O que é um estudo de Gage R&R por atributos (concordância por atributos)?

Um Gage R&R por atributos, ou análise de concordância por atributos, verifica uma inspeção de aprovado/reprovado (passa/não passa) em vez de uma medição numérica. Vários avaliadores julgam o mesmo conjunto de peças mais do que uma vez, cada peça tem uma resposta correta conhecida (a referência) e observa-se com que frequência os avaliadores concordam consigo próprios, uns com os outros e com a referência. É a metade por atributos da análise de sistemas de medição (MSA), ao lado do Gage R&R por variáveis que se faz com instrumentos numéricos.

O que é a eficácia e qual é um valor aceitável?

A eficácia é a proporção de peças que um avaliador classifica corretamente em todos os ensaios, ou seja, todas as decisões repetidas desse avaliador sobre uma peça coincidem com a referência. A orientação comum da AIAG lê-a como um semáforo: 90% ou mais é aceitável, 80% a 90% é marginal e pode precisar de melhoria, abaixo de 80% é inaceitável. Cada avaliador deve cumprir a fasquia, não apenas a média, por isso esta ferramenta baseia o veredicto no avaliador mais fraco.

Qual é a diferença entre a taxa de não deteção e a taxa de falsos alarmes?

Uma não deteção é classificar como boa uma peça realmente má: um item reprovado na referência julgado como aprovado. Um falso alarme é classificar como má uma peça realmente boa: um item aprovado na referência julgado como reprovado. A taxa de não deteção é o número de não deteções a dividir por todas as oportunidades com referência reprovada. A taxa de falsos alarmes é o número de falsos alarmes a dividir por todas as oportunidades com referência aprovada. A não deteção costuma ser o erro mais caro porque uma peça não conforme escapa, por isso a orientação da AIAG é mais apertada nas não deteções (faixas de 2% e 5%) do que nos falsos alarmes (faixas de 5% e 10%).

O que é o kappa e que valor é bom?

O kappa mede a concordância corrigida da concordância que seria de esperar por acaso, numa escala em que 1 é perfeito e 0 não é melhor do que adivinhar. Esta ferramenta indica o kappa de Cohen de cada avaliador face à referência, agrupando todos os ensaios. A regra mais citada, dada no manual da AIAG, é que um kappa de 0,75 ou superior indica concordância boa a excelente e abaixo de 0,40 é fraca. É uma verificação cruzada útil da eficácia porque tem em conta quantas peças boas e más havia no estudo.

O que significam concordância intra-avaliador, entre avaliadores e face à referência?

A concordância intra-avaliador pergunta se um avaliador repete a sua própria decisão sobre uma peça ao longo dos ensaios (consistência). A concordância entre avaliadores pergunta se todos os avaliadores dão a mesma decisão sobre uma peça (reprodutibilidade entre pessoas). A concordância face à referência pergunta se as decisões coincidem com a resposta correta conhecida (eficácia, ou exatidão). Um avaliador pode ser perfeitamente consistente e mesmo assim estar errado, por isso precisa das três. A eficácia face à referência é a que decide se a inspeção merece confiança.

Quantas peças, avaliadores e ensaios devo usar?

Um estudo por atributos comum da AIAG usa 3 avaliadores, cerca de 50 peças e 3 ensaios cada. Escolha peças que cubram a decisão: inclua peças claramente boas, peças claramente más e um bom número perto do limite entre aceitar e rejeitar, porque é nas peças limítrofes que os inspetores discordam. Estudos pequenos correm mais depressa mas dão um kappa grosseiro e instável. Trate um resultado com 10 peças como uma triagem e use mais peças, concentradas perto do limite, num estudo em que vá basear decisões.

Calculadora de Gage R&R por atributos

Introduza as decisões de aprovado/reprovado de cada avaliador face a uma referência conhecida e obtenha a eficácia, as taxas de não deteção e de falsos alarmes, a concordância intra-avaliador e entre avaliadores e uma estatística kappa, com um veredicto em semáforo segundo as orientações da AIAG. É o complemento passa/não passa do Gage R&R por variáveis. Tudo corre no seu navegador.

Configuração do estudo

Avaliadores

Peças

Ensaios

Introduza P para aprovado (bom, aceitar) e F para reprovado (mau, rejeitar) em todas as células, incluindo a coluna de referência. A ferramenta também lê pass/fail, good/bad, 1/0 e yes/no. A referência é a decisão correta conhecida para cada peça.

Decisões

Um P ou F por avaliador, peça e ensaio, mais a decisão de referência de cada peça. Os resultados atualizam em tempo real.

Cole um bloco do Excel a começar na célula de referência da Peça 1 (colunas: Referência e depois os ensaios de cada avaliador por ordem), ou importe um CSV com o modelo disponível para transferir. Use as setas do teclado ou Enter para passar de célula em célula.

Resultado

Eficácia ≥ 90%, não deteção ≤ 2%, falso alarme ≤ 5%, κ ≥ 0,75 Eficácia de 80 a 90%, não deteção ≤ 5%, falso alarme ≤ 10%, κ de 0,40 a 0,75 Pior do que âmbar em qualquer critério O veredicto global toma o pior destes quatro critérios em todos os avaliadores.

Método: análise de concordância por atributos, AIAG MSA 4.ª ed. A eficácia, a taxa de não deteção e a taxa de falsos alarmes seguem a tabela de eficácia da AIAG (não deteção ≤ 2% / ≤ 5%; falso alarme ≤ 5% / ≤ 10%). O kappa é o kappa de Cohen de cada avaliador face à referência, agrupando todos os ensaios. O veredicto global usa o avaliador mais fraco.

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Análise de concordância por atributos, em termos simples

O que um estudo por atributos lhe diz

Quando o instrumento dá um número, faz-se um Gage R&R por variáveis. Quando a decisão é aprovado ou reprovado, passa ou não passa, bom ou mau, não há número com que trabalhar. Estuda-se então se as pessoas que tomam a decisão concordam. Um estudo de concordância por atributos entrega um conjunto de peças a alguns avaliadores, pede a cada um que julgue cada peça mais do que uma vez e compara as decisões com uma decisão de referência conhecida para cada peça. Responde a três perguntas separadas: um avaliador repete a sua própria decisão, os avaliadores concordam entre si, e concordam com a verdade.

Eficácia, não deteções e falsos alarmes

A eficácia é a exatidão: a proporção de peças que um avaliador acerta em todos os ensaios, julgada face à referência. A AIAG lê-a como um semáforo: 90% ou mais é aceitável, 80% a 90% é marginal, abaixo de 80% é inaceitável. Pede também que cada avaliador ultrapasse a fasquia, por isso esta ferramenta classifica pelo avaliador mais fraco e não pela média. Por baixo desse número há dois erros. Uma não deteção é aprovar uma peça que é realmente má, pelo que uma peça não conforme escapa. Um falso alarme é reprovar uma peça que é realmente boa, pelo que se rejeita ou retrabalha algo que estava bem. Como a não deteção costuma custar mais, as faixas da AIAG são mais apertadas para as não deteções (2% e 5%) do que para os falsos alarmes (5% e 10%).

Intra, entre e face à referência

A concordância intra-avaliador é a repetibilidade: uma pessoa dá a mesma decisão sobre a mesma peça em todos os ensaios. A concordância entre avaliadores é a reprodutibilidade: todos os avaliadores chegam à mesma decisão sobre uma peça. A concordância face à referência é a eficácia: as decisões coincidem com a resposta correta conhecida. Não são a mesma coisa. Um avaliador pode ser perfeitamente consistente consigo próprio e consistentemente errado. Uma equipa inteira pode concordar entre si e falhar todos as mesmas peças limítrofes. Por isso a comparação com a referência é a que decide se a inspeção merece confiança.

O kappa e os limiares da AIAG

Uma percentagem bruta de concordância pode parecer alta só porque a maioria das peças é claramente boa. O kappa corrige a concordância que seria de esperar por acaso, dado o número de peças boas e más no estudo, numa escala em que 1 é perfeito e 0 não é melhor do que atirar uma moeda ao ar. Esta ferramenta indica o kappa de Cohen de cada avaliador face à referência, agrupando todos os ensaios como uma única oportunidade. A regra adotada no manual da AIAG é que um kappa de 0,75 ou superior é bom a excelente e abaixo de 0,40 é fraco. Use-o em conjunto com a eficácia, não em vez dela.

O método e os seus limites

Esta calculadora usa a matemática de concordância por atributos da AIAG MSA, os mesmos valores que a análise de concordância por atributos do Minitab apresenta: intra-avaliador, entre avaliadores, cada avaliador face à referência, todos os avaliadores face à referência, mais as taxas de não deteção e de falsos alarmes. Indica um kappa de Cohen por avaliador como verificação cruzada separada, o que difere do kappa de Fleiss usado pelo Minitab, por isso trate-o como indicativo e não como uma correspondência exata. Os seus limites reais são o estudo que lhe fornece. Um estudo com 10 peças é uma triagem rápida. Um estudo em que vá basear decisões pede mais peças, normalmente cerca de 50, concentradas perto do limite entre aceitar e rejeitar, onde os inspetores realmente discordam, porque é aí que uma inspeção fraca se revela. A ferramenta calcula o kappa de Cohen sobre a tabela agrupada avaliador face à referência e não um kappa de Fleiss entre avaliadores, pelo que um valor aqui pode diferir ligeiramente de outro software. Referências: AIAG Measurement Systems Analysis (MSA), 4.ª edição.

Perguntas frequentes

O que é um estudo de Gage R&R por atributos (concordância por atributos)?

Um Gage R&R por atributos, ou análise de concordância por atributos, verifica uma inspeção de aprovado/reprovado (passa/não passa) em vez de uma medição numérica. Vários avaliadores julgam o mesmo conjunto de peças mais do que uma vez, cada peça tem uma resposta correta conhecida (a referência) e observa-se com que frequência os avaliadores concordam consigo próprios, uns com os outros e com a referência. É a metade por atributos da análise de sistemas de medição (MSA), ao lado do Gage R&R por variáveis que se faz com instrumentos numéricos.
O que é a eficácia e qual é um valor aceitável?

A eficácia é a proporção de peças que um avaliador classifica corretamente em todos os ensaios, ou seja, todas as decisões repetidas desse avaliador sobre uma peça coincidem com a referência. A orientação comum da AIAG lê-a como um semáforo: 90% ou mais é aceitável, 80% a 90% é marginal e pode precisar de melhoria, abaixo de 80% é inaceitável. Cada avaliador deve cumprir a fasquia, não apenas a média, por isso esta ferramenta baseia o veredicto no avaliador mais fraco.
Qual é a diferença entre a taxa de não deteção e a taxa de falsos alarmes?

Uma não deteção é classificar como boa uma peça realmente má: um item reprovado na referência julgado como aprovado. Um falso alarme é classificar como má uma peça realmente boa: um item aprovado na referência julgado como reprovado. A taxa de não deteção é o número de não deteções a dividir por todas as oportunidades com referência reprovada. A taxa de falsos alarmes é o número de falsos alarmes a dividir por todas as oportunidades com referência aprovada. A não deteção costuma ser o erro mais caro porque uma peça não conforme escapa, por isso a orientação da AIAG é mais apertada nas não deteções (faixas de 2% e 5%) do que nos falsos alarmes (faixas de 5% e 10%).
O que é o kappa e que valor é bom?

O kappa mede a concordância corrigida da concordância que seria de esperar por acaso, numa escala em que 1 é perfeito e 0 não é melhor do que adivinhar. Esta ferramenta indica o kappa de Cohen de cada avaliador face à referência, agrupando todos os ensaios. A regra mais citada, dada no manual da AIAG, é que um kappa de 0,75 ou superior indica concordância boa a excelente e abaixo de 0,40 é fraca. É uma verificação cruzada útil da eficácia porque tem em conta quantas peças boas e más havia no estudo.
O que significam concordância intra-avaliador, entre avaliadores e face à referência?

A concordância intra-avaliador pergunta se um avaliador repete a sua própria decisão sobre uma peça ao longo dos ensaios (consistência). A concordância entre avaliadores pergunta se todos os avaliadores dão a mesma decisão sobre uma peça (reprodutibilidade entre pessoas). A concordância face à referência pergunta se as decisões coincidem com a resposta correta conhecida (eficácia, ou exatidão). Um avaliador pode ser perfeitamente consistente e mesmo assim estar errado, por isso precisa das três. A eficácia face à referência é a que decide se a inspeção merece confiança.
Quantas peças, avaliadores e ensaios devo usar?

Um estudo por atributos comum da AIAG usa 3 avaliadores, cerca de 50 peças e 3 ensaios cada. Escolha peças que cubram a decisão: inclua peças claramente boas, peças claramente más e um bom número perto do limite entre aceitar e rejeitar, porque é nas peças limítrofes que os inspetores discordam. Estudos pequenos correm mais depressa mas dão um kappa grosseiro e instável. Trate um resultado com 10 peças como uma triagem e use mais peças, concentradas perto do limite, num estudo em que vá basear decisões.

Esta calculadora aplica o método de concordância por atributos da AIAG MSA às decisões que introduz e indica a eficácia, as taxas de não deteção e de falsos alarmes, a concordância intra-avaliador e entre avaliadores e o kappa de Cohen. Não substitui o manual Measurement Systems Analysis da AIAG nem o seu sistema da qualidade. Trate o resultado como uma estimativa de trabalho e valide-o face ao seu procedimento de MSA documentado antes de agir com base nele.

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