Jerry Fish, ingeniero de sistemas de JMP, SAS
Jason Wiggins, ingeniero sénior de sistemas, JMP
Todos los calibres tienen errores. Pueden ser minúsculos o pueden ser grandes, pero siempre existen. Grandes o pequeños, los errores conducen a que los medidores tengan cierta probabilidad de cometer errores de Tipo 1 y Tipo 2 (aprobar una parte mala o fallar una parte buena). La probabilidad de error es mayor para las piezas que se encuentran cerca de los límites de especificación. ¡Estos errores cuestan dinero real! Pero, ¿cómo cuantificamos esos costos? Este documento se basa en los resultados mostrados en un documento de JMP Americas Discovery de 2022 (2022-US-30MP-1123) que discutió cómo cuantificar el rendimiento del medidor y cómo establecer "especificaciones de fabricación informativas" (o bandas de protección) para mejorar el rendimiento del medidor en separando las partes buenas de las malas. En este documento, ampliamos la funcionalidad de aprendizaje y secuencias de comandos mientras discutimos cómo combinar las características de calibre con los costos de aprobar individualmente una pieza fallida, rechazar una pieza buena y proyectar volúmenes de producción. Esto da una idea de los análisis de riesgo, por ejemplo, cuánto debo presupuestar para tener en cuenta los errores de calibre, si (o cuánto) gastar en mejorar nuestro calibre, etc.
