Az R&R a megfigyelt variabilitást forrásaira bontja, és választ ad a következő kérdésekre: Milyen arányban származik az általam mért érték valóban a darabokból, és milyen arányban a mérőrendszeremből?
A tanulmány felépítése
Minden darab mérik többször írta minden szolgáltató.
⇒ Az alkatrészek le kell fedniük a termelés tényleges terjedelmét. Ha tíz darabot veszünk ugyanabból a szűk sorozatból, úgy tűnik, hogy a mérési módszer hibás, pedig valójában a referenciaérték nem elég változatos.
⇒ A próbák az ismételhetőséget mérik: ugyanaz a kezelő, ugyanaz a munkadarab, kétszer. Ehhez legalább 2 szükséges — Egyetlen ismétlés esetén az ANOVA-módszer nem alkalmazható.
⇒ A szolgáltatók a reprodukálhatóságot mérik. Legalább kettő, de inkább három.
💡 Mérést kérni véletlenszerű sorrendben és anélkül, hogy a kezelő látná a korábbi mérési eredményeit. Ellenkező esetben ugyanazt az eredményt kapja, és az így elért ismételhetőség kiemelkedő.
A tanulmány elkészítése
Három lehetőség, az adatok állapotától függően:
⇒ R&R-biztosíték hozzáadása majd üres rács létrehozása : Az Ellistat előkészíti az „alkatrészek × kezelők × ismétlések” táblázatot, már csak be kell írni; ;
⇒ Létrehozás a rácsból ha az értékek már szerepelnek egy táblázatban; ;
⇒ Exportálás a táblázatba hogy egy tanulmány adatait átvegyük a táblázatkezelőbe, és feldolgozzuk azokat.
Töltse ki a’mérőműszer, a üzemeltetők, a tűréshatárok és a alkalmazott szabvány (lásd a 8. §-t).
„Mérés” fül
Az adatbeviteli táblázat: egy sor darabonként, egy oszlop kezelőnként és ismétlésenként. Minden mezőt ki kell tölteni: a «Kérjük, töltse ki az összes értéket» üzenet jelzi a hiányzó adatokat.
„Elemzés” fül — a variancia bontása
Ez a tanulmány központi eleme. Minden variációs forráshoz egy szórás és egy súly tartozik.
| Forrás | Mit jelképez |
| Alkatrészek | A valós eltérés az egyes darabok között. Ez a hasznos jel. |
| Ismételhetőség | Maga a műszer: ugyanaz az operátor, ugyanaz a minta, eltérő eredmények. |
| Reprodukálhatóság | A mérő: két embernél nem ugyanaz a testméret. |
| Kölcsönhatás | Egy adott művelet bizonyos alkatrészeken eltérő módon zajlik. |
| Eszköz (GRR) | Az ismételhetőség és a reprodukálhatóság együttesen: a mérőrendszer teljes hibája. |
| Összesített szórás | Összességében. |
Az oszlopok szórás, hozzájárulás, arány és teljes arány ugyanazt fejezik ki különböző léptékeken: olvassa el a teljes arány hogy az egyes forrásokat a teljes képbe beillesszük.
⇒ Ha a ismételhetőség ha ez dominál, akkor a probléma a hangszerben vagy a hangolásban rejlik.
⇒ Ha a reprodukálhatóság Ez a legfőbb probléma, de a gond a munkamódszerben rejlik: az operátorok nem ugyanúgy járnak el. Ezt gyakran a legkönnyebb orvosolni — egyértelmű utasításokkal és képzéssel.
⇒ Ha az’kölcsönhatás ha ez szignifikáns, akkor egy operátor egy adott alkatrész-típusnál nehézségekkel küzd.
💡 A számítási módszer Az ANOVA és az átlagok/tartományok közül kell választani. Az ANOVA előnyösebb: csak ez képes elkülöníteni az interakciót. Ehhez legalább két ismétlés szükséges — ellenkező esetben az Ellistat a következő üzenetet jeleníti meg: «Az ANOVA típus 1 ismétléssel nem működik».
„Eredmények” fül — két adatbázis
Ugyanazt a mérési hibát kétféleképpen lehet értelmezni, és az Ellistat mindkettőt egymás mellett mutatja be.
A tolerancia tekintetében — az ellenőrzés kérdése: képes-e a rendszerem a megfelelő és nem megfelelő elemeket szétválogatni?
⇒ Cpc : az ellenőrzési folyamat alkalmassága, a fő mutató. Ez a mérési átlag szóródására vonatkozó tűréshatárt fejezi ki; ;
⇒ Min. CPC : a 95%-os konfidencia-intervallum alsó határa %. Ez ő amit figyelembe kell venni a következtetés levonásához: a kis mintán kiszámított CPC túlzottan optimista; ;
⇒ GRR % : a mérési hiba által felemésztett tűréshatár aránya; ;
⇒ Minimális tűréshatár : a legkisebb tűréshatár, amelyet ez a műszer képes ellenőrizni; ;
⇒ Határozat és kölcsönhatás fennállása.
A folyamat változásához viszonyítva — az elemzés kérdése: képes-e a rendszerem megkülönböztetni az egyes darabokat egymástól?
⇒ A folyamat változása : a termelés 6 szórása. Ezt az értéket vagy be kell írni a fejlécbe („Production Standard Deviation”), vagy az R&R-hez használt darabok alapján kell kiszámítani. Az első megoldás messze a legjobb;
⇒ ndc, különálló kategóriák száma : hány különböző szintet képes a készülék a valós felvételben megkülönböztetni. Egy 2-es NDC-érték alapján csak annyit lehet mondani, hogy «inkább nagy» vagy «inkább kicsi»; ;
⇒ GRR % ezúttal a folyamat eltéréséhez viszonyítva.
💡 Lehetséges megoldás lehet jó a válogatáshoz, de rossz az elemzéshez, vagy fordítva. A széles tűréshatár és a rendkívül egyenletes termelés kiváló CPC-értéket és közepes NDC-értéket eredményez: ez elegendő a megfelelőségi ellenőrzéshez, de nem elégséges a képességi elemzéshez vagy a kísérleti tervhez.
„Grafikonok” fül
⇒ A mérések grafikonja : az összes érték, darabonként. Egyazon darabhoz tartozó pontokat csoportosítani kell.
⇒ Az átlagok ábrázolása : az egyes operátorok profilja. A párhuzamos és eltolódott görbék az operátorok közötti eltérést jelzik — ez kijavítható. Az egymást keresztező görbék kölcsönhatást jeleznek — ez már zavaróbb.
⇒ A kiterjedések ábrája : az egyes operátorok szórása. A jelentősen nagyobb szórással rendelkező operátoroknak képzésre van szükségük.
⇒ Camembert és A varianciák Pareto-diagramja : a források relatív súlya, egy pillantásra. Ideális R&R: a mintákból származó teljes variancia közel 100%-je, valamint az ismételhetőségből származó mérési variancia közel 100%-je
Mit tegyünk, ha a pihenés és a kikapcsolódás nem elegendő?
Növekvő költség szerint:
⇒ Az eljárás tisztázása és képezni, ha a reprodukálhatóság dominál; ;
⇒ A vágás javítása — támasztás, pozicionálás, rögzítés — ha az ismételhetőség a legfontosabb; ;
⇒ Az intézkedések számának növelése és kiszámítani az átlagukat: a szórás n-edik gyökével csökken. Ez a megoldás laboratóriumi körülmények között érvényes, gyártási körülmények között azonban ritkán alkalmazható; ;
⇒ Mérési módszer váltása, végső esetben.
⚠️ A tolerancia kiszélesítése javítja a CPC-t és a % GRR-értéket anélkül, hogy bármi is megváltozott volna a műszeren. Ez csupán számviteli illúzió, nem pedig tényleges javulás.