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Estudio r & R Dr. Juan José Alberto Mejía Correa  Ph. D.
En alguna ocasión le preguntaron a  ”EINSTEIN”  sobre  el  infinito y   Contesto: Sólo conozco dos cosas infinitas: 1 .- Lo infinito del universo 2 .- Y la infinita estupidez del hombre
Tus sueños  solo serán realidad si encuentras la  manera  de  conseguirlos, y  si vas a poner  excusas  toda  tu  vida,  entonces  dedícate  a  otra cosa. Dr. Juan José Alberto Mejía Correa Ph. D
Estudio r & R Para desarrollar  un programa de mejoramiento de Calidad, es necesario contar,  con un Sistema de Medición confiable.  
Estudio  r  &  R   Historicamente, los sistemas de medición se venían evaluando considerando sólo características propias de los equipos, instrumentos o dispositivos como son la Exactitud, la Estabilidad y la Linealidad. Estas propiedades solamente caracterizan la ubicación o centramiento del proceso de medición .
Estudio  r  &  R Exactitud o Desviación (Bias): Es el dato entre el promedio de las mediciones realizadas y el valor de referencia. El valor de referencia, también conocido como valor modelo o patrón, es un valor que se determina promediando las mediciones obtenidas con sistemas de medición de más alto nivel. Observe el valor Valor de referencia
  Es la variación total en las   mediciones de una característica obtenidas con el sistema de medición sobre las mismas piezas o patrones al inicio y al final de un período de tiempo relativamente extenso  Estabilidad Tiempo  2 Tiempo  1 Estabilidad o deriva
Linealidad:   Es  la  diferencia  entre  los  valores  de  exactitud a lo largo del rango de operación del sistema de medición. Valor de referencia Observó el valor medio Parte más baja del alcance Bias más pequeño Observó el valor medio Parte más alta del alcance Bias más grande
Actualmente se reconoce la necesidad de incluir en estas evaluaciones la determinación de la  “Repetibilidad”  y la “Reproducibilidad”  como propiedades de los sistemas de medición que caracterizan la dispersión o variabilidad del proceso y que en la práctica son causadas por el  operador y/o el método empleado para medir. El análisis de Repetibilidad y Reproducibilidad (r y R) se utiliza ampliamente para este fin. Observe el valor medio Valor de referencia No Bias Bias
Repetibilidad. Llamamos  Repetibilidad  a la variación de las mediciones obtenidas con un instrumento cuando lo usa varias veces el mismo operador, para medir la misma característica, en las mismas muestras. Para reducir esta variación se recomienda dar : Repetibilidad a)   mantenimiento al dispositivo b)   hacer un rediseño más rígido c)   mejorar la localización d)   sujeción o preparación de la muestra, etc .
Reproducibilidad. Llamamos  Reproducibilidad   a  la  variación  en  el  promedio de las mediciones efectuadas por operadores diferentes, usando el mismo instrumento para medir la misma característica, en el mismo grupo de muestras. Esta variación se reducirá con entrenamiento uniforme a los operadores y con mejores métodos de calibración. Operador  b Operador  c Operador  a Condición Reproducibilidad
ryR: FACIL implementa cinco técnicas para la determinación de las variaciones por ryR: Por Variables. Método Corto o del Rango. Útil como aproximación durante la etapa de estudios de potencial del proceso. No permite determinar por separado el error causado por el equipo y el operador.   Por Variables. Método Largo o de la Media y el Rango. Preferido, puesto que se determinan por separado los errores asociados con la Repetibilidad y la Reproducibilidad.
Por Variables.  Método de análisis de varianza o ANOVA. Además de las componentes de variación RyR determina la significancia de la interacción entre las muestras y el operador y la variabilidad de las muestras.  No requiere un mayor número de pruebas que el método Largo. Por Atributos. Método Corto. Por Atributos. Método Largo o Analítico.
Es conveniente realizar estudios de  r y R  al aceptar un instrumento nuevo, antes y después de una reparación, al comparar dos instrumentos y cuando se sospeche una deficiencia. Idealmente deberán programarse estudios de  r y R  a intervalos regulares.  r y R: FACIL lleva automáticamente el registro de todos los estudios realizados y puede emitir listados de instrumentos pendientes de analizar, así como el historial de los mismos. Adicionalmente r y R: FÁCIL le permite registrar las mediciones realizadas durante los procesos de calibración así como datos de disposiciones de atributos y fuentes de incertidumbre.
Realiza los cálculos de Exactitud e Incertidumbre  expandida. Cuando se utilizan diversos valores de referencia puede emitir la gráfica de Linealidad y su regresión. Emite listados de instrumentos pendientes de calibrar.  También permite registrar las mediciones y elaborar el estudio de Estabilidad. Emite el gráfico de control correspondiente.
Método Xbart/R Basado en los promedios  globales de las piezas y las diferencias de rango del operador. Gage r Y R Total Repetibilidad  ( E. V ) Evalúa lo apropiado del  instrumento de medición. Reproducibilidad ( A. V ) Evalúa la capacitación del  operador. Método  ANOVA Hace estimación de los componentes de la  varianza de la variación de los  componentes. Gage r Y R Total Repetibilidad ( E. V ) Evalúa lo apropiado  del instrumento de medición. Reproducibilidad ( A. V )  Evalúa la capacitación del operador. Siempre es superior al método xbart ( Proporciona una mejor estimación de  σ ²) Proporciona la máxima información para mejorar el sist. de información. TIPOS DE MÉTODOS DE ESTUDIO LARGO MINITAB
Limitaciones para realizar el estudio r & R: Utilizar como máximo 3 inspectores. Para tomar la lectura deberá ser el mismo calibrador. Leer como máximo 10 piezas. Realizar un máximo de 3 lecturas.
Una empresa requiere saber si   están realizando bien sus mediciones para lo cual determinaron el siguiente ejercicio. ¿Es correcta la medición en esta empresa? Parte Operario  Respuesta  Parte  Operario Respuesta  Parte  Operario  Respuesta 1   1  2.65  1  2  2.55  1  3  2.55 1   1  2.66  1  2  2.55  1  3  2.55 2   1  3.00  2  2  3.05  2  3  3.05  2   1  3.00  2  2  2.99  2  3  3.00 3   1  2.85    3  2   2.80  3  3  2.80 3   1  2.82  3  2  2.78  3  3  2.80 4   1  2.85  4  2  2.80  4  3  2.80 4   1  2.88  4  2  2.77  4  3  2.80 5   1  2.55  5  2  2.40  5  3  2.75 5   1  2.52  5  2  2.40  5  3  2.80 6   1  3.00  6  2  3.00  6  3  3.00 6   1  3.00  6  2  3.02  6  3  3.05 7   1  2.95  7  2  2.95  7  3  2.95 7   1  2.95  7  2  2.90  7  3  2.95 8   1  2.85  8  2  2.75  8  3  2.80 8   1  2.82  8  2  2.70  8  3  2.80 9   1  3.00  9  2  3.00  9  3  3.02 9   1  3.00  9  2  2.95  9  3  3.05 10   1  2.60  10  2  2.55  10  3  2.85 10   1  2.65  10  2  2.50  10  3  2.80
 
Total Gage R&R  0.050764  0.304587  34.10 Repeatability  0.021868  0.131206  14.69 Reproducibility  0.045813  0.274879  30.78 Part-To-Part  0.139937  0.839623  94.01 Total Variation  0.148860  0.893163  100.00 Numero de categorías distintas = 3 ORIGEN   VARIANZA  StdDev  5.15*sigma
 
Study Var  %Study Var Source  StdDev (SD)  (6 * SD)  (%SV) Total Gage R&R  0.085298  0.51179  45.44 Repeatability  0.023238  0.13943  12.38 Reproducibility  0.082072  0.49243  43.72 Operario  0.038232  0.22939  20.37 Operario*Parte  0.072623  0.43574  38.69 Part-To-Part  0.167219  1.00332  89.08 Total Variation  0.187718  1.12631  100.00 Number of Distinct Categories = 2 Gage R&R for Respuesta
EL NUMERO DE CATEGORIAS DISTINTIVAS Este número determina el numero de intervalos de confianza que se traslapan y que abarcarán el rango de variación del producto. También puede considerarlo como el número de grupos dentro de sus datos de proceso que puede discernir su sistema de medición. Suponga que midió 10 piezas diferente  MINITAB  reportó que su sistema puede discernir 5 categorías distintivas. Esto significa que alguna de esas 10 piezas no son lo suficientemente diferentes para que sean discernidas como distintas por su sistema de medición. Si desea distinguir un numero mayor de categorías distintivas, necesita un sistema de medición más preciso. Cuando el número de valores distintivos es menor a 2, el sistema de  medición  NO  es útil para efecto de decisiones de control de procesos. Cuando existen de 2 – 3 grupos, puede usar el sistema de medición,  pero  SOLO  para decisiones de  ATRIBUTO  (“pasa / no pasa”). Un valor de  4 ó más  denota un sistema de medición con suficiente  resolución. Este es aceptable en la toma de decisiones de control de  procesos.
PREGUNTAS CLAVES DEL GAGE  R  Y  R VarComp ( o variancia):  La variancia contribuida para cada    recurso. StdDev:  La desviación estándar para cada componente. 5.15*sigma:   La desviación estándar multiplicada por 5.15 . Tu    puedes cambiar el multiplicativo de 5.15 por otro    número. El defaul es 5.15*sigma, por que 5.15 es    el número de  desviaciones  estándar necesarios      para  capturar 99%  de  tu  sistema  de  medición. %Study Var:  Es el porcentaje de el estudio de variación muy    importante  en  los  proyectos  seis  sigma para    determinar el estado del  sistema  de  medición.
GAGE  R  Y  R  USANDO MINITAP MÉTODO  ANOVA El método  ANOVA  estima la variancia y sus componentes asociados mediante el cálculo de la “suma de cuadrado” de las “partes” , “Operadores” e “Interacción operador parte”. Ya que existe un mayor número de grados de libertad involucrado en este método que en el método Xbar/R, la estimación de la varianza con el método ANOVA será mucho más precisa. El método ANOVA proporcionará la mejor información para mejorar un sistema de medición .
GRÁFICA DE INTERACCIÓN OPERADOR Esta gráfica nos permite realizar la visualización de medidas de cada uno de los operarios, de aquí que se puede observar en que pieza no hay concordancia y por que, solo hay que determinar con diferentes tipos de líneas las medidas, como se muestra:
Interpretación de una gráfica de control. La mayoría de los puntos están fuera de los limites de control  en la gráfica de la MEDIA ( X ) fantástico. Los  puntos  fuera  de  los  limites indica  que  hay  afinidad  entre  operarios.  ( los limites  de  control  se  calculan  de la  variación entren operarios, poca variación significa limites de  control estrechos).
Interpretación gráfico de rango. En la gráfica de rango, todos los puntos deberían de  estar “ bajo control “. Esto indica que no hay valores  fuera de lo común en las pruebas de medición.
El análisis numérico se complementa con la comparación del valor obtenido de la reproducibilidad  R  con respecto al de la repetibilidad  r : Si la reproducibilidad esta por abajo del 10 % de la  repetibilidad  ( R  < 0,1· r ),  generalmente  se  considera que la reproducibilidad es  aceptable, y existe compatibilidad entre las diferentes condiciones que fueron evaluadas.
Si la reproducibilidad esta entre el 10 % y el 30 % de la repetibilidad (0,1· r  <  R  < 0,3· r ), se considera  que  la  reproducibilidad  entre  las diferentes condiciones puede ser aceptable en base  a  la  importancia de la aplicación, costo del equipo  de  medición, costo del servicio de calibración o reparación, etc.
Si la reproducibilidad esta por arriba del 30 % de la repetibilidad ( R  > 0,3· r ), Se deberá mejorar el sistema de medición (personal, equipo, métodos, condiciones). Al analizar la información que arroja el estudio de r&R es posible evaluar las causas que originan la variación del sistema o del instrumento. Por ejemplo,
Si la repetibilidad es grande comparada con la reproducibilidad las razones podrían ser:  El instrumento necesita mantenimiento, El equipo requiere ser rediseñado para ser  más rígido. El montaje o ubicación donde se efectúan  las mediciones necesitan ser mejoradas. Existe una variabilidad excesiva entre las  partes.
Si la  reproducibilidad  es grande comparada con la repetibilidad, entonces las causas podrían ser: El operador o metro logo necesita mejor  entrenamiento en como utilizar y como leer el instrumento. La  indicación  del  instrumento  no  es  clara. No se han mantenido condiciones de reproducibilidad (ambientales, montaje, fluidos, etc). El instrumento de medición presenta deriva.
HISTOGRAMA Productos de belleza TECLUSA tiene la impresión que la línea de crema de belleza, están dando más producto (en peso) de lo que indica el envase. Por tal motivo uno de los círculos de calidad de la empresa “Arco Iris”, decide hacerlo tema de análisis. El círculo se enfoca en una de las máquinas de llenado, tomando 10 unidades cada ½ hora por cinco horas  consecutivas.  Trabaje paralelamente al círculo de calidad, trece su gráfico de control y obtenga las conclusiones correspondientes. El envase de la crema marca 60g, y las especificaciones internas son: Mínimo 60g   Máximo 65g
 
 
 
 
Cambio brusco Comentarios e interpretación: El problema no nos dice con qué tipo de máquina estamos trabajando; manual o automática. Los límites de Proceso están por fuera del los límites de especificación; por lo tanto el proceso no se puede aceptar. Hay puntos que salen de los Límites de especificación. Shewhart nos dice en su teoría que máximo deben ser dos  puntos como tolerancia, que se salgan de los límites de especificación. Observando el gráfico detenidamente  analizando los  parámetros de Shewhart  podemos hacer mención que está ocurriendo un  cambios bruscos en el proceso.  Veamos:
Un cambio brusco, consiste en una diferencia entre dos lecturas consecutivas por lo menos tres veces mayor que las diferencias que anteriormente se venían presentando. Causas de cambios bruscos: Mantenimiento preventivo. Cadencia de un componente mecánico en la máquina. Rotura de alguna parte. Accidente de trabajo. Distracción del operario. Cambio en alguna condición ambiental. Debemos tener conciencia de estas causas y dar a conocer alternativas para eliminar éstas. En este proceso  es importante llevar a cabo un mantenimiento de la maquinaria y dar capacitación a los operarios (dándole a conocer la importancia de qué efectúen desde la primera vez un buen desempeño  así no tener un índice elevado de errores.
 
 

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Estudio R & R Mejia

  • 1. Estudio r & R Dr. Juan José Alberto Mejía Correa Ph. D.
  • 2. En alguna ocasión le preguntaron a ”EINSTEIN” sobre el infinito y Contesto: Sólo conozco dos cosas infinitas: 1 .- Lo infinito del universo 2 .- Y la infinita estupidez del hombre
  • 3. Tus sueños solo serán realidad si encuentras la manera de conseguirlos, y si vas a poner excusas toda tu vida, entonces dedícate a otra cosa. Dr. Juan José Alberto Mejía Correa Ph. D
  • 4. Estudio r & R Para desarrollar un programa de mejoramiento de Calidad, es necesario contar, con un Sistema de Medición confiable.  
  • 5. Estudio r & R   Historicamente, los sistemas de medición se venían evaluando considerando sólo características propias de los equipos, instrumentos o dispositivos como son la Exactitud, la Estabilidad y la Linealidad. Estas propiedades solamente caracterizan la ubicación o centramiento del proceso de medición .
  • 6. Estudio r & R Exactitud o Desviación (Bias): Es el dato entre el promedio de las mediciones realizadas y el valor de referencia. El valor de referencia, también conocido como valor modelo o patrón, es un valor que se determina promediando las mediciones obtenidas con sistemas de medición de más alto nivel. Observe el valor Valor de referencia
  • 7.   Es la variación total en las mediciones de una característica obtenidas con el sistema de medición sobre las mismas piezas o patrones al inicio y al final de un período de tiempo relativamente extenso Estabilidad Tiempo 2 Tiempo 1 Estabilidad o deriva
  • 8. Linealidad:   Es la diferencia entre los valores de exactitud a lo largo del rango de operación del sistema de medición. Valor de referencia Observó el valor medio Parte más baja del alcance Bias más pequeño Observó el valor medio Parte más alta del alcance Bias más grande
  • 9. Actualmente se reconoce la necesidad de incluir en estas evaluaciones la determinación de la “Repetibilidad” y la “Reproducibilidad” como propiedades de los sistemas de medición que caracterizan la dispersión o variabilidad del proceso y que en la práctica son causadas por el operador y/o el método empleado para medir. El análisis de Repetibilidad y Reproducibilidad (r y R) se utiliza ampliamente para este fin. Observe el valor medio Valor de referencia No Bias Bias
  • 10. Repetibilidad. Llamamos Repetibilidad a la variación de las mediciones obtenidas con un instrumento cuando lo usa varias veces el mismo operador, para medir la misma característica, en las mismas muestras. Para reducir esta variación se recomienda dar : Repetibilidad a) mantenimiento al dispositivo b) hacer un rediseño más rígido c) mejorar la localización d) sujeción o preparación de la muestra, etc .
  • 11. Reproducibilidad. Llamamos Reproducibilidad a la variación en el promedio de las mediciones efectuadas por operadores diferentes, usando el mismo instrumento para medir la misma característica, en el mismo grupo de muestras. Esta variación se reducirá con entrenamiento uniforme a los operadores y con mejores métodos de calibración. Operador b Operador c Operador a Condición Reproducibilidad
  • 12. ryR: FACIL implementa cinco técnicas para la determinación de las variaciones por ryR: Por Variables. Método Corto o del Rango. Útil como aproximación durante la etapa de estudios de potencial del proceso. No permite determinar por separado el error causado por el equipo y el operador. Por Variables. Método Largo o de la Media y el Rango. Preferido, puesto que se determinan por separado los errores asociados con la Repetibilidad y la Reproducibilidad.
  • 13. Por Variables. Método de análisis de varianza o ANOVA. Además de las componentes de variación RyR determina la significancia de la interacción entre las muestras y el operador y la variabilidad de las muestras. No requiere un mayor número de pruebas que el método Largo. Por Atributos. Método Corto. Por Atributos. Método Largo o Analítico.
  • 14. Es conveniente realizar estudios de r y R al aceptar un instrumento nuevo, antes y después de una reparación, al comparar dos instrumentos y cuando se sospeche una deficiencia. Idealmente deberán programarse estudios de r y R a intervalos regulares.  r y R: FACIL lleva automáticamente el registro de todos los estudios realizados y puede emitir listados de instrumentos pendientes de analizar, así como el historial de los mismos. Adicionalmente r y R: FÁCIL le permite registrar las mediciones realizadas durante los procesos de calibración así como datos de disposiciones de atributos y fuentes de incertidumbre.
  • 15. Realiza los cálculos de Exactitud e Incertidumbre expandida. Cuando se utilizan diversos valores de referencia puede emitir la gráfica de Linealidad y su regresión. Emite listados de instrumentos pendientes de calibrar.  También permite registrar las mediciones y elaborar el estudio de Estabilidad. Emite el gráfico de control correspondiente.
  • 16. Método Xbart/R Basado en los promedios globales de las piezas y las diferencias de rango del operador. Gage r Y R Total Repetibilidad ( E. V ) Evalúa lo apropiado del instrumento de medición. Reproducibilidad ( A. V ) Evalúa la capacitación del operador. Método ANOVA Hace estimación de los componentes de la varianza de la variación de los componentes. Gage r Y R Total Repetibilidad ( E. V ) Evalúa lo apropiado del instrumento de medición. Reproducibilidad ( A. V ) Evalúa la capacitación del operador. Siempre es superior al método xbart ( Proporciona una mejor estimación de σ ²) Proporciona la máxima información para mejorar el sist. de información. TIPOS DE MÉTODOS DE ESTUDIO LARGO MINITAB
  • 17. Limitaciones para realizar el estudio r & R: Utilizar como máximo 3 inspectores. Para tomar la lectura deberá ser el mismo calibrador. Leer como máximo 10 piezas. Realizar un máximo de 3 lecturas.
  • 18. Una empresa requiere saber si están realizando bien sus mediciones para lo cual determinaron el siguiente ejercicio. ¿Es correcta la medición en esta empresa? Parte Operario Respuesta Parte Operario Respuesta Parte Operario Respuesta 1 1 2.65 1 2 2.55 1 3 2.55 1 1 2.66 1 2 2.55 1 3 2.55 2 1 3.00 2 2 3.05 2 3 3.05 2 1 3.00 2 2 2.99 2 3 3.00 3 1 2.85 3 2 2.80 3 3 2.80 3 1 2.82 3 2 2.78 3 3 2.80 4 1 2.85 4 2 2.80 4 3 2.80 4 1 2.88 4 2 2.77 4 3 2.80 5 1 2.55 5 2 2.40 5 3 2.75 5 1 2.52 5 2 2.40 5 3 2.80 6 1 3.00 6 2 3.00 6 3 3.00 6 1 3.00 6 2 3.02 6 3 3.05 7 1 2.95 7 2 2.95 7 3 2.95 7 1 2.95 7 2 2.90 7 3 2.95 8 1 2.85 8 2 2.75 8 3 2.80 8 1 2.82 8 2 2.70 8 3 2.80 9 1 3.00 9 2 3.00 9 3 3.02 9 1 3.00 9 2 2.95 9 3 3.05 10 1 2.60 10 2 2.55 10 3 2.85 10 1 2.65 10 2 2.50 10 3 2.80
  • 19.  
  • 20. Total Gage R&R 0.050764 0.304587 34.10 Repeatability 0.021868 0.131206 14.69 Reproducibility 0.045813 0.274879 30.78 Part-To-Part 0.139937 0.839623 94.01 Total Variation 0.148860 0.893163 100.00 Numero de categorías distintas = 3 ORIGEN VARIANZA StdDev 5.15*sigma
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  • 22. Study Var %Study Var Source StdDev (SD) (6 * SD) (%SV) Total Gage R&R 0.085298 0.51179 45.44 Repeatability 0.023238 0.13943 12.38 Reproducibility 0.082072 0.49243 43.72 Operario 0.038232 0.22939 20.37 Operario*Parte 0.072623 0.43574 38.69 Part-To-Part 0.167219 1.00332 89.08 Total Variation 0.187718 1.12631 100.00 Number of Distinct Categories = 2 Gage R&R for Respuesta
  • 23. EL NUMERO DE CATEGORIAS DISTINTIVAS Este número determina el numero de intervalos de confianza que se traslapan y que abarcarán el rango de variación del producto. También puede considerarlo como el número de grupos dentro de sus datos de proceso que puede discernir su sistema de medición. Suponga que midió 10 piezas diferente MINITAB reportó que su sistema puede discernir 5 categorías distintivas. Esto significa que alguna de esas 10 piezas no son lo suficientemente diferentes para que sean discernidas como distintas por su sistema de medición. Si desea distinguir un numero mayor de categorías distintivas, necesita un sistema de medición más preciso. Cuando el número de valores distintivos es menor a 2, el sistema de medición NO es útil para efecto de decisiones de control de procesos. Cuando existen de 2 – 3 grupos, puede usar el sistema de medición, pero SOLO para decisiones de ATRIBUTO (“pasa / no pasa”). Un valor de 4 ó más denota un sistema de medición con suficiente resolución. Este es aceptable en la toma de decisiones de control de procesos.
  • 24. PREGUNTAS CLAVES DEL GAGE R Y R VarComp ( o variancia): La variancia contribuida para cada recurso. StdDev: La desviación estándar para cada componente. 5.15*sigma: La desviación estándar multiplicada por 5.15 . Tu puedes cambiar el multiplicativo de 5.15 por otro número. El defaul es 5.15*sigma, por que 5.15 es el número de desviaciones estándar necesarios para capturar 99% de tu sistema de medición. %Study Var: Es el porcentaje de el estudio de variación muy importante en los proyectos seis sigma para determinar el estado del sistema de medición.
  • 25. GAGE R Y R USANDO MINITAP MÉTODO ANOVA El método ANOVA estima la variancia y sus componentes asociados mediante el cálculo de la “suma de cuadrado” de las “partes” , “Operadores” e “Interacción operador parte”. Ya que existe un mayor número de grados de libertad involucrado en este método que en el método Xbar/R, la estimación de la varianza con el método ANOVA será mucho más precisa. El método ANOVA proporcionará la mejor información para mejorar un sistema de medición .
  • 26. GRÁFICA DE INTERACCIÓN OPERADOR Esta gráfica nos permite realizar la visualización de medidas de cada uno de los operarios, de aquí que se puede observar en que pieza no hay concordancia y por que, solo hay que determinar con diferentes tipos de líneas las medidas, como se muestra:
  • 27. Interpretación de una gráfica de control. La mayoría de los puntos están fuera de los limites de control en la gráfica de la MEDIA ( X ) fantástico. Los puntos fuera de los limites indica que hay afinidad entre operarios. ( los limites de control se calculan de la variación entren operarios, poca variación significa limites de control estrechos).
  • 28. Interpretación gráfico de rango. En la gráfica de rango, todos los puntos deberían de estar “ bajo control “. Esto indica que no hay valores fuera de lo común en las pruebas de medición.
  • 29. El análisis numérico se complementa con la comparación del valor obtenido de la reproducibilidad R con respecto al de la repetibilidad r : Si la reproducibilidad esta por abajo del 10 % de la repetibilidad ( R < 0,1· r ), generalmente se considera que la reproducibilidad es aceptable, y existe compatibilidad entre las diferentes condiciones que fueron evaluadas.
  • 30. Si la reproducibilidad esta entre el 10 % y el 30 % de la repetibilidad (0,1· r < R < 0,3· r ), se considera que la reproducibilidad entre las diferentes condiciones puede ser aceptable en base a la importancia de la aplicación, costo del equipo de medición, costo del servicio de calibración o reparación, etc.
  • 31. Si la reproducibilidad esta por arriba del 30 % de la repetibilidad ( R > 0,3· r ), Se deberá mejorar el sistema de medición (personal, equipo, métodos, condiciones). Al analizar la información que arroja el estudio de r&R es posible evaluar las causas que originan la variación del sistema o del instrumento. Por ejemplo,
  • 32. Si la repetibilidad es grande comparada con la reproducibilidad las razones podrían ser: El instrumento necesita mantenimiento, El equipo requiere ser rediseñado para ser más rígido. El montaje o ubicación donde se efectúan las mediciones necesitan ser mejoradas. Existe una variabilidad excesiva entre las partes.
  • 33. Si la reproducibilidad es grande comparada con la repetibilidad, entonces las causas podrían ser: El operador o metro logo necesita mejor entrenamiento en como utilizar y como leer el instrumento. La indicación del instrumento no es clara. No se han mantenido condiciones de reproducibilidad (ambientales, montaje, fluidos, etc). El instrumento de medición presenta deriva.
  • 34. HISTOGRAMA Productos de belleza TECLUSA tiene la impresión que la línea de crema de belleza, están dando más producto (en peso) de lo que indica el envase. Por tal motivo uno de los círculos de calidad de la empresa “Arco Iris”, decide hacerlo tema de análisis. El círculo se enfoca en una de las máquinas de llenado, tomando 10 unidades cada ½ hora por cinco horas consecutivas. Trabaje paralelamente al círculo de calidad, trece su gráfico de control y obtenga las conclusiones correspondientes. El envase de la crema marca 60g, y las especificaciones internas son: Mínimo 60g Máximo 65g
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  • 39. Cambio brusco Comentarios e interpretación: El problema no nos dice con qué tipo de máquina estamos trabajando; manual o automática. Los límites de Proceso están por fuera del los límites de especificación; por lo tanto el proceso no se puede aceptar. Hay puntos que salen de los Límites de especificación. Shewhart nos dice en su teoría que máximo deben ser dos puntos como tolerancia, que se salgan de los límites de especificación. Observando el gráfico detenidamente analizando los parámetros de Shewhart podemos hacer mención que está ocurriendo un cambios bruscos en el proceso. Veamos:
  • 40. Un cambio brusco, consiste en una diferencia entre dos lecturas consecutivas por lo menos tres veces mayor que las diferencias que anteriormente se venían presentando. Causas de cambios bruscos: Mantenimiento preventivo. Cadencia de un componente mecánico en la máquina. Rotura de alguna parte. Accidente de trabajo. Distracción del operario. Cambio en alguna condición ambiental. Debemos tener conciencia de estas causas y dar a conocer alternativas para eliminar éstas. En este proceso es importante llevar a cabo un mantenimiento de la maquinaria y dar capacitación a los operarios (dándole a conocer la importancia de qué efectúen desde la primera vez un buen desempeño así no tener un índice elevado de errores.
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