Jerry Fish, JMP 시스템 엔지니어, SAS
부품 분포는 측정하기 쉽습니다. 부품이 제작되고 작업자가 게이지로 부품을 측정하고 그 결과가 측정된 부품 분포(MPD)로 조합됩니다.
그러나 결과 분포는 측정 시스템과 관련된 오류로 인해 오염됩니다.임의 오류, 게이지 바이어스 및 선형성 문제는 모두 실제 부품 값 측정의 부정확성에 기여하므로 개별 값을 실제로 알 수 없습니다.
그러나 실제 부품 분포(TPD)를 추정할 수 있는 방법이 있다면 이를 MPD와 비교하고 유형 1 및 유형 2 오류 측면에서 불완전 게이지 사용과 관련된 영향(비용)을 계산할 수 있습니다.
게이지가 정규 분포된 TPD 주위에 간단한 정규 분포 오류를 생성하는 경우 MPD에서 TPD를 추정하는 것은 간단합니다(즉, TPD 분산을 얻기 위해 MPD 분산에서 게이지의 분산을 간단히 뺍니다).하지만 게이지에 선형성 문제가 있다면 어떻게 될까요?또는 TPD가 비정규 형상을 갖는다면?
이 문서에서는 임의의 MPD 및 관련 게이지 성능 특성에서 임의의(즉, 비모수적) TPD를 결정하기 위한 새로운 JSL 스크립트에 대해 설명합니다.그런 다음 생성된 TPD를 두 번째 스크립트에 입력하여 불완전한 게이지와 관련된 생산 비용을 결정하고 가드 밴드를 설정하여 게이지 오류의 경제성을 최적화할 수 있습니다.추정 루틴의 성능은 TPD의 모양, 다양한 게이지 특성 및 분포의 해상도 측면에서 평가됩니다.
