Hvordan beregne NDC

Posted on
Forfatter: Lewis Jackson
Opprettelsesdato: 14 Kan 2021
Oppdater Dato: 26 Oktober 2024
Anonim
Hvordan beregne NDC - Vitenskap
Hvordan beregne NDC - Vitenskap

Innhold

Hvis du prøver en statistisk analyse av data, trenger du mer enn bare utvalg av tall som er generert av hvilken innsamlingsprosess du har brukt. Du må også være sikker på påliteligheten til selve innsamlingsprosessen. Med andre ord, hvis noen fortalte deg at bakerkakene i nabolaget varierte i kvalitet med 15 prosent fra en batch til den neste, måtte du vite om målingene som ble brukt for å bestemme denne kvaliteten i seg selv var av tilstrekkelig kvalitet. Hva om kakene er mer eller mindre de samme på tvers av partier og det faktisk er kvalitetsvurderingssystemet som viser reell variasjon fra det ene datasettet til det neste?

Slike bekymringer ligger kjernen i målesystemanalysen, eller MSA. Konseptet av antall forskjellige kategorier, eller NDC, i MSA er en viktig måte å følge med på hvordan du evaluerer kvaliteten på datainnsamlingen din, og den er avledet fra Gage R&R. Disse statistiske verktøyene er veldig nyttige i situasjoner der det produseres et stort antall gjenstander, og de er i teorien identiske (f.eks. En slags bildeler som går inn i en type kjøretøy, men produseres for tusenvis per år ).

MSA forklart

En MSA-beregning undersøker hvor mye variasjon i en måling som er resultat fra måleverktøyene, måleprosessen, arbeidsmiljøet, personene som utfører målingen og andre faktorer utenfor elementet som faktisk studeres. Når du går tilbake til eksemplet om kaker, vil du vite hvor mye av den rapporterte variasjonen i deres kvalitet som var resultatet av variasjon i oppfatningen av deres kvalitet. Var de faktisk "for søte" forrige uke sammenlignet med for et halvt år siden, eller kan dette være et resultat av hvordan folk smaker på vinteren kontra sommeren?

Tanken bak å påberope seg MSA er å bruke resultatene til å avgrense en produksjonsprosess og eliminere feil. Det er et relativt sofistikert aspekt av kvalitetskontroll. De fleste, inkludert Gage R&R og NDC-informasjonen den produserer, gjøres ikke for hånd, men ved å bruke programvarepakker for statistikk.

The Gage R&R

"R&R" -delen av "Gage R&R" står for "pålitelighet og reproduserbarhet." Pålitelighet refererer til en enkelt operatørs (ofte en persons) evne til å få det samme resultatet om og om igjen; reproduserbarhet refererer til målingene til flere operatører som faller innenfor en så tett numerisk klynge som mulig.

Denne typen MSA involverer opptil tre operatører (det vil si måleverktøy), fem til 10 deler eller elementer, og opptil tre gjenta målinger. Disse analysene er strukturert slik at hver distinkte del blir håndtert individuelt av hver operatør, og at målinger fra hver parteroperatørparring gjentas minst en gang.

Gage R&R måler bare variasjonen i målinger. Merk at dette ikke sier noe om nøyaktigheten til målinger, som bare kan sikres gjennom kalibrering. En gunstig reproduserbarhetsberegning er ubrukelig hvis dataene i seg selv er mistenkte.

NDC-beregningen

Når du kjører en Gage R&R på ditt program, inkluderer resultatene en NDC. Det er imidlertid nyttig å forstå hvor dette tallet kommer fra.

Formelen er:

NDC = √2 (σdelvurdere) = 1.41(σdelvurdere)

Her, σdel representerer den firkantede rotvarianten til delkomponenten i Gage R&R, mens σvurdere representerer den firkantede variansroten til hele Gage R & R-analysen. En NDC-verdi på 5 eller høyere anses som ønskelig. Mindre enn 2 er for få fordi det ikke er noe å sammenligne mellom; verdiene på 2 og 3 kan brukes til å lage kategorier "mer / mindre" og "lav / mellom / høy", men er suboptimale.