De acuerdo con el Automotive Industry Action Group, “el procedimiento de prueba que debiera usarse para entender un sistema de medición y cuantificar su variabilidad depende de las fuentes de variación que pudieran afectar el sistema de medición mismo” (2010).
En este tema aprenderás las ventajas, características y procedimientos para aplicar, con base en el contexto más favorable, los distintos métodos de evaluación de variables. Del mismo modo, reforzarás conceptos y análisis de resultados que, posteriormente, utilizarás en tu vida profesional.
Para AIAG (2010), los procedimientos de estudio son apropiados en las siguientes situaciones:
Cabe mencionar que esto es una guía, la cual puede complementarse con un diseño de experimentos o, en su defecto, la aplicación de conocimientos para determinar si un sistema de medición puede utilizarse.
Estudio de sistemas de medición de variables
Se conocen también como prácticas para sistemas de medición simples debido a su facilidad de uso y por implementarse directamente en el área de operación (producción). Están conformados por tres partes elementales:
A continuación, se comparten los métodos más comunes para la evaluación de sistemas de medición de variables:
Figura 1. Representación gráfica del sesgo. Fuente: AIAG. (2010). Measurement Systems Analysis (4ª ed.). Estados Unidos.
El sesgo es aceptable si no es significativamente distinto de cero. Para ello, se trabaja con base en un valor de referencia o, en su defecto, un promedio de muestras con n>=10. De igual forma, se debe asignar solo a un evaluador para que tome un número de mediciones n>=10.
Es utilizado como una aproximación de la variabilidad de las mediciones, ya que no clasifica entre la fuente por repetibilidad y por reproducibilidad. Se utiliza como un chequeo para asegurar que el gage R&R no ha cambiado. Este método se ejecuta con dos operadores y cinco partes bajo estudio. Por ejemplo:
Se obtiene el rango de las mediciones:
Se obtiene el rango promedio:
Se obtiene el GRR mediante la siguiente fórmula:
Nota: d2 es obtenido del apéndice C del manual de MSA como una constante.
Se convierte el GRR a % GRR:
Desviación estándar del proceso conocida de estudios recientes: 0.098.
En conclusión, este gage necesita mejoras, ya que el resultado fue GRR > 30%.
Se realiza mediante un enfoque que separa la repetibilidad de la reproducibilidad; sin embargo, no considera la variación que existe entre el evaluador y la parte. El primer paso consiste en evaluar la cantidad de piezas y el número de evaluadores, asimismo, hay que determinar el número de veces que se medirá cada pieza. El estudio se conduce permitiendo que cada operador mida todas sus piezas y haga un registro sin ver el marcaje. Otra forma de realizarlo es que los operadores midan la misma pieza y registren los valores sin conocer los resultados de los otros evaluadores.
Un ejemplo de este estudio es el siguiente:
Figura 2. Hoja de recolección de datos de repetibilidad y reproducibilidad de gages. Fuente AIAG. (2010). Measurement Systems Analysis (4a ed.). Estados Unidos.
El análisis gráfico se representa con promedios y rangos donde se observe la variación obtenida en las mediciones para detectar irregularidades. Posteriormente, se procede a hacer el análisis de resultados numéricos y obtener el %GRR con el objetivo de determinar si el sistema de medición es aceptable.
Se utiliza para la evaluación de gages, ya que calcula las varianzas de forma precisa en comparación con el método de rangos y promedios. De igual forma, proporciona más información porque considera la interacción entre partes y evaluadores. La desventaja de utilizar este método es que se necesita conocimiento previo en estadística para interpretar los resultados.
Este análisis consta de cuatro categorías: 1) variación entre partes, 2) variación entre evaluadores, 3) variación entre evaluadores y partes, 4) error de replicación a causa del gage.
El estudio se conduce aleatoriamente y a través de la recopilación de las mediciones de todos los evaluadores, así como de la cantidad de réplicas necesarias de cada una de las piezas. Posteriormente, se evalúa esta información de manera gráfica y numérica con el objetivo de determinar la aceptación del gage.
Estudio de sistemas de medición de atributos
A diferencia de los sistemas de medición de variables, los sistemas de medición de atributos tienen un número finito de opciones, por ejemplo, los gage pasa/no pasa (go/no go) y las inspecciones visuales que otorgan resultados como bueno, regular, malo, entre otras representaciones.
De acuerdo con AIAG:
[…] dado que estos métodos no cuantifican la variabilidad de los sistemas de medición, solo debieran usarse bajo consentimiento del cliente. La selección y uso de tales técnicas debiera basarse en las buenas prácticas estadísticas, un entendimiento de las fuentes de variación potenciales que afecten el producto y los procesos de medición. (2010)
A continuación, se comparten las siguientes técnicas:
Según AIAG, este análisis “es necesario para determinar si existen diferencias entre los evaluadores, aunque no nos dice qué tan bien el sistema de medición clasifica partes buenas de las malas” (2010).
En resumen, este método muestra la efectividad de los evaluadores por medio de datos de variables y determina los resultados como referencia para iniciar nuevas tablas cruzadas. Esto otorga información del desempeño del sistema de medición en términos de efectividad, proporción perdida y proporción de falsa alarma. A tal efecto, los datos se deben separar para cada uno de los evaluadores.
El siguiente enlace es externo a la Universidad Tecmilenio, al acceder a él considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.
Para conocer la interpretación de un estudio de este tipo, consulta el siguiente recurso publicado por Eleazar Puente (2018): https://www.youtube.com/watch?v=pQFrsIxfE3E&t=1119s.
Este método debe correr 20 veces y se espera que, en las mismas ocasiones, la pieza pegada al límite inferior se rechace y la mayor se acepte. Por otro lado, que las que se encuentren en el centro tengan un intervalo de aceptación entre 1 y 19. Si esta condición no se cumple, se deben agregar más piezas de muestra.
Una vez obtenidos los resultados, se determina la repetibilidad y el valor p (en este caso se ve reemplazado por la t) y hay que evaluar si el sesgo es estadísticamente cero para determinar si el sistema de medición cuenta con alguno en el que se deba trabajar.
En conclusión, existen diversas maneras de evaluar los sistemas de medición, tanto si son de tipo variable como de atributos. La manera de abordarlo dependerá de los factores que intervienen dentro de la variación del proceso, así como del enfoque que se le quiera dar a la información obtenida del análisis.
Esta parte es fundamental para el éxito de la organización, ya que en él recae la variación que se percibe en el proceso y que no es producto de la variación natural que se tiene entre las piezas; este detalle es preciso recalcarlo porque es el enfoque de esta herramienta y de todos los métodos revisados durante este tema.
Asegúrate de:
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