如何进行测量系统分析 (MSA)

测量系统分析 (MSA) 是一种用于分析每种检查、测量和测试设备中存在的变化的工具。它是评估测量系统质量的系统。换句话说，它使我们能够确保与我们的过程中的变化相比，我们的测量变化最小。

在六西格玛中，测量是关键和必不可少的。测量系统分析 (MSA) 是一种实验和数学方法，用于确定测量过程中的变化对整个过程可变性的贡献程度。

什么是测量数据和测量变异？

测量数据是用于获得测量结果的方法、工具或量具和操作员的集合。

请记住， DMAIC 是一种从我们的流程中消除缺陷的工具 ——尤其是通过限制变化。此外，观察到的总变异有两种形式：总变异 = 过程变异 + 测量变异

例如，假设您测量生产运行中有多少杯 M&M。如果您使用不是很准确的量杯进行测量，而您的同事使用的是准确的设备，那么您将有不同的测量方法。两个量杯之间的累积变化是测量变化。

或者，假设呼叫中心有审核员审查每个电话助理的呼叫质量。如果电话员工按质量评分，这会影响他们的薪水。所以，如果每个审计员都按照不同的标准进行评分，那么这种测量技术就会有很多变化，不是吗？

在测量阶段，我们不仅要收集数据，还必须确保准确一致地收集相同的数据。
- 帕累托图等可视化工具的创建与测量数据一样好。
在改进阶段，您将需要精确和准确的数据来执行实验设计并告知试点计划。
在控制阶段，我们使用测量来生成数据以执行统计过程控制，然后准备控制图之类的东西来可视化过程是否受控。
- 如果我们的可视化工厂是基于数据的，那么这个特定的控制只会和底层数据一样好。

测量系统分析的主要目的是衡量测量系统的有效性，并尽量减少由于测量系统导致的过程变化。

测量系统分析旨在通过量化其准确性、精密度和稳定性来确定测量系统的使用资格。

1- 如果测量倾向于以被测量实体的实际价值为中心，则称测量是准确的。当测量值与实际值有少许偏差时，即可达到测量精度。

2- 如果它们彼此相差很小，则测量是精确的。

准确度是真实平均值和观察到的平均值之间的差异。如果平均值与真实平均值不同，则系统不准确。这表明系统不准确。

偏倚 = 测量值 – 参考值或真实值。

稳定性： 稳定性是指测量系统在测量相同样品时随时间产生相同值的能力。换句话说，它是随时间变化的量具至少两组测量值的平均值的差异。一个测量系统是稳定的，只有当没有特殊的变化原因影响测量系统的偏差随着时间的推移。

测量系统的精度是在不变的条件下重复测量显示相同结果的程度。换句话说，精度是指两个或多个测量值彼此之间的接近程度。

重复性： 重复性是同一个人使用同一量具对同一零件、同一特性进行连续测量之间的差异。换句话说，我们在同一个人、同一部位、使用同一工具进行的测量中看到了多少变化？

量具精确性与准确性的各种情形如下。

校准是将具有已知精度的测量标准或仪器与另一种标准或仪器进行比较的过程。我们这样做是为了检测或关联任何变化，这样可以进行调整以消除测量误差。

必须基于稳定性、目的和使用程度。

在六西格码中，我们希望尽可能多地基于可靠数据做出决策。测量系统分析使用技术来了解测量设备内的变化。
例如，它是由人和环境给设备带来的变化。有一些有用的方法可以估计由于量具和个人造成的误差有多少。
对于 MSA，您应该了解几种类型的错误以及如何引入和避免每种错误。

测量误差被认为是测量值与真实值之间的差异。这取决于两件事。

因此，无论何时使用仪器，都要对测量错误的可能性保持开放的心态。

根据 AIAG (2002)，测量系统可接受性的一般经验法则是：

确定数据收集的类型。确定数据是连续的还是离散的。
确定鉴定人的数量、样品零件的数量以及重复读数的数量。
更大数量的零件和重复读数会产生更高置信度的结果。但也要考虑时间、成本和中断。
使用通常执行测量并熟悉设备和程序的评估师。
尤其要确保所有评估人员都遵循测量程序。
选择样本零件来代表整个流程的展开。这是一个非常关键的点。
如果适用，请在每个零件上标记准确的测量位置，以最大程度地减少零件内部变化（例如不圆）的影响。
此外，请确保测量设备具有足够的辨别力/分辨率，如“要求”部分所述。
零件应该编号，并且测量应该以随机顺序进行，这样评估员就不会知道分配给每个零件的编号或该零件的任何先前测量值。此外，第三方应将测量值、鉴定人、试验编号以及每个零件的编号记录在一张桌子上。