MSA هو تقييم مدى قدرة عملية القياس على إنتاج بيانات مناسبة لاتخاذ قرار تشغيلي أو تحليلي محدد. وهو يفحص التباين والخطأ الناتجين عن المعدات وإجراءات القياس والظروف التي تُؤخذ فيها القراءات.
في مشروع DMAIC المشروع، ينتمي MSA إلى مرحلة القياس (Measure)، قبل أن يعتمد الفريق على البيانات المجمعة لتقييم أداء العملية. على سبيل المثال، قد يطلب فريق يحقق في قطر عمود دوران من مشغِّلَيْن اثنين 3 قياس القطع العشر 10 نفسها مرتين، مما ينتج 60 قراءة لدراسة متقاطعة (crossed دراسة تكرارية وإعادة إنتاجية أجهزة القياس (Gage R&R) study). ويجب أن تمثل القطع تباين العملية المرتبط بالتحقيق. كما أن جعل ترتيب القياس عشوائياً وإخفاء النتائج السابقة يساعدان في الحد من أثر التعرف المسبق.
ويوجه التحليل قراراً عملياً: هل يمكن لنظام القياس تمييز الفروق ذات الأهمية؟ إذا كانت تقنية المشغل تسهم في تباين مفرط، فقد يحتاج الفريق إلى مراجعة إجراء القياس وتكرار الدراسة. بينما يعالج فحص المعايرة مقابل قيمة مرجعية سؤالاً آخر، وهو ما إذا كانت القراءات تظهر انحيازاً نظامياً.
يعد دراسة تكرارية وإعادة إنتاج مقياس المعايرة (Gage R&R) أداة واحدة ضمن MSA، تركز على التكرارية وإعادة الإنتاجية. بينما تفحص دراسات MSA الأخرى الانحياز أو الاستقرار بمرور الوقت. وبالنسبة للفحص الفئوي، يعيّم تحليل توافق الخصائص اتساق القرارات مثل قبول أو رفض وصلة لحام. ودعم MSA ينصب في قدرة العملية التحليل واختبار الفرضيات من خلال تحديد ما إذا كان خطأ القياس يهدد الاستنتاجات المستخلصة من بيانات العملية.
