质量管理徐老师工作室

        测量系统分析（MSA）是测量数据可靠的基础，但在实际操作中，很容易陷入一些常见的误区。这些误区会导致分析结果失真，进而影响对数据进一步分析的结论。以下是MSA常见误区：

误区1. 样本选择不合理。仅选用规格范围内的“中间值”样本，或样本变差过小，无法覆盖实际生产的波动区间，导致分析结果无法反映测量系统的真实能力。

       样品集中在均值附近会压缩零件变差（PV）。需按要求选取覆盖全变差范围的样本（±3σ），高/中/低值样本均匀分布。

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测量值和真值之间是有一定的差距的。测量误差的主要来源有：分辨力、精密度 (重复性)、准确度 (s偏差)、仪器损坏、不同仪器和夹具间的差异、不同检测者间的差异(再现性)、不同测量方法间的差异、不同环境间的差异。

那么如何去评估误差的大小，如何去尽力减少误差呢？我们要进行测量系统分析MSA。

测量系统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、方法、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。

MSA是英文Measurement System Analysis的缩写，通常翻译为测量系统分析。

经常听到这样的声音，MSA根本没有用，MSA实际应用意义不大……， 还有人理直气壮地说：日本企业没有MSA，照样管理优秀……

首先要明确，MSA是非常有用并有实际意义的质量工具。所有的质量工具都是在企业追求更加精细化的管理水平的阶段应用的实际意义更大，但是测量系统的控制确是任何测量手法的一个基础。

在实施测量系统分析时，有不少企业只会对计量型数据测量系统进行重复性和再现性分析（一般称为双性分析），遇到计数型数据时，如何开展测量系统分析工作，就会束手无策。

在日常工作中我们经常使用数据，但在使用前是否确定过其是否有效？数据是通过测量系统表现出来的，测量系统的好坏（误差）决定着数据的质量。如何确保测量结果的准确可靠？如何分析研究测量人员的工作质量？测试结果不准确怎么办？这些问题有赖于测量系统分析MSA进行解决。