1 - Análise dos Sistemas de Medição

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Dados de medição tem sido utilizados nas mais diferentes maneiras. A decisão de ajustar ou não um processo de fabricação é baseada em dados de medição. Dados de medição ou dados derivados destes são comparados aos limites de Controle Estatístico do Processo. Caso esta comparação indicar que o processo está fora do controle estatístico, algum tipo de ajuste deverá ser feito. Caso contrário, o processo poderá prosseguir sem ajustes.

Outra importante utilização de dados de medição  é em planejamento de experimentos. Um planejamento de experimentos permite conhecer o efeito de diferentes fatores que podem variar dentro de um processo, como por exemplo: matéria prima, condições de operação, tipos de ajustes de máquinas, entre outros. Neste caso, a análise do efeito destes fatores dependem de dados de medições de uma peça, por exemplo. Em geral, estudos que exploram esta relação são denominados pelo Dr. W. E. Deming de estudos analíticos. O estudo analítico é aquele que aumenta o conhecimento sobre o sistema de causas que afetam o processo. Estes estudos estão entre as mais importantes aplicações de dados de medição, visto que recentemente eles têm conduzido ao melhor entendimento  de produtos e processos.

Os benefícios obtidos com a utilização de procedimentos baseados em dados são diretamente determinados pela qualidade dos dados de medição utilizados. Se a qualidade for baixa, o benefício do procedimento provavelmente será baixo. De maneira similar, se a qualidade for alta, o benefício deverá ser alto também. Desta forma, devem ser tomados os devidos cuidados na obtenção dos dados, pois o benefício decorrente da utilização destes dados devem superar os custos de sua obtenção.

A qualidade dos dados de medição está relacionada com as propriedades estatísticas de medições múltiplas obtidas pelo sistema de medição. Suponhamos que um sistema de medição que está operando sob condições estabilizadas seja utilizado para coleta de várias medições de uma certa característica de uma peça. Se as medidas obtidas estiverem todas “próximas” do valor de referência, então a qualidade dos dados será dita “alta”. Da mesma forma, se algumas ou todas as medidas estiverem “afastadas” do valor de referência, então a qualidade dos dados será considerada baixa.

As propriedades estatísticas mais utilizadas para caracterizar a qualidade dos dados são tendências e variâncias. A propriedade chamada tendência refere-se à localização dos dados com relação ao valor de referência, a propriedade chamada de variância refere-se à dispersão dos dados. Porém, outras propriedades estatísticas, como a taxa de classificação incorretas, poderão ser apropriadas em alguns casos, como os sistemas de medição por atributo.

Uma das razões mais comuns que gera dados de baixa qualidade é a variação muito grande dos dados. Grande parte da variação em um conjunto de medições é devido à interação entre o sistema de medição e o seu meio. Se esta interação gerar variação muita alta, a qualidade dos dados poderá ser tão baixa que eles não terão utilidade.

Boa parte do trabalho de gestão de sistemas de medição visa monitorar e controlar variações. Dentre outras coisas, isto significa que devemos conhecer a forma como o sistema de medição interage com seu ambiente, de modo que sejam gerados somente dados de qualidade aceitável.

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