Les commandes de l’application, les identifiants des feuilles de données et les valeurs des données d’exemple conservent leur forme d’origine. Les captures d’écran, graphiques et fichiers à télécharger sont en anglais. Les exemples conservent les conventions numériques anglaises : point décimal et virgule de séparation des milliers.
Exemple : épaisseur des entretoises
Trois opérateurs mesurent chacun les mêmes 10 entretoises métalliques deux fois avec un micromètre à cliquet. Chaque entretoise est retirée et repositionnée avant la lecture suivante. L’étude comporte 60 mesures.
Télécharger l’exemple d’épaisseur des entretoises (CSV)C’est le même exemple que dans Help. part_id identifie chaque entretoise, operator_id son opérateur, trial le passage et thickness_mm contient les lectures en mm.
1. Créer l’analyse
Dans la barre latérale, ouvrez Measurement systems, choisissez GRR (Average & Range) et nommez l’analyse. Sélectionnez New blank worksheet et Create analysis.
2. Importer les données
Dans Worksheet, choisissez Import. Sélectionnez le fichier téléchargé ou collez son contenu. Réglez le délimiteur sur Comma, utilisez Decimal dot et cochez First row contains column names. Prévisualisez l’importation, puis choisissez Import into worksheet. Conservez toutes les lignes dans leur ordre d’origine.
3. Affecter les colonnes d’entrée
Dans Inputs, affectez part_id à Part ID, operator_id à Operator, trial à Trial ID et thickness_mm à Measurements, en les sélectionnant dans chaque sélecteur de colonne.
Vérifiez que l’application détecte 10 parts × 3 operators × 2 trials. Chaque pièce doit avoir les deux essais de chaque opérateur.
4. Définir les options de l’étude
Saisissez 4.900 dans Lower specification limit (LSL) et 5.100 dans Upper specification limit (USL). Dans Method for operator mean differences, choisissez Range of overall operator means.
Ouvrez Rounding and ANOVA comparison. Laissez Round cell means before computing operator differences et Compare with GRR (ANOVA) décochés.
Ouvrez Precision. Saisissez 4 dans Decimal places for values, 1 dans Decimal places for percentages et 3 dans Decimal places for ndc. Create a worksheet template n’est pas nécessaire pour cette étude importée.
5. Exécuter l’analyse
Choisissez Run analysis, puis ouvrez Results.
6. Interpréter les résultats
Comprendre l’étude
Chaque opérateur mesure chaque entretoise deux fois. La méthode utilise l’écart entre les lectures répétées pour estimer la répétabilité, puis compare les moyennes des opérateurs pour estimer la composante opérateur.
Distinguer les sources de dispersion
EV≈0.002275 mm décrit la répétabilité ; AV≈0.001677 mm est la composante opérateur. Ensemble, elles donnent GRR≈0.002826 mm. Ce sont des écarts-types. Les tableaux du site utilisent six chiffres significatifs ; le rapport de l’application utilise les quatre décimales configurées et paraît donc plus arrondi.
Comparer la dispersion à la tolérance
La dispersion R&R sur six sigmas utilise 8.5% de la largeur de spécification de 0.200 mm. La R&R représente aussi 6.7% de la variation totale de l’étude. Aucune de ces valeurs n’est un taux de rejet. Elles comparent la dispersion de mesure à deux largeurs différentes.
Lire le résultat de discrimination
NDC arrondi vaut 21 : l’étude distingue plusieurs niveaux de mesure parmi ces entretoises. Les entretoises sélectionnées couvrent une large étendue, ce qui affecte NDC et le pourcentage de l’étude. La variation des pièces représente environ 127.1% de la tolérance.
Choisir la prochaine vérification
Examinez comment le micromètre est positionné et utilisé pour les lectures répétées. Cette méthode n’estime pas l’interaction opérateur–pièce. Utilisez une étude ANOVA croisée si les différences entre opérateurs semblent dépendre de la pièce.
Plus de détails : lire chaque section des résultats
Les tableaux complets de résultats utilisent six chiffres significatifs, comme dans Help.
Analyse dans l’unité de mesure
Ces composantes sont des écarts-types en mm. EV≈0.002275 est la répétabilité, AV≈0.001677 la composante opérateur et GRR≈0.002826 les combine par racine de la somme des carrés. Ce tableau du site utilise six chiffres significatifs. Le rapport capturé de l’application utilise les quatre décimales configurées ; ne recalculez pas les composantes à partir de ses entrées arrondies.
| Composante | Formule | Écart-type (SD) |
|---|---|---|
| EV | R̄ × K₁ | 0.00227465 |
| AV | √max(0, (X̄_diff × K₂)² − EV²/(n × r)) | 0.00167707 |
| GRR | √(EV² + AV²) | 0.00282606 |
| PV | R_p × K₃ | 0.0423607 |
| TV | √(GRR² + PV²) | 0.0424548 |
- %GRR = 6.7%, ndc = 21 → jugé acceptable
- Les composantes sont des écarts-types ; la variation de l’étude vaut 6 × SD.
Pourcentage de variation totale et de tolérance
La R&R représente environ 6.7% de la variation de l’étude et 8.5% de la tolérance de 0.200 mm. Ce sont des rapports d’écarts-types / largeurs d’étude, et non des contributions de variance. La variation des pièces représente environ 127.1% de la tolérance parce que les pièces sélectionnées couvrent une large étendue ; cela seul n’est pas une estimation du taux de rejet.
| Composante | % de variation de l’étude | %tolérance |
|---|---|---|
| EV | 5.35781 | 6.82394 |
| AV | 3.95025 | 5.03122 |
| GRR | 6.65662 | 8.47817 |
| PV | 99.7782 | 127.082 |
| TV | 100 | 127.364 |
- %Tolérance = 100 × 6 × écart-type de la composante / largeur de spécification.
Nombre de catégories distinctes
NDC est d’environ 21.135, affiché à 21 après arrondi. L’évaluation de l’application qualifie cette étude d’acceptable selon sa règle de présentation, mais NDC et le pourcentage dépendent des pièces sélectionnées et n’établissent pas la performance pour toute étude future.
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| NDC | 21.1349 |
| NDC (arrondi) | 21 |
Valeurs intermédiaires
L’étendue moyenne intra-cellule est d’environ 0.002567 mm et la différence automatique de moyennes d’opérateurs de 0.00335 mm. La paire automatique compare les moyennes globales d’opérateur la plus petite et la plus grande. Conservez la paire par défaut et les réglages de précision pour reproduire les valeurs affichées.
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| R̄ | 0.00256667 |
| X̄_diff | 0.00335 |
| R_p | 0.134667 |
Constantes utilisées
Ces constantes convertissent les étendues observées en estimations d’écart-type pour le plan détecté de 10 pièces, trois opérateurs et deux essais. Conservez la convention de l’application pour reproduire le résultat.
| Constante | m | g demandé | Colonne de la table de correspondance | Approximation | d₂ | Valeur |
|---|---|---|---|---|---|---|
| K1 | 2 | 30 | ∞ | Oui | 1.12838 | 0.886226 |
| K2 | 3 | 1 | 1 | Non | 1.91155 | 0.523136 |
| K3 | 10 | 1 | 1 | Non | 3.17905 | 0.314559 |
Conventions des constantes
Les constantes convertissent les étendues observées en estimations d’écart-type pour cette étude. K₁ utilise la valeur d₂ standard des grands groupes pour les paires de lectures répétées. La comparaison des opérateurs utilise les moyennes globales la plus basse et la plus haute, et non une paire choisie par l’utilisateur.
Notes de consultation d’origine : K₁ demandait g=30 ; d2 standard utilisé (colonne ∞) pour m=2. Paire automatique X̄_diff utilisée : op_min_idx=3, op_max_idx=2 (selon la moyenne globale).
7. Créer un rapport
Conservez Measurement unit analysis, Percent of total variation and tolerance, Number of distinct categories, Intermediates et Constants used. Notez la largeur de spécification de 0.200 mm et la méthode des différences entre opérateurs. Cette méthode n’estime pas l’interaction opérateur–pièce.
Sélectionnez Add to report dans l’exécution terminée. Ouvrez Choose individual items and advanced options pour sélectionner les tableaux et graphiques, puis choisissez Add to draft. Les éléments masqués restent dans l’analyse enregistrée.
Nommez le rapport et ajoutez l’objectif de l’étude ainsi que votre interprétation. Sélectionnez Save, vérifiez Preview, puis utilisez Export → Download HTML. L’exemple ci-dessous contient l’intégralité du contenu sélectionné, y compris les résultats au-delà d’un seul écran.