El video se actualizó en septiembre de 2024. La sesión de preguntas y respuestas de la audiencia comienza aproximadamente en el minuto 28:39.
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Vea cómo:
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Definir MSA: un experimento diseñado para medir las limitaciones del sistema de medición para determinar si el sistema de medición es lo suficientemente bueno para usarse o necesita mejoras.
- Comprenda la diferencia entre la evaluación del proceso de medición (EMP) y la medición y el análisis de calibres
EMP proporciona un enfoque estadístico para utilizar datos de medición de manera eficaz y crea clasificaciones de indicadores basadas en la probabilidad de detectar un cambio en el proceso.
El calibre clásico R&R utiliza umbrales arbitrarios para la clasificación del calibre (%R&R) pero puede carecer de la información necesaria para utilizar los datos de medición de manera eficaz
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Utilice EMP para proporcionar un enfoque estadístico para utilizar datos de medición de manera eficaz para estudios de casos no destructivos
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Construir diseño experimental
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Analizar los datos del experimento
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Interpretar los resultados de los gráficos de desviación estándar y promedio
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Determinar las estimaciones de los componentes de la varianza
- Interpretar gráficos de paralelismo, comparación de sesgos, informes EMP, incluidas correlaciones entre clases
- Comprenda las recomendaciones de implementación del medidor en función de la probabilidad de detectar un cambio en el proceso
Preguntas respondidas por Clark Ledbetter @Clark_Ledbetter , Christian Stopp @jmpstopper y Jason Wiggins @Jason_Wiggins en el seminario web en vivo:
P: ¿Es posible utilizar EMP para pruebas destructivas?
R: No directamente con EMP. Tenemos un video sobre el uso de MSA para situaciones que requieren pruebas destructivas . Si piensa en una prueba destructiva, debe hacer algunos trucos para obtener mediciones repetidas y, si rompo algo, ¿cómo obtengo una segunda medición? Además, necesito mediciones repetidas para obtener repetibilidad y no puede obtenerlas si algo está roto.
Un sistema de medición destructivo que cambia a lo largo del tiempo que se lleva a cabo el sistema de medición es como un cambio temporal. Puede manejarlo utilizando JMP Functional Data Explorer. Puede explorar y utilizar componentes de principios funcionales para obtener sus medidas repetidas. Podemos tratar de abordar eso el próximo año en Mastering JMP.
P: Si estás empezando desde cero, ¿deberías usar EMP o Gauge R y R?
R: Si tiene la libertad de elegir, yo optaría por el EMP. Sin embargo, en el caso de los automóviles, según las directrices de AIAG 1 , si la variación de su sistema de medición es inferior al 10 % de la variación del proceso, entonces es aceptable. El documento de normas de AIAG es muy útil e incluye mucha información útil para los estudios de medición y se relaciona con la medición y el control de la calibración.
P: Si recuerdo correctamente, el %RR se basa en la cantidad de variación del sistema de medición en relación con el máximo permitido según los límites de especificación (USL-LSL).
R: Sí. Mejorar el proceso de medición o abrir los límites de especificación es la encrucijada cuando se justifica una mejora.
P: ¿Cuándo es apropiado o cuándo querría usted mirar a la CPI sin prejuicios?
R: Si entiendes el sesgo (como el sesgo inducido por el operador basado en la altura del operador) y, subjetivamente, si crees que el costo de reducir el sesgo vale la pena.
Preguntas respondidas en un seminario web anterior sobre este tema:
P: ¿Qué quiere decir con “datos fragmentados”?
R: Piense en un histograma que describe una distribución normal. Un histograma "fragmentado" puede tener solo 5 o 6 intervalos que describen la distribución. Los datos "no fragmentados" pueden tener 15 o 20 barras (intervalos) que describen la distribución, por lo que es mucho más uniforme.
P: ¿Importa en el gráfico promedio que un punto estuviera dentro del ULC/LCL?
R: No, solo significa que esa parte en particular está cerca del promedio general de las partes. Lo que se busca es que la mayoría de las partes estén fuera del rango UCL/LCL.
P: ¿El método EMP es diferente a los gráficos de variabilidad?
R: Si se utiliza el gráfico de variabilidad de los indicadores, se está observando básicamente la misma configuración. Por lo tanto, se podría utilizar esa plataforma y generar el resultado de variabilidad de los indicadores. Sería muy similar al gráfico de variabilidad con las medias conectadas simplemente mostrando los datos y luego la línea pasa por el medio. El gráfico es similar. Lo que se obtiene en este caso son los límites de control y la capacidad de inferir que a son mis partes fuera del límite de control.
P: ¿Qué pasa si tienes más factores?
R: Puedes agregar más factores (como varios medidores, varias plantas, etc.) y puedes declararlos como factores cruzados o anidados. Eso se maneja en la configuración ( consulta el DOE para los sistemas de medición en JMP ) y luego se analiza de manera similar a lo que Jason acaba de hacer.
P: En la industria de dispositivos médicos, la FDA ha advertido que no se permite el redondeo y que se considera falsificación de datos. Ahora bien, la pregunta es: ¿es un problema si no redondeamos?
R: La forma en que se lleva a cabo cualquier análisis en una industria controlada es específica de esa industria, por lo que es fundamental seguir sus pautas. Debe discernir lo que puede hacer de lo que debe hacer.
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