测量系统研究分析报告
测量系统分析报告怎么做
测量系统分析报告怎么做引言测量系统分析报告是一种用于评估和改进测量系统性能的重要工具。
测量系统的准确性和稳定性对于许多行业和应用非常关键，因此对测量系统进行分析和改进是必不可少的。
本文将介绍制作测量系统分析报告的步骤和方法，并提供一些注意事项和实用建议。
步骤一：确定测量系统的目标在开始分析测量系统之前，首先需要明确测量系统的目标。
这包括确定测量系统的用途、所需精度和稳定性的要求，以及需要测量的特定参数或变量。
只有明确了测量系统的目标，才能有效地进行后续的分析和改进。
步骤二：收集测量数据为了分析测量系统的性能，需要收集一定数量的测量数据。
这些数据应该包括测量系统所涉及的所有变量，并且应该代表实际应用中的各种情况和条件。
收集数据的过程应该遵循科学的方法，确保数据的准确性和可靠性。
步骤三：数据预处理在对收集的数据进行分析之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、异常值处理和数据转换等步骤。
这些预处理的目的是确保数据的质量和可靠性，以便后续的分析和统计可以得出准确的结论。
步骤四：测量系统能力分析测量系统能力分析是评估测量系统性能的关键步骤。
在这一步骤中，需要使用适当的统计方法和工具对收集的数据进行分析。
常用的测量系统能力分析方法包括测量系统能力指数（Cp、Cpk）、方差分析（ANOVA）、误差分析等。
通过这些分析，可以得出测量系统的能力指标，评估系统的稳定性和准确性，从而为后续的改进措施提供依据。
步骤五：改进措施的制定在对测量系统进行分析之后，根据分析结果可以确定改进措施。
改进措施可能包括校准和调整测量设备、优化测量过程、改进操作规程等。
改进措施的制定应该基于对测量系统性能的详细了解和分析结果，同时也要考虑到实际应用的要求和可行性。
步骤六：实施改进和监控效果在确定了改进措施之后，需要实施这些措施，并监控改进效果。
这可以通过再次收集和分析测量数据来实现。
对新采集的数据进行分析，与之前的数据进行对比，以评估改进措施的有效性和效果。
测量系统分析报告
测量系统分析报告一、引言测量系统的分析是生产过程中必不可少的一环，它对于质量控制和监督至关重要。
测量系统分析的目的是评估测量系统的准确性和可重复性，以确定其是否满足生产过程的要求。
小样法是一种常用的测量系统分析方法，本报告旨在使用小样法分析一个具体测量系统的准确性和可重复性。
二、方法和过程本次测量系统分析的目标是分析电子公司生产线上一个长度测量仪的测量系统。
使用小样法进行测量系统分析的基本步骤包括：1.选择样本：从生产线上随机选择一些样本进行测试。
为了保证结果的可靠性，样本的数量应足够，通常建议至少30个样本。
2.进行测量：使用仪器（测量仪）对所选样本进行测量。
所有的测量都应该在相同的条件下进行，例如温度、湿度等环境因素应保持一致。
3.数据处理：将所得的测量数据进行分析和处理，包括计算准确度和可重复性统计量，并作出相应的图表和曲线。
4.结果评估：根据准确度和可重复性统计量的结果，评估测量系统的性能，并采取相应的改进措施。
三、结果与分析根据上述步骤，我们在该电子公司生产线上随机选择了35个样本，并使用该长度测量仪进行测量。
所得的数据经过处理得出以下结果：1. 准确度：对于所选样本的测量结果，计算平均值和标准偏差，得到整体的准确度指标。
在本次分析中，平均值为50.5cm，标准偏差为0.2cm。
根据要求，该测量仪的准确度要求在±0.5cm之内，因此该结果表明该测量系统的准确度是满足要求的。
2. 可重复性：对于相同样本的多次测量结果，计算标准偏差和可重复性指标。
在本次分析中，标准偏差为0.1cm，可重复性为0.15cm。
根据要求，该测量仪的可重复性要求在±0.3cm之内，因此该结果表明该测量系统的可重复性是满足要求的。
四、结论通过小样法测量系统分析，我们得出以下结论：1. 对于该电子公司生产线上的长度测量仪，其准确度满足要求，在±0.5cm之内。
2. 对于相同样本的多次测量结果，测量系统的可重复性也满足要求，在±0.3cm之内。
MSA测量系统线性分析报告
MSA测量系统线性分析报告测量系统分析（MSA）是一种评估和验证测量系统能力的方法，用于确保使用的测量设备和方法是准确和可靠的。
线性分析是MSA的一种方法，用于评估测量系统的线性性能。
本报告将对我们使用的测量系统进行线性分析，并评估其可靠性和准确性。
在进行线性分析之前，我们首先选择了一组参考物件，这些参考物件涵盖了我们使用测量系统的范围。
接下来，我们使用该测量系统对这些参考物件进行测量，并记录了测量结果。
我们重复了一定次数的测量，在不同条件下进行了多次测量，以考察测量系统的稳定性。
下面是我们的线性分析结果：1.线性度评估：我们对测量结果进行了回归分析，以确定测量系统的线性度。
通过绘制回归线并计算其斜率和截距，我们可以得出结论测量系统相对于参考物体的线性度良好。
我们还计算了线性度指标R-square，用于衡量回归方程的拟合程度。
大于等于0.95的R-square值表示测量系统的线性度较好，我们的测量系统达到了这个标准。
2.斜率稳定性：为了评估测量系统的斜率稳定性，我们分析了在不同时间点、不同测量人员和不同测量条件下的测量结果，并计算了它们的标准差。
通过比较标准差，我们可以判断测量系统的斜率稳定性。
较小的标准差表示测量系统的斜率较为稳定。
根据我们的分析，测量系统的斜率稳定性得到了验证。
3.截距稳定性：我们还评估了测量系统的截距稳定性。
通过分析在不同条件下的截距差异，我们可以评估测量系统的稳定性。
较小的截距差异表示系统的截距较为稳定。
根据我们的分析，测量系统的截距稳定性也得到了验证。
4.线性系统鉴别能力：为了评估测量系统的线性系统鉴别能力，我们进行了线性系统鉴别实验。
我们选择了一组具有已知线性关系的物体，并对其进行测量。
然后，我们通过计算测量值与实际值之间的误差，来评估测量系统的鉴别能力。
较小的误差表示测量系统能够准确地鉴别线性关系。
我们的测量系统在线性系统鉴别能力方面表现良好。
综上所述，我们的测量系统通过线性分析表明其具有良好的线性度、斜率稳定性、截距稳定性和线性系统鉴别能力。
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。
测量系统分析报告
测量系统分析报告1. 引言在科学研究、工业生产和日常生活中，测量系统被广泛应用。
测量系统是通过采集、处理和分析数据来获取物理量的系统。
在本文中，我们将对一个特定的测量系统进行分析，探讨其性能、优缺点以及可能的改进方向。
2. 测量系统概述2.1 系统结构该测量系统由传感器、信号调理器、数据采集器和数据处理器组成。
传感器负责将待测量的物理量转化为电信号，传输给信号调理器进行放大和滤波处理。
处理后的信号被传输到数据采集器，再由数据处理器通过算法对数据进行分析和存储。
2.2 主要功能该测量系统的主要功能包括测量和记录待测量物理量的数值、实时监测系统状态、提供数据分析报告等。
该系统在工业领域常用于质量控制、生产过程监测以及数据分析。
3. 系统性能分析3.1 精度和准确度精度是指测量系统输出的结果与真实值之间的偏差，而准确度是指多次测量系统输出结果的一致性。
通过对该测量系统进行测试，我们发现其精度较高，相对误差不超过0.5%。
然而，系统的准确度有待进一步提升，存在一定的重复性误差。
3.2 响应时间测量系统的响应时间是指系统从输入变化到输出反应的时间间隔。
经过测试，该系统的响应时间较短，可以满足实时监测的需求。
然而，在特殊情况下，系统响应时间会略有延迟，这可能对某些应用场景造成影响。
3.3 稳定性和可靠性稳定性是指测量系统输出结果的波动程度，而可靠性是指系统在长时间运行中的稳定性能。
经过持续运行测试，该系统表现出较好的稳定性和可靠性，输出结果波动较小且系统在连续运行中未出现故障情况。
4. 优缺点分析4.1 优点该测量系统具有以下几个优点：•高精度：系统输出结果的精度较高，满足大多数测量需求。
•快速响应：系统响应时间短，适用于需要实时监测的场景。
•稳定可靠：系统表现出良好的稳定性和可靠性，长时间运行无故障。
4.2 缺点然而，该测量系统也存在以下几个缺点：•准确度待提高：系统输出结果的准确度有待进一步提升，特别是在重复性误差方面。
测量系统分析报告
测量系统分析报告作为一个制造业企业，准确的测量系统是产品质量保证的重要组成部分。
为了确保测量数据的准确性和稳定性，我们对本公司的测量系统进行了分析和评估。
本报告旨在总结和汇报评估结果。
一、测量系统的评估方法我们采用了Gage R&R的方法，也就是重复性和可再现性的分析方法。
这种方法可以通过分析重复测量结果来找出测量系统的差异和误差，从而确定测量系统的准确性、稳定性和可靠性。
二、评估过程1.数据收集我们选择了生产线上的三个关键测量设备作为评估对象，并选取了样本来进行重复测量。
每个样本都被测量了10次，数据被记录下来。
2.数据分析使用Minitab的统计软件对数据进行分析和处理。
通过计算平均值、方差、标准偏差和范围等参数，以及绘制均值-范围图和方差分析图，我们评估了重复性、可再现性和设备之间的差异。
3.结果总结重复性：我们计算了各个样本被测量的平均值和范围，并计算了测量系统的重复性方差。
结果表明，整体重复性很好，重复性方差占总方差的比例很小（小于10%），表明可以相对准确地再现相同的测量结果。
可再现性：我们计算了不同测量者在相同样本上的测量结果，以及在不同时间测量相同样本的结果。
结果表明，可再现性方差占总方差的比例很大（大于50%），说明在相同条件下，不同测量者和不同时间对测量结果的影响很大，需要加强测量者的培训和设备的维护保养。
设备差异：按照设备的不同，我们计算了各个设备之间的差异。
结果表明，设备之间的差异方差占总方差的比例很小（小于10%），表明设备的准确性相对一致，但仍需要加强设备的维护保养和日常管理。
三、建议1.加强测量者的培训和管理，以提高可再现性。
2.加强设备的维护保养和日常管理，以确保设备的稳定性和准确性。
3.尽量减少测量的不确定性，比如通过采用更精确的设备和工具、设计更准确的测量程序等方式。
4.建立规范的测量管理体系，对测量数据进行有效的记录和分析，以确保产品的稳定性和可靠性。
破坏型测量系统分析报告(一)2024
破坏型测量系统分析报告（一）引言概述：本文旨在对破坏型测量系统进行分析，并提供相应的报告。
破坏型测量系统是一种用于测量物体某些特性的技术，但在进行测量的过程中，会对物体造成破坏。
该系统在各个领域都有广泛的应用，包括材料科学、工程设计、制造等。
本报告将从五个大点来阐述破坏型测量系统的分析结果。
正文：一、破坏型测量系统的原理1. 介绍破坏型测量系统所依据的原理2. 解释破坏型测量系统的工作流程3. 分析测量系统与物体之间的相互作用过程4. 探讨破坏型测量系统对物体的破坏机制5. 调查破坏型测量系统的可靠性和准确性二、破坏型测量系统的应用领域1. 说明破坏型测量系统在材料科学中的应用2. 探讨破坏型测量系统在工程设计中的应用3. 分析破坏型测量系统在制造过程中的应用4. 引用案例研究，阐明破坏型测量系统在不同领域中的成功应用5. 讨论破坏型测量系统未来的发展趋势和应用前景三、破坏型测量系统的优势与局限1. 分析破坏型测量系统相较于非破坏性测量系统的优势2. 讨论破坏型测量系统的局限性和不足之处3. 探究破坏型测量系统的适用范围和限制条件4. 分析在特定情况下，破坏型测量系统可能产生的误差和偏差5. 总结破坏型测量系统的优缺点，提出改进的建议和发展方向四、破坏型测量系统的技术与设备1. 介绍破坏型测量系统中常用的技术和设备2. 分析不同技术和设备的优势和适用范围3. 探讨破坏型测量系统的数据采集与处理方法4. 讨论破坏型测量系统中常见的技术和设备故障及解决方法5. 总结破坏型测量系统的技术与设备，展望未来的发展趋势五、破坏型测量系统的风险与安全考虑1. 分析破坏型测量系统可能带来的风险和安全隐患2. 探讨破坏型测量系统使用过程中的安全措施和预防措施3. 引用相关标准和规范，介绍破坏型测量系统的安全要求4. 总结破坏型测量系统的风险与安全考虑，提出改进与完善的建议总结：本文从破坏型测量系统的原理、应用领域、优势与局限、技术与设备、风险与安全考虑等角度对其进行了深入分析。
msa报告
msa报告MSA报告MSA(测量系统分析)是一种用于评估测量系统可靠性和准确性的方法，可以帮助分析人员确定测量系统中存在的误差，并采取相应的措施来提高测量准确性。
下面是对某个公司测量系统进行分析的MSA报告。
首先，我们收集了某个公司的测量数据，包括测量值和对应的真实值。
通过对数据进行分析，我们计算了测量系统的可重复性和再现性。
可重复性是指同一操作员连续多次测量同一对象，在相同测量条件下，所得结果的一致性。
再现性是指在相同测量条件下，不同操作员对同一对象进行测量所得结果的一致性。
根据我们的测量数据分析，该公司的测量系统的可重复性得分为90%，再现性得分为80%。
这意味着在相同测量条件下，不同操作员之间的测量结果存在一定的变异性，且同一操作员在连续多次测量中也有一定的误差。
这可能是由于测量设备的精度不高，操作员对测量方法的理解不够，或是人为误差等原因所导致。
为了提高测量系统的可靠性和准确性，我们提出了以下改进建议：1. 测量设备的校准和维护：定期对测量设备进行校准和维护，确保其工作状态良好，精度值符合要求。
2. 操作员培训：对操作员进行培训，使其了解测量方法和步骤，并严格按照标准操作流程进行测量。
3. 测量过程的控制：建立测量过程的控制流程，包括测量设备的使用方法、环境条件的控制等，确保测量过程的稳定性。
4. 数据分析和反馈：定期对测量数据进行分析，及时发现和纠正测量误差，并向操作员提供反馈和改进意见。
通过以上改进措施的实施，我们相信可以提高测量系统的可靠性和准确性，减少测量误差，进而提高产品的质量。
但需要注意的是，改进测量系统是一个长期的过程，需要不断地优化和改进，以适应不断变化的生产环境和技术要求。
总结起来，对于某公司的测量系统进行了MSA分析，分析结果显示其测量系统的可重复性和再现性存在一定的误差。
为了提高测量系统的可靠性和准确性，我们提出了一些改进措施，并强调了改进是一个长期的过程。
通过这些措施的实施，相信可以不断提高测量系统的性能，进一步提高产品的质量。
测量系统分析报告
测量系统分析报告一、引言测量系统在各个领域中发挥着重要的作用，包括工业制造、科学研究、医疗诊断等。
测量系统分析报告旨在对某一特定测量系统进行全面的评估和分析，以评估其性能、可靠性以及存在的问题，并提出相应的建议和改进措施，以提高测量系统的准确性和可靠性。
二、测量系统概述测量系统是指用于检测和测量某种物理量的设备或方法。
一个综合的测量系统一般由测量对象、测量方法、测量装置和测量结果组成。
测量系统旨在获取准确的测量结果，以便用于决策、控制和改进过程。
三、测量系统性能评估1. 精确度评估：测量系统的精确度是指测量结果与真实值之间的偏差程度。
通过与已知标准样本进行对比测量，可以评估测量系统的精确度。
精确度评估结果可由误差、偏差和可追溯性等参数来衡量。
2. 稳定性评估：测量系统的稳定性是指测量结果在一连串的测量中的变化程度。
通过重复测量同一样本，并比较结果的一致性，可以评估测量系统的稳定性。
稳定性评估结果可由测量的标准差、方差和变异系数等参数来衡量。
3. 重复性评估：测量系统的重复性是指在相同测量条件下，重复测量同一样本所得结果之间的变化程度。
通过多次重复测量同一样本，并比较结果的一致性，可以评估测量系统的重复性。
重复性评估结果可由重复测量数据的方差或标准偏差来衡量。
四、测量系统存在的问题在对测量系统进行分析时，通常会发现以下问题：1. 仪器误差：测量仪器精度不高、仪器故障、测量仪器校准不准确等问题会导致测量系统误差的产生，降低测量结果的准确性。
2. 操作误差：人为因素引起的操作误差，如操作不规范、数据记录错误等，会导致测量结果的偏差。
3. 环境干扰：外界环境因素对测量系统的影响，如温度、湿度、电磁辐射等的变化，都会对测量结果产生干扰。
4. 数据处理错误：在测量数据的采集、处理和分析过程中，可能存在数据处理错误或算法不准确的情况，导致测量结果的偏差。
五、改进措施和建议1. 仪器校准和维护：定期对测量仪器进行校准和维护，确保其精度和可靠性。
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使用中保养，以及仪器操作条件和标准来确定。 ■它通常被表示为一测量单位。
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第二章 测量系统统计特性
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测量系统的统计特性
Bias偏倚(Bias) Repeatability重复性(precision) Reproducibility再现性 Linearity线性 Stability稳定性
➢ 环境内部：温度、湿度、振 动、亮度、清洁度的短期起 伏变化。
➢ 违背假定：稳定、正确操作
➢ 仪器设计或方法缺乏稳健性， 一致性不好
➢ 应用错误的量具
➢ 方法内部：在设置、技术、 ➢ 量具或零件变形，硬度不足
➢
零位调整、夹持、夹紧、点
密度的变差
➢
评价人内部：技术、职位、 缺乏经验、操作技能或培训、
第一章 测量系统基础
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0.MSA分析的对象
7.6.1测量系统分析
■为分析在各种测量和试验设备系统测量结果存在的 变差，必须进行适当统计研究。
■此要求必须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，必须与顾客关于测量
系统分析的参考手册相一致。 ■如果得到顾客批准，也可采用其它分析方法和接收
■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；包括通过/不通过装置。
■测量系统：是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。
4
3.量测过程
量测系统
S ：标准 W ：零件 I ：仪器 P ：人/程序 E ：环境
部件A 部件B
A=2.0 B=2.0
部件A 部件B
A=2.25 B=2.00
▲由设计决定的固有特性 ▲测量或仪器输出的最小
刻度单位 ▲总是以测量单位报告 ▲1：10经验法则
测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之 间的差异的能力
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6.1测量系统的有效分辨率
1.要求不低于过程变差或允许偏差（tolerance）的十分 之一.
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5.测量过程
■为了有效地控制任何过程变差，需要了解： ▲过程应该做什么? ▲什么能导致错误? ▲过程在做什么? ▲规范和工程要求规定过程应该做什么。?
■过程失效模式及后果分析（PFMEA）是用来确定与 潜在过程失效相关的风险，并在这些失效出现前提 出纠正措施。PFMEA的结果转移至控制计划。
■通过评价过程结果或参数，可以获得过程正在做什 么的知识。这种活动，通常称为检验，
某一特定特性值进行了几次测量，如果这些测
量值均与该特性的参考值（master value）“接
近”），那么，数据的质量被称为“高”；同样，
如果部份或所有的测量值与参考值相差“很
远”，则数据的质量很“低” 。
■数据质量最通用的统计特性:
▲ 偏倚:是指数据相对基准（标准）值的位置。
▲ 方差(变差):是指数据的分布。
指由同一个操作人员用同一种量 具经多次测量同一个零件的同一 特性时获得的测量值变差 （四同）
重复性
Master Value
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2.重复性不好的可能原因
➢ 零件(样品)内部：形状、位 置、表面加工、锥度、样品 一致性。
➢ 仪器内部：修理、磨损、设 备或夹紧装置故障，质量差 或维护不当。
➢ 基准内部：质量、级别、磨 损
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1.偏倚(Bias)
基准值 偏倚
偏倚：是测量结果的观测平均 值与基准值的差值。 真值的取得可以通过采用 更高等级的测量设备进行多次 测量，取其平均值。
观测平均值
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1.1造成过份偏倚的可能原因
➢ 仪器需要校准
➢ 仪器、设备或夹紧装置的 磨损
➢ 磨损或损坏的基准，基准 出现误差
➢ 校准不当或调整基准的使 用不当
➢ 仪器质量差─设计或一致 性不好
➢ 线性误差
➢ 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
➢ 量具或零件的变形
➢ 环境─温度、湿度、振动、 清洁的影响
➢ 违背假定、在应用常量上 出错
➢ 应用─零件尺寸、位置、 操作者技能、疲劳、观察 错误
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2.重复性(Repeatability)
输入
量测
数 值
分析
输出
可接受 可能可接受 需改善
•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。
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4.数据的质量
■数据的质量:取决于从处于稳定条件下进行操作的测
量系统中，多次测量的统计特性.
如：假设使用某一在稳定条件下操作的测量系统对
2.零件之间的差异必须大于最小测量刻度;极差控制图可 显示分辨率是否足够看控制限内有多少个数据分级 不同数据分级(ndc)的计算为:
ndc=零件的标准偏差/ 总的量具偏差* 1.41.
一般要求它大于5才可接受
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6.2敏感度（Sensitivity）
■敏感度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信 号的最小输入。
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4.1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。
■确定或否认过程是以稳定的方式操作并符合顾客 规定的目标。这种检查行为本身就是过程。
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6.测量系统的统计特性
1)足够的分辨率和灵敏度。 2)是统计受控制的。 3)产品控制，变异性小于
公差。 4)过程控制: ▲显示有效的分辨率. ▲变异性小于制造过程变差.
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6.1测量仪器-分辨率
■分辨率(分辨力、可读性、分辨率): ▲ 别名：最小的读数的单位、测量分辨率、刻度限度 或探测度 ▲ 为测量仪器能够读取的最小测量单位。
准则。
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1.测量系统分析的目的
■确定所使用的数据是否可靠: 测量系统分析还可以： ■评估新的测量仪器 ■将两种不同的测量方法进行比较 ■对可能存在问题的测量方法进行评估 ■确定并解决测量系统误差问题
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2.术语
■测量定义为赋值（或数）给具体事物以表示它们之间 关于特定性的关系。这个定义由Ｃ．Eisenhart 1963）首次提出。赋值过程定义为测量过程，而赋予 的值定义为测量值。