إذا كنت تحاول إجراء تحليل إحصائي للبيانات ، فأنت بحاجة إلى أكثر من مجرد مجموعة متنوعة من الأرقام الناتجة عن أي عملية جمع استخدمتها. تحتاج أيضًا إلى التأكد من مصداقية عملية الجمع نفسها. بمعنى آخر ، إذا أخبرك شخص ما أن كعكات مخبز الحي تختلف في الجودة بنسبة 15 بالمائة من دفعة واحدة إلى في اليوم التالي ، يجب أن تعرف ما إذا كانت القياسات المستخدمة لتحديد هذه الجودة كافية في حد ذاتها جودة. ماذا لو كانت جميع الكيكات متشابهة إلى حد ما عبر الدُفعات وكان نظام تقييم الجودة هو الذي يُظهر تباينًا حقيقيًا من مجموعة بيانات إلى أخرى؟
تكمن هذه المخاوف في صميم تحليل نظام القياس ، أو MSA. مفهومعدد الفئات المميزة، أو NDC ، في MSA هي طريقة مهمة لتتبع الوسائل التي تقيّم بها جودة الحصول على البيانات الخاصة بك ، وهي مشتقة من Gage R&R. هذه الأدوات الإحصائية مفيدة جدًا في المواقف التي يتم فيها إنتاج عدد كبير من العناصر وهي ، من الناحية النظرية ، متطابقة (على سبيل المثال ، نوع من قطع غيار السيارات التي تدخل في نوع واحد من المركبات ولكن يتم تصنيعها على مستوى الآلاف لكل عام).
شرح MSA
يستكشف حساب MSA مقدار التباين في نتائج القياس من أدوات القياس والقياس العملية وبيئة العمل والأشخاص الذين يقومون بالقياس وعوامل أخرى خارج العنصر الفعلي درس. بالعودة إلى المثال المتعلق بالكعك ، قد ترغب في معرفة مقدار الاختلاف المبلغ عنه في جودتها نتيجة للاختلاف في إدراك جودتها. هل كانت في الواقع "حلوة جدًا" الأسبوع الماضي مقارنة بما كانت عليه قبل ستة أشهر ، أم يمكن أن يكون هذا نتيجة لكيفية تذوق الناس للأشياء في الشتاء مقابل الصيف؟
الفكرة من استدعاء MSA هي استخدام النتائج لتحسين عملية الإنتاج والقضاء على الأخطاء. إنه جانب متطور نسبيًا من مراقبة الجودة. معظمها ، بما في ذلك Gage R&R ومعلومات NDC التي تنتجها ، تتم ليس يدويًا ولكن باستخدام حزم برامج الإحصاء.
The Gage R&R
يرمز جزء "R&R" من "Gage R&R" إلى "الموثوقية وإمكانية التكاثر". تشير الموثوقية إلى قدرة عامل واحد (غالبًا ما يكون شخصًا) للحصول على نفس النتيجة مرارًا وتكرارًا ؛ تشير القابلية للتكاثر إلى قياسات مشغلين متعددين يقعون ضمن مجموعة عددية ضيقة قدر الإمكان.
يتضمن هذا النوع من MSA ما يصل إلى ثلاثةالعاملين(أي أدوات القياس) ، من خمسة إلى 10القطعأوالعناصر، وما يصل إلى ثلاثةكرر القياسات. يتم تنظيم هذه التحليلات بحيث يتم التعامل مع كل جزء مميز بشكل فردي من قبل كل عامل ، ويتم تكرار القياسات من كل إقران جزء ومشغل مرة واحدة على الأقل.
يقيس Gage R&R التباين في القياسات فقط. لاحظ أن هذا لا يقول شيئًا عن دقة القياسات ، والتي لا يمكن ضمانها إلا من خلال المعايرة. لا فائدة من حساب قابلية التكاثر المواتية إذا كانت البيانات نفسها مشبوهة.
حساب NDC
عند تشغيل Gage R&R على برنامجك ، ستتضمن النتائج NDC. ومع ذلك ، من المفيد فهم مصدر هذا الرقم.
الصيغة هي:
NDC = \ sqrt {2} \ frac {\ sigma_ {part}} {\ sigma_ {gage}} = 1.41 \ frac {\ sigma_ {part}} {\ sigma_ {gage}}
هنا σجزء يمثل الجذر التربيعي للتباين لمكون جزء من Gage R&R ، بينما σسعة يمثل الجذر التربيعي للتباين لتحليل Gage R&R بأكمله. تعتبر قيمة المساهمات المحددة وطنيا البالغة 5 أو أكثر مرغوبة. أقل من 2 هو عدد قليل جدًا لأنه لا يوجد ما يمكن إجراء مقارنات بينهما ؛ يمكن استخدام القيمتين 2 و 3 لإنشاء فئات "أكثر / أقل" و "منخفضة / متوسطة / عالية" ولكنها دون المستوى الأمثل.
