測定システムの変化は、真のプロセス性能をマスクし、欠陥のあるエンジニアリングの決定につながることができます。ゲージの繰り返し性と再現性(R&R)の研究は、測定システム自体から観察された変化の量が測定システム自体からどれだけ測定されるかを定量化する構造化された方法を提供します。R&Rの結果を正しく解釈することによって、エンジニアは、測定システムが意図した目的のために適しているかどうか、またはデータが信頼できる前に正しい行動が必要であるかどうかを自信をもって決定することができます。

ゲージR&Rとは?

ゲージR&Rは、測定システム分析(MSA)の一環として、通常、測定値の変動を2つの基本コンポーネントに分解する統計方式です。

  • []Repeatability] - 単一の演算子が同じ条件下で同じ部分を複数回測定するときに観察されたバリエーション。 これは、機器の固有の精度とオペレータの一貫性をキャプチャします。
  • []再現性] – 異なる演算子が同じゲージを使用して同じ部品を測定するときに生じる変化。 このコンポーネントは、オペレータの技術と訓練、または測定手順の解釈の違いを反映しています。

部分のバリエーション、ゲージのバリエーション、およびオペレータによる相互作用などの追加ソースも、Variance(ANOVA)アプローチの分析を使用して、フルクロスされたゲージR&Rスタディで評価されます。 ANOVAメソッドは、インタラクション効果を分離し、同じサンプルサイズを必要としないので、古い範囲方法よりもより堅牢な方法でします。

ゲージR&Rの結果をキーメトリック

解釈は、さまざまなバリエーションの他のソースと相対的に測定システムエラーを表現するいくつかの派生した統計に依存しています。 典型的なゲージR&Rの研究からの出力には、次のものが含まれます。

%Study バリエーション(%GRR または %SV とも呼ばれます)

このメトリックは、測定システム(再現性+再現性)の標準的な偏差を、全バリエーション(測定システム+一部バリエーション)と比較します。 回答:データ全体のスプレッドの合計がゲージやオペレータによるものですか?

  • ]の10%未満 - 測定システムは、特にプロセス制御と能力試験のために、許容されると見なされます。
  • [10%〜30% - 測定される機能のアプリケーション、コスト、および重要性に応じて許容することができます。 多くの場合、リスクに基づいて決定が必要です。
  • 30%以上 – 測定システムが許容されません。 決定のためにデータが使用できる前に、大きな改善の取り組みが必要です。

%Tolerance (P/T 比率とも呼ばれます)

計測システムの変化(R&Rの通常6σ)をエンジニアリング許容値(USL – LSL)と比較します。ゲージが適合と非成形部品との間で確実に区別できるかどうかを明らかにします。10%未満の値は良好です。10%〜30%以上は許容可能です。30%以上は、ゲージエラーが許容バンドの多くを消費し、誤った拒絶または偽りが認められていることを示しています。

分配器カテゴリ(NDC)

NDCは、測定システムが部品間で確実に区別できる分離グループがいくつも示しています。測定システムの標準偏差を分け、次に丸められた部分の標準的な偏差として計算されます。5以上のNDCは、測定システムが効果的に部品を分離できない2または少数の信号のNDCが十分に考慮されます。3〜4の値は、マージンです。

通訳 ゲージ R&R 工法決定結果

生数だけでは十分ではありません。 エンジニアは、業務の目的のコンテキストで結果を解釈しなければなりません。プロセス制御、機能解析、またはソート/スクラップ削減。

測定システムが受諾可能である場合(%GRR < 10%およびNDC ≥ 5)

このシナリオでは、測定システムではノイズの最小化が図れます。[]のキャパビリティスタディ(Cpk、Ppk)に自信を持って使用し、チャート(X-bar&R、個人)を制御することで、真のプロセスシフトを反映します。計測エラーが実質的な改善をマスクしているのを心配することなく、エンジニアリングの変更を評価することができます。プロセス調整、サプライヤーの受諾、および製品リリースに関する決定は、データ主導および信頼性です。

改善が必要になる場合(%GRR > 30% または NDC < 3)

高い測定のバリエーションは、いくつかのリスクをもたらします: 制御チャートの虚偽の信号 (実際のシフトを検出したり、ノイズで動作するのに失敗する)、信頼性の低い機能のインデックス、および良い対の悪い部分の誤った並べ替え。 エンジニアはすぐにバリエーションを減らすための措置を講じるべきです。 一般的な根本原因は次のとおりです。

  • オペレーター技術 – 強制的な適用, 直線, または読み取り方法. 再訓練と標準の動作手順は、多くの場合、助けます.
  • [ ゲージ条件] - ワーンコンタクト、低バッテリー、校正不足。定期的なメンテナンススケジュールはこれを軽減します。
  • [] - 試料部が似すぎると、ゲージが適切であっても%GRRが膨らみに現れます。 これは、フル公差範囲に及ぶ部品を選択することによって対処できます。
  • [ 固定または向き[]] - 測定中に移動する部品は、繰り返し精度のエラーをもたらします。 専用の備品または改善されたクランプは、これを解決することができます。

是正措置を実施した後、フォローアップの勉強は改善を検証するために行われるべきです。%GRRが20%未満に低下するまでの反復(または内部のしきい値)は、健全なエンジニアリングの練習です。

測定変化を削減する実用的なステップ

R&R結果の解釈に基づいて、次の操作は最も効果的です。

  1. 測定手順を標準化します。[]] 部分の向き、ゲージのゼロ、および読書のタイミングを含む、明確でステップバイステップの作業指示を書きます。
  2. []オペレータのトレーニングを改善します。[は盲目の監査と交差訓練を使用します。各オペレータは、その変動が許容範囲内にあるまで、同じ部分で同じ測定を繰り返します。
  3. [] ゲージをアップグレードまたは交換します。[ より精密な機器(例えば、デジタルキャリパー対手動、またはレーザーマイクロメータ対機械)は、繰り返しエラーを大幅に削減することができます。
  4. [環境要因を制御します。]]温度、湿度、振動、照明はすべて測定に影響を及ぼします。 シフト間の高再現性の変化が示されている場合、環境変化は犯人になる可能性があります。
  5. [] 補助や備品の使用。[] 簡単なガイドまたはストップは、操作者の依存のアライメントエラーを軽減し、再現性を低下させることができる。
  6. [] 定期的に再校正します。[]] 測定システムが観察されたドリフトにキャリブレーション間隔をリンクします。一部の企業は、R&R結果を使用して校正頻度を調整します。

事例:品質問題の修正にR&Rを利用

外径測定による自動車用シャフトメーカーは、高スクラップ率を発揮しました。初期ゲージR&R試験では、NDCで42%の%GRRを2回で示しました。このゲージは手動マイクロメータで、3つのオペレータがライン上で回転しました。

結果の検証後、チームは反復性が高かったと指摘した(単動中のオペレータの変動が大きい)、再現性が高かった。調査によると、マイクロメートルのアンビルが摩耗したフラットスポットがあったこと、そしてオペレータは矛盾する力とスタイブルを押していたことを明らかにした。また、部分はサポートされていない、測定中にドループを引き起こした。

是正措置:マイクロメータは、一定の力メカニズムを持つデジタルマイクロメータと交換され、V-ブロックフィクスチャはシャフトをサポートするために追加され、すべてのオペレータは、標準化された測定チェックリストで30〜分のハンズオンのトレーニングセッションを受けました。 フォローアップR&R研究は、8%とNDCの%GRRを収穫しました。 スクラップ率は、次の月に5%から0.5%未満に低下し、プロセス能力は0.8から1.33に改善しました。

この場合、R&R結果の解釈が直接、品質とコストの改善を提供する実用的な修正につながる方法を示します。

R&Rをデータ駆動工学に統合

ゲージR&Rは、一回限りの運動を行わない。それは継続的な改善サイクルの一部である:

  • 重要な測定システムに関する初期調査を実施します。
  • 定期的な再学習(四半期または後、任意のゲージの修理、オペレータの変更、またはプロセス変更)を設定するために結果を使用します。
  • 測定システムで探知結果を記述する際、異なるカテゴリと%GRRの数値とともに登録します。
  • 顧客レポートの実行には、R&R が必須入力を出力する。

測定システムの変化が低い場合、エンジニアリングの決定は堅牢になります。プロセス調整は、実際の変更を反映し、チャートの信号の真のプロセスシフトを制御し、製品受諾の決定は正確です。このデータ主導のアプローチは、再作業を減らし、プロセスの調整を解除し、品質システムにおける信頼を築くことができます。

方法論および受諾基準のさらなる読み方については、 []AIAG測定システム分析(MSA)マニュアル - 様々な業界で使用される標準の参照。 []]NISTエンジニアリング統計ハンドブック[は、作業例()でゲージR&R上のオンライン章を提供しますNISTゲージR&R&R]ミニボディガイド[[[FLT]]]&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R[[[[[[[FLT]]]]]]]]]ミニガイドが、および[[[[[[[[FLT]]]]]R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&R&

ゲージR&Rの結果の解釈を習得することにより、エンジニアは生の測定データを信頼性、実用的な情報に変換します。それは、健全なエンジニアリングの決定の岩盤です。