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 собранный operator на partY вектор-столбец, содержащий измерения на различных частях. part и operator категориальные переменные, числовые векторы, символьные матрицы, строковые массивы или массивы ячеек из символьных векторов. Число элементов в part и operator должен быть эквивалентным в y.
gagerr распечатывает таблицу в командном окне в который разложение отклонения, стандартного отклонения, var исследования (5,15 x стандартное отклонение), перечислены 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 столбчатый график, показывающий 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 представленный в GROUP. GROUP числовая матрица, первые и вторые столбцы которой задают различные части и операторы, соответственно. Количество строк в GROUP должен 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, столбчатый график 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' — Значение 'on' или 'off' это указывает, должен ли табличный выход быть распечатан в командном окне или нет. Значением по умолчанию является 'on'.
'printgraph' — Значение 'on' или 'off' это указывает, должен ли столбчатый график быть построен или нет. Значением по умолчанию является 'on'.
'randomoperator' — Логическое значение, true или false, это указывает ли эффект operator случайно 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 структура stats. Столбцы TABLE, слева направо представляйте отклонение, процент отклонения, стандартных отклонений, var исследования и процента var исследования. Строки TABLE, сверху донизу представляйте другие источники изменений: замерьте R&R, воспроизводимость, воспроизводимость, оператор, оператор и взаимодействия части и часть. stats структура, содержащая итоговую статистику для эффективности 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.
Симулируйте 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 ANOVA 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]} {0x0 char }
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%
