Estudios de MSA para pruebas destructivas
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Preguntas frecuentes
¿Qué es el MSA y para qué sirve?
El MSA (Análisis de Sistemas de Medición) es un método estadístico que evalúa la capacidad de un sistema de medición 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.
¿Qué es MSA en Six Sigma?
En Six Sigma, MSA (Análisis de Sistemas de Medición) es una herramienta estadística crucial para evaluar la capacidad de un sistema de medición para producir datos precisos y confiables. Se utiliza para garantizar que las decisiones basadas en mediciones sean sólidas y que los procesos de mejora se centren en la variación real del proceso, no en la variación del sistema de medición.
¿Qué es MSA siglas?
Introducción
El Análisis del Sistema de Medición (MSA) es fundamental para evaluar la precisión y fiabilidad de los sistemas de medición, especialmente cuando se trata de herramientas y procesos que implican mediciones destructivas
Existen sistemas de medición en los cuales, por su propia naturaleza, la pieza es destruida durante la medición; por ejemplo: pruebas de pull test, penetración de soldadura, cámara salina, etc. En estos sistemas, la medición no se puede repetir varias veces, como se requiere en la mayoría de los estudios estadísticos para sistemas de medición 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 medición, la recolección 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 recolección de datos
1. Homogeneidad de las Piezas
Asegurarse de que las piezas correspondientes a cada lote sean lo más parecidas posible. La recomendación sería recolectar 9 piezas consecutivas para minimizar la variación entre ellas.
2. Variación entre Lotes
Asegurar que la variación entre piezas de lotes diferentes sea la mayor posible. La recomendación sería recolectar las piezas de cada lote en diferentes momentos en el tiempo; por ejemplo: al inicio de turno, después de un mantenimiento mayor, cambio de lote de materia prima, etc.
3. Orden de Presentación
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 Variación del Proceso
Las partes deben abarcar todo el rango de variación del proceso. Esto se asegura recolectando las muestras en diferentes momentos en el tiempo para capturar la variabilidad completa del proceso.
Método Estadístico Aplicable
El método estadístico para este tipo de sistemas es el Estudio de Gage R&R Nested, que no considera la variación entre observadores (Reproducibilidad), ya que estos no miden todas las piezas. En estos sistemas, únicamente obtenemos datos de Repetibilidad. Esta metodología permite analizar la consistencia y precisión de las mediciones realizadas con equipos destructivos, proporcionando información valiosa sobre la capacidad del sistema de medición a pesar de las limitaciones inherentes.
Al seguir estos lineamientos, se puede obtener una evaluación precisa y fiable del desempeño del sistema de medición, asegurando la calidad y la validez de los resultados obtenidos.
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