尽管自动化的进程持续而渐进，但很多制造业仍然需要人力。也许对某些领域来说总是如此。无论过程是手动的、自动的还是两者的结合，理解变化都是很重要的。我们试图理解过程对总变异的个体贡献。我们通过测量系统分析(MSA)做到这一点，与此相关的一项技术是测量重复性和再现性，或测量R&R。

要知道什么时候某些东西不能正确地执行，我们需要了解系统的典型或预期性能的范围，或最终构成系统的各种产品组件和过程中可能的变化。为了获得这种理解，我们必须花时间去理解构成系统中固有变异的贡献属性。这可以通过MSA来理解。

我们从描述共同原因和特殊原因变异开始。共同原因变异是与材料、产品和工艺相关的可预测变异。特殊原因变异是超出可预测性界限的变异。

我们将需要样品零件。最好的方法是从生产运行中执行随机抽样。无论你是在高速运行还是在进行试运行，一个随机的样本都可以提供源材料来评估。

量规是一种测量工具，用于确认产品的某些物理属性。该仪器用于生产线工人在生产过程中评估产品的一些典型尺寸质量。量规R&R是一种理解产品、量规和用户之间的交互如何影响测量值变化的方法。

重复性是指一个人使用一个量规或测量工具所获得的测量结果。这不是一个单一的事件，而是对同一特征的多次测量。例如，我们可能有10个相同的部件。我们将对每个部分进行三次相同的测量，并记录每个部分。

再现性是指由于不同的工人使用相同的量规，在相同的零件上测量相同的属性而产生的测量偏差。这有时被称为估价师变异。要了解更多关于这个术语，请参阅ASTM E456-96。

量规R&R是一种将手工测量的重复性和再现性结合起来的方法，因此，测量系统的能力。然后我们就能够确定结果的适宜性和可信度。如果我们不了解这些变化，我们就不知道什么时候应该干预，甚至不知道数据是否有效，是否有意义。