Measurement System Analysis with Report Analyzer
When manufacturing and developing measurement systems, it must be ensured that the respective measurement/test process is suitable for the intended application. Such a measurement process depends on many influencing factors. These include, among others, the operating personnel, the environment, the evaluation method, the measurement object, and the recording device. To determine whether a measurement/test process is capable under these influencing factors, a Measurement System Analysis (MSA) can be conducted using the Report Analyzer. In this context, systematic measurement deviations or the variability of the measuring instrument are assessed. The software offers the option of importing data from various sources and then analysing it. The data can be grouped, presented, and analyzed according to user specifications. By preparing the data, it should be possible to draw conclusions, for example, regarding the causes of errors in failures or possible trends in the measurement values. The evaluation or analysis should be divided into several sub-analyses, including
the statistical evaluation of the measurement data in terms of measurement instrument capability and suitability for test processes,
the statistical error distribution,
the correlation analysis (similarity analysis) of measurements,
the curve comparison of measurements
and the trend analysis of measurement value courses.
Measurement System Analysis with Report Analyzer
When manufacturing and developing measurement systems, it must be ensured that the respective measurement/test process is suitable for the intended application. Such a measurement process depends on many influencing factors. These include, among others, the operating personnel, the environment, the evaluation method, the measurement object, and the recording device. To determine whether a measurement/test process is capable under these influencing factors, a Measurement System Analysis (MSA) can be conducted using the Report Analyzer. In this context, systematic measurement deviations or the variability of the measuring instrument are assessed. The software offers the option of importing data from various sources and then analysing it. The data can be grouped, presented, and analyzed according to user specifications. By preparing the data, it should be possible to draw conclusions, for example, regarding the causes of errors in failures or possible trends in the measurement values. The evaluation or analysis should be divided into several sub-analyses, including
the statistical evaluation of the measurement data in terms of measurement instrument capability and suitability for test processes,
the statistical error distribution,
the correlation analysis (similarity analysis) of measurements,
the curve comparison of measurements
and the trend analysis of measurement value courses.
Module
Import
Import von Test-Reports bzw. Test-Executions gemäß dem IRS XML-Format. Zusätzlich können weitere Formate aus unterschiedlichen Quellen, wie z.B. Datenbanken, importiert werden. Durch eine Plugin-Struktur können auch kundenspezifische Formate bzw. Quellen verarbeitet werden.
Gruppierung
Um einen Vergleich der Analysedaten anhand von gewissen Merkmalen zu ermöglichen, werden die Testausführungen (Test-Executions) in Gruppen eingeteilt. Definierte Gruppierungen, Sortierungen und verwendete Filter können hierbei als vordefinierte Sets gespeichert und durch eine geeignete Schnellauswahl wieder angewandt werden. Durch die Gruppierung können Ergebnisse miteinander verglichen werden, beispielsweise die Temperaturklassen bei Klimatests oder die Messwertverläufe bei Langzeittests. Ebenso können Messungen auf unterschiedlichen Prüfständen getrennt ausgewertet werden, dies ist vor allem bei der Entwicklung von Mess- und Prüfsystemen hilfreich, um mögliche Fehler aufzudecken.
Verlauf & Statistik
Bei dieser Analyseart werden statistische Wertanalysen durchgeführt und visualisiert. Es können gleitenden Limits angezeigt und Limit-Verstöße hervorgehoben werden. Außerdem werden statistische Werte ermittelt, wie zum Beispiel Mittelwert, Standardabweichung, Spezifikationsgrenzen, Messmittelfähigkeitsindizes und Prozessfähigkeitsindizes. Zur Visualisierung stehen verschiedenen Diagrammtypen, z. B. Punkte- oder Liniendiagramm mit variablen Achsen (Zeit, Index oder Seriennummer etc.), zur Verfügung. Auch eine Verteilungskurve mit überlagertem Histogramm und den relevanten Kennwerten kann angezeigt werden.
Statistische Fehlerverteilung
In dieser Teilanalyse wird die statistische Fehlerverteilung auf zwei Ebenen ermittelt und visualisiert. Die erste Ebene ist die Test-Execution-Ebene, welche das Ergebnis der Testausführungen einer Gruppe auswertet. Aus der Fehlerverteilung der ersten Ebene können Rückschlüsse gezogen werden wie das Ergebnis gruppenübergreifend verteilt ist. Die zweite Ebene ist die Test-Step-Ebene. Hier werden die Ergebnisse der Test-Steps einer Gruppe von Test-Executions ausgewertet und mit denen der anderen Gruppen verglichen.
Kurvenvergleich
Das primäre Ziel der Funktion Kurvenvergleich ist es, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Messungen aufzuzeigen. Durch die Darstellungsart „Messung über Messung“ lassen sich Rückschlüsse auf die Abhängigkeit beider Messungen ziehen. Eine weitere Darstellungsart ist die des Werteverlaufs. Hierbei steht es im Vordergrund mehrere Messungen einer Gruppe zu vergleichen, indem diese in einem Diagramm gemeinsam dargestellt werden.
Ähnlichkeitsanalyse
Durch die Ähnlichkeitsanalyse können lineare Zusammenhänge zwischen Messungen ermittelt werden. Mit Hilfe der Korrelationsanalyse kann somit festgestellt werden, ob ein Testschritt stark mit einem anderen zusammenhängt.
Trendanalyse
Die Trendanalyse zielt darauf ab, Trends der Streuung oder des Mittelwertes einer Messreihe zu erkennen. Da es sich bei den zu analysierenden Daten um sehr große Datensätze handelt, ist es notwendig, die Trends automatisiert zu erkennen und zu priorisieren bzw. zu bewerten.
Module
Import
Import von Test-Reports bzw. Test-Executions gemäß dem IRS XML-Format. Zusätzlich können weitere Formate aus unterschiedlichen Quellen, wie z.B. Datenbanken, importiert werden. Durch eine Plugin-Struktur können auch kundenspezifische Formate bzw. Quellen verarbeitet werden.
Gruppierung
Um einen Vergleich der Analysedaten anhand von gewissen Merkmalen zu ermöglichen, werden die Testausführungen (Test-Executions) in Gruppen eingeteilt. Definierte Gruppierungen, Sortierungen und verwendete Filter können hierbei als vordefinierte Sets gespeichert und durch eine geeignete Schnellauswahl wieder angewandt werden. Durch die Gruppierung können Ergebnisse miteinander verglichen werden, beispielsweise die Temperaturklassen bei Klimatests oder die Messwertverläufe bei Langzeittests. Ebenso können Messungen auf unterschiedlichen Prüfständen getrennt ausgewertet werden, dies ist vor allem bei der Entwicklung von Mess- und Prüfsystemen hilfreich, um mögliche Fehler aufzudecken.
Verlauf & Statistik
Bei dieser Analyseart werden statistische Wertanalysen durchgeführt und visualisiert. Es können gleitenden Limits angezeigt und Limit-Verstöße hervorgehoben werden. Außerdem werden statistische Werte ermittelt, wie zum Beispiel Mittelwert, Standardabweichung, Spezifikationsgrenzen, Messmittelfähigkeitsindizes und Prozessfähigkeitsindizes. Zur Visualisierung stehen verschiedenen Diagrammtypen, z. B. Punkte- oder Liniendiagramm mit variablen Achsen (Zeit, Index oder Seriennummer etc.), zur Verfügung. Auch eine Verteilungskurve mit überlagertem Histogramm und den relevanten Kennwerten kann angezeigt werden.
Statistische Fehlerverteilung
In dieser Teilanalyse wird die statistische Fehlerverteilung auf zwei Ebenen ermittelt und visualisiert. Die erste Ebene ist die Test-Execution-Ebene, welche das Ergebnis der Testausführungen einer Gruppe auswertet. Aus der Fehlerverteilung der ersten Ebene können Rückschlüsse gezogen werden wie das Ergebnis gruppenübergreifend verteilt ist. Die zweite Ebene ist die Test-Step-Ebene. Hier werden die Ergebnisse der Test-Steps einer Gruppe von Test-Executions ausgewertet und mit denen der anderen Gruppen verglichen.
Kurvenvergleich
Das primäre Ziel der Funktion Kurvenvergleich ist es, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Messungen aufzuzeigen. Durch die Darstellungsart „Messung über Messung“ lassen sich Rückschlüsse auf die Abhängigkeit beider Messungen ziehen. Eine weitere Darstellungsart ist die des Werteverlaufs. Hierbei steht es im Vordergrund mehrere Messungen einer Gruppe zu vergleichen, indem diese in einem Diagramm gemeinsam dargestellt werden.
Ähnlichkeitsanalyse
Durch die Ähnlichkeitsanalyse können lineare Zusammenhänge zwischen Messungen ermittelt werden. Mit Hilfe der Korrelationsanalyse kann somit festgestellt werden, ob ein Testschritt stark mit einem anderen zusammenhängt.
Trendanalyse
Die Trendanalyse zielt darauf ab, Trends der Streuung oder des Mittelwertes einer Messreihe zu erkennen. Da es sich bei den zu analysierenden Daten um sehr große Datensätze handelt, ist es notwendig, die Trends automatisiert zu erkennen und zu priorisieren bzw. zu bewerten.