Il video è stato aggiornato a settembre 2024. La sessione di domande e risposte con il pubblico inizia al minuto 28:39.
Scopri come:
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Definizione di MSA: un esperimento progettato per misurare i limiti del sistema di misurazione per determinare se il sistema di misurazione è abbastanza buono da utilizzare o necessita di miglioramenti
- Comprendere la differenza tra la valutazione del processo di misurazione (EMP) e il Gage R&R
EMP fornisce un approccio statistico per utilizzare efficacemente i dati di misurazione e crea classificazioni di misura basate sulla probabilità di rilevare uno spostamento nel processo
Il Gauge R&R classico utilizza soglie arbitrarie per la classificazione del gauge (%R&R), ma potrebbe non disporre delle informazioni necessarie per utilizzare efficacemente i dati di misurazione
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Utilizzare EMP per fornire un approccio statistico per l'utilizzo efficace dei dati di misurazione per lo studio di casi non distruttivi
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Costruire un progetto sperimentale
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Analizzare i dati dell'esperimento
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Interpretare i risultati del grafico Media e Deviazione Standard
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Determinare le stime dei componenti di varianza
- Interpretare grafici di parallelismo, confronto di bias, report EMP, comprese le correlazioni interclasse
- Comprendere le raccomandazioni di distribuzione del misuratore in base alla probabilità di rilevare uno spostamento nel processo
Domande a cui hanno risposto Clark Ledbetter @Clark_Ledbetter , Christian Stopp @jmpstopper e Jason Wiggins @Jason_Wiggins durante il webinar in diretta:
È possibile utilizzare l'EMP per test distruttivi?
R: Non direttamente con EMP. Abbiamo un video sull'uso di MSA per situazioni che richiedono test distruttivi . Se pensi a un test distruttivo, devi fare qualche trucco per ottenere le tue misurazioni ripetute e se rompo qualcosa, come faccio a ottenere una seconda misurazione? Inoltre, ho bisogno di misurazioni ripetute per ottenere ripetibilità e non puoi ottenerle se qualcosa è rotto.
Un sistema di misurazione distruttivo che cambia nel corso del tempo in cui si esegue il sistema di misurazione è come uno spostamento temporale. È possibile gestirlo utilizzando JMP Functional Data Explorer. È possibile esplorare e utilizzare componenti di principio funzionale per ottenere le misure ripetute. Possiamo occuparcene l'anno prossimo in Mastering JMP.
Se si parte da zero, è meglio usare EMP o Gauge R e R?
R: Se hai la libertà di scegliere, opterei per EMP. Tuttavia, per l'automotive, secondo le linee guida AIAG 1 , se la variazione del tuo sistema di misurazione è inferiore al 10% della variazione del processo, allora è accettabile. Il documento sugli standard AIAG è molto utile e include molta saggezza per gli studi di misurazione e si riferisce a Gauge R&R.
Se non ricordo male, la %RR si basa sulla quantità di variazione del sistema di misurazione rispetto al massimo consentito in base ai limiti di specifica (USL-LSL).
R: Sì. Migliorare il processo di misurazione o aprire i limiti delle specifiche è il bivio se il miglioramento è giustificato.
Quando è opportuno o quando si vorrebbe analizzare l'ICC senza pregiudizi?
R: Se si comprende la distorsione (ad esempio la distorsione indotta dall'operatore in base all'altezza dell'operatore) e, soggettivamente, se si ritiene che il costo per ridurre la distorsione valga la pena.
Domande a cui è stata data risposta in un webinar precedente su questo argomento:
Cosa intendi per "dati complessi"?
A: Pensa a un istogramma che descrive una distribuzione normale. Un istogramma "a blocchi" potrebbe avere solo 5 o 6 bin che descrivono la distribuzione. I dati "non a blocchi" potrebbero avere 15 o 20 barre (bin) che descrivono la distribuzione, quindi è molto più fluido.
Ha importanza nel grafico medio che un punto sia compreso nell'ULC/LCL?
R: No, significa solo che quella parte specifica è vicina alla media complessiva delle parti. Vuoi solo che la maggior parte delle parti siano al di fuori dell'intervallo UCL/LCL.
Il metodo EMP è diverso dai grafici di variabilità?
R: Utilizzando il grafico della variabilità di gauge, stai essenzialmente osservando la stessa configurazione. Quindi potresti usare quella piattaforma e generare l'output della variabilità di gauge. Sarebbe molto simile al grafico della variabilità con le medie collegate semplicemente mostrando i dati e poi la linea passa attraverso il centro. Il grafico è simile. Ciò che ottieni in questo caso sono i limiti di controllo e la capacità di dedurre che a sono le mie parti al di fuori del limite di controllo.
Cosa succede se ci sono più fattori?
R: Puoi aggiungere più fattori (come più indicatori, più impianti, ecc.) e puoi dichiararli come fattori incrociati o nidificati. Ciò viene gestito nel setup ( vedi DOE per i sistemi di misurazione in JMP ), e poi analizzato in modo simile a quanto ha appena fatto Jason.
Nel settore dei dispositivi medici, la FDA ha avvertito che l'arrotondamento non è consentito ed è considerato falsificazione dei dati. Ora la domanda è: è un problema se non arrotondiamo?
R: Il modo in cui conduci qualsiasi analisi in un settore controllato è specifico per quel settore, quindi seguire le loro linee guida è fondamentale. Devi distinguere cosa puoi fare da cosa dovresti fare,
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