Lautsprecher | Transkript |
| Astrid Ruck | Mein Name ist also Astrid Ruck. Ich arbeite für Autoliv |
| seit 15 Jahren und Autoliv ist ein weltweit führender Hersteller für |
| Automobilsicherheitskomponenten wie Sicherheitsgurte, Airbags und aktive Sicherheitssysteme. Deshalb möchten wir heute über die Messsystemanalyse für Kurvendaten sprechen. |
| Und Laura, Chris und ich haben auch ein Whitepaper geschrieben und es hat den gleichen Titel, weil wir denken, dass es ein sehr dringendes Thema ist |
| Weil |
| Nach unserem Kenntnisstand sind keine weiteren MSA-Kurvendaten für dynamische Prüfmaschinen verfügbar. |
| Zunächst beginnen wir mit einer kurzen Einführung in MSA und funktionale Datenanalyse und begründen dann unser Ziel einer sogenannten Frühjahrsrichtlinie, die Untersuchungen durchführt |
| Anlegeverhalten oder Komfortverhalten beim Anschnallen und dann wird es Laura tun |
| Erläutern Sie unsere Methodik des Gage R&R über JMP Pro. |
| Normalerweise handelt es sich bei der Messsystemanalyse um eine kluge Typ-2-Studie. |
| So, |
| MSA ist ein Prozess. Hier in diesem Flussdiagramm können Sie sehen, dass mit Typ 1 und der Linearitätsstudie begonnen wird und diese mit Referenzteilen durchgeführt werden. Wir benötigen Referenzteile, da wir eine Referenzmethode zur Berechnung der Vorspannung des Messsystems benötigen. |
| Und wenn es passt, wenn die Voreingenommenheit gut genug ist, dann prüfen wir, ob wir einen Bedienereinfluss haben oder nicht. |
| Nur wenn wir einen Bedienereinfluss haben, können wir die Reproduzierbarkeit berechnen. Ansonsten ist in allen anderen Schritten die Wiederholbarkeit das einzige |
| Variation, die berechnet werden kann. In diesem Bereich, der Studie vom Typ 2 und Typ 3, werden also Produktionsteile verwendet. Die AIAG, |
| In den Richtlinien der Automobilindustrie wird eine eindimensionale Ausgabe pro Test untersucht. Sie beschreiben jedoch nicht, wie mit Datenkurven als Ausgabe umgegangen wird, und wir geben Ihnen einen Einblick, wie das geht |
| wie es geht. Wenn man also eine gute Genauigkeit hat, ist die Unsicherheit gering. Und das ist in dieser Grafik zu sehen. Und Sie sehen das |
| Einfluss der zunehmenden Unsicherheit auf die Entscheidung, ob Gut- oder Schlechtteile in der Nähe der Toleranz liegen. Hier haben wir also eine untere Spezifikationsgrenze, rechts eine obere Spezifikationsgrenze. |
| Und je besser meine Genauigkeit ist, desto besser wird meine Entscheidung sein. Und hier haben wir eine sehr große Grauzone und es wird sehr schwierig sein, die richtige Entscheidung zu treffen. |
| Offensichtlich werden Teile, die in der Mitte der Toleranz liegen, immer richtig klassifiziert. |
| Und im Gegensatz zur statistischen Prozesskontrolle sind Teile an Spezifikationsgrenzen sehr wertvoll. |
| Das Beste, was Sie für ein MSA tun können, ist also, Teile mit der unteren Spezifikationsgrenze und der gesamten oberen Spezifikationsgrenze zu nehmen. |
| plus/minus 10 % des Referenzwerts, wobei es sich in diesem Fall um eine Toleranz handelt. Wenn Sie nur eine bestimmte Spezifikationsgrenze haben, z. B. eine obere oder untere Spezifikationsgrenze, |
| Dann können Sie Ihren Prozessfähigkeitsindex Ppk verwenden, um die entsprechende Prozessvariation 6s zu berechnen, und das ist Ihre neue Referenzzahl. |
| Und diese Idee, wie Sie Ihre Teile für eine MSA auswählen, kann auch für Ausgabekurven und deren Spezifikationsgrenzen anstelle von Spezifikationsgrenzen verwendet werden. |
| Daher liegen Daten häufig als Funktion, Kurve oder Profil vor, die als Funktionsdaten bezeichnet werden. Funktionale Datenanalyse verfügbar in JMP Pro in der Functional Data Explorer-Plattform. |
| Wir werden P-Splines verwenden, um unsere Extraktion falscher und entfernter Kurven zu modellieren, und später werden wir gemischte Modelle verwenden, um sie zu analysieren. |
| Da Sicherheitsgurte einen wesentlichen Beitrag zur Unfallverhütung leisten, müssen Funktionalität und Komfort der Sicherheitsgurte gewährleistet sein. |
| Und hier auf der rechten Seite sehen Sie ein Bild der Auszugskräfte des Sicherheitsgurts, dargestellt in Blau, und der Rückzugskräfte über die Distanz, dargestellt in Rot. |
| Und beide Kräfte sind wichtige Faktoren, die sowohl die Sicherheit als auch den Komfort beeinflussen. |
| Und um diese Kräfte zu testen, wird ein Testaufbau für die Auszugs-/Rückzugskraft verwendet, der das Verhalten des Sicherheitsgurts in einem Fahrzeug simuliert. |
| Schauen wir uns das also genauer an. Hier sehen Sie also einen Testaufbau und hier sehen Sie den Sicherheitsgurt. Und hier ist ein kleiner beweglicher Wagen, der auf einem Wagenarm fährt, und jetzt sehen Sie, dass der Sicherheitsgurt angelegt ist |
| zurückgezogen. Und nun hat die Extraktion begonnen und hier auf der rechten Seite sehen Sie den Sicherheitsgurt, der entsprechend seiner Fahrzeugposition fixiert ist. |
| Ja. |
| Hoppla. |
| So, |
| Wenn Sie sich diese kleinen Kurven ansehen und das innerhalb meiner Extraktionskraftkurve sehen, |
| Es gibt einige kleine Wellen und sie haben eine halbperiodische Struktur. Und wenn Sie diese halbperiodische Struktur anpassen würden |
| B. ein Polynom, dann überpassen Sie die Wiederholbarkeit wirklich. Das ist der Grund, warum wir es brauchen |
| einige flexible Modelle. Und woher kommen diese kleinen Wellen? Das wird deutlicher, wenn wir einen Blick in meinen Sicherheitsgurt werfen. Und es gibt eine Spindel und es gibt eine Feder. Und wie verhält sich das? |
| ist in diesem Video zu sehen. Hier drinnen ist meine Spindel und hier auf der rechten Seite ist meine Feder. Und der Deckel der Quelle ist geöffnet, so dass wir einen Blick hinein werfen können |
| die Abdeckung, wie sich die Feder verhält. Und am Anfang, wenn das komplette Gurtband auf dem Spinner ist, dann ist meine Feder völlig entspannt. Und jetzt wird mein Gurtband herausgezogen und gleichzeitig die Feder aufgezogen. Jetzt haben wir also den Rückzug und meine Feder entspannt sich wieder. |
| Und diese kleinen Bewegungen führen zu dieser wellenförmigen Struktur und das ist der Grund, warum wir wirklich flexible Modelle auf FDE-Basis brauchen. |
| Unser Ziel ist es daher, Federrichtlinien zu erstellen, die ein bestimmtes Befestigungsverhalten fordern. |
| Das Befestigungsverhalten ist also durch meine Auszugskraftkurven gegeben. Und hier sehen Sie auf diesem Bild verschiedene Fünfergruppen |
| Gurttypen und die entsprechenden Federstärken. Wenn meine Federstärke klein ist, dann sieht man, dass auch meine Auszugskraft klein ist und wenn meine Feder klein ist |
| Dicke ist größer als meine Extraktionskraft über die Entfernung wird auch groß sein. Und dann sehen Sie, wir haben hier verschiedene Farben und wir haben eine dunkle Farbe. Und die dunkle Farbe resultiert aus realen Messungen von jeweils drei Bedienern ... |
| Jeder Bediener hat fünf Wiederholungen pro Sicherheitsgurt durchgeführt und man sieht, dass er wirklich großartige Arbeit geleistet hat. Und die Lichtfarbe, das ist unser Modell aus den von FDE bereitgestellten p-Splines. Da es sich bei uns um einen Frühjahrsrichtwert handelt, würden wir gerne wissen, für welchen Frühling wir ihn bekommen |
| das entsprechende Befestigungsverhalten des Sicherheitsgurtes, aber bevor Sie mit dem Projekt beginnen, beginnen Sie bitte immer mit einem MSA |
| So, |
| Gemäß dem Verfahren von Autoliv verwenden wir fünf verschiedene Sicherheitsgurte, drei erfahrene Bediener und fünf Nachbildungen, wie Sie im gesehen haben |
| vorherige Grafik. Und unsere Beobachtung y ergibt sich aus den tatsächlichen Werten plus etwas zufälligem Rauschen, also Rauschen der Operatoren, des Teils, der Interaktion zwischen Operator und Teil und dem Entsprechenden |
| Wiederholbarkeit. Und dann ist mein Gage R&R durch das Sechsfache definiert |
| Prozessschwankung des Messfehlers, der durch meine Reproduzierbarkeit und die Wiederholbarkeit gegeben ist. |
| Und jetzt möchten wir wissen, was meine Mindesttoleranz ist, sodass mein Gage R&R akzeptabel ist, und „akzeptabel“ bedeutet, dass der Prozentsatz des Gage R&R kleiner als 20 % ist. Wenn mein Gage R&R ist |
| 0,2-fache meiner Mindesttoleranz, dann erhalten wir auch eine Grenze für meine Kurven, die Sie gesehen haben, und diese Fehlergrenze von plus/minus 3 Sekunden |
| wird uns sehr helfen, die richtige Feder für ein bestimmtes Befestigungsverhalten zu finden. So |
| Unsere Methodik wird es tun |
| wird von Laura Langcaster gezeigt. Wir beginnen also mit der Schätzung einer mittleren Extraktionskraftkurve und verwenden flexible Modelle von FDE. |
| Dann werden die verbleibenden Extraktionskräfte berechnet und anschließend werden Zufallseffektmodelle über die Plattform-Mix-Modelle geschätzt und schließlich wird der Gage R&R berechnet. Also, Laura, fängst du an? |
| Laura | Ja, lass mich meinen Bildschirm teilen. Ja. |
| Großartig. |
| Laura | Okay. |
| Also ja, danke, Astrid. Deshalb wollte ich demonstrieren, wie wir JMP Pro 15 verwenden |
| um diese Messsystemanalyse mit Kurvendaten durchzuführen. Daher möchte ich Ihnen zunächst die Daten zeigen, die uns vorliegen. Und es ähnelt stark den regulären MSA-Daten, nur dass es sich nicht nur um sie handelt |
| Bei regelmäßigen Messungen haben wir tatsächlich Kurven. Wir haben also diese Funktion der Kraft in Bezug auf die Entfernung. Das erste, was wir tun wollen, ist also |
| Verwenden Sie den Funktionsdaten-Explorer, um die Teilkraftextraktionskurven zu erstellen. Also werde ich funktionale Daten öffnen |
| Explorer, ich gehe zum Analysemenü, dann zum spezialisierten Modellierungs- und Funktionsdaten-Explorer. Kraft wäre also meine Ausgabe, Entfernung ist meine Eingabe, und ich möchte für jedes Teil oder jeden Sicherheitsgurttyp einen anpassen. Das wird also meine ID sein und ich klicke auf „OK“. |
| Und ich bekomme eine Menge zusammenfassender Informationen, zusammenfassende Diagramme, und ich werde dieses hier vergrößern. Das sind meine Kurven und Sie können sehen, dass ich für jeden Teil sehr unterschiedliche Kurven habe, die unterschiedliche Farben haben. |
| Und ich kann auch das halbperiodische Verhalten erkennen, von dem Astrid sprach. Jetzt habe ich es bereits getan |
| Passen Sie diese Daten an, daher weiß ich, dass ein linearer p-Spline mit 300 Knoten wirklich gut passt. Also werde ich einfach weitermachen und dieses spezielle Modell anpassen. Also gehe ich zu Modellen, Modellsteuerungen, P-Spline-Modellsteuerungen und |
| Entfernen Sie alle diese Knoten. |
| Fügen Sie 300 hinzu, weil ich weiß, dass das die Knotenstruktur ist, die gut funktioniert. Ich werde nur lineare Anpassungen vornehmen. Ich klicke auf „Los“, und es dauert nicht lange, diesen linearen p-Spline mit 300 Knoten an diese Daten anzupassen. |
| Und ich wollte nur kurz erwähnen, dass ich nur einen kleinen Teil der Funktionalität dieser FDE-Plattform zeigen werde. Es macht eine Menge Dinge, viel mehr, als ich Ihnen zeigen konnte oder die wir für diese Messsystemanalyse verwendet haben. |
| Aber ich empfehle Ihnen dringend, es sich anzusehen. Wir haben für JMP 15 viel hinzugefügt. |
| Deshalb empfehle ich Ihnen dringend, sich auch andere Vorträge darüber anzusehen. Okay, das ist also unsere Passform. Und wieder einmal erhalten wir eine schöne Grafik unserer Kurven und der Passform. |
| Und ich möchte prüfen und sicherstellen, dass dies gut passt. Also gehe ich zu den Diagnosediagrammen und schaue mir das tatsächliche Diagramm gegenüber dem vorhergesagten Diagramm an. Ich sehe, dass es wirklich großartig aussieht. Schön linear und die Residuen sind wirklich klein. Daher bin ich sehr zufrieden mit dieser Passform. |
| Als wir diese Anpassung vorgenommen haben, mussten wir den Operator und den Replikationsfehler kombinieren. Diese Kurven weisen also einen Mittelwert dieser Variation auf, aber wir brauchen ihn |
| diese Variante, um tatsächlich die Gage R&R-Studie durchzuführen. Was wir also tun werden, ist tatsächlich ein Kraftresidual zu erzeugen und wenn wir das tun, indem wir diese Teilkraftfunktionen von der ursprünglichen Kraftfunktion subtrahieren, |
| Wir werden einen Rest haben, der den Operator und seinen Replikationsfehler enthält. Also gehe ich zurück zur Datentabelle. |
| Und ich habe bereits Skripte erstellt, um dies zu vereinfachen. Deshalb habe ich ein Skript erstellt, um meine Vorhersageformel zur Datentabelle hinzuzufügen. Und ich zeige es dir ganz schnell. Dies kommt direkt aus dem Funktionsdaten-Explorer. Dies ist meine Formel für die p-Spline-Anpassungen für jedes Teil. |
| Und dann habe ich auch ein Skript zum Erstellen meiner Restspalte und so weiter |
| Die Formel dafür ist einfach die Differenz zwischen der Kraft und diesen Teilkraftextraktionsfunktionen. |
| Rechts. Und jetzt, da ich diesen Rest habe |
| Mit einer Formel, die den Operator und den Replikationsfehler enthält, kann ich ein Zufallseffektmodell anpassen und meinen Operator ... Operator für Teil und meinen Replikationsfehler schätzen. |
| Und um das zu erreichen, werde ich tatsächlich die gemischte Modellplattform verwenden, weil wir die Teilvarianz nicht anpassen werden, weil wir das bereits getan haben |
| habe das herausgerechnet, indem ich das Residuum erstellt und die Teilkraftfunktion davon abgezogen habe. |
| Deshalb habe ich bereits ein Skript zum Starten der Mixed-Model-Plattform erstellt. Und Sie können sehen, dass ich als Reaktion noch über eine Restextraktionskraft verfüge. |
| Und ich habe „Operator“ und „Operator by Part“ als Zufallseffekte. Ich werde das ausführen. |
| Operator, Operator nach Teil (der Null ist) und das Residuum. |
| Und um den Gage R&R zu berechnen, kann ich einfach eine JMP-Datentabelle wie eine Tabellenkalkulation verwenden. |
| Macht es einfach. Ich kann einfach eine Spaltenformel verwenden. Deshalb habe ich meine Varianzkomponenten in die Tabelle eingetragen. |
| Und ich erstelle einfach eine Formel zur Berechnung des Gage R&R, der nur das Sechsfache der Quadratwurzel der Gesamtvariation ohne das Teil ist. Und dann sehe ich, dass mein Gage R&R .4385 ist und ich kann das nehmen und es auf meine Federrichtlinien anwenden |
| in meinen Spezifikationsgrenzen. Und ich kann auch nach der Mindesttoleranz zurückrechnen. |
| Und jetzt übergebe ich dies wieder an Astrid, um weiter darüber zu sprechen, wie es umgesetzt wurde. |
| Astrid Ruck | Ja, danke, Laura. Es ist großartig. Aber für das Publikum handelt es sich natürlich nicht um die Originaldaten. |
| So, |
| Ja. |
| Nun, wie Laura erklärt hat, wissen wir es jetzt |
| das Gage R&R und wir kennen auch meine Mindesttoleranz, sodass mein Messsystem dafür geeignet ist. Hier sehen Sie also die Funktion der Teileextraktionskraft. |
| Und Sie sehen auch die Plus/Minus-3s-Fehlergrenze und sehen, dass die Teile sehr gut ausgewählt sind, da die Grenzen nicht überlappen und daher nicht überlappen |
| sie sind erheblich unterschiedlich. Und wir können es nutzen, um das Richtige zu finden |
| Frühling. Und hier sehen Sie in Schwarz die Mindesttoleranz, die... |
| Wir verwenden die grüne Linie, um es darum herum zu zentrieren. |
| Jetzt haben wir also unser Gage R&R, können aber andererseits FDE verwenden |
| um eine goldene Kurve als Zielfunktion zu laden. Ich habe Ihnen also bereits gesagt: Ja, wir sind an einer Federrichtlinie interessiert, aber welche Art von Feder sollen wir verwenden? Wir können also auch FDE verwenden |
| Laden Sie diese goldene Funktion und dann wird die entsprechende Federdicke berechnet, um ein bestimmtes Verhalten zu erhalten. |
| FDE ist also ein großartiges Werkzeug. Und wir haben es auch für eine Typ-3-Studie verwendet, die unabhängig von Bedienern ist und für die Kamera verwendet wird. |
| Und es misst den Abstand zwischen Naht und Schnittkante aufblasbarer Sicherheitsgurte und den Schneidvorgang, und das war auch eine große Erfolgsgeschichte des Einsatzes von FDE. |
| Abschließend möchte ich sagen, dass die meisten unserer Prozesse und Tests Kurven als Ausgabe haben. |
| Und bisher war es unmöglich, ein MSA-Verfahren unter Verwendung vollständiger Kurvendaten zu standardisieren, und deshalb mussten wir uns darauf beschränken |
| Ein Maximum aus der Auszugskraftkurve, der gesamte Bereich zwischen Auszug und Einzug, und deshalb haben wir uns reduziert und viel, viel verloren |
| beträchtliche Menge an Informationen. Deshalb bin ich wirklich froh, dass wir MSA für Kurvendaten erstellen können. Und soweit uns bekannt ist, |
| Es gibt keine anderen Veröffentlichungen, die diese Art der MSA-Verallgemeinerung für Kurvendaten mit anderer kommerzieller Software diskutieren. Und zum Schluss möchte ich Ihnen zeigen, dass das entsprechende Papier auch im Internet verfügbar ist. Vielen Dank also für die Aufmerksamkeit. |
