562077_es-ES

liliconcom

Tutorial para desarrolladores: Diseño y evaluación de estudios de sistemas de medición antes de su implementación

 

Nota: Todas las capacidades mostradas están en JMP 17, aunque se utiliza JMP Pro 17 para la demostración.El vídeo incluye preguntas y respuestas y comentarios del presentador Caleb King. @calking sobre cómo funciona MSA y planes para posibles mejoras.

 

Vea cómo:

• Comprender los conceptos básicos de MSA Design

  • El enfoque principal de MSA es descomponer la variación en las medidas del producto en distintas fuentes, con el objetivo de reducir o eliminar una o más fuentes.

  • La métrica de interés no es el tamaño del efecto (es decir, la diferencia en el comportamiento medio), sino más bien la contribución a la varianza de una fuente particular.

  • Los modelos subyacentes son principalmente modelos de efectos aleatorios o incluso modelos de efectos mixtos si se incluyen términos sesgados.

  • Los factores anidados también son comunes en MSA, pero no exclusivamente

• Ver las mejoras realizadas en JMP 17

  • Mejores diagnósticos que se alinean más estrechamente con las plataformas de análisis de MSA

  • Mayor interacción del usuario que permite la exploración de escenarios hipotéticos.

  • Interfaz de estructura de diseño flexible para que los usuarios puedan especificar relaciones de anidamiento/cruce en el diseño

• Comprender que los diagnósticos se basan en la simulación de estimaciones de varianza, basadas en el enfoque estándar ANOVA.

  • El ejemplo es un MSA de 3 factores completamente cruzado donde Los cuadrados medios tienen distribuciones de Chi-cuadrado conocidas que se pueden simular y luego utilizar fácilmente. para calcular intervalos de confianza, proporciones de varianza, etc.

• Incluir estructuras anidadas y cruzadas.
• Realizar diseño y evaluación de diagnósticos para dos ejemplos.

MSA Design Factor ScreenPantalla de factor de diseño de MSA

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

El video incluye preguntas respondidas en el seminario web por Caleb. @calking , Don McCormack @DonMcCormack y pez jerry @JerryFish .

 

Una persona preguntó en línea si el anidamiento sería ocurren cuando se prueban los mismos métodos en diferentes equipos.Ellos respondieron: Probablemente no, pero en última instancia dependería de cómo se llevó a cabo el experimento qué suposiciones se hicieron sobre los métodos y equipos.Si consideró que el equipo/método era una observación aleatoria de una población mucho más grande, entonces se los puede considerar anidados (de alguna manera). Si los consideramos a partir de un conjunto fijo de valores (por ejemplo, tipos de equipos), es más probable que se los trate como cruzados.

 

 

Recursos

• de caleb blog y entrevista
• Más sobre Análisis de sistemas de medición en JMP
• Más sobre el uso PEM en JMP

Diseño de experimentosIngeniería de Calidad y Procesos