{"id":2460,"date":"2024-10-08T15:41:13","date_gmt":"2024-10-08T13:41:13","guid":{"rendered":"https:\/\/clooma.ai\/?post_type=guide-dutilisateur&#038;p=2460"},"modified":"2024-10-21T15:02:50","modified_gmt":"2024-10-21T13:02:50","slug":"01-attributi","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/clooma.ai\/it\/guida-per-lutente\/01-attributi\/","title":{"rendered":"Attributi"},"content":{"rendered":"<p>L'analisi degli attributi di Gage R&amp;R (Repeatability and Reproducibility) \u00e8 una potente metodologia utilizzata nel controllo qualit\u00e0 per valutare l'accuratezza e l'affidabilit\u00e0 di un processo di misura quando sono coinvolte caratteristiche qualitative.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. realizzare uno studio di R&amp;R<\/h2>\n\n\n\n<p>Per eseguire un'analisi del metodo di misurazione con i dati degli attributi.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-9-1024x538.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2461\"\/><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Fare clic sul menu R&amp;R del calibro<\/li>\n\n\n\n<li>Nella barra orizzontale: fare clic sul sottomenu dell'attributo Gage R&amp;R.<\/li>\n\n\n\n<li>Fare clic su \"Aggiungi un impegno R&amp;R\".<\/li>\n\n\n\n<li>Completare le informazioni sul metodo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-8.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2462\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 Nome dell'intervallo: designazione della caratteristica qualitativa misurata. Pu\u00f2 comprendere varie risposte con due modalit\u00e0, ad esempio aspetti (conforme\/non conforme), criteri (accettabile\/non accettabile) e cos\u00ec via.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2 Prodotti: inserire la quantit\u00e0 di prodotti (conformi o non conformi).<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2 Operatori: numero di operatori.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2 Ripetizioni: numero di ripetizioni di misura per operatore e per pezzo.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2Processo di misurazione: il nome dell'apparecchiatura o della macchina di ispezione.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Premendo convalida si apre la pagina di impegno dell'attributo R&amp;R. Questa pagina \u00e8 composta da due aree<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-7-1024x547.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2463\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>Zona 1<\/strong>Questo include tutte le informazioni inserite nella fase precedente. Ad esempio, il numero di pezzi, il numero di operatori e il numero di ripetizioni.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>Zona 2<\/strong> In quest'area, compilare la colonna \"Esperto\" e i risultati ottenuti dall'operatore:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>fare clic con il tasto sinistro del mouse su \"CF\" \u21d2 il risultato \"CF\" apparir\u00e0 in verde.<\/li>\n\n\n\n<li>fare clic con il tasto sinistro del mouse+Ctrl per \"NCF\" \u21d2 un risultato \"NCF\" sar\u00e0 colorato di rosso<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Sfruttamento dei risultati:<\/h2>\n\n\n\n<p>Nella zona 2 \u00e8 possibile accedere a 3 schede. \"Misure\", \"Analisi\" e \"Grafici\".<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.1.Analisi:<\/h3>\n\n\n\n<p>Nella scheda Analisi, una serie di risultati sono presentati in diverse tabelle:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-6-1024x147.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2464\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>Tabella degli indicatori Kappa di Cohen<\/strong>Questa tabella \u00e8 una matrice simmetrica (senza diagonale) che pu\u00f2 essere utilizzata per valutare il livello di coerenza dei giudizi tra operatori o tra operatori ed esperto.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-5-1024x142.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2465\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>Corrispondenza per operatore<\/strong> Questo viene valutato tenendo conto del numero totale di misurazioni effettuate da ciascun operatore (il numero di pezzi moltiplicato per il numero di ripetizioni). In altre parole, si analizza la percentuale di volte in cui l'operatore ha ottenuto risultati identici al riferimento, senza necessariamente verificare se l'operatore fosse ripetibile o riproducibile rispetto all'esperto.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-4-1024x134.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2466\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>Efficienza<\/strong> Ripetibilit\u00e0: viene valutata esaminando l'accordo complessivo degli operatori con l'esperto, concentrandosi esclusivamente sul numero di pezzi. In altre parole, si analizza la percentuale di volte in cui l'operatore ha dimostrato sia la ripetibilit\u00e0 che la riproducibilit\u00e0 rispetto al riferimento, in relazione al numero totale di pezzi esaminati.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-3-1024x124.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2467\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>R&amp;R<\/strong> In questa tabella vengono calcolati tre indicatori.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Accordo complessivo :<\/h3>\n\n\n\n<p>La concordanza globale, nota anche come <strong>precisione complessiva<\/strong>misura la percentuale di decisioni corrette prese da tutti gli operatori. In altre parole, valuta in che misura tutti gli operatori sono d'accordo tra loro e se arrivano a una conclusione coerente rispetto alla realt\u00e0 o ai riferimenti forniti.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Se ogni operatore \u00e8 in grado di classificare i campioni in modo identico ad ogni tentativo e le sue valutazioni concordano con il riferimento corretto, l'accordo complessivo sar\u00e0 elevato.<\/li>\n\n\n\n<li>Questa misura fornisce una visione complessiva della capacit\u00e0 del sistema di misurazione di fornire decisioni accurate e coerenti.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">R&amp;R tra operatori<\/h3>\n\n\n\n<p>Le <strong>R&amp;R tra operatori<\/strong> o <strong>riproducibilit\u00e0<\/strong> misura la misura in cui gli operatori differiscono tra loro quando misurano lo stesso attributo, per lo stesso campione. L'idea \u00e8 di vedere se l'operatore A valuta allo stesso modo dell'operatore B per un dato campione.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Se gli operatori sono significativamente in disaccordo tra loro, ci\u00f2 suggerisce che il sistema di misura ha un problema di riproducibilit\u00e0.<\/li>\n\n\n\n<li>Un buon punteggio di R&amp;R tra gli operatori indica che tutti gli operatori eseguono le misure in modo simile e coerente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">R&amp;R rispetto al benchmark<\/h3>\n\n\n\n<p>Le <strong>R&amp;R vs. riferimento<\/strong> valuta la concordanza tra la decisione dell'operatore e un riferimento o uno standard predefinito. Questo riferimento \u00e8 spesso considerato una misura \"vera\" o \"ideale\". In questo caso, l'obiettivo \u00e8 misurare se le valutazioni degli operatori corrispondono a questo riferimento.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Se gli operatori danno risposte che si discostano dal riferimento, ci\u00f2 rivela una <strong>sbieco<\/strong> o la mancanza di <strong>precisione<\/strong> nel sistema di misura.<\/li>\n\n\n\n<li>Un buon punteggio R&amp;R vs. riferimento significa che gli operatori sono in grado di valutare gli attributi in linea con gli standard previsti.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2468\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.2 Grafica<\/h3>\n\n\n\n<p>La scheda Grafici contiene i grafici a torta delle analisi di concordanza per operatore:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-1-1024x610.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2469\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Il video che segue mostra come eseguire un'analisi degli attributi R&amp;R per i pegni.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-video\"><video controls src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-1.mp4\"><\/video><\/figure>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-guide-dutilisateur":[20],"class_list":["post-2460","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-2-msa-analyse-des-systemes-de-mesure"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Attributs - Clooma<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Comment r\u00e9aliser une \u00e9tude Gage R&amp;R sur des donn\u00e9es attributs avec Ellistat ? 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