著名化学家门捷列夫说过：“没有测量，就没有科学”，如上一篇短文所说，强调"正确特性"的"变差"减少是质量的核心任务，对于制造行业来说，特征值要通过检验或测量来获得，而您的产品仅仅只能达到您所能测量的"精度

对于制造业而言，重视质量工作首先体现在测量设备的配置上，尽管我们在“量具分辨率为公差1/10，GRR%能小于10%吗?”的文章中谈过测量分辨率不足的问题，但很多朋友还是有疑惑，这里，我们从另一个角度来说明这个问题，即如若量具的分辨率不足，则用该量具测量得到的特征值就没有办法用来分析和评价导致特征值变差的原因，也就没有办法进行过程控制。

对于汽车制造行业而言，通常对特殊特性要求试生产阶段初始能力ppk达到1.67,如果量具的分辨率只有公差的1/10,其实是没有办法基于测量的样本值去推断分布模型，进而评价过程能力,详见视频中的解释。

当量具的分辨率小于公差的1/20后，通常还需要在量具验收阶段评估测量系统的统计特性，即平时所说的MSA。Q-Drive的建议是应该将MSA当做量具验收阶段的统计方法来使用。具体的验收流程，请参考我们免费的MSA视频课程(请点击下方阅读原文)。（小提示，在与量具供应商的采购技术协议中加上能输出Q-Das的AQDEF数据标准格式能为后期质量数据的集中管理节省一笔费用^_^）

在汽车行业，受AIAG的MSA手册的影响，通常讲到测量数据质量的问题，认为是要进行测量系统分析。其实测量系统分析只是用来评价观测值的变差中因为测量过程导致的变差是否可以忽略不计，它并不能够评价测量数据本身的质量，评价数据本身的质量应该考虑测量不确定度。在此，我们用一个视频来进上步阐明测量系统分析的对象及意义。

关于测量不确定度与测量系统分析的区别，大家可以参考文章“测量系统分析和测量不确定度研究有什么关系?”这篇短文我们说明了在制造行业，测量对于质量的重要性，特别强调了对于量具分辨率的要求，以及测量系统分析应该做为量具阶验收阶段的一种统计方法应用

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