夏彬 | 如何优雅地完成MSA计算?

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夏彬 | 如何优雅地完成MSA计算?

引言:

前面,我们花了几个章节详细的描述了MSA-“gage R&R”(交叉和嵌套)如何采用Minitab软件进行方案设计、结果录入以及分析,内容基本涵盖了常规做MSA会用到的环境。此外,MSA除了”gage R&R”,还包括“线性和偏倚”、“属性一致性分析”,将会在后面的内容进行同步更新。

今天,笔者将带大家采用JMP来优雅的解决MSA分析计算。

正文:

JMP是一款以图形化交互分析见长的统计软件,这在之前我们介绍DOE工具的时候就提到过,有兴趣的朋友可以翻看前几期的文章。话不多说,我们直接进入今天的主题。

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图1 minitab-MSA方案设计对话框

如图1,JMP和minitab最大不同之处在于,Minitab自带MSA方案设计的对话框,而JMP没有(这点可以看成是minitab的优势)。

但是,我们接下来看分析界面:

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图2 Minitab-MSA分析对话框

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图3 JMP-MSA对话框

图2和图3清晰的表现了这两款软件在MSA分析时的不同(Minitab依旧是传统的将各统计模块堆出来,供大家选择;而JMP在这一方面显然更“智能”, 仅用一个对话框就将所有MSA的内容都包括,只在一个界面上选择MSA方法、模型类型,真是很友好的界面设计)。

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图4 原始数据

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图5 选项填入

图4,我们输入原始数据,然后各选项填入(这个在形式上和minitab类似,都是将相关值标签填入)。

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图6 JMP初始报表

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图7 Minitab结果图

于是,我们得到了JMP的初始报表(图6),注意:这个和Minitab最终结果图(图7)是类似的。内容上都是反应部件测量值的均值超过了控制线,说明数据可以指示部件间的变异。以及,极差图可以显示每个操作员和部件组合的变异性。

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图8 JMP操作员图

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图9 minitab操作员图

同样,JMP也可以得到平行性图,图8、图9都反应操作员和部件之间没有交互作用。

注意,下面开始JMP特有的功能。

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图10 JMP-EMP结果分析

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图11 Minitab-结果分析

JMP不仅有传统的 “R&R分析”外,还有EMP分析。 传统”R&R分析“这里就不再过多描述,因为前面讲的已经很多,都是基于”方差分析“,这点说一下EMP分析。

我们知道Minitab在做MSA的时候是结果是采用分类的方式,见图11。 EMP报表也可以帮助系统进行评估和分类。比如上述内容:

(1)“组间相关“为0.97和0.94, 说明大多数的变异来自于部件;

(2)分类为一级,过程信号衰弱不到11%,说明测量值只有很小的变异,可以推断测量工作做的很好。

那可能有朋友要问,能不能得到和minitab一样的方差分量(R&R的结果)。答案是:可以的。

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图12 Jmp-修改方法为“量具R&R”

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图13 量具R&R方差分量图

图13很好的展示了结果:操作员和部件没有交互作用;下面的方差分量也显示主要的变异来自于部件,说明测量系统良好。

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图14 量具R&R变异组成详细分析

尾声:

通过上述内容,相信各位对JMP对MSA的计算已经有一定的了解。Minitab体现了很好的传统统计的分析模式和方法(但是过于专业的内容选择往往使人望而却步,比如不了解某个功能就无法继续工作);而JMP带来的是一种新层推式的分析方法(不必开很多个窗口,就在同一个窗口下拉内容),更多的引导发现新探索区域(包括偏倚检测仿真模拟),这不得不说是一种“优雅”。

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夏彬 统计SME

工程师、医学硕士、LeanSigma黑带大师、国际知名统计学软件公司程序测试员。现任上海合全药业制剂项目部组长,负责业务相关数据工作,指导和参与二十余个QbD & DoE项目的设计、开展和统计分析。内容包括:传统统计、实验设计、数据挖掘、机器学习技术等开发和应用。精通Minitab、JMP、Design Expert、Python等软件。迄今,发表核心期刊论文10篇、专利33项(其中11项已授权)。

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