El Análisis del Sistema de Medición (MSA): ¿Puede confiar en sus datos?

Los procesos de medición tienen su propia variación, independiente del proceso que se está midiendo, y esa variación puede ser suficientemente grande como para oscurecer la señal que intenta detectar. El MSA cuantifica esa variación antes de que confíe en los datos. Dos estudios constituyen su núcleo. El estudio Gauge R&R separa la variación total de medición en repetibilidad (¿el mismo operador obtiene los mismos resultados?) y reproducibilidad (¿operadores diferentes obtienen los mismos resultados?). Los estudios de sesgo determinan si el promedio de mediciones está cerca del valor verdadero. Los criterios de aceptación estándar: R&R < 10 % = excelente; 10–30 % = aceptable según las apuestas; > 30 % = inaceptable. Cuando falla un sistema de medición, los tres caminos son: corregir el instrumento, corregir el procedimiento de medición, o corregir la formación del operador. El MSA está más justificado para mediciones automatizadas, mediciones críticas para la seguridad, y al inicio de proyectos de mejora de alto impacto.

Si sus proyectos de mejora están extrayendo conclusiones de datos sin haber validado los sistemas de medición que los produjeron, la práctica de asesoría estratégica de XNM trabaja con organizaciones para diseñar protocolos de validación de sistemas de medición adecuados para las decisiones que respaldan.