MSA五性分析(最新版)
01 MSA测量系统分析报告五性之稳定性
第1页，共2页CL =14.6336UCL =14.64341LCL =14.62379Average 单位 Units ：mm日期 Date ：2019.08.20量具名称 Gage Name ：稳定性数据收集表评价人 Appraiser ：规范 Specifications ：量具型式 Gage Type.：特性 Characteristics ：直径Φ14.65+0.1/-0.1量具编号 Gage No.：零件编号 Part Name ：零件名称 Part No.：文件编号 Record No.:页码 Page No.：第2页，共2页单位 Units ：mm日期 Date ：2019.08.20量具名称 Gage Name ：评价人 Appraiser ：规范 Specifications ：量具型式 Gage Type.：特性 Characteristics ：直径Φ14.65+0.1/-0.1量具编号 Gage No.：零件编号 Part Name ：零件名称 Part No.：文件编号 Record No.:页码 Page No.：图R图正常正常正常正常正常正常正常正常正常正常正常正常正常正常正常正常8.连续8个点距中心线的距离大于1个标准差（任一侧）？结果分析Analysis of Results控制图分析表明该测量过程处于稳定状态，因为没有明显可见的特殊原因结果发生。
Analysis of the control charts indicates that the measurement process is stable since there are no obvious special cause effects visible.2.有连续7个数据点位于中心线的同一侧？3.连续6点成为一线上升或下降？4.连续14点成为交替的上和下的变化？5.3个数据点中的2个数据点距中心线的距离超过2个标准差（同一侧）？6.5个数据点中的4个数据点距离超过中心线1个标准差（同一侧）？7.连线15个点排列在中心线1个标准偏差范围内（任一侧）？控制图典型特殊原因的识别准则的汇总1.有一个数据点远离中心线且超过3个标准偏差？。
质量管理体系五种核心工具之MSA
c 计算控制限
同 UCLR=D4×R, LCLR=D3· R
UCLx = X+A2·R, LCL x =X-A2·R
注：对于子组容量n<7时，LCLR可能技术上为一个负值，所以没有极 差R的下控制线
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5) 分析控制图，如没有明显可见的特殊原因结果发 生，则表明该测量过程处于稳定状态，可接受。 结果分析——数值法 通过分析X－R控制图，如果测量系统是稳定的，则 以上数值可以用来进行偏倚的评价。 评价步骤： a. b. 从控制图上获取平均值X。 用平均值 X 减去参考值得到偏倚。
偏倚
-0.2 -.3 -0.1 -0.1 0 +0.1 0 +0.1 +0.4 0 +0.1
测量次数 6.00
12 13 14 15
参考值 6.00
6.3 6.2 5.6 6.0
偏倚
+0.3 +0.2 -0.4 0
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4 3 2 1 0 5.6 5.7 5.8 5.9 6.0 6.1 6.2 6.3 6.4
四、如何分析测量系统的“五性” 评价一个测量系统需考虑： 具有足够的分辨力和灵敏度。 10比1规则：测量设备要能分辨出公差或过程变差的至 少十分之一以上。 测量系统必须是稳定的，应处于统计受控状态，计 测量系统中的变差只能由普通原因造成。 统计特性在预期的范围内一致，并满足测量目的： △ 为了产品控制，测量系统地变差必须小于规范限值 △ 为了过程控制，测量系统地变差应该能小于制造过 程变差，并能证明具有有效的解析度。
式中：Ｖ、d2、d2*可以从d2*表中查到。 式中：根据m,g大小查表得到 m：子组容量 g：子组数量
tv,1-a/2可以利用标准分ｔ布表中查到. 若0落在偏倚附近的1－ɑ置信度区间内，则偏倚在这水准 上是可以接受的。
MSA总结
MSA总结1.测量系统的认知：人/眼力、舒适/检查速度/指导书的误解/再现性机量具/测量设备/工装分辨率/精密度/准确度/损坏/不同仪器和夹具的差异料被测的材料/样品/特性测试方法/测试标准法操作方法/操作程序准备样品本身的差异性/收集样品本身的差异性环测量的环境温度、湿度/照明/振动/腐蚀/污染2.MSA的五性：重复性：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）。
通常由测量设备所造成的波动。
再现性：再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值。
GR&R分析法：稳定性：稳定性是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的相同特性时获得的测量值得总变差。
稳定性接收准则：a.连续25点，不能超出规格控制线；b.连续35点，允许1个点在规格线外。
c.连续100个点，允许2个点在规格线外。
满足以上三点，代表过程稳定。
不稳定时改进思路：●首先确认计算是否有误、输入是否有误、测量有无错误。
●接着调查以下各项：①仪器、设备或夹具是否磨损、松动、变形、衰变；②基准是否磨损、损坏；③测量方法是否保持一致；④被测零件是否变质、变形、损坏、不规则；⑤测量环境是否发生变化(如温度、湿度、震动、清洁度等）⑥测量者是否准确进行了测量。
偏倚（Bias）：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。
基准值的取得可以通过采用跟高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定。
●偏倚判定方法：◆看P-value:1.P-value ≧a,偏倚可接受2.P-value ﹤a，偏倚不可接受◆看偏倚的1-a的置信区间:1.若包含0，偏倚可接受；2.若不包含0，偏倚不可接受；偏倚不合格时改进思路：●如果偏倚从统计上非0，寻找一下可能原因：1.标准或基准有较大误差；2.仪器磨损，在稳定性上可表现出来，建议维护或整修；3.仪器制造尺寸有较大误差；4.仪器测了错误的特性；5.仪器韦得到有效的校准；6.评价人操作设备不当；7.仪器修正运算不正确；线性：是在量具预期的工作范围内偏倚值得差异，与仪器的量程有关。
msa分析计划
msa分析计划MSA分析计划。
为了更好地了解和分析市场情况，制定有效的市场营销策略，我们需要进行MSA（Market Situation Analysis）分析。
本文档将详细介绍MSA分析计划的内容和步骤，以便全面了解市场环境并做出相应的决策。
一、市场概况分析。
首先，我们将对市场概况进行分析。
这包括市场规模、增长趋势、竞争对手、消费者需求等方面的情况。
我们需要收集各种市场数据和信息，包括行业报告、市场调研数据、竞争对手的销售数据等。
通过对市场概况的分析，我们可以了解市场的整体情况，为后续的市场定位和目标客户群确定提供重要依据。
二、SWOT分析。
其次，我们将进行SWOT分析，即对企业的优势、劣势、机会和威胁进行全面评估。
通过分析企业内部的优势和劣势，以及外部的机会和威胁，我们可以找到企业的核心竞争力和发展空间，为制定市场策略提供重要支持。
三、目标客户群分析。
接下来，我们将对目标客户群进行分析。
这包括客户的基本信息、消费习惯、购买动机等方面的情况。
我们需要通过市场调研和数据分析，深入了解目标客户群的需求和行为，以便为他们量身定制产品和营销策略。
四、竞争对手分析。
然后，我们将进行竞争对手分析。
这包括竞争对手的产品、定价、推广方式、市场份额等方面的情况。
我们需要对竞争对手进行全面的调查和研究，找出他们的优势和劣势，为制定差异化的竞争策略提供参考。
五、市场趋势分析。
最后，我们将进行市场趋势分析。
这包括消费者需求的变化、行业发展的趋势、市场营销的新趋势等方面的情况。
我们需要通过市场调研和行业分析，了解市场的最新动态和趋势，为企业的发展规划提供重要参考。
通过以上的分析，我们可以全面了解市场情况，找到企业的优势和劣势，确定目标客户群和竞争对手，把握市场的发展趋势。
这将为我们制定有效的市场营销策略提供重要支持，帮助企业实现可持续发展。
总结。
综上所述，MSA分析计划是制定市场营销策略的重要基础。
通过对市场概况、SWOT分析、目标客户群分析、竞争对手分析和市场趋势分析，我们可以全面了解市场环境，找到市场机会，制定有效的市场营销策略，实现企业的长期发展目标。
msa手册第五版
msa手册第五版msa手册第五版MSA（Measurement System Analysis），是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。
现在，测量系统分析已成为美国三大汽车公司质量体系QS9000的要素之一，是6σ质量计划的一项重要内容。
以通用电气(GE)为代表的6σ连续质量改进计划模式即为：确认(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control)，简称DMAIC。
在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
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。
测量系统分析MSA(偏倚、线性、稳定性、GAA)
版本：8日期：2020.02.10量测系统分析作业系统Measurement System Analysis (MSA)一，前言1.所谓『测量系统』是指用来对被测特性的操作、程序、量具、设备、以及操作人员的集合。
2.理想的量测系统应对所测量的任何产品，具有错误分类为零的概率的统计特性。
3.遗憾的是，具有这样理想的统计特性的测量系统几乎是不存在，但是过程管理却又一定要运用到量测系统。
为此，过程管理者不得不采用统计特性不太理想的测量系统。
4.因此需要运用统计方法，评估量测系统可接受程度，以便适切选用一个可以接受的量测系统。
二，进行MSA之前提量测系统包含设备、操作者与场地等之组成，各项操作上之不确定性造成量测结果的变异，在进行系统分析之前，必须进行必要之管制及监督和维持量测过程(包括设备、程序和操作者之技能)，使其处于统计管制状态下，才能得到稳定可靠之评量结果，也能确保确实得到系统实际之量测能力。
在此同时，管理阶层有责任识别对数据的统计特性，也有责任确保用哪些特性作为选择一个测量系统的基础，以及测量它们的可接受方法。
在评价一个测量系统时需要确定三个基本问题，1)测量系统有足够的分辨能力吗？2)这种测量系统在一定时间内是否在统计上保持一致？3)这些统计性能在预期范围内是否一致，并且用于过程分析或控制是否可接受？三，MSA方法选择量测系统分析就是评量其"再现性(Repeatability)"及"再生性(Reproducibility)"(Gage R&R)吗？Gage R&R可衡量提供一量测系统总和量测能力之统计指标，因此容易形成MSA=Gage R&R的看法，但这并非完全正确。
应依照量测系统用以测定质量特性之需求，决定所需要具备哪些可被接受之统计特征，这些特征包括"五性一力"："五性"(1)偏移(Bias)(2)稳定性(Stability)(3)线性(Linearity)(4)再现性(Repeatability)(5)再生性(Reproducibility)"一力"(1)鉴别力/分辨力(Discrimination)四，MSA作业系统本量测系统分析(MSA)作业系统包含以下常用MSA方法，摘要说明重点如下：(1)偏移(Bias)：指由同一操作人员使用相同量具，量测同一零件之相同特性多次数所得平均值与工具室或精密仪器量测同一零件之相同特性所得之真值或基准值之间的偏差值。
MSA测量系统分析指南
tv, 1-α/2可以利用标准t分布表中查到。
31.05.2020
上海赛强企业管理咨询有限公司
偏倚——范例
一个新测量系统，在测量系统的操作范围内选取一个零件， 通过对该零
件在计量室里测量该零件n≥10次，计算这n个读数的平均值 Nhomakorabea.00作为参
考值。然后由评价人测量该零件15次，测得数值如下：
*为了产品控制,测量系统中的变差必须小于规范限 值
*为了过程控制,测量系统中的变差应该能小于制造 过程变差,并能证明具有有效的解析度。
31.05.2020
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计量型测量系统研究——指南
1．确定偏倚的指南——独立样件法
1). 取得一个样件，并且建立其与可追溯到相关标准的参考值。如 果不能得到这个参考值，选择一件落在生产测量范围中间的生产 件，并将它指定为偏倚分析的基准件。在计量实验室里测量该 零件n≥10次，并计算这n个读值的平均值作为“参考值”。
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四.如何分析测量系统的“五性”
评价一个测量系统需考虑: • 具有足够的分辨力和灵敏度。
10比1规则:测量设备要能分辨出公差或过程变差的 至少十分之一以上。 • 测量系统必须是稳定的,应处于受控状态,即测量系统 中的变差只能由普通原因造成。 • 统计特性在预期的范围内一致,并满足测量目的:
• GRR或量具的重复性和再现性: 是重复性和再现性的联合估计值。
• 测量系统能力:短期评估,是对测量误差合成变差的估计
Б2能力= Б2偏倚(线性) + Б2R&R *短期的一致性和均匀性(重复性误差)被包含在能力评价中 • 测量系统性能:性能量化了合成测量误差的长期评估。
msa的五种分析方法
msa的五种分析方法1. 协物比对 (Proportional Matching): 协物比对是寻找序列中具有最接近单一价值的残基之间的关系的一种方法。
它被用来分析多个演变相关序列，其中每个序列有一个或者多个基因突变或碱基突变。
它可以被用来以精确的方式确定序列中的改变，避免次等的变化的影响，并且可以提供结构信息。
2. 层次分类法 (Hierarchical Clustering): 层次分类法是一种多序列比对分析方法，它将给定的序列分类到相当于分组的隔开组，它们拥有相同的最佳价值。
在层次分类法中，给定的序列被组合成更大的节点，并且它们可以根据相似性，突变，残缺和布局来分类。
层次分类法有助于创建一种共性的框架，可以提供关于编码信息的更进一步的联系，有助于研究了解复杂的数据集。
3. 密度聚类法 (Density clustering): 密度聚类法是一种多序列比对分析方法，它可以被用来发现不同演化分支间相似性之间的关系，可以自适应性地比较多种因素，如相似性，突变，残缺等。
它主要是从计算从给定序列中计算相似性矩阵开始的，而不是仅仅用于比较不同序列之间的相似性。
该算法把给定的序列分割成相当于分组的隔离组，最后给出最佳聚类结果。
4. 基于势函数的迭代求解法 (Potential-based Iterative Solution): 基于势函数的迭代求解法是一种多序列比对分析方法，它可以使用两个面向对象的模型（迷宫模型和矩阵模型）来比较多个序列之间的相似性。
求解过程的迭代计算依赖于一个可以识别具有最佳相似性的给定序列子集的算法。
例如，当一个序列空间中有许多类似序列时，可以使用一个迭代求解法来找出最佳子集。
5. 最小成本神经网络 (Minimum Cost Neural Network): 最小成本神经网络是一种多序列比对分析方法，它能够分析多个序列的相似性，以及它们之间的结构。
它使用一个多层神经网络，在这个多层网络中，输入层与输出层之间有多个隐藏层，这些层非常类似于脑细胞间的连接，并且它们会以相应的权重传输信息。
【质量工具干货】一文悟透测量系统分析（MSA）
【质量工具干货】一文悟透测量系统分析（MSA）在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
下面主要针对测量系统分析（MSA）来进行讲解。
01何为测量系统？定义：是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所使用的仪器或量具，标准，操作，方法，夹具，软件，人员，环境及假设的集合。
也就是说，用来获得测量结果的整个过程。
由这一定义可以将测量过程看作一个制造过程，其产生的输出就是数值（数据）。
这样看待一个测量系统时很有用的，因为这样让我们明白已经说明的所有概念，原理，工具，这在统计过程控制中早已被证实它们的作用。
检验本身就是一个过程。
02为什么要对测量系统进行分析？测量数据的质量：数据的质量取决于测量的统计特征：偏倚及变差。
高质量数据——对某一特定特性值进行多次测量的数值均与该特性的参考值“接近”。
低质量数据——测量数据均与该“特性”的参考值相差“很远”。
理想的测量系统不存在，为什么？由于测量系统变差源：标准，人员（评价人）。
仪器（量具），工作件（零件），程序（方法），环境的作用结果，使得观测到的过程变差值与实际变差值不相等。
03对测量系统分析要分析什么？前面我们谈到，数据的质量取决于稳定条件下进行操作的测量系统中，多次测量的统计特征：偏倚和变差。
为此，我们引申出如下一些术语：1.位置变差◆偏倚：观测到的测量值的平均值与参考值之间的差值。
◆准确度：与真值（或参考值）“接近”的程度。
◆稳定性：别名“漂移” 随时间变化的偏倚值。
◆线性：在量具正常工作量程内的偏倚变化量。
2.宽度变差◆精确度：每个重复读数之间的“接近”程度。
MSA具体案例介绍
21.07.2020
Page:17
稳定性具体案例
WINHERE
稳定性分析具体步骤：
1、选取一个落在生产测量范围中间的零件，指定 它为基准样件以进行稳定性分析。
2、定期(天,周)测量标准样本3-5次，应在不同的时 间读数以代表测量系统的实际使用情况。
3、 将数据按时间顺序画在Xbar&R控制图上 。 4、分析接收准则判定稳定性是否可以接收。 稳定性分析接收准则：
偏倚 i, j
xi, j
(基准值)j
21.07.2020
m
偏倚 i, j
偏倚 j1
m
Page:12
线性具体案例
WINHERE
5、用下面公式计算和画出最佳拟合线和置信带。 6、 画出”偏倚=0”线
对于最佳拟合直线，用公式：y=a—x+b X =基對xi准於 值基最准佳擬值合准y直i 線偏y，=用 偏倚—平倚均平公均式值值: y axi b
对测量特殊特性的测量系统，线性%≤5% 接 受，线性%>5%时，不予接受。
对测量非特殊特性的测量系统，线性%≤10% 接受，线性%>10%时，不予接受。
21.07.2020
Page:16
线性具体案例
WINHERE
造成线性误差的可能原因有：
仪器需要校准，未按校准周期校准 仪器或夹具的磨损，维护保养不好，存在腐 蚀，尘土等
分析的标准样本。 2、使用更高一级的设备测量这个零件n≥10次，并计算这
n个读数的均值。把均值作为“基准值”。 3、让一个评价人，以通常方法测量样本10次以上。 4、确定系统处于稳定状态，排除系统存在特殊原因变差
或存在异常情况。 5、计算n个读数的均值。
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06.3.806.3.906.3.1006.3.1106.3.1206.3.1306.3.1406.3.1506.3.1606.3.1706.3.1806.3.19
8:309:4510:0010:1510:3010:4511:0011:1511:3011:4512:0012:15
李小梅李小梅李小梅李小梅李小梅李小梅李小梅李小梅李小梅李小梅李小梅李小梅
1
1.491.491.491.481.51.511.51.51.51.51.51.51
2
1.51.51.511.511.491.491.51.491.511.51.51.51
3
1.51.51.491.51.51.491.51.51.511.491.491.5
41.51.51.491.51.51.491.491.491.51.511.491.5
51.511.491.51.511.51.491.511.491.51.51.491.5
1.5001.4961.4961.5001.4981.4941.5001.4941.5041.5001.4941.504
0.0200.0100.0200.0300.0100.0200.0200.0100.0100.0200.0100.010
X
1.4981.508A20.580
R
0.0161.489D30
0.036D42.28
0.000
1.4981.4981.4981.4981.4981.4981.4981.4981.4981.4981.4981.498
1.5081.5081.5081.5081.5081.5081.5081.5081.5081.5081.5081.508
1.4891.4891.4891.4891.4891.4891.4891.4891.4891.4891.4891.489
0.0160.0160.0160.0160.0160.0160.0160.0160.0160.0160.0160.016
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由以上資料總得控制圖
制作/日期:审核/日期:
FM:ＡＤ００１２版本:A
基 准 件:测量参数:测量系统稳定性分析表若所有X值及R值均在管制上下限內则可接受测量周期:测量频率:作业员：日 期：时 间：量具名称：
量具编号：
量具类型：
測
量
值
LCLx
UCLx=X+A2R
LCLx=X-A2R
平均值(X)
UCLR=D4R
LCLR=D3R
X均值
判
定
注：
1）每次测量资料不少于三个
2）每组测量资料数量应统一
全距（R)
UCLx
UCLr
LCLr
R均值
判定者：若有任何一个X值及R值在管制上下限外则不可接受
1.475
1.48
1.485
1.49
1.495
1.5
1.505
1.51
06.3.806.3.906.3.1006.3.1106.3.1206.3.1306.3.1406.3.1506.3.1606.3.1706.3.1806.3.19
均值图
0
0.01
0.02
0.03
0.04
06.3.806.3.906.3.1006.3.1106.3.1206.3.1306.3.1406.3.1506.3.1606.3.1706.3.1806.3.19
极差图