Estudio de sistemas de medida con ensayos destructivos. Una aplicación sobre tiempos de producción.

Los estudios de repetibilidad y reproducibilidad fueron diseñados con el propósito de analizar la bondad de los sistemas de medición, análisis cuya importancia radica en el hecho que un sistema inadecuado introducirá variabilidad adicional ocasionando que las mediciones no reflejen el verdader...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pagura, José Alberto, Quaglino, Marta Beatriz, Dianda, Daniela Fernanda, Lupachini, Evangelina
Formato: article artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Español
Publicado: Facultad de Ciencia Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario 2013
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/2337
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Aporte de:
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description Los estudios de repetibilidad y reproducibilidad fueron diseñados con el propósito de analizar la bondad de los sistemas de medición, análisis cuya importancia radica en el hecho que un sistema inadecuado introducirá variabilidad adicional ocasionando que las mediciones no reflejen el verdadero comportamiento del proceso. El análisis se basa en la cuantificación de la variabilidad asociada al sistema de medición y su posterior comparación con la variabilidad total observada, siendo requerimiento fundamental para ello que resulte factible obtener mediciones repetidas de una misma unidad bajo las mismas condiciones experimentales, de lo contrario, la variabilidad en las mediciones estará confundida con la variabilidad propia de las partes medidas. Tal es el caso en que los ensayos de medición son “destructivos”, esto es, las unidades no son robustas frente al proceso de medición, o bien, las unidades no son temporalmente estables. En este trabajo se exponen diversas alternativas para el caso de estudios R&R con ensayos destructivos y una aplicación particular en un problema real sobre estimación de tiempos de producción en una empresa metalúrgica. El empleo de Modelos Lineales Generalizados permitió obtener estimaciones adecuadas de ciertas Componentes de Variancia, que advirtieron sobre características importantes a mejorar en el proceso de medición.
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