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为什么要为什么可变量具分析(GR&R)结果

一些制造商回避进行测量仪的重复性和再现性(GR&R)研究,因为结果是不一致的。但是由于可变性是不可避免的,所以您的目标是校准测量设备,以始终返回可接受的结果范围。

发布日期:2021年2月2日

您可以拥有人类已知最准确的测量设备;但如果您使用它不正确或不测量正确的功能,您将获得不可接受的结果。该探头测量了一块施工设备的重型部分。
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迈向零缺陷栏

通过Chuck Pfeffer.

去年冬天,随着本季度第一次强大的东北风暴开始在东海岸积聚水汽,数百万美国人面临着两年多来的第一场大雪。警告:华盛顿等城市的预测不确定性;费城;以及纽约市的沿海地区。

即使是最轻微的风暴路径东移或西移,也意味着降雨与降雪的结果截然不同,这明确表明,高质量的预报取决于高质量的数据。气象学家掌握的关于任何风暴的信息越多,数据的可变性就越低,预测的精度和准确性就越高。

数据可变性是制造业计量学家非常了解的东西。就像天气预报一样,计量分析的准确性取决于输入的数据。如果没有准确的数据,值的变化就会变得太大而没有任何用处。想象一下,如果美国国家气象局(National Weather Service)预报有2到24英寸的积雪和28到60华氏度的高温。

同样,测量设备的差异必须足够窄,收集的信息粒度必须足够深,以确保测量的内容是正确的。这句话可能是“你无法管理你不衡量的东西。”但对于计量学家来说,更准确的说法是,“你无法管理你无法精确测量的东西。”

非计量学家很少考虑这个基本的测量需要。无论是汽车或船上的油表,血压监测器,还是千分尺或卡尺,读出的可靠性取决于测试的严格程度。这是计量学家衡量成功的真正标准。

这就是测量仪重复性和再现性(GR&R)研究的价值所在。

为什么变化是好的

美国质量协会定义了GR&R通过确保测量的可重复性和再现性来评估仪器的准确性的过程。这是一种由工程师和产品专家使用的统计分析,用于从三个接触点提高测量的一致性和准确性:产品本身的可变性,同一操作者使用的测量设备的重复精度,以及不同操作者使用的测量设备的重复精度。

在一个典型的GR&R研究中,三个操作人员对10个部件进行两次测量。总的来说,这就是把振幅和幅度的测量可变性缩小到可接受范围的原因。因此,这个过程不是产品生产的一些敷衍了事的预先步骤,也不是预先组装的待办事项清单上的一个复选框;这是任何制造过程中必不可少的第一步。

通常,制造商避免GR&R是因为客户误解了数据。在不了解过程如何工作的情况下,他们关注的是执行测量的设备的准确性,而不是被测量的过程。

然而,区别应该不难理解。可以把它看作是木匠的格言“量两次,切一次”的升级版。通过应用适当的GR&R原则,制造商可以确保他们的质量控制达到标准。

进行GR&R研究有几种方法,但有两种方法被广泛接受。它们不会产生相同的结果,但它们(在大多数情况下)是相似的:

  • 平均和范围。M个评估者测量N个项目R次,以估计数量,如总变异、精度公差比、测量误差的标准偏差,以及来自各种误差成分的研究贡献的百分比。这是根据一个由Statgraphics Technologies发布的2017年报告是,STITPOITIOP TECHNOLOGIES Inc.的子公司开发和销售Windows软件进行统计分析)。
  • 方差分析(ANOVA)。统计模型的集合及其相关估计程序用于分析样品中的差异。变异源包括过程本身,采样或测量系统。

缺乏经验的分析师的一个常见误解是,你应该没有任何差异。然而,GR&R研究的结果必然会有所不同——但这并不意味着它们不可靠。事实上,GR&R研究表明没有差异是有缺陷的。为什么?因为不管你测量什么,不管你考虑多少环境控制因素,可变性是一种不可避免的自然状态。

就像实验一样,你必须控制你能解释的变量。很多时候,那些小事才是最重要的。例如,一些简单的事情,比如不拧紧便携式三坐标测量机(CMM)工作台的手臂,就可能会产生错误的结果。

有一个确定的可接受范围来确认你所测量的是准确的,无论是从操作者的角度还是从量规读数的角度。如果您已经正确地设置了它,那么您正在寻找“公差百分比”或“过程变化百分比”。

根据制定质量标准的非营利性组织——汽车工业行动组(AIAG)的规定,低于10%是可以接受的。在某些应用中,10%到30%的范围是微不足道的或可接受的。超过30%的范围是不可接受的。

但并非所有的可变性都是可以的

你不想要的是大量的产品在可接受的方差的上限范围内卖弄。在经过一段相对休眠后增加产量时,这一点尤其正确。毕竟,当你从几乎完全关闭的干燥过程重新打开,或从低速上升到高速,质量控制和/或生产挑战是不可避免的。在成功提升之前,一个工程师团队应该检查预发布过程。

这就是为什么,随着世界继续从社会疏远的茧中挣脱出来,全球经济在今年春天进入更高的档期,GR&R比以往任何时候都更重要,以确保客户收到符合质量规格的产品。

即使是在非接触点云数据采集(如我们的非接触点云数据采集)不断推进精确测量的过程中,这也是事实量子ScanArm,这项技术需要新的GR&R研究。好处包括更快、更准确和可操作的3D文档;更快的执行和测量时间;最小化报废和返工成本;并减少产品开发风险。

如果幸运的话,随着春天变成夏天,夏天变成秋天,世界将会变得更加美好。气象学家将重点关注新的数据——飓风模型和风暴路径预测——在这些数据中,最细微的变化可能意味着预期结果的巨大差异。

在我看来,各行各业的许多专业人士似乎可以从气象学家那里学到很多东西,并将GR&R研究的逻辑基础应用到他们的工作中——他们是我们这个痴迷于测量的世界的无名英雄。

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