MSA基础知识讲解
MSA基础知识概述(PPT 51张)
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第二步計算再现性
• • • • ������ ������ ������ ������ 計算操作人平均值的極差(RO)； 估計的評價人標準差= RO /d2； 乘以5.15； 減去由於重復性所造成σ的部份。
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第三步計算零件間的變異
• ������ 每次的值都是同一零件測三次，所以 只是偵測出儀器變差(Re)。 • ������ 二個測量者之間的差值代表了人員之 間的差别((Ro) • ������ 每個产品間的差距代表了产品的差别 (Rp)。
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• • • • • • • •
計算偏倚:偏倚= 觀測平均值–基準值 ������ 過程變差= 6δ ������ 圖: ������ X軸=基準值 ������ Y軸=偏倚 ������ 其方程式為: y=b+ax ������ 再分別計算其： ������ 截距，斜率，擬合度，線性，線性%等
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確定線性指南
• 進行研究
– ������ 線性按以下指南評價：
• 1）選擇g≥5 個零件，由於過程變差，這些零件測 量值覆蓋量具的操作範圍。 • 2）用全尺寸檢驗測量每個零件以確定其基準值並 確認了包括量具的操作範圍。 • 3）通常用這個儀器的操作者中的一人測量每個零 件m≥10次。 • 隨機的選擇零件以使評價人對測量偏倚的“記憶” 最小化。
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• ������ 5）計算可重復性標準偏差（參考量具 研究，極差法， • 如下）： • 這裏d2*可以從附錄C中查到，g=1,m=n • ������ 如果GRR研究可用（且有效），重復 性標準偏差計算應該以研究結果為基礎。
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• 6）確定偏倚的t統計量：
– ������ 偏倚=觀測測量平均值-基準值
MSA培训教程
MSA培训教程1.引言本教程旨在为读者提供MSA（MeasurementSystemAnalysis，测量系统分析）的基础知识，帮助读者了解测量系统的基本概念、分析方法和应用技巧。
通过对本教程的学习，读者将能够掌握MSA的基本原理，并能够运用相关工具对测量系统进行评估和改进。
2.MSA基本概念2.1测量系统测量系统是指用于测量某个物理量或化学量的所有设备和程序的集合。
测量系统的基本组成部分包括传感器、信号转换器、数据处理单元和输出显示设备。
测量系统的性能直接影响测量结果的准确性和可靠性。
2.2测量误差测量误差是指测量结果与被测量真实值之间的差异。
测量误差可以分为随机误差和系统误差。
随机误差是由于测量过程中各种随机因素导致的，其大小和方向不确定；系统误差是由于测量过程中的固有缺陷或偏差导致的，其大小和方向相对固定。
2.3测量不确定度测量不确定度是指测量结果的不确定性，它是测量误差分布的度量。
测量不确定度通常由多个分量组成，包括随机分量和系统分量。
测量不确定度越小，测量结果的可信度越高。
3.MSA分析方法3.1测量系统分析的目的测量系统分析的目的是评估测量系统的性能，确保测量结果的有效性和可靠性。
通过对测量系统的分析，可以发现并解决测量过程中存在的问题，提高测量系统的准确性和稳定性。
3.2MSA分析内容（1）偏倚分析：评估测量系统的系统误差，确定测量结果是否存在偏差。
（2）重复性和再现性分析：评估测量系统的随机误差，确定测量结果的稳定性和一致性。
（3）线性分析：评估测量系统在不同测量范围下的性能，确定测量结果是否线性。
（4）稳定性分析：评估测量系统在长时间运行过程中的性能，确定测量结果是否稳定。
3.3MSA分析工具（1）控制图：用于监测测量系统的稳定性和性能。
（2）ANOVA（方差分析）：用于分析测量数据的变异性和显著性。
（3）回归分析：用于分析测量系统的线性关系和预测能力。
4.MSA应用技巧4.1MSA实施步骤（1）确定测量系统分析的目标和范围。
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知识讲解及MSA分析
抽样的 随机性
与测量方法 相关的变异
与测量人员 相关的变异
稳定性
线性 偏倚性
分辨力
重复性 再现性
注：计数型数据测量系统分析方法主要有交叉表法、信号检查法。
分辨力（分辨率、可读性）
■别名：最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限、探测的最小极限
分辨力老要求：公差的1/10
分套MSA知 识讲解及分析样
表
课程简介
一、基础知识回顾
扫盲
二、正题（实用知识）
“伪专家”
基础知识回顾
目录
1、理解MSA
◆什么是测量系统分析（MSA） ◆为什么要进行MSA ◆哪些地方要进行MSA ◆什么时候进行MSA
2、MSA类型简介
分辨力、重复性、再现性、线性、偏倚性、 稳定性、一致性
3、MSA五性案例及判定标准
测量室温的测量系统构成如下：
经测量，现在
的室温为 17.5℃
◆量具（仪器）——摄氏温度计 ◆标准——在一个标准大气压下，将纯净水的结冰点定义为0℃，沸点定义为 100℃，温差的1/100即为1℃； ◆操作（方法）——将温度计放置在相对固定的环境中，5min后，平视目测， 读取温度示值，估读至0.1℃。 ◆夹具——温度计挂钩+平整的墙面（用以限制温度计自由度的任何工具） ◆软件——无 ◆人员——我 ◆环境——风速、湿度、照度 ◆假设——假设上面提到的一些参数（时间、风速、湿度、照度等）均是准确 可靠的，温度计校验合格，操作方法合理，“我”具备测量技能，……
）
分辨力（分辨率、可读性）
重复性、再现性（GR&R）
重复性、再现性（GR&R）
线性、偏倚性
◆量具线性告诉你测量系统在预期测量范围内的准确性如何。
经典详细的MSA培训资料
• 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基础知识
MSA基础知识
什么是MSA：
Measure system analysis(测量系统分析)：是对一个由人，仪器，测试 方法，所测零件组成系统的测量数据是否有效的评估。
测量系统评价的五个参数：
1、重复性 2、再现性 3、稳定性 4、线 性 5、偏倚性
重复性： 由同一个人，同一台测量设备，同一种方法，同 一个零件多次测试所获得的数值差异
部件 编号
数据 输入
打开Minitab
统计下拉菜单 质量工具
量具分析
创建量具R&R 研究(交叉)
三参数越小表明系统越好，但从图片中可以看出，R&R接近100%， 这个测试系统是失败的
一个部件，三个人总共两侧9次数据表现，数据越离散，测量系统越差
在上下线范围内， 测试值变差越小，测量系统越稳定
箱线图中中心值越大，测量系统越不稳定
数值越接近，表明测量一致性越好
GR&R值≤30% 为OK
GR&R值计算
重复性：EV = R ? K1 K1:常数，根据实验次数而定
试验次数 K1
2
0.8862
3
0.5908
( ) ( ) 再现性：AV = X DIFF ? K2 2 - EV 2 / nr
再现性与重复性数据获取方式
选定需分析仪器 测试方法SOP化 选择测试产品10pcs 挑选测试人员3名 轮流测试10pc产品
重复三次
注：测试人员不可把同一个产品重复三次的动作一次完成
数据分析
采用Minitabห้องสมุดไป่ตู้件进行分析
打开Minitab
统计下拉菜单 质量工具
量具分析
创建量具R&R 研究工作表
MSA量测系统分析基础知识详解(doc 60页)
MSA量测系统分析基础知识详解(doc 60页)量测系统分析(MSA)目录第1章量测系统介绍1.1 概述、目的、术语 11.2 量测系统之统计特性 21.3 量测系统的标准 31.4 量测系统的通则 31.5 选择/制定检定方法 3 第2章量测系统之评价2.1概述 52.1.1鉴别力 52.1.2量测系统变异的类型72.2量测系统分析82.2.1再现性82.2.2再生性92.2.3零性间变异102.2.4偏性102.2.5稳定性112.2.6线性132.2.7范例说明152.3量测系统研究之准备202.4计量值量测系统之研究212.4.1稳定性之准则212.4.2偏性之准则212.4.2.1独立取样法212.4.2.2图表法222.4.2.3分析232.4.3再现性与再生性之准则23●追溯标准●作业定义●管制●维修及再验证1.1.2目的本篇的目的在于说明评价量测系统品质之准则，虽然也可以运用在其它量测系统上，但主要还是以使用在工业界制程的量测系统为主，且特性数据可重复读取。
1.1.3术语量测（Measurement）：对某具体事物赋予数据，以表示他们对于特定特性之间的关系。
赋予数据的过程称为量测过程，而数据称为量测值。
量具（Gage）：任一可用以量测之设备，通常是用以特别称呼使用在生产现场者，包括GO/NO-GO设备。
量测系统（Measurement System）：操作、准则、量具和其它设备、软件及指定之一群待量测之集合，经由完整程序而取得量测值。
1.2量测系统之统计特性理想之量测系统是一个具有零偏差、零变异的统计特性，但很不幸的是，这种理想的量测系统几乎很少见的，因此，我们必须存在一个观念，就是当在决策时，必须考虑到所依据的是一个非理想统计特性之量测系统。
所以设备管理之责任是确认当每一量测系统被使用时都具有适当的统计特性。
虽然每一量测系统可能需具备一些各别的统计特性，但下列举出五项所有量测系统必备的统计特性：(1)量测系统须在统计管制下，亦即量测纟统之变异仅根源于共同原因，而非特殊原因。
读完此文，终于懂了MSA（测量系统分析）
读完此文，终于懂了MSA（测量系统分析）1、什么是MSA？MSA是Measure System analyse的第一个字母的缩写。
2、为什么叫测量系统而不是测量工具或测量仪器？因为影响测量结果的因素除了所使用的仪器外，还包括测量的标准、操作人员的使用方法、读数误差、夹具的松紧、环境温度等综合因素。
(人、机、料、法、环)使用的仪器是好的，并不意味着测量出的结果就是准确的，因此称为测量系统。
是对影响测量结果的因素的综合分析.3、为什么要做MSA？是为了对所使用的测量系统做一个科学、系统的分析和评定，保证测量出的结果是真实、有效的（六西格玛中强调用数据说话）。
4、量具经过校验是合格的，是否可以不用做MSA分析？现在要用一把千分尺测量槽的直径。
千分尺长期测量这一款产品，两个接触面上因为磨损出现了一个和产品直径相对应的圆弧（如红线所示）。
校验时测量标准块用的接触面的最高点，因此校验是合格的。
但如果拿来测量产品，就会因为圆弧而有一定的误差。
5、MSA分析的前提A、选择合适的量具：必须保证量具有足够的分辩率力，最少满足1/10原则。
分辩力太低不能探测出过程中的变差。
B、测量系统是稳定而且受控制的，即不能包括特殊变差在内。
如有特殊变差则不能用于控制。
6、哪些情况下需做MSA分析？·购买的新量具；·根据顾客要求或过程要求；·持续改进的过程中，测量数据之前；·按PPAP的要求，所有CP中提到的量具都需要进行分析。
对于用同一个量具测量多个尺寸的情况，则选择KPC尺寸或公差最小的尺寸进行分析。
7、MSA方法的分类· 计量型分析（极差法、均值极差法等）· 计数型分析（交叉法）· 破坏型分析（嵌套法）8、基本术语MSA中的术语很多，主要是分析以下几项，合称MSA的五性（详见下页图示）：·偏倚·线性·稳定性·重复性和再现性，合称R&R或GRR偏倚：实际测量值和真值间的差值·通常又被称为”准确度“，但是因为准确度还有其它多种意思，因此不建议用准确度来代替”偏倚“。
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目录 Directory
1 MSA简介
➢ 什么是MSA ➢ MSA的重要性 ➢ 什么情况下做MSA
2 误差的来源
➢ 测量值的组成因素 ➢ 低质量数据的因素和影响 ➢ 过程波动的主要来源 ➢ MSA变差的因果分析
3 测量数据五种类型
➢ 偏倚 ➢ 线性 ➢ 稳定性 ➢ 重复性 ➢ 再线性
MSA分析方法----计量型测量系统分析
• 重复性：由特别的极差图进行检测，表中画出了每个操作员测量每个零件的差异。如果 被测零件的最大值和最小值间的差异未超过UCL, 则视度量标准和操作员为可重复的。
操作员的极差图
样 本 范 围
重复性表明在极差图中实际所有极差点在控制极限以下。任何超出极限的点都需要进行研究。
4 MSA分析方法
➢ 计量型MSA ➢ 计数型MSA
2
MSA简介
M: 指Measurement 测量
S: 指System
系统
A: 指 Analysis 分析
什么是MSA?
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
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。
2
>2
例如
Go/No Go
良品/Defect A/Defect B…. 不同缺陷种类)
抽样准则
•尽量保持两类型样本为各 半的比例.(50%/ 50%)
•灰色地带样本50%
•明显好的与不好的约50%
•建议样本数为30-50间.
•如有no go 产品,应将原因 再层别.
•尽量保持50%好的样本,各 缺点类型样本各10%左右
=
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)
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。
误差的来源
2.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
测量 误差
产品变异
MSA分析方法----计量型测量系统分析
0.00011 0.00010 0.00009 0.00008 0.00007 0.00006 0.00005 0.00004 0.00003 0.00002 0.00001 0.00000
X Bar图(期望值) X Bar图 (不可接受值)
由同一个评价人，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 量变差。
好的重复性
真实值
差的重复性
重复性
平均
平均
测量数据五种类型
再现性
好的再现性
授权的量具操作者（又称评价人），评价人之间差异构 成再现性，只有当测量高度自动化，操作仅需按一下开 关，这项变差为零。
真实值
差的再现性
作业者 1
观察到的过程波动
实际过程波动
测量波动
长期 过程波动
短期 过程波动
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
要想解决实际过程的波动，应把握测量系统的波动，并把它与过程波动分 离.
要观察测量误差的主要原因, “重复性(repeatability)” 和“再现性 (reproducibility)”.
MSA简介 2.MSA 的重要性
人 机 法 环 測量
好
測量 原料
过程
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。
• 因此要保证测量结果的准确性和可信度。
MSA简介 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 ;
Kappa量测能力评价指标
K Pobserved Pchance 1 Pchance
P/observed 判定员一致同意的单元的比率=判定员一致判定为优良的比率+判定员 一致判定为次劣的比率
P chance 预期偶然达成一致的比率=（判定员A判定为优良的比率*判定员B判定 为优良的比率）+（判定员A判定为次劣的比率*判定员B判定为次劣的 比率）
UCL LCL
UCL
测量 误差
产品变异
LCLLeabharlann MSA分析方法----计量型测量系统分析
本图显示所有操作员共同绘制10个零件的数据 ，显示了原始数据并强调突出了测量的平均值 。
与上图相似，但零件是按操作员而不是按数 据进行排列，此图可以帮助识别操作员的测 量结果。
此图显示每个操作员对所有10个零件的数据 。这是显示零件与操作员之间关系的最好方 式。
风险分析法
信号探测
MSA分析方法----计量型测量系统分析
准备项目
条件
数量
操作方式
样本
1. 选择代表性的规格区段(前/中/后段),
2. 在该区段选择规格公差较小者
3. 选取该区段产品规格范围(ex. 0+/-2, -2-
2范围)内取不同尺寸的10个样本
4. 线上产品
5-10
注: 1.GRR必须分区段! 2.SPC分析特性的样本需在管制界限内抽取
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。
Not Accuracy or Accurate but not Precise but not Accurate and
Precise
precise
Accurate
precise
误差的来源 3.过程波动的主要来源
操作人员 量测仪器实际操作者
2-3
挑选 2-3位操作 员, 5-10个零件, 使用相同量测一 次, 每人对每一 零件反复量测 23次
量测仪器 实际使用的仪器
1
MSA分析方法----计量型测量系统分析
MSA分析方法----计量型测量系统分析
异变的组成
百 分 比
影响 方差分析 工艺过程 公差
重复性 再现性 零件间
作业者 2
作业者 3
作业者 1
作业者 2
作业者 3
❖ 由不同的人使用同一量具，对同一被测特性进行多次重复测量 所得结果之间的偏差，即为测量系统的再现性。
MSA分析方法
测量系统分析方法
计量型量具
计数型量具
偏倚
稳定性
线性
重复性和再现性
独立样件法 控制图法 线性回归法
极差法
控制图法
均值极差法
方差分析法
小样法
测量数据五种类型
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
0 测量单位
测量数据五种类型
稳定性
❖是指随时间变化的偏倚值。 ❖根据时间的推移测量结果互不相同时，说明该测量系统缺乏稳定性。
MSA术语
➢ 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。 ➢ 量具：任何用来获得测量结果的装置，经常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：用来对被测量特性的赋值的操作、程序、量具、设备、软件、以及操作人员
的集合
误差的来源 1.测量值的组成要素
＋
➢ %GRR＞30%的误差──测量系统需要改进，并进行各种努力发现问题并改正
当%GRR值超过30%表示计量能力不适当 须解決 ☆ 人员问题 : 训练不足 ☆ 仪器问题 : 精确度不够
➢ NDC（仪器分辨率）≥5
MSA分析方法----计数型测量系统分析
1. 就是把各个零件与某些指定限值相比较，如果满足限值则接受该零件否 则拒收。
判断指标
判断基准 (良好)
90% ↑
判断基准 (考虑)
70~90%
判断基准 (不足)
70% ↓
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2. 计数型量具不能象计量型量具指示一个零件多幺好或多幺坏，它只能指
何谓计数型量具? 示该零件被接受还是拒收。
3. 僅將物品/制程的特性与指定限制值比較, 而結果僅有接受或拒收兩种. 4. 例如: 一般的外觀檢查
對色 金屬探測儀 針規
MSA分析方法----计数型测量系统分析
Kappa抽样建议准则
分类数量
真实值 时间 1
时间 2
时间 1
真实值
稳定性 不好
时间 3
时间 3
时间2
测量系统在某持续时间内测量同一样本或产品的单一特性时获得的测量值总变 差。
测量数据五种类型
机
重复性
量具在完全相同的条件下，重复工作，每次结果（数 据）都不一样，构成重复性误差。量具制造的越精密 这个误差越小，但永远不可能是零。如果有特殊原因 （量具失常）发生，误差立即变大，因此要进行控制， 只允许有普通原因存在。发现特殊原因，应采取措施 予以排除。
MSA分析方法----计量型测量系统分析
接收标准
G R&R% %R&R≦10% 10%＜%R&R≦30% %R&R＞30%
等級 测量系统可接受
可能是接受的 测量系统需要改进