o %EV é 20/Cg. Se Cg = 1,33, o %EV será de 15%.

Se o %EV (repetibilidade e polarização) for superior a 15%, a variação da medição é maior do que a tolerância da peça e, ao mesmo tempo, a polarização (diferença entre a média de Xm e Xref) é significativa. Observe que, geralmente, 10 ou 15% são usados como limite, sendo que o ideal é que a porcentagem seja menor que o limite.

A partir das quatro métricas acima (Cg, Cgk, %EV de repetibilidade e %EV de repetibilidade e viés), pode-se observar que o viés do medidor em relação às referências também é frequentemente considerado e verificado. Portanto, é comum incluir um teste T de 1 amostra em estudos GR&R de Tipo 1 para reforçar ainda mais a significância estatística se o Xm é diferente/ distante do Xref. Para avaliar usando um teste T de 1 amostra, o valor de p associado precisa ser maior que 0,05 para concluir que não há diferença significativa entre Xref e Xm.

No Datalyzer Qualis 4.0 MSA Gage Management, entre 25 e 50 peças podem ser selecionadas para realizar um Estudo de Gage Tipo 1. Quando o valor de referência, o limite de especificação inferior (LSL) e o limite de especificação superior (USL) forem adicionados, as informações resumidas serão mostradas na guia “Dataset” (Conjunto de dados), conforme abaixo.

O julgamento será mostrado na guia “Results” (Resultados), onde os critérios métricos mencionados serão usados. Os resultados do estudo abaixo mostram um julgamento de “Aprovação” para o Estudo GR&R Tipo 1, pois o valor p é maior que 0,05, Cg e Cgk são maiores que 1,33 e ambos os %EV são menores que 10%.

Algumas organizações usam apenas o valor p para o Estudo de Gage Tipo 1, enquanto outras organizações usam apenas Cg/Cgk. Qualquer escolha de critérios pode ser configurada como regra padrão para sua empresa no software Datalyzer Qualis 4.0 MSA Gage Management.

Critérios de julgamento:

Critérios diferentes são usados em setores diferentes, portanto, isso pode ser confuso para os usuários finais. o %EV (repetibilidade e viés) não é o mesmo que o %EV em estudos GRR Tipo 2 porque o viés não está incluído em um estudo Tipo 2. Portanto, os critérios podem até ser diferentes por tipo de estudo. Além disso, os clientes podem exigir outros critérios.

Por exemplo, para estudos do Tipo 2 no manual da AIAG (Automotivo), o requisito para GR&R é: GRR < 10% é bom, 10% < GRR < 30% é marginal eGRR > 30% é ruim.

O Minitab usa dois critérios: GRR < 15% é bom e GRR > 15% é ruim. Para Cg e Cgk, usaremos os critérios correspondentes. No Datalyzer, por padrão, oferecemos os mesmos critérios do AIAG, mas o cliente final poderá alterar os critérios se quiser se desviar do padrão automotivo.

Estudo de R&R de medidores tipo 2

O estudo Gage R&R Tipo 2 é o método GR&R mais aplicado em organizações que aplicam estudos MSA. Há três abordagens ou métodos para avaliar os resultados de um estudo GR&R Tipo 2, que são

1. Método de alcance
2. Método de média e intervalo
3. Método ANOVA

No Datalyzer Qualis 4.0 MSA Gage Management, oferecemos suporte a todos os três métodos.

O Range Method (também conhecido como “Short Study” ou “Short Form”) é um método de GR&R variável simplificado e não deve ser usado para avaliar um sistema de medição completo inteiramente a partir de seus resultados. Ele é frequentemente usado como uma aproximação rápida da variação de medição e para detectar quaisquer mudanças importantes no GR&R de medidores existentes.

O Range Method geralmente usa 2 avaliadores e 5 partes em que cada avaliador medirá uma vez (uma tentativa). A partir dos resultados, a %GRR será calculada onde:

O GRR será calculado a partir da média de cada intervalo dividido pela constante d2, que é obtida de tabelas de constantes estatísticas. A partir da %GRR, podemos interpretar a proporção da variação da medição em comparação com a variação total. A variação da medição não pode ser muito grande em comparação com a variação total.

No Datalyzer Qualis Gage Management, o estudo GR&R Tipo 2 fornecerá uma opção de “Tipo de estudo” em que o usuário pode escolher “Estudo curto” seguido de “Método de intervalo” no campo “Método de cálculo” para optar pelo Método de intervalo no estudo GR&R.

Os resultados serão exibidos após a entrada de dados, onde os critérios típicos do estudo serão avaliados de acordo com a %GRR. O ideal é que a %GRR seja inferior a 10% para que o Range Method Study seja considerado aprovado.

O segundo método no Estudo GR&R Tipo 2 é conhecido como Método de Média e Faixa. Nesse estudo, normalmente 2 a 3 avaliadores medirão entre 10 e 35 peças com 2 a 4 tentativas para cada avaliador. No Datalyzer Qualis Gage Management, vários métodos podem ser usados para calcular a variação total. No exemplo abaixo, foi escolhido o método “Study Variation”.

Há três métodos para obter a variação total em um estudo GR&R:

1. A partir da variação total do estudo, extraída dos próprios dados de medição do GR&R:

2. Do Controle Estatístico de Processos (SPC), obtido a partir do desvio padrão no SPC de um processo estável.

3. Da Tolerância total do processo, USL e LSL.

O Datalyzer suporta todos os métodos acima para obter a Variação Total no Estudo GR&R. No software Datalyzer Qualis 4.0 MSA Gage Management, se o usuário habilitar a caixa de seleção “SPC” mostrada abaixo, ele poderá selecionar uma peça e uma característica do sistema SPC e o software Qualis Gage Management importará automaticamente a variação e a tolerância mais recentes do processo (LSL e USL) do software Datalyzer SPC.

Nem sempre é fácil cumprir o requisito da MSA de que a variação nas peças selecionadas para o estudo seja representativa do processo. Por isso, oferecemos a opção de usar a variação real do processo para garantir que esse requisito seja sempre atendido.

Usando o método Average and Range, os resultados podem ser visualizados na guia Results (Resultados), conforme mostrado abaixo:

Os critérios de julgamento para um estudo GR&R Tipo 2 baseiam-se em %GRR (porcentagem de repetibilidade e reprodutibilidade do Gage) e ndc (número de categorias distintas). Para que o Estudo Tipo 2 seja considerado Aprovado, a %GRR precisa ser menor que 10% e o ndc precisa ser igual ou maior que 5.

a %GRR em Média e Faixa depende da variação do equipamento (EV) ou da variação do avaliador (AV). Se a %GRR for maior que 10%, o Estudo Tipo 2 é marginal ou falha e o usuário pode visualizar EV e AV para encontrar o fator que mais contribui para a falha.

Outro critério que determina o sucesso do Estudo Tipo 2 é o ndc. Ndc significa número de categorias distintas. O ndc é frequentemente usado para identificar a capacidade de um sistema de medição de detectar uma diferença na característica medida. Diversos setores usam a abordagem comum do ndc, conforme Wheeler, 1989, em que o ndc pode ser estimado por meio da fórmula:

Em seguida, o ndc é cortado para um número inteiro. Portanto, o ndc de 5,67 será um ndc de 5.

Além dos cálculos numéricos, o software Datalyzer Qualis Gage Management também oferece visualização gráfica para ajudar os usuários a fornecer mais informações sobre o estudo GR&R. Os gráficos a seguir estão disponíveis no Type 2 Average and Range Method:

O terceiro método no Estudo GR&R Tipo 2 é o Método ANOVA (Análise de Variância). Os mesmos dados de medição usados no método Average and Range também podem ser usados no método ANOVA, mas os métodos de cálculo são diferentes.

No método de média e intervalo, os componentes de cálculo são divididos apenas entre a variação do equipamento (EV) e a variação do avaliador (AV). Na ANOVA, ela também considera a interação entre os avaliadores e as peças, razão pela qual a ANOVA costuma ser mais preferida em comparação com o método Average and Range. O exemplo a seguir explica a interação entre os avaliadores e as peças.

Em uma fábrica de automóveis, dois operadores, Sarah e Mike, são responsáveis por inspecionar as dimensões das válvulas do motor. O objetivo é avaliar a variabilidade das medições entre os operadores.

Cenário 1: se Sarah mede consistentemente válvulas de motor maiores do que Mike, independentemente do produto medido, pode haver um efeito principal dos avaliadores. O cenário 1 acima pode ser detectado tanto na ANOVA quanto no método Average and Range.

Cenário 2: No entanto, se a diferença nas medições entre Sarah e Mike variar significativamente, dependendo do fato de eles estarem inspecionando válvulas específicas, é provável que haja um efeito de interação. O cenário 2 acima pode ser facilmente detectado no método ANOVA, pois a ANOVA considera a interação entre fatores, nesse caso entre Sarah/Mike e válvulas específicas do motor.

No software Datalyzer Qualis 4.0 MSA Gage Management, o método de cálculo ANOVA pode ser selecionado, se o senhor preferir.

Ao inserir os dados de medição, os cálculos de suporte da ANOVA podem ser vistos no exemplo abaixo.

Os cálculos de suporte acima podem fornecer algumas informações aos usuários com base no DF (grau de liberdade), SS (soma dos quadrados), MS (média dos quadrados) e estatística F.

Na ANOVA GR&R, os graus de liberdade (DF) representam o número de informações independentes disponíveis para estimar a variabilidade no sistema de medição. Especificamente:

1. Graus de liberdade entre operadores: Representa os graus de liberdade associados às diferenças entre os operadores (avaliadores) em suas medições. É igual ao número de operadores menos um.2. Graus de liberdade dentro do operador: Representa os graus de liberdade associados às diferenças dentro das medições de cada operador. É igual ao número total de medições menos o número total de operadores.

O quadrado médio (MS) representa a variabilidade média dentro e entre os operadores. Especificamente:

1. Quadrado médio entre operadores: Representa a variabilidade média entre os operadores e é calculado dividindo-se a soma dos quadrados entre os operadores pelos graus de liberdade entre os operadores.2. Quadrado médio dentro dos operadores: Representa a variabilidade média dentro das medições de cada operador e é calculado dividindo-se a soma dos quadrados dentro dos operadores pelos graus de liberdade dentro dos operadores.

A soma dos quadrados (SS) representa a variabilidade total no sistema de medição, que é dividida em variabilidade entre operadores e variabilidade dentro dos operadores. Especificamente:

1. Soma de quadrados entre operadores: Representa a soma dos desvios ao quadrado das médias dos operadores em relação à média geral, ponderada pelo número de medições de cada operador2. Soma de quadrados dentro dos operadores: Representa a soma dos desvios ao quadrado das medições individuais em relação às médias de seus respectivos operadores.

A estatística F é uma proporção de dois quadrados médios. Um valor F maior indica uma diferença maior entre os operadores em relação à variação dentro dos operadores, sugerindo que o sistema de medição pode não ser confiável. A tela a seguir será mostrada para os Resultados da ANOVA para um Estudo GR&R Tipo 2:

Para os resultados acima, o usuário pode ver critérios semelhantes aos do método Average and Range, que são %GRR e valor ndc. O Estudo Tipo 2 acima falha devido à alta %GRR (maior que 10) e ao baixo valor ndc (menor que 5). O usuário também pode optar por procurar a %GRR na tabela acima manualmente na última coluna (%SV), que é a coluna % Study Variation (% de variação do estudo).

Estudo de R&R do Gage Tipo 3

O Estudo de R&R de Gage Tipo 3 é uma versão modificada de um Estudo Tipo 2, no qual não há influência do operador. O Tipo 3 é usado no setor para máquinas/testadores automatizados que têm um grande número de características sem nenhum fator significativo de influência humana em seu sistema de medição.

Nos estudos do Tipo 3, normalmente 25 peças serão escolhidas para serem medidas duas vezes (duas tentativas) e nenhum operador estará envolvido, de modo que os resultados serão obtidos em uma máquina. Nesse caso, a máquina é o próprio avaliador.

Em contraste com o Tipo 1, os critérios de julgamento do Tipo 3 são os mesmos do Tipo 2, que é %GR&R, enquanto o Tipo 1 analisa Cg/Cgk e outros critérios que enfatizam mais a repetibilidade e o fator de viés. A principal diferença no cálculo entre os estudos do Tipo 3 e do Tipo 2 é a %GRR, que é calculada puramente com base na Variação do Equipamento (EV), enquanto a Variação do Avaliador (AV) é omitida do cálculo da GRR. Isso significa que, nos estudos do Tipo 3, a fórmula do GRR é:

No software Datalyzer Qualis Gage Management, é possível selecionar ANOVA e Average and Range para um estudo do tipo 3. Após a entrada de dados, a tela de resultados do Estudo Tipo 3 será semelhante à tela de layout do Estudo Tipo 2.

No exemplo acima, o método ANOVA é escolhido no estudo do tipo 3. Observe que o fator Avaliador e a Interação entre avaliador e Partes serão omitidos da tabela ANOVA (mostrados como zero) devido à ausência de efeitos do avaliador.

A tela acima mostra os resultados do estudo de uma característica. Mas, na maioria dos casos, medimos centenas de características (por exemplo, CMM de peças complexas ou teste elétrico de uma placa PCB). Nesse caso, o software Datalyzer MSA Gage Management pode ser usado em combinação com o módulo de importação automática para importar todas as características de uma só vez e apresentar um estudo MSA completo de centenas de características. Atualmente, a maioria das empresas está fazendo apenas uma seleção das características mais críticas porque é muito demorado realizar estudos para centenas de características. Ao automatizar completamente esse processo, o senhor obtém uma indicação imediata de quais características podem ser críticas com base nos resultados do MSA.