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MSA培训教材
测量系统分析(MSA)
课程大纲：
测量系统分析的意义和目的；
测量系统分析的定义：
测量系统、量具、测量、测量 过程；
测量系统分析的基础知识：
1）、测量系统的统计特性： 偏倚、重复性、再现性、稳定 性、线性、分辨力
2）、理想的测量系统 3）、测量系统的共同特性 4）、测量系统的评定步骤和 准备
计量型测量系统的分析方法
41
2023/11/9
如果不能按这种方法对所有样件进行测量，可采 下列替代的方法 ：
在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密 测量。
让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少十 次。
UCL CL LCL
37
2023/11/9
控制图的判读
明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形， 正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。
UCL CL LCL
38
2023/11/9
范例：
10/16 10/22 10/28 11/12 11/18 11/19 1/15 6/19 10/12 11/20 12/9 48.6 48.4 48.9 48.9 48.9 48.5 48.4 48.7 47.8 47.9 48.1 48.7 48.8 48.6 47.9 50.1 49.0 48.2 48.0 48.6 48.3 48.6 48.3 48.0 48.9 48.0 49.2 49.0 48.3 47.7 48.7 48.4 48.7
定期(天、周)测量基准样品3～5次。样本容量和频率应基于对测量 系统的了解。因素包括要求多长时间重新校准或维修，测量系统使 用的频率，以及操作条件如何重要。读数应在不同时间读取以代表 测量系统实际使用的情况。这些还包括预热，环境或其它在一天内
课程大纲：
测量系统分析的意义和目的；
测量系统分析的定义：
测量系统、量具、测量、测量 过程；
测量系统分析的基础知识：
1）、测量系统的统计特性： 偏倚、重复性、再现性、稳定 性、线性、分辨力
2）、理想的测量系统 3）、测量系统的共同特性 4）、测量系统的评定步骤和 准备
计量型测量系统的分析方法
41
2023/11/9
如果不能按这种方法对所有样件进行测量，可采 下列替代的方法 ：
在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密 测量。
让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少十 次。
UCL CL LCL
37
2023/11/9
控制图的判读
明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形， 正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。
UCL CL LCL
38
2023/11/9
范例：
10/16 10/22 10/28 11/12 11/18 11/19 1/15 6/19 10/12 11/20 12/9 48.6 48.4 48.9 48.9 48.9 48.5 48.4 48.7 47.8 47.9 48.1 48.7 48.8 48.6 47.9 50.1 49.0 48.2 48.0 48.6 48.3 48.6 48.3 48.0 48.9 48.0 49.2 49.0 48.3 47.7 48.7 48.4 48.7
定期(天、周)测量基准样品3～5次。样本容量和频率应基于对测量 系统的了解。因素包括要求多长时间重新校准或维修，测量系统使 用的频率，以及操作条件如何重要。读数应在不同时间读取以代表 测量系统实际使用的情况。这些还包括预热，环境或其它在一天内
MSA培训教材
识别潜在的变差源。
排除（可能时）或监控这些变差源
材料
操作者
培训
样本采集 习惯
样本准备
人机工程
方法
检验方法
视力
标准
技巧
分辨率
重复性 偏倚
校准
线性
照明
工具
环境
震动
温度
湿度
测量
这是测量系统的一些变 差，你还能够想起其他 的吗？
如何进行测量系统分析策划
测量系统 分析策划
概念形成 项目批准 设计确认 样件 试产 和批准
为了测量的目的，相对于过程变差和规范控制限，测量的 增量应该很小。通常所知的十进位或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的
在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于不同原因而 不是特殊原因造成的。这可称为统计稳定性且最好由图形 法评价
均值的变差
对于产品和过程条件，可 能是评价人、环境（时间） 操作者
或方法的误差
A
通常指A.V. – 评价人变差
系统间（条件）变差
包括重复性、实验室、环 境及评价人影响
操作者 B
再现性
操作者 C
宽度变差
量具重复性和再现性：测量系统重复性和再现性合成的 评估
宽度变差
测量系统能力 测量系统变差的短期评估，如：“GRR”包括图形 测量系统性能 测量系统变差的长期评估，长期控制图法
• 进行偏倚分析的关键是确定基准 值
• 选择一个落在过程产品测量值均 值附近的产品作为主样本
• 将该样件送到一个比该测量系统 更高级别的测量系统上，进行多 次测量，取这些多次测量结果的 平均值作为基准值。
排除（可能时）或监控这些变差源
材料
操作者
培训
样本采集 习惯
样本准备
人机工程
方法
检验方法
视力
标准
技巧
分辨率
重复性 偏倚
校准
线性
照明
工具
环境
震动
温度
湿度
测量
这是测量系统的一些变 差，你还能够想起其他 的吗？
如何进行测量系统分析策划
测量系统 分析策划
概念形成 项目批准 设计确认 样件 试产 和批准
为了测量的目的，相对于过程变差和规范控制限，测量的 增量应该很小。通常所知的十进位或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的
在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于不同原因而 不是特殊原因造成的。这可称为统计稳定性且最好由图形 法评价
均值的变差
对于产品和过程条件，可 能是评价人、环境（时间） 操作者
或方法的误差
A
通常指A.V. – 评价人变差
系统间（条件）变差
包括重复性、实验室、环 境及评价人影响
操作者 B
再现性
操作者 C
宽度变差
量具重复性和再现性：测量系统重复性和再现性合成的 评估
宽度变差
测量系统能力 测量系统变差的短期评估，如：“GRR”包括图形 测量系统性能 测量系统变差的长期评估，长期控制图法
• 进行偏倚分析的关键是确定基准 值
• 选择一个落在过程产品测量值均 值附近的产品作为主样本
• 将该样件送到一个比该测量系统 更高级别的测量系统上，进行多 次测量，取这些多次测量结果的 平均值作为基准值。
2024版MSA培训教材(PPT1)
MSA培训教材(PPT1)contents •MSA概述与基本原理•测量系统分析流程与方法•稳定性评估及改进措施•偏倚性评估及校正方法•线性度评估与优化策略•重复性和再现性评估及改进•总结回顾与展望未来发展趋势目录CHAPTERMSA概述与基本原理MSA （Measurement System Anal…通过对测量系统的各组成要素进行分析和评估，确定该测量系统是否满足使用要求的过程。
要点一要点二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。
MSA 定义及作用测量系统组成要素01020304测量设备测量人员测量方法测量环境010405060302基本原理与假设条件CHAPTER测量系统分析流程与方法明确分析目的选择测量系统制定分析计划030201按照计划进行测量，并记录测量数据。
对测量数据进行统计分析，如计算均值、标准差、变异系数等。
根据分析结果判断测量系统是否满足要求。
如果测量系统不满足要求，需要采取改进措施，如校准设备、改进测量方法等。
进行测量数据分析结果判断改进措施描述性统计假设检验方差分析回归分析常用统计方法实例演示与操作指南实例演示操作指南CHAPTER稳定性评估及改进措施稳定性概念及评估方法稳定性定义评估方法数据收集不稳定因素识别与处理不稳定因素分类包括设计缺陷、制造过程问题、材料问题、环境问题等。
识别方法采用故障模式、影响及危害性分析（FMECA）、故障树分析（FTA）等方法进行识别。
处理措施针对识别出的不稳定因素，采取相应的纠正措施，如设计优化、工艺改进、材料更换等。
持续改进通过不断收集用户反馈、市场信息和新技术应用等，持续改进产品设计和制造工艺，提高产品稳定性。
预防措施在设计阶段引入可靠性设计理念，预防潜在的不稳定因素。
改进措施针对已出现的问题，采取根本原因分析（RCA ）等方法，找到问题根源并进行改进。
监控与预警建立稳定性监控体系，实时监测产品状态，及时发现并处理潜在问题。
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。
MSA培训完整版ppt课件
频率/组距 0.0009 0.0018 0.0045 0.0109 0.0164 0.0227 0.0145 0.0118 0.0036 0.0018 0.0018
5
B、频率率分布直方图
组距
0.02 0.015 0.01 0.005
o
产品内径尺寸/mm
6
D、样本容量增大时频率分布直方图
频率 组距
8
正态分布曲线
6
4
2
o
产品内径尺寸/mm
当样本容量无限大,分组的组距无限缩小时,这个频率直方
图上面的折线就会无限接近于一条光滑曲线---正态曲线.
7
8
正态分布是具有两个参数的连续分布 u：正态分布的中心值，遵从正态分布随
机变量的均值，在均值附近取值的机会 较多; σ：正态分布的标准差，一般通过方差来 计算，表示分布的离散程度; σ^2：正态分布的方差，随机变量的变异 幅度; 所以正态分布记作N（μ，σ^2）。服从 正态分布的随机变量的概率规律为取与 μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的 值的概率越小；σ越小，分布越集中在 μ附近，σ越大，分布越分散 。
16
2、测量系统基础术语
测量：赋值给具体事物以表示它们之间关于特定 特性的关系。赋值过程即为测量过程，而赋予的 值定义测量值。
量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来 特指用在车间的装置，包括用来测量合格／不合 格的装置。
测量系统：用来对被测特性赋值所使用的仪器或 量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、 环境及假设的集合；用来获得测量结果的整个过 程。
99.73﹪
95.45﹪ 68.26﹪
-3 -2 -1 u 1 2 3
9
重要特性: 正态分布曲线左右两尾端和横轴渐渐接近，但不会相交 是以μ为中心成对称分布。 正态分布有两个反曲点( Point of Inflection)分别在标准轴一个 σ的位置。 由于其左右对称，曲线与横轴所围面积为1。 经验法则：当分配形态接近为钟形分配时合格品率（%） 在一个标准差内合格率约占68.26% 在二个标准差95.45% 在三个标准差99.73%
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的1/10。 5、当被测项目变化时，测量系统统计特性的最大变差小于
过程变差和规范宽度较小者。
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第四章 分辨率
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分辨率
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分辨率
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测量系统的分辨力（分辨率不足对控制图的影响）
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练习二 偏移
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线性
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量具的线性
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量具线性的分析
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量具线性的分析
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测量系统的线性
实例:(1)测量数据
零件
1
基准值
2.00
1
2
3
试4
验
5 6
次7
8
数9
10
11
12
零件平均值
稳定性范例
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测量系统的稳定性
➢两种稳定性
--- 一般概念：随着时间变化系统偏倚的总变差。 --- 统计稳定性概念：测量系统只存在普通原因变差，而
没有特殊原因变差。
➢ 利用控制图评价测量系统稳定性（稳定性分析实例）
--- 保持基准件或标准样件 --- 极差图（标准差图）出现失控时，说明存在不稳定的
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测量系统的分辨力
➢ 建议的可视分辨率
6Ơ ≤
10 Ơ---- 过程的标准差 (不是公差宽度的1/10)
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第五章 偏倚、线性和稳定性
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过程变差和规范宽度较小者。
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第四章 分辨率
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分辨率
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分辨率
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测量系统的分辨力（分辨率不足对控制图的影响）
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练习二 偏移
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线性
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量具的线性
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量具线性的分析
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量具线性的分析
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测量系统的线性
实例:(1)测量数据
零件
1
基准值
2.00
1
2
3
试4
验
5 6
次7
8
数9
10
11
12
零件平均值
稳定性范例
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测量系统的稳定性
➢两种稳定性
--- 一般概念：随着时间变化系统偏倚的总变差。 --- 统计稳定性概念：测量系统只存在普通原因变差，而
没有特殊原因变差。
➢ 利用控制图评价测量系统稳定性（稳定性分析实例）
--- 保持基准件或标准样件 --- 极差图（标准差图）出现失控时，说明存在不稳定的
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测量系统的分辨力
➢ 建议的可视分辨率
6Ơ ≤
10 Ơ---- 过程的标准差 (不是公差宽度的1/10)
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第五章 偏倚、线性和稳定性
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料
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)
偏倚
观测的平均值
2020/10/16
偏倚BIAS 实例
同一操作者对同一工件测 量10次
X1=0.75mm X2=0.75mm X3=0.8mm X4=0.8mm X5=0.65mm
保管/管理 Environme
材化 气温变化 灰尘/噪音
环境
测量系统变差
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。
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 的差异要大，两个部件将出现相同的测 量结果。
第二个刻度的分辨率比两个部件之间的 差异要小，部件将产生不同的测量结果。
2020/10/16
测量系统的有效分辨率（ discrimination） 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
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。
2020/10/16
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。
2020/10/16
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
线性
基准值
2020/10/16
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。
差的分辨率
1
2
3
4
5
好的分辨率
2020/10/16
1
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。
2020/10/16
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：
25.425 25.425 25.400 25.400 25.375 25.400 25.425 25.400 25.425 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
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
2020/10/16
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。
仪器 1 偏倚
真实值
仪器 2 偏倚
仪器 1
2020/10/16
平均值
仪器 2 平均值
测量数据五种类型
偏倚
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。
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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。
仪器 1 : 线形性有问题.
仪器 2 : 线形性没有问题.
0 测量单位
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0 测量单位
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。
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!
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2.MSA 的重要性
人 机 法 环 測量
好
測量 原料
PROCESS
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。
要观察测量误差的主要原因, “重复性(repeatability)” 和“再现性 (reproducibility)”.
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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
标准材料 量产材料
感觉,气氛
良品材料
不良材料
熟练度
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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
重复性
测量仪器波动
作业者波动 (再现性)
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PROCESS波动分离.
X6=0.8mm X7=0.75mm X8=0.75mm X9=0.75mm X10=0.7mm
如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm
Xi
X=
=
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
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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 ;
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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 )
测量值 (观察的变差)