المحتوى
إذا كنت تحاول إجراء تحليل إحصائي للبيانات ، فأنت بحاجة إلى أكثر من مجرد مجموعة من الأرقام الناتجة عن أي عملية تجميع استخدمتها. تحتاج أيضًا إلى التأكد من موثوقية عملية التجميع نفسها. بمعنى آخر ، إذا أخبرك أحدهم بأن كعك مخابز الحي قد تباين في الجودة بنسبة 15 بالمائة من دفعة إلى أخرى ، فسيتعين عليك معرفة ما إذا كانت القياسات المستخدمة لتحديد هذه الجودة هي نفسها ذات جودة كافية. ماذا لو كانت الكعك متشابهة إلى حد ما عبر دفعات وكان نظام تقييم الجودة هو الذي يُظهر تباينًا حقيقيًا من مجموعة بيانات إلى أخرى؟
تكمن هذه المخاوف في قلب تحليل نظام القياس ، أو MSA. مفهوم عدد الفئات المتميزةأو NDC ، في MSA هي طريقة مهمة لتتبع الوسائل التي تقيم بها جودة الحصول على البيانات الخاصة بك ، وهي مستمدة من Gage R&R. هذه الأدوات الإحصائية مفيدة للغاية في الحالات التي يتم فيها إنتاج عدد كبير من العناصر وهي ، من الناحية النظرية ، متطابقة (على سبيل المثال ، نوع من قطع غيار السيارات يدخل في نوع واحد من المركبات ولكن يتم تصنيعه على مستوى الآلاف في السنة ).
وأوضح MSA
يستكشف حساب MSA مقدار التباين في القياس من أدوات القياس وعملية القياس وبيئة العمل والأشخاص الذين يقومون بالقياس وعوامل أخرى خارج العنصر قيد الدراسة بالفعل. بالعودة إلى المثال الخاص بالكعك ، قد ترغب في معرفة مقدار التباين الذي تم الإبلاغ عنه في جودته كان نتيجة الاختلاف في إدراك جودتها. هل كانت في الواقع "حلوة للغاية" الأسبوع الماضي مقارنةً بستة أشهر ، أم هل يمكن أن يكون هذا نتيجة لتذوق الناس الأشياء في فصل الشتاء مقابل فصل الصيف؟
الفكرة وراء استدعاء MSA هي استخدام النتائج لتحسين عملية الإنتاج والقضاء على الأخطاء. هذا هو جانب متطور نسبيا لمراقبة الجودة. معظمها ، بما في ذلك Gage R&R و NDC التي تنتجها ، لا تتم باليد ولكن باستخدام حزم برامج الإحصاء.
The Gage R&R
الجزء "R&R" من "Gage R&R" يرمز إلى "الموثوقية والتكرار". تشير الموثوقية إلى قدرة مشغل واحد (غالبًا ما يكون شخصًا) على الحصول على نفس النتيجة مرارًا وتكرارًا ؛ تشير عبارة "التكاثر" إلى قياسات العديد من المشغلين الذين يقعون داخل مجموعة رقمية ضيقة قدر الإمكان.
هذا النوع من بدل الإقامة اليومي ينطوي على ما يصل إلى ثلاثة العاملين (أي أدوات القياس) ، من 5 إلى 10 أجزاء أو العناصر، وما يصل إلى ثلاثة تكرار القياسات. يتم تنظيم هذه التحليلات بحيث يتم التعامل مع كل جزء متميز بشكل فردي من قبل كل مشغل ، وتتكرر القياسات من كل الاقتران المشغل الجزئي مرة واحدة على الأقل.
يقيس Gage R&R التباين في القياسات فقط. لاحظ أن هذا لا يقول شيئًا عن دقة القياسات ، والتي لا يمكن ضمانها إلا من خلال المعايرة. لا يكون حساب التكرار الموات عديم الفائدة إذا كانت البيانات نفسها مشبوهة.
حساب NDC
عندما تقوم بتشغيل Gage R&R على برنامجك ، ستتضمن النتائج NDC. من المفيد أن نفهم من أين يأتي هذا الرقم.
الصيغة هي:
NDC = √2 (σجزء/σسعة) = 1.41(σجزء/σسعة)
هنا ، σجزء يمثل الجذر التربيعي لتباين المكون الجزئي في Gage R&R ، بينما σسعة يمثل الجذر التربيعي لتباين تحليل Gage R&R بأكمله. تعتبر قيمة NDC البالغة 5 أو أكبر مرغوبة. أقل من 2 قليل جدًا لأنه لا يوجد شيء لإجراء مقارنات بين ؛ يمكن استخدام قيم 2 و 3 لإنشاء فئات "أكثر / أقل" و "منخفضة / متوسطة / عالية" ولكن دون المستوى الأمثل.