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解決工業問題的統計思維
在本視頻中，我們使用文件千分尺.jmp演示如何在 JMP 中進行量具 R&R 分析。
在這項研究中，感興趣的測量系統是手千分尺，質量特徵是金屬軸承的直徑。 該研究涉及三名檢查員測量 10 個零件，每個檢查員對每個零件測量兩次。
讓我們選擇測量系統分析平台來自分析下的菜單質量和過程.
我們選擇直徑作為是，回應,部分作為部件、樣品 ID和檢查員作為十、分組, 在MSA方法, 我們選擇儀表 R&R .
這模型類型是劃線，因為每個檢查員都會測量每個部分。 有幾種分析設置可用。 我們選擇使用 REML 分析作為估計方差分量的方法，然後單擊好的. 如果您選擇不同的分析設置，您的結果可能會略有不同。 有關估計方差分量的可用方法的詳細信息，請在 JMP 幫助中搜索方差分量。
最後，我們點擊好的運行分析。
的變異性圖表直徑顯示每個檢查員測量的每個部分的重複測量。
要進行 Gauge R&R 分析，我們選擇測量研究從頂部的紅色三角形，然後儀表 R&R .
K, Sigma 乘數是 6。 這將過程寬度定義為 6 個標準偏差。
您可以輸入規格限或公差區間，即規格限的寬度。 我們輸入 3 厘米的公差區間。
提供了兩個輸出表：Gauge R&R 和 Variance Components。
方差分量表總結了每個變異源的方差。
Gauge R&R 表總結了相對於公差區間（規格寬度）的變異源。 對於每個變異源，在變異 (6*StdDev) 列下報告標準差估計值的 6 倍。 然後將此結果與公差區間進行比較。
以可重複性為例。 由於重複性變化，測量的潛在寬度為 1.23 厘米。 規格限制為 3 厘米寬。 重複性引起的可變性是 1.23 除以 3.0，即規格限寬度的 41%。
Gauge R&R 總變差（包括所有測量變差源）為 1.34 厘米寬。 這是規格限制的 44.53%。
該值也被報告為精度與公差（或 P/T）的比率，其中精度是總計 R&R 變化，公差是規格的寬度。 我們的 P/T 比率是 44.53。
P/T 比小於 10% 的測量系統通常被認為是好的。 P/T 比率在 10% 到 30% 之間的測量系統可能被認為是可以接受的，這取決於測量的重要性以及改進系統需要花費多少等因素。 P/T 比值大於 30% 的測量系統通常被認為需要改進。
當我們將測量偏差與我們的規格進行比較時，我們可以清楚地看到我們的測量系統需要改進。
你好@朱利安用戶朱利安@drotshil有這個問題要問你”
當參數很多並且每個參數對應單獨的公差限值時，您建議如何進行 Gage R&R 分析。 正如您在視頻中顯示的那樣，我厭倦了手動執行此操作，但它需要我手動逐個插入公差限制，如果您有數百個參數，這是不切實際的。
我厭倦了編寫 JSL 腳本，但不幸的是沒有成功地提出一個工作版本。
有沒有辦法為 Gage R&R 計算自動插入每個參數的極限值？ （我使用 JMP 17 但不是專業版）
你好，
當參數很多並且每個參數對應單獨的公差限值時，您建議如何進行 Gage R&R 分析。 正如您在視頻中顯示的那樣，我厭倦了手動執行此操作，但它需要我手動逐個插入公差限制，如果您有數百個參數，這是不切實際的。
我厭倦了編寫 JSL 腳本，但不幸的是沒有成功地提出一個工作版本。
有沒有辦法為 Gage R&R 計算自動插入每個參數的極限值？ （我使用 JMP 17 但不是專業版）
你好，
一般 JMP 量具研究中提到的分析通常是每個部件一個測量值。如果您對每個零件進行多次測量，您將如何評估？例如，測量薄膜的平均厚度？或對一個直徑進行多次測量。
您是單獨進行每次測量還是取這些測量的平均值來做出決定？測量的平均值用於決定通過/失敗。
