Gage R&R이란?
Gage R&R(반복성·재현성) 분석은 데이터에 보이는 변동 중 얼마만큼이 부품이 아니라 측정시스템에서 오는지 알려줍니다. 반복성(설비 변동, EV)은 같은 측정자가 같은 부품을 같은 계측기로 여러 번 쟀을 때의 흩어짐이고, 재현성(측정자 변동, AV)은 측정자가 바뀌면서 생기는 추가 변동입니다. 둘을 합친 총 Gage R&R을 부품 간 변동, 공차와 비교해 판정합니다.
교차 Gage R&R 진행 방법
- 공정 범위를 대표하는 부품 약 10개를 고릅니다(양품만 고르지 않습니다).
- 평소 그 계측기를 쓰는 측정자 2~3명을 정합니다.
- 각 측정자가 모든 부품을 2~3회씩, 무작위 순서로, 이전 값을 보지 않고 측정합니다.
- 측정 1회당 한 행으로 부품, 측정자, 측정값을 기록해 3열을 그대로 붙여넣습니다.
「교차」는 모든 측정자가 모든 부품을 같은 횟수만큼 측정한다는 뜻입니다. 한 번 측정하면 부품이 망가지는 파괴 시험은 지분(nested) 분석이 필요합니다.
결과 해석
| 지표 | 비교 대상 | 기준 (AIAG MSA) |
|---|---|---|
| %연구변동 (GRR) | 계측기 표준편차 ÷ 총 표준편차 | 10% 미만 적합 · 10~30% 용도·계측기 비용·위험도에 따라 조건부 적합 · 30% 초과 부적합 |
| %공차 (GRR) | 계측기 변동 폭(6σ) ÷ 공차(USL − LSL) | 같은 10% / 30% 기준 — 계측기로 합격·불합격을 판정할 때 사용 |
| %기여 | 총 분산 중 각 요인이 차지하는 비율 | 합이 100%이며, 대부분이 부품 간 변동이어야 함 |
| ndc (구별 범주 수) | 계측기가 구별할 수 있는 부품 그룹 수: 1.41 × σ부품 / σ계측 (소수점 버림) | 5 이상 권장 |
%연구변동과 %공차는 표준편차 기준이라 합이 100%가 되지 않습니다(더해지는 것은 분산입니다). 그래서 %기여를 함께 봅니다.
ANOVA법과 평균·범위법의 차이
ANOVA법은 부품 × 측정자 이원 분산분석으로 분산성분을 추정하며, 특정 부품을 다르게 측정하는 측정자 × 부품 교호작용까지 찾아냅니다. 교호작용이 유의하지 않으면(p가 α보다 큼, 기본값 0.05 — Minitab과 동일) 반복성에 합쳐 다시 계산합니다. 이 계산기는 ANOVA법을 사용하며, Minitab 공식 예제 결과(총 Gage R&R 연구변동 27.86%, ndc 4)를 그대로 재현합니다.
평균·범위법은 AIAG 양식에서 쓰는 방법으로, 평균 범위와 K1·K2·K3 상수를 사용합니다. 손으로 계산하기 쉽지만 교호작용을 분리할 수 없습니다. 결과는 보통 ANOVA와 비슷합니다.
Gage R&R이 높게 나왔을 때
- 반복성이 큰 경우: 계측기 자체를 봅니다 — 분해능, 지그·고정 방법, 마모, 측정 위치.
- 재현성이 큰 경우: 측정 방법을 봅니다 — 교육, 명확한 작업 표준, 부품 방향 통일.
- 교호작용이 유의한 경우: 측정자마다 특정 부품을 다르게 다루는 것입니다. 해당 부품의 측정 방법을 비교하세요.
- %공차는 괜찮은데 ndc가 5 미만인 경우: 분석에 쓴 부품끼리 너무 비슷할 수 있습니다. 공정 전체 범위를 대표하는 부품으로 다시 해 보세요.
자주 묻는 질문
부품·측정자·반복 횟수는 얼마나 필요한가요?
AIAG에서 흔히 쓰는 구성은 부품 10개 × 측정자 3명 × 2~3회입니다. 부품이 적으면 부품 간 변동 추정이 부정확해져 %연구변동과 ndc를 믿기 어렵습니다.
데이터가 어딘가로 전송되나요?
아니요. 모든 계산은 브라우저 안의 자바스크립트로 이루어지며 서버로 보내지지 않습니다.
규격이 한쪽만 있어도 되나요?
네. 단측 규격이면 %공차는 |규격 − 평균|을 단측 공차로 보고 연구변동의 절반과 비교합니다(Minitab과 같은 방식).