データの統計分析を試みる場合は、使用した収集プロセスによって生成された数値の組み合わせ以上のものが必要です。 また、収集プロセス自体の信頼性を確認する必要があります。 言い換えれば、近所のパン屋のケーキの品質が1つのバッチから15％異なると誰かが言った場合 次に、この品質を決定するために使用された測定値自体が十分であったかどうかを知る必要があります 品質。 ケーキがバッチ間でほぼ同じであり、実際には、あるデータセットから次のデータセットへの実際の変動を示すのが品質評価システムである場合はどうなりますか？
このような懸念は、測定システム分析（MSA）の中心にあります。 の概念個別のカテゴリの数MSAの、またはNDCは、データ取得の品質を評価する手段を追跡するための重要な方法であり、Gage R＆Rから派生しています。 これらの統計ツールは、多数のアイテムが作成されている状況で非常に役立ちます。理論的には、これらのツールは 同一（たとえば、あるタイプの車両に組み込まれるが、1台あたり数千のレベルで製造される一種の自動車部品） 年）。
MSAの説明
MSA計算では、測定ツールによる測定結果の変動の程度を調査し、測定します。 プロセス、作業環境、測定を行う人々、および実際に存在するアイテム以外のその他の要因 勉強した。 ケーキの例に戻ると、報告された品質の変動のどれだけが、品質の認識の変動の結果であったかを知りたいと思うでしょう。 実は先週は半年前と比べて「甘すぎる」のでしょうか、それとも冬と夏の味わいのせいでしょうか。
MSAの呼び出しの背後にある考え方は、結果を使用して生産プロセスを改善し、エラーを排除することです。 これは、品質管理の比較的洗練された側面です。 ゲージのR＆Rとそれが生成するNDC情報を含むほとんどは、手作業ではなく、統計ソフトウェアパッケージを使用して行われます。
ゲージR＆R
「ゲージR＆R」の「R＆R」の部分は「信頼性と再現性」の略です。 信頼性とは、1人のオペレーター（多くの場合、人）が同じ結果を何度も得る能力を指します。 再現性とは、可能な限り緊密な数値クラスター内にある複数のオペレーターの測定値を指します。
このタイプのMSAには最大3つが含まれます演算子（つまり、測定ツール）、5〜10部品またはアイテム、および最大3つ測定を繰り返す. これらの分析は、各個別のパーツがすべてのオペレーターによって個別に処理され、各パーツとオペレーターのペアからの測定が少なくとも1回繰り返されるように構成されています。
ゲージR＆Rは、測定値の変動のみを測定します。 これは、測定の精度については何も述べていないことに注意してください。これは、キャリブレーションによってのみ保証されます。 データ自体が疑わしい場合、好ましい再現性の計算は役に立ちません。
NDCの計算
ソフトウェアプログラムでGageR＆Rを実行すると、結果にNDCが含まれます。 ただし、この番号がどこから来ているのかを理解しておくと便利です。
式は次のとおりです。
NDC = \ sqrt {2} \ frac {\ sigma_ {part}} {\ sigma_ {gage}} = 1.41 \ frac {\ sigma_ {part}} {\ sigma_ {gage}}
ここで、σ部 ゲージR＆Rのパーツコンポーネントの分散の平方根を表し、σはゲージ ゲージR＆R分析全体の分散の平方根を表します。 5以上のNDC値が望ましいと見なされます。 比較するものがないため、2未満は少なすぎます。 2と3の値を使用して、「多い/少ない」および「低い/中程度/高い」カテゴリを作成できますが、最適ではありません。