Estudios de MSA para pruebas destructivas
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Preguntas frecuentes
¿Que es el MSA y para que sirve?
El MSA (Analisis de Sistemas de Medicion) es un metodo estadistico que evalua la capacidad de un sistema de medicion para proporcionar datos confiables y precisos. Sirve para asegurar que las mediciones sean consistentes y confiables, lo que es fundamental para tomar decisiones informadas sobre la calidad de productos y procesos.
¿Que es MSA en Six Sigma?
En Six Sigma, MSA (Analisis de Sistemas de Medicion) es una herramienta estadistica crucial para evaluar la capacidad de un sistema de medicion para producir datos precisos y confiables. Se utiliza para garantizar que las decisiones basadas en mediciones sean solidas y que los procesos de mejora se centren en la variacion real del proceso, no en la variacion del sistema de medicion.
¿Que es MSA siglas?
Analisis de Sistemas de Medicion (Measurement Systems Analysis), en el ambito de la calidad y la metrologia, MSA se refiere a un conjunto de tecnicas estadisticas utilizadas para evaluar la capacidad de un sistema de medicion para proporcionar datos confiables y precisos.
¿Que significa MSA en Core Tools?
En el contexto de las Core Tools, MSA significa Analisis de Sistemas de Medicion (Measurement Systems Analysis).
Introduccion
El Analisis del Sistema de Medicion (MSA) es fundamental para evaluar la precision y fiabilidad de los sistemas de medicion, especialmente cuando se trata de herramientas y procesos que implican mediciones destructivas
Existen sistemas de medicion en los cuales, por su propia naturaleza, la pieza es destruida durante la medicion; por ejemplo: pruebas de pull test, penetracion de soldadura, camara salina, etc. En estos sistemas, la medicion no se puede repetir varias veces, como se requiere en la mayoria de los estudios estadisticos para sistemas de medicion variables. Por lo tanto, es fundamental seguir un enfoque meticuloso para asegurar la validez y la utilidad de los datos recolectados.
Para estos sistemas de medicion, la recoleccion de los datos es clave y debe tener esta estructura:
Observador A | Observador B | Observador C | |||||||
Lote 1 | Pieza 1 | Pieza 1 | Pieza 1 | Pieza 1 | Pieza 1 | Pieza 1 | Pieza 1 | Pieza 1 | Pieza 1 |
Lote 2 | Pieza 2 | Pieza 2 | Pieza 2 | Pieza 2 | Pieza 2 | Pieza 2 | Pieza 2 | Pieza 2 | Pieza 2 |
Lote 3 | Pieza 3 | Pieza 3 | Pieza 3 | Pieza 3 | Pieza 3 | Pieza 3 | Pieza 3 | Pieza 3 | Pieza 3 |
Lote 4 | Pieza 4 | Pieza 4 | Pieza 4 | Pieza 4 | Pieza 4 | Pieza 4 | Pieza 4 | Pieza 4 | Pieza 4 |
Lote 5 | Pieza 5 | Pieza 5 | Pieza 5 | Pieza 5 | Pieza 5 | Pieza 5 | Pieza 5 | Pieza 5 | Pieza 5 |
Lote 6 | Pieza 6 | Pieza 6 | Pieza 6 | Pieza 6 | Pieza 6 | Pieza 6 | Pieza 6 | Pieza 6 | Pieza 6 |
Lote 7 | Pieza 7 | Pieza 7 | Pieza 7 | Pieza 7 | Pieza 7 | Pieza 7 | Pieza 7 | Pieza 7 | Pieza 7 |
Lote 8 | Pieza 8 | Pieza 8 | Pieza 8 | Pieza 8 | Pieza 8 | Pieza 8 | Pieza 8 | Pieza 8 | Pieza 8 |
Lote 9 | Pieza 9 | Pieza 9 | Pieza 9 | Pieza 9 | Pieza 9 | Pieza 9 | Pieza 9 | Pieza 9 | Pieza 9 |
Lote 10 | Pieza 10 | Pieza 10 | Pieza 10 | Pieza 10 | Pieza 10 | Pieza 10 | Pieza 10 | Pieza 10 | Pieza 10 |
Puntos importantes para la recoleccion de datos
1. Homogeneidad de las Piezas
Asegurarse de que las piezas correspondientes a cada lote sean lo mas parecidas posible. La recomendacion seria recolectar 9 piezas consecutivas para minimizar la variacion entre ellas.
2. Variacion entre Lotes
Asegurar que la variacion entre piezas de lotes diferentes sea la mayor posible. La recomendacion seria recolectar las piezas de cada lote en diferentes momentos en el tiempo; por ejemplo: al inicio de turno, despues de un mantenimiento mayor, cambio de lote de materia prima, etc.
3. Orden de Presentacion
Las piezas deben ser presentadas a los observadores en orden aleatorio. No usar el orden en el que fueron producidas para evitar sesgos.
4. Cobertura del Rango de Variacion del Proceso
Las partes deben abarcar todo el rango de variacion del proceso. Esto se asegura recolectando las muestras en diferentes momentos en el tiempo para capturar la variabilidad completa del proceso.
Metodo Estadistico Aplicable
El metodo estadistico para este tipo de sistemas es el Estudio de Gage R&R Nested, que no considera la variacion entre observadores (Reproducibilidad), ya que estos no miden todas las piezas. En estos sistemas, unicamente obtenemos datos de Repetibilidad. Esta metodologia permite analizar la consistencia y precision de las mediciones realizadas con equipos destructivos, proporcionando informacion valiosa sobre la capacidad del sistema de medicion a pesar de las limitaciones inherentes.
Al seguir estos lineamientos, se puede obtener una evaluacion precisa y fiable del desempeno del sistema de medicion, asegurando la calidad y la validez de los resultados obtenidos.
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