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msa 예제

제조 예를 생각해 보십시오. 한 제조 회사가 포장 라인의 전반적인 장비 효율성(OEE)을 개선하고자 합니다. 우리는 파레토 원칙을 사용하여 사물의 바닥에 도달합니다. 세분화된 측정 시스템이 없는 경우 이를 설정해야 합니다. 그러나 우리가 가지고 있다고 가정 해 봅시다. OEE를 범주로 세분화하고 총 용량 손실의 30%에 대해 계획된 가동 중지 시간 특성을 확인합니다. 우리는 전환에 너무 많은 시간을 보낸다. 다음 단계는 전환 횟수와 각 기간의 기간을 식별한 다음 전환 시간을 줄이기 위해 1분 간 다이(SMED) 접근 방식을 적용하는 것입니다. 이 프로젝트에 적합한 기본 메트릭은 평균 전환 시간일 수 있습니다. 안정적으로 측정해야 합니다. 이 수치를 어떻게 신뢰할 수 있습니까? 이 예제의 경우 fU = 2.6733 및 fL = 0.374069입니다.

따라서 상한은 1.5799이고 하한은 0.22101입니다. 경계는 1을 포함하므로 두 게이지의 반복성이 동일합니다. DOE Folio의 결과는 다음과 같습니다. 이전 섹션의 예로 중첩 된 설계이므로 한 연산자가 측정한 부품은 다른 연산자가 측정한 부분과 다릅니다. 따라서 설계가 중첩될 때 설계는 실제로 두 게이지의 정확도를 비교하는 한 가지 방법은 동일한 연산자로 각 게이지에 대한 선형도 및 바이어스 스터디를 수행한 다음 선형성과 바이어스의 백분율을 비교하는 것입니다. 이것은 두 게이지의 정확도가 얼마나 가까운지에 대한 대략적인 아이디어를 제공합니다. 그러나, 그들 사이에 유의한 차이가 없다고 주장하기 위해 얼마나 가까이해야하는지 정량화하는 것은 어렵습니다. 따라서 공식적인 통계 방법이 필요합니다. 다음 예제를 사용하여 두 장치의 정확도를 비교하는 방법을 설명해 보겠습니다. 이 예에서 %GRR이 30%보다 크므로 측정 시스템이 개선되어야 합니다. 경우에 따라 %AV 및 %EV를 살펴보고 측정 시스템 개선을 시작할 위치에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 이 연구는 측정 시스템을 개선해야 함을 나타냅니다.

예를 들어, 욕실 규모는 250 파운드의 남자에 10 파운드의 애완 동물을 무게 때 동일을 수행합니까? 스케일은 0 lbs ~ 300 lbs의 작동 범위를 가지고 있지만 스케일의 정확도는 다양한 측정 수준에서 변경될 수 있습니다. 공정 허용 오차는 사양 한계의 차이입니다. 예를 들어 USL이 27이고 LSL이 2인 경우 공차는 25입니다. 1단계: 각 주제에 대해 동일한 게이지에 대해 반복 판독값의 제곱(SS)의 합을 계산합니다. 예를 들어 제목 1의 경우 이 게이지 아래의 SS는 게이지 1의 각 파트에 대한 평균 읽기이고 X는 Gage 2의 각 부분에 대한 평균 읽기입니다. 두 게이지가 서로 동의하면 β0은 0이고 β1은 하나여야 합니다. 이 예제의 데이터를 사용하여 계산된 회귀 계수는 다음과 같습니다. 매우 정확하지 않은 측정 컵을 사용하여 측정하고 동료가 정확한 장치를 사용하는 경우 다른 측정값을 갖게 됩니다. 두 측정 컵 간의 누적 변형은 측정 변형입니다.

위 표의 마지막 열은 각 분산 구성 요소의 기여도를 보여 주며 있습니다. 예를 들어, 운영자의 기여도는 57.43%로 계산되며, 이 예제에서 볼 수 있듯이 측정 시스템 분석은 통계 적 프로세스 제어를 포함한 모든 데이터 기반 의사 결정에 선행해야 하는 중요한 첫 번째 단계입니다. 상관 관계 및 회귀 분석 및 실험 설계. 다음 설명에서는 다운로드할 수 있는 스프레드시트 분석 도구(Gage R&R 워크시트)와 함께 측정 시스템 분석에 대한 광범위한 개요를 제공합니다.