Análisis de Sistemas de Medición (MSA): Todo lo que debe cumplir un sistema de medición

PorAlberto Martinez-Conde

Análisis de Sistemas de Medición (MSA): Todo lo que debe cumplir un sistema de medición

Si el aparato de medida del que disponemos no es adecuado porque no nos proporciona las suficientes resoluciones aparente y efectiva, no se puede seguir el estudio: no sirve de nada hacer el resto de estudios si ya de entrada sabemos que no ser apropiado para la aplicación deseada.

Hemos visto en la anterior entrada del blog el primer paso que hemos de comprobar cuando estamos evaluando o preparando un sistema de medición: la “adecuabilidad” del instrumento de medida. No basta con pasar este filtro. Un sistema de medida nos va a proporcionar múltiples lecturas de datos, las cuales provendrán de una distribución subyacente en la propiedad bajo medida.

En estadística, para describir una distribución cualquiera se utilizan varias medidas características, que se clasifican en las siguientes categorías en función de la información que proporcionan:

  • Medidas de Posición: buscan situar los datos en una posición, central normalmente, que de alguna manera los represente. Las más importantes son la media aritmética y la mediana.
  • Medidas de Dispersión: buscan medir el grado de concentración o dispersión de los datos, en suma su variabilidad, siendo las más populares aquellas que cuantifican esta dispersión alrededor de un punto central, normalmente la media aritmética.
  • Medidas de Asimetría: buscan averiguar si los datos se distribuyen de forma uniforme o no alrededor del punto central, la media
  • Medidas de Aplastamiento: buscan el grado de “esbeltez” de una distribución al compararla con una distribución normal o gaussiana.

En MSA vamos a investigar, para el sistema de medida:

  • Las variaciones de las medidas de posición (central).
  • Las variaciones de las medidas de dispersión o variabilidad.
  • El motivo de esto es que habitualmente se presupone que el proceso subyacente proporciona datos que son generados a partir de una distribución normal.

VARIACION DE LA POSICION

Exactitud: es una cualidad que nos informa sobre la cercanía de las medidas tomadas (normalmente haremos una muestra y hallaremos su media) y el valor de referencia que es lo que, ante la imposibilidad de conocer realmente el valor real o True Value, tomamos como True Value.

La exactitud se mide a través del sesgo (Bias).

Análisis de Sistemas de Medición

Estabilidad: Stability, drift. Es la “deriva” del sesgo a lo largo del tiempo. Lógicamente midiendo la misma propiedad, con el mismo sistema de medición en la misma pieza (una pieza master de la que conozcamos con seguridad sus dimensiones).

Análisis de Sistemas de Medición

Linealidad: Linearity. Es la variación del sesgo a lo largo del rango de operación del instrumento. Lógicamente lo que interesa es que el bias sea constante a lo largo del rango de operación. O sea, refiriéndonos al gráfico siguiente, que la recta azul fuera paralela a la roja.

Análisis de Sistemas de Medición

VARIACION DE LA DISPERSION

Precisión: es la cualidad que describe la “cercanía” de valores obtenidos al realizar mediciones sobre la misma propiedad en igualdad de condiciones.

Análisis de Sistemas de Medición

Repetibilidad (Repeteability): si la misma persona mide varias veces la misma propiedad, de la misma pieza con el mismo aparato de medida, en las mismas condiciones, en un periodo de tiempo  corto, obtenemos un conjunto de datos que presentarán una cierta variación. Esta variación es la medida de una cualidad: la repetibilidad del sistema de medición. Y refleja la variación producida por las causas comunes de este proceso de medida. También recibe el nombre de Equipment Variation (EV). Y también de “within-appraiser variation”. Las expresiones anteriores son poco claras en mi opinión. En realidad el término más exacto sería “within-system variation”, es decir la variación mostrada cuando no modificamos en absoluto las condiciones en las sucesivas mediciones.

Reproducibilidad (Reproducibility): si distintas personas (evaluadores o appraisers) miden varias veces la misma propiedad, de la misma pieza con el mismo aparato de medida, en las mismas condiciones, en un periodo de tiempo  corto, obtenemos un conjunto de datos que también presentarán una cierta variación. Supongamos que tres personas han realizado una serie de mediciones. Lo que estamos haciendo es introducir una causa especial cada vez (cada persona distinta). La variabilidad de los datos mostrada ahora se llama “between-appraisers variation”. Es una cuestión histórica, creo, el uso del término appraiser; la expresión mejor es “between-systems variation”, y esto aplicaría a cualquier cambio en el sistema: appraisers, equipos, piezas,… por ejemplo, si estamos haciendo las medidas con distintos evaluadores pero con un equipo automático, no tiene mucho sentido llamarle “between-appraiser variation”, pero sí tiene sentido si la medición se hace manualmente, dando por sentado que es el evaluador la mayor fuente de variabilidad.

GR&R: (Gage Repeteability and Reproducibility). (Gage=medidor). A partir de lo anterior se ve que es el efecto combinado (suma) de la variación “within-system” y “between-system”.

Consistencia (Consistency): es la cualidad que consiste en las características que presenta la repetibilidad a lo largo del tiempo (tiempo largo).

Uniformidad (Uniformity): es la cualidad que consiste en las características que presenta la repetibilidad a lo largo del rango de operación del medidor.

Para terminar esta entrada, tenemos los conceptos de Capability y Performance. Ambos hacen referencia a la acción combinada de la variabilidad de las medidas, en el corto y en el largo plazo respectivamente.

Todo lo anterior lo podemos resumir en el siguiente cuadro:

Los anteriores son los conceptos fundamentales de MSA. En la entrada siguiente hablaremos sobre qué métodos se usan para cada característica.

 

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