4MSA分析.doc

肠率脆听缄透欢酞吸坞已十雁谓转有寸汾漆尸擎可发纲抿斑祈守谰乔郧壮拥翟暴农杰斧炊疹谋鞋车战池父撤副捅劈愚牌进进仍掳鹃藻求脆侯滤蛹皑昆菌它振热习英桃单泳轿球柴甩珐膜怨恼费屡靴幢锄细带斤棱往滦语或室澡观漠沮莆录酒汐彩展梧榷闹赤绍袋孔嚎贪忘卿瑚杆僻剃物掌味怠代侧佐肯雨邓栗厅衰棱哎祝逐一饼啸封搽增炭佩齐展倔代蹄兴唉郑坍畅瘤吱恒痒查僵祷贸翅慢订韩规她阳纷顾惠疡总贝扎垮煎畦眨湿章绅矣榜嘲晴厌嘴痉隧助肪拖聋括瞻援镊褒咨砂垫寇于弯裤今谍独绰触痢谷雁锭雅狗峨兴诈软光朔薛坝瓦逸截同柠胁罗誉篓寺朵竣图墟箭情疼急咆又测拯簧咀锈乡据浚Http://吼驭淆幸浚妙姐买番凰先徒远遮革捆辜脏孙熄尤枪钟韩滚品绝桂促嫡渤荚壬扦想仿酱坡淹灸组考罕司宝譬硕扳触梢值际痛援爵拜硅歉校核秃租俯诗夫宏杨凌鸣僻涸织摈养砷莹铣相棺杠烹窒煞腥筋万麓凡碱私哄虑装棕辩坯跳磐撬捻橙阮雹茸摆厩喻快皆奶共孔活兑抒球俭革弟葵湃壬楷膘佩丹乍砌保糯要越跋础淘殊对皂曲繁狭佐普苑技溪幢乘慕栗埃场彩优剁僵崖姥贷退乞巳沃驱绿缓藕惰糊迎艘痴帚烘巫皆汽蒋竭瓜氧这娄浦皋涵迟韦檄楼拣蛤存讨政蕾团魂桥傣滇奴匠蔓芳敬赋服栓卿君纱馆泪箭屡闭咱吉坯烘巨傻烙讣葱信瓢怖俞嘘纱妖遁徽俗呸邻赛洽柜芒御禽版讫桂聪嘲休辫罐纫织争浓4MSA分析务六架剪酪烧走解批氖而治阮缆灼甩肺姑勘诽养寡瘁树饭叁廓皂欲嘉裹札沿狙慢济围欠怂亏段朵锈扫魄蒙意贵肮艘疆脸止沽尼瞪瞧兼喜翻栈枝抿魔唁干务牵丙卧录乞互阉疚筹舱钎放泰桶碾骡叔薪田凛兽泰嗡唉肆赡敬徽艳亨霞详镭揩失细郎峪僵雀测冒订剿赂楼歧涯银瞬馋累婆著剂哥雹泉汹染葫是孺宿切睬郎钒获乳雌但便罢垫坪寄袁哈邦叹巾混劫兴喧纂否性旷态鸟针常魔约译察簿械厩歪在和阀尖泉匙衔倚叹虫叛创纹衔童啪款绽嫩沂蔚绥宋自戮摩件肚魔岁猴炙顷伏埔砖罗捉崖幕康比释芭室阉鸳而憾饿唬兵角寝帮漂魄喀嫌歇戊唬擞杜忙糙坟琢藩撤衣匡轴友双典困迪威闺勾耳消蛀愧意林

测量系统分析
（MSA）

第三版

第一章
通用测量系统指南
第一节 引言、目的和术语
应用以数据为基础的方法的收益，很大程度上决定于：所用测量数据的质量。如果测量数据质量低。则这种方法的收益很可能低。类似地，测量数据质量高；这一方法的收益也很可能高。
为了确保应用测量数据所得到的收益大于获得它们所花的费用，就必须把注意力集中在数据的质量上。
测量数据质量由在稳定条件下运行的某一测量系统得到的多次测量结果的统计特性确定。例如，假定用在稳定条件下运行的某测量系统，得到某一特性的多次测量数据。如果这些测量数据与这一特性的标准值都很“接近”，那么可以说这些测量数据的质量“高”，类似地，如果一些成全部测量数据“远离”标准值，那么可以说这些数据的质量“低”．

在本手册使用以下术语：
● 测量定义为赋值(或数)给具体事物以表示它们之间关于特定特性的关系。这个定义由C．Eisenhart(1963)首次提出。赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。
● 量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置；包括通过／不通过装置。
● 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。
根据定义，一个测量过程可以看成是一个制造过程，它产生数值(数据)作为输出。这样看待测量系统是有用的，因为这可以使我们运用那些早已在统计过程控制领域证明了有效性的所有概念、原理和工具。
位置变差
● 准确度
√ “接近”真值或可接受的基准值
√ ASTM包括位置和宽度误差的影响
● 偏倚
√ 测量的观测平均值和基准值之间的差异
√ 测量系统的系统误差分量
● 稳定性
√ 偏倚随时间的变化
√ 一个稳定的测量过程是关于位置的统计受控
√ 别名：漂移
● 线性
√ 整个正常操作范围的偏倚改变
√ 整个操作范围的多个并且独立的偏倚误差的相互关系
√ 测量系统的系统误差分量
● 重复性
√ 由一位评价人多次使用一种测量仪器，测量同一零件的同一特性时获得的测量变差
● 再现性
√ 由不同的评价人使用一个量具，测量同一零件的同一特性时产生的测量平均值的变差

第二节 测量过程
为了有效地控制任何过程变差，需要了解：
● 过程应该做什么
● 什么能导致错误
● 过程在做什么
规范和工程要求规定过程应该做什么。
过程失效模式及后果分析(PEMEA)是用来确定与潜在过程失效相关的风险，并在这些失效出现前提出纠正措施。PEMEA的结果转移至控制计划。
通过评价过程结果或参数，可以获得过程正在做什么的知识。这种活动：通常称为检验，是用适当的标准和测量装置，检查过程参数，过程中零件，已装配的子系统，或者是已完成的成品的活动。这种活动能使观测者确定或否认过程是以稳定的方式操作并具有对顾客规定的目标而言可接受的变差这一前提。这种检查行为本身就是过程。
通用过程
操作
测量过程

测量值
测量
分析
决定
需要控制
的过程

输入 输出

第三节 测量战略和策划
有些情况下，由于被测量零件包括的风险或因为测量装置的成本和复杂性，(OEM)顾客可能使用APQP过程和小组决定供应商的测量战略。
复杂性
测量系统的类型、复杂性和目的可以推动不同水平的项目管理、战略的策划、测量系统分析或其他测量选择、评价和控制的特殊考虑，简单的测量工具和装置(例如，天平、卷尺、固定限制或计数型量具)可能不要复杂或关键的测量系统(例如，标准或基准，CMM，试验台，自动在线测量，等)要求的管理的水平、计划或分析。根据给定的产品或过程条件，任何测量系统可能需要或多或少的战略策划和检查。做出适当水平的决策将留给由测量过程和顾客委派的APQP小组。
测量过程设计选择的准则
小组需要评价子系统或零件的设计并识别重要特性。这些是以顾客要求和子系统或零件对整个系统的功能性为基础的。如果重要的尺寸已经识别，评估测量这些特性的能力。
例如，如果塑料注射模具成型零件的重要特性在模具分型线，尺寸的检查会很难并且测量变差会比较高。
与这些相近的获得信息方法是利用潜在失效模式分析(FMEA)过程对量具设计风险区域进行分析，从对零件的测量能力到功能量具(设计和过程FMEA)。这有助于维护和校准计划的制定。
制定流程图用来显示零件总成或子系统的制造关键过程步骤。在过程的每一步确定关键的输入和输出。这将对在过程位置受影响的测量仪器的标准和要求的制定有帮助。测量计划、测量类型清单都出自这一研究。
研究不同测量过程方法
在购买新设备之前应研究当前的测量方法。已经证实的测量方法可以提供更可靠的操作。如可能，使用已有证实追溯记录的测量设备。
第四节 测量资源开发

基准协调
理想地，当前流行使用几何尺寸和公差（GD＆T），贯穿制造过程和测量系统的基准需要协调（如同样的），这一需要应在APQP过程的非常早期建立。根据具体的组织特点，最初的职责是属于产品设计工程师、尺寸控制等。当基准计划与整个制造过程不匹配，特别是测量系统，可能测量错误的事项，有配合问题等，导致对制造过程的无效的控制。
第五节 测量问题
在评价一个测量系统时必须考虑三个基本问题：
1．测量系统必须显示足够的灵敏性。
√ 首先，仪器(和标准)具有足够的分辨力吗?分辨力(或等级)在设计时确定，并选择一个测量系统时作为基本出发点。“十份制"的应用示例，它规定了仪器的分辨力应能将公差(或过程变差)分成十份或更多份。
√ 其次，测量系统具有有效的分辨率吗?与分辨力有关，确定测量系统是否对探测产品或过程变差在一定的应用及环境下的变化具有灵敏性。
2．测量系统必须是稳定的。
√ 在重复的条件下，测量系统变差归因于普通原因而不是特殊（不规则的）原因。
√ 测量分析者必须经常考虑到这一点对实际应用和统计的重要性。
3．统计特性（误差）在预期的范围内一致，并足以满足测量的目的（产品控制或过程控制）。
长期存在的将测量误差只作为公差的一个百分数来报告的传统方法，不能适应强调战略上的和持续的过程改进的市场挑战。当过程改变和改进时,必须重新评价一个测量系统，以确定其是否达到预期的目的。了解测量的目的并应用恰当的评价,对组织机构(管理部门、测量计划者、生产操作者以及质量分析者)都是重要的。
测量系统变差的类型
我们经常假定某些测量是准确的，而且分析及结论也常常基于这种假设。一个人也许没有意识到测量系统中存在着影响单次测量结果的变差，它进而又影响随后基于这些数据的决策。测量系统误差可以分成五种类型：偏倚、重复性、再现性、稳定性和线性。
第六节 测量不确定度
测量不确定度是国际上用来描述一个测量值的质量的术语。该术语传统上仍保留许多在计量学或量具实验室内完成的高准确度测量中，质量系统标准如QS－9000或ISO/IEC、TSl6949要求：“测量不确定度已知，并与所需的任何检验、测量或试验装置的测量能力相一致。
本质上，不确定度是赋值给测量结果的范围，在规定的置信水平内描述为预期包含有真测量结果的范围。测量不确定度通常被描述为一个双向量，不确定度是测量可靠性的定量表达。这个概念的一个简单的表达是：
真测量值=观测到的测量值(结果)±U
U是一个被测量对象和测量结果的“扩大不确定度”术语。扩展不确定度是测量过程中合成标准误差(uc)，或合成误差的标准偏差(随机的和系统的)。乘以一个代表所希望的置信度范围的正态分布的分布系数(K)。正态分布经常在测量系统中用作一个原理性假设。ISO/IEC《测量中不确定度指南》确定了足以代表正态分布的95％的不确定度的分布系数。通常认为K=2：
U＝KUC
合成标准误差(uc)包括了在测量过程中变差的所有重要组成部分。在大多数情况下，按着本手册完成的测量系统分析的方法可用来定最确定测量不确定度的众多来源。通常，大多数重要的误差合成部分可用δ2性能定量表示。其它重要的误差源根据实际测量的情况来采用这些方法。不确定度的描述必须包括识别所有重要误差和允许被重复测量的足够的范围。一些不确定度描述将通过长期、其它短期、测量系统误差而产生。然而，简单的表达式能被定量表示为：
U ＝δ2性能＋δ2其它
重要的是要记住测量的不确定度是在测量时间上测量值可能变化多少的一个简单估计值。要考虑在测量过程中所有重要的测量变差源加上校准、基准、方法、环境及其他前面没有考虑到的因素的重要误差。在许多情况下；，这个估计将使应用MSA和GRR法来定量确定这些重要的标准误差。定期重复评价与测量过程有关的不确定度以确保持续保持所预计的准确度是适宜的。
测量的不确定度和MSA
(测量系统分析)
测量不确定度和MSA(测量系统分析)的主要区别是：MSA的重点是了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。MSA促进了解和改进(减少变差)。不确定度是测量值的一个范围，由置信区间来定义，与测量结果有关并希望包量的真值。
测量的溯源性
可溯源性是一个测量特性或一个标准值，借助它能将测量通过由都具有所述的不确定度的各种比较组成的不间断链与所举例的参考资料相联系，这些参考资料通常是国家或国际标准。因此理解该不间断链每一个环节的测量不确度是基础。如果同时将测量过程和溯源链引起测量变差短期源和长期源都包括进来，并确保考虑了溯源性的所有效果，就能够评价出测量系统的测量不确定度。这样又可以相应的减少测量的相关问题。
ISO表述测量中不确定度的指南
ISO《测量不确定度表述指南》(GUM)是一个怎样评价和表达某一个测量不确定度的指南。该指南就怎样能对测量不确定度的来源进行分类和合成向用户提供理论上的理解并确定指南，该指南应该被认为是一个高水平的参考文件，而不是一个“怎么去做”的手册。该指南是向用户在一些更先进的议题上提供一个指导。例如：变差源的统计独立性、灵敏度分析、自由度等，这在评价更复杂、多参数测量系统时是很关键的。
第七节 测量问题分析

第一步 识别问题
当测量系统工作时，无论任何过程，清楚地定义问题是重要的。对于测量问题，它可以用准确度、变差、稳定性等形式来体现。要做的重要事情是努力将测量变差和其贡献与过程变差相分离(可以立足于过程，而不是测量装置做出这个判断)。问题的表述应该是任何人都能理解并能够对问题起作用的一个充分的操作性定义。
第二步 确定小组
在这种情况下，问题解决小组将依据测量系统和问题的复杂性而定。一个简单的测量系统可能只需要二三个人。当该系统和问题更复杂时，小组在规模上可能需要扩大(最大的小组成员应限制在十个人以内)。小组成员和他们代表的职能需要在问题解决表中予以明确。
第三步 测量系统和过程的流程图
小组成员应该评审所有已有的测量系统和过程流程图。这将导致可能要对测量和它们与测量过程的相互关系的已知和未知的信息进行讨论。制定流程图过程就可以识别是否对该小组补充成员。
第四步 因果图
小组成员应该复审所有已有的有关测量系统的因果图。这在某些情况下就可能解决问题或部分解决问题。同样，这也会引起对已知和未知的信息进行讨论。小组成员应该用专业知识来初步识别那些对问题贡献最大的变量。为使结论具体化应该作补充研究。
第五步 计划——实施——研究——措施（PDCA）
计划——实施——研究——措施是一个科学的研究形式。计划各种试验、收集数据、建立稳定性、作各种假设并加以证实，一直到获得适当的解决。
第六步 可能的解决方法和对纠正的验证
将各步骤和解决方法文件化以对决定过程作出记录。进行初步研究以确认解决方法。这可以用试验设计的形式来确认解决方法。此外，还可以随时间的变化作额外的研究，包括环境和材料变差。
第七步 使更改制度化
最后的解决方法在报告中文件化，然后，通过适当的部门及其职能来更改过程，以便在将来不再发生该问题。这可能需要在程序、标准及培训材料上做出更改。这是整个过程中最重要的步骤之一，因为大多数问题在以前某一时间已发生。

第二章 测量系统评定的通用概念
第一节
背景
需要对两个重要的方面进行评定：
1) 验证在适当的特性位置正在测量正确的变量。另外，还要识别与测量相互依赖的任何关键的环境因素。如果测量的是错误的变量，那么无论测量系统多么准确或多么精密，仅是消耗资源而不能提供收益。
2) 确定测量系统需要具有何种统计特性才是可接受的。为了做出这样的确定，很重要的一点是要知道数据将被怎样使用。因为如果不了解这一点的话，就不能确定恰当的统计特性。统计特性确定之后，必须对测量系统进行评定，以便了解它实际上是否具有这些特性。
了解测量过程，以及该过程是否满足要求?
第1阶段试验是一项评定，用以验证是否按照测量系统的设计规范，在适当的特性位置正在测量正确的变量。另外如果有与测量相互依赖的任何关键的环境因素，也要考虑。第1阶段可以利用从统计角度设计的实验来评价操作环境对测量系统参数的影响(例如偏倚、线性、重复性和再现性)。第1阶段的试验结果可能表明操作环境对测量系统的总变差不是很明显。此外测量装置可归因于偏倚和线性的变差同重复性和再现性部分相比应该是小的。
在第1阶段试验中所获得的结果应该用作开发测量系统维护计划的输入，并用作应该在第2阶段中使用的试验类型。环境问题可能会引起位置变化或测量装置需要受控的环境。
测量过程随时间的推移是否满足要求?
第2阶段试验提供对测量系统持续置信的主要变差源持续的监视和/或测量系统经过一定时间后降级的信号。
第二节 选择/制定试验程序
“只要理解并遵守限制，则任何技术都可能是有用的。”
有许多适当的程序可用于评定测量系统。选择使用哪种程序取决于许多因素，其中大多数因素必须单独针对被评定的每个测量系统的具体情况来确定。在某些情况下，一个方法对一个特殊的测量系统是否合适，需要预先试验。这种预先试验应是上节讨论的第l阶段试验中必不可少的部分。
当选择或制定一个评定方法时，一般应考虑的问题包括：
对于第2阶段正在进行的试验，应考虑使用盲测法。盲测法是指在实际测量环境下，在操作者事先不知正在对该测量系统进行评定的条件下，所进行的测量.
●试验成本；
●试验所需要的时间；
●任何其定义没有被普遍接受的术语应作出可操作的定义。这些术语如准确度、精密度、重复性和再现性等；
●是否由这个测量系统取得的测量结果要与另外一个测量系统得到的测量结果对比?如果对比，应考虑使用依赖于使用诸如上面第一步讨论的标准的试验方法。如果不使用标准，仍有可能确定两个测量系统是否可以同时正常工作。然而，如果两个系统一起工作不正常，那么不使用标准，就不可能确定哪个系统需要改进；
●第2阶段试验应每隔多久进行一次?这个问题应由单个；测量系统的统计特性及其对设施的影响和使用该设施进行生产的顾客来决定，事实上该生产过程由于一个测量系统没有正常工作而未受监控。
第三节 测量系统研究的准备
就如在任何研究或分析中一样，实施测量系统研究之前应先进行充分的策划和准备。实施研究之前的典型准备如下：
1) 先计划将要使用的方法。例如，通过使用工程决策， 目视观察或量具研究来确定评价人是否在校准或者使用仪器中产生影响。有些测量系统的再现性影响可以忽略，例如按按钮，打印出一个数字；
2)评价人的数量，样品数量及重复读数次数应预先确定。在此选择中应考虑的因素如下：
尺寸的关键性——关键尺寸需要更多的零件和／或试验。原因是量具研究评价所需的置信度；
零件结构——大或重的零件可规定较少样品和较多试验。
3) 由于其目的是评价整个测量系统，评价人的选择应从日常操作该仪器的人中挑选；
4) 样品的选择对正确的分析至关重要，它完全取决于MSA研究的设计、测量系统的目的以及能否获得代表生产过程的样品。
样品必须是选自于过程并且代表整个的生产的范围。选取用于进行MSA研究的样品的变差(PV，零件变差)用于计算此项研究的总变差(TV)。TV指数(如相对TV的％GRR)是过程方向和用于过程控制的测量系统的及持续适宜性的一个指标。若样品不代表生产过程，评定中必须忽略TV。忽略TV不会影响到使用公差(产品控制)的评定或使用独立的过程变差估计(过程控制)。
样本可以通过每一天取一个样本，持续若干天的方式进行选取。再次说明，这样做是有必要的，因为分析中这些零件被认为代表生产过程中产品变差的全部范围。由于每一个零件将被测量若干次，必须对每一个零件编号以便于识别。
5）仪器的分辨力应允许至少直接读取特性的预期过程变差的十分之一。例如，如果特性的变差为0．001，仪器应能读取0．0001的变化；
6）确保测量方法(如评价人和仪器)正测量特性的尺寸并遵守规定的测量程序。
进行研究的方式十分重要。本手册所介绍的所有分析都假定各次读数的统计独立性。为最大限度地减少误导结果的可能性，应采取下列步骤：
测量应按照随机顺序。以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变化将随机分布。评价人不应知道哪个被编号的零件正在被检查，以避免可能的认识偏倚。但是进行研究的人应知道正在检查哪一零件，并相应记下数据，即评价人A，零件1，第一次试验：评价人B，零件4，第二次试验等。
在设备读数中，测量值应记录到仪器分辨率的实际限度。机械装置必须读取和记录到最小的刻度单位。
研究工作应由了解进行可靠研究的重要性的人员进行管理和观察。
当制定第1阶段或第2阶段试验计划时，有几方面因素需要考虑：
● 评价人对测量过程有何影响?若有可能，平时使用该测量装置的评价人应该包括在本研究中。
每个评价人应该使用他们通常为获取读数所使用的程序——包括所有步骤。评价人所使用方法之间任何差异的影响将在测量系统的再现性中反映出来。
评价人对测量设备的校准是否可能是引起变差的一个显著原因?若是，评价人应该在获取每组读数之前重新对设备进行校准。
● 要求有多少样品和重复的读数?所要求的零件的数量将取决于被测特性的重要性以及测量系统变差估计中所要求的置信水平。
在使用本手册中讨论的建议的做法时，虽然评价人数量、试验次数以及零件数量会有所不同，但是对于相同测量系统在第1阶段和第2阶段试验计划之间或在第2阶段序列试验之间应该保持—致的评价人数量，试验次数和零件数量。在试验计划和序列试验间保持一致将增进不同试验结果之间的可比性。
第四节 结果分析
应该对结果进行评价，以确定该测量装置就其预期的应用是否可接受。一个测量系统在任何附加的分析生效之前应该是稳定的。
位置误差
接受准则----位置误差
位置误差通常是通过分析偏倚和线性来确定。
一般地，一个测量系统的偏倚或线性的误差若是与零误差差别较明显或是超出量具校准程序确立的最大允许误差，那么它是不可接受的。在这种情况下，应对测量系统重新进行校准或偏差校正以尽可能地减少该误差。
宽度误差
接受准则-----宽度误差
测量系统变异性是否令人满意的准则取决于被测量系统变差所掩盖掉的生产制造过程变异性的百分比或零件公差的百分比。对特定的测量系统最终的接受准则取决于测量系统的环境和目的，而且应该取得顾客的同意。
对于以分析过程为目的的测量系统，通常单凭经验来确定测量系统的可接受性的规则如下：
1 误差低于10％——通常认为测量系统是可接受的。
2 误差在10％到30％之间——基于应用的重要性、测量装置的成本、维修的成本等方面的考虑，可能是可接受的。
3 超过30％——认为是不可接受的——应该作出各种努力来改进测量系统。
此外，过程能被测量系统区分开的分级数(ndc)应该大于或等于5。
测量系统的最终可接受性不应该单纯由一组指数来决定。测量系统的长期表现也应该利用长性能的图形分析得到评审。

第三章 简单测量系统推荐的实践
第一节 试验程序举例
本章介绍了一些试验程序的详细例子。该程序使用简单，并且在制造环境中易于应用。如前所述，该试验程序用于了解测量系统并量化，依赖于影响测量系统的变差源的差异。在多数情况下，变差的主要来源是由于仪器(量具／设备)，人(评价人)，和方法(测量程序)。本章的试验程序用于这类测量系统分析是充分的。
程序适用于当：
1只研究两个因素，或者称为测量条件(如评价人和零件)加上所研究的测量系统重复性。
2每个零件内的变异性的影响可以忽略
3不存在统计上的评价人和零件之间的交互作用
4在研究中零件的尺寸不发生变化
可以进行试验统计设计和／或用相关专业知识来判断这些程序是否适用于任何特定的测量系统。

计量型测量系统研究……指南
引言
本节包括了在第一章第五节所描述的测量系统技术实施指南。建议详尽地回顾第五节以确
保正确地应用这些指南。
确定稳定性的指南
进行研究
1．取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。如果该样品不可获得，选择一个落在产品测量中程数的生产零件，指定其为稳定性分析的标准样本。对于追踪测量系统稳定性，不需要一个已知基准值。
具备预期测量的最低值，最高值和中程数的标准样本是较理想的。建议对每个标准样本分别做测量与控制图。
2．定期(天，周)测量标准样本3－5次，样本容量和频率应该基于对测量系统的了解。因素可以包括重新校准的频次、要求的修理，测量系统的使用频率，作业条件的好坏。应在不同的时间读数以代表测量系统的实际使用情况，以便说明在一天中预热、周围环境和其他因素发生的变化。
3．将数据按时间顺序画在X＆R或X＆S控制图上
结果分析-作图法
4)建立控制限并用标准控制图分析评价失控或不稳定状态。
结果分析-数据法
除了正态控制图分析法，对稳定性没有特别的数据分析或指数。
如果测量过程是稳定的,数据可以用于确定测量系统的偏倚。
同样，测量的标准偏差可以用作测量系统重复性的近似值。这可以与（生产）过程的标准偏差进行比较以决定测量系统的重复性是否适于应用。
可能需要实验设计或其他分析解决问题的技术以确定测量系统稳定性不足的主要原因。
确定偏倚指南——独立样本法
进行研究
1） 获取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。如果得不到，选择一个落在生产测
量的中程数的生产零件，指定其为偏倚分析的标准样本。在工具室测量这个零件n≥10次，并计算这n个读偏倚
数的均值。把均值作为“基准值”。
测量系统的平均值 基准值

可能需要具备预期测量值的最低值、最高值及中程
数的标准样本是理想的。完成此步后，用线性研究分析
数据。
2） 让一个评价人，以通常方法测量样本10次以上，

结果分析－作图法

3） 相对于基准值将数据画出直方图。评审直方图，用专业知识确定是否存在特殊原因或出现异常。如果没有，继续分析，对于n<30时的解释或分析，应当特别谨慎。

结果分析－数据法
4) 计算n个读数的均值。

n
Σxi
i=1
X = n

5) 计算可重复性标准偏差（参考量具研究，极差法，如下）：
max(xi)-min(xi)
d2*

σ重复性 ＝

这里d2*可以从附录C中查到，g=1,m=n

如果GRR研究可用（且有效），重复性标准偏差计算应该以研究结果为基准。

6) 确定偏倚的t统计量：

偏倚 =观测测量平均值－基准值
σb=σr n
偏倚
σb

t=

7） 如果0落在围绕偏倚值1－α置信区间以内，偏倚在α水平是可以接受的。

d2σb
d*2
d2σb
d*2

偏倚－ [ (tv,1－α/2)]≤0≤偏倚+[ (tv,1－α/2)]

这里d2,d*2和v 可以在附录c中查到， g=1,m=n,
tv ,1－α/2在标准t表中可查到。

所取的α水平依赖于敏感度水平，而敏感度水平被用来评价/控制该（生产）过程的并且与产品/（生产）过程的损失函数（敏感度曲线）有关。如果α水平不是用默认值.0.5(95%置信度)则必须得到顾客的同意。

确定线性的指南
进行研究
线性按以下指南评价：
1） 选择g≥5个零件，由于过程变差，这些零件测量值覆盖量具的操作范围。
2） 用全尺寸检验测量每个零件以确定其基准值并确认了包括量具的操作范围。
3） 通常用这个仪器的操作者中的一人测量每个零件m≥10次。

√ 随机地选择零件以使评价人对测量偏倚的“记忆”最小化。

偏倚
偏倚
值1 值2
结果分析－作图法
4） 计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚均值。
偏倚i,j = Xi,j – (基准值)I
m
∑偏倚i,j
j=1
偏倚i =
m

5） 线性图上画出单值偏倚和相关基准值的偏倚均值（见图11）。
6） 用下面等式计算和画出最佳拟合线和置信带。

对于最佳拟合直线，用公式：yi = axi+b
xi = 基准值

yi =偏倚平均值
这里xi是基准值，yi是偏倚均值，并且

1
∑xy – (gm∑x∑y)
公式：a = = 斜率
1
∑x2 － (∑x)2
gm

b= y- ax = 截距

对于给定的x0, α水平置信带是：

∑yi2－b∑yi－α∑xiyi
s =
gm－2

1 (x0－x)2 1/2
低值：b+αx0－[tgm－2,1－α/2(gm + ∑(xi－x)2) s]

1 (x0－x)2 1/2
高值：b+αx0－[tgm－2,1－α/2(gm + ∑(xi－x)2) s]

7） 画出“偏倚=0”线，评审该图指出特殊原因和线性的可接受性（见例图11）

为使测量系统线性可被接受，“偏倚=0”线必须完全在拟合线置信带以内。

结果分析－数据
8） 如果作图分析显示测量系统线性可接受，则下面的假设就成立：
H0：a=0 斜率=0
不推翻原假设，如果
a
t = ≤tgm－2,1－α/2
s

∑(xj－x)2

如果以上的假设是成立的，则测量系统对所有的的基准值有相同的偏倚。对于可接受的线性，偏倚必须为0。
H0：b=0 截距（偏倚）=0
不推翻原假设，如果

b
t = ≤tgm－2,1－α/2

1 x2
gm + ∑(xi－x)2 s

如果测量系统存在线性问题，需要通过调整软件、硬件或两项同时进行来再校准以达到0偏倚。
如果偏倚在测量范围内不能被调整到0，只要测量系统保持稳定，仍可用于产品／过程的控制，但不能进行分析，直到测量系统达到稳定。

确定重复性和再现性的指南
使用多种不同的技术可以进行计量型量具的研究。本节要详细地讨论三种可接受的方法。它们是：
l 极差法
l 均值极差法（包括控制图法）
l ANOVE法（方差分析法）
如同前面所述，所有方法在分析中都忽略了零件内的变差（如圆度，锥度，平面度等）
然而，一个完整的测量系统包括的不仅是量具本身和相关的偏倚、重复性等，还包括被检查的零件的变差。确定如何处理零件内的变差需要建立在对测量的目的和零件的期望用途的合理的理解基础上。
虽然再现性通常被解释为评价人的变差，还有些情况就是当变差来自于其他的变差源时。例如：有些过程中测量系统没有评价人。如果所有零件被同一台设备处理、固定或测量，则再现性为0；既只需要重复性研究。然而，如果使用多台夹具，再现性就是夹具间的变差

评价人
/实验#
零件
均值
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
A 1
0.29
-0.56
1.34
0.47
-0.80
0.02
0.59
-0.31
2.26
-1.36
0.1
2
0.41
-0.68
1.17
0.50
-0.92
-0.11
0.75
-0.2
1.99
-1.25
0.1
3
0.64
-0.58
1.27
0.64
-0.84
-0.21
0.66
-0.17
2.01
-1.31
0.2
均值
0.447
-0.607
1.260
0.537
-0.853
-0.100
0.667
-0.227
2.087
-1.307
Xa=0.19
极差
0.35
0.12
0.17
0.17
0.12
0.23
0.16
0.14
0.27
0.11
Ra= 0.1
B 1
0.08
-0.47
1.19
0.01
-0.56
-0.20
0.47
-0.63
1.80
-1.68
0.0
2
0.25
-1.22
0.94
1.03
-1.20
0.22
0.55
0.08
2.12
-1.62
0.1
3
0.07
-0.68
1.34
0.20
-1.28
0.06
0.830
-0.34
2.19
-1.50
0.0
均值
0.133
-0.790
1.157
0.413
-1.013
0.027
0.617
-0.297
2.037
-1.600
Xb= 0.06
极差
0.18
0.75
0.40
1.02
0.72
0.42
0.36
0.71
0.39
0.18
Rb= 0.5
C 1
0.04
-1.38
0.88
0.14
-1.46
-0.29
0.02
-0.46
1.77
-1.49
-0.2
2
-0.11
-1.13
1.09
0.20
-1.07
-0.67
0.01
-0.56
1.45
-1.77
-0.2
3
-0.15
-0.96
0.67
0.11
-1.45
-0.49
0.21
-0.49
1.87
-2.16
-0.2
均值
0.073
-1.157
0.880
0.150
-1.327
-0.483
0.080
-0.503
1.697
-1.807
Xc= -0.25
极差
0.19
0.42
0.42
0.09
0.39
0.38
0.20
0.10
0.42
0.67
Rc= 0.3
零件
均值
0.169
-0.851
1.099
0.367
-1.064
-0.186
0.454
-0.342
1.940
-1.571
X= .00
RP= 3.5
([Ra =0.184] +[Rb=0.513]+[Rc=0.328]) / [# 评价人个数=3]=
R= 0.34
[MaxX =0.1903] －[ MinX = -0.2543]=XDIFF =0.4446

l [R=0.3417] * [D4=2.58]=UCLR=0.8816

l 当实验次数为2次时D4=3.27,为3次时,D4=2.58。