Análisis de Sistemas de Medición – MSA Ing. Victor Reyes - TRAINix ASQ Ambos Nogales
Agenda |
Sistemas de Medición z z z
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El MSA y las normas de gestión de la calidad ¿Porqué analizar los sistemas de medición? Terminología y conceptos básicos El proceso de la medición z z
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z | |
Propiedades de los sistemas de medición Fuentes de variación
La variabilidad y sus efectos z
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¿Qué son? Uso de los datos de la medición Calidad de los datos
Efectos sobre el producto Efectos sobre el proceso
GR&R Linealidad y Sesgo (Bias) Conclusiones
Sistemas de Medición |
EL PROCESO COMPLETO PARA OBTENER MEDIDAS z
Colección de instrumentos, indicadores, normas, operaciones, métodos, herramental, software, personal, ambiente y suposiciones usadas para cuantificar las unidades de medición o evaluación de la característica que se mide
¿Para qué queremos los datos de medición? |
Datos de medición se usan z z z
Aceptar / rechazar producto Ajustar o no procesos Calcular estadísticos para verificar el estado de control del proceso • Promedio, desviación estándar, rango, etc.
z z
Determinar si hay una relación significativa entre dos variables Mejorar procesos
Calidad de los Datos de Medición Los datos deben tener cierta calidad | PROPIEDADES ESTADÍSTICAS DE LOS DATOS z
Sesgo (Bias) • ¿Qué tan cercano está el promedio de muchos valores al valor patrón?
z
Variación (Varianza) • ¿Qué tanto se dispersan entre sí los valores repetidos de la misma medición?
La variación excesiva de los datos los hace de mala calidad
¿Porqué la Calibración no basta? |
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Se hace sobre los instrumentos de medición en condiciones muy controladas z No representan las condiciones que hay en las mediciones de producto/proceso Calibración – Patrones, estándares o constantes físicas Medición – Partes, procesos con características que pueden variar ampliamente z Partes deformables z Lugares inaccesibles z Interacción del ambiente z Personal sin entrenamiento en metrología z Etc.
ISO 9001:2000
ISO 9000 y MSA |
7.6 Control de los dispositivos de seguimiento y de medición z … z La organización debe establecer procesos para asegurarse de que el seguimiento y medición pueden realizarse y se realizan de una manera coherente con los requisitos de seguimiento y medición. z Cuando sea necesario asegurarse de la validez de los resultados, el equipo de medición debe a) calibrarse o verificarse a intervalos especificados o antes de su utilización, comparado con patrones de medición trazables a patrones de medición nacionales o internacionales; cuando no existan tales patrones debe registrarse la base utilizada para la calibración o la verificación;
ISO/TS 16949:2002
QS 9000
ISO/TS 16949 y MSA (además de ISO 9000:2000)
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7.6.1 Análisis de Sistemas de Medición z Se deben conducir estudios estadísticos para analizar la variación presente en los resultados de cada tipo de sistema de equipo de medición y prueba. Este requisito debe aplicar a los sistemas de medición referidos en el plan de control. Los métodos analíticos y los criterios de aceptación usados deben estar conforme a los manuales de referencia del cliente sobre análisis de sistemas de medición. Otros métodos analíticos y criterios de aceptación pueden usarse si son aprobados por el cliente.
Propósito de Analizar los Sistemas de Medición |
Monitorear y controlar la variación Un sistema de medición con mucha variación puede no ser adecuado para un proceso de manufactura z La variación del sistema de medición puede enmascarar la variación del proceso z
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Aprender cómo interactúa el sistema de medición con su ambiente
Terminología |
Medición z
La asignación de números (o valores) a las cosas materiales para representa la relación de ellas con respecto a propiedades particulares
Terminología 2 |
Patrón [Estándar] z z
z z
Base aceptada para comparación Valor conocido, dentro de ciertos límites de incertidumbre, aceptado como el valor verdadero Valor de referencia Definición operacional • Debe dar el mismo resultado si lo hace el cliente o el proveedor • El mismo significado ayer, hoy y mañana
Conceptos básicos |
Discriminación, lectura mínima, resolución z
z z z z
Sinónimos: la unidad más pequeña que se puede leer, resolución de la medición, límite de la escala, límite de detección Propiedad inherente – por diseño La unidad más pequeña de la escala de medición o resultado de un instrumento Siempre se reporta como unidad de medición Regla de 10 a 1
Discriminación
Intervalo Completo
0 mm10 0
20
pulgadas
30 1
40
50 2
60
70
80 3
90
100 4
110
120
130 5
Medio Intervalo
140
150 6
Categorías de datos Número de Categorías
Control
1 Categoría
Pueden usarse para control, sólo si: | La variación del proceso es pequeña comparada contra las especificaciones | La función de pérdida es plana en la variación esperada del proceso | La principal fuente de variación causa un corrimiento en la media |
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2 – 4 Categorías
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5 ó más Categorías
Pueden usarse con técnicas de control para semi-variables basadas sobre la distribución del proceso Pueden producir gráficas no sensibles, de control de variables
Pueden usarse con gráficas de control de variables
Análisis |
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Inaceptable para estimar parámetros e índices del proceso Solo indica si el proceso está produciendo partes conformes o no conformes
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Generalmente inaceptable para estimar parámetros e índices del proceso – solo proporciana estimados burdos
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Recomendados
Conceptos básicos |
Resolución efectiva Sensibilidad de un sistema de medición para procesar la variación de una aplicación particular z La más pequeña entrada da una señal de salida útil en la medición z Siempre se reporta como unidad de medición z
Conceptos básicos 2 |
Valor de referencia Valor aceptado de un dispositivo z Requiere una definición operacional z Usada en vez del valor verdadero z
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Valor verdadero Valor real de un dispositivo z Desconocido y no se puede conocer z
Variación de Localización |
Exactitud z
z
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Cercanía al valor verdadero (o valor de referencia ASTM incluye el efecto de la localización y la amplitud de los errores
Sesgo (Bias) z
z
Diferencia entre el valor promedio observado y el valor de referencia Error sistemático de los sistemas de medición
Variación de Localización (2) |
Estabilidad z z
z |
Cambio en el sesgo en el tiempo Un proceso de medición estable está en control estadístico con respecto a la localización Sinónimo: Corrimiento
Linealidad z
z
z
Cambio en el sesgo a lo largo del rango de operación normal La correlación de errores de sesgo múltiples e independientes en el rango normal de operación Error sistemático en los sistemas de operación
Amplitud de la variación |
Precisión* z z
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Cercanía de repetidas lecturas entre sí Error aleatorio del sistema de medición
Repetibilidad z
z
z z z
Variación en las mediciones obtenidas con un instrumento cuando se usa varias veces por un operador midiendo una característica idéntica en la misma parte Variación en ensayos sucesivos bajo condiciones de medición fijas y definidas Variación del equipo – E.V (Equipment Variation) Habilidad o potencial del instrumento Variación dentro del sistema
*ASTM no usa la palabra precisión – la precisión no puede representarse por un número
Amplitud de la variación (2) |
Reproducibilidad z
Variación en el promedio de las mediciones al medir una característica en una parte • •
z
Para calificación del proceso o producto • •
z
Error – del operador, ambiente o método Variación del operador – A.V. (Appraiser Variation)
Variación entre el sistema (condiciones) •
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diferentes operadores mismo instrumento
ASTM E456-96 incluye efectos de la repetibilidad, laboratorio y ambiente, así como los del operador
GGR ó Gage R&R z
z z
Repetibilidad y reproducibilidad del instrumento – estimado de la repetibilidad y reproducibilidad del sistema de medición combinadas Habilidad del sistema de medición Dependiendo el método usado puede (o no) incluir los efectos del tiempo
Variación del Sistema |
Habilidad z
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Variación de las lecturas tomadas en un período corto de tiempo
Desempeño z
z |
CONSISTENCIA
Variabilidad de las lecturas tomadas en un período largo de tiempo Basada en la variación total
Incertidumbre z
Rango estimado de valores del valor medido en el cual se cree está el valor real
El sistema de medición debe ser estable y consistente
UNIFORMIDAD
Otros términos relevantes |
Patrones y rastreabilidad z z
EU - El NIST (National Institute of Standards and Technology) México – CENAM (Centro Nacional de Metrología) • Dan servicio de mediciones y mantienen los patrones de medición para apoyar a la industria
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Institutos Nacionales de Medición z
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Los países tiene comparaciones interlaboratorios a través del MRA (Mutual Recognition Arrangenments
Rastreabilidad z
Propiedad de una medición o el valor de un patrón de relacionarse con las referencias establecidas, nacionales o internacionales mediante una cadena ininterrumpida de comparaciones, cada una con incertidumebres establecidas
Rastreabilidad de una medición de longitud Patrón de longitud de onda
Comparador de interferencia
Interferómetro Laser
Bloque/Comparador de Referencia
Patrón de Trabajo
CMM
Bloques
Instrumento para Producción
Fixture Gage
Micrómetro
Patrón Nacional
Patrón de Referencia
Valor Verdadero |
Es la meta del proceso de medición z
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Nunca puede ser conocido con certeza z
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Deseable que una lectura individual se acerque a este valor tanto como sea posible La incertidumbre puede ser minimizada usando un valor de referencia
El valor de referencia se usa en vez del valor verdadero, pero no lo es
El Proceso de Medición |
¿Qué es lo que el proceso debe hacer? z
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¿Qué puede salir mal? z
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Especificaciones y requisitos de ingeniería Análisis de Modos de Falla y Efectos (FMEA)
¿Qué es lo que hace el proceso? z
Evaluando los parámetros o resultados del proceso
El Proceso de Medición (2) Ha sido el enfoque principal ($$) | | |
Tener bien claras las definiciones y patrones Entrenamiento Supervisar y controlar el proceso z z
Asegurar estabilidad y resultados correctos Estudio del gage, procedimiento, usuario, ambiente
Proceso Administrado
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Equipo z z
Solo una parte del proceso de medición Uso correcto, analizar e interpretar resultados
PROCESO (en general) ENTRADA
Medición
OPERACIÓN
Análisis Valor
SALIDA
Decisión
Propiedades de los Sistemas de Medición |
Propiedades fundamentales z Discriminación y sensibilidad adecuada • Regla de 10 a 1 z
Estar en control estadístico • La variación debe ser solo por causas comunes, no especiales
z
Para control del producto • Variación pequeña relativa a las especificaciones
z
Para control del proceso • Suficiente resolución y variación pequeña con respecto a la variación del proceso
Si las cosas que se miden cambian, la peor variación debe ser pequeña con respecto a las especificaciones o variación del proceso
Fuentes de Variación |
Para controlar el proceso Identificar las fuentes potenciales de variación z Eliminar (siempre que sea posible) o supervisar las fuentes de variación z
Desarrollar un análisis de causa y efecto FMEAs
Proceso de Medición – Causas y Efectos
Variabilidad y Efectos | |
El Sistema de Medición es afectado por causas comunes y especiales Habilidad del sistema de medición z
Error del sistema en un estudio a corto plazo • Combinación de linealidad, uniformidad, repetibilidad y reproducibilidad
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Desempeño del sistema z
Efecto de todas las fuentes de variación sobre el tiempo • Proceso en control estadístico, sin sesgo, y GRR aceptable en el rango de operación Error del Sistema de Medición o Error
Efecto acumulativo de todas las fuentes de variación
Efecto en las Decisiones – Producto o Proceso |
Determinar el status de una parte
Filosofía
Interés
Aceptable o no Categoría de producto Producto recuperable
Control del Producto
¿La parte está en una categoría específica?
Control del Proceso
¿La variación del proceso es estable y aceptable?
z z z |
Control del Proceso z
Variación debido a causas comunes o especiales
Decisiones sobre el Producto |
Error tipo I z
z
Se rechaza el producto estando aceptable Riesgo del productor
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Error tipo II z
z
Se acepta el producto siendo éste rechazable Riesgo del consumidor
EJEMPLO – Toda la variabilidad debida solo a GRR [ BIAS = 0]
Decisión potencialmente incorrecta Partes malas
I. |
Siempre malas
Decisión potencialmente incorrecta Partes buenas
II.
III. |
Siempre buenas
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Maximizar decisiones correctas z
Mejorar el proceso de producción • Reducir variabilidad – No partes en las áreas II
z
Mejorar sistema de medición • Reducir el error para reducir el tamaño de las áreas II y el riesgo de una decisión incorrecta
Suposición: Sistema de medición sobre la meta y en control estadístico
Decisión sobre el proceso |
Un proceso en control z z z
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Control estadístico Centrado sobre la meta Variabilidad aceptable
Impacto de un error de medición z z
Confundir una causa común con una causa especial Confundir una causa especial con una causa común
Variabilidad en el proceso |
Relación entre la variación del proceso real y la observada
σ σ σ σ
2 obs 2 real 2 sm
2 obs
=σ
2 real
+σ
2 sm
σreal
= varianza observada del proceso = varianza real del proceso = varianza del sistema de medición
σobs
σsm
Índice de Habilidad Cp |
Se define Cp =
(Cp )
Rango de la Tolerancia 6σ
−2 obs
|
= (Cp )
−2 real
+ (Cp )
−2 sm
Se supone el sistema de medición centrado y en control
Si Cpsm = 2, Cpreal sería ≥ 1.79 para que Cpobs sea igual a 1.33 Si Cpsm = 1.33, debería NO haber variación en el proceso para que Cpobs = 1.33
GR & R Evalúa la variación conjunta debida al equipo y al operador | CRITERIOS |
GR&R < 10% – Aceptable z GR&R ≥ 10% y GR&R ≤ 30% – Podría ser aceptable z
• Importancia de la aplicación, costos, dificultad de medición, etc. z
GR&R > 30% - Inaceptable
GR&R -Repetibilidad y Reproducibilidad de Instrumentos
GR&R – Variación del Proceso / Datos
GR&R -Repetibilidad y Reproducibilidad de Instrumentos
GR&R – Variación del Proceso / Resultados
Repetibilidad EV Reproducibilidad AV GR y R Variación de la parte Variación Total TV
EV/TV
AV/TV
GRR/TV
???
GR&R -Repetibilidad y Reproducibilidad de Instrumentos
GR&R – Variación vs Tolerancia / Datos
GR&R -Repetibilidad y Reproducibilidad de Instrumentos
GR&R – Variación vs Tolerancia / Resultados
Repetibilidad EV
EV/TV
Reproducibilidad AV
AV/TV
GR y R Variación de la parte Variación Total TV
GRR/TV
¡¡¡
Sesgo y Linealidad
Conclusiones | | |
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El MSA evalúa si las mediciones son adecuadas y consistentes con los requisitos La mala calidad de las mediciones –sesgo y variación, pueden llevar a decisiones erróneas y aún a conflictos Para demostrar que una mejora es significativa la variación de las mediciones debe ser pequeña con respecto a la variación del proceso Para control de proceso la variación de las mediciones debe ser pequeña con respecto a la tolerancia Conocer el desempeño del sistema de medición ayuda a conocer mejor el proceso
