Los comandos de la aplicación, los identificadores de las hojas de trabajo y los valores de los datos de ejemplo conservan su redacción original. Las capturas de pantalla, los gráficos y las descargas están en inglés. Los ejemplos conservan la notación numérica original en inglés: punto decimal y coma como separador de millares.
Ejemplo: espesor de separadores
Tres operadores miden dos veces cada uno los mismos 10 separadores metálicos con un único micrómetro de trinquete. Cada separador se retira y se vuelve a colocar antes de la siguiente lectura. El estudio tiene 60 mediciones.
Descargar el ejemplo de espesor de separadores (CSV, columnas en inglés)Es el mismo ejemplo que se utiliza en Help. part_id identifica cada separador, operator_id identifica al operador, trial identifica la ronda y thickness_mm contiene las lecturas en mm.
1. Crear el análisis
En la barra lateral, abre Measurement systems, elige GRR (Average & Range) y pon un nombre al análisis. Selecciona New blank worksheet y Create analysis.
2. Importar los datos
En Worksheet, elige Import. Selecciona el archivo descargado o pega su contenido. Establece Comma como delimitador, utiliza Decimal dot y marca First row contains column names. Revisa la vista previa de la importación y elige Import into worksheet. Mantén todas las filas en su orden original.
3. Asignar las columnas de entrada
En Inputs, asigna part_id a Part ID, operator_id a Operator, trial a Trial ID y thickness_mm a Measurements, seleccionando cada columna con el selector.
Comprueba que la aplicación detecte 10 parts × 3 operators × 2 trials. Cada pieza debe tener las dos mediciones de cada operador.
4. Configurar las opciones del estudio
Introduce 4.900 en Lower specification limit (LSL) y 5.100 en Upper specification limit (USL). En Method for operator mean differences, elige Range of overall operator means.
Abre Rounding and ANOVA comparison. Deja Round cell means before computing operator differences y Compare with GRR (ANOVA) sin marcar.
Abre Precision. Introduce 4 en Decimal places for values, 1 en Decimal places for percentages y 3 en Decimal places for ndc. No necesitas Create a worksheet template para este estudio importado.
5. Ejecutar el análisis
Elige Run analysis y abre Results.
6. Interpretar los resultados
Entender el estudio
Cada operador mide dos veces cada separador. El método utiliza la diferencia entre lecturas repetidas para estimar la repetibilidad y después compara las medias de los operadores para estimar el componente asociado al operador.
Separar las fuentes de dispersión
EV≈0.002275 mm describe la repetibilidad; AV≈0.001677 mm es el componente asociado al operador. Juntos dan GRR≈0.002826 mm. Son desviaciones estándar. Las tablas web utilizan seis cifras significativas; el informe de la aplicación utiliza los cuatro decimales configurados y, por ello, muestra valores más redondeados.
Comparar la dispersión con la tolerancia
La dispersión GRR de seis sigmas representa el 8.5% de la amplitud de especificación de 0.200 mm. GRR también representa el 6.7% de la variación total del estudio. Ninguno de estos valores es una tasa de rechazo. Comparan la dispersión de la medición con dos amplitudes distintas.
Leer el resultado de discriminación
El NDC redondeado es 21: el estudio distingue varios niveles de medición entre estos separadores. Los separadores seleccionados abarcan un rango amplio, lo que afecta al NDC y al porcentaje del estudio. La variación entre piezas es aproximadamente el 127.1% de la tolerancia.
Elegir la siguiente comprobación
Revisa cómo se apoya y se utiliza el micrómetro en las lecturas repetidas. Este método no estima la interacción operador × pieza. Utiliza un estudio ANOVA cruzado si las diferencias entre operadores parecen depender de la pieza.
Más detalles: leer cada sección de resultados
Las tablas de resultados completas utilizan seis cifras significativas, como en Help.
Análisis en unidades de medición
Estos componentes son desviaciones estándar en mm. EV≈0.002275 es la repetibilidad, AV≈0.001677 es el componente asociado al operador y GRR≈0.002826 los combina mediante la raíz de la suma de cuadrados. Esta tabla web utiliza seis cifras significativas. El informe capturado de la aplicación utiliza los cuatro decimales configurados; no vuelvas a calcular los componentes a partir de sus valores redondeados.
| Componente | Fórmula | Desviación estándar (SD) |
|---|---|---|
| EV | R̄ × K₁ | 0.00227465 |
| AV | √max(0, (X̄_diff × K₂)² − EV²/(n × r)) | 0.00167707 |
| GRR | √(EV² + AV²) | 0.00282606 |
| PV | R_p × K₃ | 0.0423607 |
| TV | √(GRR² + PV²) | 0.0424548 |
- %GRR = 6.7%, ndc = 21 → aceptable
- Los componentes son desviaciones estándar; la variación del estudio es 6 × SD.
Porcentaje de variación total y de tolerancia
GRR representa aproximadamente el 6.7% de la variación del estudio y el 8.5% de la tolerancia de 0.200 mm. Son cocientes de SD o amplitudes del estudio, no contribuciones a la varianza. La variación entre piezas es aproximadamente el 127.1% de la tolerancia porque las piezas seleccionadas abarcan un rango amplio; esto por sí solo no estima la tasa de rechazo.
| Componente | %Variación del estudio | %Tolerancia |
|---|---|---|
| EV | 5.35781 | 6.82394 |
| AV | 3.95025 | 5.03122 |
| GRR | 6.65662 | 8.47817 |
| PV | 99.7782 | 127.082 |
| TV | 100 | 127.364 |
- %Tolerancia = 100 × 6 × SD del componente / amplitud de especificación.
Número de categorías distintas
El NDC es aproximadamente 21.135 y se muestra como 21 tras redondear. La evaluación de la aplicación califica este estudio como aceptable según su regla de presentación de resultados, pero el NDC y el porcentaje dependen de las piezas seleccionadas y no establecen el desempeño en cualquier estudio futuro.
| Métrica | Valor |
|---|---|
| NDC | 21.1349 |
| NDC (redondeado) | 21 |
Valores intermedios
El rango medio dentro de las celdas es aproximadamente 0.002567 mm y la diferencia automática entre medias de operadores es 0.00335 mm. El par automático compara la menor y la mayor de las medias globales por operador. Conserva el par y los ajustes de precisión predeterminados para reproducir los valores mostrados.
| Métrica | Valor |
|---|---|
| R̄ | 0.00256667 |
| X̄_diff | 0.00335 |
| R_p | 0.134667 |
Constantes utilizadas
Estas constantes convierten los rangos observados en estimaciones de SD para el diseño detectado de 10 piezas, tres operadores y dos rondas de medición. Conserva la convención de la aplicación al reproducir el resultado.
| Constante | m | g solicitado | Columna de consulta | Aproximación | d₂ | Valor |
|---|---|---|---|---|---|---|
| K1 | 2 | 30 | ∞ | Sí | 1.12838 | 0.886226 |
| K2 | 3 | 1 | 1 | No | 1.91155 | 0.523136 |
| K3 | 10 | 1 | 1 | No | 3.17905 | 0.314559 |
Convenciones de las constantes
Las constantes convierten los rangos observados en estimaciones de SD para este estudio. K₁ utiliza el valor d₂ estándar para un gran número de grupos con pares de lecturas repetidas. La comparación de operadores utiliza la menor y la mayor de las medias globales, no un par seleccionado por el usuario.
Notas originales de consulta de la tabla: K₁ solicitó g=30; se utilizó el d2 estándar (columna ∞) para m=2. Par automático utilizado para X̄_diff: op_min_idx=3, op_max_idx=2 (según la media global).
7. Crear un informe
Conserva Measurement unit analysis, Percent of total variation and tolerance, Number of distinct categories, Intermediates y Constants used. Anota la amplitud de especificación de 0.200 mm y el método de diferencias entre operadores. Este método no estima la interacción operador × pieza.
Selecciona Add to report de la ejecución completada. Abre Choose individual items and advanced options para seleccionar tablas y gráficos y, a continuación, selecciona Add to draft. Los elementos ocultos se conservan en el análisis guardado.
Asigna un nombre al informe y añade el objetivo del estudio y tu interpretación. Selecciona Save, revisa Preview, y después utiliza Export → Download HTML. El ejemplo siguiente contiene todo el contenido seleccionado, incluidos los resultados que no caben en una sola pantalla.