측정 시스템 분석의 예
측정 시스템 분석 플랫폼을 사용하여 측정 시스템의 변동성을 연구합니다. 여기에서는 세 명의 작업자가 동일 부품 5개를 각각 측정했습니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Variability Data/Gasket.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 품질 및 공정 > 측정 시스템 분석을 선택합니다.
3. Y를 Y, 반응 역할에 할당합니다.
4. Part를 부품, 표본 ID 역할에 할당합니다.
5. Operator를 X, 그룹화 역할에 할당합니다.
MSA 방법은 EMP, 산포 차트 유형은 범위, 모형 유형은 교차로 각각 설정되어 있습니다.
6. 확인을 클릭합니다.
그림 4.2 MSA 초기 보고서
"평균 차트"에는 각 작업자와 부품 조합에 대한 평균 측정값이 표시됩니다. 이 예에서는 부품 측정값 평균이 대부분 관리 한계를 벗어납니다. 이 결과는 부품 간 변동을 감지할 수 있음을 나타내므로 바람직합니다.
"범위 차트"에는 각 작업자와 부품 조합에 대한 변동성이 표시됩니다. 이 예에서는 범위가 관리 한계 내에 있습니다. 이 결과는 작업자가 동일한 방식 및 비슷한 변동으로 부품을 측정하고 있음을 나타내므로 바람직합니다.
차트 아래 범례에 각 부품의 색상 코딩이 표시됩니다.
7. "Y에 대한 측정 시스템 분석" 옆의 빨간색 삼각형을 클릭하고 병렬도를 선택합니다.
그림 4.3 Operator(작업자)와 Part(부품)에 대한 병렬도
"병렬도" 차트에는 작업자별로 각 부품의 평균 측정값이 표시됩니다. 전체적으로 선이 평행하고 큰 교차가 없으므로 작업자와 부품 간에 교호작용이 없다는 결론을 내릴 수 있습니다.
팁: 교호작용은 추가 조사가 필요한 심각한 문제를 나타냅니다.
8. "Y에 대한 측정 시스템 분석" 옆의 빨간색 삼각형을 클릭하고 EMP 결과를 선택합니다.
그림 4.4 EMP 결과 보고서
"EMP 결과" 보고서는 측정 시스템을 평가하고 분류하는 데 도움이 되는 여러 통계량을 계산합니다. "급내 상관"은 총 변동에서 부품이 기여하는 비율을 나타냅니다.
"EMP 결과" 보고서를 통해 다음과 같은 결론을 내릴 수 있습니다.
• "급내 상관" 값이 1에 가까우며 이는 대부분의 변동이 측정 시스템이 아니라 부품에서 발생한다는 것을 나타냅니다.
• 분류가 "첫 번째 클래스"이며 이는 공정 신호 강도가 11% 미만으로 약화됨을 의미합니다.
• 검정 1만 사용하여 경고를 감지할 확률은 99% 이상입니다.
• 검정 1 ~ 4를 사용하여 경고를 감지할 확률은 100%입니다.
참고: 검정 및 공정 변화 감지에 대한 자세한 내용은 변화 감지 프로파일러에서 확인하십시오.
작업자와 부품 간에 교호작용이 없고 측정값 변동도 거의 없습니다(분류 = 첫 번째 클래스). 따라서 측정 시스템이 매우 잘 수행되고 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.