Lautsprecher
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Transkript
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| Olivia Lippincott |
Auch hier ist der Recorder oft eingeschaltet, oft auf stumm und ich schalte ihn wieder ein. |
| Jason Wiggins, JMP |
Rechts. Hallo zusammen. Es ist mein Vergnügen |
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diese verdammte Badezimmerwaage. |
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Deshalb kann ich mir ein Leben ohne Werkzeuge, die Dinge messen, kaum vorstellen, und das Messen von Dingen ist eine sehr menschliche Eigenschaft. Das machen wir einfach. |
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Ich bin sehr zufrieden mit Messsystemen, die sich gut verhalten, und ganz bestimmt bin ich frustriert, wenn das nicht der Fall ist. |
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Die Entwicklung, Verfeinerung und sogar die korrekte Verwendung eines Messsystems, egal ob es einfach oder kompliziert ist, ist mit Kosten verbunden. |
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Nach meiner Erfahrung ist dieser Aufwand gering im Vergleich zu den Folgekosten, die durch die Verwendung von Daten eines fehlerhaften Messgeräts oder sogar den Missbrauch von Daten eines guten Messgeräts entstehen. |
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Ein großartiges Beispiel dafür ist das Hubble-Weltraumteleskop. |
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Kurz nach dem Start im Jahr 1990 wurde eine Aberration im Hauptspiegel entdeckt. |
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Die Aberration beeinträchtigte die Klarheit der Bilder des Teleskops; Tatsächlich ist dies ein Vorher und Nachher. |
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Die Ursache des Problems wurde auf ein falsch kalibriertes Gerät zurückgeführt, das zum Schleifen des Spiegels verwendet wurde. |
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über 620 Millionen US-Dollar. Das sind 1993 Dollar; das ist ganz schön viel Geld. |
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Und ich glaube, diese Kosten hätten vollständig vermieden werden können, wenn vor dem Schleifen des Spiegels eine Messsystemanalyse durchgeführt worden wäre. |
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Während das Hubble-Teleskop ... die Reparatur des Hubble-Weltraumteleskops ein großartiges Beispiel für ein Missgeschick bei der Messung mit hohen Kosten ist, können Probleme mit Messsystemen, selbst bei geringerem Einsatz, meiner Meinung nach genauso frustrierend sein. Nehmen wir zum Beispiel meine gefürchtete Personenwaage. |
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Letztes Jahr...Dezember letzten Jahres habe ich mich auf eine Reise zur Gewichtsreduktion begeben. |
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Und geben Sie Ihnen einfach ein Gefühl dafür, was ich im Laufe der Zeit und dann von Tag zu Tag gesehen habe. |
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Ich hatte regelmäßig Gewichtszuwächse von vier Pfund. Jetzt denke ich, wenn ich hier draußen bin, in der Nähe meines Zielgewichts ... ich schwebe um mein Zielgewicht herum, vielleicht wissen Sie, plus oder minus vier Pfund Schwankung |
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ist nicht unrealistisch zu erwarten. Nun passiert emotional schon früh in diesem Prozess etwas anderes und |
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Wir beschränken uns einfach darauf und besprechen dies ein wenig. Hier bin ich also, ich arbeite sehr fleißig daran, Gewicht zu verlieren, und tue dabei die richtigen Dinge. |
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Und dann wache ich eines Morgens auf und bin vier Pfund schwerer. Das ist also frustrierend, oder? Und hoffentlich können andere das auch nachvollziehen, aber meine Frage |
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(Ich hätte wahrscheinlich vor Beginn dieser Reise eine Messsystemanalyse durchführen sollen), aber meine Frage ist, wann ich so etwas sehen würde |
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Wie viel von diesen vier Pfund wiege ich und wie viel davon ist Rauschen im Messsystem? Deshalb habe ich eine Messsystemanalyse durchgeführt, um die Frage zu beantworten. Jetzt gibt es hier einen Spoiler-Alarm. |
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Die erste Studie, die ich gemacht habe, war nicht sehr gut. Das Messgerät ist miserabel. Ich hätte es weggeworfen, aber ich recycele meine Elektronik gerne. |
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Letztlich war dies kein brauchbares Messgerät. |
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Ein Teil meines heutigen Ziels ist, ich meine, dies ist eine unterhaltsame Erkundung eines realen Messsystems, mit dem wir uns vielleicht alle identifizieren können, aber eines meiner anderen Ziele besteht darin, einige der Vorteile hervorzuheben |
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der Verwendung der EMP-Methode zur Messsystemanalyse. Dazu werde ich nun einige grundlegende Definitionen behandeln und dann die Methode mit demonstrieren |
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ergibt sich aus einer MSA von einem Messgerät mit besserer Verhaltensweise. Seien Sie versichert, wir werden gleich auf mein schreckliches Beispiel für eine Badezimmerwaage zurückkommen. |
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Okay, also zunächst einmal: Was ist Messsystemanalyse? Eine einfache Erklärung dafür ist für mich, dass wir ein Experiment durchführen werden und das Ziel des Experiments darin besteht, die Grenzen des Messsystems zu identifizieren oder zu messen. |
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Was sind unsere Ziele? Nun, wenn wir eine Messsystemanalyse durchführen, können wir sicherlich feststellen, ob das von uns verwendete Messsystem gut genug ist |
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zu verwenden ist oder ob es einer Verbesserung bedarf. Aber mir ist das wichtiger und wo die EMP-Methode glänzt |
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ist, dass wir Standards für die Nutzung der Messdaten setzen wollen. Es gibt kein perfektes Messsystem. Welche Standards können wir also einführen, um unsere Messdaten effektiv zu nutzen? |
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Wie wird es gemacht? Da es sich um eine Varianzkomponentenanalyse handelt, suchen wir nach den Varianzkomponenten, die mit dem Messsystem verbunden sind. |
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und hoffentlich sind diese gering im Vergleich zu den Messabweichungen, die mit unseren Teilen einhergehen. Wir haben also eine gewisse Gesamtvariation aller unserer Messungen und dann gibt es noch Komponenten, diese beiden unterschiedlichen Komponenten der Variation, die wir verstehen müssen. |
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Was ist EMP? Es steht für die Auswertung des Messvorgangs. Es wurde von Dr. Donald Wheeler entwickelt. Es gibt ein tolles Buch, das ich wärmstens empfehlen kann. |
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Meiner Meinung nach besteht die wahrscheinlich einfachste Art, über EMP nachzudenken, darin, dass es einen statistischen Ansatz für die effektive Nutzung von Messdaten bietet. Es reicht also nicht aus zu wissen, ob mein Messgerät gut oder schlecht ist, |
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Also erste Klasse, zweite Klasse, dritte Klasse, diese basieren auf der Wahrscheinlichkeit, eine Verschiebung im Prozess zu erkennen. |
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Die alte Methode, die ich zuerst gelernt habe, die GRR, Prozent R&R, die AIAG-Methode, verwendet willkürliche Schwellenwerte für die Messgeräteklassifizierung. Hier ist also ein Problem, auf das ich gestoßen bin und das mich überhaupt zu EMP geführt hat. |
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Vor vielen Jahren habe ich mit einer zerstörenden Prüfung gearbeitet, das ist also ein Messsystem. |
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Und wir führten eine Messsystemanalyse durch und es stellte sich heraus, dass es sich um ein Messgerät der vierten Klasse nach den prozentualen R&R-Standards handelte. Gut gut, |
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Wissen Sie, das ist etwas, aber was sagt uns das? Und das Schwierige daran, was das so schwer zu ertragen machte, war die Tatsache, dass wir diesen destruktiven Test verwendeten |
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Entscheidungen in der Produktentwicklung zu treffen, die Umsatz generieren. Es handelte sich um ein nützliches Messgerät, daher verriet uns der Prozentsatz an R&R nichts über den Nutzen unseres Messgeräts und gab uns auch nichts in Bezug auf |
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Empfehlungen, wie wir dieses Messgerät verwenden könnten. Daher habe ich das Gefühl, dass dem prozentualen R&R-Ansatz für mich wirklich die Informationen fehlen, die ich benötige, um die Messdaten effektiv zu nutzen. |
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Also gut, ein weniger frustrierendes, wohlerzogeneres Messgerätebeispiel. Dies ist die Koordinatenmessmaschine. |
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Misst die Geometrie von Objekten. Dies ist ein sehr einfaches Experiment, bei dem Sie nur eine Längendimension messen. |
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Die Länge der Teile sind also Geräuschvariablen, wie Sie hier an diesem kleinen Joystick bemerken werden. Wir haben eine Bedienerbeteiligung am Messsystem. Ich habe automatisierte Versionen davon gesehen und vielleicht würden Sie den Operator nicht einbeziehen, aber in diesem Fall tun Sie es. |
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Den Teilen zugeordnete Variationen und dann diese Operator/Teil-Interaktion. Nun, das ist ... dieser Interaktionsbegriff, wie für diejenigen unter Ihnen, die DOE lieben, |
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Wir alle wissen, dass Interaktionen überall stattfinden, aber ich werde mein Bestes tun, um ein Beispiel für eine sehr häufige Interaktion zwischen Bediener und Teil zu demonstrieren. Was ich also in der Hand halte, ist ein wenig |
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Metallzylinder und ich habe einen Messschieber. |
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ich werde |
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Lassen Sie den Durchmesser dieses Teils messen und ich sehe, dass er etwa 19 Millimeter beträgt. |
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Wenn ich wüsste, wie groß das ist, oder eine Vorstellung davon hätte, wie groß der Durchmesser sein sollte, könnte ich tatsächlich mehr oder weniger Druck auf das Zifferblatt meines Messgeräts ausüben |
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so dass ich mein erwartetes Maß erreicht habe. Nun passiert das überall. Ich ertappe mich dabei. Wenn solche Dinge jedes Mal passieren, wenn wir als Menschen mit Messsystemen interagieren, dann |
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Wenn Sie das Geld und das Budget haben, um ein Experiment zu entwickeln, um danach zu suchen, kann ich das auf jeden Fall empfehlen. |
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Okay, JMP 16. Das ist irgendwie eine lustige Sache. Ich liebe dieses neue Tool. Da ist ein... |
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Es tut mir leid...ein MSA-spezifisches Experimentdesign-Tool im DOE-Menü für JMP 16. |
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Ich zeige Ihnen eine Art Demonstration davon, aber bevor ich es tue, möchte ich eine kleine Diskussion über die Randomisierung führen. |
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Wir alle, die DOE- und Messsystemanalysen durchführen, wissen, dass wir randomisieren, weil wir das Risiko verringern wollen, dass lauernde Variablen unsere Ergebnisse beeinflussen. Das ist also eine Selbstverständlichkeit, oder? |
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Wenn wir nicht vollständig randomisieren, werden wir möglicherweise auf einige Probleme stoßen. |
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Was ich auch empfehlen würde, ist, den Bediener für die zufälligen Laufbefehle blind zu machen. Stellen Sie sich also vor, ich und mein Messschieber: Ich messe zehn verschiedene Teile und weiß nie, welches Teil ich messe, also gibt es weniger Möglichkeiten |
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Damit ich das Experiment, das Messsystemanalyse-Experiment, beeinflussen kann, allein durch die Kenntnis dieser Informationen. Also randomisiert, machen Sie es blind, wenn Sie können. |
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Wenn Sie auf Probleme mit der Randomisierung stoßen, könnten Sie möglicherweise einen Split-Plot-Entwurf oder eine andere Möglichkeit zur Lösung des Randomisierungsproblems in Betracht ziehen, aber wir wollen das auf jeden Fall so weit wie möglich tun. |
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Okay, werfen wir einen Blick darauf. DOEs, Special Purpose, es gibt unser MSA-Design. |
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Wie bei allen anderen DOE-Tools in JMP kann ich, wie Sie wissen, die Namen meiner Faktoren eingeben und möglicherweise muss ich hier einen weiteren Faktor für den Operator hinzufügen. |
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Was mir hier wirklich gefällt, ist, dass ich ihm eine MSA-Rolle zuweisen kann und diese als Spalteneigenschaft in die Datentabelle kopiert wird, die wir generieren werden. |
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Nehmen wir also an, der Operator hat einen anderen Namen, aber ich möchte zumindest eine gewisse Verankerung dafür haben, dass ich ihn als Operatorrolle im MSA verwende, und das kann ich tun. Das ist ziemlich großartig. |
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In diesem Experiment haben wir vier verschiedene Teile, vier verschiedene Operatoren und werden zwei Replikate ausführen. Was das also bedeutet |
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ist, dass ich mein Originalexemplar habe, meinen ersten Durchlauf des Experiments, und ich werde das noch zwei Mal wiederholen. In meinem Original erhalte ich also für jeden Lauf drei Messungen |
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Experiment. |
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Wir werden eine völlig zufällige Auswahl treffen und einen Blick auf das Design werfen. So ähnlich wie DOE, erhalten Sie eine kurze Vorschau unseres Experimentdesigns, können Sie sich das ansehen, |
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Stellen Sie im Allgemeinen sicher, dass es für uns Sinn ergibt, ob es das ist, was wir tun wollten und ob das, was wir sehen, richtig ist. Was mir an diesem Tool wirklich gefällt, ist die Designdiagnose, die sich also ein wenig von dem unterscheidet, was wir zum Beispiel im benutzerdefinierten Designer sehen. |
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oder im Design-Vergleichstool. Dahinter läuft eine Simulation, mit der wir herumspielen können ... Wissen Sie, vielleicht passen wir die mit meinem Test verbundenen Varianzkomponenten an, und im Hintergrund läuft eine Simulation. Und wir können |
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Stellen Sie einige Fragen. Ist unser Experimentdesign gut genug aufgebaut, dass wir ein erstklassiges Messgerät markieren können, wenn wir eines haben? Also wirklich coole Sache. |
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Ich liebe es, weil es sehr auf die Analyse von Messsystemen ausgerichtet ist, und genau wie DOE, hey, wenn wir zusätzliche Teile oder zusätzliche Operatoren hinzufügen müssen, zusätzliche Replikate hinzufügen müssen, wissen Sie, wir können damit innerhalb der Plattform spielen, ohne es auf einen Tisch zu verschieben sofort. |
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Also gut, werfen wir einen Blick auf unser Standard-MSA. |
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Ich möchte einige grundlegende grafische Ausgaben durchgehen. Wir werden es etwas langsamer machen, weil wir diesen Vorgang ein paar Mal wiederholen werden. |
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Für dieses Messsystem sind die grafischen Ergebnisse, die wir aus dem EMP-Bericht erhalten, wirklich ziemlich cool. So zum Beispiel dieses Durchschnittsdiagramm, |
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Wenn ich hier die Daten und nicht die Durchschnittswerte anzeigen würde, wäre das genau das gleiche Ergebnis, das wir mit dem Diagrammtool zur Messung von Variabilitätsattributen erhalten würden. |
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Was es uns also sagt: Wenn meine Messungen ... die meisten meiner Messungen außerhalb meiner Kontrollelemente liegen, dann werden wir höchstwahrscheinlich in der Lage sein, Unterschiede zwischen Teilen zu erkennen. |
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Standardabweichung, und wenn ich den Bereich für die Streuung gewählt hätte, werden wir gleich etwas ausführlicher darüber sprechen. |
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Dadurch wird die Wiederholbarkeit visualisiert, daher möchten wir, dass hier alles innerhalb der Grenzen liegt, und das ist bei diesem Messgerät der Fall. Also noch ein paar mehr. |
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Hier ist einer meiner Favoriten. Auch hier die Interaktion zwischen Bediener und Teil. Wenn sich in diesem Diagramm Linien kreuzen, bedeutet dies, dass hier eine Interaktion möglich ist. Also |
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Sie tun es nicht... diese Linien müssen nicht übereinander gestapelt sein und sie können Lücken voneinander haben, aber wir hoffen wirklich, dass wir in diesem Bericht keine Überschneidungen der Linien bekommen. Mittelwertanalyse, das gefällt mir, man kann es als Verfahrenstool verwenden. |
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Es zeigt uns lediglich, dass Betreiber eins dazu neigt, im Durchschnitt niedrige Werte zu messen, und Betreiber zwei und drei dazu neigen, hohe Werte zu messen. |
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Und das muss nicht unbedingt schlecht sein, aber wenn es so ist, können wir vielleicht der Quelle auf den Grund gehen. Wissen Sie, warum misst Operator One im Durchschnitt niedrig? Also nochmal, |
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Test, erneuter Test, Fehlervergleich. Wir zeigen lediglich, ob es eine Inkonsistenz in der Art und Weise gibt, wie die einzelnen Bediener messen. |
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Das sind also die grafischen Darstellungen. Lassen Sie uns ein wenig über einige zusätzliche EMP-Begriffe sprechen. Die Grundlage der Eichklassifizierung in EMP sind also gewissermaßen die klasseninternen Korrelationen. Das ist der Anteil der Abweichung vom Teil. |
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Und wir hoffen, dass das Innere mit unseren wiederholten Messungen Teil und verbunden ist |
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und Operator und Teil der Bias-Terme. Wir hoffen wirklich, dass diese Werte im Vergleich zur Gesamtzahl gering ausfallen. In dieser Statistik gilt: Je höher, desto besser. einer ist perfekt. |
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Und wenn Sie Wheelers Buch durchgehen und Handberechnungen zu Dingen wie der klasseninternen Korrelation aus Varianzkomponenten durchführen, verwenden Sie auf jeden Fall das Standardabweichungsdiagramm als Streuungstyp. |
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Wheeler hat in seinem Buch eine wirklich gute Diskussion darüber, wann man die Reichweite nutzen sollte, und das werden wir beim Messsystem der Personenwaage sehen. Wenn Sie also ... wenn Ihre Präzision ziemlich hoch ist, dann wahrscheinlich |
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könnte den Standardabweichungsdispersionstyp verwenden. Wenn es klobig ist, ist die Reichweite wahrscheinlich der bessere Ansatz dafür. |
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Wahrscheinlicher Fehler. Wir werden das an verschiedenen Orten sehen. Das ist sehr nützlich und ich habe es aus dem Buch übernommen. |
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Wheeler beschreibt dies wie folgt: „Keine Messung sollte jemals als präziser als plus oder minus einem wahrscheinlichen Fehler interpretiert werden, da die Messungen mindestens in der Hälfte der Fälle um diesen Betrag oder mehr fehlerhaft sind.“ Daher wird diese Statistik an verschiedenen Stellen verwendet. |
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Insbesondere werden wir sowohl ein Messinkrement verwenden, |
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Dies ist eine Funktion des wahrscheinlichen Fehlers, um unsere Präzisionserwartungen für die Messung anzupassen. Wie viele Dezimalstellen möchten wir angeben? |
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Und wir werden einen anderen Ort sehen, an dem wahrscheinliche Fehler beim Guard-Banding verwendet werden ... statistisches Guard-Verbot von Spezifikationsgrenzen. |
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Okay, wir gehen einfach den Bericht durch und gehen dann tatsächlich die einzelnen Schritte in JMP durch. |
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Wir erhalten eine realistische Spurweitenklassifizierung, das heißt also Zweitklasse. Wheelers Empfehlungen sind, dass Sie sich möglicherweise dazu entschließen, den Messvorgang grafisch darzustellen, daher möchte ich möglicherweise eine Kontrolle durchführen, bevor ich diese Messung durchführe. |
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Es ist fraglich. Wissen Sie, es ist wieder ein Budgetgespräch, wissen Sie. Können wir uns die Zeit dafür leisten? Ja ... wenn ja, tun Sie es. |
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Wenn nein, wie hoch sind die Kosten für die Verbesserung des Messgeräts? Können wir es auf eine erstklassige Spurweite bringen? Wie viel könnte unserer Meinung nach das in einem Projekt dafür kosten? |
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Diese Legende zur Monitorklassifizierung. Verbringen Sie ein wenig Zeit damit; Sie können einige Richtlinien für Kontrolldiagramme oder Diagramme extrahieren |
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der eigentliche Prozess. Bei der effektiven Auflösung dieses Messgeräts müssen wir Ziffern weglassen. Ich werde erklären, wie ich dabei vorgehe. |
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Varianzkomponenten, das ist großartig. Der Teil enthält den größten Teil der Varianz, das ist also gut so, obwohl wir immer noch einige Operatoren haben |
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und einige Interaktionen zwischen Bediener und Teil. Das haben wir auch in der grafischen Analyse gesehen. Okay, lass uns... |
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Jetzt habe ich ein Add-In erstellt, und im Moment ist es ... Ich werde es zu Demonstrationszwecken verwenden. Es ist ein wenig fehlerhaft. Wenn ich einige dieser Probleme lösen kann, werde ich es veröffentlichen. |
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Aber hier geht es nur darum, die EMP-Plattform zu starten, und dann wird sie mir einige andere Dinge und damit verbundene Optionen bieten |
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der EMP-Bericht. In Ordnung. Wir merken uns also nur Teil und Bediener. In diesem Fall verwende ich die Standardabweichung. |
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Und los geht's. OK klicken. Das sind also alle Dinge, über die wir in den Folien gesprochen haben. |
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Ich glaube nicht, dass es da etwas anderes zu sehen gibt. Das kommt direkt aus EMP, und ich frage mich angesichts des Rauschens in meinem Messsystem, wie ... welche Produktkonformität ich erwarten kann |
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mit meinen Spezifikationsgrenzen und kann ich das verbessern, indem ich meine Spezifikationsgrenzen verschärft? Deshalb werde ich Statistiken verwenden, um das Band zu schützen |
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meine Spezifikationsgrenzen. Wenn Sie also in der High-Tech-Fertigung tätig sind, haben Sie wahrscheinlich schon von der Spezifikationsbegrenzung für Schutzbänder gehört. Manchmal wird es nur in Prozent angegeben. |
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Aber ich liebe EMP, weil ich den wahrscheinlichen Fehler für eine Berechnung verwenden kann |
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Dadurch wird das Rauschen meines Messsystems berücksichtigt, wenn ich diese Grenzwerte festziehe. Das heißt also, hey, für 96 % Konformität, |
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Ich muss meine Bänder enger machen. Ich habe vergessen, hier die Nachkommastellen anzupassen, aber das wären 56 bis 74. |
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Also ziehe ich es einfach um einen Millimeter fest. Das ist alles, auf jeder Seite, in jeder Spezifikation. Die schwarzen Linien sind die ursprünglichen Spezifikationsgrenzen, die wir für unseren Kunden festgelegt haben. |
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Wenn wir das Messgerät bei diesen Spezifikationsgrenzen betreiben, können wir eine Konformität von etwa 64 % erwarten, also gibt es hier einen Kompromiss, oder? |
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Wenn wir die Spezifikationsgrenzen verschärfen wollen, wird uns das teuer zu stehen kommen. Wir werden mehr Teile ablehnen, aber wird es den Kunden etwas besser schützen? Ganz bestimmt. Wenn wir von der Spezifikationsgrenze ausgehend vier wahrscheinliche Fehler berücksichtigen, |
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Wir können eine Konformität von 99,9 % erreichen, aber wir werden viel mehr Produkte ablehnen und einige dieser Produkte könnten tatsächlich für den Kunden nützlich sein. |
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Der Kompromiss besteht hier zwischen der Stimme des Unternehmens und der Stimme des Kunden, und es handelt sich um eine geschäftliche Entscheidung, die eine Diskussion wert ist, bevor Sie sich entscheiden |
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wie stark Sie Ihre Spezifikationsgrenzen verschärfen möchten. Okay, das ist das brave Messgerät und wir haben gesehen ... oh, ich habe es vergessen, ich wollte es zeigen |
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Wie gehe ich bei dem Problem der Dezimalstellengenauigkeit vor? Ein Koordinatenmessgerät spuckt also viele Nachkommastellen aus. |
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EMP sagt mir, dass ich die Ziffern wirklich weglassen sollte. Ich mache das so, dass ich einfach eine Formelspalte mit der Funktion „around“ erstelle und diese dann so anpasse, dass Null dort ist, wo ich jetzt bin, aber ich habe es tatsächlich mit zwei und eins versucht. |
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und führte die EMP-Analyse erneut durch. Und jedes... sobald EMP mir sagt, dass ich keine Ziffer mehr weglassen muss, ist das die Präzision, die ich melden werde. |
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Okay, und die Herstellungsanweisungen. Dies ist wiederum eine weitere Stelle, an der wahrscheinliche Fehler und Messinkremente in diese Berechnung einbezogen werden. |
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Es ist großartig. Es ist ein statistischer Ansatz für etwas, das, wie Sie wissen, in der High-Tech-Fertigung üblich ist; Es ist eine Wachbandage. Wir können dies tun, indem wir das Rauschen unseres Messsystems nutzen |
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Machen Sie die Berechnung. Also gut, zurück zur gefürchteten Personenwaage. Also gut, das macht ein bisschen Spaß. |
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Lassen Sie mich Sie durch das Design führen. |
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Was meiner Meinung nach daran Spaß macht, ist, dass, wenn wir ein Experiment durchführen, sei es ein DOE oder eine Messsystemanalyse, |
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Wir müssen ein wenig Kreativität mitbringen. Und ich musste. Um ehrlich zu sein, wäre ich davon fast ratlos geworden. Also die Lärmfaktoren, die damit verbunden sind, dass ich mich selbst wiege, oder irgendjemand in meiner Familie, der sich selbst wiegt, nun ja, da sind wir, wissen Sie. Ich stehe auf der Waage. |
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Zum Teil ... stellen Sie sich vor, zum Teil handelt es sich um meine täglichen Gewichtsschwankungen, oder? |
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Ich kann, wissen Sie, sagen wir, ich bin bei plus oder minus vier. Ich habe eine Woche lang zu viel gegessen und zwei Pfund zugenommen. Das ist es, was ich erkennen möchte. |
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Das hinzubekommen, ist eigentlich ziemlich schwierig, denn ich muss die täglichen Gewichtsschwankungen aus dem Bedienerteil, dem Ich-Teil, herausschlüsseln. |
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So wie ich vorgegangen bin ... Es gibt wahrscheinlich viele verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun, aber so wie ich vorgegangen bin, habe ich meine Teilnehmer an der Messsystemanalyse, meine Familie. Sie würden ihre Körpermasse messen, |
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Steigen Sie von der Waage, ich gebe ihnen eine Hantel, sie treten zurück auf die Waage. Ich subtrahiere diese und erhalte dann das Gewicht, das ist also mein Teilmaß. |
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Um dies nun auf die Skala meines Zielgewichts zu bringen, die es mir etwas leichter macht, es zu verstehen, normalisiere ich es einfach. |
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Und es ... es verändert einfach den Maßstab in etwas, das für mich etwas sinnvoller ist. Okay, mal... mal sehen, wie das aussieht. Alles klar, wir machen das Add-In noch einmal. Es gibt etwas, dessen es würdig ist |
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Notiz. Okay, ich denke, wenn ich mich daran erinnere, wird es sich wieder an Operator und Teil erinnern. Dies ist eine klobige Messung. Ich werde den Streuungstyp des Bereichsdiagramms verwenden und das Design ist gekreuzt. |
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Okay, schon am Anfang sehen wir, dass wir es wahrscheinlich nicht erkennen können |
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Unterschiede im Tagesgewicht. Nun könnte es hier etwas geben, das damit zusammenhängt, wie ich das Experiment durchgeführt habe; es ist sicherlich möglich, |
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aber es sieht nicht wirklich gut aus. Schauen wir uns also ein paar andere an. Die Reichweitentabelle sieht ziemlich gut aus. Ah...whoa, es gibt ein Problem. Meine interne Variation, die also mit meinen Wiederholungsmessungen zusammenhängt, nun, das ist größer als mein Teil ... meine Varianz, die mit meiner Teil-zu-Teil-Variation verbunden ist. |
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Das ist keine gute Sache. |
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Also Problem zwei. Sie können einige dieser anderen durchgehen. Test, erneuter Test sieht ziemlich gut aus. Die Ergebnisse meiner Bias-Vergleichsanalyse der Mittelwerte sehen gut aus. Okay, hier ist ein weiteres Problem. Sehen Sie sich die Größe dieses wahrscheinlichen Fehlers an. Denken Sie daran, ich hoffe wirklich, dass ich es zumindest sehen kann |
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Ein Gewichtsunterschied von einem Pfund muss sinnvoll sein. Nun, der wahrscheinliche Fehler ist dreimal so groß, und das ist ein Problem. |
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Mir wird gesagt, ich solle eine Ziffer weglassen. Wenn ich das durchlaufe, muss ich tatsächlich in die wissenschaftliche Notation gehen und zwei Ziffern angeben, um es auch nur annähernd zu bringen. |
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Und trotzdem ist der wahrscheinliche Fehler einfach riesig, und etwas weiter unten werden wir sehen, wie problematisch das im Hinblick auf die Verwendung des Messgeräts sein kann. |
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Rechte Spurweite dritter Klasse. Wenn wir also das Messgerät verwenden müssten, würden wir auf jeden Fall den Messprozess grafisch darstellen, also Kontrollen oder Standards durchführen |
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bevor wir unser tägliches Gewicht erreichen. Interaktion zwischen Bediener und Teil, da ist es wieder. Das ist lustig, weil Operator drei mein Schwager ist. Er ist irgendwie ein schlauer Kerl, und so sehr ich auch versucht habe, es ihm nicht zu ermöglichen, den Test zu bestehen, denke ich, dass er den Test gewollt hat. |
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Das könnte also mit meiner Studie zusammenhängen und nicht unbedingt mit dem Messgerät; nur meine Beobachtung. Also spielen wir noch einmal das 96-Prozent-Konformitätsspiel und reduzieren es auf Null. Und oh nein, ich kann die Grenzen nicht berechnen. Tatsächlich ist meine Untergrenze tatsächlich |
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höher als meine Obergrenze. Und warum ist das passiert? Nun, in der Berechnung |
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(Mal sehen, ob ich dorthin zurückkehre, wo ich das gezeigt habe), |
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Wenn dieser wahrscheinliche Fehler zu groß ist, entsteht ein Problem, daher gibt es hier eine kleine Einschränkung |
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Werkzeug, das Wheeler in seinem Buch verwendet. Aber für mich, hey, was mir das sagt, ist, dass diese Personenwaage ein Schrott ist und ich einfach eine neue kaufen muss. Also ich bin irgendwie billig, |
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Aber ich habe beschlossen, dass 50 Dollar wahrscheinlich kein unangemessener Preis sind, also habe ich mir eine Fitbit-Waage gekauft und wir werden sehen, was ... mal sehen, wie das aussieht. |
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Oh. |
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Führen Sie die Studie erneut durch. |
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Und die Reichweite behalten wir bei. Okay, wir sehen bereits eine kleine Verbesserung. Es ist nicht so gut wie mein Koordinatenmessgerät, aber einige meiner Messungen liegen tatsächlich außerhalb der Kontrollgrenzen, also würde ich das als Verbesserung werten. |
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Schauen Sie sich das auch an. Meine Komponente innerhalb der Varianz beträgt tatsächlich weniger als einen Teil. Ich meine, es ist immer noch ziemlich groß, |
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aber 50 Dollar ... vielleicht könnte ich das etwas senken, wenn ich 100 oder 1.000 Dollar ausgebe, aber ich denke, ich bin bereit, damit zu leben. Alles klar, also ein wahrscheinlicher Fehler, hey, juhuu. Wir sind mindestens unter einem Pfund. |
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Und natürlich müssen wir darüber nachdenken, eine Ziffer wegzulassen, und deshalb würde ich auch hier die Rundungsübung durchführen, und es stellt sich heraus, dass wir eine Genauigkeit von null Dezimalstellen angeben möchten. Und schauen wir uns das mal an: 96 % Konformität. |
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Noch einmal, hey, ich bekomme tatsächlich etwas Vernünftiges. Also für mich, |
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Was ich mir bei dieser ganzen Übung des Abnehmens als Erwartung gesetzt habe, war, dass ich ein Zielgewicht von 180 erreichen wollte. |
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Aber ich bin bereit, mit Gewichtsschwankungen von plus oder minus fünf Pfund zu leben. Und während ich diese Reise durchgemacht habe, ist mir aufgefallen, dass sich die Dinge, die ich esse, ändern können, Wassergewichtszunahme innerhalb eines Tages, also ist das eine ziemlich vernünftige Erwartung. Wenn ich jetzt sicher sein will, |
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dass ich meinem Ziel treu bleibe, vielleicht muss ich diese Spezifikationsgrenzen um ein Pfund erhöhen. |
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Was also als eine Art frustrierende Übung begann, über einen ziemlich langen Weg des Abnehmens und der Arbeit mit einer schrecklichen Waage, bin ich zu etwas gelangt, mit dem ich leben kann und worüber ich eigentlich ziemlich glücklich bin. Also |
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das ist alles was ich habe. Danke schön. Hoffentlich war dies ein unterhaltsamer Rundgang durch die EMP-Methode zur Messsystemanalyse. |
| Olivia Lippincott |
Ja, hör auf mit der Aufnahme. |
| Jason Wiggins, JMP |
Und das gelingt mir rechtzeitig, oh gut. |
