企业在日常的生产管理中，需要对测量系统的分辨率和误差进行分析，用来评估测量系统的分辨率和误差，以避免测量参数不准确的情况发生，并对测量系统误差的主要成分进行确定，下面我们就来了解一下。

在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化;那么，怎么确保分析的结果是正确的呢?我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行评估;二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。

测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(Linearity)和稳定性(Stability);而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。

一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。

分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统，否则，不管我们采用什么样的分析方法，最终都可能导致错误的分析结果。在ISO10012-2和QS9000中，都对测量系统的质量保证作出了相应的要求，要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。

测量系统特性类别有F、S级别，另外其评价方法有小样法、双性、线性等。