{"id":2495,"date":"2024-10-08T16:31:11","date_gmt":"2024-10-08T14:31:11","guid":{"rendered":"https:\/\/clooma.ai\/?post_type=guide-dutilisateur&#038;p=2495"},"modified":"2024-10-23T17:22:24","modified_gmt":"2024-10-23T15:22:24","slug":"02-medidas","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/clooma.ai\/es\/guia-del-usuario\/02-medidas\/","title":{"rendered":"Gage R&amp;R - Mediciones"},"content":{"rendered":"<p>El an\u00e1lisis Gage R&amp;R para m\u00e9todos cuantitativos es un enfoque anal\u00edtico fundamental en el campo del control de calidad. Este m\u00e9todo eval\u00faa la precisi\u00f3n y fiabilidad de los sistemas de medici\u00f3n utilizados para caracter\u00edsticas cuantitativas, como dimensiones, pesos o valores num\u00e9ricos.<\/p>\n\n\n\n<p>Ellistat ofrece multitud de m\u00e9todos de c\u00e1lculo que se adaptan a diversos escenarios. El diagrama siguiente muestra los distintos m\u00e9todos de c\u00e1lculo que ofrece el software.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-2-1-1024x394.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2496\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ejemplo: calibre R&amp;R medido con el m\u00e9todo ANOVA cruzado:<\/h2>\n\n\n\n<p>Realizar un an\u00e1lisis del m\u00e9todo de medici\u00f3n con datos cuantitativos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-3-1-1024x543.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2497\"\/><\/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 Gage R&amp;R mesures.<\/li>\n\n\n\n<li>Haz clic en \"A\u00f1adir una promesa R&amp;R\".<\/li>\n\n\n\n<li>Complete la informaci\u00f3n sobre el m\u00e9todo de medici\u00f3n que debe validarse.<\/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-4-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2498\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Nombre de la gama<\/strong>Designaci\u00f3n de la caracter\u00edstica cuantitativa medida. Por ejemplo, di\u00e1metro, fuerza, presi\u00f3n, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Productos<\/strong>Establezca la cantidad de productos.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Operadores<\/strong>&nbsp;n\u00famero de operadores.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Ensayos<\/strong>&nbsp;N\u00famero de repeticiones de medici\u00f3n por operario y pieza.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2<strong>Proceso de medici\u00f3n:<\/strong>&nbsp;El nombre del equipo del m\u00e9todo de control o de la m\u00e1quina de control.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Tipo de tolerancia<\/strong>&nbsp;La tolerancia del mensurando puede ser :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>bilateral (ejemplo\u00a0\u00a0<strong>9.5mm\u2264<\/strong>\u00a0Di\u00e1metro\u00a0<strong>\u226410,5 mm)<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>unilateral superior: (ejemplo: Fuerza\u00a0\u00a0<strong>\u226450N<\/strong>\u00a0)<\/li>\n\n\n\n<li>unilateral inferior (ejemplo:\u00a0<strong>1g\/L \u2264<\/strong>\u00a0Concentraci\u00f3n)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Desviaci\u00f3n t\u00edpica de la producci\u00f3n :<\/strong>&nbsp;Introduzca la desviaci\u00f3n t\u00edpica hist\u00f3rica de la caracter\u00edstica medida. Esta desviaci\u00f3n est\u00e1ndar se utiliza para calcular el n\u00famero de categor\u00edas distintas<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>M\u00e9todo de c\u00e1lculo<\/strong>El an\u00e1lisis de datos Ellistat ofrece 5 m\u00e9todos para calcular los indicadores de gesti\u00f3n de R&amp;R, tales como&nbsp;<strong>Cpc, %R&amp;R o NCD<\/strong>. El siguiente diagrama muestra estos 5 m\u00e9todos de c\u00e1lculo<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-5-1-1024x394.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2499\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2<strong>Est\u00e1ndar<\/strong>&nbsp;En esta casilla se elige la norma para los criterios de aceptaci\u00f3n. Ellistat ofrece dos normas para la garant\u00eda R&amp;R:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La norma cl\u00e1sica:\u00a0<strong>Cpc\u22654<\/strong>\u00a0que corresponde a un\u00a0<strong>%R&amp;R\u226425% .<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>La Norma seg\u00fan\u00a0<strong>IATF 16949: Cpc\u226510<\/strong>\u00a0que corresponde a un\u00a0<strong>%R&amp;R\u226410%<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Valor de K<\/strong>Este valor se utiliza en el c\u00e1lculo de los indicadores de capacidad %R&amp;R. Los valores k propuestos en el an\u00e1lisis de datos Ellistat proceden de dos normas.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>k=3 que procede de la referencia AIAG<\/li>\n\n\n\n<li>k=2 que procede de la referencia VDA<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>El t\u00e9rmino 2*k corresponde al n\u00famero de desviaciones t\u00edpicas utilizadas para calcular los indicadores.&nbsp;<strong>%R&amp;R<\/strong>&nbsp;y&nbsp;<strong>Cpc<\/strong>. Esto corresponde generalmente a 6 (el 6 aqu\u00ed corresponde simplemente a k=3 -seg\u00fan la AIAG-). Si la muestra procede de una poblaci\u00f3n con distribuci\u00f3n normal, aproximadamente el 99,73% de todos los puntos de datos estar\u00edan dentro de este intervalo. Otros valores utilizados habitualmente son 5,15 para una cobertura de 99% y 4 (el 4 aqu\u00ed corresponde simplemente a un k=2 -seg\u00fan VDA-) para una cobertura de 95%, respectivamente.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Al pulsar validar, se abre la p\u00e1gina de compromiso de medidas R&amp;R que aparece a continuaci\u00f3n. Esta p\u00e1gina tiene 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-6-1-1024x511.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2500\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Zona 1<\/strong>Contiene toda la informaci\u00f3n introducida en el paso anterior. Por ejemplo, el n\u00famero de piezas, el n\u00famero de operarios, el n\u00famero de repeticiones, el m\u00e9todo de sujeci\u00f3n o el valor de k.<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Zona 2<\/strong>&nbsp;Aqu\u00ed se introducen los resultados obtenidos por operador.<\/p>\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-7-1-1024x238.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2501\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Tabla de an\u00e1lisis de dispersi\u00f3n<\/strong>Una tabla de an\u00e1lisis de dispersi\u00f3n en un estudio de repetibilidad y reproducibilidad (R&amp;R) es una herramienta utilizada para presentar los resultados del an\u00e1lisis de varianza (ANOVA) realizado como parte del estudio. Esta tabla resume las distintas fuentes de variaci\u00f3n en la medici\u00f3n, como la variaci\u00f3n debida a los operarios, las piezas y la interacci\u00f3n entre ambas. Tambi\u00e9n proporciona estimaciones de los componentes de la varianza, como la varianza debida a la repetibilidad (la capacidad de un operario para medir de forma coherente) y la varianza debida a la reproducibilidad (la capacidad de distintos operarios para obtener mediciones coherentes).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-8-1-1024x88.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2502\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>C\u00e1lculos de R&amp;R de calibres basados en tolerancias<\/strong>El c\u00e1lculo de la R&amp;R (Repetibilidad y Reproducibilidad) Gage sobre la base de tolerancias implica la evaluaci\u00f3n de la capacidad de medici\u00f3n de un instrumento o sistema de medici\u00f3n en relaci\u00f3n con las tolerancias especificadas para las caracter\u00edsticas que se miden. Los valores verificados tras este estudio son los siguientes&nbsp;<strong>Cpc<\/strong>&nbsp;o el&nbsp;<strong>%R&amp;R.<\/strong>&nbsp;el c\u00f3digo de colores utilizado cumple&nbsp;<strong>Cpc<\/strong>&nbsp;presentados en la escala situada encima de la tabla de resultados. Estos criterios dependen de la norma elegida (norma o IATF 16949).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-9-1-1024x289.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2503\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>C\u00e1lculos de R&amp;R del calibrador basados en la dispersi\u00f3n de la producci\u00f3n<\/strong>&nbsp;Los c\u00e1lculos de R&amp;R de calibres basados en la dispersi\u00f3n de la producci\u00f3n son un m\u00e9todo para evaluar la capacidad de medici\u00f3n de un sistema de medici\u00f3n utilizando datos de producci\u00f3n reales. Este m\u00e9todo se utiliza para verificar la capacidad del sistema de medici\u00f3n para detectar la variabilidad de la producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Los valores verificados tras este estudio son&nbsp;<strong>NDC<\/strong>el&nbsp;<strong>Cpc<\/strong>&nbsp;o el&nbsp;<strong>%R&amp;R.<\/strong>&nbsp;el c\u00f3digo de colores utilizado cumple&nbsp;<strong>Cpc<\/strong>&nbsp;presentados en la escala situada encima de la tabla de resultados. Estos criterios dependen de la norma elegida (norma o IATF 16949).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-10-1-1024x293.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2504\"\/><\/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 una serie de gr\u00e1ficos<\/p>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Gr\u00e1fico global<\/strong>&nbsp;Cada gr\u00e1fico tiene el mismo color para ilustrar las repeticiones obtenidas por cada operador.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-11-1024x251.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2505\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Gr\u00e1fico de media o reproducibilidad<\/strong>El eje horizontal muestra las piezas, mientras que el eje vertical muestra las repeticiones medias obtenidas por cada operador para cada pieza. Estos gr\u00e1ficos tambi\u00e9n se conocen como gr\u00e1ficos de reproducibilidad, porque cuando los gr\u00e1ficos de los operadores se solapan para todas las partes, esto indica un m\u00e9todo altamente reproducible.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-12-1024x488.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2506\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Gr\u00e1fico de alcance o repetibilidad<\/strong>Las piezas se representan en el eje horizontal, mientras que el rango de repeticiones obtenido por cada operario para cada pieza se muestra en el eje vertical. Estos gr\u00e1ficos tambi\u00e9n se conocen como gr\u00e1ficos de repetibilidad, porque cuando los rangos de variaci\u00f3n de los operarios permanecen bajo control para todas las piezas, esto indica que no hubo ning\u00fan rango significativamente diferente de los dem\u00e1s en una pieza concreta.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-14-1024x548.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2508\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2&nbsp;<strong>Contribuci\u00f3n de Pareto de las fuentes de variaci\u00f3n en la variabilidad de los m\u00e9todos de medici\u00f3n<\/strong>Como parte de la evaluaci\u00f3n de la variabilidad de un m\u00e9todo de medici\u00f3n, la contribuci\u00f3n de Pareto de las fuentes de variaci\u00f3n proporciona una representaci\u00f3n gr\u00e1fica de las distintas fuentes de variaci\u00f3n seg\u00fan su impacto en la variabilidad global de la medici\u00f3n. Las fuentes de variaci\u00f3n m\u00e1s importantes se clasifican en orden descendente de importancia, lo que permite a los responsables centrar eficazmente los esfuerzos de mejora en las principales causas de variabilidad del m\u00e9todo de medici\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-13-1024x472.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2507\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u21d2 **Contribuci\u00f3n de Pareto de las fuentes de variaci\u00f3n a la variabilidad total (incluidas las piezas):**En el contexto del an\u00e1lisis Gage R&amp;R, la contribuci\u00f3n de Pareto de las fuentes de variaci\u00f3n a la variabilidad total (incluidas las piezas) es una herramienta de an\u00e1lisis dise\u00f1ada para verificar visualmente que la variabilidad debida a las piezas es mayor que la variabilidad del propio m\u00e9todo de medici\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-15-1024x530.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2509\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>El siguiente v\u00eddeo muestra los distintos pasos necesarios para llevar a cabo el estudio R&amp;R del calibre mediante el m\u00e9todo ANOVA cruzado.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-video\"><video controls src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-8.mp4\"><\/video><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-guide-dutilisateur":[20],"class_list":["post-2495","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>Gage R&amp;R - Mesures - Clooma<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Comment r\u00e9aliser une \u00e9tude Gage R&amp;R sur des donn\u00e9es mesures avec Ellistat ? 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