ESTADISTICA AVANZADA

MODULO I

Evaluación Sistemas de Medición• MSA - Variables

• MSA - Atributos

Evaluación del Sistema de Medición

Se asume constantemente que los sistemas de medición son

exactos y precisos, y frecuentemente los análisis y

conclusiones están basados en esta suposición. Una

suposición es una hipótesis y como tal, debe ser probada.

¿Para qué?

Determinar la parte de

la variabilidad medida

que es debida al sistema

de medición.

1

Determinar las causas

principales de la

variación del sistema de

medición.

2

?

?

Determinar en que

procesos se puede

usar el Sistema de

Medición

3

Componentes del Sistema de Medición

Precisión (Repetibilidad, Reproducibilidad)

Linealidad (Linearity)

=

Cambio en el sesgo a lo largo del

rango de operación normal

Exactitud (Accuracy)

Cercanía al valor verdadero

Estabilidad (Stability)

= =

Cambio en el sesgo en el tiempo

Repetibilidad y Reproducibilidad

Repetibilidad

Reproducibilidad

Grado de concordancia entre resultados de sucesivas mediciones del

mismo mensurando, mediciones efectuadas con aplicación de la

totalidad de las mismas condiciones de medida

Grado de concordancia entre los resultados de las mediciones del

mismo mensurando, mediciones efectuadas bajo diferentes

condiciones de medida (operador, laboratorio, etc.)

• MSA - Variables

Estudio MSA

Para un proceso determinado, un

instrumento se considera capaz si su

variabilidad es chica respecto a la

variabilidad del proceso.

Indicadores

Siempre contrastan la variabilidad del

instrumento contra…

Variabilidad del

Proceso Especificación

NDC

SNRPTR

Descomposición de la variabilidad total

+

σp: Variabilidad del Proceso

σm: Variabilidad del Sistema de Medición

σT: Variabilidad total observada

Metricas

Razón P/T (P/T Ratio - PTR)

Razón entre la precisión de un instrumento y la tolerancia del

producto medido con ese instrumento

LIELSE

kPTR M

. El coeficiente k recomendado por

[AIAG] es 5.15, mientras que Montgomery y otros proponen 6.00.SPAC FL utiliza 6

Sugerencias

PTR ≤ 0.1, el Sistema de Medición es Capaz

0.1 < PTR < 0.3; El Sistema puede ser capaz dependiendo de la

capacidad del proceso y los costos de errores de clasificación.

PTR > 0.30; el Sistema de Medición no es Capaz

MSA en Spac FLConviene usar un mínimo

de 10 partes/muestras si queremos calcular la

variabilidad del proceso

en base al RyR

3 o más replicas es lo

mínimo para lograr estimar bien la repetibilidad.

No es necesario

colocar los límites, sólo la diferencia

entre Límite Superior

e Inferior

MSA Ingreso de Datos

En vez de cargar la

grilla, se puede exportar a Excel, y

luego importar con el

botón con lupa.

MSA AnálisisEl análisis gráfico

permite explorar la capacidad del sistema

y ver patrones.

Se debe investigar

todos los gráficos para intentar descubrir causas de desvíos o

patrones sospechosos.

MSA - Análisis Gráfico de Promedios

Aquí podemos evaluar gráficamente la capacidad del Sistema de Medición.

Cuanto más Fuera de Control aparece este gráfico, mejor es el Sistema deMedición para el proceso considerado.Los límites de control nos hablan de los límites naturales de discriminación del

Sistema, y lo podemos comparar aquí con la variabilidad entre las partes.Si la mayoría de los puntos se encuentran dentro de los límites, el Sistema de

Medición tiene poca potencia para distinguir entre diferentes unidades de esteproceso.

Este gráfico muestra la dispersión (rango) entre mediciones de las partes para cada

operador; permite evaluar la consistencia del Sistema de Medición.Se puede observar si los operadores muestran patrones similares de dispersión, o si algúnoperador destaca del resto (mucha variación o poca variación).

Puntos fuera de Control en este gráfico identifican que un operador midesignificativamente diferente del resto. Mientras que si todos los puntos se encuentran

dentro de los límites, el Sistema es estable y consistente.

MSA - Análisis Gráfico de Rangos

Este gráfico muestra las mediciones individuales por parte y por operador, lo que

nos permite ver la consistencia entre operadores.También podemos investigar interacciones entre operadores y partes y verificar laexistencia de datos muy alejados o Outliers (datos anómalos). Es el gráfico con

mayor nivel de detalle.

MSA - Análisis Gráfico de Dispersión

Este gráfico nos permite evaluar el efecto de cada parte o unidad en la

variabilidad.También podemos verificar la existencia de datos muy alejados o Outliers(datos anómalos).

MSA - Análisis Gráfico de Corridas

Los operadores son

diferentes entre sí al utilizar el instrumento

Es lógico que

las partes resulten

diferentes

Descomposición de la

variabilidad

No hay interacción

entre operador y parte (que indicaría que algunos operadores

miden mejor algunas partes que otras)

El ndc es un

poco por debajo de la

recomendación

ndc>5

Muy mala

precisiónrespecto a la

especificación.

• MSA - Atributos

- Por ejemplo: bueno/malo,

pasa/no pasa, falla/no

falla, scrap/retrabajo, etc.

Indice de KappaPobservado - P

Kappa =1 - P casual

casual

Hay Patrón?

Cuantas

categorías tienela variable/

MSA – Ingreso de Datos

MSA - Análisis

K < 0.7 – El Sistema de Medición requiere atención.

0.7 < K < 0.9 – Pueden ser necesarias mejoras, dependiendo

de la aplicación y del riesgo.

K > 0.9 – Excelente Sistema de Medición.

El sistema de

medición requiereatención.

GRACIAS !