Consideraciones acerca de los datos para Estudio R&R cruzado del sistema de medición

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.

Los operadores deben medir las partes en orden aleatorio: Para asegurar que el orden de recolección de los datos no influya en los resultados, cada operador debe medir todas las partes de forma aleatoria dentro de una réplica. Después de que todos los operadores miden todas las partes una vez, usted repite el proceso para todas las réplicas.
Los operadores deben medir al menos 10 partes para un estudio adecuado: La variación del proceso se puede estimar utilizando una muestra grande de datos históricos o utilizando las partes incluidas en el estudio. Si tiene una estimación histórica de la variación del proceso, el requisito habitual de 10 partes es aceptable.; Si no tiene una estimación histórica, debe considerar utilizar más de 10 partes. Aunque necesita un gran número de partes para obtener una estimación muy precisa de la variación del proceso, si usted usa de 15 a 35 partes, el resultado debería ser una estimación mucho mejor de la que se obtendría si se usaran 10 partes.
Seleccione las partes que representen el rango real o esperado de la variación del proceso: Seleccione partes de todo el rango del proceso para aumentar la probabilidad de tener una estimación adecuada de la variación entre las partes. Por ejemplo, no mida partes consecutivas, partes de un único turno o una única línea de producción o partes de la pila de rechazados.
Los factores Operador y Parte deben ser cruzados: Dos factores están cruzados cuando cada nivel de un factor ocurre en combinación con cada nivel del otro factor.; Por ejemplo, si los factores Operador y Parte son factores cruzados, cada operador debe evaluar cada parte.; Para obtener más información sobre los factores cruzados, vaya a Tipos de factores en los estudios de R&R del sistema de medición y en los estudios EMP de Wheeler.
Los factores Operador y Parte deben ser aleatorios: Un factor es aleatorio cuando el factor tiene muchos niveles posibles, pero solo una muestra aleatoria de los niveles se incluye en los datos.; Por ejemplo, Parte es un factor aleatorio porque se pretende que las partes seleccionadas para el estudio representen a todas las partes posibles del proceso de producción.; Por ejemplo, Operador es un factor aleatorio cuando hay muchos empleados que realizan mediciones, pero usted selecciona aleatoriamente unos pocos operadores para el estudio.; Para obtener más información sobre los factores aleatorios, vaya a Tipos de factores en los estudios de R&R del sistema de medición y en los estudios EMP de Wheeler.
Los operadores deben medir cada parte al menos dos veces: La variación de las mediciones se divide en dos componentes: reproducibilidad y repetibilidad. La reproducibilidad es la variación que ocurre cuando diferentes personas miden la misma parte. La repetibilidad es la variación que ocurre cuando la misma persona mide la misma parte repetidamente. Si usted utiliza al menos 10 partes y al menos 3 operadores, hacer que cada operador mida cada parte por lo menos 2 veces, en orden aleatorio, le permite obtener una estimación adecuada de la repetibilidad.
Debe tener al menos 3 operadores para un estudio adecuado: Para obtener los mejores resultados, incluya de 3 a 5 operadores en el estudio. Usted no debería tener menos de 3 operadores en el estudio, a menos que el número de operadores que utilizan el sistema de medición sea realmente menor que 3. Si sospecha que hay grandes diferencias entre los operadores, debe considerar utilizar más de 3 a 5 operadores. Si identifica diferencias entre los operadores, como por ejemplo un operador cuyas mediciones son menores que las de los demás, la consistencia frecuentemente se puede mejorar con entrenamiento.; Cuando seleccione operadores para el estudio, asegúrese de que sean representativos de todos los operadores que utilizan el sistema de medición. Si realiza el estudio solamente con los mejores (o lo peores) operadores, los resultados serán sesgados y no ofrecerán una estimación exacta de las diferencias entre los operadores. La mejor manera de asegurar la exactitud es seleccionando los operadores de forma aleatoria para el estudio.