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산업 문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서는 파일을 사용합니다. 마이크로미터.jmp JMP에서 측정 시스템 분석 결과를 시각화하는 방법을 보여줍니다.
우리는 게이지 R&R MSA 방법을 사용합니다. 측정 시스템 분석 플랫폼에서 변동성 차트를 생성하기 위해 EMP 방법을 사용하여 평균 및 범위 차트와 병렬도 플롯을 생성합니다.
이 MSA에서 관심 있는 측정 시스템은 핸드 마이크로미터이고 품질 특성은 금속 베어링의 직경입니다. 이 연구에는 10개의 부품을 측정하는 3명의 검사자가 포함되며 각 검사자는 각 부품을 두 번 측정합니다.
먼저 변동성 차트를 만듭니다.
우리는 사용 측정 시스템 분석 플랫폼 분석하다 아래 메뉴 품질 및 프로세스 , 그리고 변경 MSA 방법 에게 게이지 R&R .
지름 이다 예, 응답 , 조사관 이다 X, 그룹화 변수, 그리고 부분 이다 부분 , 샘플 ID .
에 대한 변동성 차트 지름 각 검사자가 측정한 각 부품에 대한 반복 측정값을 보여줍니다.
반복 측정을 연결하는 선은 반복성 변화를 보여줍니다. 우리 측정의 규모에 비해 선이 상대적으로 깁니다. 이것은 많은 반복성 변동이 있음을 알려줍니다.
하단 차트인 표준편차 차트는 측정 시스템 조합별 부품별 표준편차를 보여줍니다.
재현성 변화를 시각화하기 위해 다음을 선택합니다. 그룹 수단 표시 상단 빨간색 삼각형에서. 서로 다른 검사자를 위한 수단은 서로 비슷합니다. 평균적으로 검사관은 동일한 측정값을 얻고 있습니다.
상호 작용이 있는지 확인하기 위해 세포 수단 연결 상단 빨간색 삼각형에서.
부품의 패턴은 검사자마다 다르며, 이는 검사자가 동일한 부품을 다르게 측정한다는 것을 나타냅니다.
MSA 결과를 시각화하기 위한 다른 많은 옵션이 상단 빨간색 삼각형 아래에 제공됩니다.
평균 및 범위 차트를 생성하기 위해 다시 측정 시스템 분석 플랫폼 분석하다 아래 메뉴 품질 및 프로세스 . 이번에 선택하는 EMP ~을 위한 MSA 방법 . EMP는 평가 측정 프로세스의 약자입니다.
우리는 선택 지름 ~처럼 예, 응답 , 부분 ~처럼 부품, 샘플 ID 그리고 조사관 ~처럼 X, 그룹화 .
평균 차트는 3명의 측정 시스템이 부품에 대해 반복 측정한 평균을 보여줍니다. 평균 차트의 관리 한계는 반복 측정의 표준 편차 추정치를 기반으로 합니다.
측정 시스템이 가능한 경우 대부분의 점은 관리 한계를 벗어납니다. 이것은 측정 시스템이 부품 간의 차이를 감지할 수 있음을 알려줍니다.
이 예에서 대부분의 점은 관리 한계 내에 있습니다. 이것은 측정 시스템이 불가능하다는 것을 알려줍니다. 다른 부품의 평균 측정값에 비해 반복성 변동이 너무 많습니다.
다음으로 선택합니다. 평행도 도표 상단 빨간색 삼각형에서. 세 명의 검사자의 선이 평행하지 않아 검사자와 부품 사이에 상호 작용이 있음을 나타냅니다. 검사관은 동일한 부품에 대해 동일한 평균 측정값을 얻지 못합니다.
이 그래프에서 측정 시스템이 불가능하다는 것을 알 수 있습니다. 반복성 변동이 많고 검사자와 부품 간의 상호 작용도 있습니다.
