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¿Necesita adecuar su sistema de medición a los criterios de la AIAG 4ª Ed?
¿Le piden realizar los cálculos por el método ANOVA y no sabe cómo?
¿Le preguntan por el número de categorías?
¿Quiere realizar estudios de linealidad, sesgo, estabilidad y capacidad?
¿Tiene que realizar estudios de medición por atributos?
¿Quiere saber cómo interpretar los resultados?
SOLO USANDO EXCEL…

Vea este vídeo para saber CÓMO

SOLO CON EXCEL

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SOLO INTRODUCIENDO LOS DATOS, sin macros, sin clics adicionales

E INTERPRETAR LOS RESULTADOS

 Nuestro equipo de I+D+i ha desarrollado 6 plantillas  fáciles de usar y de interpretar
 Para asegurar el Sistema de Medición

 Licencia en exclusiva

Descripción de las 6 plantillas en Excel:

PLANTILLA DE ANÁLISIS R&R PARA VARIABLES CONTINUAS: Solo introduciendo los datos de su estudio obtiene un estudio numérico y un estudio gráfico.
El estudio numérico contiene el análisis por el método ANOVA, obteniendo como resultado el porcentaje de contribución de R&R a la varianza, a la desviación típica y a la tolerancia, incluyendo la contribución de la interacción pieza/operario si existe, y con cálculo de p-valor. Además calcula el número de categorías y se ofrece un diagnóstico del sistema de medición de acuerdo con los criterios de la AIAG 4ª Edición. demás se obtiene también el resultado utilizando el método Xbar/R, si bien dicho método no estudia la interacción y es una aproximación al método ANOVA
El estudio gráfico incluye el gráfico de las mediciones de las piezas, de las mediciones de los operarios y de la interacción pieza/operario, así como el gráfico de Xbar por Operario y el gráfico de Recorridos por operarios. Completa el estudio un gráfico de barras de las contribuciones de la Repetibilidad, Reproducibilidad, la interacción y las piezas a la variación total respecto a la varianza, a la desviación típica y a la tolerancia.
PLANTILLA PARA EL ESTUDIO DE LA CAPACIDAD Y EL SESGO: Con la simple introducción de las medidas correspondientes, se obtiene el estudio numérico y el estudio gráfico.
El estudio numérico calcula la media, la desviación estándard, los límites de control y el sesgo, con su correspondiente con su p-valor, ofreciéndonos un diagnóstico de si el sego es o no es significativo. Completa el estudio numérico el cálculo de la capacidad del sistema de medición, expresada con los indicadores Cg y Cgk, y la contribución a la variabilidad de la Repetibilidad y de la Repetibilidad + el Sesgo.
El estudio gráfico presenta los valores de la medición con sus límites de control y el valor de referencia
PLANTILLA PARA EL CÁLCULO DE LA LINEARIDAD Y EL SESGO: Con la simple introducción de los resultados de la medición se obtiene igualmente un estudio numérico y un estudio gráfico.
El estudio numérico calcula la linearidad del sistema de medición y si ésta es o no es significativa a través del cálculo del p-valor, así como el R2 de la regresión obtenida. También se calcula el Sesgo y su significancia calculada a través del p-valor, para el total de rango de medición y para cada uno de los niveles de medición definidos.
El estudio gráfico muestra el diagrama de barras de la contribución a la variabilidad de la lineridad y del sesgo, así como la recta de regresión obtenida para el cálculo de la linearidad.
PLANTILLA PARA EL CÁLCULO DE LA ESTABILIDAD: Con la introducción de los datos obtenidos de nuestro sistema de medición, se obtiene un gráfico Xbar/R que indica la estabilidad o no del sistema de medición, con el cálculo de los límites de control correspondientes
PLANTILLA PARA EL ANÁLISIS DE CONCORDANCIA DE ATRIBUTOS: Con la introducción de los datos del estudio se calcula el coeficiente kappa, con el correspondiente diagnóstico de aceptabilidad, para cada uno de los evaluadores, para cada uno de los evaluadores versus el estándard, entre evaluadores entre sí, en todos los casos individual y colectivamente,
PLANTILLA DE ANÁLISIS R&R PARA ATRIBUTOS POR EL MÉTODO ANALÍTICO: Con la introducción de los datos de la medición se obtiene el cálculo de la Repetibilidad del sistema de medición y del sesgo que presenta, siendo el p-valor obtenido el que da o no significancia al sesgo. Se representa también el gráfico de la recta de regresión obtenida de las mediciones obtenidas frente al valor Z de la curva normal

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