MSA – Messsystemanalyse zur Beurteilung der Eignung von Messsystemen

Die Messsystemanalyse (MSA, englisch Measurement Systems Analysis) ist eine Sammlung statistischer Verfahren zur Beurteilung, ob ein Messsystem für die Prüfung eines bestimmten Merkmals geeignet ist. Sie zerlegt die beobachtete Messstreuung in ihre Ursachen – insbesondere in Anteile, die vom Messmittel selbst und vom Prüfer verursacht werden – und stellt diese der Streuung des geprüften Merkmals gegenüber. Ziel ist die Aussage, ob ein Messsystem Messwerte liefert, denen für die vorgesehene Entscheidung (z. B. Gutteil/Schlechtteil, Prozessfähigkeitsbewertung) vertraut werden kann.

Welche Zielsetzung verfolgt die Messsystemanalyse?

Die MSA soll feststellen, ob die Streuung eines Messsystems im Verhältnis zur Streuung des zu prüfenden Merkmals ausreichend klein ist, um belastbare Entscheidungen auf Basis der Messwerte zu treffen. Dazu wird die insgesamt beobachtete Streuung rechnerisch in einen produktbezogenen Anteil (Teilestreuung) und einen messsystembezogenen Anteil zerlegt. Die MSA trifft dabei ausschließlich eine Aussage über das untersuchte Messsystem unter den untersuchten Bedingungen; sie ersetzt weder die Bewertung des Prüfprozesses als Ganzes noch eine Aussage über die Ursache einer festgestellten Nichteignung.

Welche Streuungskomponenten unterscheidet die MSA?

Für variable (kontinuierlich messbare) Merkmale zerlegt die MSA die Messsystemstreuung in mehrere Komponenten:

• Equipment Variation (EV) – Wiederholpräzision: Streuung, die entsteht, wenn ein Prüfer dasselbe Merkmal an demselben Teil mit demselben Messmittel wiederholt misst.
• Appraiser Variation (AV) – Vergleichspräzision: Streuung, die entsteht, wenn unterschiedliche Prüfer dasselbe Merkmal an denselben Teilen mit demselben Messmittel messen.
• Interaction (IA) – Wechselwirkung: Anteil der Streuung, der aus dem Zusammenwirken von Prüfer und Teil entsteht, z. B. wenn einzelne Prüfer bei bestimmten Teilen systematisch abweichende Werte ermitteln.

Aus EV, AV und – je nach Berechnungsverfahren – IA wird die kombinierte Messsystemstreuung Gage Repeatability and Reproducibility (GRR) gebildet, die zusammen mit der Teilestreuung (Part Variation, PV) die Gesamtstreuung des Prüfprozesses ergibt. Ob die Wechselwirkung IA gesondert ausgewiesen wird, hängt vom gewählten Auswerteverfahren ab: Bei der Varianzanalyse (ANOVA) wird IA als eigener Streuungsanteil berechnet, bei der Spannweitenmethode (Average & Range) geht sie rechnerisch in AV auf und wird nicht separat ausgewiesen.

Welche Verfahren umfasst die MSA für variable Merkmale?

In der industriellen Praxis, insbesondere in der deutschen Automobilzulieferkette, hat sich für variable Messsysteme eine Einteilung in mehrere Verfahren etabliert, die auf den im AIAG-Referenzhandbuch beschriebenen Methoden aufbaut:

• Verfahren 1: Untersuchung der Fähigkeit des Messmittels allein, ohne Prüfereinfluss. Ein einzelner Prüfer misst wiederholt ein Referenzteil oder Normal; ausgewertet werden die Kennwerte Cg und Cgk.
• Verfahren 2: Untersuchung des gesamten Messprozesses einschließlich Prüfereinfluss anhand mehrerer Prüfer, mehrerer Teile und wiederholter Messungen. Die Auswertung erfolgt über die Spannweitenmethode (Average & Range) oder über eine Varianzanalyse (ANOVA); zentrales Ergebnis ist der Kennwert %GRR.
• Verfahren 3: Sonderfall von Verfahren 2 für Messsysteme ohne oder mit vernachlässigbarem Bedienereinfluss, etwa bei automatisierten oder messtechnisch integrierten Systemen. Der Versuchsaufbau entfällt entsprechend um die Prüferkomponente.

Das AIAG-Referenzhandbuch selbst gliedert diese Methoden nicht als starre Nummerierung „Verfahren 1 bis 3″, sondern beschreibt sie als Methodenfamilie für Wiederholpräzision, Vergleichspräzision, Bias, Linearität und Stabilität. Die Nummerierung Verfahren 1–3 ist die in der betrieblichen Praxis verbreitete, an das AIAG-Konzept angelehnte Bezeichnung.

Welche Kennwerte liefert die MSA für variable Messsysteme?

Neben EV, AV, IA und %GRR verwendet die MSA folgende Kennwerte:

• Cg/Cgk: Kennwerte aus Verfahren 1. Cg setzt die Streubreite der wiederholten Messungen ins Verhältnis zu einem vorgegebenen Toleranzanteil; Cgk berücksichtigt zusätzlich die systematische Abweichung (Bias) vom Referenzwert. In der betrieblichen Praxis wird häufig ein Mindestwert von Cg und Cgk ≥ 1,33 als Orientierung herangezogen; die konkrete Grenze wird unternehmens- oder kundenspezifisch festgelegt und ist nicht einheitlich normiert.
• Bias: Systematische Messabweichung – die Differenz zwischen dem Mittelwert wiederholter Messungen und dem als richtig angenommenen Referenzwert.
• Linearität: Verhalten des Bias über den gesamten Messbereich des Messsystems; eine unzureichende Linearität bedeutet, dass der Bias je nach Merkmalsgröße unterschiedlich ausfällt.
• Stabilität: Verhalten des Bias über die Zeit, ermittelt durch wiederholte Messungen desselben Referenzwerts an unterschiedlichen Zeitpunkten. Die Auswertung erfolgt in der Praxis häufig mittels einer Qualitätsregelkarte, mit der Bias oder Streuung über einen längeren Zeitraum verfolgt werden.
• %GRR: Verhältnis der kombinierten Messsystemstreuung (GRR) zur Gesamtstreuung bzw. zur Toleranz des Merkmals. In der Fachpraxis, aufbauend auf den Orientierungswerten des AIAG-Referenzhandbuchs, gilt üblicherweise: %GRR ≤ 10 % als fähig, 10–30 % als bedingt fähig (abhängig von Anwendung und Kritikalität des Merkmals) und > 30 % als nicht fähig. VDA Band 5 verwendet für die Bewertung der Mess- und Prüfprozesseignung teilweise abweichende Kennwerte und einen risikobasierten Ansatz zur Messunsicherheit; die konkret anzuwendenden Grenzwerte richten sich nach der zwischen Kunde und Lieferant vereinbarten Referenzquelle.
• ndc (number of distinct categories): Anzahl der Kategorien, in die das Messsystem die Teilestreuung noch unterscheidbar auflösen kann. Als Orientierungswert gilt ein ndc von mindestens 5; der Wert wird stets abgerundet.

Wie funktioniert die MSA für attributive Merkmale?

Lässt sich ein Merkmal nicht auf einer kontinuierlichen Skala messen, sondern nur vergleichend bewerten – etwa bei Farb-, Oberflächen- oder Gut/Schlecht-Prüfungen –, kommt die attributive MSA zum Einsatz. Dabei bewerten mehrere Prüfer wiederholt dieselben Teile, deren tatsächlicher Zustand in der Regel vorab durch ein Referenzverfahren bekannt ist. Ausgewertet werden unter anderem die Übereinstimmung der Prüfer mit sich selbst (Wiederholbarkeit), die Übereinstimmung der Prüfer untereinander (Reproduzierbarkeit) sowie die Übereinstimmung mit dem Referenzwert, unter anderem mittels Kreuztabellen, Kappa-Koeffizient oder Hypothesentests. Attributive MSA-Verfahren treffen damit eine andere Art von Aussage als variable Verfahren: Sie bewerten Konsistenz und Trefferquote von Entscheidungen, nicht die Streuung eines Zahlenwerts.

Wie ist die MSA von der Kalibrierung abzugrenzen?

Die Kalibrierung ermittelt und dokumentiert die Beziehung zwischen den Referenzwerten eines Normals und den Anzeigen eines Messgeräts unter festgelegten Bedingungen, einschließlich der zugehörigen Messunsicherheit. Sie beschreibt damit das Verhalten des Messmittels gegenüber einem Normal zu einem bestimmten Zeitpunkt. Die MSA geht darüber hinaus: Sie untersucht den vollständigen Messprozess einschließlich Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Prüfereinfluss und – je nach Verfahren – Linearität und Stabilität über die Zeit. Ein kalibriertes Messmittel ist damit nicht automatisch ein für eine bestimmte Prüfaufgabe geeignetes Messsystem; umgekehrt setzt eine aussagekräftige MSA in der Regel ein rückführbar kalibriertes Referenznormal voraus, an dem sich die Messwerte des untersuchten Systems orientieren.

Ebenso wenig ersetzt eine MSA die laufende Prüfmittelüberwachung. Diese stellt organisatorisch sicher, dass Messmittel fristgerecht kalibriert, verwaltet und bei Bedarf ausgesondert werden; die MSA ergänzt dies um eine statistische Eignungsbewertung des gesamten Messprozesses für ein konkretes Merkmal und ersetzt weder die Kalibrierung noch die Prüfmittelüberwachung.

Welche Rolle spielt die MSA für die Prozessfähigkeit?

Kennzahlen der Prozessfähigkeit wie Cp, Cpk oder Ppk beruhen auf der statistischen Auswertung von Messwerten aus dem Fertigungsprozess. Diese Auswertung ist nur dann belastbar, wenn die beobachtete Streuung überwiegend auf den Prozess selbst und nicht auf das Messsystem zurückzuführen ist. Eine MSA mit unzureichendem %GRR oder ndc weist darauf hin, dass ein relevanter Teil der beobachteten Streuung durch das Messsystem verursacht wird; in diesem Fall lassen sich Prozessfähigkeits- oder SPC-Auswertungen auf Basis dieser Messwerte nicht zuverlässig interpretieren, unabhängig davon, wie fähig der zugrunde liegende Fertigungsprozess tatsächlich ist. Im Automotive-Umfeld ist der Nachweis einer durchgeführten MSA typischerweise Bestandteil der Erstmusterprüfung im Rahmen des PPAP-Prozesses (Element 10). Eine MSA wird in der Regel wiederholt, wenn sich das Messmittel, das Prüfpersonal, die Prüfmethode oder die Anforderungen an das gemessene Merkmal ändern.

Wie ist die MSA im Qualitätsmanagement und in der Automobilindustrie normativ verankert?

ISO 9001 fordert im Rahmen der Ressourcen für Überwachung und Messung geeignete Maßnahmen zur Sicherstellung gültiger und verlässlicher Messergebnisse, benennt die MSA jedoch nicht als eigenständiges, verpflichtendes Verfahren. In der Automobilindustrie ist die Messsystemanalyse dagegen als eines der sogenannten Core Tools über IATF 16949 verankert: Der Standard verlangt statistische Studien zur Bewertung der Streuung der im Kontroll- bzw. Prüfplan festgelegten Mess- und Prüfmittel, sofern für die betreffenden Merkmale numerische Ergebnisse aus Messungen verwendet werden. Als methodische Referenzquellen dienen dabei in erster Linie das AIAG-Referenzhandbuch „Measurement Systems Analysis” sowie – insbesondere im deutschen und europäischen Automotive-Umfeld – VDA Band 5, der die Eignung von Mess- und Prüfprozessen über einen risikobasierten Ansatz zur Messunsicherheit bewertet und damit methodisch von der klassischen GRR-Studie der AIAG abweicht. Welche der beiden Referenzquellen anzuwenden ist, wird in der Regel kundenspezifisch oder im Rahmen des Qualitätsmanagementsystems festgelegt.

FAQ zur Messsystemanalyse (MSA)

Was versteht man unter MSA im Qualitätsmanagement?

MSA (Messsystemanalyse) bezeichnet eine Sammlung statistischer Verfahren, mit denen beurteilt wird, ob ein Messsystem für die Prüfung eines bestimmten Merkmals geeignet ist, indem die beobachtete Streuung in ihre Ursachen zerlegt wird.

Was ist der Unterschied zwischen MSA und Kalibrierung?

Die Kalibrierung ermittelt und dokumentiert die Beziehung zwischen den Anzeigen eines Messmittels und einem Referenznormal zu einem bestimmten Zeitpunkt. Die MSA untersucht darüber hinaus den gesamten Messprozess, einschließlich Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit und Prüfereinfluss.

Welche Streuungskomponenten werden in der MSA unterschieden?

Für variable Merkmale unterscheidet die MSA die Wiederholpräzision (Equipment Variation, EV), die Vergleichspräzision (Appraiser Variation, AV) und die Wechselwirkung zwischen Prüfer und Teil (Interaction, IA).

Was bedeutet %GRR und welcher Wert gilt als akzeptabel?

%GRR setzt die kombinierte Messsystemstreuung ins Verhältnis zur Gesamtstreuung bzw. Toleranz. Als in der Praxis verbreitete Orientierungswerte gelten ≤ 10 % als fähig, 10–30 % als bedingt fähig und über 30 % als nicht fähig; die verbindlichen Grenzwerte legt in der Regel das Qualitätsmanagementsystem bzw. der Kunde fest.

Was ist der ndc-Wert und warum ist er relevant?

Der ndc (number of distinct categories) gibt an, wie viele unterscheidbare Kategorien ein Messsystem innerhalb der Teilestreuung auflösen kann. Ein ndc von mindestens 5 gilt als Orientierungswert für ein ausreichend auflösendes Messsystem.

Sind die Akzeptanzkriterien für %GRR zwischen AIAG und VDA identisch?

Nein. AIAG MSA und VDA Band 5 verwenden teilweise unterschiedliche Kennwerte und Akzeptanzgrenzen zur Bewertung der Messsystemeignung; welches Regelwerk mit welchen Grenzwerten anzuwenden ist, richtet sich nach kunden- oder unternehmensspezifischen Vorgaben.

Wann kommt MSA Verfahren 3 zum Einsatz?

Verfahren 3 wird angewendet, wenn ein Messsystem keinen oder nur einen vernachlässigbaren Bedienereinfluss aufweist, etwa bei automatisierten oder messtechnisch integrierten Systemen; der Versuchsaufbau entfällt entsprechend um die Prüferkomponente.

Wie funktioniert MSA bei attributiven Merkmalen?

Bei nicht kontinuierlich messbaren Merkmalen bewerten mehrere Prüfer wiederholt dieselben Teile; ausgewertet werden Übereinstimmung mit sich selbst, Übereinstimmung untereinander und Übereinstimmung mit einem Referenzwert, u. a. über Kreuztabellen oder den Kappa-Koeffizienten.

Ist eine MSA nach ISO 9001 verpflichtend vorgeschrieben?

Nein. ISO 9001 fordert allgemein geeignete Ressourcen für Überwachung und Messung, schreibt die MSA jedoch nicht als eigenständiges Verfahren vor. In der Automobilindustrie ist die MSA über IATF 16949 als Core Tool verankert.

Normen und Standards

• AIAG-Referenzhandbuch „Measurement Systems Analysis” (MSA), 4. Auflage – aiag.org (Beschreibung/Scope frei zugänglich, Volltext kostenpflichtig). Das MSA-Handbuch zählt neben APQP, PPAP, FMEA und SPC zu den fünf sogenannten AIAG Core Tools der Automobilindustrie.
• VDA Band 5 „Mess- und Prüfprozesse – Eignung, Planung und Management”, 3. Auflage 2021 – webshop.vda.de (Beschreibung frei zugänglich, Volltext kostenpflichtig)
• JCGM 200:2012 – Internationales Wörterbuch der Metrologie (VIM) – bipm.org (Volltext frei zugänglich)
• ISO 9001:2015 – Qualitätsmanagementsysteme – Anforderungen – iso.org (nur Scope frei zugänglich)
• IATF 16949:2016 einschließlich Sanctioned Interpretations und FAQs – iatfglobaloversight.org (Sanctioned Interpretations/FAQs frei zugänglich, Standardtext kostenpflichtig)
• VDI/VDE/DGQ/DKD-Richtlinienreihe 2618 (Prüfmittelüberwachung) – vdi.de (nur Titel/Scope frei zugänglich)

Weiterführend: Qualitätsmanagement, Qualitätssicherung, Statistische Prozesslenkung, ISO 9001, Messsystemanalyse, Messunsicherheit (Wikipedia).

Weiterführende interne Inhalte

Zur Verwaltung und fristgerechten Kalibrierung von Messmitteln, die eine notwendige Voraussetzung für aussagekräftige MSA-Ergebnisse bildet, siehe die Funktionsbeschreibung zum Prüfmittelmanagement. Die methodische Einordnung von MSA und SPC im Kontext des AIAG-VDA-Regelwerks wird zusätzlich im Blogbeitrag VDA / AIAG SPC Gelbband: der methodische Rahmen im Detail vertieft.

Redaktionelle Erstellung:
Christian Sedlag,
Quality Miners GmbH.
Stand: 05.08.2026.