이 영상은 2024년 9월에 업데이트되었습니다. 시청자 질의응답은 약 28분 39초부터 시작됩니다.
방법을 알아보세요:
클락 레드베터( @Clark_Ledbetter ), 크리스찬 스톱 (@ChristianStopp) , 제이슨 위긴스 (@Jason_Wiggins) 가 라이브 웹 세미나에서 질문에 답변했습니다.
질문: EMP를 파괴 시험에 사용할 수 있습니까?
A: EMP와 직접적인 관련은 없습니다. 하지만 파괴 시험이 필요한 상황에서 MSA를 사용하는 방법에 대한 영상이 있습니다. 파괴 시험을 생각해 보시면, 반복 측정을 하려면 여러 가지 요령이 필요합니다. 만약 시험 중에 무언가가 파손되면 어떻게 두 번째 측정을 할 수 있을까요? 게다가, 재현성을 확보하려면 반복 측정이 필요한데, 파손된 상태에서는 반복 측정이 불가능합니다.
측정 기간 동안 변화하는 파괴적 측정 시스템은 마치 시간적 변위와 같습니다. JMP 기능 데이터 탐색기를 사용하면 이러한 변화를 처리할 수 있습니다. 기능적 주성분 분석을 통해 반복 측정값을 얻을 수 있습니다. 이 부분은 내년 JMP 마스터링 과정에서 자세히 다루도록 하겠습니다.
Q: 만약 처음부터 시작한다면, EMP를 사용해야 할까요, 아니면 Gauge R&R을 사용해야 할까요?
A: 자유롭게 선택할 수 있다면 EMP를 선택하겠습니다. 하지만 자동차 산업의 경우, AIAG 1 가이드라인에 따르면 측정 시스템의 변동이 공정 변동의 10% 미만이면 허용됩니다. AIAG 표준 문서는 측정 연구에 대한 많은 유용한 정보를 담고 있으며, 게이지 R&R과 관련된 내용도 포함되어 있습니다.
질문: 제가 제대로 기억하고 있다면, %RR은 규격 한계(USL-LSL)에 따른 최대 허용치 대비 측정 시스템의 변동량을 기준으로 산출되는 것인가요?
A: 네. 개선이 필요하다면 측정 프로세스를 개선하거나 사양 한계를 완화하는 것이 두 가지 선택지입니다.
질문: 어떤 경우에 편견 없이 ICC를 살펴보는 것이 적절할까요? 또는 어떤 경우에 그렇게 하고 싶을까요?
A: 만약 당신이 편향(예: 작업자의 키에 따른 작업자 유발 편향)을 이해하고, 주관적으로 그 편향을 줄이는 데 드는 비용이 그만한 가치가 있다고 생각한다면요.
이 주제에 대한 이전 웨비나에서 답변된 질문:
질문: '덩어리 데이터'란 무슨 뜻인가요?
A: 정규 분포를 나타내는 히스토그램을 생각해 보세요. "덩어리진" 히스토그램은 분포를 나타내는 막대(빈)가 5개 또는 6개 정도일 수 있습니다. "부드러운" 히스토그램은 분포를 나타내는 막대(빈)가 15개 또는 20개 정도이므로 훨씬 더 부드럽습니다.
질문: 평균 차트에서 한 지점이 ULC/LCL 범위 내에 있었던 것이 중요한가요?
A: 아니요, 그건 단지 해당 부품이 전체 부품 평균에 가깝다는 뜻일 뿐입니다. UCL/LCL 범위 밖에 있는 부품이 대부분이면 되는 거죠.
질문: EMP 방법론은 변동성 차트와 다른가요?
A: 게이지 변동 차트를 사용하면 기본적으로 동일한 설정을 볼 수 있습니다. 해당 플랫폼을 사용하면 게이지 변동 출력을 생성할 수 있습니다. 이는 평균값을 연결한 변동 차트와 매우 유사하며, 데이터를 표시하고 가운데를 선으로 연결합니다. 그래프는 비슷합니다. 이 경우 관리 한계를 알 수 있고, 내 부품이 관리 한계를 벗어났는지 여부를 추론할 수 있습니다.
변동성 차트.JPG
질문: 만약 여러 요인이 있다면 어떻게 되나요?
A: 여러 측정기, 여러 플랜트 등과 같은 요소를 추가하고 이를 교차 또는 중첩 요소로 지정할 수 있습니다. 이는 설정 단계에서 처리되며( JMP의 측정 시스템에 대한 DOE 참조 ), Jason이 방금 수행한 것과 유사한 방식으로 분석할 수 있습니다.
질문: 의료기기 업계에서 FDA는 반올림이 허용되지 않으며 데이터 조작으로 간주된다고 경고했습니다. 그렇다면 반올림을 하지 않으면 문제가 될까요?
A: 통제된 산업 분야에서 분석을 수행하는 방식은 해당 산업 분야에 특화되어 있으므로, 해당 지침을 따르는 것이 매우 중요합니다. 할 수 있는 일과 해야 하는 일을 구분해야 합니다.
자원
