Gage R&R (내포) 연구의 예

한 엔지니어가 세라믹 부품의 충격 강도를 모니터링하려고 합니다. 엔지니어는 공정 변동의 예상 범위를 나타내는 표본 30개를 랜덤하게 선택하고 랜덤하게 선택한 조작자 3명에게 랜덤 표본 10개를 제공합니다. 조작자 3명이 표본 10개를 두 번씩 측정하여 총 60개의 측정값을 얻습니다. 조작자가 측정하는 부품(표본)은 모두 다르므로, 조작자 2명이 같은 부품을 측정하지 않습니다.

측정값이 조작자에 내포되어 있기 때문에 엔지니어는 측정 시스템으로 인한 측정값의 변동성을 평가하기 위해 Gge R&R 연구(내포)를 수행합니다.

  1. 예제 데이터 세라믹부품.MTW를 엽니다.
  2. 통계분석 > 품질 도구 > Gage 연구 > Gage R&R (내포) 연구을 선택합니다.
  3. 시료 또는 배치 번호부품을 입력합니다.
  4. 측정 시스템조작자을 입력합니다.
  5. 측정 데이터반응을 입력합니다.
  6. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

분산 분석표에서 측정 시스템에 대한 p-값은 0.773입니다. p-값이 크기 때문에, 엔지니어는 귀무 가설을 기각하고 평균 강도 측정값이 아마도 값을 측정하는 측정 시스템에 종속되지 않는다는 결론을 내릴 수 없습니다. 그러나 부품(측정 시스템)에 대한 p-값은 0.000으로, 0.05보다 작습니다. 각 측정 시스템에 내포된 여러 부품의 평균 측정값이 유의하게 서로 다릅니다.

측정 시스템 변동을 총 변동과 비교하려면 %공정 변동을 사용합니다. 총 Gage R&R은 연구 변동의 23.71%이고, 부품-대-부품 변동은 97.15%입니다. 응용 분야에 따라 총 Gage R&R 변동이 허용될 수 있습니다. 자세한 내용은 측정 시스템의 허용 가능 여부에서 확인하십시오.

또한 이 측정 시스템은 5개의 구별 범주를 구분할 수 있습니다. 이 결과는 측정 시스템이 부품을 서로 구분할 수 있다는 것을 나타냅니다. AIAG 방법에 따르면 측정 시스템이 적절한 것이 되려면 구별 범주의 수가 5개 이상이어야 합니다. 자세한 내용은 구별 범주의 수 사용에서 확인하십시오.

그래프는 또한 측정 시스템에 대한 다음과 같은 정보를 제공합니다.
  • 분산 성분 그래프에서는 부품-대-부품 변동이 대부분의 변동을 차지합니다.
  • 측정 시스템별 R 관리도에서는 모든 데이터 점이 관리 상태에 있어 세 개의 측정 시스템에서 일관되게 측정한다는 것을 나타냅니다.
  • 측정 시스템별 Xbar 관리도에서는 여러 개의 점이 각 측정 시스템에 대한 관리 한계를 벗어납니다. 따라서 많은 변동이 부품 간의 차이로 인해 발생합니다.
  • 부품별 그래프는 부품 간의 차이가 크다는 것을 보여줍니다.
  • 측정 시스템별 그래프에서는 각 측정 시스템에 대한 측정값의 변화가 거의 동일합니다. 또한 부품 평균이 조금씩 달라집니다. 항상 약간의 변동이 존재하지만, 데이터가 측정 시스템이 부품을 서로 유사하게 측정한다는 것을 나타냅니다.

Gage R&R 분석 - 내포 분산 분석

반응에 대한 Gage R&R(내포) 출처 DF SS MS F P 조작자 2 2.618 1.30922 0.2594 0.773 부품 (조작자) 27 136.285 5.04758 34.5709 0.000 반복성 30 4.380 0.14601 총계 59 143.283
분산 성분 %기여(분산 출처 분산 성분 성분) 총 Gage R&R 0.14601 5.62 반복성 0.14601 5.62 재현성 0.00000 0.00 부품-대-부품 2.45079 94.38 총 변동 2.59679 100.00
Gage 평가 표준 연구 %연구 출처 편차(SD) 변동(6 × SD) 변동(%SV) 총 Gage R&R 0.38211 2.29265 23.71 반복성 0.38211 2.29265 23.71 재현성 0.00000 0.00000 0.00 부품-대-부품 1.56550 9.39300 97.15 총 변동 1.61146 9.66874 100.00

구별 범주의 수 = 5

반응에 대한 Gage R&R(내포) 보고서

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