تقييم عملية القياس (EMP) باستخدام طرق رسومية بسيطة

المصدر: [34] دونالد جيه ويلر، مقال: "طريقة أفضل لإجراء دراسات البحث والتطوير. منهج تقييم عملية القياس.." / دونالد ويلر، مقال: "طريقة أفضل لإجراء دراسات البحث والتطوير. تقييم منهج عملية القياس". ". المادة التي قدمها لنا الدكتور دونالد ويلر. ترجمة وتعليقات: سيرجي ب. غريغورييف

أنت تستطيع تحميل بيانات هذه المقالة.

حرية الوصول إلى المقالات لا تقلل بأي حال من الأحوال من قيمة المواد الموجودة فيها.

مع برنامجنا يمكنك إجراء تقييم عملية القياس (تقييم عملية القياس، EMP)، والذي سيكون واضحًا لكل من تقرر عرض النتائج عليه، بدءًا من القائمين على القياس وحتى الإدارة العليا.

في هذه المقالة، سأوضح لك كيفية معرفة المزيد حول قابلية التكرار والتكرار (Gage R&R) لنظام القياس من بياناتك بجهد أقل. بدلاً من الضياع في سلسلة من العمليات الحسابية، يستخدم منهج تقييم عملية القياس (EMP) قوة التمثيل الرسومي للمعلومات للكشف عن جوانب مثيرة للاهتمام من بياناتك.

دراسة EMP (تقييم عملية القياس).

الفكرة وراء أبحاث النبض الكهرومغناطيسي بسيطة وعميقة. وكما قال صديقي وزميلي الراحل ريتشارد ليدي: "القياس عبارة عن عملية، وبمساعدة مجموعة فرعية عقلانية يمكنك دراسة أي عملية". تبدأ دراسة EMP بشكل يشبه إلى حد كبير دراسة معايرة البحث والتطوير، ولكن بدلاً من حساب تقديرات كل شيء ممكن، فإنها تضع البيانات على الفور على مخطط التحكم XbarR لوسائل ونطاقات المجموعة الفرعية لاكتشاف ما يحدث في البيانات.

راجع وصف وظيفة تجميع البيانات المنطقية في برنامجنا:

• مخططات التحكم شيوهارت محلل محترف + الذكاء الاصطناعي

عندما نستخدم مخطط التحكم XbarR لوسائل ونطاقات المجموعة الفرعية مع البيانات التجريبية، فإننا نفعل شيئًا مختلفًا تمامًا عما نفعله عادةً مع مخطط التحكم هذا. عندما يتم استخدام مخطط النطاق والمتوسط ​​للمجموعة الفرعية XbarR مع بيانات تقدم العملية المتسلسلة، فإنه يُطلق عليه بشكل صحيح "مخطط سلوك العملية". الهدف هنا هو تصنيف العملية على أنها يمكن التنبؤ بها أو لا يمكن التنبؤ بها. في المقابل، في دراسة النبض الكهرومغناطيسي، ننظر إلى نتائج نوع خاص من التجارب. نحاول هنا تحديد ما إذا كان بإمكاننا اكتشاف الاختلافات بين الأجزاء على الرغم من عدم اليقين الناجم عن خطأ القياس. سيؤدي هذا التحول في طبيعة البيانات وطبيعة أسئلتنا إلى تغيير الطريقة التي يتم بها تفسير مخطط XbarR لوسائل ونطاقات المجموعة الفرعية لأبحاث EMP.

على الرغم من أنه يمكن تكييف نهج EMP مع العديد من هياكل البيانات المختلفة وخطط جمع البيانات، إلا أننا نوضح دراسة EMP أساسية باستخدام نفس استراتيجية جمع البيانات المستخدمة في اختبار المعايرة (مقياس R&R). يتم إجراء تجربة بسيطة ومتقاطعة بالكامل عندما يقوم عاملان أو أكثر بقياس كل جزء من ثلاثة إلى 10 أجزاء مرتين أو ثلاث مرات لكل منهما. على سبيل المثال، سوف نستخدم دراسة EMP حيث قام ستة مشغلين بقياس كل جزء من الأجزاء الأربعة ثلاث مرات.

يتكون نظام القياس من منصة اختبار محمولة تقيس الخاصية الكهرومغناطيسية لمنتج معين. بما أن منضدة الاختبار اليدوية هذه تُستخدم في الإنتاج للفحص بنسبة 100%، فهي ضرورية لتشغيل المصنع. نظرًا لأن ستة مشغلين يقومون بهذا الاختبار بشكل روتيني، فقد تم تضمين الستة جميعًا في دراسة EMP. تم اختيار الأجزاء الأربعة المستخدمة في الدراسة من مجموعة المنتجات في يوم واحد من أربعة أيام مختلفة.

عادةً ما يجمع ريتشارد ليدي بياناته في جولتين أو ثلاث جولات، حيث يقوم كل مشغل بقياس كل جزء مرة واحدة في كل جولة. ومع ذلك، مع القياسات الذاتية أو المعقدة، قد يكون من الضروري "تعمية" التجربة بحيث لا يعرف المشغلون متى يعيدون اختبار عنصر معين وأين يتم خلط ترتيب الاختبار أو "عشوائيًا" بطريقة أو بأخرى.

الشكل 1: دراسة EMP (التوازي والموضع والاتساق) لاختبار يدوي. تم إعداد الرسم باستخدام برنامجنا مخططات التحكم في Shewhart PRO-Analyst + AI .

المفتاح لفهم أي مخطط تحكم XbarR لوسائل ونطاقات المجموعة الفرعية هو فهم مصادر الاختلاف الموجودة داخل المجموعات الفرعية وما هي مصادر الاختلاف بين المجموعات الفرعية. يوضح الشكل 1 ثلاثة مصادر مختلفة للاختلاف: الاختلافات بين العوامل والأجزاء، والتي تظهر بين المجموعات الفرعية في الخريطة المتوسطة، والاختلافات بين القياسات المتكررة، والتي تظهر داخل المجموعات الفرعية في خريطة النطاق.

يُشار عادةً إلى تباين الاختبار وإعادة الاختبار الموجود داخل المجموعات الفرعية باسم التكرار. إن عزل خطأ الاختبار وإعادة الاختبار داخل المجموعات الفرعية في مخطط النطاق وجميع مصادر التباين الأخرى التي تظهر بين المجموعات الفرعية في المخطط المتوسط ​​للمجموعة الفرعية هو السمة المميزة لدراسة EMP. وبسبب هذا العزل لخطأ إعادة الاختبار، فإن حدود التحكم الموضحة في مخطط التحكم XbarR لوسائل ونطاقات المجموعة الفرعية في الشكل 1 تعتمد فقط على خطأ إعادة الاختبار. وبالتالي، فإن حدود التحكم في الشكل 1 تشير على وجه التحديد إلى مقدار التغيير الذي لا يمكن أن يعزى إلا إلى خطأ القياس.

كما هو الحال دائمًا، يبحث مخطط Xbar الخاص بالمجموعة الفرعية عن الاختلافات بين المجموعات الفرعية، بينما يقوم مخطط R الخاص بنطاقات المجموعة الفرعية باختبار الاتساق داخل المجموعات الفرعية. تعني هذه الخاصية للمخططات أن مخطط النطاق في الشكل 1 يفحص هذه المجموعات الفرعية الـ 24 لمعرفة ما إذا كان هناك أي عدم تناسق في حجم أخطاء إعادة الاختبار الموضحة. تشير قيم النطاق الأكبر من الحد الأعلى للتحكم في الامتداد إلى عدم تناسق خطأ إعادة الاختبار. وبما أن مثل هذه التناقضات تمثل مشاكل خطيرة في إجراء القياس نفسه، فإن أسباب هذه المشكلات تستحق الدراسة.

نظرًا لأن حدود مخطط التحكم للوسائل ونطاقات المجموعات الفرعية قوية، فيمكننا، على الرغم من عدم الاتساق في خريطة R للنطاقات، استخدام خريطة X للوسائل لتقدير الاختلافات بين الأجزاء والمشغلين. نبدأ بمناقشة الاختلاف من جزء إلى آخر.

تعتمد الاختلافات بين الأجزاء على كيفية اختيار الأجزاء. في بعض الأحيان قد يتم اختيار الأجزاء على فترات زمنية محددة من تدفق المنتج. وفي حالة أخرى، قد يتم اختيار الأجزاء بشكل عشوائي من تدفق المنتج أو يتم اختيارها بشكل متعمد لتمثيل اختلافات الأجزاء المحتملة خلال فترة زمنية معينة. بغض النظر عن كيفية اختيار الأجزاء، سوف تحتاج إلى اكتشاف الاختلافات بين الأجزاء على الرغم من عدم اليقين الناجم عن خطأ القياس. هذا يعني أنك سوف ترغب في العثور على نقاط خارج المنطقة التي شكلتها حدود التحكم على خريطة X للمجموعات الفرعية المتوسطة. وإلى أن تقوم بتحديد الأجزاء بحيث تكون جميعها متماثلة، فإنك تأمل في العثور على نقاط خارج حدود التحكم. يسمح مخطط Xbar المتوسط ​​بإجراء مقارنة مرئية للتباين من جزء إلى جزء وعدم اليقين في القياس. يتم تمثيل التباين من جزء إلى جزء بعرض النطاق، والذي يتم تحديده بواسطة متوسط ​​القيم مع الحد الأدنى والحد الأقصى للقيم. يتم تمثيل خطأ القياس بعرض النطاق بين حدود التحكم لخريطة المجموعة الفرعية المتوسطة. وبالتالي، كلما اتسع النطاق الذي تغطيه القيم المتوسطة بالنسبة لعرض النطاق بين حدود التحكم، كلما كان من الأسهل اكتشاف اختلافات المنتج على الرغم من خطأ القياس.

الشكل 2.1. ممر الاختلافات من جزء إلى جزء.

الشكل 2.2. المنفعة النسبية لنظام القياس كما يتضح من خريطة التحكم X لوسائل المجموعة الفرعية.

الشكل 2.3. كلما ضاقت حدود التحكم، أصبح من الأسهل اكتشاف التغييرات في المنتج على الرغم من خطأ القياس.

وفي الوقت نفسه، عندما نريد اكتشاف الاختلافات بين الأجزاء، فإننا نفضل عدم وجود اختلافات بين المشغلين. هناك طريقتان لاختبار الاختلافات بين العوامل باستخدام خريطة متوسطة. الأول منهما يستخدم أشكال (التوازي) لمسار القيم، والثاني يستخدم مواضع (موضع) مسار القيم. لتسهيل هاتين المقارنتين، ستقوم دراسة EMP بإخفاء مقاطع الخطوط التي تربط النقاط من مشغل إلى آخر.

الشكل 2.3. هناك طريقتان لاختبار الاختلافات بين العوامل باستخدام خريطة متوسطة.

لمعرفة كيفية تفسير شكل القيم، من المفيد البدء بالنظر في الشكل الذي ستبدو عليه مخططات المجموعة الفرعية إذا لم تكن هناك اختلافات بين العوامل ولا يوجد خطأ في القياس. في ظل هذه الظروف، ستكون أشكال تقدم القيمة لكل مشغل هي نفسها تمامًا. قطعة تلو الأخرى ستكون متوازية تمامًا مع بعضها البعض (مثل منحنيات المشغلين 1 و2) في الشكل 3. ومع ذلك، بمجرد إدخال خطأ القياس في صورتنا لما يحدث، نبدأ في رؤية انحرافات صغيرة عن التوازي المثالي ( أشبه بمنحنيات المشغلين 4 و6). وطالما أن هناك درجة معقولة من التوازي، فلا داعي للقلق. هنا، تظهر العوامل 1 و2 و3 و4 و6 درجة معقولة من التوازي. من ناحية أخرى، تظهر العبارة 5 نقصًا خطيرًا في التوازي.

الشكل 3. لا يوجد توازي للبيان 5.

إذن ماذا يعني عدم التوازي؟ يشير عدم التوازي الشديد إلى وجود تأثير تفاعل بين المشغلين والأجزاء. (جبريًا، تأثيرات التفاعل وعدم التوازي هما نفس الشيء: تأثير التفاعل مستحيل بدون عدم التوازي، والعكس صحيح.) هنا نرى أن العامل 5 يقيس هذه التفاصيل الأربعة بطريقة مختلفة تمامًا. وبما أنه لا ينبغي أن يكون هناك أي تأثيرات تفاعل بين المشغلين والأجزاء، فإن هذا التفاعل يمثل عدم اتساق خطير في عملية القياس يتطلب اهتماما فوريا. قد تكون تأثيرات التفاعل هذه ناتجة عن استخدام المشغلين لطرق مختلفة، أو عن طريق تخطي بعض المشغلين خطوة في إجراء القياس، أو ببساطة عن طريق وجود واحد أو أكثر من المشغلين غير المدربين. لكن مهما كان السبب فهي مشكلة في عملية القياس يجب تصحيحها.

بالإضافة إلى التحقق من التزامن، يمكننا أيضًا مقارنة مواضع (موضع) تقدم السجلات. عندما نقوم بذلك، فإننا نقوم بشكل أساسي بمقارنة متوسطات المشغلين. في الشكل 4، نرى أن كلا من المشغل 3 والمشغل 5 لهما قيم متوسطة أقل بكثير من تلك الخاصة بالمشغلين الأربعة الآخرين. مثل هذه الاختلافات بين وسائل المشغل هي تحيزات محتملة للمشغل.

الشكل 4. التحيزات المحتملة للمشغلين 3 و5.

ماذا يقول مخطط التحكم XbarR لمتوسطات ونطاقات المجموعات الفرعية، المبنية وفقًا لبيانات دراسة عملية القياس؟ انظر الصورة أدناه.

الشكل 5. دراسة EMP (التوازي، الموضع، الاتساق) لاختبار يدوي. تم إعداد الرسم باستخدام برنامجنا مخططات التحكم في Shewhart PRO-Analyst + AI .

إذن ماذا يمكننا أن نقول عن الرسالة الشاملة لمخطط EMP في الشكل 5؟ يُظهر المشغلون 1 و2 و6 توازيًا جيدًا، ولديهم متوسطات (موضع) مماثلة لهذه التفاصيل الأربعة في مخطط Xbar لمتوسطات المجموعات الفرعية، ويظهرون الاتساق (التكرار) لخطأ إعادة الاختبار في خريطة R لنطاقات المجموعات الفرعية. من خلال مقارنة عروض القيد مع تدفقات القيمة الثلاثة هذه (البيانات من البيانات 1 و2 و6)، نرى أن الاختبار اليدوي يمكنه اكتشاف تغيير المنتج.

يُظهر المشغل 3 توازيًا جيدًا على مخطط Xbar وحجم خطأ صغير في إعادة الاختبار على خريطة نطاق R، ولكنه منخفض باستمرار عبر جميع أبعاده على خريطة Xbar. هذا هو تحيز المشغل المحتمل. ويجب تحديد سبب هذا التحول حتى يمكن القضاء عليه.

يتمتع المشغل 4 بتوازي معقول ومتوسط ​​جيد على خريطة Xbar، لكن لديه نقطة أعلى من الحد الأعلى لخريطة النطاق R. من الواضح أن أحد أبعاده في الجزء الأول (ثلاثة أبعاد في مجموعة فرعية) يعاني من مشاكل. على الرغم من أن مجموعة فرعية أخرى تمتد على خريطة R والتوازي المعقول على خريطة Xbar تظهر أنها تقوم بعمل جيد بشكل عام، إلا أنه يجب تحديد سبب هذا القياس الشاذ.

يحتوي المشغل 5 على نطاقات مجموعة فرعية كبيرة في خريطة R، وتوازي ضعيف، ومتوسط ​​غير صحيح للأجزاء الأربعة في خريطة Xbar. قل ما شئت عنه، فمن الواضح أنه لا يعرف كيفية استخدام منصة الاختبار اليدوية. بينما قد يحتاج المشغلان 3 و4 إلى إعادة تدريب عند استخدام حامل القياس، يجب إعادة تعيين المشغل 5 حتى يتمكن من تعلم كيفية استخدام الجهاز ويمكنه إثبات مستوى من الكفاءة يمكن مقارنته بالمستوى الذي يعرضه المشغلون الآخرون.

وبطبيعة الحال، فإن الخطوة الأولى هي جعل المشغلين يقيسون الأشياء بنفس الطريقة وإقناعهم بأنهم لا يقومون بذلك حاليًا. من المحتمل أن المشغلين 3 و4 و5 يعتقدون أنهم يقيسون هذه الأجزاء بنفس طريقة المشغلين 1 و2 و6. إن عرض الشكل 5 لهم هو الخطوة الأولى في إقناعهم بأن الأمر ليس كذلك.

إذن ماذا تعلمنا؟

تبدأ دراسة EMP بوضع بيانات دراسة البحث والتطوير على مخطط XbarR المرجعي لوسائل ونطاقات المجموعة الفرعية. وبفضل هذا، يمكننا إجراء العديد من التقديرات النوعية قبل أن نبدأ في إجراء أي حسابات ملموسة:

1. ستسمح لنا خريطة R لنطاقات المجموعات الفرعية بتحديد ما إذا كان خطأ الاختبار وإعادة الاختبار متسقًا طوال الدراسة وأيضًا الحكم على ما إذا كان متسقًا من مشغل إلى مشغل. عندما يكون خطأ الاختبار وإعادة الاختبار غير متسق، سنحتاج إلى معرفة السبب.
2. سيسمح لنا مخطط Xbar لمتوسطات المجموعة الفرعية بتقييم الفائدة النسبية لنظام القياس (الملاءمة) من خلال إظهار ما إذا كانت عملية القياس يمكنها اكتشاف تباين المنتج.
3. سيسمح لنا مخطط Xbar للمجموعات الفرعية المتوسطة بتحديد عدم التوازي بين المشغلين. وبما أن أي عدم توازي ملحوظ سوف يشير إلى تأثير التفاعل بين المشغلين والأجزاء، فإنه سوف ينبه إلى وجود تناقضات خطيرة في عملية القياس.
4. سيسمح لك مخطط Xbar للمجموعات الفرعية المتوسطة بتقدير احتمالية تحيزات المشغل القابلة للاكتشاف. وفي حالة وجود مثل هذه الأعراض، فيجب معالجتها لتحقيق أقصى استفادة من عملية القياس.

بحلول الوقت الذي تقوم فيه بإنشاء مخطط تحكم EMP، ستعرف ما يحدث لبياناتك. ستكون قادرًا على طرح أسئلة مثيرة للاهتمام وستعرف ما إذا كانت هناك مشاكل. أحد المبادئ الأساسية لتحليل البيانات هو البدء دائمًا برسم بياني للبيانات. توجد الحسابات لتكملة الرسوم البيانية، لكنها لا يمكن أن تحل محلها أبدًا. عندما تعتمد فقط على القيم المحسوبة، فمن المحتمل أن تفوت العديد من الجوانب المثيرة للاهتمام في بياناتك.

الغرض من التحليل هو الفهم، وأفضل تحليل هو أبسط تحليل يوفر الفهم اللازم. علاوة على ذلك، من غير المجدي اكتشاف شيء ما عندما لا تتمكن من إيصال اكتشافك للآخرين. يستخدم بحث EMP قوة الطريقة الرسومية للمساعدة في الاكتشاف والتواصل.

في لدينا الندوات التدريبية نشرح بعبارات بسيطة جوهر طرق تقييم أنظمة القياس باستخدام برمجة .

في برامجنا "مخططات التحكم في Shewhart PRO-Analyst + AI (لأنظمة التشغيل Windows وMac وLinux)" يمكنك الاستفادة من وظائف تقييم نظام القياس التالية:

• تقدير الخطأ لنظام قياس مستقر.

• التحقق من إزاحة نظام القياس المكتشف بواسطة بطاقة التحكم شيوهارت.

• تحديد الزيادة الفعالة (الزيادة) لنظام القياس.

• تقييم عملية القياس (EMP).