EZ Tolerance Analysis では、ワーストケース、根二乗和 (RSS)、および一般的な統計解析方法がサポートされています。RSS は、一般統計分析方法の特殊なケースであり、このため「統計分析」セクションで説明しています。

ワーストケース公差解析は、従来から使用されている公差累積計算です。累積距離が可能なかぎり最大または最小になるように、個々の変数がその上限または下限に設定されます。

ワーストケース法では、個々の変数の分布は考慮されません。代わりに、すべての部品が許容可能な極限の条件で製造され、同じアセンブリユニット内で同時にアセンブリされると仮定します。この方法では、許容可能なすべての部品で実現できる累積距離の絶対的な上限と下限を予測できます。ワーストケースの公差要件を満たすように設計するには、極限の条件で製造されたすべての部品がアセンブリでき、機能することが必要です。

ワーストケース解析法を満たす公差の割り当ては、重要な機械インタフェースやスペア部品交換インタフェースで必要になることがよくあります。ワーストケースのモデルでは、個々の構成部品が緊密に適合するように公差を設定しなければならない場合が多いので、製造および検査のプロセスに高いコストがかかり、スクラップ率が高くなります。

統計解析法は、統計の原則に従うことで、品質を犠牲にすることなく構成部品の公差を緩和できます。それぞれの寄与寸法は、統計分布を持つものと見なされます。これらの分布を組み合わせて、アセンブリの累積距離の分布を予測します。したがって、統計解析では、ワーストケース法で決定される可能な極限の代わりに、累積距離の分布が予測されます。この解析モデルでは、100 パーセントだけでなく、あらゆる精度レベルで設計を行うことができるため、設計の柔軟性が向上します。また、この解析モデルでは、アセンブリの精度レベルが部品の精度レベルと同じであること (以下で説明する RSS 法の基本前提条件) を前提としていません。

各寸法の正規分布について計算される標準偏差は、Cp の次の式によって算出されます。

標準偏差の解を求めると、次の結果が得られます。

最も一般的な前提条件 Cp = 1.0 は、定義される公差が公差域の中心 (平均値と仮定される) から +/- 3 の標準偏差に収まるような製造プロセスが選択されるという推定に基づいています。これにより、部品が必要な公差に適合する確率は 99.7% になります。すべての統計解析で、EZ Tolerance Analysis は、製造のターゲットが公差範囲の中間点であり、平均が公差範囲の中間点であると仮定します。

根二乗和 (RSS) 解析は、前述の一般統計解析法の原理を利用しますが、標準偏差の代わりに、単純化した前提条件を使用して公差に関する計算を行います。主な前提条件の 1 つは、寸法と累積の結果について、関連した標準偏差に対する各公差の比率が同じであることです。RSS 解析の場合、EZ Tolerance Analysis は、すべての寸法と結果の累積の制限値について、Cp 1.0 を前提とします。