MSA 测量系统分析
测量系统分析
Measurement System AnalysisMeasurement System Analysis
误差及能力分析
MSA 测量系统分析
纲要
2
1
概念和术语
3 MSA应用
测量系统分析的作用
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1 测量系统分析的作用
数据的质量
影响测量数据质量的原因
测量系统误差及其影响
测量系统分析的目的
MSA第四版主要变化
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思考？
• 什么是测量？
– 将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进行的比较
• 为什么我们需要测量数据？
– 我们使用测量数据来判断产品是否合格，制定有关过程管理的决策。
• 我接受这件产品吗？
• 过程是很好，还是需要进行调整？
• 我们对测量数据有什么期望？
– 准确性：数据必须告诉我们真相！
– 重复性：重复测量必须产生同样的结果！
– 再现性：结果不应该受检验员的影响。
• 什么是测量仪器？
– 用来进行测量的任何仪器。
• 什么是检验员（或者鉴定人）？
– 使用测量仪器进行测量的个人或装置
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数据的质量
二种类型的数据：
计量型数据——可连续取值的数据（如长度、温
度、重量等
计数型数据——不可连续取值的数据（如不合格
品率、废品数、虚焊点数等）
数据是测量的结果。
数据的作用：
合格判定
过程分析
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数据的质量
数据发挥应有的作用，需要高质量的数
据
数据的质量取决于从处于稳定条件下进行操作的测量
系统中，多次测量的统计特性，如：假设使用某一在
稳定条件下操作的测量系统对某一特定特性值进行了
几次测量，如果这些测量值均与该特性的参考值
（master value）“接近”），那么，数据的质量被
称为“高”；同样，如果部份或所有的测量值与参考
值相差“很远”，则数据的质量很“低”
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低质量数据的原因和影响
低质量数据的原因之一是测量变差太大
一组数据中的变差多是由于测量系统及其
环境的相互作用造成的。
如果相互作用产生的变差过大，那么数据
的质量会太低，从而造成测量数据无法利
用。
如：具有较大变差的测量系统可能不适合用于分析制造
过程，因为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
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测量系统的误差
测量系统误差可以分成五种类型：
偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性
对大多数测量过程而言，总测量变差通
常被描述为正态分布。
事实上，有一些测量系统并不是正态分布，如果仍假
设该测量系统为正态分布，MSA的分析方法可能会过高
评价测量系统误差;因此应充分识别和评价。
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Ⅰ不好的零件永远视为不好的零件
Ⅱ可能做出潜在的错误决定
Ⅲ好零件永远被视为好零件
“取伪”、“弃真”的过程发生在Ⅱ区域。
测量系统误差的影响
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从位置的角度去考虑，偏倚、线性、稳定
性为位置的误差，如图：
针对基准值的位移。
从宽度的角度去考虑，重复性、再现性为
宽度的误差。随着
宽度加宽，Ⅱ区域增
大。
测量系统误差的影响
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测量系统共有的统计特性
依据用途，每个测量系统可能要求具备不同
的统计特性，但以下几个特性应是所有的测量
系统共有的：
1.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由普通原因而不是由
特殊原因造成；
2.测量系统的变差必须小于制造过程的变
差；
3.测量系统的随机变差必须小于过程变差
和公差带两者中最小者，一般为其1/10。
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测量系统的接受准则
对测量系统予以接受的通用准则是：
低于10%的误差— 通常被认为是一个可接受的测
量系统。
10%到30%的误差—根据应用的重要性、测量装置
的成本、维修费用等，可能是可接受的。
大于30%误差—考虑为不可接受，应尽各种力量
以改进该测量系统。
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测量系统分析的目的
• 测量系统分析的目的是确定所使用的
数据是否可靠
• 测量系统分析还可以：
• 评估新的测量仪器
– 将两种不同的测量方法进行比较
– 对可能存在问题的测量方法进行评估
– 确定并解决测量系统误差问题
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MSA第四版的主要变化
与MSA第三版相比，手册的第四版没有发生显著的
变化，只是补充提示了某些分析方法，使读者更容易
理解，同时也对一些使用者的常犯错误做了重要的观
念澄清。
譬如：澄清MSA与校准的关系、更清晰地定义测量
决策、改进了偏倚和线性内容、重写了高级的MSA技
术（包括破坏性试验）、计数型分析的更新、测量的
不确定度和MSA、 APQP和MSA的关系等等。
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2 概念和术语
测量、量具、测量系统
分辨率、真值、基准值、偏倚
准确度、精确度
线性、稳定性
重复性、再现性
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测量（Measurement)：
被定义为“对某具体事物赋予数字（或数值），以表
示它们对于特定特性之间的关系”。这定义由
(1963)首次提出。赋予数字的过程被定义
为测量过程，而指定的数值被定义为测量值。
量具（Gage)：
是指任何用来获得测量结果的装置。经常是用在工厂
现场的装置，包括通/止规（go/no go device)。
概念和术语
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测量系统（Measurement System)：
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、环境和假设的集合；也就是说，用来获得
测量结果的整个过程。
我们可以将测量过程看成一个制造过程，其产生的输
出就是数值（数据）。这样看待一个测量系统是很有
用的，会使我们明白已经说明的所有的概念、原理和
工具。
概念和术语
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• 测量系统：不仅指量具。
– 测量系统包括：人（及其培训）、过程（测
量程序）、设备（量具或测量工具）、系统
的控制点、及所有这些因素的相互作用。
– 测量总偏差：
总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差
概念和术语
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分辨力Discrimination、可读性
Readability、分辨率Resolution
别名：最小可读单位、测量解析度、最小刻度极限或
探测的最小极限。
由设计所确定的固有特征。
一个仪器测量或输出的最小刻度单位。
通常被显示为测量单位。
10比1的比例法则。
概念和术语
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测量仪器分辨率
（测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%）
• 测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。
• 看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。测量分辨率描
述了测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。
部件A
部件B
部件A
部件B
A=
B=
A=
B=
因为上面刻度的分辨率比两个部件之间
的差异要大，两个部件将出现相同的测
量结果。
第二个刻度的分辨率比两个部件之间的
差异要小，部件将产生不同的测量结果。
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测量系统的有效分辨率（ discrimination）
要求不低于过程变差或允许偏差（ tolerance）的十分之一
零件之间的差异必须大于最小测量刻度
极差控制图可显示分辨率是否足够
– 看控制限内有多少个数据分级
不同数据分级(ndc)的计算为
零件的标准偏差/ 总的量具偏差* . 一般要求它大于5才可接受
直尺
卡尺
千分尺
.28
.279
.2794
.28
.282
.2822
.28
.282
.2819
.28
.279
.2791
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分辨率不足的表现
• 在过程变差的SPC极差图上可看出：
– 当极差图中只有一、二或三种可能的极差值
在控制界限内时。
– 如果及差图显示有四种可能的极差值在控制
界限内，且超过1/4以上的极差值为零。
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基准值（Reference value)
某一物品的可接受数值。
需要一个可操作的定义。
常被用来替代真值使用。
真值(True value)
– 理论上正确的值
– 国际度量衡标准
概念和术语
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准确度（Accuracy)
与真值或可接受的基准值“接
近“的程度。
测量的平均值是否与真值吻合?
偏倚（Bias)
观测到的测量值的平均值与基
准值之间的差值。
概念和术语
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精确度
（Precision)
每个重复读数之间的“接近
”程度。
是测量系统的随机误差所构
成。
概念和术语
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准确度和精确度
量具 A
量具 B
量具 C
A 具有最佳准确度
B 具有最佳精确度
C 的准确度好于B
比较比较AA和和CC的表现的表现
量具 A的均值
量具 B的均值
量具 C的均值
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稳定性(Stability)
随时间变化的偏倚值。
一个稳定的测量过程在位置方面
处于统计上受控状态。
别名：漂移（drift)
线性(linearity)
在量具正常工作量程内的偏倚变
化量。
多个独立的偏倚误差在量具工作
量程内的关系。
是测量系统的系统误差所构成。
概念和术语
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重复性
(Repeatability)
一个评价者使用一种测量仪器，对
同一零件的某一特性进行多次测量
下的变差。
是在固定的和已定义的测量条件下，
连续（短期内）多次测量中的变差。
通常被称为—设备变差 。
(Eguipment Variation)
反映了设备（量具）能力或潜能。
属系统内部变差。
概念和术语
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再现性(Reproducibility)
不同评价者使用相同的量具，
测量同一个零件的同一个特性
的测量平均值的变差。
通常被称为.—评价者变差
(Appraiser Variation)。
系统之间（条件）的 误差。
概念和术语
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量具的重复性和再现性
(Gage &R)
量具的重复性和再现性：测量系
统重复性和再现性的联合估计
值。
测量系统能力：取决于所用的方
法，可能包括或不包括时间的
影响。
概念和术语
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Gage R&R分析是用来分析测量系统的方法，目的
是确定测量某种东西时出现的波动（误差）的大
小和类型。
将“测量系统”看作是会给测量数据带来额外误
差的子过程，其目的就是使用误差尽可能小的测
量过程。
任何观测数据的误差，都是部件的实际误差和测
量系统误差的总和。
概念和术语
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过程变差剖析
长期
过程变差
短期 抽样产生
的变差
实际过程变差
稳定性 线性重复性 准确度
量具变差
操作员造
成的变差
测量误差
过程变差观测值
“重复性” 和 “再现性” 是测量误差的主要来源
再现性
过程变差
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3 MSA应用
偏倚、线性、稳定性、校准
重复性、再现性及其原因
MSA计划
计量型MSA
计数型MSA
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BIAS — 测量结果的平均值与参
考值的差异. 参考值（reference
-value）是一个预先认定的参考
标准. 该标准可用更高一级测量
系统测量的平均值来确定(例如：
高一级计量室)
观测平均值
参考值
偏倚BIAS
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MSA 测量系统分析
X1= X6=
X2= X7=
X3= X8=
X4= X9=
X5= X10=
同一操作者对同一工件测量
10次
如果参考标准是 . 过程变差为
=
Bias = =
% Bias=100[
表明 % 的过程变差是偏倚 BIAS
偏倚BIAS 实例:
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MSA 测量系统分析
• 偏倚也可以与过程的容差相比较
• 判断准确度的简单标准为.
– 小于过程变差或容差的 1%, 可认为是精确的.
– 大于过程变差或容差的 1% 则需要研究和调整测量系统,
或者临时用补偿值来修正以后的测量值
• 偏倚的研究还可以通过作图的方式来进行, 即作出直方图,
然后根据经验判断是否可以接受.
• 偏倚的研究还可以通过计算置信区间来判断是否可以接受
测量平均值 – 参考值
x (100)
容差宽度
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偏倚研究的分析
• 如果偏倚在统计上不等于0，检查是否存在以
下原因：
– 基准件或参考值有误—检查确定标准件的程序
– 仪器磨损—维修
– 仪器所测量的特性有误
– 仪器没有经过适当的校准—对校准程序进行评审
– 评价者使用仪器的方法不正确—对测量指导书进行
评审
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偏倚的调整
• 如果偏倚不等于零，应采用硬体修正法
和软体修正法对量具进行重新校准以达
到零偏倚；如果偏倚不能调整为零，通
过变更程序（每个读值根据偏倚进行修
正）还可继续使用该测量系统。由于存
在评价误差这一高度风险，因此这种方
法只能在取得顾客同意后方可使用。
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线性
• 在量具正常工作量程内的偏倚变化量
• 多个独立的偏倚误差在量具工作量程内
的关系
• 是测量系统的系统误差构成
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• 线性的探测通常在校准时进行
• 线性的好坏可以通过作图来显示
• 线性的研究也可以通过数据分析来进行, 即
用最小二乘法来计算最佳的拟合直线, 再用
假设检验来验证其线性是否可以接受.
线性分析
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线性误差的原因
• 造成线性误差的可能原因如下：
– 仪器需要校准，缩短校准周期
– 仪器、设备或夹具的磨损
– 维护保养不好—空气、动力、液体、过滤器、
腐蚀、尘土、清洁
– 基准的磨损或损坏，基准的误差—最小/最
大
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在一段时间内，测量结果
的分布无论是均值还是标
准偏差都保持不变和可预
测的
通过较长时间内，用被监
视的量具对相同的标准或
标准件的同一特性进行测
量的总变异来监视
可用时间走势图进行分析
稳定性（Stability）
时间-1
时间-2
时间
稳定性
量
值
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稳定性分析
• 确定参考值
• 长期测量：例如每班5次测20个班
• 做出稳定性的X-R控制图
• 如测量过程处于稳定状态，没有明显的
特殊原因结果发生，则判定稳定性合格。
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造成不稳定的可能因素
• 仪器需要校准，缩短校准周期
• 仪器、设备或夹具的磨损
• 正常的老化或损坏
• 维护保养不好：空气、动力、液体、过
滤器、腐蚀、尘土、清洁
• 基准的磨损或损坏，基准的误差
• 不适当的校准或使用基准设定
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造成不稳定的可能因素
• 仪器质量不好—设计或符合性
• 仪器缺少稳健的设计或方法
• 不同的测量方法—作业准备、载入、夹紧、技
巧
• 变形（量具或零件）
• 环境变化—温度、湿度、振动、清洁
• 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、
观测误差（易读性、视差）
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校 准
• 对比一个已知的真实值检查测量系统或
相对于一个已知的标准调整量具以至读
数正确。
• 所有的测量系统需要校准：
– 校准时可参考量具制造者的建议。
– 定期对操作员培训考核。
– 相关软件。
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精确性（重复性和再现性）
• 精确性—描述了测量系统的偏差
– 可重复性—偏差由量具本身造成；（测量系
统内部变差）
– 可再现性—偏差由测量者的技巧造成；（测
量系统之间或条件之间的变差）
测量系统精确性=重复性+再现性
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测量系统内在的变异
性
基于重复测量的数据，
用分组后组内的标准
偏差来估算
小于测量系统的总变
差
重复性：指同一 人使用同一测量
工具对同一对象（产品）的同一特性
进行多次测量中产生的变差，用于估
计短期的变差
Master Value
精确度：重复性
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造成重复性的可能原因
• 零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光
度、锥度、样本的一致性
• 仪器内部：维修、磨损、设备或夹具的失效、
质量或保养不好
• 标准内部：质量、等级、磨损
• 方法内部：作业准备、技巧、归零、固定、夹
持、点密度的变差
• 评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技
能或培训、意识、疲劳
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MSA 测量系统分析
造成重复性的可能原因
• 环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅
度波动
• 错误的假设—稳定，适当的操作
• 缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好
• 量具误用
• 失真（量具或零件）、缺乏坚固性
• 应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、
视差）
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MSA 测量系统分析
精确度：再现性
测量系统中操作员产生的
变异
基于不同操作者的测量数
据，按操作员分组，通过
组平均值的差来估。
应扣除量具的因素（组内
变差）
比测量系统总变差小
Inspector A
Master Value
Inspector B
Inspector C
Inspector A
Inspector B
Inspector C
再现性：指不同的人在对
同种特性进行测量时产生
的变差
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MSA 测量系统分析
造成再现性误差的潜在原因
• 零件之间（抽样样本）：使用相同的仪器、操
作者和方法测量A、B、C零件类型时的平均差
异
• 仪器之间：在相同零件、操作者和环境下使用
A、B、C仪器测量的平均值差异。注意：在这
种情况下，再现性误差通常还混有方法和/或操
作者的误差。
• 标准之间：在测量过程中，不同的设定标准的
平均影响。
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MSA 测量系统分析
造成再现性误差的潜在原因
• 方法之间：由于改变测量点密度、手动
或自动系统、归零、固定或夹紧方法等
所造成的平均值差异。
• 评价人（操作者）之间：评价人A、B、
C之间由于培训、技巧、技能和经验所造
成的平均值差异。推荐在为产品和过程
鉴定和使用手动测量仪器时使用这种研
究方法。
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MSA 测量系统分析
造成再现性误差的潜在原因
• 环境之间：在经过1、2、3等时段所进行的测
量，由于环境周期所造成的平均值差异。这种
研究常用在使用高度自动化测量系统对产品和
过程的鉴定。
• 研究中的假设有误
• 缺乏稳健的仪器设计或方法。
• 操作者培训的有效性。
• 应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、
视差）
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MSA 测量系统分析
测量系统分析计划
过程名称 分析项目
测量系统
偏倚 线性 稳定性 重复性 再现性 负责人/日期
卡尺
硬度仪
金相显微镜
万能材料试验机
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MSA 测量系统分析
MSA计划－选择测量系统
• 控制计划中的所有测量系统
• 同一类测量系统可选择代表性的
做：
同样测量设备且有同样的精度
一样的测量特性
接近的量程
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MSA 测量系统分析
• 确定要测量的对象
• 确定评价人的人数，抽样零件的数量
• 重复测量的次数
• 评价人的选择
• 样件的选择
• 仪器有足够的分辨率
• 盲测
MSA计划－准备工作
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MSA 测量系统分析
测量系统分析的两个阶段
• 阶段一：理解测量过程，确定它是否满
足要求？
– 第一阶段是验证测量系统是否满足其设计规
范要求。此外验证是否存在任何与测量相互
依赖的重要环境问题。
– 第一阶段验证的结果可能说明操作环境不会
对整个测量系统变差产生重大影响。另外，
与重复性和再现性要素相比较，测量装置的
偏倚和线性影响应该较小。
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MSA 测量系统分析
• 阶段二：随着时间推移，测量系统是否能持续
满足要求？
– 从阶段一所得到知识应该被用于改进第二阶段的测
量。例如，如果在整个测量系统变差中，重复性和
再现性的影响很大，那么在第二阶段中可能要周期
性简单地进行这两个因素的统计实验。
– 第二阶段是对变差的主要原因提供持续的监控，从
而说明测量系统是持续可信的，或随着时间的推移，
测量系统是否出现变坏的信号。
测量系统分析的两个阶段
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MSA 测量系统分析
连续变量测量系统分析
• 极差法：短期方法，快速的近似值
• 均值—极差法：长期方法，将变差分解
为重复性和再现性、但不确定两者的相
互作用。
• ANOVA分析法：标准的统计技术，可将
变差分为四类：零件、评价人、零件与
评价人之间的相互作用，以及量具造成
的重复误差。
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MSA 测量系统分析
平均范围 = = (2+1+1+2+1)/5 = 7/5 =
量具误差 = / *d = / * = * = * =
% Gage R&R = 量具误差Gage Error / 允差Tolerance = / 20 * 100 % = %
快速GR&R（极差法/短期模式）
d常数表
允差Tolerance = 20
= 最大值-最小值
R
R R
R
R
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MSA 测量系统分析
短期模式练习
Average range = R = ( + + + + )/____ = _____ / ___
Gage Error = / d * R = /______ * R = _____ * R = ____ * ____ = _____
% Gage R&R = Gage Error / Tolerance = _____ / _____ * 100 %) = ______%
Spec range = 185 - 215
2
5
1
4
3
3
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MSA 测量系统分析
量具 R&R 或 GRR
量具R&R是重复性和再
现性合成变差的一个估
计。换句话说，GRR等于
系统内部和系统之间的
方差的总和。
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MSA 测量系统分析
计量型数据的 均值-极差法
均值-极差（X-R）法是确定测量系统的重复性和再现性的数学方法，步骤如
下：
1 选择三个测量人（A, B,C）和10个测量样品。
• 测量人应有代表性，代表经常从事此项测量工作的QC人员或生产线人员
• 10个样品应在过程中随机抽取，可代表整个过程的变差，否则会严重影
响研究结果。
2 校准量具
3 测量，让三个测量人对10个样品的某项特性进行测试，每个样品每人测量
三次，将数据填入表中。试验时遵循以下原则：
• 盲测原则1：对10个样品编号，每个人测完第一轮后，由其他人对这10个
样品进行随机的重新编号后再测，避免主观偏向。
• 盲测原则2：三个人之间都互相不知道其他人的测量结果。
4 计算
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MSA 测量系统分析
•计算A测的所有样品
的总平均值XA。
•同样方法计算
RB, XB, RC, Xc
•对每个样品由三个人所测得的
9个测试值求平均值，
计算这些均值的极差Rp
•计算A对每个样品三次
测试结果的极差，
然后计算10 个样品
的极差的均值RA
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MSA 测量系统分析
R=(RA+RB+RC)/3
XDIFF=Max{XA,XB,XC}-Min{XA,XB,XC}
重复性--设备变差 EV=RK1
再现性--测验人变差 AV= (XDIFF K2)2-(EV2/nr)
过程变差 PV=RP K3
R&R= (EV2+AV2)
总变差 TV= (R&R2+PV2)
%EV=EV/TV
%AV=AV/TV
%R&R=R&R/TV
%PV=PV/TV
P/T=R&R/Tolerance
n=样品个数
r=每个人对每个样品的试验次数
r K1
2
3
K2
2
3
测试人数
n K3
7
8
9
10
K1=
*AV计算中，如根号下出现负值，AV取值0
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MSA 测量系统分析
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MSA 测量系统分析
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MSA 测量系统分析
% R&R Results
<5% 很好
£ 10% 好
10% – 30% 可以接受，视被测量特性的重要程度和
测量成本等因素而定。
> 30% 测量系统需要改进
Gage R&R 判断原则
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MSA 测量系统分析
如果重复性大于再现性，原因可能是：
• 仪器需要维修
• 可能需要对量具进行重新设计，以获得
更好的严格度
• 需要对量具的夹紧或固定装置进行改进
• 零件内变差太大
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MSA 测量系统分析
如果再现性大于重复性，原因可能是：
• 需要更好的对评价人进行如何使用和判
读该量具仪器的培训
• 量具校准，刻度不清晰
• 某种夹具帮助评价人更一致地使用量具。
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MSA 测量系统分析
短期与长期方法的比较
短期模式
用生产设备
用生产操作员
快速 - 只需几个样品(~5)
无反复（replicates）
估计总的变差(Total Gage
R&R)
不能区分 AV 和EV
不能指导改进的方向
可用于破坏性测试
长期模式
用生产设备
用生产操作员
较多样品 (>5)
要求反复 Replicates (~3)
估计总的变差 (Total Gage
R&R)
可以区分 AV 和EV
为测量系统的改进提供指
导
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MSA 测量系统分析
R&R 对产品决策的影响
下限
上限
上限下限
或
或
第II型错误：漏判，将不合格的判断成合格的
第I型错误：误判，将合格的判断成不合格的
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MSA 测量系统分析
R&R 对过程变差计算的影响
观测到的过程变差
实际的过程变差
测量系统的变差
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MSA 测量系统分析
R&R 对过程能力计算的影响
70% 60% 50%
40%
30%
10%
观察到的
实际的
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MSA 测量系统分析
练习：
选取一个实际案例，进行
R&R研究
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MSA 测量系统分析
NO-GO GO
Error
Operator 2
Operator 1
定性数据(Attribute Data)的R&R
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MSA 测量系统分析
• Go-No Go 数据模式
•人为因素主导，情况复杂
• 统计模型多种多样
• 统计学上各家争鸣，尚无定论
• 实践中采用何种形式，取决于实例与统计
模型的接近程度
计数型测量系统能力分析
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MSA 测量系统分析
• 对于以“是”和“不是”为计数基础的定性数据，
其 GR&R考察的概念是与定量数据一样的。但方
法上完全不同.
• 定性数据测量系统的能力取决于操作员判断的有
效性，即将“合格”判断成合格，将“不合格”
判断成不合格的程度.
计数型测量系统能力分析
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MSA 测量系统分析
• 有效性 Effectiveness(E) - 即判断“合格”与“不合格”的准确性
E= 实际判断正确的次数/可能判断正确的机会次数.
• 漏判的几率 Probability of miss(P-miss) - 将“不合格”判为合格的机
会
P(miss)=实际漏判的次数 / 漏判的总机会数.
• 误判的几率 Probability of false alarm(P-FA) - 将“合格”判为不合格
的机会.
P(false alarm)=实际误判次数 / 误判的总机会数.
• 偏倚 Bias(B) - 指漏判或误判的偏向.
B=P(false alarm) / P(miss)
B=1, 无偏倚
B>1, 偏向误判
B<1, 偏向漏判
计数型测量系统能力分析
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MSA 测量系统分析
样品大小的规定
样品的选择
• 由专家或可作标准的人员选定样品
• 1/3 合格
• 1/3 不合格
• 1/3 模糊 (50% 接近合格， 50% 接近不合格)
• 随机地给操作员检验.
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MSA 测量系统分析
实例:
• 由主管选取14 个样品（其中 8 个合格， 6 个不合格）
• 三个操作员对每个样品测三次
• 记录中 A= 接受（accept）， R= 拒收（reject）
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MSA 测量系统分析
计算判断的指标
检验结果总结
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MSA 测量系统分析
测量系统好坏的判据
E, P(FA), P(miss) and B
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MSA 测量系统分析
Kappa--如果不知道标准样品
Kappa 用来分析操作者之间的一致性, 但不说明真实的对错
Kappa=(Pobserved-Pchance)/(1-Pchance)
Pobserved为操作员实际判断一致的比例
=(Pass Pass+Fail Fail)/总的检验次数
Pchance 为在随机状态下操作员判断一致的机会
=[(Pass Pass+Fail Pass)*(Pass Pass+Pass Fail]/总检验次数之平方
+[(Pass Fail+Fail Fail)*(Fail Pass+Fail Fail)]/总的检验次数之方
对于两个操作员
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MSA 测量系统分析
例如两个检验员目测12来料样品
样品 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
QC1 P P P P P F P P P F P F
QC2 P P P F P F P P P F P F
P代表合格, F代表不合格
Pass Fail
Pass 8 0
Fail 1 3
Pobserved=(8+3)/12=11/12
Pchance=[(8+0)*(8+1)]/144
+[(1+3)*(0+3)]/144
=7/12
Kappa=(11-7)/(12-7)=
一般要求Kappa 大于, 小于则表示很差
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MSA 测量系统分析
计数型量具研究（小样法）
所谓计数型量具就是把每个零件同一个特定的限定值进行比较。
如果零件满足限定值就接受这个零件，反之拒绝这个零件。多数这
种类型的量具以一套标准零件为基础进行设定接收与拒绝。与计量
型量具不同的是，这个计数型量具不能指出一个零件有多好或多
坏，只能指出零件可接受或拒绝。
小样研究是通过选取20个零件来进行的。然后两位评价人以
一
种能防止评价人偏倚的方式两次测量所有零件。在选取的20个零件
中，一些零件会稍许低于或高于规范限值。如果所有的测量结果
（每个零件四次）一致，则接受该量具，否则应改进或重新评价该
量具。如果不能改进该量具，则不能接受并且应找到一个可接受的
替代测量系统。下面介绍一个计数型量具研究小样法的表格：
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MSA 测量系统分析
橡胶软管内径 通过/不通过塞规
A 评 价 人 B 评 价 人
1 2 1 2
1
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3
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5
6
7
8
9
10
11
12
13
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15
16
17
18
19
20
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计数型量具研究（小样法）
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MSA 测量系统分析
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