MSA工具在质量管理中的应用

张静

摘要：本文首先介绍了MSA测量系统分析的起源，以及MSA研究的意义，分析了MSA的基本特性，给出了MSA测量系统分析实际的分析步骤以及测量系统的特征、分析计划和接受准则，举例说明了MSA在公司测量器具中的应用分析，以及如何进行分析结果的判定，从质量管理的角度对产品生产过程的所有量测结果进行可靠性的判定和分析，同时也为新的测量设备和工装符合性验收给出了验收的标准和方法，为企业生产过程的质量检验可靠性提供保障。

主题词：量具 测量 测量系统 MSA 分辨力 偏倚 线性 稳定性 重复性 再现性

1、引言：

在高质量发展成为大趋势的形势下，质量工作的开展也逐步系统化、专业化，在实际生产过程中，我们经常会有测量数据是可靠的吗，测量系统有足够的分辨力吗，新的测量设备验收时测量能力真的可以满足测试对象的需求吗，我们测试合格的产品为什么客户测试不合格，为什么不同的测量人员得到的测量结果不同，一段时间内测量结果是否能保持一致，公司的测量系统怎样才算是可靠的，在一个产品特性或者过程特性进行测量策划时我们如何选择正确的量具，在实际测量时选择千分尺、游标卡尺、投影亦或者是三次元，在实际评估过程中应该如何实施等等疑问，这些疑问就是本文想要探索和研究的内容，解决以上问题需要对测量系统进行评价。通常我们利用的是MSA测量系统分析工具，MSA是IATF16949 汽车体系五大工具之一，起源于汽车行业，现在广泛应用在制造业中，可靠的数据是我们做出正确决策的基础，也从客观数据上反应出生产过程水平，给质量管理做持续改进提供了方向和数据基础。

2、MSA测量系统相关定义

MSA：Measurement System Analysis，即测量系统分析，即对测量系统进行的分析，主要用于分析测量系统对量测值的影响，目的是评估测量系统的质量，以确定测量系统的统计特性，并将其与可接受的标准作比较，以得出正确的判断和结论。

测量系统是由检验设备、检验人员、检验方法、检验标准、检验对象等因素构成的一個集合并用来获得测量结果的过程，这个系统的可靠性直接决定了检验结果的可靠性。目前公司在新检测设备验收或者老检测设备确认时，基本做法是进行校验，与标准块进行对比，校验合格后即判定为合格，在检测设备测量系统分析层面上还不够充分，如一次确认合格的设备，它的测量的偏倚量如何，是否符合数据的正态分布;它的稳定性如何，能否稳定的提供准确的检测结果;它的重复性和再现性又如何，变差是否能被我们所接受等等这一系列的问题，这些问题是影响着整个测量系统有效的主要的因素，检测设备不是孤立存在的，它需要与人、机、料、法、环等因素组成一个测量系统，从测量系统输出最终的测试结果，那么要得到准确的测试结果，有时候测量器具本身是合格的，但是用来测量被测对象测试有效性就不合格，所以我们要对测量系统进行分析以判定有效性，MSA分析工具就是我们进行测量系统分析的工具，通过系统性的分析可以准确判定测量系统的有效性以及反应出测量系统需要改进的点，为我们质量改进提供准确的指向。

3、测量系统五大特性研究

3.2.1 分辨力

分辨力是指测量系统识别并显示被测量最微小变化的能力，这种能力可以通过仪器仪表上的最小刻度来反映，如果测量系统分辨力不高，就无法正确识别过程的波动，从而导致不正确的数据分析结果，具有足够分辨力是合格测量系统最基本的条件之一，如果发现分辨力不足，则需要更换更高精度的量具或者更好的测量技术，一般测量结果的最小间距（通常称精密度）应为产品规格宽度的十分之一。

3.2.2 偏倚

偏倚指对同样零件的同样特性，观测到的测量平均值和真值的差值，也就是准确度，偏倚计算方式中的真值一般是无法获取的，但是我们会采取如下方式作为真值的来源：

S高一级的测量设备所得重复测量值的平均值;

S由法律定义并强制执行的法定值;

S以科学原理为基础的理论值;

S以一些国家或国际组织的实验工作为基础或者以健全的理论为支持的指定值;

S以一些科学或工程组织赞助的合作实验为基础，通过专业人士和商业组织等使用者一致同意的一致同意的值;

S由受影响的各团体协调一致的值

3.2.3 稳定性

稳定性是指测量系统在某一阶段时间内，测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量总变差，它是偏倚随时间变化的表现结果，体现的是测量系统的各个特性在时间范围内保持恒定的能力。

3.2.4 线性

线性是指在系统预期得量程范围内，各点处偏倚量与参考值呈现线性关系，在数学上得表现为偏倚量与其对应参考值有线性回归关系。

3.2.5 重复性和再现性（GR&R）

重复性：由同一操作者，用同一测量仪器，多次测量同一部件得同一特性时获得的测量变差，指仪器得变差（EV（Equipment Variation）;

再现性：指由不同的人，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，指人的变差（AV（Appraiser variation））。

4.1 五大特性接收准则

4.1.1 偏倚分析方法和接受准则

对偏倚分析采用独立样本法，取一个样本建立基准值（一般经计量溯源确认）或选择一个落在生产测量的中间数的零件，测量零件数值10次以上，并计算平均值作为基准值，然后找一个评价人，用被评价的检具，按照量测检验指导书规定测量样本10次以上，计算读数的平均值，作为观测值，观测值和基准值差就是偏倚数，即

偏倚=观测值-基准值

对数据进行分析，首先判断测量数据是否呈现正态分布，如呈现正态分布，则测量数据使可以接受的，若数据不是正态分布，数据没有继续分析研究的意义，要排查量测过程中数据异常来源，异常消除后重新量测数据再次进行分析。

4.1.2 线性分析方法和接受准则

那线性分析就是全部测量量程范围的分析，在量具的量测范围内，选择5个或以上的零件，零件的尺寸要均衡覆盖整个量程，按照偏倚的方法找到零件相对准确的数值作为基准值，然后一个人测量每个零件10次及以上，计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚平均值，在线型图上画出单个平均偏倚数值和基准值关系，观察线性关系，如果数据呈现线性关系，则偏倚为0的线完全在拟合线的置信带内，

若偏倚为0的线不在拟合线的置信区间内，则数据不呈现线性关系。

4.3 稳定行分析方法和接受准则

前面我们提到了測量系统要做偏倚分析、线性分析，从而确定测量系统的有效性，但是这些都是要建立在测量系统稳定的基础上，如果测量系统不稳定，则分析结果都是无效的，等于做了无用功，分析的数据只能代表分析当时的状况，系统不稳定则不能代表后续的测量状况，稳定性也就是测量系统在时间上的偏倚，如果没有特殊原因变差影响测量系统时间意义上的偏倚，说明测量系统是稳定的，所以一般我们以一个长的周期（以天计），测量相同基准或零件的单一特性来判定测量系统是否处于稳定状态，用X-R图对数据进行分析，数据呈现稳态，则测量系统有效。

4.4 GRR（重复性和再现性）分析方法和接受准则

4.4.1 重复性（EV）

重复性为由同一操作者，用同一测量仪器，多次测量同一部件得同一特性时获得的测量变差，重复性波动主要反映量具本身的波动，主要是指仪器得变差（EV（Equipment Variation）。

4.4.2 再现性（AV）

再现性指由不同的人，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，指人的变差AV（Appraiser variation）。

4.4.3 测量对象间波动（PV）

测量对象之间总是存在差异，如果n个不同测量对象，就可以得到n个测量值，x1、x2…xn，测量对象间的波动亦可用重复性测试数据计算，把测量对象间的波动记为PV。

4.4.4测量系统变差GRR

GRR是测量系统分析的重要内容，前面几个章节我们讨论了偏倚、线性和稳定性，主要是测量系统的准确性，GRR重复性和再现性主要评估测量系统的精确性，进行GRR分析的目的是定量的给出测量系统的波动大小，以确定测量系统是否合格，当测量系统不合格时，识别波动原因，并指出改进的方向，所以GRR分析在测量系统分析中占据最重要的位置，目前应用最广泛的也是GRR分析法。

变差计算公式：

4.4.5 GRR分析方法

GRR分析步方法为选取10个相同型号的零件，将零件进行编号，编号不让测量人员看到，选3名测量人员，让每个测量人员按照随机的顺序对全部零件测量一遍，再按照随机的顺序再次测量两遍，将所有数据记录整理好，并用Minitab软件进行分析，

4.4.6 GRR分析结果判定

R&R可接受准则，一般用R&R变差比上总变差来判定

1、%R&R<10%，测量系统可接受;

2、10%<%R&R<30%，测量系统可接受或不接受，决定于该测量系统的重要性，成本、修理所需的费用等因素，可能是可接受的，这个要根据具体进行;

3、%R&R>30%，测量系统不能接受

这样的结果需要予以改进，进行分析发现问题并改正，必要时更换量具或对量具重新进行调整，同时需要对以前所测量的库存产品再抽查检验，如发现库存品已超出规格应立即追踪出货通知客户，协调处理对策。

5、小结

准确的测量结果才能提供准确决策的基础，MSA为企业实际运行提供了一套行之有效的数据分析方法，在公司生产业务工作实际运行过程中，很多决策都要来自准确的数据分析，正所谓差之毫厘，缪以千里，准确的测量系统保证了数据的准确性，从而保证了在实际分析问题方向的准确性，若测量数据都不准确，那么我们就没法从数据中反馈出最真实的生产水平，真正的问题就被掩盖了，将MSA测量系统的分析真正的用到实际的生产管理工作中，逐步推广MSA工具在实际质量管理中的作用，实现企业的高质量发展。

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