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简单明了的MSA（测量系统分析）方法

2023-06-28 17:50阅读：

http://blog.sina.cn/dpool/blog/u/2289091275

MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。
以事实和数据驱动管理，而数据是测量的结果，因此在开展统计分析时，要特别强调数据本省的质量和相应的测量系统分析。
测量：是指对具体事物赋予数值，以表示它们与特定特性之间的关系。在这个过程中，由人员、仪器或量具、测量对象、操作方法和环境构成的整体就是测量系统。所谓测量系统分析，是指运用统计学的方法对测量系统进行评估，在合适的特性位置测量正确的参数，了解影响测量结果的波动来源及分布，并确认测量系统是否符合工程需求。
任何实测数据的波动都可以看作过程的波动和测量系统的波动之和，即σ2总=σ2过程+σ2测量系统
六个常见的测量系统评估项目
稳定性、偏倚、线性、分辨率、重复性和再现性。其中偏倚是测量系统准确度的度量。
01偏倚Bias
测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值
简单明了的MSA（测量系统分析）方法

02线性
表征量具预期工作范围内偏倚值的差别
简单明了的MSA（测量系统分析）方法
03稳定性
表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统偏倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的
简单明了的MSA（测量系统分析）方法
04重复性
指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差
简单明了的MSA（测量系统分析）方法
05再现性
指由不同的评价人，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偏差
简单明了的MSA（测量系统分析）方法
通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等对测量系统进行维护、监控，也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题。工程上通常用测量系统的精确性也就是其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。

测量系统分析流程及方法
测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测量结果性质（计数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。

测量系统分析步骤
以下步骤，以QuAInS数字化检测系统MSA模块为例进行说明。
1、建立量具的MSA台账信息，创建MSA计划和任务；
2、选择工件和测量者，在MSA测量模块执行测量；
3、在系统MSA模块或导入Excel表格进行数据评估；
4、分析数据，解释结果，得出结论，生成MSA报告，上传并保存至数据库；
5、检查是否有不合格的测量单位，制定长期量具保持/改进计划。
量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。
为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的8-10件工件进行测量，选择2~3名已经训练过的操作人员对各工件进行2~3次重复测量，得到一组用于评估测量系统的数据。将所得数据按要求输入相应的计算工具，执行相关统计分析命令后，即可得到数据的统计特性，根据相应的评判规则既可判断测量系统的能力是否满足要求，既而根据分析结果有针对性的作出长期量具保持/改进计划。
如前所述，关于精确性的数据的统计特性包括测量系统的重复性、再现性等，QuAInS数字化检测系统MSA模块提供不同的分析方法以计算出测量系统的重复性、再现性、被测工件之间的偏差、过程总偏差以及各因素对过程偏差的百分比和对被测特性公差的比例，以考察测量系统相对于过程偏差及规范公差的测量能力。

结果分析
当重复性(EV)变差值大于再现性(AV)时:
1、量具的结构需在设计增强。
2、量具的夹紧或零件定位的方式(检验点)需加以改善。
3、量具应加以保养。
当再现性(AV)变差值大于重复性(EV)时:
1、作业员对量具的操作方法及数据读取方式应加强教育,作业标准应再明确订定或修订。
2、可能需要某些夹具协助操作员,使其更具一致性的使用量具。量具与夹治具校验频率于入厂及送修纠正后须再做测量系统分析,并作记录。
文章来源：网络
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QuAInS数字化检测与质量大数据：
萃盈(QuAInS)是业内领先的数字化检测、质量大数据、数据驱动的全流程质量管理系统(DDQMS)专家，国家高新技术企业；十多年专注于为客户提供高质量的数字化检测执行系统(DIS)、实时质量风险控制（包括eSPC）系统、质量大数据分析系统(QBA)、全流程数据驱动的质量管理系统(DDQMS)、数字化实验室管理系统(DLIMS)等专业产品以及持续改善顾问服务等，目前已与诸多行业领袖和科研机构建立长期合作关系。

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