Análise do Sistema de Medição (MSA) e Gauge R&R: Como Validar o Sistema de Medição Antes de Confiar nos Dados

Por que o erro de medição importa mais do que a maioria das equipes supõe

Cada medição contém dois componentes: o valor verdadeiro da característica sendo medida e o erro de medição introduzido pelo sistema de medição. O erro de medição provém de múltiplas fontes: o próprio instrumento (erro de calibração, resolução, desgaste, sensibilidade à temperatura), o operador (como segura a peça, como lê o display, com que consistência a posiciona no gabarito), a peça (acabamento superficial, variação no posicionamento, deformação da própria peça sob a força de medição) e o ambiente (temperatura, vibração, correntes de ar).

Quando o erro de medição é grande em relação à variação real peça a peça, o fluxo de dados do sistema de medição é dominado por ruído e não por sinal. Um processo que parece variar amplamente pode, na verdade, ser bastante consistente; a variação aparente é produzida pelo sistema de medição, não pelo processo. Por outro lado, um sistema de medição com baixa resolução pode mascarar variações reais do processo ao arredondar todas as leituras para o mesmo valor.

As consequências de um sistema de medição não validado se acumulam a jusante. Uma carta de controle construída sobre dados de medição ruidosos mostrará sinais falsos (provocando ajustes desnecessários no processo) ou perderá sinais reais (permitindo que defeitos passem sem ser detectados). Um estudo de capacidade produzirá valores de Cpk artificialmente baixos, sugerindo que o processo precisa de melhoria quando não precisa. Um projeto DMAIC identificará causas raiz incorretas porque os dados usados para localizar o problema são inexatos.

Os componentes de um sistema de medição

Um sistema de medição não é apenas o instrumento. Inclui todos os fatores que influenciam o valor medido final:

• O instrumento de medição: Seu estado de calibração, resolução (o menor incremento que pode exibir), linearidade (se sua exatidão é consistente em toda a faixa de medição) e estabilidade (se sua exatidão muda com o tempo).
• O operador: Como manuseia, orienta e carrega a peça; como lê escalas analógicas; com que consistência aplica o procedimento de medição.
• A peça: Em que medida as características mensuráveis da peça variam com a temperatura, se deformam sob a força de medição ou diferem no acabamento superficial na localização de medição.
• O procedimento: Se o procedimento de medição especifica orientação da peça, localização de medição, força de fixação e condições ambientais com clareza suficiente para que diferentes operadores em diferentes locais obtenham o mesmo resultado.
• O ambiente: Temperatura, umidade, vibração e níveis de iluminação que afetam a leitura do instrumento ou as dimensões da peça.

Gauge R&R: repetibilidade e reprodutibilidade

Um estudo Gauge R&R separa a variação do sistema de medição em dois componentes:

Repetibilidade (também chamada de Variação do Equipamento, ou EV) é a variação nas medições obtidas quando o mesmo operador mede a mesma peça múltiplas vezes com o mesmo instrumento, sob as mesmas condições. O erro de repetibilidade é inerente ao instrumento: representa sua própria inconsistência de uma medição para a próxima, independentemente de quem o usa. Um erro de repetibilidade alto geralmente indica um instrumento que precisa de calibração, tem contatos desgastados, tem folga excessiva ou tem resolução inadequada.

Reprodutibilidade (também chamada de Variação do Avaliador, ou AV) é a variação nas medições obtidas quando diferentes operadores medem a mesma peça com o mesmo instrumento. O erro de reprodutibilidade reflete diferenças em como os operadores usam o instrumento: como seguram a peça, onde a posicionam, como leem a escala. Um erro de reprodutibilidade alto geralmente indica que o procedimento de medição não está suficientemente definido, que os operadores precisam de treinamento ou que o instrumento é difícil de usar de forma consistente.

A variação total do Gauge R&R (GRR) combina repetibilidade e reprodutibilidade: GRR = raiz quadrada de (EV² + AV²). Esta é a variação total do sistema de medição, usada para avaliar se o sistema de medição é adequado para seu propósito pretendido.

O design do estudo Gauge R&R cruzado

O estudo Gauge R&R padrão (também chamado de design cruzado porque cada combinação de operador e peça é medida) usa a seguinte estrutura: selecionar 10 peças que representem a faixa completa de variação do processo; selecionar de 2 a 3 operadores que usam regularmente o instrumento; fazer com que cada operador meça cada peça de 2 a 3 vezes em ordem aleatória, sem ver os resultados dos outros operadores ou seus próprios resultados anteriores na mesma peça. Isso produz um conjunto de dados de (peças x operadores x replicações) medições, tipicamente de 20 a 90 pontos de dados, a partir do qual o método ANOVA (Análise de Variância) separa as contribuições de variância de peças, operadores, a interação operador-peça e a repetibilidade do instrumento.

As peças selecionadas para o estudo devem representar a variação real do processo, não apenas as peças convenientes ou médias. Se as peças forem selecionadas de uma faixa estreita (todas próximas ao valor nominal), o estudo inflará artificialmente o %GRR porque o denominador (variação da peça) é pequeno. O estudo deve capturar a faixa que o instrumento encontrará de fato no uso produtivo.

Interpretação dos resultados do Gauge R&R

Os resultados do Gauge R&R são mais comumente expressos como porcentagem de dois valores de referência:

%GRR como porcentagem da variação total (também chamado de %Variação do Estudo): Compara a variação do sistema de medição com a variação total observada no estudo (peças + sistema de medição). O padrão da indústria automotiva (manual MSA da AIAG) usa os seguintes critérios:

• %GRR abaixo de 10 por cento: aceitável. O sistema de medição é capaz.
• %GRR entre 10 e 30 por cento: marginal. Pode ser aceitável dependendo da aplicação e do custo da melhoria. Recomenda-se tomar ação.
• %GRR acima de 30 por cento: inaceitável. O sistema de medição deve ser melhorado antes que os dados possam ser usados para decisões de qualidade.

%GRR como porcentagem da tolerância da especificação (também chamado de %Tolerância): Compara a variação do sistema de medição com a faixa de especificação de engenharia (limite superior de especificação menos o limite inferior de especificação). Um sistema de medição geralmente deve consumir menos de 10 por cento da faixa de tolerância para aceitar de forma confiável peças conformes e rejeitar as não conformes. Consumir 30 por cento ou mais da tolerância torna o sistema de medição não confiável para decisões de aceitar/rejeitar nos limites de especificação.

Número de categorias distintas (ndc): O ndc indica quantos grupos distintos o sistema de medição pode distinguir de forma confiável dentro da variação do processo. Um ndc de 1 significa que o sistema de medição não consegue distinguir nenhuma peça das outras; um ndc de 5 ou mais é geralmente considerado adequado para controle de processos. O ndc é calculado como: 1,41 x (variação da peça / variação do sistema de medição), arredondado para baixo para o inteiro mais próximo.

Estudos de linearidade e estabilidade

O Gauge R&R quantifica a variação aleatória no sistema de medição. Dois estudos MSA adicionais abordam os erros sistemáticos:

A linearidade avalia se o viés do instrumento (a diferença entre sua leitura média e o valor verdadeiro) é consistente em toda a faixa de valores que mede. Um instrumento que lê 0,02 mm acima na extremidade baixa de sua faixa, mas 0,08 mm acima na extremidade alta, tem um problema de linearidade; seu erro não é constante na faixa de medição. A linearidade é avaliada medindo múltiplos padrões de referência de valor conhecido que abrangem a faixa operacional do instrumento e plotando o viés versus o valor de referência. Se o viés varia significativamente com o valor de referência, o instrumento precisa de recalibração ou substituição.

A estabilidade avalia se o viés do instrumento deriva com o tempo. Um estudo de estabilidade realiza medições repetidas de um padrão de referência (uma peça mestre) em intervalos regulares ao longo de um período de semanas ou meses e verifica se a leitura média muda. A deriva indica que o instrumento precisa de calibrações mais frequentes ou que fatores ambientais (temperatura, umidade) estão afetando seu desempenho.

Gauge R&R por atributos

Quando o sistema de medição produz um resultado binário (passa/falha, conforme/não conforme) em vez de uma medição contínua, um estudo Gauge R&R de variáveis não pode ser aplicado. Em vez disso, usa-se uma análise de concordância de atributos (também chamada de Gauge R&R por atributos). Os operadores inspecionam um conjunto de peças, incluindo peças sabidamente boas, peças sabidamente ruins e peças limítrofes, e classificam cada uma como passa ou falha. O estudo compara os resultados de cada operador com uma classificação de referência (a resposta correta conhecida) e entre si. As métricas principais são: concordância dentro do avaliador (o operador dá a mesma resposta quando vê a mesma peça duas vezes?), concordância entre avaliadores (diferentes operadores concordam?) e concordância com o padrão de referência.

Os estudos de Gauge R&R por atributos são particularmente importantes para processos de inspeção visual, onde a variação entre operadores é frequentemente grande e mal controlada. Taxas de concordância baixas entre operadores geralmente indicam que os critérios de inspeção não estão claramente definidos, que peças na fronteira da aceitabilidade são ambíguas ou que os operadores precisam de treinamento em tipos específicos de defeitos.

Erros comuns em MSA

• Selecionar peças muito semelhantes. Se as 10 peças em um estudo Gauge R&R estão todas próximas da dimensão nominal, o componente de variação de peças será pequeno, inflando artificialmente o %GRR. As peças do estudo devem representar a faixa real de variação de produção para produzir resultados significativos.
• Não aleatorizar a ordem de medição. Se os operadores medem todas as réplicas da peça 1 antes de passar para a peça 2, podem lembrar (consciente ou inconscientemente) suas leituras anteriores e repeti-las, subestimando o verdadeiro erro de repetibilidade. Aleatorizar a ordem de medição dentro do estudo evita esse viés.
• Usar o mesmo instrumento para o estudo MSA que é usado na produção, sem verificar primeiro sua calibração. Um instrumento descalibrado produzirá erros inflados de viés e estabilidade. O instrumento deve ser calibrado antes do estudo MSA para separar os problemas de calibração da variação inerente do instrumento.
• Confundir o resultado do MSA com um resultado de calibração. A calibração verifica se o instrumento lê corretamente em relação a um padrão conhecido (abordando o viés). O MSA avalia a variação total do sistema de medição em uso (abordando a precisão). Um instrumento pode estar bem calibrado (baixo viés) mas ainda ter alto erro de R&R (baixa precisão). Tanto a calibração quanto o MSA são necessários; nenhum substitui o outro.

Perguntas frequentes

¿O que é a Análise do Sistema de Medição (MSA) e por que é importante?

A Análise do Sistema de Medição (MSA) é um conjunto de métodos estatísticos para avaliar a capacidade de um sistema de medição para medir com exatidão e consistência a característica que se pretende medir. É importante porque cada medição contém tanto o valor verdadeiro da característica quanto o erro introduzido pelo sistema de medição (o instrumento, o operador, o procedimento e o ambiente). Se o erro de medição é grande em relação à variação das peças que estão sendo medidas, os dados produzidos pelo sistema não podem sustentar de forma confiável cartas de controle de processo, estudos de capacidade de processo ou análise de causas raiz. Antes de usar dados de medição para tomar decisões de qualidade, seja para inspeção de aceitação, uma carta de controle ou um projeto DMAIC, o sistema de medição deve ser validado por meio de um estudo MSA para confirmar que é capaz de detectar o nível de variação em estudo.

¿O que é um estudo Gauge R&R e como é conduzido?

Um estudo de Repetibilidade e Reprodutibilidade do Instrumento (Gauge R&R) é o estudo MSA mais comum para dados de medição contínua. Quantifica quanto da variação total observada nas medições provém do sistema de medição (repetibilidade e reprodutibilidade) versus a variação real nas peças que estão sendo medidas. O design padrão cruzado seleciona 10 peças representando a faixa completa de variação do processo, de 2 a 3 operadores que usam regularmente o instrumento e de 2 a 3 replicações por operador por peça. Cada operador mede cada peça múltiplas vezes em ordem aleatória, sem ver os resultados de outros operadores ou suas próprias leituras anteriores. O conjunto de dados resultante é analisado por ANOVA para separar as contribuições de variância de peças, operadores, a interação operador-peça e a repetibilidade do instrumento. A variação total do sistema de medição (GRR) é expressa como porcentagem da variação total do estudo e como porcentagem da tolerância de especificação. Abaixo de 10 por cento é aceitável; 10 a 30 por cento é marginal; acima de 30 por cento requer melhoria.

¿Qual é a diferença entre repetibilidade e reprodutibilidade no Gauge R&R?

Repetibilidade (Variação do Equipamento) é a variação nas medições quando o mesmo operador mede a mesma peça múltiplas vezes com o mesmo instrumento sob as mesmas condições. Reflete a própria inconsistência do instrumento e é independente de quem o usa. Um erro de repetibilidade alto indica um problema com o instrumento: contatos desgastados, resolução insuficiente, folga, sensibilidade à temperatura ou necessidade de calibração. Reprodutibilidade (Variação do Avaliador) é a variação nas medições quando diferentes operadores medem a mesma peça com o mesmo instrumento. Reflete diferenças em como os operadores usam o instrumento: pegada, posicionamento da peça, técnica de leitura. Um erro de reprodutibilidade alto indica que o procedimento de medição não é suficientemente específico, que os operadores precisam de treinamento ou que o instrumento é ergonomicamente difícil de usar de forma consistente. Distinguir entre os dois é importante para identificar a ação corretiva adequada: repetibilidade alta exige melhoria do instrumento; reprodutibilidade alta exige melhoria do treinamento dos operadores ou do procedimento.

¿O que é o %GRR e quais critérios de aceitação devem ser usados?

O %GRR é a variação total do Gauge R&R expressa como porcentagem de um valor de referência. É calculado de duas maneiras. O %Variação do Estudo (também chamado de %Variação Total) compara a variação do sistema de medição com a variação total observada no estudo. Os critérios de aceitação do manual MSA da AIAG são: abaixo de 10 por cento é aceitável; de 10 a 30 por cento é marginal (pode ser aceitável dependendo da aplicação); acima de 30 por cento é inaceitável. O %Tolerância compara a variação do sistema de medição com a faixa de especificação (LSE menos LIE). Um sistema de medição deve consumir menos de 10 por cento da tolerância de especificação para classificar com confiabilidade peças próximas dos limites de especificação. O critério apropriado depende de como o instrumento é usado: para monitoramento de processo (cartas de controle), o %Variação do Estudo é a métrica relevante; para inspeção de aceitar/rejeitar nos limites de especificação, o %Tolerância é a métrica relevante. Sempre avalie ambos e aplique o que corresponde ao uso pretendido do instrumento.

¿O que é o número de categorias distintas (ndc) em um estudo Gauge R&R?

O número de categorias distintas (ndc) é uma métrica do estudo Gauge R&R que indica quantos grupos distintos o sistema de medição pode diferenciar de forma confiável dentro da variação do processo. É calculado como 1,41 multiplicado pela razão entre a variação da peça e a variação do sistema de medição, arredondado para baixo para o inteiro mais próximo. Um ndc de 1 significa que o sistema de medição não consegue distinguir nenhuma peça das outras e é inútil para monitoramento ou discriminação de processo. Um ndc de 2 significa que o sistema de medição só pode classificar as peças em duas categorias (alta e baixa), o que é insuficiente para a maioria das aplicações de qualidade. Um ndc de 5 ou mais é geralmente considerado adequado para controle estatístico de processo e análise de capacidade de processo. O ndc é essencialmente uma medida da resolução de medição em relação ao processo: um instrumento com baixa variação de R&R em relação à variação peça a peça terá um ndc alto e pode detectar pequenas diferenças reais entre peças.

¿O que é um Gauge R&R por atributos e quando é usado?

Um Gauge R&R por atributos (também chamado de análise de concordância de atributos) é um método MSA para sistemas de medição binários que classificam peças como passa/falha, conforme/não conforme ou presente/ausente, em vez de produzir uma medição numérica contínua. É usado para processos de inspeção visual, calibradores passa/não-passa e qualquer outro sistema de medição que produza um resultado categórico. O estudo apresenta um conjunto de peças (tipicamente de 30 a 50, incluindo uma faixa de peças claramente conformes, claramente não conformes e peças limítrofes) a cada um de dois ou três operadores em duas ocasiões separadas, em ordem aleatória. O estudo relata a concordância dentro do avaliador (o operador concorda consigo mesmo?), a concordância entre avaliadores (os operadores concordam entre si?) e a concordância com um padrão de referência (classificação correta conhecida). Taxas de concordância baixas indicam que os critérios de inspeção são ambíguos, que peças limítrofes não estão bem definidas ou que os operadores precisam de treinamento em tipos específicos de defeitos e critérios de aceitação.