導讀：在日常生產中， 我們經常根據獲得的過程加工部件的測量資料去分析過程的狀態、過程的能力和監控過程的變化；那麼， 怎麼確保分析的結果是正確的呢？我們必須從兩方面來保證， 一是確保測量資料的準確性/品質， 使用測量系統分析（MSA）方法對獲得測量資料的測量系統進行評估；二是確保使用了合適的資料分析方法， 如使用SPC工具、試驗設計、方差分析、回歸分析等。
測量系統分析（MSA）是對每個零件能夠重複讀數的測量系統進行分析， 評定測量系統的品質， 判斷測量系統產生的資料可接受性。
測量系統分析（MSA）的目的：
•確定所使用的資料是否可靠:
•評估新的測量儀器
•將兩種不同的測量方法進行比較
•對可能存在問題的測量方法進行評估
•確定並解決測量系統誤差問題
量測過程
說明：
如果測量的方式不對， 那麼好的結果可能被測為壞的結果， 壞的結果也可能被測為好的結果， 此時便不能得到真正的產品或過程特性。
測量系統的組成
1)量具：任何用來獲得測量結果的裝置。
2)測量系統：
量具 ( equipment )
測量人員 ( operator )
被測量工件 ( parts )
程式、方法 ( procedure, methods )
上述幾點的交互作用
測量系統誤差
其中：“重複性” 和 “再現性” 是測量誤差的主要來源。
理想的測量系統
理想的測量系統在每次使用時， 應只產生“正確”的測量結果。 每次測量結果總應該與一個標準值相符。 一個能產生理想測量結果的測量系統， 應具有零方差、零偏倚和所測的任何產品錯誤分類為零概率的統計特性。
以上是對測量系統分析（MSA）的基本內容進行了介紹， MSA作為品質管制的五大核心工具之一， 對於品質的品質控制起到了非常重要的作用。
測量系統是對測量單元進行量化或對被測的特性進行評估， 其所用的儀器或量具、標準、操作、方法、夾具、軟體、人員、環境及假設的集合， 也就是說用來獲得測量結果的過程。 理想的測量系統在每次使用時應只產生正確的測量結果：與一個標準值相符。 在現實生活中， 理想的測量系統幾乎是不存在的：用一把校準好的卡尺， 不同的人測量同一件零件都會產生不同的結果。 不良的測量系統產生的測量結果往往本身就有較大的偏差， 從而可能掩蓋被分析過程的偏差， 這種結果用於品質驗證、品質改進和程序控制分析顯然是不恰當的。
測量系統的品質經常使用其測得資料的統計特性來確定， 測量系統必須處於統計控制中，
1.偏倚Bias
測量觀察平均值與該零部件採用精密儀器測量的標準平均值的差值.
2.線性Linearity
表徵量具預期工作範圍內偏倚值的差別；
3.穩定性Stability
表徵測量系統對於給定的零部件或標準件隨時間變化系統偏倚中的總偏差量， 與通常意義上的統計穩定性是有區別的；
4.重複性Repeatability
指同一個評價人，採用同一種測量儀器，多次測量同一零件的同一特性時獲得的測量值（資料）的偏差。
5.再現性Reproducibility
指由不同的評價人，採用相同的測量儀器，測量同一零件的同一特性時測量平均值的偏差。
通常，前三種指標用於評價測量系統的準確性，後兩種指標用於評價測量系統的精確性。測量系統的準確性可以通過對設備的校準等對測量系統進行維護、監控，也就是說，通過對測量系統的解析度、偏倚、線性和穩定性進行分析後進行校準後可以解決其準確性問題。工程上通常用測量系統的精確性也就是其重複性和再現性來研究其統計特性，就是通常所說的“GR&R研究”。
測量系統分析流程及方法
測量系統分析是一項重要的系統工程。通常需要根據測量過程的可重複性（破壞性或非破壞性）、測量結果性質（計數型資料或計量型資料）、待測單元的數量大小、過程的成本、儀器或量具的狀態及測量過程輸出的重要性等因素來確定分析的方法和流程。測量系統分析步驟：
1. 驗證 “量具（gauge）”的校準；
2. 選擇工件和測量者執行測量；
3. 用MINITAB軟體或Excel編輯表格進行資料評估；
4. 分析資料，解釋結果，得出結論；
5. 檢查是否有不合格的測量單位，制定長期量具保持/改進計畫。
量具必須經過校準且才處在正常狀態，沒有經過校準或者已經過了校準期限的量具是處於不正常狀態的，其測量所得資料不能用於測量系統分析。
為保證資料的統計獨立性，視測量過程的時間、費用等因素，一般隨機選擇代表整個過程的8-10件工件進行測量，選擇2~3名已經訓練過的操作人員對各工件進行2~3次重複測量，得到一組用於評估測量系統的資料。
將所得資料按要求輸入相應的計算工具，執行相關統計分析命令後，即可得到資料的統計特性，根據相應的評判規則既可判斷測量系統的能力是否滿足要求，既而根據分析結果有針對性的作出長期量具保持/改進計畫。
如前所述，關於精確性的資料的統計特性包括測量系統的重複性、再現性等，MINITAB提供不同的分析方法以計算出測量系統的重複性、再現性、被測工件之間的偏差、過程總偏差以及各因素對過程偏差的百分比和對被測特性公差的比例，以考察測量系統相對於過程偏差及規範公差的測量能力，同時MINITAB還計算出測量系統的區別分類數（Number of Distinct Categories），以考察測量系統的有效解析度。
結果分析
1)當重複性(EV)變差值大於再現性(AV)時:
量具的結構需在設計增強。
量具的夾緊或零件定位的方式(檢驗點)需加以改善。
量具應加以保養。
2)當再現性(AV)變差值大於重複性(EV)時:
作業員對量具的操作方法及資料讀取方式應加強教育, 作業標準應再明確訂定或修訂。
可能需要某些夾具協助操作員, 使其更具一致性的使用量具。
量具與夾治具校驗頻率於入廠及送修糾正後須再做測量系統分析, 並作記錄。
4.重複性Repeatability
指同一個評價人，採用同一種測量儀器，多次測量同一零件的同一特性時獲得的測量值（資料）的偏差。
5.再現性Reproducibility
指由不同的評價人，採用相同的測量儀器，測量同一零件的同一特性時測量平均值的偏差。
通常，前三種指標用於評價測量系統的準確性，後兩種指標用於評價測量系統的精確性。測量系統的準確性可以通過對設備的校準等對測量系統進行維護、監控，也就是說，通過對測量系統的解析度、偏倚、線性和穩定性進行分析後進行校準後可以解決其準確性問題。工程上通常用測量系統的精確性也就是其重複性和再現性來研究其統計特性，就是通常所說的“GR&R研究”。
測量系統分析流程及方法
測量系統分析是一項重要的系統工程。通常需要根據測量過程的可重複性（破壞性或非破壞性）、測量結果性質（計數型資料或計量型資料）、待測單元的數量大小、過程的成本、儀器或量具的狀態及測量過程輸出的重要性等因素來確定分析的方法和流程。測量系統分析步驟：
1. 驗證 “量具（gauge）”的校準；
2. 選擇工件和測量者執行測量；
3. 用MINITAB軟體或Excel編輯表格進行資料評估；
4. 分析資料，解釋結果，得出結論；
5. 檢查是否有不合格的測量單位，制定長期量具保持/改進計畫。
量具必須經過校準且才處在正常狀態，沒有經過校準或者已經過了校準期限的量具是處於不正常狀態的，其測量所得資料不能用於測量系統分析。
為保證資料的統計獨立性，視測量過程的時間、費用等因素，一般隨機選擇代表整個過程的8-10件工件進行測量，選擇2~3名已經訓練過的操作人員對各工件進行2~3次重複測量，得到一組用於評估測量系統的資料。
將所得資料按要求輸入相應的計算工具，執行相關統計分析命令後，即可得到資料的統計特性，根據相應的評判規則既可判斷測量系統的能力是否滿足要求，既而根據分析結果有針對性的作出長期量具保持/改進計畫。
如前所述，關於精確性的資料的統計特性包括測量系統的重複性、再現性等，MINITAB提供不同的分析方法以計算出測量系統的重複性、再現性、被測工件之間的偏差、過程總偏差以及各因素對過程偏差的百分比和對被測特性公差的比例，以考察測量系統相對於過程偏差及規範公差的測量能力，同時MINITAB還計算出測量系統的區別分類數（Number of Distinct Categories），以考察測量系統的有效解析度。
結果分析
1)當重複性(EV)變差值大於再現性(AV)時:
量具的結構需在設計增強。
量具的夾緊或零件定位的方式(檢驗點)需加以改善。
量具應加以保養。
2)當再現性(AV)變差值大於重複性(EV)時:
作業員對量具的操作方法及資料讀取方式應加強教育, 作業標準應再明確訂定或修訂。
可能需要某些夾具協助操作員, 使其更具一致性的使用量具。
量具與夾治具校驗頻率於入廠及送修糾正後須再做測量系統分析, 並作記錄。