Variogrammin hyödyntäminen näytteenotto- ja mittausjärjestelmän arvioinnissa
Tuotteiden valmistuksessa on tärkeää havaita tuotantoprosessin vaihtelu
ja sen avulla muodostaa kuva prosessin tilasta. Kun vaihtelu havaitaan luotettavasti,
tällöin prosessissa esiintyvät poikkeamat tunnistetaan paremmin ja säätötoimenpiteiden
vaikutus on parempi. Tähän sisältyy riski, että poikkeama on peräisin
näytteenotto- ja mittausjärjestelmän virheestä, jolloin on mahdollista säätää tuotantoprosessia
väärin perustein. Tällöin stabiilin tuotantoprosessin vaihtelu kasvaa ja
laatu kärsii. Näytteenotto- ja mittausjärjestelmät sisältävät useita eri tyyppisiä mittauksia,
joiden mittauskyvykkyys vaihtelee.
Eri menetelmillä toteutetut mittaukset sisältävät mittausvirhettä, jota tulisi arvioida
määrävälein. Mittausvirheen arviointiin on olemassa useita eri menetelmiä,
joiden tarkkuus ja vaativuus vaihtelee. Tässä tutkielmassa esitellään variogrammimenetelmä,
jolla voidaan mittaustuloksia hyödyntäen toteuttaa arvio mittausjärjestelemän
kyvykkyydestä. Tutkielmassa käsitellään tuotantoprosessin ohjaaminen,
näytteenottoteoria ja variogrammi-menetelmä. Empiirisessä osiossa esitellään tutkimuskohde
ja mittausjärjestelmän arvion toteutus. Lisäksi esitellään mittausjärjestelmän
kyvykkyyden arvio ja esitetään kehitystoimenpiteitä mittauskyvykkyyden
parantamiseksi. Tutkimuksen tulokset vahvistavat käsitystä, että variogrammimenetelmällä
voidaan arvioida näytteenotto- ja mittausjärjestelmää, ja sen avulla
voidaan arvioida kohteen kokonaisvaihtelu ja vaihtelun osatekijät. Vaihtelun osatekijöiden
avulla saadaan tarkempi tieto tuotantoprosessissa tapahtuvista muutoksista,
jolloin säätö- ja korjaustarpeiden tunnistaminen on helpompaa. Tutkimustulosten
perusteella ensin tulee kiinnittää huomiota mittauskyvykkyyteen. Kun mittauskyvykkyys
on saatu luotettavalle tasolle, muiden vaihtelutekijöiden arvio on
luotettavampi.
...
In the product manufacturing, it is important to measure the production
process variation and thereby create a view of the state of the process. When the
process variation is measured reliably, the process deviations are recognized and
the effect of the control measures is better. This involves the risk that the deviation
is due to an error in the sampling and measurement system, which makes it possible
to adjust the production process incorrectly. In this case, stable production process
fluctuations increases and thereby the quality suffers. The sampling and measurement
systems contain several different types of measurements with varying measurement
capabilities. Measurements made by different methods include a measurement
error that should be evaluated at regular intervals. There are several different
methods for evaluating the measurement error, which vary in accuracy and
complexity.
This thesis presents a variogram method that can be used to evaluate the measuring
system capability by utilizing the measurement results. The thesis presents
production process control, sampling theory and variogram method. The empirical
section presents the subject of the research and evaluation system implementation.
Results section presents the measurement system capability assessment and presents
development proposals to improve the measurement capability.
The results of the study confirm the perception that the variogram method can
be used to evaluate the sampling and measurement system and to assess the overall
variability and variability components. The variation components offer more accurate
information on changes in the production process, making it easier to identify
adjustment and repair needs. On the basis of the research results, attention should
first be paid to measuring capability. When the measurement capability is at a reliable
level, the estimation of other production process variability components is
more reliable.
...
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
- Pro gradu -tutkielmat [29743]
Lisenssi
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Polynomial Regression and Measurement Error : Implications for Information Systems Research
Aguirre-Urreta, Miguel I.; Rönkkö, Mikko; Hu, Jiang (Association for Computing Machinery (ACM), 2020)Many of the phenomena of interest in information systems (IS) research are nonlinear, and it has consequently been recognized that by applying linear statistical models (e.g., linear regression), we may ignore important ... -
Methodological Guidelines Designed to Improve the Quality of Research on Cross-Country Skiing
Pellegrini, Barbara; Sandbakk, Øyvind; Stöggl, Thomas; Supej, Matej; Ørtenblad, Niels; Schürer, Axel; Steiner, Thomas; Lunina, Angelica; Manhard, Chris; Liu, Hui; Ohtonen, Olli; Zoppirolli, Chiara; Holmberg, Hans-Christer (Springer Science and Business Media LLC, 2021)Cross-country (XC) ski races involve a variety of formats, two different techniques and tracks with highly variable topography and environmental conditions. In addition, XC skiing is a major component of both Nordic combined ... -
Detector-based visual analysis of time-series data
Wartiainen, Pekka (University of Jyväskylä, 2015) -
Precision mass measurements of neutron-rich nuclides around A = 100
Hager, Ulrike (University of Jyväskylä, 2007) -
A New Fitness Test of Estimating VO2max in Well-Trained Rowing Athletes
Gao, Wei Dong; Nuuttila, Olli-Pekka; Fang, Hai Bo; Chen, Qian; Chen, Xi (Frontiers Media SA, 2021)Background: This study was designed to investigate the validity of maximal oxygen consumption (VO2max) estimation through the Firstbeat fitness test (FFT) method when using submaximal rowing and running programs for ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.