在许多工厂的日常运营中，我们经常会遇到一些困惑和矛盾的情况，例如：
同一款产品，某些检验员认为其合格，而另一些检验员却认为不合格；
在分析过程质量数据时，常常无法找出导致质量问题的根本原因；
内部检验合格的产品送往客户后，客户却频繁投诉。
如果你的工厂频繁出现这些情况，那么很可能说明你的测量系统已经失去了可靠性。
什么是MSA？
在现代质量管理中，统计过程控制（SPC）是一个非常重要的工具。为了实施这一工具，我们需要确保有精准的过程数据来支撑分析和决策。而在制造业中，绝大部分的质量数据都是通过测量获得的，因此一个高效、可靠的测量系统对于确保数据的准确性至关重要。MSA（Measurement System Analysis，测量系统分析）正是用来保证测量系统能够提供可靠数据的方法。
MSA的核心目标是通过统计分析，评估影响测量结果的各种因素，从而判断测量系统的可靠性。简单来说，MSA帮助我们验证当前的测量方式是否能够提供真实、有效的数据。
测量与测量系统
“测量”指的是给一个对象赋予数值的过程，例如测量物体的长度，或者判断产品是否合格。而“测量系统”则包含了所有影响测量结果的因素，不仅包括测量工具和仪器，还涉及人员、设备、测量方法、标准、流程，甚至环境等方方面面。
举个例子，我们在初中化学课上常常做实验，测量试管中的液体高度。老师会要求我们眼睛与液面平行，以确保读数准确。不同的人可能会用不同的方法来确保视线与液面平行，从而导致相同试管的读数略有差异。这种现象就是测量系统不完全一致的一个例子。
当我们说测量系统不可靠时，并不仅仅指一把尺子或者一台秤有问题，而是指包括“人、机、料、法、环”所有相关因素的综合问题。
测量误差的分类
在MSA中，衡量一个测量系统的可靠性时，通常会关注以下几个方面的变差：
精确性（Accuracy/Bias）：指测量值与真实值之间的偏差。例如，如果一把尺子的刻度刻得偏大，那么测量出来的数值就会偏大。
稳定性：指在不同时间、不同环境下，对同一件样品进行测量时，结果是否稳定一致。
可重复性：指同一操作员在相同条件下使用相同工具对同一对象进行多次测量时，所得到的结果是否一致。
可再现性：指不同操作员使用相同工具对同一对象进行多次测量时，结果的一致性。
实际上，MSA关注的问题是：我们的测量数据在多大程度上能够代表真实数据？因为任何测量都会存在一定的偏差，即使是最精密的仪器也无法做到绝对准确。但我们可以通过分析，确定测量系统的偏差占总误差的比例。如果偏差很小，那么测量系统是可接受的。
测量系统的接受标准
我们测量某批产品的某个特征时，得到的结果通常会在一定范围内波动。这些波动可能由零件本身的差异、也可能由测量系统的误差造成。如果测量系统的误差远小于零件本身的差异，我们就认为这个测量系统是可接受的，反之则需要改进。
一些常见的测量系统问题，如精确性和稳定性，可以通过定期的校准来解决。这也是为什么质量管理体系中要求对检具和量具进行定期校准的原因。经过校准后，影响测量结果的主要因素就转向了可重复性和可再现性。
MSA的分析方法
MSA中常用的一种分析方法是Gage R&R Study（量具重复性和再现性研究）。该方法通过有目的的实验来评估测量系统在可重复性和可再现性方面的偏差程度。在制造业中，常常会通过计算测量系统的重复性和再现性误差占总误差的比例来评估测量系统的有效性。如果这个比例小于10%，则说明测量系统表现优秀；如果在10%-30%之间，则表示测量系统可以接受，但需要改进；超过30%则说明测量系统无法满足要求，需要进一步优化。
对于制造业而言，如何准确测量产品的质量特性，是确保生产过程顺利进行的关键。如果在一个改进活动中，无法精准地进行测量，就无法真实地评估现阶段的状况和改善成效。建立一个高效、可靠的测量系统，是实现高质量生产的必要条件。