ऐप के कमांड, वर्कशीट के पहचानकर्ता और उदाहरण डेटा के मान अपने मूल रूप में हैं। स्क्रीनशॉट, चार्ट और डाउनलोड अंग्रेज़ी में हैं। वैज्ञानिक उदाहरणों में मूल दशमलव बिंदु और हज़ारों के लिए अल्पविराम सुरक्षित हैं; वेबसाइट की कीमतें और गिनती स्थानीय स्वरूप में दिखाई जाती हैं।
उदाहरण: स्पेसर की मोटाई
तीन ऑपरेटर एक रैचेट माइक्रोमीटर से उन्हीं 10 धातु स्पेसर को दो-दो बार मापते हैं। हर स्पेसर अगले माप से पहले हटाकर फिर रखा जाता है। अध्ययन में 60 माप हैं।
स्पेसर की मोटाई का उदाहरण डाउनलोड करें (CSV)यह Help में इस्तेमाल किया गया वही उदाहरण है। part_id हर स्पेसर की पहचान करता है, operator_id उसके ऑपरेटर की, trial दौर की और thickness_mm में mm में माप हैं।
1. विश्लेषण बनाएँ
साइडबार में Measurement systems खोलें, GRR (Average & Range) चुनें और विश्लेषण को नाम दें। New blank worksheet और Create analysis चुनें।
2. डेटा आयात करें
Worksheet में Import चुनें। डाउनलोड की गई फ़ाइल चुनें या उसकी सामग्री पेस्ट करें। विभाजक के लिए Comma, दशमलव चिह्न के लिए Decimal dot और First row contains column names चुनें। आयात का पूर्वावलोकन देखें, फिर Import into worksheet चुनें। सभी पंक्तियाँ उनके मूल क्रम में रखें।
3. इनपुट कॉलम चुनें
Inputs में कॉलम चयनकर्ता से part_id को Part ID, operator_id को Operator, trial को Trial ID और thickness_mm को Measurements से जोड़ें।
जाँचें कि ऐप 10 parts × 3 operators × 2 trials पहचानता है। हर पार्ट के लिए हर ऑपरेटर के दोनों ट्रायल होने चाहिए।
4. अध्ययन के विकल्प सेट करें
Lower specification limit (LSL) में 4.900 और Upper specification limit (USL) में 5.100 दर्ज करें। Method for operator mean differences में Range of overall operator means चुनें।
Rounding and ANOVA comparison खोलें। Round cell means before computing operator differences और Compare with GRR (ANOVA) अचयनित रखें।
Precision खोलें। Decimal places for values में 4, Decimal places for percentages में 1 और Decimal places for ndc में 3 दर्ज करें। इस आयातित अध्ययन के लिए Create a worksheet template आवश्यक नहीं है।
5. विश्लेषण चलाएँ
Run analysis चुनें, फिर Results खोलें।
6। परिणामों की व्याख्या करें
अध्ययन समझें
हर ऑपरेटर हर स्पेसर को दो बार मापता है। विधि पुनरावृत्तता का अनुमान लगाने के लिए दोहराए गए मापों का अंतर इस्तेमाल करती है, फिर ऑपरेटर घटक का अनुमान लगाने के लिए ऑपरेटर औसतों की तुलना करती है।
बिखराव के स्रोत अलग करें
EV≈0.002275 mm पुनरावृत्तता बताता है; AV≈0.001677 mm ऑपरेटर घटक है। साथ मिलकर वे GRR≈0.002826 mm देते हैं। ये मानक विचलन हैं। वेबसाइट की तालिकाएँ छह सार्थक अंक इस्तेमाल करती हैं; मूल ऐप की रिपोर्ट चुने गए चार दशमलव स्थान इस्तेमाल करती है और इसलिए अधिक राउंड किए गए मान दिखाती है।
फैलाव की तुलना सहनांतर से करें
छह-सिग्मा GRR फैलाव, 0.200 mm विनिर्देश चौड़ाई का 8.5% इस्तेमाल करता है। GRR कुल अध्ययन परिवर्तनशीलता का 6.7% भी है। कोई भी मान अस्वीकृति दर नहीं है। वे मापन फैलाव की तुलना दो अलग चौड़ाइयों से करते हैं।
स्तर अलग पहचानने का परिणाम पढ़ें
पूर्णांकित NDC, 21 है: अध्ययन इन स्पेसर के बीच कई मापन स्तर अलग पहचानता है। चुने गए स्पेसर विस्तृत मान-क्षेत्र में हैं, जो NDC और अध्ययन प्रतिशत को प्रभावित करता है। पार्ट की परिवर्तनशीलता सहनांतर की लगभग 127.1% है।
अगली जाँच चुनें
दोहराए गए मापों के लिए माइक्रोमीटर को रखने और इस्तेमाल करने का तरीका पढ़ें। यह विधि ऑपरेटर-पार्ट अंतःक्रिया का अनुमान नहीं लगाती है। ऑपरेटर अंतर पार्ट पर निर्भर लगें तो क्रॉस्ड ANOVA अध्ययन इस्तेमाल करें।
और जानकारी: परिणाम का हर खंड पढ़ें
परिणामों की पूरी तालिकाओं में Help की तरह छह सार्थक अंक हैं।
मापन इकाइयों में विश्लेषण
ये घटक mm में मानक विचलन हैं। EV≈0.002275 पुनरावृत्तता, AV≈0.001677 ऑपरेटर घटक है और GRR≈0.002826 उन्हें वर्गों के योग का वर्गमूल लेकर जोड़ता है। वेबसाइट की यह तालिका छह सार्थक अंक इस्तेमाल करती है। कैप्चर की गई मूल ऐप रिपोर्ट चुने गए चार दशमलव स्थान इस्तेमाल करती है; उसकी राउंड की गई प्रविष्टियों से घटक फिर न निकालें।
| घटक | सूत्र | मानक विचलन (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 → स्वीकार्य
- घटक मानक विचलन हैं; अध्ययन परिवर्तनशीलता 6 × SD है।
कुल परिवर्तनशीलता और सहनांतर का प्रतिशत
GRR अध्ययन परिवर्तनशीलता का लगभग 6.7% और 0.200 mm सहनांतर का 8.5% है। ये मानक विचलन/अध्ययन-चौड़ाई के अनुपात हैं, प्रसरण के योगदान नहीं। पार्ट की परिवर्तनशीलता सहनांतर की लगभग 127.1% है क्योंकि चुने गए पार्ट विस्तृत मान-क्षेत्र में हैं; केवल इससे अस्वीकृति दर का अनुमान नहीं मिलता है।
| घटक | अध्ययन परिवर्तनशीलता का % | सहनांतर का % |
|---|---|---|
| EV | 5.35781 | 6.82394 |
| AV | 3.95025 | 5.03122 |
| GRR | 6.65662 | 8.47817 |
| PV | 99.7782 | 127.082 |
| TV | 100 | 127.364 |
- %Tolerance = 100 × 6 × घटक का SD / विनिर्देश चौड़ाई।
अलग पहचानने योग्य श्रेणियों की संख्या
NDC लगभग 21.135 है, जिसे पूर्णांकित करके 21 दिखाया गया है। ऐप अपने रिपोर्टिंग नियम में इस अध्ययन को स्वीकार्य बताता है, लेकिन NDC और प्रतिशत चुने गए पार्ट पर निर्भर हैं और हर भविष्य के अध्ययन का निष्पादन स्थापित नहीं करते हैं।
| सूचक | मान |
|---|---|
| NDC | 21.1349 |
| NDC (राउंड किया गया) | 21 |
मध्यवर्ती मान
सेल के भीतर औसत परास लगभग 0.002567 mm और स्वचालित ऑपरेटर औसत अंतर 0.00335 mm है। स्वचालित जोड़ी सबसे छोटे और सबसे बड़े समग्र ऑपरेटर औसत की तुलना करती है। दिखाए गए मान फिर पाने के लिए पूर्वनिर्धारित जोड़ी और परिशुद्धता सेटिंग रखें।
| सूचक | मान |
|---|---|
| R̄ | 0.00256667 |
| X̄_diff | 0.00335 |
| R_p | 0.134667 |
इस्तेमाल किए गए स्थिरांक
ये स्थिरांक पहचानी गई 10-पार्ट, तीन-ऑपरेटर, दो-ट्रायल योजना के प्रेक्षित परासों को मानक विचलन के अनुमानों में बदलते हैं। परिणाम फिर निकालते समय ऐप की परंपरा बनाए रखें।
| स्थिरांक | m | माँगा गया g | लुकअप कॉलम | सन्निकटन | d₂ | मान |
|---|---|---|---|---|---|---|
| K1 | 2 | 30 | ∞ | हाँ | 1.12838 | 0.886226 |
| K2 | 3 | 1 | 1 | नहीं | 1.91155 | 0.523136 |
| K3 | 10 | 1 | 1 | नहीं | 3.17905 | 0.314559 |
स्थिरांकों की परंपराएँ
स्थिरांक इस अध्ययन के प्रेक्षित परासों को मानक विचलन के अनुमानों में बदलते हैं। K₁ दोहराए गए मापों की जोड़ियों के लिए मानक बड़े-समूह d₂ मान इस्तेमाल करता है। ऑपरेटर तुलना सबसे छोटे और सबसे बड़े समग्र औसत इस्तेमाल करती है, उपयोगकर्ता की चुनी जोड़ी नहीं।
मूल लुकअप टिप्पणियाँ: K₁ के लिए माँगा गया g=30; m=2 के लिए मानक d2 (∞ कॉलम) इस्तेमाल हुआ। X̄_diff में इस्तेमाल स्वचालित जोड़ी: op_min_idx=3, op_max_idx=2 (समग्र औसत के अनुसार)।
7। रिपोर्ट बनाएँ
Measurement unit analysis, Percent of total variation and tolerance, Number of distinct categories, Intermediates और Constants used रखें। 0.200 mm विनिर्देश चौड़ाई और ऑपरेटर-अंतर विधि दर्ज करें। यह विधि ऑपरेटर-पार्ट अंतःक्रिया का अनुमान नहीं लगाती है।
चुनें: Add to report पूरे हो चुके विश्लेषण से। खोलें: Choose individual items and advanced options —तालिकाएँ और चार्ट चुनने के लिए; फिर चुनें: Add to draft। छिपाए गए आइटम सहेजे गए विश्लेषण में बने रहते हैं।
रिपोर्ट को नाम दें और अध्ययन का उद्देश्य तथा अपनी व्याख्या जोड़ें। चुनें: Save, फिर देखें: Preview, और फिर इस्तेमाल करें: Export → Download HTML। नीचे दिए गए उदाहरण में चुनी गई पूरी सामग्री है, जिसमें एक स्क्रीन से आगे के परिणाम भी शामिल हैं।