と 測定を繰り返した時のばらつき の和が 全体のばらつき () に対して どれくらいの割合となるかがわかり 測定システムを評価することができる MSA 第 4 版スタディガイド ジャパン プレクサス (010)p.104 では % GRR の値が10% 未満であれば 一般に受容れられる測定システムと

Similar documents
スライド 1

第 3 回講義の項目と概要 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均

MINITAB アシスタントホワイトペーパー本書は Minitab 統計ソフトウェアのアシスタントで使用される方法およびデータチェックを開発するため Minitab の統計専門家によって行われた調査に関する一連の文書群を構成する文書の 1 つです ゲージ R&R 分析 ( 交差 ) 概要 測定システ

JUSE-StatWorks/V5 活用ガイドブック

EBNと疫学

Microsoft PowerPoint - statistics pptx

不確かさ 資料 1/8

<4D F736F F D AA90CD939D8C7692C789C C F33816A8A6D92E894C52E646F63>

RSS Higher Certificate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question 1 (i) 帰無仮説 : 200C と 250C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはな

Microsoft PowerPoint - statistics pptx

Microsoft PowerPoint - stat-2014-[9] pptx

Microsoft PowerPoint saitama2.ppt [互換モード]

JMP による 2 群間の比較 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月 JMP で t 検定や Wilcoxon 検定はどのメニューで実行できるのか または検定を行う際の前提条件の評価 ( 正規性 等分散性 ) はどのメニューで実行できるのかと

Excelによる統計分析検定_知識編_小塚明_5_9章.indd

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

Microsoft PowerPoint - statistics pptx

ダンゴムシの 交替性転向反応に 関する研究 3A15 今野直輝

統計的データ解析

情報工学概論

自動車感性評価学 1. 二項検定 内容 2 3. 質的データの解析方法 1 ( 名義尺度 ) 2.χ 2 検定 タイプ 1. 二項検定 官能検査における分類データの解析法 識別できるかを調べる 嗜好に差があるかを調べる 2 点比較法 2 点識別法 2 点嗜好法 3 点比較法 3 点識別法 3 点嗜好

講義「○○○○」

<4D F736F F D204B208C5182CC94E497A682CC8DB782CC8C9F92E BD8F6494E48A722E646F6378>

Table of Contents 1 はじめに 総則 本ガイドラインの目的 本ガイドラインの構成 本ガイドラインの適用範囲 本ガイドライン適用の前提条件 想定される本ガイドラインの活用者 本ドキ

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典

Excelによる統計分析検定_知識編_小塚明_1_4章.indd

13章 回帰分析

Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_12.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint ppt

スライド 1

21世紀型パラメータ設計―標準SN比の活用―

1. 期待収益率 ( 期待リターン ) 収益率 ( リターン ) には次の二つがあります 実際の価格データから計算した 事後的な収益率 将来発生しうると予想する 事前的な収益率 これまでみてきた債券の利回りを求める計算などは 事後的な収益率 の計算でした 事後的な収益率は一つですが 事前に予想できる

(3) 検定統計量の有意確率にもとづく仮説の採否データから有意確率 (significant probability, p 値 ) を求め 有意水準と照合する 有意確率とは データの分析によって得られた統計値が偶然おこる確率のこと あらかじめ設定した有意確率より低い場合は 帰無仮説を棄却して対立仮説

<4D F736F F D208EC08CB18C7689E68A E F AA957A82C682948C9F92E82E646F63>

青焼 1章[15-52].indd

Medical3

ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析 正誤表

横浜市環境科学研究所

平均値 () 次のデータは, ある高校生 7 人が ヵ月にカレーライスを食べた回数 x を調べたものである 0,8,4,6,9,5,7 ( 回 ) このデータの平均値 x を求めよ () 右の表から, テレビをみた時間 x の平均値を求めよ 階級 ( 分 ) 階級値度数 x( 分 ) f( 人 )

Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

ANOVA

Microsoft PowerPoint - SDF2007_nakanishi_2.ppt[読み取り専用]

講座内容 第 1 週 データサイエンスとは 第 2 週 分析の概念と事例ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 ( 事例と手法 )1 第 3 週 分析の具体的手法ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 ( 事例と手法 )2 第 4 週 ビジネスにおける予測と分析結果の報告ビジネス課題解決のためのデー

Microsoft PowerPoint - データ解析基礎2.ppt

切断安定分布による資産収益率のファットテイル性のモデル化とVaR・ESの計測手法におけるモデル・リスクの数値的分析

測量試補 重要事項

土量変化率の一般的性質 ❶ 地山を切土してほぐした土量は 必ず地山の土量 1.0 よりも多くなる ( 例 ) 砂質土 :L=1.1~2.0 粘性土 :L=1.2~1.45 中硬岩 :L=1.50~1.70 ❷ 地山を切土してほぐして ( 運搬して ) 盛土をした場合 一般に盛土量は地山土量 1.0

平成28年度第1回高等学校卒業程度認定試験問題(科学と人間生活)

DSP工法.pdf


広報うちなだ2002年6月号

13

1 2

01-02.{.....o.E.N..


平成 28 年度山梨県学力把握調査 結果分析資料の見方 調査結果概況 正答数分布グラフ 分布の形状から児童生徒の解答状況が分かります 各学校の集計支援ツールでは, 形状だけでなく, 県のデータとの比較もできます 設問別正答率 無解答率グラフ 設問ごとの, 正答率や無解答率が分かります 正答率の低い設

母平均 母分散 母標準偏差は, が連続的な場合も含めて, すべての個体の特性値 のすべての実現値 の平均 分散 標準偏差であると考えてよい 有限母集団で が離散的な場合, まさにその意味になるが, そうでない場合も, このように理解してよい 5 母数 母集団から定まる定数のこと 母平均, 母分散,

1

Microsoft PowerPoint - Statistics[B]

スライド 1

θ T [N] φ T os φ mg T sin φ mg tn φ T sin φ mg tn φ θ 0 sin θ tn θ θ sin φ tn φ φ θ φ mg θ f J mg f π J mg π J J 4π f mg 4π f () () /8

untitled

カイ二乗フィット検定、パラメータの誤差

不偏推定量

_KyoukaNaiyou_No.4

Microsoft Word - apstattext04.docx

JCG201S101-03(HP)

平成22年度事故情報収集調査結果について(概要速報)

Excelによる統計分析検定_知識編_小塚明_1_4章.indd

強度のメカニズム コンクリートは 骨材同士をセメントペーストで結合したものです したがって コンクリート強度は セメントペーストの接着力に支配されます セメントペーストの接着力は 水セメント比 (W/C 質量比 ) によって決められます 水セメント比が小さいほど 高濃度のセメントペーストとなり 接着

Microsoft PowerPoint - データ解析基礎4.ppt [互換モード]

経済統計分析1 イントロダクション

PowerPoint プレゼンテーション

Microsoft Word - 第14回定例会_平田様_final .doc

基礎統計

Nov 11

数値計算法

Microsoft PowerPoint - Econometrics pptx

Microsoft Word - lec_student-chp3_1-representative

日本機械学会 生産システム部門研究発表講演会 2015 資料

DVIOUT

Microsoft Word - 11 進化ゲーム

リスクテンプレート仕様書

1

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

Microsoft PowerPoint mitsuhashi.ppt [互換モード]

θ の中心 次に 開口直上部分等から開口部の中心線までの距離 :( 垂直距離 ) ( 上図参照 ) を求めます. この を で割った値 = = θ θ の値が大きいほど採光に有利 上式が 採光関係比率 となります. 採光関係比率というのは, 水平距離 : が大きくなるほど大きくなり, 垂直距離 :

統計的手法を用いた抜き取り検査 小長井和裕 KAZUHIRO Konagai 1. はじめに 1ロット10 万本で生産したねじからサンプル 10 本を抜き取って検査を行った結果 サンプルは10 本とも全て合格だった 残りの 99,990 本のねじは全て合格か? 私はパソコンでの品質管理システム QC

データ解析

4 汚濁負荷量測定手法届出書記入例 78

回帰分析の用途・実験計画法の意義・グラフィカルモデリングの活用 | 永田 靖教授(早稲田大学)

降圧コンバータIC のスナバ回路 : パワーマネジメント

変更要求管理テンプレート仕様書

グラフ作成手順書

Microsoft Word - NumericalComputation.docx

実験題吊  「加速度センサーを作ってみよう《

Microsoft Word - apstattext05.docx

A B A E

3 数値解の特性 3.1 CFL 条件 を 前の章では 波動方程式 f x= x0 = f x= x0 t f c x f =0 [1] c f 0 x= x 0 x 0 f x= x0 x 2 x 2 t [2] のように差分化して数値解を求めた ここでは このようにして得られた数値解の性質を 考

2 3


Transcription:

.5 Gage R&R による解析.5.1 Gage R&Rとは Gage R&R(Gage Repeatability and Reproducibility ) とは 測定システム分析 (MSA: Measurement System Analysis) ともいわれ 測定プロセスを管理または審査するための手法である MSAでは ばらつきの大きさを 変動 という尺度で表し 測定システムのどこに原因があるのか ばらつきの原因を分解することにより ばらつきの根本原因を識別しどこを改善すればよいかを判断することを目的としている 測定データのばらつきの原因がわかれば ばらつきを小さくする措置をとることができる なお MSA 第 4 版スタディガイド ジャパン プレクサス (010) では ばらつきのことを変動といっているが ばらつきも変動も同じ意味である Gage( ゲージ ) という言葉は この手法が計器または測定手法を含めた測定システムの検証を目的としていることに由来している また MSA とは 全米自動車産業協会発行の MSA(Measurement System Analysis) を指している 3.1.1 工程とは において 工程を示す要因として サンプリングおよび測定 があることは後述するとおりである ( 3.1.1 工程とは を参照されたい ) 品質管理において データをいろいろ取得するが 測定したデータが信用できるもの つまりデータに信頼性があることを前提としている 品質特性値を測定して取得したデータの信頼性は測定システムの信頼性でもある また 同じ測定器を使用して 同じ測定手法をとったとしても測定者が違うと違ったデータが得られるようではデータの信頼性は損なわれてしまう 取得したデータには 製品や部品ごとのばらつき 測定者によるばらつき 測定方法によるばらつきおよび測定器のばらつきなどがあることはよく知られている この製品や部品以外のばらつきは 通常は 測定誤差 といっている これらのばらつきを 繰り返しのばらつき- 装置変動 Repeatability (Equipment Variation :) 再現性( 測定者または測定器間 ) のばらつき Reproducibility (Appraiser Variation :) 製品 部品などの試料間のばらつき Reproducibility (Part or Product Variation :) に分解して計算する くり返しのばらつき は データの計測を繰り返し行った時のばらつきを評価するものである 再現性 ( 測定者の間 ) のばらつき とは 同一測定器を使用して複数の測定者が測定したときまたは一人の測定者複数の測定器を使用して測定したことによるばらつきを評価するものである 部品 試料間のばらつき とは 試料つまりサンプリングによるばらつきであり ばらつきがあって当たり前である くり返しのばらつき Repeatability (Equipment Variation :) 再現性( 測定者または測定機器間 ) のばらつき Reproducibility (Appraiser Variation :) および 部品 試料間のばらつき Reproducibility (Part or Product Variation :) については すべて分散として計算し 全体のばらつきを Total Variation () とすると 以下の式 (.1) が成り立つ + = さらに + (.1) = + GRR として GRR = ( + を求める ) そして に対するGRR の割合 ( % GRR と書く ) を求めると 測定者 ( または測定器 ) によるばらつき 1

と 測定を繰り返した時のばらつき の和が 全体のばらつき () に対して どれくらいの割合となるかがわかり 測定システムを評価することができる MSA 第 4 版スタディガイド ジャパン プレクサス (010)p.104 では % GRR の値が10% 未満であれば 一般に受容れられる測定システムと考えられる ( 測定システムとして合格 ) 10% 以上 30% 未満の時は ある適用に対して 受容れられることがある ( 条件付き合格 ) 30% を超えるときは 受容れられないと考えられる ( 不合格 ) と判定している ( カッコ内は筆者 ) つまり 繰り返し測定したときのばらつきと測定者によるばらつきが10% を超えるようでは測定結果であるデータの信頼性は低いということを意味している また は部品 試料間のばらつきを評価するものであるので 抽出した試料 ( サンプアル ) が母集団を代表していなければならないことから 抽出に当たってはランダムに取り出すよりは恣意的に取り出す方がよいと言われている それは 抽出したサンプルが均一性が高い つまりばらつきが小さい場合には の値が小さくなり も小さくなり % GRR を大くしすぎてしまうことになるからである また 部品 試料数は少なくとも10 個必要である.5. Gage R&R による解析例 例題 7 規格が長さ50mm(±1.0) のボルト1000 本のロットからできるだけばらつきが大きいものを恣意的に10 本取り出し 3 人の測定者 ( または測定機 ) で計測する 計測は3 回繰り返すものとする 部品 試料数 (n)=10, 測定回数 (r)=3, 測定者数 (Ap)=3として Gage R&Rで解析し に対する割合 (%)(%R&R) を求めなさい 手順 1 測定したデータを図.30 に示すように入力する 手順 測定者毎に3 回の計測値の幅 R(A),R(B) およびR(C) を記載する さらに 各部品 試料の平均を計算する ここで 計測値の幅とは 各部品 試料について測定者が測定した3 個の計測値の最大値と最小値の差である 図.30 測定データ集計表

手順 3 幅 R(A),R(B) およびR(C) についてそれぞれ10 個の値の平均を 幅の平均 R の欄に記載する手順 4 各測定者の30 個のデータの平均を 測定者のデータの平均 X 欄に記載する手順 5 手順 3で記入した3 個の R の平均値を 幅の平均の平均 R の欄に記載する 手順 6 手順 4で記入した3 個の X の平均値を データの平均の平均 X 欄に記載する手順 7 各試料の10 個の平均の平均値の最大値と最小値の差を 各部品 試料の平均値の幅 Rp 欄に記載する手順 8 手順 4で求めた 測定者のデータの平均 X 欄に記載した3 個の平均値の最大値と最小値の差を 測定者毎のデータの平均の幅 Xdiff 欄に記載する以上の結果をまとめると図.31 に示すようになる 図.31 統計量の整理 図.3 係数 ( MSA 第 4 版スタディガイド ジャパン プレクサス (010) から転載引用 以下 繰り返し性 - 装置変動 () 再現性 - 測定者変動 () 部品 試料変動 () 繰り返 3

し性 再現性 (GRR) 全変動 () および に対する比率を計算する 計算した結果は 図.3.4 に 示すとおりとなる (1) 繰り返し性 - 装置変動 () = R K 1 = 0.15 0.591 = 0.0880 = 0.00775 () 再現性 - 測定者変動 () = ( Xdiff K ) = (0.31 0.53) = 0.0638 = 0.1641 (3) 部品 試料変動 = R p K 3 = 7.68 0.315 =.4147 = 5.8309 n r 0.00775 10 3 (4) 繰り返し性 再現性 (R&R) GRR = + = 0.00775 + = 0.03417 GRR = 0.1847 (5) 全変動 () (6) 比率 0.0638 = + + = GRR + = 0.03417 + 5.8309 = 5.8650 =.418 % =100 0.0880 = 100 = 3.6(%).418 % =100 0.1641 = 100 = 6.7(%).418 % GRR =100 % =100 GRR 0.18474 = 100 = 7.6(%).418.41473 = 100 = 99.7(%).418 図.3.4 分析結果.5.3 Gage R&Rによる解析における注意事項 Gage R&Rによる解析を行うときに注意しなければいけないことがある 4

1) サンプリングする製品 部品 試料の選択通常品質管理では 製品や部品の母集団からランダムに選択する方式をとる サンプリングした製品 部品などを母集団からランダムに抽出すると有意に小さいものや有意に大きいもの ( いわゆる 規格はずれ ) を抽出すくことは極めてまれである 試料として抽出した製品や部品のばらつきが小さいとの値が小さくなり 全体のばらつきを表すも小さくなり % GRR が大きくなる Gage R&Rは測定システムのばらつきをとらえることが目的であるからサンプリングした製品 部品の中に規格外れのものが含まれていても構わないのである 母集団の中には有意に小さいものや有意に大きいものがあるので こういった規格はずれの製品や部品を恣意的にサンプリングするほうがよいのである )Gage R&Rによる解析では 測定システムのばらつきを見ることが目的 Gage R&Rによる解析では 測定システムのばらつきを見ることが目的であるから 繰り返し測定したときのばらつきを示すや測定者や測定器によるばらつきを示すの値に注目する必要がある したがって 同じ測定システム ( 測定器, 想定方法 測定者が同じ ) を使用するならば 同一母集団からサンプリングしなくてもよく 全く異なった製品や部品を混ぜても構わないことになるし むしろこの方が測定システムのばらつきを見るという目的に合致しているといえる 3) 測定者の測定作業に注意複数の測定者が同じ測定システムを使用し 同じ製品や部品を測定するわけであるから 試験で言うカンニングになっては具合が悪い どうしても自分の測定結果と他人の測定結果を比較したいのは人情でもあるので 他人の測定結果が分からないようにする必要がある 4) 繰り返し測定する場合には時間を空ける同一の測定者が同一の製品や部品を 回または3 回測定するのであるが この動作を連続してやっては具合が悪い 時間を空けて測定する必要があるし 前回測定した結果に左右されないように前回測定した結果が分からないように配慮しなければならない 参考文献 1) MSA 第 4 版スタディガイド 株式会社ジャパン プレクサス (010) ) 棟近雅彦 奥原正夫 加瀬三千雄 : 管理図 SPC MSA 入門 日科技連 (014) 5