MSA

1. Clase. MSA
Ingeniería en Productividad Empresarial
Profesor: Kenneth Quiros

2. 6s – Module 8
Análisis del Sistema de Medición (MSA)
• En este módulo usted
aprenderá:
• Naturaleza de la variación de las mediciones
• MSA para atributos
• MSA para variables
• MSA para procesos transaccionales

3. Análisis del Sistema de Medición (MSA)

4. Problem Statement
Y Condition
Six Sigma Process Roadmap
Analyze Improve Control
Pareto Analysis
Process Map
Compare Process
To Standard
Cause & Effect
MSA
FMEA
Multi-Vari Analysis
Waste Identification
Spread KPIV’s
Centering KPIV’s
DOE
Develop
“Should” Process
Confirmation
Develop Control Plan
Implement
“Should” Process
Mgmt Presentation
Validate Results
Define & Measure
Legend
Still Ahead
In Progress
Complete
NA
Baseline Capability

5. • 6s es educado para tomar deciciones basados en datos.
• La toma de decisiones (DMAIC) está completamente basado en los
datos
• Si los datos son inexactos o falsos, entonces cualquier resultado 6s se
basan en la ficción, no los hechos
• Debemos asegurar que los datos son ciertos!
Mayor el error en la medicion, mayor error tendremos en las decisiones que tomemos
basados en esas mediciones. El proposito de MSA es calificar el sistema de medicion
cuantificando su exactitud, precision y estabilidad (accuracy, precision, and stability).
Debemos considerar que hay sistemas de medicion de variables y tambien sistemas de
atributos. MoreSteam University
Análisis del Sistema de Medición (MSA)
MSA Measurement Systems Analysis. Reference Manual. 3rd Edition*

6. • Cuando se toma una medida, el valor registrado es una función
del proceso mismo y la variación en el sistema de medición.
Existen 2 tipos de error :
1. El error aleatorio - variación inherente al sistema en cualquier
momento dado. También se llama "precisión" o "repetición“.
2. Bias - variación causada por un cambio de valores debido a una causa
conocida como el operador, producto, tiempo, máquinas y métodos.
La naturaleza del error de medición

7. La naturaleza del error de medición
• Idealmente un sistema de medición debería arrojar datos
veraces todas las veces.
• Pero en el mundo real, entendemos que cada punto de
datos que observamos tiene 2 fuentes de variación
s2
Total = s2
Y + s2
Measurement System
Sí queremos reducir la variación en Y. minimizar el error de medición nos
ayuda a comprender el verdadero problema.

8. • El modelo estadístico se puede expresar de la siguiente manera
La naturaleza del error de medición
Variación real de Y puede parecerse a
esto ...
Pero el error de medición
rodea a cada punto de datos ...
... Y pensamos que la variación en
Y se parece a esto

9. • MSA Options depend on the Y …
Attribute
Gage R&R
MSA
Product Y
Variable
Gage R&R
Process Y
Process map,
survey, observation
MSA can mean GR&R but doesn’t always
Análisis del Sistema de Medición (MSA)

10. Lo que aprenderemos a través del MSA
• Cuál es el % de error existente en las mediciones:
- vs. tolerancia
- vs. variación total
- a través del espectro del producto/valores
• Fuentes del error de medición
• Si el sistema de medición tiene que ser mejorado antes de continuar
con el proyecto 6s (o incluso la producción)
Análisis del Sistema de Medición (MSA)

11. Importantes Conceptos MSA
• Accuracy (Exactitud)
- Valor Patrón
- Bias (Sesgo)
 Precision
- Repetibilidad
- Linealidad
- Reproducibilidad
 Estabilidad  Discriminación
Análisis del Sistema de Medición (MSA)

12. Discriminación
• El número de decimales que se pueden medir por el sistema.
• Los incrementos de la medida debe ser de 1 / 10 de la
especificación de producto o de la variación del proceso.
Análisis del Sistema de Medición (MSA)

13. Accuracy: Exactitud:Cuanto varia el promedio de mediciones del valor de referencia
Bias: Tendencia o Sesgo, es la distancia entre el promedio de las mediciones y el
valor de referencia
Análisis del Sistema de Medición (MSA)

14. Exactitud
Bias Existe aquí para múltiples operadores, el
problema no es probablemente debido a un
error del operador.
• Hay métodos estadísticos para
determinar la importancia de sesgo
(intervalo t confianza estadística).
Op 1 Op 2
Análisis del Sistema de Medición (MSA)

15. Precision
• Repetibilidad es la variación en
mediciones repetidas con todas las otras
variables se mantienen constantes.
Repetibilidad se conoce como variación inherente,
variación por causas comunes y error
aleatorio.
Análisis del Sistema de Medición (MSA)

16. Precision
• Reproducibilidad es usualmente la
diferencia entre el promedio de los
diferentrs operadoes . Esto puede ser
causado por otras condiciones tales
como el tiempo, máquinas, días, et .
Operator 1
Operator 2
Análisis del Sistema de Medición (MSA)

17. • Indique las tres fuentes de error de medición en el diagrama
• Bias
• Reproducibilidad
• Repetibilidad
Op 1 Op 2
Análisis del Sistema de Medición (MSA)

18. Seleccione la imagen con la descripción correcta:
1. Precise but not Accurate
2. Precise & Accurate
3. Not Precise & not Accurate
4. Accurate but not precise
A.
D.
C.
B.
Análisis del Sistema de Medición (MSA)

19. Linealidad de las mediciones:
• Exactitud o precisión cambia a través del espectro de los valores
medidos.
Análisis del Sistema de Medición (MSA)
Reference Value
Bias
0.30
0.28
0.26
0.24
0.22
0.010
0.005
0.000
-0.005
-0.010
0
Gage Linearity and Bias Study for Viscosity
La variacion de la precision aumenta
dramaticamente a medida que el valor de
referencia aumenta.
La exactitud (bias) es consistente a traves
del rango de los valores de referencia

20. Linealidad de las mediciones:
• Exactitud o precisión cambia a través del espectro de los valores
medidos.
Análisis del Sistema de Medición (MSA)
Reference Value
Bias
0.30
0.28
0.26
0.24
0.22
0.012
0.010
0.008
0.006
0.004
0.002
0.000 0
Gage Linearity and Bias Study for Viscosity
La exactitud (bias) empeora a medida
que el valor de referencia aumenta.
La variacion de la precision permanece
consistente en el rango de los valores de
referencia

21. Reference Value
Bias
17
16
15
14
13
0.0010
0.0005
0.0000
-0.0005
-0.0010
0
Regression
95% CI
Data
Avg Bias
Percent
Bias
Linearity
0.008
0.004
0.000
Gage Linearity
Slope -0.00008682 0.00003795 0.027
Predictor C oef SE C oef P
C onstant 0.0013801 0.0005768 0.021
S 0.0003755 R-Sq 10.9%
Linearity 0.0007371 %Linearity 0.0
Gage Bias
13.083 0.0003333 0.0 0.018
14.065 0.0000000 0.0 *
15.113 0.0000000
Reference
0.0 *
16.096 0.0002222 0.0 0.079
17.279 -0.0002222 0.0 0.079
Bias %Bias P
A v erage 0.0000667 0.0 0.033
Gage name:
Date of study :
Reported by :
Tolerance:
Misc:
Percent of Process Variation
Gage Linearity and Bias Study for Diameter Linearity is not a concern because :
1) Bias=0 line is largely contained by
regression confidence bands.
2) R2 is small.
Ejemplo de Linealidad – Bead Diameter :
*Cuando el % de linealidad es < al 10% la linealidad
no es un factor determinate en la variación del
proceso.
**Gráficamente
la linealidad y el
sesgo aportan
menos del 10%
de la variación
total del
proceso.
Análisis del Sistema de Medición (MSA)

22. Análisis del Sistema de Medición (MSA)
Linearity is not a concern because :
1) Bias=0 line is largely contained by
regression confidence bands.
2) R2 is small If R2 < 60%, then linearity is
not a concern
*Cuando el % de linealidad es < al 10% la
linealidad no es un factor determinate en la
variación del proceso
**Gráficamente
la linealidad y el
sesgo aportan
menos del 10%
de la variación
total del
proceso.

23. Attribute
Gage R&R
MSA
Product Y
Variable
Gage R&R
Process Y
Process map,
survey, observation
Análisis del Sistema de Medición (MSA)
srepeatability sreproducibility

24. Variable GR&R
Variable Gages puede medir:
• Dimensiones Físicas
• Desempeño
• Entradas (tiempo, temperatura, presión, fuerza, quimica…)
• Regla de oro - si se puede medir con un decimal, es probable que este
ante una variable.

25.  Datos sobre mediciones :
 Mide una característica o parte de un
proceso, como por ejemplo la longitud, el
peso o la temperatura. Los datos suelen
incluir valores fraccionados o decimales.
Variable GR&R

26. Variable GR&R
Plan de estudio:
• Calibrar el instrumento.
• Use un apropiado número de operadores que representen el proceso.
• Use un número de partes representatiovos
• Cada evaluador evalúa cada parte almenos dos veces
VER EJEMPLOS

27. Variable GR&R
Operadores :
• Si hay 2 operadores en el proceso, use ambos
• Si hay >2 operadores, use 2- 4
• Si solo hay un operador no corra reproducibilidad.
Tamaño de la muestra :
• Mínimo n > 30 donde
n = # operadores x # partes x # corridas
Nota : Número de corridas deben ser 2


28. Variable GR&R
2 Key Questions
1. Puede el sistema de medición asegurar los requerimientos de los clientes?
Utilice la relación P / T (de precisión para la Tolerancia) para expresar el
error de medición en% de la tolerancia
2. Puede el sistema de medición detectar cambios en el proceso?
Utilice% R & R para expresar el error de medición en% de la variación del
proceso

29. Relación de la presición y la tolerancia
1. Puede el sistema de medición asegurar los requerimientos de los clientes?
En otras palabras hay alguna probabilidad que :
• Buenos productos sean calificados como malos (riesgo
del productor - a)
Falsa Alarma
o
• Productos que no cumplen sean segregados como
conformes (riesgo del consumidor– b)
Alarma de falla
P / T = 6 x sR&R / Ancho de la Tolerancia

30. Product Tolerance
LSL USL
P/T = 50%
Relación de la presición y la tolerancia
P/T = 10%
P/T = 100%
Valores pequeños de P/T son económicos para
nostros y protegen a nuestros clientes
• Menor probabilidad de llamar “buenos ” a items
que no cumplen.
• Menor probabilidad de llamar “malos ” a items que
cumplen.
• P/T = 50% Significa que el error de medición absorve el
50% de la tolerancia del proceso.

31. %GR&R
2. Puede el sistema de medición detectar cambios en el proceso ?
Especímenes seleccionados deberán reflejar la variación típica del proceso
y
las variaciones del sistema de medición
% GR&R = 6 x sR&R / Total Variation

32. %R&R = 50%
%GR&R
%R&R = 10%
Process Variation
Dado que los especímenes en el estudio de GR&R representan la variación del
proceso :
• %R&R nos dice si la variación por repetibilidad y reproducibilidad disminuyen la
capacidad del sistema de medición de detectar cambios en el proceso.
• e.g. %R&R = 50% La mitad de la variación del proceso es consecuencia del error en el
sistema de medición..
Recuerde, s2
Total = s2
Y + s2
Measurement System

33. P/T Ratio & %R&R
• Si el sistema de medición es inaceptable, el proyecto no puede proceder
hasta que se mejore.
• Continuar sería perseguir un objetivo en movimiento.
• Para algunos proyectos, la parte superior del rango "aceptable" puede
ser demasiado alto

34. Variable GR&R
Example : Compound Development Lab
Tensión del material.
- 4 Rodados (specimens)
- 2 Operadores
- 8 Corridas
n = # operators x # specimens x # trials = 64
Es el tamaño de la muestra suficiente?

35. Variable GR&R
In Minitab, open CmpdDevLab.MSA.mpj :
Operator AM / PM Time Stock SpecimenTensile
3 AM 12:27 A 1 21.857
3 AM 12:28 A 2 22.546
3 AM 12:29 A 3 21.989
3 AM 12:30 A 4 24.161
3 AM 11:39 B 1 14.905
3 AM 11:40 B 2 15.020
3 AM 11:41 B 3 14.707
3 AM 11:42 B 4 11.894
3 AM 12:39 C 1 16.275
3 AM 12:40 C 2 24.199
3 AM 12:41 C 3 16.115
3 AM 12:42 C 4 16.277
3 AM 11:51 D 1 15.418
3 AM 11:52 D 2 15.438
3 AM 11:53 D 3 15.865
3 AM 11:54 D 4 15.824
4 Observaciones del Op
3, AM, Stock A

36. Variable GR&R
Select :
Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage R&R Study (Crossed)
Paso Inicial es Diseñar el Estudio

37. Variable GR&R
Salida Gráfica:
Percent
Part-to-Part
Reprod
Repeat
Gage R&R
160
80
0
% Contribution
% Study Var
% Tolerance
Sample
Range
10
5
0
_
R=3.59
UCL=6.69
LCL=0.49
3 4
Sample
Mean
21
18
15
_
_
X=17.220
UCL=18.558
LCL=15.882
3 4
Stock
D
C
B
A
25
20
15
Operator
4
3
25
20
15
Stock
Average
D
C
B
A
21
18
15
Operator
3
4
Gage name:
Date of study :
Reported by :
Tolerance:
Misc:
Components of Variation
R Chart by Operator
Xbar Chart by Operator
Tensile by Stock
Tensile by Operator
Operator * Stock Interaction
Compound Development Lab - Tensile Strength

38. Variable GR&R
Guía de la salida Gráfica:
Componentes de Variación
Part a Part debe ser cercano al
100%.
%GRR & P/T debe ser bajo.
Gráfico R por Operator
No deben haber puntos sobre el
límite superior de control (UCL)
Gráfico Xbar por Operator
Mayor cantidad de puntos
deben estar contenidos dentro
de los límites de control.
Mediciones por Part
Tamaño similar en las cajas que
rodean la media
Mediciones por Operator
Cajas deben ser conectadas por
una línea recta.
Operator * Stock Interaction
Líneas de color (los operadores)
deben comportarse de manera
similar a través de partes

39. Variable GR&R
Percent
Part-to-Part
Reprod
Repeat
Gage R&R
160
80
0
% Contribution
% Study Var
% Tolerance
Sample
Range
10
5
0
_
R=3.59
UCL=6.69
LCL=0.49
3 4
Sample
Mean
21
18
15
_
_
X=17.220
UCL=18.558
LCL=15.882
3 4
Stock
D
C
B
A
25
20
15
Operator
4
3
25
20
15
Stock
Average
D
C
B
A
21
18
15
Operator
3
4
Gage name:
Date of study :
Reported by :
Tolerance:
Misc:
Components of Variation
R Chart by Operator
Xbar Chart by Operator
Tensile by Stock
Tensile by Operator
Operator * Stock Interaction
Compound Development Lab - Tensile Strength
%GRR, P/T muy alto
Problem con Op 3 stock C
repetibilidad ?
Puntos deben estar
fuera de los límites
Mucha variación
alrededor del hule C
Operator means equal
Patrones Similares

40. • Un fabricante de prótesis ha encargado un estudio para evaluar el sistema de medición
utilizado para probar la dureza de las piezas de plástico reforzado en los dispositivos. La
prueba consiste en someter una muestra seleccionada al azar de partes a una fuerza de
pre-especificados en un prensatelas estandarizados. Un durómetro se utiliza para medir la
profundidad de la muesca en el material creado por la fuerza y la puntuación se registra (la
puntuación es un número sin unidades en una escala de 000-100, con las puntuaciones más
altas indican una mayor dureza). El rango de operación para el proceso es 30-45.
• Las piezas de los dispositivos llegan en lotes de 50. Ya que las partes muestra son destruidas
como parte de este proceso. Tres evaluadores son seleccionados al azar para hacer la
medición. Cinco lotes son elegidos para representar a
la gama completa del proceso. Seis partes son seleccionados de cada lote, dos para cada
evaluador. El diseño es como se muestra
a continuación:
Nested Gage R&R Estudio de un sistema de medición de uso de
Ensayos No Destructivos
Ejemplo

41. Appraiser A Appraiser B Appraiser C
Lotes
Partes
1 2 ……… 5 1 2 ……… 5 1 2 ……… 5
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
……
.
……
.
……
.
Tenga en cuenta que aunque cada evaluador mide partes de los mismos cinco lotes, las partes
real medida de cada lote son diferentes.
NOTA
Las mediciones efectuadas por cada evaluador en las partes de cada lote son tratados como
REPITICIONES sobre el "mismo" parte. Obviamente, estos no son ciertas mediciones repetidas,
pero debido a que PROVIENEN de un mismo lote en las proximidades de uno al otro, SE asume
que esto es casi idéntica, que
representan el mismo papel para todos los propósitos prácticos. Así, las partes dentro de un lote
son muy similares y las partes de diferentes lotes son tan diferentes como sea posible.
Nested Gage R&R Estudio de un sistema de medición de uso de
Ensayos No Destructivos
MODELO

42. Nested Gage R&R Estudio de un sistema de medición de uso de
Ensayos No Destructivos

43. Nested Gage R&R Estudio de un sistema de medición de uso de
Ensayos No Destructivos
En este ejemplo, tres operadores midieron cinco piezas diferentes cada uno dos veces, para un
total de 30 mediciones. Cada pieza es única para cada operador; ninguna pieza fue medida por dos
operadores. Usted decide llevar a cabo un estudio R&R del sistema de medición (anidado) para
determinar cuánta de la variación del proceso observada es causada por variación del sistema de
medición.
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