Vea cómo:
Definir MSA: un experimento diseñado para medir las limitaciones del sistema de medición para determinar si el sistema de medición es lo suficientemente bueno para usar o necesita mejoras.
- Comprender la diferencia entre Evaluar el proceso de medición (EMP) y Gage R&R
EMP proporciona un enfoque estadístico para usar los datos de medición de manera efectiva y crea clasificaciones de indicadores basadas en la probabilidad de detectar un cambio en el proceso
Classical Gauge R&R usa umbrales arbitrarios para la clasificación de calibres (%R&R) pero puede carecer de la información necesaria para usar los datos de medición de manera efectiva
Use EMP para proporcionar un enfoque estadístico para usar los datos de medición de manera efectiva para un estudio de caso no destructivo
Construir diseño experimental
Analizar los datos del experimento.
Interpretar los resultados del gráfico de media y desviación estándar
Determinar las estimaciones de los componentes de la varianza
- Interpretar diagramas de paralelismo, comparación de sesgos, informes EMP, incluidas las correlaciones entre clases
- Comprender las recomendaciones de implementación de medidores basadas en la probabilidad de detectar un cambio en el proceso
Preguntas respondidas por Jerry Fish @JerryFish , Clark Ledbetter @Clark_Ledbetter y Jason Wiggins @jason en el seminario web en vivo:
P: ¿Qué quiere decir con 'datos gruesos'?
R: Piensa en un histograma que describa una distribución normal. Un histograma "grueso" puede tener solo 5 o 6 contenedores que describen la distribución. Los datos "no fragmentados" pueden tener 15 o 20 barras (contenedores) que describen la distribución, por lo que es mucho más suave.
P: ¿Importa en el gráfico promedio que un punto esté dentro del ULC/LCL?
R: No, solo significa que esa parte en particular está cerca del promedio general de las partes. Solo quiere la mayoría de las piezas fuera del rango UCL/LCL.
P: ¿El método EMP es diferente a los gráficos de variabilidad?
R: Usando el gráfico de variabilidad de calibre, básicamente estás viendo la misma configuración. Así que podrías usar esa plataforma y está generando, el resultado de la variabilidad del indicador.Eso sería muy similar al gráfico de variabilidad con las medias conectadas simplemente mostrando los datos y luego la línea pasa por el medio. El gráfico es similar. Lo que obtienes en este caso son los límites de control y la capacidad de inferir que a son mis partes están fuera del límite de control.
P: ¿Qué pasa si tienes más factores?
R: Puede agregar más factores (como múltiples indicadores, múltiples plantas, etc.) y puede declararlos como factores cruzados o anidados. Eso se maneja en la configuración ( ver DOE para sistemas de medición en JMP ), y luego analizó de manera similar a lo que acaba de hacer Jason.
P: En el Mediterráneo. Industria de dispositivos, la FDA ha advertido que el redondeo no está permitido y se considera falsificación de datos. Ahora la pregunta: ¿es un problema si no redondeamos?
R: La forma en que realiza cualquier análisis en una industria controlada es específica de esa industria, por lo que es fundamental seguir sus pautas. Debes discernir lo que puedes hacer de lo que debes hacer,
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