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Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales
En este video, usamos el archivo Micrómetro.jmp para demostrar cómo realizar un análisis R&R de indicador en JMP.
En este estudio, el sistema de medición de interés es un micrómetro de mano y la característica de calidad es el diámetro de los cojinetes metálicos. El estudio involucra a tres inspectores que miden 10 partes, y cada inspector mide cada parte dos veces.
Seleccionemos el Análisis de Sistemas de Medida plataforma de la Analizar menú debajo Calidad y Proceso .
Seleccionamos Diámetro como Y, Respuesta , Parte como Pieza, ID de muestra y Inspector como X, Agrupación , Y debajo Método MSA , seleccionamos Calibre R&R .
El Modelo el tipo es Cruzado , porque cada inspector mide cada parte. Varias configuraciones de análisis están disponibles. Seleccionamos Usar análisis REML como el método para estimar los componentes de la varianza y haga clic en DE ACUERDO . Si selecciona una configuración de análisis diferente, sus resultados pueden ser ligeramente diferentes. Para obtener más información sobre los métodos disponibles para estimar los componentes de la varianza, busque Componentes de la varianza en la Ayuda de JMP.
Finalmente, hacemos clic DE ACUERDO para ejecutar el análisis.
El gráfico de variabilidad de Diámetro muestra las medidas repetidas para cada pieza medida por cada inspector.
Para realizar un análisis R&R de indicador, seleccionamos Estudios de calibre desde el triángulo rojo superior y luego Calibre R&R .
El multiplicador K, Sigma es 6. Esto define el ancho del proceso como 6 desviaciones estándar.
Puede ingresar límites de especificación o el intervalo de tolerancia, que es el ancho de los límites de especificación. Entramos en el intervalo de tolerancia de 3 cm.
Se proporcionan dos tablas de salida: Indicador R&R y Componentes de varianza.
La tabla Componentes de varianza resume las varianzas para cada fuente de variación.
La tabla Gauge R&R resume las fuentes de variación en relación con el intervalo de tolerancia: el ancho de las especificaciones. Para cada fuente de variación, se informa 6 veces la estimación de la desviación estándar en la columna Variación (6*StdDev). Este resultado se compara luego con el intervalo de tolerancia.
Tomemos, por ejemplo, la repetibilidad. El ancho potencial de las medidas debido a la variación de la repetibilidad es de 1,23 cm. Los límites de especificación son de 3 cm de ancho. La variabilidad debida a la repetibilidad es 1,23 dividido por 3,0, o el 41 % del ancho de los límites de especificación.
La variación total de Gauge R&R, que incluye todas las fuentes de variación de medición, es de 1,34 cm de ancho. Esto es 44.53% tan amplio como los límites de especificación.
Este valor también se informa como la relación entre precisión y tolerancia (o P/T), donde la precisión es la variación total de R&R del indicador y la tolerancia es el ancho de las especificaciones. Nuestra relación P/T es 44,53.
Un sistema de medición con una relación P/T de menos del 10 % generalmente se considera bueno. Un sistema de medición que tenga una relación P/T entre 10 y 30 % podría considerarse aceptable, dependiendo de factores tales como qué tan crítica es la medición y cuánto costaría mejorar el sistema. Por lo general, se considera que un sistema de medición con una relación P/T superior al 30 % necesita mejoras.
Cuando comparamos la variación de la medición con nuestras especificaciones, podemos ver claramente que nuestro sistema de medición necesita mejoras.
Hola @Julian Julián, un usuario @drotshil tenía esta pregunta para ti"
¿Cómo sugeriría realizar un análisis R&R del sistema de medición cuando hay muchos parámetros y existen límites de tolerancia separados correspondientes a cada parámetro? Me cansé de hacerlo manualmente como se muestra en el video, pero requiere que inserte los límites de tolerancia uno por otro manualmente, lo cual no es práctico si tiene cientos de parámetros.
Me cansé de escribir un script JSL pero desafortunadamente no logré encontrar una versión funcional.
¿Hay alguna manera de hacer la inserción de límite por parámetro automáticamente para los cálculos de Gage R&R? (Uso JMP 17 pero no la versión Pro)
Hola,
¿Cómo sugeriría realizar un análisis R&R del sistema de medición cuando hay muchos parámetros y existen límites de tolerancia separados correspondientes a cada parámetro? Me cansé de hacerlo manualmente como se muestra en el video, pero requiere que inserte los límites de tolerancia uno por otro manualmente, lo cual no es práctico si tiene cientos de parámetros.
Me cansé de escribir un script JSL pero desafortunadamente no logré encontrar una versión funcional.
¿Hay alguna manera de hacer la inserción de límite por parámetro automáticamente para los cálculos de Gage R&R? (Uso JMP 17 pero no la versión Pro)
Hola,
El análisis anotado en los estudios generales de JMP Gauge generalmente es una medición por parte.¿Cómo evaluaría si tiene varias medidas por pieza?Por ejemplo, ¿medir el grosor promedio de la película?o tomando múltiples medidas para un diámetro.
¿Tomará cada medida por sí sola o tomará el promedio de esas medidas para la decisión?El promedio de las mediciones es lo que se usa para decidir si pasa/falla.
