MSA Y SPC

En este módulo, recibirá una introducción al uso de los sistemas de medición. Aprenderá los componentes de dispersión del MSA y desarrollará una comprensión profunda del análisis de los sistemas de medición. El módulo le llevará paso a paso a través de los procedimientos del análisis de sistemas de medición (MSA), comenzando por los conceptos básicos y pasando a un examen detallado de importantes ratios como Cg y Cgk para datos de medición continuos y atributivos.También aprenderá a utilizar gráficos de control para supervisar eficazmente el comportamiento de los procesos. Esta estrategia preventiva le permite intervenir de forma proactiva en los procesos para identificar y corregir errores potenciales en una fase temprana o evitar que se produzcan fallos antes de que se manifiesten.

Información rápida

Contenido

  • Conceptos básicos de MSA
  • Componente de variación
  • Resolución
  • MSA 1
  • MSA 2 (continuo, atributivo)
  • Ratios (Cg, Cgk)
  • Desviación de la medición (BIAS)
  • Componentes de dispersión
  • Reproducibilidad
  • Repetibilidad
  • Tecnología de gráficos de control
  • Gráfico I/MR
  • Gráfico P
  • Linealidad, estabilidad
  • Tamaño de la muestra
  • Límite de advertencia
  • Límite de acción
  • Límite de especificación
  • Tendencias en los gráficos de control
  • Variaciones del proceso
Duración a consultar
Fechas a petición

Lo que hay que saber

El análisis del sistema de medición (MSA) y el control estadístico de procesos (SPC) son métodos estadísticos utilizados en el control de calidad para comprobar la precisión de las mediciones y supervisar los procesos. El MSA se centra en el análisis del sistema de medición para identificar orígenes de error como el sesgo y la dispersión. El SPC, por su parte, utiliza técnicas de gráficos de control para supervisar y controlar la estabilidad y variación de los procesos.

Beneficios

  • Mejora de la calidad del producto
  • Reducción de la variabilidad
  • Supervisión de los procesos
  • Garantizar la capacidad de los procesos de medición
  • Reconocer tendencias

Riesgos

  • Seguimiento continuo necesario
  • Se necesita personal cualificado para analizar los datos
  • Menos eficaz en ambientes dinámicos

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