测量系统分析MSA手册.doc

192

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測量系統分析

參考手冊

第三版

1990年2月第一版
1995年2月第一版；1998年6月第二次印刷
2002年3月第三版
©1990©1995©2002版權
由戴姆勒克萊斯勒、福特和通用汽車公司所有

測量系統分析

參考手冊

第三版

1990年2月第一版
1995年2月第一版；1998年6月第二次印刷
2002年3月第三版
©1990©1995©2002版權
由戴姆勒克萊斯勒、福特和通用汽車公司所有
前言

本參考手冊是在美國品質協會（ASQ）及汽車工業行動集團（AIAG）主持下，由戴姆勒克萊斯勒、福特和通用汽車公司供方品質要求特別工作組認可的測量系統分析（MSA）工作組編寫，負責第三版的工作組成員是David Benham（戴姆勒克萊斯勒）、Michael Down（通用）、Peter Cvetkovski（福特），以及Gregory Gruska（第三代公司）、Tripp Martin（FM公司）、以及Steve Stahley（SRS技術服務）。

過去，克萊斯勒、福特和通用汽車公司各有其用於保證供方產品一致性的指南和格式。這些指南的差異導致了對供方資源的額外要求。為了改善這種狀況，特別工作組被特許將克萊斯勒、福特和通用汽車公司所使用的參考手冊、程式、報告格式有及技術術語進行標準化處理。

因此，克萊斯勒、福特和通用汽車公司同意在1990年編寫並以通過AIAG分發MSA手冊。第一版發行後，供方反應良好，並根據實際應用經驗，提出了一些修改建議，這些建議都已納入第二版和第三版。由克萊斯勒、福特和通用汽車公司批准並承認的本手冊是QS-9000的補充參考檔。

本手冊對測量系統分析進行了介紹，它並不限制與特殊生產過程或特殊商品相適應的分析方法的發展。儘管這些指南非覆蓋測量系統通常出現的情況，但可能還有一些問題沒有考慮到。這些問題應直接向顧客的供方品質品質保證（SQA）部門提出。如果不知如何與有關的SQA部門聯繫，在顧客採購部的採購員可以提供幫助。

MSA工作組衷心感謝：戴姆勒克萊斯勒汽車公司副總裁Tom Sidlik、福特汽車公司Carlos Mazzorin，以及通用汽車公司Bo Andersson的指導和承諾；感謝AIAG在編寫、出版、分發手冊中提供的幫助；感謝特別工作組負責人Hank Gryn（戴姆勒克萊斯勒）、Russ Hopkins（福特）、Joe Bransky（通用），Jackie Parkhurst（通用（作為代表與ASQ及美國試驗與材料協會（國際ASTM）的聯繫。編寫這本手冊以滿足汽車工業界的特殊需要。

戴姆勒克萊斯勒、福特和通用汽車公司於2002後取得了本手冊的版權和所有權。如果需要，可向AIAG訂購更多的本手冊，和/或在得到AIAG的許可下，複製本手冊的部分內容，在各供方組織內使用。（AIAG聯繫電話：248-358-3570）。

2002年3月
前言

本參考手冊是在美國品質管制協會（ASQC）汽車部及汽車工業行動集團（AIAG）主持下，由克萊斯勒、福特和通用汽車公司供方品質要求特別工作組認可的測量系統分析（MSA）工作組編寫，負責第二版的工作組成員是Ray Daugherty（克萊斯勒）、Victor Lowe，Jr.(福特)、Michael H.Down主席（通用），以及Gregory Gruska（第三代公司）。

過去,克萊斯勒、福特和通用汽車公司各有其用於保證供方產品一致性的指南和格式。這些指南的差異導致了對供方資源的額外要求。為了改善這種狀況，特別工作組被特許將克萊斯勒、福特和通用汽車公司所使用的參考手冊、程式、報告格式有及技術術語進行標準化處理。

因此，克萊斯勒、福特和通用汽車公司同意在1990年編寫並以通過AIAG分發MSA手冊。第一版發行後，供方反應良好，並根據實際應用經驗，提出了一些修改建議，這些建議都已納入第二版。由克萊斯勒、福特和通用汽車公司批准並承認的本手冊可由供方在製造過程和滿足QS-9000要求中用來實現MSA技術。

本手冊對測量系統分析進行了介紹，它並不限制與特殊生產過程或特殊商品相適應的分析方法的發展。儘管這些指南非覆蓋測量系統通常出現的情況，但可能還有一些問題沒有考慮到。這些問題應直接向顧客的供方品質品質保證（SQA）部門提出。如果不知如何與有關的SQA部門聯繫，在顧客採購部的採購員可以提供幫助。

特別工作組衷心感謝：戴姆勒克萊斯勒汽車公司副總裁Thomas T．Stallkamp、福特汽車公司Norman F．Ehlers，以及通用汽車公司Harold R．Kutner的指導和參與；感謝AIAG在編寫、出版、分發手冊中提供的幫助；感謝特別工作組負責人Russell Jacobｓ（克萊斯勒）、Stephen Walsh（福特）、Dan Reid（通用）的指導，以及ASQC給予的關心幫助。因此,這本手冊才得以編寫出來,以滿足汽車工業界的特殊需要。

AIAG於1994年取得了本手冊的版權和所有權。如果需要，可向AIAG訂購更多的本手冊，和/或在得到AIAG的許可下，複製本手冊的部分內容，在各供方組織內使用。（AIAG聯繫電話：248-358-3570）。

1995年2月
MSA第三版快速指南

測量系統類型
MSA方法
章
基本計量型
級差，均值和極差，方差分析（ANOVA），偏倚，線性，控制圖
三
基本計數型
信號探測，假設試驗分析
四
不可重複
（例如，破壞試驗）
控制圖
三、四
複雜計量型
極差，均值和極差，ANOVA，偏倚，線性，控制圖
三、四
多重系統，量具
或試驗台
控制圖，方差分析（ANOVA），回歸分析
三、四
連續過程
控制圖
三
其他情況
替代法
五
其它
White Papers可在
http：//www.,aiag.org/publications/quality/msa3.html中
查到

注：關於GRR標準差的使用

傳統上，慣例是用99%的分佈代表測量誤差的“全”分佈，由係數5.15表示（此處，σGRR乘以5.15用來表示全分佈的99%）。

99.73%的範圍由係數6表示,是±3σ並代表“正態”曲線的全分佈。

如果讀者選擇提高全部測量變差的覆蓋水準或分佈至99.73%,在計算中請使用係數6代替5.15。

在等式完整和結果計算中瞭解使用哪個係數是關鍵的。如果在測量系統變差和公差之間進行比較，這一點特別重要。
目 錄

第一章 通用測量系統指南 1
第一章一第一節 2
引言、目的和術語 2
測量資料的品質 2
目的 3
術語 3
術語總結 4
真值 9
第一章—第二節 10
測量過程 10
測量系統的統計特性 11
變差來源 13
測量系統變異性的影響 15
對決策的影響 15
對產品決策的影響 16
對過程決策的影響 17
新過程的接受 18
過程設定/控制（漏斗實驗） 20
第一章—第三節 22
測量戰略和策劃 22
複雜性 22
確定測量過程的目的 22
測量壽命週期 23
測量過程設計選擇的準則 23
研究不同測量過程方法 24
開發和設計概念以及建議 24
第一章—第四節 25
測量資源的開發 25
基準協調 26
先決條件和假設 26
量具來源選擇過程 27
詳細的工程概念 27
預防性維護的考慮 27
規範 28
評估報價 28
可交付的文件 29
在供應商處的資格 30
裝運 31
在顧客處的資格 31
文件交付 31
測量系統開發檢查表的建議要素 33
第一章—第五節 37
測量問題 37
測量系統變差的類型 37
定義及潛在的變差源 38
測量過程變差 45
位置變差 45
寬度變差 49
測量系統變差 53
注釋 55
第一章—第六節 57
測量不確定度 57
總則 57
測量的不確定度和MSA（測量系統分析） 57
測量的溯源性 58
ISO表述測量中不確定度的指南 58
第一章—第七節 59
測量問題分析 59
第二章 測量系統評定的通用概念 61
第二章—第一節 62
引言 62
第二章—第二節 63
選擇/制定試驗程式 63
第二章—第三節 65
測量系統研究的準備 65
第二章—第四節 68
結果分析 68
第三章 - 簡單測量推薦的實踐 69
第三章 - 第一節 70
試驗程式示例 70
第三章 - 第二節 71
計量型測量系統研究- 指南 71
確定穩定性的指南 71
確定偏倚的指南- 獨立樣本法 73
確定偏倚的指南- 控制圖樣本法 76
確定線性的指南 78
確定重複性和再現性的指南 84
極差法 85
均值極差法 86
均值圖 89
極差圖 90
鏈圖 91
散點圖 92
振盪圖 93
誤差圖 93
歸一化長條圖 94

均值—基準值圖 95
比較圖 96
數值的計算 97
資料結果的分析 101
方差分析法（ANOVA） 103
隨機化及和統計獨立性 103
第三章 - 第三節 109
計數型測量系統研究 109
風險分析法 109
解析法 119
第四章 - 複雜測量系統實踐 126
第四章 - 第一節 127
複雜的或非重複的測量系統的實踐 127
第四章 - 第二節 129
穩定性研究 129
S1：單個零件，每個迴圈單一測量 129
S2：n≥3個零件，每迴圈單一測量 130
S3：從穩定過程中大量取樣 132
S4：分割樣本（通用），每迴圈單一樣本 133
S5：試驗台 133
第四章 - 第三節 135
變異性研究 135
V1：標準GRR研究 135
V2：p≥2台儀器的多重讀數 135
V3：平分樣本（m=2） 136
V4：分割樣本（通用）， 136
V5：與V1一樣用於穩定化的零件 137
V6：時間序列分析 137
V7：線性分析 138
V8：特性（性能）隨時間的衰變 138
V9—V2：同時用於多重讀數和P≥3台儀器 138
第五章- 其他測量概念 139
第五章 - 第一節 140
量化過度的零件內變差的影響 140
第五章 - 第二節 141
均值極差法-附加處理 141
第五章 – 第三節 148
量具性能曲線 148
第五章 – 第四節 154
通過多次讀數減少變差 154
第五章 – 第五節 156
GRR的合併標準差法 156
附錄 164
附錄A 165
方差分析概念 165
附錄B 170
GRR對能力指數Cp的影響 170
公式 170
分析 170
圖形分析 170
附錄C 173
d2*表 173
附錄D 174
量具R（重複性）的研究 174
附錄E 175
使用誤差修正術語替代PV計算 175
附錄F 176
P．I．S．M．O．E．A誤差模型 176
術語 179
樣表 184
M．S．A手冊用戶回饋過程 187
表格目錄

序號 題目 頁碼

1 控制原理和驅動興趣點 15
2 偏倚研究資料 75
3 偏倚研究 – 偏倚研究的分析 76
4 偏倚研究- 偏聽偏信倚的穩定性研究分析 78
5 線性研究資料 81
6 線性研究- 中間結果 92
7 量具研究（極差法） 85
8 方差（ANOVA）表 106
9 方差分析%變差和貢獻 106
10 ANOVA法和均值極差法的比較 107
11 ANOVA法報告 107
12 計數型研究資料表 111
13 測量系統示例 127
14 基於測量系統形式的方法 128
15 合併標準差分析資料表 160
16 方差分量的估算 165
17 5.15σ分佈 166
18 方差分析(ANOVA) 167
19 ANOVA結果清單(零件a&b) 168
20 觀測和實際Cp的對比 172
插圖目錄

序號 題目 頁碼

1 長度測量溯源鏈的示例 8
2 測量系統變異性 – 因果圖 14
3 不同標準之間的關係 40
4 分辨力 41
5 過程分佈的分組數量(ndc)對控制和分析活動的影響 42
6 程序控制圖 44
7 測量過程變差的特性 45
8 偏倚和重複性的關係 56
9 穩定性的控制圖分析 72
10 偏倚研究 – 偏倚研究長條圖 75
11 線性研究 – 作圖分析 82
12 量具重複性和再現性資料收集表 88
13 均值圖 – “層疊的” 89
14 均值圖 – “不層疊 的” 90
15 極差圖 – “層疊的” 91
16 極差圖 – “不層疊的” 91
17 零件鏈圖 92
18 散點圖 92
19 振盪圖 93
20 誤差圖 94
21 歸一化長條圖 95
22 均值- 基準值圖 96
23 比較圖 96
24 完整的GR&R資料收集表 99
25 GR&R報告 100
26 交互作用 105
27 殘留圖 105
28 過程舉例 110
29 灰色區域與測量系統有聯繫 110
30 具有Pp=Ppk=1.33的過程 116
31 繪製在正態概率紙上的計數型量具性能曲線 124
32 計數型量具性能曲線 125
33 (33 a & b)測量評價控制圖 144&145
34 (34 a & b)評價測量過程的控制圖法的計算 146&147
35 無誤差的量具性能曲線 151
36 量具性能曲線 – 示例 152
37 繪製在正態概率紙上的量具性能曲線 153
38 (38a, b & c)合成標準差研究圖形分析 159,162,163
39 觀測的與實際的Cp(基於過程) 171
40 觀測Cp與實際Cp(基於公差) 172

致謝

本手冊是集體勞動的結晶。其中下面一些人士貢獻了大量的時間和做出了很大努力。

ASQ及AIAG貢獻了時間和設施，為本手冊的編寫提供了幫助。ASQ汽車部的代表Grey Gruska、修訂工作組的前組長John Katona一直是編寫及出版本手冊的主要貢獻者。

本手冊第三章的技術部分是在Barney Flynn的指導和促進下，由雪佛萊產品品質保證部的Kazem Mirkhani首先調研並編寫的。計量型量具研究是依據General Electric（1962SQC會刊），把這些概念擴展到計數型研究和量具性能曲線中。這些技術由Bill Wiechec在1978年6月進行了總結和編輯，出版了雪佛萊的“測量系統分析”一書。
在後來的幾年裡，本手冊又增補了新內容。特別是Oldsmobile的Sheryl Hansen和Ray BenneR編寫了ANOVA法和置信區間的內容。八十年代，雪佛萊的Larry Marruffo和John Lazur修改了雪佛萊手冊。John Lazur和Kazem Mirkhani提出了新的測量系統章節並強化了一些概念，如穩定性、線性和方差（ANOVA）。EDS的Jothi Shanker為供方開發人員進一步修改工作做了準備。最新的修改包括增加零件內變差的標識與鑒定概念，馬對統計穩定性做了更全面的描述。這兩處修改由通用汽車公司統計評審委員會完成。

最新的改進是：更新格式，以符合現行QS-9000檔要求；更清楚，更多的示例，使本手冊用戶使用方便；討論測量不確定度的概念，增加在原手冊編寫中沒有包括的部分或不存在的內容。這一改進還包括測量系統壽命週期以及測量分析向與常見過程分析相同發展的概念。通用公司動力傳動系統內部測量過程的一部分：策劃、使用或改進手冊，1993年4月28日印刷，包括在本次修訂中。

目前重新編寫的小組由通用汽車公司的Mike Down主持，該小組由戴姆勒克萊斯勒公司的David Benham、福特汽車公司的Peter Cvetkovski、ASQ汽車部的代表Greg Gruska、FM公司的Tripp Martin、SRS技術服務的Steve Stahley。來自Minitab的Yanling Zuo、ASTM國際的Neil Ullman和Rock Valley大學技術部的Gordon Skattum同樣做出了重要貢獻。AIAG為本手冊的開發貢獻了時間和設施。

最後，分別代表通用、福特及克萊斯勒汽車公司的MSA工作組成員一致同意本檔內容，他們的批准簽名如下：

Michael H．Down David ．Benham Peter Cvetkovski
通用汽車公司　　　　　　　　戴姆勒克萊斯勒公司　　　　　福特汽車公司

第一章

通用測量系統指南
第一章－　第一節
引言、目的和術語
　　　　　　　　　　　　　測量資料的使用比以前更頻繁、更廣泛。例如，現在普
引言
遍依據測量資料來決定是否調整製造過程，把測量資料或由
它們計算出的一些統計量，與這一過程的統計控制限值相比
較，如果比較結果表明這一過程統計失控，那麼要做某種調
整，否則，這一過程就允許運行而勿須高幹呀。測量資料另
一個用處是確定在兩個或更多變數之間是否存在重要關係。 例如，可能懷疑注塑料件上的一個關鍵尺寸和注射材料的溫
度有關。這種可能的關係可以通過採用所謂回歸分析的統計
方法來研究，即比較關鍵尺寸的測量值和注射材料的溫度測
量值

探索象這類關係的研究，是戴明博士稱為分析研究的事例。通常，分析研究是增加對有關影響過程的各種原因的系統知識。各種分析研究是測量資料和最重要應用之一，因為這些分析研究最終導致更好地理解各種過程。

應用以資料為基礎的方法的收益，很大程度上決定於所用測量資料的品質。如果測量資料品質低，則這種方法的收益很可能低。類似地，測量資料品質高，這一方法的收益也很可能高。

為了確保應用測量資料所得到的收益大於獲得它們所花的費用，就必須把注意力集中在資料的品質上。

測量資料的品質

測量資料品質由在穩定條件下運行的某一測量系統得到的多次測量結果的統計特性確定。例如，假定用在穩定條件下運行的某測量系統，得到某一特性的多次測量資料。如果這些測量資料與這一特性的材料值都很“接近”，那麼可以說這些測量資料的品質“高”，類似地，如果一些或全部測量資料“遠離”標準值，那麼可以說這些資料的品質“低”。

表徵資料品質最通用的統計特性是測量系統的偏倚和方差。所謂偏倚的特性，是指數據相對基準（標準）值的位置，而所謂方差的特性，是指數據的分佈。

低質量數據最通常的原因之一是資料變差太大。一組測量變差大多是由於測量系統和它的環境之間的交互作用造成的。例如，測量某容器內流體的容積，使用的測量系統可能對它周圍的環境溫度敏感，在這種情況下，資料的變差可能由於其體積的變化或周圍溫度的變化，使得解釋這些資料很困難，因此這一測量系統是不理想的。

目的
如果交互作用產生太大的變差，那麼資料的品質可能會很低以至於資料沒有用處。例如，一個具有大量變差的測量系統，在分析製造過程中使用是不適合的，因為測量系統變差可能會掩蓋製造過程的變差。管理一個測量系統的許多工作是監視和控制變差。這就是說，應著重研究掌握環境對測量系統的影響，以使測量系統產生可接受的資料。

術語
本手冊的目的是為評定測量系統的品質提供指南。儘管這些指南足以用於任何測量系統，但希望它們主要用於工業界的測量系統。本手冊不打算作為所有測量系統分析的彙編。它主要關注的是對每個零件能重複讀數的測量系統。許多分析對於其它形式的測量系統也是很有用的，並且該手冊的確包含了參考意見和建議。對更複雜或不常見的情況在此沒有討論，建議諮詢有統計能力的資源。測量系統分析方法需要顧客批准，本手冊沒有覆蓋。

不建立一套涉及通用統計特性和測量系統相關要素的術語，對測量系統分析的討論會使用權人迷惑和誤解。本節提供了本手冊中使用的這些術語。

在本手冊使用以下術語：

● 測量定義為賦值（或數）給具體事物以表示它們之間關
於特定性的關係。這個定義由Ｃ．Eisenhart（1963）首
次提出。賦值程序定義為測量過程，而賦予的值定義為
測量值。

● 量具：任何用來獲得測量結果的裝置，經常用來特指用 在車間的裝置；包括通過/不通過裝置。

● 測量系統：是用來對被測特性定量測量或定性評價的儀
器或量具、標準、操作、方法、夾具、軟體、人員、環
境和假設的集合；用來獲得測量結果的整個過程。

根據定義，一個測量過程可以看成是一個製造過程，它
產生數值（資料）作為輸出。這樣看待測量系統是有用
的，因為這可以使用權我們運用那些早已在統計程序控制領域證明了有效性的所有概念、原理和工具。
術語總結1
標準

● 用於比較的可接受的基準
● 用於接受的準則
● 已知數值，在表明的不確定度界限內，作為真值被
接受
● 基準值
一個標準應該是一個可操作的定義：由供應商或顧客
應用時，在昨天、今天和明天都具有同樣的含義，產生
同樣的結果。

基本的設備

● 分辨力、可讀性、解析度

√ 別名：最小的讀數的單位、測量解析度、刻度
限度或探測度
√ 由設計決定的固有特性
√ 測量或儀器輸出的最小刻度單位
√ 總是以測量單位報告
√ 1：10經驗法則

● 有效解析度

√ 對於一個特定的應用，測量系統對過程變差的
靈敏性
√ 產生有用的測量輸出信號的最小輸入值
√ 總是以一個測量單位報告

● 基準值

√ 人為規定的可接受值
√ 需要一個可操作的定義
√ 作為真值的替代

● 真值

√ 物品的實際值
√ 未知的和不可知的

1見第一章第五節術語定義和討論

位置變差

● 準確度

√ “接近”真值或可接受的基準值
√ ASTM包括位置和寬度誤差的影響

● 偏倚

√ 測量的觀測平均值和基準值之間的差異
√ 測量系統的系統誤差分量

● 穩定性

√ 偏倚隨時間變化
√ 一個穩定的測量過程是關於位置的統計受控
√ 別名：漂移

● 線性

√ 整個正常操作範圍的偏倚改變
√ 整個操作規程範圍的多個並且獨立的偏倚誤
差的相互關係
√ 測量系統的系統誤差分量

寬度變差

● 精密度2

√ 重複讀數彼此之間的“接近度”
√ 測量系統的隨機誤差分量

● 重複性

√ 由一位元評價人多次使用一種測量儀器，測量同
一零件的同一特性時獲得的測量變差
√ 在固定和規定的測量條件下連續（短期）試驗
變差
√ 通常指E．Ｖ．-設備變差
√ 儀器（量具）的能力或潛能
√ 系統內變差

2在ASTM檔中，沒有測量系統的精密度這樣的說法；也就是說，精密度不能用單一數值表述。
● 再現性

√ 由不同的評價人使用同一個量具，測量一個零
件的一個特性時產生的測量平均值的變差。
√ 對於產品和過程條件，可能是評價人、環境（時
間）或方法的誤差
√ 通常指A．Ｖ- 評價人變差
√ 系統間（條件）變差
√ ASTM E456-96 包括重複性、實驗室、環境及
評價人影響

● GRR或量具R＆Ｒ

√ 量具重複性和再現性；測量系統重複性和再現
性合成的評估
√ 測量系統能力；依據使用的方法，可能包括或
不包括時間影響

● 測量系統能力

√ 測量系統變差的長期評估（長期控制圖法）

● 靈敏度

√ 最小的輸入產生可探測出的輸出信號
√ 在測量特性變化時測量系統的回應
√ 由量具設計（解析度）、固有品質（OEM）、使
用中的維修及儀器和標準的操作條件確定
√ 總是以一個測量單位報告

● 一致性

√ 重複性隨時間的變化程度
√ 一個一致的測量過程是考慮到寬度（變異性）
下的統計受控

● 均一性

√ 整個正常操作範圍重複性的變化程度
√ 重複性的一致
系統變差

測量系統變差可以具有如下特徵：
● 能力
√ 短期獲取讀數的變異性

● 性能
√ 長期獲取讀數的變異性
√ 以總變差為基礎

● 不確定度
√ 關於測量值的數值估計範圍，相信真值包括
在此範圍內

測量系統必須穩定和一致
測量系統總變差的所有特性均假設系統是穩定和
一致的。例如，變差分量可以包括第14頁圖2報示的各
項的合成。

國家標準和技術研究院（NIST）是美國的主要國
標準和溯源性 家測量研究院（NMI），在美國商務部領導下提供服務。
NIST以前稱為國家標準局（NBS），是美國計量學最高水
平的權力機構。NIST的主要責任是提供測量服務和測量標
准，幫助美國工業進行可溯源的測量，最終説明產品和服
務貿易。NIST直接對許多類型的工業提供服務，但主要是
那些需要最高水準準確度的產品以及與之相配的生產過
程中進行精密測量的工業。

世界範圍內大多數工業化國家都擁有自己的NMI和與
NIST相近的機構，他們為各自國家提供高水準的計量標準
國家測量研究院
或測量服務。美國NIST與其他國家的NMI機構合作，以
確保在一個國家的測量與其它國家相同。這通常是通過多
邊認可協議（MRAs），在NMI之間進行國際實驗室比對
完成的。有一點應該注意，這些NMI的能力不同，並不是
所有類型的測量是在定期的基礎上進行對比，所以存在著
差異。這就是為什麼需要瞭解哪國的測量是溯源的以及是
怎樣溯源的是很重要的。
溯源性
在商品和服務貿易中溯源性是一個重要概念。溯源到相
同或相近的標準的測量比那些沒有溯源性的測量更容易
被認同。這為減少重新試驗、拒收好的產品、接收壞的產
品提供了幫助。

溯源性在ISO計量學基本和通用國際術語（VIM）中的定
義是：
“測量的特性或標準值，此標準是規定的基準，通
常是國家或國際標準，通過全部規定了不確定度的不間
斷的比較鏈相聯繫。”
典型的測量溯源性是通過可返回到NMI的比較鏈建立的。但在工業中的許多情況下，測量溯源性可能與返回到一致同意的基準值或顧客與供應商之間“認同的標準”有聯繫。
與這些“認同的標準”相關的返回到NMI溯源性可能不總是理解得很清楚，因此最終測量可溯源到滿足顧客需求是很關鍵的。隨著測量技術的發展和工業中精密測量系統的使用，在哪裡溯源以及怎樣溯源的定義是一個不斷發展的概念。

引用量具塊/比例
鐳射干涉儀

千分尺
夾量具

圖1：長度測量溯源性鏈的示例

NMI與不同的國家實驗室、量具供應商、精密製造公司等緊密合作，以確保他們的參考標準正確校準，並直接溯源到由NMI擁有他們的標準為他們客戶的計量、量具實驗室、校準工作、或其他私人標準提供校準和測量服務。這種連接或比較鏈最終達到廠，然後提供測量溯源性的基礎。通過這個不間斷的測量鏈又連接返回到NIST的測量稱為可溯源到NIST。

並不是所有組織在其設施內都有計量或量具實驗室，需要依靠外界的商業/獨立實驗室提供溯源性的校準或測量服務。這是一種達到溯源到NIST的可接受的且適當的方法，只要商業/獨立實驗室的能力通史通過如實驗室認可等過程得到保證。
國家標準
引用標準
工作標準
生產量具

真值
測量過程的目標是零件的“真”值，希望任何單獨
讀數都盡可能地接近這一數值（經濟地）。遺憾的是
真值永遠也不可能知道是肯定的。然而，通過使用
一個基於被很好地規定了特性操作定義的“基準”
值，使用較高級別解析度的測量系統的結果，且可
溯源到NIST，可以使不確定度減小。因為使用基準
作為真值的替代，這些術語通常互換使用。這種用
法沒有介紹。
第一章— 第二節
測量過程3
為了有效地控制任何過程變差，需要瞭解：
● 過程應該做什麼
● 什麼能導致錯誤
● 過程在做什麼
規範和工程要求規定過程應該做什麼。

過程失效模式及後果分析4（PFMEA）是用來確定
與潛在過程失效相關的風險，並在這些失效出現前提出糾
正措施。PFMEA的結果轉移至控制計畫。

通過評價過程結果或參數，可以獲得過程正在做什麼的知識。這種活動，通常稱為檢驗，是用適當的標準和測量裝置，檢查過程參數，過程中零件，已裝配的子系統，或者是已完成的成品活動。這種活動能使觀測者確定或否認過程是以穩定的方式操作並具有對顧客規定的目標而言可接受的變差這一前提。這種檢查行為本身就是過程。

通用過程

操 作

輸入 輸出

測量過程

測量值

分析

測量

決定
需要控制

的過程

3本章的部分內容經允許採用了測量系統分析- 指南,由G.F.ruska和M.S.Heaphy編寫,第三代,1987,1988。
4參見潛在的失效模式及後果分析（FMEA）參考手冊-第3版
遺憾的是，工業界傳統上視測量和分析活動為“黑盒子”。設備是主要關注點 – 特性越“重要”，量具越昂貴。對儀器的有效性，與過程和環境的相容性，儀器的實用性很少有疑問。因此這些量具經常是不能被正確使用或完全不被使用。
測量和分析活動是一個過程 – 一個測量過程。所有的程序控制管理，統計或邏輯技術均能應用。這就意味著必須首先確定顧客和他們的需要。顧客，過程所有者，希望用最小的努力做出正確的決定。管理者必須提供資源以採購對於測量過程來說是充分且必要的設備。但是採購最好的或最新的測量技術未必能保證做出正確的生產程序控制決定。

設備公是測量過程的一部分，過程的所有者必須知道如何正確使用這些設備及如何分析和解釋結果。因此管理者也必須提供清楚的操作定義和標準以及培訓和支援。依次，過程的擁有者有監控和控制測量過程，以確保穩定和正確的義務，這包括全部的測量系統分析觀點 – 量具的研究、程式、使用者及環境，例如，正常操作條件。

理想的測量系統在每次使用時，應只產生“正確”的
測量系統的統計特性 測量結果。每次測量結果總應該與一個標準5相一致。一個
能產生理想測量結果的測量系統，應具有零方差、零偏倚和對所測的任何產品錯誤分類為零概率的統計特性。遺憾的是，具有這樣理想統計特性的測量系統幾乎不存在，因此過程管理者必須採用具有不太理想統計特性的測量系統。一個測量系統的品質經常僅用其多次測量資料的統計特性來確定。其它特性，如成本，使用的容易程度等對一個測量系統總體理想性的貢獻也很重要。但是，確定一個測量系統品質的正是其產生資料的統計特性。

在某一用途中最重要的統計特性在另一種用途中不一定是最重要的。例如，對一個三座標測量機（CMM）的某些應用，最重要的統計特性是“小”的偏倚和方差。一個具有這些特性的CMM將產生與證明過的、可溯源的標準值“很近”的測量結果。從這樣一台機器上所得到的資料對分析一個製造過程可能是十分有用的。但是，不管其偏倚和方差多麼“小”，使用一台CMM機的測量系統可能不能夠用於在好的或壞的產品中的分辨接收工作，由於測量系統中其他要素帶來了其他變關差源。

5有關標準問題的完整討論見《走出危機》，W．Edwards Deming,1982,1986,P．279-281.

管理者有責任識別對資料的最終使用最重要的統計特,
也有責任確保用那些特性作為選擇一個測量系統的基礎。為 了完成這些，需要有關統計特性的可操作的定義，以及測量它們的可接受的方法。儘管每一個測量系統可能被要求有不同的統計特性，但有一些基本特性用於定義“好的”測量系統。它們包括：

1) 足夠的解析度和靈敏度。為了測量的目的，相對於過程變差呀規範控制限，測量的增量應該很小。通常所知的十進位或10-1法則，表明儀器的解析度應把公差（過程變差）分為十份或更多。這個規則是選擇量具期望的實際最低起點。

2) 測量系統應該是統計受控制的。6這意味著在可重複條件下，測量系統的變差只能是由於普通原因而不是特殊原因造成。這可稱為統計穩定性且最好由圖形法評價。

3) 對於產品控制，測量系統的變異性與公差相比必須小。依據特性的公差評價測量系統。

4) 對於程序控制，測量系統的變異性應該顯示有效的解析度並且與製造過程變差相比要小。根據6σ過程變差和/或來自MSA研究的總變差評價測量系統。

測量系統統計特性可能隨被測項目的變化而改變。如果是這樣，則測量系統最大的（最壞）變差應小於過程變差和規範控制限兩者中的較小者。
變差源
與所有過程相似，測量系統受隨機和系統變差源影響。
這些變差源由普通原因和特殊原因造成。為了控制測量系
統變差：

1) 識別潛在的變差源

2) 排除（可能時）或監控這些變差源

儘管特定的原因將依據條件，但一些典型的變差源是可以識別的。有多種不同