Servicios de evaluación de incertidumbre y repetibilidad de mediciones
Para proyectos de medición visual e inspección automática, proporciona evaluación estadística y adaptación de software, como intervalo de confianza, propagación de la incertidumbre de la medición, herramienta de medición R&R, regresión de calibración y rectitud bidimensional. Los servicios se centran en identificar fuentes de errores, diseño experimental e informes revisables.
Objetos aplicables y tareas de evaluación.
Es adecuado para proyectos empresariales que ya cuentan con datos de medición, valores de referencia o modelos de medición y desean evaluar la repetibilidad, reproducibilidad, relaciones de calibración e incertidumbre de los resultados del equipo.
- Intervalo de confianza percentil de Bootstrap para la estadística estimada.
- Realice la propagación de Monte Carlo mediante modelo de medición, media de entrada y covarianza.
- Calcule R&R entre calibres en datos balanceados que consisten en mediciones repetidas, de pieza y de operador.
- Las relaciones de calibración se evalúan mediante mínimos cuadrados ponderados o regresión de Deming.
- Utilice el método de sensibilidad de primer orden para analizar el impacto de los errores de entrada en la salida.
- Calcule el resultado de rectitud del área mínima según el método acordado para puntos de muestreo bidimensionales finitos.
Si el informe se utiliza para sistemas de calidad, aceptación del cliente, metrología legal o acreditación de laboratorios, también se deben confirmar las normas aplicables, instrumentos de referencia, documentos de métodos, calificaciones y responsabilidades de emisión.
Contenido de salida
| producción | Contenido principal | Condiciones aplicables |
|---|---|---|
| intervalo de confianza | Estadísticas, niveles de confianza, configuraciones de remuestreo e intervalos | Los niveles de confianza nominales no prueban automáticamente que las muestras finitas realmente cubran |
| propagación de la incertidumbre | Distribución de la producción, incertidumbre estándar, intervalo de cobertura y sensibilidad. | Los resultados solo cubren entradas y dependencias modeladas |
| Calibre R&R | Componentes de repetibilidad, reproducibilidad, variación entre partes y total. | Dependencia del diseño experimental, equilibrio y manejo de términos de interacción. |
| regresión calibrada | Pendiente, intersección, residual, peso o relación de varianza del error | Los residuos de regresión no son incertidumbres completas del equipo. |
| Rectitud bidimensional | Ancho y dirección mínimos de la franja paralela | Utilizado según muestreo bidimensional y métodos de evaluación acordados. |
El informe también debe describir el rango de datos, los valores faltantes, el manejo de valores atípicos, la semilla aleatoria, la versión del software, las unidades, los supuestos del modelo y los términos de error descubiertos.
Métodos, rutas y puntos clave de selección
| método | Entrada aplicable | Limitaciones clave |
|---|---|---|
| Intervalo percentil de arranque | Funciones estadísticas de muestra y computables. | Es necesario evaluar muestras pequeñas, datos correlacionados y sesgos de distribución. |
| Propagación de Montecarlo | Modelo de medición, media, covarianza y configuración de muestreo | La covarianza debe ser válida y el término de error sistemático debe estar claramente definido en el modelo. |
| Cruz ANOVA Gage R&R | Piezas equilibradas, operadores y datos duplicados. | Es necesario acordar los términos de interacción, los componentes negativos y los diseños de desequilibrio. |
| escala lineal ponderada | Valores de referencia, valores medidos e incertidumbres estándar | Fuente de peso y base de necesidad de extrapolación de rango |
| Deming regresa | Observaciones de dos variables y relación de varianza del error. | La configuración del índice de varianza afectará los resultados de la regresión |
| Rectitud de área mínima bidimensional | Puntos de muestreo bidimensionales limitados. | Debe utilizarse junto con las normas, métodos de muestreo y convenciones de evaluación aplicables. |
| Propagación de sensibilidad de primer orden. | Modelo, media, covarianza y paso de diferencia. | La fuerte no linealidad y la sensibilidad del tamaño del paso deben verificarse por separado. |
La elección del método depende de la estructura de los datos y de los fines del informe. El hecho de que un método sea más complejo no significa que sus resultados sean más precisos o más consistentes con los requisitos del sistema de calidad.
Datos requeridos y condiciones previas
Envíe el objeto de medición, rango de medición, tolerancia, modelo de medición, unidad, información del instrumento de referencia, versión del equipo, entorno de recolección y datos sin procesar. La herramienta de medición R&R necesita describir la pieza, el operador, el número de repeticiones, la secuencia de medición y si se trata de un diseño equilibrado.
La evaluación de la incertidumbre debe enumerar la cantidad de entrada, la distribución, la incertidumbre estándar, la correlación y la base. La regresión calibrada debe tener en cuenta la incertidumbre del valor de referencia, las fuentes de error de medición, los pesos o los índices de varianza.
Las mediciones no válidas, los valores faltantes, los valores atípicos y los registros duplicados en los datos originales deben conservarse y no eliminarse directamente sin reglas. Si los datos provienen de diferentes versiones, equipos o condiciones operativas, primero se deben estratificar en lugar de fusionarlos en una sola población.
Métodos de verificación y condiciones aplicables.
El proyecto comprueba la exactitud de los cálculos mediante modelos analíticos, datos conocidos o software independiente, y comprueba la estabilidad del modelo y la coherencia de los informes mediante análisis de sensibilidad, ejecuciones repetidas y datos apartados.
Los niveles de R&R, las incertidumbres, las capacidades del proceso y los umbrales de superación se determinan en función de diseños experimentales reales, cantidades de referencia, sistemas de calidad del cliente y propósitos de generación de informes. Los documentos de calibración, verificación o acreditación de terceros son emitidos por instituciones con las calificaciones correspondientes.
Implementación y entrega del proyecto.
- Confirmación de finalidad y modelo: Aclare el propósito del informe, qué se mide, estadísticas, fuentes de error y reglas de aprobación.
- Revisión de datos y ensayos: Verificar diseño muestral, unidades, balance, correlación, registros faltantes y anormales.
- Cálculo y análisis de sensibilidad: Versión fija, parámetros y semillas aleatorias, resultados de salida, diagnóstico y principales elementos de impacto.
- Revisión y entrega de informes: Utilice cálculos de referencia o reserve datos para revisión y registre las limitaciones, las pruebas pendientes y los datos reproducibles.
Los entregables pueden incluir procedimientos de análisis o módulos de llamada, diccionarios de datos, configuraciones de cálculo, tablas de resultados, gráficos, registros de revisión y notas de la versión. La recopilación de datos sin procesar, los servicios de calibración, las auditorías de terceros y las firmas del sistema de calidad se confirman por separado.
Método de aceptación
| Artículos de aceptación | comprobar contenido | Registro de entrega |
|---|---|---|
| Consistencia de entrada | Número de muestra, unidad, agrupación, estado faltante y anormal | Lista de datos originales y resultados de verificación. |
| Corrección computacional | Modelos analíticos, datos conocidos o comparaciones de software independientes. | Diferencias reproducibles en scripts, parámetros y resultados. |
| método aleatorio | Semillas, tamaño de muestra, convergencia y diferencias de ejecución replicada | Registros de ejecución y análisis de sensibilidad. |
| Idoneidad del modelo | Términos de linealidad, independencia, distribución, correlación e interacción. | Parcelas de diagnóstico, residuales y condiciones no cumplidas. |
| Informe completo | Definiciones de indicadores, condiciones, límites y términos de error descubierto | Informes de versiones y registros de revisión |
Los umbrales de aprobación están determinados por los objetivos de calidad y el uso. Simplemente verificar que no haya errores en el software no puede reemplazar la aceptación del modelo estadístico y del diseño experimental.
Autorización, mantenimiento y cambios
El módulo de estadísticas se puede licenciar como software de equipo o herramienta de análisis de proyectos según el alcance acordado. Cuando cambian las estructuras de datos, los modelos de medición, las plantillas de informes y las reglas de calidad, se debe evaluar la necesidad de modificar y revalidar el programa.
Los servicios anuales pueden cubrir la resolución de problemas del modelo original, el mantenimiento de la versión, la revisión de datos y el ajuste de la plantilla de informes; Se han agregado nuevos proyectos de medición, requisitos de sistemas de terceros, pruebas de muestreo y mediciones en el sitio.
Preguntas frecuentes
¿Una buena repetibilidad significa mediciones precisas?
No expresado. La repetibilidad describe la dispersión de los resultados en las mismas condiciones, y la precisión también depende del sesgo, la calibración, los valores de referencia y los errores sistemáticos.
¿Está completa la evaluación de la incertidumbre con los resultados de Monte Carlo?
También se requieren modelos de medición, distribuciones de entrada y correlaciones razonables. Ninguna cantidad de muestreo puede remediar los problemas del modelo al omitir fuentes de error o usar distribuciones injustificadas.
¿Se puede configurar directamente la herramienta de medición R&R con una línea de juicio unificada?
Debe determinarse en combinación con el sistema de calidad del cliente, el uso del proceso, las tolerancias del producto y el diseño de prueba, y el calibre del cálculo y el umbral de aprobación deben escribirse en el documento de aceptación del proyecto.
¿Se puede emitir un informe de calibración o acreditación de un tercero?
Este servicio proporciona evaluación estadística de algoritmos e ingeniería. Los documentos de calibración, verificación o acreditación de laboratorio de terceros son emitidos por instituciones con las calificaciones correspondientes.
Envíe muestras y condiciones del equipo para aclarar el alcance del desarrollo y la entrega.
Servicios de evaluación de incertidumbre y repetibilidad de mediciones
Describa el objeto de la tarea, la imagen o el video original, los indicadores de destino, la plataforma del dispositivo, la interfaz y la situación de muestra.
Teléfono: 13910119357xuzhiyang0928@gmail.com