Source: http://kailean.es/analisis-de-sistema-de-medicion-msa/
Timestamp: 2019-03-24 04:55:34+00:00

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Análisis de Sistemas de Medición (MSA): ¿Siempre es mejor el instrumento más sofisticado?
Invertir a ciegas en un instrumento de medición caro, por el mero hecho de serlo, no es una buena regla de elección. Es preciso entender las características que se deben exigir a un instrumento de medición, y esto siempre va a estar indisolublemente relacionado con las características físicas de la propiedad del proceso que estemos midiendo y con la finalidad de la medida.
En el artículo anterior vimos varias conceptos fundamentales sobre MSA: su finalidad, la incertidumbre que siempre va ligada a él, el concepto de sistema de medición y su complejidad, su consideración como proceso y, finalmente, la necesidad de analizar y buscar sus causas comunes y especiales de variación. Todo esto constituye el primer peldaño. En el artículo de hoy nos centraremos en cuáles deben ser las propiedades deseables de todo sistema de medición.
Un sistema de medición puede aplicarse a dos entornos: al producto y al proceso. Y, como veremos, hay diferencias. Cuando lo usemos para control de producto, la variabilidad del sistema de medida debe ser pequeña con respecto al intervalo de tolerancia de la característica medida. Cuando lo usemos para control de procesos, su resolución debe ser pequeña con respecto a la variación que presenta el proceso. Lo anterior nos pone en un punto de partida claro en cada caso.
Además, un sistema de medición perfecto sería aquel que tuviera unas propiedades de sesgo nulo, incertidumbre nula y nula probabilidad de clasificar erróneamente un producto, es decir, de dar uno bueno por malo y de dar uno malo por bueno.
Vamos a ir explicando los conceptos relacionados agrupándolos por categorías y poniendo en inglés los términos que aparecen en el AIAG MSA 4th Edition.
a. Valor verdadero (True Value): es el valor real de la propiedad a medir. Por desgracia no lo podemos conocer, siempre es desconocido (debido a la incertidumbre).
b. Valor de referencia (Reference Value): es lo que, por convención, admitimos como valor real. Es un “doble” del actor principal. Por ejemplo, el kilogramo de platino iridiado que se guarda en la Oficina Internacional de Pesas y Medidas de París no es el Kg verdadero sino el valor de referencia que todos convenimos en aceptar. Todas nuestras medidas las referenciamos a este valor, no al verdadero.
ADECUABILIDAD: con esto pretendemos cuantificar la idoneidad del equipo de medición para el objetivo buscado.
a. Resolución (Discrimination, Readability, Resolution): también llamada discriminación o legibilidad. Es la resolución aparente, no la verdadera. Es la menor unidad legible del aparato de medida. Suele coincidir con la separación mínima de la escala de lectura. Por ejemplo, si se trata de un dispositivo con lectura digital, sería el mínimo cambio que presenta el display. Si fuera analógico, la mínima escala presentada, como por ejemplo las marcas de milímetro en una regla escolar normal. La regla práctica es que el aparato de medida debe tener una resolución como mínimo igual a la décima parte del intervalo de variación, sea de la variación del proceso o del intervalo de tolerancia
b. Resolución efectiva o Sensibilidad (Effective Resolution, Sensitivity): es el umbral de sensibilidad ante un cambio en la propiedad medida. No es lo mismo que Resolución. La resolución efectiva se mide con el parámetro Número de Categorías (ndc). Supongamos que la propiedad del instrumento presenta una variabilidad igual que la de la propiedad medida. Y tomamos dos medidas distintas del proceso, una en la cola inferior y otra en la cola superior. Debido a la incertidumbre que presenta el aparato de medida, para nosotros serían indistinguibles. En este caso en número de categorías sería ndc=1. Si suponemos ahora que la variabilidad del aparato de medida fuera la mitad, estaríamos en una mejor situación y podríamos distinguir más categorías de datos. Lo anterior es una explicación cualitativa. La fórmula exacta del número de categorías es:
Lo que nos indica es el número de grupos de datos que el sistema de medida puede distinguir. Esto es la resolución efectiva. La regla tradicional antes comentada (resolución aparente ≤ 10 intervalo de tolerancia o variación del proceso en la práctica se toma como garantía de la resolución efectiva o sensibilidad es la adecuada.
En esta entrada del blog hemos hablado de los conceptos relacionados con la adecuabilidad de un instrumento de medida elegido para un determinado proceso de medición. Es lo primero que hay que comprobar. Hay otros parámetros de los que hablaremos en el siguiente blog.
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