Análisis de sistemas de medición 4ta edición

Primera Edición, Octubre 1990 • Segunda Edición, Febrero, 1995; Segunda Impresión, Junio 1998 • Tercera
Edición, Marzo, 2002; Segunda Impresión, Mayo, 2003; Cuarta Edición, Junio, 2010
Derechos Reservados © 1990, © 1995, © 2002 © 2010 Chrysler Group LLC, Ford Motor Company, General
Motors Corporation
Este documento consiste sólo de una interpretación al español, y es una copia libre del Manual de Referencia de MSA-4:
2010 publicado por AIAG, y sólo debe considerarse como una consulta. El único documento oficial es el publicado
originalmente en Ingles por AIAG mismo.
i
ANÁLISIS DE SISTEMAS DE MEDICIÓN
Manual de Referencia
Cuarta Edición

iii
PREFACIO
Este manual de referencia fue desarrollado por el Grupo de Trabajo de Análisis de Sistemas
de Medición (MSA), autorizado por el grupo de fuerza de trabajo para los Requerimientos de
Calidad de Proveedores de Chrysler Group LLC, Ford Motor Company y General Motors
Corporation, y bajo los auspicios del Grupo de Acciones de la Industria Automotriz (AIAG). El
grupo de trabajo responsable por esta Cuarta edición fue Michael Down (General Motors
Corporation), Frederick Czubak (Chrysler Group LLC), Gregory Gruska (Omnex), Steve
Stahley (Cummins, Inc.) y David Benham.
El manual es una introducción al análisis de sistemas de medición. No tiene la intención de
limitar la evolución de métodos de análisis adecuados a procesos o géneros de
productos particulares. Aún y cuando estos lineamientos se pretende cubran normalmente
situaciones de sistemas de medición que ocurren, puede haber preguntas que surjan. Estas
preguntas debieran dirigirse a sus representantes autorizados de los clientes.
Este manual cuenta con derechos de copia por Chrysler Group LLC, Ford Motor Company y
General Motors Corporation, con todos los derechos reservados, 2010. Manuales adicionales
pueden ordenarse en AIAG en www.aiag.org. El permiso para reproducir porciones de este
manual para uso dentro de organizaciones proveedores puede obtenerse en AIAG en
www.aiag.org.
Junio, 2010

iv
Guía Rápida de 4ª Edición de MSA
Tipo de Sistema de
Medición
Métodos MSA Capítulo
Variables Básicas
Rango, Promedios y Rangos, ANOVA, Sesgo,
Linealidad, Gráficas de Control
Ill
Atributos Básicos
Detección de Señales, Análisis de Pruebas de
Hipótesis
Ill
No Replicables (ej.,
Pruebas Destructivas)
Enfoques Alternativos IV
Variables Complejas
Rango, Promedios y Rangos, ANOVA, Sesgo,
Linealidad, Gráficas de Control
III, IV
Sistemas Múltiples,
Gages ó Stands de
Pruebas
Gráficas de Control, ANOVA, Análisis de Regresión III, IV
Misceláneos Enfoques Alternativos IV
Otros
Artículos disponibles en el
sitio web de AIAG (www.aiag.org)
NOTA: En relación al uso de la desviación estándar para RRGs.
Históricamente y en forma convencional se ha usado una amplitud del 99% para representar
la amplitud “total” del error de las mediciones, representado por el factor de multiplicación de
5.15 (donde σ RRG es multiplicado por 5.15 para representar la amplitud total del 99%).
Una amplitud de 99.73% es representada por el multiplicador de 6.0, el cual es + 3σ y
representa la amplitud total de la curva “normal”.
Si el lector elige incrementar el nivel de cobertura o amplitud de una variación total de las
mediciones del 99.73%, usar el 6.0 como un multiplicador en lugar de 5.15 en los cálculos.
Nota: El enfoque usado en la 4ª. Edición es para comparar desviaciones estándar. Esto es
equivalente a usar el multiplicador de 6 en el enfoque histórico.
El conocimiento del factor multiplicador que se use es crucial en la integridad de las
ecuaciones y cálculos resultantes. Esto es especialmente importante si se hace una
comparación entre la variabilidad y tolerancia de los sistemas de medición.
Consecuentemente, si se usa un enfoque distinto al descrito en este manual, una declaración
como tal debe ser claramente establecida en cualquier resultado ó resumen (particularmente
a aquellos ofrecidos a clientes).

v
TABLA DE CONTENIDO
MSA 4th Edition Quick Guide.........................................................................................................................iv
TABLA DE CONTENIDO..................................................................................................................................v
Lista de Tablas.................................................................................................................................................vii
Lista de Figuras ...............................................................................................................................................viii
CAPÍTULO I – Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición...........................................1
Sección A Introducción, Propósito y Terminología............................................................................................3
Introducción ..................................................................................................................................................3
Propósito.......................................................................................................................................................4
Tecnología....................................................................................................................................................4
Sección B El Proceso de Medición....................................................................................................................13
Sistemas de Medición ..................................................................................................................................13
Los efectos de la variabilidad de Sistemas de Medición..............................................................................18
Sección C Planeación y Estrategia de las Mediciones .....................................................................................25
Sección D Desarrollo de las Fuentes de Medición............................................................................................29
Proceso de Selección de Fuentes de Gages...............................................................................................31
Sección E Aspectos Clave en las Mediciones...................................................................................................41
Sección F Incertidumbre en las Mediciones......................................................................................................63
Sección G Análisis de Problemas de Mediciones .............................................................................................65
CAPÍTULO II – Conceptos Generales para la Evaluación de Sistemas de Medición ...............................67
Sección A Antecedentes....................................................................................................................................69
Sección B Selección/Desarrollo de Procedimientos de Prueba........................................................................71
Sección C Preparación para un Estudio de Sistemas de Medición ..................................................................73
Sección D Análisis de Resultados.....................................................................................................................77
CAPÍTULO III – Prácticas Recomendadas para Sistemas de Medición Replicables................................81
Sección A Ejemplos de Procedimientos de Prueba ..........................................................................................83
Sección B Guías y Lineamientos – Estudio de Sistemas de Medición de Variables........................................85
Guías y Lineamientos para Determinación de la Estabilidad.......................................................................85
Guías y Lineamientos para Determinación del Sesgo – Método de Muestras Independientes ..................87
Guías y Lineamientos para Determinación del Sesgo – Método por Gráficas de Control...........................92
Guías y Lineamientos para Determinación de la Linealidad........................................................................96
Guías y Lineamientos para Determinación de la Repetibilidad y Reproducibilidad.....................................101
Método de Rangos .......................................................................................................................................102
Método de Rangos y Promedios ..................................................................................................................103
Método de Análisis de Varianzas (ANOVA).................................................................................................123
Sección C Estudio se Sistemas de Medición por Atributos...............................................................................131
Métodos de Análisis de Riesgos ..................................................................................................................131
Enfoque de Detección de Señales ...............................................................................................................143
Método Analítico...........................................................................................................................................145
CAPÍTULO IV – Otras Prácticas y Conceptos de Medición.........................................................................151
Sección A Prácticas para Sistemas de Medición No Replicables.....................................................................153
Sistemas de medición destructivos ..............................................................................................................153
Sistemas donde las partes cambian en el uso/prueba ................................................................................153
Sección B Estudios de Estabilidad....................................................................................................................155
Sección C Estudios de Variabilidades...............................................................................................................161
Sección D Reconocimiento de los Efectos de una Excesiva Variación Dentro de las Partes..........................167
Sección E Método de Promedios y Rangos – Tratamiento Adicional...............................................................169
Sección F Curva de Desempeño de Gages......................................................................................................177
Sección G Reducción de Variación a Través de Lecturas Múltiples.................................................................183
Sección H Enfoque de la Desviación Estándar Combinada a los GRRs..........................................................185
APÉNDICES......................................................................................................................................................193

vi
Apéndice A .......................................................................................................................................................195
Conceptos de Análisis de Varianza..............................................................................................................195
Apéndice B .......................................................................................................................................................199
Impacto del GRR en el Índice de Habilidad Cp ............................................................................................199
Fórmulas:......................................................................................................................................................199
Análisis: ........................................................................................................................................................199
Análisis Gráfico:............................................................................................................................................199
Apéndice C .......................................................................................................................................................203
Apéndice D .......................................................................................................................................................205
Estudio R de Gages .....................................................................................................................................205
Apéndice E .......................................................................................................................................................207
Cálculo Alternativo de PV Usando un Término de Corrección de Errores...................................................207
Apéndice F........................................................................................................................................................209
Modelo de Errores P.I.S.M.O.E.A.................................................................................................................209
Glosario ............................................................................................................................................................213
Lista de Referencias........................................................................................................................................219
Formatos Muestra............................................................................................................................................223
Índice.................................................................................................................................................................227

vii
Lista de Tablas
Tabla I-B 1: Filosofía de Control e Interés Guía................................................................................................18
Tabla II-D 1: Criterios de GRRs.........................................................................................................................78
Tabla III-B 1: Datos para un Estudio de Sesgo .................................................................................................90
Tabla III-B 2: Estudio de Sesgo – Análisis de un Estudio de Sesgo.................................................................92
Tabla III-B 3: Estudio de Sesgo – Análisis de un Estudio de Estabilidad para Sesgo......................................95
Tabla III-B 4: Datos para un Estudio de Linealidad...........................................................................................99
Tabla III-B 5: Estudio de Linealidad – Resultados Intermedios ........................................................................99
Tabla III-B 6: Estudio de Gages (Método de Rangos) ......................................................................................103
Tabla III-B 6a: Hoja de Recolección de Datos de Repetibilidad y Reproducibilidad de Gages........................105
Tabla III-B 7: Tabla ANOVA...............................................................................................................................127
Tabla III-B 8: % de Variación y Contribución de un Análisis ANOVA................................................................127
Tabla III-B 9: Comparación de los Métodos de ANOVA y Promedios y Rangos..............................................129
Tabla III-B 10: Reporte del Método ANOVA para GRRs...................................................................................129
Tabla III-C 1: Conjunto de Datos para un Estudio de Atributos ........................................................................134
Tabla III-C 2: Resultados de un Estudio con Tablas Cruzadas.........................................................................136
Tabla III-C 3: Resumen Kappa ..........................................................................................................................137
Tabla III-C 4: Comparación de los Evaluadores con la Referencia...................................................................138
Tabla III-C 5: Tabla de Efectividad del Estudio .................................................................................................139
Tabla III-C 6: Ejemplo de Lineamientos de Criterios de Efectividad .................................................................140
Tabla III-C 7: Resumen de Efectividad del Estudio...........................................................................................140
Tabla III-C 8: Tabla III-C 1 clasificada por Valor de Referencia........................................................................143
Tabla IV-A 1: Métodos Basados en el Tipo de Sistema de Medición ...............................................................154
Tabla IV-H 1: Conjunto de Datos para Análisis de la Desviación Estándar Combinada ..................................189
Tabla A 1: Estimativo de los Componentes de la Varianza ..............................................................................195
Tabla A 2: Extensión 6 Sigma ...........................................................................................................................196
Tabla A 3: Análisis de Varianzas (ANOVA).......................................................................................................197
Tabla A 4: Resultados de ANOVA en Tablas....................................................................................................198
Tabla A 5: Resultados de ANOVA en Tablas....................................................................................................198
Tabla B 1: Comparación del Cp Observado con el Actual.................................................................................201
Tabla C 1: Tabla d
*
2
.........................................................................................................................................203
Tabla F 1: Ejemplo del Modelo PISMOEA ........................................................................................................211

viii
Lista de Figuras
Figura I-A 1: Ejemplo de una Cadena de Rastreabilidad para la Medición de una Longitud ...........................10
Figura I-B 1: Diagrama de Causas y Efectos de la Variabilidad de un Sistema de Medición...........................17
Figura I-E 2: Discriminación...............................................................................................................................46
Figura I-E 3: Impacto del Número de Categorías Distintas (NCD) de la Distribución del Proceso en
Actividades de Análisis y Control. .....................................................................................................................47
Figura I-E 4: Gráficas de Control de Proceso....................................................................................................49
Figura I-E 5: Características de la Variación de un Proceso de Medición........................................................50
Figura I-E 6: Relaciones entre Sesgo y Repetibilidad.......................................................................................62
Figura III-B 1: Análisis de Gráficas de Control para Estabilidad .......................................................................86
Figura III-B 2: Estudio de Sesgo – Histograma de un Estudio de Sesgo..........................................................91
Figura III-B 3: Estudio de Linealidad – Análisis Gráfico ....................................................................................100
Figura III-B 4: Gráfica de Promedios – “Estancada” .........................................................................................107
Figura III-B 5: Gráfica de Promedios “No Estancada”.......................................................................................107
Figura III-B 6: Gráfica de Rangos – “Estancada” ..............................................................................................108
Figura III-B 7: Gráfica de Rangos – “No estancada” .........................................................................................109
Figura III-B 8: Gráfica de Corridas por Parte.....................................................................................................109
Figura III-B 9: Diagrama de Dispersión .............................................................................................................110
Figura III-B 10: Gráfica de Whiskers .................................................................................................................111
Figura III-B 11: Gráficas de Errores...................................................................................................................112
Figura III-B 12: Histograma Normalizado ..........................................................................................................113
Figura III-B 13: Gráfica X-Y de Promedios por Medida.....................................................................................114
Figura III-B 14: Comparación de Gráficos X-Y..................................................................................................115
Figura III-B 15: Hoja de Recolección de Datos Completa para R&RG .............................................................118
Figura III-B 16: Reporte de Repetibilidad y Reproducibilidad de Gages...........................................................119
Figura III-B 18: Gráfica de Residuales ..............................................................................................................126
Figura III-C 1: Proceso Ejemplo con Pp = Ppk = 0.50.........................................................................................132
Figura III-C 2: Las Áreas “Grises” Asociadas con el Sistema de Medición.......................................................132
Figura III-C 3: Proceso Ejemplo con Pp = Ppk = 1.33.........................................................................................141
Figura III-C 4: Curva de Desempeño de un Gage de Atributos Graficada en Papel de Probabilidad Normal .149
Figura III-C 5: Curva de Desempeño de un Gage de Atributos ........................................................................150
Figura IV-E 1: Gráfica de Control de Evaluación de Mediciones ( X & R) - 1 ..................................................172
Figura IV-E 2: Gráfica de Control de Evaluación de Mediciones ( X & R) - 2 ..................................................173
Figura IV-E 3: Cálculos Alternativos para la Evaluación de un Proceso de Medición (Parte 1 de 2)...............174
Figura IV-E 4: Cálculos Alternativos para la Evaluación de un Proceso de Medición (Parte 2 de 2)...............175
Figura IV-F 1: Curva de Desempeño de un Gage Sin Errores..........................................................................180
Figura IV-F 2: Curva de Desempeño de un Gage - Ejemplo ............................................................................181
Figura IV-F 3: Curva de Desempeño de un Gage Graficada en Papel de Probabilidad Normal......................182
Figura IV-H 1: Análisis Gráfico de un Estudio de Desviación Estándar Combinada ........................................188
Figura IV-H 2: Diagrama de Puntos de valores h..............................................................................................191
Figura IV-H 3: Diagrama de Puntos de valores k..............................................................................................192
Figura B 1: Cp Observado vs. Actual (basado en el proceso)...........................................................................201
Figura B 2: Cp Observado vs. Actual (basado en la tolerancia) ........................................................................202

Capítulo I
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición
1
Capítulo I
Guías y Lineamientos Generales para
Sistemas de Medición

Capítulo I – Sección A
Introducción, Propósito y Terminología
2

3
Sección A
Introducción
Los datos de mediciones son usados más a menudo y en más formas que antes. Por
ejemplo, la decisión de ajustar un proceso de manufactura o no, comúnmente se
basa ahora en datos de mediciones. Los datos de mediciones, o alguna estadística
calculada de éstos, son comparados con los límites de control estadísticos del
proceso, y si loa comparación indica que el proceso está fuera del control
estadístico, entonces se hace un ajuste de algún tipo. De lo contrario, al proceso se
le permite trabajar sin ajustes. Otro uso de datos de mediciones es para determinar
si existe una relación significativa entre dos o más variables. Por ejemplo, puede
sospecharse que una dimensión crítica de una parte plástica moldeada se relaciona
con la temperatura del material de alimentación. Esa posible relación puede ser
estudiada usando un procedimiento estadístico llamado análisis de regresión para
comparar las medicines de la dimensión crítica con las mediciones de la
temperatura del material de alimentación.
Los estudios que exploren tales relaciones son ejemplos de lo que el Dr. W.E.
Deming llamó estudios analíticos. En general, un estudio analítico es aquel que
incrementa el conocimiento del sistema de causas que afectan el proceso. Los
estudios analíticos son unos de los más importantes que usan datos de mediciones
porque se dirigen finalmente a un mejor entendimiento de los procesos.
El beneficio de usar un procedimiento basado en datos es ampliamente determinado
por la calidad de los datos de medición usados. Si la calidad de los datos es baja, es
muy probable que el beneficio del procedimiento sea muy bajo. Igualmente, si la
calidad de los datos es alta, es muy probable que también el beneficio sea alto.
Para asegurar que el beneficio derivado de los datos de medición usados sea
altamente suficiente para garantizar el costo de su obtención, se requiere enfocar
atención en la calidad de los datos.
La calidad de los datos de medición es definida por las propiedades estadísticas de
las múltiples mediciones obtenidas del sistema de medición operando bajo
condiciones estables. Por ejemplo, suponer que un sistema de medición, operando
bajo condiciones estables, es usado para obtener varias mediciones de una cierta
característica. Si las mediciones están todas “cerca” al valor master de la
característica, entonces se dice que la calidad de los datos es “alta”. Igualmente, si
algunas o todas de las mediciones están “lejos” del valor master, entonces se dice
que la calidad de los datos es “baja”.
Las propiedades estadísticas más comúnmente usadas para caracterizar la calidad
de los datos son el sesgo y varianza del sistema de medición. La propiedad llamada
sesgo se refiere a la localización de los datos en relación al valor de referencia
(master), y la propiedad llamada varianza se refiere a la dispersión de los datos.
Una de las razones más comunes para datos de baja calidad es demasiada variación.
Mucha de la variación en un conjunto de mediciones, puede ser debida a la
interacción entre el sistema de medición y su medio ambiente. Por ejemplo, un
Calidad de los
Datos de
Medición

4
sistema de medición usado para medir el volumen de líquido en un tanque puede
ser sensible a la temperatura ambiental del medio ambiente en el cual es usado. En
tal caso, la variación de los datos puede ser debida a cambios en el volumen o en la
temperatura ambiente. Esto hace la interpretación de datos más difícil y
consecuentemente el sistema de medición menos deseable.
Si la interacción genera demasiada variación, entonces la calidad de los datos puede
ser muy baja y tal que los datos no sean útiles. Por ejemplo, un sistema de medición
con una gran cantidad de variación puede no ser apropiado para uso en el análisis
de un proceso de manufactura porque la variación del sistema de medición puede
encubrir la variación del proceso de manufactura. Mucho del trabajo de administrar
un sistema de medición es dirigido al monitoreo y control de la variación. Entre
otras cosas, esto significa que se requiere énfasis en aprender como los sistemas de
medición interactúan con su medio ambiente de forma tal que se generen solo datos
de calidad aceptable.
Propósito
El propósito de este documento es presentar los lineamientos para evaluar la
calidad de un sistema de medición. Aunque los lineamientos son generales y
suficientes para ser usados en cualquier sistema de medición, se pretende sean
usados principalmente para sistemas de medición en el mundo industrial. No se
pretende que este documento sea un compendio de análisis para todos los sistemas
de medición. Su enfoque principal es en sistemas de medición donde puedan
replicarse lecturas de cada parte. Muchos de los análisis son útiles con otros tipos
de sistemas de medición y el manual contiene referencias y sugerencias. Se
recomienda que sean consultadas fuentes estadísticas competentes para situaciones
más complejas o inusuales no discutidas aquí. No se cubre en este manual la
aprobación requerida por los clientes para métodos de análisis de sistemas de
medición.
Terminología
La discusión del análisis de los sistemas de medición puede ser confusa y ambigua
sino se establece un conjunto de términos para referirse a propiedades estadísticas
comunes y elementos relativos a los sistemas de medición. Esta sección ofrece un
resumen de tales términos que son usados en este manual.
En este documento, son usados los siguientes términos:
• Medición es definida como “la asignación de números [o valores] a cosas
materiales que representen relaciones entre ellas con respecto a
propiedades particulares”. Esta definición se ofreció primero por C.
Eisenhart (1963). El proceso de asignar números es definido como
proceso de medición, y el valor asignado es definido como valor de
medición.

5
• Gage es cualquier dispositivo usado para obtener mediciones;
frecuentemente usado para referirse específicamente a dispositivos usados
en el piso de producción; incluye dispositivos pasa / no pasa.
• Sistema de Medición es el conjunto de instrumentos o gages, patrones,
operaciones, métodos, dispositivos, software, personal, medio ambiente y
supuestos usados para cuantificar una unidad de medida o preparar la
evaluación de una característica o propiedad a ser medida; el proceso
completo usado para obtener mediciones.
De estas definiciones se obtiene que un proceso de medición puede ser visto como
un proceso de manufactura que produce números (datos) para sus resultados. El ver
un sistema de medición de esta manera es útil porque nos permite traer todos los
conceptos, filosofía y herramientas que han sido ya demostradas ser útiles en el
área de control estadístico de los procesos.
_____________________________________________________________________________________________
Resumen de Términos1
Patrón/Estándar
• Bases aceptadas para comparación
• Criterios para aceptación
• Valor conocido, dentro de límites de incertidumbre establecidos y aceptado
como un valor verdadero
• Valor de referencia
Un patrón debiera tener una definición operacional: una definición que produzca
los mismos resultados cuando se aplique por el proveedor o el cliente, con el
mismo significado ayer, hoy y mañana.
Equipo Básico
• Discriminación, facilidad de lectura, resolución
Alias: unidad de lectura más pequeña, resolución en las mediciones,
límite de escala o límite de detección
Propiedad inherente dispuesta por diseño
Escala de unidad de medición más pequeña o resultado de un
instrumento
Siempre reportada como una unidad de medida
Regla empírica 10 a 1
• Resolución Efectiva
La sensibilidad del sistema de medición con la variación del proceso
para una aplicación particular
1
Ver Capítulo I, Sección E para terminología, definiciones y discusión.

6
Entrada más pequeña generada de una señal de resultado y útil de
medición
Siempre reportada como una unidad de medición
• Valor de Referencia
Valor aceptado de un artefacto
Requiere una definición operacional
Usado como el equivalente para un valor verdadero
• Valor Verdadero
Valor actual de un artefacto.
Desconocido e irreconocible.
Variación de la localización
• Exactitud
“Cercanía” con el valor verdadero o con un valor de referencia
aceptable
ASTM incluye el efecto en los errores de localización y amplitud
• Sesgo
Diferencia entre el promedio de las mediciones observado y el valor de
referencia
Un componente de error sistemático del sistema de medición
• Estabilidad
El cambio de sesgo en el tiempo
Un proceso estable de mediciones está en control estadístico con
respecto a la localización
Alias: cambio
• Linealidad
El cambio de sesgo sobre el rango de operación normal
La correlación de errores de sesgo múltiples e independientes sobre el
rango de operación
Un componente de error sistemático del sistema de medición

7
Variación de la amplitud
• Precisión2
“Cercanía” de lecturas repetidas una de otra
Un componente de error aleatorio del sistema de medición
• Repetibilidad
Variación de las mediciones obtenidas con un instrumento de medición
cuando se use varias veces por un usuario y midiendo la misma
característica y sobre la misma parte
La variación sobre intentos sucesivos (en el corto plazo) y bajo
condiciones de medición definidas y establecidas
Comúnmente referida como VE - Variación del Equipo
Habilidad o potencial de un instrumento (gage)
Variación dentro del sistema
• Reproducibilidad
Variación en el promedio de las mediciones hechas por diferentes
usuarios usando el mismo gage y midiendo una característica de una
parte
Para la calificación del producto y el proceso, el error puede ser el
usuario, el medio ambiente (tiempo) o el método
Comúnmente referido como VU - Variación de los Evaluadores
Variación (condiciones) entre sistemas
ASTM E456-96 incluye efectos de repetibilidad, laboratorios y medio
ambiente así como efectos de los evaluadores/usuarios
• R&R de Gages o RRGs
Repetibilidad y reproducibilidad de gages: estimativo combinado de la
repetibilidad y reproducibilidad de un sistema de medición
Capacidad de un sistema de medición; dependiendo del método usado,
pueden o no incluirse los efectos del tiempo
• Habilidad de los Sistemas de Medición
Estimativo en el corto plazo de la variación de los sistemas de medición
(ej., “RRGs” incluyendo gráficas)
2
En documentos de ASTM, no existe el concepto de precisión de un sistema de medición; ej., la precisión no puede
representarse por un sólo número.

8
• Desempeño del Sistema de Medición
Estimación en el largo plazo de la variación del sistema de medición
(ej., método de gráficas de control de largo plazo)
• Sensibilidad
La más pequeña entrada que resulte de una señal o resultado detectable
Respuesta de un sistema de medición a cambios en la propiedad
medida
Determinada por el diseño (discriminación) del gage, calidad inherente
(FEO-Fabricante de Equipo Original), mantenimiento en servicio y
condición de operación del instrumento y patrón
Siempre reportada como unidad de medida
• Consistencia
El grado del cambio de la repetibilidad en el tiempo
Un proceso de medición consistente está en control estadístico con
respecto a la amplitud (variabilidad)
• Uniformidad
El cambio en repetibilidad sobre un rango de operación normal
Homogeneidad en la repetibilidad
Variación de los Sistemas
La variación de los sistemas de medición puede caracterizarse
como
• Habilidad
Variabilidad en las lecturas tomadas en un periodo de tiempo corto
• Desempeño
Variabilidad en las lecturas tomadas sobre un periodo de tiempo largo
Basado en la variación total
• Incertidumbre
Un rango estimado de valores acerca del valor medido en el cual el
valor verdadero se crea esté contenido
El sistema de
medición debe ser
estable y consistente
Todas las caracterizaciones de la variación total de un sistema de medición
asumen que el sistema es estable y consistente. Por ejemplo, los
componentes de variación pueden incluir cualquier combinación de
artículos mostrados en I-B 1.
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
••
•
LCS
Promedio
Rango
LCI
•
Medición1 Medición NMedición1 Medición NMedición1 Medición NMedición1 Medición N

9
Estándares, Patrones
y Rastreabilidad
El Instituto Nacional de Patrones y Tecnología (NIST) es el Instituto Principal y
Nacional de Mediciones (NMI) en los Estados Unidos ofreciendo servicios bajo el
departamento de comercio de EUA. NIST, previamente como Consejo Nacional de
Patrones (NBS), sirve como la más alta autoridad de metrología en EUA. La
responsabilidad Primaria de NIST es ofrecer servicios de medición y mantener
patrones de medición que ayuden a la industria en EUA a hacer las mediciones
rastreables y que ayuden finalmente en negociaciones de productos y servicios.
NIST ofrece estos servicios directamente a muchos tipos de industrias, pero
principalmente a aquellas industrias que requieran el más alto nivel de exactitud en
sus productos y que incorporen mediciones-de-última-tecnología en sus procesos.
Institutos Nacionales
de Mediciones
La mayoría de los países industrializados alrededor del mundo cuentan con su
propio NMI y un similar a un NIST, y éstos ofrecen un alto nivel de normas de
metrología o servicios de mediciones para sus respectivos países. NIST trabaja y
colabora con estos otros NMIs para que las mediciones que se hagan en un país no
difieran de aquellas hechas en otro. Esto se logra a través de acuerdos de
reconocimiento mutuo (MRAs) y ejecutando comparaciones entre laboratorios
entre NMIs. Una cosa a notar es que las habilidades de estos NMIs varían de país a
país y no todos los tipos de mediciones son comparados sobre bases regulares, de
forma tal que pueden existir diferencias. Por ésto es importante entender por quien
son rastreables las mediciones y que tan rastreables son.
Rastreabilidad Es un importante concepto en la negociación de bienes y servicios. Las mediciones
que son rastreables con los mismos patrones o similares acuerdan muy
estrechamente en comparación con aquellos que no son rastreables. Esto ayuda a
reducir la necesidad de repetir pruebas, el rechazo de producto bueno y la
aceptación de producto malo.
La rastreabilidad es definida por el Vocabulario Internacional de ISO de Términos
Básicos y Generales de Metrología (VIM), como:
“la propiedad de las mediciones o valores de un estándar o patrón, el cual puede
ser relacionado con referencias establecidas, usualmente patrones nacionales o
internacionales y a través de una cadena ininterrumpida de comparaciones y
todas con incertidumbres establecidas”.
La rastreabilidad de una medición es típicamente establecida a través de una
cadena de comparaciones hacia un NMI. Sin embargo, en muchos casos en la
industria, la rastreabilidad de las mediciones puede ser ligada hasta un valor de
referencia acordado o un “patrón de consenso entre un cliente y un proveedor. La
liga en la rastreabilidad de estos patrones de consenso con un NMI puede no
siempre ser clara y entendida, y finalmente es crítico que las mediciones sean
rastreables en un alcance que satisfaga a las necesidades del cliente. Con los
avances en la tecnología de las mediciones y el uso de los sistemas de medición de
última tecnología en la industria, la definición de dónde y cómo una medición sea
rastreable es un concepto de evolución permanente.

10
Figura I-A 1: Ejemplo de una Cadena de Rastreabilidad para una Medición de una Longitud
Los NMIs trabajan estrechamente con diferentes laboratorios nacionales, proveedores
de gages, compañías fabricantes de última tecnología, etc. Para asegurar que sus
patrones de referencia sena apropiadamente calibrados y directamente rastreables con
los patrones mantenidos por el NMI. Las organizaciones de gobierno y de industria
privadas usan entonces sus patrones para ofrecer calibraciones y servicios de
medición a los laboratorios de metrología o gages de sus clientes y calibración de
patrones primarios u otros de trabajo. Esta liga o cadena de eventos determina
finalmente la forma en la cual se llega al piso de producción y ofrece por tanto las
bases para la rastreabilidad de las mediciones. Las mediciones pueden conectarse
hasta NIST a través de esta cadena ininterrumpida de mediciones y la cual se dice ser
rastreable con NIST.
No todas las organizaciones cuentan con laboratorios de metrología o gages dentro de
sus instalaciones y dependen de laboratorios externos comerciales / independientes
para ofrecer rastreabilidad en los servicios de calibración y mediciones. Reste es un
medio aceptable y apropiado de lograr rastreabilidad con NIST, siempre y cuando la
habilidad de los laboratorios comerciales / independientes pueda asegurarse a través
de procesos, tales como acreditamiento de laboratorios.
Sistemas de
Calibración
Un sistema de calibración es un conjunto de operaciones que establecen, bajo
condiciones especificadas, la relación entre un dispositivo de medición y un estándar
ó patrón rastreable con un valor de referencia e incertidumbre conocidos. La
calibración puede también incluir pasos para detectar, correlacionar, reportar ó
eliminar por ajuste alguna discrepancia en la exactitud del dispositivo de medición
que se está comparando.
El sistema de calibración determina la rastreabilidad en las mediciones de los
sistemas de medición a través del uso de métodos y estándares ó patrones de
calibración.
Rastreabilidad es la cadena de eventos de calibración que se crean con estándares ó
patrones de calibración de una capacidad metrológica ó incertidumbre en las
mediciones apropiados. Cada evento de calibración incluye todos los elementos
necesarios, incluyendo estándares ó patrones, equipo de medición y prueba siendo
verificado, los métodos y procedimientos de calibración, los registros y personal
calificado.
Patrón
Nacional
Patrón
de Referencia
Patrón de Trabajo
Gage para Producción
Patrón de
Longitud
de Onda
Comparador de
Interferencias
Medidor de
Interferencias Láser
Bloque/Comparador de
Gages de Referencia
MMC Bloques de Gages
Gages para
Dispositivos
Micrómetros

11
Una organización puede contar con un laboratorio de calibración interno ó una
organización que controle y mantenga los elementos de los eventos de calibración.
Estos laboratorios internos mantienen un alcance de sus laboratorios mismos y el
cual lista las calibraciones específicas que son capaces de ejecutar, así como el
equipo y métodos/procedimientos usados para ejecutar dichas calibraciones.
El sistema de calibraciones es parte del sistema de administración de calidad de una
organización y por tanto debiera estar incluido en los requerimientos de auditorias
internas.
Programas de Aseguramiento en las Mediciones (PAMs) pueden ser usados para
verificar la aceptación de los procesos de medición usados a través de los sistemas de
calibración. Generalmente los PAMs incluyen la verificación de los resultados de
sistemas de medición a través de mediciones independientes y secundarias de la
misma propiedad ó parámetro. Mediciones independientes implica que la
rastreabilidad del proceso de medición secundario se deriva de una cadena a parte de
eventos de calibración de aquellos usados para la medición inicial. Los PAMs
pueden incluir el uso del control estadístico de los procesos (SPC) para rastrear la
estabilidad de largo plazo de un proceso de medición.
Nota: ANSI/NCSL Z540.3 e ISO 10012 cada una ofrecen modelos para muchos de
los elementos de un sistema de calibración.
Cuando el evento de calibración es ejecutado por un proveedor independiente,
externo ó comercial de servicios de calibración, el sistema de calibración del
proveedor de servicios mismo puede (ó pudiera) estar verificado a través del
acreditamiento en ISO/IEC 17025. Cuando algún laboratorio calificado no esté
disponible para un cierto tipo de equipo, los servicios de calibración pueden ser
ejecutados por el fabricante del equipo mismo.
Valor Verdadero La META del proceso de medición es el valor “verdadero” de la parte. Es deseable
que cualquier lectura individual esté lo más cerca (y económicamente posible) con
este valor. Desafortunadamente, el valor verdadero nunca puede ser conocido con
certeza. Sin embargo, la incertidumbre puede minimizarse usando un valor de
referencia basado en la definición operacional bien definida de una característica, y
usando los resultados de un sistema de medición con una discriminación de alto
orden y rastreable con NIST. Debido a que el valor de referencia es usado como un
substituto del valor verdadero, estos términos se usan comúnmente y en forma
intercambiable. No se recomienda este uso.

12

Capítulo l – Sección B
El Proceso de Medición
13
Sección B
El Proceso de Medición3
A fin de administrar efectivamente la variación de cualquier proceso se requiere
tener conocimiento de
• Lo que el proceso debiera estar haciendo
• Lo que puede estar mal
• Lo que el proceso está haciendo
Los requerimientos de especificaciones e ingeniería definen lo que un proceso
debiera estar haciendo.
El propósito de un Análisis de Modos y Efectos de Fallas de un Proceso4
(AMEFPs) es definir los riesgos asociados con fallas potenciales del proceso
mismo y proponer acciones correctivas antes de que estas fallas puedan ocurrir. El
resultado de un AMEFP es transferido a un plan de control.
Se adquiere o logra conocimiento de lo que el proceso está haciendo evaluando los
parámetros o resultados del proceso mismo. Esta actividad, a menudo llamada
como inspección, es la acción de examinar los parámetros de un proceso, las partes
en proceso, los subsistemas ensamblados o los productos completos con la ayuda
de patrones adecuados y dispositivos de medición que permitan al observador
confirmar o negar la premisa de que el proceso está operando en forma estable y
con una variación aceptable con respecto a la meta designada por el cliente. Sin
embargo esta actividad de examen es en sí un proceso.
Desafortunadamente, la industria ha visto tradicionalmente la actividad de análisis y
mediciones como una “caja negra” el equipo ha sido el enfoque principal-la
característica más “importante, loo más caro de un gage. La utilidad de un
instrumento, su compatibilidad con el proceso y el medio ambiente y su facilidad de
uso fueron raramente cuestionados. Consecuentemente estos gages no fueron
usados apropiadamente o simplemente no eran usados.
3
Secciones de este capítulo se adaptaron con el permiso de Análisis de Sistemas de Medición – Un Tutorial por G.F.
Gruska y M.S. Heappy, La Tercer Generación, 1978, 1998.
4
Ver Manual de Referencia de Análisis de Modos y Efectos de Fallas Potenciales (AMEF) – 4a
Edición.
Operación ResultadosEntradas
Proceso de Medición
Mediciones Análisis
Valor
Decisión
Proceso General
Proceso
Administrativo

14
La actividad de mediciones y análisis es un proceso - un proceso de medición.
Alguna o todas las técnicas de administración, estadísticas y lógicas del control del
proceso pueden aplicarse a dicha actividad.
Esto significa que los clientes y sus necesidades deben primero ser definidas.
El cliente, dueño del proceso, quiere tomar decisiones correctas y con el
mínimo de esfuerzo. La administración debe ofrecer recursos para compra de
equipo que sea necesario y suficiente para hacer esto. Aunque la compra de la
mejor o más reciente tecnología de medición no necesariamente garantiza
correctas decisiones en el control del proceso de producción.
El equipo es solo una parte del proceso de medición. El dueño del proceso debe
saber como usar correctamente dicho equipo y como analizar e interpretar
resultados. La administración debe también ofrecer claras definiciones
operacionales o patrones así como entrenamiento y soporte. El dueño del proceso
en turno tiene la obligación de monitorear y controlar el proceso de medición para
asegurar resultados estables y correctos y los cuales incluyan una perspectiva total
del análisis de los sistemas de medición – el estudio del gage, procedimiento,
usuario y medio ambiente; ej., condiciones normales de operación.
Propiedades
Estadísticas de los
Un sistema de medición ideal produciría solo mediciones “correctas” cada vez que
se usara. Cada medición acordaría siempre con alguna norma ó estándar.5
Un
sistema de mediciones que pudiera producir mediciones como tales sería aquel que
tuviera propiedades estadísticas de varianza cero, sesgo cero y probabilidad cero
de clasificar incorrectamente cualquier producto medido. Desafortunadamente, los
sistemas de medición con tales propiedades deseables raramente existen, y los
gerentes de procesos, generalmente son forzados a usar sistemas de medición que
tienen menos propiedades estadísticas deseables. La calidad de un sistema de
medición es generalmente determinada solo por propiedades estadísticas de los
datos que produce en el tiempo. Otras propiedades, tales como costo, facilidad de
uso, etc., son también importantes y contribuyen a un buen sistema de medición
global. Aunque son las propiedades estadísticas de los datos producidos lo que
determina la calidad del sistema de medición.
Las propiedades estadísticas que son más importantes para un uso no son las más
importantes para otro. Por ejemplo, para algunos usos de las máquinas de medición
de coordenadas (MMC), las propiedades estadísticas más importantes son sesgo y
varianza “pequeños”. Una MMC con dichas propiedades genera mediciones que
son “cercanas” a los valores certificados de patrones rastreables. Los datos
obtenidos de tal máquina pueden ser muy útiles para analizar un proceso de
manufactura. Aunque no importa lo “pequeño” del sesgo y la varianza que la
maquina MMC pueda tener, el sistema de medición que use la MMC puede no ser
capaz de hacer un trabajo aceptable de discriminación entre productos buenos y
malos debido a fuentes adicionales de variación introducidas por otros elementos
del sistema de medición mismo.
5
Para una discusión más completa sobre el asunto de estándares ó normas, ver Out of the Crisis, W. Edwards Dreaming,
1982, 1986, p. 279-281.

15
La administración tiene la responsabilidad de identificar las propiedades
estadísticas más importantes para el uso final de los datos. La administración tiene
también la responsabilidad de asegurar que dichas propiedades sean usadas como
una base para la selección de un sistema de medición. Para lograr esto, se requieren
las definiciones operacionales de las propiedades estadísticas, así como métodos
aceptables de medición de éstas. Aunque cada sistema de medición puede requerir
contar con diferentes propiedades estadísticas, existen ciertas propiedades
fundamentales que definen un “buen” sistema de medición. Estas incluyen:
1) Discriminación y sensibilidad adecuados. Los incrementos de medición
debieran ser pequeños relativos a la variación del proceso o límites de
especificación para propósitos de mediciones. La comúnmente conocida como
regla 10 o regla 1 a 10, establece que la discriminación del instrumento debiera
dividir la tolerancia (o variación del proceso) en 10 partes o más. Esta regla
empírica tiene la intención de ser un punto mínimo inicial y práctico para
selección de gages.
2) El sistema de medición debe estar en control estadístico.6
Esto significa que
bajo condiciones repetidas, la variación en el sistema de medición es debida
solo a causas comunes y no a causas especiales. Esto puede referirse como
estabilidad estadística y es mejor evaluado por métodos gráficos.
3) Para control del producto, La variabilidad del sistema de medición debe ser
pequeña comparada con los límites de especificación. Evalúa el sistema de
medición con respecto a las tolerancias de la característica.
4) Para control del proceso, la variabilidad del sistema de medición debe
demostrar una resolución efectiva y ser pequeño comparado con la variación
del proceso de manufactura. Evalúa el sistema de medición con la variación de
un proceso 6- sigma y/o la variación total del estudio MSA.
Las propiedades estadísticas del sistema de medición pueden cambiar
conforme los artículos a ser medidos varíen. Si es así, entonces la variación
más grande (peor) del sistema de medición es pequeña en relación a lo más
pequeño de la variación del proceso o de los límites de especificación.
Fuentes de Variación Similar a todos los procesos, el sistema de medición es impactado por fuentes de
variación aleatorias y sistemáticas. Estas fuentes de variación son debidas a causas
comunes y especiales. A fin de controlar la variación de un sistema de medición:
1) Identifica las fuentes potenciales de variación.
2) Elimina (cuando sea posible) o monitorea estas fuentes de variación.
6
El analista de mediciones siempre debe considerar significancias prácticas y estadísticas.

16
Aunque las causas especiales dependen de la situación, pueden identificarse
algunas fuentes de variación típicas. Existen diferentes métodos para presentar y
categorizar estas fuentes de variación tales como diagramas de causas y efectos,
diagramas de árbol de falla, etc., aunque los lineamientos presentados aquí se
enfocan a elementos principales de un sistema de medición.
P
P
I
P
M
Patrón
Pieza de Trabajo (ej., parte)
Instrumento
Persona/Procedimiento
Medio Ambiente
El acrónimo PPIPM7
es usado para representar los seis elementos esenciales de un
sistema de medición en general para asegurar el logro de los objetivos requeridos.
P.P.I.P.M. significa Patrón, Pieza de Trabajo, Instrumento, Persona y
Procedimiento y Medio Ambiente. Este puede tomarse como un modelo de
errores para un sistema de medición completo.8
Los factores que afectan estas seis áreas necesitan ser entendidos de manera que
puedan ser controlados o eliminados.
La figura I-B 1 despliega un diagrama de causas y efectos que muestra algunas de
las fuentes de variación potenciales. Dado que las fuentes actuales de variación
que afecten un sistema de medición son únicas a dicho sistema esta figura se
presenta como un punto inicial para desarrollar las fuentes de variación de
un sistema de medición.
7
Este acrónimo fue desarrollado inicialmente por Ms. Mary Hoskins, una metrologista asociada con Honeywell, el
laboratorio de metrología Eli Whitney y Bendix Corporation.
8
Ver apéndice F para un modelo alternativo de errores, P.I.S.M.O.E.A.

Capítulol–SecciónB
ElProcesodeMedición
17
Habilidades
Personal
(Evaluador)
Definición
Operacional
Estándar
p.m.
Vibración
Iluminación
Estrés
Ergonómicos
Artificial
Sol
gente
Componentes
Ciclos
Igualación – Sistema de
Componentes
Estándar vs Ambiental
Expansión
Térmica
Temperatura
Luz
Patrones Visuales
Educacional
Limitaciones
Entrenamiento
Experiencia
Entendimiento
Entrenamiento
Experiencia
Actitud
Procedimiento
Limpieza
Propiedades Elásticas
Reproducibilidad
Consistencia
Variabilidad
Uniformidad
Diseño
Robustercer
Uso
Efectos de Deformaciones
Contacto Geométrico
Sensibilidad
Amplificación
Estabilidad
Linealidad
Repetibilidad
Vías
Variabilidad en los
Sistemas de
Medición
Físico
Compatibilidad
Geométrica
Construcción
Características
Interrelacionadas
Pieza de Trabajo
(Parte)
Variación de
Construcción
Tolerancia de
Construcción
Calibración
Mantenimiento
Validación del Diseño
- camping
- Localización
- Puntos de Mediciones
- Pruebas de Mediciones
Instrumentos
(Gages)
Decuación de Datos
Definición Operacional
Estabilidad
Coeficiente de
Expansión Térmica
Calibración
Rastreabilidad
Geometría
Soportes Futuros
Propiedades
Elásticas
Deformación
Elástica
mass
Caida deAire
Contaminación
de Aire
Ambiental
FiguraI-B1:DiagramadeCausasyEfectosdelaVariabilidaddeunSistemadeMedición

18
Efectos de la Variabilidad de los Sistemas de Medición
Debido a que un sistema de medición puede ser afectado por varias fuentes de
variación, lecturas repetidas sobre la misma parte no producen un mismo e idéntico
resultado. Las lecturas varían una de otra debido a causas comunes y especiales.
Los efectos de las diferentes fuentes de variación en un sistema de medición
debieran evaluarse en periodos de tiempo cortos y largos. La capacidad de un
sistema de medición es el error (aleatorio) del sistema de medición mismo en un
periodo de tiempo corto. La combinación de errores es cuantificada con la
linealidad, uniformidad, repetibilidad y reproducibilidad. El desempeño de un
sistema de medición, así como el desempeño de un proceso, es el efecto de todas
las fuentes de variación en el tiempo. Esto se logra determinando si nuestro proceso
está en control estadístico (ej., estable y consistente; variaciones debidas solo a
causas comunes), está sobre meta (sin sesgo) y tiene una variación aceptable
(repetibilidad y reproducibilidad de gages) (RRGs)) sobre un rango de resultados
esperados. Esto incrementa la estabilidad y consistencia a la capacidad de un
sistema de medición.
Debido a que los resultados de un sistema de medición son usados
para toma de una decisión acerca del producto y el proceso, el efecto
acumulativo de todas las fuentes de variación es a menudo error del
sistema de medición, o algunas veces solo “error”.
Efectos en las
Decisiones
Después de medir una parte, una de las decisiones que pueden tomarse es
determinar el status de dicha parte. Históricamente, se determinaría si la parte fue
aceptable (dentro de especificaciones) o no aceptable (fuera de especificaciones).
Otro escenario común es la clasificación de partes en categorías específicas (ej.,
tamaños de pistones).
Para el resto de la discusión, y como un ejemplo, la situación de las dos
categorías será usada: fuera de especificación (“malo”) y dentro de
especificaciones (“bueno”). Esto no restringe la aplicación de la
discusión a otras actividades de categorización.
Otras clasificaciones adicionales pueden ser retrabajable, recuperable o
desperdicio. Bajo la filosofía de control del producto esta actividad de clasificación
sería la razón principal para medir una parte. Aunque, con la filosofía de control
del proceso, El interés se orienta ya sea a la variación de la parte debida a causas
comunes o a causas especiales del proceso.
Filosofía Interés
Control del producto ¿Está la parte en una categoría
específica?
Control del proceso ¿Es la variación del proceso estable y
aceptable?
Tabla I-B1: Filosofía de Control e Interés Guía

19
La siguiente sección trata de los efectos de los errores en las mediciones en la decisión de
un producto. Posterior a ello existe una sección que aborda el impacto sobre decisiones
del proceso.
Efectos en las
Decisiones de
Productos
A fin de entender mejor el efecto de errores en los sistemas de medición sobre las
decisiones del producto, considerar el caso donde toda la variabilidad en las lecturas
múltiples de una sola parte es debida a la repetibilidad y reproducibilidad del gage. Esto
es, el proceso de medición está en control estadístico y tiene un sesgo de cero.
Puede tomarse a veces una mala decisión cuando alguna parte de la distribución de la
medición arriba indicada se traslape sobre un límite de especificación. Por ejemplo, una
parte buena puede algunas veces declararse “mala” (error tipo I, riesgo del productor o
falsa alarma) si:
y, una parte mala algunas veces puede declararse como “buena” (error tipo II), riesgo del
consumidor o proporción perdida) si:
NOTA: Proporción de Falsa Alarma + Proporción de Perdida = Proporción de
Error.
RIESGO es la probabilidad de tomar una decision que sera en detrimiento a un
individuo ó proceso
Esto es, con respecto a los límites de especificación, el potencial de tomar decisiones
equivocadas para una parte existe solo cuando el error de los sistemas de medición
interfecta a los límites de especificación. Esto ofrece tres diferentes áreas:

20
donde:
I
II
III
Partes malas siempre serán declaradas como malas
Potencial de tomar una decisión equivocada
Partes buenas siempre serán declaradas como buenas
Dado que el objetivo es maximizar las CORRECTAS decisiones relativas al status del
producto, existen dos opciones:
1) Mejorar el proceso de producción: reducir la variabilidad del proceso de forma tal
que las partes no se fabriquen en las áreas II.
2) Mejorar el sistema de medición: reducir el error del sistema de medición para reducir
el tamaño de las áreas II de tal forma que todas las partes que sean fabricadas caigan
dentro del área III y por tanto minimicen el riesgo de tomar una mala decisión.
Esta discusión asume que el proceso de medición está en control estadístico y en meta. Si
alguno de estos supuestos es violado entonces existe una pequeña probabilidad de que un
valor observado conduzca a una correcta decisión.
Efecto en las
Decisiones del
Proceso
Con el proceso en control, las siguientes necesidades deben establecerse:
• Control estadístico
• En meta
• Variabilidad aceptable
Como se explicó en la sección previa, el error en las mediciones puede generar
decisiones incorrectas acerca de un producto. El impacto en las decisiones del proceso
sería como sigue:
• Llamar a una causa común como una causa especial
• Llamar a una causa especial como una causa común
La variabilidad de los sistemas de medición puede afectar las decisiones en relación a la
estabilidad, meta y variación de un proceso. La relación básica entre la variación del
proceso actual y observada es:
II III III I
Meta
LSL USL

21
σ2
obs = σ2
actual + σ2
msa
donde
σ2
obs = varianza observada del proceso
σ2
actual = varianza del proceso actual
σ2
msa = varianza del sistema de medición
El índice de habilidad9
Cp es definido como
La relación entre el índice Cp del proceso observado y los índices Cp del proceso actual y
el sistema de medición se deriva sustituyendo en la ecuación por Cp en la ecuación de la
varianza observada de arriba:
(Cp)-2
obs = (Cp)-2
actual + (Cp)-2
msa
Asumiendo que el sistema de medición está en control estadístico y en meta, el Cp actual
del proceso puede compararse gráficamente con el Cp observado.10
Por tanto la habilidad del proceso observada es una combinación de la habilidad del
proceso actual más la variación debida al proceso de medición. Para alcanzar un objetivo
de habilidad de un proceso específico se requeriría factorizar la variación de las
variaciones.
Por ejemplo, si el índice Cp del sistema de medición fuera 2, el proceso actual requeriría
un índice de Cp mayor o igual que 1.79 a fin de lograr que el índice calculado
(observado) sea 1.33. Si el índice Cp del sistema de medición fuera en sí 1.33, el proceso
requeriría no contar con variación si el resultado final tuviera que ser 1.33 – que es
claramente una situación imposible.
Rango de Tolerancia
6σCp =
9
Aunque esta discusión es usando Cp, los resultados se mantienen también para el índice de desempeño Pp.
10
Ver apéndice B para fórmulas y gráficas.

22
Aceptación de un
Proceso Nuevo
Cuando un nuevo proceso tal como, maquinado, manufactura, estampado, manejo de
material, tratamiento térmico o ensamble es comprado, existe a menudo una serie de
pasos que tienen que completarse como parte de la actividad de compra misma. Esto
involucra a menudo algunos estudios hechos en el equipo en la localización del
proveedor y luego en la localización del cliente.
Si el sistema de medición usado en cada localización no es consistente con el sistema de
medición con el que el equipo será usado y bajo circunstancias normales, entonces puede
generarse alguna confusión. La situación más común que involucra el uso de
instrumentos diferentes es el caso donde el instrumento usado con el proveedor cuenta
con un orden de discriminación mayor que el del instrumento de producción (gage). Por
ejemplo, las partes medidas con una maquina de coordenadas durante la compra y luego
con un gage de alturas durante la producción; las muestras medidas (ponderadas) en una
escala electrónica o en una escala de laboratorio mecánica durante la compra y luego
sobre una escala mecánica simple durante la producción.
En el caso donde el sistema de medición (de orden mayor) usado durante la compra
cuente con un RRG de 10% y el Cp actual del proceso sea de 2.0, el Cp observado del
proceso durante la compra será de 1.96.11
Cuando este proceso es estudiado en la producción y con el gage de producción, se
observará una mayor variación (ej., un Cp más pequeño). Por ejemplo, si el RRG del
gage de producción es del 30% y el Cp del proceso actual es todavía 2.0 entonces el Cp
del proceso observado será de 1.71.
El peor escenario será que el gage de producción no esté calificado pero sea usado. Si el
RRG del sistema de medición es actualmente del 60% (aunque tal hecho no sea conocido)
entonces el Cp observado sería de 1.28. La diferencia en el Cp observado de 1.96 versus
1.28 es debida al sistema de medición diferente. Sin este conocimiento puede haber
esfuerzos en vano en buscar ver lo que está mal del nuevo proceso.
11
Para esta discusión, asuma que no existe variación en el muestreo. En la realidad 1.96 será el valor esperado aunque los
resultados actuales varien alrededor de este valor.

23
Ajuste / Control del
Proceso
(Experimento del
Embudo)
Con frecuencia las operaciones de manufactura utilizan una pieza en el comienzo
del día para verificar que el proceso esté sobre meta. Si la pieza medida está fuera
de meta, el proceso es entonces ajustado. Más tarde y el algunos casos otra pieza es
medida y otra vez el proceso puede ajustarse. El Dr. Deming se refiere a este tipo
de mediciones y toma de decisiones como titubeo.
Considerar la situación donde el peso del acabado de un metal precioso sobre una
pieza esta siendo controlado sobre una meta de 5.00 gr. Suponer que los resultados
de la escala usados para determinar el peso varían en +0.20 gr pero esto no se sabe
dado que nunca fue hecho el análisis del sistema de medición. Las instrucciones de
operación requieren que el operador verifique el peso y haga ajustes cada hora en
base a una muestra. Si los resultados están fuera del intervalo de 4.90 a 5.10 gr
entonces el operador ajusta el proceso otra vez.
En el ajuste, suponer que el proceso está operando a 4.95 gr pero por el error en las
mediciones el operador observa 4.85 gr. De acuerdo a las instrucciones del
operador éste debe intentar ajustar el proceso hacia arriba por 0.15 gr. Ahora el
proceso está corriendo en 5.10 gr para una meta. Cuando el operador cheque el
ajuste ésta vez, observa 5.08 gr. de manera que permita al proceso trabajar. El
sobreajuste del proceso a agregado variación y continuará haciéndolo así.
Este es un ejemplo del experimento de embudo que el Dr. Deming usó para
describir los efectos del titubeo.12
El error en las mediciones complica el problema.
Cuatro reglas del experimento de embudo son:
Regla 1: No hacer ajustes o tomar acciones a menos que el proceso esté inestable.
Regla 2: Ajustar el proceso en una cantidad igual y en una dirección opuesta de
donde el proceso fue medido al último.
Regla 3: Restablecer el proceso hacia la meta. Luego ajustar el proceso en una
cantidad igual y en una dirección opuesta de la meta.
Regla 4: Ajustar el proceso al punto de la última medición.
Las instrucciones de ajuste para procesos de metales preciosos es un ejemplo de la
regla 3. Las reglas 2,3 y 4 agregan mayor variación en forma progresiva. La regla 1
es la mejor opción para provocar una variación mínima.
12
Deming, W. Edwards, Out of the Crisis, Massachussets of Technology, 1982, 1986.

24
Otros ejemplos del experimento de embudo son:
• Recalibración de gages en base a límites arbitrarios – ej., los límites no reflejan
la variabilidad del sistema de medición (regla 3).
• Restablecimiento de un patrón para el sistema de medición del control del
proceso después de un número arbitrario de usos sin alguna indicación o
historia de algún cambio (causa especial) (regla 3).
• Autocompensaciones que ajustan al proceso en base a las últimas partes
fabricadas (regla 2).
• En el entrenamiento del trabajo donde el operador A entrena al operador B y
quien más tarde entrena al operador C... sin material de entrenamiento estándar.
Similar al juego del “teléfono descompuesto” (regla 4).
• Las partes son medidas, y se encuentran fuera de meta, aunque al graficarse
sobre la gráfica de control el proceso se muestra estable – luego entonces no se
toma ninguna acción (Regla 1).

Capítulo l – Sección C
Planeación y Estrategia de las Mediciones
25
Sección C
La planeación es clave antes de diseñar o comprar un equipo o sistemas de
medición. Muchas decisiones hechas durante la etapa de planeación pudieran
afectar la dirección y selección de un equipo de medición. ¿Cuál es el propósito y
cómo será usado el resultado de una medición?. La etapa de planeación
establecerá el curso y tiene un efecto significativo en qué tan bien el proceso de
medición opere y puede reducir posibles problemas y errores de medición en el
futuro.
En algunos casos y debido al riesgo involucrado en los componentes a
ser medidos o por el costo y complejidad del dispositivo de medición el
cliente del FEO (Fabricante de Equipo Original) puede usar el proceso
APQP y decidir una estrategia de medición con el proveedor.
No todas las características del producto y proceso requieren sistemas de
medición y cuyo desarrollo cae en este tipo de escrutinio. Herramientas simples
de medición estándar como micrómetro o calibradores pueden no requerir ésta
estrategia de planeación a profundidad. Una regla empírica básica es si la
característica a medir en el componente o subsistema ha sido identificada en el
plan de control o es importante en la determinación de la aceptación del producto
o proceso. Otra guía sería el nivel de tolerancia asignado a una dimensión
específica. Sentido común es la guía en cualquier caso.
Complejidad El tipo, complejidad y propósito de un sistema de medición puede conducir a
diferentes niveles de administración de un programa, planeación estratégica,
análisis de sistemas de medición u otra consideración especial para la selección,
evaluación y control de las mediciones. Instrumentos y dispositivos simples de
medición (ej., reglas, cintas para medir, gages de atributos o límites ajustados)
pueden no requerir el nivel de administración, planeación o análisis que
demanden otros sistemas de medición complejos o críticos (ej., masters de
referencia, máquinas de coordenadas, stands de prueba, sistemas de gages en
línea y automatizados, etc.). Cualquier sistema de medición puede requerir
mayor o menor planeación estratégica y el escrutinio depende de la situación de
un producto o proceso dado. La decisión del nivel apropiado debe recaer en el
equipo APQP para el proceso de medición y los clientes. El grado actual de
involucramiento o implementación en muchas de las actividades abajo indicadas
debiera ser dirigido por el sistema de medición particular, las consideraciones
para el control de gages y el sistema de calibración de soporte, la profundidad en
el conocimiento del proceso y el sentido común.

26
Identificación del
Propósito de un
Proceso de Medición
El primer paso es establecer el propósito de las mediciones y cómo serán
utilizadas. Un equipo multifuncional organizado en las etapas iniciales del
desarrollo del proceso de medición es crítico en el logro de esta tarea. Se hacen
consideraciones específicas en relación a auditorias, control del proceso, desarrollo
del producto y el proceso y análisis del “Ciclo de Vida de las Mediciones”.
Ciclo de Vida de las
Mediciones
El concepto de Ciclo de Vida de las Mediciones expresa la creencia de que los
métodos de medición pueden cambiar en el tiempo conforme uno aprende y mejora
el proceso. Por ejemplo, la medición puede iniciar en la característica de un
producto para establecer estabilidad y habilidad del proceso. Esto puede conducir
al entendimiento de características críticas para el control del proceso que
directamente afecten las características de una parte. La dependencia en la
información de la característica de una parte llega a ser menor y el plan de
muestreo puede reducirse para dar significado a este entendimiento (de 5 parte por
hora a una parte por turno). También, el método de medición puede cambiar en la
medición de una máquina de coordenadas a una forma de gage por atributos.
Eventualmente puede encontrarse que una pequeña parte del monitoreo puede
requerirse siempre y cuando el proceso se mantenga o la medición y monitoreo del
mantenimiento y el herramental pueda ser todo lo que se necesite. Al nivel de
mediciones le siguen el nivel de entendimiento del proceso.
La mayoría de las mediciones y monitoreos pudieran terminar eventualmente con
los proveedores de los materiales de recibo. La misma medición, sobre la misma
característica, en la misma área del proceso y sobre un periodo extenso de tiempo
es evidencia de una falta de aprendizaje o un proceso de medición estancado.
Criterios para
selección del Diseño
de un Proceso de
Medición
Antes de que un sistema de medición pueda ser comprado, un detallado concepto
de ingeniería del proceso de medición es desarrollado. Usando el propósito arriba
desarrollado, un equipo multifuncional de individuos desarrollará un plan y
concepto para el sistema de medición requerido para el diseño. Aquí se presentan
algunos lineamientos:
El equipo necesita evaluar el diseño del subsistema o componente e identificar
características importantes. Estas se basan en los requerimientos de los clientes y la
funcionalidad del subsistema o componente del sistema total. Si las dimensiones
importantes ya han sido identificadas, evaluar la capacidad para medir dichas
características. Por ejemplo, si la característica importante de un componente
plástico moldeado por inyección estuviera en una línea de moldeo de partes, el
chequeo dimensional sería difícil y la variación de las mediciones alta.
Un método para capturar aspectos clave similares a éstos sería el uso de AMEFPs
para analizar áreas de riesgos en el diseño de gages, tanto de su habilidad para
medir la parte como el gage de funcionalidad (AMEFDs y AMEFPs). Esto
ayudaría en el desarrollo de planes de mantenimiento y calibración.
Desarrolla un diagrame de flujo que muestre los pasos críticos del proceso en la
manufactura o ensamble de la parte o subsistema. Identifica las entradas y salidas
clave de cada paso en el proceso. Esto ayudara en el desarrollo de los criterios y
requerimientos del equipo de medición afectados por la localización en el proceso.

Capítulo l – Sección C
27
Un plan de mediciones y una lista de tipos de mediciones se obtendría de esta
investigación.13
Para sistemas de medición complejos, se hace un diagrama de flujo del proceso
de medición mismo. Esto incluiría el envío de la parte o subsistema a ser medido,
la medición en sí y el regreso de la parte o subsistema al proceso.
Luego utiliza algún método de tormenta de ideas con el grupo para desarrollar
criterios generales para cada medición requerida. Uno de los métodos simples a
usar es el diagrama de causas y efectos.14
Ver el ejemplo en figura 2 como un
punto inicial de pensamiento.
Algunas preguntas adicionales a considerar en relación a la
planeación de las mediciones:
• ¿Quién debe estar involucrado en el análisis de las “necesidades”? el
diagrama de flujo y la discusión inicial facilitarán la identificación de los
individuos clave.
• ¿Por qué debe tomarse la medición y cómo será utilizada? ¿Los datos
deberán usados para control, clasificación, calificación, etc.? La forma en
que las mediciones serán usadas puede cambiar el nivel de sensibilidad del
sistema de medición mismo.
• ¿Qué nivel de sensibilidad se requiere? ¿Cuál es la especificación del
producto? ¿Cuál es la variabilidad esperada del proceso? ¿Qué tanta
diferencia entre las partes necesitará detectar el gage?
• ¿Qué tipo de información será ofrecida con el gage (ej., manuales –
operación, mantenimiento, etc.) y qué habilidades básicas del operador son
requeridas? ¿Quién realizará el entrenamiento?
• ¿Cómo son tomadas las mediciones? ¿Serán hechas en forma manual, sobre
un transportador en movimiento, fuera de línea, en forma automática, etc.?
¿La localización de las partes y los posibles dispositivos son fuentes de
variación? ¿Es con o sin contacto?
• ¿Cómo serán calibradas las verificaciones y éstas serán comparadas con
otros procesos de medición? ¿Quién será responsable por los patrones de
calibración?
• ¿Cuándo y dónde serán tomadas las mediciones? ¿La parte estará limpia,
con aceite, caliente, etc.?
Recordar el uso de datos para sustentar supuestos comunes acerca del
proceso de medición. Es mejor estar seguros y recolectar datos del medio
ambiente, más que tomar decisiones en base a información equivocada y
tener un sistema desarrollado que no sea robusto en aspectos clave
ambientales.
13
Esto puede considerarse en un plan de control preliminar.
14
Ver Guía para el Control de Calidad, Kaoru Ishikawa, publicado por la organización asiática de productividad, 1986.

28
Investigación de
Varios Métodos de
Procesos de
Medición
Los métodos de medición actuales debieran investigarse previo a la inversión en
nuevo equipo. Los métodos de medición probados pueden ofrecer una operación
más confiable. Cuando sea posible, usa equipo de medición que cuente con
registros de rastreo probados.
Diseño y Desarrollo
de Conceptos y
Propuestas
Hacer referencia a “elementos sugeridos para un checklist de desarrollo de un
sistema de medición” al final del capítulo I, sección D, cuando se desarrollen y
diseñen conceptos y propuestas.
Durante y después de la fabricación del equipo de medición y el desarrollo del
proceso de medición (métodos, entrenamiento, documentación, etc.) serán
realizados estudios experimentales y recolección de datos. Estos estudios y datos
serán usados para entender este proceso de medición de forma tal que dicho
proceso y procesos futuros puedan mejorarse.

Capítulo l – Sección D
Desarrollo de las Fuentes de Medición
29
Sección D
Introducción Esta sección aborda el esquema de tiempo para cotizaciones / suministros de la
vida de un proceso de medición se ha desarrollado para que sea una discusión
acerca del procesos de desarrollar un paquete de cotización del proceso de
medición, obteniendo respuestas a dicho paquete, otorgando el proyecto,
completando el diseño final, desarrollando el proceso de mejoramiento y,
finalmente, casando el proceso de medición con el proceso de producción para el
cual fue creado. Se recomienda fuertemente que este capitulo no sea usado sin la
lectura y entendimiento de la discusión completa acerca de los procesos de
medición. Para obtener el máximo beneficio de un proceso de medición, estudiarlo
y abordarlo como si fuera un proceso con entradas y salidas.15
Este capítulo fue escrito con la filosofía de equipo en mente. No es una
descripción de trabajo para el comprador o agente de compras. Las actividades
descritas aquí requieren del involucramiento de un equipo para completarse
exitosamente y debiera ser administrado dentro del esquema global de un equipo
de Planeaciones Avanzadas de Calidad de Productos (APQPs). Esto puede resultar
en un saludable juego entre varias funciones de equipos – conceptos que se
deriven del proceso de planeación pueden modificarse antes de que el proveedor
de gages llegue al diseño final que satisfaga los requerimientos del sistema de
medición.
Generalmente, el “proceso de adquisición” comienza con la comunicación formal
entre el cliente y el proveedor para un proyecto dado. La comunicación anticipada
es crucial para el éxito del proyecto. Dado que el trabajo básico y necesario para
una efectiva y futura relación se hace en esta etapa. El proceso de adquisición
comienza con la presentación formal del cliente del intento del proyecto en forma
de una Solicitud Para Cotización (SPC) seguida por la explicación formal del
proveedor de su propuesta para cumplir con este intento (Cotización). El cliente y
proveedores necesitan entender totalmente los requerimientos del proyecto, lo que
se tiene que entregar y los métodos con los cuales debe lograrse. Este
entendimiento se deriva de la comunicación oportuna y precisa entre las dos
partes.
Una vez que se ha acordado un concepto y se ha establecido una relación cliente /
proveedor para el proyecto en puerta, las actividades de diseño en detalle,
fabricación del proceso de medición y desarrollo pueden empezar. La
comunicación entre el cliente y el proveedor en este punto es especialmente
importante. Dado que puede haber varios niveles de aprobaciones de conceptos a
realizarse, y posibles cambios ambientales así como el potencial de cambio de los
miembros del equipo, el proyecto del proceso de medición pudiera ser titubeante a
aún fallar. Este riesgo se reduce si se mantiene una comunicación detallada y
frecuente y documentada entre el cliente y el proveedor y se designa la
responsabilidad formal (un individuo)por ambas partes para mantener
comunicación. El foro y formato ideal para esta actividad es el proceso APQP.
15
Ver Capítulo I, Sección B
SALIDASENTRADAS
PROCESO DE
MEDICIÓN

30
Después de que el proceso de medición ha sido diseñado conceptualmente, las
actividades alrededor de la adquisición del proceso / sistema pueden empezar.
Coordinación de
Datos (Datum)
Idealmente con la prevalencia actual en el uso de Tolerancias y Dimensionamiento
Geométrico (GD&T) los datos necesitan ser coordinados (ej., hacerse idénticos) a
lo largo del proceso de manufactura y el sistema de medición, y esto necesita
establecerse muy anticipadamente en el proceso de APQP. La responsabilidad
inicial para esto puede dejarse en el ingeniero de diseño del producto, en el control
dimensional, etc. dependiendo de la organización específica. Cuando los esquemas
de datos no cuadren a lo largo del proceso de manufactura, particularmente en los
sistemas de medición, pueden medirse cosas equivocadas, puede haber problemas
de ajuste, etc., conduciendo a un control inefectivo del proceso de manufactura.
Puede haber ocasiones en que un esquema de datos usado en un ensamble final no
pueda cuadrar posiblemente con el usado en un proceso de manufactura de un
subcomponente. Cuando tal sea el caso, esto puede determinarse lo antes posible
en el proceso APQP, de forma tal que los miembros del equipo entiendan posibles
dificultades y conflictos que puedan aparecer adelante y cuenten con oportunidades
para hacer algo al respecto. Durante este proceso, diferentes esquemas de datos
pueden necesitar ser explorados a fin de entender el impacto de las diferencias.
Ciertas mercancías presentan propiedades que pueden producir más problemas que
otras, tal como, el centrado de un árbol de levas o alguna otra característica de
redondeo, cilíndrica o tubular. Por ejemplo, un árbol de levas debe ser
manufacturado sobre centros pero las propiedades importantes del producto están
en sus lóbulos. Un método o esquema de datos puede requerirse para la
manufactura mientras que otro esquema es requerido para la medición de un
producto final.

31
Prerrequisitos y
Supuestos
Antes de discutir el desarrollo con el proveedor del gage, se asume que aspectos
críticos tales como, diseño (GD&T) de ingeniería del producto “correcto” y el
diseño del proceso “correcto” (aquel que permita las mediciones en el tiempo y
localización en el proceso apropiados) se hallan resuelto. Sin embargo ésto no
debiera demeritar la consideración de éstos aspectos críticos con los miembros
del equipo apropiados y en forma anticipada en el proceso APQP.
Se asume que el proveedor del gage será involucrado en el proceso APQP con el
enfoque de equipo. El proveedor de gages desarrollará una clara apreciación del
proceso de producción global y el uso del producto de manera que se rol es
entender no solo por él sino por otros en el quipo (manufactura, calidad,
ingeniería, etc.).
Existe un pequeño traslape en algunas actividades o en el orden de estas
actividades dependiendo del programa / proyecto particular u otras restricciones.
Por ejemplo, el equipo de APQP sin muchas entradas de una fuente de gages
puede desarrollar ciertos conceptos de gages. Otros conceptos pueden requerir la
pericia de la fuente de gages. Esto puede ser dirigido por la complejidad del
sistema de medición y una decisión del equipo acerca de lo que hace sentido.
Proceso de Selección de Fuentes de Gages
Desarrollo del Paquete de Cotización
Concepto de
Ingeniería Detallado
Antes de que el paquete de solicitud para cotización de un proceso de medición
pueda ser suministrado al proveedor potencial para propuestas formales, necesita
desarrollarse un concepto de ingeniería detallado del proceso de medición
mismo. El equipo de individuos que se emplee y sea responsable por el
mantenimiento y mejoramiento continuo del proceso de medición tiene
responsabilidades directas para desarrollar el concepto detallado. Esto puede ser
parte del equipo de APQP. Para desarrollar mejor este concepto, necesitan
responderse varias preguntas.
El equipo puede investigar varios aspectos críticos para ayudar a decidir que
dirección o camino será seguido para el diseño del proceso de medición. Algunos
pueden ser dictados o pesadamente implicados por el diseño del producto.
Ejemplos de multitudes de posibles aspectos críticos que necesiten ser abordados
por el equipo cuando se desarrolle un concepto detallado pueden encontrarse en
los “Elementos Sugeridos por el Checklist del Desarrollo de un Sistema de
Mediciones” al final de esta sección.
Actuar
A P
S D
Hacer
Estudio
Planear
Actuar
A P
S D
Hacer
Estudio
Planear

32
Todos los clientes a menudo confían fuertemente en proveedores para
soluciones. Antes de que un cliente aun proveedor sugiera soluciones
para problemas del proceso, los fundamentos e intento del proceso
necesitan ser totalmente entendidos y anticipados por el equipo que sea
dueño del proceso. Luego entonces el proceso es propiamente usado,
apoyado y mejorado.
Consideraciones de
Mantenimiento
Preventivo
¿Qué actividades debieran programarse para el mantenimiento preventivo (ej.,
lubricación, análisis de vibraciones, integridad del medio de prueba, reemplazo de
partes, etc.)?. Muchas de estas actividades dependen de la complejidad del sistema
de medición y el dispositivo o aparato. Gages simples pueden solo requerir una
inspección en intervalos regulares, mientras que sistemas más complejos pueden
requerir análisis estadísticos detallados y continuos y un equipo de ingenieros para
mantenerlos en un estado predictivo.
Las actividades del mantenimiento preventivo planeado debieran coincidir con la
iniciación de la planeación del proceso de medición. Muchas actividades tales
como drenado de filtros de aire diariamente, lubricado de piezas después de un
número designado de horas de operación, etc., pueden planearse antes de que el
sistema de medición se construya totalmente, y se desarrolle e implemente. De
hecho esto se prefiere y mejora la planeación anticipada y los costos en las
mediciones. Los métodos de recolección de datos y recomendaciones para
mantenimiento relacionadas con estas actividades pueden obtenerse del fabricante
original o desarrolladas por personal de ingeniería de planta, manufactura y
calidad. Después de que el proceso de medición es implementado y puesto en uso,
los datos que pertenezcan a la función del proceso de medición necesitan ser
recolectados y graficados en el tiempo. Métodos analíticos simples (gráficas de
corridas y análisis de tendencias) pueden realizarse para determinar la estabilidad
del sistema. Eventualmente, conforme el juicio de la estabilidad del sistema lo
dicte, pueden programarse rutinas de mantenimiento preventivo. La conducción
del mantenimiento preventivo sobre un sistema estable, y en base a información de
series de tiempo, será de menos desperdicio que la conducción del mantenimiento
preventivo sobre un sistema con técnicas tradicionales.
Especificaciones Las especificaciones sirven como lineamiento pare el cliente y el proveedor en el
diseño y construcción de un proceso. Estos lineamientos sirven para comunicar
estándares aceptables. Los estándares o patrones aceptables pueden considerarse
en dos categorías.
• Estándares de diseño
• Estándares construidos
El formato de los estándares de diseño puede ser diferente dependiendo de quien
está pagando el proyecto. Aspectos clave de costos pueden afectar el formato.

33
Generalmente es una buena idea contar con un diseño documentado y en detalle
suficiente de manera que el diseño mismo pueda ser construido o reparado para su
intento original por cualquier constructor calificado – sin embargo, esta decisión
puede ser dirigida por costo y criticalidad. El formato requerido del diseño final
puede estar en forma de CAD o dibujos de ingeniería en papel. Puede involucrar
normas de ingeniería seleccionadas de FEOs, SAE, ASTM u otra organización, y el
proveedor de gages debe tener acceso al más reciente nivel y entender estas
normas. Los FEOs pueden requerir el uso de normas particulares en las fases de
diseño o construcción y pueden aún requerir aprobaciones formales antes de que el
sistema de medición pueda ser liberado para su uso.
Las normas de diseño detallarán el método de comunicar el diseño mismo (CAD –
ej., CATIA, Unigrafics, IGES, copia manual, etc.) para el fabricante. Puede
también cubrir normas de desempeño para un sistema de medición más complejo.
Las normas o estándares construidos cubren tolerancias en las cuales el sistema de
medición debe ser construido. Las tolerancias de construcción deben basarse en la
combinación de las habilidades del proceso usado para fabricar el gage o
componente del gage y la criticalidad de la medición esperada. La tolerancia
construida no debe ser ofrecida solo como un porcentaje de la tolerancia del
producto mismo.
Si se requieren dispositivos o sistemas por duplicado, una apropiada
planeación y estandarización pueden conducir a la intercambiabilidad y
flexibilidad.
El uso de componentes o subensambles estandarizados también conduce a
intercambiabilidad, flexibilidad, reducción de costos y, generalmente amenos
errores en las mediciones de largo plazo.
Evaluación de
Cotizaciones
Conforme se reciban las cotizaciones, el equipo debe integrarse para revisarlas y
evaluarlas. Ciertos puntos pueden hacerse notar:
¿Se cumplen los requerimientos básicos?
¿Existen algunos aspectos sobresalientes?
¿Alguno de los proveedores exhiben una condición excepcional y por qué?
(una condición excepcional pudiera ser una disparidad significativa con
respecto al precio o envío – esto no necesariamente sería descontado como un
factor negativo – un proveedor pudo haber detectado un artículo de otros no
previsto).
¿Los conceptos promueven simplicidad y facilidad de mantenimiento?
C
O
T
I
Z
A
C
I
O
N
C
O
N
C
E
P
T
O
APROBACIÓN

34
La documentación es algunas veces no-tomada en cuenta cuando se adquiere un
proceso de medición. La significancia que toma la documentación con respecto a
cualquier proyecto es a menudo mal entendida. La estrategia usual atrás de la
documentación es ofrecer un conjunto original de diseños mecánicos y eléctricos
(CAD o dibujos en papel) para el hardware del proceso de medición en el tiempo
del envío. Esto puede satisfacer los requerimientos iniciales de implementación,
aunque esta documentación no hace nada con respecto a definir puntos potenciales
para el montaje, sugerir posibles áreas problemáticas o describir como usar el
proceso. Por tanto, la documentación requerida para cualquier proceso debe incluir
más que el ensamble y dibujos detallados del equipo de medición.
La documentación efectiva de cualquier sistema sirve para el mismo propósito que
un buen mapa en un viaje. Por ejemplo, sugiere al usuario cómo llegar de un punto
a otro (instrucciones del usuario o gage). Ofrece al usuario rutas alternativas
posibles para alcanzar los puntos de destino deseados (guías de solución de
problemas o árboles de diagnóstico) si la ruta principal es bloqueada o cerrada.
Un paquete completo de documentación puede incluir:
• Conjunto reproducible de dibujos de ensamble y mecánicos detallados (CAD
o copia en papel) (incluyendo cualquier master requerido).
• Conjunto reproducible del cableado eléctrico, lógica y software.
• Lista de refacciones sugeridas de uso pesado o de puntos / detalles de
desgaste. Esta lista debiera incluir puntos que pueden requerir tiempos de
anticipación considerables para adquisición.
• Manuales de mantenimiento con dibujos de los equipos y los pasos para
ensamblar y desensamblar adecuadamente los componentes del equipo
mismo.
• Manuales definiendo los requerimientos de servicios para ajuste, puesta a
punto y operación y requerimientos de transporte del equipo.
• Guías de árboles de diagnóstico y solución de problemas.
• Reportes de certificación (rastreabilidad con NIST cuando aplique).
• Instrucciones de calibración.
• Manuales del usuario que puedan ser usados por el personal de soporte
técnico, el operador del sistema y el personal de mantenimiento.
La lista anterior puede ser usada como un cheklist al organizar un paquete de
cotización; sin embargo no necesariamente incluye todo.
El tema central aquí es comunicación. Dado que la documentación es una forma de
comunicación, el equipo y otros deben estar involucrados en cada nivel del
desarrollo del paquete de documentación del proceso de medición.

35
Calificación con el
Proveedor
El gage o sistema de medición debiera ofrecer un layout dimensional y pruebas de
funcionalidad completas, cuando aplique, con el proveedor del sistema de
medición antes del envío. Obviamente, el proveedor seleccionado debe contar con
equipo de medición y personal calificado en planta a fin de lograr esto. Si no,
debieran hacerse prearreglos para que se haga este trabajo en un laboratorio
independiente y externo calificado. Los resultados de tal layout dimensional y/o de
pruebas debieran obtenerse de acuerdo con el diseño del cliente y los estándares
construidos y ser completamente documentados y disponibles para revisión por el
cliente.
Después de un exitoso layout dimensional, el proveedor debiera ejecutar un
análisis del sistema de medición preliminar y formal. Esto otra vez requiere
nuevamente que el proveedor cuente con personal, conocimientos y experiencia
para lograr los análisis apropiados. El cliente debiera predeterminar con el
proveedor (y quizás con el FEO) exactamente que tipo de análisis se requiere en
este punto y debiera estar conciente de algún lineamiento que se requiera para el
proveedor. Algunos aspectos clave que puedan requerir discusión, negociación o
acuerdo común son:
• Objetivo del estudio MSA preliminar:
Repetibilidad del Gage (RG16
) versus repetibilidad y reproducibilidad
(RRG)
Evaluación del sesgo y/o linealidad
Evaluación del propósito del cliente para las mediciones
• Cantidad de piezas, intentos y operadores en estudio
Criterios de aceptación
• Uso de personal del proveedor versus personal suministrado por el cliente
• Entrenamiento necesario para el personal
¿Está calificado?
¿Entiende la intención?
¿Qué software pudiera utilizarse? Cualquier resultado que se logre en
este punto en el tiempo, debiera hacerse notar que este es meramente
preliminar y puede ser necesario un juicio para la aceptabilidad de los
resultados.
Envíos
16 Ver Apéndice D
CHECKLIST
• ¿Cuándo debiera ser enviado el equipo?
• ¿Cómo debiera enviarse?
• ¿Quién retira el equipo del camión o vagón?
• ¿Se requieren seguros?
• ¿La documentación debiera enviarse con el hardware?
• ¿El cliente cuenta con el equipo apropiado para descargar el hardware?
• ¿Dónde será almacenado el sistema hasta el envío?

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