Détermination des niveaux de facteurs optimaux pour les études EMP : nombre d'évaluateurs, d'échantillons et de répétitions ? Comment le savoir ?
Jed Campbell, responsable qualité, US Synthetic
Quelle est la base rationnelle pour déterminer le nombre correct d'évaluateurs, de pièces et de répétitions pour l'analyse d'un système de mesure ? Existe-t-il une raison rationnelle aux règles empiriques existantes, telles que la directive « trois évaluateurs, dix pièces, trois répétitions » (AIAG 2002) ? La construction d'un modèle permet de spécifier les composantes de variation de répétabilité et de reproductibilité d'un processus hypothétique. Le modèle spécifie également le nombre d'évaluateurs, de pièces et de répétitions qu'un expérimentateur utiliserait pour mener une étude EMP. Le modèle construit un échantillon d'étude EMP basé sur les facteurs saisis et l'alimente avec des données normales aléatoires basées sur les composantes de variation choisies. Le modèle rétrocalcule ensuite et rapporte les composantes de variation déterminées à partir de l'étude. Une simulation de Monte-Carlo est utilisée pour déterminer la précision du modèle dans la détermination des composantes de variation réelles sur un échantillon très large. Un modèle de surface à réponse complète a ensuite été créé, incluant un certain nombre d'évaluateurs, de pièces, de répétitions et de composantes de variation hypothétiques. Le DOE résultant a conduit à une application JMP qui comprend un profil permettant aux utilisateurs de rechercher de manière interactive les niveaux de facteurs optimaux pour leurs études EMP, ainsi qu'un utilitaire pour créer la table de données EMP pour la collecte et l'analyse des données.
