Source: https://it.scribd.com/doc/96453326/Manual-MSA-4-2010-Espanol
Timestamp: 2020-07-07 07:23:06+00:00

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Manual_MSA.4.2010.Español | Medición | Calibración
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AMEF (Tercera edición)
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CURSO 5° CORE TOOL
AMEF 4ta Edicion
Primera Edición, Octubre 1990 • Segunda Edición, Febrero, 1995; Segunda Impresión, Junio 1998 • Tercera Edición, Marzo, 2002; Segunda Impresión, Mayo, 2003; Cuarta Edición, Junio, 2010 Derechos Reservados © 1990, © 1995, © 2002 © 2010 Chrysler Group LLC, Ford Motor Company, General Motors Corporation
Este documento consiste sólo de una interpretación al español, y es una copia libre del Manual de Referencia de MSA-4:
2010 publicado por AIAG , y sólo debe considerarse como una consulta. El único documento oficial es el publicado originalmente en Ingles por AIAG mismo.
Este manual de referencia fue desarrollado por el Grupo de Trabajo de Análisis de Sistemas de Medición (MSA), autorizado por el grupo de fuerza de trabajo para los Requerimientos de Calidad de Proveedores de Chrysler Group LLC, Ford Motor Company y General Motors Corporation, y bajo los auspicios del Grupo de Acciones de la Industria Automotriz (AIAG). El grupo de trabajo responsable por esta Cuarta edición fue Michael Down (General Motors Corporation), Frederick Czubak (Chrysler Group LLC), Gregory Gruska (Omnex), Steve Stahley (Cummins, Inc.) y David Benham.
El manual es una introducción al análisis de sistemas de medición. No tiene la intención de limitar la evolución de métodos de análisis adecuados a procesos o géneros de productos particulares. Aún y cuando estos lineamientos se pretende cubran normalmente situaciones de sistemas de medición que ocurren, puede haber preguntas que surjan. Estas preguntas debieran dirigirse a sus representantes autorizados de los clientes.
Este manual cuenta con derechos de copia por Chrysler Group LLC, Ford Motor Company y General Motors Corporation, con todos los derechos reservados, 2010. Manuales adicionales pueden ordenarse en AIAG en www.aiag.org. El permiso para reproducir porciones de este manual para uso dentro de organizaciones proveedores puede obtenerse en AIAG en www.aiag.org.
Guía Rápida de 4ª Edición de MSA
Tipo de Sistema de
Métodos MSA
Rango, Promedios y Rangos, ANOVA, Sesgo,
Linealidad, Gráficas de Control
Detección de Señales, Análisis de Pruebas de
No Replicables (ej.,
Pruebas Destructivas)
Sistemas Múltiples,
Gages ó Stands de
Gráficas de Control, ANOVA, Análisis de Regresión
Artículos disponibles en el
sitio web de AIAG (www.aiag.org)
NOTA: En relación al uso de la desviación estándar para RRGs.
Históricamente y en forma convencional se ha usado una amplitud del 99% para representar
la amplitud “total” del error de las mediciones, representado por el factor de multiplicación de
5.15 (donde σ RRG es multiplicado por 5.15 para representar la amplitud total del 99%).
Una amplitud de 99.73% es representada por el multiplicador de 6.0, el cual es + 3σ y representa la amplitud total de la curva “normal”.
Si el lector elige incrementar el nivel de cobertura o amplitud de una variación total de las mediciones del 99.73%, usar el 6.0 como un multiplicador en lugar de 5.15 en los cálculos.
Nota: El enfoque usado en la 4ª. Edición es para comparar desviaciones estándar. Esto es equivalente a usar el multiplicador de 6 en el enfoque histórico.
El conocimiento del factor multiplicador que se use es crucial en la integridad de las ecuaciones y cálculos resultantes. Esto es especialmente importante si se hace una comparación entre la variabilidad y tolerancia de los sistemas de medición. Consecuentemente, si se usa un enfoque distinto al descrito en este manual, una declaración como tal debe ser claramente establecida en cualquier resultado ó resumen (particularmente a aquellos ofrecidos a clientes).
MSA 4th Edition Quick Guide TABLA DE CONTENIDO Lista de Tablas Lista de Figuras CAPÍTULO I – Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición Sección A Introducción, Propósito y Terminología Introducción Propósito Tecnología Sección B El Proceso de Medición Sistemas de Medición Los efectos de la variabilidad de Sistemas de Medición Sección C Planeación y Estrategia de las Mediciones Sección D Desarrollo de las Fuentes de Medición Proceso de Selección de Fuentes de Gages Sección E Aspectos Clave en las Mediciones Sección F Incertidumbre en las Mediciones Sección G Análisis de Problemas de Mediciones CAPÍTULO II – Conceptos Generales para la Evaluación de Sistemas de Medición Sección A Antecedentes Sección B Selección/Desarrollo de Procedimientos de Prueba Sección C Preparación para un Estudio de Sistemas de Medición Sección D Análisis de Resultados CAPÍTULO III – Prácticas Recomendadas para Sistemas de Medición Replicables Sección A Ejemplos de Procedimientos de Prueba Sección B Guías y Lineamientos – Estudio de Sistemas de Medición de Variables Guías y Lineamientos para Determinación de la Estabilidad Guías y Lineamientos para Determinación del Sesgo – Método de Muestras Independientes Guías y Lineamientos para Determinación del Sesgo – Método por Gráficas de Control Guías y Lineamientos para Determinación de la Linealidad Guías y Lineamientos para Determinación de la Repetibilidad y Reproducibilidad Método de Rangos Método de Rangos y Promedios Método de Análisis de Varianzas (ANOVA) Sección C Estudio se Sistemas de Medición por Atributos Métodos de Análisis de Riesgos Enfoque de Detección de Señales Método Analítico CAPÍTULO IV – Otras Prácticas y Conceptos de Medición Sección A Prácticas para Sistemas de Medición No Replicables Sistemas de medición destructivos Sistemas donde las partes cambian en el uso/prueba Sección B Estudios de Estabilidad Sección C Estudios de Variabilidades Sección D Reconocimiento de los Efectos de una Excesiva Variación Dentro de las Partes Sección E Método de Promedios y Rangos – Tratamiento Adicional Sección F Curva de Desempeño de Gages Sección G Reducción de Variación a Través de Lecturas Múltiples Sección H Enfoque de la Desviación Estándar Combinada a los GRRs APÉNDICES
Conceptos de Análisis de Varianza
Impacto del GRR en el Índice de Habilidad C p
Estudio R de Gages
Cálculo Alternativo de PV Usando un Término de Corrección de Errores
Modelo de Errores P.I.S.M.O.E.A
Tabla I-B 1: Filosofía de Control e Interés Guía Tabla II-D 1: Criterios de GRRs Tabla III-B 1: Datos para un Estudio de Sesgo
Tabla III-B 2:
Estudio de Sesgo – Análisis de un Estudio de Sesgo
Tabla III-B 3:
Estudio de Sesgo – Análisis de un Estudio de Estabilidad para Sesgo
Tabla III-B 4:
Datos para un Estudio de Linealidad
Tabla III-B 5: Estudio de Linealidad – Resultados Intermedios Tabla III-B 6: Estudio de Gages (Método de Rangos) Tabla III-B 6a: Hoja de Recolección de Datos de Repetibilidad y Reproducibilidad de Gages
Tabla III-B 7: Tabla ANOVA Tabla III-B 8: % de Variación y Contribución de un Análisis ANOVA Tabla III-B 9: Comparación de los Métodos de ANOVA y Promedios y Rangos Tabla III-B 10: Reporte del Método ANOVA para GRRs Tabla III-C 1: Conjunto de Datos para un Estudio de Atributos Tabla III-C 2: Resultados de un Estudio con Tablas Cruzadas Tabla III-C 3: Resumen Kappa Tabla III-C 4: Comparación de los Evaluadores con la Referencia Tabla III-C 5: Tabla de Efectividad del Estudio Tabla III-C 6: Ejemplo de Lineamientos de Criterios de Efectividad Tabla III-C 7: Resumen de Efectividad del Estudio Tabla III-C 8: Tabla III-C 1 clasificada por Valor de Referencia Tabla IV-A 1: Métodos Basados en el Tipo de Sistema de Medición Tabla IV-H 1: Conjunto de Datos para Análisis de la Desviación Estándar Combinada Tabla A 1: Estimativo de los Componentes de la Varianza Tabla A 2: Extensión 6 Sigma Tabla A 3: Análisis de Varianzas (ANOVA) Tabla A 4: Resultados de ANOVA en Tablas Tabla A 5: Resultados de ANOVA en Tablas Tabla B 1: Comparación del C p Observado con el Actual
Tabla C 1: Tabla d * 2
Tabla F 1: Ejemplo del Modelo PISMOEA
Figura I-A 1: Ejemplo de una Cadena de Rastreabilidad para la Medición de una Longitud
Figura I-B 1: Diagrama de Causas y Efectos de la Variabilidad de un Sistema de Medición Figura I-E 2: Discriminación Figura I-E 3: Impacto del Número de Categorías Distintas (NCD) de la Distribución del Proceso en Actividades de Análisis y Figura I-E 4: Gráficas de Control de Proceso
Figura I-E 5: Características de la Variación de un Proceso de Medición
Figura I-E 6: Relaciones entre Sesgo y Repetibilidad Figura III-B 1: Análisis de Gráficas de Control para Estabilidad Figura III-B 2: Estudio de Sesgo – Histograma de un Estudio de Sesgo
Figura III-B 3: Estudio de Linealidad – Análisis Gráfico Figura III-B 4: Gráfica de Promedios – “Estancada”
Figura III-B 5: Gráfica de Promedios “No Estancada”
Figura III-B 6: Gráfica de Rangos – “Estancada” Figura III-B 7: Gráfica de Rangos – “No estancada” Figura III-B 8: Gráfica de Corridas por Parte Figura III-B 9: Diagrama de Dispersión Figura III-B 10: Gráfica de Whiskers Figura III-B 11: Gráficas de Errores Figura III-B 12: Histograma Normalizado Figura III-B 13: Gráfica X-Y de Promedios por Medida Figura III-B 14: Comparación de Gráficos X-Y Figura III-B 15: Hoja de Recolección de Datos Completa para R&RG
Figura III-C 4: Curva de Desempeño de un Gage de Atributos Graficada en Papel de Probabilidad Normal . 149
Figura IV-E 1: Gráfica de Control de Evaluación de Mediciones ( X & R) - 1
Figura III-C 2: Las Áreas “Grises” Asociadas con el Sistema de Medición
Figura III-C 1: Proceso Ejemplo con
Figura III-B 16: Reporte de Repetibilidad y Reproducibilidad de Gages Figura III-B 18: Gráfica de Residuales
Figura III-C 3: Proceso Ejemplo con P p = P pk = 1.33
Figura III-C 5: Curva de Desempeño de un Gage de Atributos
Figura IV-E 2: Gráfica de Control de Evaluación de Mediciones ( X & R) - 2 Figura IV-E 3: Cálculos Alternativos para la Evaluación de un Proceso de Medición (Parte 1 de 2) Figura IV-E 4: Cálculos Alternativos para la Evaluación de un Proceso de Medición (Parte 2 de 2) Figura IV-F 1: Curva de Desempeño de un Gage Sin Errores Figura IV-F 2: Curva de Desempeño de un Gage - Ejemplo Figura IV-F 3: Curva de Desempeño de un Gage Graficada en Papel de Probabilidad Normal Figura IV-H 1: Análisis Gráfico de un Estudio de Desviación Estándar Combinada Figura IV-H 2: Diagrama de Puntos de valores h Figura IV-H 3: Diagrama de Puntos de valores k Figura B 1: C p Observado vs. Actual (basado en el proceso) Figura B 2: C p Observado vs. Actual (basado en la tolerancia)
Capítulo I Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición
Capítulo I – Sección A Introducción, Propósito y Terminología
Introducción, Propósito y Terminología
Los datos de mediciones son usados más a menudo y en más formas que antes. Por ejemplo, la decisión de ajustar un proceso de manufactura o no, comúnmente se basa ahora en datos de mediciones. Los datos de mediciones, o alguna estadística calculada de éstos, son comparados con los límites de control estadísticos del proceso, y si loa comparación indica que el proceso está fuera del control estadístico, entonces se hace un ajuste de algún tipo. De lo contrario, al proceso se le permite trabajar sin ajustes. Otro uso de datos de mediciones es para determinar si existe una relación significativa entre dos o más variables. Por ejemplo, puede sospecharse que una dimensión crítica de una parte plástica moldeada se relaciona con la temperatura del material de alimentación. Esa posible relación puede ser estudiada usando un procedimiento estadístico llamado análisis de regresión para comparar las medicines de la dimensión crítica con las mediciones de la temperatura del material de alimentación.
Los estudios que exploren tales relaciones son ejemplos de lo que el Dr. W.E. Deming llamó estudios analíticos. En general, un estudio analítico es aquel que incrementa el conocimiento del sistema de causas que afectan el proceso. Los estudios analíticos son unos de los más importantes que usan datos de mediciones porque se dirigen finalmente a un mejor entendimiento de los procesos.
El beneficio de usar un procedimiento basado en datos es ampliamente determinado por la calidad de los datos de medición usados. Si la calidad de los datos es baja, es muy probable que el beneficio del procedimiento sea muy bajo. Igualmente, si la calidad de los datos es alta, es muy probable que también el beneficio sea alto.
Para asegurar que el beneficio derivado de los datos de medición usados sea altamente suficiente para garantizar el costo de su obtención, se requiere enfocar atención en la calidad de los datos.
Calidad de los Datos de Medición
La calidad de los datos de medición es definida por las propiedades estadísticas de las múltiples mediciones obtenidas del sistema de medición operando bajo condiciones estables. Por ejemplo, suponer que un sistema de medición, operando bajo condiciones estables, es usado para obtener varias mediciones de una cierta característica. Si las mediciones están todas “cerca” al valor master de la característica, entonces se dice que la calidad de los datos es “alta”. Igualmente, si algunas o todas de las mediciones están “lejos” del valor master, entonces se dice que la calidad de los datos es “baja”.
Las propiedades estadísticas más comúnmente usadas para caracterizar la calidad de los datos son el sesgo y varianza del sistema de medición. La propiedad llamada sesgo se refiere a la localización de los datos en relación al valor de referencia (master), y la propiedad llamada varianza se refiere a la dispersión de los datos.
Una de las razones más comunes para datos de baja calidad es demasiada variación. Mucha de la variación en un conjunto de mediciones, puede ser debida a la interacción entre el sistema de medición y su medio ambiente. Por ejemplo, un
sistema de medición usado para medir el volumen de líquido en un tanque puede ser sensible a la temperatura ambiental del medio ambiente en el cual es usado. En tal caso, la variación de los datos puede ser debida a cambios en el volumen o en la temperatura ambiente. Esto hace la interpretación de datos más difícil y consecuentemente el sistema de medición menos deseable.
Si la interacción genera demasiada variación, entonces la calidad de los datos puede ser muy baja y tal que los datos no sean útiles. Por ejemplo, un sistema de medición con una gran cantidad de variación puede no ser apropiado para uso en el análisis de un proceso de manufactura porque la variación del sistema de medición puede encubrir la variación del proceso de manufactura. Mucho del trabajo de administrar un sistema de medición es dirigido al monitoreo y control de la variación. Entre otras cosas, esto significa que se requiere énfasis en aprender como los sistemas de medición interactúan con su medio ambiente de forma tal que se generen solo datos de calidad aceptable.
El propósito de este documento es presentar los lineamientos para evaluar la calidad de un sistema de medición. Aunque los lineamientos son generales y suficientes para ser usados en cualquier sistema de medición, se pretende sean usados principalmente para sistemas de medición en el mundo industrial. No se pretende que este documento sea un compendio de análisis para todos los sistemas de medición. Su enfoque principal es en sistemas de medición donde puedan replicarse lecturas de cada parte. Muchos de los análisis son útiles con otros tipos de sistemas de medición y el manual contiene referencias y sugerencias. Se recomienda que sean consultadas fuentes estadísticas competentes para situaciones más complejas o inusuales no discutidas aquí. No se cubre en este manual la aprobación requerida por los clientes para métodos de análisis de sistemas de medición.
La discusión del análisis de los sistemas de medición puede ser confusa y ambigua sino se establece un conjunto de términos para referirse a propiedades estadísticas comunes y elementos relativos a los sistemas de medición. Esta sección ofrece un resumen de tales términos que son usados en este manual.
En este documento, son usados los siguientes términos:
• Medición es definida como “la asignación de números [o valores] a cosas materiales que representen relaciones entre ellas con respecto a propiedades particulares”. Esta definición se ofreció primero por C. Eisenhart (1963). El proceso de asignar números es definido como proceso de medición, y el valor asignado es definido como valor de medición.
• Gage es cualquier dispositivo usado para obtener mediciones; frecuentemente usado para referirse específicamente a dispositivos usados en el piso de producción; incluye dispositivos pasa / no pasa.
• Sistema de Medición es el conjunto de instrumentos o gages, patrones, operaciones, métodos, dispositivos, software, personal, medio ambiente y supuestos usados para cuantificar una unidad de medida o preparar la evaluación de una característica o propiedad a ser medida; el proceso completo usado para obtener mediciones.
De estas definiciones se obtiene que un proceso de medición puede ser visto como un proceso de manufactura que produce números (datos) para sus resultados. El ver un sistema de medición de esta manera es útil porque nos permite traer todos los conceptos, filosofía y herramientas que han sido ya demostradas ser útiles en el área de control estadístico de los procesos.
Resumen de Términos 1
Patrón/Estándar
• Bases aceptadas para comparación
• Criterios para aceptación
• Valor conocido, dentro de límites de incertidumbre establecidos y aceptado como un valor verdadero
• Valor de referencia
Un patrón debiera tener una definición operacional: una definición que produzca los mismos resultados cuando se aplique por el proveedor o el cliente, con el mismo significado ayer, hoy y mañana.
Discriminación, facilidad de lectura, resolución
Alias: unidad de lectura más pequeña, resolución en las mediciones, límite de escala o límite de detección
Propiedad inherente dispuesta por diseño Escala de unidad de medición más pequeña o resultado de un instrumento Siempre reportada como una unidad de medida Regla empírica 10 a 1
• Resolución Efectiva
La sensibilidad del sistema de medición con la variación del proceso para una aplicación particular
1 Ver Capítulo I, Sección E para terminología, definiciones y discusión.
Entrada más pequeña generada de una señal de resultado y útil de medición Siempre reportada como una unidad de medición
Valor aceptado de un artefacto
Requiere una definición operacional
Usado como el equivalente para un valor verdadero
• Valor Verdadero
Valor actual de un artefacto. Desconocido e irreconocible.
Variación de la localización
“Cercanía” con el valor verdadero o con un valor de referencia aceptable ASTM incluye el efecto en los errores de localización y amplitud
• Sesgo
Diferencia entre el promedio de las mediciones observado y el valor de referencia Un componente de error sistemático del sistema de medición
El cambio de sesgo en el tiempo
Un proceso estable de mediciones está en control estadístico con respecto a la localización Alias: cambio
El cambio de sesgo sobre el rango de operación normal
La correlación de errores de sesgo múltiples e independientes sobre el
rango de operación Un componente de error sistemático del sistema de medición
Variación de la amplitud
• Precisión 2
“Cercanía” de lecturas repetidas una de otra
Un componente de error aleatorio del sistema de medición
• Repetibilidad
Variación de las mediciones obtenidas con un instrumento de medición cuando se use varias veces por un usuario y midiendo la misma característica y sobre la misma parte
Comúnmente referida como VE - Variación del Equipo Habilidad o potencial de un instrumento (gage) Variación dentro del sistema
La variación sobre intentos sucesivos (en el corto plazo) y bajo condiciones de medición definidas y establecidas
Variación en el promedio de las mediciones hechas por diferentes usuarios usando el mismo gage y midiendo una característica de una parte
• R&R de Gages o RRGs
Para la calificación del producto y el proceso, el error puede ser el usuario, el medio ambiente (tiempo) o el método
Comúnmente referido como VU - Variación de los Evaluadores Variación (condiciones) entre sistemas
ASTM E456-96 incluye efectos de repetibilidad, laboratorios y medio
ambiente así como efectos de los evaluadores/usuarios
Repetibilidad y reproducibilidad de gages: estimativo combinado de la repetibilidad y reproducibilidad de un sistema de medición Capacidad de un sistema de medición; dependiendo del método usado, pueden o no incluirse los efectos del tiempo
• Habilidad de los Sistemas de Medición
Estimativo en el corto plazo de la variación de los sistemas de medición (ej., “RRGs” incluyendo gráficas)
2 En documentos de ASTM, no existe el concepto de precisión de un sistema de medición; ej., la precisión no puede representarse por un sólo número.
• Desempeño del Sistema de Medición
Estimación en el largo plazo de la variación del sistema de medición (ej., método de gráficas de control de largo plazo)
Respuesta de un sistema de medición a cambios en la propiedad
medida Determinada por el diseño (discriminación) del gage, calidad inherente (FEO-Fabricante de Equipo Original), mantenimiento en servicio y condición de operación del instrumento y patrón Siempre reportada como unidad de medida
La más pequeña entrada que resulte de una señal o resultado detectable
Un proceso de medición consistente está en control estadístico con respecto a la amplitud (variabilidad)
El grado del cambio de la repetibilidad en el tiempo
Medición N
• Habilidad
El cambio en repetibilidad sobre un rango de operación normal Homogeneidad en la repetibilidad
Variación de los Sistemas
La variación de los sistemas de medición puede caracterizarse como
Variabilidad en las lecturas tomadas en un periodo de tiempo corto
Variabilidad en las lecturas tomadas sobre un periodo de tiempo largo
Basado en la variación total
El sistema de medición debe ser estable y consistente
Un rango estimado de valores acerca del valor medido en el cual el valor verdadero se crea esté contenido
Todas las caracterizaciones de la variación total de un sistema de medición asumen que el sistema es estable y consistente. Por ejemplo, los componentes de variación pueden incluir cualquier combinación de artículos mostrados en I-B 1.
Estándares, Patrones y Rastreabilidad
El Instituto Nacional de Patrones y Tecnología (NIST) es el Instituto Principal y Nacional de Mediciones (NMI) en los Estados Unidos ofreciendo servicios bajo el departamento de comercio de EUA. NIST, previamente como Consejo Nacional de Patrones (NBS), sirve como la más alta autoridad de metrología en EUA. La responsabilidad Primaria de NIST es ofrecer servicios de medición y mantener patrones de medición que ayuden a la industria en EUA a hacer las mediciones rastreables y que ayuden finalmente en negociaciones de productos y servicios. NIST ofrece estos servicios directamente a muchos tipos de industrias, pero principalmente a aquellas industrias que requieran el más alto nivel de exactitud en sus productos y que incorporen mediciones-de-última-tecnología en sus procesos.
Institutos Nacionales de Mediciones
La mayoría de los países industrializados alrededor del mundo cuentan con su propio NMI y un similar a un NIST, y éstos ofrecen un alto nivel de normas de metrología o servicios de mediciones para sus respectivos países. NIST trabaja y colabora con estos otros NMIs para que las mediciones que se hagan en un país no difieran de aquellas hechas en otro. Esto se logra a través de acuerdos de reconocimiento mutuo (MRAs) y ejecutando comparaciones entre laboratorios entre NMIs. Una cosa a notar es que las habilidades de estos NMIs varían de país a país y no todos los tipos de mediciones son comparados sobre bases regulares, de forma tal que pueden existir diferencias. Por ésto es importante entender por quien son rastreables las mediciones y que tan rastreables son.
Es un importante concepto en la negociación de bienes y servicios. Las mediciones que son rastreables con los mismos patrones o similares acuerdan muy estrechamente en comparación con aquellos que no son rastreables. Esto ayuda a reducir la necesidad de repetir pruebas, el rechazo de producto bueno y la aceptación de producto malo.
La rastreabilidad es definida por el Vocabulario Internacional de ISO de Términos Básicos y Generales de Metrología (VIM), como:
“la propiedad de las mediciones o valores de un estándar o patrón, el cual puede ser relacionado con referencias establecidas, usualmente patrones nacionales o internacionales y a través de una cadena ininterrumpida de comparaciones y todas con incertidumbres establecidas”. La rastreabilidad de una medición es típicamente establecida a través de una cadena de comparaciones hacia un NMI. Sin embargo, en muchos casos en la industria, la rastreabilidad de las mediciones puede ser ligada hasta un valor de referencia acordado o un “patrón de consenso entre un cliente y un proveedor. La liga en la rastreabilidad de estos patrones de consenso con un NMI puede no siempre ser clara y entendida, y finalmente es crítico que las mediciones sean rastreables en un alcance que satisfaga a las necesidades del cliente. Con los avances en la tecnología de las mediciones y el uso de los sistemas de medición de última tecnología en la industria, la definición de dónde y cómo una medición sea rastreable es un concepto de evolución permanente.
Interferencias Láser
Bloque/Comparador de
Gages de Referencia
MMC Bloques de Gages
Gages para
Gage para Producción
Figura I-A 1: Ejemplo de una Cadena de Rastreabilidad para una Medición de una Longitud
Los NMIs trabajan estrechamente con diferentes laboratorios nacionales, proveedores de gages, compañías fabricantes de última tecnología, etc. Para asegurar que sus patrones de referencia sena apropiadamente calibrados y directamente rastreables con los patrones mantenidos por el NMI. Las organizaciones de gobierno y de industria privadas usan entonces sus patrones para ofrecer calibraciones y servicios de medición a los laboratorios de metrología o gages de sus clientes y calibración de patrones primarios u otros de trabajo. Esta liga o cadena de eventos determina finalmente la forma en la cual se llega al piso de producción y ofrece por tanto las bases para la rastreabilidad de las mediciones. Las mediciones pueden conectarse hasta NIST a través de esta cadena ininterrumpida de mediciones y la cual se dice ser rastreable con NIST.
No todas las organizaciones cuentan con laboratorios de metrología o gages dentro de sus instalaciones y dependen de laboratorios externos comerciales / independientes para ofrecer rastreabilidad en los servicios de calibración y mediciones. Reste es un medio aceptable y apropiado de lograr rastreabilidad con NIST, siempre y cuando la habilidad de los laboratorios comerciales / independientes pueda asegurarse a través de procesos, tales como acreditamiento de laboratorios.
Un sistema de calibración es un conjunto de operaciones que establecen, bajo condiciones especificadas, la relación entre un dispositivo de medición y un estándar ó patrón rastreable con un valor de referencia e incertidumbre conocidos. La calibración puede también incluir pasos para detectar, correlacionar, reportar ó eliminar por ajuste alguna discrepancia en la exactitud del dispositivo de medición que se está comparando.
El sistema de calibración determina la rastreabilidad en las mediciones de los sistemas de medición a través del uso de métodos y estándares ó patrones de calibración.
Rastreabilidad es la cadena de eventos de calibración que se crean con estándares ó patrones de calibración de una capacidad metrológica ó incertidumbre en las mediciones apropiados. Cada evento de calibración incluye todos los elementos necesarios, incluyendo estándares ó patrones, equipo de medición y prueba siendo verificado, los métodos y procedimientos de calibración, los registros y personal calificado.
Una organización puede contar con un laboratorio de calibración interno ó una organización que controle y mantenga los elementos de los eventos de calibración. Estos laboratorios internos mantienen un alcance de sus laboratorios mismos y el cual lista las calibraciones específicas que son capaces de ejecutar, así como el equipo y métodos/procedimientos usados para ejecutar dichas calibraciones.
El sistema de calibraciones es parte del sistema de administración de calidad de una organización y por tanto debiera estar incluido en los requerimientos de auditorias internas.
Programas de Aseguramiento en las Mediciones (PAMs) pueden ser usados para verificar la aceptación de los procesos de medición usados a través de los sistemas de calibración. Generalmente los PAMs incluyen la verificación de los resultados de sistemas de medición a través de mediciones independientes y secundarias de la misma propiedad ó parámetro. Mediciones independientes implica que la rastreabilidad del proceso de medición secundario se deriva de una cadena a parte de eventos de calibración de aquellos usados para la medición inicial. Los PAMs pueden incluir el uso del control estadístico de los procesos (SPC) para rastrear la estabilidad de largo plazo de un proceso de medición.
Nota: ANSI/NCSL Z540.3 e ISO 10012 cada una ofrecen modelos para muchos de los elementos de un sistema de calibración.
Cuando el evento de calibración es ejecutado por un proveedor independiente, externo ó comercial de servicios de calibración, el sistema de calibración del proveedor de servicios mismo puede (ó pudiera) estar verificado a través del acreditamiento en ISO/IEC 17025. Cuando algún laboratorio calificado no esté disponible para un cierto tipo de equipo, los servicios de calibración pueden ser ejecutados por el fabricante del equipo mismo.
Valor Verdadero La META del proceso de medición es el valor “verdadero” de la parte. Es deseable que cualquier lectura individual esté lo más cerca (y económicamente posible) con este valor. Desafortunadamente, el valor verdadero nunca puede ser conocido con certeza. Sin embargo, la incertidumbre puede minimizarse usando un valor de referencia basado en la definición operacional bien definida de una característica, y usando los resultados de un sistema de medición con una discriminación de alto orden y rastreable con NIST. Debido a que el valor de referencia es usado como un substituto del valor verdadero, estos términos se usan comúnmente y en forma intercambiable. No se recomienda este uso.
El Proceso de Medición 3
Capítulo l – Sección B El Proceso de Medición
A fin de administrar efectivamente la variación de cualquier proceso se requiere
• Lo que el proceso debiera estar haciendo
• Lo que puede estar mal
• Lo que el proceso está haciendo
Los requerimientos de especificaciones e ingeniería definen lo que un proceso debiera estar haciendo.
El propósito de un Análisis de Modos y Efectos de Fallas de un Proceso 4 (AMEFPs) es definir los riesgos asociados con fallas potenciales del proceso mismo y proponer acciones correctivas antes de que estas fallas puedan ocurrir. El resultado de un AMEFP es transferido a un plan de control.
Se adquiere o logra conocimiento de lo que el proceso está haciendo evaluando los parámetros o resultados del proceso mismo. Esta actividad, a menudo llamada
como inspección, es la acción de examinar los parámetros de un proceso, las partes
proceso, los subsistemas ensamblados o los productos completos con la ayuda
de patrones adecuados y dispositivos de medición que permitan al observador confirmar o negar la premisa de que el proceso está operando en forma estable y con una variación aceptable con respecto a la meta designada por el cliente. Sin embargo esta actividad de examen es en sí un proceso.
Desafortunadamente, la industria ha visto tradicionalmente la actividad de análisis y mediciones como una “caja negra” el equipo ha sido el enfoque principal-la característica más “importante, loo más caro de un gage. La utilidad de un instrumento, su compatibilidad con el proceso y el medio ambiente y su facilidad de uso fueron raramente cuestionados. Consecuentemente estos gages no fueron usados apropiadamente o simplemente no eran usados.
3 Secciones de este capítulo se adaptaron con el permiso de Análisis de Sistemas de Medición – Un Tutorial por G.F. Gruska y M.S. Heappy, La Tercer Generación, 1978, 1998.
4 Ver Manual de Referencia de Análisis de Modos y Efectos de Fallas Potenciales (AMEF) – 4 a Edición.
La actividad de mediciones y análisis es un proceso - un proceso de medición. Alguna o todas las técnicas de administración, estadísticas y lógicas del control del proceso pueden aplicarse a dicha actividad.
Esto significa que los clientes y sus necesidades deben primero ser definidas. El cliente, dueño del proceso, quiere tomar decisiones correctas y con el mínimo de esfuerzo. La administración debe ofrecer recursos para compra de equipo que sea necesario y suficiente para hacer esto. Aunque la compra de la mejor o más reciente tecnología de medición no necesariamente garantiza correctas decisiones en el control del proceso de producción.
El equipo es solo una parte del proceso de medición. El dueño del proceso debe saber como usar correctamente dicho equipo y como analizar e interpretar resultados. La administración debe también ofrecer claras definiciones operacionales o patrones así como entrenamiento y soporte. El dueño del proceso en turno tiene la obligación de monitorear y controlar el proceso de medición para asegurar resultados estables y correctos y los cuales incluyan una perspectiva total del análisis de los sistemas de medición – el estudio del gage, procedimiento, usuario y medio ambiente; ej., condiciones normales de operación.
Propiedades Estadísticas de los Sistemas de Medición
Un sistema de medición ideal produciría solo mediciones “correctas” cada vez que se usara. Cada medición acordaría siempre con alguna norma ó estándar. 5 Un sistema de mediciones que pudiera producir mediciones como tales sería aquel que tuviera propiedades estadísticas de varianza cero, sesgo cero y probabilidad cero de clasificar incorrectamente cualquier producto medido. Desafortunadamente, los sistemas de medición con tales propiedades deseables raramente existen, y los gerentes de procesos, generalmente son forzados a usar sistemas de medición que tienen menos propiedades estadísticas deseables. La calidad de un sistema de medición es generalmente determinada solo por propiedades estadísticas de los datos que produce en el tiempo. Otras propiedades, tales como costo, facilidad de uso, etc., son también importantes y contribuyen a un buen sistema de medición global. Aunque son las propiedades estadísticas de los datos producidos lo que determina la calidad del sistema de medición.
Las propiedades estadísticas que son más importantes para un uso no son las más importantes para otro. Por ejemplo, para algunos usos de las máquinas de medición de coordenadas (MMC), las propiedades estadísticas más importantes son sesgo y varianza “pequeños”. Una MMC con dichas propiedades genera mediciones que son “cercanas” a los valores certificados de patrones rastreables. Los datos obtenidos de tal máquina pueden ser muy útiles para analizar un proceso de manufactura. Aunque no importa lo “pequeño” del sesgo y la varianza que la maquina MMC pueda tener, el sistema de medición que use la MMC puede no ser capaz de hacer un trabajo aceptable de discriminación entre productos buenos y malos debido a fuentes adicionales de variación introducidas por otros elementos del sistema de medición mismo.
5 Para una discusión más completa sobre el asunto de estándares ó normas, ver Out of the Crisis, W. Edwards Dreaming, 1982, 1986, p. 279-281.
La administración tiene la responsabilidad de identificar las propiedades estadísticas más importantes para el uso final de los datos. La administración tiene también la responsabilidad de asegurar que dichas propiedades sean usadas como una base para la selección de un sistema de medición. Para lograr esto, se requieren las definiciones operacionales de las propiedades estadísticas, así como métodos aceptables de medición de éstas. Aunque cada sistema de medición puede requerir contar con diferentes propiedades estadísticas, existen ciertas propiedades fundamentales que definen un “buen” sistema de medición. Estas incluyen:
1) Discriminación y sensibilidad adecuados. Los incrementos de medición debieran ser pequeños relativos a la variación del proceso o límites de especificación para propósitos de mediciones. La comúnmente conocida como regla 10 o regla 1 a 10, establece que la discriminación del instrumento debiera dividir la tolerancia (o variación del proceso) en 10 partes o más. Esta regla empírica tiene la intención de ser un punto mínimo inicial y práctico para selección de gages.
El sistema de medición debe estar en control estadístico. 6 Esto significa que bajo condiciones repetidas, la variación en el sistema de medición es debida solo a causas comunes y no a causas especiales. Esto puede referirse como estabilidad estadística y es mejor evaluado por métodos gráficos.
Para control del producto, La variabilidad del sistema de medición debe ser pequeña comparada con los límites de especificación. Evalúa el sistema de medición con respecto a las tolerancias de la característica.
4) Para control del proceso, la variabilidad del sistema de medición debe demostrar una resolución efectiva y ser pequeño comparado con la variación del proceso de manufactura. Evalúa el sistema de medición con la variación de un proceso 6- sigma y/o la variación total del estudio MSA.
Las propiedades estadísticas del sistema de medición pueden cambiar conforme los artículos a ser medidos varíen. Si es así, entonces la variación más grande (peor) del sistema de medición es pequeña en relación a lo más pequeño de la variación del proceso o de los límites de especificación.
Similar a todos los procesos, el sistema de medición es impactado por fuentes de variación aleatorias y sistemáticas. Estas fuentes de variación son debidas a causas comunes y especiales. A fin de controlar la variación de un sistema de medición:
Identifica las fuentes potenciales de variación.
Elimina (cuando sea posible) o monitorea estas fuentes de variación.
6 El analista de mediciones siempre debe considerar significancias prácticas y estadísticas.
Aunque las causas especiales dependen de la situación, pueden identificarse algunas fuentes de variación típicas. Existen diferentes métodos para presentar y categorizar estas fuentes de variación tales como diagramas de causas y efectos, diagramas de árbol de falla, etc., aunque los lineamientos presentados aquí se enfocan a elementos principales de un sistema de medición.
Pieza de Trabajo (ej., parte)
Persona/Procedimiento
El acrónimo PPIPM 7 es usado para representar los seis elementos esenciales de un
sistema de medición en general para asegurar el logro de los objetivos requeridos.
P.P.I.P.M. significa Patrón, Pieza de Trabajo, Instrumento, Persona y
Procedimiento y Medio Ambiente. Este puede tomarse como un modelo de errores para un sistema de medición completo. 8
Los factores que afectan estas seis áreas necesitan ser entendidos de manera que puedan ser controlados o eliminados.
La figura I-B 1 despliega un diagrama de causas y efectos que muestra algunas de las fuentes de variación potenciales. Dado que las fuentes actuales de variación que afecten un sistema de medición son únicas a dicho sistema esta figura se presenta como un punto inicial para desarrollar las fuentes de variación de un sistema de medición.
Este acrónimo fue desarrollado inicialmente por Ms. Mary Hoskins, una metrologista asociada con Honeywell, el laboratorio de metrología Eli Whitney y Bendix Corporation.
Ver apéndice F para un modelo alternativo de errores, P.I.S.M.O.E.A.
Figura I-B 1: Diagrama de Causas y Efectos de la Variabilidad de un Sistema de Medición
Pieza de Trabajo (Parte)
(Gages)
Robustercer
Contacto Geométrico
Efectos de Deformaciones
Soportes Futuros
- Puntos de Mediciones
- Pruebas de Mediciones
Decuación de Datos
Caida deAire
Igualación – Sistema de Componentes
Capítulo l – Sección B
Variabilidad en los
(Evaluador)
Estándar vs Ambiental
Efectos de la Variabilidad de los Sistemas de Medición
Debido a que un sistema de medición puede ser afectado por varias fuentes de variación, lecturas repetidas sobre la misma parte no producen un mismo e idéntico resultado. Las lecturas varían una de otra debido a causas comunes y especiales.
Los efectos de las diferentes fuentes de variación en un sistema de medición debieran evaluarse en periodos de tiempo cortos y largos. La capacidad de un sistema de medición es el error (aleatorio) del sistema de medición mismo en un periodo de tiempo corto. La combinación de errores es cuantificada con la linealidad, uniformidad, repetibilidad y reproducibilidad. El desempeño de un sistema de medición, así como el desempeño de un proceso, es el efecto de todas las fuentes de variación en el tiempo. Esto se logra determinando si nuestro proceso está en control estadístico (ej., estable y consistente; variaciones debidas solo a causas comunes), está sobre meta (sin sesgo) y tiene una variación aceptable (repetibilidad y reproducibilidad de gages) (RRGs)) sobre un rango de resultados esperados. Esto incrementa la estabilidad y consistencia a la capacidad de un sistema de medición.
Efectos en las Decisiones
Debido a que los resultados de un sistema de medición son usados para toma de una decisión acerca del producto y el proceso, el efecto acumulativo de todas las fuentes de variación es a menudo error del sistema de medición, o algunas veces solo “error”.
Después de medir una parte, una de las decisiones que pueden tomarse es determinar el status de dicha parte. Históricamente, se determinaría si la parte fue aceptable (dentro de especificaciones) o no aceptable (fuera de especificaciones). Otro escenario común es la clasificación de partes en categorías específicas (ej., tamaños de pistones).
Para el resto de la discusión, y como un ejemplo, la situación de las dos categorías será usada: fuera de especificación (“malo”) y dentro de especificaciones (“bueno”). Esto no restringe la aplicación de la discusión a otras actividades de categorización.
Otras clasificaciones adicionales pueden ser retrabajable, recuperable o desperdicio. Bajo la filosofía de control del producto esta actividad de clasificación sería la razón principal para medir una parte. Aunque, con la filosofía de control del proceso, El interés se orienta ya sea a la variación de la parte debida a causas comunes o a causas especiales del proceso.
¿Está la parte en una categoría específica?
¿Es la variación del proceso estable y aceptable?
Tabla I-B1: Filosofía de Control e Interés Guía
siguiente sección trata de los efectos de los errores en las mediciones en la decisión de
producto. Posterior a ello existe una sección que aborda el impacto sobre decisiones
Efectos en las Decisiones de Productos
A fin de entender mejor el efecto de errores en los sistemas de medición sobre las
decisiones del producto, considerar el caso donde toda la variabilidad en las lecturas
múltiples de una sola parte es debida a la repetibilidad y reproducibilidad del gage. Esto
es, el proceso de medición está en control estadístico y tiene un sesgo de cero.
Puede tomarse a veces una mala decisión cuando alguna parte de la distribución de la medición arriba indicada se traslape sobre un límite de especificación. Por ejemplo, una parte buena puede algunas veces declararse “mala” (error tipo I, riesgo del productor o falsa alarma) si:
consumidor o proporción perdida) si:
una parte mala algunas veces puede declararse como “buena” (error tipo II), riesgo del
NOTA: Proporción de Falsa Alarma + Proporción de Perdida = Proporción de Error.
RIESGO es la probabilidad de tomar una decision que sera en detrimiento a un individuo ó proceso
Esto es, con respecto a los límites de especificación, el potencial de tomar decisiones equivocadas para una parte existe solo cuando el error de los sistemas de medición interfecta a los límites de especificación. Esto ofrece tres diferentes áreas:
I Partes malas siempre serán declaradas como malas
II Potencial de tomar una decisión equivocada
III Partes buenas siempre serán declaradas como buenas
Dado que el objetivo es maximizar las CORRECTAS decisiones relativas al status del producto, existen dos opciones:
Mejorar el proceso de producción: reducir la variabilidad del proceso de forma tal que las partes no se fabriquen en las áreas II.
Mejorar el sistema de medición: reducir el error del sistema de medición para reducir el tamaño de las áreas II de tal forma que todas las partes que sean fabricadas caigan dentro del área III y por tanto minimicen el riesgo de tomar una mala decisión.
Esta discusión asume que el proceso de medición está en control estadístico y en meta. Si alguno de estos supuestos es violado entonces existe una pequeña probabilidad de que un valor observado conduzca a una correcta decisión.
Efecto en las Decisiones del Proceso
Con el proceso en control, las siguientes necesidades deben establecerse:
• Control estadístico
• En meta
• Variabilidad aceptable
Como se explicó en la sección previa, el error en las mediciones puede generar decisiones incorrectas acerca de un producto. El impacto en las decisiones del proceso sería como sigue:
• Llamar a una causa común como una causa especial
• Llamar a una causa especial como una causa común
La variabilidad de los sistemas de medición puede afectar las decisiones en relación a la estabilidad, meta y variación de un proceso. La relación básica entre la variación del proceso actual y observada es:
σ 2 obs = σ 2 actual + σ 2 msa
σ 2 obs = varianza observada del proceso
σ 2 actual = varianza del proceso actual
σ 2 msa = varianza del sistema de medición
El índice de habilidad 9 Cp es definido como
Rango de Tolerancia
La relación entre el índice Cp del proceso observado y los índices Cp del proceso actual y el sistema de medición se deriva sustituyendo en la ecuación por Cp en la ecuación de la varianza observada de arriba:
(Cp) -2 obs = (Cp) -2 actual + (Cp) -2 msa
Asumiendo que el sistema de medición está en control estadístico y en meta, el Cp actual del proceso puede compararse gráficamente con el Cp observado. 10
Por tanto la habilidad del proceso observada es una combinación de la habilidad del proceso actual más la variación debida al proceso de medición. Para alcanzar un objetivo de habilidad de un proceso específico se requeriría factorizar la variación de las variaciones.
Por ejemplo, si el índice Cp del sistema de medición fuera 2, el proceso actual requeriría un índice de Cp mayor o igual que 1.79 a fin de lograr que el índice calculado (observado) sea 1.33. Si el índice Cp del sistema de medición fuera en sí 1.33, el proceso requeriría no contar con variación si el resultado final tuviera que ser 1.33 – que es claramente una situación imposible.
9 Aunque esta discusión es usando Cp, los resultados se mantienen también para el índice de desempeño Pp.
10 Ver apéndice B para fórmulas y gráficas.
Aceptación de un Proceso Nuevo
Cuando un nuevo proceso tal como, maquinado, manufactura, estampado, manejo de material, tratamiento térmico o ensamble es comprado, existe a menudo una serie de pasos que tienen que completarse como parte de la actividad de compra misma. Esto involucra a menudo algunos estudios hechos en el equipo en la localización del proveedor y luego en la localización del cliente.
Si el sistema de medición usado en cada localización no es consistente con el sistema de medición con el que el equipo será usado y bajo circunstancias normales, entonces puede generarse alguna confusión. La situación más común que involucra el uso de instrumentos diferentes es el caso donde el instrumento usado con el proveedor cuenta con un orden de discriminación mayor que el del instrumento de producción (gage). Por ejemplo, las partes medidas con una maquina de coordenadas durante la compra y luego con un gage de alturas durante la producción; las muestras medidas (ponderadas) en una escala electrónica o en una escala de laboratorio mecánica durante la compra y luego sobre una escala mecánica simple durante la producción.
En el caso donde el sistema de medición (de orden mayor) usado durante la compra cuente con un RRG de 10% y el Cp actual del proceso sea de 2.0, el Cp observado del proceso durante la compra será de 1.96. 11
Cuando este proceso es estudiado en la producción y con el gage de producción, se observará una mayor variación (ej., un Cp más pequeño). Por ejemplo, si el RRG del gage de producción es del 30% y el Cp del proceso actual es todavía 2.0 entonces el Cp del proceso observado será de 1.71.
El peor escenario será que el gage de producción no esté calificado pero sea usado. Si el RRG del sistema de medición es actualmente del 60% (aunque tal hecho no sea conocido) entonces el Cp observado sería de 1.28. La diferencia en el Cp observado de 1.96 versus 1.28 es debida al sistema de medición diferente. Sin este conocimiento puede haber esfuerzos en vano en buscar ver lo que está mal del nuevo proceso.
11 Para esta discusión, asuma que no existe variación en el muestreo. En la realidad 1.96 será el valor esperado aunque los resultados actuales varien alrededor de este valor.
Ajuste / Control del Proceso (Experimento del Embudo)
Con frecuencia las operaciones de manufactura utilizan una pieza en el comienzo del día para verificar que el proceso esté sobre meta. Si la pieza medida está fuera de meta, el proceso es entonces ajustado. Más tarde y el algunos casos otra pieza es medida y otra vez el proceso puede ajustarse. El Dr. Deming se refiere a este tipo de mediciones y toma de decisiones como titubeo.
Considerar la situación donde el peso del acabado de un metal precioso sobre una pieza esta siendo controlado sobre una meta de 5.00 gr. Suponer que los resultados de la escala usados para determinar el peso varían en +0.20 gr pero esto no se sabe dado que nunca fue hecho el análisis del sistema de medición. Las instrucciones de operación requieren que el operador verifique el peso y haga ajustes cada hora en base a una muestra. Si los resultados están fuera del intervalo de 4.90 a 5.10 gr entonces el operador ajusta el proceso otra vez.
En el ajuste, suponer que el proceso está operando a 4.95 gr pero por el error en las mediciones el operador observa 4.85 gr. De acuerdo a las instrucciones del operador éste debe intentar ajustar el proceso hacia arriba por 0.15 gr. Ahora el proceso está corriendo en 5.10 gr para una meta. Cuando el operador cheque el ajuste ésta vez, observa 5.08 gr. de manera que permita al proceso trabajar. El sobreajuste del proceso a agregado variación y continuará haciéndolo así.
Este es un ejemplo del experimento de embudo que el Dr. Deming usó para describir los efectos del titubeo. 12 El error en las mediciones complica el problema.
Cuatro reglas del experimento de embudo son:
No hacer ajustes o tomar acciones a menos que el proceso esté inestable.
Regla 2: Ajustar el proceso en una cantidad igual y en una dirección opuesta de donde el proceso fue medido al último.
Restablecer el proceso hacia la meta. Luego ajustar el proceso en una
cantidad igual y en una dirección opuesta de la meta. Ajustar el proceso al punto de la última medición.
Las instrucciones de ajuste para procesos de metales preciosos es un ejemplo de la regla 3. Las reglas 2,3 y 4 agregan mayor variación en forma progresiva. La regla 1 es la mejor opción para provocar una variación mínima.
12 Deming, W. Edwards, Out of the Crisis, Massachussets of Technology, 1982, 1986.
Otros ejemplos del experimento de embudo son:
• Recalibración de gages en base a límites arbitrarios – ej., los límites no reflejan la variabilidad del sistema de medición (regla 3).
• Restablecimiento de un patrón para el sistema de medición del control del proceso después de un número arbitrario de usos sin alguna indicación o historia de algún cambio (causa especial) (regla 3).
• Autocompensaciones que ajustan al proceso en base a las últimas partes fabricadas (regla 2).
• En el entrenamiento del trabajo donde el operador A entrena al operador B y
quien más tarde entrena al operador C
Similar al juego del “teléfono descompuesto” (regla 4).
sin material de entrenamiento estándar.
• Las partes son medidas, y se encuentran fuera de meta, aunque al graficarse sobre la gráfica de control el proceso se muestra estable – luego entonces no se toma ninguna acción (Regla 1).
Capítulo l – Sección C Planeación y Estrategia de las Mediciones
Planeación y Estrategia de las Mediciones
La planeación es clave antes de diseñar o comprar un equipo o sistemas de medición. Muchas decisiones hechas durante la etapa de planeación pudieran afectar la dirección y selección de un equipo de medición. ¿Cuál es el propósito y cómo será usado el resultado de una medición?. La etapa de planeación establecerá el curso y tiene un efecto significativo en qué tan bien el proceso de medición opere y puede reducir posibles problemas y errores de medición en el futuro.
En algunos casos y debido al riesgo involucrado en los componentes a ser medidos o por el costo y complejidad del dispositivo de medición el cliente del FEO (Fabricante de Equipo Original) puede usar el proceso APQP y decidir una estrategia de medición con el proveedor.
No todas las características del producto y proceso requieren sistemas de medición y cuyo desarrollo cae en este tipo de escrutinio. Herramientas simples de medición estándar como micrómetro o calibradores pueden no requerir ésta estrategia de planeación a profundidad. Una regla empírica básica es si la
característica a medir en el componente o subsistema ha sido identificada en el plan de control o es importante en la determinación de la aceptación del producto
proceso. Otra guía sería el nivel de tolerancia asignado a una dimensión específica. Sentido común es la guía en cualquier caso.
Complejidad El tipo, complejidad y propósito de un sistema de medición puede conducir a diferentes niveles de administración de un programa, planeación estratégica, análisis de sistemas de medición u otra consideración especial para la selección, evaluación y control de las mediciones. Instrumentos y dispositivos simples de medición (ej., reglas, cintas para medir, gages de atributos o límites ajustados) pueden no requerir el nivel de administración, planeación o análisis que demanden otros sistemas de medición complejos o críticos (ej., masters de referencia, máquinas de coordenadas, stands de prueba, sistemas de gages en línea y automatizados, etc.). Cualquier sistema de medición puede requerir mayor o menor planeación estratégica y el escrutinio depende de la situación de un producto o proceso dado. La decisión del nivel apropiado debe recaer en el equipo APQP para el proceso de medición y los clientes. El grado actual de involucramiento o implementación en muchas de las actividades abajo indicadas debiera ser dirigido por el sistema de medición particular, las consideraciones para el control de gages y el sistema de calibración de soporte, la profundidad en
el conocimiento del proceso y el sentido común.
Identificación del Propósito de un Proceso de Medición
Ciclo de Vida de las Mediciones
El primer paso es establecer el propósito de las mediciones y cómo serán utilizadas. Un equipo multifuncional organizado en las etapas iniciales del desarrollo del proceso de medición es crítico en el logro de esta tarea. Se hacen consideraciones específicas en relación a auditorias, control del proceso, desarrollo del producto y el proceso y análisis del “Ciclo de Vida de las Mediciones”.
El concepto de Ciclo de Vida de las Mediciones expresa la creencia de que los métodos de medición pueden cambiar en el tiempo conforme uno aprende y mejora el proceso. Por ejemplo, la medición puede iniciar en la característica de un producto para establecer estabilidad y habilidad del proceso. Esto puede conducir al entendimiento de características críticas para el control del proceso que directamente afecten las características de una parte. La dependencia en la información de la característica de una parte llega a ser menor y el plan de muestreo puede reducirse para dar significado a este entendimiento (de 5 parte por hora a una parte por turno). También, el método de medición puede cambiar en la medición de una máquina de coordenadas a una forma de gage por atributos. Eventualmente puede encontrarse que una pequeña parte del monitoreo puede requerirse siempre y cuando el proceso se mantenga o la medición y monitoreo del mantenimiento y el herramental pueda ser todo lo que se necesite. Al nivel de mediciones le siguen el nivel de entendimiento del proceso.
La mayoría de las mediciones y monitoreos pudieran terminar eventualmente con los proveedores de los materiales de recibo. La misma medición, sobre la misma característica, en la misma área del proceso y sobre un periodo extenso de tiempo es evidencia de una falta de aprendizaje o un proceso de medición estancado.
Criterios para selección del Diseño de un Proceso de Medición
Antes de que un sistema de medición pueda ser comprado, un detallado concepto de ingeniería del proceso de medición es desarrollado. Usando el propósito arriba desarrollado, un equipo multifuncional de individuos desarrollará un plan y concepto para el sistema de medición requerido para el diseño. Aquí se presentan algunos lineamientos:
El equipo necesita evaluar el diseño del subsistema o componente e identificar características importantes. Estas se basan en los requerimientos de los clientes y la funcionalidad del subsistema o componente del sistema total. Si las dimensiones importantes ya han sido identificadas, evaluar la capacidad para medir dichas características. Por ejemplo, si la característica importante de un componente plástico moldeado por inyección estuviera en una línea de moldeo de partes, el chequeo dimensional sería difícil y la variación de las mediciones alta.
Un método para capturar aspectos clave similares a éstos sería el uso de AMEFPs para analizar áreas de riesgos en el diseño de gages, tanto de su habilidad para medir la parte como el gage de funcionalidad (AMEFDs y AMEFPs). Esto ayudaría en el desarrollo de planes de mantenimiento y calibración.
Desarrolla un diagrame de flujo que muestre los pasos críticos del proceso en la manufactura o ensamble de la parte o subsistema. Identifica las entradas y salidas clave de cada paso en el proceso. Esto ayudara en el desarrollo de los criterios y requerimientos del equipo de medición afectados por la localización en el proceso.
Un plan de mediciones y una lista de tipos de mediciones se obtendría de esta investigación. 13
Para sistemas de medición complejos, se hace un diagrama de flujo del proceso de medición mismo. Esto incluiría el envío de la parte o subsistema a ser medido, la medición en sí y el regreso de la parte o subsistema al proceso.
Luego utiliza algún método de tormenta de ideas con el grupo para desarrollar criterios generales para cada medición requerida. Uno de los métodos simples a usar es el diagrama de causas y efectos. 14 Ver el ejemplo en figura 2 como un punto inicial de pensamiento.
Algunas preguntas adicionales a considerar en relación a la planeación de las mediciones:
• ¿Quién debe estar involucrado en el análisis de las “necesidades”? el diagrama de flujo y la discusión inicial facilitarán la identificación de los individuos clave.
• ¿Por qué debe tomarse la medición y cómo será utilizada? ¿Los datos deberán usados para control, clasificación, calificación, etc.? La forma en que las mediciones serán usadas puede cambiar el nivel de sensibilidad del sistema de medición mismo.
¿Qué nivel de sensibilidad se requiere? ¿Cuál es la especificación del producto? ¿Cuál es la variabilidad esperada del proceso? ¿Qué tanta diferencia entre las partes necesitará detectar el gage?
¿Qué tipo de información será ofrecida con el gage (ej., manuales – operación, mantenimiento, etc.) y qué habilidades básicas del operador son requeridas? ¿Quién realizará el entrenamiento?
¿Cómo son tomadas las mediciones? ¿Serán hechas en forma manual, sobre un transportador en movimiento, fuera de línea, en forma automática, etc.? ¿La localización de las partes y los posibles dispositivos son fuentes de variación? ¿Es con o sin contacto?
¿Cómo serán calibradas las verificaciones y éstas serán comparadas con otros procesos de medición? ¿Quién será responsable por los patrones de calibración?
• ¿Cuándo y dónde serán tomadas las mediciones? ¿La parte estará limpia, con aceite, caliente, etc.?
Recordar el uso de datos para sustentar supuestos comunes acerca del proceso de medición. Es mejor estar seguros y recolectar datos del medio ambiente, más que tomar decisiones en base a información equivocada y tener un sistema desarrollado que no sea robusto en aspectos clave ambientales.
13 Esto puede considerarse en un plan de control preliminar.
14 Ver Guía para el Control de Calidad, Kaoru Ishikawa, publicado por la organización asiática de productividad, 1986.
Investigación de Varios Métodos de Procesos de Medición
Diseño y Desarrollo de Conceptos y Propuestas
Los métodos de medición actuales debieran investigarse previo a la inversión en nuevo equipo. Los métodos de medición probados pueden ofrecer una operación más confiable. Cuando sea posible, usa equipo de medición que cuente con registros de rastreo probados.
Hacer referencia a “elementos sugeridos para un checklist de desarrollo de un sistema de medición” al final del capítulo I, sección D, cuando se desarrollen y diseñen conceptos y propuestas.
Durante y después de la fabricación del equipo de medición y el desarrollo del proceso de medición (métodos, entrenamiento, documentación, etc.) serán realizados estudios experimentales y recolección de datos. Estos estudios y datos serán usados para entender este proceso de medición de forma tal que dicho proceso y procesos futuros puedan mejorarse.
Capítulo l – Sección D Desarrollo de las Fuentes de Medición
Desarrollo de las Fuentes de Medición
Introducción Esta sección aborda el esquema de tiempo para cotizaciones / suministros de la vida de un proceso de medición se ha desarrollado para que sea una discusión acerca del procesos de desarrollar un paquete de cotización del proceso de medición, obteniendo respuestas a dicho paquete, otorgando el proyecto,
completando el diseño final, desarrollando el proceso de mejoramiento y, finalmente, casando el proceso de medición con el proceso de producción para el cual fue creado. Se recomienda fuertemente que este capitulo no sea usado sin la lectura y entendimiento de la discusión completa acerca de los procesos de medición. Para obtener el máximo beneficio de un proceso de medición, estudiarlo y abordarlo como si fuera un proceso con entradas y salidas. 15
Este capítulo fue escrito con la filosofía de equipo en mente. No es una descripción de trabajo para el comprador o agente de compras. Las actividades descritas aquí requieren del involucramiento de un equipo para completarse exitosamente y debiera ser administrado dentro del esquema global de un equipo de Planeaciones Avanzadas de Calidad de Productos (APQPs). Esto puede resultar en un saludable juego entre varias funciones de equipos – conceptos que se deriven del proceso de planeación pueden modificarse antes de que el proveedor de gages llegue al diseño final que satisfaga los requerimientos del sistema de medición.
Generalmente, el “proceso de adquisición” comienza con la comunicación formal entre el cliente y el proveedor para un proyecto dado. La comunicación anticipada es crucial para el éxito del proyecto. Dado que el trabajo básico y necesario para una efectiva y futura relación se hace en esta etapa. El proceso de adquisición comienza con la presentación formal del cliente del intento del proyecto en forma de una Solicitud Para Cotización (SPC) seguida por la explicación formal del proveedor de su propuesta para cumplir con este intento (Cotización). El cliente y proveedores necesitan entender totalmente los requerimientos del proyecto, lo que se tiene que entregar y los métodos con los cuales debe lograrse. Este entendimiento se deriva de la comunicación oportuna y precisa entre las dos partes.
Una vez que se ha acordado un concepto y se ha establecido una relación cliente / proveedor para el proyecto en puerta, las actividades de diseño en detalle, fabricación del proceso de medición y desarrollo pueden empezar. La comunicación entre el cliente y el proveedor en este punto es especialmente importante. Dado que puede haber varios niveles de aprobaciones de conceptos a realizarse, y posibles cambios ambientales así como el potencial de cambio de los miembros del equipo, el proyecto del proceso de medición pudiera ser titubeante a aún fallar. Este riesgo se reduce si se mantiene una comunicación detallada y frecuente y documentada entre el cliente y el proveedor y se designa la responsabilidad formal (un individuo)por ambas partes para mantener comunicación. El foro y formato ideal para esta actividad es el proceso APQP.
15 Ver Capítulo I, Sección B
Después de que el proceso de medición ha sido diseñado conceptualmente, las actividades alrededor de la adquisición del proceso / sistema pueden empezar.
Coordinación de Datos (Datum)
Idealmente con la prevalencia actual en el uso de Tolerancias y Dimensionamiento Geométrico (GD&T) los datos necesitan ser coordinados (ej., hacerse idénticos) a lo largo del proceso de manufactura y el sistema de medición, y esto necesita establecerse muy anticipadamente en el proceso de APQP. La responsabilidad inicial para esto puede dejarse en el ingeniero de diseño del producto, en el control dimensional, etc. dependiendo de la organización específica. Cuando los esquemas de datos no cuadren a lo largo del proceso de manufactura, particularmente en los sistemas de medición, pueden medirse cosas equivocadas, puede haber problemas de ajuste, etc., conduciendo a un control inefectivo del proceso de manufactura.
Puede haber ocasiones en que un esquema de datos usado en un ensamble final no pueda cuadrar posiblemente con el usado en un proceso de manufactura de un subcomponente. Cuando tal sea el caso, esto puede determinarse lo antes posible en el proceso APQP, de forma tal que los miembros del equipo entiendan posibles dificultades y conflictos que puedan aparecer adelante y cuenten con oportunidades para hacer algo al respecto. Durante este proceso, diferentes esquemas de datos pueden necesitar ser explorados a fin de entender el impacto de las diferencias.
Ciertas mercancías presentan propiedades que pueden producir más problemas que otras, tal como, el centrado de un árbol de levas o alguna otra característica de redondeo, cilíndrica o tubular. Por ejemplo, un árbol de levas debe ser manufacturado sobre centros pero las propiedades importantes del producto están en sus lóbulos. Un método o esquema de datos puede requerirse para la manufactura mientras que otro esquema es requerido para la medición de un producto final.
Prerrequisitos y Supuestos
Antes de discutir el desarrollo con el proveedor del gage, se asume que aspectos críticos tales como, diseño (GD&T) de ingeniería del producto “correcto” y el diseño del proceso “correcto” (aquel que permita las mediciones en el tiempo y localización en el proceso apropiados) se hallan resuelto. Sin embargo ésto no debiera demeritar la consideración de éstos aspectos críticos con los miembros del equipo apropiados y en forma anticipada en el proceso APQP.
Se asume que el proveedor del gage será involucrado en el proceso APQP con el enfoque de equipo. El proveedor de gages desarrollará una clara apreciación del proceso de producción global y el uso del producto de manera que se rol es entender no solo por él sino por otros en el quipo (manufactura, calidad, ingeniería, etc.).
Existe un pequeño traslape en algunas actividades o en el orden de estas actividades dependiendo del programa / proyecto particular u otras restricciones. Por ejemplo, el equipo de APQP sin muchas entradas de una fuente de gages puede desarrollar ciertos conceptos de gages. Otros conceptos pueden requerir la pericia de la fuente de gages. Esto puede ser dirigido por la complejidad del sistema de medición y una decisión del equipo acerca de lo que hace sentido.
Desarrollo del Paquete de Cotización
Antes de que el paquete de solicitud para cotización de un proceso de medición pueda ser suministrado al proveedor potencial para propuestas formales, necesita desarrollarse un concepto de ingeniería detallado del proceso de medición mismo. El equipo de individuos que se emplee y sea responsable por el mantenimiento y mejoramiento continuo del proceso de medición tiene responsabilidades directas para desarrollar el concepto detallado. Esto puede ser parte del equipo de APQP. Para desarrollar mejor este concepto, necesitan responderse varias preguntas.
El equipo puede investigar varios aspectos críticos para ayudar a decidir que dirección o camino será seguido para el diseño del proceso de medición. Algunos pueden ser dictados o pesadamente implicados por el diseño del producto. Ejemplos de multitudes de posibles aspectos críticos que necesiten ser abordados por el equipo cuando se desarrolle un concepto detallado pueden encontrarse en los “Elementos Sugeridos por el Checklist del Desarrollo de un Sistema de Mediciones” al final de esta sección.
Proceso de Selección de Fuentes de Gages
Concepto de Ingeniería Detallado
Todos los clientes a menudo confían fuertemente en proveedores para soluciones. Antes de que un cliente aun proveedor sugiera soluciones para problemas del proceso, los fundamentos e intento del proceso necesitan ser totalmente entendidos y anticipados por el equipo que sea dueño del proceso. Luego entonces el proceso es propiamente usado, apoyado y mejorado.
Consideraciones de Mantenimiento Preventivo
¿Qué actividades debieran programarse para el mantenimiento preventivo (ej., lubricación, análisis de vibraciones, integridad del medio de prueba, reemplazo de partes, etc.)?. Muchas de estas actividades dependen de la complejidad del sistema de medición y el dispositivo o aparato. Gages simples pueden solo requerir una inspección en intervalos regulares, mientras que sistemas más complejos pueden requerir análisis estadísticos detallados y continuos y un equipo de ingenieros para mantenerlos en un estado predictivo.
Las actividades del mantenimiento preventivo planeado debieran coincidir con la iniciación de la planeación del proceso de medición. Muchas actividades tales como drenado de filtros de aire diariamente, lubricado de piezas después de un número designado de horas de operación, etc., pueden planearse antes de que el sistema de medición se construya totalmente, y se desarrolle e implemente. De hecho esto se prefiere y mejora la planeación anticipada y los costos en las mediciones. Los métodos de recolección de datos y recomendaciones para mantenimiento relacionadas con estas actividades pueden obtenerse del fabricante original o desarrolladas por personal de ingeniería de planta, manufactura y calidad. Después de que el proceso de medición es implementado y puesto en uso, los datos que pertenezcan a la función del proceso de medición necesitan ser recolectados y graficados en el tiempo. Métodos analíticos simples (gráficas de corridas y análisis de tendencias) pueden realizarse para determinar la estabilidad del sistema. Eventualmente, conforme el juicio de la estabilidad del sistema lo dicte, pueden programarse rutinas de mantenimiento preventivo. La conducción del mantenimiento preventivo sobre un sistema estable, y en base a información de series de tiempo, será de menos desperdicio que la conducción del mantenimiento preventivo sobre un sistema con técnicas tradicionales.
• Estándares de diseño
Especificaciones Las especificaciones sirven como lineamiento pare el cliente y el proveedor en el diseño y construcción de un proceso. Estos lineamientos sirven para comunicar estándares aceptables. Los estándares o patrones aceptables pueden considerarse en dos categorías.
• Estándares construidos
El formato de los estándares de diseño puede ser diferente dependiendo de quien está pagando el proyecto. Aspectos clave de costos pueden afectar el formato.
Generalmente es una buena idea contar con un diseño documentado y en detalle suficiente de manera que el diseño mismo pueda ser construido o reparado para su intento original por cualquier constructor calificado – sin embargo, esta decisión puede ser dirigida por costo y criticalidad. El formato requerido del diseño final puede estar en forma de CAD o dibujos de ingeniería en papel. Puede involucrar normas de ingeniería seleccionadas de FEOs, SAE, ASTM u otra organización, y el proveedor de gages debe tener acceso al más reciente nivel y entender estas normas. Los FEOs pueden requerir el uso de normas particulares en las fases de diseño o construcción y pueden aún requerir aprobaciones formales antes de que el sistema de medición pueda ser liberado para su uso.
Las normas de diseño detallarán el método de comunicar el diseño mismo (CAD – ej., CATIA, Unigrafics, IGES, copia manual, etc.) para el fabricante. Puede también cubrir normas de desempeño para un sistema de medición más complejo.
Las normas o estándares construidos cubren tolerancias en las cuales el sistema de medición debe ser construido. Las tolerancias de construcción deben basarse en la combinación de las habilidades del proceso usado para fabricar el gage o componente del gage y la criticalidad de la medición esperada. La tolerancia construida no debe ser ofrecida solo como un porcentaje de la tolerancia del producto mismo.
Si se requieren dispositivos o sistemas por duplicado, una apropiada planeación y estandarización pueden conducir a la intercambiabilidad y flexibilidad.
El uso de componentes o subensambles estandarizados también conduce a intercambiabilidad, flexibilidad, reducción de costos y, generalmente amenos errores en las mediciones de largo plazo.
Conforme se reciban las cotizaciones, el equipo debe integrarse para revisarlas y evaluarlas. Ciertos puntos pueden hacerse notar:
¿Se cumplen los requerimientos básicos?
¿Existen algunos aspectos sobresalientes?
¿Alguno de los proveedores exhiben una condición excepcional y por qué?
(una condición excepcional pudiera ser una disparidad significativa con
respecto al precio o envío – esto no necesariamente sería descontado como un
factor negativo – un proveedor pudo haber detectado un artículo de otros no
¿Los conceptos promueven simplicidad y facilidad de mantenimiento?
Evaluación de Cotizaciones
La documentación es algunas veces no-tomada en cuenta cuando se adquiere un proceso de medición. La significancia que toma la documentación con respecto a cualquier proyecto es a menudo mal entendida. La estrategia usual atrás de la documentación es ofrecer un conjunto original de diseños mecánicos y eléctricos (CAD o dibujos en papel) para el hardware del proceso de medición en el tiempo del envío. Esto puede satisfacer los requerimientos iniciales de implementación, aunque esta documentación no hace nada con respecto a definir puntos potenciales para el montaje, sugerir posibles áreas problemáticas o describir como usar el proceso. Por tanto, la documentación requerida para cualquier proceso debe incluir más que el ensamble y dibujos detallados del equipo de medición.
La documentación efectiva de cualquier sistema sirve para el mismo propósito que un buen mapa en un viaje. Por ejemplo, sugiere al usuario cómo llegar de un punto
otro (instrucciones del usuario o gage). Ofrece al usuario rutas alternativas
posibles para alcanzar los puntos de destino deseados (guías de solución de problemas o árboles de diagnóstico) si la ruta principal es bloqueada o cerrada.
Un paquete completo de documentación puede incluir:
Conjunto reproducible de dibujos de ensamble y mecánicos detallados (CAD o copia en papel) (incluyendo cualquier master requerido).
Conjunto reproducible del cableado eléctrico, lógica y software.
Lista de refacciones sugeridas de uso pesado o de puntos / detalles de desgaste. Esta lista debiera incluir puntos que pueden requerir tiempos de anticipación considerables para adquisición.
Manuales de mantenimiento con dibujos de los equipos y los pasos para ensamblar y desensamblar adecuadamente los componentes del equipo mismo.
Manuales definiendo los requerimientos de servicios para ajuste, puesta a punto y operación y requerimientos de transporte del equipo.
Guías de árboles de diagnóstico y solución de problemas.
Reportes de certificación (rastreabilidad con NIST cuando aplique).
• Instrucciones de calibración.
• Manuales del usuario que puedan ser usados por el personal de soporte técnico, el operador del sistema y el personal de mantenimiento.
La lista anterior puede ser usada como un cheklist al organizar un paquete de cotización; sin embargo no necesariamente incluye todo.
El tema central aquí es comunicación. Dado que la documentación es una forma de
comunicación, el equipo y otros deben estar involucrados en cada nivel del desarrollo del paquete de documentación del proceso de medición.
Calificación con el Proveedor
El gage o sistema de medición debiera ofrecer un layout dimensional y pruebas de funcionalidad completas, cuando aplique, con el proveedor del sistema de medición antes del envío. Obviamente, el proveedor seleccionado debe contar con equipo de medición y personal calificado en planta a fin de lograr esto. Si no, debieran hacerse prearreglos para que se haga este trabajo en un laboratorio independiente y externo calificado. Los resultados de tal layout dimensional y/o de pruebas debieran obtenerse de acuerdo con el diseño del cliente y los estándares construidos y ser completamente documentados y disponibles para revisión por el cliente.
Después de un exitoso layout dimensional, el proveedor debiera ejecutar un análisis del sistema de medición preliminar y formal. Esto otra vez requiere nuevamente que el proveedor cuente con personal, conocimientos y experiencia para lograr los análisis apropiados. El cliente debiera predeterminar con el proveedor (y quizás con el FEO) exactamente que tipo de análisis se requiere en este punto y debiera estar conciente de algún lineamiento que se requiera para el proveedor. Algunos aspectos clave que puedan requerir discusión, negociación o acuerdo común son:
Objetivo del estudio MSA preliminar:
Repetibilidad del Gage (RG 16 ) versus repetibilidad y reproducibilidad (RRG)
Evaluación del propósito del cliente para las mediciones
Evaluación del sesgo y/o linealidad
¿Está calificado?
¿Entiende la intención?
¿Cómo debiera enviarse?
¿Se requieren seguros?
Cantidad de piezas, intentos y operadores en estudio
Uso de personal del proveedor versus personal suministrado por el cliente
Entrenamiento necesario para el personal
¿Qué software pudiera utilizarse? Cualquier resultado que se logre en este punto en el tiempo, debiera hacerse notar que este es meramente preliminar y puede ser necesario un juicio para la aceptabilidad de los resultados.
¿Cuándo debiera ser enviado el equipo?
¿Quién retira el equipo del camión o vagón?
¿La documentación debiera enviarse con el hardware?
¿El cliente cuenta con el equipo apropiado para descargar el hardware?
¿Dónde será almacenado el sistema hasta el envío?
16 Ver Apéndice D
• ¿Dónde será almacenado el sistema hasta su implementación?
• ¿La documentación de envío está completa y fácilmente entendible para el cargador, transportador, descargador y cuadrilla de instalación?
Calificaciones con el Cliente
Generalmente, lo que se ha hecho para calificar el sistema de medición anteriormente con el proveedor y antes del envío debiera repetirse de alguna forma con el cliente una vez que el envío se ha completado. Dado que ésta llega a ser la primera oportunidad real para estudiar el sistema de medición en su ambiente esperado, estándares de aceptación y métodos de análisis usados aquí debieran ser considerados seriamente. La atención a detalle por todas las partes involucradas es vital para el éxito eventual de un sistema de medición y el uso de datos que genere.
Dibujos de CAD o en papel, si se requieren por el equipo
Diagrama de flujo del proceso del sistema, cuando aplique.
Manual de servicio / mantenimiento
Guía para solución de problemas
Antes de que cualquier análisis de mediciones comience después del recibo, el sistema de medición debiera ejecutársele un layout dimensional completo para confirmar que cumple con los requerimientos / normas de construcción. El alcance de este layout puede balancearse contra el trabajo de layout hecho previamente con el proveedor del sistema de medición y previo al envío, y la confiabilidad en la calidad de los resultados de layout hechos con el proveedor así como la falta de algún daño potencial por envío. Cuando se comparen los resultados antes y después del envío, estar concientes de que es probable alguna diferencia en las mediciones por la diferencia en los sistemas de medición.
La información que se requiere, como mínimo, para ayuda en la implementación y arranque de cualquier sistema es la siguiente: (esta información debe ser enviada al cliente previo al envío)
• Cualquier consideración especial
En principio, la documentación enviada necesita ser identificada como preliminar. La documentación original o reproducible no necesita ser enviada en este tiempo porque puede ser necesaria una revisión potencial después de su implementación. De hecho, es una idea inteligente no tener el paquete de documentación original enviado hasta después de que el sistema completo es implementado – generalmente los proveedores son más eficientes en la actualización de la documentación que los clientes.
Elementos Sugeridos para un Checklist del Desarrollo de un Sistema de Medición
Esta lista debiera modificarse en base a la situación y tipo del sistema de medición. El desarrollo del checklist final debiera ser el resultado de la colaboración entre el cliente y el proveedor.
Aspectos clave del diseño y desarrollo de un sistema de medición:
¿Qué es lo qué se mide? ¿Qué tipo de característica es?
¿Es una propiedad mecánica? ¿Es dinámica o estática? ¿Es una propiedad eléctrica? ¿Existe una variación dentro de las partes significativa?
¿Para qué propósito los resultados (salidas) del proceso de medición serán usados? ¿El mejoramiento de la producción, monitoreo de la producción, estudios de laboratorio, auditorias de proceso, inspección de embarque e inspección recibo responden a DOEs?
¿Quién usará el proceso? ¿operadores, ingenieros, técnicos, inspectores, auditores?
Entrenamiento requerido: Operador, personal de mantenimiento, ingenieros; salón de clases, aplicación práctica, periodo de aprendizaje.
¿Se han identificado las fuentes de variación? Construir un modelo de errores (S.W.I.P.E. o P.I.S.M.O.E.A.) usando equipos,, tormenta de ideas, conocimiento profundo del proceso, diagramas de causas y efectos o matrices.
¿Se ha desarrollado un AMEF para el sistema de medición?
Sistemas de medición flexibles vs dedicados: Los sistemas de medición pueden ser permanentes y dedicados o pueden ser flexibles y tener la habilidad de medir diferentes tipos de partes; ej., gages, dispositivos de gages, máquinas de medición por coordenadas, etc. Los gages flexibles serán más caros pero pueden ahorrar dinero en el largo plazo.
Contacto vs No Contacto: Confiabilidad, tipo de propiedad, plan muestra, costo, mantenimiento, calibración, habilidades del personal requeridas, compatibilidad, medio ambiente, velocidad, tipos de probadores, deflexión de las partes, procesamiento de imágenes. Esto puede determinarse con los requerimientos del plan de control y la frecuencia de las mediciones (gages de contacto total pueden conseguir ajustes excesivos durante muestreos continuos). probadores de superficie de contacto total, tipo de probador, jets de retroalimentación por aire, procesamiento de imágenes, MMC vs comparador óptico, etc.
Medio Ambiente: ¿Polvo, humedad, temperatura, vibración, ruido, interferencia electromagnética (IEM), movimiento de aire en el ambiente, contaminantes de aire, etc. el laboratorio, el piso de producción, oficina, etc.? El medio ambiente llega a ser un aspecto clave con tolerancias bajas y ajustadas y en el nivel de micrones. También, en los casos en que MMC, los sistemas de visiones, ultrasónico, etc. Esto podría ser un factor de auto-retroalimentación en proceso en los tipos de mediciones. Aceite para corte, escombros para corte y temperaturas extremas pudieran llegar también a ser aspectos clave. ¿Se requiere que el área esté limpia?
Puntos de medición y localización: Define claramente, usando GD&T, la localización de los dispositivos y puntos de sujeción y donde las mediciones de la parte sean tomadas.
Método de Arreglo: En estado libre vs parte sostenida y sujetada.
Orientación de la Parte: Posición del cuerpo contra otro.
Preparación de la Parte: La parte debiera estar limpia, sin aceite, con temperatura estabilizada, etc. Antes de la medición.
Localización del Transductor: Orientación angular, distancia de los localizadores primarios o redes.
Aspecto # 1 de Correlación – Gages Duplicados: ¿Se requieren los gages por duplicado (o más) dentro o entre plantas para soportar los requerimientos? Consideraciones de construcción, de errores de medición y de mantenimiento. ¿Cuál es considerado el estándar? ¿Cómo será calificado cada uno?
Aspecto #2 de Correlación- Divergencia en Métodos: La variación en las mediciones resulta de diferentes diseños de sistemas de medición ejecutándose en el mismo producto / proceso y dentro de una práctica y límites de operación aceptables (ej., resultados de mediciones de MMC vs manual o ajuste abierto).
Automatizado vs Manual: En línea, fuera de línea, dependencia del operador.
Mediciones de Pruebas Destructivas vs No Destructivas (PND): Ejemplos: prueba de tensión, prueba de cámara salina, espesor de cubierta de pintura / acabado, dureza, medición dimesnional, procesamiento de imagen, análisis químico, estrés, durabilidad, impacto, torsión, torque, fuerza de soldado, propiedades eléctricas, etc.
Rango Potencial de Medición: Tamaño y rango esperado de las mediciones concebidas.
Resolución Efectiva: ¿La medición es sensible a los cambios físicos (habilidad para detectar variación del proceso o producto) para una aplicación particular y aceptable?
Sensibilidad: ¿La señal de entrada es la más pequeña en medida y la cual resulta en una señal de salida detectable (discernible) y aceptable para la aplicación del dispositivo de medición). La sensibilidad se determina por el diseño y calidad (FEO) inherente del gage, el mantenimiento en servicio y las condiciones de operación.
Aspectos Clave de Construcción de un Sistema de Medición (equipo, patrón, estandar, instrumento):
¿Se han abordado las fuentes de variación identificadas en el diseño del sistema? Revisiones de diseño; verificaciones y validaciones.
Sistema de Control y Calibración: Programa de calibración recomendado y auditoria al equipo y documentación. Frecuencia, interno o externo, parámetros, chequeos de verificación en proceso.
Requerimientos de Entradas: Mecánicos, eléctricos, hidráulicos, neumáticos, supresores de pico, secadores, filtros, aspectos clave de ajuste y operación, aislamiento, discriminación y sensibilidad.
Requerimientos de Salidas / Resultados: Análogos o digitales, documentación y registros, archivo, almacenamiento, recuperación, soporte.
Costo: Factores de presupuesto para el desarrollo, compra, instalación, operación y entrenamiento.
Mantenimiento Preventivo: Tipo, programa, costo, personal, entrenamiento, documentación.
Facilidad de Servicio: Interno y externo, localización, nivel de soporte, tiempo de respuesta, disponibilidad de partes para servicio, lista de partes estándar.
Ergonomía: Habilidad de cargar y operar el equipo sin daños en el tiempo. La necesidad de discusiones sobre los dispositivos de medición para orientarse en aspectos clave en cómo el sistema de medición es interdependiente con el operador.
Consideraciones de Seguridad: Personal, operación, medio ambiente, protegido.
Almacenamiento y Localización: Establece los requerimientos alrededor del almacenamiento y localización del equipo de medición. Aspectos clave de cubiertas, medio ambiente, seguridad, disponibilidad (proximidad).
Tiempo de Ciclo de la Medición: ¿Cuánto tiempo llevará medir una parte o característica? Ciclo de medición integrado al control del proceso y el producto.
¿Habrá alguna interrupción al flujo del proceso, integridad del lote, para capturar, medir y devolver la parte?
Manejo de Materiales: ¿Existen racks especiales, dispositivos de sostén, equipo de transporte u otro equipo de manejo de materiales necesarios para las partes a ser medidas o el sistema de medición mismo?
Aspectos Ambientales: ¿Existen algunos requerimientos ambientales especiales, condiciones, limitaciones, que afecten el proceso de medición o procesos vecinos? ¿Se requiere que sea exhausto? ¿Es necesario el control de temperatura o humedad? Humedad, vibración, ruido, IEM, limpieza.
¿Existen algunos requerimientos o condiciones de confiabilidad especiales? ¿Se mantiene el equipo en el tiempo? ¿Esto necesita verificarse antes del uso para producción?
Refacciones: Lista común, suministros adecuados y un sistema para ordenamiento en piso, disponibilidad, tiempos de anticipación entendidos y tomados en cuenta. ¿Es adecuado y seguro el almacenamiento disponible (refacciones, mangueras, cinturones, switches, solenoides, válvulas, etc.)?
Instrucciones del Usuario: Secuencia de sujeción, procedimientos de limpieza, interpretación de datos, gráficas, ayudas visuales amplias. Disponibles y desplegadas apropiadamente.
Documentación: Dibujos de ingeniería, árboles de documentación, manuales del usuario, lenguaje, etc.
Calibración: Comparación con patrones aceptables. Disponibilidad y costo de patrones aceptables. Frecuencia recomendada, requerimientos de entrenamiento. ¿Se requiere tiempo muerto?
Almacenamiento: ¿Se requieren requerimientos o consideraciones especiales relativos al almacenamiento del dispositivo de medición? Cubiertas, medio ambiente, seguridad para daños / robos, etc.
A Prueba de Errores: ¿Errores del proceso de medición pueden conocerse para ser corregidos fácilmente (muy fácil) por el usuario? Entradas de datos, uso incorrecto del equipo, aprueba de fallas o errores
Aspectos Clave de Implementación del Sistema de Medición (Proceso):
Soporte: ¿Quién dará apoyo al proceso de medición? Técnicos de laboratorio, ingenieros, producción mantenimiento, servicios contratados y externos?
Entrenamiento: ¿Qué entrenamiento será necesario para los operadores / inspectores / técnicos, ingenieros para usar y mantener el proceso de medición? Aspectos de tiempo, recursos y costo. ¿Quién entrenará? ¿Dónde se realizará el entrenamiento? ¿Requerimientos para tiempos de anticipación? Coordinado con el uso actual del proceso de medición.
Administración de Datos: ¿Cómo serán administrados los resultados de datos del proceso de medición? Manuales, computarizados, métodos de resumen, frecuencia en los resúmenes, métodos de revisión, frecuencia de revisiones, requerimientos de los clientes, requerimientos internos. Disponibilidad, almacenamiento, recuperación, soporte, seguridad. Interpretación de datos.
Personal: ¿Se requiere contratar personal para soportar el proceso de medición? Aspectos de costo, tiempo y disponibilidad. Actual o nuevo.
Métodos de Mejoramiento: ¿Quién mejorará el proceso de medición en el tiempo? ¿Ingenieros o personal de producción, mantenimiento, calidad? ¿Qué métodos de evaluación serán usados? ¿Existe un sistema para identificar mejoramientos necesarios?
Estabilidad de Largo Plazo: Métodos de evaluación, formato, frecuencia, y necesidad de estudios de largo plazo. Cambios, ajustes, contaminación, integridad operacional. ¿Estos errores de largo plazo pueden ser medidos, controlados, entendidos y pronosticados?
Consideraciones Especiales: Atributos del inspector, limitaciones físicas o aspectos de salud: ceguera en color, visión, esfuerzo, fatiga, ergonomía.
Aspectos Clave en las Mediciones
Capítulo l – Sección E Aspectos Clave de las Mediciones
Tres aspectos clave fundamentales deben abordarse en la evaluación de un sistema de medición:
El sistema de medición debe demostrar sensibilidad adecuada.
Primero, ¿el instrumento (y patrón) cuentan con una discriminación adecuada? La discriminación (o clase) es arreglada por diseño y sirve como el punto inicial básico para seleccionar un sistema de medición. Típicamente, se aplica la regla 10, la cual establece que la discriminación del instrumento debiera dividir la tolerancia o variación del proceso en 10 partes o más. Segundo, ¿el sistema de medición demuestra una resolución efectiva? En relación a la discriminación, determina si el sistema de medición tiene la sensibilidad para detectar cambios en la variación del producto o proceso para la aplicación y condiciones dadas.
El sistema de medición debe ser estable.
Bajo condiciones de repetibilidad, la variación del sistema de medición es debida solo a causas comunes y no especiales (caóticas). El analista de las mediciones debe considerar siempre significancias prácticas y estadísticas.
Las propiedades estadísticas (errores) son consistentes sobre un rango esperado y adecuadas para el propósito de las mediciones (control del producto o proceso).
La tradición de reportar los errores en las mediciones solo como un porcentaje de la tolerancia es inadecuado para los retos del mercado, que ponen énfasis en mejoramientos estratégicos y continuos del proceso mismo. Conforme los procesos cambien y mejoren, el sistema de medición debe ser revaluado para su propósito esperado. Es esencial para la organización (administración, planeador de las mediciones, operador de producción y analista de calidad) entender el propósito de las mediciones y aplicar evaluaciones apropiadas.
Tipos de Variaciones de los Sistemas de Medición
menudo se asume que las mediciones son exactas, y frecuentemente los análisis
conclusiones se basan en esta suposición. Un individuo puede fallar en
determinar si hay variación en el sistema de medición el cual afecta las mediciones
individuales, y consecuentemente, las decisiones se basan en datos. El error de un sistema de medición puede ser clasificado en 5 categorías: sesgo, repetibilidad, reproducibilidad, estabilidad y linealidad.
Uno de los objetivos de un estudio de un sistema de medición es obtener información relativa a la cantidad y tipos de variaciones de medición asociadas con un sistema de medición cuando este interactúa con su medio ambiente. Esta información es valiosa, dado que para el promedio del proceso de producción, es mucho más práctico reconocer la repetibilidad y el sesgo en la calibración y establecer límites razonables para estos, que ofrecer gages extremadamente exactos con una muy alta repetibilidad. Las aplicaciones de tal estudio ofrecen lo siguiente:
• Un criterio para aceptar equipo de medición nuevo.
• Una comparación de un dispositivo de medición contra otro.
• Una base para evaluar un gage que se sospecha está deficiente.
• Una comparación para equipo de medición antes y después de su reparación.
Un componente requerido para calcular la variación del proceso y el nivel de aceptabilidad para el proceso de producción.
Información necesaria para desarrollar una Curva de Desempeño de un gage (CDG) 17 , el cual indica la probabilidad de aceptar una parte de un valor verdadero.
Las siguientes definiciones ayudan a describir los tipos de errores o variaciones asociados con un sistema de medición, de forma tal que cada término sea claramente entendido para discusiones posteriores. Para cada definición se ofrece una ilustración la cual despliega gráficamente el significado del término en cuestión.
17 Ver Capítulo V, Sección C.
Definiciones y Fuentes Potenciales de Variación
“Una definición Operacional es aquella con la que la gente puede hacer negocios. Una definición operacional con seguridad, redondeo, confiable o alguna otra [característica]de calidad debe ser comunicable, con el mismo significado al vendedor que al comprador, y el mismo significado que ayer y hoy para el operador de producción. Ejemplo:
Una prueba específica de una pieza de material o ensamble.
Un criterio (o criterios) para juicio.
Una decisión: si o no, de si el objeto o material cumplió o no cumplió con el criterio (o criterios)” 18
Estándar / Patrón
Un estándar es cualquier cosa que se tome por consenso general como una base para comparación, un modelo aceptado. Puede ser un artefacto conjunto (instrumentos, procedimientos, etc.) ajustado y establecido por una autoridad como una regla para medición de cantidad, peso, alcance, valor o calidad.
El concepto de conjunto fue formalizado en la norma de ANSI/ASQC M1-1996 19 . Este término fue usado para enfatizar el hecho de que todas las influencias que afecten las incertidumbres en las mediciones necesitan tomarse en cuenta; ej., medio ambiente, procedimiento, personal, etc. “un elemento simple de un conjunto sería un grupo para la calibración de blocks de gages que consiste de un block estándar de gages, un comparador, un operador, medio ambiente y el procedimiento de calibración”.
Estándares / Patrones de Referencia
Un estándar generalmente de la más alta calidad metrológica disponible en una cierta localización, de la cual se derivan las mediciones hechas en dicha localización.
Equipo de Medición y Prueba (EMyP)
Todos los instrumentos de medición, estándares de medición, materiales de referencia y aparatos auxiliares que sean necesarios para ejecutar una medición.
Estándar de Calibración
Un estándar que sirva como referencia en el desempeño de las calibraciones de rutina. Con la intención de que actúe como un pulido entre la carga de calibración y los estándares de referencia del laboratorio.
18 W. E. Deming, Out of the Crisis (1982, 1986) pag. 277.
19 Esta definición fue después actualizada como Equipo de Medición y Prueba ó EMyP por Estándares y Normas Militares subsecuentes.
Estándar de Transferencia
Un estándar para comparar un estándar por separado de un valor conocido con una unidad que ha sido calibrada.
Un estándar usado como referencia en el proceso de calibración. También puede ser definido como estándar de referencia o calibración.
Un estándar cuya intención de uso sea ejecutar mediciones de rutina dentro del laboratorio, no como un estándar de calibración, pero que puede ser usado como un estándar de transferencia.
Se requiere dar una especial consideración a los materiales seleccionados para un estándar. Los materiales empleados deben reflejar el uso y alcance del sistema de medición, así como fuentes de variación en base a tiempo tales como, factores de montaje y ambientales (temperatura, humedad, etc.).
PATRON DE TRANSFERENCIA
Patrón de Chequeo
PATRON DE REFERENCIA
Equipo de Medición y Prueba
PATRON DE CALIBRACION
PATRON DE TRABAJO
Figura I-E 1: Relación Entre los Diferentes Estándares
Estándar de Chequeo
Un artefacto de medición que reagrupa de una forma muy similar lo que el proceso está diseñado para medir, pero que es inherentemente más estable que el proceso de medición a ser evaluado.
Un valor de referencia, también conocido cono valor de referencia aceptable o valor master, es el valor de un artefacto o conjunto que sirve como una referencia acordada para comparación. Los valores de referencia aceptables se basan en lo siguiente:
• Se determinan por el promedio de varias mediciones con un equipo de medición de más alto nivel (ej., laboratorio de metrología o equipo para layout).
• Valores legales: definidos y obligados por la ley.
• Valores teóricos: basados en principios científicos.
• Valores asignados: basados en el trabajo experimental (y soportados por una teoría razonable) de alguna organización nacional o internacional.
Valores de consenso: basado en trabajo experimental colaborativo y bajo los auspicios de un grupo científico o de ingeniería; definido por el consenso de usuarios tales como organizaciones profesionales y de negocio y de comercio.
basado en una definición
operacional y en los resultados de un sistema de medición aceptable; para lograr esto, el sistema de medición usado para determinar el valor de referencia debiera incluir:
En todos los casos el valor de referencia requiere ser
Instrumentos con una resolución de mayor orden y con un error del sistema de medición menor que los sistemas usados para evaluaciones normales.
• Estar calibrados con estándares rastreables con NIST u otro INM.
El valor verdadero es la medida “actual” de una parte. Aunque este valor es desconocido e irreconocible, es la meta del proceso de medición. Cualquier lectura individual debe estar lo más cerca (y económicamente) posible a este valor. Desafortunadamente, el valor verdadero nunca puede ser conocido con certeza. El valor de referencia es usado como el mejor aproximado del valor verdadero en todos los análisis. Dado que el valor de referencia es usado como un equivalente como el valor verdadero, comúnmente estos términos son usados en forma intercambiable. No se recomienda este uso 20 .
20 Ver también ASTM: E177-90a.
Discriminación es la cantidad de cambio de un valor de referencia que un instrumento puede detectar y fielmente indicar. Esto es también referido como facilidad de lectura o resolución.
La medida de esta habilidad típicamente es el valor de la graduación más pequeña sobre la escala del instrumento. Si el instrumento cuenta con graduaciones “toscas”, entonces puede usarse media graduación. Una regla empírica general es que la discriminación del instrumento de medición debe contar con al menos una décima del rango a medir.
Tradicionalmente este rango se ha tomado como una especificación del producto. Recientemente la regla 10 a 1 se ha interpretado para significar que el equipo de medición es capaz de discriminar al menos una décima de variación del proceso. Esto es consistente con la filosofía de la mejora continua (ej., el enfoque del proceso es una meta designada por el cliente).
Figura I-E 2: Discriminación
La regla empírica arriba indicada puede considerarse como un punto inicial para determinar la discriminación dado que no incluye cualquier otro elemento de a variabilidad de un sistema de medición.
Debido a las limitaciones económicas y físicas, el sistema de medición no percibe todas las partes de la distribución de un proceso como si fueran características medidas por separado o diferentes. En lugar de ello, las características medidas serán agrupadas por los valores medidos en categorías de datos. Todas las partes de la misma categoría de datos tendrán el mismo valor para la característica medida.
Si el sistema de medición no cuenta con una discriminación (sensibilidad o resolución efectiva), puede no ser un apropiado sistema para identificar la variación del proceso o cuantificar los valores de las características individuales de una parte. Si tal es el caso, debieran usarse mejores técnicas de medición.
La discriminación es inaceptable para análisis si no puede detectarse la variación del proceso, e inaceptable para control si no puede detectarse la variación por causas especiales (ver Figura I-E 3).
Numero de Categorías
Control Puede ser usado solo para control si:
• La variación del proceso es pequeña comparada con las especificaciones.
• La función de pérdida es plana sobre la variación del proceso esperada.
• La fuente de variación principal provoca un cambio en el promedio.
• No Aceptable para estimar índices y parámetros del proceso.
• Sólo indica si el proceso está fabricando partes conformes o no conformes.
• Puede ser usado con técnicas de control de semi- variables basadas en la distribución del proceso.
Generalmente no aceptable para estimar parámetro e índices del proceso dado que sólo ofrece estimativos “burdos”.
• Puede producir gráfica de control de variables no sensibles.
Puede ser usada con gráficas de control para variables.
• Recomendable
Figura I-E 3: Impacto del Número de Categorías Distintas (NCD) de la Distribución del Proceso en Actividades de Análisis y Control.
Síntomas de una discriminación inadecuada pueden aparecer en las gráficas de rangos. La figura I-E 4 contiene dos conjuntos de gráficas de control derivadas de los mismos datos. La gráfica de control (a) muestra la medición original con la más cercana milésima de pulgada. La gráfica de control (b) muestra éstos datos redondeados a la más próxima centésima de una pulgada. La gráfica de control (b) parece estar fuera de control debido a los supuestos límites ajustados. Los rangos cero son más un producto de redondeo que una indicación de la variación de un subgrupo.
Una buena indicación de una discriminación adecuada puede verse en la variación del proceso para gráficas de rangos con SPC. En particular, cuando las gráficas de rangos muestran solo uno, dos o tres posibles valores para el rango dentro de límites de control, las mediciones se hacen con una discriminación inadecuada. También, si la gráfica de rangos muestra cuatro posibles valores para el rango dentro de límites de control y más de un cuarto de los rangos son cero, entonces las mediciones se han hecho con una discriminación inadecuada. Otra buena indicación de una discriminación inadecuada es sobre una gráfica de probabilidad normal donde los datos son estancados en paquetes en lugar de fluir a lo largo de la línea de 45 grados.
Regresando a la figura I-E 4, la gráfica de control (b), existen solo do

References: resolución

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