关于MSA，你要理解的一些意义
为了达到这个目的，我们往往急于去搜集和分析手头上的数据，恨不得能马上解决问题。我们往往没有首先去检查测量系统，因为我们觉得做Gage Rx26amp;R 就是浪费时间，何必呢？...
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但是事实上，对于任何变量数据的统计分析，Gage R&R 都是极其关键的一步。因为做这件事可以告诉你对这些数据而言，你的测量系统能力是否充分。如果测量系统不能采集可靠的数据，那么后续基于这些数据的分析就失去了意义。
因此，今天就让我们先看看Gage R&R 中的“R&R” 部分，即重复性和再现性（Repeatability and Reproducibility）。
设想我们用一把尺子测量铅笔的长度，我们希望搞清楚我们的这个测量系统是否具备充分的能力来测量这些铅笔的长度。为了实现这个Gage R&R, 我们随机选取10支铅笔3个人—Abe，Jack，和Amy。每个人用同一把尺子对每一支铅笔测量2次（也可以是3次，本例采用2次）。这样一来，我们就得到共计10*3*2=60个测量数据。
重复Repeatability
重复性所观察的是同一个人使用同样的测量工具测量同一个尺寸时，多次测量间的测量变差。换句话说，当Abe用同一把尺子测量同一支铅笔多次，那么他的测量结果会保持一致吗？如果他第一次测量数据为16.8 CM ,那么他第二次也是测出这个结果吗？
再现性Reproducibility
再现性观察的是不同的测量者用同样的工具测量同一个尺寸，测量多次间的变差。换句话说，如果Abe测量一铅笔的结果为16.8CM, 那么Jack也会测出同样的结果吗？那么Amy呢？
Helpful note:要记住重复性和再现性（Repeatability and Reproducibility）之间的差异，可将Reproducibility中的”O” 与Operator联系在一起，即Reproducibility代表的是由操作者导致的变差，这样就好记忆了是吧？
Gage R&R 将回答几个重要的问题
我们的测量系统区分零件的能力如何（将一个零件和另一个零件区分开来）？
由测量系统导致的误差和制造过程导致的误差相比，是不是足够小（我们期望是这样的）？
我们测量系统的总变差有多少是因为测量人员的不同造成的？
如果测量系统分析的结果不是很理想，我们也可以基于结果分析系统的不足之处在哪里。比如，如果MSA的重复性很好，但再现性不足，你就可以深挖一下：为什么不同的测量者测出的数据差异这么大？
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