\ud83d\udca1 La conseguenza \u00e8 controintuitiva e merita di essere tenuta presente: migliorare il modello aumenta la tolleranza. Aggiungere un secondo fattore esplicativo, che riduce la dispersione residua, amplia direttamente la tolleranza che potete concedere alle vostre X, senza modificare in alcun modo il processo.<\/p>\n\n\n\n
Selezionare le variabili<\/h2>\n\n\n\n
I dati provengono dalla griglia, che si apre cliccando sull'icona della griglia in alto a destra nella barra del titolo. Il pannello \"Selezione delle variabili\" \u00e8 quello dei test di ipotesi: una riga per ogni colonna del set di dati, un'etichetta che ne indica il tipo e due colonne di caselle X e Y.<\/p>\n\n\n\n
Selezionare una o due colonne sull'asse X e una sola sull'asse Y. \u00c8 possibile selezionare solo le colonne numeriche. Il numero di X selezionati determina il resto della schermata, senza ulteriori impostazioni: un fattore produce il classico parallelogramma, due fattori producono una mappa di accettazione nel piano. Oltre i due fattori, la selezione viene rifiutata.<\/p>\n\n\n\n
Dichiarare la propria intenzione<\/h2>\n\n\n\n
La colonna \u201cIntenzione\u201d \u00e8 il cuore della schermata: qui non si imposta un calcolo, ma si dichiara ci\u00f2 che si sta cercando e il rischio che si \u00e8 disposti ad assumersi.<\/p>\n\n\n\n
Il significato del trasferimento<\/h3>\n\n\n\n\n- Y \u2192 X (dedurre): la specifica di Y \u00e8 imposta dal cliente, dal progetto, dalla funzione e da essa si deduce quella di X. \u00c8 il senso naturale della progettazione.<\/li>\n\n\n\n
- X \u2192 Y (verificare): le tolleranze di X corrispondono alle capacit\u00e0 del processo, e si osserva quale sia il risultato di Y. \u00c8 questo il senso della negoziazione con un fornitore o della giustificazione di una soluzione esistente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Passando da Y \u2192 X a X \u2192 Y, i valori target e le tolleranze delle X vengono precompilati con il risultato appena dedotto: in questo modo si verifica immediatamente la coerenza delle due letture.<\/p>\n\n\n\n
Il modello<\/h3>\n\n\n\n
Grado 1 o 2, e con due fattori una casella di interazione X\u2081\u00b7X\u2082. Il grado 1 \u00e8 sufficiente nella maggior parte dei casi; il grado 2 viene utilizzato quando la nuvola \u00e8 visibilmente curva. La regressione viene calcolata con il metodo dei minimi quadrati su variabili centrate.<\/p>\n\n\n\n
\u26a0\ufe0f Il grado 2 non \u00e8 gratuito. Consuma un grado di libert\u00e0, rende asimmetrica la tolleranza di X (il risultato viene quindi visualizzato come +a \/ \u2212b e non come \u00b1) e pu\u00f2 generare pi\u00f9 zone di accettazione disgiunte. Utilizzatelo solo se la curvatura \u00e8 reale: la schermata ve lo indica in entrambi i casi, suggerendo il grado 2 quando i residui sono curvi e segnalando il sovradattamento quando il termine quadratico non \u00e8 significativo.<\/p>\n\n\n\n
Il metodo di cumulo<\/h3>\n\n\n\n
Quattro metodi, dal pi\u00f9 prudente al pi\u00f9 economico. Non modificano il modello, ma solo il modo in cui si preleva la fascia di guardia e si compongono le dispersioni.<\/p>\n\n\n\nMetodo<\/strong><\/td>Ci\u00f2 che dichiarate<\/strong><\/td>Ci\u00f2 che implica<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>Caso peggiore (Z\u00b7S)<\/td> Un coefficiente Z (2 per impostazione predefinita)<\/td> La banda di guardia \u00e8 pari a Z volte la dispersione residua. Si tratta di un metodo aritmetico, semplice ma molto sensibile al valore di Z scelto: tra Z = 2 e Z = 3, la tolleranza di X pu\u00f2 essere ridotta di dieci volte.<\/td><\/tr> Intervallo di tolleranza (p, 1\u2212\u03b1)<\/td> Una percentuale di pezzi conformi (90 \/ 95 \/ 99 \/ 99,73 %) e un livello di confidenza (90 \/ 95 \/ 99 %)<\/td> Non si sceglie pi\u00f9 un coefficiente, ma si dichiara un\u2019intenzione. Il fattore di copertura viene calcolato tenendo conto del numero di gradi di libert\u00e0 e dell\u2019incertezza sulla posizione della curva. \u00c8 il metodo da preferire quando il risultato deve essere difendibile.<\/td><\/tr> Statistica<\/td> Un Cpk target su Y (1 per impostazione predefinita)<\/td> Le dispersioni non si sommano pi\u00f9, ma si compongono in quadratura. Decisamente meno penalizzante rispetto al caso peggiore, a condizione che le X siano indipendenti.<\/td><\/tr> Inerziale<\/td> Nient\u2019altro che le specifiche<\/td> Il risultato \u00e8 espresso in termini di inerzia massima ammissibile sull'asse X: \u00e8 possibile scegliere liberamente tra dispersione e decentramento, purch\u00e9 \u221a(\u03c3\u00b2 + \u03b4\u00b2) rimanga al di sotto dell'inerzia. Disponibile solo nella versione bilaterale.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\nL'incertezza di misura su Y<\/h3>\n\n\n\n
Si somma in modo quadratico alla dispersione residua del modello. Lasciare 0 se l\u2019incertezza \u00e8 trascurabile rispetto al residuo; indicarla non appena \u00e8 dello stesso ordine di grandezza, per evitare di trasferire su X un requisito che in realt\u00e0 riguarda solo il mezzo di misura.<\/p>\n\n\n\n
La specifica di Y<\/h3>\n\n\n\n
Si inseriscono un valore minimo e uno massimo, e non un valore target con una tolleranza. \u00c8 una scelta deliberata: i due campi sono indipendenti e uno dei due pu\u00f2 rimanere vuoto.<\/p>\n\n\n\n
\n- Entrambi i terminali compilati: specifica bilaterale. Il campo \"Bersaglio\" mostra il centro calcolato (automatico); diventa modificabile se si desidera decentrare intenzionalmente il bersaglio.<\/li>\n\n\n\n
- Un solo terminale specificato: specifica unilaterale. Il terminale mancante vale infinito, il risultato si esprime nella forma X \u2265 \u2026 o X \u2264 \u2026, e non viene definito alcun intervallo di tolleranza. L\u2019obiettivo diventa quindi obbligatorio: senza di esso, non si sa dove mirare.<\/li>\n\n\n\n
- Entrambi i campi sono vuoti: il calcolo viene interrotto con un messaggio esplicito.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
La ripartizione tra le due X<\/h3>\n\n\n\n
Questo elenco compare solo in due fattori e nella direzione Y \u2192 X. Risponde a una difficolt\u00e0 reale: il problema \u00e8 sottodeterminato. Una sola equazione, due incognite: esistono infinite coppie di tolleranze che garantiscono il valore di Y. Nessun calcolo pu\u00f2 da solo fornire una soluzione definitiva; si tratta di una decisione, e lo schermo vi chiede di prenderla esplicitamente.<\/p>\n\n\n\n
\n- In proporzione alla capacit\u00e0 (per impostazione predefinita): le tolleranze sono proporzionali alle dispersioni effettivamente osservate sulle due variabili X. Ai due processi viene quindi richiesto lo stesso Cp: si tratta della distribuzione pi\u00f9 equa dal punto di vista industriale.<\/li>\n\n\n\n
- Contributo equo: ogni X contribuisce per met\u00e0 al bilancio di Y. Equo sulla carta, spesso iniquo sul posto di lavoro: al collaboratore pi\u00f9 capace viene richiesto uno sforzo che non avrebbe dovuto compiere.<\/li>\n\n\n\n
- X\u2081 impostato \/ X\u2082 impostato: si imposta la tolleranza di uno dei due \u2014 quella che il fornitore o la macchina \u00e8 in grado di rispettare \u2014 e l\u2019altro assorbe ci\u00f2 che resta. Un messaggio segnala quando il budget \u00e8 gi\u00e0 esaurito.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
I valori target e le tolleranze degli assi X vanno inseriti nell'ordine X \u2192 Y e in due fattori quando si seleziona una regola \u00abpredefinita\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Leggi il grafico<\/h2>\n\n\n\n
In un unico elemento, il grafico riassume l\u2019intero ragionamento: la nuvola delle misure, la curva del modello, la banda di sicurezza a tinta unita delimitata da una linea tratteggiata, le linee di specifica Min e Max di Y, i limiti dedotti su X rappresentati da linee verticali etichettate e l\u2019area di accettazione in tinta unita verde \u2014 l\u2019insieme delle impostazioni di X che garantiscono Y.<\/p>\n\n\n\n
Passando con il mouse su un punto vengono visualizzati i relativi valori, il valore previsto e il residuo. Passando con il mouse sullo sfondo vengono visualizzati il valore di X, il valore Y previsto, la sensibilit\u00e0 locale e la probabilit\u00e0 di conformit\u00e0 in quel punto.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/tolerancement1.png\")
<\/figure>\n\n\n\nNello screenshot qui sopra, la specifica di Y \u00e8 30 \/ 40 e il modello di primo grado ha una pendenza di 1,20: la tolleranza di 10 su Y, una volta rimossa la banda di sicurezza, consente un intervallo di 5,009 su X\u2081, compreso tra 11,068 e 16,077.<\/p>\n\n\n\n
A causa di due fattori, l'area di accettazione non \u00e8 pi\u00f9 un intervallo, ma una regione del piano (X\u2081, X\u2082). Il pulsante segmentato offre due visualizzazioni:<\/p>\n\n\n\n
\n- Mappa 2D, vista di lavoro e vista predefinita. Vi si leggono l\u2019area di accettazione in piano, la linea iso-Y = target, l\u2019ellisse di dispersione attuale del processo a 95 %, la nuvola delle misure e il rettangolo di tolleranza dedotto. \u00c8 questa la vista che serve per prendere decisioni: il rettangolo \u00e8 ci\u00f2 che si estende su un piano, l\u2019area rappresenta la realt\u00e0, l\u2019ellisse indica dove si colloca effettivamente il processo.<\/li>\n\n\n\n
- 3D, vista esplicativa. La superficie di risposta \u00e8 rappresentata come una mesh, colorata in base alla conformit\u00e0, con i piani di specifica e due cursori di rotazione ed elevazione. Serve a illustrare la forma della relazione, non a prendere decisioni.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\ud83d\udca1 Il rettangolo \u00e8 sempre pi\u00f9 piccolo dell\u2019area di accettazione: un disegno presenta tolleranze rettangolari, mentre l\u2019area effettivamente conforme \u00e8 obliqua non appena i due fattori si compensano a vicenda. La differenza tra i due \u00e8 esattamente la tolleranza che la forma rettangolare comporta \u2014 ed \u00e8 proprio questa che si recupera controllando i due fattori congiuntamente.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/tolerancement-2.png\")
<\/figure>\n\n\n\nIn questa schermata, la ripartizione proporzionale della capacit\u00e0 assegna \u00b13,033 a X\u2081 e \u00b10,298 a X\u2082: le due tolleranze sono molto diverse, ma richiedono lo stesso Cp (0,35) per ciascuno dei due processi.<\/p>\n\n\n\n
La specifica dedotta<\/h2>\n\n\n\n
La colonna di destra riporta il risultato in un formato direttamente trasferibile su un piano: il valore target di ciascuna X, l'intervallo di tolleranza e i due limiti. A ci\u00f2 si aggiungono i parametri che consentono di valutare tale risultato:<\/p>\n\n\n\n
\n- la sensibilit\u00e0 \u2202Y\/\u2202X, che indica di quanto varia Y quando X varia di un'unit\u00e0. \u00c8 il rapporto di variazione: una sensibilit\u00e0 elevata rende la tolleranza di X ristretta;<\/li>\n\n\n\n
- il valore medio atteso di Y con la regolazione proposta;<\/li>\n\n\n\n
- il valore di riferimento per inversione, visualizzato accanto al valore di riferimento selezionato quando i due differiscono. Al grado 1 coincidono; non appena la curva non \u00e8 rettilinea, l\u2019obiettivo selezionato \u00e8 il punto di margine massimo, ovvero la regolazione pi\u00f9 robusta, e non l\u2019inverso matematico dell\u2019obiettivo di Y;<\/li>\n\n\n\n
- in due fattori: i Cp richiesti (i valori che dovrebbero essere mantenuti) a fronte degli attuali Cpk (i valori effettivamente mantenuti dal processo, compreso lo scostamento dal centro), e il ppm previsto se gli X fossero centrati.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\u26a0\ufe0f Al grado 2, la tolleranza \u00e8 asimmetrica e viene indicata come +a \/ \u2212b. Non riportatela come \u00b1 sul disegno: il margine non \u00e8 lo stesso su entrambi i lati del bersaglio.<\/p>\n\n\n\n
La qualit\u00e0 del modello<\/h2>\n\n\n\n
Un trasferimento di tolleranza vale solo quanto vale il modello. Il blocco \"Qualit\u00e0\" del modello fornisce, nell'ordine di lettura utile: il numero di punti selezionati, l'R\u00b2 e l'R\u00b2 aggiustato, la dispersione residua S, quindi una tabella dei termini del modello con i relativi coefficienti e p-value, e il numero di gradi di libert\u00e0 residui. Una barra colorata conclude il tutto, con lo stesso codice colore utilizzato per i test di ipotesi.<\/p>\n\n\n\n
\ud83d\udca1 L\u2019R\u00b2 non \u00e8 l\u2019indicatore giusto in questo caso, \u00e8 S che conta. L\u2019R\u00b2 indica quale parte della variazione \u00e8 spiegata; S indica, in unit\u00e0 di Y, ci\u00f2 che il modello non \u00e8 in grado di prevedere \u2014 ed \u00e8 proprio questo S, e solo questo, che viene sottratto dalla vostra tolleranza.<\/p>\n\n\n\n
Il bilancio di tolleranza<\/h2>\n\n\n\n
Si tratta della barra che occupa l'intera larghezza nella parte inferiore dello schermo ed \u00e8 probabilmente l'informazione pi\u00f9 utile visualizzata sullo schermo. Suddivide la tolleranza di Y in segmenti: la dispersione residua del modello, l'incertezza di misura e infine la parte che rimane per X\u2081 e per X\u2082.<\/p>\n\n\n\n
La dicitura sotto la barra specifica la natura della ripartizione: ripartizione aritmetica nel caso peggiore e nell\u2019intervallo di tolleranza, ripartizione delle varianze in termini statistici e inerziali. Le due non si leggono allo stesso modo e non si sommano allo stesso modo.<\/p>\n\n\n\n
\ud83d\udca1 Leggi l\u2019analisi prima del risultato. Quando la dispersione residua occupa 40 % della barra, significa che 40 % della tolleranza del cliente sono gi\u00e0 state consumate da ci\u00f2 che non sai spiegare, prima ancora di aver prodotto un pezzo. L\u2019unica leva a disposizione \u00e8 quindi il modello: un fattore esplicativo in pi\u00f9 o una misura meno soggetta a rumore.<\/p>\n\n\n\n
Le misure di sicurezza<\/h2>\n\n\n\n
Un trasferimento di tolleranza produce sempre un numero. La domanda \u00e8: questo numero ha un significato? Ellistat verifica per voi le situazioni in cui non ha alcun significato e le visualizza chiaramente sotto il grafico o nella barra di riepilogo.<\/p>\n\n\n\nSituazione rilevata<\/strong><\/td>Cosa dice Ellistat<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>Pendenza non significativa<\/td> Il collegamento \u00e8 troppo debole per supportare una tolleranza: l'intervallo su X non \u00e8 limitato. Il risultato \u00e8 bloccato, non viene visualizzato alcun numero \u2014 \u00e8 intenzionale.<\/td><\/tr> Un andamento significativo ma incerto<\/td> L'incertezza sulla pendenza amplia la tolleranza reale; viene indicato l'ordine di grandezza di tale ampliamento.<\/td><\/tr> Curvatura non modellizzata<\/td> I residui del grado 1 formano una curvatura: si consiglia di passare al grado 2.<\/td><\/tr> Curvatura non significativa<\/td> Al grado 2, il termine di secondo grado non \u00e8 significativo: il modello \u00e8 sovradattato, tornare al grado 1.<\/td><\/tr> Dispersione non omogenea<\/td> La dispersione si estende da un'estremit\u00e0 all'altra della nuvola: la banda non \u00e8 pi\u00f9 un parallelogramma, la tolleranza ricavata \u00e8 asimmetrica.<\/td><\/tr> Fattori correlati<\/td> Le due X variano insieme nel processo: i loro coefficienti sono poco distinti, la ripartizione tra le due \u00e8 instabile.<\/td><\/tr> Estrapolazione<\/td> Il valore stimato esula dall'intervallo effettivamente osservato: il modello non \u00e8 mai stato verificato in tale intervallo.<\/td><\/tr> Fattibilit\u00e0 industriale<\/td> La tolleranza calcolata viene confrontata con la dispersione effettivamente osservata su X. Se risulta pi\u00f9 ristretta, il messaggio lo indica chiaramente e crittografa il rapporto.<\/td><\/tr> Residuo dominante<\/td> Il modello consuma pi\u00f9 della met\u00e0 della tolleranza di Y: cercare un fattore esplicativo aggiuntivo prima di applicare la tolleranza.<\/td><\/tr> Nessuna zona di accettazione<\/td> Nessun valore di X garantisce la specificazione di Y: il trasferimento \u00e8 impossibile allo stato attuale e lo schermo indica quale valore occorre rilasciare.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n\ud83d\udca1 Questi messaggi non sono opzioni: vengono visualizzati automaticamente. \u00c8 questo che distingue un trasferimento di tolleranza da una semplice divisione per la pendenza.<\/p>\n\n\n\n
Direzione X \u2192 Y: verificare<\/h2>\n\n\n\n
L\u2019altro modo di interpretare i dati risponde a una questione di negoziazione: \u00abIl mio processo \u00e8 in grado di rispettare una determinata tolleranza su X; quali sono le conseguenze su Y?\u00bb. Inserite i valori target e le tolleranze di X, ed Ellistat vi fornir\u00e0 il comportamento di Y: media e deviazione standard attese, intervallo di tolleranza derivato rispetto a quello a vostra disposizione, Cp e Cpk previsti e il tasso di non conformit\u00e0 in ppm.<\/p>\n\n\n\n
Il calcolo del ppm richiede una simulazione e non una semplice sommatoria in cascata delle tolleranze: non appena il modello non \u00e8 una retta, la propagazione lineare degli scostamenti risulta errata.<\/p>\n\n\n\n
\ud83d\udca1 Il passaggio da una direzione all\u2019altra \u00e8 l\u2019operazione pi\u00f9 produttiva sullo schermo. Si deduce innanzitutto la tolleranza necessaria (Y \u2192 X), si constata che \u00e8 irraggiungibile, si passa a X \u2192 Y con ci\u00f2 che il processo \u00e8 in grado di fare, e si ottiene il ppm da comunicare al cliente \u2014 o l\u2019argomento quantificato per rinegoziare le specifiche. Al momento del passaggio, i valori dedotti vengono ripresi automaticamente.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[42],"class_list":["post-4908","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-9-tolerancement"],"acf":[],"yoast_head":"\n
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Passando da Y \u2192 X a X \u2192 Y, i valori target e le tolleranze delle X vengono precompilati con il risultato appena dedotto: in questo modo si verifica immediatamente la coerenza delle due letture.<\/p>\n\n\n\n
Il modello<\/h3>\n\n\n\n
Grado 1 o 2, e con due fattori una casella di interazione X\u2081\u00b7X\u2082. Il grado 1 \u00e8 sufficiente nella maggior parte dei casi; il grado 2 viene utilizzato quando la nuvola \u00e8 visibilmente curva. La regressione viene calcolata con il metodo dei minimi quadrati su variabili centrate.<\/p>\n\n\n\n
\u26a0\ufe0f Il grado 2 non \u00e8 gratuito. Consuma un grado di libert\u00e0, rende asimmetrica la tolleranza di X (il risultato viene quindi visualizzato come +a \/ \u2212b e non come \u00b1) e pu\u00f2 generare pi\u00f9 zone di accettazione disgiunte. Utilizzatelo solo se la curvatura \u00e8 reale: la schermata ve lo indica in entrambi i casi, suggerendo il grado 2 quando i residui sono curvi e segnalando il sovradattamento quando il termine quadratico non \u00e8 significativo.<\/p>\n\n\n\n
Il metodo di cumulo<\/h3>\n\n\n\n
Quattro metodi, dal pi\u00f9 prudente al pi\u00f9 economico. Non modificano il modello, ma solo il modo in cui si preleva la fascia di guardia e si compongono le dispersioni.<\/p>\n\n\n\n Si somma in modo quadratico alla dispersione residua del modello. Lasciare 0 se l\u2019incertezza \u00e8 trascurabile rispetto al residuo; indicarla non appena \u00e8 dello stesso ordine di grandezza, per evitare di trasferire su X un requisito che in realt\u00e0 riguarda solo il mezzo di misura.<\/p>\n\n\n\n Si inseriscono un valore minimo e uno massimo, e non un valore target con una tolleranza. \u00c8 una scelta deliberata: i due campi sono indipendenti e uno dei due pu\u00f2 rimanere vuoto.<\/p>\n\n\n\n Questo elenco compare solo in due fattori e nella direzione Y \u2192 X. Risponde a una difficolt\u00e0 reale: il problema \u00e8 sottodeterminato. Una sola equazione, due incognite: esistono infinite coppie di tolleranze che garantiscono il valore di Y. Nessun calcolo pu\u00f2 da solo fornire una soluzione definitiva; si tratta di una decisione, e lo schermo vi chiede di prenderla esplicitamente.<\/p>\n\n\n\n I valori target e le tolleranze degli assi X vanno inseriti nell'ordine X \u2192 Y e in due fattori quando si seleziona una regola \u00abpredefinita\u00bb.<\/p>\n\n\n\n In un unico elemento, il grafico riassume l\u2019intero ragionamento: la nuvola delle misure, la curva del modello, la banda di sicurezza a tinta unita delimitata da una linea tratteggiata, le linee di specifica Min e Max di Y, i limiti dedotti su X rappresentati da linee verticali etichettate e l\u2019area di accettazione in tinta unita verde \u2014 l\u2019insieme delle impostazioni di X che garantiscono Y.<\/p>\n\n\n\n Passando con il mouse su un punto vengono visualizzati i relativi valori, il valore previsto e il residuo. Passando con il mouse sullo sfondo vengono visualizzati il valore di X, il valore Y previsto, la sensibilit\u00e0 locale e la probabilit\u00e0 di conformit\u00e0 in quel punto.<\/p>\n\n\n\n Nello screenshot qui sopra, la specifica di Y \u00e8 30 \/ 40 e il modello di primo grado ha una pendenza di 1,20: la tolleranza di 10 su Y, una volta rimossa la banda di sicurezza, consente un intervallo di 5,009 su X\u2081, compreso tra 11,068 e 16,077.<\/p>\n\n\n\n A causa di due fattori, l'area di accettazione non \u00e8 pi\u00f9 un intervallo, ma una regione del piano (X\u2081, X\u2082). Il pulsante segmentato offre due visualizzazioni:<\/p>\n\n\n\n \ud83d\udca1 Il rettangolo \u00e8 sempre pi\u00f9 piccolo dell\u2019area di accettazione: un disegno presenta tolleranze rettangolari, mentre l\u2019area effettivamente conforme \u00e8 obliqua non appena i due fattori si compensano a vicenda. La differenza tra i due \u00e8 esattamente la tolleranza che la forma rettangolare comporta \u2014 ed \u00e8 proprio questa che si recupera controllando i due fattori congiuntamente.<\/p>\n\n\n\n In questa schermata, la ripartizione proporzionale della capacit\u00e0 assegna \u00b13,033 a X\u2081 e \u00b10,298 a X\u2082: le due tolleranze sono molto diverse, ma richiedono lo stesso Cp (0,35) per ciascuno dei due processi.<\/p>\n\n\n\n La colonna di destra riporta il risultato in un formato direttamente trasferibile su un piano: il valore target di ciascuna X, l'intervallo di tolleranza e i due limiti. A ci\u00f2 si aggiungono i parametri che consentono di valutare tale risultato:<\/p>\n\n\n\n \u26a0\ufe0f Al grado 2, la tolleranza \u00e8 asimmetrica e viene indicata come +a \/ \u2212b. Non riportatela come \u00b1 sul disegno: il margine non \u00e8 lo stesso su entrambi i lati del bersaglio.<\/p>\n\n\n\n Un trasferimento di tolleranza vale solo quanto vale il modello. Il blocco \"Qualit\u00e0\" del modello fornisce, nell'ordine di lettura utile: il numero di punti selezionati, l'R\u00b2 e l'R\u00b2 aggiustato, la dispersione residua S, quindi una tabella dei termini del modello con i relativi coefficienti e p-value, e il numero di gradi di libert\u00e0 residui. Una barra colorata conclude il tutto, con lo stesso codice colore utilizzato per i test di ipotesi.<\/p>\n\n\n\n \ud83d\udca1 L\u2019R\u00b2 non \u00e8 l\u2019indicatore giusto in questo caso, \u00e8 S che conta. L\u2019R\u00b2 indica quale parte della variazione \u00e8 spiegata; S indica, in unit\u00e0 di Y, ci\u00f2 che il modello non \u00e8 in grado di prevedere \u2014 ed \u00e8 proprio questo S, e solo questo, che viene sottratto dalla vostra tolleranza.<\/p>\n\n\n\n Si tratta della barra che occupa l'intera larghezza nella parte inferiore dello schermo ed \u00e8 probabilmente l'informazione pi\u00f9 utile visualizzata sullo schermo. Suddivide la tolleranza di Y in segmenti: la dispersione residua del modello, l'incertezza di misura e infine la parte che rimane per X\u2081 e per X\u2082.<\/p>\n\n\n\n La dicitura sotto la barra specifica la natura della ripartizione: ripartizione aritmetica nel caso peggiore e nell\u2019intervallo di tolleranza, ripartizione delle varianze in termini statistici e inerziali. Le due non si leggono allo stesso modo e non si sommano allo stesso modo.<\/p>\n\n\n\n \ud83d\udca1 Leggi l\u2019analisi prima del risultato. Quando la dispersione residua occupa 40 % della barra, significa che 40 % della tolleranza del cliente sono gi\u00e0 state consumate da ci\u00f2 che non sai spiegare, prima ancora di aver prodotto un pezzo. L\u2019unica leva a disposizione \u00e8 quindi il modello: un fattore esplicativo in pi\u00f9 o una misura meno soggetta a rumore.<\/p>\n\n\n\n Un trasferimento di tolleranza produce sempre un numero. La domanda \u00e8: questo numero ha un significato? Ellistat verifica per voi le situazioni in cui non ha alcun significato e le visualizza chiaramente sotto il grafico o nella barra di riepilogo.<\/p>\n\n\n\n \ud83d\udca1 Questi messaggi non sono opzioni: vengono visualizzati automaticamente. \u00c8 questo che distingue un trasferimento di tolleranza da una semplice divisione per la pendenza.<\/p>\n\n\n\n L\u2019altro modo di interpretare i dati risponde a una questione di negoziazione: \u00abIl mio processo \u00e8 in grado di rispettare una determinata tolleranza su X; quali sono le conseguenze su Y?\u00bb. Inserite i valori target e le tolleranze di X, ed Ellistat vi fornir\u00e0 il comportamento di Y: media e deviazione standard attese, intervallo di tolleranza derivato rispetto a quello a vostra disposizione, Cp e Cpk previsti e il tasso di non conformit\u00e0 in ppm.<\/p>\n\n\n\n Il calcolo del ppm richiede una simulazione e non una semplice sommatoria in cascata delle tolleranze: non appena il modello non \u00e8 una retta, la propagazione lineare degli scostamenti risulta errata.<\/p>\n\n\n\n \ud83d\udca1 Il passaggio da una direzione all\u2019altra \u00e8 l\u2019operazione pi\u00f9 produttiva sullo schermo. Si deduce innanzitutto la tolleranza necessaria (Y \u2192 X), si constata che \u00e8 irraggiungibile, si passa a X \u2192 Y con ci\u00f2 che il processo \u00e8 in grado di fare, e si ottiene il ppm da comunicare al cliente \u2014 o l\u2019argomento quantificato per rinegoziare le specifiche. Al momento del passaggio, i valori dedotti vengono ripresi automaticamente.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[42],"class_list":["post-4908","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-9-tolerancement"],"acf":[],"yoast_head":"\nMetodo<\/strong><\/td> Ci\u00f2 che dichiarate<\/strong><\/td> Ci\u00f2 che implica<\/strong><\/td><\/tr><\/thead> Caso peggiore (Z\u00b7S)<\/td> Un coefficiente Z (2 per impostazione predefinita)<\/td> La banda di guardia \u00e8 pari a Z volte la dispersione residua. Si tratta di un metodo aritmetico, semplice ma molto sensibile al valore di Z scelto: tra Z = 2 e Z = 3, la tolleranza di X pu\u00f2 essere ridotta di dieci volte.<\/td><\/tr> Intervallo di tolleranza (p, 1\u2212\u03b1)<\/td> Una percentuale di pezzi conformi (90 \/ 95 \/ 99 \/ 99,73 %) e un livello di confidenza (90 \/ 95 \/ 99 %)<\/td> Non si sceglie pi\u00f9 un coefficiente, ma si dichiara un\u2019intenzione. Il fattore di copertura viene calcolato tenendo conto del numero di gradi di libert\u00e0 e dell\u2019incertezza sulla posizione della curva. \u00c8 il metodo da preferire quando il risultato deve essere difendibile.<\/td><\/tr> Statistica<\/td> Un Cpk target su Y (1 per impostazione predefinita)<\/td> Le dispersioni non si sommano pi\u00f9, ma si compongono in quadratura. Decisamente meno penalizzante rispetto al caso peggiore, a condizione che le X siano indipendenti.<\/td><\/tr> Inerziale<\/td> Nient\u2019altro che le specifiche<\/td> Il risultato \u00e8 espresso in termini di inerzia massima ammissibile sull'asse X: \u00e8 possibile scegliere liberamente tra dispersione e decentramento, purch\u00e9 \u221a(\u03c3\u00b2 + \u03b4\u00b2) rimanga al di sotto dell'inerzia. Disponibile solo nella versione bilaterale.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n L'incertezza di misura su Y<\/h3>\n\n\n\n
La specifica di Y<\/h3>\n\n\n\n
\n
La ripartizione tra le due X<\/h3>\n\n\n\n
\n
Leggi il grafico<\/h2>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nLa specifica dedotta<\/h2>\n\n\n\n
\n
La qualit\u00e0 del modello<\/h2>\n\n\n\n
Il bilancio di tolleranza<\/h2>\n\n\n\n
Le misure di sicurezza<\/h2>\n\n\n\n
Situazione rilevata<\/strong><\/td> Cosa dice Ellistat<\/strong><\/td><\/tr><\/thead> Pendenza non significativa<\/td> Il collegamento \u00e8 troppo debole per supportare una tolleranza: l'intervallo su X non \u00e8 limitato. Il risultato \u00e8 bloccato, non viene visualizzato alcun numero \u2014 \u00e8 intenzionale.<\/td><\/tr> Un andamento significativo ma incerto<\/td> L'incertezza sulla pendenza amplia la tolleranza reale; viene indicato l'ordine di grandezza di tale ampliamento.<\/td><\/tr> Curvatura non modellizzata<\/td> I residui del grado 1 formano una curvatura: si consiglia di passare al grado 2.<\/td><\/tr> Curvatura non significativa<\/td> Al grado 2, il termine di secondo grado non \u00e8 significativo: il modello \u00e8 sovradattato, tornare al grado 1.<\/td><\/tr> Dispersione non omogenea<\/td> La dispersione si estende da un'estremit\u00e0 all'altra della nuvola: la banda non \u00e8 pi\u00f9 un parallelogramma, la tolleranza ricavata \u00e8 asimmetrica.<\/td><\/tr> Fattori correlati<\/td> Le due X variano insieme nel processo: i loro coefficienti sono poco distinti, la ripartizione tra le due \u00e8 instabile.<\/td><\/tr> Estrapolazione<\/td> Il valore stimato esula dall'intervallo effettivamente osservato: il modello non \u00e8 mai stato verificato in tale intervallo.<\/td><\/tr> Fattibilit\u00e0 industriale<\/td> La tolleranza calcolata viene confrontata con la dispersione effettivamente osservata su X. Se risulta pi\u00f9 ristretta, il messaggio lo indica chiaramente e crittografa il rapporto.<\/td><\/tr> Residuo dominante<\/td> Il modello consuma pi\u00f9 della met\u00e0 della tolleranza di Y: cercare un fattore esplicativo aggiuntivo prima di applicare la tolleranza.<\/td><\/tr> Nessuna zona di accettazione<\/td> Nessun valore di X garantisce la specificazione di Y: il trasferimento \u00e8 impossibile allo stato attuale e lo schermo indica quale valore occorre rilasciare.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Direzione X \u2192 Y: verificare<\/h2>\n\n\n\n