¿Cuáles son los atributos que se le demanda a un buen Sistema de Mediciones? Lo primera es que el SM sea apropiado para evaluar adecuadamente al proceso que mide. Podríamos tener un SM robusto y de alto estándar, sin embargo, ente la pregunta ¿es adecuado? y la respuesta es no, entonces no sirve. Es necesario sustituirlo por uno que sí sea adecuado. Un SM adecuado es aquel que fue diseñado y fabricado específicamente para medir lo que se requiere medir. En segundo lugar, es esencial garantizar que nuestro SM tiene la resolución apropiada. La resolución es la capacidad del sistema de medición para detectar las variaciones de las partes medidas. Por ejemplo, si quiero controlar mi peso, una báscula diseñada para medir la producción de papas, por muy bien calibrada que esté no me servirá. Esta báscula tiene una resolución que se mueve en incrementos de 10 kilogramos, lo cual no sería útil para mi objetivo. En tercer lugar, y muy importante, el sistema debe ser exacto. La exactitud significa que el promedio de las mediciones de una misma parte es significativamente igual al valor verdadero. Este valor verdadero se obtiene utilizando un patrón certificado como referencia. La diferencia entre el promedio de las mediciones y el valor verdadero se denomina sesgo. Además, es necesario que el SM tenga el sesgo aceptable durante todo el rango de medición que demanda el proceso. Por ejemplo, si el proceso produce partes que van desde los 10 kg hasta los 50 kg, el sesgo a los 10 kg debe ser equivalente al sesgo a los 35 y a los 50 kg. Esta característica de denomina linealidad. Por lo tanto, para que un SM sea exacto es necesario que presente un sesgo y linealidad tolerable. Por último, el atributo de precisión es también fundamental, especialmente en sistemas de uso intensivo. La precisión corresponde a la dispersión que presenta el sistema de medición al realizar mediciones repetidas de la misma parte. Una manera habitual de medir la precisión es con el Gage R&R, el cual mide la variabilidad originada por el instrumento, los operadores y la interacción las partes y los operadores. Por ejemplo, si medimos 100 partes fabricadas con el mismo peso y observamos diferencias, surge una pregunta legítima: ¿qué está originando la diferencia? ¿Serán las partes (es decir, que fueron fabricadas deferentes)? ¿Será el instrumento? ¿ o serán los operadores? Es importante identificar la causa para evitar intervenir innecesariamente en el proceso. En resumen, asegurémonos de que nuestro sistema de mediciones es válido, Esto nos dará mayor certeza de que estamos entregando resultados confiables y, en última instancia, que nuestro cliente estará más satisfecho.
Publicación de Instituto Six Sigma Chile (ISSCh)
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¿Qué es un estudio de 𝗘𝘀𝘁𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱 MSA y por qué es importante? “La estabilidad es el cambio del sesgo a lo largo del tiempo.” (MSA, 2010, p52). ¿Tu sistema de medición se mantiene estable en el tiempo? Un estudio de estabilidad evalúa si tus mediciones varían a través del tiempo, esto podría ser por la frecuencia de uso, por la falta de robustez, por las malas condiciones en las que se usa, por desgaste, por mal uso, etc., del sistema de medición. Un sistema de medición inestable puede ocasionarte muchos problemas, por ejemplo, hacer que ajuste el proceso cuando está bien, dejar correr el proceso cuando está mal, ajustar el herramental o la máquina innecesariamente, en resumen, hacer que tu proceso pierda control y la calidad del producto. Conoce los métodos de cómo medir y mejorar la estabilidad en tus sistemas de medición. Asegura la confiabilidad de tus datos en el tiempo. Asegúrate de estar haciendo los estudios más adecuados de acuerdo con tu sistema de medición para garantizar mediciones estables. Síguenos para recibir más tips sobre estabilidad y coméntanos si alguna vez has realizado este estudio y si has tenido complicaciones para hacerlo. Si crees que a alguien más le puede interesar este artículo no dudes en compartirlo y regalarnos un "Me gusta" si esta información te ha sido útil. . . . . #estudiomsa #estabilidad #Manualdereferencia #MSA #CoreTools #AIAG #Industriaautomotriz #Ingeniería #Precision #CalidadIndustrial #Metrologia #qbmacademy
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Medición de nivel en LÍQUIDOS Existe una gran variedad de dispositivos que miden nivel en los procesos Industriales. Esta variable es fundamental, por ejemplo, en el balance de materias primas y producto terminado. Se debe controlar nivel por economía, por la calidad del producto, por la seguridad del equipo y del personal y para reducir los desperdicios en la operación. Como en la mayoría de las variables de proceso, el nivel de líquidos puede ser medido directamente o inferencialmente. Esta sería la forma de clasificación de muchos métodos de medida disponibles: Métodos directos: Estos envuelven una medida directa de la distancia del nivel del líquido desde una línea de referencia. Esto puede ser logrado por: -Observación a una distancia visual directa en una escala calibrada convencionalmente, tal como con un indicador visual de vidrio o una varilla con flotador. -Determinación de la posición de un miembro detector el cual flota en la superficie del líquido, tal como una bola u otro tipo de flotador. -Contactos de electrodos con la superficie del líquido. -Interrupción de un haz luminoso o una celda fotoeléctrica. -Reflexión de ondas de radio y radar o sonido desde la superficie del líquido. Métodos Inferenciales o indirectos: Efectos diferentes a cambio de la posición de una superficie de líquido se pueden usar ventajosamente para determinar el nivel de líquidos en recipientes cerrados. Algunos de estos efectos son: -Medición del fluido o cabeza hidrostática desarrollada por el líquido. -Medida de la fuerza boyante creada cuando un miembro detector se sumerge parcial o totalmente en el líquido. -Determinación termal entre las fases líquido y vapor en un recipiente. -Varios sistemas eléctricos por los cuales el nivel de líquido puede ser inferido, basado en propiedades físicas o eléctricas del líquido. Clasificación de los instrumentos de nivel según el principio de funcionamiento: Métodos visuales. -Cinta y Pilón (manual) -Regleta/flotante y cinta -Indicadores de vidrio -Indicadores magnéticos Instrumentos actuados por flotadores. -Flotadores -Desplazadores -Swicht magnético Instrumentos de nivel hidrostáticos. -Medidor manométrico -Medidor de membrana -Medidor de tipo burbujeo -Medidor de presión diferencial de diafragma Métodos electrónicos/electricos -Medidor resistivo -Medidor conductivo -Medidor capacitivo -Magneto estrictivo -Servomecanismos Métodos sónicos. -Ultrasónido -Micro onda sin contacto(Radar) -Radar onda guiada con contacto Instrumentos fotoeléctricos. -Láser #Nivel #Medidores #Líquidos #Instrumentación #Industria #FundaciónYPF
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Quimico Farmaceutico | IB Chemistry Teacher | Formando jovenes con emociones fuertes | IB DP graduate '17 | #WeHaveToBelieve
SIIIII, llevo bastante tiempo mencionando la incertidumbre no solo de la pureza de los calibradores, sino también del error humano en la realización de estándares. Lo peor es que hay personas que niegan esta parte estadística y solamente se enfrascan en la detección del error total y relativo de la respuesta instrumental. El error puede ser mínimo, pero en la interpolación solamente se toman en cuenta los valores del eje Y como dice el post. En mi tesis se procuró realizar el ajuste de los valores en X realizando la misma medición con distintos estándares preparados en momentos diferentes, de esa forma se puede observar más el error humano y el del calibrador madre (en segundo plano).
Metrólogo Químico | Estadística aplicada en Química | Le guío para aplicar métodos estadísticos apropiados en el análisis de datos químicos y cumplir con las normas internacionales.
¿Sabía esto? 👉 Las curvas de calibración en Química no son del todo correctas. Le puede parecer “exótico”, pero el método de mínimos cuadrados ordinarios que se emplea regularmente en R, Excel o Minitab es una forma de optimización. Desde una perspectiva teórica, está determinando los valores de pendiente e intercepto que minimizan la distancia al cuadrado entre la respuesta instrumental que observa experimentalmente (como áreas, absorbancias, etc.) y las predicciones del modelo de calibración. Si el modelo de calibración es adecuado, estas distancias serán pequeñas. ¿Qué tan pequeñas? Lamentablemente, el método de mínimos cuadrados, por sí solo, no indica si el ajuste es “bueno o malo”. Simplemente, encuentra el modelo que minimiza la famosa distancia al cuadrado. Necesita de otras herramientas para evaluar la “bondad de ajuste”. Hasta aquí es Matemática. } Ahora viene la Estadística. Resulta que cuando usted ajusta una curva de calibración lineal y calcula la concentración de una muestra, tácitamente está aceptando los siguientes supuestos: ❌ Sólo considera la incertidumbre del eje Y, es decir, sólo debido al instrumento (p. ej.: cromatógrafo, espectrofotómetro, etc.) Y ¿acaso los calibrantes no tienen incertidumbre? Basta con leer el certificado del material de referencia para darse cuenta de que este supuesto, desde el punto de vista químico, es completamente FALSO. (Aquí un Estadístico Matemático estaría con urticaria, pero como el post es mío, proseguiré). ❌ Como sólo el eje Y es el aleatorio, las señales instrumentales además de depender de la concentración, poseen un error aleatorio. Y, adivine: correcto, estos errores se asumen Normales con media 0 y varianza constante (homoscedasticidad). Eso es lo que usted aprecia en la figura. Las distribuciones Normales sólo “miran” al eje Y, y todas tienen la misma dispersión. Es decir, a medida que aumenta la concentración, el error del instrumento se mantiene constante. ¡Mmm! Con buena voluntad, quizás si el rango de trabajo fuera muy estrecho se cumpliría este supuesto. Un análisis de residuos lo confirmaría. ❌ Las señales instrumentales son independientes, es decir, la inyección de un estándar no influye en la siguiente inyección. ¡UFF! ¿Alguien ha escuchado hablar del efecto carryover en los 𝘢𝘶𝘵𝘰𝘴𝘢𝘮𝘱𝘭𝘦𝘳𝘴 de HPLC o GC? ¿Hemos estado utilizando un método que desde el punto de vista químico no cumple con ningún supuesto estadístico? ¿Y? El mundo sigue girando… ¿Hay mejores opciones? — Por supuesto. ✅ Mínimos cuadrados con error en ambos ejes: ¿Hace la diferencia? La verdad es que es caso a caso… pero ¿y si está subestimando la incertidumbre de la concentración de la muestra? No tengo la verdad absoluta. Me gustaría leer su opinión. {a} Si quiere aprender a interpretar datos de laboratorio y resolver problemas complejos con confianza, conectemos. Soy Carlos Gómez. Soy analytical.cl
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«Calibración» …¿Cada cuánto debemos calibrar nuestros instrumentos? La pregunta del millón a la hora de planificar y presupuestar. De forma general las normas nos piden que todos los instrumentos de medida se encuentran en un estado que puedan proporcionar resultados “fiables” y “precisos”. En definitiva que se encuentren perfectamente calibrados. Pero no existe un requisito en concreto establezca el tiempo con exactitud para ejecutar el programa de calibración. Entonces, cada cuando debo calibrar mis equipos? Es hora de usar el Sentido Común.... 1. La criticidad del uso. que tan crítico es el instrumento de medida? 2. La frecuencia de uso.. cuántas veces utilizo el instrumento para emitir resultados? 3. Que recomienda el fabricante? 4. Severidad y rango de uso esperado. Cuanto más cercano se está del rango máximo de los instrumentos mayor será el desgaste y por lo tanto es posible que se necesite una frecuencia mayor. 5. Incertidumbre o tolerancia requerida. Si durante las verificaciones intermedias se observa un comportamiento llamativo en cuanto a los datos de medida que debe proporcionar. De ahí la importancia de que entre las diferentes calibraciones se lleven a cabo verificaciones internas. Luego de responder estás preguntas, entoces podríamos utilizar algunos de los tiempos de calibración más usados por las industrias: 1. Frecuencias de 3 a 6 meses 2. Frecuencia de 1 año 3. Frecuencias de 2 años 4. Frecuencia de 5 años o más Comparto esta información de este artículo: https://lnkd.in/eunFuTjN
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