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1.
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2.
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［分析］>［品質と工程］>［測定システム分析］を選択します。
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3.
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「Y」に［Y, 応答変数］の役割を割り当てます。
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4.
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「ウエハー」に［部品, 標本ID］の役割を割り当てます。
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5.
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「測定者」に［X, グループ変数］の役割を割り当てます。
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6.
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［OK］をクリックします。
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図8.8 平均図と範囲図
測定者と部品の間の交互作用を調べましょう。「Yの測定システム分析」の赤い三角ボタンをクリックし、［平行性図］を選択します。
図8.9 平行性図
測定者ごとに見られるばらつきについて、さらに詳しく検討しましょう。「Yの測定システム分析」の赤い三角ボタンをクリックし、［繰り返し誤差の比較］を選択します。
図8.10 繰り返し誤差の比較
念のため、「バイアスの比較」グラフも見てみましょう。このグラフは、測定者ごとの平均を見て、平均が高すぎたり、低すぎたりしている測定者がいないかを確認できます。「Yの測定システム分析」の赤い三角ボタンをクリックし、［バイアスの比較］を選択します。
図8.11 バイアスの比較
図8.12 EMP分析
「変化検出プロファイル」を使用して、工程における変化を管理図が検出できる確率を調べます。「Yの測定システム分析」の赤い三角ボタンをクリックし、［変化検出プロファイル］を選択します。
図8.13 変化検出プロファイル
部品の標準偏差の2倍だけ平均がシフトしたときの変化を10個以下のサブグループによって検出できる確率を調べてみましょう。「部品平均の変化」の値2.1701をクリックして、4.34（2.17の2倍）に変更します。部品の標準偏差の2倍だけ平均がシフトしたとき、それを検出できる確率は56.9%です。
次に、部品の標準偏差の2倍だけのシフトを検出する確率が、バイアスを排除することでどのように変化するかを見てみましょう。「バイアス要因の標準偏差」の値を1.1256から0に変更してください。変化を検出する確率は67.8%に高まります。
サブグループの標本サイズを増やした場合の効果も調べることができます。サブグループの標本サイズを1より大きくした場合、管理図はXBar管理図になります。「バイアス要因の標準偏差」の値を1.1256に戻し、1つ目のテストだけが選択されている状態に戻してください。そして、プロファイルの「サブグループのサイズ」を4に設定してください。部品の標準偏差の2倍だけ平均がシフトしたとき、そのシフトをこの設定で検出する確率は98.5%となります。
最後に、測定値の桁数が適切かどうかを調べてみましょう。「Yの測定システム分析」の赤い三角ボタンをクリックし、［測定の有効桁数］を選択します。
図8.14 測定の有効桁数
