EZ Tolerance Analysis는 최악 상황, RSS(제곱의 제곱근 합) 및 일반 통계 분석 방법을 지원합니다. RSS는 일반 통계 분석 방법의 특수한 경우이므로 통계 분석 단원에서 다룹니다.

최악 상황 공차 분석은 전통적인 공차 누적 계산입니다. 개별 변수는 누적 거리를 최대한 크거나 작게 설정하기 위해 한계로 설정됩니다.

최악 상황 방법에서는 개별 변수의 분포가 고려되지 않습니다. 대신 모든 부품이 허용되는 극단적 한계로 생산되고 동일한 어셈블리 단위에 함께 어셈블된다고 가정합니다. 이 방법을 사용하면 허용되는 모든 부품을 사용하여 달성될 수 있는 누적 거리의 절대 상한값 및 하한값을 쉽게 예측할 수 있습니다. 최악 상황 공차 요구사항을 충족하도록 설계하려면 모든 부품이 극단 한계 어셈블 및 기능으로 생산되어야 합니다.

최악 상황 분석 방법을 충족하는 공차 지정은 대개 중요 기계적 인터페이스 및 예비 부품 대체 인터페이스에 필요합니다. 최악 상황 모델에는 대개 꼭 맞는 개별 컴포넌트 공차가 필요하므로 제조 비용이 늘어나고 검사 프로세스가 복잡해지며 고장률이 높아집니다.

통계 분석 방법은 통계의 원칙을 사용하여 품질 저하 없이 컴포넌트 공차를 줄입니다. 각 기여 치수에는 통계적 분포가 있다고 가정합니다. 이러한 분포가 결합되어 어셈블리 누적 거리의 분포를 예측합니다. 따라서 통계 분석은 최악 상황 방법이 결정하는 가능한 극단 한계 대신 누적 거리의 분포를 예측합니다. 이 분석 모델은 뛰어난 설계 유연성을 제공하므로 100% 설계할 수 있을 뿐 아니라 모든 품질 레벨에 맞게 설계할 수 있습니다. 이 분석 모델은 어셈블리 품질 레벨이 부품 품질 레벨과 동일해야 한다고 가정하지 않습니다(아래에 설명된 RSS 방법의 기본 가정).

각 치수의 정규 분포에 대해 계산된 표준 편차는 Cp에 대한 다음 수식에서 계산됩니다.

표준 편차를 구하는 방법은 다음과 같습니다.

Cp=1.0이라는 가장 일반적인 가정은 제조가 제조 중 공차 영역의 중심에서 +/- 3 표준 편차에 정의된 공차를 배치하고 이것이 평균으로 가정되어 부품이 필요한 공차를 준수하는 확률이 99.7%가 되는 제조 공정을 선택한다는 가정에서 나옵니다. 모든 통계 분석에서 EZ Tolerance Analysis는 제조가 공차 범위의 중점을 목표로 하며 평균은 공차 범위의 중점이라고 가정합니다.

RSS(제곱의 제곱근 합) 분석은 위에 설명된 일반 통계 분석 방법의 원칙을 사용하지만 표준 편차 대신 공차를 사용하는 계산에 대해 몇 가지 단순화된 가정을 사용합니다. 주요 가정 중 하나는 각 공차 대 치수 및 누적 결과에 있는 연관된 표준 편차의 비율이 동일하다는 것입니다. RSS 분석의 경우 EZ Tolerance Analysis는 모든 치수 및 결과 누적 한계에 대해 Cp가 1.0인 것으로 가정합니다.