O'PEEP'S ERKLÄRUNG:GAGE R&R
Du stellst Dich auf die Waage und sie zeigt 95 kg. Das kann doch nicht wahr sein! Ist die Waage vielleicht hoffentlich kaputt? Du stellst Dich gleich nochmal drauf. Diesmal zeigt sie nur 89 kg. Schon besser. Du rufst Deine Schwester und auch die soll sich auf die Waage stellen. Schon befindest Du Dich mittendrin in einer Gage R&R-Studie.
Mit Gage R&R findest Du heraus, wie es zu der Anzeige von 95kg kommt: War es der leckere Kuchen letzte Woche? Oder ist die Waage zu ungenau für Deine Ansprüche?
Teste dein wissen
Gage R&R (Repeatability & Reproducibility) ist eine statistische Methode für Messsystemanalyse (MSA). Mit Gage R&R kann man feststellen, wie gut geeignet ein Messystem für eine bestimmte Messaufgabe ist. Kurz gesagt: Mit Gage R&R kannst Du analysieren, welcher Anteil der Variation in Deinen Daten tatsächlich von den gemessenen Teilen herrührt und welcher Teil auf das Messsystems zurückzuführen ist.
Was ist eigentlich ein Messsystem? Darunter versteht man:
- das technische Equipment beim Messen
- die Personen, die damit arbeiten
- Selbstverständlich den Messprozess und
- das Festhalten der Ergebnisse
Den gesamten Prozess von Messvorbereitung bis zur Dokumentation der Messergebnisse.
Wenn man Messdaten vertrauen muss, ist es immer sinnvoll, eine Gage R&R durchzuführen. Typische Anwendungsgebiete für Gage R&R: Methodenvalidierung und Methodentransfer, Prozessverbesserung und Prozesskontrolle.
Ein Klick und Du bist mittendrin in unserem Gage R&R Fitness Test. Ein kleines Quiz und 2 kleine Case Studies für die praktische Anwendung. 5 min Spaß & Lernen. Vielleicht erkennst Du noch Wissenslücken!
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Präzision wird in diesem Zusammenhang durch zwei Komponenten definiert:
Wiederholbarkeit (Repeatability): Das ist die beobachtete Variation, wenn ein einzelner Bediener dasselbe Teil wiederholt mit demselben Gerät misst.
Reproduzierbarkeit (Reproducibility): Das ist die Variation, wenn im gleichen Messaufbau mit verschiedenen Messgeräten gemessen wird, bzw. die Variation, wenn verschiedene Kollegen das gleiche Teil mehrmals mit dem gleichen Messgerät erfassen.
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ANLEITUNG SCHRITT FÜR SCHRITT
- Wähle Teile aus, die für den zu messenden Prozess repräsentativ sind (z.B. 10 Teile). Diese Teile sollten möglichst die typische Variation des Prozesses abbilden. Was verstehen wir unter „typischer Variation“? Dafür überlegst Du, was die Teile beeinflusst, z.B. hergestellt in welcher Charge, produziert bei welcher Temperatur / zu welcher Tageszeit.
- Lasse alle Teile von einem Mitarbeiter messen, der die Teile typischer Weise misst..
- Wiederhole Schritt 2 mit demselben Mitarbeiter mindestens einmal, besser zweimal.
- Lasse einen zweiten (und dritten) Mitarbeiter die Schritte 2 und 3 wiederholen. Wenn die Messung in der Realität nur von einer Person und mit einem Messgerät durchgeführt wird, entfällt die Reproduzierbarkeit in Deiner Studie.
- Analysiere Deine Ergebnisse.
Bei Gage R&R-Studien spielt es oft eine Rolle, wie viele Tests erforderlich sind, um zuverlässige Daten zu erhalten.
Nimm gerne Kontakt zu uns auf, um eine gute Lösung für Deine speziellen Rahmenbedingungen zu finden!
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DIE BEIDEN HAUPTINDIKATOREN ZUR ANALYSE VONR&R
% R&R[gesprochen: Prozent R&R]
Beschreibt die Streuung des Messsystems im Vergleich zur Gesamtstreuung.
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Für %R&R gelten folgende Anhaltspunkte:
- %R&R < 10 % : Das System kann die Streuung der Teile zuverlässig unterscheiden und gilt als sehr präzises Messsystem.
- 10 % < % R&R < 30 % : Das System ist ausreichend präzise.
- %R&R> 30 % : Das Messsystem ist nicht akzeptabel und muss verbessert werden.
% P/T[gesprochen : P over T]
Beschreibt die Streuung des Messsystems im Vergleich zu den Spezifikationen. %P/T ist gut? Dann ist sichergestellt, dass keine schlechten Teile aufgrund falscher Messergebnisse an Kunden gesendet werden. Und es ist sichergestellt, dass gute Teile nicht versehentlich verschrottet werden, weil die Messung nicht in Ordnung war.
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Zur Beurteilung von %P/T gibt es folgende Kriterien:
- % P/T< 10% : Das Messsystem kann Gut- und Schlechtteile zuverlässigunterscheiden.
- 10% < % P/T < 30%: Das System kann gute und schlechte Teile einigermaßengut unterscheiden.
- % P/T > 30 % : Das Messsystem ist nicht in der Lage, schlechte Teile zu identifizieren. Es könnte sein, dass gute Teile fälschlicher Weise aussortiert werden. Hier gibt es Verbesserungsbedarf!
Wenn die Messsystemanalyse für diskrete Daten durchgeführt werden soll, arbeitest Du mit der attributiven Übereinstimmungsanalyse. Zum Beispiel, wenn Deine Daten auf qualitativen Bewertungen basieren.
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Dr. Katarina Hachmöller 
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