Calculadora de Gage R&R (MSA)

O que o Gage R&R diz a você

Cada número que você registra de um instrumento é a soma de duas coisas: o valor verdadeiro da peça e o erro que o sistema de medição acrescenta. O Gage R&R, repetibilidade e reprodutibilidade do instrumento, é o estudo que separa essas duas partes para que você saiba quanto da variação dos seus dados é real e quanto é ruído de medição.

Importa porque toda decisão de qualidade se apoia em medições. Se uma carta de controle dispara, um índice de capacidade parece ruim ou uma peça é descartada, você precisa saber se o processo de fato se moveu ou se o instrumento simplesmente não mede de forma consistente.

Um sistema de medição que acrescenta erro demais pode esconder problemas reais e fabricar outros falsos, e até você rodar um Gage R&R não sabe em qual desses dois mundos está.

O estudo divide o erro de medição em duas fontes com nome próprio. A repetibilidade, também chamada de variação do equipamento, é a inconsistência que você obtém quando um operador mede a mesma peça várias vezes com o mesmo instrumento: é a própria incapacidade do instrumento de dar duas vezes a mesma resposta.

A reprodutibilidade, ou variação do avaliador, é a inconsistência adicional que surge quando operadores diferentes medem as mesmas peças: reflete diferenças de técnica, montagem ou interpretação. Juntas dão o gage R&R, a variação total de medição, que então é comparada com a variação total do estudo ou com a tolerância para produzir uma porcentagem.

Essa porcentagem, o %R&R, é o resultado principal, e a diretriz da AIAG a transforma em veredito: menos de 10 por cento é aceitável, de 10 a 30 por cento é marginal, e acima de 30 por cento significa que o sistema de medição precisa de trabalho.

Esta calculadora aplica o método de médias e amplitudes da AIAG, a análise Gage R&R cruzada padrão.

Cole os dados do seu estudo, uma linha por ensaio com o rótulo do operador seguido de uma leitura por peça, acrescente a tolerância se quiser, e ela devolve a repetibilidade, a reprodutibilidade, o gage R&R, a variação das peças e a variação total, cada um como valor absoluto e como porcentagem, além do número de categorias distintas que o sistema consegue resolver.

Desenha um gráfico de barras dos componentes de variância para que você veja num relance se o maior problema é o equipamento ou os operadores, e aplica os limiares da AIAG para dar uma leitura clara de aceitável, marginal ou inaceitável. Tudo roda no seu navegador e nada do que você cola é guardado.

Como esta calculadora funciona, passo a passo

Comece com um estudo bem projetado. Selecione peças que abranjam a faixa normal do processo, cerca de 10, porque o estudo compara o erro de medição contra a dispersão de peças reais, e peças artificialmente uniformes subestimariam a variação das peças e inflariam o %R&R de forma enganosa.

Faça cada operador, idealmente 3, medir cada peça 2 ou 3 vezes, em ordem aleatória e sem ver as leituras anteriores para que a memória não enviese as repetições. Registre os resultados com uma linha por ensaio: o rótulo do operador e depois a leitura da peça 1, da peça 2 e assim ao longo da linha. Repita o rótulo do operador em cada uma das suas linhas de ensaio.

A calculadora carrega com o exemplo clássico da AIAG, 10 peças, 3 operadores, 3 ensaios, para que você veja o formato e um resultado real de imediato.

O motor analisa os seus dados em operadores, peças e ensaios, e então aplica o método de médias e amplitudes. A repetibilidade vem da amplitude média das leituras repetidas, a dispersão típica ao medir de novo a mesma peça, dividida pelo fator d2 do número de ensaios.

A reprodutibilidade vem da dispersão das médias dos operadores, a amplitude entre a média mais alta e a mais baixa de operador, dividida pelo fator d2 do número de operadores, subtraindo antes a contribuição da repetibilidade para que não se contem duas vezes. A variação das peças vem da amplitude das médias das peças dividida pelo fator d2 do número de peças.

Cada um é multiplicado pela constante de variação do estudo, 6, para expressá-lo como dispersão e não como desvio padrão.

O painel de resultados encabeça com o %R&R frente aos limiares da AIAG e lista cada componente em forma absoluta e percentual. As porcentagens são a razão entre a variação do estudo de cada componente e a variação total, e como a constante 6 multiplica todos os componentes, ela se cancela nessas razões, então as porcentagens são as mesmas independentemente do multiplicador.

O número de categorias distintas, ndc, é 1,41 vezes a razão entre a variação das peças e o gage R&R, truncado a inteiro, e diz quantos grupos de peças o sistema consegue resolver de forma confiável. Informe uma tolerância e a ferramenta acrescenta o %R&R da tolerância, que compara o erro de medição com a largura de especificação em vez de com a dispersão do processo.

O gráfico de barras mostra %EV, %AV, %R&R e %PV lado a lado, colorindo a barra de gage R&R em verde, âmbar ou vermelho conforme o veredito.

As fórmulas por trás do método

O método de médias e amplitudes estima cada fonte de variação a partir de uma amplitude e de um fator de correção de viés chamado d2, que converte uma amplitude média em um desvio padrão para um dado tamanho de subgrupo. A variação de repetibilidade, a variação do equipamento EV, é a amplitude média das medições repetidas dividida por d2 do número de ensaios, vezes a constante do estudo.

A reprodutibilidade, a variação do avaliador AV, parte da amplitude das médias dos operadores dividida por d2 do número de operadores, mas como essa amplitude de operadores também contém alguma repetibilidade, subtrai-se a variância de repetibilidade dividida pelo número de peças vezes ensaios antes de tirar a raiz, o que dá o efeito puro do operador.

O gage R&R é então a raiz quadrada da soma das variâncias de repetibilidade e reprodutibilidade, porque somam as variâncias, não os desvios padrão.

A variação das peças PV é a amplitude das médias das peças dividida por d2 do número de peças, vezes a constante, e a variação total TV é a raiz quadrada da soma da variância do gage R&R e da variância das peças.

Cada porcentagem de componente é esse componente dividido pela variação total, em por cento; note que essas porcentagens são razões de desvios padrão, então %EV, %AV, %R&R e %PV não somam 100, enquanto as variâncias subjacentes somam. O número de categorias distintas é 1,41, a raiz quadrada de 2, vezes a razão entre a variação das peças e o gage R&R, truncado.

Quando você informa uma tolerância, o %R&R da tolerância é simplesmente o gage R&R dividido pela largura de tolerância, comparando a dispersão de medição com a especificação em vez de com a dispersão observada do processo.

Cinco exemplos resolvidos que você pode seguir

Exemplo 1: o estudo clássico da AIAG

O valor padrão da calculadora é o exemplo padrão da AIAG: 10 peças, 3 operadores, 3 ensaios. Ele devolve uma repetibilidade de cerca de 1,21, uma reprodutibilidade de cerca de 1,56 e um gage R&R de cerca de 1,98 frente a uma variação das peças de cerca de 6,84 e uma variação total de cerca de 7,12. O %R&R é 27,7 por cento, o %EV é 17 por cento, o %AV é 21,9 por cento e o %PV é 96,1 por cento, com 4 categorias distintas. Um %R&R de 27,7 por cento cai na faixa marginal, então este sistema de medição seria aceito apenas após pesar a importância da aplicação e o custo da melhoria; o ndc de 4, logo abaixo do 5 desejado, reforça que o sistema está no limite.

Exemplo 2: um instrumento aceitável

Suponha que um estudo de 10 eixos usinados por 3 operadores em 2 ensaios produza um gage R&R de 0,8 frente a uma variação total de 10,5, o que dá um %R&R de cerca de 7,6 por cento. Isso é menos de 10 por cento, então o sistema de medição é aceitável e pode ser usado com confiança para controle e análise de capacidade do processo. Com uma variação das peças perto de 10,5 e um gage R&R de 0,8, o ndc é 1,41 vezes 13,1, ou seja cerca de 18, muito acima de 5, o que significa que o instrumento consegue resolver muitos grupos distintos de peças. Este é o perfil que você quer: o ruído de medição é uma fração pequena da dispersão real entre peças.

Exemplo 3: a repetibilidade domina

Imagine um %R&R de 34 por cento onde o %EV é 31 por cento e o %AV apenas 12 por cento. O sistema é inaceitável, e o diagnóstico é claro pela partição: a repetibilidade, a variação do equipamento, é de longe a maior fonte, então o próprio instrumento é inconsistente. Os operadores não são o problema. A solução está no instrumento ou no dispositivo de fixação, melhor fixação, calibração, manutenção ou um instrumento mais capaz, não em treinar operadores. Repetir o estudo após melhorar a fixação diria se a mudança funcionou antes de voltar a confiar no instrumento.

Exemplo 4: a reprodutibilidade domina

Agora imagine o contrário: um %R&R de 28 por cento onde o %AV é 26 por cento e o %EV apenas 10 por cento. O instrumento repete bem, mas os operadores não concordam, então a reprodutibilidade domina. Isso aponta para as pessoas e para o método: os operadores podem ler o instrumento de forma diferente, montar a peça de modo inconsistente ou interpretar uma característica ambígua cada um à sua maneira. O remédio é uma definição operacional mais clara, uma montagem padronizada, treinamento para uma técnica comum ou dispositivos que eliminem o julgamento. O mesmo %R&R global pode exigir soluções opostas, e é justamente por isso que o estudo separa as duas fontes.

Exemplo 5: comparar com a tolerância em vez da variação total

Às vezes o objetivo não é o controle do processo, mas verificar o instrumento contra a especificação. Tome o mesmo gage R&R de 1,98 do Exemplo 1 e compare-o com uma largura de tolerância de 40 em vez da variação total observada. Usando a dispersão de estudo de 6 sigma da AIAG, a dispersão do gage R&R é 6 × 1,98 = 11,88, então %R&R contra tolerância = 11,88 ÷ 40 = 29,7 por cento — um pouco maior que os 27,7 por cento medidos contra a variação total. A base que você escolher muda o veredito, então declare sempre se um %R&R é comparado com a variação total ou com a tolerância.

Três dicas de especialista para um estudo confiável

Como ler o veredito do %R&R

O %R&R é o número que quase todos olham primeiro, e a diretriz da AIAG lhe dá três faixas. Menos de 10 por cento, o sistema de medição é aceitável: o erro de medição é uma fração pequena o bastante da variação para se confiar no instrumento para controle do processo, estudos de capacidade e disposição de peças.

Entre 10 e 30 por cento, o sistema é marginal, aceitável apenas conforme a importância da aplicação, o custo do instrumento e o custo ou a viabilidade de melhorá-lo; um instrumento marginal que mede uma característica crítica deveria ser melhorado, enquanto um marginal em uma característica não crítica poderia ser tolerado.

Acima de 30 por cento, o sistema é inaceitável e deve ser melhorado antes de se confiar nas suas medições, porque mais de um terço da variação observada é ruído que o instrumento está acrescentando.

Duas ressalvas mantêm o veredito honesto. Primeira, a porcentagem depende de contra o que se compara. Comparada com a variação total, responde se o instrumento consegue distinguir uma peça de outra, a pergunta certa para a análise do processo. Comparada com a tolerância, responde se o instrumento consegue separar peças conformes das não conformes, a pergunta certa para a inspeção.

Um instrumento pode passar em um teste e falhar no outro, então escolha a comparação que corresponde à função do instrumento, e esta calculadora reporta ambas quando você informa uma tolerância. Segunda, as faixas são diretrizes, não leis físicas.

Um resultado de 31 por cento em um instrumento barato que mede uma característica crítica e apertada claramente exige ação; um resultado de 9 por cento é confortável mas não uma licença para parar de vigiar o sistema de medição, que pode derivar com o tempo e deve ser reestudado periodicamente.

Repetibilidade frente a reprodutibilidade: consertar a coisa certa

A razão pela qual o Gage R&R separa o erro de medição em duas fontes é que elas têm causas distintas e soluções distintas, e um único número global esconderia qual das duas tem a culpa. A repetibilidade, a variação do equipamento, vive no instrumento e no dispositivo de fixação.

Quando domina, o mesmo operador que mede a mesma peça não consegue dar duas vezes a mesma resposta, e as causas são físicas: um instrumento gasto ou sujo, pouca resolução, uma fixação instável que deixa a peça se mover, uma característica genuinamente difícil de localizar ou efeitos ambientais como a temperatura.

As soluções são igualmente físicas, manutenção, calibração, melhor fixação e localização, instrumentos de maior resolução ou controlar o ambiente, e nenhuma envolve os operadores, então treinar seria desperdiçar esforço.

A reprodutibilidade, a variação do avaliador, vive nas pessoas e no procedimento. Quando domina, o instrumento repete bem mas operadores diferentes obtêm respostas sistematicamente diferentes, e as causas são humanas e de procedimento: operadores que leem uma escala analógica de modo diferente, que montam ou seguram a peça à sua maneira, que aplicam pressão inconsistente ou que interpretam uma característica ambígua sem uma definição compartilhada.

As soluções miram o método e as pessoas, uma definição operacional precisa do que e como medir, montagem e fixação padronizadas que eliminem o julgamento, treinamento para uma técnica comum e, às vezes, automatizar a leitura para projetar e tirar a variação humana.

Como as duas fontes exigem respostas opostas, leia sempre a partição %EV e %AV antes de agir: o mesmo %R&R que falha pode significar substituir o instrumento em um estudo e retreinar os operadores em outro, e a partição é a única coisa que diz qual.

O número de categorias distintas

O %R&R diz a fração de variação que é ruído de medição, mas o número de categorias distintas, ndc, responde uma pergunta complementar e muito prática: quão fino este sistema de medição consegue resolver as diferenças entre peças? É o número de grupos de peças que não se sobrepõem e que o sistema consegue distinguir de forma confiável ao longo da faixa observada de variação das peças, calculado como 1,41 vezes a razão entre a variação das peças e o gage R&R, truncado a inteiro. De forma intuitiva, se o erro de medição é grande frente à dispersão de peças, o sistema só consegue agrupar peças de modo grosseiro; se o erro é pequeno, consegue distinguir muitas gradações finas.

A diretriz é que o ndc seja ao menos 5. Um sistema com 5 ou mais categorias distintas pode ser usado para controle e análise do processo por variáveis, porque resolve gradações suficientes para detectar deslocamentos, estimar capacidade e sustentar a aritmética das cartas de controle. Quando o ndc cai para 2, 3 ou 4, o sistema perde resolução, e num ndc de 1 essencialmente só consegue classificar peças em dois grupos, funcionando como um instrumento passa/não passa e não como uma medição por variáveis.

Isso tem uma consequência concreta: um sistema com ndc baixo não sustenta as ferramentas estatísticas que supõem uma medição contínua, então um estudo de capacidade ou uma carta de controle construídos sobre ele não são confiáveis.

Como o ndc é impulsionado pela mesma razão que o %R&R, os dois costumam concordar, um sistema abaixo de 10 por cento de %R&R superará com folga as 5 categorias, e um acima de 30 por cento ficará aquém, mas vale a pena ler o ndc por si só porque enquadra a limitação do instrumento em termos do que ele consegue e não consegue resolver, algo muitas vezes mais intuitivo para o pessoal de chão de fábrica que uma porcentagem.

Variação total ou tolerância: qual comparação usar

Uma porcentagem de Gage R&R é uma razão, e o que vai no denominador muda a pergunta que você responde, então escolher a comparação certa é essencial. Comparar o gage R&R com a variação total, a dispersão do processo observada no estudo, pergunta se o sistema de medição consegue distinguir uma peça de outra tal como elas de fato variam na produção.

Esta é a comparação que você quer quando o instrumento será usado para análise do processo: para cartas de controle, para estudos de capacidade, para detectar se o processo se deslocou.

Se o ruído de medição é uma fração grande da variação real entre peças, o instrumento borra justamente as diferenças que essas ferramentas tentam detectar, então o %R&R da variação total é o número que manda.

Comparar o gage R&R com a tolerância, a largura de especificação LSE menos LIE, pergunta algo diferente: o sistema de medição consegue separar de forma confiável as peças conformes das não conformes? Esta é a comparação que você quer quando a função principal do instrumento é a inspeção, decidir passa ou não passa contra uma especificação.

Aqui a dispersão do processo é irrelevante; o que importa é se o erro de medição é pequeno frente à faixa de especificação, porque um instrumento cujo erro é uma fração grande da tolerância classificará mal as peças próximas aos limites, deixando passar peças ruins e reprovando boas. As duas comparações podem divergir muito. Um processo muito capaz com uma tolerância ampla poderia ter um instrumento que parece ruim contra a variação total apertada mas excelente contra a tolerância generosa, ou o contrário num processo marginal com uma especificação apertada.

Esta calculadora reporta o %R&R da variação total por padrão, e quando você informa a tolerância acrescenta o %R&R da tolerância, para que você julgue o instrumento contra o padrão, ou ambos, que corresponde a como você de fato o usa.

Projetar um estudo que dê uma resposta honesta

A validade de um Gage R&R repousa inteiramente em como o estudo é conduzido, e algumas poucas escolhas de projeto separam um resultado significativo de um enganoso. A mais importante é a seleção de peças.

As peças devem abranger a faixa normal de variação do processo, porque o estudo mede o erro do instrumento contra a dispersão entre peças, e se você entrega aos operadores dez peças quase idênticas a variação das peças colapsa, o %R&R infla e um instrumento perfeitamente bom falha o estudo pela razão errada.

Escolha de propósito peças de toda a faixa que você de fato produz, desde perto de um limite de especificação até perto do outro, para que o denominador da porcentagem reflita a produção real.

Em seguida vêm a aleatorização e o cegamento. Cada operador deveria medir as peças em uma ordem aleatória e independente em cada ensaio, e não ver as suas próprias leituras anteriores nem as de outros operadores. Se os operadores medem as peças na mesma ordem sempre, ou conseguem lembrar o que leram há um instante, a repetibilidade parece artificialmente pequena porque eles estão reproduzindo um número lembrado e não medindo de novo de verdade, e o estudo subestima a verdadeira variação do equipamento.

O balanceamento também importa: cada operador deveria medir cada peça o mesmo número de vezes, porque a aritmética de médias e amplitudes supõe um projeto cruzado balanceado. Por fim, conduza o estudo em condições normais, com os operadores que de fato fazem o trabalho, usando o instrumento e a fixação reais no ambiente real, para que a variação de medição que você estima seja aquela com a qual vai conviver e não uma versão idealizada produzida com cuidado especial.

Um estudo conduzido sem cuidado não só dá um número errado, dá um número errado com confiança, o que é pior que nenhum.

Erros comuns nos estudos Gage R&R

Estes erros se repetem e arruínam em silêncio os estudos de medição. Fique atento a eles.

• Peças uniformes. Escolher peças parecidas demais encolhe a variação das peças e infla o %R&R, reprovando um bom instrumento. Abranja a faixa real do processo.
• Operadores que veem resultados anteriores. Se os avaliadores lembram ou copiam leituras anteriores, a repetibilidade sai falsamente baixa. Aleatorize a ordem e cegue os ensaios.
• Ler só o %R&R. O número global não diz se consertar o instrumento ou treinar as pessoas. Leia sempre a partição %EV frente a %AV.
• Denominador errado. Julgar um instrumento de inspeção contra a variação total, ou um de processo contra a tolerância, responde a pergunta errada. Ajuste a comparação ao uso.
• Confundir precisão com exatidão. Um %R&R baixo significa preciso, não correto. O viés, a linearidade e a estabilidade são estudos à parte que precisam de padrões de referência.
• Poucas peças, operadores ou ensaios. Um estudo com um punhado de medições dá uma estimativa imprecisa. Use as 10 peças, 3 operadores e 2 a 3 ensaios recomendados.
• Estudar uma vez e esquecer. Os sistemas de medição derivam. Repita o estudo periodicamente e após qualquer mudança no instrumento, na fixação ou no método.

Onde o Gage R&R se encaixa nas ferramentas de qualidade

O Gage R&R é o alicerce sob qualquer outro cálculo de qualidade, porque todos consomem medições e nenhum merece mais confiança que o sistema de medição que os alimentou.

Isto não é figura de linguagem: um índice de capacidade calculado com dados carregados de ruído de medição subestimará a capacidade real, porque a dispersão observada inclui o erro do instrumento; uma carta de controle construída sobre um instrumento ruidoso ou passará por cima de deslocamentos reais ou disparará por variação de medição; e uma contagem de defeitos depende de medir bem a característica em primeiro lugar.

Rodar primeiro o Gage R&R, e consertar o sistema de medição se ele falhar, é o que torna significativos os números seguintes.

Em concreto, uma vez validado aqui o sistema de medição, a calculadora de capacidade de processo pode converter dados confiáveis em Cp, Cpk, Pp e Ppk, e a calculadora de cartas de controle pode fixar limites que respondem ao processo e não ao ruído do instrumento.

As ferramentas de defeitos e rendimento, a calculadora de nível sigma e DPMO e a calculadora de rendimento de processo, dependem igualmente de medições que classifiquem bem as peças, e até a calculadora de amostragem de aceitação supõe que cada unidade inspecionada é julgada defeituosa ou boa de forma confiável, o que é uma questão de medição.

Em um projeto Six Sigma, a análise do sistema de medição vive na fase de Medir precisamente porque você deve confirmar que os dados são sólidos antes de analisá-los. Comece aqui e depois passe ao resto do hub de Controle de Qualidade com a confiança de que os seus números significam o que dizem.

Precisão não é exatidão: os limites deste estudo

É essencial entender o que um Gage R&R não mede, porque um %R&R baixo pode adormecer você a ponto de confiar em um instrumento que está caladamente errado. Este estudo quantifica a precisão, a repetibilidade e a reprodutibilidade da medição, quão consistentemente o sistema dá a mesma resposta.

Não diz nada sobre a exatidão, se essa resposta consistente está centrada no valor verdadeiro. Um instrumento pode ser lindamente preciso, com cada operador obtendo leituras quase idênticas, e ao mesmo tempo estar enviesado, lendo sempre alto ou baixo por uma quantidade fixa, ou ser não linear, enviesado por quantidades diferentes ao longo da sua faixa.

Precisão e exatidão são independentes, e o Gage R&R só enxerga a primeira.

A exatidão é o domínio de outros três estudos de análise do sistema de medição, e um programa MSA completo os inclui junto ao R&R. O viés mede se a leitura média difere de um padrão de referência conhecido. A linearidade mede se esse viés muda ao longo da faixa de medição, de modo que um instrumento poderia ser exato no centro e estar desviado nos extremos. A estabilidade mede se o viés deriva com o tempo, que é a razão pela qual existem os calendários de calibração.

Os três exigem um padrão de referência, uma peça ou padrão de valor verdadeiro conhecido, que é justamente o que um Gage R&R não precisa, e essa é a linha divisória prática: os estudos R&R analisam a variação sem referência, enquanto os estudos de exatidão comparam contra uma. A conclusão é que passar num Gage R&R é necessário mas não suficiente para um sistema de medição confiável. Um instrumento preciso mas enviesado julgará mal as peças de forma consistente, e só um estudo de viés ou linearidade o revelará.

Trate o resultado desta calculadora como a metade de precisão do panorama, e acompanhe-o com calibração contra padrões rastreáveis para a metade de exatidão.

O custo de negócio de um instrumento em que você não pode confiar

É tentador tratar um estudo de medição como uma formalidade, uma caixinha a marcar antes de o trabalho de verdade começar, mas um sistema de medição inadequado carrega custos grandes, reais e quase sempre invisíveis até você procurá-los. Quando muito da dispersão observada é ruído de medição, seguem dois erros caros.

Peças boas são reprovadas, porque o ruído empurra uma leitura dentro da especificação para além do limite, e você descarta ou retrabalha produto que estava bem, pagando duas vezes pelo ruído. Peças ruins são aceitas, porque o ruído puxa uma peça fora da especificação de volta para dentro do limite, e o escape chega ao cliente, onde o custo de uma falha em campo faz o do estudo que a teria pego parecer minúsculo.

Ambos os erros crescem conforme cresce o erro de medição, e ambos são silenciosos, porque o operador só vê um número, não o ruído dentro dele.

O custo mais sutil é a corrupção das decisões. Um estudo de capacidade rodado sobre um instrumento ruidoso subestima a capacidade real, então um processo capaz parece marginal e recebe atenção desnecessária, ou um marginal parece capaz e a escapa. Uma carta de controle sobre um instrumento ruidoso grita que vem o lobo, disparando por variação de medição, até os operadores aprenderem a ignorá-la, momento em que ela também deixa passar o sinal real.

Projetos de melhoria perseguem variação fantasma que vive no instrumento, não no processo, desperdiçando esforço de engenharia num problema que um estudo de medição de duas horas teria localizado com precisão. Frente a esses custos, um Gage R&R é barato: uma manhã de medições e um cálculo.

O retorno não é só um número, mas a confiança de que cada decisão seguinte repousa sobre dados que significam o que dizem, e por isso a análise do sistema de medição é tratada como um pré-requisito e não como algo de última hora em qualquer programa de qualidade sério.

Formato dos dados e referência rápida

Informe uma linha por ensaio. Comece a linha com o rótulo do operador, um nome ou letra, e depois liste uma leitura por peça ao longo da linha, separadas por espaços ou vírgulas. Repita o rótulo do operador em cada uma das suas linhas de ensaio, de modo que um operador que mede três vezes contribui com três linhas. Cada linha deve ter o mesmo número de leituras, uma por peça, e você precisa de ao menos 2 operadores, 2 ensaios e 2 peças; o estudo recomendado é 10 peças, 3 operadores e 3 ensaios. A tolerância opcional é a largura de especificação, LSE menos LIE, nas mesmas unidades das suas leituras. A referência abaixo resume a diretriz de aceitação da AIAG.

Perguntas frequentes

Fontes, aviso legal e transparência editorial

O método, as fórmulas, os fatores d2 e os limiares de aceitação usados aqui seguem o manual de referência Análise de Sistemas de Medição (MSA) da AIAG e o método de médias e amplitudes para um estudo Gage R&R cruzado. Esta calculadora e este guia são criados e revisados pela equipe da OpsCalculators; consulte a nossa Política Editorial para saber como cada ferramenta é pesquisada, construída e testada.

Os resultados são estimativas precisas para planejamento e educação, não consultoria de engenharia certificada, e esta ferramenta implementa o método de médias e amplitudes; o método ANOVA ainda estima a interação operador por peça e pode diferir ligeiramente. O Gage R&R mede apenas a precisão, não a exatidão; acompanhe-o com estudos de viés, linearidade e estabilidade contra padrões rastreáveis. Consulte o nosso Aviso Legal completo. OpsCalculators.com é operado pela MAFHH INTERNATIONAL LTD. Os seus dados são processados no seu navegador e nunca são guardados; consulte a nossa Política de Privacidade.