Análisis del sistema de medición para datos de atributos: Kappa de Cohen

Introducción

Los estudios de Análisis de Sistemas de Medición (MSA) son muy conocidos hoy en día en la industria. Pero cuando hablamos de estudios MSA nos referimos sobre todo a los estudios de repetibilidad y reproducibilidad (R&R) de calibres. Sin embargo, durante la inspección seguimos confiando a menudo en la inspección visual, aunque sabemos que la inspección visual no es un método fiable para inspeccionar la calidad.

Por ejemplo, en el AMFE debemos puntuar la detección al menos con un 6 (moderado) sobre 10 si se realizan estudios de MSA de atributos con buenos resultados, pero lo más frecuente es un 7 u 8 (baja tasa de detección).

Durante las sesiones de formación de la MSA hemos realizado cientos de experimentos en los que la gente tiene que contar una letra concreta en un texto.Esta prueba rápida bajo presión de tiempo (sólo 10 o 15 segundos permitidos) demostró que los evaluadores eran capaces de encontrar el número correcto de letras en un texto sencillo. En este escenario experimental, no hay confusión sobre «qué es un defecto y qué no» y los calificadores no estaban cansados. Aun así, la mayoría de los evaluadores no llegaron a la conclusión correcta. Las excepciones fueron las personas de la industria gráfica, que tienen mucha experiencia en la inspección visual y obtuvieron una puntuación significativamente mejor en esta prueba.

Si un proveedor afirma que no entrega defectos porque realiza una inspección visual al 100%, la primera pregunta debería ser: ¿Cuál es su tasa de defectos encontrados? Por experiencia, se puede afirmar que al menos el 20% de la tasa de defectos encontrados se entregará a los clientes.

Se puede establecer una mejor idea sobre el riesgo si se realiza un estudio MSA de atributos. En este blog describiremos cómo puede realizarse un estudio de atributos utilizando el software de gestión Datalyzer Qualis Gage y qué debe tener en cuenta para establecer un estudio.

Puesta en marcha del estudio

La parte más importante de un estudio de atributos es establecer y organizar cómo debe realizarse el estudio. Normalmente, en un estudio de atributos debe tener entre 20 y 80 productos en el estudio. La primera discusión es cómo establecer qué es un producto bueno o malo. Con un calibrador de atributos puede medir el producto con un calibrador maestro variable, pero con la inspección visual eso no es posible.

Necesita un equipo de «expertos» para establecer qué es un buen producto y qué es un mal producto. Si elige 50 productos que son claramente buenos o malos, entonces los resultados serán siempre buenos. Si elige 50 productos que son discutibles incluso entre expertos, entonces puede esperar que los resultados del estudio sean siempre malos. Es importante que elija un buen conjunto de productos en el que quizá sólo unos pocos sean discutibles.

Una inspección visual puede referirse a muchos aspectos. En el ámbito del estudio debe determinar si combina múltiples defectos o sólo utiliza un defecto específico en el estudio. Normalmente un estudio debe ser representativo, por lo que es preferible que tenga múltiples defectos en el estudio. Y el estudio debe realizarse en circunstancias similares a las de la producción.

Por ejemplo: un cliente realiza la inspección visual de las jeringuillas en una máquina con luz de fondo específica a gran velocidad. En ese caso no puede ofrecer a los tasadores un juego de jeringuillas en una oficina y pedirles que las inspeccionen porque eso no es representativo.

Lo que hicimos en ese caso es marcar las jeringuillas con un marcador fluorescente e incluimos las jeringuillas de prueba durante la inspección normal y filtramos las jeringuillas después de la inspección. Cuando realice un estudio, intente realizarlo en las mismas circunstancias y, sobre todo, en el mismo tiempo del que dispone normalmente el tasador.

Establecer un conjunto adecuado de pruebas de productos lleva tiempo. El problema es que cuando realice este estudio con regularidad debe asegurarse de que los resultados del estudio no sean bien conocidos en la empresa. Si proporciona información sobre lo que un tasador ha fallado exactamente, el siguiente tasador sabrá exactamente qué buscar en un estudio, lo que hace que su conjunto de pruebas carezca de valor. Un estudio debe hacerse completamente a ciegas así que asegúrese de que la identificación del producto no está clara para el tasador.

El último punto es que puede que necesite «recalibrar» la muestra de prueba después de un estudio. Un producto podría dañarse o ensuciarse durante un estudio y un producto calificado como «Bueno» podría ser calificado correctamente por los evaluadores como «Malo» porque se dañó o ensució durante el estudio. Esto es especialmente aplicable si tiene un número de falsas alarmas superior al esperado.

Registro y análisis de los resultados

El método que figura a continuación es conforme al manual AIAG MSA 4ª edición. Normalmente, 3 evaluadores inspeccionan los 50 productos 3 veces. Los productos se inspeccionarán en un orden arbitrario. Para cada producto introducimos el valor de referencia que es 0 para rechazo y 1 para producto bueno.

Así, para cada producto obtenemos 9 resultados de inspección. Si todos los resultados de inspección son un rechazo y coinciden con el valor de referencia, obtenemos un signo – en la columna de códigos. Si todos son un producto aceptado y coinciden con el valor de referencia, obtenemos un signo + en la columna de códigos. Si hay alguna medida diferente del valor de referencia, vemos una X en la columna de códigos. En la parte inferior de la hoja vemos el número de aceptados y rechazados por tasador.