07 Measure W1 GageR_R Sp.Six sigma Measure

7/23/2019 07 Measure W1 GageR_R Sp.Six sigma Measure

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INSTITUTO PARA LA CALIDAD © 2010. Prohibida su reproducción total o parcial sin permiso del autor y del Instituto para la Calidad dela Pontificia Universidad Católica del Perú.

Evaluar R & R

Medir ControlarMejorarAnalizarDefinirReconocer

Six SigmaEntrenamiento Green Belt

Evaluar Repetibilidad y ReproducibilidadEvaluación de Sistema de Medición




Acerca de este módulo…….. Evaluar R&R

Una Evaluación R&R identifica y cuantifica las fuentes

diferentes de variación que afectan a un sistema de medición.

Un sistema de medición incluye tanto el instrumento demedición como las cosas que se miden.

.

Six Sigma, una Búsqueda de la Perfección en los Procesos Alcanzar las Metas y Combatir la Variación

\DataFile\Gageaiag.mtw

\DataFile\AttrR&R.mtw




Lo que aprenderemos…

Evaluar R&R

1. Cómo cuantificar la variación de la medición (error)

2. Cómo identificar las fuentes de la variación de la medición

3. Cómo evaluar la estabilidad del sistema de medición

4. Cómo evaluar la capacidad del sistema de medición

5. Cómo mejorar el sistema de medición




¿Por qué Medir?

¡Si no puedes medir, no puedes mejorar!

(Lord Kelvin)

Para:Tomar las decisiones correctas:

Cumplir normativas y especificaciones

Orientación de Detección/reacción

Resultados a corto plazo

Estimular la mejora continua:¿Donde mejorar?

¿Cuánto mejorar?

¿La mejora es efectiva económicamente?

Orientación a la prevención

Estrategia de largo plazo

Evaluar R&R




Terminología de Evaluar

R&R

Variabilidadde medición

Variabilidad

de producto

Y = f (x) Valor de Medición = f (variación en el sistema de medición, variación de producto)

La variación en las medidas se puede atribuir a:

la variación en la cosa que se mide

o

el instrumento de medición

La variación en el instrumento de medición

es en sí misma un error de medición.

Terminología




Evaluar Elementos R&R

Terminología

Para aprender tanto como sea posible sobre el proceso de medición en

poco tiempo (e.j., estudio de potencial).

Incluir equipo, operadores, piezas, etc. que normalmente serán

elementos del proceso de medición.

Una selección aleatoria de piezas que representan la variación

inherente del proceso de la producción.

Etiquetar piezas de una forma determinada para registrar mediciones y

evitar una posible parcialidad del operador (etiquetado ciego).

Cada pieza será medida varias veces (como mínimo dos veces) por

cada operador utilizando el mismo equipo. Esto se puede repetir para

cada conjunto de equipo.




Fuentes de Variación de Proceso

Observada Terminología

Variación de Proceso a Largo Plazo

Variación de Proceso a Corto Plazo

Repetibilidad

Calibración Estabilidad

Linealidad

Reproducibilidad

Variación

Observada

Para tratar la variación observada, primero tiene que ser identificada la variacióndebida al sistema de medición y luego separada de la variación del proceso real

Variación de ProcesoReal

Variación

de la Medición

Variación debido a

Instrumento

Variación debido a

Operadores




La Variación es Aditiva

Terminología

Valores medidos

Valores reales

ReproducibilidadRepetibilidadMedición

PiezaObservadoMedición

ErrorPiezaMediciónObservado

222

222

2222

s s s

s s s

s s s s

+ =

- =

+ + = Error2

s -

Error2s +




• La variabilidad inherente en el sistema de medición (dentro de

subgrupos)

• La variación que ocurre dado –Misma pieza

–Mismo operador

–Mismas unidades

–Mismo ajuste

–Mismas condiciones

–Corto plazo

• Calculado por la desviación estándar promedio (agrupada) de la

distribución de mediciones repetidas de los subgrupos (variación

dentro)

RepetibilidadTerminología

Visible en el diagrama de Rango

s 2 Total = s

2 Pieza +s 2 Repetibilidad +s

2 Reproducibilidad



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la Pontificia Universidad Católica del Perú.

Reproducibilidad

La variación que resulta cuando se utilizan diferentes

condiciones para medir la misma característica (entre

subgrupos)

•Instrumentos diferentes

• Ajustes Diferentes

•Operadores o

inspectores diferentes Inspector A

Inspector B

Inspector C

Inspector A

Inspector B Inspector C

Visible en la Gráfica de Medias (X barra)

Terminología

s 2 Total =s 2 Pieza + s 2 Repetibilidad + s 2 Reproducibilidad





La cantidad de dígitos significativos que pueden ser medidos por el sistema.

Los incrementos deben ser de alrededor de 0.1 de la especificación del producto o

la variación del proceso.

Mala Discriminación

Buena discriminación

Discriminación

Terminología





¿Por qué Medir la R&R?Terminología

Repetibilidad y Reproducibilidad son normalmente losprincipales contribuyentes al error de medición

Variación

Observada

Variación deProceso real

VariaciónMedida

Variación deProceso

a largo plazo

Variación deProceso a corto

plazo

Variación debidoal instrumento

VariaciónDebido a losOperadores

Repetibilidad Calibración Estabilidad Linealidad Reproducibilidad





Estabilidad

La continuidad de las medidas en el tiempo.

Valor Maestro(Patrón de Referencia)

Primera Vez

Segunda vez

¿Están todos los puntos por debajo del Limite Superior del Gráfico de Rango?

?¡Causa

Especial!

Terminología





Efectos de Parcialidad o sesgo

La media de mediciones son diferentes por un monto fijo.

Los Efectos d e Parcial idad incluy en:

Parcialidad de Operador – operadores diferentes obtienen medias

sustancialmente diferentes para la misma cosa.

Parcialidad de Máquina – máquinas diferentes obtienen medias

sustancialmente diferentes para la misma cosa, etc.

Otros- día a día (ambiente), partes integrantes, cliente y proveedor (sitios).

Objetivo de Proceso Ideal

Instrumento 2Día 2

Instrumento 1Día 1

Visible en la Gráfica de Medias

Terminología





PrecisiónTerminología

• Variación total en el sistema de medición

• Medición de variación de mediciones repetidas

Repetibley noreproducible

No repetible yno reproducible Repetible yreproducible

Precisión = 2 Repetibilidad + 2 Reproducibilidad

L Mét i d l Si t d





Las Métricas del Sistema de

Medición

Compariando s MS con la tolerancia da la:

Ratio Precision a Tolerancia (P/T)

Comparando s2 MS con la variación Total Observada da el % de

contribucion o % Gage R&R

Comparando sMS con la s Product/process variation da:

% Total de VariaciónNumero de categorias distintas es el numero AIAG

La Varianza del Sistema de Medición

Measurement System Reproducibility Repeatabilitys s s 2 2 2

= +





Measurement Capability Index

Precision to tolerance ratio

Quantifies the percent of the tolerance is taken up by

measurement error

Includes both repeatability and reproducibility

6 *

UpperSpecificationlimit LowerSpecificationLimitMS P

T

s

=-

Measurement System Metrics

Desirable <10%, Marginal <30%, >30% Unacceptable





% Total Variation

% of Total Variation =100Measurement System

Total

s

s

Includes the total variation consumed by the measurement systeDoes not add to 100%



G R&R





Gage R&R

Percent Contribution

Addresses the % of total variation consumed by the

measurement system

Adds to 100%


Measurement System Metrics

2Measurement System

2

Observed

%Contribution X 100s

s

=






Método de Gráfica de Control

Se prefiere el método de la gráfica decontrol porque es un método gráfico fácil

de utilizar, para hacer lo siguiente :

Revelar la repetibilidad del

instrumento Identificar la parcialidad del operador

y la reproducibilidad

Mostrar la variación correspondiente

al producto comparado con la

variación del sistema de medición Cuantificar la discriminación del

sistema de medición

Medición Continua: Evaluación R & R





Visión General de la Recolección de

Datos

Notas Evaluación R&R

Utilice el … Existente: Equipo (Calibrador o instrumento)

Operadores

Piezas

Identificación de las Piezas (Identificación Ciega)

No permita que el operador vea la ID de lapieza

Haga que cada Operador individual mida

aleatoriamente cada Pieza, en orden aleatorio

Anote los datos del operador

¡¡Observe y Tome Notas!!

¡Continúe hasta que todos los

Operadores/Máquinas hayan tomado como

mínimo 2 mediciones por pieza!

Evaluación del Sistema de Medición

E l ió R&R P





Evaluación R&R Paso por

Paso

1. Recoja N (5 - 10) muestras que representen la variación del proceso a largo

plazo.

2. Seleccione 3 operadores que normalmente realizan mediciones.

3. Prepare la hoja de datos de Minitab

Encabezamiento de las Columnas : Pieza, Operador, Medición

(vea ejemplo en la siguiente diapositiva).

4. Haga que cada operador mida todas las muestras una vez,

independientemente y en orden aleatorio.

5. Repita el paso anterior 2 veces más.

6. Ingrese los datos.

Evaluación del Sistema de Medición

M t H j d D t Mi it b





Montar una Hoja de Datos MinitabEvaluación del Sistema de Medición

Columna deinfo de piezas

# Totalde piezas

# de Medic.por Pieza

# deOperadores

Columna deoperador

# deOperadores

# de PiezasX Nº Medic.

Calc>Make Patterned Data>Simple set of numbers

Operator

Montar una Hoja de Datos Minitab





Montar una Hoja de Datos Minitab

(Cont)Evaluación del Sistema de Medición

Columnastotales Columnas de

Info. Original

Columnas aleatorias

Hoja de Datos Resultantes

Calc>Random Data>Sample from Columns

60





Un ejemplo de Evaluar R&R

\Datafiles\Gageaiag.mtw* Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R (Crossed)

*Este archivo de datos es

propiedad de Minitab, Inc., y

se usa con permiso.





P e r c e n t

Part-to-PartReprodRepeatGage R&R

100

50

0

% Contribution

% Study Var

S a m p l e R a n g e

0.10

0.05

0.00

_ R=0.0383

UCL=0.1252

LCL=0

1 2 3

S a m p l e M e a n

1.00

0.75

0.50

_ _ X=0.8075UCL=0.8796

LCL=0.7354

1 2 3

Part

10987654321

1.00

0.75

0.50

Operator

321

1.00

0.75

0.50

Part

A v e r a g e

10987654321

1.00

0.75

0.50

Operator

1

2

3

Gage name:

Date of study:

Reported by :

Tolerance:

Misc:

Components of Variation

R Chart by Operator

Xbar Chart by Operator

Response by Part

Response by Operator

Operator * Part Interaction

Gage R&R (Xbar/R) for Response

Evaluar R&R (Continuación)

Contribución

Gage R&R %debe ser <10%

Todos losPuntos debenestar entre loslímites decontrol

La mayoría delos puntos debe

estar fuera delos límitesde control

Todos losoperadores

deben seguirel mismo

patrón

Puntos divergentesindican interacción

pieza-operador

Todas las piezasdeben tener el

mismo patrón

Ahora veremos cada gráfico en más detalle





Componentes de la Variación

% contribution indica que porcentaje de la variación de los datos

(piezas y mediciones) es causado por cada uno de los elementos

indicados. El % de contribución total de Gage R&R % debe ser menor

al 10%

P e r c e n t

Part-to-PartReprodRepeatGage R&R

100

80

60

40

20

0

% Contribution

% Study Var

Gage name:

Date of study:

Reported by :

Tolerance:

Misc:

Components of Variation


U i d d t ll d l G áfi





S a m p l e R a n g e

0.12

0.08

0.04

0.00

_ R=0.0383

UCL=0.1252

LCL=0

1 2 3

S a m p l e M e a n

1.0

0.8

0.6

0.4

_ _ X=0.8075UCL=0.8796

LCL=0.7354

1 2 3

Gage name:

Date of study:

Reported by :

Tolerance:

Misc:

R Chart by Operator

Xbar Chart by Operator


Una mirada detallada a los Gráficos

X Barra y RLos límites de control

representan el error demedición. Se computan enfunción del rango y eltamaño de muestra.

Cada punto del gráfico Xbar es el

promedio de las medicioneshechas sobre la misma pieza porel mismo operador. Variación pieza a pieza muestrala diferencia entre las piezas.La mayoría de los puntos debeestar fuera de los límites decontrol

Cada punto de la R Chart es el Rango (diferencia entre los valores más altoy más bajo) de todas las medidas sobre la misma pieza por el mismooperador.Todos los puntos deben estar dentro de los límites de control.





Respuesta por Pieza

Cada punto representa al menos una medición de esa pieza por, almenos, un operador (un punto puede representar más de una

medición). Las diferencias en la dispersión de los puntos puede

mostrar una interacción entre pieza y operador..

Part

10987654321

1.1

1.0

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

Gage name:

Date of study:

Reported by :

Tolerance:

Misc:

Response by Part






Respuesta por Operador

Cada punto representa, al menos, una medición de una pieza por un

operador (un punto puede representar mas de una medición). Las

diferencias entre los operadores pueden representar una parcialidad

por operador.

Operator

321

1.1

1.0

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

Gage name:

Date of study:

Reported by :

Tolerance:

Misc:

Response by Operator






Interacción Operador y Pieza

Cada punto representa el promedio de todas las mediciones hechas

por un operador sobre una pieza. Una divergencia en los puntos

mostraría una interacción entre pieza y operador.

Part

A v e

r a g e

10987654321

1.1

1.0

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

Operator

1

2

3

Gage name:

Date of study:

Reported by :

Tolerance:

Misc:

Operator * Part Interaction






La Ventana de Sesión

Este es el % de Contribución que se muestra en el análisis gráfico.Note la contribución de la Repetibilidad y Reproducibilidad al total del

Gage R&R.

El Total Gage R&R debe ser <10%

%Contribution

Source VarComp (of VarComp)

Total Gage R&R 0.0020839 6.33Repeatability 0.0011549 3.51

Reproducibility 0.0009291 2.82Part-To-Part 0.0308271 93.67

Total Variation 0.0329111 100.00





5.15 desvíos estándar comprenden el

99% de los datos

The Ventana de Sesión

El número de “Distinct Categories” debe ser >4.

Study Var %Study VarSource Std Dev (SD) (5.15 * SD) (%SV)

Total Gage R&R 0.045650 0.235099 25.16

Repeatability 0.033983 0.175015 18.73Reproducibility 0.030481 0.156975 16.80Part-To-Part 0.175577 0.904219 96.78

Total Variation 0.181414 0.934282

Number of Distinct Categories = 5





Preguntas

¿En qué consiste un sistema de medición aceptable?

¿Por qué queremos que la gráfica Valor Medio (X bar) esté fuera

de control?

¿Como se puede separar la variación del sistema de medición de

la variación provocada por el proceso?

Revisión de Datos Continuos





Definiciones de AtributosEstudio de Evaluación R&R Atributo

General

Una evaluación por atributo compara cada pieza con unconjunto de límites específicos:

– Acepta la pieza si los se satisfacen los límites

– Rechaza la pieza si no se satisfacen los límites

Una evaluación por atributo no indica lo buena o lo malaque es una pieza, solamente si la pieza ha sido aceptadao rechazada





Estudio de Evaluar R&R Atributo:

Preparación

Estudio de Evaluación R&R por Atributo Seleccione 20 – 30 piezas

– Debe representar un rango completo devariabilidad

– Algunas en el lado alto de la especificación

– Algunas en el lado bajo de la especificación

Mediciones

– 3 Asesores

– Un “experto” que representa el patrón dereferencia

– Evalúe cada pieza por lo menos 2 veces





Aceptabilidad por Atributo

Estudio de Evaluación R&R por Atributo

Determine un nivel aceptable mínimo• Lo ideal sería que todas las decisiones deberían

coincidir

Si el método de evaluación no es apropiado y no se puedemejorar, desarrolle un medio alternativo de medir





Evaluación R&R por atributos

• Ordinal (“En una escala de 1 a 5”)

• Clasificación (Color, Textura …) • Atributo (Pas-No pasa, Bueno-Malo, Si-

No)Veamos un ejemplo de Atributos.

Los otros serán similares

Las evaluaciones pueden hacerse por:

Abrir AttrR&R.mtw






Stat>Quality Tools>Attribute Agreement Analysis

V t d S ió At ib t





Ventana de Sesión por Atributos Appraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CI

Joe 10 9 90.00 (55.50, 99.75)

John 10 7 70.00 (34.75, 93.33)

Mary 10 8 80.00 (44.39, 97.48)

Sue 10 8 80.00 (44.39, 97.48)

# Matched: Appraiser's assessment across trials agrees with the known standard.

Assessment Disagreement

Appraiser # Yes / No Percent # No / Yes Percent # Mixed Percent

Joe 0 0.00 0 0.00 1 10.00

John 0 0.00 0 0.00 3 30.00

Mary 0 0.00 0 0.00 2 20.00

Sue 0 0.00 0 0.00 2 20.00

# Yes / No: Assessments across trials = Yes / standard = No.

# No / Yes: Assessments across trials = No / standard = Yes.

# Mixed: Assessments across trials are not identical.

Parece que se necesita algo de mejora por aquí






Appraiser

P e r c e n t

SueMaryJohnJoe

100

90

80

70

60

50

40

95.0% C I

Percent

Appraiser

P e r c e n t

SueMaryJohnJoe

100

90

80

70

60

50

40

95.0% C I

Percent

Date of study:

Reported by:

Name of product:

Misc:

Assessment Agreement

Within Appraisers Appraiser vs Standard





Explicación de Kappa de la

guía de estadísticas

Si kappa=1, hay un acuerdo perfecto. Si kappa =0, el acuerdo, deexistir, es por casualidad. Cuanto mayor sea el acuerdo, mayor el

valor de kappa. Valores negativos de kappa significan que laexpectativa de acuerdo es menor que la dada por casualidad, pero

es muy raro que ocurra. Dependiendo de la aplicación, valores dekappa menores a 0.7 indican que el sistema de mediciónrequiere mejoras. Valores de kappa superiores a 0.9 se

consideran excelentes

© All Rights Reserved. 2000 Minitab, Inc.

Ventana de Sesión de Atributos





Ventana de Sesión de Atributos

(2) Appraiser Response Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)

Joe No 0.890110 0.223607 3.98069 0.0000

Yes 0.890110 0.223607 3.98069 0.0000

John No 0.696970 0.223607 3.11694 0.0009

Yes 0.696970 0.223607 3.11694 0.0009

Mary No 0.789100 0.223607 3.52896 0.0002

Yes 0.789100 0.223607 3.52896 0.0002

Sue No 0.789100 0.223607 3.52896 0.0002

Yes 0.789100 0.223607 3.52896 0.0002

Fleiss' Kappa StatisticsResponse Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)

No 0.613095 0.0597614 10.2590 0.0000

Yes 0.613095 0.0597614 10.2590 0.0000





Ventana de sesión de Atributos (3)


# Inspected # Matched Percent 95 % CI

10 4 40.00 (12.16, 73.76)

# Matched: All appraisers' assessments agree with the known standard.

Fleiss' Kappa Statistics

Response Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)

No 0.791320 0.111803 7.07778 0.0000

Yes 0.791320 0.111803 7.07778 0.0000

La necesidad de capacitación es evidente! Se llevó a cabo el

entrenamiento y se volvió a realizar el estudio. Los datos están en C-14

V t G áfi d At ib t





Ventana Gráfica de Atributos

Appraiser

P e r c e n t

SueMaryJohnJoe

100

95

90

85

80

75

95.0% C I

Percent

Appraiser

P e r c e n t

SueMaryJohnJoe

100

95

90

85

80

75

95.0% C I

Percent

Date of study:

Reported by:

Name of product:

Misc:


Within Appraisers Appraiser vs Standard

El entrenamiento ayudó. Ahora hay acuerdo completo.

Estadísticas Kappa de Atributos





Estadísticas Kappa de Atributos

después del

entrenamiento


# Inspected # Matched Percent 95 % CI

10 10 100.00 (74.11, 100.00)

# Matched: All appraisers' assessments agree with the known standard.

Fleiss' Kappa Statistics

Response Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)

No 1 0.111803 8.94427 0.0000

Yes 1 0.111803 8.94427 0.0000

Resumen de la Medición





Resumen de la Medición

• Las Mediciones precisas, exactas, repetibles yreproducibles son indispensables para unagestión de proceso eficaz.

• El Error de medición (de variables) debería serel 10% o menos de la variación del proceso

• La recolección de los datos es difícil

• Minitab hace el análisis más fácil

Resumen de la Evaluación del Sistema de Medición

Evaluación R&R Acciones





Evaluación R&R . Acciones

Claves

• Escoja el sistema de medición correcto para la evaluación• Mapee el proceso de medición

• Preste atención a las causas probables de variación demedición• Realice la recolección de datos en forma rigurosa• Piense en el proceso de medición cuando saque

conclusiones de la Evaluación R&R• Implemente las contramedidas

• Conserve los beneficios: ¡Controle y mejoreel Sistema de Medición para siempre!!


Ej i i O i l d E l ió R&R





Ejercicio Opcional de Evaluación R&R

Usando la catapulta:• Realice el siguiente estudio Evaluar R&R

• Prepare el Formulario Evaluar R&R

• Analice los resultados

1 2 3 4 5 6

Plataforma de lanzamiento

Proyectil

Posición fin

de carrera

Banda de Goma

Posición detensado de

banda

Ángulode

carrera

Piso o mesa

Brazo de lanzamiento

Ejercicio Opcional de Catapulta:





Ejercicio Opcional de Catapulta:

Evaluación R&R• El Jefe del Equipo designa 3

o 4 observadores para ver elrango de lanzamiento de lacatapulta

• Un Oficial de Control de Tirodisparará 2 pelotas en cadauno de los 5 ajustes de lacatapulta.

• Cada observador registra(sin revelar la lectura) ladistancia alcanzada porcada disparo

• Complete el formulario para:5 disparos, 3 o 4observadores y 2 réplicas.

• La tolerancia es de 30 cm

(+/- 15 cm).• Esté preparado a presentar

los resultados de su estudio.

1 2 3 4 5 6





Qué aprendimos…


1. Cómo cuantificar la variación de la medición (error)

2. Cómo identificar las fuentes de la variación de la medición

3. Cómo evaluar la estabilidad del sistema de medición

4. Cómo evaluar la capacidad del sistema de medición

5. Cómo mejorar el sistema de medición





Apéndice

Fó l





Fórmulas

414.1*R &R

PiezasladeVariacióndistintascategoríasde Número =

5.15*sComponentelosdeVariaciónEstudiodelVariación =

100*EstudiodelTotalVariación

estudiodelscomponentelosdeVariaciónEstudiodelVariación% =

100*TotalVariación

R &R R &R % =

M t i l S l t i



INSTITUTO PARA LA CALIDAD © 2010 Prohibida su reproducción total o parcial sin permiso del autor y del Instituto para la Calidad de

Material Suplementario

La exactitud de los instrumentos es la diferencia entre el valormedio observado de las mediciones y el valor patrón. El valorpatrón es un estándar de referencia, trazable y aceptado (e.j.,NIST).

Valor Patrón (Estándar de Referencia)

Valor Promedio

Exactitud

En Black Belt se usóPrecisión

, que no es correcto

07 Measure W1 GageR_R Sp.Six sigma Measure

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