Colleen McKendry, 수석 통계 작성자, JMP Group Inc
이 프리젠테이션은 몇 년 전 Discovery 컨퍼런스에서 발표된 사례 연구의 확장입니다. 고객의 프로토콜은 기능적 반응 설계 실험을 실행하기 전에 수행할 게이지 R&R 연구를 요구했습니다. 표준 Gauge R&R 연구에서와 같이 여러 부품, 여러 측정 시스템, 부품과 측정 시스템의 조합당 여러 반복 실험이 있었습니다. 그러나 이 경우 테스트 장비는 단일 지점 대신 응답으로 곡선 집합을 반환했습니다. 기능적 랜덤 효과 모델은 이러한 유형의 데이터에 적합합니다. 이 응용 프로그램에서 기능 모델은 기본 스플라인을 사용하여 확장된 다음 표준 방법을 사용하여 분산 구성 요소를 추정할 수 있는 혼합 모델로 표현됩니다. 이는 Functional Data Explorer 및 Fit Mixed 플랫폼을 사용하여 수행됩니다. 기능 모델 확장으로 인해 여러 분산 구성 요소가 각 부품, 측정 시스템 및 부품*연산자 항과 연결될 수 있습니다. 이러한 분산 구성 요소는 표준 게이지 R&R 계산의 형태로 합산 및 작성될 수 있으므로 기능적 게이지 R&R 분석을 제공할 수 있음을 보여줍니다.
