Die Measurement System Analysis (MSA) dient der Beurteilung, ob ein Messprozess Daten liefert, die für eine definierte operative oder analytische Entscheidung geeignet sind. Sie untersucht Streuung und Fehler, die durch die Messmittel, das Messverfahren und die Umgebungsbedingungen verursacht werden.
In einem DMAIC Projekts gehört die MSA in die Measure-Phase, bevor sich das Team auf die erfassten Daten verlässt, um die Prozessleistung zu bewerten. Beispielsweise lässt ein Team, das den Wellendurchmesser untersucht, 3 Prüfer dieselben 10 Teile jeweils zweimal messen, was 60 Messwerte für eine gekreuzte MSA (Gage R&R) Studie ergibt. Die Teile sollten die für die Untersuchung relevante Prozessstreuung widerspiegeln. Das Randomisieren der Messreihenfolge und das Verbergen vorheriger Ergebnisse tragen dazu bei, Wiedererkennungseffekte zu minimieren.
Die Analyse liefert die Grundlage für eine praktische Entscheidung: Kann das Messsystem wesentliche Unterschiede unterscheiden? Wenn die Bedienertechnik zu übermäßiger Streuung führt, muss das Team möglicherweise das Messverfahren überarbeiten und die Studie wiederholen. Eine Kalibrierprüfung gegen einen Referenzwert klärt eine weitere Frage: Ob die Messwerte eine systematische Abweichung aufweisen.
Die Gage R&R ist ein Werkzeug innerhalb der MSA, das sich auf Wiederholbarkeit und Vergleichbarkeit konzentriert. Andere MSA-Studien untersuchen systematische Abweichungen oder die Stabilität im Zeitverlauf. Für attributive Prüfungen bewertet die Attributive Prüferübereinstimmung die Konsistenz bei Entscheidungen, wie dem Annehmen oder Ablehnen einer Schweißnaht. Die MSA unterstützt process capability Analysen und Hypothesentests, indem sie feststellt, ob Messfehler die aus den Prozessdaten gezogenen Schlussfolgerungen gefährden.
