下面是小编为大家精心整理的测量系统分析(MSA) msa的评估指标文章,供大家阅读参考。
测量系统分析（MSA）
1目的和围
规测量系统分析，明确实施方法、步骤及对数据的处理、分析。
2规性引用文件
无
3定义
3.1测量系统：用来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。
3.2稳定性：是测量系统在某持续时间测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。
稳定性是整个时间的偏倚的变化。
3.3分辨率：为测量仪器能够读取的最小测量单位。别名：最小读数单位、刻度限度、或探测度、分辨力；要求低于过程变差或允许偏差（tolerance）的十分之一。Minitab中常用的分辨率指标：可区分的类别数ndc=(零件的标准偏差/ 总的量具偏差)* 1.41，一般要求它大于等于5才可接受，10以上更理想。
3.4过程总波动TV=6σ。σ——过程总的标准差
3.5准确性（准确度）：测量的平均值是否偏离了真值，一般通过量具计量鉴定或校准来保证。
3.5.1真值：理论正确值，又称为：参考值。
3.5.2偏倚：是指对相同零件上同一特性的观测平均值与真值的差异。%偏倚=偏倚的平均绝对值/TV。
3.5.3线性：在测量设备预期的工作量程，偏倚值的差值。用线性度、线性百分率表示。
3.6精确性（精密度）：测量数据的波动。测量系统分析的重点，包括：重复性和再现性
3.6.1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。重复性又被称为设备波动（equipment variation，EV）。
3.6.2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。再现性又被称为“评价人之间”的波动（appraiser waration，AV）。
3.6.3精确性%公差（SV/Toler），又称为%P/T：是测量系统的重复性和再现性波动与被测对象质量特性
σ/ (USL-LSL) *100%。
公差之比，%P/T=R&R/(USL-LSL)*100%=6 MS
σ/6σ*100%。
3.6.4精确性%研究变异（%Gage R&R、%SV）= R&R/TV*100%=6
MS
线性
3.7Kendall 的一致性系数(KCC)
表示在评估相同样本时多名评估员所做顺序评估的关联程度。例如，使用1 到10 个等级对外观严重程度进行评定：10表示严重，8表示中等，1表示极其轻微等。评估结果Kendall 值介于0 和+1 之间。Kendall 值越高，关联程度就越强。一般而言，当Kendall 系数为0.9 或以上时，就认为关联程度非常强。较高或显著的Kendall 系数意味着评估员评估样本时采用的是基本一致的标准。
3.8Kendall 的相关系数
如果为每个样本提供一个已知评级标准，可以计算Kendall 的相关系数。这些相关系数将提供给每位评估员以表示每位评估员与已知标准的一致性；而总体系数表示所有评估员与标准的一致性。相关系数有助于确定某个评估员是否保持了一致性但却不准确。
4连续型数据（又称为：计量型数据）测量系统分析指引
4.1对连续型数据测量系统及其统计特性的基本要求：
4.1.1测量系统应处于统计受控状态（稳定性分析控制图无异常）。
4.1.2具有足够的分辨率：(10比1规则）和ndc大于等于5（2~4仅用于参数的粗略估计）。
4.1.3对于非特殊性测量，%偏倚≤10%、%线性≤10%可接受，对于可接受而又显著存在偏倚和线性的测量系统（P值小于0.05），如需继续使用该测量系统，可依据MSA分析结果对测量数据进行相应修正。
%研究变异或%公差测量系统能力评价
都小于10% 良好
介于10%～30% 勉强可接受，可用于非关键性能指标测量
有一项大于30% 不合格，测量系统必须改进后才能使用
4.2连续型数据测量系统稳定性分析举例
4.2.1收集数据：使用某卡尺测量零件轴的直径，参考值为12.3035，数据如下：
序号测量日期测量结果1 结果2 结果3 结果4 结果5
1 2007-5-14 12.3057 12.303 12.3054 12.2986 12.3061
2 2007-5-15 12.3009 12.30
3 12.2953 12.3031 12.2977
3 2007-5-16 12.3037 12.297 12.295
4 12.3051 12.3013
4 2007-5-17 12.297
5 12.299 12.3047 12.305
6 12.3081
5 2007-5-18 12.305
6 12.303 12.3035 12.3036 12.2944
6 2007-5-21 12.3033 12.305 12.3003 12.3091 12.3046
8 2007-5-23 12.2965 12.304 12.3023 12.3061 12.3045
9 2007-5-24 12.2986 12.309 12.3095 12.2977 12.3015
10 2007-5-25 12.3031 12.303 12.2998 12.3013 12.3054
11 2007-5-27 12.3051 12.306 12.3034 12.3081 12.2953
12 2007-5-28 12.3056 12.298 12.3026 12.2944 12.2954
13 2007-5-29 12.3036 12.301 12.3021 12.3046 12.3047
14 2007-5-30 12.3091 12.308 12.3061 12.3014 12.3035
15 2007-5-31 12.3029 12.294 12.3045 12.3045 12.3003
16 2007-6-3 12.3061 12.305 12.3021 12.3015 12.3044
17 2007-6-4 12.2977 12.301 12.3037 12.3054 12.3023
18 2007-6-5 12.3013 12.305 12.2997 12.2953 12.3095
19 2007-6-6 12.3081 12.302 12.3038 12.2954 12.2998
20 2007-6-7 12.2944 12.305 12.3076 12.3047 12.3034
21 2007-6-9 12.3046 12.295 12.3063 12.3035 12.3026
22 2007-6-10 12.3014 12.295 12.3018 12.3003 12.3021
23 2007-6-11 12.3045 12.305 12.2981 12.3044 12.3061
24 2007-6-12 12.3015 12.304 12.2965 12.3023 12.3045
25 2007-6-13 12.3054 12.300 12.3082 12.3095 12.3021 4.2.2将数据导入Minitab（本例使用Minitab R15中文版），按照统计> 控制图> 子组的变量控制图> Xbar-R的路径（如下图）进入Minitab操作：
4.2.3选择子组的观测值位于多列的同一行中，将数据列C3－C7选入；
4.2.4点击Xbar-R（如上图）选项，进入下图，选择检验菜单中的对特殊原因进行所有检验后，确定。
4.2.5得到Xbar－R图如下，该图没有出现异常点，表明该量具稳定性良好。
4.3连续型数据测量系统偏倚和线性分析举例
4.3.1收集数据：准备10个标准重量的样本（参考值），样本的过程变异（6*标准差）为1.8, 用量称测量结果如下：
8 11.70 第5次11.6871
8 11.70 第6次11.7345
8 11.70 第7次11.7099
8 11.70 第8次11.6566
8 11.70 第9次11.6284
8 11.70 第10次11.6118
9 11.85 第1次11.8585
9 11.85 第2次11.9617
9 11.85 第3次11.8135
9 11.85 第4次11.8767
9 11.85 第5次11.8818
9 11.85 第6次11.8344
9 11.85 第7次11.8440
9 11.85 第8次11.9279
9 11.85 第9次11.9146
9 11.85 第10次11.7786
10 11.95 第1次11.9355
10 11.95 第2次11.9599
10 11.95 第3次11.9202
10 11.95 第4次11.9970
10 11.95 第5次11.9016
10 11.95 第6次11.9429
10 11.95 第7次11.8558
10 11.95 第8次11.8852
10 11.95 第9次12.0709
10 11.95 第10次11.9794
4.3.2将数据导入Minitab软件（本例使用Minitab R15中文版），按照统计> 质量工具> 量具研究> 量具线性和偏倚研究路径(如下图）进入Minitab操作：
4.3.3 按照下图选入相应数据，点击确定。
4.3.4 得到测量结果的量具线性和偏倚研究分析图（如下图）：
12.0
11.8
11.6
11.411.2
11.0
0.6
0.5
0.4
0.30.2
0.1
0.0
-0.1
参考值
偏倚
回归
95% 置信区间数据平均偏倚
偏倚
线性20
100
百分比
常量 2.26990.46800.000斜率-0.192840.040790.000自变量系数系数标准误P 量具线性
S 0.116159R-Sq 18.6%线性0.347107
线性百分率19.3
平均0.058026 3.20.00011.10.042800 2.40.05911.150.40104022.30.00011.20.056140 3.10.01211.250.0120900.70.35011.40.023910 1.30.19811.5-0.0074300.40.65711.6
0.059870 3.3
0.001
参考偏倚%偏倚P
量具偏倚
量具名称: 研究日期:
报表人: 公差: 其他:
占过程变异的百分比
测量结果 的量具线性和偏倚研究
判定项目 数值 结果
偏倚
偏倚的P 值
0.000
P<0.05，表明偏倚的显著性存在
%偏倚 3.2 ≤10%，可接受 R-SQ
18.6％ 小于0.8，结果不合格。
