Ⅱ. Measure Ⅱ. 측정(Measure) (1) Gage R&R 핵심요약

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1 Ⅱ. Measure Ⅱ. 측정(Measure) (1) Gage R&R 핵심요약
차례표 Ⅱ. Measure (1) Gage R&R 핵심요약 (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법 (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법 (4) Gage R&R – 계수형 Data (5) 공정능력지수(연속형) – 정규분포 (6) 공정능력지수(연속형) – 비 정규분포 (7) 공정능력지수(이산형)

2 Ⅱ. 측정(Measure) (1) Gage R&R 핵심요약 공정변동의 이해 sT2 sT2 = sP2 +sR&R2 sR&R2
우리가 관측하는 공정의 변동은 실제 공정변동과 측정시스템의 변동이 합해져 있음 만약에 측정시스템의 변동이 클 경우 어떠한 일이 발생할 것인가? sT2 sT2 = sP2 +sR&R2 sR&R2 sR&R2= sAV2+ sEV2 sP2 관측된 공정의 변동 공정/제품의 실제 변동 공정/제품의 측정 변동 군간 변동 군내 변동 작업자 계측기 선정과 교정 1.5 Reproducibility Repeatability Bias(Inaccuracy) Stability (with time) Linearity LSL USL Process Evaluation Gage R&R Studies Calibration

3 Ⅱ. 측정(Measure) 측정 시스템의 오차 (1) Gage R&R 핵심요약 측정시스템의 오차
측정이란 어떤 물질의 특정한 성질을 나타내기 위해 물질에 수치를 부여하는 것임. 작동법,절차,게이지와 다른 장비,소프트웨어,요원 등 측정치를 얻기 위해 사용되는 전체를 측정시스템(Measurement System)이라 함. 측정 시스템의 오차 정확도 : 측정치와 참값과의 차이 ☞ Bias, Linearity,Stability 정밀도 : 동일 계측기로 같은 부품을 반복 측정하였을 때 측정치의 산포 ☞ Repeatability,Reproducibility 정밀도 낮음, 정확도 낮음 정밀도 낮음, 정확도 높음 정밀도 높음, 정확도 낮음 정밀도 높음, 정확도 높음 측정 시스템의 정확도 및 정밀도

4 Ⅱ. 측정(Measure) 편의 (Bias) 란 ? 안정성 (Stability) 이란 ? (1) Gage R&R 핵심요약
편의와 안정성 기준값 편의 (Bias) 란 ? 편의 ☞ 기준값(참값)과 측정치 평균값과의 차이이다. * 기준값(참값)의 설정은 가장 정확한 측정 장비를 사용하여 측정한 값으로 한다. 측정치의 평균값 시간의 경과 안정성 (Stability) 이란 ? Time 1 Time 2 ☞ 시간의 경과에 따른 동일 부품에 대한 측정결과의 변동 정도를 의미함. 즉, 적어도 두 번 이상 서로 다른 시기에 동일 부품에 대해서 동일 Gage를 사용해서 얻어진 측정치 평균값의 차이이다. ☞ 계측장비가 마모, 기온, 습도와 같은 환경변화에 의해 시간이 지남에 따라 계측 결과에 영향을 미치는 것 안정성

5 Ⅱ. 측정(Measure) 선형성(Linearity)이란 ? (1) Gage R&R 핵심요약 선형성 측정 평균값
☞ Gage의 작동 범위 또는 Spec 범위 전반에 대한 기준값(참값)과 측정치 평균값 의 차이인 편의값들의 변화량을 의미한다. LSL USL 편의 ☞ Gage의 정해진 작동범위 내에서 편의를 비교함으로서 측정의 일관성을 평가한다. 즉, 정해진 작동 범위의 양쪽 한계 구간에서 최소한 각각 1회의 편의 를 검토해서 얻어진 값의 차이임. 측정치 평균값 기준값(참값) 편의 ☞ Gage는 일반적으로 작동 범위 (또는 규격치) 한계에서는 상한치 보다 하한치 쪽에서 Gage의 정확도가 나쁨. 기준값 편의大 편의小

6 Ⅱ. 측정(Measure) (1) Gage R&R 핵심요약 정밀성 정밀성(Precision) 란 ?
반복성(Repeatability) : “일관성 있는 결과를 얻는 것” 반복성 (Repeatability) 이란 ? ☞ 한명의 측정자가 동일 부품의 동일 특성을 동일한 계측기를 사용하여 비교적 단시간에 여러번 측정하였을 때 발생한 측정치의 변동 ☞ 이는 계측장비에 의한 변동임. 반복 측정시의 변동 측정자 B 재현성 (Reproducibility) 이란 ? 측정자 A 측정자 C ☞ 동일 부품의 동일 특성을 동일한 계측기를 사용하여 여러명의 측정자가 측정 하였을 때 측정자들 간의 측정 평균치의 차이 ☞ 이는 평가자에 의한 변동임. 재 현 성

7 + = Ⅱ. 측정(Measure) (1) Gage R&R 핵심요약 Gage R&R Overview 실제 공정변동
측정시스템 변동 관측된 공정변동 측정의 총변동량 = 공정의 변동량 + 측정시스템의 변동량 측정시스템의 변동량 = 반복성 + 재현성 측정시스템의 변동량 분석을 Gage R&R Study라고 함. ◈ Gage R&R Study Method X bar – R : 부품과 측정자간의 교호작용이 없다고 가정하여 분석(고전적 방법) ANOVA : 부품과 측정자간의 교호작용이 존재하는 경우 교호작용이 유의하지 않은 경우에는 서로 비슷한 결과가 나오므로 어느 것을 사용해도 무방하나 교호작용이 유의한 경우에는 ANOVA Method를 사용하는 것이 바람직함.

8 Ⅱ. 측정(Measure) (1) Gage R&R 핵심요약 Gage R&R Overview
- 측정 시스템이 시간의 경과에 대해서 통계적으로 안정적이다. - 측정에 대한 오차가 충분히 작다. 이것은 Process 변동 또는 규격치와 관련해서 Accept 가능하다. (즉, 측정에 의한 변동량이 작음으로 “Y”의 변동을 유발 시키는 “X” 인지를 정확하게 찾아낼 준비가 되었다.) ☞ 측정 시스템이 Process Data를 수집하기에 충분하다는 정보를 주게 됨. ◆ 계측기 선정 (측정의 분해능) Gage는 Process 변동 또는 Spec. 허용 오차의 10%(즉, 공차보다 한자리 더 읽을 수 있는 계측기) 또는 그 보다 작은 분해능을 추천함. * 분해능 : Gage로 읽을 수 있는 측정의 최소 단위 예) 부품의 공차 = ±0.020일 경우, Gage의 분해능은 ≤ 0.002가 되어야 하며, Gage R&R은 ≤20%을 추천함. ◆ Gage R&R의 판정기준(Rule of Thumb) ≤ 20% : Accept 가능 20% to 29% : 조건부 Accept ≥ 30% : 적용 불가 (개선 조치) * Gage R&R의 값이 클 수록 개선계획을 수립하고 개선하여야 함. 만약 측정 시스템을 개선하지 않는 것으로 결심 했다면, 측정 시스템의 오차로 인하여 발생할 수 있는 위험을 감수하여야만 함.

9 Ⅱ. 측정(Measure) (1) Gage R&R 핵심요약 Gage R&R Overview σ ◆ Gage R&R 평가 기준
Number of Distinct Categories 의미 및 평가 지침 1 공정 분포의 범위와 규격의 공차가 비슷하다면,공정에서 생산되는 부품(제품)을 합/부 판정에만 사용 가능. 계수형 계측기와 같음. 따라서 공정 관리용으로 사용하기에는 부적합함. 2~4 관리도에서 공정변화를 민감하게 탐지하지 못함. 공정능력 지수와 실제 공정의 상태와는 차이가 있을 수 있음 따라서 공정관리용으로 사용하기 부적합함. 5이상 공정관리에 사용하기 적합함. ◆ Gage R&R 평가 지표의 의미 %Study Var 평가대상의 측정시스템이 공정의 변화를 탐지할 능력을 갖고 있는지, 즉 공정 관리용으로 사용하기에 적절한 지를 평가하는 것 %Process 평가대상의 측정시스템이 공정의 변화를 탐지할 능력을 갖고 있는지, 즉 공정 관리용으로 사용 하기에 적절한 지를 평가하는 것 → 실제 공정상에서 장기적으로 수집된 자료로 부터 계산된 표준편차( ) %Tolerance 공차대비 측정시스템의 정밀도를 나타내며, 평가대상의 측정시스템이 제품의 합격여부를 올바르게 판정할 능력을 갖고 있는지를 평가하는 것 Number of Distinct Categories 평가 대상의 측정시스템의 구별력(Discrimination)을 평가함. 이 수치는 측정시스템이 구별할 수 있는 부품군의 수(구별범주)를 나타냄 σ ^ historical

10 Ⅱ. 측정(Measure) (1) Gage R&R 핵심요약 Gage R&R Overview Gage R&R Study
● 해당 측정 시스템의 용도에 따라 달라져야 한다. 즉, 제품의 합.부 판정이 중요한자 혹은 공정 모니터링이 더 중요한지에 따라 우선적으로 참조하여야 할 평가 지표가 서로 달라질 수 있다. % R&R 해당 측정시스템이 공정 관리용이면 혹은 관리의 관점에서 공정 모니터링이 더 중요할 때, 우선적 참조 사항임. Gage R&R Study (%Study Var, % Process) % Tolerance ---- 해당 측정시스템이 제품의 합부 판정용이면 혹은 관리의 관점에서 제품의 합.부 판정이 더 중요하다면, 우선적 참조 사항임. 품질 수준이 높아지면 높아질수록 규격 대비로 평가하는 %Tolerance를 참조하기보다는 총변동량 대비로 평가하는 % R&R (%Study Var, % Process) 을 참조하는 것이 바람직함. 개선 측정시스템의 정밀도도 향상 되어야 정확히 공정을 모니터링을 할 수 있다. ▶ 표본을 공정 평균에 가까운 것으로만 뽑으면 σP가 과소평가되어 σtotal이 실제보다 작은 값으로 추정이 되므로 % R&R값이 실제보다 나쁘게 나타나고. 반대의 경우에는 %R&R값이 실제보다 좋게 나타남. 시사점 만일 분석에 사용된 표본이 생산 공정의 변동량을 나타낸다는 확신이 없을 때에는 % R&R을 계산시 총 변동량(σtotal )을 장기적으로 생산 공정에서 모은 측정데이터의 표준편차 (σhistorical)로 하여, 즉 % Process로 측정시스템을 평가하는 것이 바람직함

11 P/T 비율 (Minitab의 % Tolerance)
Ⅱ. 측정(Measure) (1) Gage R&R 핵심요약 Gage R&R Overview ● Gage R&R Study에서 Study Variation 계산시 표준편차 앞에 곱하는 상수값은 통상적으로 5.15임. 상수값을 5.15로 할 것이냐, 6으로 할 것이냐는 해당 산업의 특수성을 고려하여 전략적으로 결정함. ※ Gage R&R Study에서 5.15를 사용하는 이유 측정 시스템의 정밀도(R&R)로 인한 분포의 99%를 포함하는 구간과 제품 규격의 폭(공차, Tolerance)을 비교하기 위함. % R&R (Minitab의 % Study var, % Process) P/T 비율 (Minitab의 % Tolerance) ^ 5.15 σ σ ^ σ ^ ^ 5.15 5.15 σ R&R % R&R = R&R x 100 = R&R x 100 P/T = R&R x 100 = x 100 σ ^ σ ^ Tolerance 5.15 USL - LSL Total Total σ ^ σ ^ ^ σ ^ 6 6 σ 6 R&R R&R x 100 R&R R&R % R&R = x 100 = P/T = x 100 = x 100 σ ^ σ ^ 6 Tolerance USL - LSL Total Total Ford (몇몇 제품) (표준정규 분포의 99.73%를 포함하는 구간) 세계적 기업 GM(General Motors) (표준정규 분포의 99%를 포함하는 구간) ASTM (표준정규 분포의 95.44%를 포함하는 구간) ▶ P/T 비율을 고려할 때 P/T (4를 이용) < P/T (5.15를 이용) < P/T(6를 이용) 상수값이 커질수록 Gage R&R study에서 % Tolerance값이 커지므로 나쁜 평가를 받는다. 시사점 모든 제품에 일률적으로 같은 값을 적용하기보다는 중요한 제품에 대해서는 엄격하게 관리해야 하므로 6을 사용하고, 중요하지 않은 제품에 대해서는 4를 사용하는 것도 하나 대안이 될 수 있음.

12 Ⅱ. 측정(Measure) (1) Gage R&R 핵심요약 Gage R&R의 종류 Gage R&R 연속형 Data
Gage R&R(Nested) Gage R&R(Crossed) ANOVA ANOVA Xbar - R 방법 Nested: 반복측정 불가능 Data(예:파괴검사,Batch) Crossed: 반복측정 가능 Data

13 개념 이해 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법
* Xbar-R 방법과 ANOVA : (1) Gage R&R 핵심요약을 평가하는 방법으로는 Xbar-R 방법과 ANOVA 방법이 있습니다. (2) Xbar-R 방법은 측정치의 변동을 Part-to-Part, Repeatability, Reproducibility로 나누어 분석을 수행하는데 사용합니다. (3) ANOVA 방법은 Part-to-Part, Repeatability, Reproducibility에 Operator-by-Part에 의한 변동을 추가하여 분석하는 것입니다. ANOVA 방법은 Xbar-R 방법보다 정확합니다. (4) Gage R&R(Crossed)는 두가지 방법을 모두 사용가능하나, Gage R&R(Nested)는 ANOVA 방법으로만 가능합니다. * % Contribution : 총 변동에서 Gage R&R이 차지하는 비율 입니다. * % Study var : (1) 총변동의 StdDev로 각각의 Source에 있는 StdDev로 나누어 100을 곱한 값 입니다. (2) 평가대상의 측정시스템이 공정의 변화를 탐지할 능력을 갖고 있는지, 즉 공정관리용으로 사용하기에 적절한지를 평가할때 사용합니다. * % Tolerance : (1) 공정 Spec 대비 Gage R&R변동의 구간의 비율 입니다. (2) 측정 시스템의 정밀도를 나타내며, 평가대상의 측정시스템이 제품의 합격여부를 올바르게 판정할 능력을 갖고 있는지를 평가할때 사용 합니다.

14 σpart-to-part σR&R 개념 이해 Ⅱ. 측정(Measure) ^
(2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법 개념 이해 * Number of distinct categories(구별범주의 수) : (1) (2) 그 값이 5이상이면, 공정 관리용으로 사용이 가능 합니다. 1~4이면, 제품의 합부판정으로만 사용이 가능합니다. 단순히 구별범주로만 판단할수 없고, % Study와 % Tolerance도 같이 고려해야 합니다. 1.41 × σpart-to-part σR&R ^

15 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법
(예제) 엔시스 QA 그룹에서는 자사 제품의 특성을 측정하는 시스템에 대한 신뢰성을 확보하기 위해 Gage R&R분석을 하려고 다음과 같이 Data를 얻었습니다. 10개의 Sample에 대해 3사람의 측정자가 2회 반복하여 측정하였습니다. Gage R&R 분석을 하시오. ▶ 예제 풀이 순서 ① Data 입력 → ② Gage R&R Study → ③ 그래프 분석 → ④ 보고서 작성

16 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법 [1] Data 입력
[2] Gage R&R Study 통계학 → 품질도구 → 게이지 연구 → 게이지 R&R 연구(교차 설계)… 입력할때, Data 구조 주의 하세요.

17 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법
Ⓐ 대상열을 마우스로 클릭한후 ‘선택’단추를 눌러 해당 열을 선택 합니다. 여기서는 ‘부품번호’에 ‘Part’열을 선택하고, ‘운영자’에 ‘측정자’열을 선택하고, ‘측정 데이터’에 ‘측정치’열을 선택합니다. Ⓑ ‘분석법’은 ‘분산분석’을 선택 합니다. Ⓒ ‘게이지 정보’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다. Ⓓ 측정시스템에 대한 필요한 정보를 입력 합니다 Ⓔ ‘확인’단추를 눌러 앞의 창으로 되돌아 갑니다.

18 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법
Ⓐ ‘옵션’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다. Ⓑ 변동의 범위가 정규분포상에서 차지하는 시그마 값 입니다. 만약 6시그마라면 99.73%의 Data를 커버 하며, 5.15 시그마 라면 99%의 Data를 커버합니다. Default값은 ‘6’ 입니다. Ⓒ 공차를 입력 합니다. 여기서는 ‘1.0’을 입력 했습니다. Ⓓ 이미 알고 있는 공정변동의 값을 입력 합니다. Ⓔ 출력되는 그림을 여러 창으로 나누어 보고자 할때 선택 합니다. Ⓕ ‘확인’단추를 눌러 앞의 창으로 되돌아 갑니다.

19 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법
‘확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다.

20 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법
‘Gage R&R Study’ 세션 출력내용 입니다. ① P-Value > 0.25 이면 오차항(Repeatability)에 Pooling 합니다. 여기서는, Part와 측정자간에 교호작용이 유의 함을 나타냅니다. ② 측정 시스템에 의한 변동은 10.67% 이지만, 부품간의 차이에 의한 변동은 89.33% 입니다. ③ Gage R&R ≥ 30% 이므로 본 측정시스템은 개선이 요구 됩니다. 특히, 재현성(측정기/방법) 에 문제가 있다고 생각합니다. 구별범주의수 ‘4’ 이므로, 의미는 있다고 여겨집니다.

21 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법
② Part간에 큰 차이가 있음을 보여 줍니다 ③측정자간에 작은 차이가 있음을 보여 줍니다 ④ Part와 측정자간에 교호작용이 유의함을 보여주고 있습니다. 이는 Part 변동에 따라 측정자의 변동이 따라 다님을 볼수 있는 것입니다. ① Xbar-R 관리도에서 대부분의 점들이 관리한계선을 벗어나고 있는데, 이는 변동이 주로 부품-대-부품에 의한 것입니다.

22 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법 [4] 보고서 작업(ReportPad)
창 → 세션 ‘세션’을 활성화한 그림 입니다. ‘세션’을 활성화 한후, 마우스의 왼쪽 단추를 눌러 보고서에 입력할 영역을 선택한후, 오른쪽 단추를 눌러 ‘바로가기 메뉴’ 에서 ‘선택한 행에 보고서 추가’를 선택 합니다.

23 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법
창 → 세션 ‘측정치에 의한 Gage R&R 그래프’를 활성화한 그림 입니다. ‘그래프 영역’을 활성화 한후, 마우스의 오른쪽 단추를 눌러 ‘바로가기 메뉴’에서 ‘보고서에 그래프 추가’를 선택 합니다.

24 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법
Ⓐ ‘도구모음 메뉴’에서 ‘Project Manager’단추를 눌러 실행 시킵니다. Ⓑ 활성화된 Project Manager 창에서 ‘ReportPad’폴더를 선택 합니다. Ⓒ ‘최대화’ 단추를 눌러 창을 확대 합니다.

25 Ⅱ. 측정(Measure) (2) Gage R&R (Crossed) – ANOVA 방법 출력된 보고서 화면 입니다.
‘ReportPad’폴더에서 마우스의 오른쪽 단추를 눌러 ‘바로가기 메뉴’에서 보고서의 출력의 형태를 선택 합니다. 여기서는 ‘보고서 인쇄’를 선택 하였습니다.

26 Ⅱ. 측정(Measure) (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법
(예제) Sample이 반복 검사가 불가능한 경우(예, 파괴검사의 경우) 15개의 batch로 부터 각 2개의 시료를 표본으로 취하고, 한 batch내의 시료들이 서로 동일하다고 가정합니다. 측정자 3사람으로 측정하였다. 지분실험법으로 측정시스템을 분석해 보십시오. ▶ 예제 풀이 순서 ① Data 입력 → ② Gage R&R Study → ③ 그래프 분석 → ④ 보고서 작성

27 Ⅱ. 측정(Measure) (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법 [1] Data 입력
[2] Gage R&R Study 통계학 → 품질도구 → 게이지 연구 → 게이지 R&R 연구(내포 설계)… 입력할때, Data 구조 주의 하세요.

28 Ⅱ. 측정(Measure) (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법
Ⓐ 대상열을 마우스로 클릭한후 ‘선택’단추를 눌러 해당 열을 선택 합니다. 여기서는 ‘부품번호’에 ‘Part’열을 선택하고, ‘운영자’에 ‘측정자’열을 선택하고, ‘측정 데이터’에 ‘측정치’열을 선택합니다. Ⓑ ‘게이지 정보’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다. Ⓒ 측정시스템에 대한 필요한 정보를 입력 합니다 Ⓓ ‘확인’단추를 눌러 앞의 창으로 되돌아 갑니다.

29 Ⅱ. 측정(Measure) (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법
Ⓐ ‘옵션’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다. Ⓑ 변동의 범위가 정규분포상에서 차지하는 시그마 값 입니다. 만약 6시그마라면 99.73%의 Data를 커버 하며, 5.15 시그마 라면 99%의 Data를 커버합니다. Default값은 ‘6’ 입니다. Ⓒ 공차를 입력 합니다. Ⓓ 이미 알고 있는 공정변동의 값을 입력 합니다. Ⓔ 출력되는 그림을 여러 창으로 나누어 보고자 할때 선택 합니다. Ⓕ ‘확인’단추를 눌러 앞의 창으로 되돌아 갑니다.

30 Ⅱ. 측정(Measure) (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법
‘확인’단추를 눌러 다음 단계로 진행 합니다.

31 Ⅱ. 측정(Measure) (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법
‘Gage R&R Study’ 세션 출력내용 입니다. ① 측정 시스템에 의한 변동은 82.46% 이고, 부품간의 차이에 의한 변동은 17.54% 입니다. ② Gage R&R ≥ 30% 이고, 구별범주의 수도 ‘1’이므로 본 측정시스템은 개선이 요구 됩니다. 재현성의 기여량은 ‘0’인 반면에 반복성에 대한 기여량이 전부이므로 반복성에 영향을 주는 요인을 찾아 개선해야 합니다.

32 Ⅱ. 측정(Measure) (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법
④ 동일 측정자가 동일 부품 측정시 차이가 큼 반복성 문제/개선 ⑤ 측정자의 평균값이 비슷하므로 재현성이 양호함 ② 관리상태 이므로 측정의 일관성이 있다고 판단 ③ 전부 관리한계선 내에 있므로 부품간 변동을 검출하기에는 부적합

33 Ⅱ. 측정(Measure) (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법 [4] 보고서 작업(ReportPad)
창 → 세션 ‘세션’을 활성화한 그림 입니다. ‘세션’을 활성화 한후, 마우스의 왼쪽 단추를 눌러 보고서에 입력할 영역을 선택한후, 오른쪽 단추를 눌러 ‘바로가기 메뉴’ 에서 ‘선택한 행에 보고서 추가’를 선택 합니다.

34 Ⅱ. 측정(Measure) (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법
‘그래프 영역’을 활성화 한후, 마우스의 오른쪽 단추를 눌러 ‘바로가기 메뉴’에서 ‘보고서에 그래프 추가’를 선택 합니다.

35 Ⅱ. 측정(Measure) (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법
Ⓐ ‘도구모음 메뉴’에서 ‘Project Manager’단추를 눌러 실행 시킵니다. Ⓑ 활성화된 Project Manager 창에서 ‘ReportPad’폴더를 선택 합니다. Ⓒ ‘최대화’ 단추를 눌러 창을 확대 합니다.

36 Ⅱ. 측정(Measure) (3) Gage R&R (Nested) – ANOVA 방법 출력된 보고서 화면 입니다.
‘ReportPad’폴더에서 마우스의 오른쪽 단추를 눌러 ‘바로가기 메뉴’에서 보고서의 출력의 형태를 선택 합니다. 여기서는 ‘보고서 인쇄’를 선택 하였습니다.

37 개념 이해 Ⅱ. 측정(Measure) (4) Gage R&R – 계수형 Data
▶ 계수형 측정시스템 분석방법 (Hradeskey’분석절차 : 이원분류) Data 수집 : 계수형 Gage R&R 분석을 위한 시료는 ½은 합격품에서 ½은 불합격품에서 수집한다. 不(50%) 合(50%) 1/3 1/3 1/3 계수형 Gage R&R 분석의 시료수 & 반복수 Table 평가자수 최소시료수 최소 반복 측정횟수 1 명 24 개 5 번 2 명 18 개 4 번 3 명 12 개 3 번

38 개념 이해 Ⅱ. 측정(Measure) (4) Gage R&R – 계수형 Data 통 계 량 적 합 조건부로 채택 가능
부 적 합 유효성(E) 0.90 ∼ 1.00 0.80 ∼ 0.90 0.80 이하 허위경보 확률: P(FA) 0.00 ∼ 0.05 0.05 ∼ 0.10 0.10 이상 누락확률: P(Miss) 0.00 ∼ 0.02 0.02 ∼ 0.05 0.05 이상 1)유효성(E) : 합/부 판정을 정확하게 할수 있는 능력 정확히 판정한 표본의 수 E = 총 기회 수 ( 표본수 × 반복횟수) 2)누락확률 : P(Miss) : 불합격을 합격으로 판정할 확률(제2종 Error : β 위험율) 합격으로 잘못 판정한 횟수 합격으로 잘못 판정한 횟수 P(Miss) = = 불합격 표본의 총 측정횟수 불합격 표본의 수 × 반복횟수 3)허위경보 확률 P(FA) ; 합격을 불합격으로 판정할 확률(제1종 Error : α 위험율) 불합격으로 잘못 판정한 횟수 불합격으로 잘못 판정한 횟수 = 합격 표본의 총 측정횟수 합격 표본의 수 × 반복횟수 4) 편의(Bias) : 평가자가 합/부를 분류하는 성향을 나타내는 척도 P(FA) B = 1 : 편의가 없음 B > 1 : 불합격으로 판정하는 경향 높음 B < 1 : 합격으로 판정하는 경향 높음 B = P(Miss)

39 Ⅱ. 측정(Measure) (4) Gage R&R – 계수형 Data
(예제) Go/No-Go Gage로 합부 판정을 하는 계수형 측정시스템을 분석하기 위해 시료를 15 EA 선정하고 (합격품 8개, 불합격품7개) 평가자 3명이 3회 반복 측정하여 Data를 얻었습니다. 측정시스템을 분석하시오. (유의수준 5%) ▶ 예제 풀이 순서 ① Data 입력 → ② 속성합치도 분석(유효성, 누락확률, 허위경보 확률, 편의) → ③ 그래프 분석 → ④ 정확도 분석 ⑤ 보고서 작성

40 Ⅱ. 측정(Measure) (4) Gage R&R – 계수형 Data [1] Data 입력 [2] 속성 합치도 분석
통계학 → 품질도구 → 속성 합치도 분석… 입력할때, Data 구조 주의 하세요.