• 「OK」 - 累積の結果が定義された目標を満たしているかどうかを示します。

• 「名前」(Name) - 累積の名前。作成時の形式は "累積 <番号>" です。<番号> は、定義した新しい累積ごとに順番に追加されます。累積をダブルクリックして、一意の名前を入力できます。

• 「基準値」(Nominal) - 選択したアイテム間で累積解析を定義する対象の基準距離。対称の ± 値または一意の +/- 値を使用して、基準に対する目標の上限と下限を定義すると、基準値は括弧なしで表示されます。この場合、基準値は目標定義の一部になります。次の箇条書きで説明されているその他の公差タイプでは、基準値が参照のために含まれているので、括弧内に表示されます。

• 「目標タイプ」(Tolerance Type) - 公差目標のタイプ。タイプシンボルを右クリックして、累積の上限と下限の目標を定義する別の公差タイプを選択します。

◦ ± (対称) - 基準値に対して両側に対称の値が適用されます。

◦ +/- (プラスマイナス) - 基準値に対して非対称の値が適用されます。+/+ および -/- の定義がサポートされています。

◦ 「制限値」(Limits) - 基準値とは独立した目標の絶対的な上限と下限を定義します。

◦ ≤ (上限) - 単一の上限を定義します。

◦ ≥ (下限) - 単一の下限を定義します。

• 「目標値」(Objective Value) - 公差目標の値。ダブルクリックして、累積の結果の制限値を定義します。ほとんどの公差累積は、適合のためのクリアランスを確保するために定義されるので、すべての新しい累積のデフォルト目標値は ≥ 0 です。

• 「Target Quality」 - 実行する解析のタイプ。セルを右クリックして、次のいずれかのターゲット精度オプションを選択します。

◦ 「ワーストケース」(Worst Case) - すべての寸法が同時に、解析対象の累積距離を最小化または最大化するために必要な、許容制限の極限値になることが想定されます。

◦ 「RSS」 - 根二乗和 (RSS) は、累積に含まれるすべての寸法が同時に制限値になることはないと想定して、寸法の組み合わせを計算する統計的手法です。このアプローチとより一般的な統計アプローチの主な違いは、RSS 法の場合、寄与する各寸法の精度レベルが計算結果と同じであると仮定することです。関係する公差の RSS の組み合わせを計算する前に、部品間のクリアランス、およびデータム参照枠内のデータムフィーチャーに適用される材料修正子によって生じるアセンブリシフトは、ワーストケースの効果と見なされます (たとえば、アセンブリが一方の極限から他方の極限にシフトする)。

◦ 「統計」(Statistical) - RSS 解析に使用されるものと同じ原理に基づきます。統計アプローチの利点は、部品の寸法に対する仮定に関係なく、累積のターゲット精度レベルを定義できる点です。また、アセンブリシフトとデータムシフトに関連付けられたクリアランスは、統計への寄与を計算する際に一様分布を持つものと見なされます。次のメトリックを使用して、統計解析のターゲット精度レベルを定義できます。

▪ 「Cpk」

▪ Σ (シグマ) - 正規分布の標準偏差を表す小文字の σ とは異なります。

▪ 「歩留まり (%)」(%Yield)

▪ 「DPMO」 (100 万機会当りの欠陥数)

• 「結果」(Results) - 定義されたターゲット精度レベルに基づいた、累積解析の結果。結果は、目標定義に使用されているものと同じ公差タイプで表記されます (たとえば、±、+/-、制限値)。

• 「Predicted Quality」 - ターゲット精度が統計法のいずれかを使用するように設定されている場合に、定義された目標と比較して計算された累積分布の精度。たとえば、「RSS」の場合、ラベルには「Cpk」が示されます。一般統計解析では、ラベルにはターゲット精度に対して定義されているものと同じメトリックタイプが示されます。

• 「寸法数」(# Dims) - 累積に寄与する寸法の数。これにより、「ワーストケース」(Worst Case) を使用するか、またはターゲット精度の統計オプションの 1 つを使用するかを決定できます。