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曲线数据的测量系统分析

Astrid Ruck, 高级统计专家, Autoliv B .V . & Co .KG
Chris Gotwalt, JMP 统计研究和开发总监
Laura Lancaster, JMP 首席研究统计师开发员


Autoliv 是世界领先的汽车安全部件制造商,产品包括安全带、安全气囊和主动安全系统。使用安全带能大大降低交通事故中的死亡率。因此,必须确保安全带的功能性和舒适度。安全带的拔出力和收缩力是影响安全性和舒适度的重要因素。

测量系统分析 (MSA) 是一个测量过程,不仅包括测量系统、设备和部件,还包括进行测量的整个过程涉及的操作员、方法和技术。汽车行业指南调查了每项检验的一维输出,但是他们没有描述如何处理输出为曲线数据的情况。

在这个白皮书中,我们首先展示如何使用力与距离的曲线数据来开展量具重复性和再现性(GRR)的研究。 JMP Pro 中的函数数据分析器(FDE)专为分析函数数据(例如测量曲线)而设,正如本次 GR&R 研究中使用的函数数据。

FDE 和混合模型平台是将 MSA 研究推广到曲线数据的有效而重要的方法。大多数过程和检验都有作为输出的曲线。到现在为止,我们还无法用完整的曲线数据来标准化 MSA 过程。我们不得不限制自己使用曲线的最大值或曲线之间的面积作为每项检验的测量输出,因而丢失了大量信息。

JMP Pro 快速简便地解决了带曲线数据的 MSA,在处理这个复杂而重要的问题上表现出色。任何其他出版物似乎都未讨论过用商业软件将这类 MSA 推广到曲线数据。欢迎下载白皮书了解更多。

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