如果你有完成的或者計劃進行流程改進工作，那么您可能會問自己是否真的獲得了足夠精確的度量。在使用數據做出有關調整和資源分配的關鍵決策之前，您必須信任您的數據。測量系統分析（MSA）泛指估計和評估測量系統中的變化量。 一個類型是電磁脈沖研究（EMP），也稱為惠勒方法。EMP代表評估測量過程。EMP研究評估了兩種測量偏差來源:

·可重復性:當同一操作員在相同的條件下，使用相同的量具多次測量同一部件時所觀察到的變化。

·再現性：當?不同的操作人員?在相同的條件下使用相同的量具多次測量同一部件時所觀察到的變化。

根據重復性和再現性，EMP研究對測量系統進行了分類，從一級的最佳評級到四級的最差評級不等。實際上，這些等級解釋了測量系統如何很好地檢測過程平均值至少3個標準差的變化。如果測量系統可以檢測到這樣的變化，那么測量系統應該對其他過程改進活動有用。例如，許多控制圖使用偏離總體平均值3個標準偏差以上的子組平均值作為特殊原因影響過程的信號。

例如，一個消費品制造商監控谷物包裝盒的填充重量。制造商希望確保不同測量的差異足夠小，以便他們可以使用其他過程改進分析。EMP研究的結果有助于確定測量系統是否可接受以及如何改進測量系統。

測量系統可以接受嗎？

EMP統計數據為測量系統提供了分類。在這些結果中，分類是一級。團隊可以確信測量系統足夠好，可以用于其他過程改進活動。

測量系統如何改進？

EMP研究還包括您可以用來決定何時優先改進測量系統的信息。平均范圍分析（ANOMR）和主效應分析（ANOME）顯示了相對于過程變化而言再現性較低的地方。在這個ANOMR中，操作員B一致性低于其他兩個操作員。提高操作員B的一致性將改善測量系統。

在本例ANOME中，不同的操作員傾向于測量比彼此更高或更低的值。使不同操作員的平均測量值更接近的改進將改進測量系統。

信任您的數據

要對數據采取行動，你需要相信數據是正確的。Minitab統計軟件中的EMP研究使您能夠了解您的測量系統是否可接受以及如何改進您的測量系統。當您評估測量的精度時，您可以相信接下來的一切都是由您可以信任的數據構建而成的。

審核編輯 黃宇