文章目录
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1. 统计过程掌握（SPC，Statistical Process Control）；
2. 丈量系统剖析（MSA，Measurement System Analyse）；
3. 失落效模式和效果剖析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）；
（图片来自网络侵删）
4. 产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）；5.生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。
本日就说说丈量系统剖析，MSA是对每个零件能够重复读数的丈量系统进行剖析，评定丈量系统的质量，判断丈量系统产生的数据可接管性。
利用了数理统计和图表的方法对丈量系统的分辨率和偏差进行剖析。以评估丈量系统的分辨率和偏差对付被丈量的参数来说是否得当，并确定丈量系统偏差的紧张身分。
在日常生产中，我们常常根据得到的过程加工部件的丈量数据去剖析过程的状态、过程的能力和监控过程的变革；那么，怎么确保剖析的结果是精确的呢？我们必须从两方面来担保：
1.是确保丈量数据的准确性/质量，利用丈量系统剖析（MSA）方法对得到丈量数据的丈量系统进行评估；
2.是确保利用了得当的数据剖析方法，如利用SPC工具、试验设计、方差剖析、回归剖析等。
MSA的目的：
理解丈量过程，确定在丈量过程中的偏差总量，及评估用于生产和过程掌握中的丈量系统的充分性。MSA促进理解和改进（减少变差）。
MSA利用数理统计和图表的方法对丈量系统的分辨率和偏差进行剖析，以评估丈量系统的分辨率和偏差对付被丈量的参数来说是否得当，并确定丈量系统偏差的紧张身分。
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