異なるツールのパーツ間の変動がパーツに固有のものであり、ツールが原因ではないことをどのように示すか?全て、
私は次の問題を抱えています。
それぞれのツールにそれぞれインストールされているパーツの母集団があります。 ツールにインストールする前にパーツで測定されたパラメーター (:InspectionValue) と、ツールにインストールされたときにそのパーツで測定された同じパラメーター (:CurrentValue) があります。
タスクは次のとおりです。パーツ間の違いは、特定のツールにインストールされた結果ではなく、パーツ自体に固有のものであることを示す必要があります。 提供されたデータに基づいてそれを示す統計的に正しい方法は何ですか?
これまでのところ、私の考えは2つの値を比較することです:
:InspectionValue - :CurrentValue - これは検査とツール結果の違いです
:CurrentValue - Mean(:CurrentValue) - これは、現在の値がツールごとに異なる方法です。
しかし、それらはほぼ同じスケールにあります。 ツールが部品の値に影響を与えず、違いが部品に固有であることは視覚的にわかりますが、それを統計的に示す方法はわかりません。 何かアイデアはありますか？
分析Re: 異なるツールのパーツ間の変動はパーツ固有のものであり、ツールが原因ではないことを示すにはどうすればよいですか?測定したパーツの状態の出力は、パーツが実行されたツールによるものであり、パーツ間のばらつきによるものではないことを示したいようです。パーツが使用されているツールにネストされている OLS モデルの実行を検討する必要があると思います。
私なら次のように設定します: 「部品番号」という名前の列 (1 から n まで使用される各部品)、「測定時間」という名前の列 (前と現在)、「使用されるダイ」という名前の列 (ダイ 1、ダイ 2 など) ) と「測定値」という名前の 1 つの列 (測定値を含む)。前後の測定のため、パーツごとに 2 つの行があります。次に、y=「測定値」、X's=「部品番号」を「使用ダイ」とランダム、「使用ダイ」、「測定時間」、および測定時間と使用ダイの相互作用でネストしたモデルを作成します。ダイを含む用語が重要でない場合は、ツールが違いを生んでいない.
お役に立てれば！
Re: 異なるツールのパーツ間の変動はパーツ固有のものであり、ツールが原因ではないことを示すにはどうすればよいですか?JMP ヘルプ エントリにアクセスすることをお勧めします。測定システム分析いくつかの背景知識のために。
Re: 異なるツールのパーツ間の変動はパーツ固有のものであり、ツールが原因ではないことを示すにはどうすればよいですか?状況の限られた説明で私の考え。 お問い合わせ内容を完全に誤解していた場合は、お詫び申し上げます。
ツールでのアセンブリ前とアセンブリ後のパーツにメジャーがあります。 測定器の精度はわかりますか？ パーツの同じ場所で測定していますか? これらのコンポーネントを調査して分離していない場合、調査内のすべての変動のコンポーネントは、部品間、ツール間、部品内および測定 (および各レイヤーの関連変数) の組み合わせです。 ツール内に複数のメジャーがある可能性がありますが、それらはアセンブリ プロセス変数と混同されています。
データを確認する方法には、次のようなものがあります。
1. 多変量法>多変量
2. サブグループ サイズが 2 の管理図 (測定前と測定後)。 これにより、部品間、部品内、およびサブグループ内の測定変動性が配置され、平均がプロットされます (ツールによる)。
3. グラフ ビルダー...必要なものを表示するための多くのオプション (ユーザーによって異なります)。
4. 定量分析のためのモデルの適合
