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DMAIC 블랙벨트 프로젝트에서 측정 시스템 분석을 수행하기 위한 여러 JMP 플랫폼 활용(2022-US-30MP-1106)

이 Six Sigma BB 프로젝트의 목표는 생산 실패 분석에 중요한 확산 홀 크기의 핀 게이지 측정 기능을 개선하는 것이었습니다. 여러 JMP 분석 목표는 측정 단계에 있습니다. 먼저 Excel Xbar-R 방법과 JMP ANOVA 교차 방법을 비교합니다. 둘째, 정밀도 대 허용 오차(P/T) 비율과 정밀도 대 총 분산(P/TV) 비율 중에서 GRR 기준을 선택합니다. 셋째, SPC 관리도를 사용하여 GRR 안정성을 모니터링하고, GRR P/V 비율을 계산하기 위한 프로세스 장기 시그마를 결정하고, 프로세스 합리적 하위 그룹을 식별합니다. 넷째, 핀 게이지 마모 위험을 평가하여 핀 게이지 측정이 파괴 시험인지 확인하고 GRR 중첩 모델을 사용합니다. 마지막으로 GRR 오분류를 사용하여 생산 수율/비용에 대한 알파 위험과 베타 위험의 위험을 평가합니다. JMP 플랫폼은 이 Six Sigma BB 프로젝트를 효과적으로 실행하는 데 도움이 되었습니다.

안녕하세요, 모든 사람.

나의 이름 ~이다 켐프.

오다 ~에서 대만.

I 일하다 ~에 프라임 재료 ~을 위한 글로벌 계속되는 개선.

그리고 다른 작가 ~이다 웨인 또한 ~에서 대만.

그는 Prime Material에서 일합니다 ~을 위한 고객 품질 엔지니어.

오늘 우리 ~ 할 것이다 현재의 어떻게 에게 활용하다 SIPOC JMP 플랫폼

에게 전투 측정 체계 오류

당신의 전반에 걸쳐 구입.

그만큼 프로젝트 ~이다 측정 시스템 오류 ~ 사이 공급자 A 그리고 공급자 비.

I ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 ~을 위한 그만큼 둘

주제.

을 위한 그만큼 소개 그리고 공급자 A 측정 체계.

그 다음 웨인 우리 ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 그만큼 다음 둘 주제.

을 위한 그만큼 소개,

I ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 그만큼 배경, SIPOC 그리고 범위 분석 및 범위 외 분석,

MSA CTQ의 상관관계.

공급업체 A 측정 체계,

우리 ~ 할 것이다 씌우다 그만큼 Excel Xbar-R 대 JMP ANOVA 교차법.

게이지 R&R

P/T 및 P/TV 비율에 대한 기준,

변동성 차트 및 게이지 R&R 평균 플롯,

게이지 R&R의 잘못된 검증.

공급업체 B 측정 프로세스,

우리 ~ 할 것이다 씌우다 EC 다이어그램,

Y에 맞는 X 대응 플랫폼을 구축합니다.

간단한 t 및 표본 검정력 t 검정,

게이지 R&R.

그만큼 결정적인 결론 ~ 할 것이다 BE 보여주다

에스피씨(주) 제어 차트 ~을 위한 게이지 R&R, 그리고 a 요약 ~의 분석.

나머지는 테이크어웨이 학습 JMP에서.

첫 번째 주제 우리 ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 ~을 위한 그만큼 소개.

이 프로젝트는 다음을 기반으로 합니다. ~에 그만큼 문제 성명.

우리 이해하다 그만큼 휘발성 유기 화합물(VOC)

그만큼 목적 ~의 이것 프로젝트 ~이다

공급업체 A와 공급업체 B는 모두 동일한 부품을 측정했습니다.

공급업체 B 가지다 갖다 a 많이 더 나쁜 결과

뜻밖에 ~보다 결과 ~의 그만큼 공급업체 A.

고객 가지다 요청됨 에게 찾다 밖으로 그만큼 갭

공급업체 A와 B의 측정 시스템을 검증합니다.

그 다음에 우리 가다 ~을 위해 그만큼 SIPOC 에게 이해하다 우리의 CTQ.

그들 ~이다 3개의 CTQ, 우리 찾다 밖으로.

C T 질문 1,

공급자 표준화 B 측정,

어느 우리 필요 만나다 ~을 위한 ~에 그만큼 특정 기준,

해결 필요 에게 BE 더 적은 ~보다 10 %.

C T 2분기, 확인하다 공급업체 A와 공급업체 B 간의 격차.

그래서 우리 필요 에게 만나다... 그만큼 편견은 0이어야 합니다.

CTQ3, 공급업체 B Gauge R&R

어느 우리 필요 에게 CTQ 비율 기준을 충족합니다 더 적은 ~보다 30 %.

이것 ~이다 그만큼 SIPOC 구조.

우리 시작 ~와 함께 그만큼 고객의 소리

그리고 뒤로 돌아가기 그만큼 산출 CTQ, 어느 잘 찾다 밖으로.

A 다시 돌아옴 에게 그만큼 프로세스 아이템,

모두 그들이 묶여있는 과정 그만큼 측정 체계.

와 함께 이것들 네 시퀀스, 주 ~을 위한 구경 측정 에게 작업.

그리고 그만큼 핀 게이지 교정.

그 다음에 견본 ~을 위한 그만큼 디퓨저, 구멍 측정.

마지막으로 PQP Excel 파일과 같은 방식으로 가설에 대해 토론합니다.

처럼 너 ~할 수 있다 보다,

이것 ~이다 모두 ~에 대한 MSA.

~에 그만큼 수행원 슬라이드, 우리 ~ 할 것이다 가다 ~ 안으로 그림

~의 그만큼 관계 ~에 대한 그만큼 SIPOC 그리고 그만큼 GTC 그리고 그만큼 고객 VOC.

있다 둘 측정 산출 ~을 위한 그만큼 공급자 A 그리고 그만큼 공급자 비.

~ 안에 우리의 목표 s 필요 에게 측정하다 우리의 측정 체계,

공급업체 A와 공급업체 B가 필요합니다 에게 BE 그만큼 같은.

~에 그만큼 측정 프로세스 변화, 거기 ~이다 둘 부분품.

하나 ~이다 그만큼 정확도, 다른 하나, 그만큼 위치.

을 위한 그만큼 정확성, ~이다 ~로 인한 ~을 위한 그만큼 편견

선형성.

그리고 해결책 ~을 위한 저것,

안정 ~이다 ~ 아니다 ~에 우리의 범위.

을 위한 이것들 삼 ~이다 나타내다 ~을 위한 우리의 CTQ1 그리고 그만큼 CTQ2(미국 국립 보건원)

을 위한 그만큼 CTQ3 너는 너야 ~에 대한 tput

정도 문제 ~을 위한 반복성과 재현성.

우리 ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 그만큼 두번째 주제, 공급자 A 측정 체계.

우리의 게이지 R& R 오류,

우리 사용 그만큼 계속되는 데이터,

교차하다 방법

그리고 ~하지 않다 형태

~을 위한 둘 최상의.

무엇 ~이다 Xbar-R 방법?

그리고 그렇지 않으면, ANOVA 방법?

Xbar-R 방법은 PQP Excel 파일을 위한 것입니다.

그들 가지다 둘 불리,

그만큼 첫 번째, 그것 ~할 수 있었다 ~ 아니다 감지하다 부분품- 에게- 연산자 상호 작용.

두번째,

그것 ~이다 만들어진 ~와 함께 그만큼 게이지 R&R, ~와 함께 그만큼 정상 분포.

그래서 너 ~ 할 것이다 BE 영향 ~에 의해 어느 국외자.

또한, ~이다 ~ 아니다 좋은 ~을 위한 그만큼 견본 데이터 ~이다 더 ~보다 다섯 데이터 전철기.

~ 안에 ANOVA 방법,

그것 ~ 아니다 오직 ~할 수 있다 감지하다 부품 대 운영자 상호 작용,

하지만 또한 사용 기준 직접적으로 편차 .

그래서 그것 필요하지 않다 에게 BE 존경받는 ~을 위한 그만큼 정상 분포.

우리의 상호작용을 프로젝트하다 ~이다 높은

그래서 w e ~ 해야 하다 필요 에게 BE 사용 그만큼 분산분석 방법 ~을 위한 우리의 게이지 R&R 분석.

첫 번째, 우리 선택했다 그만큼 낮은 데이터 자금 ~을 위한 a PQP 파일.

그들 사용 그만큼 10 데이터 전철기

~을 위한

그만큼 공부하다.

사실, 그것은 ~이다 ~ 아니다 좋은 ~을 위한 더 ~보다 다섯 데이터 가리키다,

X바 분석, 내가 말하는 ~을 위한 이것 슬라이드.

그래도,

우리 아직 사용 그만큼 같은 데이터 ~ 안으로 JMP 분산 분석 ~처럼 잘 .

첫번째 어딘가 PQP는 파일이 아닙니다

~이다 오직 단지 쓸모 없는 파일 오류.

Y 또는 말하다 우리를 거기 ~이다 둘 비율 ~을 위한 게이지 R&R,

P/TV ~이다 24 %,

~이다 정확히 잰 [청취 불가 00:06:52]

우편/택배 ~이다 9 %, 어느 ~이다 예쁜 좋은.

무엇 ~이다 그만큼 차이점 ~ 사이 P/TV 그리고 P/T ?

W e ~해야 한다 알다 거기 ~이다 삼 변형.

하나, 장비 변형, 어느 라고 불린다 반복성.

또 다른 ~이다 그만큼 연산자 변화, 어느 것이 ~라고 불리는 그만큼 재현성.

그만큼 마지막 하나 ~이다 그만큼 부분 변형,

어느 의존하다 ~에 단순한 세션.

지금,

피/ TV 정의 ~이다

P ~이다 그만큼 프로세스

EV와 동일

플러스 OFF.

그리고 TV는 EV와 AV와 PV를 합친 총 분산입니다.

거기 ~ 할 것이다 BE a 위험 언제 표준 견본 범위 매우 할 것이다 에 의해 영향을 받다

P/TV 비율 결과.

~ 안에 우편/택배 정의,

P ~이다 용인 ~이다 부품 사양 R 앙지.

언제 투기 ~이다 잘 한정된, 우편/택배 비율 ~이다 우리의 선호하다 에게 영어:

~을 위한 게이지 R&R 성공 기준.

을 위한 그만큼 두번째 [청취 불가 00:08:13]

나는 죄송합니다.

을 위한 그만큼 두번째 [청취 불가 00:08:17] JMP에는 Xbar-R 없음 오류,

ANOVA만 있습니다.

거기 ~이다 둘 모델.

하나 ~이다 그만큼 주효과 모델, 그리고 다른 하나 ~이다 교차하다 모델.

기본 효과 모델 가지다 아니요 부품 대 운영자 구성 요소.

할 것이다 BE 최대 할당된 에게 반복성이 있으며 발생하다 ~에 의해 기계 문제.

~에 그만큼 다른 손,

교차하다 모델 정확하게 할 수 있습니다 파생하다

그만큼 부품 대 운영자 상호 작용 요소,

어느 ~ 할 것이다 말하다 우리를 거기 ~이다 그만큼 문제 일어나다 ~에 그만큼 게이지 R&R,

~에 그만큼 프로세스 문제.

우리 선호하다 선택하다 교차된 모델 꽤 주효과 모델보다.

~에 그만큼 게이지 R&R 변동성 차트,

그래프의 왼쪽에

측정 평균.

여기 우리 필요 에게 보다 ~이다 거기 50 %,

~의 가리키다, ~이다 밖의 ~의 그만큼 아마도 통제할 수 있을 거야.

그것은 표시한다 그만큼 사례 ~이다 유능한

감지하다 그만큼 [청취 불가 00:09:32] .

우리의 사례 ~이다 a 100 % 밖의 ~의 그만큼 제어, 어느 ~이다 좋은.

~ 안에 그만큼 기준 편차 차트,

~에 그만큼 연산자 비, ~에 그만큼 A 부분 가지다 반복성 문제.

거기 ~이다 25 % ~의 그만큼 데이터 ~이다 ~에 제로 ,

어느 나타내다 측정 결과 ~이다 달성 불가능.

게이지 R&R에서 평균 플롯 ~을 위한 그만큼 측정 연산자.

우리 ~할 수 있다 보다 ~을 위한 운영자 C는

더 높은 ~보다 운영자 A 그리고 B

~에 부분별 측정

데이터를 볼 수 있습니다 ~이다 위로 그리고 아래에,

그것은 큰 것을 나타냅니다 다른 ~ 사이 부분품.

또한, 그만큼 견본 범위 ~이다 1.2 동일한 에게 허용범위의 20% ,

어느 ~이다 ~도 작은,

더 높은 결과로 이어짐 우편/택배 비율.

그만큼 마지막 하나 ~이다 그만큼 부분품- 에게- 연산자 상호작용.

~에 그만큼 부분품 7에서 A까지,

거기 ~이다 그만큼 교차하다 선 ~ 사이 파트 오퍼레이터 B

~와 함께 그만큼 운영자 A 그리고 기음.

상호작용을 나타냅니다 ~ 사이 감정인 그리고 그만큼 부분.

우리 마지막으로 가고 있다 에게 그만큼 마지막 부분 ~의 그만큼 게이지 R&R.

그만큼 1형 그리고 두 번째 유형 오류.

그만큼 1형 오류

~이다 종종 거부됨 알파 위험.

아마도 제조업체 옆 부분품 [청취 불가 00:11:04] ~이다 좋은

하지만 우리는 거부합니다.

그리고 그렇지 않으면,

2형 오류

~이다 종종 받아들여진다, 베타 위험,

어느 수단 ~이다 고객 옆 부분 [청취 불가 00:11:16] ~이다 나쁜.

하지만 우리 말했다,

그리고 이것 옆,

우리 ~할 수 있다 보다 아무것도 없습니다.

우리 ~할 수 있다 보다

그 알파 ~이다 영 그리고 그만큼 베타 ~이다 39 %.

만약에 너 ~이다 아직도 명확하지 않다 ,

우리 ~할 수 있다 보여주다 너 그만큼 예.

~ 안에 제조업체 옆, 생산하다 300 부분품.

거기 ~이다 200 부분품, ~이다 좋은 부분품

그리고 그만큼 100 부분품, ~이다 나쁜 부분품.

만약에 그만큼 베타 위험 ~이다 39 %,

어느 잘 배달하다

39개의 나쁜 부분 고객 대지.

우리 끝내다 39 % ~의 부품들,

~ 할 것이다 BE 전달됨 에게 그만큼 고객,

어느 ~이다 ~ 아니다 수용 가능.

우리 필요 에게 고려하다 ~을 위한 사양 제한

~을 위한 그만큼 조정하다 우리의 권하다 그리고 그만큼 베타 위험.

~ 안에 그만큼 데이터

게이지 R&R 샘플 ~이다 모두 좋은, 100 %.

그리고 오직 베타

위험이 관찰되었습니다.

여기 ~이다 그만큼 게이지 R&R 요약.

우리 P/T 비율을 권장합니다 대신에 ~의 그만큼 P/TV 비율.

우리 추천하다 사용 JMP 교차 방식

게이지 R&R 오류를 할당합니다.

P/T도 최고지만,

우리 아직 가지다 에게 보다 그만큼 운영자-대- 부분품 상호 작용

그만큼 잘못된 분류

~을 위한 우리의 부분품 품질 노력.

좋아요, I 완성된 나의 부분.

그래서 그만큼 다음 둘 부분품

~ 할 것이다 BE 보여주다 ~에 의해 웨인.

웨인은 당신의 회전하다.

안녕하세요.

이것 ~이다 웨인 말하기.

허락하다 나 폭로하다 그만큼 마지막 두 세션

~을 위한 그만큼 공급자 B 측정 프로세스.

이것 ~이다

씨앤이 도표.

물고기 뼈, 에게 식별하다 잠재적인 비용

가로질러 기준

절차 그리고 그만큼 기준

공급업체 B

그리고 공급자 에이.

후에 마지막 논의 ~와 함께 공학,

우리 끝내다 다섯 잠재적인

좋은 이유

에게 표준화하다 그리고 검증하다

그만큼 첫 번째 항목 ~이다 핀

측정 순서.

공급업체 B 적응된 더 큰 것에서 핀 에게 더 작은 핀 ~에 의해 기준 절차.

[청취 불가 00:13:59] 둘 다 방법,

공급자 A 입양하다 더 작은 에게 더 큰 다양성.

그만큼 두번째 목 ~이다 사전 확인 ~에 의해 구경 측정.

공급업체 B

안했다 하다 그만큼 행동

~에 의해 표준 절차 그리고 공급자 A 했다.

그만큼 제삼

행동 ~이다 a 핀 게이지 분해능.

공급업체 B 사용된 그만큼 더 큰 핀 게이지 증가,

50 % ~에 해결,

~하는 동안 기준 그리고 공급자 A 가져가다 10 % ~에 해결.

그만큼 네 번째 항목 ~이다 ~이든 에게 확인하다 그만큼 핀

~ 전에 들어가다 그만큼 디퓨저 구멍 또는 아니다.

그만큼 마지막 목 ~에 대한 그만큼 핀 보유자 무게.

공급업체 B 채택된 행동, ~보다 기준 절차

그리고 공급자 에이.

지금 우리 ~ 할 것이다

하다 하나 ~에 의해 하나,

그만큼 가설 테스트하고

유효한 데이터 ~와 함께 높은 점수 우연성.

그만큼 첫 번째 가설 우리 가지다 에게 하다 ~이다 확인하다

만약에 순서 하나 ~이다 다른 ~에서 순서 둘 또는 아니다.

순서 하나 핀 가다 ~에서 더 작은 크기 에게 더 큰 크기.

순서 둘 ~이다 단지 ~에 그만큼 반대되는, 뒤집다 핀.

여기 ~이다 그만큼 주요한 결과 ~을 위한 그만큼 순서 하나 그리고 순서 둘.

하자 하다 카이제곱 검정 에게 보다

차이점 ~ 사이 [청취 불가 00:15:25] 또는 ~ 아니다 .

분할표에서, 결과 쇼 p-값 더 적은 ~보다 5 %.

그래서 우리 거부됨 a 널 가설,

어느 수단 순서 하나 ~이다 꽤 다른 ~에서 순서 둘.

그러므로 우리 ~ 해야 하다 보다 밖으로 이것 열쇠 요인 ~에 핀 게이지 측정.

그만큼 두번째 가설

~이다 그만큼 방법 당신이 하다 사전 확인 핀 크기 ~에 의해 구경 측정 도구.

배우다 구경 ~ 전에 그만큼 측정.

여기 ~이다 그만큼 디퓨저, 전체 크기 데이터.

그만큼 추정 ~이다 저것 우리 실수 90 대 90.6 없이 사전 확인.

거기 ~ 할 것이다 BE 11개 구역

~이 되다 아니요- 가다.

기반을 둔 ~에 비상대책표.

~ 안에 카이제곱 검정, 우리는 거부한다 널 가설.

이것 수단 구경 측정 ~ 전에 측정 ~이다 중요한,

중요한.

그만큼 세 번째 가설 시험 ~이다 에게 비교하다 모두 그만큼 측정 도구,

20 % 해결

~와 함께 새로운 둘 또는 10 % 해결 ~에 그만큼 측정 변화.

에 의해 사용 중

그만큼 비슷한 개념,

우리 ~할 수 있다 알다 왜 우리 사용된 그만큼 더 높은 해결

~에 그만큼 측정.

품목에 대해서도 동일함 네, 흔들리는 그만큼 핀 ~ 전에 들어가다 그만큼 구멍.

우리 사용 그만큼 특정한 48 구멍

~와 함께 그리고 없이 흔들리는 에게 보다 진행/중단 효과.

결과는 null로 표시됩니다. 가설 ~이다 거부됨.

저것 수단 흔들리는 핀 ~이다 중요한 측정에 관하여.

하지만,

5핀 바이스 항목에 관하여

모두 이것 무게...

카이제곱 p-값 더 ~보다 5 %,

어느 수단 우리 할 수 없다 거부하다 널 가설.

저것 말하다 우리 거기있어 아니요 차이점 그만큼 측정 ~ 사이 그만큼 단위

그리고 다섯 타임스 단위 ~에 무게.

왜냐하면 우리 가지다 다양한 데이터 모두 ~의 다섯 열쇠 측정 아이템 위에.

FMEA ~할 수 있다 더 나아가 추정 RPN

~ 전에 그리고 ~ 후에 그만큼 개선 ~의 우리의 추천하다 행동.

기반을 둔 ~에 심각성, 개연성 그리고 탐정력.

을 위한 [청취 불가 00:17:55]

핀 게이지 측정 순서, 심각성 ~이다 높은 왜냐하면 그만큼 잘못된 가다.

과거 개연성 ~이다 또한 높은 왜냐하면 디스 위치 에게 구멍 센터,

W e 사용 그만큼 순서 하나 왜냐하면 높은 탐지하다 활동성.

후에 우리 변화 에게 순서 둘,

그만큼 개연성 그리고 탐정성 ~ 할 것이다 떨어지다 에게 그만큼 반, 그래서 리피엔(RPN) 줄인 에게 54

그리고 또는 ~할 수 있다 보다

모두 그만큼 점수 아래에 있습니다 100 회의 우리의 예측.

좋아요,

하자 이동하다 ~에 그만큼 코네티컷 2분기 ~에 대한 편견 ~ 사이 공급자 B 그리고 공급자 에이.

에서 그만큼 FMEA, 우리 ~이다 자신감

의 디퓨저 핀홀 크기 ~이다 약 90 에게 90.6.

하지만, 공급자 에이, FA 보고서 쇼 모두 그만큼 핀홀 전철기 96.

우리 가져가다 분포 평균 시험,

그만큼 p-값 제안하다 그만큼 갭 ~ 사이 공급자 B와 공급자 A

실제 표준화된 ~이다 정말 무엇 다른.

그러므로 우리 가지다 마지막 와의 소통 그만큼 공급자 에이.

우리 끝내다 그만큼 둘 잠재적인 원인.

하나 잠재적인 원인 ~할 것 같다 BE 일부 구멍 가리키다 93 일부 ~이다 90.6.

~ 안에 현재의 상징적 방법

부분품

똑바로 으로 넘어 가다 24개가 틀렸습니다.

견본 하나

무작위로 ~에 24 잘못된.

~이다 그것 충분한 에게 찾다 밖으로 a 더 큰 크기?

그래서 우리 확인하다 ~와 함께 그만큼 견본 크기 그리고 힘 시험.

그만큼 다른 가능한 원인 ~할 수 있었다 BE 그만큼 구멍이 확대됨 ~ 동안 그만큼 측정.

W e 검증됨 ~에 의해 반복하다 그만큼 핀 게이지 측정.

좋아, 시작해 볼까요? 보다 그만큼 결과 .

여기 샘플이 있습니다 크기 그리고 힘 시험 결과.

정확하게 시험 이항식,

힘 ~이다 동일한 에게 99.7,

그게 더 ~보다 90 %.

~ 안에 정상 근사, 힘 ~이다

97.6.

그것이다 더 ~보다 90 % ~처럼 잘.

~ 안에 다른 단어 ~을 위한 힘, 더 ~보다 90 % ~ 할 것이다 단지 필요하다 18 전철기 에게 주요한.

그러므로, 현재의 계층화된

무작위 표본 추출은 탐지성이 좋습니다.

그것 ~이다 a 지방 가능성 저것 우리 할 수 없다 잡다 96 ~에 지름

그리고 현재 24번 연속으로 틀렸습니다.

~ 안에 부분품 하다 가지다 더 큰 구멍 크기.

지금, 갭 이후 ~였다 설립하다

우리 더 나아가 확인하다 만약에 우리의 CTQ3 게이지 R&R이 합격 여부입니다.

F 집시 남자 왼쪽 테이블, 너 ~할 수 있다 보다 그만큼 구멍 지름 ~였다 증가했다 ~에 의해 4 % 오직

비교하다 에게 용인.

그만큼 해결 ~이다 더 적은 ~보다 10 %.

우리는 할 수 있습니다 추정하다 비파괴적인 교차 방식 ,

에게 이것을 자격을 갖추다 측정 능력.

지금,

비록

연산자- 에게- 부분품 상호 작용 계정 ~을 위한 13.6%.

우편/택배 비율 ~이다 아직 18 %,

어느 ~일 것이다 게이지 R&R을 만나보세요 기준, 30% 미만

나중에 우리는 에 가다 주소 더

~에 대한 상호 작용 여기 ~에 관하여 그만큼 P/TV 비율.

시그마 그리고 분산도 또한 ~이다 높은 그리고 할 수 없다

BE...

정량화 왜냐하면 그만큼 같은 구멍 크기 선택

~이다 ~ 아니다 넓은 충분한.

레이어 ~을 위한 그만큼 참조 오직.

좋아요,

~을 위한 우리의 결론

그리고 ~에 대한 그만큼 에스피씨(주) 제어 차트 에게 감시 장치 그만큼 게이지 R&R 안정.

우리 사용 그만큼 레비 제닝스 차트

에게 얻다 그만큼 프로세스 장기적으로 게이지 R&R P/V 비율 계산을 위한 시그마.

이전 단계 ~에 공급자 비,

~와 함께 측정 해결 50 % 쇼 더 큰 시그마

그리고 더 넓은 제어 한계 에 따라.

후에, ~에 공급자 비,

~와 함께 측정 해결 10 %, 쇼 더 작은 시그마 그리고 좁은 제어 한계.

그것은 얻었다 개선되었습니다 측정 정도

~을 위한 a 흔한 원인.

여기 ~이다 그만큼 요약 ~을 위한 a 코네티컷 질문 1

표준화된 공급자 B 측정 ~와 함께 그만큼 해결 더 적은 ~보다 10 %.

핀만 보유자 무게 ~이다 ~ 아니다 중요한

그만큼 다른 네 측정 목 ~이다 모두 중요한.

을 위한 CTQ2 , 견본 크기 ~이다 좋은

그리고 그만큼 구멍 확대 문제 ~ 동안 측정 ~였다 설립하다.

을 위한 그만큼 CTQ3 , 공급자 B

제공하다 그것은 자격 있는 측정 능력

게이지 R&R 더 적은 ~보다 30 %.

어디 그만큼 반복성 더 적은 ~보다 10 %, 그리고

답장 생산성 더 적은 ~보다 20 %.

을 위한 가져가다 떨어져 있는 학습, 우리 사용 그만큼 마지막 제이엠피 도구.

좋다 씨앤이 도표, 핏 Y ~에 의해 X 우연성 테이블,

견본 힘 시험, 분포 평균 시험

ANOVA는 Gauge R&R을 교차했습니다. 에게 표준화하다 우리의 핀 게이지 측정.

그것이다 모두 ~에 대한 그만큼 제이엠피 연습.

감사하다 너 ~을 위한 청취.

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