什么是测量统计分析 (MSA)？
测量统计分析（MSA）的定义
测量统计分析 (MSA) 是使用诸如量具 R&R（可重复性和再现性）研究之类的统计工具来确定测量系统是否能够进行精确测量的实践。此外，MSA 还确定了测量过程本身产生的误差量。
MSA 的目的是确保选定的测量系统提供具有可重复性和再现性的可靠结果。进行 PPAP 时 ，所有测量系统都在控制计划中确定 .对这些系统中的每一个都执行量具 R&R 以检查精度。
为什么要执行 MSA？
MSA 建立了对数据收集方法的信心，以验证其他质量研究中使用的捕获数据的完整性。这个过程包括评估测量仪器、测试方法和数据收集技术。 MSA 帮助制造商对其生产流程和产品做出明智的决策。 AIAG 将 MSA 视为通过提高所用数据质量来提高决策质量的核心工具。
识别测量系统错误
执行 MSA 时，数据可能与正确值一致，也可能存在系统错误。 MSA 识别这些测量系统误差，按精度和准确度分类。
- 精度 :样本数据点之间的接近程度。
- 准确度 ：样本数据点与目标值的接近程度。
系统错误分类
当组件处于全面生产状态时，生产控制计划适用。该计划是全面的，包括在整个生产过程中进行的特性、过程控制、测试和测量。
精度可以分为重复性和再现性。量具R&R研究用于估计重复性和再现性的组合测量。
精度：
- 可重复性 ：每次由同一操作员重复相同测量时获得相同结果的能力。这提供了有关设备可变性的信息。
- 再现性 ：一个操作员获得与另一个操作员相同的结果的能力。这提供了有关操作员可变性的信息。
此外，准确度可以细分为线性度、稳定性和偏差。量具线性和偏差研究用于确定测量仪器是否准确地进行测量。
准确度：
- 线性度 ：通过其工作能力范围测量测量设备的精度变化。例如，当测量一个 5 磅的组件时，精度会发生变化吗？与 30 磅相比？
- 稳定性 ：衡量随着时间的推移进行研究的实践的一致性。例如，由于操作员今天和一个月前使用不同的技术来收集样本，准确性是否会发生变化？
- 偏差 ：测量样本数据集的平均值与实际值之间存在的差异。例如，如果温度计显示室外温度为 72 度，而实际室外温度为 70 度，则温度计的读数会比实际天气高 2 度。
为什么 MSA 很重要？
测量系统有缺陷可能会导致劣质组件从裂缝中滑落，并导致优质零件被拒收。结果，客户对制造商无法满足他们的质量要求感到不满。通过进行 MSA，制造商可以确保他们的测量设备和该设备的操作符合他们的精度和准确度要求。
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