什么是测量系统分析MSA|MSA培训
测量值和真值之间是有一定的差距的。测量误差的主要来源有：分辨力、精密度 (重复性)、准确度 (s偏差)、仪器损坏、不同仪器和夹具间的差异、不同检测者间的差异(再现性)、不同测量方法间的差异、不同环境间的差异。
那么如何去评估误差的大小，如何去尽力减少误差呢？我们要进行测量系统分析MSA。
测量系统是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合；用来获得测量结果的整个过程。
有些人把测量系统分析MSA简单地理解为GR&R，这种认识是不对的。
测量系统分析主要包括如下方面：
Bias偏倚(Bias)：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。
Repeatability重复性(precision精度)：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。
Reproducibility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。
Stability稳定性：是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的相同特性时获得的测量值的总变差。
Linearity线性：是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
一个合格的测量系统必须具有以下特性：
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是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。
测量系统的变异必须比制造过程的变异小。
变异应小于公差带。
测量精密应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者的十分之一。
测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。
必须进行MSA，使你的测量系统满足以上特性，你的所有数据才可靠，基于这些数据所做的分析和改善才有意义。
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