측정 시스템 변이는 진정한 공정 성능을 마칠 수 있습니다. 하자 엔지니어링 결정. 측정 범위의 반복성 및 재현성 (R & R) 연구는 측정 된 부품보다 측정 시스템 자체에서 관찰 된 변형이 얼마나 많은 것을 할당하는 구조화 방법을 제공합니다. R & R 결과 정확하게 해석하면 엔지니어는 측정 시스템이 의도적 목적에 적합하거나 정확한 행동이 신뢰할 수 있기 전에 요구 될 수 있는지 결정할 수 있습니다.

계기 R&R는 무엇입니까?

게이지 R&R은 통계적인 방법이며, 일반적으로 측정 시스템 분석 (MSA)의 일부로 수행되며, 이는 총 측정 변형을 두 가지 기본 구성 요소로 분해합니다.

  • Repeatability – 단일 연산자가 동일한 조건 하에서 동일한 게이지를 가진 동일한 부분의 여러 시간을 측정할 때 관찰되는 변이. 이 장비의 무장한 정밀도와 운영자의 일관성을 캡처합니다.
  • Reproducibility – 다른 연산자가 동일한 게이지를 사용하여 동일한 부분을 측정할 때 발생되는 변형. 이 구성 요소는 연산자 기술, 훈련, 측정 절차의 해석에 차이를 반영합니다.

일부 변이, 게이지 변이, 연산자-by-part 상호 작용과 같은 추가 소스는 또한 Variance (ANOVA) 접근의 분석을 사용하여 전체 교차 게이지 R & R 연구에서 평가됩니다. ANOVA 방법은 상호 작용 효과를 분리하고 이전 범위 방법보다 더 견고하게 만들 수 있기 때문에 선호됩니다.

게이지 R&R 결과의 키 미터

Interpretation은 다른 변형의 소스와 상대 측정 시스템 오류를 표현하는 여러 파생 된 통계에 의존합니다. 일반적인 게이지 R & R 연구에서 출력은 다음과 같습니다.

%Study Variation (또한 %GRR 또는 %SV라고도 함)

이 미터는 측정 시스템 (재충격성 + 재현성)의 표준 편차를 총 변이 (측정 시스템 + 부분 변이) 비교합니다. 그것은 답변 : 데이터의 총 스프레드의 얼마나 많은 게이지 및 운영자로 인해입니까?

  • Under 10% – 측정 시스템은 공정 제어 및 기능 연구에 특히 허용, 고려됩니다.
  • 10%에서 30% – 측정되는 기능의 응용 프로그램, 비용, 그리고 중요성에 따라 허용 될 수있다. 종종 위험에 근거한 결정이 필요합니다.
  • 이상 30% – 측정 시스템은 허용되지 않습니다. 데이터가 결정에 사용될 수 있기 전에 주요 개선 노력이 필요합니다.

%Tolerance (또한 P / T 비율이라고 함)

이 측정 시스템 변형 (일반적으로 6σ의 R & R)을 엔지니어링 공차 (USL - LSL)에 비교합니다. 그것은 게이지가 적합하고 비 형성 부품 사이에 의존 할 수 있는지 나타냅니다. 10 % 미만의 값은 우수합니다. 10 % ~ 30 %는 허용 될 수 있습니다. 30 % 이상은 게이지 오류가 공차 밴드의 너무 많은 것을 소비한다는 것을 나타냅니다. 거짓 거부 또는 거짓 허용.

디스펜스 카테고리 (NDC)

NDC는 측정 시스템의 표준 편차에 의해 분할된 부분 표준 편차로, 그 후에 아래로 돌릴 수 있습니다 의존하는 측정 체계에 의해 배열된 것과 같이, 측정 체계가 측정 체계에 의해 분할된 것으로 계산됩니다. 5의 NDC 또는 더 많은 것은 적절하, 측정 체계가 효과적으로 분리될 수 없는 2개 또는 몇몇 신호의 NDC로 고려됩니다. 3의 가치는 마작입니다.

엔지니어링 결정에 대한 Interpreting Gauge R&R 결과

원시 번호는 충분히 없습니다. 엔지니어는 사업 목표의 상황에 결과를 해석해야합니다 : 프로세스 제어, 기능 분석, 또는 정렬 / 스크랩 감소.

측정 시스템은 허용 (%GRR < 10 % 및 NDC ≥ 5)

이 시나리오에서 측정 시스템은 최소한의 소음을 나타냅니다. 데이터는 ]]capability Studies(Cpk, Ppk)을 신뢰와 제어 차트(X‐bar & R, 개인)에 사용할 수 있으며, 진정한 프로세스의 변화가 반영됩니다. 엔지니어링 변경은 측정 오류가 발생하지 않고 평가 될 수 있습니다. 공정 조정, 공급자 수용 및 제품 릴리스에 대한 결정은 데이터 ‐ 구동 및 신뢰할 수 있습니다.

개선이 필요하면 (%GRR > 30% 또는 NDC < 3)

높은 측정 변화는 여러 위험으로 이어집니다. 제어 차트 (실제 이동 또는 소음에 행동을 감지하지 못함), 신뢰할 수있는 능력 지수 및 좋은 대의 잘못된 정렬. 나쁜 부품. 엔지니어는 즉시 변속을 줄이기 위해 단계를 수행해야합니다. 일반적인 루트 원인은 다음과 같습니다.

  • Operator 기법 – 힘, 정렬, 또는 독서 방법의 Inconsistent 응용. 의 및 표준 작동 절차는 종종 도움이.
  • 게이지 조건 – Worn contacts, low battery, consipation. 정기 유지 보수 일정이 감소합니다.
  • ]연구 내의 부분 변형] – 샘플 부품이 너무 유사하다면 (낮은 부분 변이), %GRR은 게이지가 적절하다면 팽창 될 것입니다. 이것은 전체 공차 범위에 걸쳐 부품을 선택하여 주소 할 수 있습니다.
  • Fixture 또는 direction – 측정 중 이동 부품은 반복성 오류를 도입합니다. 전용 고정 설비 또는 향상된 클램핑이 이를 해결할 수 있습니다.

정확한 동작을 구현한 후, 후속 연구는 개선을 확인하기 위해 수행되어야 합니다. 20% 미만의 GRR 방울까지 이식하는 것은 (또는 내부 임계값)는 사운드 엔지니어링 연습입니다.

측정 변동을 줄이기 위한 실제 단계

R&R 결과 해석에 따라 다음과 같은 행동은 가장 효과적입니다.

  1. 측정 절차 표준화. 은 부분 오리엔테이션, 게이지 제로 및 읽기 타이밍을 포함하는 명확하고 단계별 작업 지시를 작성합니다.
  2. 연산자 훈련을 실시합니다.] 맹렬한 감사를 가진 교차 훈련을 사용하십시오. 각 연산자는 변형이 허용 범위 내에서 동일한 부분에서 동일한 측정을 반복합니다.
  3. 상급 또는 교체. 더 정확한 계기(예: 디지털 캘리퍼스 대 설명서, 또는 레이저 마이크로미터 대. 기계적)는 반복성 오류를 drastically 줄일 수 있습니다.
  4. Control 환경 요인. 온도, 습도, 진동 및 조명 모든 영향을 측정합니다. 연구가 시프트 사이의 높은 재현성 변형을 보여 주는 경우 환경 변화는 culprit이 될 수 있습니다.
  5. Aids 또는 Fixtures를 사용합니다. 간단한 가이드 또는 중지는 연산자 의존 정렬 오류를 줄일 수 있습니다, 낮은 재현성.
  6. Recalibrate가 정기적으로. 측정 시스템의 관찰 된 편에 링크 교정 간격. 일부 회사는 캘리브레이션 주파수를 조정하기 위해 R & R 결과를 사용합니다.

사례 예: R&R을 사용하여 품질 문제를 해결하십시오.

자동차 샤프트의 제조업체는 외부 직경 (OD) 측정으로 인해 높은 스크랩 속도를 경험했습니다. 초기 게이지 R & R 연구는 NDC와 42%의 %GRR을 보여 주었다. 게이지는 수동 마이크로 미터였으며 세 명의 운영자는 라인에 회전되었습니다.

결과 시험 후, 반복성이 높다는 팀 (단일 실행 내에서 작동 변형이 크다) 과 재현성이 더 높았다. 조사는 마이크로 미터의 악이 착용한 평면을 가지고 있었고 운영자는 의도적 인 힘으로 골무를 눌러서 밝혀졌다. 또한, 부분이 지원되지 않았으며 측정 중에 부적을 유발했습니다.

정확한 행동: 마이크로미터는 일정한 힘 기계장치를 가진 디지털 방식으로 마이크로미터로 대체되었습니다, V ‐ 구획 정착물은 갱구를 지원하기 위하여 추가되었습니다, 모든 통신수는 표준화한 측정 검사표로 30 분 손에 훈련 회의를 받았습니다. 따르는 연구 및 연구는 8%의 %GRR를 산출하고 7의 NDC는 다음 달에 5%에서 0.5% 이하 떨어졌습니다, 그리고 0.8에서 1.33에 개량된 과정 기능 Cpk.

R&R 결과를 직접 해석하는 방법을 설명하는 이 경우 질과 비용 개선을 제공하는 행동 가능한 수정에 직접 리드합니다.

R&R 통합 데이터 드라이브 엔지니어링

계기 R&R는 1회 운동이 아닙니다. 지속적인 개선 주기의 부분입니다:

  • 모든 중요한 측정 시스템에 대한 초기 연구 수행.
  • 주기적인 재흡입을 설정하는 결과를 사용(게이지 수리, 작업자 변경, 프로세스 변경 후).
  • 측정 시스템의 검색을 문서에 따라 구분된 카테고리와 %GRR의 수와 함께 등록합니다.
  • R&R 출력을 통해 모든 기능 연구가 고객 보고를 위해 받아들여지기 전에 필요한 입력을 출력합니다.

측정 시스템 변형이 낮을 때 엔지니어링 결정은 견고합니다. 공정 조정은 실제 변화, 제어 차트 신호 진정한 프로세스 교대를 반영하고 제품 수용 결정은 정확합니다. 이 데이터 중심 접근은 재작업을 줄이고 프로세스의 조정을 제거하고 품질 시스템에 신뢰를 구축합니다.

방법론과 합격 기준에 대한 자세한 내용은 ]AIAG Measurement Systems Analysis (MSA) Manual] (4th edition) - 많은 산업 전반에 사용되는 표준 참조. NIST Engineering Statistics Handbook]는 작업 예 (NIST Gauge R&R&R[[LT:2]]NIST Engineering Statistics Handbook])에서 온라인 장을 제공합니다. ]] ]] ]] ]] ]]] ]]] ]]] ]] ] ] ]] ]] ]]]]]] ]]]]]]]]

게이지 R&R 결과를 해석함으로써 엔지니어는 신뢰할 수 있는 행동 가능한 정보로 원시 측정 데이터를 변환합니다.