前言
MSA的目的就是通過對測量系統輸出變差的分析，判斷測量系統是不是可接受的，如果不可接受，進而采取相應的對策。世界上沒有絕對完美的測量系統，測量系統誤差可以減少，但不能絕對消除。我們把變差視為頭號大敵，變差小是一種美。
一、MSA基本概述
1、什么是測量系統分析MSA（Measure System Analyse)?
也許我們不能解釋得很清楚，但其實每個人在我們初中化學課上都已經研實踐了：讀取試管中溶液量的時候，為確保讀取值的準確度我們需要讓視線與頁面平直，這是一個簡單的測量系統分析的問題。
簡單地說測量系統分析就是“對測量系統所作的分析“。這么解釋恐怕很難被接受，所以，為了理解MSA的含義，我們可以把它分解成兩個部分，一個是“測量系統“，一個是“分析“。
2、為什么叫測量系統，而不是測量工具或測量儀器？
我們知道測量就是一個對被測特性賦值的過程，測量系統其實就是這個賦值過程涉及到的儀器或量具、標準、操作、方法、夾具、軟件、人員、環境等要素的集合。系統中各個要素對測量結果的影響可能是獨立的，也可能是相互影響的(交互作用)。
因此，影響測量結果的因素除了所使用的儀器外，還包括測量的標準、操作人員的使用方法、讀數誤差、夾具的松緊、環境溫度等綜合因素。(人、機、料、法、環)使用的儀器是好的，并不意味著測量出的結果就是準確的，所以稱為測量系統。是對影響測量結果的因素的綜合分析。
MSA要回答的問題是：我們測量出來的數據在多大程度上代表了真實的數據?盡管我們永遠不能確保測量出絕對準確的數據，但如果采集的數據偏差過大，那么這些數據就沒有分析意義，可見MSA是非常關鍵的。
3、為什么要做MSA？
MSA的目的就是通過對測量系統輸出變差的分析，判斷測量系統是不是可接受的，如果不可接受，進而采取相應的對策。需要注意的是，世界上沒有絕對完美的測量系統，因此測量系統誤差可以減少但不能絕對消除。
在質量領域我們把變差視為頭號大敵，認為變差小是一種美。
4、量具經過校驗是合格的，是否可以不用做MSA分析？
現在要用一把千分尺測量槽的直徑。千分尺長期測量這一款產品，兩個接觸面上因為磨損出現了一個和產品直徑相對應的圓弧(如紅線所示)。校驗時測量標準塊用的接觸面的最高點，因此校驗是合格的。但如果拿來測量產品，就會因為圓弧而有一定的誤差。
5、MSA分析的前提
A、選擇合適的量具：必須保證量具有足夠的分辯率力，最少滿足1/10原則。分辯力太低不能探測出過程中的變差。
B、測量系統是穩定而且受控制的，即不能包括特殊變差在內。如有特殊變差則不能用于控制。
6、哪些情況下需做MSA分析？
•購買的新量具;
•根據顧客要求或過程要求;
•持續改進的過程中，測量數據之前;
•按PPAP的要求，所有CP中提到的量具都需要進行分析。對于用同一個量具測量多個尺寸的情況，則選擇KPC尺寸或公差最小的尺寸進行分析。
二、MSA的方法論
MSA方法的分類 • 計量型分析（極差法、均值極差法等） • 計數型分析（交叉法） • 破壞型分析（嵌套法）
MSA涉及多種方法，每一種都跟統計有關。對大多數人來說，這些方法往往難以被記住。為了便于理解記憶，我們先對“變差” 進行“剝洋蔥”，即進行解構，看看哪些指標可用于表征測量系統的測量變差。
弄清楚了這些指標，MSA方法論也就清晰可見了。
解構第一層：
測量觀察到的總變差(Observed Variation)
=零件間變差(Unit-to-unit variation)+ 測量系統誤差(Measurement system Error)
其中零件間變差是指不同零件間客觀存在的真實差異，由零件本身決定;測量系統誤差就是我們MSA的對象，即由測量系統能力決定的測量偏差。
解構第二層：
測量系統誤差(Measurement system Error)
=精確度(precision) + 準確度(Accuracy)
精確度研究的是測量變差的波動范圍，沒有考慮與真值的差異;準確度研究的是測量變差離真值(或參考值)的差異。
解構第三層：
1)精確度(precision)=重復性Repeatability + 再現性Reproducibility
2)準確度(Accuracy)=偏倚Bias+穩定性Stability+線性Linearity
OK，MSA的研究變差的指標其實就是上面等號右邊的這5個，所以MSA方法論包括了：
① 重復性研究 Repeatability Study
同一個人，用同樣的設備/方法/設置，在相同的環境，測量同一個產品多次所觀察到的變差;主要研究設備導致的誤差。
理解舉例：你去金店買黃金飾品的時候，同一個營業員對你看上的金飾用相同的量具3次稱重，你發現3次測量結果波動很大，這就是重復性不好。
② 再現性研究 Reproducibility study
不同的人，用同樣的設備/方法/設置，在相同的環境，測量同一個產品所觀察到的變差;主要研究人導致的誤差。
理解舉例：接上面的例子，這時另外一個營業員過來用同樣的工具、方法對同樣的金飾稱3次，發現和第一個人測量的平均值比，此人的測量平均值差異也很大，那么就是說的再現性的問題。
③ 偏倚研究 Bias Study
觀測到的均值和基準值(參考值)之間的差異。
理解舉例：金飾的真值假設為50g,而今天你測量10次得到平均值為45g, 那么5g的差異就是偏差。
④ 穩定性研究 Stability Study
在不同時間區間測量時得到的偏倚大小的情況，好的穩定性意味著什么時候測量偏倚都差不多。
理解舉例：接著上面偏倚的例子，一個月后，用同樣的量具測那個真值50g的飾品10次，得到平均值40g, 比一個月前少了10g，這說明穩定性很不好啊。
⑤ 線性研究 Linearity Study
如測量結果隨量程的變化始終保持很小的Bias，那么測量系統的Linearity就好。
理解舉例：還是上面那個量具，第一次測量真值50g的金飾偏差假比為0.5g, 第二次測量真值200g金飾得到的偏差為5g.也就是說隨著量程變大，變差也越來越大，這個系統的線性非常糟糕。
3
如何做MSA？
測量系統分析前的準備
1、策劃所使用的方法。
2、確定評估者人數、抽樣數量和重復讀數的次數，具體情況需綜合考慮：
a、尺寸的關鍵性
b、零件的形態
c、顧客的要求。
3、評價者應該從正常操作這些儀器的人當中抽取;
4、樣件的選擇非常關鍵;
5、儀器需有足夠的分辯力,即1/10原則;
6、MSA中所有分析方法都是假設單個讀數之間具有獨立性，因此：
a、所有數據必須進行盲測;
b、數據的讀取和記錄需保留最小刻度值;
c、研究過程中需有人監督和管理。
一、偏倚
1、準備樣件;
2、由評價者按正常方法測量10次以上;
3、計算(利用Minitab)。
二、穩定性
1、準備樣件;
2、按一定時間間隔，定期測量樣件并記錄;
3、將數據畫在SPC控制圖上并進行判定。
三、線性
1、準備樣件(g≥5.并包括量具的整個工作范圍);
2、管理者對每個樣件進行測量并給出參考值;
3、由操作者測量每個樣件10次以上;
4、輸入數據并計算(利用Minitab)。
四、GRR分析
A、定義
(1)重復性(EV):由同一個評價人，使用同一測量儀器，多次測量同一零件的同一特性時獲得的變差;
(2)再現性(AV):由不同的評價人，使用同一測量儀器，多次測量同一零件的同一特性時獲得的變差;
*重復性和再現性合稱R&R或GRR;
B、哪些情況下適合進行GRR分析?(1、計量型數據 2、可反復測量)
C、方法(三三十原則)：
取10個樣本，由三個人員對10個零件分別測量3次，并分別記錄。根據記錄的結果計算GRR和NDC系數，并畫出均值和極差圖。
注意事項：
• 零件應分別進行盲測;
• 10個零件分別編號，保證測量結果一一對應。
D、取樣原則：
選取的樣本應該代表整個過程變差(注意不是產品公差)，因此有大約一半或更多的均值需落在控制線之外。出現這種圖形，測量系統就能夠充分探測出零件—零件之間的變差并且測量系統能夠提供對過程分析和過程控制有用的信息。如果少于一半的均值落在控制限則測量系統缺乏足夠的分辨率或樣本不能代表期望的過程變差。
現有一個產品，外徑公差是￠2+0.02/-0.02.需對測量此尺寸的量具做MSA分析
步驟如下：
•首先需選擇合適的量具，分辯率應至少為1/10
•選擇一些和此生產過程相關的人員，如作業員或QC;
•選擇10件代表性的樣本;
•將零件分別編號并盲測后分別記錄;
•將測量結果記錄到表格中(見下頁)
判定指標：
R&R等于系統內部和系統外部方差的總和
• R&R<10%，說明測量系統是可以接受的;
•10%< R&R<30%，說明測量系統可能可以接受，但是需要進行改進;
• R&R>30%，說明測量系統是不能被接受的。
定義：NDC就是覆蓋預期的產品變差所用不重疊的97%置信區間的數量
NDC=1.41(PV/GRR)
NDC必須≥5.
NDC需取整數位
注：只要GRR小于10%，NDC一定會大于5.但這兩個指標不是判定MSA是否合格的唯一標準.
極差圖：用于確定過程是否受控，是否有特殊變差存在
均值圖：可以直觀地體現出所選樣本是否代表足夠的過程變差
結果判定：由檢測出的數據算出了三個檢驗員之間、檢驗員和標準之間的一致性。
判定標準1.Kappa值
Kappa值是針對評價人之間一致性的測量值，只考慮他們一致與否，不考慮一致的程度。Kappa是評價測量系統好壞的重要指標，要求如下：
Kappa>0.75.表示一致性好，可以接受;
Kappa<0.4.表示一致性差，不能接受;
0.4
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