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解决工业问题的统计思维
在本视频中，我们使用文件千分尺.jmp演示如何在 JMP 中进行量具 R&R 分析。
在这项研究中，感兴趣的测量系统是手千分尺，质量特征是金属轴承的直径。 该研究涉及三名检查员测量 10 个零件，每个检查员对每个零件测量两次。
让我们选择测量系统分析平台来自分析下的菜单质量和过程.
我们选择直径作为是，回应,部分作为部件、样品 ID和检查员作为十、分组, 在MSA法, 我们选择仪表 R&R .
这模型类型是划线，因为每个检查员都会测量每个部分。 有几种分析设置可用。 我们选择使用 REML 分析作为估计方差分量的方法，然后单击好的. 如果您选择不同的分析设置，您的结果可能会略有不同。 有关估计方差分量的可用方法的详细信息，请在 JMP 帮助中搜索方差分量。
最后，我们点击好的运行分析。
的变异性图表直径显示每个检查员测量的每个部分的重复测量。
要进行 Gauge R&R 分析，我们选择测量研究从顶部的红色三角形，然后仪表 R&R .
K, Sigma 乘数是 6。 这将过程宽度定义为 6 个标准差。
您可以输入规格限或公差区间，即规格限的宽度。 我们输入 3 厘米的公差区间。
提供了两个输出表：Gauge R&R 和 Variance Components。
方差分量表总结了每个变异源的方差。
Gauge R&R 表总结了相对于公差区间（规格宽度）的变异源。 对于每个变异源，在变异 (6*StdDev) 列下报告标准差估计值的 6 倍。 然后将此结果与公差区间进行比较。
以可重复性为例。 由于重复性变化，测量的潜在宽度为 1.23 厘米。 规格限制为 3 厘米宽。 重复性引起的可变性是 1.23 除以 3.0，即规格限宽度的 41%。
Gauge R&R 总变差（包括所有测量变差源）为 1.34 厘米宽。 这是规格限制的 44.53%。
该值也被报告为精度与公差（或 P/T）的比率，其中精度是总计 R&R 变化，公差是规格的宽度。 我们的 P/T 比率是 44.53。
P/T 比小于 10% 的测量系统通常被认为是好的。 P/T 比率在 10% 到 30% 之间的测量系统可能被认为是可以接受的，这取决于测量的重要性以及改进系统需要花费多少等因素。 P/T 比值大于 30% 的测量系统通常被认为需要改进。
当我们将测量偏差与我们的规格进行比较时，我们可以清楚地看到我们的测量系统需要改进。
你好@朱利安用户朱利安@drotshil有这个问题要问你”
当参数很多并且每个参数对应单独的公差限值时，您建议如何进行 Gage R&R 分析。 正如您在视频中显示的那样，我厌倦了手动执行此操作，但它需要我手动逐个插入公差限制，如果您有数百个参数，这是不切实际的。
我厌倦了编写 JSL 脚本，但不幸的是没有成功地提出一个工作版本。
有没有办法为 Gage R&R 计算自动插入每个参数的极限值？ （我使用 JMP 17 但不是专业版）
你好，
当参数很多并且每个参数对应单独的公差限值时，您建议如何进行 Gage R&R 分析。 正如您在视频中显示的那样，我厌倦了手动执行此操作，但它需要我手动逐个插入公差限制，如果您有数百个参数，这是不切实际的。
我厌倦了编写 JSL 脚本，但不幸的是没有成功地提出一个工作版本。
有没有办法为 Gage R&R 计算自动插入每个参数的极限值？ （我使用 JMP 17 但不是专业版）
你好，
一般 JMP 量具研究中提到的分析通常是每个部件一个测量值。如果您对每个零件进行多次测量，您将如何评估？例如，测量薄膜的平均厚度？或对一个直径进行多次测量。
您是单独进行每次测量还是取这些测量的平均值来做出决定？测量的平均值用于决定通过/失败。
