Q-DAS レポーティングシステム

Q-DAS レポーティングシステム

Q-DAS

あらゆる測定データを統合管理、分析

機上計測から工程能力、加工能力評価ができます。

Q-DAS

特長

Q-DAS導入のメリット


1. 自動データ収集、モニタリング

  • 測定機器からのデータ自動収集(メーカ、モデル、測定機の種類を問いません。)

    ・ミツトヨ、東京精密、Hexagon、テーラーホブソン、マール等実績多数

  • オペレータレベルの良否判定(測定値をデータとして取り込むか否か)
  • 公差外発生時の管理:コメント追加機能(測定ミス、装置不具合等による公差外か本当の公差外か等)

    ・後日管理者が公差外発生の原因調査時に閲覧(不良、測定上のミス、検査装置不具合等)

  • 機器単位データのリアルタイムモニタリング

    ・数秒から数分単位でアップデート(データ量、バッチ処理時間の間隔、通信時間に依存)
    ・ネットワーク接続された他ライン、他工場の情報も一か所で集中的にモニタリング可能

  • 機器単位の公差外発生時:アラーム表示、担当者へのメール発信機能

2. レポーティング

  • 複数種類の測定機の結果を一つのレポートに

    ・真円度、粗さ、直径、長さ等複数の測定機から集まる情報を自動で1枚のレポートに
    ・JPEG化した測定プロファイルもレポートに添付可能
    ・測定した測定機の情報(校正日、使用マスタ、温度条件等)も測定データに紐づけ可能

3. トレーサビリティの向上

  • 何時、どこで、誰が測定したかをトレースする事が容易
  • 検査データの誤記入、改ざん余地を与えない

4. 自社の判定基準、規格をプログラム化可能

  • 測定したデータは必ず決められた判定基準により自動で合否判定を付与される為、公的規格、社内規格の知識レベルに依存しない運用が可能

5. パソコンOSの変更にも柔軟に対応

  • 保守契約費用内でパソコンOS変更時もソフトウェアの新バージョンをダウンロードしてアップグレード可能で、突発的な費用発生が無い

6. 測定項目の追加に自動で対応

  • 1サンプルに対し、管理項目が追加されても、ソフトウェアが追加項目を認識し、データベースに管理項目を自動で追加(レポートについてはマニュアルでの追加が必要です。)

7. 工程能力評価

  • 蓄積されたデータでX-R、Cp、Cpk等の工程能力を評価、工程最適化ツールとして最適
  • ゲージR&R (Cg、Cgk) のモジュールで測定機の能力を客観的に判断

    ・工程能力計算の元となる測定データの信頼性、数値的根拠を明確化
    ・自工程に必要な測定機器の能力が明らかとなるので、装置選定基準の根拠も明確となる

レポート出力設定画面

ベアリングサンプル画面

ベアリングサンプルレポート

ボッシュ社内規格に採用

各メーカ規格をプログラム化

Q-DAS のもう一つの強み:データ管理の躓きを解消


工程管理データ収集解析の手順と問題点

  • 測定機、加工機、検査装置からのデジタルデータ収集

    ・昨今はIoT化の推進で、比較的容易なりつつある。

  • データの集約(第一関門)

    ・機器によりデータの出力方法やデータ形式、ファイル形式が違う。
    ・装置メーカは自社の機器以外のデータ管理は助けてくれない。
    ・自社製ソフトで対応しても次々に変更が発生し切りがない。
    例)測定機が変わったら?測定管理項目が増えたら?ラインが増設されたら?パソコンのOSが更新されたら?

  • データ抽出、解析が可能なデータベース構造の設計(第二関門)

    ・同じデータを参照するが部署、部門によって見方(知りたい情報)が全く違う。
     全員の満足するデータベース設計ができない。
    ・新しい製品、モデルが追加された時の対応に莫大なコストと時間がかかる。

  • データの解析

    ・データが解析用に整理されていれば、データ分析だけを行うのはそれほど難しくない。
     解析だけ行うソフトは多数ある。

Q-DASの導入イメージ(完全自動化)


工程管理データ収集のイメージ図

Q-DAS導入のメリットまとめ

  • 機器を選ばないデータの自動収集
  • あらゆる測定データ(真円度、粗さ、形状、長さ、振動等)を纏めて1レポートに集約
  • データの一貫性、継続性、互換性が向上
  • 工程能力可視化
  • データ分析による工程の最適化、データ間の相関分析
  • 既存データの有効活用
  • 装置の計測ソフトや、パソコンOSの都合に左右されず継続的なデータ管理が可能
  • 言語の違いによるデータの意味の取り違え、単位の混同を防止

qs-STAT アプリケーション機能

1.データ取得

  • 工作機械
  • 三次元測定機
  • ノギス
  • 手入力
データ取得

2.モニタリング

  • 測定結果をリアルタイムでモニタリング
  • 正規分布等見える化をカスタマイズ
  • アラーム機能あり
モニタリング

仕様

O-QIS 機上計測モニタリング (+NCゲージ)

O-QIS 機上計測モニタリング

O-QIS グラフ化機能例

O-QIS グラフ化機能一覧

  • 数値図
  • 数値プロット
  • ヒストグラム
  • 位置公差
  • 散布図(目標値からの偏差、測定値の公差比率、公差中心からの偏り)
  • 階級化(階級化モデル、階級化の表示、パイチャート)
  • 能力指数(棒グラフ、数値図、分類、ポートフォリオ、TNCグラフ、TNC概要)
  • パレート図(イベント、原因、対策、全体)
  • ボックスプロット
  • イベント特性の概要
  • 測定位置の全体図
  • 品質管理図
  • アラーム状況
  • 図面挿入
  • 検査計画
  • 時間表

F-T検定グラフ例

O-QIS 検定方法

  • 概要(M)
  • 概要(全ての検定)(N)
  • 非対称性(Q)
  • 尖度(U)
  • ダゴスティノ(D' Agostino)検定(D)
  • シャピロ-ヴィルク(Shapiro-Wilk)検定(S)
  • エップス・プリー(Epps-Pulley)検定(E)
  • カイ2乗(CHI2)(C)
  • ハンペル(Hampel)検定(H)
  • 外れ値(グラブス(Grubbs)-最小)(G)
  • 外れ値(グラブス(Grubbs)-最大)(R)
  • 外れ値(デビッド, ハートレイ, ピアソン)(V)
  • クルスカル-ウォリス(Kruskal-Wallis)検定(K)
  • 分散分析(W)
  • レベン(Levene)の検定(L)
  • コクラン(Cochran)検定(O)
  • 拡張したシャピロ-ヴィルク(Shapiro-Wilk)検定(A)
  • 拡張したシャピロ-ヴィルク(Shapiro-Wilk)検定(P)
  • 広がりの変動(X)
  • スエッド・アイゼンハート(Swed Eisenhart)検定
  • 線形トレンド(Y)
  • 部分的な線形トレンド(Z)
  • F-検定(F)
  • t-検定(T)

O-QIS 品質評価基準選択

O-QIS 品質評価基準選択

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