Bonjour,
Je suis assez familier avec la conception et l'exécution d'études croisées Gauge RR au sein de JMP. Récemment, on m'a demandé d'effectuer une étude nichée car le processus observé est destructeur. Pour le contexte, nous essayons d'établir l'efficacité d'un système d'inspection automatisé chargé de mesurer la taille des taches de volume nanolitre appliquées à un morceau de plastique. Le volume de fluide est si faible que l'appareil doit être inspecté dans un délai défini, sinon il y a perte par évaporation. Maintenant, le problème clé où je semble avoir quelques difficultés, c'est que je veux générer des pièces à certains extrêmes du processus pour montrer que quelle que soit la taille du spot, le système fournit des résultats répétables et reproductibles. Par exemple, j'ai des données telles que les événements suivants se sont produits :
- 135 appareils générés.
- Le groupe d'appareils a été divisé en 3 groupes de 45. Chaque groupe de 45 sera mesuré par le système d'inspection automatisé avec 3 conditions d'éclairage différentes (faible, nominal, élevé).
- Chaque groupe de 45 est divisé en 5 groupes de 9 appareils où chaque appareil se trouvait à un point différent de la limite de spécification du processus, c'est-à-dire hors tolérance petite taille, petite taille, taille nominale, grande taille, hors tolérance grande taille.
Ainsi, lorsque je remplis la boîte de dialogue Jauge RR dans JMP, je le fais selon une méthode similaire à une étude croisée, c'est-à-dire Réponse = Taille du point, Groupement = Condition d'éclairage, ID d'échantillon = paramètre de limite de spécification. Si je fais cela et que j'exécute une analyse de modèle imbriqué, JMP signale un terrible rapport précision/tolérance, car il suppose apparemment que toutes les pièces auraient dû être collectées à la même limite de spécification.
Je me rends compte qu'une grande partie de ce que je viens de décrire peut encore être évaluée si j'emploie le modèle croisé... Mais cela ne semble pas nécessaire. J'imagine qu'un cas d'utilisation typique pour cette plate-forme serait d'avoir plusieurs opérateurs qui regardent une série de pièces de plusieurs lots qui couvrent la gamme de processus. Fondamentalement, pouvez-vous uniquement effectuer une étude de jauge imbriquée en supposant que toutes les pièces sont homogènes, quel que soit le lot ? Désolé s'il s'agit plus d'une question statistique générale que d'une question spécifique à JMP.
Lorsque vous effectuez une conception MSA imbriquée destructive, vous devez vous assurer que toutes les "pièces" considérées comme la même pièce (au niveau de l'ID pièce/échantillon) sont homogènes.Donc, si je comprends bien votre conception, il semble que vous ayez 9 pièces pour chaque ID de pièce/échantillon.Ces 9 parties doivent être homogènes.L'analyse les traite comme s'il s'agissait de la même pièce, même si cela n'est pas possible avec des tests destructifs.
Vous devez également vous assurer qu'il y a une variation constante pour les 3 conditions d'éclairage.Cela peut être évalué en consultant le tableau des écarts-types et en utilisant le test d'homogénéité de la variance.
De plus, puisque vous mesurez sur une gamme de tailles, vous pouvez également envisager de faire une étude de linéarité pour voir s'il existe des biais de mesure en fonction de la taille de la pièce.
J'espère que ça aide.
