Jerry Fish 氏、SAS、JMP システム エンジニア
JMP シニア システム エンジニア、Jason Wiggins 氏
Brady Brady 氏、JMP プリンシパル システム エンジニア
ほとんどのエンジニアや科学者は、優れた測定システム分析 (MSA) の価値を知っています。結局のところ、データに関する意思決定は、適切な測定値を示すゲージがあるかどうかにかかっています。 しかし、完璧な計器はありません。どんなに努力しても、ゲージに関連するエラーは常に発生します。だからこそMSAは非常に重要なのです。これらは、ゲージが引き起こす誤差を定量化するのに役立ちます。
しかし、MSA を修了したら、次に何をすればよいでしょうか?結果によってはゲージが「悪い」と判断して捨ててしまうかもしれません。あるいは、ゲージは「良好」であると結論づけて、それでも発生する誤差をよく理解せずに使用する可能性があります。
この不完全なゲージが本番環境で使用されたらどうなるでしょうか?タイプ 1 とタイプ 2 のエラーはどれくらいの頻度で発生しますか?これらのエラーは、金銭面、また評判の低下 (不良部品が出荷された場合) という点で、会社にどのような損害をもたらしますか?これらのエラーを軽減するためにゲージの改善に時間やお金を投資するのは賢明でしょうか?
これらの質問 (およびその他の質問) は、新しい JMP アドインで解決されます。 アドインを実証するために、ゲージによって拒否される可能性がある良品部品の割合と、顧客に渡される不良部品の数を決定する方法を示すケース スタディを紹介します。これらのエラーを軽減する戦略についても説明します。
