Analiza systemu pomiarowego dla cech ciągłych jest tematem dosyć dobrze zidentyfikowanym i utrwalonym w systemach zarządzania jakością. W przypadku systemów atrybutowych, do których należą przede wszystkim sprawdziany oraz kontrole wzrokowe, odpowiednie narzędzia nie wszędzie są właściwie rozpoznane, a co za tym idzie, ocena tych systemów pomiarowych nie zawsze jest właściwa.

Sytuacji nie ułatwia sam podręcznik MSA, który prezentuje w sumie trzy metody oceny atrybutowych systemów pomiarowych (ASP), nie wyjaśniając jednocześnie, w jakich sytuacjach mogą i powinny być one stosowane. Na dokładkę podręcznik MSA wspomina również o krzywej funkcjonalności urządzenia pomiarowego GPC (Gage Perormance Curve), nie lokalizując jej w kontekście wspomnianych trzech metod. W rezultacie osoba, na której ciąży podjęcie decyzji o zastosowaniu odpowiedniej metody stoi przed trudnym zadaniem. 

Zanim zaczniesz czytać ten artykuł, proponuję krótką przechadzkę po własnym zakładzie i przeprowadzenie mini-ankiety. Zadawaj tylko jedno proste pytanie: „Co to jest system pomiarowy?” Bynajmniej nie sugeruję pogoni za uciekającymi wózkami widłowymi czy przerywania niezwykle ważnych obowiązków pracownikóm administracji. Zapytaj te osoby, które mają do czynienia z pomiarami, a więc operatorów, laborantów, metrologów i kontrolerów jakości. Gwarantuję, że na 10 odpowiedzi, każda będzie inna – oczywiście nie licząc stwierdzeń typu „Nie wiem”.

Pomijając odpowiedzi wskazujące na błogą niewiedzę, najczęściej spotkamy wyjaśnienie, że systemem pomiarowy to jakieś skomplikowane urządzenie do przeprowadzania pomiarów. Osoby bardziej świadome dodadzą, że jego istotnym elementem jest również sposób pomiaru. Jeszcze bardziej zaawansowani, którzy kiedyś próbowali rozszyfrować skrót GRR dorzucą, że na pomiar ma wpływ również sam człowiek trzymający w ręku suwmiarkę.
Każda z tych definicji jest gorszym lub lepszym przybliżeniem tego, co powinniśmy nazywać systemem pomiarowym. Czy jednak mogą nas one satysfakcjonować? Z pewnością nie.

Minęło już kilka lat odkąd napisałam swój pierwszy artykuł związany ze Specyficznymi Wymaganiami Klientów : „ Nie taki klient straszny jak go malują..". Tych parę lat pokazało i potwierdziło, jak ważnym z punktu widzenia każdej organizacji dostarczającej elementy na rynek motoryzacyjny jest znajomość wymagań klientów oraz jakie konsekwencje może przynieść ich nieznajomość lub kolokwialnie ujmując brak zainteresowania. Większość organizacji żyje w przekonaniu, że skoro już zdobyliśmy tego klienta, nie ma sobie czym zaprzątać głowy i nie warto przejmować się uwagami konsultantów bądź audytorów zewnętrznych.

Konieczność badania współczynników zdolności procesu jest w przemyśle motoryzacyjnym powszechnie znana. Ze względu na wymagania klienta zwykle niemożliwe jest zatwierdzenie procesu produkcyjnego, który nie wykazywałby wymaganej zdolności na poziomie 1,33 lub 1,67. Dlatego też dostawcy motoryzacji dokonują odpowiednich pomiarów i przedstawiają obliczone wyniki swoim klientom.

Niestety związane z tym obliczenia często są wykonywane bezrefleksyjnie, z użyciem dostępnych narzędzi informatycznych, i nie idzie za nimi dalsze wnioskowanie. A szkoda, gdyż we wspomnianych wskaźnikach kryje się wiele informacji o procesie, które odpowiednio wykorzystane mogą się stać cennym narzędziem do jego kontroli a w konsekwencji, również do sterowania.

The history of a process approach in managing companies can be dated from at least the second half of the 20th century, when a traditional model of organizing a company based on a hierarchical dependency structure, also known as the Taylor model, starts to give way to transformations directed towards a process management model – the Deming model.

Societies getting richer, technicalization, automatization and computerization cause a rapid increase in productivity and on the other hand in the need of a new look on an organization – it's not only efficiency, but the quality of products that begins to matter when it comes to remaining on the market. So the world starts an evolution from the Tylor's era of fighting for efficiency to the Deming's era of fighting for quality.

One of the basic criteria for choosing a gauge, appropriate for measuring a certain characteristic, is applying the "1 to 10" rule. It states that the effective resolution of a measuring device should be at least one class higher (that is with resolution 10 times higher) than the tolerance or the variation of the proces. An inquiring engineer may ask where this requirement is coming from, why the word "or" and which of the two values should he use? The answer becomes quite simple, when we explain what the purpose of a measuring process is and how the obtained measuring data influence a statistical evaluation of the process.

What do you think about when you are driving a car? Are you concentrated on driving the whole time and pay attention to other road users? I don't think so... It's similar with a production line operator. It is impossible to be focused on your job the whole time and not make any mistakes. Those incidents are by many called human mistakes, that are a result of employee's carelessness and many managers/engineers think, that defects caused by that, are employee's fault... They are completely mistaken!