여러분은 Gage R&R을 하기 위하여 부품을 어떻게 선정합니까?

(1) 전형적으로 보이는 측정범위에 걸쳐 규칙적인 간격을 두고 샘플을 선정한다
(2) 공정의 공차(LSL에서 USL까지)에 걸쳐 규칙적인 간격을 두고 샘플을 선정한다
(3) 허용차를 벗어나는 영역으로 부터 랜덤하게 샘플을 선정한다

#(1) 틀렸음.  #(2) 틀렸음.  #(3) 틀렸음.

여러분이 알다시피 여러분이 측정시스템의 품질을 확인하기 위하여 사용하는 통계는
부품간의 변동에 대한 모든 것에 대한 결과이며 또한 위에서 열거한 방법으로 여러분의
부품간의 진짜 변동을 정확하지 않게 예측하는 방법에 의한 결과이다.

위의 질문에 대한 답으로 가장 적절하다고 추측되는 것은 무엇일까?

"랜덤하게 선정한다"

앞의 포스트에서 사용한 Gage R&R의 표준적인 방법으로 부품 10개, 측정자 3명,
반복횟수 2회의 경우를 다시 적용한다.
부품을 랜덤하게 선정하는 시물레이션을 1000번 실행한 것을 근거로 사용하고
나머지 구조는 다음과 같은 4가지 유형의 다른 시물레이션 한다.

(1) "정확한" 샘플링 : 실제의 경우는 아니지만 정규분포의 5%, 15%, 25%, ... , 95% 위치에
    상응하는 부품을 선정하고 샘플의 랜덤성이 예측값에 얼마나 영향을 미치는지 보기위한
    방법으로 거의 "정확한" 정규분포의 형상으로 구성한다

(2) 부품을 생산과정에서 보여지는 전형적인 범위에 걸쳐(5%, 15%, 25%, ... , 95% 위치에서)
    일정하게 동일한 간격으로 선정한다.

(3) 부품을 규격의 범위에 걸쳐 동일한 간격으로 선정하는데 이 경우에는 공정능력이 ZLT=3
    수준이라고 가정한다.

(4) 10개중 8개는 랜덤하게 선정하고 나머지 한개씩은 규격값으로 부터 각각 0.5σ바깥의
    부품을 선정한다

그리고 위의 4가지 시물레이션에 대한 % Contribution 5.88325%을 기본으로 적용했다.
이어서 다음 포스트에 각 경우에 대하여 확인해 보도록 한다