Serviços de repetibilidade de medição e avaliação de incerteza
Para projetos de medição visual e inspeção automática, ele fornece avaliação estatística e adaptação de software, como intervalo de confiança, propagação de incerteza de medição, ferramenta de medição R&R, regressão de calibração e retilineidade bidimensional. Os serviços se concentram na identificação de fontes de erros, design experimental e relatórios revisáveis.
Objetos aplicáveis e tarefas de avaliação
É adequado para projetos empresariais que já possuem dados de medição, valores de referência ou modelos de medição e desejam avaliar a repetibilidade, reprodutibilidade, relações de calibração e incerteza de resultados do equipamento.
- Intervalo de confiança do percentil de bootstrap para a estatística estimada.
- Realize a propagação de Monte Carlo por modelo de medição, média de entrada e covariância.
- Calcule R&R de medição cruzada em dados balanceados que consistem em peças, operadores e medições repetidas.
- As relações de calibração são avaliadas usando mínimos quadrados ponderados ou regressão de Deming.
- Use o método de sensibilidade de primeira ordem para analisar o impacto dos erros de entrada na saída.
- Calcule o resultado de retilineidade da área mínima sob o método acordado para pontos de amostragem bidimensionais finitos.
Se o relatório for utilizado para sistemas de qualidade, aceitação do cliente, metrologia legal ou acreditação de laboratório, as normas aplicáveis, instrumentos de referência, documentos de métodos, qualificações e responsabilidades de emissão também deverão ser confirmados.
Conteúdo de saída
| saída | Conteúdo principal | Condições aplicáveis |
|---|---|---|
| intervalo de confiança | Estatísticas, níveis de confiança, configurações de reamostragem e intervalos | Os níveis de confiança nominais não provam automaticamente que as amostras finitas realmente cobrem |
| propagação de incerteza | Distribuição de resultados, incerteza padrão, intervalo de cobertura e sensibilidade | Os resultados cobrem apenas entradas e dependências modeladas |
| Medir R&R | Componentes de repetibilidade, reprodutibilidade, variação peça a peça e total | Dependência de projeto experimental, balanceamento e manipulação de termos de interação |
| regressão calibrada | Inclinação, interceptação, resíduo, peso ou razão erro-variância | Os resíduos de regressão não são incertezas completas do equipamento |
| Retidão bidimensional | Largura e direção mínima da faixa paralela | Usado de acordo com amostragem bidimensional e métodos de avaliação acordados |
O relatório também deve descrever o intervalo de dados, valores ausentes, tratamento de valores discrepantes, sementes aleatórias, versão do software, unidades, suposições do modelo e termos de erro descobertos.
Métodos, Rotas e Principais Pontos de Seleção
| método | Entrada aplicável | Principais limitações |
|---|---|---|
| Intervalo percentil de bootstrap | Funções estatísticas computáveis e de amostra | Amostras pequenas, dados correlacionados e viés de distribuição precisam ser avaliados |
| Propagação de Monte Carlo | Modelo de medição, média, covariância e configurações de amostragem | A covariância precisa ser válida e o termo de erro sistemático precisa ser claramente definido no modelo |
| Medição ANOVA Cruzada R&R | Peças balanceadas, operadores e dados duplicados | Termos de interação, componentes negativos e designs de desequilíbrio precisam ser acordados |
| escala linear ponderada | Valores de referência, valores medidos e incertezas padrão | Base de necessidade de extrapolação de fonte e faixa de peso |
| Deming retorna | Observações de duas variáveis e razão de variância de erro | A configuração da taxa de variância afetará os resultados da regressão |
| Retidão de área mínima bidimensional | Pontos de amostragem bidimensionais limitados | Precisa ser usado em conjunto com padrões, métodos de amostragem e convenções de avaliação aplicáveis. |
| Propagação de sensibilidade de primeira ordem | Modelo, média, covariância e etapa de diferença | A forte não linearidade e a sensibilidade ao tamanho do passo precisam ser verificadas separadamente. |
A escolha do método depende da estrutura dos dados e da finalidade do relatório. Só porque um método é mais complexo não significa que os seus resultados sejam mais precisos ou mais consistentes com os requisitos do sistema de qualidade.
Dados e pré-condições necessários
Envie o objeto de medição, faixa de medição, tolerância, modelo de medição, unidade, informações do instrumento de referência, versão do equipamento, ambiente de coleta e dados brutos. A ferramenta de medição R&R precisa descrever a peça, o operador, o número de repetições, a sequência de medição e se é um projeto balanceado.
A avaliação da incerteza precisa listar a quantidade de entrada, distribuição, incerteza padrão, correlação e base. A regressão calibrada precisa levar em conta a incerteza do valor de referência, as fontes de erro de medição, pesos ou razões de variância.
Medições inválidas, valores ausentes, valores discrepantes e registros duplicados nos dados originais devem ser retidos e não excluídos diretamente sem regras. Se os dados vierem de diferentes versões, equipamentos ou condições operacionais, eles deverão ser estratificados primeiro, em vez de mesclados em uma única população.
Métodos de verificação e condições aplicáveis
O projeto verifica a exatidão dos cálculos através de modelos analíticos, dados conhecidos ou software independente, e verifica a estabilidade do modelo e a consistência dos relatórios através de análise de sensibilidade, execuções repetidas e dados de retirada.
Os níveis de R&R, as incertezas, as capacidades do processo e os limites de aprovação são determinados com base em projetos experimentais reais, quantidades de referência, sistemas de qualidade do cliente e fins de relatório. Os documentos de calibração, verificação ou acreditação de terceiros são emitidos por instituições com as qualificações correspondentes.
Implementação e entrega do projeto
- Confirmação de finalidade e modelo: Esclareça o objetivo do relatório, o que é medido, estatísticas, fontes de erro e regras de aprovação.
- Revisão de dados e ensaio: Verifique desenho amostral, unidades, equilíbrio, correlação, registros faltantes e anormais.
- Cálculo e análise de sensibilidade: Versão fixa, parâmetros e sementes aleatórias, resultados de saída, diagnóstico e principais itens de impacto.
- Revisão e entrega de relatórios: Use cálculos de referência ou reserve dados para revisão e registre limitações, testes pendentes e dados reproduzíveis.
As entregas podem incluir procedimentos de análise ou módulos de chamada, dicionários de dados, configurações de cálculo, tabelas de resultados, gráficos, registros de revisão e notas de versão. A coleta de dados brutos, os serviços de calibração, as auditorias de terceiros e as assinaturas do sistema de qualidade são confirmados separadamente.
Método de aceitação
| Itens de aceitação | Verifique o conteúdo | Registro de entrega |
|---|---|---|
| Consistência de entrada | Número da amostra, unidade, agrupamento, status ausente e anormal | Lista de dados originais e resultados de verificação |
| Correção computacional | Modelos analíticos, dados conhecidos ou comparações independentes de software | Diferenças reproduzíveis em scripts, parâmetros e resultados |
| método aleatório | Sementes, tamanho da amostra, convergência e diferenças de execução replicada | Execução de registros e análise de sensibilidade |
| Adequação do modelo | Termos de linearidade, independência, distribuição, correlação e interação | Gráficos de diagnóstico, resíduos e condições não atendidas |
| Conclusão do relatório | Definições de indicadores, condições, limites e termos de erro descobertos | Relatórios de versionamento e registros de revisão |
Os limites de aprovação são determinados pelas metas de qualidade e pelo uso. A mera verificação de que não há erros no software não pode substituir a aceitação do modelo estatístico e do projeto experimental.
Autorização, manutenção e alterações
O módulo de estatísticas pode ser licenciado como software de equipamento ou ferramenta de análise de projetos de acordo com o escopo acordado. Quando as estruturas de dados, os modelos de medição, os modelos de relatórios e as regras de qualidade mudam, a necessidade de modificação e revalidação do programa deve ser avaliada.
Os serviços anuais podem abranger solução de problemas do modelo original, manutenção de versão, revisão de dados e ajuste de modelo de relatório; novos projetos de medição, requisitos de sistemas de terceiros, testes de amostragem e medições no local são escopo recentemente adicionado.
Perguntas frequentes
Uma boa repetibilidade significa medições precisas?
Não expresso. A repetibilidade descreve a distribuição dos resultados nas mesmas condições, e a precisão também depende de viés, calibração, valores de referência e erros sistemáticos.
A avaliação da incerteza está completa com os resultados de Monte Carlo?
Também são necessários modelos de medição, distribuições de dados e correlações razoáveis. Nenhuma quantidade de amostragem pode remediar os problemas do modelo, omitindo fontes de erro ou usando distribuições injustificadas.
A ferramenta de medição R&R pode ser definida diretamente com uma linha de julgamento unificada?
Deve ser determinado em combinação com o sistema de qualidade do cliente, uso do processo, tolerâncias do produto e design de teste, e o calibre do cálculo e o limite de aprovação devem ser escritos no documento de aceitação do projeto.
Pode ser emitido um relatório de calibração ou acreditação de terceiros?
Este serviço fornece avaliação estatística de algoritmos e engenharia. Os documentos de calibração, verificação ou acreditação laboratorial de terceiros são emitidos por instituições com as qualificações correspondentes.
Envie amostras e condições de equipamentos para esclarecer o escopo de desenvolvimento e entrega
Serviços de repetibilidade de medição e avaliação de incerteza
Descreva o objeto da tarefa, a imagem ou vídeo original, os indicadores de destino, a plataforma do dispositivo, a interface e a situação de exemplo.
Telefone: 13910119357xuzhiyang0928@gmail.com