6MSA培训教材课件

测量系统分析(MSA)

2022/12/11重庆曰博企业管理顾问有限公司测量系统分析(MSA)2022/12/9重庆曰博企业管理顾课程大纲：测量系统分析的意义和目的；测量系统分析的定义：测量系统、量具、测量、测量过程；测量系统分析的基础知识：1）、测量系统的统计特性：偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性、分辨力2）、理想的测量系统3）、测量系统的共同特性4）、测量系统的评定步骤和准备计量型测量系统的分析方法1）、偏倚2）、稳定性3）、重复性和再现性（量具R&R分析）极差法、均值-极差法、方差分析法4）、线性计数型测量系统的分析方法1）、交叉评价表法2）、大样法范例：MSA控制程序，常用MSA分析表单和分析软件2022/12/112课程大纲：测量系统分析的意义和目的；计量型测量系统的分析方法第一章测量系统分析的意义2022/12/11重庆曰博企业管理顾问有限公司第一章测量系统分析的意义2022/12/9重庆曰博企业管理測量的重要性如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到真正的产品或过程特性。

因此，要保证测量结果的准确性和可信度。PROCESS原料人机法环测量测量结果合格不合格测量2022/12/114測量的重要性如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判測量誤差Y=x+ε測量值=真值(TrueValue)+測量誤差戴明說沒有真值的存在一致(線性)2022/12/115測量誤差Y=x+ε戴明說沒有真一致(線性)2022/为什么要进行测量系统分析即使量具经过检定或校准，由于人、机、料、法、环、测等五方面的原因，会带来测量误差。检测设备的检定或校准不能满足测量的需要。因此，还需要对测量系统进行评价，分析测量结果的变差，从而确定测量系统的质量，以满足测量的需要。2022/12/116为什么要进行测量系统分析即使量具经过检定或校准，由于人、机、为什么要进行测量系统分析

满足QS9000、ISO/TS16949标准的要求：QS9000:1998标准4.11.4和ISO/TS16949:2002标准7.6.1规定：应进行适当的统计研究工作，分析各种测量和试验设备系统测量结果的变差。这一要求应适用于控制计划中提到的所有的测量系统。2022/12/117为什么要进行测量系统分析满足QS9000、ISO/TS16测量系统分析的目的运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量误差），了解变差的来源。从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信息。保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。2022/12/118测量系统分析的目的运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变第二章基本概念和知识2022/12/11重庆曰博企业管理顾问有限公司第二章基本概念和知识2022/12/9重庆曰博企业管理顾测量系统的基本知识和概念测量系统及其统计特性分辨力、稳定性、偏倚、重复性、再现性、线性术语理想的测量系统

测量系统的共同特性测量系统的评定步骤和准备2022/12/1110测量系统的基本知识和概念测量系统及其统计特性2022/12/术语测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的值定义为测量值。

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，包括用来测量合格／不合格的装置。测量系统：用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合。

2022/12/1111术语测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的值定义测量系统的组成

测量系统人机料标准环操作人员量具/测量设备/工装被测的材料/样品/特性测量标准、操作程序测量的环境2022/12/1112测量系统的组成测量人机料标准环操作人员量具/测量设备/工装测量系统的统计特性

通常，使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量nDiscrimination分辨力(abilitytotellthingsapart);nBias偏倚(Accuracy准确性);nRepeatability重复性(precision精密度);nReproducibility再现性;nLinearity线性;nStability稳定性。2022/12/1113测量系统的统计特性通常，使用测量数据的统计特性来衡量测量系分辨力（率）：定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。2022/12/1114分辨力（率）：定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极分辨力一個數據分級n控制：只有下列条件才可用于控制与规范相比过程变差较小预期过程变差上的损失函数很平缓

过程变差的主要原因导致均值偏移

n

分析：

对过程参数及指数的估计不可接受。只能表明过程是否正在生产合格零件。

2022/12/1115分辨力一個數據分級n控制：只有下列条件才可用于控制2022分辨力2~4個數據分級n控制：只有下列条件才可用于控制依据过程分布可用半计量控制技术可产生不敏感的计量控制图

分析：一般来说对过程参数及指数的估计不可接受。

只提供粗劣的估計。2022/12/1116分辨力2~4個數據分級n控制：只有下列条件才可用于控制202分辨力5個或更多個個數據分級控制：只有下列條件才可用於控制可用於計量控制圖分析：建議使用2022/12/1117分辨力5個或更多個個數據分級控制：只有下列條件才可用於控制2分辨率（力）的要求建议的要求是总过程6σ(标准偏差)的十分之一。传统是公差范围的十分之一。2022/12/1118分辨率（力）的要求建议的要求是总过程6σ(标准偏差)的十分之偏倚(Bias)：基准值观测平均值

偏倚偏倚：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更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定。

2022/12/1119偏倚(Bias)：基准值观测平均值偏倚偏倚：是测量结果的观重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。

2022/12/1120重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价再现性(Reproducibility)：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的变差。

再現性操作者B操作者C操作者A2022/12/1121再现性(Reproducibility)：再现性是由不同的评稳定性(Stability)：稳定性

时间1时间2稳定性(或飘移)：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的总变差。2022/12/1122稳定性(Stability)：稳定性时间1时间2稳定性(或线性(Linearity)：量程基准值观测平均值

基准值线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值

2022/12/1123线性(Linearity)：量程基准值观测平均值基准值线性线性(Linearity)：观测的平均值

基准值无偏倚有偏倚2022/12/1124线性(Linearity)：观测的平均值基准值无偏倚有偏倚测量系统的分析

测量系统的变差类型：

偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性测量系统特性可用下列方式来描述：位置：稳定性、偏倚、线性。宽度或范围：重复性、再现性。2022/12/1125测量系统的分析测量系统的变差类型：2022/12/925位置和宽度

位置寬度位置寬度标准值2022/12/1126位置和宽度位置寬度位置寬度标准值2022/12/926理想的测量系统

n理想的测量系统在每次使用时：应只产生“正确”的测量结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。

2022/12/1127理想的测量系统n理想的测量系统在每次使用时：应只产生“正确IDEALMEASUREMENTSYSTEM真值真值2022/12/1128IDEALMEASUREMENTSYSTEM真值真值20“好”的测量系统所应具有的特性：

测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性；测量系统的变差必须比制造过程的变差小；测量系统的变差应小于公差带；有足够的分辨率。测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一；测量系统统计特性可能随被被测项目的改变而变化。若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。

2022/12/1129“好”的测量系统所应具有的特性：测量系统必须处于统计控制中测量系统的评定

第一阶段：明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。主要有二个目的：

1）、确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。

2）、发现那种环境因素对测量系统显著的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用的环境要求。第二阶段：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。

常见的量具R&R分析是其中的一种试验型式。

2022/12/1130测量系统的评定第一阶段：2022/12/930第三章计量型测量系统的分析方法2022/12/1131第三章2022/12/931稳定性分析（1）获取一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值。如果不能得到，则选择一个落在产品测量中程数的产品零件，并指定它作为标准样本进行稳定性分析。可能需要具备预期测量值的最低值、最高值及中程数的标准样本。建议对各样本单独测量并做控制图。

（2）定期(天、周)测量基准样品3～5次。样本容量和频率应基于对测量系统的了解。因素包括要求多长时间重新校准或维修，测量系统使用的频率，以及操作条件如何重要。读数应在不同时间读取以代表测量系统实际使用的情况。这些还包括预热，环境或其它在一天内可能变化的因素；

2022/12/1132稳定性分析（1）获取一样本并确定其相对于可追溯标准的基

（3）将测量值标记在Xbar-RCHART或Xbar–SCHART上；

（4）计算控制界限,并对失控或不稳定作评估；（5）结果分析Ⅰ、如果控制图不受控，代表仪器已不稳定，此测量系统是不可接受的，须做维修或调整，维修及调整完后须再做校正以及稳定性的分析。Ⅱ、如果控制图受控，此测量系统是可以接受的。稳定性分析2022/12/1133稳定性分析2022/12/933控制图的判读超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据

UCLCLLCL異常異常2022/12/1134控制图的判读超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控控制图的判读

n链：有下列现象之一即表明过程已改变连续7点位于平均值的一侧连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。

UCLCLLCL2022/12/1135控制图的判读n链：有下列现象之一即表明过程已改变UCLCL控制图的判读明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。

UCLCLLCL2022/12/1136控制图的判读明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应范例：10/1610/2210/2811/1211/1811/191/156/1910/1211/2012/948.648.448.948.948.948.548.448.747.847.948.148.748.848.647.950.149.048.248.048.648.348.648.348.048.948.049.249.048.347.748.748.448.71/122/133/204/115/206/196/287/607/218/98/2248.248.148.348.048.148.148.348.148.048.247.948.548.748.948.748.448.448.648.648.648.448.348.948.548.648.648.748.748.548.748.748.948.79/79/1110/948.048.147.948.448.648.348.848.948.42022/12/1137范例：10/1610/2210/2811/1211/18112022/12/11382022/12/938二、偏倚分析：1、选取一个样本；2、测定“基准值”；通常可在工具室用高一精度级别的量具对一个基准件进行精密测量≥10次，计算平均值，“均值”即作为“基准值”。

3、让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件n次（n≥10次）。2022/12/1139二、偏倚分析：1、选取一个样本；2022/12/9394、结果分析---作图法（1）将测量值画成直方图；判定是否异常；5、结果分析——数据法

（1）计算测量平均值X(bar)；（2）计算可重复性偏差σr；

σr＝[max(xi)-min(xi)]/d2*；d2*,可查表得到；2022/12/11404、结果分析---作图法2022/12/940（3)计算偏倚的t统计量；偏倚=观测平均值–

基准值σb=σr/√nt=偏倚/σb(4)判定：如果0落在围绕偏倚值1-α置信区间以内，偏倚在α水平可以接受。2022/12/1141（3)计算偏倚的t统计量；2022/12/941重复性和再现性分析分析方法有：极差法；均值-极差法；方差分析ANOVA。2022/12/1142重复性和再现性分析分析方法有：2022/12/942测量系统研究的淮备1、应预先确定评价人的数量（2~3人），评价人的选择应从日常操作该仪器的人中挑选。；2、确定样品数量（10个）并选取样品，并编号；选择样品应考虑的因素如下：

尺寸的关键性：关键尺寸需要更多的零件和/或试验，原因是量具研究评价所需的置信度。零件结构：大或重的零件可规定较少样品和较多试验。样品必须从过程中选取并代表其在整个生产过程中产品变差的全部范围。可能会每一天取一个样本，持续若干天才能满足此要求。由于每一零件将被测量若干次，必须对每一零件编号以便识别。3、确定每个评价人重复读数次数（2~3次）。2022/12/1143测量系统研究的淮备1、应预先确定评价人的数量（2~3人），评取樣的代表性不具代表性的取法具代表性的取法2022/12/1144取樣的代表性不具代表性的取法具代表性的取法2022/12/94、让每位评价人按照规定的测量步骤进行测量，记录测量结果。测量应按照随机顺序，以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变化将随机分布。评价人员不应知道正在检查零件的编号，以避免可能的偏倚。但是进行研究的分析人员应知道正在检查那一零件，并记下数据。在设备读数中，读数应估计到可得到的最接近的数字。如果可能，读数应取至最小刻度的一半。例如，如果最小刻度为0.0001，则每个读数的估计应圆整为0.00005。分析工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行。

2022/12/11454、让每位评价人按照规定的测量步骤进行测量，记录测量结果。2量具R&R分析1）

取得包含10个零件的一个样本，代表过程变差的实际或预期范围。2）

指定评价人员A、B、C，并按1至10给零件编号，使评价人不能看到这些数字。3）

让评价人A以随机的顺序测量这10个零件，并让另一个观测人将结果记录在第一行，让测试人B和C测量这10个零件并互相不看对方的数据。然后由观测人将测量结果分别填入第6行和第11行；4）

使用不同的随机测量顺序重复上诉操作过程。把数据填入第2、7、12行，在适当的列记录数据，例如，第一个测量的零件是零件7，则将结果记录在标有7号零件的列内，如果需要试验3次，重复上述操作，将数据记录在第3、8和13行。5）

当零件量过大或无法获得所需零件时，第4和第5步可以改成下述步骤之后：a)

让评价人A测量第一个零件，并在第1行记录读数，让评价人B测量第1个零件并在第6行记录读书，让评价人测量第1个零件并在第11行记录读数；2022/12/1146量具R&R分析1）

取得包含10个零件的一个样本，代表过程b)

让评价人A重复读取第1个零件的读数，记录在第2行，评价人B在第7行记录重复读数，评价人C在第12行记录重复读数。如果需要测量3次，则重复上述操作并在第3、8和13行记录数据。6）如果评价人在不同的班次，可以使用一个替换的方法，让评价人A测量10个零件，并将读数记录在第1行。然后，让评价人A按照不同的顺序重新测量，并把结果记录在第2行和第3行。评价人B和C也同样做。

试验完后,测试人员将量具的重复性及再现性数据进行计算如附件一(R&R数据表),附件二(R&R分析报告),依公式计算并作成控制图或直接用表计算即可；

2022/12/1147b)

让评价人A重复读取第1个零件的读数，记录在第1、%R&R接受准则——数据判定a.%R&R<10%可接受。b.10%≤%R&R≤30%，通知由制造部或APQP小组依据量具的重要性、成本及维修费用，决定是否接受。c.%R&R>30%不能接受，必须改进。

GR&R的接受准则2022/12/11481、%R&R接受准则——数据判定GR&R的接受准则2022GR&R的接受准则2、%R&R接受准则——控制图判定

均值图——（1）一半以上的点应落在控制限以外，代表测量系统具有足够的分辨率；如果没有一半以上的点应落在控制限以外，代表测量系统没有足够的分辨率；（2）均值图显示出评价人之间应没有明显的差别；极差图——运用控制图判读原则，极差图控制图应受控；代表所有评价人的工作状态是相同的，可以接受；3、

%R&R接受准则——分级数判定

ndc=1.41(PV/GR&R)≥52022/12/1149GR&R的接受准则2、%R&R接受准则——控制图判定2022结果分析:当重复性(EV)大于再现性(AV)时，原因可能是：：

仪器需要保养；量具应重新设计来提高刚度增强；量具的夹紧或零件定位的方式需要改进；存在过大的零件变差。当再现性(AV)大于重复性(EV)时：

评价人员需要更好的培训如何使用量具及数据读取方式；量具刻度盘上的刻度不清楚；需要某些夹具协助评价人员来提高使用量具的一致性。2022/12/1150结果分析:当重复性(EV)大于再现性(AV)时，原因可能是：2345678910111213141511.411.912.242.482.672.832.963.083.183.273.353.423.493.5521.281.812.152.402.602.772.913.023.133.223.303.383.453.5131.231.772.122.382.582.752.893.013.113.213.293.373.433.5041.211.752.112.372.572.742.883.003.103.203.283.363.433.5051.191.742.102.362.562.732.872.993.103.193.273.353.423.4961.181.732.092.352.562.732.872.993.103.193.273.353.423.4971.171.732.092.352.552.722.872.993.103.193.273.353.423.4881.171.722.082.352.552.722.872.983.093.193.273.353.423.4891.161.722.082.342.552.722.862.983.093.183.273.353.423.48101.161.722.082.342.552.722.862.983.093.183.273.353.423.48111.161.712.082.342.552.722.862.983.093.183.273.353.413.48121.151.712.072.342.552.722.862.983.093.183.273.353.423.48131.151.712.072.342.552.712.852.983.093.183.273.353.423.48141.151.712.072.342.542.712.852.983.083.183.273.353.423.48151.151.712.072.342.542.712.852.983.083.183.273.353.423.48>151.1281.6932.0592.3262.5342.7042.8472.9073.0783.1733.2583.3363.4073.472組數樣本数d2d22022/12/11512345678910111213141511.411.912子組內樣本數A2D3D421.88003.26731.02302.57540.72902.28250.57702.11560.48302.00470.4190.0761.92480.3730.1361.86490.3370.1841.816100.3080.2231.777110.2850.2561.744120.2660.2841.716130.2490.3081.692140.2350.3291.671150.2230.3481.652控制图系数表

2022/12/1152子組內樣本數A2D3D421.88003.26731.023极差分析法：

典型的极差法使用两名评价人和五个零件进行分析，在这个分析中，每个评价人测量每个零件一次，每个零件的极差是评价人A获得的测量结果与评价人B的测量结果的绝对值，利用这些数据来计算R&R，但这种方法，无法分解成是仪器的误差或是人的误差。

2022/12/1153极差分析法：典型的极差法使用两名评价人和五个零件进行分析，示例：零件评价人A评价人B极差(A-B)10.850.800.0520.750.700.0531.000.950.0540.450.550.1050.500.600.102022/12/1154示例：零件评价人A评价人B极差(A-B)10.850.800計算2022/12/1155計算2022/12/955CaseStudyPARTREADING1READING210.650.6021.001.0030.850.8040.850.9550.550.4561.001.0070.950.9580.850.8091.001.00100.600.70操作者A2022/12/1156CaseStudyPARTREADING1READING2CaseStudyPARTREADING1READING210.550.5521.050.9530.800.7540.800.7550.400.4061.001.0570.950.9080.750.7091.000.95100.550.50操作者B2022/12/1157CaseStudyPARTREADING1READING2CaseStudyPARTREADING1READING210.500.5521.051.0030.800.8040.800.8050.450.5061.001.0570.950.9580.800.8091.051.05100.850.80操作者C2022/12/1158CaseStudyPARTREADING1READING22022/12/11592022/12/9592022/12/11602022/12/9602022/12/11612022/12/9612022/12/11622022/12/962方差分析法ANOVA：方差分析法中，变差分为4类：零件、评价人、量具、零件与评价人的交互作用；优点（与均值-极差法相比）：1、适用于任何试验调试；2、更精确地估计方差；3、可以从试验数据中分离出更多的信息；缺点：计算复杂，需借助计算软件；对分析人员要求高；2022/12/1163方差分析法ANOVA：方差分析法中，变差分为4类：零件、评ANOVAMETHOD2022/12/1164ANOVAMETHOD2022/12/964ANOVAMETHOD2022/12/1165ANOVAMETHOD2022/12/965ANOVAMETHOD2022/12/1166ANOVAMETHOD2022/12/966ANOVAMETHOD2022/12/1167ANOVAMETHOD2022/12/967ANOVAMETHOD2022/12/1168ANOVAMETHOD2022/12/968线性分析：

在测量仪器的工作范围内选择一些零件可确定线性。这些被选零件的偏倚由基准值与测量观察平均值之间的差值确定。最佳拟合偏倚平均值与基准值的直线的斜率乘以零件的过程变差(或公差)是代表量具线性的指数。为把量具线性转变成过程变差(或公差)的百分率，可将线性乘以100后除以过程变差(或公差)。正如在偏倚分析中一样，零件的基准值可由工具室或全尺寸检验设备确定。在操作范围内选取的那些零件由一个或多个评价人测量，确定每一零件的观察平均值，基准值与观察平均值之间的差值为偏倚，要确定各个被选零件的偏倚。线性图就是在整个工作范围内的这些偏倚与基准值之间描绘的。如果线性图显示可用一根直线表示这些标绘点，则偏倚与基准值之间的最佳线性回归直线表示两个参数之间的线性。线性回归直线的拟合优度R2确定偏倚与基准值是否有良好的线性关系。

2022/12/1169线性分析：在测量仪器的工作范围内选择一些零件可确定计算偏倚:偏倚=觀測平均值–基准值绘拟合直线:X軸=基准值Y軸=偏倚平均值其方程式為:y=ax+b再分別計算其截距，斜率，2022/12/1170计算偏倚:偏倚=觀測平均值–基准值2022/12/97公式2022/12/1171公式2022/12/971

结果判定：“偏倚0线”必须完全在拟合线置信带内。2022/12/1172结果判定：2022/12/972计数型测量系统的分析方法2022/12/11重庆曰博企业管理顾问有限公司计数型测量系统的分析方法2022/12/9重庆曰博企业管理顾计数型量具：

就是把各个零件与某些指定限值相比较，如果满足限件则接受该零件否则拒收。

计数型量具只能指示该零件被接受或拒收。计数型测量系统的分析方法有：假设检验分析---交叉评价表法；大样法。2022/12/1174计数型量具：就是把各个零件与某些指定限值相比较，如果满足限假设检验分析—交叉表方法

2022/12/11重庆曰博企业管理顾问有限公司假设检验分析—交叉表方法2022/12/9重庆曰博企业管1、取样方法随机从过程中抽取50个零件样本，以获得覆盖过程范围的零件。使用3名评价人，每位评价人对每个零件评价3次；评价结果如果是合格，以“1”标识；如不合格，以“0”标识；2022/12/11761、取样方法随机从过程中抽取50个零件样本，以获得覆盖过程范2、计算---交叉表法

参见实例！2022/12/11772、计算---交叉表法参见实例！2022/12/977大样法分析：对于某计数型量具，用量具特性曲线的概念来进行量具研究，GPC是用于评价量具的重复性和偏倚；这种量具研究可用于单限值和双限值量具；对于双限值量具，假定误差是线性一致的，只需检查一个限值。一般地，计数型量具研究包括获得多个被选零件的基准值。这些零件经过多次(m)评价，连同接受总次数(a)，逐个零件地记录，从这些结果就能做估计重复性和偏倚。

2022/12/1178大样法分析：对于某计数型量具，用量具特性曲线的概念来进行量具分析步驟：选取零件；最根本的是已知研究中所用零件的基准值。应尽可能按实际情况等间隔选取八个零件，其最大和最小值应代表该过程范围；八个零件必须用量具测量m=20，并记录接受的次数(a)；对于整个研究，最小的零件必须a=0，最大的零件a=20，记录接受的次数(a)。其余1<a<19；如果不满足这些准则，必须用量具测量更多的已知其基准值的零件(X)；如果不满足上述零件这些点可选在量具研究已测量的零件测量中间点；一直重复以上直到满足上述要求。2022/12/1179分析步驟：选取零件；最根本的是已知研究中所用零件的基准值。应2022/12/11802022/12/980計算偏倚：2022/12/1181計算偏倚：2022/12/981确定偏倚是否明显偏离0：2022/12/1182确定偏倚是否明显偏离0：2022/12/9822022/12/11832022/12/983Xt a Pa-0.0160 0 0.025-0.0150 1 0.075-0.0140 3 0.175-0.0130 5 0.275-0.0120 8 0.425-0.0110 16 0.775-0.0105 18 0.875-0.0100 20 0.975-0.0080 20 1.0002022/12/1184Xt a Pa2022/12/11852022/12/9852022/12/11862022/12/986計算結果：2022/12/1187計算結果：2022/12/987测量系统分析程序和表格见附件！2022/12/1188测量系统分析程序和表格见附件！2022/12/988测量系统分析流程图2022/12/1189测量系统分析流程图2022/12/989测量系统分析(MSA)

2022/12/11重庆曰博企业管理顾问有限公司测量系统分析(MSA)2022/12/9重庆曰博企业管理顾课程大纲：测量系统分析的意义和目的；测量系统分析的定义：测量系统、量具、测量、测量过程；测量系统分析的基础知识：1）、测量系统的统计特性：偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性、分辨力2）、理想的测量系统3）、测量系统的共同特性4）、测量系统的评定步骤和准备计量型测量系统的分析方法1）、偏倚2）、稳定性3）、重复性和再现性（量具R&R分析）极差法、均值-极差法、方差分析法4）、线性计数型测量系统的分析方法1）、交叉评价表法2）、大样法范例：MSA控制程序，常用MSA分析表单和分析软件2022/12/1191课程大纲：测量系统分析的意义和目的；计量型测量系统的分析方法第一章测量系统分析的意义2022/12/11重庆曰博企业管理顾问有限公司第一章测量系统分析的意义2022/12/9重庆曰博企业管理測量的重要性如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到真正的产品或过程特性。

因此，要保证测量结果的准确性和可信度。PROCESS原料人机法环测量测量结果合格不合格测量2022/12/1193測量的重要性如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判測量誤差Y=x+ε測量值=真值(TrueValue)+測量誤差戴明說沒有真值的存在一致(線性)2022/12/1194測量誤差Y=x+ε戴明說沒有真一致(線性)2022/为什么要进行测量系统分析即使量具经过检定或校准，由于人、机、料、法、环、测等五方面的原因，会带来测量误差。检测设备的检定或校准不能满足测量的需要。因此，还需要对测量系统进行评价，分析测量结果的变差，从而确定测量系统的质量，以满足测量的需要。2022/12/1195为什么要进行测量系统分析即使量具经过检定或校准，由于人、机、为什么要进行测量系统分析

满足QS9000、ISO/TS16949标准的要求：QS9000:1998标准4.11.4和ISO/TS16949:2002标准7.6.1规定：应进行适当的统计研究工作，分析各种测量和试验设备系统测量结果的变差。这一要求应适用于控制计划中提到的所有的测量系统。2022/12/1196为什么要进行测量系统分析满足QS9000、ISO/TS16测量系统分析的目的运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量误差），了解变差的来源。从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信息。保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。2022/12/1197测量系统分析的目的运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变第二章基本概念和知识2022/12/11重庆曰博企业管理顾问有限公司第二章基本概念和知识2022/12/9重庆曰博企业管理顾测量系统的基本知识和概念测量系统及其统计特性分辨力、稳定性、偏倚、重复性、再现性、线性术语理想的测量系统

测量系统的共同特性测量系统的评定步骤和准备2022/12/1199测量系统的基本知识和概念测量系统及其统计特性2022/12/术语测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的值定义为测量值。

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，包括用来测量合格／不合格的装置。测量系统：用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合。

2022/12/11100术语测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的值定义测量系统的组成

测量系统人机料标准环操作人员量具/测量设备/工装被测的材料/样品/特性测量标准、操作程序测量的环境2022/12/11101测量系统的组成测量人机料标准环操作人员量具/测量设备/工装测量系统的统计特性

通常，使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量nDiscrimination分辨力(abilitytotellthingsapart);nBias偏倚(Accuracy准确性);nRepeatability重复性(precision精密度);nReproducibility再现性;nLinearity线性;nStability稳定性。2022/12/11102测量系统的统计特性通常，使用测量数据的统计特性来衡量测量系分辨力（率）：定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。2022/12/11103分辨力（率）：定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极分辨力一個數據分級n控制：只有下列条件才可用于控制与规范相比过程变差较小预期过程变差上的损失函数很平缓

过程变差的主要原因导致均值偏移

n

分析：

对过程参数及指数的估计不可接受。只能表明过程是否正在生产合格零件。

2022/12/11104分辨力一個數據分級n控制：只有下列条件才可用于控制2022分辨力2~4個數據分級n控制：只有下列条件才可用于控制依据过程分布可用半计量控制技术可产生不敏感的计量控制图

分析：一般来说对过程参数及指数的估计不可接受。

只提供粗劣的估計。2022/12/11105分辨力2~4個數據分級n控制：只有下列条件才可用于控制202分辨力5個或更多個個數據分級控制：只有下列條件才可用於控制可用於計量控制圖分析：建議使用2022/12/11106分辨力5個或更多個個數據分級控制：只有下列條件才可用於控制2分辨率（力）的要求建议的要求是总过程6σ(标准偏差)的十分之一。传统是公差范围的十分之一。2022/12/11107分辨率（力）的要求建议的要求是总过程6σ(标准偏差)的十分之偏倚(Bias)：基准值观测平均值

偏倚偏倚：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更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定。

2022/12/11108偏倚(Bias)：基准值观测平均值偏倚偏倚：是测量结果的观重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。

2022/12/11109重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价再现性(Reproducibility)：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的变差。

再現性操作者B操作者C操作者A2022/12/11110再现性(Reproducibility)：再现性是由不同的评稳定性(Stability)：稳定性

时间1时间2稳定性(或飘移)：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的总变差。2022/12/11111稳定性(Stability)：稳定性时间1时间2稳定性(或线性(Linearity)：量程基准值观测平均值

基准值线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值

2022/12/11112线性(Linearity)：量程基准值观测平均值基准值线性线性(Linearity)：观测的平均值

基准值无偏倚有偏倚2022/12/11113线性(Linearity)：观测的平均值基准值无偏倚有偏倚测量系统的分析

测量系统的变差类型：

偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性测量系统特性可用下列方式来描述：位置：稳定性、偏倚、线性。宽度或范围：重复性、再现性。2022/12/11114测量系统的分析测量系统的变差类型：2022/12/925位置和宽度

位置寬度位置寬度标准值2022/12/11115位置和宽度位置寬度位置寬度标准值2022/12/926理想的测量系统

n理想的测量系统在每次使用时：应只产生“正确”的测量结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。

2022/12/11116理想的测量系统n理想的测量系统在每次使用时：应只产生“正确IDEALMEASUREMENTSYSTEM真值真值2022/12/11117IDEALMEASUREMENTSYSTEM真值真值20“好”的测量系统所应具有的特性：

测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性；测量系统的变差必须比制造过程的变差小；测量系统的变差应小于公差带；有足够的分辨率。测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一；测量系统统计特性可能随被被测项目的改变而变化。若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。

2022/12/11118“好”的测量系统所应具有的特性：测量系统必须处于统计控制中测量系统的评定

第一阶段：明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。主要有二个目的：

1）、确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。

2）、发现那种环境因素对测量系统显著的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用的环境要求。第二阶段：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。

常见的量具R&R分析是其中的一种试验型式。

2022/12/11119测量系统的评定第一阶段：2022/12/930第三章计量型测量系统的分析方法2022/12/11120第三章2022/12/931稳定性分析（1）获取一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值。如果不能得到，则选择一个落在产品测量中程数的产品零件，并指定它作为标准样本进行稳定性分析。可能需要具备预期测量值的最低值、最高值及中程数的标准样本。建议对各样本单独测量并做控制图。

（2）定期(天、周)测量基准样品3～5次。样本容量和频率应基于对测量系统的了解。因素包括要求多长时间重新校准或维修，测量系统使用的频率，以及操作条件如何重要。读数应在不同时间读取以代表测量系统实际使用的情况。这些还包括预热，环境或其它在一天内可能变化的因素；

2022/12/11121稳定性分析（1）获取一样本并确定其相对于可追溯标准的基

（3）将测量值标记在Xbar-RCHART或Xbar–SCHART上；

（4）计算控制界限,并对失控或不稳定作评估；（5）结果分析Ⅰ、如果控制图不受控，代表仪器已不稳定，此测量系统是不可接受的，须做维修或调整，维修及调整完后须再做校正以及稳定性的分析。Ⅱ、如果控制图受控，此测量系统是可以接受的。稳定性分析2022/12/11122稳定性分析2022/12/933控制图的判读超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据

UCLCLLCL異常異常2022/12/11123控制图的判读超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控控制图的判读

n链：有下列现象之一即表明过程已改变连续7点位于平均值的一侧连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。

UCLCLLCL2022/12/11124控制图的判读n链：有下列现象之一即表明过程已改变UCLCL控制图的判读明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。

UCLCLLCL2022/12/11125控制图的判读明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应范例：10/1610/2210/2811/1211/1811/191/156/1910/1211/2012/948.648.448.948.948.948.548.448.747.847.948.148.748.848.647.950.149.048.248.048.648.348.648.348.048.948.049.249.048.347.748.748.448.71/122/133/204/115/206/196/287/607/218/98/2248.248.148.348.048.148.148.348.148.048.247.948.548.748.948.748.448.448.648.648.648.448.348.948.548.648.648.748.748.548.748.748.948.79/79/1110/948.048.147.948.448.648.348.848.948.42022/12/11126范例：10/1610/2210/2811/1211/18112022/12/111272022/12/938二、偏倚分析：1、选取一个样本；2、测定“基准值”；通常可在工具室用高一精度级别的量具对一个基准件进行精密测量≥10次，计算平均值，“均值”即作为“基准值”。

3、让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件n次（n≥10次）。2022/12/11128二、偏倚分析：1、选取一个样本；2022/12/9394、结果分析---作图法（1）将测量值画成直方图；判定是否异常；5、结果分析——数据法

（1）计算测量平均值X(bar)；（2）计算可重复性偏差σr；

σr＝[max(xi)-min(xi)]/d2*；d2*,可查表得到；2022/12/111294、结果分析---作图法2022/12/940（3)计算偏倚的t统计量；偏倚=观测平均值–

基准值σb=σr/√nt=偏倚/σb(4)判定：如果0落在围绕偏倚值1-α置信区间以内，偏倚在α水平可以接受。2022/12/11130（3)计算偏倚的t统计量；2022/12/941重复性和再现性分析分析方法有：极差法；均值-极差法；方差分析ANOVA。2022/12/11131重复性和再现性分析分析方法有：2022/12/942测量系统研究的淮备1、应预先确定评价人的数量（2~3人），评价人的选择应从日常操作该仪器的人中挑选。；2、确定样品数量（10个）并选取样品，并编号；选择样品应考虑的因素如下：

尺寸的关键性：关键尺寸需要更多的零件和/或试验，原因是量具研究评价所需的置信度。零件结构：大或重的零件可规定较少样品和较多试验。样品必须从过程中选取并代表其在整个生产过程中产品变差的全部范围。可能会每一天取一个样本，持续若干天才能满足此要求。由于每一零件将被测量若干次，必须对每一零件编号以便识别。3、确定每个评价人重复读数次数（2~3次）。2022/12/11132测量系统研究的淮备1、应预先确定评价人的数量（2~3人），评取樣的代表性不具代表性的取法具代表性的取法2022/12/11133取樣的代表性不具代表性的取法具代表性的取法2022/12/94、让每位评价人按照规定的测量步骤进行测量，记录测量结果。测量应按照随机顺序，以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变化将随机分布。评价人员不应知道正在检查零件的编号，以避免可能的偏倚。但是进行研究的分析人员应知道正在检查那一零件，并记下数据。在设备读数中，读数应估计到可得到的最接近的数字。如果可能，读数应取至最小刻度的一半。例如，如果最小刻度为0.0001，则每个读数的估计应圆整为0.00005。分析工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行。

2022/12/111344、让每位评价人按照规定的测量步骤进行测量，记录测量结果。2量具R&R分析1）

取得包含10个零件的一个样本，代表过程变差的实际或预期范围。2）

指定评价人员A、B、C，并按1至10给零件编号，使评价人不能看到这些数字。3）

让评价人A以随机的顺序测量这10个零件，并让另一个观测人将结果记录在第一行，让测试人B和C测量这10个零件并互相不看对方的数据。然后由观测人将测量结果分别填入第6行和第11行；4）

使用不同的随机测量顺序重复上诉操作过程。把数据填入第2、7、12行，在适当的列记录数据，例如，第一个测量的零件是零件7，则将结果记录在标有7号零件的列内，如果需要试验3次，重复上述操作，将数据记录在第3、8和13行。5）

当零件量过大或无法获得所需零件时，第4和第5步可以改成下述步骤之后：a)

让评价人A测量第一个零件，并在第1行记录读数，让评价人B测量第1个零件并在第6行记录读书，让评价人测量第1个零件并在第11行记录读数；2022/12/11135量具R&R分析1）

取得包含10个零件的一个样本，代表过程b)

让评价人A重复读取第1个零件的读数，记录在第2行，评价人B在第7行记录重复读数，评价人C在第12行记录重复读数。如果需要测量3次，则重复上述操作并在第3、8和13行记录数据。6）如果评价人在不同的班次，可以使用一个替换的方法，让评价人A测量10个零件，并将读数记录在第1行。然后，让评价人A按照不同的顺序重新测量，并把结果记录在第2行和第3行。评价人B和C也同样做。

试验完后,测试人员将量具的重复性及再现性数据进行计算如附件一(R&R数据表),附件二(R&R分析报告),依公式计算并作成控制图或直接用表计算即可；

2022/12/11136b)

让评价人A重复读取第1个零件的读数，记录在第1、%R&R接受准则——数据判定a.%R&R<10%可接受。b.10%≤%R&R≤30%，通知由制造部或APQP小组依据量具的重要性、成本及维修费用，决定是否接受。c.%R&R>30%不能接受，必须改进。

GR&R的接受准则2022/12/111371、%R&R接受准则——数据判定GR&R的接受准则2022GR&R的接受准则2、%R&R接受准则——控制图判定

均值图——（1）一半以上的点应落在控制限以外，代表测量系统具有足够的分辨率；如果没有一半以上的点应落在控制限以外，代表测量系统没有足够的分辨率；（2）均值图显示出评价人之间应没有明显的差别；极差图——运用控制图判读原则，极差图控制图应受控；代表所有评价人的工作状态是相同的，可以接受；3、

%R&R接受准则——分级数判定

ndc=1.41(PV/GR&R)≥52022/12/11138GR&R的接受准则2、%R&R接受准则——控制图判定2022结果分析:当重复性(EV)大于再现性(AV)时，原因可能是：：

仪器需要保养；量具应重新设计来提高刚度增强；量具的夹紧或零件定位的方式需要改进；存在过大的零件变差。当再现性(AV)大于重复性(EV)时：

评价人员需要更好的培训如何使用量具及数据读取方式；量具刻度盘上的刻度不清楚；需要某些夹具协助评价人员来提高使用量具的一致性。2022/12/11139结果分析:当重复性(EV)大于再现性(AV)时，原因可能是：2345678910111213141511.411.912.242.482.672.832.963.083.183.273.353.423.493.5521.281.812.152.402.602.772.913.023.133.223.303.383.453.5131.231.772.122.382.582.752.893.013.113.213.293.373.433.5041.211.752.112.372.572.742.883.003.103.203.283.363.433.5051.191.742.102.362.562.732.872.993.103.193.273.353.423.4961.181.732.092.352.562.732.872.993.103.193.273.353.423.4971.171.732.092.352.552.722.872.993.103.193.273.353.423.4881.171.722.082.352.552.722.872.983.093.193.273.353.423.4891.161.722.082.342.552.722.862.983.093.183.273.353.423.48101.161.722.082.342.552.722.862.983.093.183.273.353.423.48111.161.712.082.342.552.722.862.983.093.183.273.353.413.48121.151.712.072.342.552.722.862.983.093.183.273.353.423.48131.151.712.072.342.552.712.852.983.093.183.273.353.423.48141.151.712.072.342.542.712.852.983.083.183.273.353.423.48151.151.712.072.342.542.712.852.983.083.183.273.353.423.48>151.1281.6932.0592.3262.5342.7042.8472.9073.0783.1733.2583.3363.4073.472組數樣本数d2d22022/12/111402345678910111213141511.411.912子組內樣本數A2D3D421.88003.26731.02302.57540.72902.28250.57702.11560.48302.00470.4190.0761.92480.3730.1361.86490.3370.1841.816100.3080.2231.777110.2850.2561.744120.2660.2841.716130.2490.3081.692140.2350.3291.671150.2230.3481.652控制图系数表

2022/12/11141子組內樣本數A2D3D421.88003.26731.023极差分析法：

典型的极差法使用两名评价人和五个零件进行分析，在这个分析中，每个评价人测量每个零件一次，每个零件的极差是评价人A获得的测量结果与评价人B的测量结果的绝对值，利用这些数据来计算R&R，但这种方法，无法分解成是仪器的误差或是人的误差。

2022/12/11142极差分析法：典型的极差法使用两名评价人和五个零件进行分析，示例：零件评价人A评价人B极差(A-B)10.850.800.0520.750.700.0531.000.950.0540.450.550.1050.500.600.102022/12/11143示例：零件评价人A评价人B极差(A-B)10.850.800計算2022/12/11144計算2022/12/955CaseStudyPARTREADING1READING210.650.6021.001.0030.850.8040.850.9550.550.4561.001.0070.950.9580.850.8091.001.00100.600.70操作者A2022/12/11145CaseStudyPARTREADING1READING2CaseStudyPARTREADING1READING210.550.5521.050.9530.800.7540.800.7550.400.4061.001.0570.950.9080.750.7091.000.95100.550.50操作者B2022/12/11146CaseStudyPARTREADING1READING2CaseStudyPARTREADING1READING210.500.5521.051.0030.800.8040.800.8050.450.5061.001.0570.950.9580.800.8091.051.05100.850.80操作者C20