测量系统分析：常见错误及如何避免

测量系统分析（MSA）是评估你的测量过程是否能够可靠地检测你试图测量的变异的实践。在投资数据收集和分析之前，MSA问了一个基本问题：我们能信任数据吗？最常见的MSA技术是测量重复性和再现性（Gauge R&R），它评估测量变异的两个组成部分：重复性（同一人多次测量同一零件会得到相同结果吗？）和再现性（不同的人测量同一零件会得到相同结果吗？）。以下是团队在MSA中犯的常见错误。

错误1：因为测量过程看起来显而易见就跳过MSA

许多团队跳过看起来简单的测量的MSA——长度、重量、计数、时间。这个假设是，如果测量过程定义明确，它必须是可靠的。这是错误的。明确定义的测量过程仍然可能存在显著的重复性或再现性问题。即使过程被清楚描述，扭矩规格、时间测量或视觉检查等都可以有实质性的测量系统变异。做MSA。

错误2：样本或操作员太少

Gauge R&R研究需要至少10个样本和2名操作员（理想情况下3名）才能产生可靠结果。团队经常减少样本数量以节省时间。有5个样本的Gauge R&R研究不能提供统计可靠的重复性或再现性估计。

错误3：错误解释结果

• Gauge R&R的标准接受标准是：低于10%是可接受的，10-30%可能根据情况可接受，高于30%是不可接受的。但分母很重要。Gauge R&R百分比是相对于总观察变异计算的。

• 来自再现性（不同操作员得到不同结果）的高Gauge R&R百分比比来自重复性（同一操作员得到不同结果）的高百分比更容易修复。

• 不要接受失败的Gauge R&R结果作为测量系统足够的证据。常见的合理化是"Gauge R&R超过30%，但我们多年来一直在使用这个测量。"这是关于测量系统可靠性的证据——使用时间的长短无关。

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