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。
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。
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。