PROGRAMLANABİLİR GÜÇ CİHAZININ ÖLÇÜM YETERLİLİĞİNİN GAGE R&R İLE ANALİZ EDİLMESİ

Amaç: Günümüzde kalite iyileştirme çalışmalarının asıl amacı değişkenliği azaltarak hatalı ürün üretimini en düşük seviyede gerçekleştirmektir. Kaliteyi arttırmak için yapılan çalışmalardan önce ölçüm sisteminin yeterliliğinin incelenmesi gerekmektedir. Çünkü süreçle ilgili bir problem olmadığında ölçüm sisteminin yetersizliğinden dolayı bu durum açıklanamamaktadır ya da ölçüm sistemi yeterli olduğu halde yapılan ölçüm hatalarından kaynaklanan değişkenlikler olabilmektedir. Bu durumu ortadan kaldırabilmek için öncelikle ölçüm sisteminin yeterliliğinin analiz edilmesi gerekmektedir. Bu çalışma programlanabilir güç kaynağı cihazının ölçüm yeterliliğinin analiz edilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Ölçüm sistemindeki değişkenlik tekrar edilebilirlik ve tekrar üretilebilirlik olmak zere iki bileşene sahiptir. Tekrar edilebilirlik ölçüm cihazından kaynaklanan değişkenliği ifade ederken, tekrar üretilebilirlik ise operatör ve operatör-parça etkileşiminden kaynaklanan değişkenliği ifade etmektedir. Bu değişkenliklerin analizi Gage R&R analizi olarak ifade edilmektedir. Bu analiz için genellikle ANOVA yöntemi kullanılmaktadır. Bu çalışmada güç kaynağı cihazının ölçüm yeterliliğinin analizi için Gage R&R yöntemi kullanılmıştır. Bulgular: Bu çalışmada, beyaz eşya sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın güvenlik laboratuvarındaki programlanabilir güç kaynağı cihazının EN 60335-1 standardına göre çay makinesi güç ölçümü için yeterliliği GR&R yöntemi ile analiz edilmiştir. Çalışmada, 3 operatör farklı zaman dilimlerinde 10 adet çay makinesinin 2’şer kez gücünü ölçmüştür. Sonuç: Analizden elde edilen sonuçlar sistem değişkenliğinin %11,56’sının ölçüm sisteminden kaynaklandığını göstermektedir. Ayrıca ölçüm sisteminden kaynaklanan değişkenliğin büyük bir kısmının operatörden kaynaklı olduğu, ölçüm cihazından kaynaklanan değişkenliğin daha az olduğu ortaya çıkmıştır. Toplam sistemdeki değişkenliğin %99,33’ü parçadan kaynaklanmaktadır. Analiz sonucunda farklı kategori sayısının 12 olması ölçüm sisteminin parça değişkenliğini ölçebilecek yeterlilikte olduğunu göstermektedir.

MEASURING QUALIFICATION OF THE PROGRAMMABLE POWER DEVICE BY GAGE R&R ANALYSIS

Aim: Today, the main purpose of quality improvement studies is to reduce the variability and realize the production of faulty products at the lowest level. Sufficiency of the measurement system should be examined before the studies to increase the quality are conducted. Because when an inappropriate product is produced in the production process, although there is no problem with the adequacy of the process, if the measurement system is not capable of measuring it or there are variations due to measurement errors, the quality improvement studies to be performed may be inconclusive. In order not to waste the efforts made to increase the quality, it is necessary to analyze the adequacy of the measurement system first. This study aims to analyze the measurement capability of the programmable power supply device. Method: The variability in the measuring system has two components: repeatability and reproducibility. Repeatability refers to variability arising from the measuring instrument, while reproducibility refers to variability arising from operator and operator-part interaction. The analysis of these variations is expressed as Gage R&R analysis. Analysis of variance (ANOVA) method is generally used for this analysis. In this study, ANOVA method was used for Gage R&R analysis of the measurement capability of the power supply device. Findings: In this study, the adequacy of the programmable power supply device in the security laboratory of a company operating in the white goods sector for tea machine power measurement according to EN 60335-1 standard was analyzed by Gage R&R method. In the study, 3 operators measured the power of 10 tea machines 2 times at different times.Result: The results obtained from the analysis show that 1.34% of the total variability is caused by the variability of the measurement system and 98.66% is due to the part variability. 1.24% of the variability of the measurement system is caused by the operator and 0.10% is due to the measuring device. To evaluate the acceptability of the measurement system, %R&R, which is one of the indicators commonly used, %P/T, which expresses the ratio of the sensitivity of the measurement system to the total tolerance as a percentage, and the Signal-to-noise ratio (SNR, which can also be expressed as the number of different categories) values, which is one of the indicators of the quality of the measurement system, were discussed. According to the results obtained from the analysis, the %R&R value is 11.56; %P/T value 9.87; SNR value was obtained as 12. Since these values have the desired values stated in the literature, it is possible to say that the measuring system is sufficient to measure the power of the tea machine.

___

  • AIAG; Automative Industry Action Group. (2010). Measurement System Analysis.
  • AIAG; Automotive Industry Action Group. (2002). Measurement System Analysis, Third ed. Detroit, MI.
  • Al-Refaie, A., & Bata, N. (2010). Evaluating measurement and process capabilities by GR&R with four quality measures. Measurement, 43(6), 842-851. doi:https://doi.org/10.1016/j.measurement.2010.02.016
  • Aquila, G., Peruchi, R. S., Junior, P. R., Rocha, L. S., Rodrigo de Queiroz, A., Pamplona, E., & Balestrassi, P. P. (2018). Analysis of the wind average speed in different Brazilian states using the nested GR&R measurement system. Measurement, 115, 217-222. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2017.10.048
  • Burdick, R. K., & Larsen, G. A. (1997). Confidence intervals on measures of variability in R&R studies. Journal of Quality Technology, 29, 261-273. doi:https://doi.org/10.1080/00224065.1997.11979768
  • Burdick, R. K., Borror, C. M., & Montgomery, D. C. (2003). A Review of Methods for Measurement Systems Capability Analysis. Journal of Quality Technology, 35(4), 342-354. doi:https://doi.org/10.1080/00224065.2003.11980232
  • Erdmann, T. P., Does, R., & Bisgaard, S. (2009). Quality Quandaries*: A Gage R&R Study in a Hospital. Quality Engineering, 22(1), 46-53. doi:10.1080/08982110903412924
  • Gao, Z., Moore, T., Smith, A., Doub, W., Westenberger, B., & Buhse, L. (2007). Gauge Repeatability and Reproducibility for Accessing Variability During Dissolution Testing: A Technical Note. AAPS PharmSciTech, 8(4).
  • Lin, C.-Y., Hong , C.-L., & Lai , J.-Y. (1997). Improvement of A Dimensional Measurement Process Using Taguchi Robust Designs. Quality Engineering, 9(4), 561-573. doi:https://doi.org/10.1080/08982119708919078
  • Majeske, K. D. (2008). Approval criteria for multivariate measurement systems. Journal of Quality Technology, 40, 140-153. doi:https://doi.org/10.1080/00224065.2008.11917721
  • Peruchi, R. S., Balestrassi, P. P., Anderson, P., Ferreira, J. R., & Carmelossi, M. (2013). A new multivariate gage R&R method for correlated characteristics. International Journal of Production Economics, 144(1), 301-315. doi:https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2013.02.018
  • Vardeman, S., & VanValkenburg, E. (1999). Two-Way Random-Effects Analyses and Gauge R&R Studies. Technometrics, 41(3), 202-211. doi:https://doi.org/10.1080/00401706.1999.10485669
  • Wrzochal, M., & Adamczak, S. (2019). Application of a Gage R&R study in evaluation of rolling bearing measurement system accuracy. Transportation Research Procedia, 934-939. doi:10.1016/j.trpro.2019.07.131