부득이하게 부품이 한개 밖에 없는 경우도 Gage R&R을 실행할 수 있을까?
부품 한개로 Gage R&R 하기 위해서는 몇 가지 통계적으로 의미있는 정보가 사전에
준비되어 있어야 한다.

    
만일 부품간 변동을 대변할 수 있는 전통적인 표준편차를 알고 있다면(예를 들어, σ=1.0853),
우리는 전체의 변동값과 % Contribution 값을 예측할 수 있다.
이것을 이용하여 보통 Gage R&R 분석을 통해 구하던 대부분의 정보를 몇몇의 수작업으로
완벽한 Gage R&R 계산을 할 수 있다.
   

     
그리고 공정의 공차를 사용한다면 측정시스템에 대한 유용한 많은 정보를 구해낼 수 있다.
공차를 이용하여 Total gage의 %Tolerance를 예측할 수 있다.
  

전통적인 표준편차나 허용차로 부터의 예측값을 통하여 계산을 하는 방법을 사례를 통해 살펴보자.
만일 측정자 3명과 부품한개로 Gage R&R 분석을 실행한다고 가정 해보자
     
   

  
   이제, 처음 제시했던 알고 있는 표준편차(1.0853)으로 부터 분산 1.17787609을 구한다.
다음, 확보한 3가지 분산값의 합을 구한다. 0.063+0.017+1.1779 = 1.2579
이제 전체 분산값의 예측값을 확보하였으므로, 3가지 요소별 %Contribution을 계산할 수 있다.
      

  
Gage R&R을 통하여 확인하려는 바와 같이 대부분의 변동이 Part-to-Part 변동(93.64%)이므로
결과가 나쁘지 않음을 알 수 있다.
  

   
  
이 그래프를 통하여 측정자(1)의 측정값이 측정자(2)보다 크고, 측정자(2)는 측정자(3)보다
큼을 알 수 있으며 측정자간의 측정값은 재현성(Reproducibility)를 나타낸다.  

위에서 계산한 결과를 이용하여 StudyVar와 %StudyVar. 값을 예측할 수 있다.

     
      
이제 Distinct Categories의 개수를 구해보자.
DistinctCategories의 개수 = (부품의 표준편차/측정의 표준편차)*1.41 = (1.0853/0.282843)*1.41 = 5.41
그리고 공차를 8 이라고 알고 있다면 %Tolerance까지 구할 수 있다.
     
  

결과가 멋지지 않습니까?