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msa分析案例
篇一：
MSA测量系统分析的案例分析
MSA测量系统分析的案例分析
从选矿生产过程中选取10个铁精矿样品，选用3名化检验人员，使用同一套检验系统，按不同的顺序分别检测10个样品，重复3遍。
检测结果数据如下表。
测量数据处理的结果及图表的解释
本实验的测量结果数据的处理采用Minitable软件处理。
数据处理结果可用变差的方差分析表和图表两种方式来解释和说明。
其中，变差的方差分析表从各项方差占总变差的百分比来说明变异情况，图表则以图来说明。
1.变差的方差分析表
本方法运用极差来计算方差，然后通过方差来计算各种变差及各变差占合计变异的比例，从而确定各变差的影响程度。
计算结果如表2。
由表2可知：
。
（1）测量系统的合计量具R&R的研究变异值为17．38％，介于10％～20％之间，化检验系统变差较小，化验系统可以接受。
（2）测量系统的重复性为16．26％，介于10％～20％之间，波动较小，说明设备系统变差在可接受范围内。
但重复性（16．26％）较大，也是引起合计量具R&R偏高的主要原因，应引起注意，查明原因。
（3）测量系统的再现性和检验人员的变异都为6．15％，小于10％，说明检验人员间的变差波动很小。
化检验人员操作一致性较好。
（4）样品间的变异值为98．48％，变异显著，检验系统明显表示出样品间的品质差异。
（5）区别分类数（ndc）为7，大于5。
因此，化验系统能够满足测量的需要。
2.图表结果
图表以较直观的方式来说明检验情况，并可以看出较细微的差异：
（1）各变异分量各变异分量情况由图1显示，从图1可以看出样品间的变异是变异的主要来源，系统能够区分试样品位的变化。
（2）Xbar控制图图2Xbar控制图（平均值图）显示A，B，C三位化检验人员每件样品3次化验的平均值情况。
趋势基本一致，手法和条件控制基本一样。
3位化检验人员3次化验结果的平均值超过半数的点在控制线以外，化验系统能够反应样品的区别。
（3）R控制图图3为R控制图，显示了A，B，C三位化验人员每件样品3次化验结果的极差。
图中显示每名检验人员的3次结果的极差小于0．33％；同时小于国家标准中误差（<0.5％）的要求。
图中没有超出极差上限（UCL=0．33％）的值。
数据统计计算的结果与图表结果一致，可以确定：
检验系统变差较小，检验人员之间差别不大，检验系统对样品的分辨率符合要求（区别分类数大于5），能够体现样品间的品质变化，化检验系统可以接受，系统可正常发报结果。
但应进一步规范检验人员的标准化操作，稳定检验系统操作条件。
篇二：
MSA的基本内容
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（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。
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6σ质量计划的一项重要内容。
目前，以通用电气（GE）为代表的6σ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（来自:
WWw.:
msa分析案例）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。
5.测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。
若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。
MSA的指标
1.量具重复性：
指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的变差。
2.量具再现性：
指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。
3.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值总变差。
4.偏倚:
指同一操作人员使用相同量具，测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与采用更精密仪器测量同一零件之相同特性所得之平均值之差，即测量结果的观测平均值与基准值的差值，也就是我们通常所称的“准确度”。
5.线性：
指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化。
MSA时机
1）.新生产之产品PV有不同时;
2）.新仪器，EV有不同时;
3）.新操作人员，AV有不同时;
4）.易损耗之仪器必须注意其分析频率。
1.R&R之分析
决定研究主要变差形态的对象。
使用"全距及平均数"或"变差数分析"方法对量具进行分析。
于制程中随机抽取被测定材料需属统一制程。
选2-3位操作员在不知情的状况下使用校验合格的量具分别对10个零件进行测量,测试人员将操作员所读数据进行记录,研究其重复性及再现性（作业员应熟悉并了解一般操作程序,避免因操作不一致而影响系统的可靠度）同时评估量具对不同操作员熟练度。
针对重要特性（尤指是有特殊符号指定者）所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/10,（即其最小刻度应能读到1/10过程变差或规格公差较小者;如:
过程中所需量具读数的精确度是0.01m/m,则测量应选择精确度为0.001m/m）,以避免量具的鉴别力不足，一般之特性者所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/5。
试验完后,测试人员将量具的重复性及再现性数据进行计算如附件一（R&R数据表）,附件二（R&R分析报告）,依公式计算并作成-R管制图或直接用表计算即可。
2.结果分析
1）当重复性（AV）变差值大于再现性（EV）时:
量具的结构需在设计增强。
量具的夹紧或零件定位的方式（检验点）需加以改善。
量具应加以保养。
2）当再现性（EV）变差值大于重复性（AV）时:
作业员对量具的操作方法及数据读取方式应加强教育,作业标准应再明确订定或修订。
可能需要某些夹具协助操作员,使其更具一致性的使用量具。
量具与夹治具校验频率于入厂及送修纠正后须再做测量系统分析,并作记录。
MSA的步骤
测量系统分析的评定通常分为两个阶段:
1.第一阶段
验证测量系统是否满足其设计规范要求。
主要有两个目的：
（1）确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。
（2）发现哪种环境因素对测量系统有显着的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境。
2.第二阶段
（1）目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有恰当的统计特性。
（2）常见的就是“量具R&R”是其中的一种型式。
MSA测量系统分析
一、测量系统介绍
1、MSA基本概念
2、为什么要考虑测量系统变异
数据变异的来源
误差因素的影响
3、MSA的重要性
二、测量系统的统计特性
1、可接受的测量系统
对总变量的影响
对生产规格的影响
2、测量分析前的准备
3、测量系统变异的组成部分
三、测量系统分析（结合案例）
1、计量型测量系统研究
偏差分析
独立样本法
图表法
重复性、再现性分析（R&R）
极差法
均值和极差法
ANOVA法
稳定性分析
线性分析
2、量具特性曲线
3、计数型测量系统研究
小样法
大样法
相关分析
四、验证测量系统的步骤（案例模拟学习）
五、合格测量系统的判定方法
六、如何用Minitab分析GR&R
1、破坏性实验的GR&R
2、离散性数据的GR&R
3、在Minitab软件的多图分析
4、CAPA分析
七、如何改善测量系统以满足工作需要
篇三：
SPSS方差分析案例实例
SPSS第二次作业——方差分析
1、案例背景：
在一些大型考试中，为了保证结果的准确和一致性，通常针对一些主观题，都采取由多个老师共同评审的办法。
在评分过程中，老师对学生的信息不可见，同时也无法看到其他评分，保证了结果的公正性。
然而也有特殊情况的发生，导致了成绩的不稳定，这就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。
2、案例所需资料及数据的获取方式和表述，变量的含义以及类型：
所需资料：
抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分；获取方式：
让一组学生前后参加四次考试，由三位教师进行批改后收集数据；变量含义、类型：
一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定，3个教师的评定结果可看成事从同一总体中抽出的3个区组，它们在四次评定的成绩是相关样本。
表1如下：
3、分析方法：
用方差分析的方法对四个总体的平均数差异进行综合性的F检验。
4、数据的检验和预处理：
a）奇异点的剔除：
经检验得无奇异点的剔除；b）缺失值的补齐：
无；
c）变量的转换（虚拟变量、变量变换）：
无；
d）对于所用方法的假设条件的检验：
进行正态性和方差齐性的检验。
?
正态性，用QQ图进行分析得下图：
得到近似满足正态性。
?
对方差齐性的检验：
用SPSS对方差齐性的分析得下表：
易知P〉0.05，接受方差齐性的假设。
5、分析过程：
a）所用方法：
单因素方差分析；方差分析中的多重比较。
b）方法细节：
?
单因素方差分析
第一步，提出假设：
H0：
μ1=μ2=μ3；（教师的评定基本合理，即均值相同）H1：
μi（i=1,2,3）不全相等；（教师的评定不够合理，均值有差异）第二步，为检验H0是否成立，首先计算以下统计量：
1,计算水平均值及总体均值：
表2三位教师评选结果的均值
2-计算平方和和自由度：
2
（xij-x）总离差平方和：
SST=?
?
=16.947，自由度为n-1=11
i?
1j?
1
k
2（xij-xi）组内离差平方和：
SSE=?
?
=16.275，自由度为n-k=9
i?
1j?
1
2（xi-x）组间平方和：
SSA=?
?
=0.672,自由度为k-1=2
i?
1j?
1k
ni
ni
k
ni
3-计算均方：
SSAMSA==0.336
k?
1SSEMSE==1.808
n?
k
4-计算检验的统计量F：
MSAF=~F（k-1,n-k）MSE
计算F=0.186
将结果汇集到表中：
第三步，统计决断:
查F值表得F0.01（2,11）=7.21>0.186。
样本值落在了接受域内，因此应该接受原假设，表明三位教师给出的评分均值相同。
?
方差分析中的多重比较
1）提出假设：
H0：
μ1=μ2；H1：
μ1≠μ2；2）检验的统计量为：
xi?
xj3）计算LSD=t?
/2MSE（
H0。
计算得
11
?
）。
若|xi?
xj|≥LSD，拒绝H0；反之不能拒绝ninj
11
LSD=3.250**≈3.09（?
44
经简单计算易得各位老师之间的评价无显著差异，即总有|xi?
xj|≤LSD。
6、对结果的分析：
a）结合输出结果给出的说明：
样本值落在了接受域内，因此应该接受原假设，表明三位教师给出的评分均值相同。
b）结合案例背景给出的政策建议：
总体上不同教师对同一题目的评分算是公正的，可以继续实行这个方案。
7、总结：
结果可以大致得出教师的评分结果满意，能够很好地达到学生成绩的客观评定。
可以继续推广多个教师评选的方法。
篇四：
FMEA、SPC与MSA
FMEA、SPC与MSA
课程目标
*了解新旧版本之间的差异性
*熟悉FMEA、过程控制计划等工具，提高产品和过程的可靠性
*了解过程变差及其评价方法，开展过程能力的评估，建立均值－极差图和均值－标准差图，并能对控制图作解释，运用到现场工作中去
*介绍选择各种方法来评定测量系统质量的指南
*掌握测量系统分析的方法和使用过程
*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
培训对象
负责工程、制造、质量、计量、生产、管理等相关人员、系统设计人员、产品设计人员、质量人员、质量工程师、产品采购人员、设计部门主管、厂长、可靠性工程师等
课程大纲
一失效模式和影响分析FMEA（201X新版）
*课程综述
-ISO/TS16949:
201X对产品设计开发的要求
-APQP的五大阶段及与FMEA关系
*FMEA第四版的改版内容
*失效模式影响分析（FMEA）的描述
-FMEA方法的发展
-FMEA必须使用的工具------系统图法、FTA故障树
*FMEA类型
*SFMEA、DFMEA实施指南
*防错技术的应用－产品设计防错
*原因分析技术－5Why方法
*DFMEA案例分析
*公司现有DFMEA的点评
*DFMEA检查表
*PFMEA实施指南
*流程图的编制要求
*防错技术的应用－过程设计防错
*分小组结合生产实践进行实例分析
*PFMEA课堂练习
*公司现有PFMEA的点评
*顾客对公司PFMEA的管理要求
*PFMEA检查表
*FMEA在改善项目中的应用
二统计过程控制SPC（第二版）
*持续改进和统计过程控制概述
-过程控制系统的定义
-持续改进过程循环的三个阶段
-影响产品波动的因素
-统计数据及分类
*统计基础知识
-样本和群体
-变差的定义和类型
-变差的普通和特殊原因
-受控和非受控过程
*抽样程序
*常规控制图简介
*计量型数据控制图
（一）
-均值-极差控制图
-均值-极差控制图的构成要素
-均值－标准差控制图
-均值－标准差控制图的构成要素
*计量型数据控制图
（二）
-单值移动极差控制图的构成要素
-使用单值移动极差控制图需做的准备工作
-过程控制解释
-过程能力和产品能力
-过程能力程性能解释和计算
-测量变差的来源
*计数型数据控制图
-不合格品率图（P图）
-不合格品数图（nP图）
-不合格数图（c图）
-单位产品不合格数图（u图）
*案例分析1（学员亲自做）
-均值－极差图
-单值移动极差图
-过程能力解释
-均值－极差图&单值移动极差图的适用范围
-均值－极差图&单值移动极差图
-运用的常见错误
*老师综合点评
三测量系统分析MSA（第三版）
*测量系统分析基本概念
-什么是测量系统
-什么是测量误差
-为何要做测量系统分析
*MSA和TS16949
-汽车行业对测量系统的要求
-如何满足ISO/TS16949对MSA的要求
-优胜者的方法
*测量系统的精度要求及五性的基本概念
*偏移的分析及改善技术
*稳定性分析及改善技术
*线性分析及改善技术
*重复性和再现性分析及改善技术
*计数型数据测量系统分析技术：
假设检验法
*公司的MSA案例
*课堂练习及点评（1－2组）
讲师介绍刘老师
曾长期任职500强企业西门子公司质量经理，20年制造业工作经验，参与了公司ERP的建立和精益生产的6西
格玛项目，并委派到德国总部系统学习质量管理。
专长领域
APQP、PPAP、FMEA、SPC、MSA、QC七工具、8D、QFD、质量成本、供应链管理、VDA6.3、VDA6.5、供应商质量评估、审核、各大主机厂特殊要求等课程培训与辅导。
工作经历
20年汽车仪表、传感器、发动机零部件工厂工艺、研发、质量工程及质量经理岗位，擅长工厂内部质量体系推进，新进质量与管理工具在工厂内部推进，按照顾客的要求对供应商的质量管理体系进行开发、评审、培育供应商，有很丰富的质量管理与供应链管理经验。
授课风格
William在质量管理培训领域有丰富的授课经验，讲授公开课暨企业内训逾百次。
同时也受聘与BSI等认证机构，讲课主要特点是能针对不同的企业特点、学员层次、结合企业的实际情况采用不同的授课手法，注重实用，把握基础，避免常见的枯燥无味的灌输型讲课，采用企业的实际案例和课堂练习、点评，帮助学员更好的理解和掌握知识点，并提升知识实际运用的能力。
服务企业
培训过客户：
武汉本田汽车、广州东风本田发动机、奇瑞汽车、奇瑞科技、潍柴集团、福耀集团、宝钢贸易、宝钢宝兴不锈钢、马钢股份、中钞防伪、普利斯通轮胎、韩泰轮胎、圣戈班（上海）、德尔福、罗杰斯科技、施耐德、伦福德、空调国际、GATES-UNITTA盖茨优霓塔、伟世通、德科、卢卡斯、威廉姆斯、Saflex首诺、罗托克阀门、库博赛阳、葵和精密电子、中鼎集团、宁波拓普集团、仪征双环、上海豫新世通汽车空调、日本NGK、埃泰克汽车电子、杭州摩菲、中兴通讯、江阴宝柏、苏州紫兴纸业等国际一流汽车行业和其它行业提供过培训；辅导过客户：
河北中兴汽车（原田野汽车）、大众一汽发动机（大连）有限公司、BOSCH博世-无锡威孚汽车柴油系统、东风伟世通、GATES-UNITTA盖茨优霓塔（上海）、江铃汽车集团发动机有限公司、宾科精密部件（中国）、扬州柴油机、常柴股份、富士常柴罗宾汽油机有限公司、青岛高丽钢线、河南中轴集团、Amphenol-TFC安费诺-泰姆斯、远东连杆集团、南京泰艺电子、苏州轴承厂、江阴万事兴汽车部件、上海利富高塑料制品、浙江临海东星机械、上海联达安全气囊、潍坊宝威滤清器、上海利用汽车锁、上海祥豹塑业、山西汉通机械、吴江新亚金属、上海豫新世通汽车空调、无锡好达电子等近40余家知名汽车企业提高过质量管理和生产管理的咨询服务……
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