Type 1 Gauge Study 是新的JMP 17 . 這類測量系統分析研究量具的偏差和可重複性。 換句話說，量規能否重複測量零件並獲得接近已知參考標準的測量值？
類型 1 儀表研究應該是您評估測量系統的第一步。 使用無法精確且可重複地測量零件的量規執行測量系統分析是徒勞的。 在尋找其他測量變化來源之前，您必須首先確定您是否有一個好的量具。
例子
打開可變數據文件夾中的 1 型儀表 MSA 數據表。
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Variability Data/Type 1 Gauge MSA.jmp");
Y2 列中的數據是零件的重複測量值。 重要的是要注意測量使用一名操作員和一個參考零件。 Y2 具有測量系統分析 (MSA) 列屬性。
公差範圍 (6) 是可由上公差 (27.9) – 下公差 (21.9) 定義的零件公差。 行業通常設定這些值。 參考 (24.90) 是測量標準的已知測量值。 您可能有一個提供此信息的“主樣本”，它可能由法律等定義。分辨率 (0.01) 是儀表的測量分辨率。 該值通常在製造商的儀表規格中說明。 歷史均值（缺失）是過程的已知均值。 歷史過程 Sigma（缺失）是過程的已知標準偏差。 歷史均值和歷史過程西格瑪不用於類型 1 量具分析，但用於其他類型的分析，例如量具 R&R。
類型 1 儀表位於測量系統分析平台中。 選擇分析->質量和過程->測量系統分析。 將 MSA 方法設置為 Type 1 Gauge。 將 Y2 指定為 Y，響應。
請注意，在對話框的“選項”部分中，您可以定義公差百分比。該值指定用於與測量偏差進行比較的零件公差百分比。20% 是默認值。Sigma 乘數指定常量乘以 sigma（6 sigma 過程為 6）。alpha 水平允許您指定用於偏差測試的 alpha（默認 0.05）。
Show Type 1 Gauge Metadata Entry Dialog 部分允許您控制是否通過對話框提示您獲取分析所需的信息（公差範圍/上限和下限公差，以及參考值，對於 Type 1 是必需的測量研究）。
單擊“確定”生成以下 Y2 報告。
運行圖表
我們可以從運行圖中看到，觀察到的測量值接近參考標準（綠線），並且所有測量值都在公差*公差範圍（紅線）的百分比內。 如果有超出運行圖限制的點，則表明測量變化相對於零件公差太大。 換句話說，儀表變化太大。 請注意，大多數觀察值都高於參考標準（綠線），這表明測量中可能存在偏差。
匯總統計
參考、公差範圍和分辨率來自 Y2 的 MSA 列屬性。均值、標準差、6*標準差和 N 的計算方式與分佈平台中的相同。可能有一些您不熟悉的統計數據，因此我在下表中包含了術語、描述和方程式。
| 統計 |
描述 |
公式 |
| 重複性的 % Var |
與重複性相關的方差百分比 |
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| 重複性和偏差的 % Var |
與重複性和偏差相關的方差百分比 |
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| Cg |
精度和公差之間的比率（潛在能力） |
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| Cgk |
準確度與公差之間的比率（實際能力） |
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Cg 的值大於 1.33 表示儀表測量值的範圍相對於公差範圍足夠窄。 Cgk 值大於 1.33 表示有能力的儀表。
偏差測試
正如我們在本博客的運行圖部分中指出的那樣，大多數點都落在參考線（綠線）上方。 偏差是平均值和參考值之間的差異。t 檢驗通常用於確定是否存在偏差。 點擊 Y2 的類型 1 量具分析旁邊的紅色小三角並選擇偏倚檢驗。
這與您在 Variability 平台中找到的測試相同。 <.001 的 p 值表示我們應該拒絕 |mean-reference value|=0 的原假設。這個指標是有偏見的。
直方圖
直方圖提供偏差和精度的圖形表示。 點擊 Y2 的類型 1 量具分析旁邊的紅色小三角並選擇直方圖。
請注意，大多數值都在參考線上方。 數據的分佈很小（24.8 到 25.2）。
結論
儘管 Cg 和 Cgk 值大於 1.33，表明測量儀有能力，但測量儀提供的 Y2 測量值有偏差，偏差測試證明了這一點。只有當我們對儀表的性能感到滿意時，才應進行進一步的 MSA 分析。
