Un ingénieur procédé souhaite évaluer l'efficacité d'un système de mesure de réfraction dans le cadre d'un procédé de fabrication de verre. L'ingénieur demande à trois opérateurs de mesurer les propriétés de réfraction de 22 pièces en verre sur deux postes de travail.
Etant donné que cette étude comprend un facteur fixe (poste), l'ingénieur effectue une étude R&R de l'instrumentation développée afin d'évaluer le degré de variabilité des mesures pouvant être dû au système de mesure.
Le premier tableau ANOVA à double entrée inclut des termes pour la pièce, l'opérateur, les facteurs fixes et les interactions. Si la valeur de p d'une interaction est ≥ 0,05, Minitab omet l'interaction dans le modèle complet car elle n'est pas significative. Dans cet exemple, la valeur de p de l'interaction Pièce*Opérateur est de 0,189, et la valeur de p de l'interaction Opérateur*Poste est de 0,598. Par conséquent, Minitab génère un deuxième tableau ANOVA à double entrée qui omet ces interactions dans le modèle final.
Pour les données de réfraction, le système de mesure (% contribution de la R&R de l'instrumentation totale, environ 49 %) présente une variabilité égale à celle des pièces (% contribution de pièce à pièce, environ 51 %). La valeur R&R de l'instrumentation totale représente plus ou moins 70 % de la variation de l'étude. La répétabilité est d'environ 69 % de la variation de l'étude, ce qui indique que le système de mesure ne mesure pas la même pièce de façon cohérente.
Ce procédé peut distinguer uniquement 1 catégorie distincte, ce qui indique que le système de mesure ne peut pas distinguer les différences entre les pièces. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Utilisation du nombre de catégories distinctes dans une étude R&R de jauge.