MSA测量系统分析参考手册.doc

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1、内部资料 严禁翻印测量系统分析参考手册第三版1990年2月第一版1995年2月第一版；1998年6月第二次印刷2002年3月第三版199019952002版权由戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司所有前言本参考手册是在美国质量协会（ASQ）及汽车工业行动集团（AIAG）主持下，由戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司供方质量要求特别工作组认可的测量系统分析（MSA）工作组编写，负责第三版的工作组成员是David Benham（戴姆勒克莱斯勒）、Michael Down（通用）、Peter Cvetkovski（福特），以及Gregory Gruska（第三代公司）、Tripp Martin（FM公司

2、）、以及Steve Stahley（SRS技术服务）。过去，克莱斯勒、福特和通用汽车公司各有其用于保证供方产品一致性的指南和格式。这些指南的差异导致了对供方资源的额外要求。为了改善这种状况，特别工作组被特许将克莱斯勒、福特和通用汽车公司所使用的参考手册、程序、报告格式有及技术术语进行标准化处理。 因此，克莱斯勒、福特和通用汽车公司同意在1990年编写并以通过AIAG分发MSA手册。第一版发行后，供方反应良好，并根据实际应用经验，提出了一些修改建议，这些建议都已纳入第二版和第三版。由克莱斯勒、福特和通用汽车公司批准并承认的本手册是QS-9000的补充参考文件。 本手册对测量系统分析进行了介绍，它

3、并不限制与特殊生产过程或特殊商品相适应的分析方法的发展。尽管这些指南非覆盖测量系统通常出现的情况，但可能还有一些问题没有考虑到。这些问题应直接向顾客的供方质量质量保证（SQA）部门提出。如果不知如何与有关的SQA部门联系，在顾客采购部的采购员可以提供帮助。 MSA工作组衷心感谢：戴姆勒克莱斯勒汽车公司副总裁Tom Sidlik、福特汽车公司Carlos Mazzorin，以及通用汽车公司Bo Andersson的指导和承诺；感谢AIAG在编写、出版、分发手册中提供的帮助；感谢特别工作组负责人Hank Gryn（戴姆勒克莱斯勒）、Russ Hopkins（福特）、Joe Bransky（通用），

4、Jackie Parkhurst（通用（作为代表与ASQ及美国试验与材料协会（国际ASTM）的联系。编写这本手册以满足汽车工业界的特殊需要。戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司于2002后取得了本手册的版权和所有权。如果需要，可向AIAG订购更多的本手册，和/或在得到AIAG的许可下，复制本手册的部分内容，在各供方组织内使用。（AIAG联系电话：248-358-3570）。2002年3月MSA第三版快速指南测量系统类型MSA方法章基本计量型级差，均值和极差，方差分析（ANOVA），偏倚，线性，控制图三基本计数型信号探测，假设试验分析四不可重复（例如，破坏试验）控制图三、四复杂计量型极差，均值和极

5、差，ANOVA，偏倚，线性，控制图三、四多重系统，量具或试验台控制图，方差分析（ANOVA），回归分析三、四连续过程控制图三其他情况替代法五其它White Papers可在http：/www.,aiag.org/publications/quality/msa3.html中查到注：关于GRR标准差的使用 传统上，惯例是用99%的分布代表测量误差的“全”分布，由系数5.15表示（此处，GRR乘以5.15用来表示全分布的99%）。99.73%的范围由系数6表示,是3并代表“正态”曲线的全分布。如果读者选择提高全部测量变差的覆盖水平或分布至99.73%,在计算中请使用系数6代替5.15。在等式完整和

6、结果计算中了解使用哪个系数是关键的。如果在测量系统变差和公差之间进行比较，这一点特别重要。目 录第一章 通用测量系统指南1第一章一第一节2引言、目的和术语2测量数据的质量2目的3术语3术语总结4真值9第一章第二节10测量过程10测量系统的统计特性11变差来源13测量系统变异性的影响15对决策的影响15对产品决策的影响16对过程决策的影响17新过程的接受18过程设定/控制（漏斗实验）20第一章第三节22测量战略和策划22复杂性22确定测量过程的目的22测量寿命周期23测量过程设计选择的准则23研究不同测量过程方法24开发和设计概念以及建议24第一章第四节25测量资源的开发25基准协调26先决条件

7、和假设26量具来源选择过程27详细的工程概念27预防性维护的考虑27规范28评估报价28可交付的文件29在供应商处的资格30装运31在顾客处的资格31文件交付31测量系统开发检查表的建议要素33第一章第五节37测量问题37测量系统变差的类型37定义及潜在的变差源38测量过程变差45位置变差45宽度变差49测量系统变差53注释55第一章第六节57测量不确定度57总则57测量的不确定度和MSA（测量系统分析）57测量的溯源性58ISO表述测量中不确定度的指南58第一章第七节59测量问题分析59第二章 测量系统评定的通用概念61第二章第一节62引言62第二章第二节63选择/制定试验程序63第二章第三

8、节65测量系统研究的准备65第二章第四节68结果分析68第三章 - 简单测量推荐的实践69第三章 - 第一节70试验程序示例70第三章 - 第二节71计量型测量系统研究- 指南71确定稳定性的指南71确定偏倚的指南- 独立样本法73确定偏倚的指南- 控制图样本法76确定线性的指南78确定重复性和再现性的指南84极差法85均值极差法86均值图89极差图90链图91散点图92振荡图93误差图93归一化直方图94均值基准值图95比较图96数值的计算97数据结果的分析101方差分析法（ANOVA）103随机化及和统计独立性103第三章 - 第三节109计数型测量系统研究109风险分析法109解析法11

9、9第四章 - 复杂测量系统实践126第四章 - 第一节127复杂的或非重复的测量系统的实践127第四章 - 第二节129稳定性研究129S1：单个零件，每个循环单一测量129S2：n3个零件，每循环单一测量130S3：从稳定过程中大量取样132S4：分割样本（通用），每循环单一样本133S5：试验台133第四章 - 第三节135变异性研究135V1：标准GRR研究135V2：p2台仪器的多重读数135V3：平分样本（m=2）136V4：分割样本（通用），136V5：与V1一样用于稳定化的零件137V6：时间序列分析137V7：线性分析138V8：特性（性能）随时间的衰变138V9V2：同时用于

10、多重读数和P3台仪器138第五章- 其他测量概念139第五章 - 第一节140量化过度的零件内变差的影响140第五章 - 第二节141均值极差法-附加处理141第五章 第三节148量具性能曲线148第五章 第四节154通过多次读数减少变差154第五章 第五节156GRR的合并标准偏差法156附录164附录A165方差分析概念165附录B170GRR对能力指数Cp的影响170公式170分析170图形分析170附录C173d2*表173附录D174量具R（重复性）的研究174附录E175使用误差修正术语替代PV计算175附录F176PISMOEA误差模型176术语179样表184MSA手册用户反馈

11、过程187表格目录序号 题目 页码1 控制原理和驱动兴趣点152 偏倚研究数据753 偏倚研究 偏倚研究的分析764 偏倚研究- 偏听偏信倚的稳定性研究分析785 线性研究数据816 线性研究- 中间结果927 量具研究（极差法）858 方差（ANOVA）表1069 方差分析%变差和贡献10610 ANOVA法和均值极差法的比较10711 ANOVA法报告10712 计数型研究数据表11113 测量系统示例12714 基于测量系统形式的方法12815 合并标准偏差分析数据表16016 方差分量的估算16517 5.15分布16618 方差分析(ANOVA)16719 ANOVA结果列表(零件a

12、&b)16820 观测和实际Cp的对比172插图目录序号 题目 页码1 长度测量溯源链的示例82 测量系统变异性 因果图143 不同标准之间的关系404 分辨力415 过程分布的分组数量(ndc)对控制和分析活动的影响426 过程控制图447 测量过程变差的特性458 偏倚和重复性的关系569 稳定性的控制图分析7210 偏倚研究 偏倚研究直方图7511 线性研究 作图分析8212 量具重复性和再现性数据收集表8813 均值图 “层叠的”8914 均值图 “不层叠 的”9015 极差图 “层叠的”9116 极差图 “不层叠的”9117 零件链图9218 散点图9219 振荡图9320 误差图9

13、421 归一化直方图9522 均值- 基准值图9623 比较图9624 完整的GR&R数据收集表9925 GR&R报告10026 交互作用10527 残留图10528 过程举例11029 灰色区域与测量系统有联系11030 具有Pp=Ppk=1.33的过程11631 绘制在正态概率纸上的计数型量具性能曲线12432 计数型量具性能曲线12533 (33 a & b)测量评价控制图144&14534 (34 a & b)评价测量过程的控制图法的计算146&14735 无误差的量具性能曲线15136 量具性能曲线 示例15237 绘制在正态概率纸上的量具性能曲线15338 (38a, b & c)

14、合成标准偏差研究图形分析159,162,16339 观测的与实际的Cp(基于过程)17140 观测Cp与实际Cp(基于公差)172致谢本手册是集体劳动的结晶。其中下面一些人士贡献了大量的时间和做出了很大努力。ASQ及AIAG贡献了时间和设施，为本手册的编写提供了帮助。ASQ汽车部的代表Grey Gruska、修订工作组的前组长John Katona一直是编写及出版本手册的主要贡献者。本手册第三章的技术部分是在Barney Flynn的指导和促进下，由雪佛莱产品质量保证部的Kazem Mirkhani首先调研并编写的。计量型量具研究是依据General Electric（1962SQC会刊），把

15、这些概念扩展到计数型研究和量具性能曲线中。这些技术由Bill Wiechec在1978年6月进行了总结和编辑，出版了雪佛莱的“测量系统分析”一书。在后来的几年里，本手册又增补了新内容。特别是Oldsmobile的Sheryl Hansen和Ray BenneR编写了ANOVA法和置信区间的内容。八十年代，雪佛莱的Larry Marruffo和John Lazur修改了雪佛莱手册。John Lazur和Kazem Mirkhani提出了新的测量系统章节并强化了一些概念，如稳定性、线性和方差（ANOVA）。EDS的Jothi Shanker为供方开发人员进一步修改工作做了准备。最新的修改包括增加零

16、件内变差的标识与鉴定概念，马对统计稳定性做了更全面的描述。这两处修改由通用汽车公司统计评审委员会完成。最新的改进是：更新格式，以符合现行QS-9000文件要求；更清楚，更多的示例，使本手册用户使用方便；讨论测量不确定度的概念，增加在原手册编写中没有包括的部分或不存在的内容。这一改进还包括测量系统寿命周期以及测量分析向与常见过程分析相同发展的概念。通用公司动力传动系统内部测量过程的一部分：策划、使用或改进手册，1993年4月28日印刷，包括在本次修订中。目前重新编写的小组由通用汽车公司的Mike Down主持，该小组由戴姆勒克莱斯勒公司的David Benham、福特汽车公司的Peter Cve

17、tkovski、ASQ汽车部的代表Greg Gruska、FM公司的Tripp Martin、SRS技术服务的Steve Stahley。来自Minitab的Yanling Zuo、ASTM国际的Neil Ullman和Rock Valley大学技术部的Gordon Skattum同样做出了重要贡献。AIAG为本手册的开发贡献了时间和设施。最后，分别代表通用、福特及克莱斯勒汽车公司的MSA工作组成员一致同意本文件内容，他们的批准签名如下：Michael HDown David Benham Peter Cvetkovski通用汽车公司戴姆勒克莱斯勒公司福特汽车公司第一章通用测量系统指南第一章第

18、一节引言、目的和术语测量数据的使用比以前更频繁、更广泛。例如，现在普引言遍依据测量数据来决定是否调整制造过程，把测量数据或由它们计算出的一些统计量，与这一过程的统计控制限值相比较，如果比较结果表明这一过程统计失控，那么要做某种调整，否则，这一过程就允许运行而勿须高干呀。测量数据另一个用处是确定在两个或更多变量之间是否存在重要关系。例如，可能怀疑注塑料件上的一个关键尺寸和注射材料的温度有关。这种可能的关系可以通过采用所谓回归分析的统计方法来研究，即比较关键尺寸的测量值和注射材料的温度测量值探索象这类关系的研究，是戴明博士称为分析研究的事例。通常，分析研究是增加对有关影响过程的各种原因的系统知识。

19、各种分析研究是测量数据和最重要应用之一，因为这些分析研究最终导致更好地理解各种过程。应用以数据为基础的方法的收益，很大程度上决定于所用测量数据的质量。如果测量数据质量低，则这种方法的收益很可能低。类似地，测量数据质量高，这一方法的收益也很可能高。为了确保应用测量数据所得到的收益大于获得它们所花的费用，就必须把注意力集中在数据的质量上。 测量数据的质量测量数据质量由在稳定条件下运行的某一测量系统得到的多次测量结果的统计特性确定。例如，假定用在稳定条件下运行的某测量系统，得到某一特性的多次测量数据。如果这些测量数据与这一特性的材料值都很“接近”，那么可以说这些测量数据的质量“高”，类似地，如果一些

20、或全部测量数据“远离”标准值，那么可以说这些数据的质量“低”。表征数据质量最通用的统计特性是测量系统的偏倚和方差。所谓偏倚的特性，是指数据相对基准（标准）值的位置，而所谓方差的特性，是指数据的分布。低质量数据最通常的原因之一是数据变差太大。一组测量变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的。例如，测量某容器内流体的容积，使用的测量系统可能对它周围的环境温度敏感，在这种情况下，数据的变差可能由于其体积的变化或周围温度的变化，使得解释这些数据很困难，因此这一测量系统是不理想的。 目的如果交互作用产生太大的变差，那么数据的质量可能会很低以至于数据没有用处。例如，一个具有大量变差的测量系统，

21、在分析制造过程中使用是不适合的，因为测量系统变差可能会掩盖制造过程的变差。管理一个测量系统的许多工作是监视和控制变差。这就是说，应着重研究掌握环境对测量系统的影响，以使测量系统产生可接受的数据。 术语本手册的目的是为评定测量系统的质量提供指南。尽管这些指南足以用于任何测量系统，但希望它们主要用于工业界的测量系统。本手册不打算作为所有测量系统分析的汇编。它主要关注的是对每个零件能重复读数的测量系统。许多分析对于其它形式的测量系统也是很有用的，并且该手册的确包含了参考意见和建议。对更复杂或不常见的情况在此没有讨论，建议咨询有统计能力的资源。测量系统分析方法需要顾客批准，本手册没有覆盖。不建立一套涉

22、及通用统计特性和测量系统相关要素的术语，对测量系统分析的讨论会使用权人迷惑和误解。本节提供了本手册中使用的这些术语。在本手册使用以下术语：测量定义为赋值（或数）给具体事物以表示它们之间关于特定性的关系。这个定义由Eisenhart（1963）首次提出。赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置；包括通过/不通过装置。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。根据定义，一个测量过程可以看成是一个制造过程，它产生数值（数据）作为输出。这

23、样看待测量系统是有用的，因为这可以使用权我们运用那些早已在统计过程控制领域证明了有效性的所有概念、原理和工具。术语总结1标准 用于比较的可接受的基准用于接受的准则已知数值，在表明的不确定度界限内，作为真值被接受基准值一个标准应该是一个可操作的定义：由供应商或顾客应用时，在昨天、今天和明天都具有同样的含义，产生同样的结果。基本的设备分辨力、可读性、分辨率别名：最小的读数的单位、测量分辨率、刻度限度或探测度由设计决定的固有特性测量或仪器输出的最小刻度单位总是以测量单位报告1：10经验法则有效分辨率对于一个特定的应用，测量系统对过程变差的灵敏性产生有用的测量输出信号的最小输入值总是以一个测量单位报告

24、基准值人为规定的可接受值需要一个可操作的定义作为真值的替代真值物品的实际值未知的和不可知的 1见第一章第五节术语定义和讨论位置变差准确度“接近”真值或可接受的基准值ASTM包括位置和宽度误差的影响偏倚测量的观测平均值和基准值之间的差异测量系统的系统误差分量稳定性偏倚随时间变化一个稳定的测量过程是关于位置的统计受控别名：漂移线性整个正常操作范围的偏倚改变整个操作规程范围的多个并且独立的偏倚误差的相互关系测量系统的系统误差分量宽度变差精密度2重复读数彼此之间的“接近度”测量系统的随机误差分量重复性由一位评价人多次使用一种测量仪器，测量同一零件的同一特性时获得的测量变差在固定和规定的测量条件下连续（

25、短期）试验变差通常指E-设备变差仪器（量具）的能力或潜能系统内变差 2在ASTM文件中，没有测量系统的精密度这样的说法；也就是说，精密度不能用单一数值表述。再现性由不同的评价人使用同一个量具，测量一个零件的一个特性时产生的测量平均值的变差。对于产品和过程条件，可能是评价人、环境（时间）或方法的误差通常指A- 评价人变差系统间（条件）变差ASTM E456-96 包括重复性、实验室、环境及评价人影响GRR或量具R量具重复性和再现性；测量系统重复性和再现性合成的评估测量系统能力；依据使用的方法，可能包括或不包括时间影响测量系统能力测量系统变差的长期评估（长期控制图法）灵敏度最小的输入产生可探测出的

26、输出信号在测量特性变化时测量系统的响应由量具设计（分辨率）、固有质量（OEM）、使用中的维修及仪器和标准的操作条件确定总是以一个测量单位报告一致性重复性随时间的变化程度一个一致的测量过程是考虑到宽度（变异性）下的统计受控均一性整个正常操作范围重复性的变化程度重复性的一致系统变差测量系统变差可以具有如下特征：能力 短期获取读数的变异性性能长期获取读数的变异性以总变差为基础不确定度关于测量值的数值估计范围，相信真值包括在此范围内测量系统必须稳定和一致测量系统总变差的所有特性均假设系统是稳定和一致的。例如，变差分量可以包括第14页图2报示的各项的合成。国家标准和技术研究院（NIST）是美国的主要国标

27、准和溯源性家测量研究院（NMI），在美国商务部领导下提供服务。NIST以前称为国家标准局（NBS），是美国计量学最高水平的权力机构。NIST的主要责任是提供测量服务和测量标准，帮助美国工业进行可溯源的测量，最终帮助产品和服务贸易。NIST直接对许多类型的工业提供服务，但主要是那些需要最高水平准确度的产品以及与之相配的生产过程中进行精密测量的工业。世界范围内大多数工业化国家都拥有自己的NMI和与NIST相近的机构，他们为各自国家提供高水平的计量标准国家测量研究院或测量服务。美国NIST与其他国家的NMI机构合作，以确保在一个国家的测量与其它国家相同。这通常是通过多边认可协议（MRAs），在NMI

28、之间进行国际实验室比对完成的。有一点应该注意，这些NMI的能力不同，并不是所有类型的测量是在定期的基础上进行对比，所以存在着差异。这就是为什么需要了解哪国的测量是溯源的以及是怎样溯源的是很重要的。溯源性在商品和服务贸易中溯源性是一个重要概念。溯源到相同或相近的标准的测量比那些没有溯源性的测量更容易被认同。这为减少重新试验、拒收好的产品、接收坏的产品提供了帮助。溯源性在ISO计量学基本和通用国际术语（VIM）中的定义是：“测量的特性或标准值，此标准是规定的基准，通常是国家或国际标准，通过全部规定了不确定度的不间断的比较链相联系。”典型的测量溯源性是通过可返回到NMI的比较链建立的。但在工业中的许

29、多情况下，测量溯源性可能与返回到一致同意的基准值或顾客与供应商之间“认同的标准”有联系。与这些“认同的标准”相关的返回到NMI溯源性可能不总是理解得很清楚，因此最终测量可溯源到满足顾客需求是很关键的。随着测量技术的发展和工业中精密测量系统的使用，在哪里溯源以及怎样溯源的定义是一个不断发展的概念。引用量具块/比例激光干涉仪千分尺夹量具图1：长度测量溯源性链的示例 NMI与不同的国家实验室、量具供应商、精密制造公司等紧密合作，以确保他们的参考标准正确校准，并直接溯源到由NMI拥有他们的标准为他们客户的计量、量具实验室、校准工作、或其他私人标准提供校准和测量服务。这种连接或比较链最终达到厂，然后提供

30、测量溯源性的基础。通过这个不间断的测量链又连接返回到NIST的测量称为可溯源到NIST。 并不是所有组织在其设施内都有计量或量具实验室，需要依靠外界的商业/独立实验室提供溯源性的校准或测量服务。这是一种达到溯源到NIST的可接受的且适当的方法，只要商业/独立实验室的能力通史通过如实验室认可等过程得到保证。国家标准引用标准工作标准生产量具真值 测量过程的目标是零件的“真”值，希望任何单独读数都尽可能地接近这一数值（经济地）。遗憾的是真值永远也不可能知道是肯定的。然而，通过使用一个基于被很好地规定了特性操作定义的“基准”值，使用较高级别分辨率的测量系统的结果，且可溯源到NIST，可以使不确定度减小

31、。因为使用基准作为真值的替代，这些术语通常互换使用。这种用法没有介绍。第一章 第二节测量过程3为了有效地控制任何过程变差，需要了解：过程应该做什么什么能导致错误过程在做什么规范和工程要求规定过程应该做什么。过程失效模式及后果分析4（PFMEA）是用来确定与潜在过程失效相关的风险，并在这些失效出现前提出纠正措施。PFMEA的结果转移至控制计划。通过评价过程结果或参数，可以获得过程正在做什么的知识。这种活动，通常称为检验，是用适当的标准和测量装置，检查过程参数，过程中零件，已装配的子系统，或者是已完成的成品活动。这种活动能使观测者确定或否认过程是以稳定的方式操作并具有对顾客规定的目标而言可接受的变

32、差这一前提。这种检查行为本身就是过程。通用过程操 作输入 输出测量过程测量值分析测量决定需要控制的过程 3本章的部分内容经允许采用了测量系统分析- 指南,由G.F.ruska和M.S.Heaphy编写,第三代,1987,1988。4参见潜在的失效模式及后果分析（FMEA）参考手册-第3版 遗憾的是，工业界传统上视测量和分析活动为“黑盒子”。设备是主要关注点 特性越“重要”，量具越昂贵。对仪器的有效性，与过程和环境的相容性，仪器的实用性很少有疑问。因此这些量具经常是不能被正确使用或完全不被使用。测量和分析活动是一个过程 一个测量过程。所有的过程控制管理，统计或逻辑技术均能应用。这就意味着必须首先

33、确定顾客和他们的需要。顾客，过程所有者，希望用最小的努力做出正确的决定。管理者必须提供资源以采购对于测量过程来说是充分且必要的设备。但是采购最好的或最新的测量技术未必能保证做出正确的生产过程控制决定。设备公是测量过程的一部分，过程的所有者必须知道如何正确使用这些设备及如何分析和解释结果。因此管理者也必须提供清楚的操作定义和标准以及培训和支持。依次，过程的拥有者有监控和控制测量过程，以确保稳定和正确的义务，这包括全部的测量系统分析观点 量具的研究、程序、使用者及环境，例如，正常操作条件。 理想的测量系统在每次使用时，应只产生“正确”的测量系统的统计特性测量结果。每次测量结果总应该与一个标准5相一

34、致。一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和对所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。遗憾的是，具有这样理想统计特性的测量系统几乎不存在，因此过程管理者必须采用具有不太理想统计特性的测量系统。一个测量系统的质量经常仅用其多次测量数据的统计特性来确定。其它特性，如成本，使用的容易程度等对一个测量系统总体理想性的贡献也很重要。但是，确定一个测量系统质量的正是其产生数据的统计特性。在某一用途中最重要的统计特性在另一种用途中不一定是最重要的。例如，对一个三座标测量机（CMM）的某些应用，最重要的统计特性是“小”的偏倚和方差。一个具有这些特性的CMM将产生与证明过的、可溯源的标准值“很

35、近”的测量结果。从这样一台机器上所得到的数据对分析一个制造过程可能是十分有用的。但是，不管其偏倚和方差多么“小”，使用一台CMM机的测量系统可能不能够用于在好的或坏的产品中的分辨接收工作，由于测量系统中其他要素带来了其他变关差源。 5有关标准问题的完整讨论见走出危机，WEdwards Deming,1982,1986,P279-281.管理者有责任识别对数据的最终使用最重要的统计特,也有责任确保用那些特性作为选择一个测量系统的基础。为 了完成这些，需要有关统计特性的可操作的定义，以及测量它们的可接受的方法。尽管每一个测量系统可能被要求有不同的统计特性，但有一些基本特性用于定义“好的”测量系统。

36、它们包括：1) 足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，相对于过程变差呀规范控制限，测量的增量应该很小。通常所知的十进位或10-1法则，表明仪器的分辨率应把公差（过程变差）分为十份或更多。这个规则是选择量具期望的实际最低起点。2) 测量系统应该是统计受控制的。6这意味着在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。这可称为统计稳定性且最好由图形法评价。3) 对于产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须小。依据特性的公差评价测量系统。4) 对于过程控制，测量系统的变异性应该显示有效的分辨率并且与制造过程变差相比要小。根据6过程变差和/或来自MSA研究的总变差评价测量系统。测量

37、系统统计特性可能随被测项目的变化而改变。如果是这样，则测量系统最大的（最坏）变差应小于过程变差和规范控制限两者中的较小者。变差源 与所有过程相似，测量系统受随机和系统变差源影响。这些变差源由普通原因和特殊原因造成。为了控制测量系统变差：1) 识别潜在的变差源2) 排除（可能时）或监控这些变差源尽管特定的原因将依据条件，但一些典型的变差源是可以识别的。有多种不同的方法可以对这些变差源表述和分类，如因果图、故障树图等，但本指南将关注的是测量系统的主要要素。S 标准W 工件(如,零件)I 仪器P 人/程序E 环境这五个字母S.7用来表示归纳的测量系统六个基本要素，以确保达到要求的目标。S.代表标准、

38、工件、仪器、人、程序及环境。这可以视为全部测量系统的误差模型8。要求理解影响这六个方面的因素。由此可以控制或排除这些因素。图2显示了一张潜在的变差源的因果图。由于实际的变差源影响一个特定的测量系统，它对这个系统来说是唯一的，本图所示可作为研究测量系统变差源的一个思考的起点。 7这五个首字母最初是由Mary Hoskins提出的，她是一个与HonEywell、Eliwhitney计量实验室及Bendix公司合作的计量学家。8 参见附录F替代误差模型-P.I.S.M.O.E.A.图2：测量系统变异性 - 因果图循环本位的和周围的温度稳定-系统部件热膨胀空气流人人工的阳光照明几何相容性空气污染振动照

39、明压力人机工厂溯源性态度程序目视标准可操作定义理解培训经验经验培训体力的教育的标准弹性性质热膨胀系数标准稳定性弹性性质支持特征物质弹性变形隐藏的几何形状内部相关特充分的数据清洁度制造可操作的定义设计确认-夹紧-定位测量点-测量传感器制造变差制造公差标准p.m.维护坚固性使用假设稳定性线性放大接触几何变形影响均匀性敏感性一致性再现性重复性设计环境人员工件+(零件)仪器+(量具)测量系统变异性测量系统变异的影响由于测量系统可以受多种变差源的影响，因此相同零件的重复读数也不产生相同或同样的结果。读数之间不相同是由于普通和特殊原因造成。不同的变差源对测量系统的影响应经过短期和长期评估。测量系统的能力是短期时间的测量系统（随机）误差。它是由线性能，如同过程性能，是所有变差源随时间的影响。这是通过确定我们的过程是否统计受控（如，稳定并且一致；变差仅由普通原因造成），对准目标（无偏倚），且在预期结果的范围有可接