측정 공정 평가(EMP 교차)에 대한 옵션 지정

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ANOME 및 ANOMR 그림에서 결정 한계를 계산하기 위한 알파

ANOME 및 ANOMR 그림에 대한 알파 값(유의 수준이라고도 함)을 입력합니다. ANOME 관리도의 경우 귀무 가설은 측정 시스템 간의 평균 측정값이 동일하다는 것입니다. ANOMR 차트의 경우 귀무 가설은 연산자 간의 평균 범위가 동일하다는 것입니다.

일반적으로 0.05의 유의 수준이 좋습니다. 0.05의 유의 수준은 값이 같지 않은데 동일하다는 결론을 내릴 위험이 5%라는 것을 나타냅니다.

0.10 또는 0.25와 같이 더 높은 알파 값을 사용하면 측정 시스템이 다르게 측정된다는 결론을 내릴 가능성이 높습니다. 0.01과 같이 더 낮은 알파 값을 사용하면 측정 시스템이 다르게 측정된다는 결론을 내릴 가능성이 줄어듭니다.

공정 공차

규격 한계를 1개 이상 입력하여 측정 시스템의 변동으로 인해 부품이 양호 또는 불량으로 오분류될 확률을 계산합니다.

규격 하한: 규격 하한을 입력합니다.
규격 상한: 규격 상한을 입력합니다.

과거 표준 편차

전체 변동(부품-대-부품 변동 + 측정 시스템 변동)에 대해 알려진 값을 입력합니다. 분산 분석 방법을 사용하고 규격 한계를 1개 이상 입력하면 오분류 확률에 대한 계산에는 과거 표준 편차가 사용됩니다.

측정 증분

분석에서는 측정 증분을 가능한 오류와 비교하여 측정 증분이 적절한지 여부를 확인합니다. 기본적으로 분석은 데이터에서 측정 증분을 계산합니다. 분석에서 증분을 결정하고 측정값에 소수가 있는 경우 증분은 측정값에서 0이 아닌 최소 자릿수 값의 1단위입니다. 예를 들어 값 1.100, 1.400 및 1.900의 경우 증분은 0.1입니다. 측정값에 소수점이 없는 경우 분석은 1의 증분을 사용합니다.

결과에 유효한 결론을 보고하려면 데이터의 측정값 증분이 정확하지 않은 경우 증분을 지정하십시오. 예를 들어, 사용하는 Gage는 10번째 자리의 결과를 보고하지만 1.0 및 1.5와 같이 가장 가까운 절반까지만 측정값을 기록합니다. 그런 다음 증분을 0.5로 지정합니다.