मार्क कंट्रास्ट और आसंजन माप के लिए Cpk और Gage R&R
मुख्य बातें
- प्रोसेस से पहले माप को क्वालिफ़ाई करें। अक्षम गेज से निकाला गया कैपेबिलिटी इंडेक्स गणित है, जानकारी नहीं।
- विनाशकारी परीक्षणों में मैच्ड-सैंपल डिज़ाइन चाहिए, क्योंकि एक ही नमूने को दो बार नहीं मापा जा सकता।
- एट्रिब्यूट विधियों का अपना सहमति अध्ययन होता है: वर्गीकरण योजनाएँ भी गेज हैं।
- कैपेबिलिटी स्थिरता मानकर चलती है। Cpk ऐसे प्रोसेस पर निकालें जो नियंत्रण में है, नहीं तो संख्या कुछ दोहराने योग्य नहीं बताती।
सजावट और मार्किंग प्रोसेस पर कैपेबिलिटी अध्ययन अक्सर लगन से किए जाते हैं और गलत ढंग से समझे जाते हैं, क्योंकि एक चरण छूट जाता है। माप प्रणाली को पर्याप्त मान लिया जाता है, कैपेबिलिटी प्रेक्षित भिन्नता से निकाली जाती है, और निराशाजनक इंडेक्स का दोष प्रोसेस पर मढ़ दिया जाता है। अक्सर उस भिन्नता का अधिकांश भाग गेज का होता है।
प्रेक्षित भिन्नता के दो स्रोत होते हैं
हर माप में प्रोसेस की भिन्नता और माप की भिन्नता मिली होती है। जहाँ माप कुल का बड़ा हिस्सा देता है, वहाँ कई व्यावहारिक परिणाम तुरंत निकलते हैं: कैपेबिलिटी इंडेक्स निराशावादी आते हैं, स्वीकार्य पुर्ज़े अस्वीकृत और अस्वीकार्य स्वीकृत हो जाते हैं, प्रोसेस के बदलाव भरोसे से पहचाने नहीं जा सकते, और प्रोसेस पर लक्षित सुधार प्रयास का कोई दृश्य परिणाम नहीं दिखता क्योंकि शोर हावी रहता है।
इस विभाजन को स्थापित करना ही माप प्रणाली विश्लेषण का उद्देश्य है, और इसे पहले करना आगे के काम को बदल देता है। जिस प्रोसेस में माप सहनसीमा का अधिकांश खा जाता है, उसमें अभी प्रोसेस की समस्या नहीं है; उसमें मेट्रोलॉजी की समस्या है, और उसे ठीक करना आम तौर पर सस्ता है।
विनाशकारी परीक्षण की समस्या
मानक गेज रिपीटेबिलिटी और रिप्रोड्यूसिबिलिटी अध्ययन एक ही पुर्ज़े को कई बार मापने पर निर्भर करते हैं। आसंजन परीक्षण नमूने को नष्ट कर देता है, इसलिए डिज़ाइन बदलना पड़ता है।
सामान्य तरीका मैच्ड सैंपल है: जितनी संभव हो उतनी समान स्थितियों में आसन्न रूप से बने पुर्ज़ों को नाममात्र समतुल्य नमूनों का समूह माना जाता है, और विश्लेषण समूहों के भीतर की भिन्नता की तुलना ऑपरेटरों और समूहों के बीच की भिन्नता से करता है। समूह के भीतर समतुल्यता की धारणा भार वहन करती है, और उसके भीतर कोई भी वास्तविक पुर्ज़ा-से-पुर्ज़ा भिन्नता माप प्रणाली के खाते में जाएगी।
यह छिपाने की नहीं, बताने की सीमा है। इसका अर्थ है कि विनाशकारी-परीक्षण गेज अध्ययन माप भिन्नता का सटीक मान नहीं, ऊपरी सीमा स्थापित करते हैं, जो फिर भी उपयोगी है: यदि ऊपरी सीमा स्वीकार्य है, तो माप पर्याप्त है।
एट्रिब्यूट विधियाँ भी गेज हैं
आसंजन वर्गीकरण योजनाएँ और दृश्य मार्क आकलन माप प्रणालियाँ हैं, और वे भी उतनी ही जाँच की हकदार हैं। एट्रिब्यूट सहमति विश्लेषण आकलनकर्ताओं को ऐसे पुर्ज़ों का समूह देता है जो स्वीकृति सीमा के दोनों ओर फैले हों, यादृच्छिक क्रम में दोहराए जाएँ, और दर्ज करता है कि हर आकलनकर्ता दोबारा दिखाने पर स्वयं से और अन्य आकलनकर्ताओं से सहमत है या नहीं।
सीमा-रेखा वाले पुर्ज़ों पर परिणाम आम तौर पर लोगों की अपेक्षा से बदतर होते हैं, और स्वीकृति के निर्णय ठीक उसी क्षेत्र में लिए जाते हैं। जहाँ सहमति खराब है, वहाँ सुधार के विकल्प हैं बेहतर संदर्भ मानक, स्पष्ट वर्गीकरण मानदंड, ज्ञात नमूनों के विरुद्ध प्रशिक्षण, या एट्रिब्यूट विधि को यंत्र-आधारित विधि से बदलना।
विशिष्ट माप
मार्क कंट्रास्ट। यंत्र-आधारित माप तभी पुनरुत्पादनीय है जब शर्तें तय हों: उपकरण का प्रकार, प्रदीपन ज्यामिति, एपर्चर, और मार्क तथा परिभाषित पृष्ठभूमि संदर्भ के सापेक्ष माप का स्थान। सतह की बनावट, वक्रता और ग्लॉस सब रीडिंग को प्रभावित करते हैं, इसलिए त्रि-आयामी मार्क की गई सतह वाले पुर्ज़ों को विधि के हिस्से के रूप में परिभाषित फ़िक्स्चरिंग व्यवस्था चाहिए।
कोड सत्यापन। मान्यता प्राप्त मानक के अनुसार मशीन-पठनीय कोड की ग्रेडिंग इस क्षेत्र के अधिक सुव्यवस्थित मापों में है, क्योंकि मानक एपर्चर, तरंगदैर्घ्य और ज्यामिति को कसकर निर्दिष्ट करते हैं। रिपीटेबिलिटी आम तौर पर अच्छी है; अलग-अलग वेरिफ़ायर मॉडलों के बीच रिप्रोड्यूसिबिलिटी कम है, इसीलिए विनिर्देश में उपकरण की श्रेणी का नाम होना चाहिए।
आसंजन। टेप और क्रॉस-हैच विधियाँ टेप लॉट, लगाने के दाब, ठहराव, और हटाने की दर व कोण के प्रति संवेदनशील हैं। पुल-ऑफ़ परीक्षण अधिक मात्रात्मक है, पर डॉली संरेखण, चिपकाने वाले पदार्थ के क्योर और लोडिंग दर के प्रति संवेदनशील। दोनों को उस फ़िक्स्चरिंग से काफ़ी लाभ होता है जो परिणाम से ऑपरेटर की तकनीक हटा देती है।
सतह ऊर्जा। डाइन परीक्षण तेज़, सस्ता और तकनीक-प्रधान है: इंक की उम्र, लगाई गई मात्रा, रीडिंग का अंतराल और फ़िल्म कब टूटी इसका ऑपरेटर का निर्णय, सब उत्तर बदल देते हैं, और इंक सेट की चरणबद्ध प्रकृति रिज़ॉल्यूशन सीमित करती है। जहाँ सतह ऊर्जा संकरी विंडो वाला नियंत्रित पैरामीटर है, वहाँ कॉन्टैक्ट एंगल उपकरण ऐसा रिज़ॉल्यूशन और रिपीटेबिलिटी देते हैं जो डाइन इंक नहीं दे सकतीं।
कैपेबिलिटी के लिए पहले स्थिरता चाहिए
अस्थिर प्रोसेस पर निकाला गया कैपेबिलिटी इंडेक्स किसी प्रोसेस का नहीं, अवस्थाओं के मिश्रण का वर्णन करता है, और वह भविष्य के उत्पादन का पूर्वानुमान नहीं देगा। एक अवधि में माप का कंट्रोल चार्ट बनाकर शिफ़्ट, प्रवृत्ति और विशेष कारणों की अनुपस्थिति की पुष्टि करना परिष्कार नहीं, पूर्व-शर्त है।
वितरण का आकार भी मायने रखता है। आसंजन और कंट्रास्ट डेटा अक्सर विषम या सीमाबद्ध होते हैं: वर्गीकरण पैमाने की एक ऊपरी सीमा होती है, कंट्रास्ट की भौतिक सीमाएँ होती हैं, और तीव्र रूप से गैर-सामान्य डेटा पर लागू सामान्य-सिद्धांत इंडेक्स किसी भी दिशा में काफ़ी गलत हो सकते हैं। कुछ भी निकालने से पहले डेटा को प्लॉट करना उपलब्ध सबसे सस्ता बचाव है।
यहाँ की अधिकांश आवश्यकताएँ एकतरफ़ा हैं: न्यूनतम से ऊपर कंट्रास्ट, सीमा से ऊपर आसंजन, स्तर से ऊपर सतह ऊर्जा। उपयुक्त एकतरफ़ा इंडेक्स लागू होता है, और गढ़ी गई ऊपरी सीमा के विरुद्ध निकाला गया दोतरफ़ा आँकड़ा बताने के बजाय स्पष्ट रूप से बताना उचित है कि कौन-सी सीमा आँकी जा रही है।
खराब परिणाम का क्या करें
कमज़ोर कैपेबिलिटी परिणाम के तीन संभावित ज़िम्मेदार हो सकते हैं और विश्लेषण को पहचानना चाहिए कि कौन-सा। यदि माप की भिन्नता हावी है, तो माप सुधारें: फ़िक्स्चरिंग, विधि का अनुशासन, बेहतर उपकरण, प्रशिक्षण। यदि प्रोसेस का माध्य सीमा के निकट है, तो उसे केंद्र में लाएँ, जो तीनों में आम तौर पर सबसे सस्ता है। यदि प्रोसेस की भिन्नता वास्तव में व्यापक है, तो स्रोत खोजने पड़ेंगे, और इन प्रोसेस में वे आम तौर पर सामग्री के लॉट की भिन्नता, उपचार का कवरेज व एकरूपता, पुर्ज़े-से-पुर्ज़े ज्यामिति के अंतर, और रखरखाव अंतरालों के बीच बहाव होते हैं।
इन तीन स्थितियों में भेद करना ही माप विश्लेषण को पहले करने का पूरा मूल्य है। इसके बिना हर खराब कैपेबिलिटी संख्या एक ही प्रतिक्रिया देती है, प्रोसेस को कसना, और लगभग एक-तिहाई बार वह प्रतिक्रिया गलत चीज़ पर लक्षित होती है।
ऐसी सैंपलिंग जो भिन्नता के वास्तविक स्रोतों को दर्शाए
कैपेबिलिटी अध्ययन उतना ही प्रतिनिधि होता है जितने उसमें गए पुर्ज़े, और सजावट लाइनों पर अध्ययन अक्सर एक उत्पादन रन, एक रेज़िन लॉट, एक शिफ़्ट, एक ऑपरेटर और एक सप्ताह में चलाए जाते हैं। इसका इंडेक्स प्रोसेस का नहीं, उस रन का वर्णन करता है।
इन लाइनों पर वास्तव में जो भिन्नता मायने रखती है वह रेज़िन और कलरेंट लॉट के बीच, बहु-कैविटी टूल की कैविटियों के बीच, फ़िक्स्चर की स्थितियों के बीच, शिफ़्ट और ऑपरेटरों के बीच, और रखरखाव अंतरालों में है। जो सैंपलिंग योजना जानबूझकर इन स्रोतों को समेटती है वह ऐसा कैपेबिलिटी आँकड़ा देती है जो भविष्य के उत्पादन का पूर्वानुमान करता है; जो इन सबको स्थिर रखती है वह आशावादी संख्या देती है जो दोहराई नहीं जाएगी।
व्यावहारिक तरीका तर्कसंगत सबग्रुपिंग योजना है: छोटे सबग्रुप, इतनी बार लिए जाएँ कि अल्पकालिक भिन्नता पकड़ी जाए, और इतनी लंबी अवधि में जो लॉट और रखरखाव चक्र समेटे। इसे पूरा करने में एकल-रन अध्ययन से अधिक समय लगता है, और यही उस संख्या के बीच का अंतर है जो निर्णय का समर्थन करती है और उस संख्या के बीच जो केवल रिपोर्ट का।
संबंधित पठन
- लागू करने योग्य विनिर्देश लिखना
- लेज़र मार्किंग के लिए IQ, OQ और PQ
- विनिर्देश पूरा हुआ, यह सिद्ध करना
- डाइन परीक्षण और सतह ऊर्जा
- मार्किंग या सजावट लाइन के लिए FMEA
इसमें सहायता चाहिए?
The Sabreen Group सजावट संचालन के लिए माप प्रणाली विश्लेषण और प्रोसेस कैपेबिलिटी अध्ययनों में स्वतंत्र इंजीनियरिंग सहायता देता है। हमारी इंजीनियरिंग सेवाएँ टीम निर्माताओं के साथ प्रोसेस विकास, सामग्री क्वालिफ़िकेशन और उत्पादन समस्या निवारण पर काम करती है। अपने अनुप्रयोग पर चर्चा के लिए हमसे संपर्क करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
माप प्रणाली विश्लेषण कैपेबिलिटी से पहले क्यों आता है?
क्योंकि प्रेक्षित भिन्नता प्रोसेस भिन्नता और माप भिन्नता का योग है। यदि माप प्रणाली सहनसीमा का बड़ा हिस्सा घेरती है, तो निकाला गया कैपेबिलिटी इंडेक्स अधिकतर गेज का वर्णन करता है, और प्रोसेस पर लक्षित सुधार प्रयास उसे नहीं हिलाएँगे। माप को पहले क्वालिफ़ाई करना बताता है कि आपके सामने वास्तव में कौन-सी समस्या है।
विनाशकारी परीक्षण पर gage R&R कैसे किया जाता है?
बार-बार माप की जगह मैच्ड सैंपल का उपयोग करके। समान स्थितियों में आसन्न रूप से बने पुर्ज़ों को नाममात्र समान माना जाता है, और विश्लेषण समूह-के-भीतर और ऑपरेटरों-के-बीच की भिन्नता की तुलना करता है। समूह के सदस्य समतुल्य हैं, यह धारणा वास्तविक काम करती है और इसे बताया जाना चाहिए, क्योंकि समूह के भीतर पुर्ज़ा-से-पुर्ज़ा भिन्नता माप भिन्नता के रूप में दिखती है।
क्या दृश्य वर्गीकरण विधियों को भी इस जाँच की ज़रूरत है?
हाँ। क्रॉस-हैच आसंजन रेटिंग जैसी वर्गीकरण योजना एक गेज है, और एट्रिब्यूट सहमति विश्लेषण स्थापित करता है कि आकलनकर्ता एक-दूसरे से और दोबारा देखने पर स्वयं से सहमत हैं या नहीं। सीमा-रेखा वाले पुर्ज़ों पर असहमति की दर अक्सर ऊँची होती है और विधि को स्वीकृति के लिए उपयोग करने से पहले इसे जानना उचित है।
सतह ऊर्जा माप को क्वालिफ़ाई करना कठिन क्यों है?
डाइन परीक्षण तेज़ और तकनीक-आश्रित है: इंक की उम्र, लगाई गई मात्रा, रीडिंग का समय और ऑपरेटर का निर्णय, सब परिणाम बदलते हैं, और माप सतत नहीं बल्कि चरणबद्ध है, जो रिज़ॉल्यूशन सीमित करता है। जहाँ अनुप्रयोग इसे उचित ठहराए, वहाँ कॉन्टैक्ट एंगल उपकरण बेहतर रिज़ॉल्यूशन और रिपीटेबिलिटी देते हैं।
क्या एकतरफ़ा विनिर्देश के लिए Cpk सार्थक है?
हाँ, संबंधित एकतरफ़ा इंडेक्स का उपयोग करके, क्योंकि अधिकांश मार्किंग और आसंजन आवश्यकताएँ केवल न्यूनतम की होती हैं: सीमा से ऊपर कंट्रास्ट, किसी मान से ऊपर आसंजन। इससे अधिक मायने यह रखता है कि प्रोसेस स्थिर हो और वितरण समझा गया हो, क्योंकि आसंजन और कंट्रास्ट डेटा अक्सर विषम होते हैं और सामान्य-आधारित इंडेक्स भ्रामक हो सकते हैं।
निःशुल्क कोटेशन के लिए अनुरोध करें
Scott Sabreen — अध्यक्ष एवं मुख्य अभियंता, 30 वर्षों से अधिक का अनुभव। अपने अनुप्रयोग और SABREEN समाधानों पर निःशुल्क एवं बिना किसी बाध्यता के चर्चा करने हेतु आज ही हमसे संपर्क करें। अपनी सबसे कठिन चुनौतियाँ हमें सौंपें।
फ़ोन: +1 972-820-6777
