Conférencier | Transcription |
| Astrid Ruck | Je m'appelle donc Astrid Ruck. Je travaille pour Autoliv |
| depuis 15 ans et Autoliv est l'un des principaux fabricants mondiaux de |
| les composants de sécurité automobile tels que les ceintures de sécurité, les coussins gonflables et les systèmes de sécurité active. Donc, aujourd'hui, nous aimerions parler de l'analyse du système de mesure pour les données de courbe. |
| Et Laura, Chris et moi avons également écrit un livre blanc et il a le même type de titre car nous pensons que c'est un sujet très urgent |
| parce que |
| il n'y a rien d'autre à notre connaissance pour MSA pour les données de courbe disponibles pour les machines d'essai dynamiques. |
| Nous commencerons donc d'abord par une brève introduction à la MSA et à l'analyse des données fonctionnelles, puis nous motiverons notre objectif d'une directive dite de printemps qui étudie |
| comportement d'attache ou comportement de confort attache les ceintures de sécurité, puis Laura |
| expliquer notre méthodologie du Gage R&R via JMP Pro. |
| Ainsi, l'analyse du système de mesure est généralement une étude astucieuse de type 2. |
| Donc, |
| MSA est un processus. Ici, dans cet organigramme, vous pouvez voir que cela commence par le type 1 et l'étude de linéarité et qu'ils sont effectués avec des pièces de référence. Des pièces de référence sont nécessaires, car nous avons besoin d'un moyen de référence pour calculer le biais du système de mesure. |
| Et si cela convient, si le biais est assez bon, alors nous vérifions si nous avons une influence de l'opérateur ou non. |
| Si et seulement si nous avons une influence d'opérateur, alors nous pouvons calculer la reproductibilité. Sinon, dans toutes les autres étapes, la répétabilité est la seule |
| variation qui peut être calculée. Ainsi, dans ce domaine, étude de type 2 et de type 3, des pièces de production sont utilisées. L'AIAG, |
| les directives de l'industrie automobile, étudient une sortie unidimensionnelle par test, mais elles ne décrivent pas comment traiter les courbes de données en sortie et nous vous donnerons un aperçu de la façon de |
| comment faire. Donc, si l'on a une bonne précision, l'incertitude sera faible. Et cela se voit sur ce graphique. Et tu vois le |
| influence de l'incertitude croissante sur la décision de savoir si les pièces bonnes ou mauvaises sont proches de la tolérance. Nous avons donc ici une limite de spécification inférieure, à droite nous avons une limite de spécification supérieure. |
| Et donc, meilleure sera ma précision, meilleure sera ma décision. Et là, nous avons une très grande zone grise et il sera très difficile de prendre une bonne décision. |
| Évidemment, les pièces au milieu de la tolérance seront toujours classées de la bonne manière. |
| Et contrairement au contrôle statistique des processus, les pièces à des limites de spécification sont très précieuses. |
| Donc, la meilleure chose que vous puissiez faire pour un MSA est de prendre des pièces à la limite de spécification inférieure, toutes à la limite de spécification supérieure, |
| plus/moins 10% du chiffre de référence, et dans ce cas le chiffre de référence est une tolérance. Si vous n'avez qu'une seule limite de spécification spécifique, comme une limite de spécification supérieure ou inférieure, |
| vous pouvez ensuite utiliser votre indice de capacité de processus, Ppk, pour calculer la variation de processus correspondante, 6s, et c'est votre nouveau chiffre de référence. |
| Et cette idée de sélection de vos pièces pour un MSA peut également être utilisée pour les courbes de sortie et leurs limites de spécifications au lieu des limites de spécifications. |
| Ainsi, les données se présentent souvent sous la forme d'une fonction, d'une courbe ou d'un profil faisant référence à des données fonctionnelles. Analyse des données fonctionnelles disponible dans JMP Pro sur la plate-forme de l'explorateur de données fonctionnelles. |
| Nous utiliserons des splines P pour modéliser notre extraction des courbes fausses versus distantes et plus tard nous utiliserons des modèles mixtes pour les analyser. |
| Ainsi, les ceintures de sécurité contribuent de manière significative à la prévention des décès et, par conséquent, la fonctionnalité et le confort des ceintures de sécurité doivent être assurés. |
| Et ici sur le côté droit, vous voyez une image des forces d'extraction de la ceinture de sécurité, données en bleu, et des forces de rétraction sur la distance, données en rouge. |
| Et ces deux forces sont des facteurs importants qui affectent à la fois la sécurité et le confort. |
| Et pour tester ces forces et une configuration de test de force d'extraction/rétraction est utilisée et cela simule le comportement de la ceinture de sécurité dans un véhicule. |
| Alors regardons cela de plus près. Donc ici, vous voyez un test mis en place et ici vous voyez la ceinture de sécurité. Et voici un petit chariot mobile qui roule sur un bras de chariot et maintenant vous voyez que la ceinture de sécurité est |
| rétracté. Et maintenant, l'extraction a commencé et ici, à droite, vous voyez la ceinture de sécurité, qui est fixée, en fonction de sa position dans la voiture. |
| Ouais. |
| Oups. |
| Donc, |
| Quand vous regardez ces petites courbes et que vous voyez qu'à l'intérieur de ma courbe de force d'extraction, |
| il y a quelques petites ondes et elles ont une structure semi-périodique. Et si vous correspondiez à cette structure semi-périodique avec |
| un polynôme, par exemple, alors vous allez vraiment surajuster la répétabilité. C'est la raison pour laquelle nous avons besoin |
| certains modèles flexibles. Et d'où viennent ces petites vagues ? Ce sera plus clair lorsque nous aurons jeté un coup d'œil à l'intérieur de ma ceinture de sécurité. Et il y a une broche et il y a un ressort. Et comment ça se comporte |
| peut être vu dans cette vidéo. Ici à l'intérieur se trouve mon fuseau et ici à droite se trouve mon ressort. Et le couvercle du ressort est ouvert pour que nous puissions jeter un œil à l'intérieur |
| le couvercle, comment se comporte le ressort. Et au début, quand toute la sangle est sur le spinner, alors mon ressort est totalement détendu. Et maintenant ma sangle est extraite et en même temps le ressort est enroulé. Alors maintenant, nous avons la rétraction et mon ressort redevient détendu. |
| Et ces petits mouvements se traduisent par cette structure ondulée et c'est la raison pour laquelle nous avons vraiment besoin de modèles flexibles basés sur FDE. |
| Ainsi, la création de la ligne directrice du ressort est notre objectif, qui nécessite un comportement de fixation spécifique. |
| Ainsi, le comportement de fixation est donné par mes courbes de force d'extraction. Et ici vous voyez sur cette image, différents groupes de cinq différents |
| types de ceintures de sécurité et les épaisseurs de ressort correspondantes. Si l'épaisseur de mon ressort est petite, alors vous pouvez voir que ma force d'extraction est également petite et si mon ressort |
| l'épaisseur est grande que ma force d'extraction sur la distance sera également grande. Et puis vous voyez, nous avons ici différentes couleurs et nous avons une couleur sombre. Et la couleur sombre résulte de mesures réelles de trois opérateurs avec chacun... |
| chaque opérateur a fait cinq répétitions par ceinture de sécurité et vous pouvez voir qu'ils ont vraiment fait un excellent travail. Et la couleur de la lumière, c'est notre modèle à partir des splines p données par FDE. Donc, comme une ligne directrice de printemps est notre objectif, nous aimerions savoir pour quel printemps nous aurons |
| le comportement de fixation correspondant de la ceinture de sécurité, mais avant de commencer le projet, veuillez toujours commencer par un MSA |
| Donc, |
| selon la procédure d'Autoliv, nous utilisons cinq ceintures de sécurité différentes, trois opérateurs expérimentés et cinq répliques comme vous l'avez vu dans le |
| graphique précédent. Et notre observation y est donnée par les valeurs réelles plus un bruit aléatoire, donc le bruit des opérateurs, la pièce, l'interaction de l'opérateur et de la pièce et le correspondant |
| répétabilité. Et puis mon Gage R&R est défini par six fois le |
| variation de processus de l'erreur de mesure, qui est donnée par ma reproductibilité et la répétabilité. |
| Et maintenant, nous aimerions savoir quelle est ma tolérance minimale, de sorte que mon Gage R&R soit acceptable, et acceptable signifie que le pourcentage Gage R&R est inférieur à 20 %. Si mon Gage R&R est |
| 0,2 fois ma tolérance minimale, nous obtiendrons également une limite pour mes courbes que vous avez vues, et cette erreur de plus/moins 3 s est liée |
| nous aidera beaucoup à trouver le bon ressort pour un comportement de fixation spécifique. Donc |
| notre méthodologie va |
| être montré par Laura Langcaster. Ainsi, nous commencerons à estimer une courbe de force d'extraction moyenne et nous utiliserons des modèles flexibles par FDE. |
| Ensuite, les forces d'extraction résiduelles seront calculées et après cela, des modèles à effets aléatoires seront estimés via les modèles de mélange de plateformes et enfin le Gage R&R sera calculé. Alors, Laura, voulez-vous commencer ? |
| Laura | Oui, permettez-moi de partager mon écran. Ouais. |
| Super. |
| Laura | D'accord. |
| Alors oui, merci, Astrid. Je voulais donc montrer comment nous utilisons JMP Pro 15 |
| pour effectuer cette analyse des systèmes de mesure avec des données de courbe. Je veux donc d'abord vous montrer les données dont nous disposons. Et cela ressemble beaucoup aux données MSA régulières, sauf qu'au lieu de simplement |
| des mesures régulières, nous avons en fait des courbes. Nous avons donc cette fonction de la force en termes de distance. Donc, la première chose que nous voulons faire est de |
| utilisez l'explorateur de données fonctionnelles pour créer les courbes d'extraction des forces de la pièce. Je vais donc ouvrir les données fonctionnelles |
| explorer, je vais aller dans le menu analyse, puis modélisation spécialisée, explorateur de données fonctionnelles. Donc, la force serait ma sortie, la distance est mon entrée, et je veux en installer une pour chaque pièce ou type de ceinture de sécurité. Et donc ça va être mon identifiant et je clique sur OK. |
| Et je reçois un tas d'informations récapitulatives, des graphiques récapitulatifs, et je vais agrandir celui-ci. Ce sont mes courbes et vous pouvez voir que j'ai des courbes très distinctes pour chaque partie, qui sont de couleurs différentes. |
| Et je peux aussi voir ce comportement semi-périodique dont parlait Astrid. Maintenant j'ai déjà |
| correspond à ces données, donc je sais qu'une spline p linéaire à 300 nœuds convient très bien. Je vais donc aller de l'avant et adapter ce modèle particulier. Je vais donc dans les modèles, les commandes de modèle, les commandes de modèle p spline et |
| supprimer tous ces nœuds. |
| Ajoutez 300 car je sais que c'est la structure de nœud qui fonctionne bien. Je vais seulement faire un ajustement linéaire. Je clique sur Go, et cela ne prend pas trop de temps pour ajuster cette spline p linéaire à 300 nœuds à ces données. |
| Et je voulais juste mentionner rapidement que je ne vais montrer qu'un peu des fonctionnalités de cette plate-forme FDE. C'est, il fait beaucoup plus de choses que ce que j'ai le temps de vous montrer, ou que nous avons utilisé pour cette analyse des systèmes de mesure. |
| Mais, je vous recommande fortement de le vérifier. Nous avons beaucoup ajouté pour JMP 15. |
| Et donc je vous recommande fortement de consulter également d'autres discussions à ce sujet. D'accord, c'est donc notre forme. Et encore une fois, nous obtenons un joli graphique de nos courbes et de l'ajustement. |
| Et je veux vérifier et m'assurer que c'est un bon ajustement. Je vais donc passer aux tracés de diagnostic et je vais regarder le tracé réel par prédit, je vois que ça a l'air vraiment bien. Belle linéaire et les résidus sont vraiment petits. Je suis donc très satisfait de cet ajustement. |
| Maintenant, lorsque nous avons fait cet ajustement, nous avons dû combiner l'opérateur et l'erreur de réplication. Et donc ces courbes ont cette variation moyenne, mais nous avons besoin |
| cette variation pour faire l'étude Gage R&R. Donc, ce que nous allons faire, c'est créer une force résiduelle et une fois que nous l'avons fait en soustrayant ces fonctions de force partielle de la fonction de force d'origine, |
| nous aurons un résidu qui contiendra l'opérateur et son erreur de réplication. Je vais donc revenir au tableau de données. |
| Et j'ai déjà créé des scripts pour rendre cela facile. J'ai donc créé un script pour ajouter ma formule de prédiction à la table de données. Et je vais vous le montrer très rapidement. Cela vient tout droit de l'explorateur de données fonctionnel. Ceci est ma formule pour les ajustements de spline p pour chaque partie. |
| Et puis j'ai aussi un script pour créer ma colonne résiduelle et ainsi |
| la formule pour cela est simplement la différence entre la force et ces fonctions d'extraction de force partielle. |
| Droite. Et maintenant que j'ai ce résidu |
| formule qui contient l'opérateur et l'erreur de réplication, je peux ajuster un modèle à effets aléatoires et estimer mon opérateur... opérateur par partie et mon erreur de réplication. |
| Et pour ce faire, je vais en fait utiliser la plate-forme de modèles mixtes parce que nous n'allons pas ajuster la variance des pièces, car nous avons déjà |
| pris en compte cela en créant le résidu et en soustrayant la fonction de force partielle. |
| J'ai donc déjà créé un script pour lancer la plateforme de modèles mixtes. Et vous pouvez voir que j'ai la force d'extraction résiduelle comme réponse. |
| Et j'ai opérateur et opérateur par partie comme effets aléatoires. Je vais lancer ça. |
| opérateur, opérateur par partie (qui est zéro) et le résidu. |
| Et pour calculer le Gage R&R, je trouve facile d'utiliser un tableau de données JMP comme une feuille de calcul. |
| C'est facile. Je peux simplement utiliser une formule de colonne. J'ai donc entré mes composants de variance dans le tableau. |
| Et je viens de créer une formule pour calculer le Gage R&R, qui est juste 6 fois la racine carrée de la variation totale sans la pièce. Et puis je vois que mon Gage R&R est de 0,4385 et je peux prendre cela et l'appliquer à mes directives de printemps |
| dans mes limites de spécification. Et je peux aussi revenir en arrière pour la tolérance minimale. |
| Et donc maintenant, je vais remettre cela à Astrid pour continuer à parler de la façon dont cela a été appliqué. |
| Astrid Ruck | Oui, merci, Laure. C'est, c'est super. Mais pour le public, bien sûr, ce ne sont pas les originaux des données. |
| Donc, |
| Oui. |
| Maintenant, comme Laura l'a expliqué, maintenant nous savons |
| le Gage R&R et nous connaissons également ma tolérance minimale, de sorte que mon système de mesure est capable. Vous voyez donc ici la fonction de force d'extraction de la pièce. |
| Et vous voyez également la limite d'erreur plus/moins 3s et vous voyez que les pièces sont très bien sélectionnées car les limites ne se chevauchent pas et donc |
| ils sont significativement différents. Et nous pouvons l'utiliser pour trouver le bon |
| printemps. Et ici vous voyez en noir, la tolérance minimale qui est... |
| nous utilisons la ligne verte pour le centrer autour d'elle. |
| Alors maintenant, nous avons notre Gage R&R mais d'un autre côté, nous pouvons utiliser FDE |
| pour charger une courbe dorée comme fonction cible. Donc, je vous ai déjà dit, oui, nous sommes intéressés par une ligne directrice sur les ressorts, mais quel type de ressort allons-nous utiliser ? Nous pouvons donc également utiliser FDE pour |
| charger cette fonction d'or puis l'épaisseur du ressort correspondant est calculée pour obtenir un comportement spécifique. |
| FDE est donc un excellent outil. Et nous l'avons également utilisé pour une étude de type 3 qui est indépendante des opérateurs et qui est utilisée pour la caméra. |
| Et il mesure la distance entre la couture et le bord de coupe des ceintures de sécurité gonflables et le processus de coupe et c'était aussi une grande réussite de l'utilisation de FDE. |
| Donc, pour terminer, je voudrais dire que la plupart de nos processus et tests ont des courbes en sortie. |
| Et jusqu'à présent, il était impossible de standardiser une procédure MSA en utilisant des données de courbe complètes et, par conséquent, nous avons dû nous limiter à |
| un maximum de la courbe de force d'extraction, toute la zone entre l'extraction et la rétraction et donc nous nous sommes réduits et avons perdu beaucoup de beaucoup de |
| quantité considérable d'informations. Je suis donc vraiment heureux que nous puissions créer des MSA pour les données de courbe. Et à notre connaissance, |
| il n'y a pas d'autres publications qui traitent de ce type de généralisation MSA pour les données de courbe avec d'autres logiciels commerciaux. Et à la fin, je voudrais vous montrer que le document correspondant est également disponible sur Internet. Alors merci pour l'attention. |
