L’étude sur les jauges de type 1 est nouvelle dans JMP17 . Ce type de analyse des systèmes de mesure étudie le biais et la répétabilité d'une jauge. En d’autres termes, la jauge peut-elle mesurer une pièce à plusieurs reprises et obtenir des mesures proches d’un étalon de référence connu ?
Les études de jauge de type 1 devraient être votre première étape dans l’évaluation de votre système de mesure. Effectuer une analyse de systèmes de mesure avec une jauge qui ne peut pas mesurer vos pièces de manière précise et reproductible est un exercice futile. Vous devez d’abord déterminer si vous disposez d’un bon indicateur avant de rechercher d’autres sources de variation de mesure.
Exemple
Tout d’abord, ouvrez le tableau de données MSA de jauge de type 1 dans le dossier de données de variabilité.
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Variability Data/Type 1 Gauge MSA.jmp");
Les données trouvées dans la colonne Y2 sont des mesures répétées pour une pièce. Il est important de noter que les mesures utilisent un opérateur et une pièce de référence. Y2 possède une propriété de colonne Analyse des systèmes de mesure (MSA).
La plage de tolérance (6) est la tolérance de la pièce qui peut être définie de la tolérance supérieure (27.9) à la tolérance inférieure (21.9). L'industrie fixe généralement ces valeurs. La référence (24.90) est la valeur de mesure connue d'un étalon de mesure. Vous pouvez disposer d'un « échantillon maître » qui fournit cette information, et il peut être défini par la loi, etc. La résolution (0,01) est la résolution de mesure de la jauge. Cette valeur est généralement indiquée dans les spécifications du fabricant de la jauge. La moyenne historique (manquante) est la moyenne connue du processus. Processus historique Sigma (manquant) est l'écart type connu du processus. La moyenne historique et les Sigma de processus historique ne sont pas utilisés dans l'analyse de jauge de type 1, mais sont utilisés dans d'autres types d'analyses telles que la R&R de jauge.
La jauge de type 1 se trouve dans la plateforme d’analyse des systèmes de mesure. Sélectionnez Analyse->Qualité et processus->Analyse des systèmes de mesure. Définissez la méthode MSA sur jauge de type 1. Spécifiez Y2 comme Y, Réponse.
Notez dans la section Options de la boîte de dialogue que vous pouvez définir le pourcentage de tolérance. Cette valeur spécifie le pourcentage de tolérance de la pièce utilisé pour comparer la variation de mesure. La valeur par défaut est de 20 %. Le multiplicateur Sigma spécifie la constante multipliée par sigma (6 pour un processus 6 sigma). Le niveau alpha vous permet de spécifier l'alpha utilisé pour le test de biais (0,05 par défaut).
La boîte de dialogue Afficher la saisie des métadonnées MSA spécifie si la boîte de dialogue Métadonnées MSA s'affiche après avoir cliqué sur OK. Cette boîte de dialogue vous permet de charger les métadonnées d'une table de données ou de saisir manuellement les métadonnées pour chaque colonne. Une plage de tolérance/tolérance supérieure et inférieure, ainsi qu'une valeur de référence, sont nécessaires pour une étude de jauge de type 1.
Cliquez sur OK pour voir le rapport pour Y2.
Graphique d'exécution
Nous pouvons voir sur le graphique d'exécution que les mesures observées sont proches de la norme de référence (ligne verte) et que toutes les mesures se situent dans le pourcentage de tolérance*plage de tolérance (lignes rouges). Les points en dehors des limites du Run Chart indiquent que la variation de mesure était trop importante par rapport à la tolérance des pièces. Autrement dit, la jauge est trop variable. Notez que la plupart des observations se situent au-dessus de la norme de référence (ligne verte), ce qui indique un possible biais dans les mesures.
Statistiques récapitulatives
La référence, la plage de tolérance et la résolution proviennent de la propriété de colonne MSA pour Y2. Mean, Std Dev, 6*Std Dev et N sont calculés de la même manière que dans la plateforme de distribution. Il se peut que vous ne connaissiez pas certaines statistiques. J'ai donc inclus des termes, des descriptions et des équations dans le tableau suivant.
| Statistique |
Description |
Formule |
| % Var pour la répétabilité |
Pourcentage de variance associé à la répétabilité |
 |
| % Var pour la répétabilité et le biais |
Pourcentage de variance associé à la répétabilité et au biais |
 |
| cg |
Rapport entre précision et tolérance (capacité potentielle) |
 |
| Cgk |
Rapport entre la précision et la tolérance (capacité réelle) |
 |
Des valeurs supérieures à 1,33 pour Cg indiquent que l'étendue des mesures de la jauge est suffisamment étroite par rapport à la plage de tolérance. Une valeur Cgk supérieure à 1,33 indique une jauge performante.
Test de biais
Comme nous l'avons noté dans la section graphique de ce blog, la plupart des points se situent au-dessus de la ligne de référence (ligne verte). Le biais est la différence entre la valeur moyenne et la valeur de référence.Un test t est souvent utilisé pour déterminer s’il y a un biais ou non. Cliquez sur le triangle rouge à côté d’Analyse de jauge de type 1 pour Y2 et sélectionnez Test de biais.
Il s'agit du même test que vous trouvez sur la plateforme Variability. La valeur p <0,001 indique que nous devrions rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle |valeur moyenne de référence|=0. Cette jauge est biaisée.
Histogramme
Un histogramme fournit une représentation graphique du biais et de la précision. Cliquez sur le triangle rouge à côté d’Analyse de jauge de type 1 pour Y2 et sélectionnez Histogramme.
Notez que la plupart des valeurs se situent au-dessus de la ligne de référence. La dispersion des données est faible (24,8 à 25,2).
Conclusions
Bien que les valeurs Cg et Cgk soient supérieures à 1,33, ce qui indique une jauge performante, la jauge fournit des mesures biaisées de Y2, comme en témoigne le test de biais. Une analyse MSA plus approfondie ne doit être effectuée qu’une fois que nous sommes satisfaits de la capacité de la jauge.
Tonya, merci pour les détails.Oui, nous étions inquiets, mais ce matin, nous déterminons simplement que la jauge de contrôle ou ce que nous appelons le dispositif sous test (DUT) est une conception à bas régime et présente quelques problèmes avec la plage Min-Max et la réf. valeurs.C'est donc ce qui faussait les valeurs Cgk et non les calculs.Encore une fois, merci pour ton aide.
Charles R.
JMP17
@charles_revelle Ces formules sont équivalentes.La différence réside dans la façon dont k est défini.Dans les formules que vous fournissez, il est indiqué que k est égal au nombre d'écarts types utilisés pour représenter la moitié de l'écart de distribution normal.Dans les formules de JMP, k est égal au nombre d'écarts types utilisés pour représenter l'écart de distribution normal.Le k de JMP est donc 2 * le k de l'autre référence.
Deux questions supplémentaires sur l'étude de jauge de type 1
Calcul Cp dans JMP
Calcul Cgk dans JMP
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Maintenant, demandez-leur de multiplier par 2 le dénominateur de Cg et de diviser le Stdev par le dénominateur de Cgk.
Je ne suis pas sûr du raisonnement sur cette approche. Peut donner n'importe quelle couleur à cette discussion. J'aime m'en tenir à JMP comme référence pour les calculs MSA.
Merci,
Charles
Tonya,
Merci, informations très utiles.
Charles R.
Un client vient de nous demander un MSA de type 1.C'était un nouveau terme pour moi.Leur norme derrière les études de type 1, 2, 3 est-elle similaire au manuel AIAG MSA ?
Charles R.
Utilisez JMP 17.
