タイプ 1 ゲージ スタディは、 JMP17 。 このタイプの測定システムの分析ゲージのバイアスと再現性を研究します。 言い換えれば、ゲージは部品を繰り返し測定し、既知の参照標準に近い測定値を取得できるでしょうか?
タイプ 1 ゲージの調査は、測定システムを評価する最初のステップである必要があります。 部品を正確かつ繰り返し測定できないゲージを使用して測定システム分析を実行することは無駄です。 測定変動の他の原因を探す前に、まず、適切なゲージを持っているかどうかを判断する必要があります。
例
まず、変動データ フォルダー内のタイプ 1 ゲージ MSA データ テーブルを開きます。
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Variability Data/Type 1 Gauge MSA.jmp");
列 Y2 にあるデータは、部品の繰り返し測定です。 測定には 1 つの演算子と 1 つの参照部品が使用されることに注意することが重要です。 Y2 には、測定システム分析 (MSA) 列プロパティがあります。
公差範囲 (6) は、上限公差 (27.9) から下限公差 (21.9) までで定義できる部品の公差です。 通常、業界はこれらの値を設定します。 参照(24.90)は、測定標準の既知の測定値です。 この情報を提供する「マスター サンプル」があり、法律などで定義されている場合があります。分解能 (0.01) はゲージの測定分解能です。 この値は通常、ゲージの製造元の仕様に記載されています。 履歴平均 (欠損) は、プロセスの既知の平均です。 履歴プロセス シグマ (欠落) は、プロセスの既知の標準偏差です。 履歴平均と履歴プロセス シグマは、タイプ 1 ゲージ分析では使用されませんが、ゲージ R&R などの他のタイプの分析で使用されます。
タイプ 1 ゲージは、測定システム分析プラットフォームにあります。 「分析」->「品質とプロセス」->「測定システム分析」を選択します。 MSA メソッドをタイプ 1 ゲージに設定します。 Y2 を Y、応答として指定します。
ダイアログの「オプション」セクションで、許容範囲のパーセントを定義できることに注目してください。 この値は、測定変動と比較するために使用される部品公差のパーセントを指定します。 デフォルト値は 20% です。 シグマ乗数は、シグマを乗算する定数を指定します (6 シグマ プロセスの場合は 6)。 アルファ レベルでは、バイアス テストに使用されるアルファを指定できます (デフォルトは 0.05)。
[MSA メタデータ エントリ ダイアログの表示] では、[OK] をクリックした後に [MSA メタデータ] ダイアログを表示するかどうかを指定します。 このダイアログでは、データ テーブルからメタデータをロードしたり、各列のメタデータを手動で入力したりできます。 タイプ 1 ゲージ スタディには、公差範囲/上限公差、下限公差、および基準値が必要です。
「OK」をクリックして、Y2 のレポートを表示します。
ランチャート
実行チャートから、観察された測定値が参照標準 (緑色の線) に近く、すべての測定値が許容誤差*許容範囲のパーセント内 (赤色の線) にあることがわかります。 実行チャートの制限外の点は、測定の変動が部品の公差に対して大きすぎることを示しています。 言い換えれば、ゲージが変化しすぎるということです。 ほとんどの観測値が参照標準 (緑色の線) を上回っていることに注意してください。これは、測定値に偏りがある可能性を示しています。
概要統計
参照、許容範囲、および分解能は、Y2 の MSA 列プロパティから取得されました。平均値、標準偏差、6*標準偏差、および N は、配信プラットフォームと同じように計算されます。 馴染みのない統計もあるかもしれないので、次の表に用語、説明、式を含めました。
| 統計 |
説明 |
式 |
| 再現性の % Var |
再現性に関連する差異パーセンテージ |
 |
| 再現性とバイアスの % Var |
再現性とバイアスに関連する分散パーセンテージ |
 |
| CG |
精度と公差の比（潜在的な能力） |
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| Cgk |
精度と公差の比（実際の能力） |
 |
Cg の値が 1.33 より大きい場合は、ゲージの測定値の広がりが許容範囲に対して十分に狭いことを示します。 1.33 より大きい Cgk 値は、ゲージが有効であることを示します。
バイアステスト
このブログの実行チャートのセクションで述べたように、ほとんどのポイントは基準線 (緑色の線) を上回っています。 バイアスとは、平均値と基準値の差です。t 検定は、偏りがあるかどうかを判断するためによく使用されます。 Y2 の Type 1 Gauge Analysis の横にある赤い三角形をクリックし、Bias Test を選択します。
これは、Variability プラットフォームで見られるテストと同じです。 p 値 <.001 は、|平均参照値|=0 という帰無仮説を棄却する必要があることを示します。 このゲージは偏っています。
ヒストグラム
ヒストグラムは、バイアスと精度をグラフで表します。 「Y2 のタイプ 1 ゲージ分析」の横にある赤い三角形をクリックし、「ヒストグラム」を選択します。
ほとんどの値が基準線を超えていることに注目してください。 データの広がりは小さい (24.8 ～ 25.2)。
結論
Cg および Cgk 値は 1.33 より大きく、有能なゲージであることを示していますが、バイアス テストで明らかなように、このゲージは Y2 の偏った測定値を提供します。 さらなる MSA 分析は、ゲージの機能に満足した場合にのみ実行してください。
トーニャ、詳細をありがとう。はい、心配していましたが、今朝、コントロールゲージ、またはテスト対象デバイス（DUT）と呼ばれるものがダウンレブ設計であり、最小-最大範囲と基準値にいくつかの問題があると判断しました。価値観。つまり、これが Cgk 値を歪めていたものであり、計算ではありませんでした。改めて、ご協力に感謝いたします。
チャールズ R.
JMP17
@charles_revelleこれらの式は同等です。違いは、k の定義方法です。指定した式では、k が正規分布の広がりの半分を表すために使用される標準偏差の数に等しいと述べています。JMP の式では、k は正規分布の広がりを表すために使用される標準偏差の数に等しくなります。したがって、JMP の k は 2*他の参照の k です。
タイプ 1 ゲージの研究に関する追加の 2 つの質問
JMP での Cp 計算
JMP での Cgk 計算
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ここで、Cg の分母に 2 を掛けて、Cgk の分母の Stdev を割るというリクエストがあります。
このアプローチの根拠がわかりません。 この議論については、いかなる意見も差し控えることができます。 MSA 計算のベンチマークとして JMP を使用したいと考えています。
ありがとう、
チャールズ
ちょうどお客様からタイプ 1 MSA をリクエストされました。これは私にとって新しい用語でした。タイプ 1、2、3 研究の背後にある基準は、AIAG MSA ハンドブックと似ていますか?
チャールズ R.
JMP17を使用してください。
