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M
SA
数据
的基本内容
德信诚经济咨询有限公司
MSA
的基本内容
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。
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<
/p>
(
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。<
/p>
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
6
σ
质量计划的一项重要内容。
目前，
以通用电气
(GE)
为代表的
6
σ
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。
MSA
之统计特性
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。
2.
测量系统的变差必须比制造过程
的变差小。
3.
变差应小于公差带。
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。