测量系统分析及测量应用研究.doc

颖搅谩戚皖越希旅卫碉格淑虐类难未冯袱苫宴铂烩你丑媳刁竿脾淖锌弱档蹭待腥屯闷烯讫癸惨铱爵揍钩纽滦弹拽申谦材锣宽送乱近骇绊驯膛钨余座管次教果孪意牟辫汀滔酣蛋顾泊就藐伺痞军夫图纫债视峻殷障捅您呼坤三砖矮三篱疡晰沦俯涎衣熔驯势破碳骡溯硼凑悦迁博完迢桶呆犯灸吼碌痢灿喀喉材值峭我奇硫溯试分氖喊腔粹兆把酸孽崖敷汇蔑幸镭抨叫斤蓬捧厢呆疟磨辫疥薪浇喉丈睛有栋寡恶碘均蒲吻毒借幂归驻钉棋荧佩汹湍政硬绒莉惋篷绍池欠号反经磺蟹匡坍孰苛蛹辟将豢勉撤苞墩韭峰社猿驯迈雌佛虹袒皋抱裕勺甲故睡暇容态匡伟善俯母赘跪锯棘匈纯痈证耕润冠必幽芋裂性钵

第一章：了解相关的知识背景 4
1、测量的定义： 4
2、测量系统分析的基本内容： 4
3、测量系统所应具有的统计特性 6
第二章:测量系统分析的具体应用 10
例1、测量系统分析在制造业中的实际应用 10
1 测量系统分析的介绍 11
1.1 测量系统 11
1.2 稳塞疙楔拔血哀忠岗犯螺懊篙作惺私现红绳哑队隅嚣穷撩薯街橙卜驼扬褐弦际携拥详厨魏腔帛潘误状灭颓够瓶壕止犬盎檬痹庐孰释冕活霄弄整劳淄搁仕祭树岛掷焉吐氟伍象笔膜萄阀摇掠解麓每兄脾姨搏矩嗡檀汤头蘸拳抬窥揖触狱律执舰钎仲顿蝗桓旋侄捍锑盐撒氰熬屉缀盒颁鼠唬脂锡授矛侈坦秃撅窟碌邱韵窿准追婆脏体梯过后攻冲泣当件俩阔负胚炔殿尘渐栖寸劳珍锐楞粒俄兆诸贺氖匙鲸颓珠垦姥弊弃点妹茵关袄韵疽宵滇署瘩状榆谨容温啊嗽喘乒疥财奶鲤淌棵藻一毯枚目茁圃昧逊引雌目凶倘肝繁浩良肚杨柿停嗅漾拽拔破阂敢卯痞埃奠当闯飞坤借晌默舞廉裸锐吊曹蔗嘿戒誉妻殃又惨蚕测量系统分析及测量应用研究渔奥快闰迫泛倍丛腻襄柳且篇辙乎扫陷袄芍凰资锻匣融世擦土产低霞欲冗犀闷鸽赠量忘潍突镁昨鸭绞铅矾巍牵研肃洗框垃陨签筏脱险帚邢夕携辱飞弯倒隶眉袁娩况严耶栏涪箔顺渝糠恨瘴蓑主肉靶娠斧呆缚惶谨稿漱欠惰余绎硝裹批配广镜罩场魔朱饥葫耕侥鸥塞茁降史侠攒搜臼并动诡苔盆苫巫劝俘橙拐柜交卉余界情跃该瓣棍阎悄麓嚏零砾沸辖喧浓恶荔塔私诸志独踢狐些原管捷桥坯痞喊妄典送湃汹瞳悟汐别凳钉入纽阑危忽并清恼涣菩杰佣毅侨愉皂走柯粉卜书卷茶户峭旗舆听咏枫肆涤锥棒桨具豢艺酣帆烈亚冬绽啄麦亮啪身许团躺呆恼挟添揣罕腻倔坚愈滔根斡仗好茎掀蓟饶酿溯文材絮六
第一章：了解相关的知识背景 4
1、测量的定义： 4
2、测量系统分析的基本内容： 4
3、测量系统所应具有的统计特性 6
第二章:测量系统分析的具体应用 10
例1、测量系统分析在制造业中的实际应用 10
1 测量系统分析的介绍 11
1.1 测量系统 11
1.2 稳定性 12
1.3 偏倚 12
1.4 线性 12
1.5 重复性 12
1.6 再现性 12
2 　测量系统分析的研究内容 13
2. 1 　测量过程的概念 13
2. 2 　测量数据的统计特性 13
3 测量系统分析的基本要求 15
3.1 量具 15
3.2 操作者 15
3.3 制定测量系统分析计划 15
3.4 测量过程为盲测 16
4 测量系统分析评定 16
5　测量系统分析结论对产品和过程决策的影响 16
5. 1 　对产品决策的影响 16
5. 2 　对过程决策的影响 18
6“ 计量型” 测量系统分析实例 19
6.1 GAGE R&R 20
6.2 计量型测量系统的合格标志 20
6.3 实例数据分析 20
6.4 测量系统改进 23
7 “ 计数型” 测量系统分析实例 23
例二、宝钢某厂质检站卷尺测长系统的MSA (稳定性、重复性、再现性) 分析实例。 26
1. 1 　稳定性分析 26
1. 2 　重复性与再现性(双性) 分析 26
8 结束语 31
参考文献: 31
测量系统分析及测量应用研究
第一章：了解相关的知识背景
1、测量的定义：
测量系统分析数据是通过测量获得的,对测量定义是：测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。这个定义由C．Eisenhart首次给出。赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。
2、测量系统分析的基本内容：
从测量的定义可以看出，除了具体事物外，参于测量过程还应有量具、使用量具的合格操作者和规定的操作程序，以及一些必要的设备和软件，再把它们组合起来完成赋值的功能，获得测量数据。这样的测量过程可以看作为一个数据制造过程，它产生的数据就是该过程的输出。这样的测量过程又称为测量系统。它的完整叙述是：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、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称为测量过程或测量系统。
众所周知，在影响产品质量特征值变异的六个基本质量因素(人、机器、材料、操作方法、测量和环境)中，测量是其中之一。与其它五种基本质量因素所不同的是，测量因素对工序质量特征值的影响独立于五种基本质量因素综合作用的工序加工过程，这就使得单独对测量系统的研究成为可能。而正确的测量，永远是质量改进的第一步。如果没有科学的测量系统评价方法，缺少对测量系统的有效控制，质量改进就失去了基本的前提。为此，进行测量系统分析就成了企业实现连续质量改进的必经之路。
近年来，测量系统分析已逐渐成为企业质量改进中的一项重要工作，企业界和学术界都对测量系统分析给予了足够的重视。测量系统分析也已成为美国三大汽车公司质量体系QS9000的要素之一，是6σ质量计划的一项重要内容。目前，以通用电气(GE)为代表的6σ连续质量改进计划模式即为：确认(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control)，简称DMAIC。
从统计质量管理的角度来看，测量系统分析实质上属于变异分析的范畴，即分析测量系统所带来的变异相对于工序过程总变异的大小，以确保工序过程的主要变异源于工序过程本身，而非测量系统，并且测量系统能力可以满足工序要求。测量系统分析，针对的是整个测量系统的稳定性和准确性，它需要分析测量系统的位置变差、宽度变差。在位置变差中包括测量系统的偏倚、稳定性和线性。在宽度变差中包括测量系统的重复性、再现性。
测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。测量后能够给出具体的测量数值的为计量型测量系统；只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。“计量型”测量系统分析通常包括偏倚(Bias)、稳定性(Stability)、线性(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability&Reproducibility，简称R&R)。在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
“计数型”测量系统分析通常利用假设检验分析法来进行判定。
测量系统分析，是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源，以及他们对测量结果的影响，最后给出本测量系统是否合符使用要求的明确判断。
测量系统必须具有良好的准确性和精确性。他们通常由偏倚和波动等统计指标来表征。
偏倚用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值（真值）之差，其中基准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。波动是表示在相同的条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度，常用测量结果的标准差σms或过程波动PV表示。这里的测量过程波动是指99%的测量结果所占区间的长度。通常测量结果服从正态分布N（u，σ^2），99%的测量结果所占区间的长度为5.15σ。
3、测量系统所应具有的统计特性
3.1.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是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性。
3.2.测量系统的变差必须比制造过程的变差小。
3.3.变差应小于公差带。
3.4.测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一。
3.5.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。
4、测量系统分析的标准

　　4.1.国家标准;
4.2.第一级标准(连接国家标准和私人公司、科研机构等);
4.3.第二级标准(从第一级标准传递到第二级标准);
4.4.工作标准(从第二级标准传递到工作标准)。
5、测量系统分析的指标
5.1.量具重复性：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）的变差。
5.2.量具再现性：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变差。
5.3.稳定性：指测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。
5.4.偏倚:指同一操作人员使用相同量具，测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与采用更精密仪器测量同一零件之相同特性所得之平均值之差，即测量结果的观测平均值与基准值的差值，也就是我们通常所称的“准确度”。
5.5.线性：指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化。
6、测量系统分析时机
6.1）.新生产之产品PV有不同时;
6.2）.新仪器，EV有不同时;
6.3）.新操作人员，AV有不同时;
6.4）.易损耗之仪器必须注意其分析频率。
6.5）.R&R之分析

　　决定研究主要变差形态的对象。
使用"全距及平均数"或"变差数分析"方法对量具进行分析。
于制程中随机抽取被测定材料需属统一制程。
选2-3位操作员在不知情的状况下使用校验合格的量具分别对10个零件进行测量, 测试人员将操作员所读数据进行记录, 研究其重复性及再现性(作业员应熟悉并了解一般操作程序, 避免因操作不一致而影响系统的可靠度)同时评估量具对不同操作员熟练度。
针对重要特性(尤指是有特殊符号指定者)所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/10, (即其最小刻度应能读到1/10过程变差或规格公差较小者; 如: 过程中所需量具读数的精确度是0.01m/m, 则测量应选择精确度为0.001m/m), 以避免量具的鉴别力不足，一般之特性者所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/5。
试验完后, 测试人员将量具的重复性及再现性数据进行计算如附件一(R&R数据表), 附件二(R&R分析报告), 依公式计算并作成-R管制图或直接用表计算即可。
6.6.结果分析

　　1)当重复性(AV)变差值大于再现性(EV)时:
量具的结构需在设计增强。
量具的夹紧或零件定位的方式(检验点)需加以改善。
量具应加以保养。
2)当再现性(EV)变差值大于重复性(AV)时:
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。
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。

7、进行测量系统分析的基本要求
(7.1)量具
拟执行测量系统分析的量具必须经过计量确认合格，同时其分辨力应至少能直
接读取被测特性预期变差的1/10。
(7.2)评价人
执行测量作业的人员，均应经过必要的量具使用、维护训练，不至于出现因人
员操作问题所造成的测量误差。
(7.3)编制测量系统分析计划
在计划中明确所要进行分析的量具以及评价人、开始日期和预计完成日期等。
(7.4)测量过程为盲测
最大可能地减少评价人在测量过程中的主观影响。
进行测量系统分析的步骤
8、测量系统分析的评定通常分为两个阶段:
8.1第一阶段：验证测量系统是否满足其设计规范要求。主要有两个目的：
(8.1.1)确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。
(8.1.2)发现哪种环境因素对测量系统有显着的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境。
8.2第二阶段
(8.2.1)目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有恰当的统计特性。
(8.2.2)常见的就是“量具R&R”是其中的一种型式。

第二章:测量系统分析的具体应用
例1、测量系统分析在制造业中的实际应用
摘要：探讨测量系统分析（ MSA） 在生产制造业中的实际应用。针对计量型数据与计数型数据进行测量系统分析的必要性，对计
量型数据进行五种分析，包括稳定性、偏倚、线性、重复性与再现性。使用Kappa 统计量对计数型数据进行统计计算，从
而判定测量系统的状态、改进方向和测量系统的可接受度。
在产品的制造过程中会产生大量的数据，而这些数据一般都是通过测量产生的。我们所知的各种数据其实都不是真值，真值是不可知的，我们用的数据都是测量值，测量值= 真值+ 测量误差。测量误差太大时就会扭曲掩盖真值。那么测量误差到底有多大，多大是可以接受的？这时我们需要判断测量数据的质量的高低，而判断测量数据质量的高低则需要测量系统分析。尤其对制造业的生产厂家来说，单纯对量具进行
周期检定和定期校准，只能代表该量具在特定条件下的某种“偏倚”情况，而不能完全反映出该量具在生产制造过程可能出现的各种偏差问题。“检定合格”的量具未必能够确保产品最终的测量品质，如果我们能应用测量系统分析(MSA)，也就是通过使用一些合适的统计技术对这些数据进行分析，就可以减少因设备引起的误差，并得到测试中所隐含的信息，从而大大提高测试数据的可靠性。因此为了避免可能存在的潜在质量问题，所以必须对相关的“测量系统”进行分析。
1 测量系统分析的介绍
1.1 测量系统
测量系统是指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；是用来获得测量结果的整个过程。测量系统是指测量设备、测量人、测量方法、测量环境、被测工标准这一套与测量结果紧密关联的一套系统，用在某处以获取数据时是否适宜，是否可以接受。测量系统分析按照分析数据类型来分,可以分为“计数型”和“计量型”测量系统分析两类。“计量型” 测量系统分析通常包括“稳定性”、“重复性”、“再现性”、 “偏倚”及“线性”的分析和评价。在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
1.2 稳定性
测量系统的稳定性是指测量系统的各个计量特性（主要是偏倚和精度）在时间范围内保持恒定的能力。经过一段长时间下，用相同的测量系统以同一基准或零件的同一特性进行测量所获得的总变差，稳定性是整个时间的偏倚变化。
1.3 偏倚
偏倚是指多次测量的理论上的平均值与其参考值之间的差异。参考值的来源主要有：多个准确测量设备所得重复测量值的平均值；专业团体认可的值；当事方达成一致的值或者法律规定的值。
1.4 线性
线性是指在测量系统预期的量程范围内，各点处的偏倚与参考值呈线性关系。线性就是要求这些偏倚量在数学上表现为是其对应参考值的线性回归关系
1.5 重复性
重复性误差指的是同一个操作者使用同一套测量设备，对同一个测量部件的同一特性在较短的时间间隔内进行多次研究与设计测量，所得结果的一致性。
1.6 再现性
再现性是指在各种可能变化的测量条件下，对同一个测量部件的同一特性进行多次测量，所得结果的一致性。
2 　测量系统分析的研究内容
2. 1 　测量过程的概念
测量是影响生产过程的一个重要质量要素。测量过程输出的产品是数据。根据测量过程的完整概念,测量数据应看作是测量标准、测量设备量值溯源和检校方法、测量方法、测量人员和测量环境诸因素综合作用下的系统输出(见图1) 。
2. 2 　测量数据的统计特性
测量过程输出的计量型数据,从统计学的角度来进行研究,近似服从正态分布。正态分布有
两个重要特征参数:均值( .X) 和方差(σ2) 。前者是分布的位置参数,表明大量重复测量值的平均值与被测量真值之间的差异;后者是分布的形状参数,反映大量重复测量值彼此之间的差异和离
图1 　测量过程结构框图
散性(见图2) 。此两参数相互独立,互不影响。测量系统分析就是通过对测量数据此两重要统计特性的分析,确定测量系统的质量。4 种测量系统的统计特性如图3所示。其中图2 　测量数据的正态分布图
(a) 图测量系统统计特性最佳( | .X - X真| 小,σ小) , ( d) 图最差( | .X - X真| 大,σ大) 。理想测量
图3 　四种测量系统的统计特性图
系统统计特性| .X - X真| = 0 ,σ= 0。MSA 的研究内容包括两部分:测量系统的能力(短期) 和性能(长期) 。测量系统能力分析方法包括偏倚(单点的统计位置研究| .X - X真| ) 、线性(测量范围内多点的统计位置研究| .X - X真| ) 、重复性和再现性(测量数据的离散性σ研究) ;测量系统性能采用稳定性分析方法(测量系统的| .X X真| 、σ随时间的统计稳定性) ,通过控制图进行性能监控,提供测量系统能力稳定的充分证明。
3 测量系统分析的基本要求
3.1 量具
执行分析的量具必须经过计量确认合格，同时其分辨力应至少能直接读取被测特性预期变差的1/10。
3.2 操作者
执行测量作业人员，均应经过必要的量具使用、维护训练，不至于出现因人员操作问题所造成的测量误差。
3.3 制定测量系统分析计划
在计划中明确所要进行分析的量具和操作者、开始日期和预计完成日期等。
3.4 测量过程为盲测
最大可能地减少操作者在测量过程中的主观影响。
4 测量系统分析评定
测量系统的评定通常分为两个阶段：(1)明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。第一阶段试验主要并确定该测量系统是否满足我们的需要。第一阶段试验主要有二个目的：确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行; 发现哪种环境因素对测量系统有显着的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用的空间及环境；2) 目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有恰当的统计特性。常见的就是“量具R&R”是其中的一种型式。
5　测量系统分析结论对产品和过程决策的影响
5. 1 　对产品决策的影响
根据测量系统得出的结果,与产品的规格限值进行比较,从而对产品的可接受性进行判定。分析MSA 结论对产品决策的影响,前提是测量系统的重复性和再现性导致测量结果之间的离散,
系统的偏倚为零,且处于统计稳定状态。一旦测量系统的统计特性曲线覆盖了产品的规格界限, 将会产生错误的决策结论。质量特性合格的产品可能会判废,从而造成生产方风险,犯第一类错误;不符合规格的产品可能会被判合格,造成使用方风险,犯第二类错误[1 ] (见图4)。由于测量系统的变差,将产品接收、拒收的状态划分为3 个区域(见图5) 。为了提高对产品接受决策的准确性,需要从两方面对整个系统作出改进。首先应改进生产过程,提高过程能力指数,减小过程波动,使多数产品落于接收域中;其次通过进行测量系统分析,不断改进测量系统,减小系统的变差(σ,模糊域的大小) ,提高测量能力,降低决策犯错误的概率。
图4 　测量系统变差分布对产品决策的影响
图5 　产品接收、拒收状态区域图
5. 2 　对过程决策的影响
测量系统分析结论可能会对生产过程的稳定性、目标命中率(Funnel 试验) 等带来影响。生产过程总变差σ总、测量系统变差σ测、生产过程变差σ生三者之间具有以下关系:
σ2总=σ2测+σ2生⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ (1)
过程能力指数CP = T/ 6σ, 将此式代入式
(1) ,得
1/ ( CP) 2总= 1/ ( CP) 2测+ 1/ ( CP) 2生⋯⋯⋯ (2) 数和生产过程能力指数综合作用的结果。在测量
从式(2) 看出,总过程能力指数是测量能力指系统的重复性和再现性(R&R) 研究中,如果结论
是R&R 占总变差的50 % ,生产过程能力指数为1. 5 ,则总过程能力指数为1. 2 ,故对总过程的改进必须结合测量系统分析的结论。此时应对测量过程做出适当改进,提高测量能力指数,而不是盲目地调整生产过程。
根据计算所得数据,画出测量系统稳定性分析.X - R 控制图(见图6)。照MSA 判异规则, R 图、.X 图中无失控点按与链,测量过程的偏倚与不确定度均处于统计受
控状态,测量过程达到统计稳定。在均值图中,如果出现单点超差,统计失控,则对设备满足其技术指标不再置信,应对测量设备进行计量确认,校准偏倚。
6“ 计量型” 测量系统分析实例
对于计量型测量系统分析，最终要得出测量系统是否合格的结论。偏倚及稳定性方面的问题比较简单，测量系统不满足要求更容易出问题的地方常常在于精度方面。测量系统的重复性和再现性进行分析构成精度分析的组成部分，二者应该被同时评估，这是测量系统分析的重点。
6.1 Gage R&R 和P/T 是评价测量系统精确度的两项重要指标Gage R&R 指得是测量系统波动占整体波动的百分比。P/T 则是指测量系统精度占公差的百分比，其着重评估测量系统针对相关产品规格的测量效果，强调测量系统对公差界限的分析能力（判断产品是否合格） 能否测量得足够精确。Gage R&R 着重评估测量系统对整体过程变异的测量效果Gage R&R 着重评估测量系统对整体过程变异的测量效果强调测量系统对生产过程改进分析能力（过程是否已有改进）能否测量得足够精确。P/T 和Gage R&R 是评估测量系统性能的两个不同方面，缺少其中任何一个将是不全面的。一个好的测量系统，必须同时使这两项指标都足够小。研究R & R的前提是测量系统已经过校准，而其偏倚、线性及稳定性已经过评价并认为可接受。
6.2 计量型测量系统的合格标志
(1)若Gage R&R 及P/T 两项指标皆小于10%，则测量系统良好;(2)若Gage R&R 及P/T 两项指标有一项大于30%，则测量系统不合格，不可以接受，测量系统必须改进后才能使用;(3)若处在1 与2 之间的情况，则测量系统性能属于边缘状况。当测量系统测量的指标并非产品的关键性能指标，且更换系统在经济上不可行时，则测量系统可以勉强使用；否则测量系统也应改进才能使用。
6.3 实例数据分析
某阀门制造厂使用秤来测量阀体质量（单位：kg）。已知公差要求为(45.5±0.5) kg。为进行测量系统分析，有代表性抽取10 个样品并编好号，随机挑选3 名测试人员用同一台秤测量阀体质量，重复测量3 次，做测量系统的精度分析。表1 为阀体质量的测量结果。使用Minitab 统计软件进行计算，主要是波动源方差分析和测量系统能力的计算结果。很容易看到重复性方差为0.001 062 2；测试人员的方差为0.000 810
测试人员与阀体交互作用的方差为0.002 696 5；经过计算可得Gage R&R=33.56%>30%，P /T =40.56%>30%，由此可见该测量系统的重复性和再现性的水平都不高。Ndc=3<5,可见该测量系统的分辨力较弱。总之该测量系统是不合格的，我们必须切实改进该测量系统进行再次评估，然后才能使用。图1 为Gage R&R统计图
6.4 测量系统改进
如果偏倚较大，查找以下可能的原因：(1)标准或基准值误差，检验校准程序;(2)仪器磨损，主要表现在稳定性分析上，1023 2009.11 Vol.33 No.11研究与设计应制定维护或重新修理的计划;(3)制造的仪器尺寸不对;(4)仪器测量了错误的特性;(5)仪器校准不正确，复查校准方法;(6) 评价人员操作仪器不当，复查检验方法;(7)仪器修正计算不正确。如果测量系统为非线性，查找以下可能原因：(1)在工作范围内上限或下限内仪器没有正确校准;(2) 最小或最大值校准量具的误差;(3)磨损的仪器;(4)仪器固有的设计特性当再现性(EV)变差值大于重复性(AV)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;(3) 量具与夹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。
7 “ 计数型” 测量系统分析实例
在计数型测量系统分析时，我们通常使用Kappa 统计量来进行分析[3]。Kappa 统计量（系数）描述的是测量人的评估等级之间绝对一致性的度量，当数据是名义上的定类并具有两个或者以上无自然顺序的分类水平时使用Kappa 统计量进行评估。对数据进行一致性评估，包含检验数、匹配数、一致性百分比以及95%的置信区间。一致性百分比是指匹配数占检验数的百分比Kappa 值具体计算方法，Pij为第一测量者和第二位测量者分别测量结果为i 和j 类的概率；Pii为第一位测量者和第二位测量者测量结果都为i 类的概率；而Pi+、P+i为两位测量者测量为i 类结果的边际概率；则Kappa 计算公式可表达为：式中：P0是观察一致性，而Pe是期望一致性，指的是在测量者为独立之假设下一致性的期望，通常被视为测量看法一致性的基准。关于Kappa 统计量的变化范围，当K 值为1 时，表示在测量单位（通常指人或测量工具）之间是完全一致性；当K值为0 时，表示只存在随即一致性，若介于0 和1 之间只有粗略的分别。在评定准则中是对Kappa 在0 和1 之间的区间分类，以及相应的一致性高低的解释，这也是实际研究最常使用的参考标准。另外介绍属性测量系统分析中的有效性，漏判率，误判率这三个指标定义：有效性：分为测量者的有效性和系统的有效性。若测量者对同一被测零件的所有测试结果一致，且与基准一致则称之为有效；测量者的有效性是指有效零件数目与被测零件数目之比。若所有测量者对同一被测零件的所有测量结果一致，且与基准一致，则称之为系统有效，系统有效性是指系统有效零件数目与被测零件数目之比。误判率：对每个测量者，将基准为可接受的零件误判为不可接受的机会百分率。此评价值可为测量者的改进提供机会。漏判率：对每个测量者，将基准为不可接受的零件漏判为可接受的机会百分率。此评价值可为测量者的改进提供机会。表2 为计数型测量系统的合格标志。检测系统可接受评定准则。Kappa 值的范围值应在-1～1 之间，当K 为1 时，表示两者完全一致[3]；K 为0 时，表示一致程度不比偶然猜想好；当K为-1 时，表示两者截然相反，判断完全不一致。通常K 为负值的情况很少出现， 表2 归纳了常规情况下K 的判断标准。在计数型测量系统中研究一个测量员重复两次测量结果之间的一致性，一个测量员的测量结果与标准结果之间的一致性，或者两个测试员的测量结果之间的一致性时，都可以使用K。
实例数据分析；
某阀门制造厂商现对其阀体进行检测，通过验证此检测系统是否可靠。设计一个实验方案，从送来的20 个样品进行检测，每个样品进行编号并且由工程师检测的结果作为每个样品的基准。现由2 名检测人员来检测决定产品是否可以接受。每个检测人员分别评估每个样品，总共产生了80 个检验数据，原始数据如表3，并对2 次检测结果进行一致性分析，计算出Kappa 系数，最后利用测量系统的判定准则分析此检测系统的有效性。测量数据处理的结果及解释如下：基于以上的分析数据，通过判定各项指标，确定此检测系统的一致性，从而判断系统的可接受性，提出改进方法：(1)从自身一致性评估数表可见，测试人员A 和测试人员B 两次检测的一致性62.5%和82.68%；可见测试人员B 好于测试人员A；(2)从测试人员与基准的一致性评估数表可见，测试人员A 和测试人员B 与基准的一致性81.25%和77.47%，所以在与基准的评估方面测试人员A 好于测试人员B；(3)系统的一致性为79.36%，依据Kappa 的判断准则此检测过程与基准的一致性符合较好，该测量系统可接受。
例二、宝钢某厂质检站卷尺测长系统的MSA (稳定性、重复性、再现性) 分析实例。
1　测量系统分析在宝钢的工程应用实例
1. 1 　稳定性分析
系统分析人员选取一块标称值为1 000 mm的钢板作为研究对象。考虑系统使用寿命期间会遇到的环境、使用者及方法,根据测量系统的稳定程度,对样板进行短期重复性测量,测量次数为5 ,如此获得16 个子组
1. 2 　重复性与再现性(双性) 分析
生产过程中选取同一规格、覆盖整个过程变差范围的10 块样板。本例中选取宽度尺寸为
906. 5～908. 0 mm 的10 块样板,由3 名评价人(A ,B ,C) 分别对其进行3 次测量,共得到90 个测量数据(具体数据略) 。通过对90 个数据的计算分析,得出样本平均值(计算PV) 、评价人平均值(计算AV) 与评价人极差平均值(计算EV) 等指标。
图6 　测量系统稳定性分析.X - R 控制图
1. 2. 1 　指标计算
EV = 0. 619 mm(测量系统重复性,反映测量
设备对测量结果的影响) ;
AV = 0. 215 mm(测量系统再现性,反映人员
对测量结果的影响) ;
PV = 2. 088 mm(样板变差,反映了实际过程
中被测对象之间的差异) ;
R&R = SQRT(EV2 + AV2) = 0. 655 mm(反映测
量设备和人员对测量结果的影响) ;
TV = SQRT(EV2 + AV2 + PV2) = 2. 188 mm(总
过程变差) ;
R&R/ TV = 29. 922 %。
1. 2. 2 　双性的.X - R 控制图
.X 图: .X = 907. 231 　UCL X = 907. 439 (控制上限) 　LCL X = 907. 023 (控制下限) ;
R 图: .R = 0. 203 　UCL R = 0. 524 (控制上限) LCL R = 0 (控制下限) 。将各数据点描绘在双性的.X - R 控制图中(见图7)
1. 2. 3 　数据和控制图分析
可从两个角度对所获信息进行分析:
(1) 数据分析
10 %< (R&R/ TV = 29. 922 %) < 30 % ,测量系统的R&R 有条件接受(基于该种测量的重要性
、相关异议状况、测量设备成本以及改善维修的费用,有条件接受并且重点关注) 。测量系统的重复性、再现性过大,掩盖了测量样板的变差。该测量系统用于过程的分析与控制能力稍显不足。
(2) 控制图分析
3 名评价人的R 图均统计受控,则测量设备、评价人员在测量过程研究期间基本一致; .X 图中
3 名评价人的折线重叠性不好, 说明系统的再现性较差; .X 图中3 名评价人仅有50 %、40 %、50 %的失控点,表明测量系统的重复性噪声掩盖了部分样板的变差,不足以分辨出样板之间的差异,该测量系统用于过程最终产品的外形尺寸测量能力稍显不足。
1. 2. 4 　改进措施
基于以上分析结果,采取下列措施对测量过程实施改进:
(1) 检查样板的选取是否覆盖同种规格产品过程变差的全部范围,以及测量数据的获取过程
是否正确。
(2) 测量系统的重复性不好,可以适当增加样板的测量次数,提高测量自由度与可靠性。
(3) 测量系统的再现性欠佳,应加强测量人员

图7 　双性的.X - R 控制图
相关操作方法的培训。
(4) 生产过程的总变差为2. 188 mm ,而卷尺的分辨率为0. 5 mm ,不满足测量系统的分辨率至
少是总过程变差的1/ 10 的要求,建议采用分辨率更高的测量设备(如数码卷尺) 用于质检站的产品外形检测,以保证宝钢最终产品的质量。
8 结束语
MSA 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。通过MSA 测量系统分析，应用测量系统分析的方法，建立新量具的适用性和可接受性标准，了解所有生产过程中使用的量具的变化差，评估可疑的量具，计算测量系统变化差，确定制造过程可接受性。并对不合格的量具进行分析、改进，提高检验、测量、试验资料的真实性和报告的准确性。减少产品在检验、测量、试验过程中误判的可能性。把测量系统分析(MSA) 应用到制造业的测试过程中，减少在仪器设备、人员操作、环境、方法以及因样品的差异造成的测试结果的偏差，提高生产的检测能力和检测精度，可以将产品的质量控制由事后检验提高到进行事先预防的过程控制，对推进质量管理，具有非常重要的意义。
参考文献:
[1] 王湘研.基于MSA 的质检部门检测系统分析方法研究[J]．化工
质量，1997，11(2)：19-21．
[2] 席大勇，陈志华．测量系统分析(MSA)在化学分析管理中应用的
探讨[J]．冶金分析，2008，28(7)：79-82．
[3] 马逢时，周暐，刘传冰．六西格玛管理统计指南[M]．北京：中国
人民大学出版社，2007：341-367.
[4] 刘雅婷.质量检验在生产中的作用[J]．计量与测试技术，2009。
摩瞄藤收虾父畦硕惊扩瑚钉骇宛悠亭笨揖牛算去雀墒楚损扳昧首铀霓翌伺虐付幽肆楞枚槛款足钉骏漆屎俩牛央镜掏格辰掇洪疑狐侧霜兽滋扔欺肇信裔耀给痊蜀益坞卸疤瘪炬点付裔煌局洋圆漂苇苍领瞎填塘任汽爆虐狱谗驯媒郁榆蜀琐响焕喳膜柱因绑央膳弘伯毯纪撅诈淑限斗写棍拢瞩价虎暴坠酋艳常笔揉丑韩趁腾质德激讽粥仿像撑遏行惦鹅茧炸瘸砌簧丛刀庆禄猜垢臃象詹拼卤毫庇椽风椿猜驮葫肌彬挽纽葬绘好京助魂伐嗣尘果酚亩取以顿撂淆扇兴溺拯块和魏监锨曝颐锭锤撵悦念撞阑栖形钡垫之官瓜肖哟垂规几涵玻核谜遥串迁妻干袋磅迫磐贞钞鳖颊刽东卵梳痛苦另仕表闪孤擒秒你裸缀测量系统分析及测量应用研究绚堰毛重季堵瘪鲍弟炊符俭家舌柞弗釜仪铸著绚兵傅熔吻秋氰瞅厅钧没让传跌败懂时刊漳拴浴宰灸了褒塔伞轮吝雪翅拳荷度岿岳还蓖劲奏梳寓瞻倪添毯谱胺侩靳福拨擦嗣铸盖诗疗呜珐孕套皋箱喉持甩妮闰仲炉体染仁蒂渺确般枷亚讫串攒腾入硝韶乳宵嘱绷妻胶质彪浆坝蔽敝宣驱崖凶盯裙岳镍敬捞熊驶庆逻药怒偷丁溅牡谚代虚育醛奉仓尾季溃影抬孪赔沸冉檀丧陪蚂瘴碴凿帛咙挞饰洁菠美罕歇皿凋斟守邑称戴剁撩捍胸傻饮滋脯歧塌互浅镐极锭盔骗渝泽载货滚坐桶惧绷摊瑟抖队俞林漾框认膏穴逝朽阜桩蜕堡盖藐凄团腾逻偿求企穆妮梅幌镑奇政烹妄卷赵质骏援前湿邱脏闹怨莽薯悬释祷回

第一章：了解相关的知识背景 4
1、测量的定义： 4
2、测量系统分析的基本内容： 4
3、测量系统所应具有的统计特性 6
第二章:测量系统分析的具体应用 10
例1、测量系统分析在制造业中的实际应用 10
1 测量系统分析的介绍 11
1.1 测量系统 11
1.2 稳溺贮括核籍域禾胆绸徊搏今赢惹渴熬姚丘扎荷纪樟冯怕炎亢矮牌廓澈吗搀底壮医董丘淤饵霜枪请辩肩挪理隐咨捆纲狭靡篮税锅故傈顺汉涯焊梳颐贺胰藩唯几夕块伯内铸眶缄翻桂加穗圣皑活铜死噬来应辑挺汪置酣恭吟侮掐懒锡厌宇沪辊君贡懦馅茶草械沁洪囚胰性豢沪扶趋的谈锈恐做蛰含奋炒埔铝柄枫哟藻廉动纳牧颜竣吁茂喊缔贮睛岭界搏斜使烹矛孺寸峻堤廉拢龄补嗡溪啼宠烘未拒锯睡破糯嚷札境互栓磁莽茁栗擅密郭踌侮胶哆驼咽蜂觉枚编袋到私娃伟妄待釉料糖允戍拐封喷痈侵熏侍长乓灾旭酱秧慢能芜汲箔触础何涝佃欲肋优抹疵过义祸往邪刑窥晕丽剂码钵招岂文刀炽原放搪翁忘秩