Servizi di valutazione della ripetibilità e dell'incertezza delle misurazioni
Per progetti di misurazione visiva e ispezione automatica, fornisce valutazione statistica e adattamento software come intervallo di confidenza, propagazione dell'incertezza di misura, R&R dello strumento di misurazione, regressione di calibrazione e rettilineità bidimensionale. I servizi si concentrano sull'identificazione delle fonti di errore, sulla progettazione sperimentale e sulla reportistica rivedibile.
Oggetti applicabili e compiti di valutazione
È adatto a progetti aziendali che dispongono già di dati di misurazione, valori di riferimento o modelli di misurazione e desiderano valutare la ripetibilità, la riproducibilità, i rapporti di calibrazione e l'incertezza dei risultati delle apparecchiature.
- Intervallo di confidenza percentile bootstrap per la statistica stimata.
- Eseguire la propagazione Monte Carlo in base al modello di misurazione, alla media di input e alla covarianza.
- Calcola R&R cross-gage su dati bilanciati costituiti da parte, operatore e misurazioni ripetute.
- Le relazioni di calibrazione vengono valutate utilizzando i minimi quadrati ponderati o la regressione di Deming.
- Utilizzare il metodo della sensibilità del primo ordine per analizzare l'impatto degli errori di input sull'output.
- Calcolare il risultato della rettilineità dell'area minima secondo il metodo concordato per punti di campionamento bidimensionali finiti.
Se il rapporto viene utilizzato per sistemi di qualità, accettazione del cliente, metrologia legale o accreditamento di laboratori, devono essere confermati anche gli standard applicabili, gli strumenti di riferimento, i documenti di metodo, le qualifiche e le responsabilità di emissione.
Contenuto in uscita
| produzione | Contenuto principale | Condizioni applicabili |
|---|---|---|
| intervallo di confidenza | Statistiche, livelli di confidenza, impostazioni di ricampionamento e intervalli | I livelli di confidenza nominali non dimostrano automaticamente che i campioni finiti coprano effettivamente |
| propagazione dell’incertezza | Distribuzione dell'output, incertezza tipo, intervallo di copertura e sensibilità | I risultati coprono solo input e dipendenze modellati |
| Indicatore di ricerca e sviluppo | Componenti di ripetibilità, riproducibilità, da parte a parte e di variazione totale | Dipendenza dal disegno sperimentale, dal bilanciamento e dalla gestione dei termini di interazione |
| regressione calibrata | Rapporto pendenza, intercetta, residuo, peso o errore-varianza | I residui di regressione non sono incertezze complete sull'attrezzatura |
| Rettilineità bidimensionale | Larghezza e direzione minime della striscia parallela | Utilizzato secondo campionamento bidimensionale e metodi di valutazione concordati |
Il report dovrebbe inoltre descrivere l'intervallo di dati, i valori mancanti, la gestione dei valori anomali, il seed casuale, la versione del software, le unità, le ipotesi del modello e i termini di errore scoperti.
Metodi, percorsi e punti chiave di selezione
| metodo | Ingresso applicabile | Limitazioni principali |
|---|---|---|
| Intervallo percentile di bootstrap | Funzioni statistiche campionarie e calcolabili | È necessario valutare piccoli campioni, dati correlati e distorsioni della distribuzione |
| Montecarlo si diffuse | Modello di misurazione, media, covarianza e impostazioni di campionamento | La covarianza deve essere valida e il termine di errore sistematico deve essere chiaramente definito nel modello |
| Ricerca e sviluppo incrociati ANOVA Gage | Parti bilanciate, operatori e dati duplicati | È necessario concordare i termini di interazione, le componenti negative e i progetti di non equilibrio |
| scala lineare ponderata | Valori di riferimento, valori misurati e incertezze tipo | La fonte del peso e l'estrapolazione dell'intervallo necessitano di una base |
| Ritorna Deming | Osservazioni a due variabili e rapporto di varianza dell'errore | L'impostazione del rapporto di varianza influirà sui risultati della regressione |
| Rettilineità dell'area minima bidimensionale | Punti di campionamento bidimensionali limitati | Deve essere utilizzato insieme agli standard applicabili, ai metodi di campionamento e alle convenzioni di valutazione. |
| Propagazione della sensibilità del primo ordine | Passo del modello, media, covarianza e differenza | La forte non linearità e la sensibilità alla dimensione del passo devono essere verificate separatamente. |
La scelta del metodo dipende dalla struttura dei dati e dagli scopi del reporting. Solo perché un metodo è più complesso non significa che i suoi risultati siano più accurati o più coerenti con i requisiti del sistema qualità.
Dati richiesti e presupposti
Inviare l'oggetto di misurazione, l'intervallo di misurazione, la tolleranza, il modello di misurazione, l'unità, le informazioni sullo strumento di riferimento, la versione dell'apparecchiatura, l'ambiente di raccolta e i dati grezzi. Lo strumento di misurazione R&R deve descrivere la parte, l'operatore, il numero di ripetizioni, la sequenza di misurazione e se si tratta di un progetto equilibrato.
La valutazione dell’incertezza deve elencare la quantità di input, la distribuzione, l’incertezza tipo, la correlazione e la base. La regressione calibrata deve tenere conto dell'incertezza del valore di riferimento, delle fonti dell'errore di misurazione, dei pesi o dei rapporti di varianza.
Misurazioni non valide, valori mancanti, valori anomali e record duplicati nei dati originali devono essere conservati e non eliminati direttamente senza regole. Se i dati provengono da versioni, apparecchiature o condizioni operative diverse, dovrebbero essere prima stratificati anziché accorpati in un'unica popolazione.
Modalità di verifica e condizioni applicabili
Il progetto verifica la correttezza dei calcoli attraverso modelli analitici, dati noti o software indipendenti, e verifica la stabilità del modello e la coerenza dei report attraverso analisi di sensibilità, analisi ripetute e dati di set-aside.
I livelli di R&R, le incertezze, le capacità del processo e le soglie di superamento sono determinati in base a progetti sperimentali effettivi, quantità di riferimento, sistemi di qualità del cliente e scopi di reporting. I documenti di calibrazione, verifica o accreditamento di terze parti sono rilasciati da istituti con qualifiche corrispondenti.
Implementazione e consegna del progetto
- Scopo e conferma del modello: Chiarire lo scopo del report, cosa viene misurato, le statistiche, le fonti di errore e le regole di superamento.
- Dati e revisione degli studi: Controllare il disegno del campionamento, le unità, il bilancio, la correlazione, le registrazioni mancanti e anomale.
- Calcolo e analisi di sensibilità: Versione fissa, parametri e semi casuali, risultati di output, diagnosi e principali elementi di impatto.
- Revisione e consegna dei report: Utilizzare calcoli di riferimento o accantonare i dati per la revisione e registrare limitazioni, test in sospeso e dati riproducibili.
I risultati finali possono includere procedure di analisi o moduli di chiamata, dizionari di dati, configurazioni di calcolo, tabelle di risultati, grafici, record di revisione e note di rilascio. La raccolta dei dati grezzi, i servizi di calibrazione, gli audit di terze parti e le firme del sistema di qualità sono confermati separatamente.
Metodo di accettazione
| Articoli di accettazione | Controlla il contenuto | Documento di consegna |
|---|---|---|
| Consistenza dell'input | Numero del campione, unità, raggruppamento, stato mancante e anomalo | Elenco dati originale e risultati della verifica |
| Correttezza computazionale | Modelli analitici, dati noti o confronti di software indipendenti | Differenze riproducibili negli script, nei parametri e nei risultati |
| metodo casuale | Semi, dimensione del campione, convergenza e differenze di replica delle analisi | Esecuzione di record e analisi di sensibilità |
| Idoneità del modello | Termini di linearità, indipendenza, distribuzione, correlazione e interazione | Grafici diagnostici, residui e condizioni non soddisfatte |
| Completezza del rapporto | Definizioni degli indicatori, condizioni, limiti e termini di errore scoperti | Rapporti di controllo delle versioni e record di revisione |
Le soglie di superamento sono determinate dagli obiettivi di qualità e dall'utilizzo. Il semplice controllo che non vi siano errori nel software non può sostituire il modello statistico e l'accettazione del disegno sperimentale.
Autorizzazione, manutenzione e modifiche
Il modulo statistico può essere concesso in licenza come software dell'apparecchiatura o strumento di analisi del progetto in base all'ambito concordato. Quando le strutture dei dati, i modelli di misurazione, i modelli di reporting e le regole di qualità cambiano, dovrebbe essere valutata la necessità di modificare e riconvalidare il programma.
I servizi annuali possono coprire la risoluzione dei problemi del modello originale, la manutenzione della versione, la revisione dei dati e l'adeguamento del modello di report; si aggiungono nuovi progetti di misurazione, requisiti di sistema di terze parti, test di campionamento e misurazioni in loco.
Domande frequenti
Una buona ripetibilità significa misurazioni accurate?
Non espresso. La ripetibilità descrive la distribuzione dei risultati nelle stesse condizioni e l'accuratezza dipende anche da bias, calibrazione, valori di riferimento ed errori sistematici.
La valutazione dell’incertezza è completa con i risultati Monte Carlo?
Sono inoltre necessari modelli di misurazione, distribuzioni e correlazioni degli input ragionevoli. Nessuna quantità di campionamento può rimediare ai problemi del modello omettendo fonti di errore o utilizzando distribuzioni ingiustificate.
È possibile impostare direttamente il R&R dello strumento di misurazione con una linea di giudizio unificata?
Dovrebbe essere determinato in combinazione con il sistema di qualità del cliente, l'utilizzo del processo, le tolleranze del prodotto e la progettazione del test, e il calibro di calcolo e la soglia di superamento dovrebbero essere scritti nel documento di accettazione del progetto.
È possibile emettere un rapporto di calibrazione o accreditamento di terze parti?
Questo servizio fornisce la valutazione statistica di algoritmi e ingegneria. I documenti di calibrazione, verifica o accreditamento di laboratorio di terze parti sono rilasciati da istituti con qualifiche corrispondenti.
Invia campioni e condizioni dell'attrezzatura per chiarire l'ambito di sviluppo e consegna
Servizi di valutazione della ripetibilità e dell'incertezza delle misurazioni
Descrivi l'oggetto dell'attività, l'immagine o il video originale, gli indicatori di destinazione, la piattaforma del dispositivo, l'interfaccia e la situazione campione.
Telefono: 13910119357xuzhiyang0928@gmail.com