スピーカー
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トランスクリプト
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| オリビアリッピンコット |
繰り返しになりますが、レコーダーは以前にオンになっていて、多くの場合ミュートになっているので、また戻ってきます。 |
| ジェイソンウィギンズ、JMP |
右。 こんにちは、みんな。 どう致しまして |
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そのくそバスルームスケール。 |
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ですから、私にとって、ものを測定するツールのない人生を想像するのは難しいです、そして、ものを測定することは非常に人間の特徴です。 私たちはそれをします。 |
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私は、正常に動作する測定システムに多くの幸福を見出します。そして、最も確かに、そうでないときはイライラします。 |
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測定システムの開発、改良、さらには正しく使用するにはコストがかかります。それが単純であろうと複雑であろうと、それに関連するコストがあります。 |
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私の経験では、この費用は、欠陥のあるゲージのデータを使用したり、適切なゲージのデータを誤用したりすることによる結果的なコストと比較するとわずかです。 |
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したがって、この良い例はハッブル宇宙望遠鏡です。 |
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プライマリミラーの異常は、1990年の発売から間もなく発見されました。 |
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収差は望遠鏡の画像の鮮明さに影響を与えました。実際、これは前後です。 |
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問題の原因は、ミラーを研磨するために使用された誤って調整された機器にまでさかのぼりました。 |
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6億2000万ドル以上。 それは1993ドルです。それはかなりのお金です。 |
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そして、ミラーを研磨する前に測定システムの分析が行われていれば、このコストは完全に回避できたと思います。 |
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ハッブル望遠鏡...ハッブル宇宙望遠鏡の修理は高コストの測定事故の良い例ですが、測定システムの問題は、賭け金が低くても、同じようにイライラする可能性があると私は感じています。 たとえば、私の恐ろしい体重計を見てください。 |
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去年...去年の12月に減量の旅を始めました。 |
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そして、私が時間の経過とともに、そして日々見ているものについての感覚をあなたに与えてください。 |
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私は日常的に体重が4ポンドジャンプします。 今、私がここにいる場合、目標体重の近くにいるとしたら...目標体重の周りをホバリングしているとしたら、おそらくあなたは知っているでしょう、プラスマイナス4ポンドの変動 |
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期待するのは非現実的なことではありません。 今、感情的に何か違うことがこのプロセスの早い段階で起こり、 |
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少し絞り込んで、これについて少し説明します。 だからここに私がいます、私はすべての正しいことをして、体重を減らすために非常に熱心に取り組んでいます。 |
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そして、ある朝目を覚ますと、体重が4ポンド増えました。 イライラしますよね？ そしてうまくいけば、それは他の人も関係することができるものですが、私の質問 |
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この間ずっと（私はこの旅を始める前におそらく測定システム分析を行うべきでした）、しかし私がそのようなものを見るときの私の質問 |
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その4ポンドのうち、私はどれくらいで、測定システムのノイズはどれくらいですか？ そこで、質問に答えるために測定システム分析を実行しました。 ここにネタバレ注意報があります。 |
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私が行った最初の研究はあまり良くありませんでした。 ゲージはひどいです。 私はそれを捨てていただろうが、私は自分の電子機器をリサイクルしたい。 |
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結局のところ、これは使い勝手の良いゲージではありませんでした。 |
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今日の私の目標の一部は、つまり、これは実際の測定システムの楽しい探求であり、おそらく私たち全員が関係する可能性がありますが、他の目的の1つは、いくつかの利点を強調することです |
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EMP法を測定システム分析に使用する方法。 これを行うために、いくつかの基本的な定義をカバーしてから、を使用した方法を示します。 |
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より適切に動作するゲージからのMSAからの結果。 安心してください。ここで、私のひどい恐ろしい体重計の例にすぐに戻ります。 |
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さて、最初に、測定システム分析とは何ですか？ 私にとって、これについての簡単な説明は、ご存知のとおり、実験を実行することです。実験から得たいのは、測定システムの制限を特定または測定することです。 |
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私たちの目標は何ですか？ さて、測定システム分析を行うと、使用している測定システムが十分に優れているかどうかを確実に判断できます。 |
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使用するか、改善が必要かどうか。 しかし、私はそれとEMP法がどこで輝いているかについてもっと重要だと感じています |
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測定データを使用するための基準を設定したいということです。 完璧な測定システムというものはありませんが、測定データを効果的に使用するために導入できる基準は何ですか？ |
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どうですか？ これは分散成分分析であるため、測定システムに関連する分散成分を探しています。 |
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そして、うまくいけば、それらは...私たちの部品に関連する測定変動と比較して小さいです。 したがって、すべての測定値の合計変動があり、次にコンポーネントがあります。これら2つの異なる変動コンポーネントは、理解する必要があります。 |
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では、EMPとは何ですか？ これは、測定プロセスを評価することを意味します。 ドナルド・ウィーラー博士によって開拓されました。 私が強くお勧めする素晴らしい本があります。 |
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私にとって、EMPについて考える最も簡単な方法は、測定データを効果的に使用するための統計的アプローチを提供することだと思います。 ですから、私のゲージが良いか悪いかを知るだけでは十分ではありません。 |
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したがって、ファーストクラス、セカンドクラス、サードクラスは、プロセスのシフトを検出する確率に基づいています。 |
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私が最初に学んだ古い方法、GRR、パーセントR＆R、AIAG方法は、ゲージ分類に任意のしきい値を使用します。 それで、これに問題があります...私が遭遇したのは、それが私を最初にEMPに実際に導いたものでした。 |
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何年も前に破壊試験をしていたので、これが測定システムです。 |
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そして、私たちは測定システム分析を行いました、そしてそれはパーセントR＆R基準による第4クラスのゲージであることがわかりました。 まあまあ、 |
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あなたが知っている、それは何かですが、それは私たちに何を伝えていますか？ そして、それを胃に困難にしたのは、この破壊的なテストを使用していたという事実でした。 |
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収益を生み出していた製品開発の意思決定を行うため。 それは有用なゲージだったので、パーセントR＆Rは私たちのゲージの有用性について何も教えてくれませんでした、そしてそれは私たちに何も与えませんでした |
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そのゲージの使用方法に関する推奨事項。 ですから、私にとってのパーセントR＆Rアプローチには、測定データを効果的に使用するために必要な情報が本当に不足しているように感じます。 |
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さて、イライラすることなく、より行儀の良いゲージの例です。 三次元測定機です。 |
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オブジェクトのジオメトリを測定します。 これは、長さの1次元を測定するだけの非常に単純な実験です。 |
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したがって、この小さなジョイスティックがここにあることに気付くように、パーツの長さはノイズ変数です。 測定システムにはオペレーターが関与しています。 私はこれの自動化されたバージョンを見てきました、そして多分あなたはオペレーターを含まないでしょう、しかしこの場合あなたはそうします。 |
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パーツに関連付けられたバリエーションがあり、次にこのオペレーター/パーツの相互作用があります。 さて、これは...この相互作用の用語です。DOEを愛する人たちのように、 |
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相互作用はどこでも発生することは誰もが知っていますが、非常に一般的なオペレーター/パーツの相互作用の例を示すために最善を尽くします。 だから私が持っているのは少しです |
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金属シリンダーと私はダイヤルキャリパーを持っています。 |
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私はするつもりだ |
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この部分の直径を測定すると、約19ミリメートルであることがわかります。 |
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これのサイズを知っているか、その直径がどうあるべきかを予想していた場合、私ができることは、実際にゲージのダイヤルに多かれ少なかれ圧力をかけることです。 |
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期待した測定値に達するようにしました。 今、これはどこでも起こります。 私はそれをしていることに気づきます。 私たち人間が測定システムと対話するたびにこの種のことが起こるとしたら、 |
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これを探すための実験を構築するためのお金と予算があれば、私は間違いなくそれをお勧めします。 |
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はい、JMP16です。 これはちょっと楽しいことです。 私はこの新しいツールが大好きです。 あります... |
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申し訳ありません...JMP16のDOEメニューにあるMSA固有の実験計画ツール。 |
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これをデモンストレーションで説明しますが、その前に、ランダム化について少し話し合いたいと思います。 |
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DOEと測定システムの分析を行う私たち全員にとって、結果に影響を与える潜在的な変数のリスクを減らしたいので、ランダム化することを知っています。 だから、それはある種の与えられたものですよね？ |
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完全にランダム化しないと、いくつかの問題が発生する可能性があります。 |
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また、私がお勧めするのは、オペレーターにランダムな実行順序を知らないようにすることです。 だから私と私のキャリパーを想像してみてください。私は10の異なる部分を測定していますが、どの部分を測定しているのかわからないので、機会が少なくなります。 |
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その情報を知っているだけで、実験、測定システム分析実験にバイアスをかけることができます。 ランダム化されているので、可能であればブラインドにします。 |
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ランダム化の問題が発生した場合は、分割プロットの設計やランダム化の問題に対処する他の手段を検討することもできますが、可能な限りそれを実行したいと考えています。 |
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さて、それを見てみましょう。 DOE、特別な目的、私たちのMSAデザインがあります。 |
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JMPの他のすべてのDOEツールと同じように、ファクターの名前を入力できます。おそらく、ここに演算子用の別のファクターを追加する必要があります。 |
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ここで私が本当に気に入っていることの1つは、これにMSAロールを与えることができ、これが生成するデータテーブルの列プロパティとしてコピーされることです。 |
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したがって、演算子の名前が異なるとしましょう。ただし、MSAで演算子の役割としてそれを使用しているという事実に、少なくともある程度のアンカーが必要です。それが可能です。 それはかなり素晴らしいです。 |
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この実験では、4つの異なる部分、4つの異なる演算子があり、2つの複製を実行します。 つまり、これはどういう意味ですか |
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元のコピーがあり、最初に実験を実行しました。これをさらに2回繰り返します。 したがって、元の実行ごとに3つの測定値を取得します |
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実験。 |
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完全にランダム化して、デザインを見てみましょう。 DOEとほとんど同じですが、実験計画の簡単なプレビューを取得し、それを見ることができます。 |
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一般的に、それが私たちにとって意味があるかどうか、それが私たちがやりたかったことであり、私たちが見ていることが正しいかどうかを確認してください。 このツールで私が本当に気に入っているのはデザイン診断です。たとえば、カスタムデザイナーで見られるものとは少し異なります。 |
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またはデザイン比較ツールで。 この背後で実行されているシミュレーションがあり、私たちは遊ぶことができます...あなたが知っている、多分私たちは私のテストに関連する分散成分を調整し、バックグラウンドで実行されるシミュレーションがあります。 そして、私たちはできます |
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いくつか質問をします。 私たちの実験計画は、一流のゲージにタグを付けることができるように十分に設定されていますか？ 本当にクールなこと。 |
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これは非常に測定システム分析に重点を置いているため、気に入っています。DOEと同じように、パーツや演算子を追加したり、レプリケートを追加したりする必要がある場合は、テーブルにダンプせずにプラットフォーム内でそれを試すことができます。すぐに。 |
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では、標準のMSAを見てみましょう。 |
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いくつかの基本的なグラフィカル出力について説明したいと思います。 このプロセスを数回繰り返すので、少し遅くします。 |
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この測定システムの場合、EMPレポートから取得するグラフィカル出力は実際には非常に優れています。 たとえば、この平均チャートは、 |
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ここに平均ではなくデータを表示すると、変動属性ゲージチャートツールから得られるのと同じ結果になります。 |
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つまり、私の測定値が...ほとんどの測定値が制御要素の外にあるかどうかを示しているので、パーツ間の違いを検出できる可能性が非常に高くなります。 |
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標準偏差。分散の範囲を選択した場合は、これについてもう少し詳しく説明します。 |
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これにより再現性が視覚化されるため、ここではすべてを制限内に収めたいと考えています。これは、このゲージの場合です。 だからもう少し。 |
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これが私のお気に入りの1つです。 繰り返しますが、オペレーター/パーツの相互作用。 このグラフは、線が交差している場合、ここで相互作用が可能であることを示しています。 それで |
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それらはそうではありません...これらの線は互いに積み重ねる必要はなく、ギャップを空けることができますが、そのレポートで線が交差しないことを本当に望んでいます。 手段の分析、私はこれが好きです、あなたはそれを手順ツールとして使うことができます。 |
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オペレーター1は平均して低く測定する傾向があり、オペレーター2と3は高く測定する傾向があることを示しています。 |
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そして、それは必ずしも悪いことではないかもしれませんが、そうである場合は、ソースにドリルダウンできる可能性があります。 ご存知のように、なぜオペレーター1が平均して低く測定するのですか？ 繰り返しになりますが、 |
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テスト、再テスト、エラー比較。 各オペレーターの測定方法に矛盾があるかどうかを示しているだけです。 |
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つまり、これらはグラフィカルです。 いくつかの追加のEMP用語について少し話しましょう。 したがって、EMPのゲージ分類の基礎の一種は、クラス内相関です。 それがパーツからの変動の割合です。 |
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そして、私たちは、内の内が私たちの繰り返し測定の部分に関連付けられていることを願っています |
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演算子とバイアス項の一部。 これらが合計に比べて小さいことを本当に望んでいるので、この統計では高いほど良いです。 1つは完璧です。 |
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また、Wheelerの本を読み、分散成分からのクラス内相関などを手作業で計算する場合は、分散タイプとして標準偏差チャートを使用してください。 |
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Wheelerは、彼の本の中で、いつ範囲を使用したいかについて非常に良い議論をしています。これから、体重計測定システムでそれを確認します。 だからあなたの...あなたの精度がかなり洗練されているなら、あなたはおそらく |
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標準偏差分散タイプを使用できます。 それが分厚い場合、範囲はおそらくそのためのより良いアプローチになるでしょう。 |
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考えられるエラー。 これはいくつかの異なる場所で見られます。 これには多くの有用性があり、私はこれを本から取り出しました。 |
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Wheelerは、これを「測定は少なくとも半分の時間でこの量以上エラーになるため、プラスマイナス1の確率誤差よりも正確であると解釈されるべきではない」と説明しています。 したがって、この統計はいくつかの異なる場所で使用されます。 |
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特に、両方の測定増分を使用します。 |
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これは、推定誤差の関数であり、測定の精度の期待値を調整するために、小数点以下の桁数を報告します。 |
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そして、ガードバンディングで推定エラーが使用される別の場所が表示されます...仕様制限の統計的ガード禁止。 |
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さて、レポートを確認してから、実際にJMPの手順を説明します。 |
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現実的なゲージ分類が得られるので、これはセカンドクラスと言っています。 Wheelerの推奨事項は、測定プロセスをグラフ化することを決定する可能性があるため、この測定を行う前にコントロールを実行することをお勧めします。 |
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それは議論の余地があります。 あなたが知っている、それは再び予算の会話です、あなたは知っています。 それをする時間はありますか？ はい...はいの場合、それを行います。 |
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いいえの場合、何...ゲージを改善するためのコストは何ですか？ ファーストクラスのゲージに移動できますか？ それを行うためのプロジェクトでは、どれくらいの費用がかかると思いますか？ |
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このモニター分類の凡例。 少し時間をかけてください。管理図...または管理図のガイドラインをいくつか抽出できます |
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実際のプロセス。 このゲージの有効な解像度では、桁を削除する必要があります。 それをどのように行うかについて説明します。 |
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分散コンポーネント、これは素晴らしいです。 一部には分散のほとんどが含まれているので、それは良いことですが、まだいくつかの演算子があります |
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およびいくつかのオペレーター/部品の相互作用。 グラフィカルな分析でもそれがわかりました。 さて、しましょう... |
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今、私はアドインを作成しました、そして今それは...私はそれをデモンストレーションの目的で使用するつもりです。 少しバグがあります。 それらのいくつかを解決できれば、投稿します。 |
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しかし、これはEMPプラットフォームを起動するだけで、他のいくつかのオプション、に関連する他のオプションを提供します。 |
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EMPレポート。 わかった。 したがって、パーツと演算子だけを覚えておきます。 この場合、標準偏差を使用します。 |
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そして、そこに行きます。 [OK]をクリックします。 これらは、スライドで説明したすべてのことです。 |
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そこに見るべきものは何もないと思います。 さて、これはEMPから直接出てきます。私がしていることは、測定システムのノイズを考慮して、どのように...私が期待できる製品の適合性を尋ねていることです。 |
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仕様の制限を使用して、仕様の制限を厳しくすることでそれを改善できますか？ だから私はバンドを守るために統計を使うつもりです |
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私のスペック制限。 したがって、ハイテク製造業を営んでいる人にとっては、ガードバンディングの仕様制限について聞いたことがあるでしょう。 時々それはただのパーセントとして行われます。 |
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しかし、私はEMPが大好きです。なぜなら、推定誤差を使用して計算を行うことができるからです。 |
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これらの制限を厳しくすると、測定システムのノイズが考慮されます。 つまり、これが言っているのは、ねえ、96％の適合性のために、 |
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バンドを締める必要があります。 ここで小数点以下の桁数を調整するのを忘れましたが、56から74になります。 |
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だから私はそれを1ミリメートル締めるだけです。 どちらの側でも、どちらの仕様でも、それだけです。 黒い線は、元の仕様の制限であり、お客様に設定したものです。 |
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これらの仕様限界でゲージを実行すると、約64％の適合性が期待できるため、ここでトレードオフがありますよね？ |
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スペック制限を厳しくしたいのなら、コストがかかります。 より多くの部品を拒否する予定ですが、顧客をもう少し保護するのでしょうか。 確かに。 実際、仕様の制限から4つの可能性のあるエラーが発生した場合、 |
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99.9％の適合性を得ることができますが、より多くの製品を拒否することになり、その製品の一部は実際に顧客に役立つ可能性があります。 |
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ここでのトレードオフは、ビジネスの声と顧客の声です。これはビジネス上の決定であり、決定する前に話し合う価値があります。 |
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仕様の制限をどれだけ厳しくしたいか。 さて、それは行儀の良いゲージであり、私たちは見ました...ああ、私は忘れました、私は見せようとしていました |
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小数点以下の精度の問題についてどうやって行くか。 そのため、座標測定機は小数点以下の桁数を多く吐き出します。 |
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EMPは、私が本当に数字を落とすべきだと言っています。 私のやり方は、around関数を使用して数式列を作成し、これを調整してゼロになるようにすることですが、実際には2つと1つを試しました。 |
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EMP分析を再実行しました。 そしてそれぞれ...EMPが私にもう数字を落とす必要がないと言うとすぐに、それは私が報告しようとしている精度です。 |
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さて、そして製造説明書。 繰り返しになりますが、これは、その計算で推定誤差と測定増分が使用される別の場所です。 |
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それは素晴らしい。 これは、ハイテク製造で一般的なものへの統計的アプローチです。ガードバンディングです。 測定システムのノイズを使用してそれを行うことができます |
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計算を行います。 さて、恐ろしい体重計に戻りましょう。 さて、これは少し楽しいです。 |
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デザインについて説明します。 |
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私がこれについてちょっと楽しいと思うのは、それがDOEであろうと測定システム分析であろうと、私たちが実験を始めようとしたとき、 |
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少しの創造性を発揮する必要があります。 そして、私はしなければなりませんでした。 正直なところ、私はこれにほとんど困惑しました。 ですから、私が自分自身または家族の誰かが自分自身を計量していることに関連するノイズ要因は、私たちがいることを知っています。 私は体重計の上に立っています。 |
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一部...一部は私の毎日の体重変動のようなものだと思いますよね？ |
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私はプラスマイナス4になっているとしましょう。 私は一週間食べ過ぎて、2ポンド増えました。 それが私が検出できるようにしたいものです。 |
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実は、それはちょっと大変なことです。なぜなら、私はその毎日の体重の変動を、オペレーターの部分、つまり私の部分から切り離さなければならないからです。 |
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私がそれを行った方法...これを行うにはおそらく多くの異なる方法がありますが、私がそれを行った方法は、測定システム分析の参加者、私の家族です。 彼らは自分の体重を測定します、 |
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体重計から降りて、私は彼らにダンベルを渡し、彼らは体重計に戻ります。 それらを引いてから重量を計算するので、それが私の部品の測定値になります。 |
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これを目標体重のスケールで取得して、少しわかりやすくするために、正規化するだけです。 |
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そしてそれはただ...それは私にとってもう少し意味のあるものにスケールを変更しているだけです。 さて、これがどのように見えるか見てみましょう。 了解しました。もう一度アドインを実行します。 それが価値がある何かがあります |
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ノート。さて、これを思い出せば、演算子を覚えてまた別れると思います。 これは分厚い測定です。 レンジチャート分散タイプを使用し、デザインを交差させます。 |
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さて、すでに、ゲートのすぐ外で、おそらく検出できないことがわかります |
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毎日の体重の違い。 ここに、私が実験を実行した方法に関連する何かがある可能性があります。それは確かに可能です、 |
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しかし、それは本当によく見えません。 それでは、他のいくつかを見てみましょう。範囲チャートは、かなり見栄えがします。 ああ...おっ、問題があります。 私の範囲内の変動は、私の繰り返し測定に関連しているので、まあ、それは私の部分よりも大きいです...私の変動は私の部品間の変動に関連しています。 |
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それは良いことではありません。 |
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だから問題2。 あなたはこれらの他のいくつかを通り抜けることができます。 テスト、再テストはかなり良さそうです。 平均結果の私のバイアス比較分析はよく見えます。 了解しました。別の問題があります。 その可能性のあるエラーのサイズを見てください。 覚えておいてください、私は少なくとも私が見ることができることを本当に望んでいます |
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体重が1ポンド違うので意味があります。 まあ、確率誤差はそれの3倍であり、それは問題です。 |
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数字を落とすように言われています。 これを繰り返すと、実際に科学的記数法を使用して2桁の数字を報告し、さらに近づける必要があります。 |
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それでも、発生する可能性のあるエラーは非常に大きいので、ゲージの使用に関して、それがどのように問題になる可能性があるかを少し下に見ていきます。 |
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右のサードクラスのゲージ。 したがって、ゲージを使用する必要がある場合は、確実に測定プロセスをグラフ化するので、コントロールまたは標準を実行します |
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毎日の体重を増やす前に。 オペレーター/部品の相互作用、それは再びあります。 オペレーター3は私の義理の兄弟なので、これは面白いものです。 彼は一種の頭のいい男で、私が彼がテストをゲームできないようにしようとしたのと同じくらい、彼はテストを賭けていたと思います。 |
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したがって、それは私の研究に関連している可能性があり、必ずしもゲージに関連しているとは限りません。ただ私の観察。 それで、その96％適合ゲームをもう一度プレイし、それをゼロまでダイヤルダウンします。 そして、いや、私は限界を計算することはできません。 実際、私の下限は実際には |
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私の上限よりも高い。 そして、なぜそれが起こったのですか？ さて、計算では |
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（私がそれを示した場所に戻ったら、見てみましょう）、 |
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その可能性のあるエラーが大きすぎる場合、問題が発生するため、これには少し制限があります |
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Wheelerが彼の本で使用しているツール。 しかし、私にとって、ねえ、これが私に言っていることは、この体重計はがらくたの一部であり、私はただ新しいものを購入する必要があるということです。 だから私はちょっと安いです、 |
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しかし、私は、50ドルはおそらく不合理な価格ではないと判断したので、Fitbitスケールを購入しました。それを見てみましょう...それがどのように見えるか見てみましょう。 |
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おー。 |
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スタディを再度実行します。 |
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そして範囲、私たちはそれを同じに保ちます。 了解しました。すでに少し改善が見られます。 それは私の座標測定機ほど良くはありませんが、ねえ、私の測定値のいくつかは実際には管理限界を超えているので、IIはそれを改善として数えます。 |
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それも見てください。 私の分散内コンポーネントは、実際には一部未満です。 つまり、それはまだちょっと大きいです、 |
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でも50ドル...たぶん100ドルか1,000ドル使ったら、少し下がることができるかもしれませんが、私はそれと一緒に暮らすつもりだと思います。 了解しました。エラーの可能性があります。 私たちは少なくとも1ポンド未満です。 |
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そしてもちろん、桁を落とすことを検討する必要があるので、これでも丸めの演習を行います。小数点以下の精度がゼロであることを報告することが私たちのやりたいことであることがわかります。 そして、これを見てみましょう、96％の適合性。 |
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繰り返しますが、ねえ、私は実際に合理的なものを手に入れます。 だから私にとっては、 |
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減量のこの全体の運動に入る私の期待として私が設定したのは、私が180で目標体重になりたいということでした。 |
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しかし、私はプラスマイナス5ポンドの体重変動で生きていきたいと思っています。 そして、この旅を経て、私が食べるものが変化する可能性があることに気づきました。1日以内に水分量が増えるので、それはかなり合理的な期待です。 確認したいのなら、 |
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私は自分の目標に忠実であり続けているので、多分私はそれらの仕様の制限を1ポンド上げる必要があります。 |
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それで、体重を減らして恐ろしいスケールで作業するというかなり長い旅を通して、一種の苛立たしい運動として始まったものは、私が一緒に暮らすことができ、実際に私が一種の幸せである何かに到達しました。 それで |
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それは私が持っているすべてです。 ありがとうございました。 うまくいけば、これは測定システム分析のEMPメソッドを介した楽しいウォークスルーでした。 |
| オリビアリッピンコット |
ええ、録音を停止します。 |
| ジェイソンウィギンズ、JMP |
そして、私は時間内にああいいです。 |
