图判读规则；b)、均值图：在控制限内的点代表测量误差，如果一半或更多的平均值落在极限之外，则该测量系统足以检查出产品之间差异，测量系统有效分辨率足够，该测量系统可以提供过程控制、过程能力分析有用的数据，当一半以下落在控制限外，则测量系统不足以检查出产品之间差异，不能用于过程控制及过程能力分析。
5.3.4.2.5负责组织测量系统分析的人员,依照《量具重复性和再现性数据表》和质量特性规格,按标准规定的格式出具QR/HC20423-013A《量具重复性和再现性报告》。
5.3.4.2.6结果分析重复性与再现性比较分析A、如果重复性(EV)比再现性(AV)大，原因可能是：——量具需要维修；——应重新设计量具使其更精密；——应改进量具的夹紧或定位装置；——产品变差太大。
B、如果再现性(AV)大于重复性(EV)，则可能存在以下原因：——需要对检验员进行如何使用量具和读数的培训；——量具表盘上的刻度值不清楚；——可能需要某种形式的夹具来帮助检验员更为一致地使用量具。
5.3.4.2.7%R&R接受准则%EV、%AV、%R&R三个误差都<10%——测量系统可接受;%EV、%AV、%R&R三个误差在10%到30%之间——测量系统可能被接受，依据量具的重要性、量具成本以及修理费用而定。
%EV、%AV、%R&R三个误差有一个超过30%——测量系统不能接受,需要改进，应努力找到问题所在并纠正。
5.3.5计数型测量系统分析（小样法）5.3.5.1任取同一型号的产品20件(应包括有合格及不合格的产品)并予以编号,编号不可让检验员知道,也不可让他们知道正在做测量系统分析,以保证盲测。
5.3.5.2选择两位检验员分为A、B。
5.3.5.3由这两位检验员测量所有产品两次，并将测量结果记录于QR/HC20423-014A《计数型量具检验记录表》，合乎规格界线的零件则填入“YES”，反之则填入“NO”。
5.3.5.4结果判读A、若测量结果（每只产品四个数据）相同，则测量系统被接受。
B、若测量结果不一致，则此测量系统须被改进或再评价。
C、若测量系统不能被改进，则不能被接受，应寻求替代的测量系统。
5.3.5.5计数型测量系统只能指出产品是好是坏，不能指出产品好坏程度。
5.3.6测量系统分析方法适用性的确定5.3.6.1新产品开发时, 测量系统采用线性、重复性、再现性、偏倚分析方法,由分公司(分厂)质检科进行分析；5.3.6.2考虑量具随时间变化的程度,做稳定性分析,由公司计量室进行分析;5.3.6.3每年一次的测量系统五性分析,由公司计量室进行。