测量系统分析(MSA)
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。
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。
测量系统分析报告MSA
测量系统分析报告MSA概述测量系统分析（MSA）是一种用于评估和提高测量系统的准确性和稳定性的方法。
在制造和生产过程中，准确的测量是至关重要的，因为它对产品质量的监控和改进起着关键作用。
本文档将对测量系统进行分析，包括可重复性、再现性和稳定性等关键指标的评估，以及对所得数据的解释和建议。
测量系统简介测量系统是用来进行尺寸、重量、温度等物理量测量的设备和过程的总称。
测量系统可以包括测量仪器、传感器、仪表和操作方法等。
而测量系统分析是对这些测量系统进行评估和优化的过程。
测量系统的重要性测量系统是确保产品尺寸和规格准确的关键因素。
一个好的测量系统可以提供可靠的数据，帮助生产商识别潜在的质量问题，并做出正确的调整，以确保产品的一致性和合格性。
然而，一个不准确或不稳定的测量系统可能会导致误判，从而对产品的质量和性能产生负面影响。
MSA的关键指标可重复性（Repeatability）可重复性是指在相同测量条件下，测量系统对同一对象进行重复测量的结果间的一致性。
当一个测量系统具有良好的可重复性时，重复测量的结果应该接近。
在测量系统分析中，使用计算变异系数（CV）来评估测量数据的可重复性。
再现性（Reproducibility）再现性是指在不同测量条件下，不同测量系统或不同测量人员对同一对象进行测量所得结果的一致性。
一个良好的测量系统应该具有较高的再现性，即不同的测量设备和人员能够得到相似的测量结果。
在测量系统分析中，可以使用方差分析（ANOVA）来评估测量数据的再现性。
线性度（Linearity）线性度是指测量系统的输出值是否与被测量对象的实际值呈线性关系。
一个好的测量系统应该具有较好的线性度，即在不同测量范围内，测量结果与实际值之间应该存在一个良好的线性关系。
可以使用回归分析来评估测量数据的线性度。
稳定性（Stability）稳定性是指测量系统在一段时间内保持准确性和一致性的能力。
测量系统的稳定性对于长期生产过程的监控和控制非常重要。
测量系统分析(MSA)通用课件
稳定性
稳定性是衡量测量系统在长时间内保持一致性的参数。
稳定性分析通常涉及在一段时间内多次测量同一标准值，以检查测量系统的变化。 这种方法有助于确定测量系统是否随时间推移而发生变化，并评估其可靠性。
重复性和再现性
重复性和再现性是衡量测量系统在不 同操作者或不同条件下的一致性的参 数。
VS
重复性是指在相同条件下，同一操作 者多次测量的一致性。再现性则涉及 不同操作者或不同条件下测量的结果 是否一致。这些分析有助于评估测量 系统的可重复性和可再现性，并确定 其可靠性。
偏倚通常由校准曲线、线性回归分析或其它统计方法确定。 校准曲线是通过比较已知标准值和测量系统所得值来建立的。 线性回归分析则用于评估测量系统的准确性，并确定是否存 在系统误差。
线性
线性是衡量测量系统在预期范围内的 一致性和准确性的参数。
线性分析通过比较不同水平的已知标 准值与测量 系统所得值来进行。这种 方法有助于识别测量系统在高、中、 低值的一致性，并确定是否存在非线 性误差。
范围
确定分析所涉及的测量设备和操作人 员范围，以及需要分析的测量过程和 产品特性。
确定测量系统类型
测量设备
根据分析目的和范围，选择适当的测量设备，并了解其技术规格和性能参数。
操作人员
确定负责测量的人员，了解其资质、经验和培训情况。
制定分析计划
方法
选择适当的测量系统分析方满足要求。
案例二：重复性和再现性分析案例
总结词
本案例介绍了如何进行重复性和再现性分析，以评估 测量系统的精密度和可靠性。
详细描述
本案例通过实际数据展示了如何进行重复性和再现性 分析。首先，对同一实际样品进行多次测量，计算测 量结果的重复性。接着，对不同时间、不同操作者、 不同仪器条件下进行测量，计算再现性。最后，根据 分析结果判断测量系统是否满足要求。
测量系统MSA分析
测量系统MSA分析1. 简介测量系统分析（Measurement System Analysis，简称MSA）是针对测量系统进行的一项评估，用于确定测量系统的准确性和稳定性。
MSA分析是质量管理中非常重要的一部分，可以帮助我们评估测量系统的可靠性，从而确保产品质量的准确性和可靠性。
2. MSA分析的目的MSA分析的主要目的是确保测量系统的有效性和稳定性。
它通过评估测量系统的各种组件，如测量设备、操作员和测量过程，来确定测量系统的可靠性和精确度。
具体来说，MSA分析有以下几个目标：•评估测量设备的准确性和稳定性•评估操作员的测量技能和一致性•评估测量过程的可重复性和再现性•识别并减少测量系统中的变异源3. MSA分析的方法在进行MSA分析时，通常可以采用以下几种方法：3.1 精度和偏差分析精度和偏差分析是一种常用的MSA分析方法，它通过比较测量系统的测量结果与参考值之间的差异来评估测量设备的准确性和稳定性。
通常可以采用直方图、散点图等方式来可视化表示测量结果与参考值之间的差异，进而确定测量设备的偏差情况。
3.2 重复性和再现性分析重复性和再现性分析是评估测量过程的可重复性和再现性的方法。
重复性指的是同一测量设备在同一测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性，而再现性指的是不同测量设备在相同测量条件下进行多次测量时产生的结果的一致性。
通过统计分析和可视化展示重复性和再现性的数据，可以评估测量过程的稳定性和可靠性。
3.3 线性度和偏移分析线性度和偏移分析是评估测量系统线性度和偏移情况的方法。
线性度指的是测量设备在不同测量范围内的测量结果是否存在线性关系，而偏移指的是测量设备的测量结果是否存在常数偏差。
通过对测量结果进行统计分析和可视化展示，可以确定测量系统的线性度和偏移情况。
4. MSA分析的应用MSA分析在实际应用中具有广泛的用途，特别是在制造业领域。
以下是一些常见的应用场景：•生产线上定期进行测量设备的校验和维护，以确保测量结果的准确性和稳定性。
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被测事物 值
操作程序
测量环境
数据（测量结果）
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关于测量数据
测量数据用途：
用于对被测量事物的判断； 用于过程调整； 确定在两个或更多变量之间是否存在重要
关系。
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测量数据的质量
由(在稳定条件下运行的)某一测量系统多次 测量结果得到的统计特性确定。其测量数据 与其标准值比较,而确定其质量“高”/“低”。
的。 图2 为一张潜在的变差源因果图，可作为研究测
量系统变差源思考的起点。
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工件(零件)
仪器+(量具)
假设使用
设计
物质
内部相关特性
制造变差
坚定性
放大
弹性变形
制造公差
稳定性 标准 热膨胀系数
清洁度
制造
支持特性 弹性性质
可操作定义
有效分辨率并且小于制造过程变差。 • 有效分辨率
– 对于一个特定的应用，测量系统对过程变差 的灵敏性；
– 产生有用的测量输出信号的最小输入值； – 总是以一个测量单位报告。
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测量系统的统计特性可能随被测的项目变 化而改变，测量系统的最大的（最坏）变 差应小于过程变差和规范控制限两者中较 小者。
ISO/TS16949相关工具培训教程
测量系统分析 （MSA）
Measurement Systems Analysis
讲师：温林华
在TS推进或培训过程中，您的任何建议或意见，请与项目推行小组随时保持沟通（6773
段鹏），或登录力神质量论坛 http://qa-qsl/bbs 发起讨论。
随堂测试的答案会在考试完成后公布在质量论坛。
量具：任何用来获得测量结果的装置，经常指 用在车间的装置，包括通过/不通过装置。
测量系统：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。
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几个基本概念
• 测量系统的构成：
操作者
设备
赋
软件
测量数据的质量最常用偏倚和方差来表示。 理想是零偏倚、零方差。
“低”的通常原因之一是数据变差太大，这 是由于测量系统和它的环境之间的交互作用 造成的。
管理一个测量系统是监视和控制变差，以使 测量系统产生可接受的数据。
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真值：
零件的“实际”测量值。 它是未知的和不可知的。 但它是测量过程的目的，一般使用
测量过程 测量过程可用下图表示：
输入
操
作
输出
需要控制 的过程
测量
测量过程 分析
测量值
பைடு நூலகம்
决定
测量过程示意
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测量系统的统计特性
一个能产生“理想”的测量结果的测量系统的 统计特性：
零方差； 零偏倚； 对所测的任何产品错误分类为零概率。 这种理想统计特性的测量系统几乎不存在。
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目录
前言 测量系统的基本概念 测量系统的基本要求 通用指南 试验程序的选择与制定 评定测量系统的程序 测量系统分析
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一、前言
测量系统分析是企业建立符合产品生产控制 的测量系统的基础工作；
测量系统分析为企业实施SPC所要求； 测 量 系 统 分 析 报 告 是 实 施 APQP 和 呈 报
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APQP:测量系统分析计划
小组应制定测量系统分析计划，至少应包 括量具的双性、线性、偏倚和备用量具的 相关性的职责；
详见MSA参考手册。
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关于手册
MSA参考手册 1990年由美国汽车工业行动集团（AIAG）发 布,是评定测量系统的质量提供指南； 在第一版发布的基础上进行了两次修订，现在 有效的版本为第三版；
测量系统受随机和系统变差源影响。这些 变差源由普通原因和特殊原因造成，为此 应：
识别潜在的变差源；
排除(可能时)或监控这些变差源。
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识别变差源的工具，如因果图、故障树图等。 测量系统误差的主要要素：S(标准)、W(工件)、
I(仪器)、P(人/程序)、E(环境)。 实际的变差对一个特定的测量系统的影响是唯一
MSA参考手册的目的
提供测量系统分析的理论基础和方法； 主要关注的是对每个零件能重复读数的测量系统； 作为ISO/TS16949质量管理体系标准的附属文件； 在呈报PPAP的实际应用中，具体应用需要顾客批准。
MSA--温林华 6
二、 几个基本概念
测量：赋值(或数)给具体事物以表示它们之间 关于特性的关系。 赋值过程为测量过程，而赋予的值为测量值。
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现时中测量系统应具备的统计特性：
足够的分辨率和灵敏性 测量系统应该是统计受控。
统计受控，即统计稳定性：在可重复条件下，测 量系统的变差只能是由普通原因而不是特殊原因 造成的。
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对于产品控制，测量系统的变异性小于公差； 对于过程控制，测量系统的变异性应该显示
0.005
0.99
0.005
PV＝5.15σ
过程变差PV示意图
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有些资料上把偏倚称为准确度，把变差称 为精度，高质量的数据准确度和精度都要 高; 下面的四个图例说明偏倚和变差大小的 状态
偏倚小、变差小 偏倚大、变差小 偏倚小、变差大 偏倚大、变差大
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三、测量系统的基本要求
PPAP中的重要资料。 正确的选择与运用测量系统，能保证以较低
的成本获得高质量的测量数据。
MSA--温林华 3
ISO/TS16949:7.6.1 测量系统分析
为分析各种测量和试验设备系统测量结 果存在的变差，应进行适当的统计研究。此 要求应适用于在控制计划提出的测量系统。 所用的分析方法及接收准则，应与顾客关于 测量系统分析的参考手册相一致。如果得到 顾客的批准，也可采用其它分析方法和接收 准则。
“基准值”代替。
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偏倚 ：用来表示多次测量结果与基准值之差；其 中，基准值可以通过更高级别的测量设备进行多 次测量取其平均值来确定。
基准值
偏倚
偏倚示意图
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变差：用来表示在相同条件下进行多次重复测量 结果的变异程度，常用测量结果的标准差σ或过
程变差PV表示。