תוֹכֶן
אם אתה מנסה לנתח נתונים סטטיסטיים, אתה זקוק ליותר מסתם מבחר מספרים שנוצר על ידי כל תהליך איסוף שהשתמשת בו. עליכם להיות בטוחים באמינות של תהליך הגבייה עצמו. במילים אחרות, אם מישהו היה אומר לכם כי עוגות מאפייה בשכונה משתנות באיכותן ב -15 אחוזים ממנה אחת למשנהו, הייתם צריכים לדעת אם המדידות המשמשות לקביעת איכות זו הן בעצמם באיכות מספקת. מה אם העוגות כולן פחות או יותר זהות בכל קבוצות, והיא למעשה מערכת הערכת האיכות שמציגה שונות אמיתית מערך נתונים אחד למשנהו?
חששות כאלה עומדים בליבה של ניתוח מערכות המדידה, או MSA. הקונספט של מספר קטגוריות מובחנות, או NDC, ב- MSA היא דרך חשובה לעקוב אחר האמצעים שבאמצעותם אתה מעריך את איכות רכישת הנתונים שלך, והיא נגזרת מ- Gage R&R. כלים סטטיסטיים אלה מועילים מאוד במצבים בהם מייצרים מספר רב של פריטים והם, להלכה, זהים (למשל, סוג של חלק רכב שנכנס לסוג רכב אחד אך מיוצר ברמה של אלפים בשנה ).
MSA הסביר
חישוב MSA בוחן כמה וריאציה במדידה נובעת מכלי המדידה, תהליך המדידה, סביבת העבודה, האנשים שעושים את המדידה וגורמים אחרים מחוץ לפריט שנחקר בפועל. אם נחזור לדוגמה לגבי עוגות, תרצה לדעת כמה מהווריאציה המדווחת באיכותם הייתה תוצאה של שונות בתפיסת איכותם. האם הם היו למעשה "מתוקים מדי" בשבוע שעבר לעומת לפני חצי שנה, או שמא זה יכול להיות תוצאה של איך אנשים טועמים דברים בחורף לעומת הקיץ?
הרעיון שעומד מאחורי קריאת MSA הוא להשתמש בתוצאות כדי לשכלל תהליך ייצור ולבטל טעויות. זהו פן מתוחכם יחסית של בקרת איכות. הרוב, כולל R&R של Gage ומידע ה- NDC שהוא מייצר, אינם נעשים ביד אלא באמצעות חבילות תוכנה סטטיסטיות.
R&R של גייג '
החלק "מו"פ" של "מו"פ Rage" מייצג "אמינות ושחזור." אמינות מתייחסת ליכולתו של מפעיל יחיד (לעיתים קרובות אדם) להשיג את אותה התוצאה שוב ושוב; ההתרבותיות מתייחסת למדידות של מספר מפעילים הנמצאים בתוך אשכול מספרי הדוק ככל האפשר.
סוג זה של MSA כולל עד שלושה מפעילים (כלומר כלי מדידה), חמישה עד 10 חלקים או פריטים, ועד שלוש מדידות חוזרות. ניתוחים אלה בנויים כך שכל חלק מובחן מטופל בנפרד על ידי כל מפעיל, וכי מדידות מכל זיווג-מפעיל חלק חוזרות לפחות פעם אחת.
R&R של Gage מודד רק את השונות במדידות. שים לב כי הדבר אינו אומר דבר על דיוק המדידות, אשר ניתן להבטיח רק באמצעות כיול. חישוב לשחזור חיובי אינו מועיל אם הנתונים עצמם חשודים.
חישוב ה- NDC
כשאתה מפעיל Rage R&R בתוכנה שלך, התוצאות יכללו NDC. עם זאת כדאי להבין מאיפה המספר הזה מגיע.
הנוסחה היא:
NDC = √2 (σחלק/σגייג ') = 1.41(σחלק/σגייג ')
הנה, σחלק מייצג את שורש השונות הריבועי של רכיב החלק של R&R של הג'אג ', בעוד σגייג ' מייצג את שורש השונות המרובע של כל ניתוח המחקר והפיתוח של Gage. ערך NDC של 5 ומעלה נחשב לרצוי. פחות מ -2 זה מעט מדי מכיוון שאין מה לעשות השוואה בין; ניתן להשתמש בערכים של 2 ו -3 ליצירת קטגוריות "יותר / פחות" ו"נמוכה / אמצע / גבוהה "אך הן תת-אופטימליות.