Análise dos Sistemas de Medição

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Em junho 2010 foi lançada a 4ª edição do manual de análise de sistemas de medição. Esta versão traz mudanças significativas em relação a terceira edição. Na nossa opinião, as principais mudanças se concentram nos critérios para análise dos resultados. Porém, também tivemos mudanças em técnicas estatísticas. A seguir, apresentamos uma breve discussão sobre as principais mudanças.

O MSA quarta edição apresenta algumas alterações em relação à terceira edição.

As principais mudanças referem-se ao:

  • Sistema de Calibração;
  • Critério e forma de análise da tendência e linearidade dos sistemas de medição;
  • Critério para analisar o RR;
  • Melhor interpretação e análise de sistemas atributivos (passa/não passa);
  • Uso de técnicas alternativas para avaliar sistemas de medição não replicáveis;

 

A seguir, comentamos  as principais modificações da quarta edição:

1. Na página 10 da quarta edição foi adicionado um tópico específico sobre o sistema de calibração. Em resumo, uma organização deve ter um laboratório interno de calibração ou uma organização externa que controle e mantenha os elementos dos eventos de calibração. O sistema de calibração é parte do escopo do sistema de gestão da qualidade da organização e deve constar nos requisitos de auditoria interna.  Quando o evento da calibração é realizado por um fornecedor externo (comercial ou não)  este pode (ou deve) ser acreditado conforme ISO/IEC 17025. Quando não existir um laboratório acreditado, o serviço de calibração deve ser realizado pelo fornecedor do equipamento.

2. Na página 77 da quarta edição foi alterado os critérios de análise dos resultados (seção D). Primeiro, foi adicionado um critério para análise do processo de fixação e montagem do dispositivo de medição. Os critérios para análise da tendência e linearidade são similares, com algumas alterações na forma de cálculo e interpretação dos resultados. Os critérios para análise da variabilidade (RR) mudaram na sua essência:

Ao iniciarmos uma análise nos sistemas de medição de uma organização, é útil identificarmos as prioridades para os quais os sistemas de medição devem, inicialmente, focar.  Desde que a variação total (ou final) é baseada na combinação da variação do processo e do sistema de medição

$ (\sigma_{total}=\sqrt{\sigma^2_{processo}+\sigma^2_{MSA}}) $,

quando o CEP está sendo aplicado para controlar o processo ou coletar dados, e o gráfico de controle indica que o processo está sob controle estatístico (estável) e a variabilidade total é aceitável, o sistema de medição pode ser considerado aceitável para o uso e não requer uma reanálise separada. Se uma condição de fora de controle ou uma não conformidade for detectada, devemos primeiro analisar o sistema de medição.

Comentários:

Se temos um gráfico de CEP em determinada característica, que está estável e com boa capacidade, NÃO É NECESSÁRIO APLICAR O MSA para avaliar o sistema de medição. A não ser que seja detectado um ponto fora de controle ou uma não conformidade. 

A seguir, temos a tabela de análise do RR.

RR Decisão Comentários
Abaixo de 10% Sistema de medição geralmente considerado aceitável Recomendável, especialmente útil quando tentamos ordenar ou classificar peças ou quando for requerido um controle apertado do processo.
Entre 10% e 30% Poder ser aceito para algumas aplicações A decisão deve ser baseada primeiro, por exemplo, na importância da aplicação da medição, custo do dispositivo de medição, custo do retrabalho ou reparo. O sistema de medição deve ser aprovado pelo cliente.
Acima de 30% Considerado inaceitável Todos os esforços devem ser tomados para melhorar o sistema de medição. Esta condição pode ser resolvida pelo uso de uma estratégia apropriada para a medição; por exemplo, utilizar a média de diversas medições da mesma característica da mesma peça a fim de reduzir a variabilidade da medida final.

 

A análise do NDC é a mesma, ou seja, o NDC deve ser maior ou igual a cinco.Temos uma pequena modificação no cálculo deste índice para evitar valores iguais a zero.

Cuidado: O uso do RR como único índice para avaliar um sistema de medição não é aceitável.

Ao aplicar os critérios de aceitação como simples valores de corte (thresholds), assumimos que as estatísticas são estimativas determinísticas da variabilidade do sistema de medição (o que não são). Especificar os valores de corte como critério pode levar a um comportamento inadequado. Por exemplo, o fornecedor pode ser “criativo” ao encontrar um determinado valor de RR, eliminando as principais fontes de variação (como a interação peça X operador) ou simplesmente manipular o estudo.

Comentários:

Infelizmente este é um fato que ocorre em muitas empresas no Brasil. O cliente impõe um RR abaixo de 10% e o fornecedor manipula os dados. NÃO DEVEMOS TER UM CRITÉRIO SIMPLES (ÚNICO) PARA TODOS OS SISTEMAS DE MEDIÇÃO. Cada aplicação deve ser avaliada individualmente.

Quando analisamos a variação de um sistema de medição é importante olhar para cada aplicação individualmente, para sabermos o que é requerido e como esta medição será utilizada. Por exemplo: a precisão requerida da medição de temperatura poder ser diferente para aplicações não similares. Um termostato para sala pode regular a temperatura para conforto de um humano e ser barato, porém tem um RR acima de 30%. Isto é aceitável para esta aplicação. Mas, em um laboratório, no qual pequenas variações de temperatura podem impactar nos resultados dos testes, uma medição e controle de temperatura mais sofisticados devem ser requeridos.  Este termostato será mais caro e também vamos requerer uma menor variabilidade (menor valor de RR).  

Estudos de Sistema de Medição por variável:

1. Estabilidade: Nada mudou.

2. Tendência (página 88): Neste estudo, tivemos algumas alterações. Primeiro, foi introduzido o método da amostra independente (teste t-Student) para avaliar a tendência.  O método da média e amplitude não consta na quarta edição.  Como critério, podemos analisar o P-valor ou o intervalo de confiança. Segundo, para realizarmos a análise da tendência, precisamos validar variabilidade associada com a repetibilidade (o desvio padrão dos dados), 


$$ \% VE = 100*\frac{\sigma_{repetibilidade}}{VT} $$

no qual $ \sigma_{repetibilidade} $ é o desvio padrão dos dados e a variação total $ VT $ é baseada na variação do processo (preferível) ou na tolerância do processo dividida por 6. Se a $ \% VE $ for alta (ver tabela acima), então o sistema de medição pode ser inadequado. Desde que a análise de tendência admite que a repetitividade é aceitável, continuar com a análise pode nos levar a um resultado contraditório ou errado, isto é, a análise pode indicar uma tendência estatisticamente nula, enquanto que seu valor absoluto pode ultrapassar o que é aceitável para o equipamento.

Comentário:

Finalmente retiraram o método da média e amplitude. Apenas no método do gráfico de CEP para análise da tendência temos referência ao método da média e amplitude, caso tenhamos avaliado a estabilidade com o gráfico $ \overline{X} $ e R. Outro ponto é a validação da repetibilidade antes de concluirmos sobre a tendência. Aqui, na nossa opinião, é melhor realizar o estudo de RR antes da tendência. Ao realizarmos o RR podemos validar a repetibilidade.

3. Linearidade: Também precisamos validar a variabilidade associada com a repetibilidade, antes de concluirmos sobre a linearidade.

4. Repetibilidade e Reprodutibilidade: Foram mantidos os três métodos: amplitude, média e amplitude e ANOVA. Porém, o método da ANOVA é o recomendado (página 101), pois este é mais completo e flexível.

4.1 Método da Amplitude: Nada foi alterado.

4.2 Método da Média e amplitude: Primeiro, o número mínimo de peças mudou de 5 para 10 peças. A principal alteração está na determinação da variabilidade do processo. Em geral, temos quatro métodos para determinar a variação de processo (página 121):

  • Variação de processo atual

    • variação de processo obtida através peças utilizadas no estudo de RR;
    • utilizar quando as peças selecionadas representam a variação de processo esperada;
  • Variação de um processo alternativo
    • utilizar quando não temos um número suficiente de peças que representam o processo, mas existe um processo cuja variação de processo é similar;
  • Valor alvo do Pp (ou Ppk)
    • utilizar quando não temos um número suficiente de peças que representam o processo e não temos um processo com variação similar, ou o novo processo é esperado ter uma variabilidade menor do que o processo atual;
  • Tolerância
    • quando o sistema de medição é utilizado para um tipo de processo e o processo tem Pp menor que 1;

Comentário:

Um dos principais pontos para determinarmos os índices do RR é a variação do processo. Em geral, as 10 peças selecionadas para o estudo do RR não representam bem a variação do processo. Neste sentido, a quarta edição enfatiza o uso do histórico do processo, do valor alvo do Pp ou da tolerância. 

4.3 ANOVA: Nenhuma alteração. Porém, vale as mesmas observações sobre a estimativa da variação do processo que fizemos no método da média e amplitude. 

Estudos de Sistema de Medição por atributo:

Inicialmente foi dado ênfase na determinação da área cinza (página 132). Considere um sistema de medição por atributo que compara cada peça com os limites de especificação, o sistema aceita a peça se a mesma está entre as especificações e rejeita caso contrário (conhecido como sistema passa não passa). Como qualquer sistema de medição, existe uma área cinza em torno dos limites de especificação no qual o sistema de medição comete erros de classificação.

Desde que não conhecemos, a priori, a área cinza, devemos realizar estudos do sistema de medição. Entretanto, para determinarmos as áreas de risco em torno dos limites de especificação, precisamos escolher aproximadamente 25% da peças “próximas” ao limite inferior e 25% da peças “próximas” ao limite superior. Nos casos em que é difícil fazer tais peças, a equipe pode decidir utilizar uma porcentagem menor, apesar de reconhecer que esta atitude pode aumentar a variabilidade dos resultados. Se não for possível fazer peças próximas aos limites de especificação a equipe deveria reconsiderar o uso de um sistema de medição por atributos para este processo. Para cada característica, as peças devem ser medidas por um sistema de medição por variáveis com variabilidade aceitável. Quando uma característica não pode ser medida por um sistema de medição por variáveis (exemplo, visual), utilizamos outros meios, como a classificação por especialistas.  Três operadores são escolhidos e cada operador realiza três medições de cada peça.

Comentário:

Dentre as peças escolhidas (por exemplo 50) que utilizamos para realizar o estudo de um sistema de medição por atributo, devemos escolher 25% (em torno de 12) “próximas” ao limite inferior de especificação e 25% (em torno de 12) “próximas” ao limite superior de especificação

Tamanho da amostra (página 140):

Outro ponto interessante da quarta edição em relação a sistemas de medição por atributo é o tamanho da amostra. Qual a quantidade de peças que devemos utilizar para realizar o estudo de sistema de medição por atributo? Para desespero dos usuários a resposta é o “suficiente”. O propósito de se estudar um sistema de medição (atributo ou variável) está em conhecer suas propriedades. Um número suficiente de amostras deve ser selecionado para cobrir uma amplitude esperada de operação. No caso de sistema por atributo, a região de interesse são as áreas cinza. Se a capacidade do processo é boa, então uma amostra pequena pode não conter muitas peças na área cinza. Isto significa que um processo com boa capacidade requer uma amostra maior.

No exemplo citado na quarta edição, para um Pp=Ppk=0,5 (no qual esperamos 13% de peças não conformes), foi selecionado 50 peças para realizar o estudo do sistema de medição por atributo.

Um alternativa para evitarmos amostras grandes, consiste em escolher as peças diretamente na área cinza para assegurar que o efeito da variabilidade do avaliador será visualizado.

Método da detecção de sinais (página 143):

Um procedimento alternativo para avaliar um sistema de medição por atributo e que foi dado bastante ênfase. Na quarta edição, temos uma descrição bem mais detalhada do que encontramos na terceira edição. 

Método analítico:

Foi corrigido algumas contas. Por exemplo, na página 146, o valor da estatística t foi corrigido.

Neste módulo, vamos apresentar as principais ferramentas para análise dos sistema de medição conforme manual de análise de sistema de medição da indústria automobilística (MSA quarta edição). Apesar de seguirmos a indústria automobilística, os métodos apresentados neste módulo se aplicam a qualquer sistema de medição.

Sistema de Medição: o conjunto de operações, procedimentos, dispositivos de medição e outros  equipamentos, software e pessoal usado para atribuir um número à característica que está sendo medida; o processo completo usado para obter as medidas.

A seguir encontramos os tópicos com o conteúdo sobre MSA:

 

 

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