Se piensa, generalmente, que el uso de las tolerancias geométricas incrementa los costos de diseño, fabricación e inspección de un producto que debe ser ensamblado.
Este concepto erróneo se genera por desconocimiento del propósito del dimensionado y tolerado geométrico (GD&T), el cual asegura requerimientos funcionales como resistencia mecánica, ensamble, asegurar distancias funcionales entre un par de superficies. Estos requerimientos funcionales NO se pueden lograr al 100% en lotes de piezas que han sido diseñadas, fabricadas e inspeccionadas usando tan solo tolerancias dimensionales.
En este articulo, acompañado de un video, se explica porqué usar dimensionado y tolerado geométrico, GD&T, resulta más económico que el simple uso de tolerancias dimensionales. GD&T asegura:
Requerimientos funcionales
Tolerancias más abiertas
Definición clara de la intención del diseño, eliminando supuestos ambiguos.
Creación de dispositivos funcionales para la verificación al 100% de partes
Definición clara de los Datum (elementos de la pieza usados como referencia para localizar y orientar) que replican la condición funcional de la pieza. Estos Datum se aplican al diseño de montajes de fabricación y dispositivos de verificación
La Norma ASME Y 14.5-2018 establece los conceptos y definiciones que nos permiten conocer y aplicar las tolerancias geométricas de forma adecuada para asegurar los requerimientos funcionales de las piezas.
Uno de los requerimientos funcionales más importantes es asegurar el ensamble, de preferencia con máxima tolerancia de posición posible, usando agujeros y pernos roscados. Para tal propósito, se utiliza la tolerancia de posición con el modificador <M> de máxima condición de material (MMC). De esta forma, se le permite, a la tolerancia de posición, crecer en magnitud conforme el tamaño del agujero crece, desde su máxima condición de material (agujero de menor diámetro) hacia su mínima condición de material ( agujero de mayor diámetro ).
La misma situación de logra cuando deseamos ensamblar una placa con agujeros pasados (sin rosca) sobre otra pieza con pernos fijos a ella. En este caso la tolerancia geométrica del eje del perno, especificada en <M>, también crece conforme el tamaño del perno cambia desde su máxima condición de material (perno de mayor diámetro) hacia su mínima condición de material (perno de menor diámetro).
Esta tolerancia de posición variable para controlar la localización del eje o plano central, dependiente del tamaño de la característica de tamaño, permite reducir sustancialmente los costos de fabricación sin afectar el requerimiento funcional de la pieza. Este requerimiento funcional es dimensionalmente igual a la “Condición Virtual generada en máxima condición de material”.
El siguiente video, explica con detalle el efecto que tiene el modificador <M> aplicado a una tolerancia geométrica que controla la posición del eje de un agujero.
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Cómo evitar errores en estudios R&R para tolerancias unilaterales
Importancia de reportar el estudio de R&R con respecto a la tolerancia unilateral y no respecto a la variación de las partes.
En el mundo del control de calidad y mejora de procesos, los estudios de Repetibilidad y Reproducibilidad (R&R) son esenciales para garantizar la confiabilidad de las mediciones en un entorno de manufactura. Cuando se trata de características de calidad unilaterales, es crucial entender los errores comunes que pueden surgir y la razón por la cual líderes de la industria, como FORD, están cambiando su enfoque hacia la tolerancia en la aprobación de un Proceso de Aceptación de Partes de Producción (PPAP).
Mala Selección de Muestra
Seleccionar una muestra inadecuada es un error común que puede comprometer la validez del estudio. Esto puede manifestarse al elegir piezas demasiado similares o, en el extremo opuesto, seleccionar piezas con valores atípicos. La calidad de la muestra es crucial cuando se realiza el estudio contra el porcentaje de variación del proceso, y para evitar este error, es recomendable reportar el estudio tanto por la variación de las muestras así como por la tolerancia. FORD ha recomendado que, a partir del 1° de julio de 2023, en un proceso de PPAP, se reporte el estudio de R&R contra la tolerancia ya que la variación de las muestras no afecta el resultado del estudio.
Falta de Distinción entre Tolerancias Unilaterales Acotadas y No Acotadas
En el contexto de tolerancias unilaterales, es esencial distinguir entre aquellas acotadas por límites físicos y aquellas que no los tienen. Las tolerancias geométricas y las definidas por características de calidad que no pueden tener valores menores de cero son ejemplos de tolerancias acotadas. No reconocer esta distinción puede conducir a interpretaciones erróneas del estudio R&R.
Haciendo el estudio R&R para tolerancias unilaterales
Cuando nos sumergimos en la realización de estudios R&R para tolerancias unilaterales, la clave está en la comprensión detallada de la naturaleza de las tolerancias. Es fundamental adoptar un enfoque preciso y considerar cuidadosamente los límites y las implicaciones de las tolerancias unilaterales en el proceso de fabricación.
Distinción clara entre tolerancias unilaterales acotadas y no acotadas
Para evitar la trampa de confundir ambos tipos de tolerancias unilaterales, es esencial definir sus diferencias. Esto garantiza resultados confiables en el estudio R&R:
Tolerancias unilaterales no acotadas son aquellas que tienen un limite (usualmente límite inferior) pero aunque no existe un límite superior, no hay ningún impedimento físico a que la característica de calidad tome valores muy grandes. Ejemplo de este tipo de tolerancia unilateral son características de calidad benéficas, por ejemplo: potencia mínima desarrollada, nivel mínimo de eficiencia. Cuando se hace un estudio R&R para este tipo de tolerancia se debe considerar el método promedio del proceso que considera el rango entre el promedio de la muestra y el limite inferior de especificación y comparar este valor con 3 desviaciones estándar del error R&R.
Tolerancias unilaterales acotadas son aquellas que tienen un límite (usualmente superior) y no pueden tomar valores negativos por lo que se dice que están acotadas a cero en límite inferior. Ejemplo de este tipo de tolerancias son características de índole perjudicial como las tolerancias geométricas (error geométrico) y algunas otras tolerancias cuyas características de calidad no pueden ser negativas como nivel de vibración, nivel de ruido, etcétera. En la realización de un estudio de R&R para este tipo de tolerancias, simplemente se debe considerar 6 desviaciones estándar de R&R y dividirlo contra el valor de la tolerancia (LSE – cero) sin embargo, hay que tener precaución ya que este método funciona bien si el valor promedio del proceso esta próximo al límite inferior (cero) de especificación. En caso contrario, se deben considerar otros enfoques para el estudio de R&R como el método promedio del proceso (inciso anterior) o un intervalo de predicción del 95% que se explica a continuación.
Reconocer la Naturaleza de las Tolerancias Unilaterales
En resumen, al realizar el estudio R&R para tolerancias unilaterales, es crucial distinguir entre tolerancias acotadas y no acotadas. Esto se traduce en adaptar las metodologías de análisis correctas y asegurar que se toman las decisiones adecuadas al tipo de característica de calidad cuya variación se pretende evaluar de manera confiable con cierto equipo de medición.
Estudios para tolerancias unilaterales con Ppk <1
Cuando enfrentamos procesos con un desempeño pobre, representado por un índice de capacidad del proceso (Ppk) inferior a 1, se introduce un nuevo conjunto de desafíos. Aquí, se requiere un enfoque más detallado y una atención especial para mejorar la capacidad del proceso.
Abordando Ppk <1: Intervalo de Predicción del 95% del Error de R&R
En situaciones donde el Ppk del proceso es inferior a 1, es crucial utilizar un intervalo de predicción del 95% del error de R&R. Esto ayuda a comprender mejor la variabilidad del proceso y su relación con el error del sistema de medición proporcionando criterios valiosos para la mejora continua.
Conclusión: El Futuro de la Aprobación PPAP
La decisión de FORD de solicitar a sus proveedores que reporten el estudio R&R con respecto a la tolerancia, en lugar de la variación de las partes, refleja un enfoque más preciso y alineado con las demandas de la calidad moderna evitando errores en la selección de las muestras del estudio. Este cambio destaca la importancia de comprender la verdadera variabilidad del proceso y adoptar medidas preventivas y correctivas eficaces.
En resumen, en el mundo dinámico de la manufactura de precisión, la atención meticulosa a los estudios R&R para tolerancias unilaterales se vuelve cada vez más crucial. Estar equipado con el conocimiento adecuado y seguir mejores prácticas en la selección de muestras y la interpretación de resultados asegura un control de calidad sólido y contribuye al continuo perfeccionamiento de los procesos.
En el siguiente video podrás ver con todo detalle los métodos expuestos en este artículo.
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Razón de los cambios en los requisitos específicos de Ford para R&R de equipos de medición por variable continua
Todos los equipos de medición utilizados para verificar los componentes/piezas de Ford según el plan de control deberán tener un estudio de R&R realizado de acuerdo con los métodos apropiados descritos por la última edición del manual del AIAG Manual de Análisis de Sistemas de Medición (MSA) para determinar la variabilidad del sistema de medición.
El estudio de R&R se completará con piezas Ford. El plan de control identifica qué equipos de medición se utilizan para cada verificación. Cualquier equipo de medición que no cumpla con las pautas de MSA debe ser aprobado por STA.
Introducción
Cuando hacemos un estudio de repetibilidad y reproducibilidad (R&R), es muy normal encontrar, a través de la aplicación de un software como minitab, dos posibilidades: una de ellas es hacer el reporte del estudio contra la variación del proceso y la otra posibilidad es hacer el estudio contra la tolerancia del producto.
En este artículo vamos a explicar la diferencia que existe entre ambas situaciones y qué es lo que tenemos que hacer cuando estamos iniciando un proyecto de producción de un nuevo componente donde, en tal caso, deberíamos de enfocar el estudio de R&R contra la tolerancia del producto.
Por otro lado, cuando el proceso ha madurado, significa que hemos identificado las diversas fuentes de variación y las hemos eliminado o controlado, reduciendo de esta forma la variabilidad total del proceso. Este escenario es lo que denominamos como control de proceso. En tales circunstancias nuestro interés se centra en determinar si el error de medición, cuantificado por el estudio de R&R, es suficientemente pequeño para detectar de forma exacta y precisa la variación del proceso mismo. Aquí es donde la selección de las piezas llevadas al estudio se vuelve un factor crítico para el éxito del estudio R&R.
Tomando en consideración que la calidad de la muestra elegida es un factor crítico para realizar un estudio R&R válido, las empresas del sector automotriz, específicamente FORD, solicita a sus proveedores que hagan el estudio R&R y presenten el reporte contra ambos casos: contra la variación del estudio (representado por la variación de las piezas elegidas como muestra) y contra la tolerancia del producto.
Debido a que el resultado del estudio R&R, basando en la tolerancia, es insensible a la calidad de la muestra de piezas seleccionadas es muy importante saber si se está haciendo una correcta selección de la muestra, por eso es importante tener como punto de referencia la variabilidad contra la tolerancia aunque los datos obtenidos por el sistema de medición se utilicen para el control del proceso analizando la variabilidad del mismo mediante cartas de control y se vigile la capacidad del proceso mismo (usando los índices Cpk y Ppk).
La Importancia del estudio de Repetibilidad y Reproducibilidad (R&R) en el control de calidad
Como expertos en análisis de capacidad y control de procesos, entendemos la vital importancia del Estudio de Repetibilidad y Reproducibilidad (R&R) en la industria manufacturera, especialmente en sectores exigentes como el automotriz, donde la calidad queda determinada por la variabilidad la cual debe ser correctamente evaluada por sistemas de medición cuya exactitud y precisión son fundamentales. En este artículo, exploraremos en detalle qué implica un estudio de R&R y cómo su correcta implementación puede marcar la diferencia en el control de calidad y el éxito del proceso de producción.
¿Qué es un estudio de R&R?
Un estudio de Repetibilidad y Reproducibilidad (R&R) es una técnica estadística utilizada para evaluar la precisión y consistencia de un sistema de medición. En esencia, nos ayuda a entender cuánto de la variabilidad total en una medida proviene del equipo de medición en sí mismo y entre operadores, permitiendo así identificar y reducir errores de medición. Esta metodología es esencial para garantizar la confiabilidad de las mediciones, lo que a su vez es crítico para el control de calidad y la toma de decisiones informadas en el proceso de producción.
R&R para el control de producto:
Cuando nos encontramos en las primeras etapas de un proyecto de producción de un nuevo componente, es crucial enfocar el estudio de R&R contra la tolerancia del producto. En este contexto, el objetivo es determinar si el sistema de medición es lo suficientemente preciso para detectar las variaciones dentro de las especificaciones del producto. La correcta selección de las muestras, en este escenario, no tiene ningún impacto en la confiabilidad de los resultados.
R&R para el control de proceso:
Una vez que el proceso ha madurado y las variabilidades se han controlado, el enfoque del estudio de R&R cambia hacia el control de proceso. En esta fase, nuestro interés se centra en medir la variación del proceso mismo. La selección de las piezas para el estudio se convierte en un factor crítico. Si el proceso está bajo control, incluso pequeños errores de medición pueden afectar significativamente la calidad del producto final. En esta situación la correcta selección de las muestras, es esencial para obtener resultados confiables.
Precauciones en la selección de muestras:
La calidad de la muestra seleccionada es un factor crítico en un estudio de R&R válido. Es por eso que es esencial tomar precauciones significativas al elegir las muestras para el estudio, especialmente cuando se informa el estudio contra la variación del proceso. En el sector automotriz, empresas como FORD exigen que los proveedores presenten el estudio R&R contra ambos casos: la variación del estudio y la tolerancia del producto.
Cuando se reporta contra la variación del proceso, la selección de muestras debe ser representativa de la variabilidad del proceso en su totalidad. Se deben incluir piezas que abarquen todas las posibles fuentes de variación. Esto asegura que el estudio R&R proporcione una imagen precisa de la capacidad del proceso de medición y su capacidad para detectar productos dentro de las especificaciones o variaciones en la estabilidad y desempeño del proceso de manufactura.
Conclusiones:
En resumen, un estudio de Repetibilidad y Reproducibilidad (R&R) es una herramienta invaluable en el mundo del control de calidad y la manufactura. Ya sea en las etapas iniciales del desarrollo del producto o en la fase de control de proceso, un estudio de R&R bien ejecutado proporciona información crucial para tomar decisiones informadas y garantizar la consistencia y calidad del producto final. La selección cuidadosa de muestras y la atención a los detalles son esenciales para obtener resultados precisos y confiables, y son fundamentales para el éxito continuo en cualquier industria orientada a la calidad y la excelencia.
Porqué usamos GD&T en posición de ejes, centros y planos medios
El uso de las tolerancias geométricas de posición para ejes, centros y planos medios de agujeros, pernos, ranuras y muescas es necesaria cuando requerimos asegurar requerimientos funcionales ya sea de ensamble o presencia de una cierta cantidad mínima de material existente en la pieza, entre la superficie de la característica de tamaño y alguna otra superficie cercana cuya distancia es un requerimiento funcional. El no usar este tipo de tolerancias geométricas, para tales situaciones, podría generar problemas funcionales en piezas y ensambles que, como opción, han decidido emplear tolerancias dimensionales. El verdadero riesgo radica en el hecho de que las tolerancias dimensionales podrían cumplirse, más sin embargo, no así el requerimiento funcional deseado para la pieza o el ensamble.
GD&T fue creado precisamente para asegurar los requerimientos funcionales de piezas y ensambles. En consecuencia, posicionar ejes y centros para garantizar ensambles con mínima tolerancia (RFS) o con máxima tolerancia (MMC) sólo será posible con el uso de tolerancia geométrica de posición.
Porqué es requerido el uso de cartas de control y capacidad del proceso
El análisis de control y capacidad de procesos de manufactura, para piezas que se han diseñado usando tolerancias geométricas (GD&T), es requerido cuando se requiere evaluar la variación del proceso mismo y no es de interés evaluar la variación del producto. Es decir, cuando un proceso ha ido, poco a poco, madurando, se ha reducido gradualmente la variación del producto y estadísticamente, resulta de más interés, monitorear la variación de los parámetros que definen la capacidad de los procesos para satisfacer las especificaciones. En este escenario, resulta necesario dejar de vigilar la variación del producto y empezar a vigilar los parámetros estadísticos de la media y desviación estándar, es decir determinar el control y la estabilidad de dichos parámetros en el corto y largo plazo mediante cartas de control estadístico, análisis de normalidad de datos, capacidad real en corto plazo y desempeño real a largo plazo (aún ante la presencia de causas especiales de variación presentes).
Cómo analizar control, estabilidad, normalidad, capacidad y desempeño reales del proceso
El Análisis de tolerancias de posición en características de tamaño cilíndricas o de sección circular (agujeros y pernos) así como para características de tamaño simétricas puede ser aplicado en:
Tolerancia de posición en condición de “no importa el tamaño de la característica” (RFS)
Tolerancia de posición en condición de material máximo (MMC)
Tolerancia de Posición en condición de material mínimo (LMC). El método es idéntico a MMC.
El proceso de análisis consiste en:
Evaluar control, estabilidad, normalidad y capacidad para la característica de tamaño (diámetro o ancho de la característica)
Evaluar la dispersión de la distribución de centros o puntos medios con respecto a la posición verdadera para identificar control, estabilidad y normalidad de los datos en dirección X y en dirección Y
Corregir, si fuera el caso, las causas especiales de la distribución de centros en dirección X y Y
Hacer el análisis de control, estabilidad, normalidad y capacidad para la tolerancia de posición ocupada por el eje o centro.
Para ejes o centros, si la dispersión de datos se centra alrededor de la posición verdadera, el análisis de capacidad se hará con la distribución de Weibull. Si la distribución de datos NO esta centrada en la posición verdadera el análisis de capacidad se calcula con la distribución normal.
Para la localización de planos medios, si existen causas especiales, la distribución de datos no será normal.
Desarrollo del método para tolerancia de posición de ejes o centros en condición RFS (no importa el tamaño de la característica)
El video siguiente explica el método para el cálculo de control y capacidad de la tolerancia de posición y el diámetro de la característica de tamaño cuando no hay modificador de material en la tolerancia geométrica (RFS)
Desarrollo del método para tolerancia de posición de ejes o centros en condición MMC (Condición de Material Máximo)
El video siguiente explica el método para el cálculo de control y capacidad de la tolerancia de posición y el diámetro de la característica de tamaño cuando se aplica el modificador de condición de material máximo en la tolerancia geométrica (MMC)
Desarrollo del método para tolerancia de posición de planos medios en condición RFS (Sin importar el tamaño de la característica) y en condición MMC (Condición de Material Máximo)
El video siguiente explica el método para el cálculo de control y capacidad de la tolerancia de posición del plano medio derivado y el ancho de la característica de tamaño cuando se aplica la condición de no importa el tamaño de la característica y cuando se aplica el modificador de condición de material máximo en la tolerancia geométrica (MMC)
Evaluar sistemas de medición por atributos puede, casi siempre, resultar en una tarea muy complicada, sin embargo, la evaluación de sistemas de medición por atributos es esencial para garantizar la fiabilidad y la precisión de los datos recopilados. Existen varios métodos para llevar a cabo esta evaluación, pero hoy nos centraremos en tres de los métodos expuestos por el manual del AIAG 4ª edición.
El primer método es el método de prueba de hipótesis y análisis de riesgo. Este método utiliza una muestra de 50 piezas, cada una medida tres veces por cada uno de tres evaluadores. Con este método, se puede determinar la eficiencia del desempeño del sistema de medición. Se realizan tres mediciones por cada uno de los tres evaluadores que forman parte del sistema de medición en cada una de las 50 piezas que integran el estudio y se calculan los porcentajes de aciertos de cada evaluador consigo mismo, entre ellos y con la referencia. Además, se realiza un análisis de riesgo para determinar la probabilidad de que el sistema de medición genere falsos positivos y falsos negativos.
Este video explica con detalles el método:
El segundo método es el método de la prueba de signo, que se deriva del método anterior. Este método también requiere una muestra de 50 piezas, tres evaluadores y tres mediciones. Con este método, se puede determinar un error conjunto de repetibilidad y reproducibilidad. Para realizar este método, se compara cada medición de cada pieza con el valor de referencia de la pieza. Se designa el resultado de cada medición con un signo (+) cuando todos los evaluadores aceptan la pieza y la pieza es buena, se usa el signo (-) cuando todos los evaluadores rechazan la pieza y la pieza es mala y se usa el signo (x) cuando el resultado tiene diferencias de criterio entre evaluadores independientemente de la condición buena o mala de la pieza. Al ordenar las 50 piezas por su dimensión, se observa un rango de piezas por el limite inferior con signo (x) y otro rango de piezas por el límite superior también con signo (x). Se obtiene el rango promedio de ambos límites. Este rango promedio es el error de incertidumbre que representa el error conjunto de repetibilidad y reproducibilidad del sistema de medición.
Se explica este segundo método en este segundo video:
El tercer método es el método analítico, que es más rápido y menos costoso que los métodos anteriores. Solo se requieren ocho piezas con valor de referencia conocido para llevar a cabo este método, y se puede determinar el error de sesgo y repetibilidad del sistema de medición. Para realizar este método, se seleccionan 8 piezas con valores de referencia los más equidistantemente posibles. Se inspecciona cada pieza veinte veces y se cuenta el número de veces que cada pieza inspeccionada fue aceptada por el sistema de medición (a). Si se trabajan partes que cubran la zona de incertidumbre por el limite inferior de especificación, la pieza de menor dimensión de tener 0 aceptaciones y la de mayor dimensión deberá tener 20 aceptaciones. Las 6 piezas restantes deberán tener entre 1 y 19 aceptaciones. Si se trabaja con piezas que cubran la zona de incertidumbre por el límite superior de especificación, entonces la pieza más pequeña deberá tener 20 aceptaciones y la más grande deberá tener 0 aceptaciones. Hecho esto, así se calculan las probabilidad de aceptación de cada pieza:
Si el número de aceptaciones es menor de 10 la probabilidad de aceptación de la pieza es: P(a) = (a+0.5)/20
Si el número de aceptaciones = 10, entonces P(a) = 0.5
Si el número de aceptaciones es mayor de 10, entonces la probabilidad de aceptación P(a) = (a-0.5)/20
Con estas probabilidades de aceptación se determina la curva de desempeño del equipo de medición, el sesgo, el error de repetibilidad y se evalúa la hipótesis de que el sesgo =0 mediante una prueba t de Student
Este tercer método se explica en este video:
Es importante tener en cuenta que cada uno de estos métodos tiene sus ventajas y desventajas, y que el método a utilizar dependerá de las características y requisitos específicos del sistema de medición. Además, es esencial asegurarse de que los evaluadores estén capacitados y que se sigan los procedimientos adecuados para garantizar resultados precisos y fiables.
En resumen, la evaluación de sistemas de medición por atributos es un proceso esencial para garantizar la calidad y precisión de los datos recopilados. Los tres métodos expuestos por el manual del AIAG 4ª edición, el método de prueba de hipótesis y análisis de riesgo, el método de la prueba de signo y el método analítico, son herramientas útiles para llevar a cabo esta evaluación y asegurarse de que los resultados sean precisos y fiables.
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