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% GR&R en tant que rapport des écarts types par rapport au % GR&R des composantes de la variance

Je réalise des études GR&R depuis de nombreuses années et j'ai toujours utilisé le % GR&R calculé dans la partie inférieure du rapport GR&R à l'aide des composantes de variance. JMP indique également un % GR&R dans la partie supérieure de l'écran sous forme de rapport entre l'écart type RR et la variation totale. Pouvez-vous m'aider à comprendre l'avantage de l'un par rapport à l'autre. Il me semble que le nombre de composantes de variance est le bon à utiliser, mais j'aimerais mieux comprendre cela. Quelqu'un peut-il m'aider à expliquer cela ? Je n'ai pas trouvé d'explication claire sur ce forum ou dans la documentation JMP sur GR&R. Merci.

Ingénierie de la qualité et des procédésRé: % GR&R en tant que ratio d'écarts types par rapport au % GR&R des composantes de variance

Salut @Jens_Riege ,

Ils sont tous les deux corrects, ils ont juste des significations différentes. La composante de variance % RR est intéressante car elles totalisent toutes 100 %. Cependant, les valeurs des composantes de variance ne sont pas exprimées dans les unités de mesure et peuvent donc être plus difficiles à comparer à vos mesures et à votre tolérance. Pour les composantes de variance, vous utilisez 1 % ou moins comme excellent et 10 % ou moins comme acceptable. Pour le % Total dans le tableau supérieur (également appelé % de variation d'étude) qui utilise les écarts types des composantes, leur somme n'atteint pas 100 %, ce que certaines personnes n'aiment pas non plus car elles utilisent un seuil d'acceptabilité différent, 10 % ou moins étant excellent et 30 % ou moins étant acceptable. Étant donné que vous devez utiliser quelque chose dans les mêmes unités que la tolérance, c'est pourquoi vous voyez les écarts types utilisés pour obtenir une tolérance en % dans le tableau supérieur également.

J'espère que cela aide !

Ré: % GR&R en tant que ratio d'écarts types par rapport au % GR&R des composantes de variance

Merci à Shampton82 d'avoir répondu à ma question. Votre explication correspond à ce que je trouve dans certains autres forums sur GR&R.

Le but de ma recherche est simplement de trouver une explication claire qui explique pourquoi une seule méthodologie, dans le cadre de l'approche ANOVA de GR&R et soutenue par les mathématiques, peut être utilisée pour définir qu'une jauge est jugée capable. La manière dont JMP affiche les deux est une de mes préoccupations depuis très longtemps, car je n'ai pas vu de bon argument pour choisir de manière décisive l'une plutôt que l'autre. Le fait d'avoir deux réponses ajoute à la confusion et laisse à l'utilisateur le soin de décider si la jauge est capable. On pourrait simplement choisir le meilleur des deux nombres.

Avoir des données dans les mêmes unités que la mesure peut relever du bon sens, mais n’a pas vraiment de sens mathématique.

Don Wheeler (référence ci-dessous) fait valoir qu'il s'agit simplement de ratios, mais qu'ils ne peuvent pas vraiment être comparés. L'addition de tous les pourcentages de variation donne une variation supérieure à 100 %, comme vous l'avez mentionné. Cela ne semble pas physiquement possible si la variation totale est de 100 %. Pour comparer correctement les ratios et indiquer lequel est une fraction du total, il faudrait un % de 100, et non un % d'un nombre quelconque.

L'utilisation des composantes de variance préserve l'intégrité mathématique, puisque la somme des composantes de variance est égale à 100 %. Wheeler indique également que l'utilisation des écarts types ne tient pas correctement compte de l'erreur de mesure, contrairement aux composantes de variance.

Cela m’amène à conclure que comparer les composantes de la variance lors de la réalisation d’un GR&R en utilisant la méthode ANOVA est une solution plus appropriée.

Je serais intéressé par vos idées et celles de n'importe qui d'autre, car il semble y avoir une diversité d'opinions, mais pas de définition claire et rigoureuse.

-Jens Riège

« Problèmes avec les études de R&R de la jauge : comment donner un sens à votre valeur R&R » Donald Wheeler

https://www.spcpress.com/pdf/DJW223.pdf

Ré: % GR&R en tant que ratio d'écarts types par rapport au % GR&R des composantes de variance

Désolé, mais je ne comprends pas vraiment quelle est votre question ? Que voulez-vous dire par « avoir deux réponses ajoute de la confusion et laisse à l'utilisateur le soin de décider si la jauge est capable ». Quelle est la confusion ? Pourriez-vous s'il vous plaît définir : « capacité de la jauge » ? Une statistique est exprimée dans les unités de mesure, l'autre est au carré. Lorsque vous utilisez la variance, vous n'avez plus d'interprétation directe par rapport à l'unité de mesure, mais les composantes de la variance sont additives. Déterminer si une jauge est appropriée et utile revient toujours à l'utilisateur. Les statistiques doivent toujours être interprétées.

Il existe plusieurs méthodes pour réaliser des études de systèmes de mesure, notamment la méthode des cartes de contrôle. Toutes les méthodes nécessitent une interprétation par l'utilisateur.

Ré: % GR&R en tant que ratio d'écarts types par rapport au % GR&R des composantes de variance

Salut @Jens_Riege ,

Je suis heureux que l'explication ait aidé certains et je comprends votre inquiétude concernant l'utilisation des écarts types. Wheeler était tellement vexé à ce sujet qu'il a proposé la méthode EMP ! J'aime utiliser le GR&R total avec les écarts types car cela peut être utilisé pour obtenir une tolérance en % et c'est la principale mesure sur laquelle nous rendons compte dans l'aérospatiale. Si je m'inquiète de la partie qui détermine les résultats du GR&R, je regarderai les résultats de variance. J'aime aussi regarder les 6xStdevs de la jauge comme une vérification de l'intuition pour savoir si je m'attends à autant de variation de la jauge et dans quelle mesure une mesure pourrait être erronée si la partie vraie était juste à une limite de spécification. Je pense que cela peut être plus instructif pour l'utilisation de la jauge que de simplement penser en pourcentages. Si vous recherchez un GR&R en %, l'utilisation des composants de variance serait la voie à suivre car ils sont additifs et plus faciles à comprendre à partir de ce point.

J'espère que cela vous aidera, comme vous et Statman l'avez dit, il existe de nombreuses façons différentes d'examiner les performances de Gauge.

Steve

Ré: % GR&R en tant que ratio d'écarts types par rapport au % GR&R des composantes de variance

Salut Statman,

Merci pour votre réponse.

Les deux chiffres GR&R que j'ai mentionnés se référaient au % GR&R sous la section écart type du tableau Anova et au % GR&R séparé de la variation totale sous la section Composantes de la variance du tableau... Par exemple, voici une étude GR&R avec les écarts types et les variances > Le % GR&R par écart type est de 7,35 %. Par variances, il est de 0,54 %. Et le critère pour décider si une jauge est acceptable à l'utilisation est < 10 % dans les deux cas. Cela n'a pas de sens...

Si la variation totale de l'écart type est de 100,00 %, l'addition des composantes individuelles de la variation donne un total supérieur à 100 %, comme l'a mentionné Wheeler. Pour cette raison, la méthode de l'écart type n'a pas de sens. Peu m'importe que les variances soient dans les mêmes unités que les données d'origine. Nous prenons des rapports relatifs de deux facteurs et nous prenons environ % de variation, et non % d'unités. - c'est juste mon avis.

Merci, Jens

	Développement standard	Variance	% du total (écart type)	% du total (écarts)
CE	0,005914978	0,000034987	4,69%	0,22%
DE	0,007133345	0,000050885	5,66%	0,32%
RR	0,009266692	0,000085872	7,35%	0,54%
PV	0,125669222	0,015792753	99,73%	99,46%
TV	0,126010417	0,015878625	100,00%	100,00%

Ré: % GR&R en tant que ratio d'écarts types par rapport au % GR&R des composantes de variance

Je suis désolé que vous n'ayez pas compris mon propos, mais ne vous inquiétez pas. Toutes les analyses nécessitent une interprétation.

Ré: % GR&R en tant que ratio d'écarts types par rapport au % GR&R des composantes de variance

Salut Statman,

Je crois que votre argument est que nous avons des méthodes différentes avec des résultats différents, et que chaque résultat nécessite sa propre interprétation.

Je comprends et je suis d'accord avec cela. Ce qui me préoccupe, c'est que les directives du JMP pour l'interprétation ne sont pas très claires. Étant donné que le même rapport présente un % GR&R différent à deux endroits, le rapport bénéficierait de meilleures directives.

Pour approfondir le sujet, j'ai trouvé ces conseils sur le site Web d'un produit concurrent :

Je n'ai pas trouvé ces critères d'acceptation révisés de < 1 % acceptables lors de l'utilisation des composants de variance dans l'aide JMP sur GR&R. Cela aurait répondu à mes préoccupations.

Cela montre que nous ne pouvons pas appliquer la règle < 10 % aux composantes de la variance.

Il est essentiel de disposer de conseils appropriés pour faciliter l’interprétation...

Merci de m'aider à trouver la solution.

-Jens

Ré: % GR&R en tant que ratio d'écarts types par rapport au % GR&R des composantes de variance

OK, je comprends que vous auriez préféré que JMP vous fournisse de meilleurs conseils. Vous pourriez soumettre une demande à JMP à ce sujet.

Personnellement, je ne conseille pas d'utiliser des « règles empiriques » dans aucun cas. Pratiquement tous les projets sur lesquels j'ai travaillé nécessitent une réflexion approfondie sur l'incertitude de mesure dans le contexte.