1 型量規研究是新的JMP 17 。 這類測量系統分析研究儀表的偏差和重複性。 換句話說，測量儀能否重複測量零件並獲得接近已知參考標準的測量結果？
1 型量具研究應該是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具進行測量系統分析是徒勞無功的。 在尋找測量變化的其他來源之前，您必須先確定您是否擁有良好的儀表。
例子
首先，開啟變異性資料資料夾中的 Type 1 Gauge MSA 資料表。
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Variability Data/Type 1 Gauge MSA.jmp");
Y2 欄的資料是零件的重複測量值。 值得注意的是，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) 欄位屬性。
公差範圍 (6) 是可以透過上公差 (27.9) 到下公差 (21.9) 定義的零件公差。 行業通常會設定這些值。 參考值 (24.90) 是測量標準的已知測量值。 您可能有一個提供此資訊的“主樣本”，並且它可能由法律等定義。解析度 (0.01) 是儀表的測量解析度。 該值通常在壓力表製造商的規格中註明。 歷史平均值（缺失）是過程的已知平均值。 歷史過程西格瑪（缺失）是過程的已知標準差。 歷史平均值和歷史流程 Sigma 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。
1 型儀表位於測量系統分析平台。 選擇分析->品質和過程->測量系統分析。 將 MSA 方法設定為 1 型量規。 將 Y2 指定為 Y，響應。
請注意，在對話方塊的「選項」部分中，您可以定義「容差百分比」。 此值指定用於與測量變化進行比較的零件公差的百分比。 預設值為 20%。 西格瑪乘數指定常數乘以西格瑪（對於 6 西格瑪過程為 6）。 alpha 等級可讓您指定用於偏差測試的 alpha（預設值 0.05）。
「顯示 MSA 元資料輸入對話方塊」指定按一下「確定」後是否顯示「MSA 元資料」對話方塊。 此對話方塊可讓您從資料表載入元資料或手動輸入每列的元資料。 公差範圍/公差上限和下限以及參考值對於 1 類量具研究是必要的。
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運行圖表
從運行圖中我們可以看到，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百分比*公差範圍內（紅線）。 運行圖限制之外的點表示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，大多數觀察結果都低於參考標準（綠線），這表示測量結果可能有偏差。
統計摘要
參考值、容差範圍和分辨率來自 Y2 的 MSA 色譜柱屬性。平均值、標準差、6*標準差和 N 的計算方式與分佈平台中的相同。 您可能不熟悉一些統計數據，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 % Var |
與重複性相關的變異數百分比 |
 |
| 重複性和偏差的 % Var |
與重複性和偏差相關的變異百分比 |
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| 鈣 |
精度與容差之間的比率（潛在能力） |
 |
| 克格克 |
準確度與公差之比（實際能力） |
 |
Cg 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 表示儀表有能力。
偏差測試
正如我們在本部落格的運行圖部分中指出的，大多數點都落在參考線（綠線）之上。 偏差是平均值和參考值之間的差異。t 檢定通常用於確定是否存在偏差。 點選 Y2 的類型 1 量具分析旁邊的紅色小三角，然後選擇偏差測試。
這與您在可變性平台中找到的測試相同。 p 值 <.001 表示我們應該拒絕 |平均參考值|=0 的原假設。 這個指標是有偏差的。
直方圖
直方圖提供偏差和精確度的圖形表示。 點選 Y2 的類型 1 量規分析旁邊的紅色小三角，然後選擇直方圖。
請注意，大多數值都落在參考線上方。 數據分佈較小（24.8 至 25.2）。
結論
儘管 Cg 和 Cgk 值大於 1.33，表明該儀表有能力，但該儀表提供了 Y2 的偏差測量值，正如偏差測試所證明的那樣。 只有當我們對儀器的功能感到滿意後，才應進行進一步的 MSA 分析。
托尼婭，謝謝你的詳細資料。是的，我們很擔心，但今天早上我們剛剛確定控制儀表或我們所說的被測設備 (DUT) 是一種降速設計，並且在最小-最大範圍和參考方面存在一些問題。價值觀。所以這就是 Cgk 值的偏差，而不是計算的偏差。再次感謝您的幫忙。
查爾斯R。
JMP 17
@查爾斯·雷維爾這些公式是等價的。差別在於 k 的定義方式。在您提供的公式中，它指出 k 等於用來表示常態分佈分佈一半的標準差數。在 JMP 的公式中，k 等於用來表示常態分佈分佈的標準差數。所以 JMP 的 k 是 2*另一個參考的 k。
關於 1 型量規研究的另外兩個問題
JMP 中的 Cp 計算
JMP 中的 Cgk 計算
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現在有一個請求，將 Cg 上的分母乘以 2，然後將 Cgk 上的分母除以 Stdev。
不確定這種方法的推理。 可以對這個討論發表任何看法。 我喜歡堅持使用 JMP 作為 MSA 計算的基準。
謝謝，
查爾斯
我們剛剛有一位客戶要求 1 類 MSA。這對我來說是一個新術語。他們的 1、2、3 類研究背後的標準是否類似於 AIAG MSA 手冊？
查爾斯R。
使用 JMP 17。
