측정 장치 교정

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데이터 기반 문제 해결은 조직이 경쟁력을 유지하는 데 매우 중요합니다. 그러나 올바른 결정은 정확한 측정을 바탕으로 이루어집니다. 최소한의 편향을 보장하기 위해 기기 교정 일정을 적시에 완료해야 하며, 현재 상태를 평가하면 서비스 가능성과 교정 노력의 적절성을 확인할 수 있습니다. 이 기사에서는 선형성 및 편향 연구를 사용하여 측정 정확도에 대한 정보를 추출하고 추가 조사가 필요할 수 있는 기기를 강조합니다.

측정 장치는 프로세스가 제어되고 요구 사항을 충족할 수 있는지 확인하는 데 사용되는 데이터를 생성합니다. 측정에는 올바른 의사결정을 방해할 수 있는 불확실성이 포함되어 있습니다. 측정 불확실성에는 정확도, 정밀도, 무작위 변동성의 세 가지 구성 요소가 포함됩니다. 개인 장치에서 스톱워치 기능을 사용하는 것은 각각의 좋은 예를 제공합니다. 표시된 판독값과 확실한 결과를 생성하는 것으로 알려진 장치로 결정할 수 있는 값 간의 차이는 판독값의 정확성을 나타냅니다. 반복적인 시도로 동일한 결과를 얻거나 여러 사람이 동일한 결과를 재현하는 것을 정밀도로 간주합니다. 세 번째 구성 요소인 무작위 변동성에 대해서는 아무것도 할 수 없습니다. 정밀도에 대한 추가 연구에는 측정 시스템 분석이 포함됩니다. 이는 이 기사의 일부가 아니며 독자를 위한 후속 주제로 강력히 제안됩니다. 측정 장치의 교정은 세 가지 불확실성 원인 중 하나인 정확도를 다룹니다.

교정은 해당 기기를 일반적인 사용 환경 내에서 "있는 그대로" 상태로 처음 연구할 때 가장 효과적입니다(그림 1). 그래프는 기기 정확도에 대한 초기 시각적 증거를 제공합니다. 파란색 점(관찰)에 상당한 양의 편향 변화가 기준 범위에 걸쳐 존재합니다. 빨간색 사각형은 평균 편향을 나타내고 빨간색 선은 기준 범위에 걸쳐 편향이 변경됨을 나타냅니다. 바이어스(y-척도)에 대한 관찰 클라우드의 비교는 장치가 일반적으로 실제 측정보다 더 큰 값을 제공한다는 것을 설명합니다.

그림 1 - 있는 그대로 연구 | 이미지 출처: Minitab LLC

편향을 완화하기 위해 보정이 수행됩니다. 평균 편향은 기준 범위 전반에 걸친 측정 차이를 요약한 것입니다. 기준 범위는 사양을 벗어난 결과를 포함하는 측정값에 대한 치우침을 결정할 수 있을 만큼 넓어야 합니다. 경험에 따르면 기준 범위는 사양보다 최소 125% 이상 높습니다. 프로세스 이력을 검토하면 가능한 가장 극단적인 측정값을 결정하여 기준 범위를 조정할 수 있습니다.

제약 정제의 무게를 측정하기 위해 제조 작업에 사용되는 디지털 저울을 고려하십시오. 정제 중량은 밀리그램(mg) 단위로 정량화되며 저울 제조업체는 장치가 1mg 이내까지 측정할 수 있다고 명시합니다. 실험실 저울은 0.1mg 이내로 측정하도록 지정되어 있으므로 표준 측정을 생성하는 데 사용됩니다. 테스트 장치보다 10배 더 엄격한 측정 표준은 연구에 매우 효과적입니다. 일부 연구에는 비용이 많이 들고 지속적인 서비스 가능성을 보장하기 위해 특정 보관 및 처리가 필요한 제조 표준이 포함됩니다.

부주의한 혼합을 방지하기 위해 연구 중에 정제 샘플을 명확하게 표시된 작은 용기에 보관합니다. 샘플이 좋은 제품의 흐름으로 유출되지 않도록 세심한 주의와 문서화가 필요합니다. 기술자들은 테스트 샘플이 변경되지 않았는지 확인하기 위한 처리 절차에 동의합니다. 이는 연구의 가치에 매우 중요합니다. 예시 연구에는 일반적인 용도를 나타내기 위해 3명의 작업자가 수행한 샘플의 반복 측정과 여러 번의 시도가 포함되어 있습니다. 표준은 각 샘플을 3회 측정하고 평균을 계산하여 작성되었습니다. 복제와 재생산으로 인한 불확실성이 데이터에 포함되어 있다고 주장할 수도 있지만, 이는 반드시 나쁜 것은 아닙니다.