Calculadora Gage R&R por atributos

Preguntas frecuentes

• ¿Qué es un estudio Gage R&R por atributos (acuerdo por atributos)?

  Un Gage R&R por atributos, o análisis de acuerdo por atributos, comprueba una inspección de pasa o no pasa en lugar de una medición numérica. Varios evaluadores juzgan el mismo conjunto de piezas más de una vez, cada pieza tiene una respuesta correcta conocida (la referencia), y miras con qué frecuencia los evaluadores coinciden consigo mismos, coinciden entre ellos y coinciden con la referencia. Es la mitad por atributos del análisis del sistema de medición (MSA), junto al Gage R&R por variables que haces con instrumentos numéricos.

• ¿Qué es la eficacia y qué valor es aceptable?

  La eficacia es la proporción de piezas que un evaluador clasifica correctamente en todas las repeticiones, es decir, cuando cada uno de sus juicios repetidos sobre una pieza coincide con la referencia. La guía habitual de AIAG la lee con un semáforo: el 90% o más es aceptable, del 80% al 90% es límite y puede necesitar mejoras, y por debajo del 80% no es aceptable. Todos los evaluadores deberían superar el listón, no solo la media, así que esta herramienta decide el veredicto por el evaluador más débil.

• ¿Qué diferencia hay entre la tasa de no detección y la de falsa alarma?

  Una no detección es juzgar buena una pieza que en realidad es mala: un elemento cuya referencia es no pasa se juzga como pasa. Una falsa alarma es juzgar mala una pieza que en realidad es buena: un elemento cuya referencia es pasa se juzga como no pasa. La tasa de no detección son las no detecciones divididas por todas las oportunidades con referencia no pasa, y la tasa de falsa alarma son las falsas alarmas divididas por todas las oportunidades con referencia pasa. Una no detección suele ser el error más caro, porque se escapa una pieza no conforme, así que el criterio de AIAG es más estricto con las no detecciones (bandas del 2% y del 5%) que con las falsas alarmas (bandas del 5% y del 10%).

• ¿Qué es el kappa y qué valor es bueno?

  El kappa mide el acuerdo corrigiendo el que cabría esperar por azar, en una escala donde 1 es perfecto y 0 no es mejor que adivinar. Esta herramienta informa el kappa de Cohen de cada evaluador frente a la referencia, agrupando todas las repeticiones. La regla más citada, recogida en el manual de AIAG, es que un kappa de 0,75 o más indica un acuerdo de bueno a excelente, y por debajo de 0,40 es pobre. Es una comprobación cruzada útil sobre la eficacia, porque tiene en cuenta cuántas piezas buenas y malas había en el estudio.

• ¿Qué significan el acuerdo dentro del evaluador, entre evaluadores y frente a la referencia?

  El acuerdo dentro del evaluador pregunta si un mismo evaluador repite su juicio sobre una pieza en todas las repeticiones, es decir, si es consistente. El acuerdo entre evaluadores pregunta si todos dan el mismo juicio sobre una pieza, es decir, si hay reproducibilidad entre personas. El acuerdo frente a la referencia pregunta si los juicios coinciden con la respuesta correcta conocida, que es la eficacia o exactitud. Un evaluador puede ser perfectamente consistente y aun así equivocarse, así que hacen falta los tres, y la eficacia frente a la referencia es la que decide si se puede confiar en la inspección.

• ¿Cuántas piezas, evaluadores y repeticiones debo usar?

  Un estudio por atributos habitual de AIAG usa 3 evaluadores, unas 50 piezas y 3 repeticiones cada uno. Elige piezas que cubran toda la decisión: incluye piezas claramente buenas, piezas claramente malas y unas cuantas cerca del límite de aceptación o rechazo, porque es ahí donde los inspectores discrepan. Los estudios pequeños son más rápidos, pero dan un kappa grueso e inestable, así que trata un resultado de 10 piezas como un cribado y usa más piezas, cargadas hacia el límite, para un estudio sobre el que vayas a actuar.