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Messsystemanalyse

Messsystemanalyse (MSA) bezeichnet ein systematisches Verfahren zur Bewertung des Messsystems, das in der Produktion, Qualitätssicherung und Produktentwicklung eingesetzt wird. Ziel ist es, die Zuverlässigkeit der Messdaten sicherzustellen, Messfehler zu verstehen und die Auswirkungen des Messsystems auf Entscheidungen zu minimieren.

Ein Messsystem umfasst das Messwerkzeug, das Messverfahren, den Bediener sowie Umweltfaktoren. Wichtige Aspekte der MSA sind

Messdaten lassen sich in variable (kontinuierliche Größen) und attributive Daten (binär oder diskret) einteilen. Für variable

Typische Vorgehensweise ist die Planung der Studie, Festlegung der Messziele, Auswahl des Messsystems, Datenerhebung durch mehrere

MSA ist Teil des Qualitätsmanagements und wird branchenübergreifend genutzt. In der Automobilindustrie ist AIAG MSA verbreitet;

Präzision
(Wiederholgenauigkeit),
Richtigkeit
(systematische
Abweichung),
Stabilität,
Wiederholbarkeit
und
Reproduzierbarkeit,
sowie
Eigenschaften
wie
Bias,
Linearität
und
Drift
über
die
Zeit.
Messsysteme
werden
danach
bewertet,
ob
sie
Messungen
ausreichend
genau
und
zuverlässig
liefern,
um
Prozess-
und
Produktentscheidungen
zu
unterstützen.
Daten
wird
meist
eine
Gauge-R&R-Studie
(Gage
Repeatability
and
Reproducibility)
mit
einem
ANOVA-Ansatz
durchgeführt.
Für
attributive
Daten
kommen
Methoden
wie
Attribut-Übereinstimmungsanalyse
(AAA)
oder
Kappa-Statistik
zum
Einsatz.
Weitere
MSA-Komponenten
umfassen
Kalibrierung,
Stabilität
und
Tunnel
der
Messkette.
Operatoren
und
wiederholte
Messungen,
gefolgt
von
der
statistischen
Auswertung.
Das
Ergebnis
bewertet,
ob
das
Messsystem
geeignet
ist
oder
Verbesserungen
erforderlich
sind
(Kalibrierung,
Schulung,
Anpassung
des
Messverfahrens
oder
Austausch
des
Geräts).
international
wird
sie
auch
durch
ISO-Normen
und
andere
Qualitätsstandards
unterstützt.
Sie
dient
der
Verbesserung
der
Messqualität,
der
Prozessfähigkeit
und
fundierten
Entscheidungsfindung.