概念介紹： MSA—(Measurement System Analysis) ，又稱測量系統分析，主要是使用數理統計和圖表的方法對測量系統的分辨率和誤差進行分析，以評估測量系統的分辨率和誤差對于被測量的參數來說是否合適，并確定測量系統誤差的主要成分，如不合適則改善測量系統誤差的主要成分，從而確保數據的信賴性。

     作為被研究對象的測量系統通常包括五個特性：偏倚(Bias)、穩定性(Stability)、線性(Linearity)、重復性(Repeatability)、再現性(Reproducibility)。前三個特性統一被定義為準確度(Accuracy)，可以通過校準分析Calibration Study予以保證；后兩個特性統一被定義為精確度(Precision)，需要通過Gage R&R Study 予以保證。

     測量系統分析作為五大質量工具（APQP/MSA/FMEA/SPC/PPAP）之一，從最早的汽車行業推廣開來，已經被越來越多的制造企業所接受并被重視起來。

     究其影響力變大的原因，在于對測量要求的評價不僅再關注測量工具問題，而是將測量方法、計量器具及設備、軟件、測量者等為得到測量值而涉及到的全部因素歸納成為測量系統，并把測量系統作為評價和改善的對象。因此能夠消除真正潛在的測量錯誤風險，幫助測量數據使用者進行有效的分析。具體結合工廠實際，MSA在不同場合應用的方法和作用也不盡相同，以下主要從計數型MSA中兩類情況下講解

1.  在我們判定的標準是NG/OK這種形式下，我們把結果直接記為1和0，等同于OK和NG的概念，我們的計數型MSA通常是有標準結果的，在Minitab 中的操作中可以選定這樣的一列數據，Mintab可以識別這種1和0的數字

2. 但是實際應用過程中，我們的判定通常是以不良種類魏標準這樣每個產品就是回出現很多個不良，我們得到的結果已經不再是1和0方式表達出的NG和OK，而是具體的不良名稱 ，這個時候minitab已經不能直接處理了，需要我們進行手工對比不良名稱是否與標準結果一致，一致記為1，不一致記為0，再進行相應的分析