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作者简介
Angle：IND4汽车人资深注册用户。毕业于同济大学机电一体化，在知名汽车零部件公司负责质量管理，目前已经拥有18年质量管理经验，在客户质量管理、过程质量控制和供应商质量管理方面有丰富的经验，尤其是对质量工具和数据分析方法的应用实施很有心得。
测量就是指具体事物赋予具体的值的过程。通过测量才能全面的认识客观事物，那么测量得到的实测数据就是被测对象的真实值吗？
物理学上，量子力学中存在的普遍定理就是“测不准”原则。因此永远得不到真实值，只能得到近似值。那么，我们必然会关注一个问题：近似值是否能够满足使用要求呢？
测量系统分析的本质就是去研究测量误差是否足够（小），能否满足使用要求。
测量系统的误差分为两类：准确性误差和精确性误差。
准确性误差（测量系统偏倚）：多次测量的平均值和参考值（理论真值）的差异。
注：准确性误差可以通过标准件的“参考值”获得补偿。
精确性误差（测量系统变异）：多次测量结果的每个值和平均值的差异。
注：通常采用多次测量值数据的标准差的6倍来描述精确性误差。精确性误差总是存在的，并且难以补偿。所以需要特别关注“精确性”误差是否足够（小）。
针对两类误差，我们的对策如下：
测量系统的准确性误差，通过“校准研究”作决策。这里不展开。
测量系统的精确性误差，通过“重复性和再现性研究”作决策。
目前，主流的“重复性和再现性研究”，对于精确性误差的分析主要有以下两类方法。
1. 均值极差法，又称“大样法”。均值极差法计算简单，适合用EXECL等电子表格软件进行简单的编译。
2. 方差分析法，又称ANOVA方法。方差分析法分析更细致，可以更精确的估计变异情况，并且可以从实验数据中获得更多的信息。但是计算复杂，使用者需要具有一定的统计知识来解释结果。
两类分析方法的主要区别在于：对测量系统变异（精确性误差）的分解程度不同。
均值极差法，可以将测量系统变异（精确性误差）分解成两部分。
1. 重复性变异
2. 操作员的再现性变异
方差分析法，可以将测量系统变异（精确性误差）分解成三部分。
1. 重复性变异
2. 操作员的再现性变异
3. 操作员和部件相互影响的再现性变异
介绍了两类分析方法之后，我们来剖析一个在工作中经常遇到的困惑。
很多时候，作为汽车行业的供应商，递交PPAP文件包的时候，里面一个重要的内容是：测量系统分析的“重复性和再现性”指标。
辛辛苦苦收集了数据，花了大量时间将数据输入电脑，算出来的重复性再现性的比值满足了MSA手册里规定的要求，“OK”了耶。
然而递交给客户后，有时候能够顺利通过，而有时候客户对递交的数据进行分析后，相同的数据得出的分析结果是：重复性再现性的比值“NOK”。
为什么会这样呢？为什么会这样呢？
原因就是双方计算时采用的分析方法不同。通常，采用EXECL表格形式进行重复性和再现性分析的，基本都是采用“均值极差法”；而采用统计软件进行分析的，都是采用“方差分析法”。两者之间在一定条件下基本相同，而在某些情况下会存在较大的差异。
我们来看两组数据，采用Minitab软件对这两组数据分别采用“方差分析法”和“均值极差法”进行分析。
第一组数据如下（为方便介绍，只选择了3个部件和2个测量员），此特性为关键特性，要求
均值极差法的
方差分析法的
第一组数据，两种分析方法的差异微乎其微
第二组数据如下（为方便介绍，只选择了3个部件和2个测量员），此特性为关键特性，要求。
均值极差法的
方差分析法的
第二组数据，两种分析方法的差异很大
两组数据，为什么会产生截然相反的结果呢？原因在于“部件和测量员之间的交互作用”。如果存在明显的交互作用，两种方法的分析结果就会差异很大。
我们来看一下两组数据的交互作用图。如果图形中各条线段基本平行，则不存在明显的交互作用，反之则存在明显的交互作用。
第一组数据没有明显的交互作用（基本平行），第二组数据存在明显的交互作用（明显不平行）。
因此，对第一组数据采用两种方法进行分析，结果差异微乎其微；但是对第二组数据采用两种方法进行分析，结果差异很大。对于相同的数据，如果发现用EXECL表格和统计软件计算结果差异很大，那么首要任务是检查是否存在明显的交互作用。并设法减小交互作用的影响。
交互作用的产生，和测量员的测量习惯有关，和部件本身的内变差（比如，圆度，圆柱度等形状误差）有关。建立合适的测量作业指导书，并对测量员进行有效的培训，可以将交互作用的影响降到最低。
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讲师：老丁
上海交通大学塑形成型专业本科毕业。汽车行业从业18年，其中上海大众10年，PSA5年时间，资深汽车质量专业人士，质量各方面工作均有涉猎。
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