Замерьте исследование воспроизводимости и воспроизводимость
gagerr(y,{part,operator})
gagerr(y,GROUP)
gagerr(y,part)
gagerr(...,param1,val1,param2,val2,...)
[TABLE, stats] = gagerr(...)
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, true или false, который указывает, случаен ли эффект operator или нет. Значением по умолчанию является true.
'model' — Модель, чтобы использовать, заданный одним из:
'linear' — Основные эффекты только (значение по умолчанию)
'interaction' — Основные эффекты плюс 2D факторные взаимодействия
'nested' — Вложенное множество operator в part
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 категорий
prr — Процент сортамента R&R общих изменений
ptr — Отношение точности к допуску. Значением является NaN, если параметр 'spec' не дан.
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%
