Membuat Analisis Gage R&R
Analisis Gage R&R dengan R
posted to SixSigma on 06 April 2017
Jika pada artikel sebelumnya kita telah berkenalan dengan Gage R&R dan kegunaannya maka kali ini kita akan mencoba membuat analisa Gage R&R dengan menggunakan R. Sebagai contoh kasus, pada sebuah perusahaan baterai Sang Manager ingin melakukan improvement pada lini produksinya. Perusahaan ini menghasilkan tiga tipe baterai. Sebelum melanjutkan proses berikutnya pastikan kamu sudah
Memasang paket SixSigma Jika belum memasang paket SixSigma lakukan dengan perintah
install.packages("SixSigma")Buat data frame sebagai berikut untuk contoh analisa
Voltmeter Baterai Uji ke-n Voltase 1 1 1 1.4727 1 1 2 1.4206 1 1 3 1.4754 1 2 1 1.5083 1 2 2 1.5739 1 2 3 1.4341 1 3 1 1.5517 1 3 2 1.5483 1 3 3 1.4614 2 1 1 1.3337 2 1 2 1.6078 2 1 3 1.4767 2 2 1 1.4066 2 2 2 1.5951 2 2 3 1.8419 2 3 1 1.7087 2 3 2 1.8259 2 3 3 1.5444
Sintaks dasar untuk membuat analisa Gage R&R pada lingkungan R adalah ss.rr(var, part, appr, data, main, sub) dengan detail
| Parameter | Deskripsi |
|---|---|
| var | Variasi yang diukur (hasil pengukuran) |
| part | Faktor yang diukur |
| appr | Faktor pengukur (mis. operator, voltmeter) |
| data | Data Frame yang digunakan |
| main | Judul untuk Diagram |
| sub | Subtitle untuk Diagram |
Penting! Pastikan kamu sudah memanggil paket yang akan digunakan dengan
library(SixSigma)
Untuk membuat diagram analisa, jalankan perintah berikut
> my.rr <- ss.rr(var = voltage, part = battery,
appr = voltmeter,
data = batteries,
main = "Six Sigma Gage R&R Measure",
sub = "Batteries Project MSA")
Perintah diatas akan menghasilkan keluaran
Complete model (with interaction):
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
battery 2 0.06308 0.03154 3.415 0.227
voltmeter 1 0.04444 0.04444 4.812 0.160
battery:voltmeter 2 0.01847 0.00924 0.584 0.573
Repeatability 12 0.18982 0.01582
Total 17 0.31582
alpha for removing interaction: 0.05
Reduced model (without interaction):
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
battery 2 0.06308 0.03154 2.120 0.157
voltmeter 1 0.04444 0.04444 2.987 0.106
Repeatability 14 0.20829 0.01488
Total 17 0.31582
Gage R&R
VarComp %Contrib
Total Gage R&R 0.018162959 86.74
Repeatability 0.014878111 71.05
Reproducibility 0.003284848 15.69
voltmeter 0.003284848 15.69
Part-To-Part 0.002777127 13.26
Total Variation 0.020940086 100.00
StdDev StudyVar %StudyVar
Total Gage R&R 0.13477002 0.8086201 93.13
Repeatability 0.12197586 0.7318552 84.29
Reproducibility 0.05731359 0.3438816 39.61
voltmeter 0.05731359 0.3438816 39.61
Part-To-Part 0.05269846 0.3161907 36.42
Total Variation 0.14470690 0.8682414 100.00
Number of Distinct Categories = 1
Dan juga diagram seperti berikut
Diagram diatas menunjukkan beberapa hal yang bisa diamati sebelum mengambil keputusan untuk melakukan improvement, pada artikel selanjutnya saya akan menulis tentang menerjemahkan diagram Gage R&R untuk mengambil keputusan.