一、什么是测量系统分析
测量系统分析(MSA)是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源，以及它们对测量结果的影响，最后给出该测量系统是否符合使用要求的明确判断。测量系统必须具有良好的准确性(Accuracy)和精确性(Precision)。它们通常由偏倚（Bias）和波动（Variation）等统计指标来表征。
二、测量系统分析(MSA)的术语
偏倚（Bias）：对同一测量对象进行多次测量的平均值与该测量对象的基准值或标准值之差。其中基准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。
波动（Variation）：表示在相同的条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度，常用测量结果的标准差或过程波动PV表示。这里的测量过程波动是指99%的测量结果所占区间的长度。
重复性（Repeatability）：同一个测量员使用同一量具对同一测量对象重复测量，测量结果的波动。
再现性（Reproducibility）：两个或两个以上的测量员对同一测量对象重复测量，测量结果的波动。
稳定性（Stability）：同一个测量员使用同样的量具对同一对象进行重复测量，测量结果随时间的波动。
线性（Linearity）：测量系统的线性(Linearity)是指在其量程范围内，偏倚是基准值的线性函数。
分辨力（Discrimination）：测量系统识别并反映被测量最微小变化的能力。
精确性（Precision）：在相同条件下多次重复测量结果分布的分散程度。用“波动”表示。
准确性（Accuracy）：多次测量结果的均值与被测对象的真值之间的偏差。用“偏倚”表示。
三、测量系统分析(MSA)的应用目的
数据是测量的结果，而测量是给测量对象（实体或系统)赋值的过程。这个过程的输入有人（操作者）、机（量具和必要的设备和软件）、料（实体或系统）、法（操作方法)、环（测量环境），这个过程的输出就是测量结果。这个由人、量、具测量方法和测量对象构成的过程的整体就是测量系统。测量系统是项目团队必须考虑的关键过程影响因素之一。事实上，许多过程输出的问题是由测量系统造成的。因此，在开始测量并收集数据之前，必须要对测量系统做出评价，对测量系统的问题进行分析和纠正，以保证测量数据的质量。
四、测量系统分析(MSA)的构成与原理
（一）、连续型数据的测量系统分析
连续型数据的测量系统分析是通过试验，将测量数据的波动分解为过程的波动与测量系统的波动两个组成部分，通过比较各波动的大小从而判断测量系统的波动是否能够接受。假设取若干数量的轴，测量其加工长度，则测量数据的大小变化由两个部分构成：其一是由轴加工过程产生的长度变化，即过程波动；其二是测量过程中产生的测量偏差，即测量系统的波动。
对于测量波动的分析主要是从两个方面来考虑：准确性、精确性。准确性是用多次测量结果的平均值与测量对象真值之间的差异来衡量。测量数据质量高，既要要求偏倚小，又要求波动小。只要偏倚和波动中有一项大，就不能说测量数据质量高。
对于测量系统准确性的衡量主要有三个要素，即线性、偏倚和稳定性；对于测量系统精确性的衡量主要有三个要素，即重复性、再现性和分辨力。
1.偏倚
2.线性
3.稳定性
4.重复性
5.再现性
6.分辨力
(二)、非连续型数据的测量系统分析
对于非连续测量系统而言，一般是比较测量结果的一致性。其计算公式是
一致性比率=测量一致的次数/测量总次数
在具体进行分析时对于一致性的计算主要从四个方面进行：
1.同一操作者对同一部件重复测量的结果应保持一致，这类似于连续型测量系统中的重复性分析；
2.同一操作者不仅对同一部件重复测量的结果应保持一致，还要求与被测部件的真值（若真值已知）一致，这有些类似连续测量系统中的偏倚分析；
3.不同操作者对同一部件反复测量的结果应保持已知，这类似于连续测量系统分析中的再现性分析；
4.不同操作者不仅对同一部件测量的结果要保持一致，而且要与该部件的真值（若真值已知）一致。
五、测量系统分析MSA的 步骤
第一步：识别用于判别流程输出特性的测量系统是什么?选择的测量恰当吗?
第二步：识别负责并完成该项测量的人员？
第三步：评价测量系统的准确性(测量系统校准）；
第四步：选择做测量系统精确性(测量系统波动-重复性与再现性分析)的人员，制定收集数据计划并完成收集数据的任务；
第五步：分析并解释测量系统分析的结果；
第六步：当测量系统分析表明，测量系统的准确性或精确性是不可接受的，则测量系统是必须首先改进的一个关键X。制定改进措施，验证改进效果；
第七步：将测量系统的改进措施标准化，并纳入监控系统。
