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Re: 그건 내 몸무게가 될 수 없어! 내 체중계가 고장 났습니까? 측정 시스템 분석(MSA) 탐색(2021-US-45MP-826)

발표해주셔서 감사합니다. 좋은 물건입니다. 당신의 추천에 따라 나는 EMP III의 사본을 집어 들었고 지금까지는 아주 잘 읽었습니다. 나는 당신의 추가 기능이 꽤 유망해 보인다고 생각합니다. 그런 것이 유용할 것 같아요. 측정된 매개변수에 대해 보호대역 분석을 수행할 수 있다는 것은 매우 좋은 일입니다. Process Screening 플랫폼과 같이 동시에 많은 매개변수에 대해 유사한 분석을 수행할 수 있다면 환상적일 것입니다. 일관되게 적용된 수학과 함께 신중하게 수집된 데이터를 기반으로 적절한 보호 대역을 식별하는 방법은 백분율을 기반으로 임의로 할당된 보호 대역보다 개선된 것입니다. 이러한 개념을 더 자세히 조사하고 실제로 적용하기를 기대합니다. 프레젠테이션에 다시 한 번 감사드리며 이러한 분석 방법을 알려주셔서 감사합니다.

Re: 그것은 내 무게가 될 수 없습니다! 내 체중계가 고장 났습니까? 측정 시스템 분석(MSA) 탐색(2021-US-45MP-826)

@Jason_Wiggins EMP 추가 기능을 사용할 수 있습니까?

Re: 그것은 내 무게가 될 수 없습니다! 내 체중계가 고장 났습니까? 측정 시스템 분석(MSA) 탐색(2021-US-45MP-826)

안녕하세요 데이지입니다. 현재로서는 아직 정리해야 할 코드가 있습니다. 내 쿼리에서 이것을 옮기고 곧 뭔가를 얻을 것입니다. 친절한 알림 감사합니다!

Re: 그것은 내 무게가 될 수 없습니다! 내 체중계가 고장 났습니까? 측정 시스템 분석(MSA) 탐색(2021-US-45MP-826)

친절한 피드백 감사합니다, Nathan! 추가 기능에 대해 할 일이 조금 더 있으며 곧 게시할 예정입니다.

Re: 그것은 내 무게가 될 수 없습니다! 내 체중계가 고장 났습니까? 측정 시스템 분석(MSA) 탐색(2021-US-45MP-826)

안녕 @szdaizha , @ngambles ,

 

추가 기능을 업로드했습니다. 추가 기능 메뉴에는 도움말 문서와 샘플 데이터 파일이 있습니다. 도움말 문서에는 추가 기능을 사용하는 방법과 배경 및 참조가 포함되어 있습니다. 그것이 당신을 위해 작동하는지 또는 문제가 있는지 알려주십시오. 파일 교환소에도 곧 올리겠습니다.

 

제이

그것은 내 무게가 될 수 없습니다! 내 체중계가 고장 났습니까? 측정 시스템 분석(MSA) 탐색(2021-US-45MP-826)

레벨: 중급

 

Jason Wiggins, 수석 시스템 엔지니어, JMP

 

가정에서 실험실, 생산 현장에 이르기까지 측정 시스템은 어디에나 있습니다. 집에는 무서운 욕실 체중계가 있습니다. 테스트 랩에서는 재료 강도와 같은 중요한 물리적 특성을 측정하기 위해 다양한 시스템이 사용됩니다. 생산 시스템은 가공된 부품의 모양과 같은 품질 특성 측정에 의존합니다. 우리가 상호작용하는 측정 시스템은 다양한 행동을 합니다. 그것들은 시끄럽거나 정확하거나 정확하거나 편향될 수 있습니다. 샘플을 변경하거나 파괴하지 않을 수도 있습니다. 행동에 관계없이 비용이 많이 드는 오류를 피하기 위해 노이즈가 사용되는 방법에 대해 정보에 입각한 선택을 하려면 측정 시스템의 노이즈에 대해 충분히 알아야 합니다. 90년대 초에 허블 망원경의 주경은 잘못된 측정으로 인해 지상에 있었습니다. 출시 후 발견된 실수로 인해 프로젝트가 거의 무산되었습니다. MSA 사전 발사를 통해 변형의 원인을 이해하고 해결했다면 NASA는 이를 수리하기 위해 우주로 여행하는 데 6억 달러 이상을 절약할 수 있었습니다. 이 프레젠테이션은 Donald Wheeler 박사가 개척한 EMP(Evaluating Measurement Process) 방법의 MSA 결과를 적용하는 방법에 대해 설명합니다. 가정 및 업계의 예와 함께 EMP에 대한 개요를 살펴봅니다. 제품 적합성을 보장하기 위한 EMP 게이지 분류, 보고 정밀도 및 가드 밴딩 사양 제한은 JMP에서 시연됩니다.

 

 

자동 생성된 대본...

 

스피커	성적 증명서
올리비아 리핀콧	다시 한 번, 녹음기가 켜져 있고 종종 음소거 상태이므로 다시 켜겠습니다.
제이슨 위긴스, JMP	권리. 여러분, 안녕하세요. 별말씀을요
	저 빌어먹을 욕실 저울.
	그래서 저에게는 물건을 측정하는 도구가 없는 삶을 상상하기 어렵고 물건을 측정하는 것은 매우 인간적인 특성입니다. 우리는 그냥 그렇게 합니다.
	나는 잘 작동하는 측정 시스템에서 많은 행복을 찾고 가장 확실히 그렇지 않을 때 좌절합니다.
	측정 시스템을 개발, 개선, 심지어 올바르게 사용하는 데는 비용이 듭니다. 간단하든 복잡하든 그와 관련된 비용이 있습니다.
	내 경험상, 이 비용은 잘못된 게이지의 데이터를 사용하거나 좋은 게이지의 데이터를 오용하는 결과적인 비용과 비교할 때 작습니다.
	이것의 좋은 예가 허블 우주 망원경입니다.
	1990년 출시된 지 얼마 되지 않아 기본 미러의 수차가 발견되었습니다.
	수차는 망원경 이미지의 선명도에 영향을 미쳤습니다. 사실 이것은 전후입니다.
	문제의 원인은 거울을 연마하는 데 사용된 잘못 보정된 장비 조각으로 거슬러 올라갑니다.
	6억 2천만 달러 이상. 1993년 달러입니다. 그것은 꽤 많은 돈입니다.
	그리고 거울을 연마하기 전에 측정 시스템을 분석했다면 이 비용을 완전히 피할 수 있었을 것이라고 생각합니다.
	이제 허블 망원경...허블 우주 망원경 수리가 고비용 측정 사고의 좋은 예인 반면, 측정 시스템의 문제는 심지어 더 적은 비용으로도 좌절감을 줄 수 있다고 생각합니다. 예를 들어 제가 두려운 욕실 체중계를 예로 들어 보겠습니다.
	작년...지난해 12월 체중 감량 여행을 시작했습니다.
	그리고 시간이 지남에 따라 그리고 매일 보고 있던 것에 대한 감각을 제공하십시오.
	나는 일상적으로 4파운드의 체중 증가를 얻을 것입니다. 이제 만약 내가 여기 있다면 목표 체중 근처에 있다면...내 목표 체중 주위를 맴돌면 아마 아시겠지만 플러스 또는 마이너스 4파운드의 변동
	비현실적인 일이 아닙니다. 이제 감정적으로 뭔가 다른 일이 이 과정의 초기에 일어나고
	우리는 이것을 조금 좁혀서 이야기할 것입니다. 여기 나입니다. 저는 체중 감량을 위해 매우 열심히 일하고 모든 올바른 일을 하고 있습니다.
	그리고 어느날 아침에 일어나보니 몸무게가 4파운드나 쪘습니다. 그래서 답답하죠? 다른 사람들도 공감할 수 있는 내용이길 바라지만 제 질문은
	이 과정에서 (아마 이 여정을 시작하기 전에 측정 시스템 분석을 했어야 했을 것입니다.)
	그 4파운드 중 얼마가 나이며 그 중 얼마가 측정 시스템의 소음입니까? 그래서 질문에 답하기 위해 측정 시스템 분석을 실행했습니다. 이제 여기에 스포일러 경고가 있습니다.
	내가 한 첫 번째 연구는 그다지 좋지 않았습니다. 게이지가 엉망입니다. 버리고 싶었지만 전자 제품은 재활용하고 싶습니다.
	결국, 이것은 사용하기 좋은 게이지가 아니었습니다.
	오늘 제 목표의 일부는, 제 말은, 이것이 우리 모두가 관련될 수 있는 실제 측정 시스템에 대한 재미있는 탐구라는 것입니다. 하지만 제 다른 목표 중 하나는 몇 가지 이점을 강조하는 것입니다.
	측정 시스템 분석을 위한 EMP 방법 사용. 이제 이를 수행하기 위해 몇 가지 기본 정의를 다룬 다음 다음을 사용하여 방법을 시연하겠습니다.
	보다 잘 작동하는 게이지의 MSA 결과입니다. 이제 안심하십시오. 잠시 후 끔찍한 욕실 저울 예제로 돌아가겠습니다.
	자, 그럼 먼저 측정 시스템 분석이란 무엇입니까? 저에게 이것에 대한 간단한 설명은 우리가 실험을 실행할 것이고 우리가 실험을 통해 얻고자 하는 것은 측정 시스템의 한계를 식별하거나 측정하는 것입니다.
	우리의 목표는 무엇입니까? 음, 측정 시스템 분석을 하면 우리가 사용하고 있는 측정 시스템이 충분히 좋은지 여부를 확실히 결정할 수 있습니다.
	사용하거나 개선이 필요한지 여부. 하지만 EMP 방식이 빛을 발하는 곳이 더 중요하다고 생각합니다.
	측정 데이터 사용에 대한 표준을 설정하려는 것입니다. 완벽한 측정 시스템은 없습니다. 측정 데이터를 효과적으로 사용하는 데 도움이 되는 표준은 무엇입니까?
	어떻게 된거야? 분산 성분 분석이므로 측정 시스템과 관련된 분산 성분을 찾고,
	그리고 우리 부품과 관련된 측정 편차에 비해 작기를 바랍니다. 그래서 우리는 모든 측정에 대한 약간의 총 변동이 있고 구성 요소가 있습니다. 이 두 가지 변동 구성 요소를 이해해야 합니다.
	그렇다면 EMP는 무엇인가? 측정 프로세스를 평가하는 것을 의미합니다. Donald Wheeler 박사가 개척했습니다. 꼭 소장하고 싶은 멋진 책이 있습니다.
	제 생각에 EMP에 대해 생각하는 가장 간단한 방법은 측정 데이터를 효과적으로 사용하기 위한 통계적 접근 방식을 제공한다는 것입니다. 그래서 내 게이지가 좋은지 나쁜지 아는 것만으로는 충분하지 않습니다.
	따라서 첫 번째 클래스, 두 번째 클래스, 세 번째 클래스는 프로세스의 이동을 감지할 확률을 기반으로 합니다.
	내가 먼저 배운 오래된 방법인 GRR, 퍼센트 R&R, AIAG 방법은 게이지 분류를 위해 임의의 임계값을 사용합니다. 그래서 여기에 문제가 있습니다. 제가 겪었던 문제는 실제로 저를 EMP로 이끌었던 것입니다.
	몇 년 전에 저는 파괴적인 테스트를 하고 있었기 때문에 이것이 측정 시스템입니다.
	그리고 우리는 측정 시스템 분석을 했고, 그것은 R&R 표준에 의해 4등급 게이지로 판명되었습니다. 글쎄...글쎄,
	그게 뭔가요. 하지만 그게 우리에게 무엇을 말해주고 있나요? 그리고 그것을 위장하기 어렵게 만든 가장 어려운 점은 우리가 이 파괴적인 테스트를 사용하고 있다는 사실이었습니다.
	수익을 창출하는 제품 개발에 대한 결정을 내리기 위해 그것은 유용한 게이지였기 때문에 퍼센트 R&R은 게이지의 유용성에 대해 아무 것도 알려주지 않았고
	해당 게이지를 사용하는 방법에 대한 권장 사항입니다. 그래서 저를 위한 퍼센트 R&R 접근 방식은 측정 데이터를 효과적으로 사용하는 데 필요한 정보가 정말 부족하다고 생각합니다.
	좋습니다. 덜 답답하고 더 잘 작동하는 게이지 예입니다. 이것은 좌표 측정기입니다.
	물체의 기하학을 측정합니다. 이것은 길이의 한 차원만 측정하는 매우 간단한 실험입니다.
	따라서 부품의 길이는 노이즈 변수입니다. 여기 이 작은 조이스틱을 볼 수 있습니다. 측정 시스템에 작업자가 관여합니다. 나는 이것의 자동화된 버전을 보았고 아마도 연산자를 포함하지 않을 수도 있지만 이 경우에는 포함합니다.
	부품과 연관된 변형이 있고 이 연산자/부품 상호작용이 있습니다. 이제 이것은...이 상호 작용 용어입니다. DOE를 사랑하는 사람들을 위한 것입니다.
	우리는 상호 작용이 모든 곳에서 일어난다는 것을 알고 있지만 매우 일반적인 연산자/부품 상호 작용의 예를 보여주기 위해 최선을 다할 것입니다. 그래서 내가 들고 있는 것은 조금
	금속 실린더와 다이얼 캘리퍼스가 있습니다.
	할거다
	이 부분의 직경을 측정해 보니 약 19mm입니다.
	이 크기가 얼마인지 알았거나 그 지름이 어느 정도인지 예상했다면 실제로 내 게이지의 다이얼에 압력을 가할 수 있습니다.
	내가 예상한 측정치를 달성할 수 있도록. 이제 이것은 모든 곳에서 발생합니다. 나는 그것을하는 자신을 포착합니다. 인간이 측정 시스템과 상호 작용할 때마다 이러한 유형의 일이 발생하면
	이것을 찾기 위한 실험을 구축할 돈과 예산이 있다면 가장 확실하게 추천합니다.
	알겠습니다. JMP 16입니다. 이것은 일종의 재미있는 일입니다. 나는 이 새로운 도구를 좋아합니다. 이있다...
	죄송합니다... JMP 16용 DOE 메뉴의 MSA 특정 실험 설계 도구입니다.
	이것에 대한 일종의 시연을 보여드리겠습니다. 하지만 그 전에 무작위화에 대해 약간의 토론을 하고 싶습니다.
	DOE 및 측정 시스템 분석을 수행하는 우리 모두의 경우 결과에 영향을 미치는 잠복 변수의 위험을 줄이기 위해 무작위화를 수행한다는 것을 알고 있습니다. 그래서 그것은 일종의 주어진 것입니다.
	완전히 무작위화하지 않으면 잠재적으로 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다.
	내가 또한 추천하고 싶은 것은 오퍼레이터가 무작위 실행 명령을 보지 않도록 하는 것입니다. 나와 내 캘리퍼스를 상상해 보세요. 10개의 다른 부품을 측정하고 있는데 어느 부분을 측정하는지 알 수 없으므로 기회가 적습니다.
	저를 위해 실험, 측정 시스템 분석 실험, 그 정보를 아는 것만으로도 편향됩니다. 그래서 무작위로, 가능하면 블라인드로 만드십시오.
	무작위화 문제가 발생하면 분할 플롯 설계 또는 무작위화 문제를 처리하는 다른 수단을 볼 수 있지만 가능한 한 최대한 그렇게 하고 싶습니다.
	알겠습니다. 한 번 살펴보겠습니다. DOE, 특수 목적, MSA 디자인이 있습니다.
	JMP의 다른 모든 DOE 도구와 마찬가지로 요소 이름을 입력할 수 있으며 여기에 연산자에 대한 다른 요소를 추가해야 할 수도 있습니다.
	여기서 정말 마음에 드는 점은 이 역할에 MSA 역할을 부여할 수 있다는 것입니다. 그러면 생성할 데이터 테이블의 열 속성으로 복사됩니다.
	따라서 교환원의 이름이 다르다고 가정해 보겠습니다. 하지만 MSA에서 교환원 역할로 사용하고 있다는 사실에 대한 최소한의 기준을 갖고 싶습니다. 그렇게 할 수 있습니다. 정말 멋지네요.
	이 실험에는 4개의 서로 다른 부품과 4개의 서로 다른 연산자가 있으며 2개의 반복실험을 실행할 것입니다. 그래서 이것이 무엇을 의미하는지
	내 원본이 있다는 것입니다. 실험을 처음으로 실행한 것이고 두 번 더 반복할 것입니다. 따라서 원본에서 각 실행에 대해 3개의 측정값을 얻습니다.
	실험.
	완전히 무작위화하고 디자인을 살펴보겠습니다. DOE와 마찬가지로 실험 설계를 빠르게 미리 보고 다음을 확인할 수 있습니다.
	일반적으로 그것이 우리에게 의미가 있는지, 그것이 우리가 하고자 하는 것이고 우리가 보고 있는 것이 올바른지 확인하십시오. 이 도구에 대해 내가 정말 좋아하는 것은 디자인 진단입니다. 예를 들어 맞춤 디자이너에서 보는 것과는 약간 다릅니다.
	또는 디자인 비교 도구에서. 이 배후에서 실행되는 시뮬레이션이 있고 우리가 가지고 놀 수 있습니다. 아마도 우리는 내 테스트와 관련된 분산 구성 요소를 조정하고 백그라운드에서 실행되는 시뮬레이션이 있습니다. 그리고 우리는 할 수 있습니다
	몇 가지 질문을 하십시오. 우리의 실험 디자인은 일류 게이지에 태그를 붙일 수 있을 만큼 충분히 잘 설정되어 있습니까? 정말 멋진 일입니다.
	매우 측정 시스템 분석에 중점을 두고 있고 DOE와 마찬가지로 이 기능이 마음에 듭니다. 추가 부품 또는 추가 연산자를 추가해야 하는 경우 추가 복제를 추가합니다. 알다시피, 테이블에 덤핑하지 않고 플랫폼 내에서 이를 사용할 수 있습니다. 곧.
	좋습니다. 표준 MSA를 살펴보겠습니다.
	몇 가지 기본적인 그래픽 출력을 살펴보고 싶습니다. 우리는 이 과정을 여러 번 반복할 것이기 때문에 천천히 할 것입니다.
	이 측정 시스템의 경우 EMP 보고서에서 얻은 그래픽 출력은 실제로 매우 훌륭합니다. 예를 들어 이 평균 차트는
	여기에 평균이 아닌 데이터를 표시하면 변동성 속성 게이지 차트 도구에서 얻을 수 있는 것과 동일한 결과가 됩니다.
	내 측정값이...대부분의 측정값이 제어 요소 외부에 있는 경우 부품 간의 차이를 감지할 수 있을 가능성이 매우 높습니다.
	표준 편차, 그리고 내가 분산 범위를 선택했다면 1분 안에 이에 대해 조금 더 이야기하겠습니다.
	이것은 반복성을 시각화하므로 모든 것이 여기에서 한계 내에 있기를 원하며 이 게이지의 경우도 마찬가지입니다. 그래서 몇 가지 더.
	여기 내가 좋아하는 것 중 하나가 있습니다. 다시 말하지만, 오퍼레이터/부품 상호작용. 이 그래프는 교차하는 선이 있으면 여기에서 상호 작용이 가능함을 나타냅니다. 그래서
	그들은 ...이 라인은 서로의 맨 위에 쌓일 필요가 없으며 간격이 떨어질 수 있지만 보고서에서 라인을 교차하지 않기를 정말로 바랍니다. 수단 분석, 이것이 마음에 들어 절차 도구로 사용할 수 있습니다.
	측정 시스템 1은 평균적으로 낮게 측정하는 경향이 있고 측정 시스템 2와 3은 높게 측정하는 경향이 있음을 알려줍니다.
	그리고 그것이 반드시 나쁜 것은 아니지만, 만약 그렇다면 우리는 그 근원을 파헤칠 수 있을 것입니다. 운영자 1이 평균적으로 낮게 측정하는 이유는 무엇입니까? 그래서 다시,
	테스트, 다시 테스트, 오류 비교. 우리는 각 연산자가 측정하는 방법에 불일치가 있는지 여부를 보여줍니다.
	그래서 그것들은 그래픽입니다. 몇 가지 추가 EMP 용어에 대해 조금 이야기해 보겠습니다. 따라서 EMP에서 게이지 분류의 기초는 클래스 내 상관 관계입니다. 그것은 부분에서 변동의 비율입니다.
	그리고 내부가 반복 측정 부분과 연결되기를 바랍니다.
	및 연산자 및 바이어스 용어의 일부입니다. 우리는 이것이 전체에 비해 작기를 정말로 바라고 있으므로 이 통계에서는 높을수록 좋습니다. 하나는 완벽합니다.
	그리고 Wheeler의 책을 읽고 분산 구성 요소의 클래스 내 상관 관계와 같은 것에 대해 손으로 계산하려면 표준 편차 차트를 분산 유형으로 사용하십시오.
	Wheeler는 자신의 책에서 언제 범위를 사용하고 싶을지에 대해 정말 좋은 토론을 했습니다. 그리고 우리는 욕실 저울 측정 시스템을 통해 그것을 보게 될 것입니다. 그래서 만약 당신의... 당신의 정밀도가 상당히 정교하다면, 당신은 아마도
	표준 편차 분산 유형을 사용할 수 있습니다. 두꺼우면 범위가 더 나은 접근 방식이 될 것입니다.
	가능한 오류입니다. 우리는 이것을 몇 군데 다른 곳에서 보게 될 것입니다. 이 주변에 많은 유틸리티가 있으며 나는 이것을 책에서 가져왔습니다.
	Wheeler는 이것을 "어떤 측정도 플러스 또는 마이너스 하나의 가능한 오류보다 더 정확한 것으로 해석되어서는 안 됩니다. 왜냐하면 측정은 이 정도 또는 적어도 절반의 시간에 의해 오차가 발생할 것이기 때문입니다." 따라서 이 통계는 여러 곳에서 사용될 것입니다.
	특히, 측정 증분과
	이것은 측정에 대한 우리의 정밀도 기대치를 조정하기 위해 가능한 오류의 함수이며, 보고하고자 하는 소수 자릿수입니다.
	그리고 우리는 가드 밴딩(guard banding)에서 가능한 오류가 사용되는 또 다른 곳을 보게 될 것입니다. 사양 제한의 통계적 가드 금지.
	알겠습니다. 보고서를 살펴보고 실제로 JMP의 단계를 살펴보겠습니다.
	우리는 현실적인 게이지 분류를 얻었으므로 이것은 두 번째 클래스를 말합니다. Wheeler의 권장 사항은 측정 프로세스를 도표화하기로 결정할 수 있으므로 이 측정을 수행하기 전에 컨트롤을 실행하고 싶을 수 있다는 것입니다.
	그것은 논쟁의 여지가 있습니다. 알다시피, 그것은 다시 예산에 관한 대화입니다. 그렇게 할 시간을 낼 수 있습니까? 예...그렇다면 하십시오.
	그렇지 않다면... 게이지를 개선하는 데 드는 비용은 무엇입니까? 일급 게이지로 옮길 수 있습니까? 그렇게 하기 위한 프로젝트의 비용은 얼마라고 생각합니까?
	이 모니터 분류 범례. 약간의 시간을 보내십시오. 제어 차트 또는 차트 작성에 대한 몇 가지 지침을 추출할 수 있습니다.
	실제 과정. 이 게이지의 효과적인 분해능은 숫자를 줄여야 합니다. 내가 어떻게 하면 되는지 알아보겠습니다.
	분산 구성 요소, 이것은 훌륭합니다. 부품에는 대부분의 분산이 포함되어 있으므로 여전히 일부 연산자가 있지만 다행입니다.
	및 일부 운영자/부품 상호 작용. 우리는 그래픽 분석에서도 그것을 보았습니다. 좋아, 하자...
	이제 추가 기능을 만들었습니다. 그리고 바로 지금은... 데모 목적으로 사용할 것입니다. 약간 버그가 있습니다. 그런 부분들이 해결된다면 포스팅 해보도록 하겠습니다.
	그러나 이것은 단지 EMP 플랫폼을 시작하는 것뿐입니다. 그러면 나에게 몇 가지 다른 것들,
	EMP 보고서. 괜찮은. 그래서 우리는 부분과 연산자만 기억할 것입니다. 이 경우 표준편차를 사용하겠습니다.
	그리고 우리는 간다. 확인을 클릭합니다. 이것이 우리가 슬라이드에서 이야기한 모든 것입니다.
	볼만한게 다른게 없는거 같아요. 이제 이것은 EMP에서 나온 것입니다. 제가 하고 있는 일은 제 측정 시스템의 노이즈를 감안할 때 어떻게... 예상할 수 있는 제품 적합성이 무엇인지 묻는 것입니다.
	내 사양 제한을 적용하고 사양 제한을 강화하여 이를 개선할 수 있습니까? 그래서 통계를 사용하여 밴드를 보호하겠습니다.
	내 사양 한계. 따라서 첨단 제조 분야에 종사하는 사람들은 아마도 가드 밴딩 사양 제한에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. 때때로 그것은 단지 퍼센트로 수행됩니다.
	하지만 나는 EMP를 좋아합니다. 왜냐하면 가능한 오류를 사용하여 계산을 할 수 있기 때문입니다.
	제한을 강화할 때 측정 시스템 노이즈를 고려합니다. 이것이 말하는 것은, 96% 일치를 위해,
	밴드를 조여야 해요. 여기서 소수점 이하 자릿수를 조정하는 것을 잊었지만 56에서 74 사이가 될 것입니다.
	그래서 1밀리미터만 조입니다. 그것이 어느 쪽이든, 어느 쪽이든 사양입니다. 검은색 선은 고객을 위해 설정한 원래 사양 한계입니다.
	이 사양 한계에서 게이지를 실행하면 약 64%의 적합성을 기대할 수 있으므로 여기에는 절충점이 있습니다. 맞습니까?
	사양 제한을 강화하려면 비용이 많이 들 것입니다. 더 많은 부품을 거부할 예정이지만 고객을 조금 더 잘 보호할 수 있을까요? 거의 확실히. 실제로 사양 제한에서 4개의 가능한 오류를 입력하면
	우리는 99.9%의 적합성을 얻을 수 있지만 더 많은 제품을 거부할 것이고 그 제품 중 일부는 실제로 고객에게 유용할 수 있습니다.
	여기에서 절충점은 비즈니스의 목소리 대 고객의 목소리이며 이는 비즈니스 결정이며 결정하기 전에 논의할 가치가 있습니다.
	사양 제한을 얼마나 강화하고 싶은지. 그래, 그게 잘 행동하는 게이지이고 우리가 봤어...오 깜빡했어, 보여주려던
	소수점 이하 자릿수 정밀도 문제에 대해 어떻게 설명합니까? 따라서 좌표 측정기는 소수점 이하 자릿수를 많이 뱉어냅니다.
	EMP는 내가 정말로 숫자를 줄여야 한다고 나에게 말하고 있다. 내가 하는 방법은 그냥 함수를 사용하여 수식 열을 만든 다음 이 값을 조정하여 지금의 0이 되도록 조정하지만 실제로는 2와 1을 시도했습니다.
	EMP 분석을 다시 실행했습니다. 그리고 각각은... EMP에서 더 이상 숫자를 입력할 필요가 없다고 말하자마자 보고할 정밀도입니다.
	좋아, 제조 지침. 다시 말하지만, 이것은 가능한 오류와 측정 증분이 해당 계산에 사용되는 또 다른 위치입니다.
	대단해 첨단 제조 분야에서 흔히 볼 수 있는 통계적 접근 방식입니다. 가드밴딩입니다. 측정 시스템 노이즈를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
	계산을 합니다. 좋아, 무서운 욕실 체중계로 돌아가자. 좋아요, 그래서 이것은 조금 재미있습니다.
	디자인을 안내해드리겠습니다.
	이것에 대해 재미있다고 생각하는 것은 DOE이든 측정 시스템 분석이든 우리가 실험을 하려고 할 때
	우리는 약간의 창의성을 발휘해야 합니다. 그리고 나는 해야 했다. 솔직히 말해서, 나는 이것에 거의 당황했습니다. 그래서 나 자신의 무게를 재는 것과 관련된 소음 요인이나 내 가족의 누군가가 나 자신을 재는 것과 관련된 소음 요인은 바로 우리입니다. 나는 체중계에 섰다.
	파트.. 파트를 생각해보면 하루의 체중 변동과 같죠?
	제가 플러스나 마이너스 4에 있다고 가정해 보겠습니다. 일주일 동안 너무 많이 먹었고 2파운드가 쪘다. 그것이 내가 감지할 수 있기를 원하는 것입니다.
	이제는 매일 체중 변동을 작업자 부분에서 분리해야 하기 때문에 실제로 어려운 작업입니다.
	내가 진행한 방법...이 작업을 수행하는 데는 여러 가지 방법이 있을 수 있지만 내가 진행한 방법은 측정 시스템 분석에 참여하는 내 가족과 내 가족이 있다는 것입니다. 그들은 자신의 체질량을 측정하고,
	저울에서 내려오면 덤벨을 건네면 저울 위로 올라갑니다. 나는 그것들을 뺀 다음 무게를 얻습니다. 그래서 그것이 제 부분 측정이 될 것입니다.
	이제 이것을 목표 체중의 척도로 가져오기 위해 조금 더 쉽게 이해할 수 있도록 정규화합니다.
	그리고 그것은 단지... 저에게 조금 더 의미가 있는 것으로 스케일을 변경하는 것입니다. 자...이게 어떻게 생겼는지 봅시다. 좋습니다. 추가 기능을 다시 수행하겠습니다. 그럴만한 가치가 있는 것이 있다
	노트. 좋아요, 이걸 기억하면 연산자와 부품이 다시 기억날 것 같아요. 이것은 두툼한 측정입니다. 범위 차트 분산 유형을 사용하고 디자인이 교차합니다.
	좋아, 이미, 게이트 밖에서, 우리는 우리가 아마 감지할 수 없다는 것을 보고 있습니다
	일일 체중의 차이. 이제 여기에 내가 실험을 실행한 방법과 관련된 무언가가 있을 수 있습니다. 그것은 확실히 가능합니다,
	그러나 그것은 정말로 좋아 보이지 않습니다. 다른 몇 가지를 살펴보겠습니다. 범위 차트는 꽤 좋아 보입니다. 아...와우, 문제가 있습니다. 내 내 변동은 반복 측정과 관련이 있습니다. 음, 그건 내 부품보다 큽니다... 내 변동은 내 부품 간 변동과 관련이 있습니다.
	그건 좋은 일이 아니야.
	그래서 문제 2. 당신은 이러한 다른 것들 중 일부를 통과할 수 있습니다. 테스트, 재테스트 꽤 괜찮아 보입니다. 평균 결과에 대한 내 편향 비교 분석이 좋아 보입니다. 자, 여기에 또 다른 문제가 있습니다. 그 가능한 오류의 크기를 보십시오. 기억해, 난 정말 내가 적어도 볼 수 있기를 바라고 있어
	1파운드의 무게 차이가 있고 의미가 있습니다. 글쎄요, 가능한 오류는 그보다 3배 더 크며 그것이 문제입니다.
	한 자릿수를 빼라고 합니다. 이것을 반복하면 실제로 과학적 표기법으로 이동하여 두 자리 숫자를 보고해야 더 가까워집니다.
	그리고 여전히 가능한 오류는 엄청나며, 조금 더 아래에서 게이지 사용 측면에서 그것이 어떻게 문제가 될 수 있는지 알 수 있습니다.
	오른쪽 3급 게이지. 따라서 게이지를 사용해야 하는 경우 측정 프로세스를 차트로 작성해야 하므로 제어 또는 표준을 실행합니다.
	일일 체중을 측정하기 전에 작업자/부품 상호 작용, 다시 있습니다. 교환원 3이 제 처남이기 때문에 이것은 재미있는 것입니다. 그는 일종의 영리한 사람이고 그가 테스트에 게임을 할 수 없도록 내가 노력한 만큼 그가 테스트를 노리고 있었던 것 같아요.
	그래서 그것은 내 연구와 관련될 수 있으며 반드시 게이지와 관련될 필요는 없습니다. 그냥 내 관찰. 그래서 우리는 96% 일치 게임을 다시 하고 그것을 0으로 줄입니다. 그리고 오, 나는 한계를 계산할 수 없습니다. 사실 내 하한선은
	내 상한선보다 높습니다. 왜 그런 일이 일어났습니까? 음, 계산에서
	(내가 그것을 보여준 곳으로 돌아가면 보자),
	해당 오류가 너무 크면 문제가 발생하므로 이에 대한 약간의 제한이 있습니다.
	Wheeler가 그의 책에서 사용하는 도구입니다. 하지만 저에게 있어, 이 말은 이 욕실 저울이 쓰레기이고 새 것을 사야 한다는 것입니다. 그래서 나는 좀 싸다.
	하지만 50달러는 아마도 무리한 가격이 아닐 것이라고 판단했기 때문에 Fitbit 체중계를 구입했고 어떤지...저게 어떻게 생겼는지 봅시다.
	오.
	연구를 다시 실행합니다.
	그리고 범위, 우리는 그것을 동일하게 유지할 것입니다. 좋습니다, 이미 우리는 약간의 개선을 보고 있습니다. 내 좌표 측정기만큼 좋지는 않지만, 이봐, 내 측정 중 일부는 실제로 제어 한계를 벗어나고 있으므로 II는 이를 개선으로 간주합니다.
	그것도 봐. 내 분산 구성 요소는 실제로 부분보다 적습니다. 내 말은, 그것은 여전히 큰 것입니다.
	하지만 50달러...아마도 내가 100달러나 1,000달러를 쓴다면 그 금액을 조금 낮출 수는 있지만 기꺼이 그렇게 살 생각입니다. 알겠습니다. 오류일 가능성이 높습니다. 헤이, 예. 우리는 적어도 파운드 미만입니다.
	그리고 물론, 우리는 자릿수를 빼는 것을 고려해야 합니다. 그래서 저는 이것으로 반올림 연습을 할 것입니다. 그리고 그것은 0의 소수점 정밀도를 보고하는 것이 우리가 하고자 하는 것인 것으로 나타났습니다. 그리고 이것을 봅시다. 96% 일치입니다.
	다시 말하지만, 나는 실제로 합리적인 것을 얻었습니다. 그래서 나를 위해,
	체중 감량의 전체 운동에 대해 내가 기대한 것은 180에서 목표 체중에 도달하고 싶다는 것이었습니다.
	그러나 나는 플러스 또는 마이너스 5파운드의 체중 변동을 기꺼이 감내하며 살 수 있습니다. 그리고 이 여정을 거치면서 나는 내가 먹는 것들이 변할 수 있다는 것을 알아차렸고, 하루 안에 수분 무게가 증가하므로 꽤 합리적인 예상입니다. 이제 내가 확신하고 싶다면,
	내 목표에 충실하고 있다는 것을 확인하려면 사양 제한을 파운드 단위로 가져와야 할 수도 있습니다.
	그래서 체중 감량과 끔찍한 체중계로 작업하는 상당히 긴 여정을 통해 일종의 좌절스러운 운동으로 시작한 것이 내가 살 수 있고 실제로 일종의 행복에 도달했습니다. 그래서
	그게 내가 가진 전부야. 고맙습니다. 바라건대, 이것은 측정 시스템 분석의 EMP 방법을 통해 재미있는 산책이 되었기를 바랍니다.
올리비아 리핀콧	네 녹음을 중지합니다.
제이슨 위긴스, JMP	그리고 나는 제 시간에 오 좋아.

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