Récemment, il y a eu beaucoup de JMPer Quel type de préparation devons-nous effectuer avant de mettre en œuvre la conception expérimentale ? Ce sujet couvre un large éventail de sujets, mais la plupart de nos questions et réponses pointent souvent vers l'analyse du système de mesure. (Analyse du système de mesure, MSA) . Après réflexion, j'ai découvert que ce que tout le monde veut souligner n'est pas tant l'analyse du système de mesure, mais la question de garantir la qualité des données. Les données sont généralement le résultat de la mesure. Par conséquent, la validité des données expérimentales doit naturellement être vérifiée par le système de mesure. Mais il n’existe en réalité aucune relation causale nécessaire entre les deux. En d'autres termes, l'analyse du système de mesure est un travail de base et de routine. Indépendamment du fait que la conception expérimentale soit réalisée, lorsque vous souhaitez utiliser des données pour prendre des décisions quantitatives, l'efficacité du système de mesure ne devrait-elle pas être garantie par l'évaluation, vérification et confirmation ? ?
En conséquence, une autre question plus fondamentale se pose, à savoir : comment réussir JMP un logiciel pour effectuer l’analyse du système de mesure ? Dans cet article, nous vous fournirons quelques lignes directrices pour démarrer.
Premièrement, cela amène certains utilisateurs à utiliser JMP conduire MSA Une des raisons de cette légère confusion pourrait être que JMP pour MSA La prise en charge multiplateforme offre parfois trop de choix, ce qui rend le choix difficile. Nous sommes ici pour clarifier.
Dans le JMP actuel , fournit principalement deux supports MSA plateforme fonctionnelle ( image -1) , il s'agit respectivement :
- Analyse> qualité et processus > Analyse du système de mesure
- Analyse> qualité et processus > variabilité / Dessin de l'outil de comptage
Figure 1 JMP pour MSA Prise en charge multiplateforme
Pour la plateforme « Analyse des Systèmes de Mesure », elle s'appuie d'abord sur l'EMP (Evaluating the Measurement Process) Méthodes d'analyse du système de mesure. Ce concept a été proposé il n'y a pas si longtemps et a été proposé par les États-Unis CPS expert Donald J. Rouleur Dr Yu 1984 dans ses écrits Évaluation du processus de mesure a été proposé pour la première fois en , et JMP Les méthodes citées sont dérivées de leur 2006 Publié dans PEM Ⅲ Utiliser des données imparfaites (2006) dans un livre ( image -2) Contenu et étapes décrits.
Comme cette méthode n'a pas encore été popularisée en Chine et que peu de gens la connaissent, c'est pourquoi dans le JMP avec lequel nous sommes entrés en contact Parmi les groupes d’utilisateurs, le taux d’utilisation est faible, cet article ne perdra donc pas de temps à en parler. En outre, la plate-forme propose également des " Jauge R&R " l'entrée aux méthodes analytiques, mais ce n'est pas la même chose que la " variabilité " / L'effet de l'entrée sur la plate-forme « Counting Tool Drawing » est le même, vous pouvez donc vous référer directement à ce qui suit.
Figure 2 EMP Ⅲ Utiliser des données imparfaites (2006)
À l'heure actuelle, les idées dominantes en matière d'analyse des systèmes de mesure en Chine sont principalement basées sur l'Automotive Industry Action Group (AIAG). Le « Manuel de référence pour l'analyse des systèmes de mesure » est continuellement mis à jour.
Selon cette ligne directrice, généralement jusqu'à 6 Il existe deux dimensions conventionnelles pour évaluer le système de mesure, qui sont la stabilité (la stabilité) , biais (biais) , linéaire (linéarité) , résolution (discrimination) , répétabilité (répétabilité) et reproductibilité (reproductibilité) .
Parmi eux, comme le montre la figure 3 Comme indiqué, le biais est la mesure de la précision du système (précision) La mesure la plus directe reflète la différence entre la valeur moyenne des résultats de mesure et la valeur réelle ; la répétabilité et la reproductibilité sont la précision du système de mesure. (précision) Les mesures reflètent la fluctuation des résultats de mesure et constituent les indicateurs les plus critiques pour évaluer la qualité du système de mesure. Ainsi, pour la « variabilité / Pour la plateforme « Counting Tool Drawing », la plupart de ses éléments fonctionnels sont liés à cela.
image 3 Diagramme de biais et de précision
Pour la majorité des utilisateurs chinois, parmi les 6 ci-dessus Parmi ces caractéristiques, les plus connues sont la « répétabilité » et la « reproductibilité », appelées Jauge R&R , presque tous les matériels pédagogiques, formations et projets liés à la gestion Six Sigma sont tenus d'y faire référence, de sorte qu'au fil du temps, de nombreuses personnes l'oublient. Jauge R&R presque équivalent à MSA , et c’est également l’objet de notre article.
Ici, « erreur de répétabilité » fait principalement référence au même opérateur, utilisant le même ensemble d'équipements de mesure, effectuant plusieurs mesures des mêmes caractéristiques du même composant dans un court intervalle de temps, et à la cohérence des résultats obtenus, c'est-à-dire en mettant l'accent sur la cohérence de tous les résultats de mesure. Conditions de fluctuation qui sont toutes dans les mêmes conditions que possible, également appelées variation d'équipement (EV) ; En revanche, "l'erreur de reproductibilité" met l'accent sur la cohérence des résultats obtenus à partir de mesures multiples des mêmes caractéristiques du même composant de mesure dans diverses conditions de mesure changeantes possibles. Dans les cas traditionnels, les erreurs de reproductibilité sont principalement causées par différents opérateurs, également appelés fluctuations du personnel (variation évaluateur, AV) .
Ces deux fluctuations sont généralement exprimées en termes de variance ou d'écart type. Plus la fluctuation est petite, meilleur est le système de mesure. La méthode d'analyse traditionnelle est souvent combinée avec la fluctuation du processus de production et est obtenue grâce à une analyse de variance qui prend en compte l'effet aléatoire. Le processus de décomposition de la variance est illustré à la figure 4. montré.
Figure 4 R&R de la jauge Diagramme schématique des méthodes d'analyse traditionnelles
Enfin, deux indicateurs importants pour évaluer la précision du système de mesure sont dérivés :
Parmi eux, %Gage R&R Se concentrer sur l'évaluation de l'effet de mesure du système de mesure sur la variation globale du processus, en mettant l'accent sur la capacité du système de mesure à résoudre les améliorations du processus de production ;
%P/T Se concentrer sur l'évaluation de l'effet de mesure du système de mesure par rapport aux spécifications du produit, en mettant l'accent sur la capacité du système de mesure à résoudre les limites de tolérance.
% R&R de l'indicateur et %P/T Il existe deux aspects différents pour évaluer les performances du système de mesure. Un bon système de mesure doit rendre les deux indicateurs suffisamment petits en même temps. -1 Il s’agit de la norme générale de jugement de référence pour ces deux métriques.
Tableau 1 R&R de l'indicateur norme de jugement de référence
À ce stade, si vous pouvez comprendre les idées et la logique d'analyse ci-dessus, alors, dans JMP Avec l'aide d'un logiciel d'analyse statistique moderne, il vous suffit de collecter et d'organiser Jauge R&R Les données d'observation nécessaires à l'analyse peuvent être saisies dans le logiciel et tous les processus de calcul ultérieurs peuvent être laissés au logiciel.
Ensuite, nous utiliserons un simple petit cas pour analyser Gage R&R Le processus de fonctionnement des méthodes d'analyse traditionnelles est démontré et les résultats sont brièvement analysés.
"Utilisez un pied à coulisse pour mesurer le diamètre de l'arbre d'un certain composant usiné. L'exigence de tolérance connue est de 45,5 ± 0,5 , pour l'analyse de la précision du système de mesure :
- Un échantillon représentatif de 10 pièces et numérotées
- Choisissez-en 3 au hasard Les inspecteurs mesurent chaque pièce avec leurs propres pieds à coulisse
- Après avoir mélangé l'ordre des pièces, le deuxième test De second ordre
- Après avoir remanié l'ordre des pièces, la troisième place a été testée De second ordre
- Le diagramme du processus de mesure et le tableau des données d'enregistrement sont illustrés à la figure 5. Montré"
Figure 5 Diagramme du processus de mesure et fiche de données d'enregistrement
JMP Gage R&R Étapes d'analyse :
- Combiné avec JMP Plateforme liée à la gestion des données, importez et organisez facilement les données comme indiqué dans la figure -6 La structure de la table de données affichée
Figure 6 R&R de la jauge Saisie et organisation des données
- Appuyez sur la figure-7 Paramètres, démarrez "Analyser > qualité et processus > variabilité / Plateforme "Dessin Outil de Comptage"
Figure 7 "Variabilité / Paramètres de la plate-forme de démarrage « Dessin de jauge de comptage »
- Comme le montre la figure 8 Comme indiqué, sélectionnez le triangle rouge à côté de « Variability Gage » > Recherche sur les jauges > Outils de mesure FR , saisissez l'intervalle de tolérance, pour cet exemple 46,0-45,0=1
Figure 8 Démarrer "Outils de mesure" FR "analyser
Jauge R&R Brève analyse du rapport de sortie d’analyse :
Figure-9 Outils de mesure Détente et détente Analyser le rapport de sortie
À partir de la figure 9 Jauge illustrée Détente et détente D'après le rapport de sortie, la composante de variance de répétabilité est d'environ 0,0011 , la composante de variance de reproductibilité est d'environ 0,0035 , deux indicateurs importants pour évaluer la précision du système de mesure % R&R de l'indicateur = 33,56 % , %P/T=40,56% , tous plus grands que 30% , Par conséquent, le niveau de précision de ce système de mesure n'est pas élevé et des mesures doivent être prises pour l'améliorer, et l'amélioration peut d'abord commencer par réduire l'erreur de reproductibilité.
Une analyse plus approfondie peut également montrer que dans la variation de reproductibilité, « inspecteur* Variante "Partie" (0,3116)> Variante "Inspecteur" (0,1708) , qui est tracé avec la variabilité de la « valeur mesurée » et la « valeur mesurée » moyenne - Inspecteurs *" partie " diagramme d'interaction ( Recherche sur les jauges > Outils de mesure FR image > Graphique moyen ) Présenté dans 3 d'un inspecteur 4 , 5 , dix Cela est cohérent avec le phénomène de grandes différences dans les résultats de mesure des pièces.
Par conséquent, si les caractéristiques de ces composants sont discutées en profondeur lors de la formation sur les opérations standard de mesure, il est possible de réduire l'erreur de reproductibilité et ainsi d'améliorer la précision du système de mesure.
Figure-10 Courbe de variabilité pour la « valeur mesurée » et la « valeur mesurée » moyenne - Inspecteurs *" partie " diagramme d'interaction
Ce qui précède est ce que nous présenterons dans ce numéro sur MSA Le contenu d'introduction concerne en fait MSA Il existe encore de nombreuses connaissances de base, telles que l'analyse du système de mesure pour les expériences destructives, l'analyse du système de mesure pour les données de comptage, l'analyse du système de mesure utilisant des pièces standard ou des pièces fixes, et comment évaluer et déterminer le système de mesure lorsque les deux principaux indicateurs de précision sont incohérents, etc. D'une part, ces contenus sont liés au fonctionnement du logiciel, et d'autre part, ils doivent également partir de la méthodologie elle-même, nous en discuterons avec vous dans les articles suivants.
