MSA für diskrete/diskretisiert Merkmale - Q-DAS

MSA für
diskrete/diskretisiert
Merkmale
FAQ
MSA für diskrete/diskretisiert Merkmale
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Inhalt
1.
Motivation ....................................................................................................................... 2
2.
Die Verschiedenen Auswertemöglichkeiten .................................................................... 3
2.1
Attributiv / Diskretisierte Merkmale .......................................................................... 3
2.1.1
Attributive Daten mit Referenzwert  Methode der Signalerkennung .............. 4
2.1.2
Attributive Daten ohne Referenzwert ................................................................ 6
2.2
Verfahren 7 / Diskrete Merkmale ............................................................................. 7
Version: 1.0
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Doku-Nr.:
QDOC-572-39
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1. Motivation
In diesem Dokument sollten die rein technischen Möglichkeiten der Software solara.MP
erläutert werden bezüglich der Möglichkeiten „attributiver MSA-Auswertungen“.
Es wird nicht darauf eingegangen bei welcher Art von Merkmalstyp welche Analyseform
genutzt werden solle, oder welche Aussagen / Interpretationen die Ergebnisse bringen. Dies
sind Fragen welche nur in Schulungen beantwortet werden könnten. Alle hier gemachten
Erläuterungen zu den verschiedenen Resultaten sind nur grobe Erklärungen.
Die Erklärungen erfolgen alle mit der Strategie „Q-DAS Measurement Process Qualification
(06/2013)“
Jede Analyse die durchgeführt werden soll muss in der Strategie erlaubt und eingestellt sein.
Innerhalb jedes Verfahrens kann es Subverfahren geben welches vom Anwender über die
Auswertstrategie oder über die Schaltfläche in der Merkmalsmaske gewählt werden können.
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2. Die Verschiedenen Auswertemöglichkeiten
Eine exakte Auftrennung ist nicht möglich, daher werden hier die verschiedenen
Möglichkeiten einfach gelistet. Der Sprachgebrauch (attributiv / diskret / diskretisiert) kann je
nach Kunde verschieden sein, daher wird hier versucht alle Begrifflichkeiten zu verwenden.
Auch wenn in den Registerkarten die Analysen gemischt werden können wird hier versucht
folgende Trennung einzuhalten:
2.1
Attributiv / Diskretisierte Merkmale
Bei attributiven / diskretisierten Analysen geht man davon aus, dass zu jedem Bauteil ein
numerischer Referenzwert (kontinuierlich, variabel) existiert. Zusätzlich zu diesen
Referenzwerten existieren - von den Prüfern z.B. mit einer Lehrer ermittelt - diskrete
Entscheidungswerte.
Dabei gilt:
0 = Bauteil NICHT OK
1 = Bauteil OK
Die Datensätze werden angelegt mit „Datei – Datei neu: attributive Merkmale“:
Die Prüfer haben als Ergebnis nur „OK“ und „NICHT OK“ zur Verfügung.
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2.1.1 Attributive Daten mit Referenzwert  Methode der Signalerkennung
Das klassische Beispiel von attributiven Daten mit Referenzwert wäre die „Gut-SchlechtLehre“. Die Bauteile werden so ausgewählt, dass diese den Toleranzbereich überdecken
UND in beide Richtungen überschreiten. Besonders wichtig ist eine - bezüglich der Werte feinabgestufte Auswahl an Teilen in der Nähe der Spezifikationsgrenzen. Hierbei ist das Ziel,
dass die Prüfer mit der Lehrenprüfung nun zu Nichtübereinstimmungen bei ihren
Prüfentscheidungen kommen. Ein solcher Bereich der Nichtübereinstimmung ist für diese Art
der Analyse zwingend. Existiert dieser nicht, so kann schlicht keine Bewertung erfolgen.
Der Bereich um die Spezifikationsgrenzen herum in welchem es zu NichtÜbereinstimmungen gekommen ist wird „Graustufenbereich“ genannt. In % ausgegeben wird
als R&R abgeprüft.
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Es müssen Werte in allen Bereichen existieren: Oberhalb der oberen
Spezifikationsgrenze bis unterhalb der unteren Spezfikationsgrenze. In der Nähe der
Spezifikationsgrenzen sollten die Teile besonders fein abgestuft ausgewählt sein
(wenn machbar).
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2.1.2 Attributive Daten ohne Referenzwert
Existieren keine Referenzwerte so kann z.B. mit dem Bowker-Test geprüft werden ob die
Anwender zu vergleichbaren Ergebnissen kommen.
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Verfahren 7 / Diskrete Merkmale
Bei diskreten Merkmalen geht man davon aus keinen Referenzwert zu haben, oder der
Referenzwert ist auch diskret, z.B. ein „Meisterentscheid. Des Weiteren ist die Auswahl für
den Anwender nicht nur „OK“ oder „NICHT OK“, sondern „beliebige“ Stufen. Daher sind
diese Merkmale „Ordinale“ Merkmale für welche im Vorfeld ein Ordinalklassenkatalog
angelegt werden muss.
http://www.q-das.de/web_case_studies_ger/casestudies.html
Die Datensätze werden angelegt mit „Datei – Datei neu: Verfahren 7“:
Als erster Schritt muss dann der vorher erstellte ( oder im Standard vorhandene)
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Die Werte sind dann als Katalogeintrag auszuwählen, inklusive dem Referenzwert
(Meisterentscheid).
Zur Auswertung kommt dann die in der Auswertestrategie eingestellte Kappa-Auswertung:
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