Gage R&R (교차) 연구의 Gage R&R 표에 대한 방법 및 공식

원하는 방법 또는 공식을 선택하십시오.

분산 분석 방법의 분산 성분

각 원인이 기여하는 분산 성분.

분산 분석 모형에 측정 시스템*분산 교호작용이 포함되어 있는 경우, 분산 성분은 다음과 같이 계산됩니다.

반복성

반복성 = MS반복성

측정 시스템

용어설명
a부품 수
n반복실험 횟수
측정 시스템*부품

용어설명
n반복실험 횟수
부품-대-부품

용어설명
b측정 시스템 수
n반복실험 횟수
재현성
재현성 = 분산 성분측정 시스템 + 분산 성분측정 시스템*부품
총 Gage R&R
총 Gage R&R = 분산 성분반복성 + 분산 성분재현성
총 변동
총 변동 = 분산 성분총 Gage R&R + 분산 성분부품-대-부품

측정 시스템*부품 교호작용이 분산 분석 표에 포함되어 있지 않은 경우, 분산 성분은 다음과 같이 계산됩니다.

반복성

반복성 = MS반복성

측정 시스템

용어설명
a부품 수
n반복실험 횟수
부품-대-부품

용어설명
b측정 시스템 수
n반복실험 횟수
재현성
재현성 = 분산 성분측정 시스템
총 Gage R&R
총 Gage R&R = 분산 성분반복성 + 분산 성분재현성
총 변동
총 변동 = 분산 성분총 Gage R&R + 분산 성분부품-대-부품

분산 성분이 음수인 경우 Gage R&R에서는 분산 성분을 0으로 보고합니다.

Xbar 및 R 방법의 분산

각 원인이 기여하는 분산.

반복성
장비 변동, 표준 편차는 다음과 같이 계산됩니다.

용어설명
a부품 수
k측정 시스템 수
Rij측정 시스템 j의 부품 i에 대한 측정값 범위
d2d2 = Appendix C 1의 d2*. 이 값을 찾는 경우 g = (부품 수) * (측정 시스템 수) 및 m = (반복실험 횟수)를 사용하십시오.
재현성

측정 시스템 변동, 표준 편차는 다음과 같이 계산됩니다.

용어설명
측정 시스템 i의 평균 측정값
a부품 수
r시행 횟수
d2d2 = Appendix C1의 d2*. 이 값을 찾는 경우 g = 1 및 m = (측정 시스템 수)를 사용하십시오.
부품-대-부품

표준 편차는 다음과 같이 계산됩니다.

용어설명
Rp부품 평균 값의 범위
d2d2 = Appendix C1의 d2*. 이 값을 찾는 경우 g = 1 및 m = (부품 수)를 사용하십시오.
총 Gage R&R

표준 편차는 다음과 같이 계산됩니다.

총 변동

표준 편차는 다음과 같이 계산됩니다.

%기여

%기여는 전체 변동 중 각 분산 성분으로 인한 변동의 백분율입니다. %기여는 각 요인에 대한 분산 성분을 총 변동으로 나눈 다음, 백분율로 표현하기 위해 100을 곱하여 계산합니다. %기여는 각 분산 성분을 총 변동으로 나눈 다음 100을 곱하여 계산합니다. 이 열의 백분율을 더하면 100이 됩니다.

표준 편차

표준 편차(SD)는 각 변동 요인에 대한 표준 편차입니다. 표준 편차는 해당 요인에 대한 분산 성분의 제곱근과 같습니다.

사용자가 과거 표준 편차를 사용하여 공정 변동을 추정하기로 지정한 경우 Minitab에서는 다음 작업을 수행합니다.
  • 인 경우 총 표준 편차는 σ이고 입니다.
  • 그렇지 않은 경우 Minitab에서는 데이터를 사용하여 총 표준 편차를 추정하고 입니다.
용어설명
과거 표준 편차
데이터에서 계산된 총 Gage 표준 편차
부품 대 부품 표준 편차

연구 변동

연구 변동은 각 변동 요인에 대한 표준 편차에 6 또는 사용자가 연구 변동에서 지정하는 승수를 곱하여 계산합니다.

일반적으로 공정 변동은 6s로 정의되는데, 여기서 s는 표준 편차이며 모집단 표준 편차(σ 또는 시그마로 표시됨)의 추정치입니다. 데이터가 정규 분포를 따르는 경우 데이터의 약 99.73%가 평균의 6 표준 편차 내에 포함됩니다. 데이터의 다른 백분율을 정의하려면 표준 편차의 다른 배수를 사용합니다. 예를 들어, 데이터의 99%가 어디 포함되는지 확인하려면 기본 배수 6 대신 배수 5.15를 사용합니다.

%연구 변동 및 신뢰 구간

%연구 변동은 각 변동 요인에 대한 연구 변동을 총 변동으로 나눈 후 100을 곱하여 계산합니다.

%연구 변동은 해당 요인에 대해 계산된 분산 성분의 제곱근입니다. 따라서 분산 성분 값의 %기여 합은 100이지만 %연구 변동의 합은 그렇지 않습니다.

신뢰 구간

L과 U가 분산 성분의 하한 및 상한인 경우 해당 공정 변동의 백분율은 다음과 같습니다.

%공차 및 신뢰 구간

%공차는 각 성분에 대한 공차의 백분율입니다.

공차(규격 상한 – 규격 하한)가 지정되는 경우, %공차는 각 성분에 대한 연구 변동을 지정된 공차로 나눠 계산합니다.

하나의 규격 한계만 지정된 경우 공차 백분율은 각 연구 성분을 단측 공차로 나눈 값의 절반입니다. 단측 공차는 모든 측정값의 평균에서 지정된 규격 한계를 뺀 값의 절대값입니다.

Minitab에서는 사용자가 옵션 하위 대화 상자에 공정 공차(규격 상한 - 규격 하한) 또는 규격 한계를 입력하는 경우에만 이 값을 표시합니다.

신뢰 구간

L과 U가 분산 성분의 하한 및 상한인 경우 해당 공차 백분율의 신뢰 구간은 다음과 같습니다.

용어설명
kk는 연구 상수이며 기본값은 6입니다.

%공정 및 신뢰 구간

%공정은 공정 변동의 백분율로, 추정 표준 편차 대 과거 표준 편차의 비율로 계산됩니다.

이 값은 옵션 하위 대화 상자에 과거 표준 편차를 입력한 경우에만 표시됩니다.

신뢰 구간

L과 U가 분산 성분의 하한 및 상한인 경우 해당 공정 변동의 신뢰 구간은 다음과 같습니다.

용어설명
kk는 연구 상수이며 기본값은 6입니다.
1 Automotive Industry Action Group (AIAG) (2010). Measurement Systems Analysis Reference Manual, 4th edition. Chrysler, Ford, General Motors Supplier Quality Requirements Task Force
이 사이트를 사용하면 분석 및 사용자 개인 컨텐츠에 대한 쿠키 사용에 동의하는 것입니다.  당사의 개인정보 보호정책을 확인하십시오