UTT Unidad II R&R Mat Exam

Unidad II.- Estudios R&R

Estudios de Repetibilidad y Reproducibilidad Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Objetivos 

  

Unidad II.- Estudios R&R

Introducir el concepto de Análisis de Sistemas de Medición. Definir los términos básicos de Medición. Procedimiento para ejecutar un estudio de MSA. Ejercicio.

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Medición del proceso Unidad II.- Estudios R&R







El sistema de medición ideal produce datos verdaderos cada vez que se mide. La calidad del sistema de medición se caracteriza por propiedades estadísticas . El proceso de medición debe incluir: Diseño y certificación. Capacitación a través del tiempo. Control. Reparación y re-certificación.



Propiedades Debe estar bajo control estadístico. Variabilidad debe ser pequeña comparada con las especificaciones del producto. Variabilidad debe ser pequeña comparada con la variación del proceso Discriminación debe ser por lo menos un décimo de la especificación del producto o de la variación del proceso.

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Posibles fuentes de variación

Unidad II.- Estudios R&R

Variación de Proceso Obs.

Variación Real Proceso

Variación de Medición

Largo Plazo

Corto plazo

Variación

Variación Proceso

Variación proceso

En muestra

Repetibilidad

Variación por instrumentos

Calibración

Estabilidad

Variación por operadores

Linealidad

Para poder estudiar la variación del proceso, la variación debido al sistema de medición debe ser primeramente identificada y separada del proceso. Estudiaremos los términos de “repeatability” y “reproducibility” como fuentes principales de error de medición.

Metrología Industrial

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Modelo Básico 2 Total

2 Product

Unidad II.- Estudios R&R

2 Measurement System

La variación total es igual a la variación real del producto mas la variación debido al sistema de medición.

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Componentes del Proceso de Medición 

Unidad II.- Estudios R&R

Herramientas de medición: Hardware. Software.



Todos los procedimientos que usan estas herramientas: Que operadores usan estos procedimientos. Procedimientos de ajuste y manejo. Cálculos fuera de línea y manejos de datos. Frecuencia y técnica de calibración

Metrología Industrial

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Fuentes en la Variación de Medición Herramientas

Unidad II.- Estudios R&R

Métodos de trabajo Facilidad de manejo de datos

Inestabilidad mecánica

Entrenamiento del operador

Desgaste

Frecuencia de Calibración Estándar de mantenimiento

Inestabilidad eléctrica Inestabilidad del algoritmo

Tiempo de trabajo suficiente Procedimientos estándar Técnica del operador

‘Variación en la medición’ Humedad Limpieza Vibración Variación en la línea de voltaje Environme

Fluctuaciones de temperatura

Medio Ambiente Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Información que se obtendrá

Unidad II.- Estudios R&R



¿Que tan grande es el error de medición?



¿Cuales son las fuentes de ese error?



¿Es el instrumento estable a través del tiempo?



¿Es el instrumento capaz para el estudio?



¿Como mejoramos el sistema de medición?

Metrología Industrial

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Efectos del error de Medición. Unidad II.- Estudios R&R

Desviación de Sist. De Medición -Determinado a través de “Estudios de calibración”.

Promedio

total

Exactitud

product

measuremen t

A través de estudios “Gage R&R”

Variabilidad

Precisión

2

2

2

total

product

measuremen t

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Fuentes de Variación

Variabilidad del Producto (Variabilidad real)

Variabilidad de Medición

Variabilidad Total (Variabilidad observada)

Metrología Industrial

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Unidad II.- Estudios R&R

Terminología  

Discriminación Términos relacionados con Exactitud Valor verdadero Desviación Linealidad



Términos relacionados a Precisión Repeatability Reproducibility Linealidad



Metrología Industrial

Estabilidad Ene. – Abr. 2010

Unidad II.- Estudios R&R

Discriminación Unidad II.- Estudios R&R

Son los números decimales que pueden ser medidos por el sistema de medición. Los incrementos de medición deben ser cercanos a la décima parte de lo ancho de las especificaciones del producto o de la variación del proceso. Pobre discriminación

1

2

3

4

5

Buena Discriminación

1

Metrología Industrial

2

3

Ene. – Abr. 2010

4

5

Términos de exactitud. 



Unidad II.- Estudios R&R

Exactitud (Accuracy) - ¿El promedio de las mediciones se desvía del valor verdadero? Valor verdadero Teóricamente es el valor verdadero. NIST Standard.



Desviación (Bias) Distancia entre el promedio de todas las mediciones y el valor verdadero.

Metrología Industrial

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Exactitud (Accuracy)

Unidad II.- Estudios R&R

La exactitud del instrumento es la diferencia entre el valor promedio de las mediciones observadas y el valor verdadero o maestro. El valor maestro es un estándar aceptado, con referencia rastreable (e.g., NIST) Master Value

Bias

Mean Metrología Industrial

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Desviación (Bias) Unidad II.- Estudios R&R

Promedio de las diferentes mediciones son diferentes. Los Efectos de Desviación incluyen: • Desviación por operador - diferentes operadores obtienen diferentes resultados para la misma muestra. • Desviación debido al instrumento - diferentes instrumentos obtienen diferentes promedios para la misma muestra

Master Value

Instrumento 1. Desviación

Instrumento 2. Desviación

Instrumento 1

Instrumento 2

Mean Metrología Industrial

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Mean

Desviación (Bias), Capacidad (Cg) Unidad II.- Estudios R&R

Practica 1. Estudio de Capacidad del Sistema de Medición

Metrología Industrial

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Linealidad Unidad II.- Estudios R&R

Practica 2. Estudio de Linealidad del Sistema de Medición

Metrología Industrial

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Términos de precisión  



Unidad II.- Estudios R&R

Variación total en los sistemas de medición. Medición de variación natural de mediciones repetidas. Repeatability y Reproducibility

2 MS

Metrología Industrial

2 rpt

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2 rpd

Precisión: Repeatability  

Unidad II.- Estudios R&R

La variación inherente del sistema de medición. Variación que ocurre cuando mediciones repetidas se realizan sobre la misma variable bajo las mismas condiciones. Mismo operador Mismo ajuste Mismas Unidades Mismas condiciones del medio ambiente A corto tiempo





Estimado por la desviación estándar conjunta de la distribución de mediciones repetidas. Repeatability siempre es menos que la variación total del sistema.

Metrología Industrial

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Repetibilidad

Unidad II.- Estudios R&R

Variación de mediciones sucesivas de la misma muestra, misma característica, realizada por las mismas personas usando el mismo instrumento. Master Value Pobre repetibilidad

Buena repetibilidad

Mean Metrología Industrial

Mean Ene. – Abr. 2010

Precisión: Reproducibilidad



Unidad II.- Estudios R&R

La variación que resulta diferentes condiciones son usadas para realizar las mediciones. Diferentes operadores Diferentes ajustes Diferentes unidades de prueba Diferentes condiciones ambientales Largo Plazo



Estimado por la desviación estándar de los promedios de medición a partir de diferentes condiciones de medición.

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Reproducibilidad Unidad II.- Estudios R&R

La diferencia en el promedio de las mediciones esta realizado por diferentes personas usando el mismo o diferentes instrumentos cuando miden la misma muestra.

Buena reproducibilidad

Operador Operador 1 2 Metrología Industrial

Master Value

Pobre reproducibilidad

Operador 3

Operador Operador 1 2

Ene. – Abr. 2010

Operador 3

% Repetibilidad & Reproducibilidad

Unidad II.- Estudios R&R

Observed Process Variation

%R&R = 20%

%R&R = 75%

%R&R = 100%

Metrología Industrial

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Variación del Sistema de Medición

Measurement Capability Index % R&R

% R& R

MS

100

Total





Usualmente expresado en %

Nos dice que porcentaje de la Variación Total se debe al error de medición. Incluye los términos de Repetibilidad y reproducibilidad. Operador x Unit x Trial experiment



Unidad II.- Estudios R&R

La meta: % R&R < 30%.

Metrología Industrial

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Usos de % R&R 



Unidad II.- Estudios R&R

Este parámetro estima que tan bueno es el Sistema de Medición con respecto a la variación total del proceso. % R&R es de gran utilidad cuando se realizan estudios de mejora de procesos.

Las muestras a utilizar deben representar total y típicamente la variación del proceso.

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Errores de Medición y su efecto en la Capacidad del Proceso.

Unidad II.- Estudios R&R

Mientras mas alto es el Error de Medición mas dramático es el impacto en la habilidad de entender la capacidad verdadera del proceso!

Metrología Industrial

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Preparando un estudio de Gage R&R

Unidad II.- Estudios R&R

1. Seleccionar Sistema de Medición 2. Desarrollar Estrategia de Medición

Resultados

• Nº de Operadores • Nº de Mediciones

3. Tomar Muestras

Resultados

• Nº depende del tipo de prueba

Resultados

• Carta R • Carta X barra

7. Interpretar Resultados del MSE

Resultados

• Discriminación • Estabilidad • Prejuicios del operador • Variación de la medición

8. Definir Próximos Pasos a Seguir

Resultados

• Plan de optimización

4. Preparar Hoja de Datos de Mediciones 5. Ejecutar el Estudio MSE 6. Analizar Resultados del MSE

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1. Seleccionar Sistema de Medición



Unidad II.- Estudios R&R

Relacionado con la Y del proyecto y los KPI

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2. Planear la Estrategia de Medición



Unidad II.- Estudios R&R

Numero de operadores Si el proceso usa múltiples operadores, escoja 2-4 de forma aleatoria. Si el proceso usa solo un operador, o sin ellos, los efectos de reproducibilidad se ignoran.

 

Generalmente 10 muestras para medir. Cada muestra se mide 2-3 veces por cada operador.

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3. Tomar Muestras



Unidad II.- Estudios R&R

Regla del tamaño de muestra Seleccione suficientes muestras de tal manera que (numero de muestras) x (numero de operadores) > 15 Si prácticamente no es posible, escoja el numero de intentos de tal manera que : Si S x O < 15, intentos = 3 Si S x O < 8, intentos = 3 to 4 Si S x O < 5, intentos = 4 to 5 Si S x O < 4, intentos = 6 to 6 S: Muestras, O: Operadores

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Selección de muestras bajo estudio. 

Unidad II.- Estudios R&R

Las muestras deben extraerse del proceso de tal manera que cubran la variación normal del proceso. Ejemplo: Si produce un material con un promedio de 9.00 y un sigma de 0.01, obtenga las muestras que tengan valores que estén entre 8.97 - 9.03 (99% del rango).



CUIDADO! Si produce el mismo material con diferentes especificaciones con el mismo proceso, sub -agrúpelos y ejecute después el estudio de R&R. Ejemplo: Un proceso produce un material con valor medio de 70.0, 85.0, y 90.5 y tolerancia de +/- 0.50, y todas las medimos con el mismo sistema... Ejecute 3 estudios - uno para cada ensayo Si junta los tres procesos, el resultado de R&R será muy bajo Metrología Industrial

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Pruebas Destructivas guía para selección de muestras 



Unidad II.- Estudios R&R

La selección de muestras es todo un tema de controversia cuando se trata de muestras destructivas o sistemas de medición en línea. La selección de muestras puede realizarse de tal manera que se minimice la variabilidad entre partes, tomando los siguientes puntos en consideración: Recolecte un numero de muestras “Maestras” necesarias para el estudio. Subdividirlas en suficientes sub-muestras de tal manera que cumpla las reglas: Operador X muestras X Intentos.



Asumir La variabilidad de muestras mas pequeñas es despreciable y pueden ser ignoradas.

Metrología Industrial

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Pruebas destructivas Ejemplo de Selección de Muestras

Unidad II.- Estudios R&R

Asuma que tenemos 2 operadores, 2 intentos (Trial), 10 muestras (samples) para llevar a cabo un estudio. Necesitaríamos 10 muestras “maestras” y 2 x 2 x 10 =40 muestras mas pequeñas. 1 2 3 4

6

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

7

8

9

5

10

Métodos de pruebas destructivas Unidad II.- Estudios R&R 

Procedimiento Para cada combinación Operador / Intento / Muestra, seleccione de manera aleatoria una muestra mas pequeña representativa del grupo bajo estudio. Cada operador ejecuta las mediciones independientemente.

NO MEZCLE LAS SUBMUESTRAS!

Metrología Industrial

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4. Matriz de Datos en Minitab para un Gage R&R. 



Unidad II.- Estudios R&R

Realicemos una tabla de datos de un estudio consistente de 3 operadores, 10 muestras y dos intentos de mediciones por cada muestra. Vamos a crear un archivo de Minitab con las siguientes columnas: Muestra Operador Intento Medición



Usaremos el procedimiento de Minitab llamado Create Gage R&R studty worksheet para realizar una tabla correcta.

Metrología Industrial

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Resultado del archivo de Minitab para el Gage R&R

Metrología Industrial

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Unidad II.- Estudios R&R

5. Ejecutar el estudio R&R  





 

Unidad II.- Estudios R&R

Calibrar el instrumento, o asegurarse que ha sido calibrado. Que el operador 1 mida todas las muestras una vez de manera aleatoria. Que el operador 2 mida todas las muestras una vez de manera aleatoria. Repetir lo anterior hasta que todos los operadores hayan medido las muestras una vez (este es el intento 1). Repita los pasos del 2 al 4 para el numero de intentos requeridos. Use el formato que el instructor proveerá para determinar el estudio estadístico R&R. Repeatability (Repetibilidad). Reproducibility (Reproducibilidad). Desviación estándar de cada uno de los antes mencionados % R&R. P/T Ratio.



Analice los resultados y determine el curso de acción, si acaso. Metrología Industrial

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MSA (Análisis de Sistema de medición) Ejemplo

Entrada

Unidad II.- Estudios R&R

Se recolectaron 10 muestras donde se midió el diámetro de un aparte “A”, cada pieza se midió 2 veces por 3 diferentes operadores, el producto tiene una tolerancia de 8

Archivo: Gauge R&R.MTW

Metrología Industrial

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MSA (Análisis de Sistema de medición) Pasos

Unidad II.- Estudios R&R

Stat ▶ Quality Tools▶ Gauge Study▶ Gage R&R Study (crossed)

① Asignar Parte

② Asignar operadores

⑥ OK

③ Asignar la característica de Calidad

④ Asignar Tolerancia

⑤ OK

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Salida obtenida en el Minitab 

Unidad II.- Estudios R&R

Minitab produce información tanto analítica como grafica. Resultado analítico. Tabla de ANOVA. Componentes de Variación. Tabla de contribución en porcentajes. Resultado grafico. grafica X-Bar / R. Componentes de variación. Grafica de interacción de Operador X Muestra. Grafica de operadores y de muestras.



Revisemos primero los resultados analíticos y luego los gráficos.

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MSA (Análisis de Sistema de medición) Resultado Descriptivo

Precisión ( Variación debido a la medición) ▶ %R&R, P/T son los metodos para evaluar la precisión. → La precisión se clasifica en repetibilidad y la reproducibilidad. 4.1

4.4 Medidor

Unidad II.- Estudios R&R

%R&R 4.5

Repetibilidad ▶ Variación debido al instrumento.

4.2

P/T

Reproducibilidad ▶ Variación debido al operador (medidor)

4.3

4.1 4.2 4.3

Precisión Repetibilidad Reproducibilidad

4.4 %R&R, 4.5 P/T : Índice de capacidad de medición, para evaluar la precisión

▶ %R&R : % de variación debido a la medición, del total de variación → %R&R < 30% : se puede confiar en el instrumento de medición. ▶ P/T : % de variación debido a la medición, del total de tolerancia de Spec. → P/T < 30% L Se puede confiar en el instrumento de medición.

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

MSA (Análisis de Sistema de medición) Resultado Grafico

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Unidad II.- Estudios R&R

MSA (Análisis de Sistema de medición)

Unidad II.- Estudios R&R

Análisis gráfico

4.4 4.5

4.1

Presición

4.2

Repetibilidad

4.3

%R&R P/T

Reproducibilidad

Components of Variation ▶ El resultado de análisis de la Ventana de Sesión esta graficado en el histograma. Los paretos representan presición, repetibilidad y reproducibilidad, basado en %R&R, P/T. ▶ Cuanto menor es el tamaño de los paretos de presición, repetibilidad y reproducibilidad son mejor.

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

MSA (Análisis de Sistema de medición)

Unidad II.- Estudios R&R

Análisis gráfico R Chart by Medidor - Cada punto representa el valor R(=El mayor valor - el menor valor), de las mediciones repetidas de cada medidor. - Se desea que todo punto este dentro de UCL y LCL. - Al evaluar a los medidores, cuanto menor es el valor de R se puede decir que es un medidor preciso. En este R Chart, el valor R de Luis es menor que los otros operadores, se puede decir que el es mas preciso que los otros. Xbar Chart by Medidor - Cada punto representa el promedio de los valores medidos, de las mediciones repetidas de cada medidor. - La amplitud de UCL y LCL representa la amplitud de variación de la medición. - Se desea que todos los puntos esten fuera de UCL y LCL, y que tengan forma uniforme. O sea, se desea que la variación debido al producto sea mayor que la variación debida a la medición.

Metrología Industrial

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MSA (Análisis de Sistema de medición) Unidad II.- Estudios R&R

Análisis gráfico By Parte - Demuestra el promedio y la dispersión de los valores del diámetro de cada parte. - Se desea que la dispersión de los valores de diámetro de cada parte sea pequeño.

By Medidor - Demuestra el promedio y la dispersión de los valores del diámetro de cada medidor. - Se espera que el promedio de los medidores sean iguales.

By Medidor*Parte - Demuestra el valor del diámetro de cada parte por medidor. - Se desea que las líneas sean paralelas. Al haber cruce de las líneas se puede decir que hay interacción entre medidor y la parte

Metrología Industrial

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6. Analizar Resultados del Gage R&R.

Unidad II.- Estudios R&R

• % R&R (para los esfuerzos en la mejora de procesos) • CUIDADO! - revise el numero de Distinct Categories! Debe ser al menos 5 para su uso en la mejora del proceso! Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Grafica X / R del Gage R&R Gage name: Date of study: Reported by: Tolerance: Misc:

Gage R&R (ANOVA) for Measurement

Xbar Chart by Operator 1.1

1

2

3

Sample Mean

1.0 0.9

3.0SL=0.8796 X=0.8075 -3.0SL=0.7354

0.8 0.7 0.6 0.5 0.4

Unidad II.- Estudios R&R

• Queremos ver variación en la grafica X fuera de los Limites de Control. • Esto indica variación de Muestra-a-Muestra.

0.3 0

R Chart by Operator Sample Range

0.15

1

2

3

3.0SL=0.1252 0.10

0.05

R=0.03833

0.00

-3.0SL=0.00E+00 0

• La grafica de Rangos puede ayudar a identificar discriminación inadecuada. • Queremos al menos 5 posibilidades de valores dentro de los limites de control. Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

• Si no es así, no se obtuvieron muestras representativas a lo largo del rango de producción normal.

Grafica X del Gage R&R

age R&R (ANOVA) for Measurement

Gage name: Date of study: Reported by: Tolerance: Misc:

Unidad II.- Estudios R&R

Xbar Chart by Operator 1.1

1

2

3

Sample Mean

1.0 0.9

3.0SL=0.8796 X=0.8075 -3.0SL=0.7354

0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0

Sample Range

0.15

• Queremos ver variación by X Operator en R la Chart grafica fuera de 1 2 los Limites de Control.

3

3.0SL=0.1252

• Esto indica variación de Muestra-a-Muestra.

0.10

0.05

0.00 0

Metrología Industrial

• Si el promedio para cada operador es diferente, la reproducibilidad es sospechosa. Ene. – Abr. 2010

R=0.03833 -3.0SL=0.00E+00

Sa

0.5

Grafica R del Gage R&R

0.4 0.3

Unidad II.- Estudios R&R

0

R Chart by Operator Sample Range

0.15

1

2

3

3.0SL=0.1252 0.10

0.05

R=0.03833

0.00

-3.0SL=0.00E+00 0

• Sospeche de una discriminación inadecuada si: – tiene menos de 5 distintos niveles dentro de los Limites de Control – 5 o mas niveles para el rango pero mas de la cuarta parte de los valores son cero. • La repetibilidad (Repeatability) esta cuestionada si muestra condiciones fuera de control. • Si el rango de un operador esta fuera de control y otro no, entonces sospeche del método de medición. • Si todos los operadores tienen rangos fuera de control, el sistema es muy sensitivo a la técnica del operador. Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Indicadores en la grafica X Unidad II.- Estudios R&R 



Si el promedio para cada operador es diferente, la reproducibilidad es sospechosa. Queremos que la mayoría de los promedios caigan fuera de los limites de control pero de manera consistente para todos los operadores. Esto indicara mas variación de muestra-a-muestra lo cual es lo deseado en el estudio.



Queremos ver que la mayoría de los puntos caigan fuera de los limites de control. Si este es el caso Y la Grafica de Rango esta bajo control, entonces estaremos listos para determinar el porcentaje de la variación del proceso que se consume por el sistema de medición.

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Indicadores de la Grafica de Rango. 

Unidad II.- Estudios R&R

Sospeche de una discriminación inadecuada si: la grafica de rango tiene menos de 5 distintos niveles dentro de los Limites de Control 5 o mas niveles para el rango pero mas de la cuarta parte de los valores son cero.







La repetibilidad (Repeatability) esta cuestionada si la grafica de Rango muestra condiciones fuera de control. Si el rango de un operador esta fuera de control y otro no, entonces sospeche del método de medición. Si todos los operadores tienen rangos fuera de control, el sistema es muy sensitivo a la técnica del operador.

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Gage R&R (ANOVA) for Measurement

Reported by: Tolerance: Misc:

Grafica de interacción OperadorMuestra. Operator*Sample Interaction

Unidad II.- Estudios R&R

Operator

1.1 1.0

1 2 3

Average

0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4

Sample

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

• Se grafica una línea por cada operador y muestra • Interacciones significativas se indican con aquellas líneas cruzadas entre operadores. • Se desea que las líneas de todos los operadores sean paralelas para todas las muestras. • Si existe interacción, hay que entender su naturaleza y resolverla. Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Misc:

Componentes de Variación.

Components of Variation

Unidad II.- Estudios R&R %Total Var %Study Var %Toler

Percent

200

100

0 Gage R&R

Repeat

Reprod

Part-to-Part

• Es una representación grafica de los datos ya discutidos en la sección analítica. • Queremos que las graficas correspondiente a Gage R&R sean lo mas pequeñas posible, mientras que la de Part-to-Part (Muestra-a-Muestra) sea mas grande. Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Misc:

Por operador.

By Operator

Unidad II.- Estudios R&R

1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4

Operator 1 2 3 • Esta grafica muestra el valor promedio (Circulo rojo) y la variación de los datos de las mediciones de las muestras por cada operador.

• Queremos que el agrupamiento sea similar a través de todos los operadores y tengamos una línea roja horizontal para todos ellos. Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Tolerance: Misc:

Por muestra (Part). Unidad II.- Estudios R&R

By Sample 1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4

Sample

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

• La grafica muestra el promedio (circulo rojo) y la variación de los valores de medición para cada muestra. • Queremos ver variación mínima para cada muestra, pero variación entre las diferentes muestras. Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Reporte de Gage R&R

Unidad II.- Estudios R&R

• % R&R (área de oportunidad para la mejora del proceso). • % P/T (área de oportunidad para la mejora en el sistema de medición). • Cuidado - al menos debe ser 5 para su uso en la mejora del proceso! Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Linealidad Unidad II.- Estudios R&R

Practica 3. Estudio de Repetibilidad del Sistema de Medición

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Linealidad Unidad II.- Estudios R&R

Practica 4. Estudio de Repetibilidad y Reproducibilidad del Sistema de Medición

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

GR&R Metrics - Adicional Metrics

Green

Yellow

Red

P/T Ratio

%Study Variation

30%

8%

Unidad II.- Estudios R&R

R&R %Contribution

Number of Distinct Categories

(Ratio of Variances)

(Discrimination Index)

28%

7.7%

5

14%

2%

10

%R&R de contribución es estadísticamente mas confiable que el % Study Variation el ultimo esta basado en la desviación estándar, el cual no es tan seguro

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Estabilidad Unidad II.- Estudios R&R

Evaluación de la diferencia de exactitud o precisión a través del tiempo. Valor maestro.

Buena estabilidad

Time 1

Estabilidad pobre

Time 2

Time 3

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Valor maestro.

Time 1

Time 2

Time 3

Evaluación del Sistema de Medición.     

     

Unidad II.- Estudios R&R

¿Existen procedimientos escritos de inspección/medición? ¿Se tiene un mapeo del proceso (process map) detallado? ¿Existen sistemas de medición definidos? ¿Existen operadores entrenados o certificados? ¿Se tienen los instrumentos calibrados de una manera consistente? ¿Rastreabilidad de Exactitud? ¿Rastreabilidad de R&R? ¿Rastreabilidad de Desviación (Bias)? ¿Rastreabilidad de Linealidad? ¿Rastreabilidad de Discriminación? ¿Correlación con el proveedor o el cliente según sea lo apropiado?

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Resumen

Unidad II.- Estudios R&R

 Se deben de analizar los sistemas de medición ANTES de proceder a las actividades de Mejora del Proceso. Esto es muy IMPORTANTE.

 Sea cuidadoso cuando seleccione las muestras tanto en el rango normal de proceso de producción, además de el tamaño de muestra.

 Analice los efectos del sistema de medición para el Operador, la muestra, y sus intentos de medición.

 Asegúrese que el sistema de medición tenga la suficiente discriminación de manera que sea útil al propio sistema.

 Siempre genere un reporte del GR&R para documentar lo que se encontró, sus métodos, y las oportunidades de mejora.

 La variación total incluye el Error de Medición - trate de minimizar el error producida por el sistema de medición. Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010

Procedimiento para el ejercicio de GR&R 

      

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Unidad II.- Estudios R&R

En equipo seleccionara 3 operadores que medirán las monedas, 1 Capturista de datos y un proveedor de materiales. Elaborar la hoja de registro de datos en minitab. Requiere de tres operadores. 10 Monedas para medir y un Vernier (pulgadas) Cada moneda se mide 2 veces por cada operador (2 intentos) Que el operador 1 mida todas las monedas una vez de manera aleatoria. Que el operador 2 mida todas las monedas una vez de manera aleatoria. El intento 1 se completa una vez que los 3 operadores hayan medido las monedas. Repita los pasos del 6 al 7 para el numero de intentos requeridos. Reporte los resultados gráficos y descriptivos de: Repeatability (Repetibilidad). Reproducibility (Reproducibilidad). Desviación estándar de cada uno de los antes mencionados. % R&R.

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Analice los resultados y determine el curso de acción, si acaso.

Metrología Industrial

Ene. – Abr. 2010