Wenn Sie versuchen, eine statistische Datenanalyse durchzuführen, benötigen Sie mehr als nur die Zahlenkombination, die durch das von Ihnen verwendete Erhebungsverfahren generiert wurde. Sie müssen sich auch der Vertrauenswürdigkeit des Inkassoverfahrens selbst vergewissern. Mit anderen Worten, wenn Ihnen jemand erzählt, dass die Qualität der Kuchen einer Nachbarschaftsbäckerei von einer Charge zu einer um 15 Prozent variiert als nächstes müssten Sie wissen, ob die Messungen, mit denen diese Qualität bestimmt wurde, selbst ausreichend sind Qualität. Was ist, wenn die Kuchen in allen Chargen mehr oder weniger gleich sind und es tatsächlich das Qualitätsbewertungssystem ist, das echte Unterschiede von einem Datensatz zum nächsten aufzeigt?
Solche Bedenken stehen im Mittelpunkt der Messsystemanalyse, kurz MSA. Das Konzept vonAnzahl verschiedener Kategorien, oder NDC, in MSA ist eine wichtige Methode, um zu verfolgen, wie Sie die Qualität Ihrer Datenerfassung bewerten, und wird von Gage R&R abgeleitet. Diese statistischen Werkzeuge sind sehr nützlich in Situationen, in denen eine große Anzahl von Artikeln produziert wird und sie theoretisch identisch (z. B. eine Art Autoteil, das in einem Fahrzeugtyp enthalten ist, aber zu Tausenden pro Stück hergestellt wird Jahr).
MSA erklärt
Eine MSA-Berechnung untersucht, wie viel Streuung in einer Messung von den Messwerkzeugen, Mess Prozess, Arbeitsumgebung, die Personen, die die Messung durchführen und andere Faktoren außerhalb des eigentlichen Gegenstands studiert. Kehren wir zum Beispiel zu Kuchen zurück: Sie möchten wissen, wie viel von der berichteten Variation in ihrer Qualität auf eine Variation in der Wahrnehmung ihrer Qualität zurückzuführen ist. Waren sie letzte Woche tatsächlich "zu süß" im Vergleich zu vor sechs Monaten, oder könnte dies daran liegen, wie die Leute im Winter im Vergleich zum Sommer schmecken?
Die Idee hinter dem Aufruf von MSA besteht darin, die Ergebnisse zu verwenden, um einen Produktionsprozess zu verfeinern und Fehler zu beseitigen. Es ist ein relativ anspruchsvoller Aspekt der Qualitätskontrolle. Die meisten, einschließlich der Gage R&R und der NDC-Informationen, werden nicht von Hand, sondern mithilfe von Statistiksoftwarepaketen erstellt.
Das Messgerät R&R
Der "R&R"-Teil von "Gage R&R" steht für "Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit". Zuverlässigkeit bezieht sich auf die Fähigkeit eines einzelnen Bedieners (oft einer Person), immer wieder das gleiche Ergebnis zu erzielen; Reproduzierbarkeit bezieht sich auf die Messungen mehrerer Operatoren, die innerhalb eines möglichst engen numerischen Clusters liegen.
Diese Art von MSA umfasst bis zu dreiBetreiber(d. h. Messwerkzeuge), fünf bis 10TeileoderArtikel, und bis zu dreiMessungen wiederholen. Diese Analysen sind so strukturiert, dass jedes einzelne Teil von jedem Bediener einzeln behandelt wird und dass Messungen von jeder Teil-Bediener-Paarung mindestens einmal wiederholt werden.
Der Gage R&R misst nur die Variabilität der Messungen. Beachten Sie, dass dies nichts über die Genauigkeit der Messungen aussagt, die nur durch Kalibrierung sichergestellt werden kann. Eine günstige Reproduzierbarkeitsberechnung ist nutzlos, wenn die Daten selbst verdächtig sind.
Die NDC-Berechnung
Wenn Sie ein Gage R&R in Ihrem Softwareprogramm ausführen, enthalten die Ergebnisse einen NDC. Es ist jedoch nützlich zu verstehen, woher diese Zahl stammt.
Die Formel lautet:
NDC=\sqrt{2}\frac{\sigma_{part}}{\sigma_{gage}}=1.41\frac{\sigma_{part}}{\sigma_{gage}}
Hier,Teil stellt die Quadratwurzel der Varianz der Teilkomponente des Gage R&R dar, während σmessen repräsentiert die Quadratwurzel der Varianz der gesamten Gage R&R-Analyse. Ein NDC-Wert von 5 oder höher wird als wünschenswert angesehen. Weniger als 2 sind zu wenig, da es nichts zu vergleichen gibt; Werte von 2 und 3 können verwendet werden, um die Kategorien "mehr/weniger" und "niedrig/mittel/hoch" zu erstellen, sind jedoch nicht optimal.