MSA分析

MSA（Measurement System Analyse）

1. MSA手册目的：为评估测量系统的质量提供指南。
2. 测量数据的用途：

指导过程调整。
确定变数之间的相互关系。（例如：回归分析）

1. 测量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，是测量系统质量的决定因素。通常用的测量系统的统计特性有偏倚和变差，用于描述测量数据质量：

偏倚

bias

数据值相对于参考（基准）值的位置


变差

variance

数据的分布宽度（spread）

1. 数据的质量可用“高”和“低”表示。低质量数据最普遍的原因之一是变差太大。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。如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会太低，从而造成测量数据的无法利用。

例如：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。

1. 管理一个测量系统的许多工作集中在监视和控制其变差，其他的还需要把重点集中在了解测量系统与其环境的相互作用，以便获得可接受质量的数据。
2. 测量系统定义：

用来获得测量结果的整个过程（可以将其看作一个制造过程）。
测量系统包括：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。

1. 相关概念：

基本的设备

分辨力（Discrimination）/
可读性(Readability)/
解析度(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。


有效解析度
（Effective Resolution）

特定条件下，一个测量系统对过程变差的敏感度。
可以导致测量有用的输出信号的最小输入。
通常被描述为一种测量单元。


参考值
(Reference Value)

某一物品的可接受数的值。
需要一个可操作的定义。
常被用来替代真值使用。


真值
（True Value）

某一物品的真实数值。
不可知且无法知道的。


位置变差

准确度
（Accuracy）

与真值或可接受的参考值“接近”的程度。


偏倚
(Bias)

观测到测量值的平均值与参考值之间的差值。
是测量系统的系统误差所构成。


稳定性（Stability）
别名：漂移（Drift）

随时间变化的偏倚值。
一个稳定的测量过程在位置方面是处于统计上受控状态。


线形(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。


宽度变差

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。


重复性
(Repeatability)

一个评价人使用一件测量仪器，对同一零件的某一特性进行多次测量下的变差。
或称EV（Equipment Variation）设备变差。
系统内部变差。


再现性
(Reproducibility)

不同评价人使用相同的量具，测量一个零件的一个特性的测量平均值的变差。
或称AV（Appraiser Variation）评价人变差。
系统之间的误差。


GRR

测量系统重复性和再现性联合估计值。


测量系统能力
（Capability）

测量系统变差的短期估计值


测量系统性能
(Performance)

测量系统变差的长期估计值


敏感度
(Sensitivity)

能导致可探测到的输出信号的最小输入。
测量系统对被测特性变化的感应度。
通常被描述为测量单元。


一致性
（Consistency）

随时间重复性变化的程度。
一致的测量过程是在宽度（变差）方面处于统计上受控状态。


均一性
（Uniformity）

在正常工作范围内重复性的变化
重复性的同义词


系统变差

能力
（Capability）

短期内读数的变化量


性能
（Performance）

长期读数的变化量，以总变差为基础


不确定度
（Uncertainty）

有关被测值的数值估计范围，相信真值都被包括在范围内。
测量系统的总变差的所有特征是假设该系统稳定并且一致。

理想的测量系统：零变差、零偏倚，及对其所测量的产品被错误分析的可能性为零。

注意区别：测量值、参考值、真值。

1. 测量的可追溯性，可包括以下两种追溯：

a. 追溯至国家或国际标准。
b. 追溯到顾客和供方双方同意的参考值或“一致的标准”。
上述两种追溯有互相不一致的地方，但最终要确保测量能追溯到满足顾客需求的程度。

1. 长度测量的可追溯性链举例：

国家
标准





参考标准





工作标准





生产用量具







波长的标准



雷射光测量仪

三坐标测量仪


固定量具








相互标准的比较测定仪


标准块规/比较测定仪

块规

千分尺

1. “好”的测量系统的基本特征：

a. 具有足够的分辨力和敏感度：
测量的增量应该小于测量目的相应的过程变差或规范限值。通常被称为10比1原则，也就是说仪器的分辨力应该能将公差（或过程变差）划分成10等份或者更多。这比例规则的意图是为选择量具时的一个实际最先遵守的原则。
b. 测量系统应处于统计受控状态：
这意味着在重复测量条件下，测量系统中的变差只能由普通原因造成，而不能由特殊原因造成。这种情况可称之为具有统计的稳定性，并且可以透过控制图法最佳地进行评价。
c. 为了产品控制，测量系统的变差必须小于规范限值。以特性的公差来评估测量系统。
d. 为了过程控制，测量系统的变差应该能证明具有有效的解析度（分辨力），并且小于制造过程的变差。6σ过程变差和/或MSA研究中的总变差可用来评估测量系统。
² 测量系统的最大（最坏）的变差必须小于过程变差或规范限值。

1. 测量系统误差模型6大影响因素：S.W.I.P.E

S

Standard

标准




W

Work Part

工作件（即零件）




I

Instrument

仪器




P

Person/Procedure

人/程序




E

Environment

环境


测量系统误差：
测量系统所有变差来源的累积后果通常被称为测量系统误差，或称“误差”。

1. 测量系统输出的关注点：（测量系统对决策的影响）

原理

关注点

测量系统误差风险

改进


产品控制

零件是否在指定的范围内？（确定零件是否可接受或将零件分类）

第I类错误（制造者风险）
第II类错误（顾客风险）

改进生产过程
改进测量系统


过程控制

过程变差是否稳定并可接受？零件的变差是否由过程中的普通原因还是特殊原因造成的？

将普通原因识别为特殊原因
将特殊原因识别为普通原因

1. 观察到的过程变差包括过程实际变差和测量系统的变差。即观测到的过程能力结合了实际过程能力加上测量过程造成的误差。

（Cp观）-2=（Cp实）-2+（Cp测）-2
例如：





GRR

实际过程Cp

观测到的过程Cp


10%

2.0

1.96


30%

2.0

1.71


60%

2.0

1.28
虽然观测到的过程Cp有差异，但是引起差异的原因并不是实际过程本身，实际过程的Cp始终是2.0，根本原因是由于测量系统的变差引起。如果不了解这些情况，去寻找过程什么地方出错了的努力是白费的。

1. 漏斗试验
2. 采用本方法开发测量系统的原则：（不是所有的产品和过程特性都要求用如此复杂的方法来开发测量系统）

a. 被测特性是否已在控制计划中注明。
b. 或者是否对产品或过程的接受决定的一个重要特性。
c. 还可根据对某特定尺寸的制定公差等级来决定。
d. 在任何情况下，常识就是指导方针。

1. GD&T：几何尺寸与公差

G：Geometry 几何
D：Dimension 尺寸
T：Tolerance 公差

1. 评估测量系统必须考虑点：

a. 测量系统必须证明有足够的敏感度。
首先，要有足够的分辨力，应用10：1原则。
第二，具有有效的解析度，确定测量系统具有足够的敏感度检测出产品和过程变差。
b. 测量系统必须稳定。
测量系统变差仅由普通原因而不由特殊原因产生。
c. 统计的特性（误差）要一直保持在期望的范围内，并且足以满足测量的目的（产品控制或过程控制）

1. 测量系统分析的对象为测量系统的变差（测量系统误差），变差分为2大类，5小类：

位置变差

偏倚

观测到测量值的平均值与参考值之间的差值。


稳定性（漂移）

稳定性是随时间变化的偏倚


线形

线性是量程范围内的偏倚变化


宽度变差

重复性




再现性


注：
a. 当你判断某测量系统的位置变差不能被忽略时，就需要研究偏倚，如果测量行为与时间相关就需要研究随时间变化的偏倚，如果某装置需要使用的范围覆盖了某一段量程或全量程，那么就需要研究其工作量程内的偏倚。
b. 企业一般只做GR&R。线性，偏倚，稳定性可以通过外部计量来获得。所以量具使用前先做外部计量，合格后做GR&R。如果都合格就能正常使用。
对计量型的测量系统进行稳定性、偏倚、线性、R＆R分析; 对计数型进行评价一致性分析（KAPPA）。

MSA规定的R&R接收准则一般三种情况:a、R＆R低于10%的误差，则测量系统可接受；b、R＆R在10%~30%之间，可根据应用的重要性，量具成本，维修费用判定是否可接受；c、R＆R大于30%，则测量系统不可接受，需要改进。
由测量系统对过程进行划分的区别分类数ndc要能大于或等于5

1. 测量不确定度-----用于描述一测量值质量的术语。

不确定度是对一指定的测量结果范围的描述，在特定的置信度水准内，预期的包含了实际的测量结果的范围。不确定度是测量可靠性的一种量化的表达。简单表达为：
测量实际值=测量观测值（结果）±U
U=k*Uc
U：表示被测物和测量结果的“扩展不确定度”。
Uc：组合的标准误差（组合标准差）。包括测量过程中所有重大变差的要求。
K：涵盖常数。
比较：




区别


MSA

专注于理解某测量过程、确定过程中误差大小，并评估测量系统是否适用于成品和过程的控制


不确定度

提升理解和改进（减少变差）。不确定度是测量值的范围、通过一个置信度区间的定义、与测量结果相关，并预期包括测量的真值。
不确定度简单说其实就是对自己检测数据的一个可靠性的评估,举例来说,一个量块其实测数据为20mm,不确定度为0.1mm,是指根据自己检测能力其真值应位于(19.9-20.1)之间,不确定度越小,其检测能力越高!
测量的目的是为了确定被测量的量值。测量结果的质量是量度测量结果可信程度的最重要的依据。测量不确定度就是对测量结果质量的定量表征，测量结果的可用性很大程序程度上取决于其不确定度的大小。所以，测量结果表述必须同时包含赋予被测量的值及与该值相关的测量不确定度，才是完整并有意义的。
从词义上理解，“不确定度”即怀疑或不肯定，因此，广义上说，测量不确定度意味着对测量结果可信性、有效性的怀疑程度或不肯定程度。实际上，由于测量不完善和人们认识的不足，所得的被测量值具有分散性、即每次测得的结果不是同一值，而是以一定的概率分散在某个区域内的多个值。
测量不确定度表明赋予被测量之值的分散性，是通过对测量过程的分析和评定得出的一个区间。测量误差则是表明测量结果偏离真值的差值。经过修正的测量结果可能非常接近于真值（即误差很小），但由于认识不足，人们赋予它的值却落在一个较大区间内。
为了表征赋予被测量之值的分散性，测量不确定度往往用标准差来表示。以标准差表示的测量不确定度，称为标准不确定度。用符号u表示，这不是由测量标准引起的不确定度，而是指不确定度以标准差来表征被测量之值的分散性。
由于测量结果的不确定度往往由许多原因引起，对每个不确定度来源评定的标准差，称为标准不确定度分量。标准不确定度分量有两类评定方法，即A类和B类。用对观测列进行统计分析的方法来评定标准不确定度，称为不确定度的A类评定。用不同于对观测列进行统计分析的方法来评定标准不确定度，称为不确定度的B类评定。
所谓A类评定、B类评定，仅仅是方法的不同，与要评定的不确定度是由随机效应引起的还是由系统效应引起的并无直接关系。
不确定度其实是指的“测量不确定度”，可不是什么量具的不确定度，它的定义是：表征合理地赋予被测量值的分散性与测量结果相联系的参数。从广义上说就是对测量结果的有效性、可信性的怀疑程度或不肯定度。测量不确定度是表示测量结果的分散程度。测量的结果误差是可以修正的,但测量不确定度不能修正。他是量值传递过程中带来的。比如:你去送检,上级标准器测量有分散,检定过程中读数重复性引入的不确定,分辨力引入的不确定等等!
一般证书上给出的不确定度都是测试结果的不确定度，他表示的是一种检定校准的技术力量。不确定度越小，表示测量受各方面的影响越小。
在我们生活生产中接触到的量值都是有不确定度的，就算是国家基准也是有的，他不会消失，只会随科学技术的发展越来越小。表明我们的测量结果越来越接近真实值。

1. 不确定度：表示结果的分散性，是测量结果中无法修正的部分，反映了被测量的真值不能肯定的误差范围，是对测量结果正确性的可疑程度；
2. 精密度：表示测量结果中随机误差大小的程度，是指对被测量进行多次测量时，所得结果之间符合的程度，也可称为精度；——可以简单看成测量结果的分散程度；
3. 准确度：表示测量结果与被测量的（约定）真值之间的一致程度，反映了测量结果中系统误差与随即误差的综合，又称精确度；——可以认为是正确度和精密度的综合。

测量不确定度表征被测量的真值所处量值范围的评定。它按某一置信概率给出真值可能落入的区间。
2．1 什么是测量不确定度？
测量不确定度是对任何测量的结果存有怀疑。你也许认为制作良好的尺子、钟表和温度计应该是可靠的，并应给出正确答案。但对每一次测量，即使是最仔细的，总是会有怀疑的余量。在日常说话中，这可以表述为"出入"，例如一根绳子可能2米长，有1cm的"出入"。
2．2 测量不确定度的表述
由于对任何测量总是存在怀疑的余量，所以我们需要回答"余量有多大？"和"怀疑有多差？"这样，为了给不确定度定量实际上需要有两个数。一个是该余量（或称区间）的宽度；另一个是置信概率，说明我们对"真值"在该余量范围内有多大把握。
例如：我们可以说某棍子的长度测定为20厘米加或减1厘米，有95%的置信概率。这结果可以写成：20cm±1cm，置信概率为95%。
这个表述是说我们对棍子长度在19厘米到12厘米之间有95%的把握。
2．3误差与不确定度的比较
不要混淆术语"误差"和"不确定度"是很重要的。
误差：是某待测物的测得值与"真值"之间的差。
不确定度：是定量表示对测量结果的怀疑程度。
无论何时我们都可能试图去修正任何已知的误差，例如：通过从校准证书得到的修正值。
但是我们并不知道其值的任何误差都是不确定度的来源。
5． 1随机的或系统的
在测量中产生不确定度的效应有两类：
随机效应--重复测量给出随机的不同结果。如果是这样的话，那么你就做更多次测量，然后取平均值，通常你就可期望得到较佳估计值。
系统效应--对重复测量的每一次结果都有相同的影响（但是你可能分辨不出来）。在这种情况下，只是靠重复测量你得不到额外的信息。要估计系统效应产生的不确定度，就需要另外的一些方法，如不同的测量方法，或不同的计算方法。
5．3什么不是测量不确定度
操作人员失误就不是不确定度。这一类都不应计入对不确定度的贡献。这些都应通过仔细工作并检查工作来避免发生。
允差不是不确定度。允差是对工艺或产品所选定的允许级限值。
技术条件不是不确定度。技术条件告诉的是对产品你可以期望什么。技术条件可能又很宽的范围，包括非技术的质量项目，比如它的外观。
准确度（或者不如叫不准确度）同样不是不确定度。遗憾的是这些词的使用常被混淆。确切的说，"准确度"是一个定性的术语（如你可能说，测量是"准确"的或"不准确"的）。不确定度则是个定量的术语。当引用了"±"符号时，就可称其为不确定度，但不会是准确度。
误差同样不是不确定度（虽然过去在词组中两词替换实用是很普遍的，像"误差分析"）。
统计分析同样不是不确定度。统计学可以用来得出各类结论，而这些结论本身并不告知我们任何关于不确定度的什么。不确定度分析只是统计学的一种应用。
6．如何计算不确定度
要计算测量不确定度，首先必须识别测量中的不确定度来源。然后你必须估计出每个来
源的不确定度大小。最后把各个不确定度合成以给出总不确定度。
6． 1估计不确定度的两种方法
无论你的不确定度来源是什么，总有两种方法来估计他们："A类"评定和"B类"评定。对大部分测量情况，这两类不确定度评定都是需要的。
A类评定--用统计方法的不确定度估计（通常根据重复读数）。
B类评定--根据任何其他信息的不确定度估计。这信息可能来自过去的测量经验，来自校准证书，来自生产厂的技术说明书，来自计算，来自出版物的信息，根据常识等等。
有一种迷惑的说法，认为"A类"是"随机"的，而"B类"是"系统"的，但这并不是必然正确的。

1. 测量系统评估阶段：

a. 第一阶段：理解测量过程，确定其是否满足要求？
b. 第二阶段：随着时间推移，测量系统是否能持续满足要求？

1. 测量系统接受准则：

统计特性

是否接受准则

不接受措施


位置误差

偏倚和线性分析

如果测量系统的偏倚和线性误差明显的异于零、或超过该量具校准程序中所建立的最大容许误差，则该测量系统为不可接受。

重新校准测量系统或碱性补偿修正以减少误差。


宽度误差

G R&R

1.测量系统的变差是否为满意的准则，取决于测量系统变差对过程误差或零件公差所占的百分比。
2.ndc>=5


<10%

可接受




10%--30%

可能可接受




>30%

不可接受




备注：
一测量系统的最终可接受性应该不仅仅取决于一些简单的指数，应该同时使用随时间变化的图表来分析测量系统的长期性能。

1. 简单测量系统评估推荐实施方法之一：(计量型测量系统研究)

统计特性

结果分析方法

判定准则


稳定性研究

控制图分析法

控制图是否稳定


偏倚研究
（偏倚=均值-参考值）

直方图法

评审直方图，确定是否存在特殊原因或异常点


数值法

如果0落在偏倚值附近的1-a自信度界线内，则偏倚在a水准上是可接受的


线性研究

图示分析法

如果“偏倚=0”的整个直线都位于置信度区间以内，则称该测量系统的线性是可接受的。


数值法

设立假设命题


重复性和再现性
（G R& R）

极差法

<10%可接受
10%--30%可能可接受
>30%不可接受


均值-极差法
（均值图、极差图、链图、散点图、振荡图、误差图、直方图、X-Y图、X-Y比较图、）


方差分析法

1. 计数型测量系统研究：

1) 假设试验分析—交叉表法
a. 研究评价人之间的一致性。
b. 研究每个评价人与标准之间的一致性。
2) 信号检查方法

1. 复杂的或不可重复的测量系统研究：
2. SPC术语

1) 准确度（Accuracy）：
一观测值与可接受的参考值之间的一致接近程度。
2) 方差分析（Analysis of Variance）：
通常被用于实验设计（DOE）的一种统计方法（ANVOA）。用来分析多个群体中的计量型数据，以便比较变差的意义和分析其来源。
3) 可视解析度(Apparent Resolution)：
测量仪器的最小的增量大小即为可视解析度。该数值通常广泛的用在公告资料中，以划分测量仪器的等级。数据的分类数可通过该增量大小除以预期的过程分布宽度（6σ）来确定。注：显示的或呈现的数值大小并不一定表示该仪器的解析度。例如：零件的被测值分别为29.075、29.080、29.095、。。。。。。等，被记录为5个数字位量，但该仪器的解析度也许是0.001，而不是0.005。
4) 评价人变差(Appraise Variation)：
不同评价人（操作者）使用相同的测量仪器和方法，在一稳定的环境下，对相同零件（被测物）进行测量所得的平均值的变差。评价人变差（AV）是测量系统变差（误差）的普通原因变差之一，它是由于评价人使用同一测量系统的技能和方法之间的差异所导致的变差。通常将评价人变差假设为与测量系统有关的“再现性误差”。但这种假设不总是正确的（见再现性术语）。
5) 偏倚(Bias)：
测量观测平均值（在重复条件下的测量）与一参考值之间的差值；历史上被称为准确度。通过一个单值点是否落在测量系统工作范围内来评价和表述偏倚。
6) 校准(Calibration)：
在规定条件下，建立测量装置与一可追溯且已知参考值和不确定度的标准之间关系的一整套操作活动。校准可能包括以下步骤：检验、纠正、报告，或通过调整来消除被比较的测量装置在准确度方面的任何偏差。
7) 校准周期(Calibration Interval)：
在两次校准之间的特定时间或条件设定。在这段时间内，测量装置的校准参数是被认为有效的。
8) 能力（Capability）：
基于测量系统的一短期评估，对测量误差（随机的和系统的）的组合变差的一个估计值。
9) 置信度区间（Confidence Interval）：
预期的包括了某一参数的真值的数值范围（在某些要求应用情况下被称为置信水准）。
10) 控制图（Control Chart）：
在以时间为顺序所进行样本测量的基础上的一过程特性图。它用来显示一过程的表现、识别过程变差的模式、评估稳定性，并显示过程的走向。
11) 数据（Data）：
在一定条件下观测值的集合。可以是计量型数据（量化的值，并有测量单位）或抽象的数值（计数型数据或总数值，例如通过/失败、好/坏、通/止等）
12) 试验设计（Design Experiment）：
一种有计划的研究，包括一系列有意图性的对过程要素进行改变与其效果观测，对这些结果进行统计分析以便确定过程变差之间的关系，从而改进过程。
13) 分辨力（Discrimination）：
与最小可读单位同义。分辨力是测量装置和标准的测量解析度、刻度限值、或最小可检出的单位。它是量具设计的固有属性，并通常以测量或分类的单位来呈现。数据的分类数常称为分辨比率，因为它描述了对观测到的过程变差，能够可靠的被区隔为多少类别。
14) 区别数据分类（Distinct Data Categories）：
数据的类别数或分类数，它可以被测量系统的有效解析度，以及在实际应用的观测过程中的零件变差来加以可靠的区隔。见ndc。
15) 有效解析度（Effective Resolution）：
当进行整个测量系统变差的数据分类数大小时，要考虑这有效解析度。通过基于测量系统变差的置信度区间范围来确定该分类的大小。区别分类的数量ndc，可以通过把该分类的大小划分在预期的过程分布宽度中来确定。关于有效解析度，这ndc（在97%置信水准时）的标准估计值为1.41[PVIGRR]。
16) F比率（F ratio）：
是一个统计的数学比率表示，它代表一套的数据组中，数据组之间的平均平方误差与数据组内部的平均平方误差的比值；这些数据是用来评价在一定的自信度水准下随机发生的概率。
17) 量具 R&R （GRR）：
一测量系统重复性和再现性的综合变差的估计值。GRR变差等于系统内部和系统之间变差之和。
18) 直方图（Histogram）：
分组数据的频率所显示的一种图示法（长条图）。提供数据分布的目视评价方法。
19) 受控（In Control）：
表示一过程当它只呈现随机、普通原因变差（与混乱的、可查明的，或特殊原因变差相反）的状态。生产中只存在随机变差的过程是稳定的。
20) 独立（Independent）：
一个事件或变数的发生不会影响另一个即将发生的事件或变数的概率。
21) 独立及相等的分布（Independent and Identically Distributed）：
指一个同质的数据组能独立地并且随机地分布在一普通的分布区域中。
22) 交互作用（Interaction）：
由两个或多个变数产生明显的组合影响或结果。评价人和零件之间的不累加性。评价人的差别取决于被测量零件。
23) 线形（Linearity）：

24) 长期能力：

25) 被测物：

26) 测量系统：

27) 测量系统误差：

28) 度量衡：

29) Ndc：

30) 不可重复性：

31) 分级数：

32) 失控：

33) 零件变差：

34) 零件之间变差：

35) 性能：

36) 精密度：

37) 概率：

38) 过程控制：
应用于真实生产中测量目的及判定准则的可操作叙述，其用来评估过程稳定性，并测量或描述过程变差的特征。测量结果指出过程是处于稳定和“受控”或“不受控”的状态。
39) 产品控制：
当测量目的及判定准则是用来评估被测物或特性是否符合某一规范要求的可操作叙述。测量的结果为“在公差内”或“不在公差内”。
40) 参考值：

41) 回归分析：

42) 重复性：

43) 可重复的：

44) 重复：

45) 再现性：

46) 解析度：

47) 散点图：

48) 敏感度：

49) 显著水准：

50) 稳定性：

51) 公差：

52) 不确定度：

53) 单一模式：

1. 中英文对照（索引）

P221/240