Measurement Systems Analysis (MSA)
MSA经典讲解
分析线性
--如果测量系统存在线性问题，需要通过调整软件、 硬件或者同时调整两者，再校准以达到0偏 倚。
--如果在测量范围内偏倚不能被调整到0，只要测量系 统保持稳定，仍可以用于产品/过程控制 ，但不能进 行分析。
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
线性误差的原因
仪器需要校准，需要减少校准时间间隔 仪器、设备或夹紧装置磨损 缺乏维护 磨损或损坏的基准，基准出现误差 量具的工作范围的上限和下限未经正确的校准 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 应用错误的量具 不同的测量方法—设置、安装、夹紧、技术 测量错误的特性 变形 环境 书山有路勤为径，
4.根据通常的SPC要求作评估（稳定？） 5.将测量标准差与过程变差相比较，以确定适用性
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
对稳定性图的分析
如果稳定性有问题时，均值和极差图会出现漂移或非控制 状态 －均值图出现非控制状态时，表明测量系统测量不正确， 检查： 偏倚改变了-- 确定原因并改正 如果原因是磨损-- 重复校准、维修
－不必计算测量系统稳定性数值-- 通过减少系统变差 来 改善稳定性
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
第五章
GR&R分析
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
GR&R
GR&R： 测量系统误差由精确度、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
注意: －重复性和再现性用于衡量测量系统变差的宽度或分 布 －偏倚、稳定性和线性用于对测量系统变差作定位
读数和其它相关数据)
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
对量具稳定性的影响
长时间的不用或间歇使用 二次稳定性试验的测量数很大或很小 环境或系统变化，例如：湿度，气压
MSA计量型
MSA计量型1. 引言MSA（Measurement System Analysis）是一种用于评估和改善计量系统准确性和可靠性的方法。
在许多行业中，如制造业、实验室测试、医疗设备等，精确的测量是非常重要的。
MSA帮助确定和量化计量系统中存在的误差，并提供指导以改善测量结果的准确性。
在本文档中，我们将介绍MSA计量型的概念、目的及其在实际应用中的步骤。
2. MSA计量型的概念MSA计量型是MSA的一种类型，它主要关注测量系统的准确性。
它的目标是确定测量系统的偏差、稳定性和线性等特性，以便剔除由测量系统引起的误差。
MSA计量型通常用于严格要求准确性的测量系统，例如汽车制造业中的尺寸测量、医疗设备中的生命体征测量等。
3. MSA计量型的目的MSA计量型的主要目的是评估和改善测量系统的准确性。
它可以帮助我们确定测量系统的偏差和稳定性，以便在实际应用中减少测量误差并提高测量结果的可靠性。
通过进行MSA计量型，我们可以了解测量系统的性能，并采取相应的措施来减小由测量系统引起的误差。
4. MSA计量型的步骤MSA计量型通常包括以下几个步骤：4.1 收集数据收集一组测量数据，确保数据的多样性和代表性。
这些数据可以是来自实际生产过程的样本，或者通过模拟实验得到的数据。
4.2 分析数据对收集的数据进行分析，包括计算测量数据的平均值、标准差、偏差等统计指标。
此外，还可以通过绘制控制图等方法，观察测量数据的分布和变异情况。
4.3 评估测量系统的偏差通过比较测量数据和已知真值，评估测量系统的偏差。
可以采用t检验或方差分析等统计方法来判断测量系统的准确性。
4.4 评估测量系统的稳定性通过计算测量数据的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility），评估测量系统的稳定性。
重复性指同一操作员在相同条件下进行测量时的测量结果的一致性。
再现性指不同操作员在相同操作条件下进行测量时的测量结果的一致性。
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。
MSA
MSAMSA（MeasurementSystemAnalysis）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。
同时，MSA(maritime safety administration）也是海事安全管理局的英文简称。
中文名:测量系统分析外文名：MeasurementSystemAnalysis它意：海事安全管理局的英文简称方法：数理统计和图表作用：对测量系统的分辨率和误差分析目的：评估测量系统的分辨率和误差注意：本词含义较多目录测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。
一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。
测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。
测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。
测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。
分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统，否则，不管我们采用什么样的分析方法，最终都可能导致错误的分析结果。
在ISO10012-2和QS9000中，都对测量系统的质量保证作出了相应的要求，要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。
测量系统特性类别有F、S级别，另外其评价方法有小样法、双性、线性等.MSA内容一、测量系统分析的目的二、测量系统变差的来源及类别三、测量系统分析的基本概念四、计量型测量系统分析：●偏倚●线性●重复性和再现性分析– R&R●稳定性五、计数型测量系统分析●小样法●大样法●案例分析MSA的定义数据是通过测量获得的，对测量定义是：测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。
MSA培训资料第四版
MSA培训资料第四版一、引言MSA（Measurement System Analysis）是质量管理中非常重要的一个环节，它涉及到测量系统的精度、稳定性和可靠性等方面。
通过对测量系统进行分析，可以有效地提高产品的质量和生产效率，减少不良品率。
本篇文章将介绍MSA培训资料第四版的主要内容，包括测量系统的评估、数据分析、误差分析、纠正措施和案例分析等。
二、测量系统的评估测量系统的评估是MSA的重要环节，它涉及到测量系统的精度、稳定性和可靠性等方面。
评估测量系统需要考虑以下几个因素：1、测量设备的精度和误差；2、操作者的技能水平；3、测量环境的温度、湿度等因素；4、测量系统的重复性和稳定性。
在评估测量系统时，需要采用统计分析方法，如均值-极差控制图、单值控制图等，对测量数据进行统计分析。
通过对数据的分析，可以判断测量系统的稳定性和可靠性，并采取相应的纠正措施。
三、数据分析数据分析是MSA的另一个重要环节，它可以帮助企业了解产品的质量和生产效率情况。
数据分析主要包括以下几个方面：1、过程能力分析；2、缺陷百分比分析；3、测量系统的GR&R分析；4、重复性和偏移量的分析。
通过对数据的分析，可以发现生产过程中的问题，并采取相应的纠正措施。
例如，如果发现测量系统的重复性不好，可以采取更换测量设备、培训操作者等措施来提高测量精度。
四、误差分析误差分析是MSA的一个重要环节，它可以帮助企业了解测量系统的误差情况。
误差分析主要包括以下几个方面：1、随机误差和系统误差的分析；2、误差的传递和放大；3、误差的来源和解决方法。
通过对误差的分析，可以发现测量系统中存在的问题，并采取相应的纠正措施。
例如，如果发现随机误差较大，可以采取提高操作者的技能水平、改善测量环境等措施来减少误差。
五、纠正措施纠正措施是MSA的一个重要环节，它可以帮助企业采取有效的措施来解决问题。
纠正措施主要包括以下几个方面：1、针对问题的性质采取不同的纠正措施；2、纠正措施的实施计划和时间表；3、纠正措施的跟踪和效果评估。
msa概念
MSA是Measurement System Analysis（测量系统分析）的缩写，是一种用于评估测量系统性能的方法。
测量系统是指用于测量物理量的设备、仪器和技术，例如测量工具、测量仪器、计算机软件等。
MSA的主要目的是确定测量系统的精度、可重复性和可追溯性，并确定测量系统的误差来源和影响程度。
通过MSA分析，可以确定测量系统的误差来源和影响程度，并采取相应的措施来改进测量系统的性能。
MSA分析通常包括以下几个步骤：
1. 确定测量系统的类型和特性：根据测量系统的类型和特性，确定需要分析的参数和指标。
2. 收集和分析数据：收集测量数据，并进行统计分析，确定测量系统的精度、可重复性和可追溯性等性能指标。
3. 确定误差来源和影响程度：通过分析数据和统计方法，确定测量系统的误差来源和影响程度，并确定误差的大小和分布情况。
4. 制定改进计划：根据MSA分析结果，制定改进计划，包括改进测量系统的设备、仪器、技术和操作方法等。
MSA分析是一种重要的质量管理工具，可以帮助企业提高产品质量和生产效率，降低成本和风险。
在制造业、医疗保健、航空航天、汽车制造等领域广泛应用。
什么是msa评估报告
什么是msa评估报告MSA（Measurement System Analysis）评估报告是一种用于评估测量系统稳定性和准确性的文件。
测量系统是指用于确定产品或过程特征的设备、工具和方法，包括仪器仪表、传感器、测量设备和人工测量方法等。
MSA评估报告通常由企业内的质量保证部门或测量工程师编制，目的是为了确保测量系统可靠、稳定和准确，从而保证产品质量的一致性和可靠性。
MSA评估报告的内容一般包括以下几个方面：1. 引言和背景：介绍报告的目的和背景，说明评估的对象和测量系统的重要性。
2. 测量系统的特性描述：详细描述所评估的测量系统的特性，包括测量范围、精度要求、测量方法和仪器设备等。
3. 测量系统分析方法：介绍所采用的分析方法和评估标准，例如测量系统评估的指标、误差分析方法、稳定性分析等。
4. 数据收集和分析：详细描述收集的测量数据和样本，并对其进行统计分析，用于评估测量系统的稳定性和准确性。
通常会采用重复测量、线性回归、方差分析等方法进行数据分析。
5. 测量系统的可靠性评估：根据测量系统的特性和实际情况，对其进行可靠性评估。
如果测量系统稳定、准确，则表明其可靠性较高。
6. 结果和建议：总结评估结果，对测量系统的优点和不足进行分析和评价，并提出改进建议。
例如，对于不稳定或不准确的测量系统，可能需要调整仪器设备、改进测量方法或提供培训等措施来提升其可靠性。
7. 结论和建议：根据评估结果，对测量系统的可行性和适用性进行评估，提出建议和改进措施。
例如，对于不满足要求的测量系统，可以考虑更换设备或改进测量方法。
MSA评估报告是企业质量管理的一项重要工作，通过对测量系统的评估，可以帮助企业确保产品质量的一致性和可靠性，减少产品缺陷和退货率，提高客户满意度。
同时，还可以为企业提供改进建议和措施，以提升测量系统的稳定性和准确性。
总之，MSA评估报告是一份用于评估测量系统稳定性和准确性的详细文件，对于保证产品质量和提升测量系统可靠性具有重要意义。
Msa线性分析报告
Msa线性分析报告一、引言Msa线性分析（Measurement Systems Analysis）是一种用于评估测量系统准确性和可重复性的方法。
在许多行业中，准确的测量是确保产品质量和过程控制的关键因素。
通过进行Msa线性分析，可以了解测量系统的偏差、稳定性和重复性等指标，进而帮助生产过程的改进和优化。
二、测量系统分析目的Msa线性分析的目的在于评估测量系统的能力，确定其是否能够提供准确和可靠的测量结果。
通过分析测量系统的变异性，可以判断测量误差的来源，避免产生误导性的测量结果。
具体而言，Msa线性分析可达到以下目标：1.评估测量系统的稳定性：确定测量系统的变异程度，判断其是否存在明显的漂移或不稳定的情况。
2.评估测量系统的重复性：确定测量值的重复性，即在相同条件下进行多次测量的结果是否相近。
3.评估测量系统的偏差：确定测量系统的系统性偏差，即测量结果与实际值之间的差异。
4.评估测量系统的线性：确定测量系统的线性关系，即测量结果是否与被测量对象的实际值成比例。
三、Msa线性分析方法Msa线性分析通常采用以下步骤进行：1. 收集数据首先，需要收集足够数量的测量数据，以便对测量系统进行分析。
这些数据可以来自于实际的生产环境或者实验室测试，确保数据的多样性和代表性。
2. 数据处理在收集好数据后，需要对数据进行处理，以便进行后续的分析。
常用的数据处理方法包括：•数据清洗：去除异常值和不符合实际情况的数据。
•数据平滑：采用滑动平均或其他平滑方法，消除数据中的噪声和波动。
•数据转换：对数据进行转换，以符合分析模型的要求。
3. Msa线性分析在数据处理完成后，可以进行Msa线性分析的具体步骤。
以下是常用的分析方法：a. 方差分析（ANOVA）方差分析是一种常用的统计方法，用于比较不同因素对测量系统变异性的影响。
通过方差分析，可以确定测量系统的不确定性来源，例如操作员、设备、环境等因素，进而优化测量系统。
b. 回归分析回归分析可以用来评估测量系统的线性关系。
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。
测量系统分析(MSA)
稳定性好
真值 时间 1
时间 1
真值
稳定性差
时间 2
时间2
时间 3
时间3
Y的测量系统评价 对散布的评价
- 精密度 : 根据测量系统反复性和再现性的总变动
- 反复性 : 重新测量也有相同的结果吗 ?
- 再现性 : 用其他测量系统也有相同的结果吗 ?
Y的测量系统评价
精密度
- 测量系统中的总散布 术语: 随机误差（ Random Error ）， 分散（ Spread ）， 测试/再测试误差（ Test/Retest error ） 重复性和再现性
据的信赖性,通过研究测量系统所发生的 Nhomakorabea动对工程散布的影响,从 而判断该测量系统的适合性
MSA 概要
测量系统评价的重要性
1.测量数据 1)作为分析判断的基本依据,有必要评价其信赖性; 2)依据测量系统进行观测和评价
2.测量系统的分析 是6SIGMA活动的最基本的工作和最重要的部分之一
3.测量系统分析被强调的原因 1)所有的产品通常都是由许多部件构成的; 2)产品的小型化趋势使产品的误差界限缩小; 3)部件更换或组装时通常要求有互换性; 4)为了能大量生产,通常有增大自动组装的必要性
计量型数据的 Gage R&R P/T 比
P / T = 5.15*s MS
Tolerance
一般用 %表现
说明有多少百分比的公差 由测量误差所占据
包括重复性和再现性
作为目标，我们追求 P/T < 30%
注意 : 5.15标准偏差占测量系统散布的 99%. 5.15是产业标准.
计量型数据的 Gage R&R
70
80
Process
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• Validated Y’s Measurement System
• Process Stability • Updated Financials • List of potential Understood • Updated Project Y KPIV’s or waste • Baseline Capability goals opportunities Determined /VSM • Process Risks Assessed
Material Method Machine
Cleanliness Sequence Cleanliness Temperature Temperature Timing Dimension Design Positioning Weight Precision Corrosion Calibration Location Hardness Resolution Set-up Conductivity Stability Density Preparation Wear Compliance-procedure Fatigue Vibration Attention Calculation error Atmospheric pressure Interpretation Speed Lighting Coordination Knowledge-instrument Temperature Dexterity Vision Humidity Cleanliness
14
Observed Variation
(Observed variability)
Total Variability
Process A
2 Observed (Total)
Process B
Which process is best?
15
Measurement Variation
Measurement Variability
13
Measurement Systems
• Examples
-
Precision gage
Data collection form Survey
-
School entrance exam
Customer satisfaction On-time delivery report
What is your system ?
5
Attribute Measure - Class Exercise
• Look around the room for 1 minute and count the number of BLUE shirts.
• List frequency counts on flip chart
• Discuss Observations
6
Why Measure?
• To understand a decision:
-
Meet standards & specifications
Detection/reaction oriented Short-term results Where to improve? How much to improve? Is improvement cost effective? Prevention oriented Long-term strategy
Validate Y Measurement System • • • • • • • Accuracy/Bias Linearity Resolution Stability Audit Attribute R&R Variable R&R Establish Baseline Capability Define Performance Objectives • • • • • • • • Identify Sources of Variation and Waste (Subjective) C&E Diagram/IPO C&E Matrix FMEA Safety Ergonomics 7 Wastes 5 Why ‘s 5 S’s
- Perform a Variables Measurement System Analysis
2
D M A I C Roadmap
Define
Create Project Definition Select CT Characteristic/ Set Goal Define Process/ Preliminary FOV’s
Analyze
Graphical Analysis of Families of Variation
Analyze Process Flow
Improve
Identify Solution
Validate Solution
Plan Improvements
Implement Improvements
4
Variable Measures - Class Exercise
• Measure the event of dropping a sheet of paper • Repeat three times • Discuss Observations
Timer A Drop 1 Drop 2 Drop 3 Timer B Timer C
Control
Develop Control Strategy
Implement Process Controls
Determine Final Process Capability
Monitor Project Performance Over Time
3
Roadmap Measure Phase
(Observed variability)
Total Variability
Process A
2 Meas. System
=
2 Observed (Total)
Process B
Which process is best?
16
Part Variation
Part Variability
(Actual variability)
Building a New Electric World
Measurement Systems Analysis (MSA)
Asia Pacific Operating Division Quality Team
© 20ห้องสมุดไป่ตู้3 Textron Inc.
1
Module Objectives
By the end of this module, the participant should be able to: - Discuss the need for Measurement System Analysis - Identify and define the various components of measurement error - List and discuss the sources of error in measurement systems used in processes - Perform an Attribute Measurement System Analysis
• Stimulate continuous improvement:
“If you cannot measure, you cannot improve!”– Taguchi
7
Measurement Uncertainty
LSL USL
Good Parts Rejected?
Adjustments are based on measurements Relationships between cause and effects are dependent on the accuracy of measurements Understanding the accuracy, precision and stability of
Measurement Systems Control - Established, documented, and continuously carried out - Ensures measurement system maintains an acceptable status - Often referred to as “Long Term Gage Plan”
• Data • Project Contract Collection/Sampling • Financial Plan Evaluation • Process Stability • Survey Design • Baseline Process Capability • Pareto • Value Stream Map
12
MSA - A Starting Point
Before you…
- Make adjustments
- Implement solutions - Run an experiment
- Perform a complex statistical analysis
You should… - Validate your measurement systems - Validate data and data collection systems MSA quantifies a major source of process variation
Measurement Error
Environment
People