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Wenn Sie versuchen, statistische Daten zu analysieren, benötigen Sie mehr als nur eine Zusammenstellung von Zahlen, die mit dem von Ihnen verwendeten Erfassungsverfahren generiert wurden. Sie müssen sich auch der Vertrauenswürdigkeit des Erfassungsprozesses selbst sicher sein. Mit anderen Worten, wenn jemand Ihnen sagte, dass die Qualität der Kuchen einer Bäckerei in der Nachbarschaft von Partie zu Partie um 15 Prozent schwankte, müsste man wissen, ob die Messungen, mit denen diese Qualität bestimmt wurde, selbst von ausreichender Qualität waren. Was ist, wenn alle Kuchen mehr oder weniger chargenweise gleich sind und das Qualitätsbewertungssystem tatsächlich die tatsächliche Abweichung von einem Datensatz zum nächsten anzeigt?
Solche Bedenken stehen im Mittelpunkt der Messsystemanalyse (MSA). Das Konzept von Anzahl unterschiedlicher Kategorien, oder NDC, in MSA ist eine wichtige Methode, um zu verfolgen, wie Sie die Qualität Ihrer Datenerfassung bewerten. Sie wird von Gage R & R abgeleitet. Diese statistischen Werkzeuge sind sehr nützlich in Situationen, in denen eine große Anzahl von Artikeln hergestellt wird und sie theoretisch identisch sind (z. B. eine Art Automobilteil, das in einen Fahrzeugtyp eingeht, aber auf der Ebene von Tausenden pro Jahr hergestellt wird) ).
MSA erklärt
Bei einer MSA-Berechnung wird untersucht, wie stark die Messergebnisse von den Messwerkzeugen, dem Messprozess, der Arbeitsumgebung, den Personen, die die Messung durchführen, und anderen Faktoren außerhalb des tatsächlich untersuchten Objekts abweichen. Zurück zum Beispiel über Kuchen möchten Sie wissen, inwieweit die gemeldeten Qualitätsschwankungen auf Schwankungen in der Wahrnehmung ihrer Qualität zurückzuführen sind. Waren sie letzte Woche im Vergleich zu vor sechs Monaten tatsächlich zu süß, oder könnte dies das Ergebnis dessen sein, wie die Leute die Dinge im Winter gegen den Sommer schmecken?
Die Idee beim Aufrufen von MSA besteht darin, die Ergebnisse zu verwenden, um einen Produktionsprozess zu verfeinern und Fehler zu beseitigen. Dies ist ein relativ komplexer Aspekt der Qualitätskontrolle. Die meisten, einschließlich der Gage R & R- und der NDC-Informationen, werden nicht von Hand, sondern mithilfe von Statistik-Softwarepaketen erstellt.
Der Gage R & R
Der Teil "R & R" von "Gage R & R" steht für "Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit". Zuverlässigkeit bezieht sich auf die Fähigkeit eines einzelnen Bedieners (häufig einer Person), immer wieder das gleiche Ergebnis zu erzielen. Die Reproduzierbarkeit bezieht sich auf die Messungen mehrerer Operatoren, die in einen möglichst engen numerischen Cluster fallen.
Diese Art von MSA umfasst bis zu drei Betreiber (dh Messwerkzeuge), fünf bis 10 Teile oder Artikelund bis zu drei Wiederholen Sie die Messungen. Diese Analysen sind so strukturiert, dass jedes einzelne Teil von jedem Bediener einzeln gehandhabt wird und die Messungen von jeder Paarung von Teilen und Bedienern mindestens einmal wiederholt werden.
Der Gage R & R misst nur die Variabilität der Messungen. Beachten Sie, dass dies nichts über die Genauigkeit der Messungen aussagt, die nur durch Kalibrierung sichergestellt werden kann. Eine günstige Reproduzierbarkeitsberechnung nützt nichts, wenn die Daten selbst verdächtig sind.
Die NDC-Berechnung
Wenn Sie ein Gage R & R für Ihr Softwareprogramm ausführen, wird ein NDC angezeigt. Es ist jedoch hilfreich zu verstehen, woher diese Nummer stammt.
Die Formel lautet:
NDC = √2 (σTeil/σMessgerät) = 1.41(σTeil/σMessgerät)
Hier ist σTeil stellt die Quadratwurzel der Varianz der Teilkomponente des Gage R & R dar, während σMessgerät stellt die Quadratwurzel der Varianz der gesamten Gage R & R-Analyse dar. Ein NDC-Wert von 5 oder mehr wird als wünschenswert angesehen. Weniger als 2 sind zu wenig, weil es nichts gibt, was man vergleichen könnte. Werte von 2 und 3 können verwendet werden, um "Mehr / Weniger" - und "Niedrig / Mittel / Hoch" -Kategorien zu erstellen, sind jedoch suboptimal.