精密制造与自动化报道与评述
MSA在6Sigma项目中的应用
屠晓春周炳海
（同济大学机械与能源工程学院上海201804）
2016年第4期
摘要针对6Sigma项目中DMAIC管理流程的测量环节，为保证测量数据的可靠性，对测量系统进行分析。从稳定性、重复性、再现性、偏倚和线性等方面，介绍了测量系统的分析(MSA)方法。通过S公司6Sigma项目中的测量系统实例分析，对MSA进行验证，确保测量环节的数据可靠性，有利于揭示测量系统的统计待性，能
够更加全面地反映产品的生产状况，对提高产品质量和成品率具有一定理论指导意义。关键词6SigmaMSA稳定性重复性再现性
随着中国汽车市场的持续发展，国内汽车行业的竞争日趋白热化。汽车厂商不但从车型、价格、新技术的应用等方面入手，还有产品的质量和售后服务。作为汽车厂商的上游零部件制造企业为了不断增强自身的竞争能力，对质量管理给予高度的关注。6Sigma是当今使用最广泛、最有效的质量管理工具，它诞生于20世纪80年代美国的摩托罗拉” 公司，成功运用后，被众多企业采纳。DMAIC是 6Sigma管理流程中重要的工具，它包含五个阶段：定义（Define）、测量（Measurement）、分析（Analysis）、改进（Improvement）、控制（Control），如图1所示。
控制 Contn
改进 Improvemen
6Sigma 管理流程
测量
分析 Analysis
图16Sigma管理流程
作为DMAIC模型中的一个重要环节，测量是改善流程的重要组成部分。测量的目的是通过现有
*国家自然科学基金项目编号：71471135
万方数据
过程的测量与评估，制定希望达到的目标衡量标准，识别影响过程输出的输入，并验证测量系统有效性。测量数据有三方面的用途：判断和决策、确定变量间的关系、见证作用。显然，这三方面的用途都是以数据为基础的"。在6Sigma项目中，需要用到大量的工具，例如计算过程能力指数SPC(Process CapabilityIndex），实验设计DOE（Designof Experiment）等，这些工具都是以数理统计为基础的。数理统计方法需要可靠的测量数据为依据，而获得高质量的数据是进行数理统计分析的前提"。
测量系统分析（MSA）以数理统计为基础，从稳定性、重复性、再现性、线性和偏倚五个方面综合评价测量系统的性能，并分别设立对应的指标，有助于操作人员在第一时间判断测量系统的性能是不是符合生产制造的要求，还能及时地找出误差的
原因，调整测量系统。 MSA概述
测量的定义：给具体事物赋值，以表示它们在制定特征上的度量（大小、多少）关系。测量过程是指操作者按照一定的操作程序，使用一定的量具来测量被测对象的某种特性值。测量系统是指测量者、仪器或量具、测量对象、测量方法和环境所构成的整体3。测量过程如图2所示。
测量系统分析主要从测量装置本身出发，计算
各个方面的指标值，根据它的区间分布来判新测量设备的性能是否可以满足使用要求。与生产制造过
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