量测系统分析MSA
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。
MSA测量系统分析的基本内容

MSA测量系统分析的基本内容MSA(Measurement System Analysis,测量系统分析)是一种对测量系统进行评估和改进的方法,它能够确定测量过程中的变异性,并对于这种变异性的源头进行量化。
测量系统在制造和质量控制中的重要性不言而喻,因为如果测量系统存在问题,那么生产过程中的数据将不准确,从而可能导致产品质量问题。
因此,进行MSA是确保生产过程中准确测量的关键步骤之一MSA的基本内容包括以下几个方面:1.定义有效的度量指标:在进行MSA之前,需要明确测量系统要测量的特定指标。
这些指标可以是尺寸、重量、力量等等。
在定义这些指标时需要保证它们是可重复且可再现的。
2.评估测量系统的准确度:准确度是测量系统评估的一个重要指标。
在这一步骤中,通过与一个已知准确值进行比较,来评估测量系统的准确度。
常用的方法包括直接对比、回归分析和方差分析等。
3.评估测量系统的重复性:重复性是指相同测量系统对于同一个样本重复测量所得结果的一致性程度。
在进行重复性评估时,通过多次测量同一样本来比较结果,并计算其变异性。
常用的方法有均值和范围法、方差分析法等。
4.评估测量系统的再现性:再现性是指在不同测量系统下,同一样本被测量得到的结果的一致性程度。
在这一步骤中,需要对同一样本在不同测量系统下进行测量,并计算其变异性。
常用的方法包括计算相关系数、方差分析等。
5.评估测量系统的稳定性:稳定性是指测量系统在一定时间内表现出来的性能的一致性。
通过对测量系统的历史数据进行统计分析,可以评估测量系统的稳定性。
6.制定改进措施:根据对测量系统的评估结果,确定需要改进的方面,并制定相应的改进措施。
这些改进措施可以包括标定、维护、培训等。
除了这些基本内容外,MSA还可以包括以下一些扩展内容:1.考虑测量系统的类型:不同类型的测量系统(如传感器、仪表、检验设备等)在进行MSA时可能需要采用不同的方法。
2.考虑测量系统的应用范围:不同的测量系统可能应用于不同的产品或过程,因此在进行MSA时需要考虑这一点。
测量系统分析报告MSA

测量系统分析报告MSA1. 引言测量系统分析(Measurement System Analysis,简称MSA)是指通过分析和评估测量系统的性能、稳定性和可靠性,来判断测量结果的准确性和可靠性的过程。
本报告旨在对某测量系统进行全面的分析和评估,以帮助提升测量系统的质量和可靠性。
2. 测量系统分析方法在进行测量系统分析时,常采用以下方法:2.1 重复性与再现性分析重复性和再现性是评估测量系统可靠性的重要指标。
通过对同一对象进行多次测量,可以评估测量结果的一致性和稳定性。
2.2 偏倚分析偏倚分析用于评估测量系统是否存在系统性的误差。
通过对测量系统进行校准,并比较校准前后的测量结果,可以判断测量系统的偏倚情况。
2.3 线性分析线性分析用于评估测量系统是否存在线性关系。
通过测量系统对一系列已知标准进行测量,并绘制测量结果与标准值之间的图表,可以判断测量系统的线性关系。
3. 案例分析本次测量系统分析以某电子元件测量系统为例进行分析。
3.1 重复性与再现性分析通过对同一电子元件进行连续十次测量,并记录测量结果,得到以下数据:测量次数测量结果1 12.32 12.43 12.14 12.35 12.26 12.47 12.58 12.29 12.610 12.3通过计算这十次测量结果的平均值和标准偏差,得到重复性和再现性的评估数据。
3.2 偏倚分析为了评估测量系统的偏倚情况,我们对测量系统进行了校准,并测量了一系列标准样本。
校准前后的测量结果如下:标准样本校准前测量结果校准后测量结果1 2.3 2.12 3.4 3.23 4.5 4.44 5.6 5.75 6.7 6.56 7.8 7.9通过比较校准前后的测量结果,可以评估测量系统的偏倚情况。
3.3 线性分析为了评估测量系统的线性关系,我们选择了一系列已知标准进行测量,并绘制了测量结果与标准值之间的图表。
图表显示测量系统的测量结果与标准值之间存在一定的线性关系。
测量系统分析报告MSA

测量系统分析报告MSA在现代制造业中,为了确保产品质量的稳定性和一致性,对测量系统进行准确的分析和评估是至关重要的。
测量系统分析(Measurement System Analysis,简称 MSA)就是一种用于评估测量过程的工具和方法,它可以帮助我们确定测量数据的可靠性、准确性以及可重复性。
测量系统通常由测量人员、测量设备、测量方法、测量环境和被测量对象等要素组成。
而 MSA 的目的就是要评估这些要素对测量结果的影响,并确定测量系统是否能够满足预期的测量要求。
MSA 主要包括以下几个方面的内容:一、测量系统的准确性准确性是指测量结果与真实值之间的接近程度。
在 MSA 中,通常通过与标准值进行比较来评估测量系统的准确性。
例如,如果我们要测量一个零件的长度,已知其标准长度为 100mm,而测量结果为98mm,那么就存在 2mm 的偏差。
为了提高准确性,我们需要对测量设备进行校准,并确保测量方法的正确性。
二、测量系统的重复性重复性是指在相同的测量条件下,对同一被测量对象进行多次测量时,测量结果的一致性。
如果一个测量系统具有良好的重复性,那么多次测量的结果应该非常接近。
例如,对同一个零件的同一尺寸进行10 次测量,如果测量结果的差异很小,说明测量系统的重复性较好。
三、测量系统的再现性再现性是指在不同的测量条件下,由不同的测量人员使用相同的测量设备和测量方法对同一被测量对象进行测量时,测量结果的一致性。
例如,不同的操作人员在不同的时间对同一个零件的同一尺寸进行测量,如果测量结果的差异较小,说明测量系统的再现性较好。
四、稳定性稳定性是指测量系统在一段时间内保持其性能的能力。
通过定期对测量系统进行监控和测量,可以评估其稳定性。
如果测量系统的稳定性较差,可能需要对其进行维护或更换。
为了进行有效的 MSA,我们通常采用以下几种方法:1、均值极差法(Average and Range Method)这是一种常用的评估测量系统重复性和再现性的方法。
测量系统分析(MSA)-实例

03 实例测量系统分析
偏倚分析
确定测量系统的准确性
通过比较测量系统所得结果与已知标准值或参考值之间的差异, 评估测量系统的偏倚程度。
计算偏倚值
将测量系统的结果与标准值或参考值进行对比,计算出偏倚值。
判断偏倚是否可接受
根据所允许的偏倚范围,判断测量系统的偏倚是否在可接受的范围 内。
线性分析
1 2
测量系统分析(MSA)-实例
目录
• 测量系统分析概述 • 实例选择与数据收集 • 实例测量系统分析 • 实例测量系统评价 • 实例总结与改进建议
01 测量系统分析概述
定义与目的
定义
测量系统分析(MSA)是对测量系 统的误差来源、大小及分布进行评 估的过程。
目的
识别测量系统的变异性来源,确 保测量系统能够满足产品质量和 过程控制的要求。
测量系统分析的重要性
提高产品质量的可预测性和可靠性
01
通过对测量系统进行全面分析,可以了解测量误差的大小和分
布,从而更准确地预测产品质量。
优化生产过程控制
02
准确的测量数据是生产过程控制的基础,对测量系统进行有效
的分析有助于提高过程控制的稳定性和有效性。
降低成本
03
通过减少测量误差,可以减少重复测量、检验和返工等不必要
的操作,从而降低生产成本。
测量系统分析的步骤
确定分析范围和对象
明确需要分析的测量设备、工 具或方法,以及相关的操作人
员和环境条件。
数据收集
收集一定数量、具有代表性的 测量数据,包括重复测量、再 现性数据等。
数据分析
对收集到的数据进行统计分析 ,识别测量系统的变异性来源 。
结果评估与改进
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。
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觀察的變異
=
產品的變異 +
測量的變異
真實值
測量值
通過 ”連續變數R&R研究” 來評估精密度
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變異來源
Observed Process Variation
Actual Process Variation
Measurement Variation
再生性
Long Term Variation Short Term Variation Within Part Variation Instrument Variation Operator Variation Operator/ Part Variation
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定性型 Gauge R&R =方法
準備
※從製程中挑選30個零件,50%合格,50%不合格. ※可能的話儘量挑選近乎於合格與不合格的樣本. ※挑選檢查人員->受過完全培訓的和有資格的.
實施
※要求每一個檢查人員隨機地檢查零件決定合格 與不合格並重複此檢查. 分析 ※將資料登錄到 AttributeR&R.xls 的資料表中來 確定量測系統的有效性. 評估 ※將結果載入文件. ※如果必要採取適當的措施調整測量製程. ※重作R&R試驗,核實調整後的有效性.
※最常用於量測系統的精密度評估
※將量具的精密度與公差要求進行對比
※如果量具用來進行生產樣品分類 P/T 還可以,其他應用則不適合.
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量測系統的指標方法---P/TV
精密度與總變異比率 : P : Precision ; TV : Total Variance
※代表量具變異佔據總變異的部分 ※最好的情形 < 10% ---可接受的條件 < 30%
廠外規格下限
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問題 · 差異
你如何診斷量測人員之間其量測出來 的品質是否有差異? 你如何診斷量測設備是否穩定? 你如何確認你所量測之物件是否
適合用現行的量測設備檢測?
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QS9000條文要求(MSA相關)
4.11.4量測系統分析 *需要有證據顯示已實施適當的統計研究,藉以分析每一種形 式的量測及試驗設備系統的變異結果。 *此項要求適用於所有客戶核准的管制計畫中所列的量測系統。
Bias
Linearity
Stability
Correlation
Repeatability
準確度
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再現性
變異來源
2 σ Observed
= σ
2
2 process
+ σ
2
2 Measurement system
σMeasurement system
2
= σ = σ
Reproducibility
*所採用的分析方法和允收規範須符合『量測系統分析』參考 手冊中的規定(譬如:偏差、線性、穩定性、重覆性與再生 性的研究)。
*如果獲得客戶核准,亦可採用其他分析方法和允收規範。 ◆MSA手冊的限制條件: 1.可重覆檢測或量測(不適用破壞性檢測) 2.檢測或量測的次序可以隨機指定(避免週期性影響) 3.無統計之交互作用存在
相關性(Correlation) 無相關性
系統二
有偏離
線性差異
系統二
系統一
系統二
系統二
系統一
系統一
系統一
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精密度
再現性(Repeatability):一個員工使用一個量具多次對一個零件的某一
特性進行量測所獲得的測量值之間的變異. (再現性通常是設備引起的變異,用6 Sigma語言 來說,再現性是量具應有的能力)
2
※ %TOL = P/T =
※最好的情形 P/T < 10% ---可接受的 P/T < 30%
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量測系統的指標
P/T是基於球門柱品質心態的一種量具量測方法,了解P/T的 大小,我們才能知道一個量具是否有能力確定零件是否在規格內. 知道P/T大小隊建立正確的保護帶也是必要的,因為需要減少產 品公差以便和量具變異相配合. 如產品規格為100± 10mm , 並且P/T是10% , 則生產的產品 必須滿足100± 9mm 的量具精確度,才能保證量具可以有效使用. P/T 的用處
(=s bar/ c4 )
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應用前之基礎概念
(1)分析變異之計算:決定於信賴區間之設定
德儀 :99.73% 6sigma QS9000 : 99% 5.15sigma(CPT採用)
(2)判定基準:依QS9000規範判定(10%以下)
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量具能力
解析度(Resolution )
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檢驗是解決問題的辦法嗎?
1000000
100000
漏檢PPM
10000
1000 100 99% 10
80%
70%
90%
6 Sigma
1
பைடு நூலகம்
1
2
3
4
5 檢查員人數
6
7
8
9
10
對於90%的檢查效率,需要用五個檢查員依次檢驗才能將不良率減至10ppm
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定量型 Gauge R&R
再現性
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精密度
再生性(Reproducibility):每一個不同的員工使用相同的量具多次對一
個零件的某一特性進行量測所獲得的測量平均 數之間的變異.(再生性是員工與員工之間的變異 或是系統與系統之間的變異)
員工A
員工B
員工C
再生性是量測過程的其他變異,即再現性變異以外的變異, 用6 Sigma語言來說, 再生性是一可改進的機會或是當前變異和應有能力之間的差別.
2
+ σ
Repeatability
Operator
+ σ
2 Parts*Operator
+σ
2 Instrument
σ
2 process
= σ
2 Long-term
+ σ
2 Short-term
+σ
2 Within part
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變異來源
total
=
process
+∆
Measurement
total
=
process
+∆
Measurement system
觀察值 = 實際真實值 + 測量偏移
實際真實值
測量值
測量偏移Bias
通過 ”校準計畫” 來評估準確度
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定量型 Gauge R&R
σ
2 total
= σ
2 process
+ σ
2 Measurement system
解析度(Resolution)
量測系統本身能夠分辨出的不同讀數的數量 (一般是製程標準差的十分之一)
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準確度
偏離度(Bias) =量測平均數與零件實際真實平均數之間的差別
偏離度
真實值
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觀察值
準確度
線性度(Linearity)=量具在預期測量範圍內量測偏離值之間的差別
2
5.15 X σMS P/TV = -----------------5.15 X σ2
total
σ MS = -----------------σtotal
σ MS = -----------------σhistorical
不總是相等 σ MS P %R&R = -------------100% = ----------------- 100% σhistorical TV
定性型資料:定性(合格/不合格)資料,可用來紀錄及分析. 定性型測量系統:把每一個零件與標準進行比較,從而決定零件是否符合標準的 測量系統. 消費者變異:員工傾向把合格產品判為不良品. 有效篩選分數%(Effective Screen Score %):在定性型Gauge R&R檢驗過程中, 所有員工本身前後一致並且相互之 間也一致的比例. 標本值(Master Value):由一個高準確度量具所測得的平均數.
準確度:偏離度(Bias) 線性度(Linearity) 穩定性 (Stability) 相關性(Correlation) 精密度:再現性(Repeatability) 再生性(Reproducibility)
量測指標:P/T,P/TV,貢獻度百分比(%Contribution)
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(Measurement Systems Analysis)
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前言
醫生診斷錯誤之影響?
檢測設備誤判之影響為何?
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量測變異
廠外規格上限 廠內規格上限 製程規格上限
量測方法
量測設備
待測物
量測環境
量測值變異
……
其他
量測人員
量測時間
製程規格下限 廠內規格下限
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量具類型
定量型量具 ○ 伏特計 ○游標卡尺 ○量筒 ○壓力表 ○溫度計
定性型量具 ○間隙規 ○卡規(GO/NO GO) ○外觀檢查(合格/不合格)
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定性型 Gauge R&R = 術語