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1、MSA1计量型测量系统稳定性分析位置变差分析宽度变差分析重复性分析再现性分析偏倚分析线性分析稳定性分析MSA2稳定性时间1基准值时间2统计稳定性（稳定性、统计稳定性（稳定性、飘移）：飘移）： 测量系统在持续时间测量系统在持续时间内，测量同一基准或零件内，测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量的单一特性时获得的测量值的总变差。值的总变差。 它反映测量值的分布它反映测量值的分布规律是否随时间发生变化。规律是否随时间发生变化。 当测量值的分布规律当测量值的分布规律不随时间发生变化时，这不随时间发生变化时，这个测量系统就具有统计稳个测量系统就具有统计稳定性。定性。MSA3基准值观测平均值偏倚偏倚（B
2、 B）偏倚： 在测量系统具有统计稳定性的前提下，测量值分布的均值与基准值之间的距离。 MSA4真值偏倚偏倚基准值基准值无偏倚无偏倚有偏倚有偏倚线性：在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。线性可以线性：在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。线性可以 被认为是关于偏倚大小的变化被认为是关于偏倚大小的变化量程较低部位量程较低部位量程较高部位量程较高部位真值偏倚偏倚MSA5重复性重复性第二次测量第二次测量第一次测量第一次测量重复性是由重复性是由一个操作者一个操作者采用同采用同一种测量仪器一种测量仪器, ,多次测量同一零件的同多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值一特性时获得的测量值变差。变差。表现为
3、表现为“设备差设备差”MSA6操作者操作者C C操作者操作者B B操作者操作者A A再现性：由不同的操作者，再现性：由不同的操作者，采用相同的测量仪器，测量采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时，测同一零件的同一特性时，测量平均值的变差。量平均值的变差。再现性体现再现性体现“人差人差”。MSA71、处于统计控制状态，即只存在普通原因引起的变差。、处于统计控制状态，即只存在普通原因引起的变差。2、测量系统的变异性（、测量系统的变异性（Variability）小于过程变异性。）小于过程变异性。3、测量系统的变异性小于技术规范界限。、测量系统的变异性小于技术规范界限。4、测量增量（、测量增量（
4、increments）小于过程变异性和技术规范宽度）小于过程变异性和技术规范宽度 的的1/10。5、当被测项目变化时，测量系统统计特性的最大变差小于、当被测项目变化时，测量系统统计特性的最大变差小于 过程变差和规范宽度较小者。过程变差和规范宽度较小者。MSA8 测量系统必须处于统计稳定状态，也就是说，测量系统的测量系统必须处于统计稳定状态，也就是说，测量系统的 变差不受特殊原因支配变差不受特殊原因支配 1 1、一般说来，当没有数值（点）落在特殊原因区域内、一般说来，当没有数值（点）落在特殊原因区域内 时，测量系统便处于统计控制状态时，测量系统便处于统计控制状态 2 2、如果没有如、如果没有如S
5、PCSPC手册中描述的手册中描述的 数据趋势或偏移时，我们也可数据趋势或偏移时，我们也可 以认为是统计控制状态以认为是统计控制状态特殊原因区域特殊原因区域特殊原因区域特殊原因区域共同原因区域共同原因区域MSA9选取标准样本选取标准样本多次测量样本多次测量样本制作控制图制作控制图解释控制图解释控制图 应选择一个落在过程产品测应选择一个落在过程产品测量值中程数的产品作为研究的标量值中程数的产品作为研究的标准样本。具备预期测量的最低值、准样本。具备预期测量的最低值、最高值和中程数的标准样本是比最高值和中程数的标准样本是比较理想的。建议对上述每个标准较理想的。建议对上述每个标准样本分别进行测量和作出控
6、制图。样本分别进行测量和作出控制图。MSA10制作控制图制作控制图解释控制图解释控制图多次测量样本多次测量样本选取标准样本选取标准样本 周期性周期性( (每天或每周等每天或每周等) )地对标准地对标准样本测量多次样本测量多次, , 一般为一般为3 3 到到5 5 次。子次。子组容量及其采集周期的选择应该取决组容量及其采集周期的选择应该取决于测量系统的情况，例如需要进行重于测量系统的情况，例如需要进行重新标定或维修的周期是多长、该测量新标定或维修的周期是多长、该测量系统使用的频繁程度如何、工作条件系统使用的频繁程度如何、工作条件的紧张程度如何，等。应该在每天的的紧张程度如何，等。应该在每天的不同
7、时间测取读数，以反映该测量系不同时间测取读数，以反映该测量系统实际使用时的情况，例如预热、环统实际使用时的情况，例如预热、环境温度、湿度等的影响。境温度、湿度等的影响。MSA11解释控制图解释控制图选取标准样本选取标准样本制作控制图制作控制图多次测量样本多次测量样本稳定性的均值极差图6.36.05.7样本均值子组0515202510UCL=6.297Mean=6.021LCL=5.7461.00.50.0样本极差R=0.47792ULC=1.01LCL=0MSA12计量型控制图X Bar - R零件编号：零件名称（产品）：操作（过程）：上下偏差：操作者：量具：测量单位：日期1234567891
8、0111213141516171819202122232425时间10:00?测量数据(mm)4.99 5.02 5.02 4.99 5.00 5.02 5.02 5.02 5.01 5.00 5.00 5.01 5.01 5.01 5.00 5.00 4.99 5.00 5.00 5.01 5.01 5.00 5.02 5.02 5.00 5.01 5.02 5.02 5.00 5.00 5.00 5.00 5.00 5.00 5.01 5.02 5.02 5.02 5.02 5.01 5.01 5.01 5.00 5.01 5.01 5.00 5.01 5.04 5.03 5.01 5.0
9、0 5.01 5.03 5.00 5.00 5.00 5.00 5.00 5.00 5.02 5.02 5.02 5.03 5.03 5.01 5.02 5.02 5.02 5.02 5.02 5.02 5.03 5.02 5.03 5.01 平均值5.00 5.02 5.02 5.00 5.00 5.01 5.01 5.01 5.00 5.01 5.01 5.02 5.02 5.02 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.03 5.03 5.01 极差0.02 0.01 0.01 0.01 0.00 0.02 0.02 0.02 0.01 0.0
10、2 0.02 0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 0.03 0.02 0.02 0.01 0.02 0.03 0.02 0.01 0.01 例子：某标准件尺寸要求为例子：某标准件尺寸要求为5+/-0.05mm，采用千分尺进行测量，为进行该，采用千分尺进行测量，为进行该测量系统稳定性分析，取一标准件，每天同一质检员采用同一千分尺对其测量系统稳定性分析，取一标准件，每天同一质检员采用同一千分尺对其进行测量，每次测量进行测量，每次测量3个数据，连续测量个数据，连续测量25组。具体数据见下表：组。具体数据见下表：MSA131、打开、打开Minitab，建立工作表，建立工作表如图所示：图表
11、的所有观测值如图所示：图表的所有观测值均在一列中均在一列中MSA142、选择统计、选择统计 控制图控制图 子组的变量控子组的变量控制图制图 Xbar-R。如图示：如图示：1、选择：图表的所有观测、选择：图表的所有观测值均在一列中。值均在一列中。2、在子组大小中，输入、在子组大小中，输入 3。3、双击左侧、双击左侧“检测值检测值”，到右侧空白处。到右侧空白处。4、根据需要点击其他选项，、根据需要点击其他选项，填充相关内容，如填充相关内容，如“标签标签”选项，也可不管；选项，也可不管；5、点击、点击“确定确定”。MSA153、点击、点击“确认确认”后生成控制图后生成控制图如图示：如图示：1、其中控
12、制图中、其中控制图中上半部分为均值上半部分为均值图，下半部分为图，下半部分为极差图；极差图；2、分析控制图，、分析控制图，判定是否处于统判定是否处于统计稳定性，详细计稳定性，详细参考参考SPC相关法则；相关法则；3、一般至少满足、一般至少满足均值、极差图所均值、极差图所有点都在控制限有点都在控制限内，且平均极差内，且平均极差不能超出公差不能超出公差（0.05mm)控制要控制要求求.MSA16 若控制图显示失控，应该调查、研究在与失控点相对应的时间内所出现的特殊原因，并予以消除，使其不再出现。然后，再作控制图检验纠正效果，直至控制图受控。 一般地，在R 图受控的情况下，再检查X图，直至R 图以及
13、X图都受控为止。MSA17选取标准样本选取标准样本确定基准值确定基准值测量样件测量样件计算、作图计算、作图判断判断v随机抽取基准值不同的五个零件（包括量具的全程）。v用全尺寸检验测量每个零件以确定其准值并确认了包括量具的操作范围。v通常用这个仪器的操作者中的一人测量每个零件m10次。MSA18测量样件测量样件计算、作图计算、作图判断判断确定基准值确定基准值选取标准样本选取标准样本v 把5个样件送到一个比待分析的测量系统更高级别的测量系统上，对每一个样件分别进行多次测量（10），分别取其平均值，得到5个基准值。MSA19计算、作图计算、作图判断判断选取标准样本选取标准样本测量样件测量样件确定基准
14、值确定基准值v 使用待分析的测量系统对5个样件分别进行多次重复测量（10），记录测量结果；MSA20判断判断选取标准样本选取标准样本确定基准值确定基准值计算、作图计算、作图测量样件测量样件v 计算零件每次测量的偏倚，以及每个零件的偏倚平均值v用下面等式计算和画出最佳拟合线和置信带。v对于最佳拟合直线，用公式：yi=axi+bvxi =基准值vyi=偏倚平均值v这里xi是基准值， yi是偏倚均值，用下列公式求出a、b和s。va=(xy-xy/gm)/x2-(x)2/gmvb=y-axvs= (yi2-b yi-a xiyi)/(gm-2)1/2MSA21判断判断选取标准样本选取标准样本确定基准值
15、确定基准值计算、作图计算、作图测量样件测量样件v对于给定的x0，画出a水平的置信带v低值：b+ax0-t1-a/2(gm-2)s/nv高值：b+ax0+t1-a/2(gm-2)s/nv其中1/n=1/gm+(x0-x)2/ (xi-x)21/2v画出“偏倚=0”线，评审该图指出特殊原因和线性的可接受性。v判断v“偏倚=0”线必须完全在拟合线置信带以内。MSA22实例实例:(1) (1) 测量数据测量数据零件零件 1 2 3 4 5 基准值基准值 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00试试 验验 次次 数数 1 2.70 5.10 5.80 7.60 9.10 2 2.50 3.90
16、 5.70 7.70 9.30 3 2.40 4.20 5.90 7.80 9.50 4 2.50 5.00 5.90 7.70 9.30 5 2.70 3.80 6.00 7.80 9.40 6 2.30 3.90 6.10 7.80 9.50 7 2.50 3.90 6.00 7.80 9.50 8 2.50 3.90 6.10 7.70 9.50 9 2.40 3.90 6.40 7.80 9.6010 2.40 4.00 6.30 7.50 9.2011 2.60 4.10 6.00 7.60 9.30 12 2.40 3.80 6.10 7.70 9.40零件平均值零件平均值 2.4
17、9 4.13 6.03 7.71 9.38基准值基准值 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00偏倚偏倚 +0.49 +0.13 +0.03 -0.29 -0.62极差极差 0.4 1.3 0.7 0.3 0.5MSA231、打开、打开Minitab，建立工作表。，建立工作表。如图示：如图示：1、部件号：输入包含部件名或部件、部件号：输入包含部件名或部件号的列。号的列。 2、参考值：输入包含参考值的列。、参考值：输入包含参考值的列。 3、测量数据：输入包含实测测量值、测量数据：输入包含实测测量值的列。的列。 4、过程变异（可选）：输入过程标、过程变异（可选）：输入过程标准差。您可以从
18、准差。您可以从“量具量具 R&R 研究研究 - 方差分析方差分析”方法的输出中方法的输出中“6 * SD”列列的的“总变异总变异”行获得过程标准差，也行获得过程标准差，也可以输入已知值（可以输入已知值（6 * 历史标准差）。历史标准差）。 MSA242、选择统计、选择统计-质量工具质量工具-量具研究量具研究-量具线性和偏移研究。量具线性和偏移研究。如图示：如图示：1、在部件号中，输入部、在部件号中，输入部件（零件号）；件（零件号）；2、在参考值中，输入主、在参考值中，输入主要参考值（基准值）；要参考值（基准值）； 3、在测量数据中，输入、在测量数据中，输入响应响应(测量值）；测量值）；4、在过
19、程变异中，输入、在过程变异中，输入 过程变异值（可使用方过程变异值（可使用方差分析法从量具差分析法从量具 R&R 研研究中获得，可空白）；究中获得，可空白）；MSA253、在上图对话框中，根据需要点击其他选项，如、在上图对话框中，根据需要点击其他选项，如“量具信息量具信息”。如图示：如图示：1、量具名称：键入、量具名称：键入量具量具 的名称；的名称；2、研究日期：键入日期；、研究日期：键入日期；3、报表人：键入报告研、报表人：键入报告研究信息的人员的姓名；究信息的人员的姓名；4、量具公差：键入、量具公差：键入量具量具公差公差 ； 5、其他：键入任何其他、其他：键入任何其他注释；注释；6、点击、
20、点击“确定确定”。MSA264、在上图对话框中，根据需要点击其他选项，如、在上图对话框中，根据需要点击其他选项，如“选项选项”。如图示：如图示：1、重复性标准差的估计方法、重复性标准差的估计方法样本极差：选择此项可使用样样本极差：选择此项可使用样本极差来估计重复性标准差。本极差来估计重复性标准差。样本标准差：选择此项可使用样本标准差：选择此项可使用样本标准差来估计重复性标准样本标准差来估计重复性标准差。差。 2、标题：输入替换图形输出、标题：输入替换图形输出中默认标题的新标题。中默认标题的新标题。3、点击、点击“确定确定”。MSA275、相关信息填充完毕后，回到对话框量具线性和偏移研究，点击、
21、相关信息填充完毕后，回到对话框量具线性和偏移研究，点击“确定确定” 。如图示：如图示：1、线性百分率、线性百分率（斜率（斜率 * 100 的的绝对值）是绝对值）是 13.2，这表示量具线性这表示量具线性占整个过程变异占整个过程变异的的 13%。2、参考值的偏、参考值的偏倚百分率是倚百分率是 0.3，这表示量具偏倚这表示量具偏倚占整个过程变异占整个过程变异的比率小于的比率小于 0.3%。MSA28选择交叉或嵌套分析法的原因：量具重复性和再现性研究确定观测到的过程变异中有多少是因测量系统变异 所致。使用 Minitab 可以执行交叉或嵌套量具 R&R 研究。 当每个部件由每个操作员多次测量时，请使
22、用量具 R&R 研究（交叉）。 当每个部件只由一名操作员测量（如在破坏性试验 中）时，请使用量具 R&R 研究（嵌套）。在破坏性试验中，测量特征在测量过程后与其在开始时不同。撞击试验即是破坏性试验的一个例子。选择交叉或嵌套选择交叉或嵌套如果需要使用破坏性试验，必须能够假定一批中所有部件的相同程度足够高，以致于可以把它们当作是同一部件。如果无法做该假定，则一批中部件之间的变异将掩盖测量系统变异。 如果可以做该假定，那么，是选择交叉量具 R&R 研究还是嵌套量具 R&R 研究进行破坏性试验取决于测量过程的设置方式。如果所有操作员都测量每一批部件，则使用量具 R&R 研究（交叉）。如果每个批次只由一
23、名操作员测量，则必须使用量具 R&R 研究（嵌套）。实际上，只要操作员测量独特的部件，就属于嵌套设计。MSA29如果 %研究变异研究变异 列（%公差公差、%过程过程）中的合计量具 R&R 贡献： 小于 10% - 则测量系统可接受。 在 10% 到 30% 之间 - 则测量系统是否可接受取决于具体应用、测量设备 成本、维修成本或其他因素。 大于 30% - 则测量系统不可接受，并应予以改进。 如果查看 %贡献贡献 列，则相应的标准为： 小于 1% - 测量系统可接受。 在 1% 到 9% 之间 - 测量系统是否可接受取决于具体应用、测量设备成本、维修成本或其他因素。 大于 9% - 则测量系统
24、不可接受，并应予以改进。 汽车工业行动组织 (AIAG ) 建议，当类别数小于 2 时，测量系统对于控制过程毫无价值，因为无法区分各个部件。当类别数为 2 时，数据可分为两组，如高和低。当类别数为 3 时，数据可分为三组，如高、中、低。5 或更高的值表明测量系统可接受。MSA30例子：细纱例子：细纱tex检测系统重复性与再现性分析检测系统重复性与再现性分析在此示例中，选取在此示例中，选取E225代表整个过程变差的五个管纱作为样品，三名操作代表整个过程变差的五个管纱作为样品，三名操作员中的每一名分别将五批不同的管纱测量了两次，总共测量了员中的每一名分别将五批不同的管纱测量了两次，总共测量了 30
25、 次。每次。每次测试都在同一管纱上重新绕取样品，则每个测试用的次测试都在同一管纱上重新绕取样品，则每个测试用的tex小样对于操作小样对于操作员而言都是唯一的，不会有两名操作员测量同一小样，既考虑进来取样过员而言都是唯一的，不会有两名操作员测量同一小样，既考虑进来取样过程认为此测试是破坏性测试。选定量具程认为此测试是破坏性测试。选定量具 R&R 研究（嵌套）以确定实测过研究（嵌套）以确定实测过程变异有多少是由于测量系统变异导致的。程变异有多少是由于测量系统变异导致的。 量具/测试方法名称玻璃纤维细纱TEX检测分析日期2014.5.1分析人王薇原始数据TEX值批次测试员TEX值批次测试员TEX值批
26、次测试员22.63A程丽蓉22.62A周怀丽22.59A陈华珍22.56A程丽蓉22.65A周怀丽22.63A陈华珍20.59B程丽蓉20.62B周怀丽20.5B陈华珍20.54B程丽蓉20.55B周怀丽20.48B陈华珍22.94C程丽蓉22.9C周怀丽22.89C陈华珍22.92C程丽蓉22.97C周怀丽22.95C陈华珍21.78D程丽蓉21.7D周怀丽21.69D陈华珍21.77D程丽蓉21.65D周怀丽21.73D陈华珍23.54E程丽蓉23.6E周怀丽23.49E陈华珍23.48E程丽蓉23.52E周怀丽23.57E陈华珍MSA311、打开、打开Minitab，建立工作表。，建立工
27、作表。如图示：如图示：1、如图所示：大体可分为如图所示：大体可分为3列，列，“部件号部件号”列、列、“检测员检测员”列、列、和和“检测值检测值”列；列；2、部件号为测量数据所对应的、部件号为测量数据所对应的序号，此处为序号，此处为A-E循环排列；循环排列；3、姓名为三个人，也是与测量、姓名为三个人，也是与测量数据相对应；数据相对应；4、数据部分是将上表中的所有、数据部分是将上表中的所有数据按照顺序排为一列。数据按照顺序排为一列。MSA322、选择统计、选择统计 质量工具质量工具 量具研究量具研究 量具量具 R&R 研究（嵌套）研究（嵌套）如图示：如图示：1、部件号或批号：输、部件号或批号：输入
28、包含部件名入包含部件名/号或批号或批名名/号的列。号的列。2、操作员：输入包含、操作员：输入包含操作员姓名或编号的操作员姓名或编号的列（可选）。列（可选）。3、测量数据：输入包、测量数据：输入包含实测测量值的列。含实测测量值的列。MSA332、在上图对话框中，根据需要点击其他选项，如、在上图对话框中，根据需要点击其他选项，如“量具信息量具信息”。如图示：如图示：1、量具名称：键入量具、量具名称：键入量具 的名称。的名称。2、研究日期：键入日期。、研究日期：键入日期。3、报表人：键入报告研、报表人：键入报告研究信息的人员的姓名。究信息的人员的姓名。4、量具公差：键入量具、量具公差：键入量具公差公
29、差 。 5、其他：键入任何其他、其他：键入任何其他注释。注释。MSA343、在上图对话框中，根据需要点击其他选项，如、在上图对话框中，根据需要点击其他选项，如“选项选项”。如图示：如图示：1、变异：输入要在会话窗口输出的研究变异、变异：输入要在会话窗口输出的研究变异 列中使用的列中使用的倍数。默认倍数是倍数。默认倍数是 6，这是捕获过程测量的，这是捕获过程测量的 99.73% 所需所需的标准差个数。的标准差个数。2、过程公差：输入已知公差极差（规格上限、过程公差：输入已知公差极差（规格上限 - 规格下限）、规格下限）、规格下限或规格上限。规格下限或规格上限。“%公差公差”列将显示在会话窗口输列
30、将显示在会话窗口输出底部的表中或变异图的分量中。此列显示每个方差分量出底部的表中或变异图的分量中。此列显示每个方差分量 占过程公差的百分比。占过程公差的百分比。 输入至少一个规格限输入至少一个规格限规格下限：只有规格下限时选择此项。输入规格下限的值。规格下限：只有规格下限时选择此项。输入规格下限的值。 规格上限：只有规格上限时选择此项。输入规格上限的值。规格上限：只有规格上限时选择此项。输入规格上限的值。规格上限规格上限 - 规格下限：如果既有规格上限又有规格下限，规格下限：如果既有规格上限又有规格下限，并且不关心计算产品错误分类（将不合格产品归入合格产并且不关心计算产品错误分类（将不合格产品
31、归入合格产品一类，或将合格产品归入不合格产品一类）的概率，请品一类，或将合格产品归入不合格产品一类）的概率，请选择此项。输入规格限制之间的差值。这也称为选择此项。输入规格限制之间的差值。这也称为“公差极公差极差差”。3、在单独的图页上绘制图表，每页一张图：选中此项可、在单独的图页上绘制图表，每页一张图：选中此项可单独显示每个图形。默认情况下，量具单独显示每个图形。默认情况下，量具 R&R 研究在一个研究在一个窗口中形成一个窗口中形成一个 6 图形的布局。图形的布局。 4、标题：输入替换图形输出中默认标题的新标题。、标题：输入替换图形输出中默认标题的新标题。 MSA354、相关信息填充完毕后，回
32、到对话框量具、相关信息填充完毕后，回到对话框量具 R&R 研究（嵌套），研究（嵌套）， “确定确定” MSA36TEX 的量具的量具 R&R（嵌套）：（嵌套）： 1、合计量具、合计量具 R&R贡献率：贡献率：0.11%，小于，小于1%，表明测量系统，表明测量系统可接受。可接受。2、来自部件间的贡献百分比、来自部件间的贡献百分比 (99.89) 大于合计量具大于合计量具 R&R 的贡的贡献百分比献百分比 (0.11)。这表明大部分变。这表明大部分变异是由于部件间的差异所致。异是由于部件间的差异所致。3、合计量具、合计量具 R&R %研究变异：研究变异：3.31%，小于，小于10%，表明测量系，表
33、明测量系统可接受。统可接受。4、可区分类别数为、可区分类别数为42，大于，大于5，表明测量系统可接受。表明测量系统可接受。MSA37如图示：如图示：1、根据分析结果完善分、根据分析结果完善分析报告。析报告。2、若分析结果显示测量、若分析结果显示测量系统不可接受，则根据系统不可接受，则根据控制图情况详细分析可控制图情况详细分析可能引起的原因，整改后能引起的原因，整改后再重新测评，直到测量再重新测评，直到测量系统改进至可接受为止。系统改进至可接受为止。MSA38方法一：方法一：Minitab 量具量具R&R（交叉）分析（交叉）分析与量具与量具R&R（嵌套）分析方法近似（嵌套）分析方法近似方法二：方法二：GR&R标准数据表分析标准数据表分析MSA39MSA40MSA41MSA42MSA43 稳稳 定定 性性 线线 性性 GR & R GR & R 控制图、方差分析控制图、方差分析 当测量系统间歇使用或较长时间不用后当测量系统间歇使用或较长时间不用后做分析做分析在量程范围内至少要做两次或三次偏倚在量程范围内至少要做两次或三次偏倚分析分析对相同样件做重复测量的工业测量系统对相同样件做重复测量的工业测量系统用于分析异常或过大的变差用于分析异常或过大的变差