JMP 17 에 많은 변화를 가져온다. EMP 측정 시스템 분석 포함하는 플랫폼
- 대화에 추가
- 다중 응답 처리 개선
- MSA 메타데이터
- AIAG 게이지 R&R 결과(판별비 포함)
- 오분류 확률
- 선형성 및 바이어스 결과
- 선호도 재구성
에서 내 게시물을 읽으면 변동성 차트의 현대화 , 당신은 많은 유사점을 알 수 있습니다. 이는 이 릴리스의 목표 중 하나가 MSA와 가변성 차트 모두에서 유사한 옵션을 제공하고 두 플랫폼을 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것이었기 때문입니다.
대화
가장 먼저 눈에 띄는 차이점은 MSA 대화 상자의 변경 사항입니다.
이전 버전의 JMP에서는 대화 상자의 옵션 섹션에 분석 설정 및 알파만 지정 버튼이 포함되어 있었습니다. AIAG 게이지 R&R 결과에 사용할 시그마 승수 옵션이 추가되었습니다. 알파 수준 지정은 이전 버전의 JMP에서 추가 대화 상자를 시작한 알파 지정 버튼에서 기본 MSA 대화 상자로 이동되었습니다. 시그마 멀티플라이어가 AIAG 게이지 R&R 결과에서 사용되는 기본 대화 상자에 추가되었습니다. 테스트-재테스트 오류 비교를 수행할 때 중요할 수 있는 매번 동일한 분석을 재현할 수 있는 Set Random Seed 옵션이 추가되었습니다.
"EMP 메타데이터 항목 대화 상자 표시"라는 제목의 대화 상자에 새 섹션이 추가되었습니다. 확인을 클릭한 후 MSA 메타데이터 대화 상자를 표시할지 여부를 제어합니다. 이 대화 상자를 사용하면 테이블에서 메타데이터를 로드하거나 각 응답에 대해 수동으로 메타데이터를 입력할 수 있습니다. 메타데이터에 대한 자세한 내용은 이 게시물의 MSA 메타데이터 섹션에서 확인할 수 있습니다.
왼쪽 하단에 있는 "하한 및 상한 공차에 사양 제한 사용" 확인란도 새로 추가되었습니다. 이 옵션을 선택하면 열에 대한 공차 범위가 지정되지 않았지만 열에 Spec Limits 열 속성이 있는 경우 사양 제한이 공차 값으로 사용됩니다.
다중 응답
보고서가 재구성되어 복수 응답 작업이 보다 쉽고 직관적으로 이루어졌습니다. 예를 들어 다음을 실행합니다.
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Variability Data/2 Factors Crossed.jmp");
dt<<NEW column=""></NEW>
이전 버전에서는 전체 개요 노드가 없었습니다. 빨간색 삼각형 메뉴(예: "측정을 위한 측정 시스템 분석")가 포함된 각 응답에 대한 개요 노드만 있었습니다. 전체 EMP 측정 시스템 분석 연구 개요 노드를 사용하면 로컬 데이터 필터, 다시 실행 및 스크립트 저장 옵션과 같은 모든 응답에 적용되는 옵션을 선택할 수 있습니다.
MSA 메타데이터
MSA 메타데이터는 나중에 분석에 사용하기 위해 메타데이터를 입력하고 저장하는 방법입니다. 초기 대화 상자의 "EMP 메타데이터 입력 대화 상자 표시" 확인란(이전 대화 섹션에서 설명) 외에도 이제 빨간색 삼각형 메뉴에서 MSA 메타데이터 편집 옵션을 사용할 수 있습니다.
Measurement Systems Analysis for Measurement 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 MSA 메타데이터 편집을 선택합니다. 이 대화 상자를 사용하면 하한 및 상한 공차 또는 공차 간격을 정의할 수 있습니다. 과거 평균 및 과거 프로세스 시그마를 정의할 수도 있습니다. 이 예에서는 하한 공차에 0.45를 입력합니다. 상한 공차를 비워 둡니다. 과거 평균에 0.75를 입력합니다. 과거 프로세스 시그마에 0.025를 입력합니다. 확인을 클릭합니다. 이 메타데이터가 출력에 미치는 영향을 확인하려면 계속 읽으십시오.
이 정보를 MSA 열 속성 또는 새 데이터 테이블에 저장할 수도 있습니다. EMP 측정 시스템 분석 연구 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 저장->모든 메타데이터를 테이블에 저장을 선택합니다. "테이블에 저장하기 전에 모든 분석에 대한 측정 시그마를 계산하시겠습니까?"라는 메시지가 나타납니다. 예를 클릭합니다.
측정 시그마를 제외하고 측정 2에 대한 모든 정보가 누락되었습니다. 대화 상자에서 예라고 대답했기 때문에 측정 시그마가 계산되었습니다. 측정 2에 대한 MSA 메타데이터를 입력하지 않았으므로 정보가 누락된 것으로 남습니다.이제 이 테이블을 새 데이터와 함께 사용할 수 있습니다.
메타데이터를 열 속성으로 저장하도록 선택한 경우 Lower Tolerance, Upper Tolerance, Historical Mean 및 Historical Process Sigma가 MSA 열 속성에 저장되었을 것입니다.측정 시그마는 프로세스 스크리닝 열 속성에 저장되었을 것입니다.
AIAG 게이지 R&R 결과/판별 비율
AIAG 게이지 R&R 결과는 버전 17의 새로운 기능입니다. 측정을 위한 측정 시스템 분석 옆의 빨간색 삼각형에서 AIAG 게이지 R&R 결과를 선택합니다. 이 옵션은 가변성 차트 플랫폼과 같은 AIAG 게이지 R&R 보고서를 제공합니다. JMP의 게이지 R&R에 대해 자세히 알아보려면 다음을 확인하십시오. 동영상 .
이 블로그 게시물의 이전 섹션에서 입력한 MSA 메타데이터를 기억하십니까? 이 정보는 이 보고서에서 사용됩니다. 공차 범위(Tol)는 Historical Mean – Lower Tolerance=0.75-0.45=0.3으로 정의되었습니다. % 공차 열이 보고서에 추가되었습니다. 정밀도/공차 비율이 계산되었습니다. 과거 프로세스 시그마(0.25)는 % 프로세스 열을 계산하는 데 사용됩니다.
AIAG 게이지 R&R 결과 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 판별 비율을 선택하여 판별 비율을 이 보고서에 추가할 수 있습니다.
이 값은 보고서 하단에 표시되며 이 예에서는 1.0628입니다.
오분류 확률
또한 JMP 17의 새로운 기능은 오분류 확률입니다. Measurement Systems Analysis for Measurement 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 오분류 확률을 선택합니다.
이전에 MSA 메타데이터 대화 상자에 입력한 낮은 허용 오차가 이 보고서를 생성하는 데 사용되었습니다. 이것은 JMP 이전 버전의 변동성 차트에서 볼 수 있는 것과 동일한 보고서입니다.
선형성 및 바이어스 결과
선형성 및 편향 결과는 MSA 버전 17의 새로운 기능입니다. 예를 들어 다음을 실행합니다.
dt2=Open("$SAMPLE_DATA/Variability Data/MSALinearity.jmp");
obj2=dt2<<EMP measurement="" systems="" analysis=""></EMP>
선형성 및 바이어스는 이미 가변성 차트 플랫폼에 있었고 이제 MSA에 추가되었습니다. 선형성에 대한 자세한 내용은 계측기 측정 선형성 기사.
기본 설정
버전 17에서 MSA의 마지막 주요 변경 사항은 기본 설정입니다. 이전 버전의 JMP에는 MSA에 대한 세 가지 기본 설정 섹션이 있습니다.이제 EMP 측정 시스템 분석을 위한 6개의 다른 섹션이 있습니다.
재현성에 상호 작용 포함, 분산 차트 유형, MSA 방법, 자동 재계산 및 보고서 보기는 EMP 측정 시스템 분석에 남아 있습니다. JMP 이전 버전의 EMP 측정 시스템 분석에서 발견된 다른 모든 항목은 EMP MSA 분석으로 이동되었습니다. 버전 17의 경우 새로운 시그마 승수 옵션(AIAG 게이지 R&R 결과에 사용됨)이 EMP 측정 시스템 분석 기본 설정에 추가되었습니다. EMP MSA 분석에 새로운 옵션이 추가되었습니다: AIAG 게이지 R&R 결과, 오분류 확률, 선형성 및 편향 결과. 플랫폼 아래의 EMP AIAG 게이지 결과는 새로운 기능이며 새 보고서에 적용되는 옵션을 포함합니다. 플랫폼의 EMP 선형성 및 편향 결과는 새로운 기능이며 새 보고서에 적용되는 옵션을 포함합니다.
결론
MSA에 새로운 기능이 추가되어 가변성 차트와 MSA가 보다 밀접하게 정렬됩니다. 사용자가 보고서를 만드는 데 필요한 옵션을 더 많이 제어할 수 있도록 대화 상자가 변경되었습니다. 다중 응답은 이제 더 쉽게 작업할 수 있습니다. 분석에 필요한 정보를 입력하고 저장할 수 있는 MSA 메타데이터가 추가되었습니다. AIAG 게이지 R&R 결과, 판별 비율, 오분류 확률, 변동성 차트에 이미 있는 선형성 및 편향 결과가 MSA에 추가되었습니다. 사용자가 플랫폼에서 제공하는 초기 출력을 더 잘 제어할 수 있도록 기본 설정이 추가되었습니다. 이러한 변경 사항은 MSA 및 가변성 차트에서 유사한 워크플로우로 이어집니다.
AIAG MSA 결과에 표준 편차를 사용하는 비율은 합이 1이 아니므로 비율이 아니므로 비율인 것처럼 취급해서는 안 된다는 메모가 있어야 하지 않습니까?예를 들어, P/T는 측정 도구가 소비하는 공차의 양이 아니지만 P^2 / T^2는 그렇게 해석할 수 있습니다.가짜 값과 비율이 주어질 때 설명이 제공되어야 한다고 생각합니다.생각?
@tonya_mauldin 그리고 @칼킹 , @원핵생물 쓴 :
AIAG MSA 결과에 표준 편차를 사용하는 비율은 합이 1이 아니므로 비율이 아니므로 비율인 것처럼 취급해서는 안 된다는 메모가 있어야 하지 않습니까?예를 들어, P/T는 측정 도구가 소비하는 공차의 양이 아니지만 P^2 / T^2는 그렇게 해석할 수 있습니다.가짜 값과 비율이 주어질 때 설명이 제공되어야 한다고 생각합니다.생각?
@원핵생물 이 통계에 대한 추가 문서 추가를 고려하기 위해 문서화 팀에 요청을 제출했습니다.귀하의 의견에 감사드립니다.
안녕하세요,
MSA에서 Historical Process Sigma를 사용하려고 할 때 문제가 발생합니다.
"MSA 메타데이터 항목 표시 대화 상자"에 대한 설명서에서 다음과 같은 내용을 확인할 수 있습니다.
이 값은 과거 공정 시그마 값을 지정합니다. 이 값은 게이지 R&R 보고서 및 선형성 연구의 계산에 사용됩니다.
저는 3 Factors Crossed.jmp 샘플 데이터 파일을 사용하고 있습니다. MSA를 설정할 때, Y 응답에는 New Y를, Operator에는 Operator를, Part에는 Part를 할당했습니다. 반복성에 초점을 맞추기 위해 "Instrument" 요인은 의도적으로 무시했습니다.
MSA 메타데이터 입력 대화 상자에서 '예'를 선택하고 이력 프로세스 시그마에 2를 입력합니다.
하지만 분석을 실행해 보면, 과거 공정 시그마 값을 지정하지 않았을 때와 동일한 결과가 나옵니다. JMP에서 과거 변동을 계산에 반영하도록 강제하는 방법을 아직 찾지 못했습니다.
제가 놓치고 있는 부분이 있을지 조언 부탁드립니다.
@캐롤라인LG 해당 값이 사용되고 있습니다. 두 보고서를 비교해 보시면, 하나는 '소스' 항목에 과거 공정 시그마가 정의되어 있고 다른 하나는 정의되어 있지 않은 것을 확인할 수 있습니다. 또한, 과거 공정 시그마가 정의된 보고서에는 '공정률(%)' 열이 있지만, 과거 공정 시그마가 정의되지 않은 보고서에는 이 열이 없습니다. 스크린샷에는 나와 있지 않지만, 편향 및 선형성 보고서에서도 다른 차이점을 발견하실 수 있을 겁니다.
제가 제대로 이해했다면, 과거 공정 시그마를 기준으로 게이지 R&R 비율을 계산하려면 게이지 R&R 행의 %공정 열 값을 확인해야 한다는 말씀이시죠? 이 예시에서는 62.09%인데, 이 값을 현재 데이터에서 추정한 총 변동을 사용하여 계산한 요약표의 게이지 R&R 비율(78.29%)과 비교하면 됩니다.
정말 감사합니다, 이제 훨씬 더 명확해졌어요!
