Gage R&R –menetelmän soveltaminen taajuusmuuttajan ohjauskortin funktionaalisessa testauksessa

Abstract

Tilastollisilla menetelmillä on mahdollista tarkkailla ja kehittää erilaisia prosesseja. Jos mittausprosessin aiheuttamaa virhettä sen antamissa tuotteiden mittaustuloksissa ei tunneta, tuotantoprosessin luotettava säätö ei ole mahdollista.

Tässä työssä tutkitaan taajuusmuuttajan ohjauselektroniikan sisältävän ohjauskortin tuotannon funktionaalisen testausjärjestelmän antamien tuloksien luotettavuutta. Tutkimus suoritetaan mittalaitteen toistettavuus- ja uusittavuusmittauksien (Gage repeatability and reproducibility, Gage R&R) avulla. Menetelmän avulla selvitetään, kuinka mittauslaite kykenee toistamaan mittaukset (repeatability), sekä miten tulokset riippuvat mittalaitetta käyttävästä operaattorista (reproducibility). Vaihtelun laskeminen suoritetaan varianssianalyysin avulla, jolloin saadaan mahdollisimman kattava kuva eri variaatiokomponenteista sekä niiden välisistä interaktioista.

Työssä esitettyä teoriaa ja mainittuja menetelmiä sovelletaan kahden ABB Oy:n ohjauskorttitoimittajan tuotantotestausjärjestelmissä. Molempien toimittajien kohdalla testeihin valitaan kaksi järjestelmää, joiden antamien mittaustuloksien hajontaa ja keskittymistä verrataan myös toisiinsa. Kaikkia testausjärjestelmän suorittamia mittausvaiheita ei pyritä analysoimaan, vaan tutkimukseen valitaan mitatun tuotteen laadun kannalta tärkeimmät testit. Esimerkkitapauksien valossa pyritään selvittämään vaatimukset ja huomioitavat seikat elektroniikkatuotteelle tehtävien toistettavuus- ja uusittavuusmittauksien suorittamiseksi ja mittauksista saadun hajonnan analysoimiseksi.

Tuloksien perusteella voidaan todeta, että vaihtelun analysointi pitkälle automatisoidussa piirikorttitestauksessa vaatii tuntemaan tarkasti mahdolliset virhelähteet. Tutkittavan testausjärjestelmän ohella tulee lisäksi mitattava tuote tuntea niin fyysisellä kuin ohjelmistotasolla. Mitattujen näytteiden sisäistä vaihtelua ei voi välttämättä poistaa ilman erityismenettelyjä, jolloin testausjärjestelmän aiheuttaman vaikutuksen erottelu hajonnasta hankaloituu. Samaa suuretta mittaavia mittausvaiheita ei voi välttämättä suoraan verrata toisiinsa, eikä yleispäteviä johtopäätöksiä usealle mittausvaiheelle voi tällöin tehdä. Käytetyillä menetelmillä on kuitenkin mahdollista saada hyödyllisiä estimaatteja hajonnasta mittausvaiheiden tarkempia jatkoanalysointeja ajatellen.

Statistical methods allow the monitoring and improvement of many processes. However, reliable control of the manufacturing process can be impossible if the error derived from the measurement process can not be separated from the results given by the testing system.

The purpose of this thesis is to study the reliability of measurement data given by a functional tester of an AC drive control board. The study uses a gage repeatability and reproducibility method (Gage R&R) to determine how well the measurement system can repeat the measurements (the repeatability) and how dependant the results are on the person operating the measurement system (reproducibilty). The variation in the measurement process is calculated by implementing a variance analysis method that gives extensive results concerning different variation components as well as the interaction between them.

The theory and methods illustrated in this thesis are applied to two different production testing systems used by ABB's control board suppliers. Two testing systems are chosen from both suppliers, and the variation and concentration of the measurement data are compared between the systems. Rather than analyze all the measurement steps performed by the system; only the most important steps are chosen in terms of the quality of the product. These steps are then used as examples to determine the requirements and most notable features contributing to the repeatability and reproducibility when performing a Gage R&R test and analyzing the variation in the measurement data.

The results of the study indicate that analyzing the variation in a highly-automated circuit board testing requires precise knowledge of the sources of systematic errors. In addition to the testing system, the hardware and the software of the product being tested should also be known. Separating the variation between the samples from the testing results requires special methods, which would further complicate the analysis. Measurement steps that measure the same magnitude can not automatically be compared with each other, thus preventing any universal conclusions from being drawn. Nevertheless, the methods demonstrated in this study can be utilized to gather useful estimates for further analysis of the variation between measurement steps.