Estudio de sistemas de medida con ensayos destructivos. Una aplicación sobre tiempos de producción.
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Date
1905-07-02
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Publisher
Facultad de Ciencia Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario
Abstract
Los estudios de repetibilidad y reproducibilidad fueron diseñados con
el propósito de analizar la bondad de los sistemas de medición, análisis cuya
importancia radica en el hecho que un sistema inadecuado introducirá variabilidad
adicional ocasionando que las mediciones no reflejen el verdadero comportamiento del
proceso. El análisis se basa en la cuantificación de la variabilidad asociada al sistema
de medición y su posterior comparación con la variabilidad total observada, siendo
requerimiento fundamental para ello que resulte factible obtener mediciones repetidas
de una misma unidad bajo las mismas condiciones experimentales, de lo contrario, la
variabilidad en las mediciones estará confundida con la variabilidad propia de las partes
medidas. Tal es el caso en que los ensayos de medición son “destructivos”, esto
es, las unidades no son robustas frente al proceso de medición, o bien, las unidades
no son temporalmente estables. En este trabajo se exponen diversas alternativas para el caso de estudios R&R con ensayos destructivos y una aplicación particular en un problema real sobre estimación de tiempos de producción en una empresa metalúrgica. El empleo de Modelos Lineales Generalizados permitió obtener estimaciones adecuadas de ciertas Componentes de Variancia, que advirtieron sobre características importantes a mejorar en el proceso de medición.
Gauge Repeatability and Reproducibility (R&R) studies were designed to asses the ability of a measurement system; their importance lies in the fact that an inadequate system would introduce additional variability causing measurements to not represent the true process performance. R&R analysis is based on quantifying the measurement system variability and its comparison with total variability, being an essential requirement to take repeated measurements on the same part under same experimental conditions. Otherwise, measurement variability will be confused with part-to-part variation. Such is the case of destructive measurements, where parts are not temporally stable, or measurements can only be obtained by damaging the part. This study presents several approaches to deal with destructive measurements and an application in a real problem about production time estimates in a metallurgical company. Generalized Linear Models were used and made possible to obtain adequate estimations of some Variance Components, which warned about important features to be improved in the measurement process.
Gauge Repeatability and Reproducibility (R&R) studies were designed to asses the ability of a measurement system; their importance lies in the fact that an inadequate system would introduce additional variability causing measurements to not represent the true process performance. R&R analysis is based on quantifying the measurement system variability and its comparison with total variability, being an essential requirement to take repeated measurements on the same part under same experimental conditions. Otherwise, measurement variability will be confused with part-to-part variation. Such is the case of destructive measurements, where parts are not temporally stable, or measurements can only be obtained by damaging the part. This study presents several approaches to deal with destructive measurements and an application in a real problem about production time estimates in a metallurgical company. Generalized Linear Models were used and made possible to obtain adequate estimations of some Variance Components, which warned about important features to be improved in the measurement process.
Description
Keywords
Repetibilidad, Reproducibilidad, Componentes de Variancia, Repeatability, Reproducibility, Variance components
Citation
Pagura, J., Quaglino, M., Dianda, D., & Lupachini, E. (2010). Estudio de sistemas de medida con ensayos destructivos. Una aplicación sobre tiempos de producción. SaberEs, (2).