NộI Dung
Nếu bạn đang cố gắng phân tích thống kê dữ liệu, bạn cần nhiều hơn là chỉ các loại số được tạo bởi bất kỳ quy trình thu thập nào bạn đã sử dụng. Bạn cũng cần chắc chắn về độ tin cậy của chính quá trình thu thập. Nói cách khác, nếu ai đó nói với bạn rằng một chiếc bánh ở khu vực lân cận có chất lượng thay đổi 15% từ mẻ này sang mẻ khác, bạn sẽ phải biết liệu các phép đo được sử dụng để xác định chất lượng này có đủ chất lượng hay không. Điều gì sẽ xảy ra nếu các bánh hoàn toàn giống nhau hoặc ít hơn trong các lô và nó thực sự là hệ thống đánh giá chất lượng cho thấy sự thay đổi thực sự từ một bộ dữ liệu sang bộ tiếp theo?
Những mối quan tâm như vậy nằm ở trung tâm của phân tích hệ thống đo lường, hoặc MSA. Khái niệm của số lượng các loại khác nhauhoặc NDC, trong MSA là một cách quan trọng để theo dõi các phương tiện mà bạn đánh giá chất lượng thu thập dữ liệu của mình và nó có nguồn gốc từ Gage R & R. Những công cụ thống kê này rất hữu ích trong trường hợp một số lượng lớn các mặt hàng đang được sản xuất và về mặt lý thuyết là giống hệt nhau (ví dụ, một loại phụ tùng ô tô đi vào một loại phương tiện nhưng được sản xuất ở mức hàng nghìn mỗi năm ).
MSA giải thích
Một tính toán MSA khám phá bao nhiêu sự thay đổi trong kết quả đo từ các công cụ đo lường, quy trình đo lường, môi trường làm việc, những người thực hiện phép đo và các yếu tố khác bên ngoài vật phẩm thực sự được nghiên cứu. Quay trở lại ví dụ về bánh, bạn sẽ muốn biết bao nhiêu biến thể được báo cáo về chất lượng của chúng là kết quả của sự thay đổi trong nhận thức về chất lượng của chúng. Thực tế họ đã "quá ngọt" vào tuần trước so với sáu tháng trước, hay đây có thể là kết quả của việc mọi người nếm trải mọi thứ trong mùa đông so với mùa hè?
Ý tưởng đằng sau việc gọi MSA là sử dụng các kết quả để tinh chỉnh quy trình sản xuất và loại bỏ lỗi. Đó là một khía cạnh tương đối tinh vi của kiểm soát chất lượng. Hầu hết, bao gồm Gage R & R và thông tin NDC mà nó tạo ra, được thực hiện không phải bằng tay mà bằng cách sử dụng các gói phần mềm thống kê.
G & R
Phần "R & R" của "Gage R & R" là viết tắt của "độ tin cậy và độ tái lập". Độ tin cậy liên quan đến khả năng của một nhà điều hành duy nhất (thường là một người) để có được kết quả tương tự lặp đi lặp lại; độ tái lập liên quan đến các phép đo của nhiều toán tử nằm trong một cụm số càng chặt càng tốt.
Loại MSA này có tới ba khai thác (nghĩa là các công cụ đo lường), năm đến 10 các bộ phận hoặc là mặt hàngvà lên đến ba lặp lại các phép đo. Các phân tích này được cấu trúc sao cho mỗi phần riêng biệt được xử lý riêng bởi mỗi toán tử và các phép đo từ mỗi cặp toán tử phần được lặp lại ít nhất một lần.
Gage R & R chỉ đo lường sự thay đổi trong các phép đo. Lưu ý rằng điều này không nói gì về độ chính xác của phép đo, chỉ có thể được đảm bảo thông qua hiệu chuẩn. Một tính toán tái sản xuất thuận lợi là vô ích nếu bản thân dữ liệu bị nghi ngờ.
Tính toán NDC
Khi bạn chạy Gage R & R trên chương trình phần mềm của mình, kết quả sẽ bao gồm NDC. Nó rất hữu ích, tuy nhiên, để hiểu con số này đến từ đâu.
Công thức là:
NDC = √2 (σphần/σthiết bị đo) = 1.41(σphần/σthiết bị đo)
Đây,phần đại diện cho căn bậc hai phương sai của thành phần bộ phận của Gage R & R, trong khithiết bị đo đại diện cho căn bậc hai của phương sai của toàn bộ phân tích Gage R & R. Giá trị NDC từ 5 trở lên được coi là mong muốn. Ít hơn 2 là quá ít vì không có gì để so sánh giữa; các giá trị của 2 và 3 có thể được sử dụng để tạo các danh mục "nhiều hơn / ít hơn" và "thấp / trung bình / cao" nhưng không tối ưu.