옵션 버튼을 클릭합니다. 공정 공차 아래에서 규격 상한 - 규격
하한을 선택하고 8을 입력합니다.
각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
결과 해석
이원 분산 분석표에는 부품, 측정 시스템 및 부품-측정 시스템 교호작용에 대한 항이 포함됩니다. 교호작용에 대한 p-값이 0.05 이상인 경우, Minitab에서는 교호작용이 유의하지 않기 때문에 교호작용을 완전 모형에서 제외합니다. 이 예에서 p-값은 0.974이므로, Minitab에서는 최종 모형에서 교호작용을 제외한 두 번째 이원 분산 분석표를 생성합니다.
각 측정 오차의 요인별 변동을 총 변동에 비교하려면 분산 성분(CarComp)을 사용합니다. 이 결과에서 Gage R&R 표의 %기여 열에는 부품-대-부품 변동이 92.24%로 표시되어 있습니다. 이 값은 7.76%인 총 Gage R&R보다 훨씬 더 큽니다. 따라서 많은 변동이 부품 간의 차이로 인해 발생합니다.
측정 시스템 변동을 총 변동과 비교하려면 %연구 변동을 사용합니다. 총 Gage R&R은 연구 변동의 27.86%입니다. 응용 분야에 따라 총 Gage R&R %기여가 허용될 수 있습니다. 자세한 내용은 측정 시스템의 허용 가능 여부에서 확인하십시오.
이 데이터의 경우 구별 범주의 수가 4개입니다. AIAG 방법에 따르면 측정 시스템이 적절한 것이 되려면 구별 범주의 수가 5개 이상이어야 합니다. 자세한 내용은 Gage R&R 연구에서 구별 범주 수 사용에서 확인하십시오.
그래프는 측정 시스템에 대한 다음과 같은 정보도 제공합니다.
분산 성분 그래프에서 부품-대-부품 변동으로 인한 %기여가 총 Gage R&R의 %기여보다 큽니다. 따라서 많은 변동이 부품 간의 차이로 인해 발생합니다.
측정 시스템별 R 관리도는 측정 시스템 B에서 부품을 일관되지 않게 측정한다는 것을 보여줍니다.
측정 시스템별 Xbar 관리도에서는 대부분의 점이 관리 한계를 벗어납니다. 따라서 많은 변동이 부품 간의 차이로 인해 발생합니다.
부품별 그래프는 부품 간의 차이가 크다는 것을 보여줍니다.
측정 시스템별 그래프에서는 측정 시스템 간 차이가 부품 간 차이보다 작지만 유의합니다(p-값 = 0.00). 측정 시스템 C의 측정값이 다른 측정 시스템의 측정값보다 약간 작은 경향이 있습니다.
측정 시스템*부품 교호작용 그래프에서는 선이 거의 평행하며 표에 있는 측정 시스템*부품 교호작용에 대한 p-값은 0.974입니다. 이 결과는 각 부품과 측정 시스템 간에 유의한 교호작용이 없다는 것을 나타냅니다.