测量系统分析MSAGRR(1)
MSA-测量系统分析-GRR资料(1)
√ 通过改进测量系统，可以减小误差。
内容
一、 测量系统的定义 二、 生疏误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度
1、名词解释
A、 GR&R： Gage Repeatability & Reproducibility 量具的重复性和再现性
- GR&R是对测量系统重复性和再现性合成的评估，表达 了测量工具和测量人员两者综合的变异。
思考题 2
假设让你来评估本公司的一套测量系统〔板测或终 测的自动测试〕，你会选择以下哪些指标：
A. FOR B. CpK C. NFF D. GRR
4、造成再现性误差的缘由
√零件之间(抽样样本)：一样的仪器、操作者和方法测量A、B、C零 件时的平均差异
√仪器之间：在一样零件、操作者和环境下A、B、C仪器测量的平均 值差异。留意：在这种状况下，再现性误差通常还混有方法和/或 操作者的误差。
√标准之间：在测量过程中，不同的设定标准的平均影响。 √方法之间：由于转变测量点密度、手动或自动系统、归零、固定或
内容
一、 测量系统的定义 二、 生疏误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度
1、什么是误差
由于测量系统的输出值用于做出关于产品和 过程的决策，全部变差源的累积影响通常为测 量系统误差，或有时称为“误差”。
测量系统误差可以分成五种类型：偏倚、重 复性、再现性、稳 定性和线性。
2、测量系统误差的来源
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。
依据定义，一个测量过程可以看成是一个制造过程， 它产生数值〔数据〕作为输出。这样对待测量系统是有 用的，由于这可以使用权我们运用那些早已在统计过程 把握领域证明白有效性的全部概念、原理和工具。
MSA测量系统重复性与再现性GRR
M S A测量系统重复性与再现性G R RHessen was revised in January 2021MSA测量系统重复性与再现性GR&R分析摘要：是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, 而测量系统误差的重复性和再现性由GR&R 研究确定。
由精确度、稳定度、重复性、再现性合并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R,其目的是借助量具量测数据，验证量具是否可靠,是否好用,还可以计算出量具的量测误差；1.重复性（Repeatability ）：当同一零件的同一种特征由同一个人进行多次测量时变异的总和。
说明:其实验数据必须符合以下条件:同一人员、同一产品、同一环境、同一位置、同一仪器、短期时间内.2.再现性（Reproducibility ）：当同一零件的同一种特征由不同的人使用同一量具进行测量时，在测量平均值方面的变异的总和。
说明:其实验数据必须符合以下条件: 不同人员同一产品、不同环境、不同位置、不同仪器、较长时间段.什么时候才需要进行GR&R分析对于需进行GR&R分析的测量系统,一般在以下三种情况下要进行GR&R分析:首次正式使用前每年一次的保养时故障修复后GR&R分析方法1.准备检查员人数：一般为3人。
当以前分析时的GR&R值低于20%时，也可为2人。
试验次数：与检查员人数相同，即两人时为每人两次，三人时为每人3次。
零件数量：一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品。
当以前分析时的GR&R值低于20%时，也可选5个。
2.实施第一名检查员以随机方式对所给的零件进行第一次测量，将测量结果填入表格第二列。
然后第二名检查员同样以随机方式对这些零件进行第一次测量，将测量结果填入表格第六列。
第三名检查员做法相同，将测量结果填入表格第十列。
MSA测量系统分析中关于NDC与GRR
MSA测量系统分析中关于NDC与GRRNumber of Distinct Categories,是指测量得到数据分组的数量值大小的代码。
您搞过直方图的话，知道数据要分组才能绘制直方图。
这个分组的数量就是ndc值。
它决定于测量设备的分辨力。
如果分辨力力不足的话，这个数值就小了。
标准规定必须大于5。
如果数值小，就没有办法计算得出有效的测量系统误差了。
好多极差控制图中极差值都是零。
或者零的数值太多，就是说明分辨力不足。
讲到测量设备的分辨力，过去按照公差范围的十分之一来确定的。
现在是按照被测量过程总变差的十分之一来确定的。
公式 ndc=1.41*PV/GRR 告诉您，这个ndc 的数值从何而来的。
它是反应PV（被测量零件误差）和GRR（测量系统双星误差）这两个数值之间的相互比例。
为什么要乘以1.41？因为，这是矢量计算，不是单单数值计算。
这个1.41就是根号2。
这里可以看出，为什么要用过程总变差的十分之一来判定测量设备的分辨力，而不用被测量零件公差要求的十分之一。
过去，三西格玛原则确定质量成本最小的原则的时候，过程能力指数通常是1就够了。
考虑到中心偏移，提出要求大于1.33。
测量设备的分辨力用被测量零件公差要求的十分之一就够了。
现在质量提高了。
譬如质量水平达到六西格玛的话。
也就是公差除以过程总变差得到的过程能力指数不是1，而是2。
再用这个原则来确定分辨力。
那么测量得到的数值就很难像直方图那样分成好多数据组了。
ndc值来表示就无法大于5。
也就难以判定数据分布是否属于正态分布。
无法判定测量系统是否正常了。
举例来说，零件要求20mm+/-0.10mm。
公差范围0.20mm。
测量设备分辨力选0.02mm，过去可以了。
现在质量水平提高了，譬如，过程总变差是0.10mm的话，这样的分辨力就显得不足了。
应当选0.01mm了。
如果再用0.02mm，测量得到的读数值之间的差异就难以加以区别了，GRR就大了。
上面公式中分母大了。
测量系统分析(MSA)
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测量系统开发检查表建议的要素
• 测量和定位点：合作GD＆T清楚地确定固定和夹紧点以 及在零件的何处进行测量。 • 固定方法：自由状态或夹紧的零件定位。 • 零件方向：主要部分位置与其它部分。 • 零件准备：测量前零件应该干净、无油、温度稳定吗？ • 传感器定位：角度方向，到最初定位器或网络的距离。 • 相互关系问题#1— 在车间内或在车间之间需要加倍（或 更多）的量具支持要求吗？制造的考虑、测量误差的考 虑、维修的考虑。哪个被认定是标准？怎样使每项有资 格？
名词解释
线性 1、整个正常操作范围的偏倚改变 2、整个操作规程范围的多个并且独立的偏倚误差的相互关 系 3、测量系统的系统误差分量 精密度 1、重复读数彼此之间的“接近度” 2、测量系统的随机误差分量
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名词解释
重复性 1、由一位评价人多次使用一种测量仪器，测量同一零件的同一特性时 获得的测量变差 2、在固定和规定的测量条件下连续（短期）试验变差 3、通常指E．Ｖ．-设备变差 4、仪器（量具）的能力或潜能 5、系统内变差； 再现性 1、由不同的评价人使用同一个量具，测量一个零 2、件的一个特性时产生的测量平均值的变差。 3、对于产品和过程条件，可能是评价人、环境（时间）或方法的误差 4、通常指A．Ｖ- 评价人变差 5、系统间（条件）变差 6、ASTM E456-96 包括重复性、实验室、环境及评价人影响
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测量系统开发检查表建议的要素
• 灵敏度：最小的输入信号形成测量设备可探测的（可辨 别的）输出信号对应用这种测量装置可接受吗？灵敏度 由固有的量具设计和质量（OEM）及使用中的维护和操 作条件确定。 • 测量系统制造问题（设备、标准、仪器）： • 在系统设计中提出的变差源识别了吗？设计评审、验证 和确认。 • 校准和控制系统：建议的校准计划及设备和文件的审核。 频率、内部的或外部的、参数、过程中验证检查。 • 输入要求：机械的、电的、液压的、气动的、浪涌抑制 器、干燥器、过滤器、滤清器，准备和操作问题、绝缘、 分辨率和灵敏度。
MSAGRR计算方法详细算法
MSAGRR计算方法详细算法MSA（Measurement Systems Analysis）GR&R（Gauge Repeatability and Reproducibility）是一种衡量测量系统准确性和可再现性的方法。
它主要用于评估测试设备（例如测量工具，仪器等）和测试员之间的差异，以确定测量系统的可靠性和稳定性。
下面将详细介绍MSA GR&R的计算方法。
1. 推导总变异（Total Variation）：首先，收集所需测量数据。
这些数据通常由多名测试员对同一物品进行多次测量而得到。
然后计算每次测量结果的平均值，并计算所有平均值的总平均值。
然后计算每个测量结果与总平均值之间的差异，并将这些差异平方相加得到总变异。
2. 推导工件变异（Part Variation）：对测量数据中的每个测量值，计算其与其所属工件的平均值之间的差异，并将这些差异平方求和得到工件变异。
3. 推导重复性变异（Repeatability Variation）：对于每个测试员进行的多次测量，计算其测量结果与其自身平均值之间的差异，并将这些差异平方求和得到重复性变异。
4. 推导再现性变异（Reproducibility Variation）：对于每个工件，计算不同测试员进行的测量结果之间的差异，并将这些差异平方求和得到再现性变异。
5. 计算GR&R可靠性指标：首先计算测量系统误差的平均值，即重复性变异和再现性变异之和。
然后计算测量系统误差与总变异的比值，得到可再现性（Reproducibility）指标。
最后，计算测量系统误差与工件变异的比值，得到重复性（Repeatability）指标。
6.评估和改进：通过对可再现性和重复性指标的分析，评估测量系统的可靠性和稳定性。
如果得到较高的指标值，则说明测量系统的误差较小，系统较为可靠。
如果得到较低的指标值，则需要对测量系统进行改进或调整以提高其准确性和稳定性。
测量系统分析MSAGRR
测量系统分析MSAGRRMSA(测量系统分析)GRR(重复性与再现性)是一种统计方法，用于评估测量系统的准确性和可靠性。
在质量控制和过程改进中，准确的测量是确保产品或过程符合规范要求的关键因素。
本文将详细介绍MSAGRR的概念、目的、步骤以及如何进行数据分析。
一、MSAGRR概念MSAGRR是通过测量系统进行多次测量，并评估测量数据重复性和再现性的一种方法。
重复性是指在相同条件下，同一测量人对同一测量对象进行多次测量得到的结果的一致性；再现性是指在相同条件下，不同的测量人对同一测量对象进行多次测量得到的结果的一致性。
MSAGRR利用统计分析的方法确定各个组成部分对测量结果的影响程度，进而评估测量系统的准确性和可靠性。
二、MSAGRR目的MSAGRR的目的是评估测量系统的准确性和可靠性，确定测量系统是否适用于特定的质量控制和过程改进需求。
通过进行MSAGRR分析，可以识别出测量系统中的问题，进而采取相应的措施进行改进，以提高测量数据的准确性和可靠性。
三、MSAGRR步骤1.确定测量目标：明确需要评估的测量系统和测量对象，明确需要测量的特定要素。
2.收集数据：选择代表性的样本，并由多个测量人在相同条件下对同一测量对象进行多次测量。
每个测量人至少进行10次测量。
3.分析数据：使用统计软件和工具对收集到的数据进行分析，包括计算测量系统的重复性、再现性和误差等指标。
4.判断测量系统的准确性和可靠性：根据分析结果，判断测量系统是否满足质量控制和过程改进的要求。
5.提出改进建议：如果分析结果显示测量系统存在问题，需要提出相应的改进建议，并采取相应的措施进行改进，以提高测量系统的准确性和可靠性。
四、数据分析MSAGRR的数据分析主要包括以下几个方面：1.重复性和再现性分析：分别计算测量系统的重复性和再现性指标。
重复性指标通常采用方差分析方法进行计算，包括组内变异和总变异；再现性指标通常采用方差分析方法进行计算，包括测量人变异和总变异。
测量系统分析MSA_GRR
重复性(Repeatability)
重复性
重复性是由一个评价人，采用 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
值变差。
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再现性(Reproducibility)：
操作者C
再现性是由不同的评价人，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
的变差。
操作者A
再現性 16
测量系统统计特性可能随被被测项目的改变而变化。若真 的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差 带两者中的较小者。
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测量系统的评定
第一阶段： 明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。
主要有二个目的： 1）、确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项 必须在使用前进行。
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7）如果0落在围绕偏倚值1-α置信区间以内，偏倚在α 水平是可接受的。
这里d2，d2*和v可以在可以从附录C中查到，g=1,m=n， 在标准t中可查到。
所取的α 水平依赖于敏感度水平，而敏感度水平被用来 评价/控制该（生产）过程的并且与产品/（生产）过程 的损失函数（敏感度曲线）有关。如果α 水平不是用默 认值.05（95﹪置信度）则必须得到顾客的同意。
操作者B
稳定性(Stability)：
稳定性 时间2
稳定性：是测量系统在某 持续时间内测量同一基准 或零件的相同特性rity)：
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值
基准值
基准值
观测平均值 18
量程
线性(Linearity)：
观测的平均值
结果分析—数据法 4）计算n个读数的均值。
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5）计算可重复性标准偏差（参考量具研究，极差法， 如下）：
MSAGRR计算方法详细算法
MSAGRR计算方法详细算法MSA（Measurement System Analysis，测量系统分析）是衡量一个测量系统的准确性、可靠性和稳定性的方法，GRR（Gage R&R，测量仪器重复性与再现性）是MSA中最常用的一种分析方法，用于评估测量仪器在测量过程中所引入的误差，其计算方法包括以下步骤：1.确定测量指标：首先确定需要进行GRR分析的测量指标，例如长度、直径或重量等。
2.选择测量样本：从需要进行测量的样本中，随机选择一批样本。
样本数量建议为30个以上。
4.准备测量工具：准备相应的测量工具，例如卡尺、游标卡尺或称重器等。
5.进行测量：由选定的测量员，对所选样本进行测量。
每个测量员应进行连续两次的测量，以获得重复性和再现性数据。
所有测量应在相同的环境条件下进行。
6.记录数据：将测量结果记录下来，可以使用电子表格或其他数据记录工具。
7. 计算重复性（Repeatability）：计算每个测量员在连续两次测量中的测量值差异。
可以使用以下公式计算：重复性= ∑（X_ij - X_i平均）^2 / n，其中X_ij表示第i个测量员第j个测量值，X_i平均表示第i个测量员的平均测量值，n表示样本数量。
8. 计算再现性（Reproducibility）：计算不同测量员之间的测量值差异。
可以使用以下公式计算：再现性= ∑（X_i平均 - X平均）^2 / k，其中X_i平均表示第i个测量员的平均测量值，X平均表示所有测量员的平均测量值，k表示测量员的数量。
9. 计算总变异（Total Variation）：计算测量系统总体的变异。
可以使用以下公式计算：总变异= 重复性 + 再现性。
10. 计算GRR指标：根据上述计算结果，计算GRR指标以评估测量系统的稳定性。
常用的GRR指标包括Gage R&R %，Gage R&R值和Gage R&R 误差分量。
以上是GRR计算方法的详细算法。
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从而确定测量系统的质量，以满足测量的需要。 n 满足QS9000、ISO/TS16949标准的要求：
ISO/TS16949:2002标准7.6.1规定：为分析出现在各 种测量和试验设备系统测量结果的变差，必须进行适当的统 计研究。此要求必须适用于在控制计划中提及的测量系统。 这些分析方法以及接收准则的使用必须符合顾客的测量系统 分析参考手册。采用其他的分析方法和接受准则必须获得顾 客的批准。
n 测量系统： 用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、 设备、软件以及操作人员的集合。
测量系统分析MSAGRR(1)
测量系统的组成
测量 系统
人பைடு நூலகம்
操作人员
机
量具/测量设备/工装
料
被测的材料/样品/特性
法
操作方法、操作程序
环
工作的环境
测量系统分析MSAGRR(1)
测量系统的统计特性
通常使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量： Discrimination 分辨力(ability to tell things apart) ; Bias 偏倚; Repeatability 重复性; Reproducibility再现性 ; Linearity 线性 ; Stability 稳定性 。
分辨力、稳定性、偏倚 、重复性、再现性、线性 n 理想的测量系统 n 测量系统的共同特性 n 测量系统的评定步骤和准备
测量系统分析MSAGRR(1)
术语
n 测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的 值定义为测量值。
n 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。
测量系统分析MSAGRR(1)
分辨力（率）
n 定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的 能力。
n 传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6σ(标 准偏差)的十分之一。
10
30
T
测量系统分析MSAGRR(1)
偏倚(Bias)：
基准值 偏倚
观测平均值
偏倚：是测量结果的观测 平均值与基准值的差值。 基准值的取得可以通过采 用更高级别的测量设备进 行多次测量，取其平均值 来确定。
测量系统分析MSAGRR(1)
测量系统分析的目的
n 运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量 误差），了解变差的来源。 从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提 供信息。
n 保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。
测量系统分析MSAGRR(1)
测量系统的基本知识和概念
n 术语 n 测量系统及其统计特性
测量系统分析MSAGRR(1)
重复性(Repeatability)
重复性
重复性是由一个评价人，采用 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 值变差。
测量系统分析MSAGRR(1)
再现性(Reproducibility)：
操作者C
再现性是由不同的评价人，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 的变差。
测量系统分析MSAGRR(1)
位置和宽度
标准值
位置
位置
寬度
寬度
测量系统分析MSAGRR(1)
理想的测量系统
理想的测量系统在每次使用时：应只产生“正确”的测量 结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产 生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所 测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。
因此，要保证测量结果的准确性和可信度。
测量系统分析MSAGRR(1)
测量误差
Y = x +ε
n
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真 值的存在
一致
测量系统分析MSAGRR(1)
测量误差的来源：
Discrimination 分辨能力 Precision 精密度 (Repeatability 重复性) Accuracy 准确度 (Bias偏差) Damage 损坏 Differences among instruments and fixtures (不同仪器和夹具间的差异) Difference in use by inspector 不同使用人员的差异(Reproducibility再现
操作者A
再現性
操作者B
测量系统分析MSAGRR(1)
稳定性(Stability)：
稳定性 时间2
稳定性：是测量系统在某
持续时间内测量同一基准 或零件的相同特性时获得 的测量值的总变差。
时间1
测量系统分析MSAGRR(1)
线性(Linearity)：
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值
基准值
测量系统分析 MSAGRR(1)
2020/11/25
测量系统分析MSAGRR(1)
课程大纲：
测量系统分析的意义和目的；
计量型测量系统的分析方法
测量系统分析的定义：
1）偏倚
测量系统、量具、测量、测量过程；
2）稳定性
测量系统分析的基础知识：
3）线性
1）、测量系统的统计特性：偏倚、
4）重复性和再现性（R&R）
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
计数型测量系统的分析方法 1）小样法 2）大样法
4）、测量系统的评定步骤和准备
测量系统分析MSAGRR(1)
测量的重要性
人 机 法 环 测量
测量 原料
PROCESS
测量 结果
合格
不合格
如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不 合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到真正的产品或 过程特性。
基准值
观测平均值
量程
测量系统分析MSAGRR(1)
线性(Linearity)：
观测的平均值
有偏倚 无偏倚
基准值
测量系统分析MSAGRR(1)
测量系统的分析
n 测量系统的变差类型：
n 偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性
n 测量系统特性可用下列方式来描述 ： n 位置：稳定性、偏倚、线性。 n 宽度或范围：重复性、再现性。
性) Differences among methods of use (使用不同的方法所造成差异) Differences due to environment (不同环境所造成的差异)
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测量的变异说明
测量系统分析MSAGRR(1)
为什么要进行测量系统分析
n 即使量具经过检定或校准，由于人、机、料、法、环、测等 五方面的原因，会带来测量误差。