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曲線データにおける測定システム分析

Astrid Ruck, Senior Specialist in Statistics, Autoliv B .V .& Co .KG,
Chris Gotwalt, JMP Director of Statistical Research and Development, SAS and
Laura Lancaster, JMP Principal Research Statistician Developer, SAS


Autoliv は、シートベルト、エアバッグ、アクティブセーフティシステムといった、自動車の安全性に関する部品を製造する、世界有数のメーカーです。シートベルトは、命を守るために大きく貢献するものです。したがってその機能性と快適性の確保は必須事項です。シートベルトの引き出し力および引き戻し力は、安全性と快適性の両方に影響する重要な要素です。

測定システム分析(MSA)で扱う測定プロセスとは、測定システム、設備、および部品だけではなく、オペレーター(測定者)、測定手法、技法についても含まれます。自動車業界のガイドラインでは、測定ごとに値が1 つ生成される試験について研究していますが、曲線データが生成される試験に関する研究はほとんどありません。

このホワイトペーパーでは、シートベルトの引き出し力および引き戻し力と距離の曲線データに対して、Gauge R&R(測定の併行精度と再現精度)試験をどのように行うかを示すことで、最初の1歩を踏み出します。JMP Proの関数データエクスプローラ(FDE)は、Gauge R&R試験を実施するために測定曲線などの関数データを分析するプラットフォームです。

MSA試験を曲線データに一般化するために、FDE プラットフォームおよび混合モデルプラットフォームは、効果的で重要なツールです。工程および試験では、多くの場合、曲線が生成されるからです。これまではすべての曲線データを使用してMSA の手順を標準化することは不可能でした。そのため曲線の最大値または曲線の下の面積を各テストの測定結果として使用するしか方法がなく、極めて多くの情報を失っていました。

JMP Pro 15 は、複雑で重要な問題である曲線データでのMSAを迅速かつ簡単に解決できます。他の市販のソフトウェアを用いた曲線データへのMSAの一般化について取り上げている記事や報告文書はありません。

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