Gage R&R (내포) 연구에 대한 결과 해석

Gage R&R (내포) 연구를 해석하려면 다음 단계를 수행하십시오. 주요 결과에는 변동성 추정치, 측정값 및 측정 변동성의 그래프가 포함됩니다.

1단계: 분산 분석표를 사용하여 유의한 요인 및 교호작용 식별

유의한 변동 원인을 식별하려면 분산 분석표를 사용합니다. 분산 분석표에는 원인 열에 다음과 같은 항이 포함됩니다.
  • 측정 시스템: 측정 시스템으로 인한 변동.
  • 부품(측정 시스템): 각 측정 시스템에 내포된 부품으로 인한 변동.
  • 오차 또는 반복성: 부품 또는 측정 시스템에 의해 설명되지 않는 변동.

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

주요 결과: p

이 예에서 측정 시스템에 대한 p-값은 0.773입니다. p-값이 0.05보다 크기 때문에 귀무 가설을 기각할 수 없으며 아마도 평균 강도 측정값이 값을 측정하는 측정 시스템에 종속되지 않는다는 결론을 내릴 수 있습니다. 부품(측정 시스템)에 대한 p-값은 0.000으로, 0.05보다 작습니다. 각 측정 시스템에 내포된 여러 부품의 평균 측정값은 유의하게 서로 다릅니다.

2단계: 측정 오차의 요인별 변동 평가

측정 오차의 요인별 변동을 평가하려면 분산 성분(VarComp) 및 %기여를 사용합니다. 다음과 같은 요인이 있습니다.
  • 총 Gage R&R: 반복성 및 재현성 분산 성분의 합.
  • 반복성: 동일한 배치의 부품을 동일한 측정 시스템이 측정할 경우 측정값의 변동성.
  • 재현성: 부품을 서로 다른 측정 시스템에서 측정할 경우 측정값의 변동성.
  • 부품-대-부품: 서로 다른 부품으로 인한 측정값의 변동성.
참고

측정 시스템에서 부품을 한 번만 측정할 수 있는 경우(예: 파괴 검사) 한 배치 내에 있는 모든 부품이 같은 부품이라고 할 수 있을 정도로 동일하다고 가정할 수 있어야 합니다. 그렇지 않을 경우 한 배치 내에 있는 부품-대-부품 변동이 측정 시스템 변동으로 보이게 됩니다.

이상적으로는 반복성과 재현성으로 인한 변동이 거의 없어야 합니다. 부품 간의 차이(부품-대-부품)로 변동의 대부분을 설명할 수 있어야 합니다.

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

주요 결과: 분산 성분, %기여

총 Gage R&R에 대한 %기여는 5.62%이고 부품-대-부품 변동에 대한 %기여는 94.38%입니다. 부품-대-부품 변동으로 인한 %기여가 높은 경우 측정 시스템에서 부품을 제대로 구별할 수 있습니다.

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

주요 결과: %연구 변동

측정 시스템 변동을 총 변동과 비교하려면 연구 변동율(%연구 변동)을 사용합니다. %연구 변동은 공정 표준 편차의 6배에 의해 정의된 공정 변동을 사용합니다. 공차 값을 입력하면 %공차 열이 표시되고 과거 표준 편차를 입력하면 %공정 열이 표시됩니다.

AIAG 지침에 따르면, 측정 시스템 변동이 공정 변동의 10% 미만일 경우 허용 가능하다고 합니다. 총 Gage R&R은 연구 변동의 23.71%입니다. 응용 분야에 따라 총 Gage R&R 변동이 허용될 수 있습니다. 측정 시스템을 개선하기 위한 교정 조치에 측정 시스템에 대한 교육이나 더 우수한 Gage 구입이 포함될 수도 있습니다. 자세한 내용은 측정 시스템의 허용 가능 여부에서 확인하십시오.

주요 결과: 분산 성분 그래프

변동 그래프의 성분은 측정 오차의 요인별 변동을 보여줍니다. 공차 값을 입력하면 %공차에 대한 막대가 표시되고 과거 표준 편차를 입력하면 %공정에 대한 막대가 표시됩니다.

이 그래프는 대부분의 변동이 부품-대-부품 변동으로 인한 것으로, 대부분의 측정 시스템 변동이 부품 간의 차이로 인한 것임을 보여줍니다.

3단계: 그래프에서 Gage 연구에 대한 추가 정보 확인

Gage R&R 그래프는 측정 시스템에 대한 정보를 제공합니다.
분산 성분 그래프
가장 큰 변동 성분이 부품-대-부품 변동인지 여부를 표시합니다.
양호한 측정 시스템에서 가장 큰 변동 성분은 부품-대-부품 변동입니다.
측정 시스템별 R 관리도
관리 상한 위에 포함되는 점이 있는지 여부를 표시합니다.
여러 측정 시스템이 일관되게 측정하는 경우 점들이 관리 한계 내에 포함됩니다.
측정 시스템별 Xbar 관리도
대부분의 점이 관리 한계를 벗어나는지 여부를 표시합니다.
Gage R&R 연구를 위해 선택하는 부품은 일반적인 부품-대-부품 변동성을 나타냅니다. 따라서 부품 평균 간 더 많은 변동이 예상되며 그래프에는 대부분의 관리 한계를 벗어난다는 것이 표시됩니다.
부품(측정 시스템)별 측정값 그래프
각 측정 시스템별 각 부품에 대한 여러 측정값이 서로 가까운지 여부를 표시하며, 부품 간 변동성 및 부품 내 변동성을 나타냅니다.
각 부품에 대한 여러 측정값이 서로 가까우면 동일한 측정 시스템에 의해 측정된 동일한 부품의 측정값 사이에 작은 변동이 있음을 나타냅니다.
측정 시스템별 측정값 그래프
측정 시스템 간의 차이가 부품 간 차이와 비교하여 작은지 여부를 표시합니다.
측정 시스템에 걸친 수평선은 각 측정 시스템에 대한 평균 측정값이 유사하다는 것을 나타냅니다. 이상적으로 각 측정 시스템에 대한 측정값의 변화는 동일합니다.
이 사이트를 사용하면 분석 및 사용자 개인 컨텐츠에 대한 쿠키 사용에 동의하는 것입니다.  당사의 개인정보 보호정책을 확인하십시오