La calidad de los datos es ahora más importante que nunca en los entornos industriales modernos. Las compañías basan la mayoría de sus decisiones estratégicas y operativas en las métricas e indicadores que extraen de sus operaciones.
Sin embargo, ¿realmente se pueden confiar en esos números? ¿Son lo suficientemente precisos y consistentes? El Análisis de los Sistemas de Medición (MSA) se presenta como una pieza fundamental para responder a estas preguntas. El MSA consiste en un conjunto de técnicas estadísticas formales para estudiar en profundidad la capacidad de cualquier sistema de medición industrial.
Índice
- ¿Cómo puede MSA mejorar la calidad de tus datos?
- Componentes del sistema de medición
- Beneficios del MSA
- ¿Cómo realizar un estudio MSA?
¿Cómo puede MSA mejorar la calidad de tus datos?
La precisión en las mediciones es vital en entornos industrial es para garantizar la calidad y eficiencia operativa. Entonces, ¿Qué es MSA? El Análisis de Sistemas de Medición (MSA) permite evaluar la capacidad de cualquier sistema de medición para proveer datos confiables, por ejemplo en proyectos de Lean Management como Lean Six Sigma.
A través de un estudio MSA, es posible determinar cuánta variación existe dentro del sistema de medición y si el sistema es capaz de ofrecer datos precisos y consistentes.
¿Qué es MSA en calidad?
Ante preguntas como ¿MSA que es? o ¿Qué es el MSA? Podemos decir que es una metodología estadística formal que permite determinar métricas clave sobre la variabilidad y consistencia de las mediciones que se realizan a través de un sistema de medición.
Aspectos como la repetibilidad, reproducibilidad, linealidad y sesgo del proceso de medición pueden analizarse en profundidad mediante un adecuado estudio MSA.
Entender el desempeño de un sistema de medición en base a estos parámetros estadísticos es absolutamente clave para poder confiar en la precisión de los datos que dicho sistema genera. Solo si se tiene certeza estadística de la calidad de las mediciones, se podrán tomar decisiones correctas basadas en esos datos.
Si existen problemas de inconsistencia, imprecisión, sesgo o excesiva variabilidad en el sistema o proceso de medición, todas las decisiones posteriores que se apoyen en esos datos defectuosos estarán erradas.
Esto a su vez se traduce en pérdida de calidad, eficiencia e incluso en perjuicios económicos para la compañía. Identificar y solucionar las debilidades en la generación de datos de un proceso industrial (MSA calidad ejemplo) es el corazón de la metodología MSA.
Componentes del sistema de medición
Todo sistema de medición en entornos industriales se compone de diversos elementos interrelacionados, cuyo funcionamiento conjunto determinará la calidad de los datos que se obtengan. Realizar un análisis MSA requiere evaluar la contribución de cada uno de estos componentes al desempeño global.
Equipos y herramientas
El primer elemento clave es el propio equipo de medición o instrumento utilizado para tomar los datos. Existen múltiples tipos dependiendo de la magnitud a evaluar: calibradores de precisión para dimensiones críticas, indicadores de temperatura, lectores de presión, sistemas automatizados de visión artificial, etc.
Cada instrumento tiene sus características inherentes de exactitud, sensibilidad y umbrales que determinan la confiabilidad de la información extraída. Es preciso determinar si el equipo se ajusta a las necesidades reales tanto en su rango de operación como en su repetibilidad entre mediciones.
Operadores y ejecución
El siguiente componente a analizar es el factor humano. Los resultados pueden variar en gran medida según el operador concreto que esté tomando las muestras en el proceso industrial, incluso utilizando el mismo equipo de medición.
La formación, técnica de muestreo, fatiga, subjetividad o distracción son variables que afectan en la precisión de la ejecución y por tanto en la calidad resultante de los datos. Definir y estandarizar adecuadamente los protocolos mitiga este efecto.
Procedimiento y condiciones ambientales
Finalmente, la estandarización de los procedimientos de medición, y el control de las condiciones ambientales del entorno también son factores contribuyentes a considerar dentro de un sistema de medición industrial.
Desvíos respecto a factores como la temperatura, vibraciones, humedad o iluminación esperada introducen ruido en los valores medidos. En definitiva, el análisis MSA debe evaluar todos estos elementos que interactúan para determinar en última instancia la capacidad real del sistema de medición en su conjunto de proporcionar datos de calidad.
Hay que estudiar no solo los equipos, sino también el factor humano en la ejecución y los protocolos estandarizados bajo condiciones controladas.
Beneficios del MSA
Llevar a cabo estudios MSA periódicos en los sistemas de medición aporta importantes beneficios a las compañías en diferentes ámbitos.
Principales beneficios del Análisis de Sistemas de Medición
- Toma de decisiones basada en datos: Permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos confiables y precisos. Esto puede conducir a mejoras significativas en la eficiencia y la calidad de los procesos y productos.
- Detección de variaciones pequeñas: El MSA puede ayudar a detectar pequeñas variaciones en los procesos que podrían no ser evidentes sin un análisis detallado. Esto puede permitir a las organizaciones intervenir y tomar medidas correctivas antes de que se conviertan en problemas mayores.
- Medición de desempeño válido: Con el MSA, las organizaciones pueden estar seguras de que sus mediciones son válidas y precisas, lo que proporciona una base sólida para la toma de decisiones y la evaluación del desempeño.
En definitiva, la aplicación completa de MSA se traduce en múltiples mejoras, partiendo de la generación de unos datos de medición precisos y fidedignos.
¿Cómo realizar un estudio MSA?
Llevar a cabo un análisis MSA calidad que aporte resultados fiables requiere seguir una metodología rigurosa en varias etapas:
Definición de alcance y recursos
El primer paso para llevar a cabo un análisis MSA (MSA estadística) es determinar con claridad cuál es el propósito y alcance que se pretende con el estudio. Esto implica identificar detalladamente qué procesos, instrumentos de medición, operadores y condiciones ambientales formarán parte del análisis MSA.
También se deben definir las cifras esperadas de muestreo, el número de repeticiones y el tamaño de muestra necesario para obtener resultados estadísticamente significativos. Delimitar adecuadamente el alcance del estudio es crucial para obtener datos representativos del sistema de medición.
Mitigación de ruido y variabilidad
Antes de comenzar formalmente con la ejecución del análisis MSA, es importante actuar sobre todos los elementos del sistema de medición para minimizar en la medida de lo posible la variabilidad y el ruido.
Esto puede implicar:
- Calibrar instrumentos
- Ajustar instrumentos
- Estandarizar procesos
- Estandarizar condiciones ambientales
- Entrenar a operadores
- Reducir fuentes de variación
- Aumentar solidez de las conclusiones del estudio MSA
- Aumentar fiabilidad de las conclusiones del estudio MSA
Ejecución de pruebas y recopilación de datos
Con el entorno de medición optimizado, el siguiente paso es tomar muestras y realizar mediciones bajo el protocolo y condiciones previamente definidas y documentadas. Es importante que los datos se recopilen de forma metódica y sistematizada para facilitar el análisis posterior. Deben registrarse también las condiciones de cada medición.
Evaluación estadística de resultados
Una vez completadas todas las mediciones requeridas, se procede al análisis estadístico de los datos recopilados, calculando métricas como la repetibilidad, reproducibilidad, linealidad, sesgo y estabilidad. El objetivo es obtener información cuantitativa fiable sobre la capacidad del proceso de medición y detectar posibles áreas de mejora.
Reevaluaciones y seguimiento
Dado que se trata de sistemas dinámicos sujetos a derivas, es preciso repetir los estudios MSA de forma programada para confirmar que se mantienen las condiciones iniciales o detectar variaciones que requieran intervención. El seguimiento regular a través de nuevos análisis MSA es clave.
Realizar un análisis MSA sólido implica definir inicialmente alcance, sistemas de medición a evaluar y recursos de medición. Optimizar procesos previamente para minimizar ruido y variabilidad.
