통계 분석에서 Gage R&R이란 무엇입니까? 측정 시스템 평가 기술

특정 측정기로 측정하여 데이터를 얻기 위한 공학적 활동을 하다 보면 이 측정기가 정말 좋은 것인지 의문이 들 때가 있습니다.

이 경우 Gate R&R 평가 방법을 사용하여 측정 장비 또는 측정 시스템의 오류로 인한 분산을 찾을 수 있습니다.

측정 시스템이 아무리 정확하더라도 오류는 항상 존재합니다.

1kg부터 1.000000000000000kg까지 잴 수 있는 저울이 세상에 없듯이. 몸무게를 재고 머리를 아래로 기울였다가 다시 체중계에 올라갔던 것을 기억하실 것입니다.

Gage R&R은 우리가 측정을 완전히 신뢰하지 않기 때문에 이것이 정확한지 확인하려고 합니다.

오차 분산은 다음과 같은 이유로 발생합니다.

1. 분산의 원인

1) 프로세스의 변화: 이것은 실제로 프로세스 자체로 인해 발생하는 분산입니다.

이는 장기와 단기로 나눌 수 있으며 평가 대상 시편을 제작할 때 분산이 발생할 수 있다.

2) 측정 산포: 공정이 제대로 수행되었는지 여부를 측정하는 과정에서 발생하는 산포로 측정기기 산포와 측정 산포로 나눌 수 있다.

측정 장비에서 발생하는 분산이 있으며, 이를 사용하여 사진을 찍는 사람에 의해서도 분산이 발생합니다.

측정기의 분산은 정확도, 안정성, 선형성, 반복성이 변동될 때 발생하며, 측정기의 분산은 재현성이 낮을 때 발생합니다.

2. 분산의 다양성

1) 바이어스

편향은 편향을 의미하며 정확도라고도 합니다.

제품을 측정할 때 제품의 표준값과 측정된 평균값의 차이가 편향입니다.

이 제품은 길이가 10cm인데 10회 측정 후 평균이 11cm였으니 편향은 1cm입니다.

2) 안정성

동일한 제품을 동일한 측정기로 일정 기간 측정했을 때 중심값이 이동하는 것을 의미합니다.

즉, 일부 외부 요인으로 인해 오프셋이 계측기에 입력됩니다.

1차 측정에서는 평균값 15를 기준으로 산포를 분포시켰으나, 2차 측정에서는 산포의 분포를 동일하게 하여 평균만 17로 이동하였다.

3) 선형성

측정 범위 내에서 기기의 일관성. 각 측정 그룹에는 바이어스 값이 있으며 이러한 바이어스 값 간의 차이를 나타냅니다.

편향이 매번 크게 달라지면 측정의 일관성이 좋지 않다고 볼 수 있습니다.

4) 반복성

한 사람이 동일한 측정기 + 동일한 측정 시료를 여러 번 반복하여 채취하여 얻은 측정 데이터 값의 변동 범위를 말합니다.

첫 번째, 두 번째 및 세 번째 측정 사이에서 중심이 이동하는 정도는 기기가 얼마나 신뢰할 수 없는지를 나타냅니다.

5) 재현성

서로 다른 사람이 같은 측정기로 같은 시료를 채취했을 때 중심이 어긋나는 정도를 말합니다.

누가 찍느냐에 따라 값이 달라지면 측정자의 분산이 반영된 것을 알 수 있다.

측정 방법을 정확하게 수동화하고 교육해야 합니다.

3. 게이지 R&R 실험

먼저 Gage R&R의 약어는 위의 분포 유형 중 Repeatability Repeatability와 Reproducibility reproducibility를 측정한다는 것입니다.

게이지는 게이지와 같은 단어입니다.

반복성은 같은 측정자, 같은 사람이 같은 조건에서 여러 번 측정을 반복했을 때 측정값이 얼마나 변동하는지를 의미합니다.

재현성은 같은 조건에서 다른 측정자와 다른 사람이 측정했을 때 얼마나 차이가 나는지를 보는 것입니다.

간단히 말해서 사람의 손이 얼마나 타고 있는지, 측정 기구가 얼마나 앞뒤로 움직이는지를 정량적으로 표현하는 평가 방법이라고 할 수 있다.

반복성이 크면 기기에 결함이 있는 것입니다.

(같은 사람이 같은 샷을 똑같이 잘 찍었다는 가정하에) 재현성이 크게 나온다면 측정자에 문제가 있는 것으로 판단된다.

(가격은 사진가에 따라 다름)

측정된 평가 결과를 이용하여 위의 기준에 따라 측정 시스템을 사용할지 여부를 결정할 수 있습니다.

문제가 있는 경우 장비나 측정 시스템을 보완하여 신뢰성을 높여야 합니다.

실제로 Gage R&R을 계산하는 자세한 과정은 미니탭 블로그의 설명을 통해 확인할 수 있습니다.