MSA Nedir? Ölçüm Sistemi Analizi Kapsamlı Rehberi

Üretim süreçlerinde doğru karar vermek için güvenilir verilere ihtiyaç vardır. Ancak bu verilerin güvenilirliği, kullanılan ölçüm sistemlerinin kalitesine bağlıdır. İşte tam bu noktada MSA (Measurement System Analysis - Ölçüm Sistemi Analizi) devreye girer. MSA, ölçüm sistemlerinin doğruluğunu, hassasiyetini ve güvenilirliğini değerlendiren sistematik bir yaklaşımdır.

MSA Ne Demek?

MSA (Measurement System Analysis), bir ölçüm sisteminin ürün veya süreç özelliklerini ne kadar doğru ve tekrarlanabilir şekilde ölçebildiğini değerlendiren istatistiksel bir yöntemdir. Otomotiv, ilaç sektörü, elektronik ve havacılık gibi kalite standartlarının kritik olduğu sektörlerde yaygın olarak kullanılır.

MSA, IATF 16949 (otomotiv kalite yönetim sistemi) ve ISO 9001 gibi uluslararası kalite yönetim sistemlerinin temel gereksinimlerinden biridir.

MSA'nın Temel Amacı

• Ölçüm Belirsizliğini Azaltmak: Ölçüm sisteminden kaynaklanan hataları minimize etmek
• Veri Güvenilirliğini Sağlamak: Toplanan verilerin karar vermede kullanılabilir olmasını garanti etmek
• Süreç Değişkenliğini Anlamak: Gerçek süreç değişkenliği ile ölçüm değişkenliğini ayırt etmek
• Kalite İyileştirme: Validasyon ve kalifikasyon süreçlerini desteklemek

MSA'nın Önemi ve Faydaları

Neden MSA Yapılmalıdır?

1. Yanlış Karar Verme Riskini Azaltır

   • Hatalı ölçümler, iyi ürünlerin reddedilmesine veya kusurlu ürünlerin geçmesine neden olabilir
   • MSA, bu riskleri minimize eder

2. Maliyetleri Düşürür

   • Gereksiz ıskartaları ve yeniden işlemeleri önler
   • Fire oranlarını azaltır

3. Müşteri Memnuniyetini Artırır

   • Tutarlı ürün kalitesi sağlar
   • Müşteri şikayetlerini azaltır

4. Yasal Uyumluluğu Sağlar

   • [GMP](/blog/gmp-egitimi), IATF 16949, ISO 17025 gibi standartların gereksinimlerini karşılar

5. Sürekli İyileştirmeyi Destekler

   • Kaizen ve Six Sigma projelerinde temel veri sağlar
   • SPC (Statistical Process Control) uygulamalarının güvenilirliğini artırır

MSA Bileşenleri ve Kavramları

1. Accuracy (Doğruluk)

Doğruluk, ölçüm sonuçlarının gerçek (referans) değere ne kadar yakın olduğunu gösterir. Doğruluk, iki ana bileşenden oluşur:

Bias (Yanlılık)

• Ölçülen ortalama değer ile gerçek değer arasındaki fark
• Sistematik hata olarak da bilinir
• Hesaplama: Bias = Ölçülen Ortalama - Referans Değeri

Linearity (Doğrusallık)

• Farklı ölçüm aralıklarında bias'ın değişimi
• Ölçüm aralığının tümünde doğruluğun tutarlı olup olmadığını gösterir

2. Precision (Hassasiyet)

Hassasiyet, aynı koşullarda yapılan tekrarlı ölçümlerin birbirine ne kadar yakın olduğunu ifade eder. İki ana bileşeni vardır:

Repeatability (Tekrarlanabilirlik)

• Tanım: Aynı operatör, aynı cihaz, aynı parça, kısa zaman aralığı
• Ekipman değişkenliği (EV)
• Ölçüm cihazının içsel değişkenliği

Reproducibility (Yeniden Üretilebilirlik)

• Tanım: Farklı operatörler, aynı cihaz, aynı parça
• Operatör değişkenliği (AV - Appraiser Variation)
• Operatörler arası tutarlılık

3. Stability (Kararlılık)

• Zaman içinde ölçüm sisteminin performansının değişmemesi
• Uzun vadeli tekrarlanabilirlik
• Kalibrasyonlar arası tutarlılık

4. Resolution (Çözünürlük)

• Ölçüm cihazının ayırt edebileceği en küçük değişim
• Genellikle toleransın 1/10'u kadar olmalıdır

Gage R&R (Repeatability & Reproducibility) Nedir?

Gage R&R, MSA'nın en yaygın kullanılan yöntemidir ve ölçüm sisteminin toplam değişkenliğini değerlendirir.

Gage R&R Bileşenleri

Toplam Değişkenlik = Süreç Değişkenliği + Ölçüm Sistemi Değişkenliği

Ölçüm Sistemi Değişkenliği = Tekrarlanabilirlik + Yeniden Üretilebilirlik

Gage R&R Kabul Kriterleri

Gage R&R %	Değerlendirme	Karar
< 10%	Mükemmel	Ölçüm sistemi kabul edilebilir
10% - 30%	Marjinal	Durum değerlendirmesine göre kabul edilebilir
> 30%	Kabul edilemez	Ölçüm sistemi iyileştirilmeli

Gage R&R Hesaplama Formülü

%Gage R&R = (Ölçüm Sistemi Değişkenliği / Toplam Değişkenlik) × 100

Alternatif yöntem (toleransa göre):

%Gage R&R = (Ölçüm Sistemi Değişkenliği / Tolerans) × 100

Bu durumda:

• < 10%: Kabul edilebilir
• 10-30%: Koşullu kabul

• 30%: Kabul edilemez

MSA Çalışması Nasıl Yapılır?

Adım Adım MSA Uygulaması

1. Hazırlık Aşaması

Gerekli Kaynaklar:

• 10 parça (süreç varyasyonunu temsil eden)
• 3 operatör (ölçümü yapan farklı kişiler)
• Kalibre edilmiş ölçüm cihazı
• MSA veri toplama formu

Planlama:

• Ölçüm prosedürünü belirleyin
• Operatörleri eğitin
• Referans değerleri tespit edin

2. Veri Toplama

Klasik Gage R&R Yöntemi:

1. 10 parçayı numaralandırın
2. Her operatör, her parçayı 2-3 kez ölçsün
3. Toplam: 3 operatör × 10 parça × 2 tekrar = 60 ölçüm
4. Ölçümler kör olarak yapılmalı (operatör, hangi parçayı ölçtüğünü bilmemeli)

3. Veri Analizi

ANOVA (Analysis of Variance) Yöntemi:

• En kapsamlı ve tercih edilen yöntem
• Parça-parça, operatör ve parça × operatör etkileşimini değerlendirir
• Minitab, JMP, Excel gibi yazılımlarla hesaplanır

Ortalama ve Aralık Yöntemi:

• Daha basit hesaplama
• Küçük çalışmalar için uygundur

4. Sonuçları Yorumlama

Değerlendirilmesi Gereken Metrikler:

1. %GRR (Gage Repeatability & Reproducibility)

   • < 10%: Mükemmel
   • 10-30%: Kabul edilebilir (koşullu)

   • 30%: İyileştirme gerekli

2. %Repeatability (Ekipman Varyasyonu)

   • Cihazın kendisinden kaynaklanan değişkenlik

3. %Reproducibility (Operatör Varyasyonu)

   • Operatörler arası fark

4. ndc (Number of Distinct Categories)

   • Ölçüm sisteminin ayırt edebileceği kategori sayısı
   • ndc ≥ 5 olmalı (ideal ≥ 10)

MSA Grafikleri

Kullanılan Grafikler:

• R-Chart (Aralık Grafiği): Tekrarlanabilirliği gösterir
• X-bar Chart: Parça ortalamaları
• By Operator Chart: Operatör performansları
• By Part Chart: Parça-parça değişkenlik

MSA ve IATF 16949 İlişkisi

IATF 16949, otomotiv sektörü için geliştirilmiş kalite yönetim sistemi standardıdır ve MSA'yı zorunlu kılar.

IATF 16949 MSA Gereksinimleri

Madde 7.1.5.1.1 - Ölçüm Sistemi Analizi:

• Tüm ölçüm ve test ekipmanları için MSA çalışması yapılmalı
• İstatistiksel çalışmalar AIAG MSA kılavuzuna uygun olmalı
• Değişken ve niteliksel veriler için ayrı çalışmalar yapılmalı

AIAG MSA Kılavuzu (4. Baskı):

• Otomotiv Endüstri Eylem Grubu (AIAG) tarafından yayınlanmıştır
• MSA'nın endüstri standardıdır
• Gage R&R, bias, linearity ve stability çalışmalarını kapsar

Core Tools ve MSA

IATF 16949'un 5 temel aracından biri olan MSA, diğer araçlarla entegre çalışır:

1. APQP (Advanced Product Quality Planning): Ürün geliştirme aşamasında MSA planlaması
2. PPAP (Production Part Approval Process): Üretim onayında MSA sonuçları
3. FMEA (Failure Mode and Effects Analysis): Ölçüm hatalarının risk analizi
4. SPC (Statistical Process Control): Güvenilir veri için MSA ön koşul

MSA Uygulama Alanları

1. Otomotiv Sektörü

Kritik Ölçümler:

• Motor parçalarının boyutsal ölçümleri
• Yüzey pürüzlülüğü testleri
• Tork ve güç ölçümleri
• Emisyon testleri

MSA Uygulaması:

• Koordinat ölçüm makineleri (CMM)
• Kumpas, mikrometre, komparatör
• Sertlik test cihazları

2. İlaç ve Tıbbi Cihaz Sektörü

gmp Gereksinimleri:

• Validasyon çalışmalarında MSA zorunludur
• HPLC, spektrofotometre gibi analitik cihazlar için MSA
• pH metre, terazi, pipet kalibrasyonu

Örnekler:

• Tablet ağırlık ölçümlerinde Gage R&R
• API (Active Pharmaceutical Ingredient) miktar tayininde MSA
• Sterilite test ekipmanları için kararlılık çalışmaları

3. Gıda Sektörü

Kalite Kontrol Ölçümleri:

• pH ölçümleri (asitlik-bazlık)
• Brix ölçümleri (şeker oranı)
• Nem analizi
• Mikrobiyolojik testler

Standart Gereksinimleri:

• HACCP doğrulama
• BRC, IFS sertifikasyonu

4. Laboratuvar Uygulamaları

Laboratuvar ekipmanları:

• Analitik teraziler
• Titrasyon sistemleri
• Kromatografi cihazları (HPLC, GC)
• Spektroskopi cihazları

ISO 17025 Gereksinimleri:

• Akredite laboratuvarlarda MSA zorunludur
• Ölçüm belirsizliği hesaplamalarında kullanılır

MSA'da Yaygın Hatalar ve Çözümleri

1. Yetersiz Parça Seçimi

Hata:

• Süreç varyasyonunu temsil etmeyen parçalar seçmek
• Sadece nominal değer civarındaki parçaları kullanmak

Çözüm:

• Tolerans aralığının tümünü kapsayan 10 parça seçin
• Alt, orta ve üst tolerans limitlerinden parçalar dahil edin

2. Operatör Eğitimi Eksikliği

Hata:

• Operatörlerin ölçüm prosedürünü bilmemesi
• Kalibrasyonu farklı yapmaları

Çözüm:

• Detaylı ölçüm talimatı hazırlayın
• Tüm operatörlere aynı eğitimi verin
• Ölçüm öncesi deneme ölçümü yapın

3. Cihaz Kalibrasyonu Sorunları

Hata:

• Kalibrasyonu geçmemiş cihazla MSA yapmak
• Kalibrasyon aralığına uymamak

Çözüm:

• MSA öncesi cihazı kalibre edin
• Kalibrasyon sertifikasını kayıt altına alın

4. Yetersiz Ölçüm Sayısı

Hata:

• 10 parça × 3 operatör × 2 tekrar yerine daha az ölçüm

Çözüm:

• AIAG MSA kılavuzuna uygun sayıda ölçüm yapın
• Kritik ölçümlerde 3 tekrar yapın

5. Çevresel Faktörleri Göz Ardı Etme

Hata:

• Sıcaklık, nem, titreşim gibi faktörlerin etkisini hesaba katmamak

Çözüm:

• Kontrollü ortamda ölçüm yapın
• Çevresel koşulları kaydedin

MSA İyileştirme Stratejileri

GRR > 30% İse Ne Yapmalı?

1. Repeatability Yüksekse (Ekipman Problemi)

Olası Nedenler:

• Cihaz arızası veya aşınması
• Yetersiz cihaz çözünürlüğü
• Çevresel koşullar (sıcaklık, nem)
• Kalibrasyondan sapma

Çözümler:

• Cihazı bakıma alın veya değiştirin
• Daha yüksek çözünürlüklü cihaz kullanın
• Çevresel kontrolü sağlayın (klima, nem kontrolü)
• Kalibrasyonu yenileyin

2. Reproducibility Yüksekse (Operatör Problemi)

Olası Nedenler:

• Yetersiz operatör eğitimi
• Ölçüm prosedürü belirsizliği
• Operatörler arası iletişim eksikliği

Çözümler:

• Standart iş talimatı (SOP) hazırlayın
• Operatör eğitimini güçlendirin
• Görsel yardımlar ve şablonlar kullanın
• Ölçüm tekniğini standartlaştırın

3. Her İkisi de Yüksekse

Kapsamlı İyileştirme:

• Alternatif ölçüm yöntemi değerlendirin
• Otomatik ölçüm sistemleri düşünün
• Tolerance (tolerans) genişletme imkanını araştırın
• Problem çözme yöntemleri uygulayın (5 Why, Fishbone)

MSA Araçları ve Yazılımlar

İstatistiksel Yazılımlar

1. Minitab

• En yaygın kullanılan MSA yazılımı
• Gage R&R (ANOVA ve X-bar/R yöntemi)
• Otomatik grafik ve rapor oluşturma
• Attribute Agreement Analysis

2. JMP

• Görsel analiz imkanı
• Interaktif grafikler
• Detaylı varyans analizi

3. Microsoft Excel

• AIAG MSA şablonları mevcut
• Temel hesaplamalar için yeterli
• Grafik oluşturma imkanı

4. QI Macros

• Excel eklentisi
• Otomatik Gage R&R hesaplama
• SPC grafikleri entegrasyonu

Online Araçlar

• NIST Uncertainty Machine: Ölçüm belirsizliği hesaplama
• MSA Calculator: Ücretsiz online hesaplayıcılar
• SPC for Excel: İstatistiksel süreç kontrolü ve MSA

Attribute (Niteliksel) MSA

Bazı ölçümler sayısal değil, niteliksel olabilir (ör: Geçti/Kaldı, OK/NOK).

Attribute Gage R&R

Değerlendirme Kriterleri:

1. Operatör İçi Uyum (Within Appraiser)

   • Aynı operatörün aynı parçayı değerlendirmesindeki tutarlılık
   • Hedef: > %90

2. Operatörler Arası Uyum (Between Appraiser)

   • Farklı operatörlerin aynı parçayı değerlendirmesindeki uyum
   • Hedef: > %90

3. Standart ile Uyum (vs. Standard)

   • Operatörlerin bilinen standart ile uyumu
   • Hedef: > %90

Kappa İstatistiği

Niteliksel MSA'da kullanılan istatistiksel ölçü:

Kappa Değeri	Uyum Seviyesi
< 0.40	Zayıf
0.40 - 0.75	Orta
> 0.75	Mükemmel

MSA ve Diğer Kalite Araçları

MSA + SPC (Statistical Process Control)

İlişki:

• SPC, süreç değişkenliğini izler
• MSA, ölçüm sisteminin güvenilirliğini sağlar
• Güvenilir SPC için %GRR < 30% olmalı

Uygulama:

• MSA ile ölçüm sistemi doğrulandıktan sonra SPC başlatılır
• Periyodik MSA ile SPC verilerinin güvenilirliği korunur

MSA + Six Sigma

DMAIC Sürecinde MSA:

• Define (Tanımla): Ölçülecek CTQ'lar belirlenir
• Measure (Ölç): MSA ile ölçüm sistemi doğrulanır
• Analyze (Analiz): Güvenilir verilerle analiz yapılır
• Improve (İyileştir): İyileştirme sonuçları MSA ile doğrulanır
• Control (Kontrol): SPC ile sürekli izleme

MSA + Validasyon

İlaç ve Tıbbi Cihaz Sektöründe:

• Analitik metod validasyonunda MSA zorunludur
• Hassasiyet, tekrarlanabilirlik, yeniden üretilebilirlik kriterleri
• gmp dokümanlarında MSA raporları

MSA Eğitimi ve Sertifikasyon

MSA Eğitim İçeriği

Temel Seviye Eğitim (16 Saat):

1. MSA temel kavramları
2. Gage R&R çalışması
3. Bias, linearity, stability çalışmaları
4. ANOVA yöntemi
5. Attribute MSA
6. Vaka çalışmaları

İleri Seviye Eğitim (24 Saat):

• Karmaşık ölçüm sistemleri analizi
• Destructive (tahripli) test MSA
• Measurement uncertainty (ölçüm belirsizliği)
• MSA yazılımları kullanımı
• IATF 16949 denetim hazırlığı

Kimler MSA Eğitimi Almalı?

Hedef Kitle:

• Kalite mühendisleri
• Üretim mühendisleri
• Kalite kontrol teknisyenleri
• Laboratuvar sorumluları
• İç denetçiler
• Süreç mühendisleri
• Metroloji uzmanları

MSA Sertifikasyonları

ASQ Certified Quality Engineer (CQE)

• MSA konusu içerir
• Uluslararası geçerliliği var

AIAG MSA Eğitimi

• Otomotiv sektörü standart eğitimi
• Katılım sertifikası

MSA İçin Pratik İpuçları

✅ MSA Başarısı İçin Yapılması Gerekenler

1. Öncelik Belirleme

   • Kritik ölçümlere öncelik verin
   • Risk temelli yaklaşım kullanın (FMEA)

2. Düzenli Tekrar

   • Yıllık MSA periyodu belirleyin
   • Ölçüm sistemi değişikliğinde MSA tekrarlayın

3. Dokümantasyon

   • MSA raporlarını arşivleyin
   • Takip ve trend analizi yapın

4. Sürekli İyileştirme

   • MSA sonuçlarını CAPA sistemine entegre edin
   • Kaizen aktivitelerine dahil edin

5. Ekip Çalışması

   • Operatör, kalite ve üretim birlikte çalışsın
   • İletişim kanallarını açık tutun

❌ MSA'da Kaçınılması Gerekenler

1. Formalite olarak yaklaşmak

   • MSA sadece denetim için yapılmamalı
   • Gerçek iyileştirme aracı olarak görülmeli

2. Sonuçları görmezden gelmek

   • %GRR > 30% olsa bile kullanmaya devam etmek
   • İyileştirme aksiyonu almamak

3. Tek seferlik çalışma

   • MSA'yı periyodik olarak tekrarlamamak

4. Yetersiz kaynak ayırma

   • Eğitim, zaman ve bütçe eksikliği

MSA Check List (Kontrol Listesi)

MSA Öncesi Hazırlık

• Ölçüm prosedürü tanımlı mı?
• Cihaz kalibre mi?
• 10 parça süreç varyasyonunu temsil ediyor mu?
• 3 operatör eğitimli mi?
• Veri toplama formu hazır mı?
• Referans değerler belirlenmiş mi?

MSA Sırası

• Parçalar rastgele numaralandırıldı mı?
• Operatörler kör ölçüm yapıyor mu?
• Her operatör her parçayı en az 2 kez ölçtü mü?
• Veriler doğru kaydedildi mi?
• Çevresel koşullar kontrol altında mı?

MSA Sonrası

• %GRR hesaplandı mı?
• ndc ≥ 5 mi?
• Grafikler oluşturuldu mu?
• Sonuçlar kabul edilebilir mi?
• İyileştirme gerekliyse aksiyon planı oluşturuldu mu?
• Rapor hazırlandı ve onaylandı mı?
• Bir sonraki MSA tarihi planlandı mı?

MSA Terimleri Sözlüğü

Accuracy (Doğruluk): Ölçüm sonuçlarının gerçek değere yakınlığı

AIAG: Automotive Industry Action Group - Otomotiv endüstri grubu

ANOVA: Analysis of Variance - Varyans analizi

AV (Appraiser Variation): Operatör varyasyonu, yeniden üretilebilirlik

Bias (Yanlılık): Ölçüm ortalama ile gerçek değer arasındaki fark

EV (Equipment Variation): Ekipman varyasyonu, tekrarlanabilirlik

Gage R&R: Repeatability & Reproducibility - Tekrarlanabilirlik ve yeniden üretilebilirlik çalışması

GRR: Gage Repeatability & Reproducibility yüzdesi

Linearity (Doğrusallık): Farklı ölçüm aralıklarında bias'ın tutarlılığı

MSA: Measurement System Analysis - Ölçüm sistemi analizi

ndc: Number of Distinct Categories - Ayırt edilebilir kategori sayısı

Precision (Hassasiyet): Tekrarlı ölçümlerin birbirine yakınlığı

Repeatability (Tekrarlanabilirlik): Aynı koşullarda ölçüm tutarlılığı

Reproducibility (Yeniden Üretilebilirlik): Farklı operatörlerde ölçüm tutarlılığı

Resolution (Çözünürlük): Cihazın ayırt edebileceği en küçük değişim

Stability (Kararlılık): Zaman içinde ölçüm performansının değişmezliği

Tolerance (Tolerans): Kabul edilebilir üst ve alt limit aralığı

Sonuç ve Öneriler

MSA (Measurement System Analysis), modern kalite yönetiminin vazgeçilmez bir unsurudur. Doğru ölçüm yapmadan doğru karar vermek mümkün değildir. Özellikle otomotiv, ilaç, gıda ve tıbbi cihaz sektörlerinde MSA, hem düzenleyici gereksinimlerin karşılanması hem de sürekli iyileştirme kültürünün oluşturulması için kritik öneme sahiptir.

Başarılı MSA Uygulaması İçin Altın Kurallar

1. Sistematik Yaklaşım: MSA'yı kalite sisteminin rutin bir parçası haline getirin
2. Eğitim ve Farkındalık: Tüm ilgili personeli MSA konusunda eğitin
3. Düzenli Tekrar: MSA'yı periyodik olarak tekrarlayın
4. Veri Odaklı Kararlar: MSA sonuçlarına göre iyileştirme yapın
5. Dokümantasyon: Tüm MSA çalışmalarını kayıt altına alın
6. Sürekli İyileştirme: Kaizen ve verimlilik projeleriyle entegre edin

MSA, sadece bir kalite aracı değil, organizasyonel mükemmellik yolunda atılmış stratejik bir adımdır. Güvenilir verilerle desteklenen karar alma süreçleri, rekabet avantajı sağlar ve müşteri memnuniyetini artırır.

İlgili Kaynaklar ve Eğitimler

MSA konusunda kendinizi geliştirmek için:

• IATF 16949 Kalite Yönetim Sistemi Eğitimi
• ISO 9001 Kalite Yönetim Sistemi
• Kalite Kontrol Yöntemleri
• Validasyon ve Kalifikasyon Eğitimi
• Problem Çözme Teknikleri
• Six Sigma Green Belt & Black Belt

MSA hakkında daha fazla bilgi edinmek ve sertifikalı eğitimlerimize katılmak için Acadezone ile iletişime geçebilirsiniz.