1단계: 분산 분석표를 사용하여 유의한 요인 및 교호작용 식별
- 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
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
- 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
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
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
- 분산 성분 그래프
- 가장 큰 변동 성분이 부품-대-부품 변동인지 여부를 표시합니다.
- 측정 시스템별 R 관리도
- 관리 상한 위에 포함되는 점이 있는지 여부를 표시합니다.
- 측정 시스템별 Xbar 관리도
- 대부분의 점이 관리 한계를 벗어나는지 여부를 표시합니다.
- 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.
- 측정 시스템별 측정값 그래프
- 측정 시스템 간의 차이가 부품 간 차이와 비교하여 작은지 여부를 표시합니다.
