GR&R combinatoCiao a tutti,
Sto conducendo un'analisi GaugeR&R utilizzando un processo 6-sigma incrociato,
La mia struttura è composta da 5 unità, 3 dipendenti e 3 postazioni.
Come posso sapere quali sono le componenti della varianza quando calcolo una configurazione combinata in cui punto a un singolo risultato unificato?
(utilizzando JMP 18)
grazie in anticipo
Modellazione statistica avanzataIngegneria della qualità e dei processiRe: GR&R combinatoDovrai fornire informazioni più dettagliate sulla struttura esatta dell'esperimento condotto e un contesto aggiuntivo. Ad esempio, la risposta è numerica, ordinale o categoriale/attributo? Annidamento? Incrocio? Hai menzionato "incrociato"... ma in quale punto della struttura? Quante misurazioni replicate? E il modello?
Non sono un grande fan dei classici metodi AIAG Gage R&R (se è quello che state cercando) per molte ragioni che non approfondirò qui... soprattutto quando si tratta di analisi delle componenti della varianza. È possibile eseguire questo tipo di analisi in JMP... ma JMP vi indirizza chiaramente all'approccio EMP di Don Wheeler... quindi, una volta condotto l'esperimento e raccolte le risposte, vi consiglio di iniziare da qui nella documentazione di JMP per un solido flusso di lavoro di analisi basato su EMP:
EMP in JMP
Re: GR&R combinatoA mio modesto parere, i problemi con Gage R&R sono meno legati all'analisi e più alla strategia di raccolta dati. Tra i problemi riscontrati:
- Il Gage R&R è orientato ai componenti del sistema di misurazione (più strati sono componenti delle sorgenti del sistema di misurazione; ad esempio, misuratore e operatore con uno strato per la variazione del campione per il confronto)
- Le persone non riconoscono l'importanza di selezionare i campioni per lo studio. Quale variazione rappresentano i campioni? Dato che si sta confrontando la variazione della misura con la variazione del campione, se si scelgono campioni simili (ad esempio, 5 campioni consecutivi) rispetto a campioni che possono variare notevolmente (ad esempio, campioni casuali), si possono giungere a conclusioni completamente diverse sulla capacità del sistema di misura.
- Purtroppo, la gente tende a fare R&R di misura e a "battezzare" il sistema di misurazione come valido per sempre. Studi in cui i risultati vengono applicati oltre lo spazio dell'inferenza.
- I modelli misti (incrociati e annidati) rendono difficile valutare la stabilità del sistema di misura. Le carte di controllo non sono adatte per gli studi incrociati.
Don Wheeler ha scritto alcuni buoni articoli sull'argomento:
Wheeler, Don (2006) “ Uno studio onesto sulla R&R del calibro ”, Conferenza tecnica autunnale ASQ/ASA 2006, n. 189
Wheeler, Donald (2020) "Metodi Gauge R&R a confronto: in che modo differiscono gli approcci ANOVA, AIAG ed EMP?", Newsletter della Divisione Statistica ASQ , Vol. 39, N. 1
Re: GR&R combinatoQuesto è il risultato dell'ANOVA nella convalida GRR incrociata.
GRR utilizza il valore della componente di varianza e il valore della componente di varianza proviene dall'ANOVA.
