MSA für diskrete/diskretisiert Merkmale FAQ MSA für diskrete/diskretisiert Merkmale 1/8 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 © 2015 Q-DAS GmbH, 69469 Weinheim Doku-Nr.: QDOC-572-39 MSA für diskrete/diskretisiert Merkmale 2/8 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. Version: 1.0 © 2015 Q-DAS GmbH, 69469 Weinheim Doku-Nr.: QDOC-572-39 MSA für diskrete/diskretisiert Merkmale 3/8 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. Version: 1.0 © 2015 Q-DAS GmbH, 69469 Weinheim Doku-Nr.: QDOC-572-39 MSA für diskrete/diskretisiert Merkmale 4/8 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. Version: 1.0 © 2015 Q-DAS GmbH, 69469 Weinheim Doku-Nr.: QDOC-572-39 MSA für diskrete/diskretisiert Merkmale 5/8 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). Version: 1.0 © 2015 Q-DAS GmbH, 69469 Weinheim Doku-Nr.: QDOC-572-39 MSA für diskrete/diskretisiert Merkmale 6/8 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. Version: 1.0 © 2015 Q-DAS GmbH, 69469 Weinheim Doku-Nr.: QDOC-572-39 MSA für diskrete/diskretisiert Merkmale 2.2 7/8 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) Version: 1.0 © 2015 Q-DAS GmbH, 69469 Weinheim Doku-Nr.: QDOC-572-39 MSA für diskrete/diskretisiert Merkmale 8/8 Die Werte sind dann als Katalogeintrag auszuwählen, inklusive dem Referenzwert (Meisterentscheid). Zur Auswertung kommt dann die in der Auswertestrategie eingestellte Kappa-Auswertung: Version: 1.0 © 2015 Q-DAS GmbH, 69469 Weinheim Doku-Nr.: QDOC-572-39
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