ESTADISTICA AVANZADA MODULO I

Transcripción

1 ESTADISTICA AVANZADA MODULO I Evaluación Sistemas de Medición MSA - Variables MSA - Atributos

2 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.

3 1 Determinar la parte de la variabilidad medida que es debida al sistema de medición. Para qué? 2 Determinar las causas principales de la variación del sistema de medición.?? 3 Determinar en que procesos se puede usar el Sistema de Medición

4 Componentes del Sistema de Medición = Exactitud (Accuracy) Cercanía al valor verdadero Linealidad (Linearity) Cambio en el sesgo a lo largo del rango de operación normal = = Estabilidad (Stability) Cambio en el sesgo en el tiempo Precisión (Repetibilidad, Reproducibilidad)

5 MSA - Variables Repetibilidad y Reproducibilidad Repetibilidad Grado de concordancia entre resultados de sucesivas mediciones del mismo mensurando, mediciones efectuadas con aplicación de la totalidad de las mismas condiciones de medida Reproducibilidad Grado de concordancia entre los resultados de las mediciones del mismo mensurando, mediciones efectuadas bajo diferentes condiciones de medida (operador, laboratorio, etc.)

6 Estudio MSA Para un proceso determinado, un instrumento se considera capaz si su variabilidad es chica respecto a la variabilidad del proceso.

7 Indicadores Siempre contrastan la variabilidad del instrumento contra Variabilidad del Proceso NDC SNR Especificación PTR

8 Descomposición de la variabilidad total σ p : Variabilidad del Proceso + σ m : Variabilidad del Sistema de Medición σ T : Variabilidad total observada

9 Metricas Razón P/T (P/T Ratio - PTR) Razón entre la precisión de un instrumento y la tolerancia del producto medido con ese instrumento PTR Sugerencias LSE k. El coeficiente k recomendado por M LIE [AIAG] es 5.15, mientras que Montgomery y otros proponen SPAC FL utiliza 6 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

10 MSA en Spac FL Conviene 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

11 MSA Ingreso de Datos En vez de cargar la grilla, se puede exportar a Excel, y luego importar con el botón con lupa.

12 MSA Análisis El 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.

13 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 de Medición 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 este proceso.

14 MSA - Análisis Gráfico de Rangos 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 algún operador destaca del resto (mucha variación o poca variación). Puntos fuera de Control en este gráfico identifican que un operador mide significativamente diferente del resto. Mientras que si todos los puntos se encuentran dentro de los límites, el Sistema es estable y consistente.

15 MSA - Análisis Gráfico de Dispersión 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 la existencia de datos muy alejados o Outliers (datos anómalos). Es el gráfico con mayor nivel de detalle.

16 MSA - Análisis Gráfico de Corridas 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).

17 Los operadores son diferentes entre sí al utilizar el instrumento Es lógico que las partes resulten diferentes 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 precisión respecto a la especificación. Descomposición de la variabilidad

18 MSA - Atributos - Por ejemplo: bueno/malo, pasa/no pasa, falla/no falla, scrap/retrabajo, etc. Indice de Kappa Kappa = P observado - P 1 - P casual casual Hay Patrón? Cuantas categorías tiene la variable/

19 MSA Ingreso de Datos

20 MSA - Análisis El sistema de medición requiere atención. 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.

21 GRACIAS!