Se você está tentando uma análise estatística de dados, precisa de mais do que apenas a variedade de números gerados por qualquer processo de coleta que você usou. Você também precisa ter certeza da confiabilidade do próprio processo de coleta. Em outras palavras, se alguém lhe dissesse que os bolos de uma padaria do bairro variavam em qualidade em 15 por cento de um lote para no próximo, você teria que saber se as medições usadas para determinar esta qualidade foram suficientes qualidade. E se os bolos forem todos mais ou menos iguais entre os lotes e for realmente o sistema de avaliação de qualidade que mostra a variação real de um conjunto de dados para o outro?
Essas preocupações estão no cerne da análise do sistema de medição, ou MSA. O conceito denúmero de categorias distintas, ou NDC, no MSA é uma maneira importante de acompanhar os meios pelos quais você avalia a qualidade de sua aquisição de dados e é derivado do Gage R&R. Essas ferramentas estatísticas são muito úteis em situações onde um grande número de itens está sendo produzido e eles são, em teoria, idêntico (por exemplo, um tipo de peça automotiva que entra em um tipo de veículo, mas é fabricado no nível de milhares por ano).
MSA explicou
Um cálculo MSA explora quanta variação nos resultados de uma medição das ferramentas de medição, medindo processo, ambiente de trabalho, as pessoas que fazem a medição e outros fatores fora do item realmente sendo estudou. Voltando ao exemplo sobre bolos, você gostaria de saber o quanto da variação relatada em sua qualidade era o resultado da variação na percepção de sua qualidade. Eles foram de fato "muito doces" na semana passada em comparação com seis meses atrás, ou isso poderia ser o resultado de como as pessoas experimentam as coisas no inverno em comparação com o verão?
A ideia por trás de invocar o MSA é usar os resultados para refinar um processo de produção e eliminar erros. É um aspecto relativamente sofisticado de controle de qualidade. A maioria, incluindo o Gage R&R e as informações do NDC que ele produz, não é feita manualmente, mas usando pacotes de software de estatística.
The Gage R&R
A parte "R&R" de "Gage R&R" significa "confiabilidade e reprodutibilidade". Confiabilidade se refere à capacidade de um único operador (geralmente uma pessoa) de obter o mesmo resultado continuamente; reprodutibilidade refere-se às medições de vários operadores enquadrados em um agrupamento numérico tão restrito quanto possível.
Este tipo de MSA envolve até trêsoperadores(isto é, ferramentas de medição), cinco a 10partesouItens, e até trêsrepetir medições. Essas análises são estruturadas de modo que cada parte distinta seja tratada individualmente por cada operador e que as medições de cada par de parte-operador sejam repetidas pelo menos uma vez.
O Gage R&R mede apenas a variabilidade nas medições. Observe que isso não diz nada sobre a precisão das medições, que só pode ser garantida por meio da calibração. Um cálculo de reprodutibilidade favorável é inútil se os próprios dados forem suspeitos.
O Cálculo NDC
Quando você executa um Gage R&R em seu programa de software, os resultados incluem um NDC. É útil, entretanto, entender de onde vem esse número.
A fórmula é:
NDC = \ sqrt {2} \ frac {\ sigma_ {part}} {\ sigma_ {gage}} = 1,41 \ frac {\ sigma_ {part}} {\ sigma_ {gage}}
Aqui, σpapel representa a raiz quadrada da variância do componente da parte do medidor R&R, enquanto σcalibrar representa a raiz quadrada da variância de toda a análise Gage R&R. Um valor NDC de 5 ou superior é considerado desejável. Menos de 2 é muito pouco porque não há nada para fazer comparações entre eles; valores de 2 e 3 podem ser usados para criar categorias "mais / menos" e "baixo / médio / alto", mas não são ideais.