{"id":2460,"date":"2024-10-08T15:41:13","date_gmt":"2024-10-08T13:41:13","guid":{"rendered":"https:\/\/clooma.ai\/?post_type=guide-dutilisateur&#038;p=2460"},"modified":"2024-10-21T15:02:50","modified_gmt":"2024-10-21T13:02:50","slug":"01-atributos","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/clooma.ai\/es\/guia-del-usuario\/01-atributos\/","title":{"rendered":"Atributos"},"content":{"rendered":"<p>El an\u00e1lisis de atributos R&amp;R (repetibilidad y reproducibilidad) de calibres es una potente metodolog\u00eda utilizada en el control de calidad para evaluar la precisi\u00f3n y fiabilidad de un proceso de medici\u00f3n cuando intervienen caracter\u00edsticas cualitativas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. realizar un estudio R&amp;R<\/h2>\n\n\n\n<p>Para realizar un an\u00e1lisis del m\u00e9todo de medici\u00f3n con datos de atributos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-9-1024x538.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2461\"\/><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Haga clic en el men\u00fa Gage R&amp;R<\/li>\n\n\n\n<li>En la barra horizontal: haga clic en el submen\u00fa Atributo Gage R&amp;R.<\/li>\n\n\n\n<li>Haz clic en \"A\u00f1adir una promesa R&amp;R\".<\/li>\n\n\n\n<li>Completa la informaci\u00f3n sobre el m\u00e9todo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-8.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2462\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 Nombre del intervalo: designaci\u00f3n de la caracter\u00edstica cualitativa medida. Puede abarcar varias respuestas con dos modalidades. Por ejemplo, aspectos (Conforme\/No conforme), criterios (Aceptable\/No aceptable), etc.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2 Productos: introduzca la cantidad de productos (conformes o no conformes).<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2 Operadores: n\u00famero de operadores.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2 Repeticiones: n\u00famero de repeticiones de medici\u00f3n por operario y por pieza.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2Proceso de medici\u00f3n: El nombre del equipo del m\u00e9todo de inspecci\u00f3n o de la m\u00e1quina de inspecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Al pulsar validar, se abre la siguiente p\u00e1gina de compromiso de atributos R&amp;R. Esta p\u00e1gina consta de dos \u00e1reas<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-7-1024x547.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2463\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>Zona 1<\/strong>Esto incluye toda la informaci\u00f3n introducida en el paso anterior. Por ejemplo, el n\u00famero de piezas, el n\u00famero de operadores y el n\u00famero de repeticiones.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>Zona 2<\/strong> En esta zona, rellene la columna \"Experto\" y los resultados obtenidos por operador:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>clic izquierdo para \"CF\" \u21d2 un resultado \"CF\" aparecer\u00e1 en verde.<\/li>\n\n\n\n<li>clic izquierdo+Ctrl para \"NCF\" \u21d2 un resultado \"NCF\" se colorear\u00e1 en rojo<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Explotaci\u00f3n de los resultados:<\/h2>\n\n\n\n<p>En la zona 2, puede acceder a 3 pesta\u00f1as. \"mediciones\", \"an\u00e1lisis\" y \"gr\u00e1ficos\".<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.1.An\u00e1lisis:<\/h3>\n\n\n\n<p>En la pesta\u00f1a de an\u00e1lisis, se presentan una serie de resultados en diferentes tablas:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-6-1024x147.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2464\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>Tabla de indicadores Kappa de Cohen<\/strong>Esta tabla es una matriz sim\u00e9trica (sin diagonal) que puede utilizarse para evaluar el nivel de coherencia de los juicios entre los operadores o entre los operadores y el experto.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-5-1024x142.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2465\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>Correspondencia por operador<\/strong> Esto se eval\u00faa teniendo en cuenta el n\u00famero total de mediciones realizadas por cada operador (el n\u00famero de piezas multiplicado por el n\u00famero de repeticiones). En otras palabras, se analiza la proporci\u00f3n de veces que el operario obtuvo resultados id\u00e9nticos a los de la referencia, sin comprobar necesariamente si el operario era repetible o reproducible en comparaci\u00f3n con el experto.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-4-1024x134.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2466\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>Eficacia<\/strong> Repetibilidad: se eval\u00faa examinando la concordancia global de los operadores con el experto, centr\u00e1ndose \u00fanicamente en el n\u00famero de piezas. En otras palabras, se analiza la proporci\u00f3n de veces que el operador ha demostrado tanto la repetibilidad como la reproducibilidad con respecto a la referencia, en relaci\u00f3n con el n\u00famero total de piezas examinadas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-3-1024x124.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2467\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 <strong>R&amp;R<\/strong> En este cuadro se calculan tres indicadores.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Acuerdo general :<\/h3>\n\n\n\n<p>Concordancia global, tambi\u00e9n conocida como <strong>precisi\u00f3n global<\/strong>mide el porcentaje de decisiones correctas tomadas por todos los operadores. En otras palabras, eval\u00faa en qu\u00e9 medida todos los operadores est\u00e1n de acuerdo entre s\u00ed y si llegan a una conclusi\u00f3n coherente en relaci\u00f3n con la realidad o las referencias dadas.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Si cada operador es capaz de clasificar las muestras de la misma manera en cada intento y sus evaluaciones coinciden con la referencia correcta, el acuerdo global ser\u00e1 elevado.<\/li>\n\n\n\n<li>Esta medida ofrece una visi\u00f3n global de la capacidad del sistema de medici\u00f3n para tomar decisiones precisas y coherentes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">R&amp;R entre operadores<\/h3>\n\n\n\n<p>Le <strong>R&amp;R entre operadores<\/strong> o <strong>reproducibilidad<\/strong> mide en qu\u00e9 medida los operadores difieren entre s\u00ed cuando miden el mismo atributo, para la misma muestra. La idea es ver si el operador A eval\u00faa de la misma manera que el operador B para una muestra determinada.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Si los operadores discrepan significativamente entre s\u00ed, esto sugiere que el sistema de medici\u00f3n tiene un problema de reproducibilidad.<\/li>\n\n\n\n<li>Una buena puntuaci\u00f3n de R&amp;R entre operadores indica que todos los operadores realizan las mediciones de forma similar y coherente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">R&amp;R frente a la referencia<\/h3>\n\n\n\n<p>Le <strong>R&amp;R vs referencia<\/strong> eval\u00faa la concordancia entre la decisi\u00f3n de los operadores y una referencia o norma predefinida. Esta referencia suele considerarse una medida \"verdadera\" o \"ideal\". En este caso, el objetivo es medir si las evaluaciones de los operadores se corresponden con esta referencia.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Si los operadores dan respuestas que se desv\u00edan de la referencia, esto revela una <strong>sesgo<\/strong> o la falta de <strong>precisi\u00f3n<\/strong> en el sistema de medici\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>Una buena puntuaci\u00f3n de R&amp;R frente a la puntuaci\u00f3n de referencia significa que los operadores son capaces de evaluar los atributos de acuerdo con las normas esperadas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2468\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.2 Gr\u00e1ficos<\/h3>\n\n\n\n<p>La pesta\u00f1a Gr\u00e1ficos contiene gr\u00e1ficos circulares de los an\u00e1lisis de concordancia por operador:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-1-1024x610.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2469\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>El siguiente v\u00eddeo muestra c\u00f3mo llevar a cabo un an\u00e1lisis de prenda R&amp;R por atributos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-video\"><video controls src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-1.mp4\"><\/video><\/figure>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-guide-dutilisateur":[20],"class_list":["post-2460","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-2-msa-analyse-des-systemes-de-mesure"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Attributs - Clooma<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Comment r\u00e9aliser une \u00e9tude Gage R&amp;R sur des donn\u00e9es attributs avec Ellistat ? 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