MSA，全称为Measurement System Analysis，是测量系统分析的缩写，主要应用于质量管理和工业工程领域，用于评估和改进测量工具、系统和方法的性能。MSA是过程能力分析的重要组成部分，确保生产过程中获取的数据准确可靠，从而做出有效的决策。
进行MSA的主要原因在于验证测量数据的可靠性、确认测量系统的分辨率以及确保测量结果的一致性。例如，企业可能需要确认不同测量人员使用同一量具得到的结果是否存在显著差异，或者测量设备在长时间使用后是否还能保持稳定的精度。此外，MSA可以帮助比较不同测量设备的性能，为设备选择和维修提供依据，以及计算过程变差和确定生产过程的可接受性水平。
测量系统由操作、程序、量具、设备、软件、人员和环境等多个因素组成。其中，量具是直接用于获取测量结果的装置，而测量系统的分辨率则是衡量其能否准确识别和反映被测特性微小变化的能力。如果测量系统的分辨率不足，它将无法准确区分过程中的变差，可能导致错误的决策。判断分辨率是否足够通常通过绘制极差图，如果极差值大多集中在控制限内，或大部分极差为零，则可能表明分辨率不足。理想的分辨率应该是总过程变差的六西格玛值的十分之一。
MSA关注测量系统的几个关键特性，包括偏倚、稳定性、线性和重复性与再现性。偏倚是指测量结果与基准值之间的差距，可能由标准或基准值的误差、仪器磨损等原因造成。稳定性则考察测量系统在一段时间内的测量一致性，通过平均值-极差控制图可以观察其是否有漂移现象。线性则指量具在整个工作量程内的测量偏差是否均匀，通常通过绘制线性图来评估。重复性和再现性分别衡量同一测量系统在不同条件下的重复测量结果的一致性，它们是评估测量系统变异性的关键指标。
MSA是确保测量数据质量和过程控制有效性的重要工具。通过系统性地分析和改进测量系统，企业能够提高产品质量，减少浪费，并提升整体生产效率。在ISO/TS 16949（现已被IATF 16949取代）等汽车行业的质量管理标准中，MSA是一个不可或缺的组成部分，帮助企业建立可靠的测量基础，从而实现持续改进和客户满意度的提升。
