O que é MSA ou Análise do Sistema de Medição no Lean Seis Sigma?

Measurement System Analysis (MSA) ou Análise do Sistema de Medição consiste em um método objetivo para avaliar a validade de um sistema de medição e minimizar os fatores  que contribuem para a variação de processos, ou seja, fatores ambientais, de temperatura, humidade e até mesmo fatores humanos. Esse método utiliza de ferramentas científicas para determinar a quantidade de variação contribuída pelo sistema de medição. Confira neste artigo o que é MSA, além de sua importância e como executar este método na sua organização.

Introdução à Análise do Sistema de Medição (MSA)

Todos os dias nossas vidas estão sendo impactadas por mais e mais dados. Nós nos tornamos uma sociedade impulsionada por dados. Nos negócios e na indústria, estamos usando dados de diversas maneiras. Hoje, as empresas de manufatura coletam enormes quantidades de informações por meio de medição e inspeção, por isso o MSA é indispensável.

Quando esses dados de medição estão sendo usados ​​para tomar decisões sobre o processo e os negócios em geral, é vital que os dados sejam precisos. Se houver erros no nosso sistema de medição, tomaremos decisões com base em dados incorretos. Poderíamos estar tomando decisões incorretas ou produzindo peças não conformes. Uma Análise de Sistema de Medição (MSA) adequadamente planejada e executada pode ajudar a construir uma base sólida para qualquer processo de tomada de decisão baseado em dados.

O que é Análise de Sistema de Medição (MSA)?

MSA é definido como um método experimental e matemático para determinar a quantidade de variação que existe dentro de um processo de medição. A variação no processo de medição pode contribuir diretamente para a variabilidade geral do processo. O MSA é usado para certificar o sistema de medição para uso, avaliando a exatidão, precisão e estabilidade do sistema.

O que é um sistema de medição?

Antes de mergulharmos ainda mais no MSA, devemos revisar a definição de um sistema de medição e algumas das fontes comuns de variação. Um sistema de medição foi descrito como um sistema de medidas relacionadas que permite a quantificação de características particulares. Também pode incluir uma coleção de medidores, acessórios, software e pessoal necessários para validar uma determinada unidade de medida ou fazer uma avaliação do recurso ou característica que está sendo medida. As fontes de variação em um processo de medição podem incluir o seguinte:

• Processo – método de teste, especificação
• Pessoal – os operadores, seu nível de habilidade, treinamento, etc.
• Ferramentas / Equipamento – medidores, acessórios, equipamentos de teste usados ​​e seus sistemas de calibração associados
• Itens a serem medidos – as amostras de peças ou materiais medidas, o plano de amostragem, etc.
• Fatores ambientais – temperatura, umidade, etc.

Todas essas possíveis fontes de variação devem ser consideradas durante a Análise do Sistema de Medição. A avaliação de um sistema de medição deve incluir o uso de ferramentas de qualidade específicas para identificar a fonte mais provável de variação. A maioria das atividades do MSA examina duas fontes primárias de variação, as peças e a medição dessas. A soma desses dois valores representa a variação total em um sistema de medição.

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Por que executar a análise do sistema de medição (MSA)?

Um processo efetivo de MSA pode ajudar a garantir que os dados coletados sejam precisos e que o sistema de coleta de dados seja apropriado ao processo. Afinal, dados confiáveis ​​podem evitar desperdício de tempo, mão de obra e sucata em um processo de fabricação. Por exemplo, uma grande empresa de manufatura começou a receber chamadas de vários de seus clientes relatando materiais não conformes recebidos nos sites de suas instalações.

As peças não estavam se encaixando corretamente para formar uma superfície uniforme. Por causa disso, o processo foi auditado e só então descobriu-se que as peças estavam sendo produzidas fora da especificação. No entanto, o operador estava seguindo o plano de inspeção e usando os calibradores atribuídos para a inspeção. Mas o problema mesmo era que o medidor não tinha resolução adequada para detectar as peças não conformes.

Ou seja, um sistema de medição ineficaz pode permitir que peças defeituosas sejam aceitas e peças boas sejam rejeitadas, resultando em clientes insatisfeitos e sucata excessiva. O MSA poderia ter evitado o problema e assegurado que dados úteis e precisos estavam sendo coletados.

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Como executar a análise do sistema de medição (MSA)?

O MSA é uma coleção de experimentos e análises realizadas para avaliar a capacidade de um sistema de medição, o desempenho e a quantidade de incerteza em relação aos valores medidos. Para tanto, porém, é preciso revisar os dados de medição que estão sendo coletados, os métodos e ferramentas usadas ​​para coletar e registrar os dados. Nosso objetivo é quantificar a eficácia do sistema de medição, analisar a variação nos dados e determinar sua provável fonte. Precisamos, portanto, avaliar a qualidade dos dados coletados em relação à variação de localização e largura. Os dados coletados devem ser avaliados quanto ao viés, estabilidade e linearidade.

Durante uma atividade de MSA, a quantidade de incerteza de medição deve ser avaliada para cada tipo de instrumento ou ferramenta de medição definida dentro dos Planos de Controle do processo. Além disso, cada ferramenta deve ter o nível correto de discriminação e resolução para obter dados úteis. O processo, as ferramentas utilizadas (medidores, acessórios, instrumentos, etc.) e os operadores são avaliados quanto à definição, precisão, repetibilidade e reprodutibilidade adequadas.

Classificações de dados

Antes de analisar os dados e / ou os instrumentos, ferramentas ou acessórios, devemos determinar o tipo de dados que estão sendo coletados. Os dados podem ser de atributos ou variáveis. Os dados de atributos são classificados em valores específicos nos quais dados variáveis ​​ou contínuos podem ter um número infinito de valores. Definições mais detalhadas podem ser encontradas abaixo.

A Amostra Mestra

Para realizar um estudo, você deve primeiro obter uma amostra e estabelecer o valor de referência comparado a um padrão rastreável. Alguns processos já terão “amostras mestras” estabelecidas para as partes alta e baixa da especificação de medição esperada.

O estudo Gage R & R

Para medidores ou instrumentos usados ​​para coletar dados contínuos, a capacidade de repetição e reprodutibilidade do medidor (Gage R & R) pode ser executada para avaliar o nível de incerteza dentro de um sistema de medição. Assim, para executar um Gage R & R, primeiro selecione o medidor a ser avaliado. Em seguida, execute as seguintes etapas:

• Obtenha pelo menos 10 amostras aleatórias de peças fabricadas durante uma produção regular;
• Escolha três operadores que realizam regularmente a inspeção específica;
• Peça a cada um dos operadores que meça as peças da amostra e registre os dados;
• Repita o processo de medição três vezes com cada operador usando as mesmas peças;
• Realize os seguintes cálculos:
  • das leituras médias e o intervalo das médias experimentais para cada um dos operadores;
  • da diferença das médias de cada operador, a variação média e o intervalo de medições para cada peça da amostra usada no estudo;
  • a repetibilidade para determinar a quantidade de variação do equipamento;
  • a reprodutibilidade para determinar a quantidade de variação introduzida pelos operadores;
  • a variação nas porcentagens de peças e variação total.

A porcentagem de Gage R & R resultante é usada como base para aceitar o medidor.

Diretrizes para fazer a determinação são encontradas abaixo:

• O sistema de medição é aceitável se a pontuação do Gage R & R cair abaixo de 10%
• O sistema de medição pode ser determinado como aceitável, dependendo da importância relativa da aplicação ou de outros fatores, se o Gage R & R cair entre 10% e 20%.
• Qualquer sistema de medição com Gage R & R superior a 30% requer ação para melhorar
  • Quaisquer ações identificadas para melhorar o sistema de medição devem ser avaliadas quanto à eficácia

Ao interpretar os resultados de um Gage R & R, realize um estudo comparativo dos valores de repetibilidade e reprodutibilidade. Assim, se o valor de repetibilidade for grande em comparação com o valor de reprodutibilidade, isso indicaria um possível problema com o medidor utilizado para o estudo. Nesse caso, portanto, o medidor pode precisar ser substituído ou recalibrado. Mas, de maneira adversa, se o valor de reprodutibilidade for grande em comparação com o valor de repetibilidade, isso indicaria que a variação é relacionada ao operador. Se for este o caso, então o operador pode precisar de treinamento adicional sobre o uso adequado do medidor; ou, ainda, um acessório pode ser necessário para ajudar o operador a usar o medidor.

Os estudos de Gage R & R devem ser conduzidos sob qualquer uma das seguintes circunstâncias:

• Sempre que um sistema de medição novo ou diferente é introduzido
• Após quaisquer atividades de melhoria
• Quando um tipo diferente de sistema de medição é introduzido
• Após quaisquer atividades de melhoria realizadas no sistema de medição atual, devido aos resultados de um estudo anterior do Gage R & R
• Anualmente em alinhamento com o cronograma de calibração definido do medidor

Atributo Gage R & R

Sistemas de medição de atributos podem ser analisados ​​usando um método similar. A incerteza de medição dos calibres de atributos deve ser calculada usando um método mais curto, conforme abaixo:

• Determinar o medidor a ser estudado
• Obter 10 amostras aleatórias de uma execução de produção regular
• Selecionar 2 operadores diferentes que realizam a atividade de inspeção em particular regularmente
• Pedir aos operadores que executem a inspeção duas vezes para cada uma das peças da amostra e registrem os dados
• Em seguida, calcule o valor de kappa.
• Quando o valor kappa é maior que 0,6, o medidor é considerado aceitável
  • Se não, o medidor pode precisar ser substituído ou calibrado

O estudo de atributo do medidor deve ser realizado conforme os mesmos critérios listados anteriormente para o estudo Gage R & R.

Durante o MSA, o Gage R & R ou o estudo do atributo devem ser preenchidos em cada um dos instrumentos ou acessórios utilizados no sistema de medição. Os resultados devem ser documentados e armazenados em um banco de dados para referência futura. Pode ser necessário para um envio de PPAP ao cliente. Além disso, se algum problema surgir, um novo estudo pode ser realizado no medidor e os resultados comparados aos dados anteriores para determinar se ocorreu uma alteração. Um MSA adequadamente executado pode ter uma influência dramática na qualidade dos dados coletados e na qualidade do produto.

Termos e Definições Chave

• Dados de atributos – são os dados que podem ser contados para gravação e análise (às vezes chamados de dados ir / não ir)
• Dados variáveis ​​- Dados que podem ser medidos e que possuem um valor que pode variar de uma amostra para outra; além disso, dados variáveis ​​contínuos podem ter um número infinito de valores
• Viés – Diferença entre o valor médio ou médio observado e o valor alvo
• Estabilidade – Uma mudança no viés de medição ao longo de um período de tempo
  • Um processo estável seria considerado no “controle estatístico”
• Linearidade – Uma alteração no valor de polarização dentro da faixa de operação normal do processo
• Resolução – Menor unidade de medida de um instrumento de medição selecionado; a sensibilidade do sistema de medição para processar a variação de uma característica particular sendo medida
• Precisão – A proximidade dos dados para o alvo ou valor exato de referência aceito
• Precisão – Quão perto um conjunto de medições são uns aos outros
• Repetibilidade – Uma medida da eficácia da ferramenta sendo usada; a variação das medições obtidas por um único operador usando a mesma ferramenta para medir a mesma característica
• Reprodutibilidade – Uma medida da variação do operador; a variação em um conjunto de dados coletados por diferentes operadores usando a mesma ferramenta para medir a mesma característica de peça

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