Criterios para la aceptación de un estudio Gage R&R

La norma IATF16949 requiere que se realicen estudios estadísticos a los sistemas de medición para analizar la variación presente en los resultados de cada tipo de sistema de inspección, medición y equipo de ensayo identificados en el plan de control.

Para poder interpretar en forma correcta el resultado de un estudio de Gage R&R, se deben tomar en cuentas los siguientes criterios:

%GRR menor al 10% Se considera que el sistema de medición es aceptable. Es especialmente útil cuando se trata de sortear o clasificar piezas o cuando se requiere un control de proceso muy ajustado.

%GRR entre 10% y 30% Puede ser aceptable para algunas aplicaciones. La decisión de usarlo debe estar basada en la importancia de la aplicación de la medición, el costo del instrumento de medición, costo de retrabado o reparación. Debe ser aprobado por el cliente.

%GRR mayor al 30% No aceptable. Identificar y corregir el problema. Este sistema podría usarse a través de una estrategia de medición, por ejemplo, usando el promedio resultante de varias mediciones en la misma característica de la parte para reducir la variación en la medición final.

Resultado de un estudio de Gage R&R relizado en Minitab

Si la repetibilidad es grande comparada con la reproducibilidad, las razones pueden ser:

  • El instrumento necesita mantenimiento
  • El gage necesita ser rediseñado para ser más rígido
  • Se requiere mejorar la sujeción o localización del gage
  • Hay excesiva variación de las partes consigo mismas

Si la reproducibilidad es grande comparada con la repetibilidad:

  • El observador necesita mejor entrenamiento en cómo usar y leer el instrumento
  • Ilegibilidad de las lecturas en el instrumento
  • Algún tipo de fixture puede ser necesitado para ayudar al observador a usar el gage de manera más consiste

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Resolución de los Instrumentos de Medición

Uno de los elementos más importantes en el diseño de sistemas de medición, es la selección del instrumento de medición idóneo para la medición efectiva de la característica de producto o proceso deseada.

La resolución del instrumento de medición es la más pequeña unidad legible o límite de detección.  Es una propiedad determinada por el diseño del instrumento de medición.

Una regla práctica para escoger la resolución del instrumento de medición, es que ésta debe ser de al menos 1/10 del rango a ser medido. En forma más estricta, debemos poder discriminar al menos un décimo de la variación que se desea medir.

Existen 2 posibilidades:

1) Necesitamos saber si las piezas cumplen con la especificación del cliente. En este caso calculamos la resolución del instrumento como 1/10 del rango de tolerancia en la especificación.

Cálculo de resolución requerida:

2) Necesitamos conocer la variación de las piezas/proceso para identificar causas especiales de variación, implementación de controles estadísticos o para cálculos de capability (Cp, Cpk).

En este caso se muestra que el instrumento de medición utilizado para saber si las piezas están dentro del rango de especificación pudiera no ser útil para la detección de variación entre las piezas. El diseñador del sistema de medición debe tomar decisiones y seleccionar el instrumento adecuado.

 

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Análisis Kappa para Sistemas de Medición por Atributos

Los sistemas de medición de atributos son aquellos donde los valores de medición son un número finito de categorías. Esto contrasta con los sistemas de medición de variables los cuales pueden resultar en un número infinito de valores. Los más comunes de éstos son el gage pasa/no pasa el cual sólo cuenta con dos posibles resultados: Pasa / No Pasa.

Para determinar el nivel de acuerdo, se utiliza la kappa (de Cohen) el cual mide el acuerdo entre las evaluaciones de dos evaluadores cuando están evaluando el mismo objeto. Un valor de 1 indica que el acuerdo es perfecto. Un valor de 0 indica que el acuerdo no es mejor que una mera probabilidad.

Kappa = (po – pe) / (1 – pe)

Donde:

po = Suma de las proporciones observadas.

pe = Suma de las proporciones esperadas.

Kappa es una medida más que una prueba. Una regla empírica general es que los valores de kappa mayores que 0.75 indican un acuerdo bueno a excelente (con un máximo de kappa = 1). Valores menores que 0.4 indican un acuerdo pobre.

Ejemplo de resultado de un estudio a un sistema de medición de atributos realizado con 50 piezas y 3 operadores en 3 rondas. Este estudio se realizó en Minitab 17:

 

 

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CAMDS – China Automotive Material Data System

Cada día existe más preocupación por la protección del medio ambiente y la industria automotriz ha implementado diferentes iniciativas para asegurar que los componentes que conforman un automóvil estén libres de sustancias peligrosas para la salud y el medio ambiente.

Desde el año 2000 la unión europea publicó la Directiva 2000/53 “End Of Live Vehicle” que limitaba únicamente el uso de metales pesados (plomo, mercurio, cadmio y cromo hexavalente) en partes automotrices. Actualmente en la industria automotriz existen restricciones para 209 sustancias y cerca de 3,240 compuestos.

CAMDS es la plataforma usada por China para la gestión de datos de producto usada para implementar la “Política de Reciclaje y Reutilización de Productos Automotrices”, llevando a cabo la certificación de tasa de recuperación y sustancias prohibidas / restringidas y mejorando la tasa de recuperación del material automotriz de China.

Esta plataforma ayudará a los fabricantes de automóviles chinos (OEM´s) para llevar a cabo la gestión de la información de diversos productos y enlaces en su cadena de suministro. Con este sistema, los proveedores de componentes a China pueden rellenar y reportar la información que describe el uso de sustancias básicas, materiales y componentes usados por los fabricantes de vehículos completos.

Sobre la base de estos datos, los fabricantes de vehículos completos chinos (OEMs) pueden rastrear y analizar el uso de sustancias prohibidas / restringidas en los productos de automóviles en todas las etapas, como en el período de diseño, fabricación, producción, comercialización y reciclado.

 

La dirección de la plataforma es http://www.camds.org

camds

 

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TPM – 7 pasos del mantenimiento autónomo

Mantenimiento Total Productivo es una metodología que ayuda a las empresas a enfocar las actividades de mantenimiento al logro de los objetivos de disponibilidad de los equipos, calidad de las piezas producidas y eficiencia de las líneas de producción.

El mantenimiento autónomo es un pilar del TPM y busca que los operadores sean responsables de los mantenimientos más sencillo que requieren los equipos.

Estos son los pasos que se recomiendan para la implementación de mantenimiento autónomo.

1. Limpieza inicial
Limpiar para eliminar polvo y suciedad principalmente en el bastidor del equipo; lubricar y apretar pernos; descubrir problemas y corregirlos.

2. Contra medidas en la fuente de los problemas
Prevenir la causa del polvo, suciedad, y difusión de esquirlas; mejorar partes que son difíciles de limpiar y lubricar; reducir el tiempo requerido para limpiar y lubricar.

3. Estándares de limpieza y lubricación
Establecer estándares que reduzcan el tiempo gastado limpiando, lubricando, y apretando (específicamente tareas diarias y periódicas).

4. Inspección general
Con la inspección manual se genera instrucción; los miembros de círculos descubren y corrigen defectos menores del equipo.

5. Inspección autónoma
Desarrollar y emplear listas de chequeo para inspección autónoma.

6. Organización y orden
Estandarizar categorías de control de lugares de trabajo individuales; sistematizar a fondo el control del mantenimiento.

  • Estándares de inspección para limpieza y lubricación
  • Estándares de limpieza y lubricación
  • Estándares para registrar datos
  • Estándares para mantenimiento piezas y herramientas

7. Auto gestión
Desarrollos adicionales de políticas y metas; incrementar regularidad de actividades mejora. Registrar resultados análisis MTBF y diseñar concordantemente contra medidas.

 

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¿Qué riesgos debemos considerar en ISO 9001?

 

Cuando hagamos la selección de riesgos que serán analizados en un proceso, éstos deben provenir las siguientes fuentes:

Contexto • Debilidades que deben ser corregidas
• Amenazas que deben ser afrontadas

además, lecciones aprendidas de:

Clientes Externos • Retiradas del producto (recalls)
• Auditorías
• Devoluciones
• Reparaciones en el mercado
• Quejas
Clientes Internos • Auditorías internas
• Cambios en los procesos
• Indicadores de proceso
• Desperdicio (scrap)
• Reproceso (rework)
• Reparación (repair)

Incluyendo, los que son esenciales para asegurar la continuidad de suministro al cliente:

Riesgos Potenciales • Fallas de los equipos clave
• Paros por proveedores
• Incendios
• Interrupción de servicios públicos
• Escasez de mano de obra
• Interrupciones por la infraestructura

 

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¿Qué es el riesgo y por qué debemos abordarlo?

La norma ISO 9001:2015 requiere que las organizaciones adopten un pensamiento basado en riesgos para gestionar los riesgos que pueden afectar las salidas de los procesos y el desempeño de Sistema de Gestión de la Calidad.

Según la definición en ISO 9001:2015, el riesgo es “el efecto de la incertidumbre”, donde por la incertidumbre se entiende como “el estado  total, incluso parcial, de deficiencia de información relacionada con la comprensión de un evento, su consecuencia o su probabilidad”.

En resumen:

Riesgo es el nivel de peligro al que estamos expuestos si no conocemos:

  • Las fallas que pueden suceder.
  • La probabilidad de que esas fallas sucedan.
  • Las consecuencias de esas fallas.

Una vez que se estima el nivel de riesgo al que estamos expuestos, debemos evaluar la necesidad de implementar acciones, que pueden ir orientadas a:

  • Evitar el riesgo rechazando las condiciones actuales / potenciales del negocio.
  • Eliminación de la falla a través de la eliminación de las causas (acciones preventivas).
  • Mejorar los controles de detección de las causas (control de proceso).
  • Mejorar los controles de detección de la falla (control de producto).
  • Reducir la probabilidad de que se presente la falla (mejoras en el proceso).
  • Reducir las consecuencias de que se presente la falla (rediseño del producto).
  • Asumir el riesgo para perseguir una oportunidad.
  • Compartir el riesgo con otras partes interesadas.

En SPC Consulting Group podemos ayudarte a analizar los riesgos en tus procesos y determinar las mejoras estrategias de control.

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Modelo Spc Consulting Group para Análisis de Riesgo de Procesos

Modelo SPC Consulting Group para Análisis de Riesgo de Procesos
(Cumple con requerimientos ISO9001 e IATF16949)

Modelo Spc Group

 

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Principales No Conformidades en Auditorías IATF16949

IAOB acaba de publicar resultados de las primeras auditorías IATF16949 en el mundo.

De un total de 181 auditorías, fueron emitidas un total de 975 No Conformidades, es decir, un promedio de 5.38 (NC por auditoría).

Principales cláusulas con No Conformidades Mayores:
No conformidades mayores: Total = 133, es decir, 0.73 por auditoría.

tabla nc mayores

Principales cláusulas con No Conformidades Menores:
No conformidades menores: Total = 842, es decir, 4.65 por auditoría.

tabla nc menores

En SPC Consulting Group podemos ayudarte a realizar una transición exitosa a los requerimientos de la norma IATF16949.

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Sistemas de medición de atributos – Método Analítico

Es muy importante asegurar que los sistemas de medición sean confiables y para esto se realizan diferentes estudios estadísticos para analizarlos. Un caso especial son los sistemas de medición de atributos usados para la toma de decisiones pasa / no pasa.

Para los sistemas de medición de atributos la estabilidad puede verificarse a través del uso de gráficas de control de atributos con muestras constantes (Gráfica np) en el tiempo.

Para un sistema de medición de atributos, el concepto de la Curva de Desempeño de un Gage es usado para desarrollar un estudio de un sistema de medición, el cual se usa para evaluar la cantidad de repetibilidad y sesgo del sistema de medición en cuestión.

Para un sistema de medición bilateral, sólo un límite necesita ser examinado con los supuestos de linealidad y error de uniformidad. Por conveniencia, el límite inferior es usado.

El estudio de los sistemas de medición de atributos consiste en la obtención de valores de referencia para varias partes seleccionadas. Estas partes son evaluadas un cierto número de veces, (m), con el número total de aceptadas (a), para cada parte registrada. De los resultados, puede evaluarse la repetibilidad y el sesgo.

La primera etapa de un estudio de atributos es la selección de las partes. Es esencial que el valor de referencia sea conocido para cada parte usada en el estudio. Debieran seleccionarse 8 partes en intervalos equidistantes, lo más cerca y práctico posible.

Los valores máximo y mínimo debieran representar el rango del proceso. Aunque esta selección no afecta la confiabilidad en los resultados, si afecta el número total de partes necesarias para completar el estudio del gage. Las 8 partes deben correrse a través del gage, m = 20 veces y registrarse el número de aceptadas, (a).

A continuación, se muestra un ejemplo del Informe para sistemas de medición por atributos (analítico) para aceptación que entrega Minitab.

 

sistemas de medicion

 

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