前面我们把常见的计数型和计量型MSA作了讲述，当然还是一些特性是不可重复测试或者破坏性测试的，因为遇到的情况较少，我们就不再单独介绍，如有需要，欢迎私聊进行探讨。今天，我们就总结一下MSA中一些常见的应用错误，作为MSA的一个小结。
1、没关注测量设备的分辨力，直接进行GRR分析；
我们知道测量系统分析的前提是测量设备的分辨力至少是过程变差或者公差的十分之一（德系要求1/20），如果设备分辨力过小，无法有效识别零件变差，此时直接进行GRR分析，可能得到一个理想的GRR数据，但是这是错误的。
2、MSA仅做GRR分析，忽略偏倚和稳定性；
一提到MSA，大家直接想到的是GRR。但是GRR只是宽度变差的一个指标。尤其是部分用气或者电驱动的测量设备，可能随着气压、电压的变化或者工装的磨损，测量准确性会变化。这个时候一定要考虑分析稳定性。详见测量系统分析就是GRR吗？-MSA漫谈03
3、没搞清楚偏倚和设备校准的关系
同问题二，很多人不分析偏倚的理由是设备进行了校准。设备校准只能说明测量仪器没有了偏差，但是测量系统不仅仅是仪器，还有测量人的影响。所以，当测量系统中测量人员对测试结果存在影响时，一定要考虑分析偏倚。举个例子，部分测零件泄漏量的测试，测量人员安装工装的手法可能会影响整个系统的泄漏量，这个时候就要关注偏倚。偏倚和线性的计算-MSA漫谈11
4、MSA分析时，随机取样，或者取样未覆盖过程变差；
这是我碰到最多的一个问题。对于计量型测量系统来讲，样本变差过小可能造成GRR数据不合格，对于计数型测量系统来讲，样本选择不典型，测量系统分析的可靠性就小很多了。GRR的抽样原则-MSA漫谈05
5、自动测量设备使用不同人员测试再现性；
很多使用者把再现性单纯理解为测量人员的变差。所以，在MSA分析时，直接选择不同的人进行测试分析。比如，一个自动读取重量的天平，测量人员要做的工作就是把零件放上去，测量人员对测试结果的影响几乎忽略不计，这种情况强行换人分析再现性毫无意义。
