了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。MSA促进了解和改进（减少变差）。

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：

（1）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；

（2）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。 MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。

2、统计过程控制（SPC）SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。

实施SPC的目的：

对过程做出可靠的评估；

确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；

为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；

减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测

和验证工作

3、失效模式和效果分析（FMEA）

潜在的失效模式和后果分析（FMEA）作为一种策划用作预防措施工具，其目的

是发现、评价产品/过程中潜在的失效及其后果；找到能够避免或减少潜在失效

发生的措施并不断地完善。

  (1)本标准的目的在于供应链中提供持续改进、强调缺陷预防、减少变差和浪费的质量管理体系的开发。

  (2)本标准与适当的顾客特殊要求相配合，定义了签署这项文件的组织的基本质量管理体系要求。

  (3)本标准为汽车生产件和相关的服务件组织，提供了质量体系的共同方法。