Hola,
Estoy bastante familiarizado con el diseño y la ejecución de estudios de RR de calibre cruzado dentro de JMP. Recientemente, me pidieron que realizara un estudio anidado ya que el proceso bajo observación es destructivo. Para los antecedentes, estamos tratando de establecer la efectividad de un sistema de inspección automatizado encargado de medir el tamaño de los puntos de volumen de nanolitros aplicados a una pieza de plástico. El volumen de fluido es tan bajo que el dispositivo debe inspeccionarse dentro de un período de tiempo establecido o, de lo contrario, habrá una pérdida por evaporación. Ahora, el problema clave en el que parece que estoy teniendo algunas dificultades, es que quiero generar partes en algunos procesos extremos para mostrar que, independientemente del tamaño del terreno, el sistema proporciona resultados repetibles y reproducibles. Por ejemplo, tengo datos tales que ocurrió lo siguiente:
- Se generaron 135 dispositivos.
- El grupo de dispositivos se dividió en 3 grupos de 45. Cada grupo de 45 se medirá mediante el sistema de inspección automatizado con 3 condiciones de iluminación diferentes (baja, nominal, alta).
- Cada grupo de 45 se divide en 5 grupos de 9 dispositivos donde cada dispositivo se encontraba en un punto diferente en el límite de especificación del proceso, es decir, Fuera de tolerancia tamaño pequeño, tamaño pequeño, tamaño nominal, tamaño grande, fuera de tolerancia tamaño grande.
Por lo tanto, cuando relleno el diálogo de Gauge RR en JMP, lo hago en un método similar al de un estudio cruzado, es decir, Respuesta = Tamaño de punto, Agrupación = Condición de iluminación, ID de muestra = configuración del límite de especificación. Si hago esto y ejecuto un análisis de modelo anidado, JMP informa una terrible relación de precisión a tolerancia porque aparentemente asume que todas las partes deberían haberse recolectado en el mismo límite de especificación.
Me doy cuenta de que mucho de lo que acabo de describir aún puede evaluarse si empleo el modelo cruzado ... Pero esto no parece que deba ser necesario. Me imagino que un caso de uso típico para esta plataforma sería que varios operadores observen una serie de partes de varios lotes que cubren el rango del proceso. Fundamentalmente, ¿solo puede realizar un estudio de Calibre anidado asumiendo que todas las partes son homogéneas sin importar el lote? Lo siento si esto es más una pregunta estadística amplia que una pregunta específica de JMP.
Al realizar un diseño de MSA anidado destructivo, debe asegurarse de que todas las "partes" que se consideran como la misma parte (en el nivel de ID de muestra / parte) sean homogéneas. Entonces, si entiendo su diseño correctamente, parece que tiene 9 partes para cada ID de pieza / muestra. Esas 9 partes deben ser homogéneas. El análisis los trata como si fueran la misma parte, aunque eso no es posible con pruebas destructivas.
También debe asegurarse de que haya una variación constante para las 3 condiciones de iluminación. Esto se puede evaluar observando el gráfico de desviación estándar y utilizando la prueba de homogeneidad de varianza.
Además, dado que está midiendo un rango de tamaños, también podría considerar hacer un estudio de linealidad para ver si hay sesgos de medición en función del tamaño de la pieza.
Espero que esto ayude.
