测量系统的基本定义：

测量：是指对具体事物赋予具体的值的过程。赋予的值不一定是具体的数据，也可以是OK/NOK 或者一等品/二等品/三等品等等的状态。

量具：任何用来获得测量结果的装置。包括通过/不通过装置。

测量系统：是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合；特别需要说明的是，测量系统不只是检具。

测量系统分析：是指运用统计学的方法对测量系统进行评估，在合适的特性位置测量正确的参数，了解影响测量结果的变异来源及其分布，并确认测量系统是否符合工程需求。

测量系统一般有两种应用范围：

　　1、用于产品控制：简单的说，就是能否有效区分这个产品是合格还是不合格。

2、用于过程控制：简单的说，就是能否有效的区分制造过程的波动，把过程变异（波动）有效的分为足够多的分组。

以上两个分类非常重要，在具体的计算方法中，根据这两种分类，可以引出“过程比”和“公差比”的概念。

理想的测量系统是不存在的，无论何种等级的测量系统。总会存在判断错误的风险。如下图所示：

1、不合格区：不合格的零件无论如何测量，总是称为不合格的。

2、风险区：可能会做潜在的错误决定。

3、合格区：合格的零件无论如何测量，总是称为合格的。

上面的图形表示了这样一个事实：无论采用何种测量系统，只要产品特性落在风险区，总有判断错误的可能性存在（除非风险区的宽度是0，但是这种理想的状态并不存在）。

所以，测量系统分析的本质是判断测量系统的误差是否足够小，能否满足实际的使用要求。

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：多次测量结果的平均值和参考值（理论真值）的差异。注意：只要能够获得标准件的参考值，准确性误差就可以获得相当程度的修正（补偿）。因此，在实际的过程控制中，准确性误差的影响并不是很显著。

注：参考值（理论真值）可以通过更高一级的测量系统对标准件多次测量取平均值获得。

精确性误差：多次测量结果的每个值和平均值的差异，通常对多次测量数据集合计算标准差，采用6倍标准差来定义精确性误差。

注：通常，精确性误差总是存在的，虽然有一个应对的方法可以适当的减小精确性误差的影响，但是一般不推荐长期使用。

由于测量系统精确性误差的存在，因此实际上，我们用测量系统测量得到的数据，实际包含了两部分的变异（波动）：

“制造过程本身的变异（波动）”＋“测量系统的变异（波动）”

　　两者叠加后，总的变异变大了。我们用测量系统测量得到的过程数据，都是两者叠加的结果。

下面的方程是测量系统分析的基本模型。

总变异（方差）等于实际的制造过程变异（方差）和测量系统变异（方差）的“简单相加”。

注：上面的表达式揭示了一个现实问题，用测量系统测量实际产品后得到的数据的变异（波动），要比实际的制造过程变异（波动）要大一些，因为里面包含了测量系统的变异（波动）。

将上式两端开根号，可得：

后续我们会用到这个公式。

精确性误差是客观存在的，并且无法用简单的方法加以改善，因此我们关注重点是：测量系统的精确性误差是否足够小。

评价是否“足够小”的指标是用比例。接下来我们引入“过程流”和“公差流”的概念。

1. 过程流的指标，过程比，用6倍的测量系统变异（标准差）除以6倍的总变异（标准差）。

注：分子和分母都有6，可以约分处理。

根据测量系统分析的基本模型，上面的表达式可以进一步分解：

2. 公差流的指标，公差比，用6倍的测量系统变异（标准差）除以公差带宽。

两种流派对于精确性误差的评价指标，要求见下表

注：对于“关键/重要/一般特性”，按照设计的要求来给予分类。

了解了以上问题之后，自然而然的会提出一个疑惑，由于测量系统精确性误差的存在，用测量系统测量得到的数据，实际包含了：“制造过程本身的变异（波动）”＋“测量系统的变异（波动）。

那么，在计算过程能力指数C_p时，由于总变异（标准差）包含了测量系统的变异（波动），是否会导致过程能力指数C_p被严重低估呢？

1. 设为实际得到的（包含测量系统变异）过程能力指数，设为理想的（不包含测量系统变异）过程能力指数。设%R&R为过程流的指标。在已知的情况下，给出两者的关系式：

下图给出了不同%R&R情况下，两者的对比关系。

2. 设为实际得到的（包含测量系统变异）过程能力指数，设为理想的（不包含测量系统变异）过程能力指数。设为公差流的指标。在已知P/T的情况下，给出两者的关系式：

下图给出了不同情况下，两者的对比关系。

下面的表格，详细的列举了一些数据的计算结果，从表格里可以发现，和之间存在差异，但是这个差异非常小。

对于测量系统变异对过程能力的影响的疑惑，结论是：影响是存在的，然而在给定的要求内，这个影响非常小，可以忽略。(来源：网络）