Training
Capability of Visual Inspections
Verification of a Test Process (Procedure 7)
Instructor
Matthias Kohl (CP/TSC10)
Version: 1.0
September 1st, 2014 – training material
Capability of Visual Inspections
Verification of a Test Process (Procedure 7)
Matthias Kohl (CP/TSC10)
September 1st, 2014
1
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
Capability of visual inspections
I t d ti
Introduction
2
•
Name
•
Function (department)
•
Work experiences in visual inspections?
•
Training expectations
Capability of visual
inspections
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Capability of visual inspections
Lit t
Literature
recommendation
d ti
Literature
3
Author
ISBN-13
Price
Bosch Intern– Booklet 10- Capability of
measurement and test processes
C/QM
Internal ordering
possible
$10
Statistical Procedures for Machine and
Process Qualification
Edgar Dietrich
Alfred Schulze
978-3446422490
$170
Measurement Process Qualification: Gage
Edgar Dietrich
Acceptance and Measurement Uncertainty
Alfred Schulze
According to Current Standards
978-1569905050
$75
Lean Six Sigma and Minitab (4th Edition):
The Complete Toolbox Guide for Business
Improvement
Holly Brook-Piper
Marianne Hughes
978-0954681388
$55
Statistical Methods for Rates and
Proportions
Joseph L.
L Fleiss
Bruce Levin
978-0471526292
$120
Minitab Cook book
Isaac Newton
978-1782170921
$50
Remark
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Capability of visual inspections
B i iinternal
Basic
t
l ttrainings*
i i
*
B ki code
Booking
d
T i i
Training
QM-TQ002-A
Basics of technical statistics
discrete (attribute) characteristics
QM-TQ002-B
Basics of technical statistics
continuous (variable) characteristics
QM TQ038
QM-TQ038
Capability of measurement and test processes
(complete booklet 10)
QM-TQ017
Measurement uncertainty
QM-TQ061
qs-STAT/solara basic training
QM-TQ062
qs-STAT/solara
/
advanced training
R
Remark
k
* Reference to Bosch Training Center (C/BTC) proposal – „ Enhance Competencies - Seminars for Bosch
Bosch-Suppliers“
Suppliers
4
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Capability of visual inspections
Input
Practice
Obj ti
Objectives
and
d content
t t
Dialog
Knowledge exchange about visual inspections
▸ What is our mutual understanding
g of visual inspections?
▸ Learning by case studies
▸ What is my role within visual inspections?
Practical use and understanding of the capability of
measurement systems
▸ Experience and understand processes and control loops
▸ Collect,
C ll t evaluate,
l t visualize
i
li and
d understand
d t dd
data
t
Gain motivation for daily work
▸ Start right after the training…
5
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Capability of visual inspections
O
Overview
i
off the
th modules
d l
Module 3
Module 2
Th
Theory
Preparation
Module 1
I t d ti
Introduction
Module 5
Supporting software
(Backup)
6
Module 4
Case studies
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CaseStudies
Capability of visual inspections
A
Agenda
d
Time
09:00 a.m. – 10:30 a.m.
7
Subject
Referee
Introduction
All
Data types, terms and definitions, differences
among booklet 10 procedures
Basics of visual inspection
p
Trainer
10:30 a.m. – 10:45 a.m.
= Break =
10:45 a.m. – 12:15 a.m.
Getting to know procedure 7 & preparation
off practical
ti l case studies
t di
12:15 p.m. – 01:00 p.m.
= Lunch=
01:00 p.m. – 02:30 p.m.
1st Team work / discussion
02:30 p.m. – 02:45 p.m.
= Break =
02:45 p.m. – 04:00 p.m.
2nd Team work / discussion
Participants
04:00 p.m. – 04:15 p.m.
Final review and feedback
All
Trainer
Participants
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Capability of visual inspections
M d l 1 (Introduction)
Module
(I t d ti )
8
Trainer
1
•
Motivation
2
•
Terms and definitions
3
•
Data types
4
•
Diff
Differences
b
between procedures
d
(Bosch
(B
hb
booklet
kl 10)
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Introduction
2
3
4
5
Capability of visual inspections
Introduction
2
3
4
5
M ti ti
Motivation
Requirements of the norms*
7.6.1 Measurement system analysis
Statistical studies shall be conducted to analyse the variation present in the
results of each type of measuring and test equipment system. This requirement
pp y to measurement systems
y
referenced in the control p
plan.
shall apply
The analytical methods and acceptance criteria used shall conform to those in
customer reference manuals on measurement systems analysis
analysis. Other
analytical methods and acceptance criteria may be used if
approved by the customer.
* Source: ISO/TS 16949: 2009(E)
2009(E), page 47
9
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Capability of visual inspections
Introduction
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3
4
5
M ti ti
Motivation
Requirements of the norms*
16. Control of inspection,
p
, measurement and test equipment
q p
...The accuracy of the results from a piece of equipment, evidenced in its
documentation, is of particular importance as inaccurate measurements could
lead not only to non
non-conformance
conformance of an “assured
assured characteristics
characteristics”,, but could
also present a risk when testing quality and safety-relevant characteristics.
* Source: VDA Vol
Vol. 6 (1)
(1), 4
4. edition - 11/2010,
11/2010 page 138
10
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Capability of visual inspections
Introduction
2
3
4
5
T
Terms
and
d definitions*
d fi iti
*
…is to check whether the inspected object is within the
specified dimension and shape.
Inspect
…is
is to measure the length or angle etc
etc. of an object by using
a measurement standard
Measure
…is to check whether lengths, angles or shapes of the
i
inspected
t d object
bj t are outt off the
th limits
li it (defined
(d fi d by
b gauges),
)
and whether the measured value is below or above the
limit. The value of deviation will not be measured.
Gauge
* Source: DIN 1319-1 Basic concepts in metrology / Part 1 – General concepts- 01/1995
11
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Capability of visual inspections
Introduction
2
3
4
5
D t types
Data
t
Data
Discrete
12
Continuous
Categories
g
Binary
y
Number
One off two
O
t
options
Count/
C
t/
measurement
Ordinal:
estimation,
ranking, row
N
Nominal:
i l
categories
Yes/no
OK/ NOK
Number of failures
i a batch
in
b t h
Grades
scale (A-F)
(A F)
Machine,, region
g
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Interval/ proportion:
measured on a scale
Cycle time of an order in
[h]
Capability of visual inspections
Introduction
2
3
4
5
D t types–
Data
t
examples
l ffor di
discrete
t data
d t
D
Discret
te data
Binary
y
Number
Ordinal
Categories
Nominal
13
• Characteristics have only two values
• Yes/No; Start/Stop
• Good/Bad
G d/B d
• Characteristics are described by whole numbers only
• Number of machine failures, customer complaints,
misprints on a page, programming failures
f
in a software
f
module
•
•
•
•
Data is assigned to ranked categories.
Characteristic values exhibit a rank order
Distinction between categories is not identical
Grades (A – F), education (middle school, high school,
college)
• Elements are assigned to categories
• Not reasonable to rank categories; describe attributive
data by using a scale
• Man, woman, child
• Mechanical, electromechanical, electrical
• Colors (blue– yellow – red)
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Capability of visual inspections
Introduction
2
3
4
Conttinuous
s data
D t types
Data
t
– examples
l ffor continuous
ti
data
d t
14
Interval
• Measurements have the same intervals, but no absolute zero (e.g. Celsiustemperature scale)
• Cycle time, pressure, filling weight of a packaging unit, speed of conveyer,
diameter of a turning workpiece
workpiece, soldering temperature
• Same measuring units including absolute zero
Proportion
• Reasonable to use ratios: 6m/min is twice as fast as 3m/min
• Velocity, time, length, Kelvin-temperature scale
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5
Capability of visual inspections
Introduction
2
3
4
5
2
3
4
5
D t types
Data
t
Overview
Measurement
Subjective
“i
“inspection”
ti ”
Objective
“
“measurement”
t”
Measurement
Gauge
See
Taste
Smell
Feel
Listen
15
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Capability of visual inspections
Introduction
MSA Procedures
P
d
Bosch booklet 10*
Procedure 7
Procedure 1
Test decisions for
discrete and
discretized
characteristics
Systematic
measurement error
and repeatability
Procedure 6
Bosch booklet 10
Procedure 2
Test decisions for
discretized
continuous
characteristics
Capability of
measurement and test
processes
Repeatability &
reproducibility
p
with operator
influence
Procedure 5
Stability
(Long-term behavior
of a measurement
system)
Procedure 3
Procedure 4
Linearity
*BGN:
BGN: Organization -> Corporate Functions -> C/QM -> Guidelines & Standards -> Bosch Booklets
16
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Repeatability &
reproducibility
without operator
i fl
influence
Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
3
4
5
M d l 2 (Preparation)
Module
(P
ti )
17
1
•
Optical illusion
2
•
Basic requirements / instruction for appraisers / eyesight test
3
•
Workplace design
4
•
St d di ti / lilimitit sample
Standardization
l catalogue
t l
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Capability of visual inspections
1
Preparation
O ti l illusions*
Optical
ill i
*
Let‘s start with a simple example.
example There is more to see than the hills at first
glance. What else can you discover?
* Source: http://www.igmetall.de;
http://www igmetall de; (05
(05.12.2013)
12 2013)
18
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
1
Preparation
3
4
5
O ti l illusions*
Optical
ill i
*
The last one was easy? So
So, how about this one?
* Source: http://www.igmetall.de;
http://www igmetall de; (05
(05.12.2013)
12 2013)
19
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Capability of visual inspections
O ti l illusions*
Optical
ill i
*
Find the hidden face in the coffee beans.
beans Once you
you‘ve
ve found it,
it it seems to be so
obvious.
* Source: http://www.igmetall.de;
http://www igmetall de; (05
(05.12.2013)
12 2013)
20
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
1
Preparation
3
4
5
O ti l illusions*
Optical
ill i
*
Which orange cycle is bigger? (The left or the right one?)
* Source: http://www.igmetall.de;
http://www igmetall de; (05
(05.12.2013)
12 2013)
21
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Capability of visual inspections
O ti l illusions*
Optical
ill i
*
Compare these two tables. What is the difference in size and shape between both
table tops?
Now measure the table tops with a ruler!
* Source: http://www.igmetall.de;
http://www igmetall de; (05
(05.12.2013)
12 2013)
22
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
O ti l illusions*
Optical
ill i
*
Decide quickly at first sight: Which of the two distances between the arrows is
longer, the right or the left one?
* Source: http://www.igmetall.de;
http://www igmetall de; (05
(05.12.2013)
12 2013)
23
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Capability of visual inspections
O ti l illusions*
Optical
ill i
*
* Source: http://www.igmetall.de;
http://www igmetall de; (05
(05.12.2013)
12 2013)
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
1
Preparation
3
4
5
Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
O ti l illusions*
Optical
ill i
*
Two pictures of a
friendly-looking
President Obama?
* Source: http://www.igmetall.de;
http://www igmetall de; (05
(05.12.2013)
12 2013)
25
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
O ti l illusions*
Optical
ill i
*
If the pictures are upsidedown, both seem to be
normal.
But if you turn them right,
you can see that
th t the
th mouth
th
and the eyes are deformed.
* Source: http://www.igmetall.de;
http://www igmetall de; (05
(05.12.2013)
12 2013)
26
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
B i requirements
Basic
i
t
Non-destructive testing–
Qualification and certification of NDT personnel
English version EN ISO 9712:2012 (ISO/TC 135/SC 7; FDIS 9712)
… When there is no requirement in legislation, in standard or in the order for
certification of NDT personnel, it is for employers of such personnel to decide
how to assure themselves that they are competent to do the work assignments.
assignments
Thus, they may employ people who are already certified or they may apply their
own expertise so as to assure themselves that their employee has the necessary
competence.
t
In
I this
thi llastt case, prudent
d t employers
l
would
ld no d
doubt
bt use this
thi
International Standard as a reference document.
* Source: EN ISO 9712 - June 2012 - page 5
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Capability of visual inspections
1
Preparation
Methods
M
th d according
di tto international
i t
ti
l norm
EN ISO 9712:2012
* Source: EN ISO 9712 - June 2012 - page 11
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3
4
5
Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
T i i llevel*
Training
l*
(Visual testing; VT)
NDT Level 3
NDT Level 2
•NDT
NDT Level 1
•
•
•
NDT experience:
i
1 month
th
experience: 3 months
minimum duration: 24h
•
NDT experience: 12 months
•
minimum duration: 24h
supervise all level 1 and level 2
duties, full responsibility for NDT
equipment and staff, approve
Select the equipment, prepare
minimum duration: 16h
process introduction,…
process instructions, verify
Set up the equipment, perform the
equipment settings, train & guide
tests, record and classify the
staff below level 2, …
results in accordance with
documented criteria, report the
results, …
E
Eyesight
i ht ttestt (at
( t least
l
t once a year))
* In order to complete the level one needs to pass a written and practical exam
Acronym (NDT): Non
Non-destructive
destructive testing
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Capability of visual inspections
E
Eyesight
i ht test
t t
(Example – red-green color blindness)
30
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1
Preparation
3
4
5
Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
4
5
E
Eyesight
i ht test
t t
(Example – visual acuity)
Snellen Chart
31
Tumbling E-Chart
Landolt C-Chart
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
E
Eyesight
i ht test
t t
(Example – contrast sensitivity)
Pelli-Robson Chart
32
Contrast Sensitivity Chart
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
W k l
Workplace
design
d i
Which requirements does an inspection workspace
have to fulfill?
Employee-specific
f
Product-specific
f
Workplace-specific
f
•Source: Ergonomics guidebook for manual production systems; Version 3.0; Bosch Rexroth AG (01/2012)
Gestalten von Sichtprüf
Sichtprüf- und Arbeitsplätzen (E.
(E Maurer; CP/TSC10)
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Capability of visual inspections
1
Preparation
E l
Employee-specific
ifi design
d i
Questions

How long is the working time? (piece rate vs. time rate)

How long is the total time of the visual inspection? (breaks)

Is the required information available?


Limit sample catalogue (in view field / in reaching distance)

Master sample pieces chosen for the training
Is the visual inspection procedure described and specified in detail?

34
How is the effectiveness of the appraisers?

Each appraiser without standard

Each appraiser vs. standard

Between appraisers without standard

All appraisers vs. standard

Risks of the inspection (false alarm rate & miss rate)
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3
4
5
Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
4
5
E l
Employee-specific
ifi d
design
i
Example - view field
A continuous change of view angles > 45º is very stressful and tires out your
eyes.
35
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
E l
Employee-specific
ifi d
design
i
Example - view field
Display
A
Assembly
bl site
it
Unfavorable layout of displays which
can lead to neck pain.
pain
36
Optimal layout of displays with a
change of view angle less than 45 ° less stressful for your neck.
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
E l
Employee-specific
ifi d
design
i
Example - reach area
3 reach zones:
C)) Center of work,, two-handed zone:
Both hands work in view field.
(assembling place, view field, visual inspection)
B) Extended reach zone:
zone
Area to put parts and tools which are often grabbed with one hand.
A) One-hand zone:
Occasional handling, e.g. for transferring parts to the range of movement
37
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
P d t
Product-specific
ifi d
design
i
Questions

How many parts are needed for one shift/day?

How much time does the visual inspection of a single part take?
((characteristics/cycle
/ y
time )

How many visual appraisers are needed to check the daily production?

How small are the characteristics that are inspected?
(Can they be detected with the naked eye?)

38
Materials dimensions
Materials,
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4
5
Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
W k l
Workplace-specific
ifi d
design
i
Questions

Is there sufficient light available (Lux-value)

How large is the range of movement?

Is there a clear separation of parts to be inspected, the already inspected parts
and the NOK parts?
39

How much does the visual inspection tire the eyes out?

Specified standardization level

Consistent inspection process

Adequate
d
di
distance ffrom eye to the
h iinspected
d object
bj
ffor an optimal
i l fifixation
i

Flow of goods (e.g. from the left to the right)

Documentation forms
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
W k l
Workplace
design
d i
Example - luminosity
The appropriate luminosity for a particular task(Lux-value) prevents mistakes
p
the effectiveness.
and improves
Recommended Lux-value for an inspection place is 1000 to 1500 Lux*.
Further criteria are e.g. light color or desk pad (table) color.
* The lower limit at a office workplace is approx. 500 Lux. (Lower limit for the rest of the office: 300 Lux)
Source: Bildschirmarbeitsverordnung - BildscharbV vom 4.
4 Dezember 1996 (BGBl
(BGBl. I S
S. 1841
1841, German law)
40
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5
Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
4
5
W k l
Workplace
design
d i
Example - posture
The correct posture can help to avoid damages of the intervertebral disc.
Force
Force
PCB
Hand rest
Intervertebral
disc
Vertebra
41
Intervertebral
disc
Vertebra
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
W k l
Workplace
design
d i
Example - working height
High frequent repeated activities at a higher position than the heart have
negative effects on blood circulation and health which results in inefficiency.
inefficiency
42
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
W k l
Workplace
design
d i
Example - flexible work equipment
To maintain performance and promote productivity, all work equipment around
the workstation must be precisely adjusted to the employee and the activity.
43
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
N
Negative
ti E
Example
l – limit
li it sample
l catalogue*
t l
*
Limit sample catalogue
Problems
• 4 different limit sample catalogues
were in use (supplier, plant,…)
• No uniform failure mapping
(from the deviation to the inspected
characteristics)
h
i i )
• Rejected inspection characteristics by
supplier
• Undefined interfaces
(development, PQA, TSC, supplier)
Consequences
• up to 40% false alarm rate
• up to 30% miss rate
* Source: NGI
NGI- injector elastomeric Task Force (limit sample catalogue workshop)
44
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
4
5
4
5
N
Negative
ti E
Example
l – limit
li it sample
l catalogue*
t l
*
ffailure
il
catalogue with
64 pages!
580 failure
codes!
*Source:
Source: gear pump - Task Force
45
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Capability of visual inspections
1
Preparation
3
Ch kli t for
Checklist
f creating
ti limit
li it sample
l catalogues
t l
46
• Transfer of customer / functional requirements
q
to inspection
p
requirements
q
(e.g. definition of critical area, functional description,… )

• Definition of inspection conditions
(e.g. distance, luminosity, magnification,…)

• C
Categorization
t
i ti off good
d/b
bad
d parts
t
(e.g. 4 different failure states from „good to bad“)

• Basic structure / standardization / documentation
(e.g. according to failure place and type)

• Validation of the limit sample catalogue – using MSA procedure 7
(Are all failure types / indications correctly evaluated?)

• Release or optimization of the limit sample catalogue if required
(e.g. new evaluation of failure types, provide distinct sample,…)

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Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
1
2
Theory
4
5
M d l 3
Module
Theory – Procedure 7
47
1
•
Introduction & basic requirements
2
•
Planning & implementation
3
•
Analysis
4
•
C
Capability
bili assessment
5
•
Stability monitoring / repetition of capability studies
6
•
Case study (Pareto – analysis)
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
Capability of visual inspections
P
Procedure
d
7
Introduction
Objective:
Verification of the capability of a test process regarding unambiguous test
decisions when testing discrete characteristics.
„ p
„A
perfect attributive measurement system
y
would never reject
j
an OK p
part and
never accept a NOK part“
Basic Requirements:
• Provide reference standard (limit sample catalogue)
• Categorizing (e.g. good/bad; 1,2,3;...)
• Prepare reference lot (master parts)
48
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Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
Lot size:
100-200 parts recommended, according to the AIAG MSA/ Bosch-Booklet at least 50
parts are required
p
q
Composition:
All attributes relevant for the test must be included in representative ratio in the
reference lot, i.e. all error characteristics that are to be identified by the test process
(good/bad parts and limit samples)
The
h importance off ffailure
l
categories can e.g. b
be d
derived
d ffrom a ffailure
l
Pareto chart.
h
(e.g. 2-4 parts per failure type, in relation 25 bad/ 25 good parts)
Identifiabilit
Identifiability:
Each reference part of the lot must be uniquely identifiable so that the
respective data can always be allocated correctly.
(
(e.g.
complex
l number
b codes)
d )
=> only authorized staff, but not the appraisers, can identify the reference parts
• no labeling of defect area
• no grouping of good & bad parts
(e.g.: part-no.: 1-25 good / 26-50 bad)
49
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Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
P
Procedure
d
7
Implementation
Type of visual inspection:
With influence from the operator (manual visual inspection):
=> This
Thi applies
li to allll appraisers
i
at the
h quality
li gate!!
- 3 appraisers with 3 runs are recommended, at least 3 appraisers and 2 runs are
required (effort: 3 appraisers x 2 runs x 50 parts => 300 inspections)
Without influence from the operator (automatic sorting machine):
- at least 6 runs
(effort: 6 runs x 50 parts => 300 inspections)
Additional hints for manual visual inspection:
• The order of samples has to be randomly chosen for each run.
• The appraisers have to conduct the inspection independently without being
influenced by colleagues.
colleagues
• The inspection has to be accomplished under the same conditions as in the serial
production. (cycle time, aids & visual inspection catalogue,...)
50
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Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
P
Procedure
d
7
Analysis
The unambiguousness of test decisions is analyzed with the help of pair-wise
agreements of the individual ratings.
ratings
The parameter [] (“kappa”) is used as a quantitative measure:
=
Observed non-random agreements
P
Possible
ibl non-random
d
agreements
t
P
-P
Exp
= Obs
1-P
1
PExp
* Detailed calculation methods are presented in Bosch booklet 10 in Appendix G.
51
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
Att ib ti measurementt systems
Attributive
t
Example: 2 appraisers and 2 categories*
g
Number of decisions [N]:
N = GG + BB + BG + GB
appraiser 1
good
bad
good
GG
GB
G2 = GG + GB
PObs 
GG  BB
N
Hypothetical probability of chance
agreement [Pexp ]:
bad
appraise
er 2
Relative observed agreement [Pobs ]:
BG
G1 = GG + BG
BB
B1 = GB + BB
PExp 
B2 = BG + BB
G1 G 2 B1 B 2

x
x
N N
N N
Kappa Index [] =
* Equations according to Cohen
Cohen´ss Kappa
Kappa-Statistics
Statistics
52
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PObs
Ob  PExp
E
1  PExp
Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
Att ib ti measurementt systems
Attributive
t
Example: 2 appraisers and 2 categories*
g
Number of decisions [N]:
N = 40 + 30 + 15 + 15 =100
appraiser 1
good
bad
good
GG=40
GB=15
G2 = GG + GB
PObs 
40  30
 0,7
100
Hypothetical probability of chance
agreement [PExp ]:
bad
appraise
er 2
Relative observed agreement [Pobs ]:
BG=15
G1 = GG + BG
BB=30
B2 = BG + BB
B1 = GB + BB
PExp 
55 55 45 45
x

x
 0,505
100 100 100 100
Kappa Index [] =
0,7  0,505
 0,394
1  0,505
* Equations according to Cohen
Cohen´ss Kappa
Kappa-Statistics
Statistics
53
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Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
P
Procedure
d
7 - Analysis
A l i
Fleiss' Kappa - Statistics
The analysis comprises the following comparisons of the following parameters [] :
Within
appraiser
• C
Compare allll ttestt runs off each
h individual
i di id l appraiser
i
without
ith t
comparing to the reference (repeatability).
Between
appraisers
• Compare all test runs of all appraisers without comparing
to the reference (reproducibility).
Each
appraiser
vs reference
vs.
• Compare all test runs of each individual appraiser to the
reference.
All
appraisers
vs. reference
• Compare
p
all test runs of all appraisers
pp
to the reference.
* The analysis according to [AIAG MSA] does not intend “within-appraiser” comparisons and comparing “all test runs of all
appraisers to the reference”
reference is not possible.
possible
54
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Capability of visual inspections
Within
appraiser
A
A
A
A
1
B
B
=
=
1
1
A
Each
E
h
appraiser
vs. reference
All
appraisers
vs. reference
1
=
1
2
R
=
B-R
1
A
=
=
1
B
B
4
5
=
=
3
3
3
2
2
1
A
C
B
=
2
1
3
2
=
2
=
=
3
3
Run
C
B
=
=
=
R
C
C
Run
A-B-C-R
=
C-R
C
R
=
=
=
C
B
2
2
B
3
=
1
2
Run
A
=
C
B
A
Run
A
A
=
Run
C
=
=
1
1
A-R
A
=
=
=
B
A
C
B
3
2
Run
A-B-C
ABC
5
=
1
3
4
C
C
=
2
Run
Between
appraisers
C
C
=
=
3
2
B
B
Theory
2
R
=
3
3
Run
55
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
Capability of visual inspections
1
2
Theory
P
Procedure
d
7
Capability assessment
Internal
Decision:
Test process is…
…capable
…conditionally capable
…not capable
Additional customer specifications*
Kappa
[ ]
Percentage
bad as good
(miss rate)
Percentage
good as bad
(false alarm rate)
≥0,9
≤2 %
≤5 %
, ≥0,7
,
0,9>
≤5 %
≤10 %
<0,7
>5 %
>10 %
If the
h test process is
i conditionally
di i
ll capable
bl or not capable,
bl iit must b
be improved
i
d by
b
taking suitable measures (e.g. instruction of test personnel, correct handling,
changes of construction, alternative test equipment).
* A.I.A.G. – Chrysler Corp., Ford Motor Co., General Motors Corp. - Measurement Systems Analysis, Reference Manual, 3. Edition
56
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
P
Procedure
d
7
Stability monitoring / repetition of capability studies
Regarding the capability of test processes there are no recommendations for long term
stability checks.
Using the np-charts or p-charts on a regular basis is recommended. However, the
effort for a stability monitoring (procedure 7) is similar to a repetition of the case study.
A repetition of the capability study should be considered:
• in the case of additions to or significant changes of the reference standard
(limit samples catalogue)
• if basic conditions of the test process have changed
• after changes of the appraisers (e.g. new staff members)
• in the case of technical changes
g of the test system
y
(e.g.
g setup, software)
• after maintenance of the test system or components of the test system
•…
57
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
Visualization
Objectives:
 analyze data by using a graphical tool
 gain
i an overview
i
on graphical
hi l ttools
l
Remark:
The type of the data (discrete or continuous) is crucial for the visualization of
th data.
the
d t
Pie chart, circle diagram or Pareto chart are suited best to discrete data, while
continuous data is better presented in a bar chart (histogram).
(histogram)
58
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Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
P t chart
Pareto
h t
 The
Pareto chart emphasizes the important discrete data and sets priorities
 The focus lays on a few root causes which have a great impact
(80 : 20 rule by Vilfredo Pareto (1848–1923))
 The category “others“ (if any) should be kept small
* Source: http://www.crp-infotec.de
http://www crp-infotec de ; (16.01.2014)
(16 01 2014)
59
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Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
P t chart
Pareto
h t
 In
the Pareto chart values are represented in a descending order by bars (e.g.
defects) The cumulative total is represented by the Pareto curve (prioritization)
Visualization in Minitab 17
60
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Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
P
Preparing
i th
the Pareto
P t chart
h t
Total list
Ordered by frequency
Pareto chart
Type of defect
Chip
Dent
Scratch
Bend
Peel
p
Chip
Chip
Peel
Scratch
Scratch
Chip
Bend
Scratch
Scratch
Scratch
61
Bend
Peel
Chip
Chip
Scratch
Scratch
Scratch
Chip
Peel
Dent
Scratch
Bend
Dent
Scratch
Bend
…..
Damage
Scratch
Chip
Bend
Other
Counts
351
49
19
4
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Capability of visual inspections
1
2
Theory
4
5
P t analysis
Pareto
l i
Exercise
The assembly of engines of a specific series type requires several components.The
failures found during the inspection are documented in a failure collection sheet by the
inspection personnel.
personnel
In connection with the monthly quality analysis, the foreman is responsible for
statistical analysis of the detected failures.
failures Especially for the production plant,
plant it is
important to focus on the failure types with a high impact in order to efficiently reduce
the failure costs.
Please find the list with the detected failures and the respective costs in order to
correct a specific failure in your work sheet. Please analyze the provided data and
visualize your results by using the Pareto chart.
Pareto charts:
Failure frequency => waterfall diagram
 Failure costs=> bar diagram
g

62
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Capability of visual inspections
1
Theory
2
4
5
P t analysis
Pareto
l i
Solution
Failure frequency
Failure costs
(waterfall diagram)
(bar diagram)
Top
p 4 – Topics
p
are
responsible for approx.
80% of the total cost
63
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Capability of visual inspections
M d l 4 (Case
Module
(C
study)
t d )
64
1
•
Introduction / objectives
2
•
Implementation
3
•
Data analysis and intepretation
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1
2
3
Case study
5
Capability of visual inspections
1
2
3
Case study
5
C
Case
study
t d
Obj ti
Objective
O
Operational
ti
l definitions
d fi iti
and
d exercise
i regarding
di procedure
d
7
Approach
You are responsible for the outgoing (manual visual inspection) at m&m‘s®.
The product is defective if there are cracks on the surface or if the letter
„m“ is not completely legible.
• Build a team of 5 colleagues
• Pick 3 m&m’s® per person and develop together a limit sample catalogue
for ‘‘crack“ and “letter“
• Put the m&m‘s® aside
• Assign a game leader, an expert and three appraisers
• The game leader randomly chooses 25* m&m‘s®
• Now sort out the m&m‘s® by using the worksheets given on the next
pages. Please remember to change the inspection order between each
trail/ round.
• Calculate for 3 appraisers and 2 trials the “relative observed agreement
[Pobs ]“
Time limit
60 minutes
* Only for practice only 25 parts are chosen.
chosen (according to booklet 10 at least 50 parts!)
65
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Capability of visual inspections
1
2
3
Case study
5
T
Team
workk – Procedure
P
d
7*
Collection sheet (example for [POBS])
Test items
66
Known
standard
Between
appraisers
All appraisers vs.
standard
Trial 1
Trial 2
Trial 1
Trial 2
Trial 1
Trial 2
yes/no
yes/no
yes
Appraiser 1:
Appraiser 2:
Appraiser 3:
1
good
good
good
good
good
good
good
yes
2
bad
good
bad
bad
bad
bad
bad
no
no
3
good
bad
good
bad
good
good
good
no
no
4
good
good
good
good
good
good
good
yes
yes
5
good
good
good
good
good
good
good
yes
yes
6
good
good
good
good
good
good
good
yes
yes
7
good
good
good
good
bad
good
good
no
no
8
bad
good
bad
bad
bad
bad
bad
no
no
9
good
bad
bad
bad
bad
bad
bad
yes
no
10
good
good
good
good
good
bad
bad
no
no
11
bad
bad
bad
bad
bad
bad
bad
yes
yes
12
bad
bad
bad
bad
bad
bad
bad
yes
yes
13
bad
bad
bad
bad
bad
bad
bad
yes
yes
14
good
good
good
good
bad
good
good
no
no
15
bad
good
bad
bad
bad
good
good
yes
no
16
bad
bad
bad
bad
bad
bad
bad
yes
yes
17
bad
bad
bad
bad
bad
bad
bad
yes
yes
18
good
good
good
good
good
good
good
yes
yes
19
good
good
bad
good
good
good
good
no
no
20
bad
bad
bad
bad
bad
good
good
no
no
yes
21
bad
bad
bad
bad
bad
bad
bad
yes
22
good
good
bad
bad
bad
good
good
no
no
23
bad
bad
bad
bad
bad
bad
bad
yes
yes
24
bad
bad
bad
bad
bad
bad
bad
yes
yes
25
bad
good
good
good
good
good
good
yes
no
Within appraiser
19/25=>
76%
22/25=>
88%
25/25=>
100%
64%
52%
Each appraiser vs.
standard
17/25=>
68%
19/25=>
76%
20/25=>
80%
* For practice purposes only 25 parts are chosen.
(according to booklet 10 at least 50 parts!)
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
Capability of visual inspections
1
2
3
Case study
5
T
Team
workk – Procedure
P
d
7*
Collection sheet - [POBS]
Test items
Known
standard
Appraiser 1:
Trial 1
Appraiser 2:
Trial 2
Trial 1
Appraiser 3:
Trial 2
Trial 1
Trial 2
Between
appraisers
All appraisers vs.
standard
yes/no
yes/no
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
67
Within appraiser
/25=>
/25=>
/25=>
Each appraiser vs.
standard
/25=>
/25=>
/25=>
* For practice purposes only 25 parts are chosen.
(according to booklet 10 at least 50 parts!)
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Capability of visual inspections
1
2
3
Case study
5
T
Team
work:
k Attributive
Att ib ti MSA (Procedure
(P
d
7)
Objectives
Approach
The application of Kappa - Index []
• Pick 36 samples with different scratch images
(“speedometer-element“, e.g. small scratches to large scratches)
• Define 6 crack categories (e.g. very good to very bad)
g
• Choose reference standards for the 6 categories
• Assign 3 appraisers
• The appraisers assign the trial 30 samples into the 6 categories
twice. In each trial the inspection order must be changed
• Write down the results in the Excel sheet:
„ Type7_EN_RefDisc_0030_003_002_006.xls „
Sheet: „Test Data“
• Please calculate the Kappa - Index []
Time limit
60 minutes
* For practice purposes only 30 parts are chosen.
chosen (according to booklet 10 at least 50 parts!)
68
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Capability of visual inspections
1
2
3
Case study
Ch kli t
Checklist
69
• The measurement system is well-defined
(continuous or discrete measurement)

• Scale and frequency are adjusted
(e.g. limit sample catalogue, scale interval, sample size,… )

• Measurement equipment is well-defined and documented
(e.g. certification, approval according to procedure 1)

• Th
The measurementt system
t
has
h been
b
analyzed
l
d
(depending on data type: Gage R&R, Kappa-Index…)

• The measurement system is capable
(Measurement system variation is acceptable)

• Failure documentation is aligned to problem solution
(e.g. Pareto analysis for prioritization, control charts for control)

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Capability of visual inspections
M d l 5
Module
Software support
70
1
•
Minitab 17
2
•
Q-DAS
Q
DAS (QS
(QS-Stat
Stat / Solara ME10)
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1
2
3
4
Software
5
Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
C t t – Minitab
Content
Mi it b introduction
i t d ti
1. Introduction of Minitab
1 1 Main menu and function keys
1.1
2. Session window / work sheet
3. Data input
The statements on the following
4. Save data
pages are a short summary of the
5. Pull-down menu
MINITAB handbook.
5 1 File
5.1
5.2 Edit
In order to learn more about
5.3 Data
MINITAB the "Help" function is
5.4 Calc (calculation)
recommended.
5.5 Stat (statistic)
5 6 Graph
5.6
6. Pareto chart
7. Attributive measurement analysis
7.1 Assessment agreement
7.2 Assessment agreement (assistant)
7 3 False rate and miss rate alarm
7.3
71
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
1 Introduction
1.
I t d ti off Minitab
Mi it b
Basic information
A MINITAB project
j t always
l
includes
i l d :
 Session window: Documentation of the entire work
 Work sheet: Data,
, you
y are working
g with
 Project manager: Information about everything that belongs to the project
Wh created,
When
t d a MINITAB project
j t includes
i l d also
l :
 Graphics
 Report
p p
pad
72
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
1 1 Main
1.1
M i menu and
d ffunction
ti keys
k
File
Editor
Formatting columns,
columns functions for the
Session window, programming, etc.
Open, save, print, etc.
Edit
Copy, paste, links, etc.
Tools
Link to other programs, preferences,
options, etc.
Data
Rearranging of data that are
already in the worksheet
Window
Wi
d
Switching between windows
Calc
Calculate and generate
random data
Stat
Statistical tools, quality tools,
graphics with calculation
Graph
Illustrations, graphics with
calculation
73
Help
Help, Learning assistant, StatGuide
Assistant
Guided standard analyzes
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
1 1 Main
1.1
M i menu and
d ffunction
ti keys
k
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1. Open project (not worksheet)
2. Save project (all edited and created
content)
3. Print window
4. Cut / copy / paste
5. Undo// redo
6. Edit last dialog
Reopen the most recently used
dialog to return the command or
modify settings
74
7. Previous and
d next command
d
(Operation in the Session
window)
8. Search
9 Cancel
9.
10.Help / StatGuide
The StatGuide explaines with
reference to examples, how the
results should be interpreted
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
1 1 Main
1.1
M i menu and
d function
f
ti keys
k
1 2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12
1. Session folder
Manage session window output
2. Worksheets folder
View summaries of worksheet
information
3. Graph folder
Manage all the graphs you have
created
4. Info
Show information in the columns of the
current worksheet
5 History
5.
Show the command history folder
Use to repeat complex command
sequences
75
6. ReportPad folder
Use to create, arrange, or edit
reports of project work
7. Related Documents folder
Contains a list of program files,
documents, or internet URLs that
are related to your Minitab project
8. Design
9 Session window
9.
10. Current data window
11. Project manager
12. Close all graphs
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Capability of visual inspections
2 S
2.
Session
i window
i d
/ workk sheet
h t
Session window:
The Session window displays the text output
generated by your analyses and other work.
Work sheet:
In Minitab, all the data associated with a particular
data set are contained in a worksheet.
76
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1
2
3
4
Software
Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
2
3
4
Software
3 Data
3.
D t input
i
t
The data can be entered into the worksheet in different ways:



77
Manual entry
Copy and paste from other programs (Excel, Access)
Direct opening of files to be imported
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Capability of visual inspections
1
4 S
4.
Save data
d t
Projects include the complete
analysis of the data:
Fil extension:
File
t
i
*
*.mpj
j
78
Worksheets include only the
collected data :
Fil extension:
File
t
i
* t
*.mtw
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
5 P
5.
Pull-down
ll d
menu
79

The first four pull-down
pull down menus (File to Calc) mainly include the basic
functions of Minitab

The pull-down menus “Stat” and “Graph” include Minitab specific tools that
are required to apply statistical analysis
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Capability of visual inspections
1
2
51P
5.1
Pull-down
ll d
menu : File
Fil
File organization
Print
Recently opened files
80
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3
4
Software
Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
4
Software
52P
5.2
Pull-down
ll d
menu : Edit
Data sheet organization (like in Excel)
81
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Capability of visual inspections
53P
5.3
Pull-down
ll d
menu : Data
D t
Edit worksheets
Sort data
Delete rows
Numerical / Text
82
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1
2
3
Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
54P
5.4
Pull-down
ll d
menu : Calc
C l
Calculator
Generation of random data and distributions
83
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Capability of visual inspections
56P
5.6
Pull-down
ll d
menu : Stat
St t
84
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1
2
3
4
Software
Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
1
2
3
4
Software
57P
5.7
Pull-down
ll d
menu : Graph
G h
85
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Capability of visual inspections
6 P
6.
Pareto
t chart
h t
Stat > Quality Tools > Pareto Chart
Select this option if
data is entered
d
d in a
column
86
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
6 P
6.
Pareto
t chart
h t
Select “frequencies” when
the data in the worksheet is
available as table
87
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
7 Attributive
7.
Att ib ti measurementt analysis
l i
In the following chapter, the evaluation of an attributive MSA with the Minitab
program is shown exemplarily.
7.1 Assessment agreement
7.2 Assessment agreement (assistant)
73F
7.3
False
l rate miss
i rate alarm
l
(
(assistant)
i
)
Data example:
In the visual inspection of scratches we distinguish between four different failure
types. The inspection is performed by four appraisers in exchange.
g
the attributive measurement system
y
an expert
p has
In order to investigate
selected ten samples and classified them according to their failure types. Each
appraiser should independently inspect each sample twice.
88
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
7 1 Assessment
7.1
A
t agreementt
Advice:
The “Attribute Agreement Analysis”
focuses on the following variables which
are evaluated by the Fleiss-Kappamethod:
binary
e.g. good - bad, NOK - OK, available –
nott available
il bl
ordinal
e.g. ranking order or categories
(1, 2, 3, 4,…)
89
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Capability of visual inspections
71A
7.1
Assessmentt agreementt
90
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
1
2
3
4
Software
Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
1
2
3
4
Software
71A
7.1
Assessmentt agreementt
Fleiss’ Kappa
pp Statistics
91
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Capability of visual inspections
71A
7.1
Assessmentt agreementt
Fleiss’ Kappa
pp statistics
92
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
72A
7.2
Assessmentt agreementt
(Assistant)
Advice
Advice:
The following variables can be analyzed
with the help of the assistant
“M
“Measurement
t System
S t
Analysis(MSA)”:
A l i (MSA)”
binary
e. g. good- bad, NOK - OK, available - not
available
Caution:
Fleiss-Kappa-method
Fleiss
Kappa method is not possible.
possible
(only direct observed agreement, P0)
93
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Capability of visual inspections
72A
7.2
Assessmentt agreementt
(Assistant)
94
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
1
2
3
4
Software
Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
1
2
3
4
Software
72A
7.2
Assessmentt agreementt
(Assistant)
95
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Capability of visual inspections
7 3 False
7.3
F l rate
t & miss
i rate
t alarm
l
(Assistant)
96
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
1
2
3
4
Software
C t t – Q-DAS
Content
Q DAS introduction
i t d ti
1. Create a new file
2. Defaults and creation of new data sets
3. Data structure
3 1 Parts mask
3.1
3.2 Characteristics mask
3.3 Values mask
4. Attributive Measurement Analysis
4.1 Select Procedure
4 2 Create data
4.2
4.3 Evaluation
4.4 Report
5. Key commands
97
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Capability of visual inspections
1 Create
1.
C t a new file
fil
• Icon bar
• Menu/File/ New
• The appearing menu depends on the selected module!
98
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
2 Defaults
2.
D f lt and
d creation
ti off new data
d t sets
t




99
When changing the specifications all new characteristics will be created according
to these specifications.
The specifications should be consistent with the majority of processes.
Especially other sample variables and measurement variables and characteristic
numbers can be specified.
Tolerances should not be specified!
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Capability of visual inspections
1
3 D
3.
Data
t structure
t t

E h data
Each
d t sett is
i described
d
ib d by
b administrative
d i i t ti information.
i f
ti

Three levels:
1. Part-level
2. Characteristic-level
3 Value-level
3.
Value level
Part-level can be seen as “part type description”
On the characteristic-level tolerances are specified
Value-level shows the measurement value and additional
data.(e.g. inspection date or/and responsible appraiser)
The data structure is displayed by the following icon:

“Parts / characteristics list”




100
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
2
3
4
Software
Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
1
2
3
4
Software
31P
3.1
Parts
t maskk

101
All iinformation
f
ti should
h ld b
be entered
t dh
here:
That describes the end product (the main unit)
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Capability of visual inspections
3 2 Charateristics
3.2
Ch t i ti mask
k

102
All information that describes the characteristics
(especially the tolerance limits and the nominal size!) should be entered here:
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
3 2 Characteristics
3.2
Ch
t i ti mask
k
Input of ISO-tolerances (fits)
By double clicking the field which shows a value within the tolerances, an input
assistance will be opened (input assistance ISO 286 ).
Double click
103
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Reproduktion, Bearbeitung, Weitergabe sowie für den Fall von Schutzrechtsanmeldungen.
Capability of visual inspections
1
2
3
4
33V
3.3
Value
l mask
k
Measurement values and additional information should be entered in the
value mask:
 Value
 Attribute
 Charge
 Appraiser
 ...
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Software
Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
33V
3.3
Value
l mask
k
Linear transformation


With the help of the linear transformation the input duration and possible input
mistakes by the operator can be substantially reduced.
Th lilinear transformation
The
t
f
ti should
h ld only
l be
b applied,
li d if th
the d
data
t changes
h
after
ft th
the
decimal point, or if “+” and “–” can be read from the dial!
Practical application:
• The dial gauge shows differences to
a data point
• Manual input with a lot of
measurement values
• Data must be
b converted
d ffirst b
before
f
entering
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
4 Attributive
4.
Att ib ti Measurement
M
tA
Analysis
l i
The following section presents an example of an attributive MSA by using the
program
g
((developed
p by
y QS-Stat).
)
SOLARA V10 p
4.1 Strategy selection
4 2 Create data
4.2
4.3 Evaluation
4.4 Report
Data example:
When visual inspecting scratches, different failure types / images (25 bad parts
and
d 25 good
d parts)
t ) can b
be di
distinguished.
ti
i h d The
Th iinspection
ti will
ill be
b performed
f
db
by
three different appraisers in exchange.
In order to investigate the attributive measurement system, an expert chooses 50
samples and assigns them to the category “good” (1) or “bad” (0).
Each appraiser should independently inspect each sample three times.
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
4 1 St
4.1
Strategy
t
selection
l ti
NEW > Type-7 Study
Default (Type-7 Study)
Click on default to
adjust different pre
presettings depending on
the case study.
These settings are the
default settings for all
created characteristics
of the corresponding
type of characteristics.
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
4 2 Create
4.2
C t d
data
t
Value mask
Depending on the catalogue selection, both the reference values and the results
measured byy the appraiser
pp
are documented.
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
43E
4.3
Evaluation
l ti
Fleiss´
Kappa
St ti ti
Statistic
without
Standard
Q-DAS is adopted to
assess the consistency
and accuracy of
classifications/
decisions by examining
the results within
appraiser, between
appraisers
i
and
d against
i
the standard.
Fleiss´
Kappa
St ti ti
Statistic
with
Standard
Fleiss´
Kappa
Summary
(sheet 3)
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
44R
4.4
Reportt
Select the Report menu (item) in
order to select a report
report. After
selection, the program searches
the printer
(printers must be available before
starting the Q-DAS software).
Only reports that have been saved
in the active program module are
displayed.
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Capability of visual inspections
1
2
3
4
Software
4
Software
5 Key
5.
K commands
d
qs-STAT V10 – Process capability analysis












111
F1 - Help & user manual
F2 - Value chart
F3 - Value plot
F4 - Histogram
F5 - Probability plot
F8 - Quality control chart
F9 - Execute evaluation (from version: ME_7)
ME 7)
F10 - Form sheet – design 3 (overview)
F12 - Form sheet – design 4 (statistic evaluations)
<ESC>
ESC - Closes
Cl
graphics
hi
<ALT><First letter> - Opens menu
<STRG><TAB> - Switches between open
p g
graphics
p
& form sheets
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Capability of visual inspections
5 Key
5.
K commands
d in
i masks
k
Values mask








<STRG><C> - Copy to the clipboard
<STRG><V> - Paste from the clipboard
<STRG><G> - Select
l
the
h ““Goto““ mask
k
<STRG><M> - Open the characteristic mask
<Insert> - Add "cells"
<Delete> - Delete measured values
<Pos 1> - Move to the first cell
<End> - Move to the last cell
Characteristics mask






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<alt><V>
alt V - Paste characteristics with values
<Paste> - Append a new characteristic
<F11> - Configuration data acquisition (part level)
<Shift key> - Configuration data acquisition (standard)
<F12> - Open properties of the active characteristic
<STRG><G> - Select the “Goto“ mask
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