El vídeo se actualizó en septiembre de 2024. La sesión de preguntas y respuestas con el público comienza aproximadamente en el minuto 28:39.
Vea cómo:
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Definición de MSA: Un experimento diseñado para medir las limitaciones de un sistema de medición y determinar si dicho sistema es suficientemente bueno para su uso o si necesita mejoras.
- Comprender la diferencia entre la Evaluación del Proceso de Medición (EMP) y el Análisis de Repetibilidad y Recompensa (Gage R&R).
EMP proporciona un enfoque estadístico para utilizar los datos de medición de manera efectiva y crea clasificaciones de indicadores basadas en la probabilidad de detectar un cambio en el proceso.
El método clásico de repetibilidad y reproducibilidad de calibres utiliza umbrales arbitrarios para la clasificación de calibres (%R&R), pero puede carecer de la información necesaria para utilizar eficazmente los datos de medición.
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Utilice EMP para proporcionar un enfoque estadístico para usar datos de medición de manera efectiva para un estudio de caso no destructivo.
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Construir un diseño experimental
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Analizar los datos del experimento
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Interpretar los resultados de los gráficos de promedio y desviación estándar
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Determinar las estimaciones de los componentes de la varianza
- Interpretación de gráficos de paralelismo, comparación de sesgos, informes EMP, incluidas las correlaciones entre clases.
- Comprender las recomendaciones de despliegue de medidores en función de la probabilidad de detectar un cambio en el proceso.
Preguntas respondidas por Clark Ledbetter (@Clark_Ledbetter ), Christian Stopp (@ChristianStopp) y Jason Wiggins (@Jason_Wiggins ) en el seminario web en directo:
P: ¿Es posible utilizar un pulso electromagnético (EMP) para realizar pruebas destructivas?
R: No directamente con EMP. Tenemos un video sobre el uso de MSA para situaciones que requieren pruebas destructivas . Si piensas en una prueba destructiva, tienes que recurrir a algunos trucos para obtener mediciones repetidas, y si algo se rompe, ¿cómo obtengo una segunda medición? Además, necesito mediciones repetidas para lograr repetibilidad, y eso no se puede obtener si algo está roto.
Un sistema de medición destructivo que cambia a lo largo del tiempo de realización de la medición es como un desplazamiento temporal. Esto se puede gestionar con JMP Functional Data Explorer. Se pueden explorar y utilizar componentes de principios funcionales para obtener mediciones repetidas. Podemos abordar este tema el próximo año en Mastering JMP.
P: Si estás empezando desde cero, ¿deberías usar EMP o Gauge R y R?
A: Si tienes la opción, te recomiendo EMP. Sin embargo, en el sector automotriz, según las directrices AIAG 1 , si la variación de tu sistema de medición es inferior al 10 % de la variación del proceso, entonces es aceptable. El documento de normas AIAG es muy útil e incluye mucha información valiosa para estudios de medición, especialmente en lo que respecta a la repetibilidad y reproducibilidad de los sistemas de medición (Gauge R&R).
P: Si no recuerdo mal, 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 ampliar los límites de las especificaciones es la disyuntiva si se justifica la mejora.
P: ¿Cuándo es apropiado o cuándo sería conveniente analizar el coeficiente de correlación intraclase (CCI) sin sesgos?
A: Si comprende el sesgo (como el sesgo inducido por el operador basado en la altura del operador) y, subjetivamente, si cree que el costo de reducir el sesgo vale la pena.
Preguntas respondidas en un seminario web anterior sobre este tema:
P: ¿A qué te refieres con "datos en bloques"?
A: Piensa en un histograma que describa una distribución normal. Un histograma "con intervalos" podría tener solo 5 o 6 intervalos que describan la distribución. Los datos "sin intervalos" podrían tener 15 o 20 barras (intervalos) que describan la distribución, por lo que es mucho más suave.
P: ¿Importa en el gráfico de promedio que un punto estuviera dentro del límite superior/inferior de calidad del aire?
A: No, simplemente 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 de límites superior e inferior de control.
P: ¿La metodología EMP es diferente a la de los gráficos de variabilidad?
A: Al usar el gráfico de variabilidad del indicador, básicamente estás viendo la misma configuración. Podrías usar esa plataforma y está generando la salida de variabilidad del indicador. Eso 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 obtienes en este caso son los límites de control y la capacidad de inferir si mis partes están fuera del límite de control.
Gráfico de variabilidad.JPG
P: ¿Qué ocurre si hay más factores?
A: Puedes añadir más factores (como varios medidores, varias plantas, etc.) y declararlos como factores cruzados o anidados. Esto se gestiona en la configuración ( consulta el diseño de experimentos para sistemas de medición en JMP ) y luego se analiza de forma similar a como lo hizo Jason.
P: En la industria de dispositivos médicos, la FDA ha advertido que el redondeo no está permitido y se considera falsificación de datos. Ahora bien, la pregunta es: ¿es un problema si no redondeamos?
A: La forma en que se realiza cualquier análisis en una industria controlada es específica de esa industria, por lo que seguir sus directrices es fundamental. Debe discernir lo que puede hacer de lo que debe hacer.
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