Conţinut
Dacă încercați o analiză statistică a datelor, aveți nevoie de mai mult decât de o serie de numere generate de orice proces de colectare ați utilizat. De asemenea, trebuie să vă asigurați de încrederea procesului de colectare în sine. Cu alte cuvinte, dacă cineva v-a spus că prăjiturile de brutărie de cartier au variat calitativ cu 15 la sută de la un lot la altul, ar trebui să știți dacă măsurătorile folosite pentru a determina această calitate sunt ele însele de o calitate suficientă. Ce se întâmplă dacă prăjiturile sunt mai mult sau mai puțin aceleași pe loturi și este de fapt sistemul de evaluare a calității care arată o variație reală de la o serie de date la alta?
Asemenea preocupări se află în centrul analizei sistemului de măsurare sau a MSA. Conceptul de număr de categorii distincte, sau NDC, în MSA este o modalitate importantă de a urmări mijloacele prin care evaluați calitatea achiziției dvs. de date și este derivată din Gage R&R. Aceste instrumente statistice sunt foarte utile în situațiile în care se produc un număr mare de articole și, în teorie, sunt identice (de exemplu, un fel de piese auto care intră într-un singur tip de vehicul, dar care sunt fabricate la nivel de mii pe an ).
MSA explicat
Un calcul MSA explorează cât de multă variație într-o măsurătoare rezultă din instrumentele de măsurare, procesul de măsurare, mediul de lucru, persoanele care fac măsurarea și alți factori din afara articolului care este studiat. Revenind la exemplul despre prăjituri, doriți să știți cât din variația raportată a calității lor a fost rezultatul variației percepției calității lor. Au fost de fapt „prea dulci” săptămâna trecută în comparație cu acum șase luni sau ar putea fi acesta rezultatul modului în care oamenii gustă lucrurile iarna față de vară?
Ideea din spatele invocării MSA este de a utiliza rezultatele pentru a rafina un proces de producție și a elimina erorile. Este un aspect relativ sofisticat al controlului calității. Cele mai multe, inclusiv Gage R&R și informațiile NDC pe care le produce, nu sunt realizate manual sau folosind pachete software statistice.
Gage R&R
Partea „R&R” din „R&R Gage” înseamnă „fiabilitate și reproductibilitate”. Fiabilitatea se referă la capacitatea unui singur operator (adesea o persoană) de a obține același rezultat de mai multe ori; reproductibilitatea se referă la măsurătorile mai multor operatori care se încadrează într-un cluster numeric cât mai strâns.
Acest tip de MSA implică până la trei operatori (adică instrumente de măsurare), cinci până la 10 părți sau articole, și până la trei repetă măsurători. Aceste analize sunt structurate astfel încât fiecare parte distinctă să fie tratată individual de către fiecare operator și măsurătorile de la fiecare împerechere operator operator se repetă cel puțin o dată.
Gage R&R măsoară doar variabilitatea măsurătorilor. Rețineți că acest lucru nu spune nimic despre exactitatea măsurătorilor, care poate fi asigurată doar prin calibrare. Un calcul favorabil al reproductibilității este inutil dacă datele în sine sunt suspecte.
Calculul NDC
Când executați un Gage R&R pe programul software, rezultatele vor include un NDC. Este util însă să înțelegem de unde provine acest număr.
Formula este:
NDC = √2 (σparte/σgaj) = 1.41(σparte/σgaj)
Aici, σparte reprezintă rădăcina pătrată de varianță a componentei componente a Gage R&R, în timp ce σgaj reprezintă rădăcina pătrată de varianță a întregii analize G&R. O valoare NDC de 5 sau mai mare este considerată de dorit. Mai puțin de 2 sunt prea puține, deoarece nu există nimic de făcut comparații; valorile de 2 și 3 pot fi utilizate pentru a crea categorii „mai / mai puțin” și „joase / mijlocii / mari”, dar sunt suboptimale.