msa偏倚判定标准
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。
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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
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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
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第五章
GR&R分析
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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)
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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
公司MSA案例分析测量系统评估指标
3.稳定性：测量系统保 持其位置变差和宽度变 差随时间恒定的能力。
5.线性：在量具正 常的工作范围内偏 倚的变化程度。
4.偏倚：观
6.属性的一 致性：计数型 （属性）测量系统中系统 内、系统间及系统与标准 之间判定结果的一致程度。
1.新产品
MSA案例分析
汇报人：XXXX 时间：XX年XX月
基本要求
评价人
执行测量作业的人员， 均应经过必要的量具使 用、维护训练，不至于 出现因人员操作问题所 造成的测量误差。
量具
拟执行测量系统分析的量 具必须经过计量确认合格， 同时其分辨力应至少能直 接读取被测特性预期过程 变差或公差范围的1/10。 d≤6σ 总 /10 ； 或 d≤Tolerance/10
第二阶段 (1)目的是在验证一个测量系 统一旦被认为是可行的，应 持续具有恰当的统计特性。 (2) 常 见 的 就 是 “ 量 具 R&R” 是其中的一种型式。
基本概念
测量系统分析(Measurement Systems Analysis，MSA) ，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。这个定义由C．Eisenhart首次给 出。赋值过程定义为测量过程，而赋予 的值定义为测量值。
主要内容
评估指标
1.重复性：在相同测量程序、相同 操作者、相同测量设备、相同操作 条件和相同地点，并在短时间内对 同一或相类似被测对象重复测量的 一组测量条件下，对同一或类似被 测对象重复测量所得示值或测得值 间的一致程度。
2.再现性：在不同地点、不同操作 者、不同测量设备，对同一或相类 似被测对象重复测量的一组测量条 件下，在规定条件下，对同一或类 似被测对象重复测量所得示值或测 得值间的一致程度。（不同的测量 系统可以采用不同的测量程序）
MSA的接受准则
MSA精髓
1.稳定性的接受准则
答：1）除了正太控制图分析法，对稳定性没有特别的数据分析和指数；
2）量具符合规定的要求；
2.大样法（风险分析法的接受准则）；
KAPPA值大于0.75即是可以接受的
3.小样法接受准则
所有零件的4次测量结果一致时，接收测量系统；任何一个零件的4次测量结果不一致时，不接收测量系统。
4.重复性及再现性的接受准则；
答：1、GRR%≤10% 同时ndc≥5
测量系统合格
2、10%＜GRR%≤20% 同时ndc≥5
结合测量系统重要性和改进成本可考虑接受
3、20%＜GRR%≤30% 同时ndc≥5
测量系统必须改进
4、GRR%＞30%或ndc＜5
测量系统不合格
5.CPK的接受准则；
A++级Cpk≥2.0 特优可考虑成本的降低
A+级2＞Cpk≥1.67 优应当保持
A级 1.67＞Cpk≥1.33 良能力良好，状态稳定，但应尽力提
升为A+级
B级 1.33＞Cpk≥1.0 一般状态一般，制程因素稍有变异既有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为A级C级 1.0＞Cpk≥0.67 差制程不良较多，必须提升其能力
D级0.67 ＞Cpk 不可接受其能力太差，应考虑重新整改设计制程
Cpk的值小于1.0时应进行原因分析
6.PPK的接受准则；
PPK≥1.67
7.PPM的接受准则；
期望是60PPM，一般2600PPM以下即可
8.偏倚的接收准则：
当0落在偏倚值附近的1-а置信区间以内，偏倚在a水
平是可接受的。
9.线性的接受准则：
为使测量系统的线性可被接受，“偏倚=0”线必须完全在拟合线置信带以内。
MSA测量系统分析的关键参数和指标解读
指标的准确性反映了测量系统与实际值之间的偏差程度。准确的指标能够真实反映被测量对象的特性，为关键参数的 调整和优化提供有效依据。
精密性
指标的精密性体现了测量结果的稳定性和一致性。精密的指标意味着在相同条件下多次测量的结果非常接近，能够反 映关键参数的控制和调整效果。
可追溯性
指标的可追溯性是指测量结果可以追溯到特定的测量条件和设备状态。可追溯的指标有助于识别和纠正 潜在的问题，确保关键参数的持续优化和改进。
MSA测量系统概述
测量系统定义
测量系统是指用于获取被测对象量值信息的一组操作、程序、量 具、设备、软件、人员等的集合。
MSA测量系统分析的目的
通过对测量系统的分析，评估其准确性和可靠性，确定测量误差的 来源和影响，为改进和优化测量系统提供依据。
MSA测量系统分析的方法
包括重复性、再现性、稳定性、偏倚、线性等关键参数和指标的分 析和评估，以及测量不确定度的计算和评定等。
漂移
漂移是测量系统在长时间内，测量结果随时间的变化而发生的系统性变化。它 反映了测量系统的长期稳定性和可靠性，以及是否需要定期校准或调整。
04
关键参数和指标的关系与影响
关键参数对指标的影响
1
分辨率
测量设备的分辨率直接影响测量精度和 指标的可靠性。高分辨率设备能够提供 更准确、更细致的测量结果，从而提高 指标的稳定性和一致性。
偏倚评估指标
准确度、偏移量等。
优化测量系统的线性度
线性度定义
线性度是指测量系统的输出结果与被测对象的变化量之间 的线性关系程度。
优化线性度的方法
对测量设备进行线性校准和调整，确保设备的线性输出； 采用更精确的测量算法和数据处理方法，提高线性度；对 非线性误差进行修正和补偿，减小误差。
简单明了的MSA(测量系统分析)方法
MSA（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。
以事实和数据驱动管理，而数据是测量的结果，因此在开展统计分析时，要特别强调数据本省的质量和相应的测量系统分析。
测量：是指对具体事物赋予数值，以表示它们与特定特性之间的关系。
在这个过程中，由人员、仪器或量具、测量对象、操作方法和环境构成的整体就是测量系统。
所谓测量系统分析，是指运用统计学的方法对测量系统进行评估，在合适的特性位置测量正确的参数，了解影响测量结果的波动来源及分布，并确认测量系统是否符合工程需求。
任何实测数据的波动都可以看作过程的波动和测量系统的波动之和，即σ2总=σ2过程+σ2测量系统六个常见的测量系统评估项目稳定性、偏倚、线性、分辨率、重复性和再现性。
其中偏倚是测量系统准确度的度量。
01偏倚Bias测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值02线性表征量具预期工作范围内偏倚值的差别03稳定性表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统偏倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的04重复性指同一个评价人，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值（数据）的偏差05再现性指由不同的评价人，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的偏差通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。
测量系统的准确性可以通过对设备的校准等对测量系统进行维护、监控，也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题。
工程上通常用测量系统的精确性也就是其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。
测量系统分析流程及方法测量系统分析是一项重要的系统工程。
MSA判定方法
MSA测量系统重复性与再现性GR&R分析摘要:MSA测量系统分析就是使用数理统计与图表的方法对测量系统的分辨率与误差进行分析,以评估测量系统的分辨率与误差对于被测量的参数来说就是否合适,并确定测量系统误差的主要成分, 而测量系统误差的重复性与再现性由GR&R 研究确定。
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,其目的就是借助量具量测数据,验证量具就是否可靠,就是否好用,还可以计算出量具的量测误差;1、重复性(Repeatability ):当同一零件的同一种特征由同一个人进行多次测量时变异的总与。
说明:其实验数据必须符合以下条件:同一人员、同一产品、同一环境、同一位置、同一仪器、短期时间内、2、再现性(Reproducibility ):当同一零件的同一种特征由不同的人使用同一量具进行测量时,在测量平均值方面的变异的总与。
说明:其实验数据必须符合以下条件: 不同人员同一产品、不同环境、不同位置、不同仪器、较长时间段、什么时候才需要进行GR&R分析?对于需进行GR&R分析的测量系统,一般在以下三种情况下要进行GR&R分析:•首次正式使用前•每年一次的保养时•故障修复后GR&R分析方法1、准备•检查员人数:一般为3人。
当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可为2人。
•试验次数:与检查员人数相同,即两人时为每人两次,三人时为每人3次。
•零件数量:一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品。
当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可选5个。
2、实施•第一名检查员以随机方式对所给的零件进行第一次测量,将测量结果填入表格第二列。
然后第二名检查员同样以随机方式对这些零件进行第一次测量,将测量结果填入表格第六列。
第三名检查员做法相同,将测量结果填入表格第十列。
•重复上述步骤,进行第二次、第三次测量,并将测量结果填入其余空白表格。
测量系统分析(MSA)
测量系统分析（MSA）测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。
测量后能够给出连续性的测量数值的为计量型测量系统；而只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。
“计量型”测量系统分析通常包括(Bias)、稳定性(Stability)、(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability&Reproducibility，简称R&R)。
在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
测量：是指以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。
我们通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣，并用它们控制测量系统的偏倚和波动，以使测量获得的数据准确可靠。
有效测量的十原则：1.确定测量的目的及用途。
一个尤其重要的例子就是测量在质量改进中的应用。
在进行最终测量的同时，还必须包括用于诊断的过程间测量。
2.强调与顾客相关的测量，这里的顾客包括内部顾客与外部顾客。
3.聚集于有用的测量，而非易实现的测量。
当量化很困难时，利用替代的测量至少可以提供关于输出的部分理解。
4.在从计划到执行测量的全程中，提供各个层面上的参与。
那些不使用的测量最终会被忽略。
5.使测量尽量与其相关的活动同时执行，因为时效性对于诊断与决策是有益的。
6.不仅要提供当期指标，同时还要包括先行指标和滞后指标。
对现在及以前的测量固然必要，但先行指标有助于对未来的预测。
7.提前制订数据采集、存储、分析及展示的计划。
8.对数据记录、分析及展示的方法进行简化。
简单的检查表、数据编码、自动测量等都非常有用，图表展示的方法尤为有用。
9.测量的准确性、完整性与可用进行阶段评估。
其中，可用性包括相关性、可理解性、详细程度、可读性以及可解释性。
10.要认识到只通过测量是无法改进产品及过程。
基本概念：3.稳定性：测量系统保持其位置变差和宽度变差随时间恒定的能力。
4.偏倚：观测平均值（在重复条件下的测量）与一参考值之间的差值。
77_MSA培训知识
把10个测量值相加除以10，得到平均值：25.4051mm 偏倚等于平均值减去参考值：25.4051－25.400＝0.0051mm
5.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。
8.MSA变差的因果分析
测量仪器
设备不稳定性 配件磨损 电力不稳定性
方法
测量位置 测量次数
测量条件 标准次序
标准材料 量产材料 良品材料 不良材料 保管/管理
材料
感觉,气氛 熟练度
测量者
湿度 清洁度 震动 电压变化 气温变化 灰尘/噪音
环境
测量系统变差
二、MSA相关术语
1.测量系统定义
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。
方法；
测量系统分析方法分类
❖ 计量型MSA
1) 稳定性-均值极差法; 2) 偏倚-独立样本法; 3) 偏倚-均值极差法; 4) 线性-一元线性回归法; 5) GRR-均值极差法; 6) GRR-Crossed ANOVA; 7) GRR-NestedANOVA;
❖ 计数型MSA
1) 解析法; 2) 交叉表法; 3) 信号探测法;
1.计量型MSA(稳定性－均值极差法）
1 稳定性－均值极差法
❖ 确定某一测量仪器的稳定性是否为可接受。 ❖ 同一评价人对同一样品进行多次测量的情况。通过对 测量数据进行统计，得出分析结论。
2）分析步骤
测量系统分析(MSA)
%Tolerance
(SV/Toler) 30.91 20.51 23.12 0.00 23.12 118.79 122.74
各因素对变差的贡献度
10%，测量系统能力很好 30%，测量系统处于临界
>10，良好 5~9 ，尚可
Number of Distinct Categories = 5
重复性&再现性(G&RR)
15
线性(Linearity)
什么是线性
在其量程范围内，偏倚是基准值的线性函数.
真值 1
观测值1
倾斜小
••••••
真值 2
观测值2
倾斜大
测定的下限范围
测定的上限范围
16
线性(Linearity)
线性案例
由一个测量员用同一台千分尺对长度分别为10mm, 20mm, 50mm, 100mm的块规各进行5次测量，测量的基准值及偏倚如下：
控
Gage R&R (ANOVA) for 膜厚值
Gage name:
膜厚仪
Date of study: 2019/8/5
Reported by: QA Tolerance: Misc:
Components of Variation
Percent10500 0
Gage R&R
Repeat
Reprod Part-to-Part
G&RR 练习
A组：选取10件bar-pin,用游标卡尺对标注厚度进行2个测量者，每件2次的G&RR分析.
B组：选取10件Bushing,用游标卡尺对标注外径进行2个测量者，每件2次的G&RR分析.
计数型测量系统分析
04. MSA(第4版)详解
Excel分析
统计/质量工具/量具研究/创建量具R&R 研究工作表；/量具R&R研究(交叉)
汽车工业行动组织量具研究.MTW
不适当的校准或使用基 准设定
仪器质量不良─设计或 符合性
线性误差
使用了错误的量具
不同的测量方法─作业准备 、加载、夹紧、技巧
测量的特性不对
量具或零件的变形
环境─温度、湿度、振动、 清洁的影响
错误的假设，应用的常数不 对
应用─零件数量、位置、操 作者技能、疲劳、观察误差 （易读性、视差）
15
主要术语介绍
真值
-- 物品的实际值 -- 未知的和不可知的
参考值(基准值)
-- 物品的可接受值 -- 作为真值的替代 -- 用高一级的测量设备多次测量的平均值来确定 -- 法定值、理论值、指定值、协议值
16
主要术语介绍 分辨力
-- 测量或仪器输出的最小刻度 -- 由设计决定的固有特性 -- 1:10经验法则（过程变差与公差较小者）
观测平均值
20
主要术语介绍
线性(Linearity)
-- 在整个测量范围(量程)内偏倚大小的变化
偏倚较小
偏倚较大
基准值
基准值
测量平均值 (低量程)
测量值 偏倚 无偏倚
测量平均值 (高量程)
线性
基准值
21
主要术语介绍
稳定性(Stability)
-- 在某阶段时间内，测量同一基准或零件的单一 特性时获得的测量总变差。 （稳定性是偏倚随时间的变化）
弹性特性 支撑特性
校准 热扩散系数
隐藏的几何 可追溯性
弹性特性
适合的 数据
工作的 定义
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msa偏倚判定标准
MSA偏倚判定标准
1. 引言
多序列比对（MSA）是生物信息学中常用的技术之一，可以用于分析DNA、RNA或蛋白质序列的相似性和差异性。
然而，由于不同的比对算法和参数设置会导致不同的结果，因此需要进行偏倚判定来确定MSA结果的可靠性。
2. 偏倚类型
在MSA中，常见的偏倚类型包括：长度偏倚、序列数量偏倚、序列质量偏倚、基因家族偏倚和进化速率偏倚等。
3. 偏倚判定标准
（1）长度偏倚：根据序列长度分布情况，如果存在过多或过少的短序列或长序列，则可能存在长度偏倚。
具体标准如下：
- 短序列：长度小于50bp或小于平均长度的一半。
- 长序列：长度大于1000bp或大于平均长度的两倍。
- 过多短序列：短序列数目超过总数目的50%。
- 过多长序列：长序列数目超过总数目的10%。
（2）序列数量偏倚：根据不同物种或样本来源，应该有相应数量级别
的序列，如果存在过多或过少的序列，则可能存在数量偏倚。
具体标准如下：
- 物种：至少包含3个不同物种的序列。
- 样本来源：至少包含3个不同样本来源的序列。
- 过多序列：总数目超过1000。
- 过少序列：总数目小于10。
（3）序列质量偏倚：根据序列质量评估结果，如果存在过多或过少的低质量序列，则可能存在质量偏倚。
具体标准如下：
- 低质量序列：Phred分值小于20。
- 过多低质量序列：低质量序列数目超过总数目的5%。
（4）基因家族偏倚：根据不同基因家族的数量和分布情况，如果存在某些基因家族数量过多或过少，则可能存在基因家族偏倚。
具体标准如下：
- 基因家族数量：至少包含3个不同基因家族的序列。
- 基因家族比例：每个基因家族所占比例应该在5%-50%之间。
（5）进化速率偏倚：根据进化速率评估结果，如果存在过快或过慢进化的区域，则可能存在进化速率偏倚。
具体标准如下：
- 进化速率：根据模型和参数设置，评估序列的进化速率。
- 过快进化：某些区域的进化速率超过平均水平的2倍。
- 过慢进化：某些区域的进化速率低于平均水平的0.5倍。
4. 结论
MSA偏倚判定是MSA分析中必不可少的一步，正确识别和纠正偏倚
可以提高结果的可靠性和准确性。
以上标准仅供参考，具体应根据实际情况进行调整和优化。