"Interacción" era originalmente un término en diseño experimental, lo que significa que cuando dos o más factores actúan al mismo tiempo, el efecto superpuesto de un solo factor aumentará o disminuirá, es decir, 1+1. >; 2 O 1+1
A continuación, introduzcamos otra herramienta de uso común, que es el conocido análisis de varianza (ANOVA). El análisis de varianza en sí mismo puede considerarse como un diseño de experimento (DOE), pero generalmente se usa como una herramienta de análisis de datos para el diseño experimental. Puede ayudarnos principalmente a hacer las siguientes cosas: 1. Prueba de significancia de diferencias entre diferentes niveles de elementos. 2. Aislar los factores relevantes y estimar su contribución a la variación total. 3. Analizar si la interacción entre elementos es significativa.
El análisis de repetibilidad y reproducibilidad del sistema de medición en realidad puede considerarse como un diseño experimental especial, que contiene dos factores, a saber, la pieza (Nivel 5 o 10) y el operador (Nivel 2 o Nivel 3). , mientras que la repetibilidad es un error aleatorio o una variación dentro del grupo, y el resultado es una medición de una característica del producto. Cuando hacemos análisis de repetibilidad y reproducibilidad, solo utilizamos las capacidades de análisis de datos de ANOVA. Los resultados esperados son diferentes del diseño experimental. Esto debe quedar claro. Con respecto al análisis de varianza (ANOVA), personalmente recomiendo encarecidamente que todos lo conozcan. Esto es simple pero importante.
A través del informe de análisis de varianza (ANOVA) y el informe GRR podemos obtener la siguiente información: 1. ¿Son significativas las diferencias entre operadores? 2. ¿Existe una interacción significativa entre la pieza y el operador? 3. ¿Es la tasa de contribución del error aleatorio (EV/repetibilidad) demasiado grande? 4. Repetibilidad (EV) %; 5. Reproducibilidad (AV) %; 6. GRR % 7. Interacción entre el operador y la pieza %;
Por lo general, la gente mira directamente el GRR% y a menudo nos preguntamos si el GRR% cumple con los requisitos del 10% o del 30%. No es cierto que todo irá bien si se cumplen los requisitos. De hecho, necesitamos utilizar el informe de análisis de varianza y el informe GRR para comprender qué problemas existen en todo el proceso de medición y el sistema de medición.
Primero, veamos si el error aleatorio (repetibilidad/EV) es demasiado grande. No existe un estándar unificado para esto. Según mi experiencia, si el EV supera el 7%, hay que analizar los motivos.
En segundo lugar, si hay diferencias significativas entre operadores, sin importar cuál sea el %GRR, es necesario analizar las razones. En términos generales, si existen diferencias significativas entre operadores, el GRR% no cumplirá con el requisito del 10%, pero podrá cumplir con el requisito del 30%. Lo que tenemos que hacer es encontrar formas de eliminar las diferencias entre operadores.
En tercer lugar, si la interacción es significativa, se debe encontrar y eliminar la causa antes del siguiente paso.
Analicemos la representación de datos y las razones de la interacción entre partes y operadores. La forma de interacción de GRR es que el valor medido de uno o dos operadores es mucho mayor o menor que el valor medido de otros operadores, es decir, el patrón de distribución de datos es diferente. Si el valor de medición general de todas las piezas es demasiado grande o demasiado pequeño, se mostrará el error entre operadores. Como puede ver en la distribución de los promedios de medición que se muestran en la figura siguiente, el patrón de los datos de medición para el Operador n.° 1 es completamente diferente al de los otros dos individuos. En este caso, existe una interacción entre el Operador n.° 1. y la parte.
Ilustraré su interacción con dos ejemplos sencillos. En la mayoría de los casos, el motivo es el error de forma del producto o algún otro factor accidental que mencioné antes, por lo que defino "interacción entre piezas y operadores" como "las diferencias entre los operadores que miden diferentes partes del producto". ”
Caso 1: Por ejemplo, supongamos que se mide el espesor de un producto, pero el paralelismo de los dos planos utilizados para medir el espesor no es bueno.
Los tres operadores utilizaron tres métodos técnicos de medición diferentes: 1) Medición aleatoria en cualquier posición del plano 2) Siempre en el borde 3) Mantener siempre una cierta distancia del borde x;
El primer método incluirá desviación de paralelismo; el segundo método incluirá cambios anormales en los bordes, como rebabas; el tercer método no incluirá desviaciones de paralelismo ni anomalías en los bordes. En los casos 1 y 2 se muestra la interacción entre el operador y la pieza.
Caso 2: Para otro ejemplo, al medir el diámetro de un determinado eje, la forma del eje es diferente (pobre redondez), y el grado de rebaba en el extremo también es diferente. Dos operadores utilizan diferentes métodos de medición: Operador A: Mide en el centro del eje, toma los diámetros máximo y mínimo, toma su promedio y registra el promedio. Medir en el centro elimina el efecto de las rebabas y calcular el promedio reduce el efecto de la redondez. Operador B: La medición aleatoria se realiza en el extremo del eje, lo que significa que algunas mediciones pueden verse afectadas por rebabas, mientras que la medición aleatoria se verá afectada por la redondez. Esto puede parecer una interacción "operador*parte" porque diferentes operadores miden diferentes partes de diferentes maneras.
Como se puede observar en el análisis anterior, la interacción al analizar la repetibilidad y la reproducibilidad es ligeramente diferente de la interacción entre factores en el diseño de experimentos (DOE), pero al analizar la varianza de los datos, esto El fenómeno es el mismo.
Entonces, ¿cómo eliminar la interacción entre ellos? Como se puede ver en los casos anteriores, el método para evitar la interacción es en realidad muy simple. Simplemente encuentre el mejor método de medición y estandarice la operación.
2021-2-8