六标准偏差量测系统分析的应用(Measurement System Analysis Application in Six Sigma)
量测系统分析(MSA)可以说是六标准偏差项目中的核心工具与概念之一，甚至是流程的根本基础，其函盖了量测指标的操作定义、量测人员、量具、量测程序、方法、程序等内容。
过去在奇异医疗系统部门进行第一个交期改善项目时，认为商业流程的改善项目并不像制造业一样需要使用到精密的量测系统与度量，所以不强调使用量测系统分析。但是当项目进行改善对策后，效果仍然时好时坏。所以我们再次回到量测阶段进一步分析，竟然发现客户、运输商与我们对交期的定义完全不一致，即使我们公司内部也无法达到相同的见解，甚至同一位员工对期定义有时也反反复覆，简直是『鸡同鸭讲』各自表述。原来乱源来自操作定义的不明确，怪不得怎么努力都不能达成目标。所以MSA在商业流程改善的项目中也具应用的价值。
每一个六标准偏差改善项目效益都在5至25万美元以上，如果不能证明你的量测系统量是正确有效的，那么有那位财务人员敢认定你的财务效益是正确的？ 所以不管是制造型或事务型项目或是新产品新流程项目，皆需先证明你的量测是有效的。为了证明量测的有效性，我们需进行量测系统分析。
在任何时候进行一个流程（制程）的指针量测，你都会发现变异的存在，MSA中把这些变异区隔为三个部份﹔再现性（作业员本身重复量测同一个对象间的差异），再生性（不同作业员或量具间所产生的差异），以及不同零件之间的差异。因此就算重复量测同一个对象，不一定会得到完全相同的结果。
当我们完成六标准偏差绿带或黑带培训后，应当具备诊断与改善量测系统的能力，但实务上仍然有很多粗心的组员会不断的发生下列错误：(MSA常见的8大错误)
1. 操作定义不明确：造成作业员本身或之间变异的主要原因，通常是减少量测变异的首要工作。
2. 抽样样本的代表性不足: 组员急于完成任务，直接在在线连续抽样一批；或 只收集不良品；集中在同一天或同一批中抽样，造成样本的代表性不足，导致part-to-part间的变异不足。抽样区间应该函盖整个流程生产作业范围的80%以上样本空间。离散型数据应包含 好的/坏的/模糊的好/模糊的坏等特性样品。
3. 量测特性不是项目的Y或无法代表Y: 抽量不同的产品， 其他的特性。若原项目指标不易量测或换算，应转换为其他容易的替代指标。
4. 评鉴者不是从正常操作该仪器的人员中选出或事先未充分训练与熟练该作业。
5. 没有SIP或未遵守SIP:『标准检验程序』未建立或不明确或难理解或不易遵守等。
6. 缺乏一位个了解MSA重要性的管理人员负责实验监督：经常见到厂长交代组长，组长交代领班，领班交代检验员，检验员交代外劳…，层层转交没人在现场督导，执行者不知为何而作以及如何去做，最后草草了事。
7. 仪器未校验或不准确。
8. 分辨率不足，偏好离散型资料分析，须更多资料, 错失更大机会
由MU Sigma资深顾问 李家伦 撰写