やあ。 製造/統計に関する質問はこちら。 製造中に複数のポイント (ノード) でテストされている部品があるとします。 GRR を説明するために、最初のノードの後で人々が制限をどれくらい広げているか、またはどのくらい広げているのか知りたいです。 USL に 1 GRR を加算するか、LSL から 1 GRR を減算しますか? それとも、これをどのように処理すべきかについて、統計コミュニティに他のコンセンサスがありますか?
歴史的に、私は最初のノードの後に制限を +/- 1 GRR だけ広げてきました。 これは、テスター/テスト/オペレーターの変動性によって引き起こされるシフトを考慮するために行われます。 最初の節点で値が制限に近かったパーツを渡すと、この変動性のために外側に移動した可能性があるため、これを考慮して下流の制限を広げます。 これは、最初のテスト ノードの後でのみ行われます。bc では、パーツが +/-1GRR だけシフトできると想定されています。
1. 他の人も同じことをしますか?
2. 目標 Cpk = 2 を達成するために制限を設定する場合、平均値に +/- 3 シグマを追加します。 その論理では、+/-1GRR の代わりに +/-3GRR を制限に追加する必要がありますか?
統計的に正しい扱い方は次のようになると思いますが、コミュニティで何らかの確認を取りたいと思います。 測定値を、その部分の X の静的な「真の」値と Eps (平均 = 0、分散 = GRR^2 の正規確率変数) の合計として扱うとします。
ノード 1: Xmeas1 = Xtrue + Eps1 mean(Xmeas1) = Xtrue Var(Xmeas1) = GRR1^2
ノード N: XmeasN = Xtrue + EpsN mean(XmeasN) = Xtrue Var(XmeasN) = GRRN^2
XmeasN は、初期測定値と、ノード間のシフトを表す新しい確率変数 (EpsDiff) に関して書き直すことができます。
XmeasN = Xmeas1 - Eps1 + EpsN = Xmeas1 + EpsDiff
どこ：
平均 (EpsDiff) = 0 (平均 (Eps) == 0 なので)
Var(EpsDiff) = GRR1^2 + GRRN^2 = 2GRR^2 (すべてのノードで GRR が同じであると仮定)
この論理では、ダウンストリーム ノードの制限を +/-sqrt(2)*GRR だけ広げる必要がありますか?
これについて人々の考えを知りたいです。 ありがとう！
