Misurare almeno 10 pezzi. Avere misurare l'operatore le parti almeno tre volte . Presentare le parti in ordine casuale per l'operatore in modo che non sa che sta misurando la stessa parte ripetutamente. Un esempio di dati compilato è :
Part Number : Measurment 1 : Misura 2 : Misura 3
1 9,160132479 3,208232519 8,725015854
2 10,09989868 5,35886652 8,353012516
3 11,5960797 10,72768738 12,12945402
4 11.1971081 11.00897504 8,142467291
5 7,725476076 10,30067651 10,76296998
6 13,53243557 15,09578684 10,1430507
7 8,805311215 11,80606734 8,751404916
8 7,152713146 5,028629116 12,11245612
9 12,32607212 6,355632668 9,221960706
10 10,22083684 3,704164112 10,25662496
In un R & R studio Gage le differenze tra le misurazioni sono generalmente molto piccole , quindi è meglio dosare a otto cifre decimali di accuratezza ( vedi riferimento 2) .
2
Calcolare la media per ogni gruppo . Utilizzare un foglio di calcolo per calcolare automaticamente questa formula o farlo con una calcolatrice . Per un calcolo manuale , calcolare la media per ogni gruppo aggiungendo tutte le osservazioni di quel gruppo , diviso per il numero totale di osservazioni . Ad esempio , in una colonna , la somma di tutte le osservazioni è 101,8160,639 mila . Se si divide 101.8160639 per 10, che è il numero totale di osservazioni in questo gruppo , si ottiene 10,1816064 . Applicare la stessa formula per gli altri due gruppi , ottenendo 8,259471804 e 9,859841707 , rispettivamente.
3
Calcolare la deviazione standard per ciascun gruppo , con un programma di foglio elettronico o manualmente . Per un calcolo manuale , prendere ogni osservazione o " X" e sottrarla dalla media di quel gruppo . Quadrati ciascuno di questi valori , moltiplicandolo per sé . Prendere la somma di tutti i valori al quadrato e dividere per il numero totale di osservazioni in quel gruppo , meno uno . Prendete la radice quadrata di questo numero finale . Per il primo gruppo , una tabella dei valori è :
X : Media: X- medio: ( x - media ) ^ 2
9,160132479 10,1816064 -1,0214739 1,043408971
10,09989868 10,1816064 -0,0817077 0,006676152
11,5960797 10,1816064 1,4144733 2,000734723
11,1971081 10,1816064 1,0155017 1,031243703
7,725476076 10,1816064 -2,4561303 6,03257617
13,53243557 10,1816064 3,3508292 11,2280561
8,805311215 10,1816064 -1,3762952 1,894188437 7,152713146
10,1816064 - 3.0288933 9,174194347
12,32607212 10,1816064 2,1444657 4,598733213
10,22083684 10,1816064 0,0392304 0,001539027
la somma della colonna finale è 37,01135084 . Questo numero diviso per 9 è 4,112372316 e la radice quadrata di 4,112372316 è 2,027898497 . Applicare la stessa formula per gli altri due gruppi , ottenendo 4.0259467 e 1.4690118 rispettivamente .
4
quadrare il deviazione standard di ciascun gruppo per ottenere la varianza . Per il gruppo uno, 2.0278985 moltiplicato per sé è 4,112372316 . Applicare la stessa formula per gli altri due gruppi , ottenendo 16.20824682 e 2,157995538 , rispettivamente.
5
Calcolare la varianza media per tutti i gruppi . Ad esempio , 4,112372316 + 16,20824682 + 2,157995538 è 22,47861 . Questo valore viene diviso per il numero totale di parti , che è 30 . Il valore è 0,749,287 mila .
6
ottenere la deviazione standard per tutti i gruppi calcolando la radice quadrata della varianza media . Ad esempio , la radice quadrata di 0.749287 è 0,8656137 .
7
Calcolo tolleranza sottraendo il limite di specifica superiore dall'unità specifica inferiore . Le unità specifiche sono determinate dal produttore e si riferiscono alla quantità di errore che sono disposti a tollerare nel loro processo di fabbricazione e comunque un profitto . Ad esempio , se il dispositivo di misurazione può non eccessivamente misura per oltre 4,1 pollici , il limite di specifica superiore è 4,1 pollici . Se il dispositivo di misurazione può non sotto - misura di oltre il ( -2,1 ) pollici , il limite di specifica inferiore è ( -2,1 ) pollici . La tolleranza sarebbe allora 4,1 (-2,1 ) che è 6,2 .
8
dividere la deviazione standard moltiplicata per la diffusione deviazione standard per tutti i gruppi per la tolleranza. Moltiplicate questo valore per 100 . Ad esempio , 0.8656137/6.2 uguale a 0,139615113 . Moltiplicate questo valore per 100 per eguagliare 13,9 per cento .