1、 目的：
1.1了解测量器具量测的性能是否满足测量要求。
1。2对新进或维修后的测量设备提供一个客观正确的变异分析及评价量测质量。 1。3利用统计方法分析测量系统再现性和重复性,作为判定试验设备是否需要校检、是否可供使用、是否有人为因素造成的失准及需要修正校验的周期和频率。 2、适用范围
2。1适用于公司测量系统的分析。
2。2按照顾客和控制计划的要求,对公司的测量系统进行相应的MSA分析。 3、术语：
3.1计数型数据:可以用来记录和分析的定性数据，其结果可简单用“是/否”的形式记录。如外观质量检验。
3。2计量型数据：定量的数据，可用测量值来表示。如原铁水中C、Si含量、高度尺数据等。
4、公司内运用MSA的场所、评价方法： 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 场所 划线间 成品检查 理化试验室 测量仪器 高度尺 游标卡尺 直读光谱仪 评价项目和方法 重复性及再现性、线性 线性 原铁水中C、Si稳定性分析 水分偏倚分析 紧实率偏倚分析 透气性偏倚分析 型砂、芯砂湿压强度 小样法分析KAPPA 偏倚分析 评价频次 每年一次 每年一次 每年一次 每年一次 每年一次 每年一次 每年一次 每年一次 每年一次 水分分析仪 打样机 型砂芯砂试验室 透气性分析仪 型砂强度分析仪 外观质量检验 成品检查 成品检查 布氏硬度计 5、测量系统分析计划的制订
5。1 按照顾客和控制计划的要求确定需要进行MSA分析的具体测量系统。 5。2 根据测量系统的准确度要求和设备特点确定采用的分析工具和方法.
5。3 根据被测对象特性的重要性和结果特点，确定测量者的数量、样本数量和重复测量次数。对于关键特性需要增加样本容量和重复测量次数,以保证分析结果的置信水平。对于尺寸、重量大等样件较小的，增加重复测量次数保证测量结果的置信水平。
5。4 选用日常生产时的测量人员参加测量和分析.
5。5 选取正常生产时的产品作为样件，以提高样件的代表性。 5.6 选取的量具的最小刻度超过预期过程变差的十分之一。 5。7 针对具体的分析项目规定操作程序，确定测量的特性。
5。8 测量分析的研究方式应：确保各次测量的数据独立性;测量读数的准确性;每个测量者用同样的设备和方法进行测量；专人对测量过程进行监督。 6各种测量仪器的MSA运作流程: 6。1重复性及再现性——均值极差法 6.1.1术语
6。1.1.1重复性——又称设备变差(EV），是指在固定的测量条件下，由一位测量者使用一种测量仪器,短期内连续多次测量同一试样的同一特性所获得的测量变差,它是系统内变差。
6。1。1。2再现性-—又称评价人变差(AV），是指由不同的评价人使用相同的测量仪器，测量同一试样的同一特性时获得的测量平均值的变差，它是系统间变差。
6。1。1.3GRR——量具重复性和再现性，它是测量系统重复性和再现性合成变差的估计。
6。1。1。4零件变差——(PV)，指零件之间的变差。 6。1。2分析前的准备
6.1.2.1 样本的选取：选取过程稳定时生产的同一型号产品10个，作为试样。 6.1.2。2选3名专门从事此过程检测的检查员，进行实际测量。
6。1。2。3采用实际生产时使用的测量设备，并确保此测量稳定、准确可靠. 6。1.3数据采集
6。1.3。1 将选取的10个试样编号,测量人员不能看到试样编号，不同测量人员不能知道他人的测量结果。多次测量中试样顺序随机改变。
6。1。3。2 分别记录每个测量人员对每个试样的3次测量结果. 6.1。4、数据的计算和分析
6。1.4.1 将上述数据输入重复性和再现性计算电子表格，自动计算出测量值的极差、极差均值、样本均值等，绘制出极差图.
6.1。6。2 先根据极差图的结果,分析样本点的排列形状,判断过程是否受控，剔除特殊点，再分析均值图。
6.1。6。3 极差图反应测量者之间对每个试样测量的一致性。均值图提供了测量系统的可用性指示。 6.1。5报告分析
6。1。5.1 报告提供了设备变差（EV）,人的变差(AV），总变差（TV）,可以估计变差和整个测量系统占过程变差的百分比，及其重复性和再现性和零件间变差的构成，分析数值和图标,作出测量系统是否可用的判断。 6。1。3 接收准则
6。1.3。1 R＆R低于10％ ——测量系统是可接受的；
6.1.3.2 R＆R在10％—30％之间 —-测量系统需要改进。基于应用的重要性、测量装置的成本、维修成本考虑，测量系统可能接受。
6。1。3。3 R＆R高于30% -—测量系统是不可接受的；需作出努力改进测量系统。 6。2偏倚
6.2。1 偏倚——又称准确度，是指同一试样同一特性，真值（基准值）和观测到的测量平均值的差值。它是对测量系统的系统误差的测量。 6。2。2分析前的准备 6.2。2.1 样本的选取:
选择一个结果在生产过程中居于测量中值线附近的试样。 6.2.2。2 人员选择
选1名专门从事此过程检测的检查员，进行实际测量.
6。2。2.3 采用实际生产时使用的测量设备，并确保此测量稳定、准确可靠. 6。2.3数据采集
6.2。3。1 用分辨率高一级的测量仪器测量10次，求得平均值作为基准值。 6。2.3。2 让选择的测量者通过生产过程中的方法对试样测量15次，记录读数。 6。2。4数据计算
6.2.4.1 将测量的数据填入偏倚计算电子表格，自动计算出读数的均值，可重复性标准偏差（σ）,
6。2.4.2 确定偏倚的t统计量：偏倚=观测测量平均值—基准值，确定偏倚的不确定度，画出拟合线和置信带，计算出置信区间。 6。2.5接受准则
如果0落在围绕偏倚值1—α置信区间以内，即0在置信区间的低值和高值之间，偏倚
在α水平是可以接受的。 6。3线性
6.3.1线性-—在设备的预期操作（测量）范围内偏倚的不同称为线性，它是测量系统的系统误差分量。 6。3。2分析前的准备 6。3.2.1样本的选取
选择5—10个试样,使这些试样覆盖量具的操作范围。如卡尺可以选择尺寸在5、7、9、11cm的试样进行评定. 6。3。2。2 人员选择
选1名专门从事这个仪器操作的检查员,进行实际测量.对每个试样测量10次,另选一个人员进行记录。
6。3.2.3 采用实际生产时使用的测量设备，并确保此测量稳定、准确可靠。 6.3。3数据采集
6.3。3.1记录人员把选择的试样分别编号,测量时使测量者不看到编号。 6.3。3.2 以一种顺序让测量者分别测出这些试样的数值，按编号记录读数。 6。3。3。3 然后打乱顺序重新进行测量这些试样，按编号记录读数。 6.3。3。4 重复以上操作十次,分别按照编号记录数据。 6。3。4数据计算
6.3.4。1 将测量的数据填入线性计算电子表格，自动计测量每次测量的偏倚及均值，画出拟合线和置信带,在线性图上画出单值偏倚和相关基准值的偏倚均值及“偏倚=0”线。
6。3.5接受准则
“偏倚=0\"线必须完全在拟合线置信带内。如果测量系统存在线性问题，需要调整检测仪器的软件和硬件来校准以达到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,仍可用于产品过程控制。 6.4稳定性
6.4.1 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平均值总变差，即偏倚随时间的增量。 6.4.2分析前的准备 6。4.2。1 样本的选取
选择一个落在产品测量中值的生产零件作样本。 6.4.2.2 人员选择
选用专门从事这个仪器操作的检查员，进行实际测量.人员固定，测量设备固定. 6。4。2。3 采用实际生产时使用的测量设备,并确保此测量稳定、准确可靠. 6.4。3数据采集
6。4。3。1 测量人员每天对选定的样本测量5次,持续25天，记录每天的测量数据。 6。4。4数据计算
6。4。4。1 将测量的数据按照时间顺序填入稳定性计算电子表格,自动计测量值的均值和极差,绘制控制图，计算控制限. 6。4。5接受准则
6。4.5.1首先判定极差控制图受控情况，然后在判断均值控制图,如果控制图中点子的分布可以接受（按控制度判稳的方法，无点子出界，随机分布，无连续7点以上在中心线同一侧。），则过程稳定，否则，过程不稳定。
6。4。5.2若子组标准差和总体标准差无显著差别，且均值也无显著差别，则过程受控，否则过程不受控。
6。5小样法（KAPPA分析）
6。5.1 计数型数据-用来记录和分析定性的数据，其结果简单的用是或否的形式来记录. 6。5。2小样法的数据采集:
6.5.2。1任取同一型号的产品20件,包括不合格品或需要返工、返修的产品作为样品，对样品进行编号；编号不可以让检查员知道,保证盲测。
6。5。2。2选择正式生产时检验此产品的检查员3名，要求所有测量人对标准的要求一致；选一名人员进行记录。
6。5。2。3打乱样品顺序，分别让每名检查员对样品进行检测并给出是/否的判断，按照编号记录判断结果.
6.5。2.4一轮测量完成后，打乱样品顺序重新进行第2轮测量判断，然后按同样的方法进行第三轮测量。
6。5.2。5用同样的方法获取3名检查员的测量判断数据分别按照样品编号进行记录。 6。5。2.6用高一级的技师或工程师对样品进行检查判断，给出样品的参考值，并进行记录.
6。5。3数据分析:
6。5.3。1将测得数据填入KAPPA分析电子表格中,计算出3名检查员的期望数量,评定其检查判断的再现性，作出一致性优劣的判断。
6。5。3。2根据分析结果作出3名检查员检查结果是否可以接受。对于测量结果不可接受的检查员必须进行技能培训，以减少误判和漏发比例，提高可靠性。或者改善测量仪器好判断标准以改善测量系统的可接受水平。 6.5.4接收准则：
6。5。4。1当两个诊断完全一致时,P0=1，此时Kappa值为1。
6。5。4。2当观测一致率大于期望一致率时，Kappa值为正数，且Kappa值越大，说明一致性越好。
6。5.4.3当观察一致率小于期望一致率时，Kappa值为负数,这种情况一般来说比较少见.6。5。4.4根据边缘概率的计算，Kappa值的范围值应在—1~1之间。
6。5。4.5 Kappa≥075两者一致性较好;0。75〉Kappa≥0。4两者一致性一般；Kappa〈0。4两者一致性较差.
质量管理部 2010。11。20
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容