Spécifier les options pour Evaluer le processus de mesure (EMP croisé)

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Alpha pour calculer les limites de décision dans les graphiques ANOME et ANOMR

Entrez la valeur alpha (également appelée niveau de signification) pour les graphiques ANOME et ANOMR. Pour le diagramme ANOME, l’hypothèse nulle est que les mesures moyennes entre les opérateurs sont égales. Pour le diagramme ANOMR, l’hypothèse nulle est que la plage moyenne entre les opérateurs est égale.

En général, un seuil de signification de 0,05 fonctionne bien. Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 % de conclure que les valeurs sont égales alors qu’elles ne le sont pas.

Utilisez une valeur alpha plus élevée, telle que 0,10 ou 0,25, si vous souhaitez avoir plus de chances de conclure que les opérateurs mesurent différemment. Utilisez une valeur alpha inférieure, telle que 0,01, pour avoir moins de chances de conclure que les opérateurs mesurent différemment.

Tolérance de procédé

Entrez au moins 1 limite de spécification pour calculer les probabilités que la variation du système de mesure entraîne une classification erronée des pièces comme bonnes ou mauvaises.

Spécification inférieure : Indiquez la limite inférieure de spécification.
Spécification supérieure : Indiquez la limite supérieure de spécification.

Ecart type historique

Entrez une valeur connue pour la variation totale, qui correspond à la variation de pièce à pièce ajoutée à la variation du système de mesure. Lorsque vous utilisez la méthode ANOVA et que vous entrez au moins 1 limite de spécification, les calculs des probabilités d’erreur de classification utilisent l’écart-type historique.

Incrément de mesure

L’analyse compare l’incrément de mesure à l’erreur probable pour déterminer si l’incrément de mesure est approprié. Par défaut, l’analyse calcule l’incrément de mesure à partir des données. Lorsque l’analyse détermine l’incrément et que les mesures ont des décimales, l’incrément est égal à 1 unité de la valeur de position la plus faible, non nulle, dans les mesures. Par exemple, pour les valeurs 1,100, 1,400 et 1,900, l’incrément est de 0,1. Si les mesures n’ont pas de décimales, l’analyse utilise un incrément de 1.

Pour signaler une conclusion valide dans les résultats, spécifiez l’incrément si l’incrément de mesure des données est inexact. Par exemple, la jauge que vous utilisez indique les résultats à la dixième place, mais n’enregistre les mesures qu’à la moitié la plus proche, par exemple 1,0 et 1,5. Ensuite, spécifiez que l’incrément est de 0,5.