为什么在做统计过程控制（ SPC ）分析之前，总是要先考虑测量系统分析（ MSA ）？如何做好 SPC 和 MSA？

职场 2024-10-25 10:17 山东

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在现代质量管理中，统计过程控制（SPC）和测量系统分析（MSA）是两个非常重要的工具。SPC 用于监控和改进过程的稳定性和能力，而 MSA 则用于评估测量系统的准确性和可靠性。在实施 SPC 分析之前，先进行 MSA 是至关重要的，因为测量数据的质量直接影响到 SPC 结果的有效性和决策的正确性。本文将详细探讨为什么在做 SPC 分析之前要先考虑 MSA，以及如何做好 SPC 和 MSA。

一、为什么在做 SPC 分析之前要先考虑 MSA

（一）测量数据的准确性是 SPC 的基础

SPC 分析依赖于对过程数据的收集和分析。如果测量系统不准确或不可靠，所收集的数据将包含误差，这可能导致错误的过程判断和决策。例如，如果测量系统存在偏差，即使过程本身是稳定且在控制范围内的，测量数据可能显示出异常波动，从而误判过程失控；反之，如果测量系统的精度不足，可能无法检测到真正的过程变化，导致错失改进的机会。

有关SPC分析，详细可参考：统计过程控制（SPC）介绍及其学习意义

（二）确保 SPC 控制限的有效性

SPC 控制图的控制限是根据历史数据计算得出的。如果测量数据不可靠，控制限的计算将不准确，从而影响对过程变异的判断。不准确的控制限可能导致对过程状态的错误解读，要么过度干预正常的过程，要么未能及时发现异常。

（三）评估过程能力的前提

过程能力指数（Cp、Cpk 等）是衡量过程满足规格要求的能力的重要指标。这些指数的计算基于测量数据。如果测量系统存在较大的变异，会使计算出的过程能力指数失真，无法真实反映过程的实际能力，从而影响对过程改进的方向和重点的确定。

（四）降低质量成本

通过在 SPC 之前进行 MSA，可以提前发现和解决测量系统的问题，避免因错误的过程判断和决策而导致的废品、返工、保修等质量成本的增加。同时，准确的测量系统有助于优化生产过程，提高生产效率，降低生产成本。

二、如何做好测量系统分析（MSA）

详细可参考：MSA测量系统分析的定义、影响指标、流程及方法

（一）确定测量系统分析的需求

1. 明确测量的目的和用途，例如是用于产品验收、过程控制还是质量改进。

2. 确定被测量的特性，包括其规格限、公差要求等。

3. 识别测量过程中可能影响测量结果的因素，如测量人员、测量设备、测量环境等。

（二）选择合适的测量系统分析方法

1. 计量型测量系统

- 重复性和再现性分析（GR&R）：通过多个测量人员对同一零件进行多次测量，评估测量系统的重复性（同一测量人员多次测量的变异）和再现性（不同测量人员测量的变异）。

- 稳定性分析：定期对标准件进行测量，观察测量结果随时间的变化，评估测量系统的稳定性。

- 线性分析：检查测量系统在不同测量值范围内的准确性，评估测量系统的线性程度。

2. 计数型测量系统

- 风险分析法（如 Kappa 分析）：用于评估多个测量人员对同一批零件的判断一致性。

（三）进行测量系统分析的实验设计

1. 确定样本的选择：应涵盖过程的变异范围，包括合格和不合格的零件。

2. 测量人员的选择：应包括不同经验和技能水平的人员。

3. 测量次数的确定：通常重复测量 2 - 3 次。

（四）收集和分析数据

1. 按照实验设计进行测量，记录测量数据。

2. 使用统计软件（如 Minitab）对数据进行分析，计算重复性、再现性、稳定性、线性等指标。

3. 根据分析结果，判断测量系统是否可接受。

（五）改进测量系统

1. 如果测量系统不可接受，应分析原因，采取相应的改进措施，如校准测量设备、培训测量人员、改善测量环境等。

2. 重新进行测量系统分析，验证改进效果。

（六）监控和维护测量系统

1. 定期对测量系统进行校准和验证。

2. 记录测量系统的使用、维护和维修情况。

3. 对测量系统的变更进行管理，重新进行 MSA 评估。

三、如何做好统计过程控制（SPC）

（一）确定 SPC 的应用范围

1. 识别关键过程和关键质量特性（CTQ），这些是对产品质量和客户满意度有重要影响的过程和特性。

2. 根据过程的稳定性、复杂性和重要性，确定哪些过程需要实施 SPC 监控。

（二）收集数据

1. 确定数据收集的频率、样本大小和测量方法。

2. 确保数据的准确性和可靠性，避免数据造假或误记录。

3. 建立数据收集的表格和记录系统。

（三）选择合适的控制图

1. 根据数据的类型（计量型或计数型）和控制的目的选择合适的控制图，如均值 - 极差控制图（X - R 图）、均值 - 标准差控制图（X - S 图）、不合格品率控制图（p 图）等。

2. 确定控制图的控制限，控制限可以根据历史数据计算，也可以根据标准公式计算。

（四）绘制控制图并分析

1. 将收集的数据绘制在控制图上。

2. 观察控制图上的数据点分布，判断过程是否稳定。

3. 识别异常点和趋势，分析其原因，可能是特殊原因（如设备故障、原材料异常）或普通原因（如过程固有变异）引起的。

（五）采取措施改进过程

1. 如果过程失控，应采取紧急措施消除特殊原因的影响，使过程恢复稳定。

2. 对于长期存在的普通原因引起的变异，应通过过程改进（如优化工艺参数、改进设备、培训人员等）来减少变异，提高过程能力。

（六）持续监控和评估

1. 定期更新控制图，监控过程的变化。

2. 评估过程改进措施的效果，根据需要调整控制限和改进策略。

在质量管理中，SPC 和 MSA 是相辅相成的工具。在进行 SPC 分析之前，先进行 MSA 可以确保测量数据的质量，为 SPC 提供准确可靠的基础，从而做出正确的过程判断和决策，实现持续的质量改进和成本降低。要做好 MSA，需要明确需求、选择合适的方法、进行实验设计、收集和分析数据，并采取改进和监控措施。做好 SPC 则需要确定应用范围、收集准确数据、选择合适的控制图、分析和采取改进措施，并持续监控和评估。通过有效地应用 SPC 和 MSA，企业能够提高产品质量，增强市场竞争力，实现可持续发展。

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