A análise
do sistema de medição (Measurement System Analysis) é um experimento especialmente designado que busca
identificar os componentes de variação na medição.
Não só os
processos de fabricação dos produtos podem variar, o processo de obtenção das
medidas e dados podem também ter variação efeitos na produção. A MSA avalia os
métodos de testes e instrumentos de medição, o processo inteiro de obtenção de
medidas para garantir a integridade dos dados usados para a análise e para a
compreensão das implicações dos erros de medição em decisões sobre produtos ou
processos.
A MSA
analisa o conjunto: equipamento, operações, procedimentos, software e pessoal
que afeta a qualidade do produto.
Uma
Análise do Sistema de Medição considera o seguinte:
Seleção
da medição e abordagens corretas
• Avaliação
do dispositivo de medição
• Avaliação
de procedimentos e operadores
• Avaliação
de quaisquer interações na medição
• Cálculo
da incerteza de medição de dispositivos de medição individuais e/ou sistemas de
medição
Fatores que afetam o sistema de medição
Estes
fatores incluem:
• Equipamento:
medição, instrumento, calibração, fixação, etc.
• Pessoas:
operadores, treinamento, formação, habilidades, cuidados
•
Processo:
método de teste, especificação
•
Amostras:
materiais, itens a serem testados (por vezes chamados “peças”), planos de
amostragem, preparação de amostras, etc.
•
Ambiente:
temperatura, umidade, condicionamento, pré-condicionamento
•
Gestão:
programas de treinamento, sistema metrológico, apoio ao pessoal, apoio ao
sistema de gestão da qualidade, etc.
Estes
fatores podem ser plotados do diagrama de causa e efeito de Ishikawa (“espinha
de peixe”) para ajudar a identificar possíveis fontes de variação nas medições.
Objetivos do MSA
• Incerteza
de medição:
A incerteza está relacionada a um
valor de medição, que é o resultado da medição, e não ao valor verdadeiro do
mensurando, o qual na prática não é conhecido. O resultado da medição é apenas
a melhor estimativa de tal valor verdadeiro e, na ausência de efeitos
sistemáticos, geralmente é obtido pela média aritmética de N medições repetidas
do mesmo mensurando.
A incerteza caracteriza ainda uma
faixa de dispersão ou intervalo, e não um valor pontual. Nesse sentido, a
incerteza não deve ser confundida com “erro”, pois esse último é um valor
pontual e não uma faixa e usualmente pode ser corrigido, quando aplicado um
fator de correção adequado. Já a incerteza é a dúvida remanescente associada ao
resultado da medição. Ela mede o grau de desconhecimento sobre aquilo que está
sendo medido.
Por fim, cabe ressaltar que a
incerteza corresponde a uma faixa de valores que podem ser atribuídos
fundamentadamente ao mensurando, isto é, de uma forma fundamentada e realista,
não devendo ser entendida como uma “faixa de segurança”. Ou seja, a incerteza
não deve, por um lado, ser subestimada e, por outro, tampouco deve ser
superestimada.
• Acurácia
e precisão:
Acurácia
está diretamente relacionada com “exatidão”, ou seja, o quão próximo se
está do “valor correto” de uma medição.
Precisão,
por outro lado, está relacionada à repetitividade, ou seja, quantas vezes
podemos obter o mesmo resultados após repetidas medições, independentemente do
valor medido estar próximo do correto ou não.
• Tendência:
A diferença
entre a média das medidas de uma grandeza e o valor de referência para a
grandeza medida, realizadas por um avaliador com o mesmo equipamento e método.
No estudo
de tendência, segundo o manual do MSA, o valor “0” (zero) deve estar contido no
intervalo de confiança, contido entre os limites inferior e superior.
• Estabilidade:
Avalia se
os resultados obtidos com o sistema de medição (Equipamento, Pessoas, Processo,
Amostras, Ambiente e Gestão) se mantém ao longo do tempo. É avaliado conforme o
CEP – Controle Estatístico do Processo.
• Linearidade:
A
linearidade mede a variação da tendência para diferentes valores de referência
na faixa de interesse. A linearidade é avaliada via a inclinação da reta
formada pelos diferentes valores de referência em relação à respectiva
tendência. Quanto menos inclinada a reta, melhor será a qualidade do sistema de
medição.
Avalia se
os resultados se mantém ao longo da faixa de utilização do equipamento ou faixa
de medição.
Para
avaliarmos a tendência e linearidade, vamos tomar o ajuste da tendência em
relação ao valor de referência:
Tendência = a + b*(valor de
referência) + Erro de ajuste
- Coeficiente de Determinação (R2):
grau de ajuste da reta;
- Intercepto
(a);
- Inclinação (b);
• Repetitividade:
A Repetitividade
avalia a precisão com relação ao equipamento.
• Reprodutibilidade:
A
Reprodutibilidade avalia a precisão com relação aos operadores
Critérios
de avaliação R&R:
Número de
Categorias Distintas (ndc) ≥ 5. Isto
quer dizer que o sistema de medição é capaz de identificar 5 tipos distintos de
peças dentro do campo de variação do processo. Se um sistema de medição é
avaliado pela tolerância, o índice ndc não deve ser considerado.
Variação total: Sistema de medição utilizado
durante o processo produtivo.
•
%RR menor
que 10% → sistema de medição aceitável.
•
%RR entre
10% e 30% → sistema de medição marginal, podendo ser aceito dependendo da
situação, custos, etc.
• %RR maior
que 30% → sistema de medição inaceitável, sendo necessário melhorá-lo ou
substituí-lo.
• Estudos
de atributo
Um sistema de medição por atributo (exemplo: calibrador tampão),
classifica a peça em defeituosa ou não. Um dos principais objetivos da análise
de sistemas de medição por atributo está na compreensão e prevenção dos erros
de classificação. Para isto, propomos os seguintes passos para analisar um
sistema de medição por atributo:
1. Analisar criticamente o relatório de calibração do dispositivo de
medição;
2. Preparar uma norma interna de uso, manuseio e interpretação do
dispositivo de medição. Treinar todos os usuários;
3. Realizar a coleta de dados para análise do sistema de medição;
4. Calcular o grau de concordância em relação ao(s);
a. Sistema referência: avaliar o projeto e a aplicabilidade do dispositivo;
b. Operadores: avaliar a consistência do dispositivo e o treinamento no uso
e manuseio;
5. Taxa de erro: probabilidade do operador aprovar uma peça que não atende
as especificações;
6. Taxa de falso alarme: probabilidade do operador reprovar uma peça que
atende as especificações;
7. Método de Detecção de Sinais: calcular as regiões com maior
probabilidade de falha do sistema de medição por atributo.
Como estimar a
variabilidade do sistema de medição
• Realizando estudos
práticos para cálculo da Tendência, Estabilidade, Linearidade, Repetitividade e
Reprodutibilidade, Estudos de atributos.
