Cómo recopilar datos de tipo A para el análisis de incertidumbre

Según mis observaciones, los laboratorios tienen dificultades para calcular y estimar la incertidumbre de la medición. Uno de los problemas más comunes con los que me encuentro es que los laboratorios no están realizando estudios de variabilidad (es decir, recogiendo datos de tipo A, Gauge R&R, etc.). Como resultado, hay muy pocos datos para generar estimaciones confiables de la incertidumbre en los resultados de las mediciones.

Hoy en día, los Organismos de Acreditación (AB) requieren que los contribuyentes de incertidumbre aleatoria sean incluidos en la estimación de las declaraciones de la Capacidad de Calibración y Medición (CMC). Los laboratorios que excluyen estos factores pueden recibir una notificación de no conformidad (por ejemplo, de deficiencia). Para resolver este problema y prepararlo para su próxima evaluación, le mostraré cómo recopilar, registrar y analizar los datos necesarios para cuantificar adecuadamente sus contribuyentes de incertidumbre aleatoria.

¿Cuál es el objetivo?

El objetivo es reunir suficientes datos para cuantificar los siguientes parámetros;

01 | Repetibilidad – La precisión básica a corto plazo para un sistema de medición

02 | Reproducibilidad – La variabilidad diaria para un sistema de medición

03 | Estabilidad – La variabilidad de funcionamiento para un sistema de medición

¿Cómo recoger los datos?

Utilizando un diseño de experimento anidado, seremos capaces de evaluar efectivamente la variabilidad en tres niveles.

Nivel 1: Repetibilidad

Realiza $0027n$0027 número de mediciones de réplica y registra los resultados. Calcule la media, la desviación estándar y los grados de libertad del conjunto de datos. Registre los resultados como se muestra a continuación.

Nivel 2: Reproducibilidad

Repita los experimentos del nivel 1 (repetibilidad) durante $0027n$0027 número de días consecutivos y registre los resultados. Esto se identificará como $0027Carrera 1$0027. Calcula la media, la desviación estándar y los grados de libertad de todos los medios registrados en el nivel 1. Registra los resultados en una nueva tabla, llamada Nivel 2, como se muestra.

Nivel 3: Estabilidad

Repita los experimentos de nivel 1 y nivel 2 para $0027n$0027 número de carreras y registre los resultados. Calcule la media, la desviación estándar y los grados de libertad de todas las medias registradas en el nivel 2. Registra los resultados en una nueva tabla, llamada Nivel 3, como se muestra.

¿Cómo analizar los datos?

Para el nivel 1, la repetibilidad, utilice el método de la «varianza combinada» para calcular la repetibilidad (s1) y los grados de libertad con respecto a los valores registrados de desviación estándar.

Para el nivel 2, reproducibilidad, utilice el método de «varianza combinada» para calcular la reproducibilidad (s2) y los grados de libertad respecto de los valores registrados de desviación estándar.

Para el nivel 3, estabilidad, utilice los valores registrados de desviación estándar y los grados de libertad para cuantificar la estabilidad (s3).

Ahora que hemos identificado un diseño de experimento y cubierto cómo recoger, registrar y analizar nuestros datos de tipo A, les animo a crear un procedimiento y poner en práctica esta práctica. Después, envíenme un correo electrónico a rhogan@isobudgets.com y denme alguna retroalimentación. Dígame lo que le gusta, lo que no le gusta, ofrezca sugerencias, y comparta esto con sus colegas. Sus aportaciones serán utilizadas para modificar y mejorar el proceso. Además, me ayudará a terminar de desarrollar mi próximo trabajo profesional.

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