先进行测量系统分析（MSA）再执行统计过程控制（SPC）是质量管理中的标准流程，主要原因如下：
一、数据质量保障基础
测量准确性验证
MSA通过评估测量系统的五性（偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性），确保数据能真实反映产品特征。若测量系统存在偏差或不稳定，SPC分析的结果将失去意义。
识别异常波动
MSA能够区分过程中的随机波动和异常波动，帮助及时发现测量误差或设备故障，避免基于错误数据进行分析。
二、SPC的有效性提升
减少统计噪音
通过MSA预处理数据，去除系统误差后，SPC控制图能更清晰地展示过程变异，提高控制效果。
增强决策可靠性
稳定的测量数据为SPC提供了可靠的基础，使质量改进措施更具针对性和有效性。
三、流程规范要求
APQP等标准规范
在质量管理体系（如APQP）中，MSA通常作为SPC的前置步骤，确保测量工具和过程满足要求。
避免“空中楼阁”
若未进行MSA而直接开展SPC，可能因测量系统问题导致分析结果不可靠，甚至引发误判。
四、持续改进支持
动态过程监控
MSA的实时监控功能可及时发现变差来源，为持续改进提供数据支持。
验证改进效果
通过循环进行MSA和SPC，可验证改进措施的有效性，并调整控制计划以适应过程变化。
综上，MSA为SPC提供了数据质量保障，而SPC则是MSA的延伸和深化应用，两者相辅相成，共同推动质量提升。