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 공급업체 A 그리고 공급업체 비.
I ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 ~을 위한 그만큼 둘
주제.
을 위한 그만큼 소개 그리고 공급업체 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 종료,
MSA CTQ의 상관관계.
공급업체 A 측정 체계,
우리 ~ 할 것이다 씌우다 그만큼 Excel Xbar-R 대 JMP ANOVA 교차 방법.
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 맞춰 X 대응 플랫폼을 구성합니다.
간단한 t 및 표본 검정력 t-검정,
게이지 R&R.
그만큼 결정적인 결론 ~ 할 것이다 BE 보여주다
에스피씨 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 했습니다. ~에 그만큼 문제 성명.
우리 이해하다 그만큼 휘발성 유기 화합물(VOC)
그만큼 목적 ~의 이것 프로젝트 ~이다
공급업체 A와 공급업체 B 모두 동일한 부품을 측정했습니다.
공급업체 B 가지다 갖다 a 많이 더 나쁜 결과
뜻밖에 ~보다 결과 ~의 그만큼 공급업체 A.
고객 가지다 요청했다 에게 찾다 밖으로 그만큼 갭
공급업체 A와 B의 측정 시스템을 검증합니다.
그 다음에 우리 가다 ~을 위해 그만큼 음식 에게 이해하다 우리의 CTQ(컴퓨터단층촬영)
그들 ~이다 세 개의 CTQ, 우리 찾다 밖으로.
C T 질문 1,
공급업체 표준화 B 측정,
어느 우리 필요 만나다 ~을 위한 ~에 그만큼 특정 기준,
해결 필요 에게 BE 더 적은 ~보다 10 %.
C T Q2, 확인하다 공급업체 A와 공급업체 B 간의 격차.
그래서 우리 필요 에게 만나다... 그만큼 편향은 0이어야 합니다.
CTQ3, 공급업체 B Gauge R&R
어느 우리 필요 에게 CTQ 비율 기준을 충족합니다 더 적은 ~보다 30 %.
이것 ~이다 그만큼 음식 구조.
우리 시작 ~와 함께 그만큼 고객의 목소리
그리고 돌아가다 그만큼 산출 CTQ, 어느 잘 찾다 밖으로.
A 그리고 뒤로 에게 그만큼 프로세스 품목,
모두 그들이 묶여있는 과정 그만큼 측정 체계.
와 함께 이것들 네 개 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 음식 그리고 그만큼 이용 약관 그리고 그만큼 고객 VOC.
있다 둘 측정 산출 ~을 위한 그만큼 공급업체 A 그리고 그만큼 공급업체 비.
~ 안에 우리의 목표 s 필요 에게 측정하다 우리의 측정 체계,
공급업체 A와 공급업체 B는 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.
을 위한 그만큼 CTQ3 너야? 에 대한 tput
정도 문제 ~을 위한 반복성과 재현성.
우리 ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 그만큼 두번째 주제, 공급업체 A 측정 체계.
우리의 게이지 R& R 오류,
우리 사용 그만큼 계속되는 데이터,
교차했다 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-운영자 상호 작용,
하지만 또한 사용 기준 직접 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 이게 뭐야 파일.
그들 사용 그만큼 10 데이터 전철기
~을 위한
그만큼 공부하다.
사실, 그것은 ~이다 ~ 아니다 좋은 ~을 위한 더 ~보다 다섯 데이터 가리키다,
X-바 분석, 내가 말하는 ~을 위한 이것 슬라이드.
그래도,
우리 아직 사용 그만큼 같은 데이터 ~ 안으로 JMP 분산 분석 ~처럼 잘 .
첫 번째 어딘가 PQP는 파일이 아닙니다
~이다 오직 단지 쓸모 없는 파일 오류.
Y 또는 말하다 우리를 거기 ~이다 둘 비율 ~을 위한 게이지 R&R,
TV/TV ~이다 24 %,
~이다 정확히 잰 [듣기 불가 00:06:52].
P/T ~이다 9 %, 어느 ~이다 예쁜 좋은.
무엇 ~이다 그만큼 차이점 ~ 사이 TV/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, 이는 ~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 EV, AV, PV의 합으로 총 분산이 결정됩니다.
거기 ~ 할 것이다 BE a 위험 언제 표준 견본 범위 매우 의지하다 영향
TV/TV 비율 결과.
~ 안에 P/T 정의,
P ~이다 용인 ~이다 부품 사양 R 앙지.
언제 투기 ~이다 잘 한정된, P/T 비율 ~이다 우리의 선호하다 에게 MSA
~을 위한 게이지 R&R 성공 기준.
을 위한 그만큼 두번째 [듣기 불가 00:08:13]
나는 죄송합니다.
을 위한 그만큼 두번째 [듣기 불가 00:08:17] JMP에는 Xbar-R 없음 오류,
ANOVA만 있음.
거기 ~이다 둘 모델.
하나 ~이다 그만큼 주효과 모델, 그리고 다른 하나 ~이다 교차했다 모델.
기본 효과 모델 가지다 아니요 부품-운영자 구성 요소.
할 것이다 BE 최대 할당된 에게 반복성이 있고 발생했다 ~에 의해 기계 문제.
~에 그만큼 다른 손,
교차했다 모델 정확하게 할 수 있습니다 파생하다
그만큼 부품-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 모형보다.
~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 [듣기 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 P/T 비율.
그만큼 마지막 하나 ~이다 그만큼 부분품- 에게- 연산자 상호작용.
~에 그만큼 부분품 7에서 A까지,
거기 ~이다 그만큼 교차했다 선 ~ 사이 파트 운영자 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 2형 오류.
그만큼 1형 오류
~이다 종종 거부됨 알파 위험.
아마도 제조업체 옆 부분품 [듣기 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 [듣기 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 아직 확실하지 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 배달됨 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 TV/TV 비율.
우리 추천하다 사용 JMP 교차법
게이지 R&R 오류를 할당합니다.
P/T도 최고지만,
우리 아직 가지다 에게 보다 그만큼 운영자-대- 부분품 상호 작용
그만큼 오분류
~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 공급업체 B 측정 프로세스.
이것 ~이다
씨앤이 도표.
물고기 뼈, 에게 식별하다 잠재적인 비용
가로질러 기준
절차 그리고 그만큼 기준
공급업체 B
그리고 공급업체 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.
[듣기 불가 00:13:59] 둘 다 방법,
공급업체 A 입양하다 더 작은 에게 더 큰 다양성.
그만큼 두번째 목 ~이다 사전 확인 ~에 의해 구경 측정.
공급업체 B
하지 않았다 하다 그만큼 행동
~에 의해 표준 절차 그리고 공급업체 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 공급업체 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 공급업체 에이.
지금 우리 ~ 할 것이다
하다 하나 ~에 의해 하나,
그만큼 가설 테스트 및
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 [듣기 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.
당신의 것을 배우십시오 구경 ~ 전에 그만큼 측정.
여기 ~이다 그만큼 디퓨저, 전체 크기 데이터.
그만큼 추정 ~이다 저것 우리 실수 90대 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.
해당 품목에도 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 p값 더 ~보다 5 %,
어느 수단 우리 할 수 없다 거부하다 널 가설.
저것 말하다 우리 거기 있어 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 [듣기 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 감지하다 활동성.
후에 우리 변화 에게 순서 둘,
그만큼 개연성 그리고 탐정성 ~ 할 것이다 떨어지다 에게 그만큼 반, 그래서 RPN 줄인 에게 54
그리고 또는 ~할 수 있다 보다
모두 그만큼 점수 아래에 있습니다 100 회의 우리의 예측.
좋아요,
하자 이동하다 ~에 그만큼 CT 2분기 ~에 대한 편견 ~ 사이 공급업체 B 그리고 공급업체 에이.
에서 그만큼 FMEA, 우리 ~이다 자신감
의 디퓨저 핀홀 크기 ~이다 약 90 에게 90.6.
하지만, 공급업체 에이, 파 보고서 쇼 모두 그만큼 핀홀 전철기 96.
우리 가져가다 분포 평균 시험,
그만큼 p-값 제안하다 그만큼 갭 ~ 사이 공급업체 B와 공급업체 A
실제 표준화된 ~이다 정말 무엇 다른.
그러므로 우리 가지다 마지막 와의 소통 그만큼 공급업체 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 ~로 넘어간다 24개가 틀렸어요.
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 보자 보다 그만큼 결과 .
여기 샘플이 있습니다 크기 그리고 힘 시험 결과.
정확히 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 적격 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 교차법 ,
에게 이것을 자격을 갖추다 측정 능력.
지금,
비록
연산자- 에게- 부분품 상호 작용 계정 ~을 위한 13.6%.
P/T 비율 ~이다 아직 18 %,
어느 ~일 것이다 게이지 R&R을 만나보세요 기준 30% 미만
나중에 우리는 가는 중 주소 더
~에 대한 상호 작용 여기 ~에 관하여 그만큼 TV/TV 비율.
시그마 그리고 분산도 또한 ~이다 높은 그리고 할 수 없다
BE...
정량화된 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 제어 차트 에게 감시 장치 그만큼 게이지 R&R 안정.
우리 사용 그만큼 레비 제닝 차트
에게 얻다 그만큼 프로세스 장기적으로 게이지 R&R P/V 비율 계산을 위한 시그마.
이전 단계 ~에 공급업체 비,
~와 함께 측정 해결 50 % 쇼 더 큰 시그마
그리고 더 넓은 제어 한계 에 따라.
후에, ~에 공급업체 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 CT 1분기
표준화된 공급업체 B 측정 ~와 함께 그만큼 해결 더 적은 ~보다 10 %.
핀만 보유자 무게 ~이다 ~ 아니다 중요한
그만큼 다른 네 개 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 , 공급업체 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 통과했습니다. 에게 표준화하다 우리의 핀 게이지 측정.
그것이다 모두 ~에 대한 그만큼 제이엠피 연습 중.
감사하다 너 ~을 위한 청취.
