Cum se calculează NDC

Dacă încercați o analiză statistică a datelor, aveți nevoie de mai mult decât un sortiment de numere generate de orice proces de colectare pe care l-ați folosit. De asemenea, trebuie să fiți siguri de încrederea procesului de colectare în sine. Cu alte cuvinte, dacă cineva ți-ar spune că prăjiturile unei brutării de cartier au variat în calitate cu 15%, de la un lot la altul următorul, ar trebui să știți dacă măsurătorile utilizate pentru a determina această calitate au fost ele însele suficiente calitate. Ce se întâmplă dacă prăjiturile sunt mai mult sau mai puțin aceleași pe loturi și este de fapt sistemul de evaluare a calității care arată variații reale de la un set de date la altul?

Astfel de preocupări stau la baza analizei sistemului de măsurare sau MSA. Conceptul denumărul de categorii distincte, sau NDC, în MSA este un mod important de a ține evidența mijloacelor prin care evaluați calitatea achiziției de date și este derivat din Gage R&R. Aceste instrumente statistice sunt foarte utile în situațiile în care se produc un număr mare de itemi și, în teorie, sunt identic (de exemplu, un fel de piesă auto care intră într-un singur tip de vehicul, dar este fabricat la un nivel de mii pe an).

Un calcul MSA explorează cantitatea de variație dintr-o măsurare rezultată din instrumentele de măsurare, măsurarea procesul, mediul de lucru, oamenii care fac măsurarea și alți factori din afara obiectului care este de fapt studiat. Revenind la exemplul despre prăjituri, ați dori să știți cât din variația raportată a calității lor a fost rezultatul variației percepției calității lor. Au fost de fapt „prea dulci” săptămâna trecută în comparație cu acum șase luni sau ar putea fi acesta rezultatul modului în care oamenii gustă lucrurile iarna față de vară?

Ideea din spatele invocării MSA este de a folosi rezultatele pentru a rafina un proces de producție și a elimina erorile. Este un aspect relativ sofisticat al controlului calității. Cele mai multe, inclusiv Gage R&R și informațiile NDC pe care le produce, nu se fac manual, ci folosind pachete software statistice.

Partea „R&R” din „Gage R&R” înseamnă „fiabilitate și reproductibilitate”. Fiabilitatea se referă la capacitatea unui singur operator (adesea o persoană) de a obține același rezultat din nou și din nou; reproductibilitatea se referă la măsurătorile mai multor operatori care se încadrează într-un cluster numeric cât mai strâns posibil.

Acest tip de MSA implică până la treioperatorii(adică instrumente de măsurare), de la cinci la 10părțisauobiecte, și până la treirepetă măsurătorile. Aceste analize sunt structurate astfel încât fiecare parte distinctă să fie tratată individual de fiecare operator și ca măsurătorile din fiecare pereche parte-operator să fie repetate cel puțin o dată.

Gage R&R măsoară doar variabilitatea măsurătorilor. Rețineți că acest lucru nu spune nimic despre acuratețea măsurătorilor, care poate fi asigurată doar prin calibrare. Un calcul de reproductibilitate favorabil este inutil dacă datele în sine sunt suspecte.

Când rulați un Gage R&R pe programul dvs. software, rezultatele vor include un NDC. Cu toate acestea, este util să înțelegem de unde provine acest număr.

Formula este:

Aici, σ_parte reprezintă rădăcina pătrată a varianței componentei componente a Gage R&R, în timp ce σ_gage reprezintă rădăcina pătrată a varianței întregii analize G & R. O valoare NDC de 5 sau mai mare este considerată de dorit. Mai puțin de 2 este prea puțin, deoarece nu există nimic pentru a face comparații; valorile 2 și 3 pot fi folosite pentru a crea categorii „mai mult / mai puțin” și „scăzut / mediu / înalt”, dar sunt suboptimale.