测量系统分析(MSA)是一种观察测量过程中变化的方法。一些组织，如汽车工业行动组织（AIAG.org）提供了关于误差百分比可接受的指南，例如小于10%。对于某些应用程序，10%到30%的误差可能太高。对于所有应用程序，超过30%的错误可能是不可接受的。
完成测量系统分析后，将执行一个实验以显示测量变化。你应该确保你明白你收集的数据可能有错误，测量系统分析可以帮助你找出错误的数量。
测量系统分析是六西格玛方法的一个组成部分，旨在减少或消除缺陷和错误。
分析有何帮助
当您完成这样的分析时，您可以更好地选择在进行过程改进时要使用的度量。
想象一下，你和一个团队一起工作，他们试图增加一天中可用零件的数量。团队决定收集他们认为有助于生产更多零件的变量数据。无论他们收集什么数据，他们都无法找到变量与结果的链接。测量系统分析可以显示您正在收集的数据包括有误差的测量。通过这个例子，您可以看到测量系统分析有多大帮助。
需要考虑的一些变化
准确性是需要考虑的数据的关键质量。偏差是另一个用来描述准确性的词。举个例子，如果我们取一个秤，每测量100磅，误差为1磅，对于1000磅的测量，误差为10磅。如果你测量的东西重量甚至更重，误差将是成比例的，并且可能超出了在持续改进过程中对你有用的范围。
稳定性是需要考虑的另一个关键数据质量。如果你在一段时间内进行测量，你可能会看到一些没有意义的数字。例如，你可以测量不同的体重，但没有意义。考虑到您的刻度可能会漂移。您可能需要更频繁地校准。
这是解释哪些变化可能影响你收集的数据和测量的质量的简化方法。
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