estadistica avanzada

ESTADISTICA AVANZADA
MODULO I
Evaluación Sistemas de Medición
•
•
MSA - Variables
MSA - Atributos
Evaluación del Sistema de Medición
Se asume constantemente que los sistemas de medición son
exactos y precisos, y frecuentemente los análisis y
conclusiones están basados en esta suposición. Una
suposición es una hipótesis y como tal, debe ser probada.
¿Para qué?
1
Determinar la parte de
la variabilidad medida
que es debida al sistema
de medición.
?
2
Determinar las causas
principales de la
variación del sistema de
medición.
?
3
Determinar en que
procesos se puede
usar el Sistema de
Medición
Componentes del Sistema de Medición
=
Exactitud (Accuracy)
Cercanía al valor verdadero
=
Linealidad (Linearity)
Cambio en el sesgo a lo largo del
rango de operación normal
=
Estabilidad (Stability)
Cambio en el sesgo en el tiempo
Precisión
(Repetibilidad, Reproducibilidad)
• MSA - Variables
Repetibilidad y Reproducibilidad
Repetibilidad
Grado de concordancia entre resultados de sucesivas mediciones del
mismo mensurando, mediciones efectuadas con aplicación de la
totalidad de las mismas condiciones de medida
Reproducibilidad
Grado de concordancia entre los resultados de las mediciones del
mismo mensurando, mediciones efectuadas bajo diferentes
condiciones de medida (operador, laboratorio, etc.)
Estudio MSA
Para un proceso determinado, un
instrumento se considera capaz si su
variabilidad es chica respecto a la
variabilidad del proceso.
Indicadores
Siempre contrastan la variabilidad del
instrumento
contra…
Variabilidad del
Proceso
Especificación
NDC
SNR
PTR
Descomposición de la variabilidad total
σp: Variabilidad del Proceso
+
σm: Variabilidad del Sistema de Medición
σT: Variabilidad total observada
Metricas
Razón P/T (P/T Ratio - PTR)
Razón entre la precisión de un instrumento y la tolerancia del
producto medido con ese instrumento
k . M
PTR 
LSE  LIE
El coeficiente k recomendado por
[AIAG] es 5.15, mientras que
Montgomery y otros proponen 6.00.
SPAC FL utiliza 6
Sugerencias
PTR ≤ 0.1, el Sistema de Medición es Capaz
0.1 < PTR < 0.3; El Sistema puede ser capaz dependiendo de la
capacidad del proceso y los costos de errores de clasificación.
PTR > 0.30; el Sistema de Medición no es Capaz
MSA en Spac FL
Conv iene usar un mínimo
de 10 partes/muestras si
queremos calcular la
variabilidad del proceso
en base al RyR
3 o más replicas es lo
mínimo para lograr
estimar bien la
repetibilidad.
No es necesario
colocar los límites,
sólo la diferencia
entre Límite Superior
e Inferior
MSA Ingreso de Datos
En vez de cargar la
grilla, se puede
exportar a Excel, y
luego importar con el
botón con lupa.
MSA Análisis
El análisis gráfico
permite explorar la
capacidad del sistema
y ver patrones.
Se debe investigar
todos los gráficos para
intentar descubrir
causas de desvíos o
patrones sospechosos.
MSA - Análisis Gráfico de Promedios
Aquí podemos evaluar gráficamente la capacidad del Sistema de Medición.
Cuanto más Fuera de Control aparece este gráfico, mejor es el Sistema de
Medición para el proceso considerado.
Los límites de control nos hablan de los límites naturales de discriminación del
Sistema, y lo podemos comparar aquí con la variabilidad entre las partes.
Si la mayoría de los puntos se encuentran dentro de los límites, el Sistema de
Medición tiene poca potencia para distinguir entre diferentes unidades de este
proceso.
MSA - Análisis Gráfico de Rangos
Este gráfico muestra la dispersión (rango) entre mediciones de las partes para cada
operador; permite evaluar la consistencia del Sistema de Medición.
Se puede observar si los operadores muestran patrones similares de dispersión, o si algún
operador destaca del resto (mucha variación o poca variación).
Puntos fuera de Control en este gráfico identifican que un operador mide
significativamente diferente del resto. Mientras que si todos los puntos se encuentran
dentro de los límites, el Sistema es estable y consistente.
MSA - Análisis Gráfico de Dispersión
Este gráfico muestra las mediciones individuales por parte y por operador, lo que
nos permite ver la consistencia entre operadores.
También podemos investigar interacciones entre operadores y partes y verificar la
existencia de datos muy alejados o Outliers (datos anómalos). Es el gráfico con
mayor nivel de detalle.
MSA - Análisis Gráfico de Corridas
Este gráfico nos permite evaluar el efecto de cada parte o unidad en la
variabilidad.
También podemos verificar la existencia de datos muy alejados o Outliers
(datos anómalos).
Los operadores son
diferentes entre sí al
utilizar el instrumento
Es lógico que
las partes
resulten
diferentes
No hay interacción
entre operador y parte
(que indicaría que
algunos operadores
miden mejor algunas
partes que otras)
El ndc es un
poco por debajo
de la
recomendación
ndc>5
Muy mala
precisión
respecto a la
especificación.
Descomposición de la
variabilidad
• MSA - Atributos
- Por ejemplo: bueno/malo,
pasa/no
pasa,
falla/no
falla, scrap/retrabajo, etc.
Indice de Kappa
Kappa =
Pobservado - P casual
1 - P casual
Hay Patrón?
Cuantas
categorías tiene
la variable/
MSA – Ingreso de Datos
MSA - Análisis
El sistema de
medición requiere
atención.
K < 0.7
0.7 < K < 0.9
K > 0.9
– El Sistema de Medición requiere atención.
– Pueden ser necesarias mejoras, dependiendo
de la aplicación y del riesgo.
– Excelente Sistema de Medición.
GRACIAS !