를 수행하는 방법이 측정 시스템 분석(MSA)

MSA 의 컬렉션은 실험 및 분석을 수행을 평가하는 측정 시스템의 기능,성능 및 불확실성에 대한 값을 측정합니다. 수집되는 측정 데이터,데이터를 수집하고 기록하는 데 사용되는 방법 및 도구를 검토해야합니다. 우리의 목표는 측정 시스템의 효과를 정량화하고 데이터의 변화를 분석하며 가능성있는 출처를 결정하는 것입니다. 위치 및 너비 변화와 관련하여 수집되는 데이터의 품질을 평가해야합니다. 수집 된 데이터는 바이어스,안정성 및 선형성에 대해 평가되어야합니다.

중 MSA 활동,양의 측정 불확실성이 평가되어야의 각 유형에 대한 게이지 또는 측정 도구 내에서 정의 프로세스 제어를 계획이다. 각 도구는 유용한 데이터를 얻기 위해 올바른 수준의 차별과 해결을 가져야합니다. 프로세스,사용중인 도구(게이지,고정 장치,악기 등)및 운영자는 적절한 정의,정확성,정밀도,반복성 및 재현성에 대해 평가됩니다.

데이터 분류

이전에는 데이터를 분석하고 또는 게이지,도구 또는 설비는 우리가 결정해야 하는 형식의 데이터를 수집합니다. 데이터는 특성 데이터 또는 가변 데이터 일 수 있습니다. 특성 데이터는 변수 또는 연속 데이터가 무한 수의 값을 가질 수있는 특정 값으로 분류됩니다. 더 자세한 정의는 아래에서 확인할 수있다.

마스터 샘플

을 수행하는 연구,당신은 먼저 받아야 합니다 샘플을 참조치 추적 가능한 표준입니다. 일부 공정에서는 이미”마스터 샘플을”설립에 대한 높고 낮은 끝에 예상되는 측정 사양에 있습니다.

게이지 R&R 부

를 위한 게이지 또는 계기를 수집하는 데 사용되는 변수 연속 데이터 게이지의 반복성과 재현성(Gage R&R)수행할 수 있습을 평가하는 수준의 불확실성에서 측정 시스템입니다. 게이지 R&R 을 수행하려면 먼저 평가할 게이지를 선택하십시오. 그런 다음 다음 단계를 수행하십시오:

• 에서 적어도 10 무작위 샘플의 부품을 제조하는 동안 정기적 생산을 실행
• 세 가지를 선택하는 연산자는 정기적으로 수행하는 특정 검사
• 각 사업자의 측정 샘플의 부속 데이터를 기록하고
• 반복 측정 과정 세번으로 각 연산자를 사용하여 동일한 부분
• 을 계산한 평균(평균) 판독값의 범위험 평균해 각각의 운영
• 의 차이를 계산하고 각 운영자의 평균값,평균 범위 그리고 범위의 측정에 대한 각 샘플이 사용되는 부분을 일 에서 공부
• 반복성을 계산의 양을 결정하는 장비 변형
• 산 재현성을 결정하는 금액의 변동에 의해 도입 운영
• 을 계산하는 변형에서 부과 총 변화 백분율

결과 Gage R&R 비율은 사용에 대한 기준으로 받아들이 게이지입니다. 결정을 내리기위한 지침은 아래에 나와 있습니다:

• 측정 시스템이 허용하는 경우 게이지 R&R 점수는 아래로 떨어지 10%
• 측정 시스템을 결정할 수 있 허용에 따라 상대적 중요성의 응용 프로그램 또는 다른 요인인 경우 게이지 R&R 빠진 사이의 10%~20%
• 모든 측정 시스템과 함께 게이지 R&R30%이상의 조치가 필요한 개선하는
  • 어떤 행동을 식별하는 측정 시스템을 개선해야 평가에 대한 효율성

의 결과를 해석할 때 Gage R&R,반복성 및 재현성 값의 비교 연구를 수행합니다. 재현성 값에 비해 반복성 값이 큰 경우 연구에 사용 된 게이지의 가능한 문제를 나타냅니다. 게이지를 교체하거나 다시 교정해야 할 수도 있습니다. 불리하게,재현성 값이 반복성 값과 비교하여 큰 경우,이는 변동이 연산자와 관련이 있음을 나타낼 것이다. 운전자 필요할 수 있는 추가 교육에서 적절한 사용의 게이지 또는 설비가 필요할 수 있습을 돕기 위해 연산자를 사용하는 게이지입니다.

Gage R&R 연구는 다음 상황 중 어느 하나라도 수행되어야한다:

• 때마다 새로운 또는 다른 측정 시스템을 도입
• 다음과 같은 모든 개선 활동을
• 경우에 다른 유형의 측정 시스템을 도입
• 다음과 같은 모든 개선 활동에서 수행되는 현재의 측정 시스템의 결과로 인해 이전 Gage R&R study
• 매년 맞춤 설정 구경측정의 gage

특성 Gage R&R

특성 측정 시스템을 사용하여 분석할 수 있습 유사한 방법입니다. 측정 불확실성의 특성을 계산한 사용하여 짧은 방법은 아래와 같이

• 를 확인 게이지를 공부
• 얻 10 무작위 샘플에서 정기적 생산을 실행
• 선택 2 다른 사업자가 수행하는 특정 검사 활동을 정기적으로
• 는 사업자는 수행한 검사를 두 번의 각각에 대해 샘플을 부과 데이터를 기록
• ,다음 계산 카파 값이 있습니다.
• 카파 값이 0 보다 큰 경우.6,게이지이 수락 가능하다고 판단되
  • 하지 않을 경우,게이지를 교체해야 할 수 있습니다 또는 교정

속성 gage 연구를 수행해야에 따라 동일한 기준 앞에 나열된 위한 게이지 R&R 학습니다.

중 MSA,the Gage R&R 거나 특성 gage 연구 완료해야에서 각 게이지,장비 또는 설비에 사용되는 측정 시스템입니다. 결과는 문서화되어 나중에 참조 할 수 있도록 데이터베이스에 저장되어야합니다. 고객에게 PPAP 제출이 필요할 수 있습니다. 또한,모든 문제의 경우,발생해야하는 새로운 연구에 수행할 수 있 게이지 및 결과 이전에 비해 데이터를 결정하는 경우는 변화가 발생했습니다. 제대로 수행 된 MSA 는 수집되는 데이터의 품질과 제품 품질에 극적인 영향을 줄 수 있습니다.

주요 용어의 정의

• 특성 데이터 수 있는 데이터 계산을 위한 기록 및 분석(라고도 합 go/no go data)
• Variable 데이터–데이터 측정할 수 있는 데이터가 있는 가치는 달라질 수 있습 중 하나에서 샘플을 다음; 지속적인 변수 데이터 수 있습의 무한한 값
• 바이어스–사이의 차이 평균 또는 평균 관찰된 값과 목표 값
• 안정성 변화 측정을 편견에 시간의 기간에 걸쳐
  • 안정적인 프로세스는 것으로 간주에서”통계 컨트롤”
• 선형성 변화에 편견 값의 범위 내에서 정상적인 과정 운영
• 해상도의 가장 작은 단위의 측정치는 선택한 도구 게이지 또는 계기; 도의 측정 시스템을 프로세스 변화를 위한 특정 특성을 측정하는
• 정확도–의 친밀감 데이터를 대상거나 정확한 값이나 받아들인 기준값
• 정밀 어떻게 가까 세트의 측정 서
• 반복성–측정값의 효과 도구를 사용되고 있; 의 변화를 측정하여 얻은 하나의 연산자를 사용하여 동일한 툴 같은 특성을 측정하기 위해
• 재현성–측정값의 운전자 변형; 동일한 도구를 사용하여 다른 연산자가 수집 한 데이터 세트의 변형은 동일한 부품 특성을 측정합니다.