gagerr
Замерьте исследование воспроизводимости и воспроизводимость
Синтаксис
gagerr(y,{part,operator})
gagerr(y,GROUP)
gagerr(y,part)
gagerr(...,param1,val1,param2,val2,...)
[TABLE, stats] = gagerr(...)
Описание
gagerr(y,{part,operator}) выполняет воспроизводимость сортамента и исследование воспроизводимости измерений в y, собранном operator на part. y является вектор-столбцом, содержащим измерения на различных частях. part и operator являются категориальными переменными, числовыми векторами, символьными матрицами, строковыми массивами или массивами ячеек из символьных векторов. Число элементов в part и operator должно быть эквивалентным в y.
gagerr распечатывает таблицу в командном окне, в котором разложение отклонения, стандартного отклонения, var исследования (5,15 стандартных отклонений x) перечислен с соответствующими процентами для других источников. Итоговые статистические данные распечатаны ниже таблицы, дающей количество отличных категорий (NDC) и процент Сортамента R&R общих изменений (PRR).
gagerr также строит гистограмму, показывающую процент различных компонентов изменений. Замерьте R&R, воспроизводимость, воспроизводимость, и изменения от части к части построены как четыре вертикальных панели. Отклонение и var исследования построены как две группы.
Чтобы определить возможность системы измерения с помощью NDC, используйте следующие инструкции:
Если NDC> 5, система измерения способна.
Если NDC <2, система измерения не способна.
В противном случае система измерения может быть приемлемой.
Чтобы определить возможность системы измерения с помощью PRR, используйте следующие инструкции:
Если PRR <10%, система измерения способна.
Если PRR> 30%, система измерения не способна.
В противном случае система измерения может быть приемлемой.
gagerr(y,GROUP) выполняет сортамент исследование R&R измерений в y с part и operator, представленным в GROUP. GROUP является числовой матрицей, первые и вторые столбцы которой задают различные части и операторы, соответственно. Количество строк в GROUP должно совпасть с числом элементов в y.
gagerr(y,part) выполняет сортамент исследование R&R измерений в y без информации об операторе. Предположение - то, что вся изменчивость внесена part.
gagerr(..., выполняет сортамент исследование R&R с помощью одного или нескольких из следующего названия параметра / пары значения:param1,val1,param2,val2,...)
'spec'— Двухэлементный вектор, который задает нижний и верхний предел процесса, соответственно. В этом случае итоговые статистические данные, распечатанные в командном окне, включают Отношение точности к допуску (PTR). Кроме того, гистограмма включает дополнительную группу, процент допуска.Чтобы определить возможность системы измерения с помощью PTR, используйте следующие инструкции:
Если PTR <0.1, система измерения способна.
Если PTR> 0.3, система измерения не способна.
В противном случае система измерения может быть приемлемой.
'printtable'—'on'значения или'off', который указывает, должен ли табличный вывод быть распечатан в командном окне или нет. Значением по умолчанию является'on'.'printgraph'—'on'значения или'off', который указывает, должна ли гистограмма быть построена или нет. Значением по умолчанию является'on'.'randomoperator'— Логическое значение,trueилиfalse, который указывает, случаен ли эффектoperatorили нет. Значением по умолчанию являетсяtrue.'model'— Модель, чтобы использовать, заданный одним из:'linear'— Основные эффекты только (значение по умолчанию)'interaction'— Основные эффекты плюс 2D факторные взаимодействия'nested'— Вложенное множествоoperatorвpart
Значением по умолчанию является
'linear'.
[TABLE, stats] = gagerr(...) возвращает 6 5 матричный TABLE и структуру stats. Столбцы TABLE, слева направо, представляют отклонение, процент отклонения, стандартных отклонений, var исследования и процента var исследования. Строки TABLE, сверху донизу, представляют другие источники изменений: замерьте R&R, воспроизводимость, воспроизводимость, оператор, оператор и взаимодействия части и часть. stats является структурой, содержащей итоговую статистику для производительности системы измерения. Поля stats:
ndc— Количество отличных категорийprr— Процент сортамента R&R общих измененийptr— Отношение точности к допуску. Значением являетсяNaN, если параметр'spec'не дан.
Примеры
Замерьте исследование R&R
Моделируйте систему измерения путем случайной генерации операторов, частей, и измерений, y, операторы делают на частях.
rng(1234,'twister') % for reproducibility y = randn(100,1); % measurements part = ceil(3*rand(100,1)); % parts operator = ceil(4*rand(100,1)); % operators
Проведите сортамент исследование R&R для этой системы с помощью смешанной модели АНОВОЙ без взаимодействий.
gagerr(y,{part, operator},'randomoperator',true) Columns 1 through 4
'Source' 'Variance' '% Variance' 'sigma'
'Gage R&R' [ 0.9715] [ 99.2653] [0.9857]
' Repeatability' [ 0.9535] [ 97.4201] [0.9765]
' Reproducibility' [ 0.0181] [ 1.8452] [0.1344]
' Operator' [ 0.0181] [ 1.8452] [0.1344]
'Part' [ 0.0072] [ 0.7347] [0.0848]
'Total' [ 0.9787] [ 100] [0.9893]
Columns 5 through 6
'5.15*sigma' '% 5.15*sigma'
[ 5.0762] [ 99.6320]
[ 5.0288] [ 98.7016]
[ 0.6921] [ 13.5838]
[ 0.6921] [ 13.5838]
[ 0.4367] [ 8.5716]
[ 5.0949] ''
Number of distinct categories (NDC):0
% of Gage R&R of total variations (PRR): 99.63
Note: The last column of the above table does not have to sum to 100%
