El sistema de medida deja una “huella”

Sandrine Santiago Garcia (Gerente de Caletec, Consultora Senior Lean 6 Sigma y Kaizen)

En el proceso analítico para encontrar la causa raíz de los problemas, nos basamos en datos recogidos de manera que reflejen verdaderamente la realidad de la situación. Si bien se suele tener una buena conciencia sobre la representatividad de las muestras y unos tamaños de muestra suficientes, se cuestiona poco el sistema de medida que utilizaremos para recoger estos datos. Cuando explicamos que la variabilidad aportada por los sistemas de medida puede distorsionar la realidad y llevar incluso a conclusiones erróneas, las respuestas son del tipo:

  • “Nuestro sistema de medida está perfectamente calibrado”
  • “Se trata del sistema de medida que recomienda la norma”
  • “¿Cómo vamos a poner en duda un sistema de medida que nos ha costado tan caro?”
  • “Hicimos pruebas con el proveedor del sistema de medida en sus instalaciones para validarlo”

En las empresas, el tema de la calibración de los sistemas de medida se suele gestionar bien y los aparatos de medida tienen su etiqueta verde indicando la próxima fecha de calibración. En la validación de los sistemas de medida, no hablamos sólo de la posición de las medidas (para evitar sesgos) sino de la dispersión alrededor del valor perseguido. En este sentido existen dos grandes componentes a esta dispersión:

  • La variación aportada por el propio sistema de medida y también del método estándar de utilización del mismo. Esta parte se llama Repetibilidad
  • La variación aportada por las diferentes personas que utilizan el sistema de medida: hablamos de Reproducibilidad

Los estudios R&R (Repetibilidad & Reproducibilidad) son aquellos que permiten descubrir la “huella” del sistema de medida. Permiten contestar esta pregunta: ¿Qué parte de la variación observada se debe al sistema de medida? La idea es la siguiente: nunca veremos el resultado real del proceso ya que para verlo, tendremos que pasar por un proceso de medida. Como cada proceso añade variación, el resultado que analizaremos será una combinación de la variabilidad real del proceso y de la variabilidad aportada por el sistema de medida (proceso de medida). Esta huella se expresa en porcentaje y no debe superar los 30% de la variación observada (idealmente tendría que ser inferior a 10%, lo que suele representar un reto importante).

SSGarcia1Para poder llevar a cabo este estudio se utiliza una metodología establecida con, clásicamente, 10 piezas, 3 operarios y 3 medidas por operario de cada pieza en orden aleatorio. La muestra global de 10 unidades debe abarcar la variabilidad del proceso (la que se encontrará el sistema de medida), por lo que debe ser representativa (varios lotes, varios días,…) sin dejar de ser razonable en el sentido de no coger familias diferentes de productos por ejemplo. El orden aleatorio de las medidas también es importante, porque asegura tener más objetividad a la hora de analizar los datos. En efecto, evita que uno se acuerde (inconscientemente o no) del valor de las primeras unidades y, por otra parte, evita que algún factor relacionado con el tiempo (como puede ser el cansancio, una temperatura cambiante del aparato o del entorno) afecte el resultado del estudio.

Cuando los resultados del estudio ponen de manifiesto un proceso de medida no valido, suele ser un problema ya que todos los resultados históricos que se analizaron en su momento provenían del mismo. Se puede llegar a cuestionar todos los trabajos realizados. No obstante, utilizamos los sistemas de medida con dos finalidades principales:

  1. Optimizar los procesos y por ello debemos asegurar una huella del sistema de medida sobre la variabilidad observada lo suficientemente pequeña para poder tomar unas decisiones adecuadas y ver los cambios del proceso en el proceso de mejora
  2. Dar conformidad o no a un producto por lo que la huella del sistema de medida se calcula también en función del rango de tolerancia. Un porcentaje resultante del estudio suficientemente pequeño (<10% o en su caso <30%) permite asegurar una buena decisión en cuanto al cumplimiento, o no, de las especificaciones del producto.

SSGarcia2Nos podemos encontrar con las 4 situaciones diferentes:

SSGarcia3En este artículo solo comentamos la necesidad de validar los sistemas de medida para datos continuos. Esta necesidad existe también para los datos atributos con unas evaluaciones de los productos del tipo: pasa/no pasa. El estudio R&R en este caso se realiza mediante el cálculo del porcentaje de concordancia de distintas personas en la evaluación repetida (en distintos momentos y de manera aleatoria) de una muestra representativa de al mínimo 30 productos. En este caso la muestra se elige de manera a abarcar las distintas situaciones que se podrá encontrar el evaluador. Significa que debe contener unos productos:

  • Conformes sin duda
  • Conformes dudosos
  • No conformes dudosos
  • No conformes sin duda

La elección de estos productos se lleva a cabo por un experto que sería la persona que conoce claramente la voz del cliente. En este caso la repetibilidad corresponde al % de concordancia de cada evaluador consigo mismo y la reproducibilidad es el % de concordancia entre los distintos evaluadores. Finalmente el %R&R en el caso atributo debe superar los 80%.

El resultado se basa en un porcentaje global de exactitud (nivel de concordancia de los evaluadores con el experto):

SSGarcia4Pero debemos también mirar en detalle los resultados del estudio para descubrir alguna necesidad de formación sobre los criterios de aceptación y/o rechazo, como se puede apreciar en el gráfico siguiente (obtenido con los mismos datos que han dado un % de exactitud general aceptable de 81,7% > 80%):

SSGarcia5Ya sean para datos continuos o para atributos, los sistemas de medida dejan una huella y a pesar de unos resultados que nos parecen correctos a primera vista, debemos antes de cualquier análisis asegurarnos que la variabilidad introducida por los procesos de medida es aceptable.

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