部品1の真の値99.70測定 99.81
差を測る部品2の真の値100.30測定 100.20
MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS
Gage R&R 学習ツール
測定値のばらつきを、部品の差と測定システムの誤差へ分けて考えます。
交差型・ANOVA法10部品 × 3測定者 × 2反復
STEP 1 / PURPOSE
その測定値で、違いを判断してよい？
測定器に表示された数値は、部品の値そのものではありません。測定方法による誤差も一緒に含まれます。
同じ部品・1回目100.00測定 99.93
もう一度同じ部品・2回目100.00測定 100.08
WHAT THE NUMBERS MEAN
数値より先に、何を分けているかを見る
Gage R&Rは、測定器だけを採点するものではありません。測定者、治具、保持方法、手順、環境を含む測定システムの変動を、部品間の変動と分けて確認します。
Repeatability
同じ測定者が同じ部品を繰り返した時の散らばりです。位置決め、測定力、分解能、試料状態なども影響します。
Reproducibility
測定者が変わることで生じる差です。このツールでは、測定者の一定差と部品×測定者の交互作用を含めます。
Part-to-Part
部品そのものの違いです。調査部品の範囲が狭すぎると、同じ測定誤差でも%GRRが大きく見えます。
PRACTICAL PROCESS
一般的なGage R&Rの進め方
解析から始めず、何を判断するための測定かを決め、実際の測定条件を再現して調査します。
- 01目的と要求を決める
良否判定、工程管理、改善前後の比較など、測定値を何に使うか明確にします。
- 02代表部品を選ぶ
似た部品だけでなく、実工程で生じる範囲をカバーする部品を選びます。
- 03普段の条件で測る
実際の測定者、測定器、治具、手順、環境を使い、全員が全ての部品を反復測定します。
- 04順番をランダム化する
部品番号や前回値を意識して、測定値を無意識に合わせる影響を減らします。
- 05グラフと分散成分を見る
繰返し、測定者差、交互作用、部品差を確認してから%GRRとndcを読みます。
- 06改善して再調査する
治具や手順を変更したら、改善後の条件で新しい調査を実施します。
METHOD & LIMITS
6σのStudy Variationで比較する学習モデル
%Study Varは各標準偏差を全変動の標準偏差で割った比、%Contributionは各分散成分を全分散で割った比です。ndcは部品間標準偏差とGage標準偏差の比から、識別できるカテゴリ数の目安を示します。