אם אתה מנסה לנתח נתונים סטטיסטיים, אתה זקוק ליותר ממבחר המספרים שנוצר על ידי כל תהליך איסוף בו השתמשת. עליכם להיות בטוחים באמינות של תהליך הגבייה עצמו. במילים אחרות, אם מישהו אמר לך שהעוגות של מאפייה שכונתית משתנות באיכותן ב -15% ממנה אחת לאחר מכן תצטרך לדעת אם המדידות המשמשות לקביעת איכות זו מספיקות בעצמן איכות. מה אם העוגות זהות פחות או יותר בכל קבוצות ומערכת הערכת האיכות היא זו שמציגה שונות אמיתית ממערך נתונים אחד למשנהו?
חששות כאלה עומדים בלב ניתוח מערכות המדידה, או MSA. הקונספט שלמספר קטגוריות מובחנות, או NDC, ב- MSA היא דרך חשובה לעקוב אחר האמצעים שבהם אתה מעריך את איכות רכישת הנתונים שלך, והיא נגזרת מ- Gage R&R. כלים סטטיסטיים אלה שימושיים מאוד במצבים בהם מיוצרים מספר רב של פריטים והם, בתיאוריה, זהה (למשל, סוג של חלק רכב שנכנס לסוג רכב אחד אך מיוצר ברמה של אלפים לכל שָׁנָה).
הסביר MSA
חישוב MSA בוחן כמה וריאציות במדידה נובעות מכלי המדידה תהליך, סביבת עבודה, האנשים שעושים את המדידה וגורמים אחרים מחוץ לפריט בפועל מְחוֹשָׁב. אם נחזור לדוגמא על עוגות, היית רוצה לדעת כמה מהשונות המדווחת באיכותן הייתה תוצאה של שונות בתפיסת האיכות שלהן. האם הם אכן היו "מתוקים מדי" בשבוע שעבר לעומת לפני חצי שנה, או שמא זו התוצאה של איך אנשים טועמים דברים בחורף לעומת בקיץ?
הרעיון העומד מאחורי הפעלת MSA הוא להשתמש בתוצאות כדי לחדד תהליך ייצור ולמנוע טעויות. זהו היבט מתוחכם יחסית של בקרת איכות. רובם, כולל Gage R&R ומידע ה- NDC שהוא מייצר, נעשים לא ביד אלא באמצעות חבילות תוכנה סטטיסטיות.
Gage R&R
החלק "R&R" של "Gage R&R" מייצג "אמינות ושחזור". אמינות מתייחסת ליכולתו של מפעיל יחיד (לעיתים קרובות אדם) להשיג את אותה תוצאה שוב ושוב; שחזור מתייחס למדידות של מספר אופרטורים הנמצאים בתוך אשכול מספרי הדוק ככל האפשר.
סוג זה של MSA כולל עד שלושהמפעילים(כלומר כלי מדידה), חמש עד 10חלקיםאוֹפריטים, ועד שלושמדידות חוזרות. ניתוחים אלה בנויים כך שכל חלק נבדל מטופל באופן אינדיבידואלי על ידי כל מפעיל, וכי מדידות מכל זיווג חלק-מפעיל חוזרות על עצמה לפחות פעם אחת.
Gage R&R 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
כאשר אתה מפעיל Gage R&R בתוכנה שלך, התוצאות יכללו NDC. כדאי להבין עם זאת מאיפה המספר הזה.
הנוסחה היא:
NDC = \ sqrt {2} \ frac {\ sigma_ {part}} {\ sigma_ {gage}} = 1.41 \ frac {\ sigma_ {part}} {\ sigma_ {gage}}
הנה, σחֵלֶק מייצג את שורש השונות הריבועי של מרכיב החלק של ה- Gage R&R, ואילו σמַד מייצג את שורש השונות המרובע של ניתוח Gage R&R כולו. ערך NDC של 5 ומעלה נחשב רצוי. פחות מ -2 זה מעט מדי מכיוון שאין מה לעשות בין; ניתן להשתמש בערכים של 2 ו -3 ליצירת קטגוריות "יותר / פחות" ו"נמוכות / בינוניות / גבוהות "אך אינן מיטביות.
