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

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

Vea cómo:

• Comprenda los conceptos básicos del diseño de MSA

  • El enfoque principal de MSA es descomponer la variación en las mediciones del producto en fuentes distintas, 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 de 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 de sesgo.

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

• Vea 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/cruzamiento en el diseño

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

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

• Incluir estructuras anidadas y cruzadas
• Realizar el diseño y evaluar el diagnóstico para dos ejemplos

MSA Design Factor ScreenPantalla de factores de diseño de MSAPantalla de factores de diseño de MSA

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

Una persona preguntó en línea si se produciría anidación al probar los mismos métodos en diferentes equipos. Respondieron: Probablemente no, pero en última instancia dependería de cómo se llevó a cabo el experimento y de qué suposiciones se hicieron sobre los métodos y el equipo. Si se considera que el equipo o el método son una observación aleatoria de una población mucho más grande, entonces se los puede considerar anidados (de alguna manera). Si se los considera a partir de un conjunto fijo de valores (por ejemplo, tipos de equipo), entonces es más probable que se los trate como cruzados.

Recursos

• Blog y entrevista de Caleb
• Más información sobre el análisis de sistemas de medición en JMP
• Más información sobre el uso de EMP en JMP

Diseño de experimentosIngeniería de Calidad y Procesos