【工具】MSA测量系统分析流程及方法

测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。

在现实生活中，理想的测量系统几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。不良的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。

  

测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。

通常，我们用下述5个指标来评价测量系统的统计特性：

1.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。

2.线性Linearity

表征量具预期工作范围内偏倚值的差别。

3.稳定性Stability

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。

4.重复性Repeatability

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。

5.再现性Reproducibility

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。

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”。