En este tema
Paso 1: Evaluar la variación de las mediciones en comparación con el rango de tolerancia
Utilice una gráfica de corridas para buscar evidencia de sesgo u otra variación del sistema de medición en el proceso.
Usted podría tener mediciones que estén cerca de la línea de referencia, mediciones que varíen en todo el rango de tolerancia o mediciones que excedan el rango de tolerancia de ± 10%. Si cualquiera de los puntos excede los límites, usted debe cuestionar la capacidad del sistema.
Resultado clave: Gráfica de corridas
En estos resultados, la mayoría de las mediciones de grosor se encuentran dentro del rango de tolerancia de ± 10%. Sin embargo, algunas de las mediciones son más bajas de lo esperado (menores que el rango de tolerancia de −10%), lo que podría indicar un problema con el sistema de medición.
Paso 2: Evaluar el sesgo en el sistema de medición
El sesgo del sistema de medición indica la diferencia entre la media de las mediciones y el valor de referencia. Utilice el valor p para determinar si el sistema de medición tiene un sesgo significativo. La hipótesis nula es que sesgo = 0 versus la hipótesis alternativa de que sesgo ≠ 0.
Para determinar si el sistema de medición tiene un sesgo significativo, compare el valor p con el nivel de significancia (denotado como α o alfa). Por lo general, un nivel de significancia de 0.05 funciona adecuadamente. Un nivel de significancia de 0.05 indica un 5% de riesgo de concluir que un sistema presenta sesgo cuando no es así.
- Valor p ≤ α: El sistema de medición tiene sesgo (Rechazar H0)
- Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, usted rechaza la hipótesis nula. Puede concluir que el sistema de medición presenta un sesgo estadísticamente significativo. Investigue el sistema de medición para determinar la causa de este sesgo y mejorar el sistema de medición.
- Valor p > α: No se puede concluir que el sistema de medición no tiene sesgo (No rechazar H0)
- Si el valor p es mayor que el nivel de significancia, usted no puede rechazar la hipótesis nula. No cuenta con suficiente evidencia para concluir que el sesgo del sistema de medición es estadísticamente significativo. Sin embargo, usted tampoco puede concluir que el sistema de medición no presenta sesgo.
Resultados clave: Sesgo, T, valor p
En estos resultados, como el valor p de 0.021 es menor que el nivel de significancia de 0.05, hay suficiente evidencia para concluir que existe sesgo. La cantidad de sesgo es estadísticamente significativa, aunque parezca pequeña (-0.000015).
Paso 3: Evaluar la capacidad del sistema de medición
Utilice los índices de capacidad para determinar si el sistema de medición puede medir las partes de manera consistente y exacta.
Cg compara la tolerancia con la variación de las mediciones. Cgk compara la tolerancia con la variación de las mediciones y el sesgo.
Resultados clave: Cg, CgK
En estos resultados, Cg es 0.53 y CgK es 0.42. Estos dos índices de capacidad son menores que el valor de referencia comúnmente utilizado, que es 1.33. Estos resultados indican que el sistema de medición no puede medir las partes de manera consistente y exacta. Usted debe mejorar el sistema de medición para que sea más fiable.
