MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。

测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的 R&R ，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。

一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。

如果说SPC为品质控制提供了一个有力的工具，测量系统分析（MSA），更是品质控制和品质管理的基础，只有好的，可靠的测量系统，才能确保合格产品的交付，不可靠的测量系统，可能使我们作出错误的判断——品质控制过严或过松。因为测量系统的不稳定、偏差和变异，我们可能：拒绝合格的产品——企业自身将不得不增加返工、报废，蒙受不必要损失，增加品质成本放行不合格的产品——客户的利益将受到损害，企业最终将遭受客户流失，品质索赔风险，从而产生更大的品质成本对测量系统进行科学合理的分析，可以使我们的测量系统更加可靠，使我们的品质判断更加准确，最大限度地降低无形的，看不见的品质成本，赢得客户的信任。

 

1、使公司相关人员掌握测量系统分析的方法和使用过程； 

2、介绍选择各种方法来评定测量系统质量的指南；

3、通过测量系统分析了解所有生产过程中使用的量具的变差,并对不合格的量具进行分析、改进,提高检验、测量、试验数据的真实性和报告的准确性；

4、减少产品在检验、测量、试验过程中误判的可能性。

 

MSA对象：品质部门管理、技术人员；生产部门管理、技术人员；

 

1. 测量系统分析的目的

2. 数据的质量

3. 描述测量数据质量的统计特性

4. 低质量数据的原因和影响

5. 有关测量数据的常见问题

6. 过程变差剖析

 

1. 与测量系统设计和开发有关的规划

2. 与测量系统制造有关的规划

3. 与测量系统实施有关的规划（过程）

 

1. 测量仪器分辨率的讨论

2. 敏感度的定义与分析

3. 准确度的含义与意义

4. 偏倚的定义计算判定结论 

5. 线性的定义计算判定结论

6. 稳定性的定义计算判定结论 

7. 校准的含义与意义

8. 精确性(重复性和再现性)的定义与应用

－即时法

－简略法

－均值极差法

－方差分析法

 

1. 小样法分析方法与应用

2. 风险分析法相关说明

－相关术语释义： 有效性/漏判的几率/误判的几率/偏倚

－样品数量的规定与选择

－检验结果总结

－计算判断的指标

－测量系统好坏的判据

－Kappa的含义与定义

－风险分析法应用