Manual_MSA 3 2002_Espanol

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Análisis de Sistemas de Medición
MSA 
Tercera Edición 
 
Primera Edición, Octubre 1990 • Segunda Edición, Febrero, 1995; Segunda Impresión, Junio 1998 • Tercera Edición, 
Marzo, 2002, Derechos Reservados © 1990, © 1995, © 2002 DaimlerChrysler Corporation, Ford Motor Company, 
General Motors Corporation 
 
Este documento consiste sólo de una interpretación al español, y es una copia libre del Manual de Referencia de MSA-3: 2002 
publicado por AIAG, y sólo debe considerarse como una consulta. El único documento oficial es el publicado originalmente en Ingles 
por AIAG mismo. 
 
i 
 
 
ANÁLISIS DE SISTEMAS DE MEDICIÓN 
 
 
 
 
 
 
 
 
Manual de Referencia 
Tercera Edición 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Copia para: 
 
 
 
ii 
 
iii 
PREFACIO 
 
Este manual de referencia fue desarrollado por el grupo de trabajo de análisis de sistemas de 
medición (MSA), autorizado por el grupo de trabajo para requerimientos de calidad de proveedores 
de DaimlerChrysler Corporation/Ford Motor Company/General Motors Corporation, y bajo los 
auspicios de la Sociedad Americana para la Calidad (ASQ) y el Grupo de Acciones de la Industria 
Automotriz (AIAG). El grupo de trabajo responsable por esta tercera edición fue David Benham 
(DaimlerChrysler Corporation), Michael Down (General Motors Corporation), Peter Cvetkovski (Ford 
Motor Company), Gregory Gruska (Tirad Generation, Inc.), Tripp Martín (Federal Mogul) and Steve 
Stahley (SRS Technical Services). 
 
En el pasado, Chrysler, Ford y General Motors tenían cada uno sus propios lineamientos y formatos 
para asegurar cumplimiento de los proveedores. Las diferencias entre estos lineamientos 
generaban demandas adicionales sobre los recursos de los proveedores mismos. Para mejorar esta 
situación, el grupo de trabajo determinó estandarizar manuales de referencia, procedimientos, 
formatos de reportes y nomenclatura técnica usada por Chrysler, Ford y General Motors. 
 
Al mismo tiempo, Chrysler, Ford y General Motors acordaron en 1990 desarrollar y, a través de 
AIAG, distribuir el manual de MSA. La primera edición fue muy bien recibida por la comunidad de 
proveedores quienes ofrecieron datos valiosos en base a las experiencias de aplicación. Estos 
datos han sido incorporados en la segunda y esta tercera edición. Este manual, el cual es aprobado 
y endosado por DaimlerChrysler Corporation, Ford Motor Company, y General Motors Corporation, 
es un documento de referencia y suplemento a QS 9000. 
 
El manual es una introducción al análisis de sistemas de medición. No se pretende que limite la 
evolución de métodos de análisis adecuados a procesos o instalaciones particulares. Aún y 
cuando estos lineamientos se pretende cubran normalmente situaciones de sistemas de medición 
que ocurren, puede haber preguntas que surjan. Estas preguntas debieran dirigirse al área de 
aseguramiento de calidad de proveedores (SQA) de los clientes. Si usted no está seguro en cómo 
contactar al área apropiada de SQA, el comprador de la oficina de compras de su cliente puede 
ofrecerle ayuda. 
 
El grupo de trabajo de MSA agradece y dá reconocimiento: al liderazgo y compromiso de los 
vicepresidentes Tom Sidlik de DaimlerChrysler Corporation, Carlos Mazzorin de Ford Motor 
Company y Bo Anderson de General Motors Corporation; la asistencia de AIAG en el desarrollo, 
producción y distribución del manual; la guía de los directores del grupo de trabajo Hank Gryn 
(DaimlerChrysler Corporation, Russ Hopkins (Ford Motor Company), y Joe Bransky (General Motors 
Corporation), en asociación con ASQ representado por Jackie Parkhurst (General Motors 
Corporations) y la American Society for Testing and Materials (ASTM International). Este manual fue 
desarrollado para cumplir con las necesidades específicas de la industria automotriz. 
 
Este manual cuenta con derechos de copia por DaimlerChrysler Corporation, Ford Motor Company 
y General Motors Corporation, con todos los derechos reservados, 2002. Manuales adicionales 
pueden ordenarse y/o permiso para copiar secciones de este manual para uso dentro de las 
organizaciones proveedoras puede obtenerse de AIAG en 248-358-3570. 
 
Marzo, 2002 
iv 
 
 
v 
PREFACIO 
 
Este manual de referencia fue desarrollado por el grupo de trabajo de análisis de sistemas de 
medición (MSA), y autorizado por el grupo de trabajo de requerimientos de calidad de proveedores 
de Chrysler/Ford/General Motors, y bajo los auspicios de la división automotriz de la Sociedad 
Americana para el Control de Calidad (ASQC) y el Grupo de Acciones de la Industria Automotriz 
(AIAG). El grupo de trabajo responsable por esta segunda sección fue Ray Daugherty (Chrysler), 
Victor Lowe, Jr. (Ford), Chaqirperson Michael H. Down (General Motors), y Gregory Gruska (The 
Third Generations, Inc.). 
 
En el pasado, Chrysler, Ford y General Motors tenían cada uno sus propios lineamientos y formatos 
para asegurar cumplimiento de los proveedores. Las diferencias entre estos lineamientos 
generaban demandas adicionales en los recursos de los proveedores. Para mejorar esta situación, 
el grupo de trabajo determinó estandarizar los manuales de referencia, procedimientos, formatos de 
reportes y la nomenclatura técnica usada por Chrysler, Ford y General Motors. 
 
Al mismo tiempo, Chrysler, Ford y General Motors acordaron en 1990 desarrollar y, a través de 
AIAG, distribuir el manual de MSA. La primera edición fue muy bien recibida por la comunidad de 
proveedores quienes ofrecieron datos valiosos en base a las experiencias de aplicación. Estos 
datos han sido incorporados en esta segunda edición. Este manual, el cual es aprobado y endosado 
por Chrysler, Ford, y General Motors, debiera usarse por proveedores que implementen técnicas de 
MSA en sus procesos de manufactura y en la satisfacción de los requerimientos de QS 9000. 
 
El manual debiera ser considerado como una introducción al análisis de sistemas de medición. No 
se pretende limite la evolución de métodos de análisis adecuados a procesos o instalaciones 
particulares. Aún y cuando se pretende que estos lineamientos cubran situaciones donde 
normalmente ocurren sistemas de medición, puede haber preguntas que surjan. Estas preguntas 
debieran dirigirse al área de aseguramiento de calidad de proveedores (SQA) de los clientes. Si 
usted no está seguro en como contactar al área apropiada de SQA, el comprador en la oficina de 
compras de sus clientes puede ofrecerle ayuda. 
 
El grupo de trabajo agradece y dá reconocimiento: al liderazgo y compromiso de los vicepresidentes 
Thomas T. Stallkamp de Chrysler, Norman F. Ehlers de Ford, y Harold R. Kutner de General Motors; 
la asistencia de AIAG en el desarrollo, producción y distribución del manual; la guía de los 
presidentes del grupo de trabajo Russell Jacobs (Chrysler), Stephen Walsh (Ford), y Dan Reid 
(General Motors), e inadvertencias de ASQC. Por tanto, este manual fue desarrollado para cumplir 
con las necesidades específicas de la industria automotriz. 
 
Este manual cuenta con derechos de copia por AIAG, y todos los derechos reservados, 1994. 
Manuales adicionales pueden ordenarse de AIAG y/o permiso para copiar secciones de este 
procedimiento para uso dentro de las organizaciones de los proveedores puede obtenerse de AIAG 
en 810-358-3570. 
 
Febrero, 1995 
vi 
Guía Rápida de 3ª Edición de MSA 
 
Tipo de Sistema de 
Medición Métodos MSA Capítulo 
Variable Básica Rango, Promedios y Rangos, ANOVA, Sesgo, Linealidad, Gráficas de Control Ill 
Atributos Básicos Detección de Señales, Análisis de Pruebas de Hipótesis Ill 
Sin Replicas (ej., Pruebas 
No Destructivas) Gráficas de Control IV 
Variables Complejas Rango, Promedios y Rangos, ANOVA, Sesgo, Linealidad, Gráficas de Control III, IV 
Sistemas Múltiples, Gages 
y Stands de Pruebas Gráficas de Control, ANOVA, Análisis de Regresión III, IV 
Procesos Continuos Gráficas de Control III 
Misceláneos Enfoques Alternativos V 
Otros Artículos disponibles en http://www.aiag.org/publications/quality/msa3.html 
 
NOTA:En relación al uso de la desviación estándar de RRGs. 
 
Históricamente y en forma convencional se ha usado una amplitud del 99% para representar la 
amplitud “total” del error de las mediciones, representado por el factor de multiplicación de 5.15 
(donde σ RRG es multiplicado por 5.15 para representar la amplitud total del 99%). 
 
Una amplitud de 99.73% es representada por el multiplicador de 6, el cual es + 3σ y representa la 
amplitud total de la curva normal. 
 
Si el lector selecciona el nivel de cobertura o amplitud de una variación total en las mediciones de 
99.73%, favor de usar el 6 como un multiplicador en lugar de 5.15 en los cálculos. 
 
La conciencia de cual factor de multiplicación se use es crucial en la integridad de las ecuaciones y 
cálculos resultantes. Esto es especialmente importante si se hace una comparación entre la 
variabilidad y tolerancia de los sistemas de medición. 
 
vii 
TABLA DE CONTENIDO 
CAPITULO I - GUÍAS Y LINEAMIENTOS GENERALES PARA SISTEMAS DE MEDICIÓN.. 1 
CAPÍTULO I – Sección A........................................................................................................................................ 3 
Introducción, Propósito y Terminología................................................................................................................. 3 
Calidad de los Datos de Medición...................................................................................................................... 3 
Propósito............................................................................................................................................................... 4 
Terminología......................................................................................................................................................... 4 
Resumen de Términos...................................................................................................................................... 5 
Valor Verdadero................................................................................................................................................. 10 
CAPITULO I – Sección B........................................................................................................................................ 11 
El Proceso de Medición......................................................................................................................................... 11 
Propiedades Estadísticas de Sistemas de Medición......................................................................................... 12 
Fuentes de Variación......................................................................................................................................... 13 
Los Efectos de la Variabilidad de Sistemas de Medición...................................................................................... 16 
Efectos en las Decisiones.................................................................................................................................. 16 
Efectos en las Decisiones de Productos............................................................................................................ 17 
Efectos en las Decisiones de Procesos............................................................................................................. 18 
Aceptación de un Proceso Nuevo...................................................................................................................... 20 
Ajuste/Control del Proceso (Experimento del Embudo)..................................................................................... 21 
CAPITULO I – Sección C........................................................................................................................................ 23 
Planeación y Estrategia de las Mediciones........................................................................................................... 23 
Complejidad....................................................................................................................................................... 23 
Identificación del Propósito de un Proceso de Medición................................................................................... 24 
Ciclo de Vida en las Mediciones........................................................................................................................ 24 
Criterios para Selección del Diseño de un Proceso de Medición...................................................................... 24 
Investigación de Varios Métodos de Procesos de Medición.............................................................................. 26 
Diseño y Desarrollo de Conceptos y Propuestas............................................................................................... 26 
CAPITULO I – Sección D........................................................................................................................................ 27 
Desarrollo de las Fuentes de Medición................................................................................................................. 27 
Coordinación de Datos....................................................................................................................................... 28 
Prerrequisitos y Supuestos................................................................................................................................ 29 
Proceso de Selección de Fuentes de Gages........................................................................................................ 29 
Concepto de Ingeniería Detallado...................................................................................................................... 29 
Consideraciones de Mantenimiento Preventivo................................................................................................. 30 
Especificaciones................................................................................................................................................. 30 
Evaluación de Cotizaciones............................................................................................................................... 31 
Liberación de Documentos................................................................................................................................ 32 
Calificación con el Proveedor............................................................................................................................. 33 
Envíos................................................................................................................................................................ 34 
Calificaciones con los Clientes........................................................................................................................... 34 
Envío de Documentación................................................................................................................................... 34 
Elementos Sugeridos para un Checklist de Desarrollo de Sistemas de Medición............................................. 36 
CAPÍTULO I – Sección E........................................................................................................................................ 39 
Aspectos Clave en las Mediciones........................................................................................................................ 39 
Tipos de Variaciones de los Sistemas de Medición........................................................................................... 40 
Definiciones y Fuentes Potenciales de Variación.............................................................................................. 40 
Variación del Proceso de Medición.................................................................................................................... 48 
Variación de las Instalaciones............................................................................................................................48 
Variación de Amplitud........................................................................................................................................ 52 
Variación de los Sistemas de Medición............................................................................................................. 56 
Comentarios....................................................................................................................................................... 59 
CAPÍTULO I – Sección F........................................................................................................................................ 61 
Incertidumbre en las Mediciones........................................................................................................................... 61 
Generalidades.................................................................................................................................................... 61 
 
 
 
 
 
 
viii 
Incertidumbre en las Mediciones y MSA............................................................................................................ 62 
Rastreabilidad en las Mediciones...................................................................................................................... 62 
Guía ISO para la Expresión de la Incertidumbre en las Mediciones.................................................................. 63 
CAPITULO I – Sección G........................................................................................................................................ 65 
Análisis de Problemas de Mediciones.................................................................................................................. 65 
CAPITULO II – CONCEPTOS GENERALES PARA LA ESTIMACIÓN DE SISTEMAS DE 
MEDICIÓN................................................................................................................................... 67 
CAPÍTULO II – Sección A....................................................................................................................................... 69 
Fundamentos......................................................................................................................................................... 69 
CAPÍTULO II – Sección B....................................................................................................................................... 71 
Selección/Desarrollo de Procedimientos de Prueba............................................................................................. 71 
CAPÍTULO II – Sección C....................................................................................................................................... 73 
Preparación para un Estudio de un Sistema de Medición..................................................................................... 73 
CAPÍTULO II – Sección D....................................................................................................................................... 77 
Análisis de Resultados.......................................................................................................................................... 77 
CAPÍTULO III – PRÁCTICAS RECOMENDADAS PARA SISTEMAS DE MEDICIÓN 
SIMPLES.................................................................................................................................. 79 
CAPÍTULO III – Sección A...................................................................................................................................... 81 
Ejemplos de Procedimientos de Prueba............................................................................................................... 81 
CAPÍTULO III – Sección B...................................................................................................................................... 83 
Guías y Lineamientos – Estudio de Sistemas de Medición de Variables.............................................................. 83 
Guías y Lineamientos para Determinación de la Estabilidad............................................................................. 83 
Guía y Lineamiento para Determinación del Sesgo – Métodos de Muestras 
Independientes................................................................................................................................................... 85 
Guías y Lineamientos para Determinación del Sesgo – Método por Gráficas de Control................................. 88 
Guías y Lineamientos para Determinación de la Linealidad.............................................................................. 92 
Guías y Lineamientos para Determinación de la Repetibilidad y Reprodusibilidad........................................... 97 
Método de Rangos................................................................................................................................................ 97 
Método de Rangos y Promedios........................................................................................................................... 99 
Gráfica de Promedios......................................................................................................................................... 102 
Gráfica de Rangos............................................................................................................................................. 104 
Grafica de Corridas............................................................................................................................................ 105 
Diagrama de Dispersión..................................................................................................................................... 106 
Gráficas de Bigotes............................................................................................................................................ 107 
Gráfica de Error.................................................................................................................................................. 108 
Histograma Normalizado.................................................................................................................................... 109 
Diagrama X – Y de Promedios por Medida........................................................................................................ 110 
Comparación de Gráficas X – Y......................................................................................................................... 110 
Cálculos Numéricos........................................................................................................................................... 111 
Análisis de Resultados Numéricos..................................................................................................................... 115 
Método de Análisis de Varianzas (ANOVA)....................................................................................................... 117 
Aleatoriedad e Independencia Estadística......................................................................................................... 117 
CAPÍTULO III – Sección C...................................................................................................................................... 125 
Estudio de Sistemas de Medición de Atributos..................................................................................................... 125 
Métodos de Análisis de Riesgos........................................................................................................................ 125 
Método Analítico................................................................................................................................................. 135 
CAPÍTULO IV – PRÁCTICAS PARA SISTEMAS DE MEDICIÓN COMPLEJOS................................................... 141 
CAPÍTULO IV – Sección A......................................................................................................................................143 
Prácticas para Sistemas de Medición Complejos y Sin Replicas.......................................................................... 143 
CAPÍTULO IV – Sección B...................................................................................................................................... 145 
Estudios de Estabilidad......................................................................................................................................... 145 
S1: Una Parte, Medición Única por Ciclo........................................................................................................... 145 
S2: n>3 Partes Medición Única por Ciclo por Parte........................................................................................... 146 
S3: Muestra Larga de un Proceso Estable........................................................................................................ 147 
S4: Especimenes Divididos (General), Espécimen Único por Ciclo.................................................................. 148 
S5: Estantes de Prueba..................................................................................................................................... 178 
CAPITULO IV – Sección C...................................................................................................................................... 151 
Estudios de Variabilidad........................................................................................................................................ 151 
V1: Estudios Estándar RRG....................................................................................................................... ....... 151 
 
 
 
ix 
V2: Lecturas Múltiples con p>2 Instrumentos.................................................................................................... 151 
V3: Especimenes Divididos (m=2)..................................................................................................................... 152 
V4: Especimenes Divididos (General)............................................................................................................... 153 
V5: Igual que V1 con Partes Estabilizadas........................................................................................................ 153 
V6: Análisis de Series de Tiempos.................................................................................................................... 154 
V7: Análisis lineales........................................................................................................................................... 154 
V8: Tiempo contra Degradación de Características (Propiedades)................................................................... 155 
V9: V2 con Lecturas Múltiples Simultaneas y p>3 Instrumentos....................................................................... 155 
CAPITULO V – OTROS CONCEPTOS DE MEDICIÓN.......................................................................................... 157 
CAPÍTULO V – Sección A....................................................................................................................................... 159 
Reconocimiento de Efectos de Variaciones Excesivas dentro de las Partes....................................................... 159 
CAPÍTULO V – Sección B...................................................................................................................................... 161 
Método de Promedios y Rangos – Tratamiento Adicional.................................................................................... 161 
CAPÍTULO V – Sección C....................................................................................................................................... 169 
Curva de Desempeño de Gages........................................................................................................................... 169 
CAPÍTULO V – Sección D....................................................................................................................................... 175 
Reducción de Variación a Través de Lecturas Múltiples...................................................................................... 175 
CAPÍTULO V – Sección E....................................................................................................................................... 177 
Enfoque de la Desviación Estándar Combinada con RRG................................................................................... 177 
APENDICES............................................................................................................................................................. 185 
APÉNDICE A............................................................................................................................................................ 187 
Análisis de Conceptos de Variación...................................................................................................................... 187 
APÉNDICE B............................................................................................................................................................ 191 
Impacto de RRG sobre Índice de Habilidad Cp..................................................................................................... 191 
Fórmulas............................................................................................................................................................... 191 
Análisis.................................................................................................................................................................. 191 
Análisis Gráfico...................................................................................................................................................... 193 
APÉNDICE C............................................................................................................................................................ 195 
Tabla *2d ................................................................................................................................................................ 195 
APÉNDICE D............................................................................................................................................................ 197 
Estudio R de Gages.............................................................................................................................................. 197 
APÉNDICE E............................................................................................................................................................ 199 
Cálculo Alternativo de VP Usando Términos de Corrección de Errores............................................................... 199 
APÉNDICE F............................................................................................................................................................ 201 
Modelo de Errores P.I.S.M.O.E.A.......................................................................................................................... 201 
GLOSARIO............................................................................................................................................................... 205 
LISTA DE REFERENCIA......................................................................................................................................... 211 
FORMAS MUESTRA............................................................................................................................................... 215 
INDICE...................................................................................................................................................................... 219 
Proceso de Retroalimentación del Usuario del Manual MSA.............................................................................225 
 
 
x 
 
xi 
LISTA DE TABLAS 
 
 
No. Título Pag. 
1 Filosofía de Control e Interés Central............................................................................ 17 
2 Datos de Estudios de Sesgo......................................................................................... 87 
3 Estudios de Sesgo – Análisis del Estudio de Sesgo..................................................... 88 
4 Estudios de Sesgo – Análisis de Estudios de Estabilidad para Sesgo......................... 90 
5 Datos de Estudios de Linealidad................................................................................... 94 
6 Estudio de Linealidad – Resultados Intermedios.......................................................... 95 
7 Estudio de Gages (Método de Rangos)........................................................................ 98 
8 Tabla ANOVA................................................................................................................ 120 
9 Análisis ANOVA – % de Variación y Contribución........................................................ 121 
10 Comparación de ANOVA y Métodos de Promedios y Rangos..................................... 122 
11 Reporte de Método de ANOVA en RRGs..................................................................... 122 
12 Conjunto de Datos para un Estudio de Atributos.......................................................... 127 
13 Ejemplos de Sistemas de Administración..................................................................... 143 
14 Métodos Basados en los Tipos de Sistemas de Medición............................................ 144 
15 Conjunto de Datos de Análisis de Desviación Estándar Acumulado............................ 181 
16 Estimativo de los Componentes de la Varianza............................................................ 187 
17 Amplitud de 5.15 Sigma................................................................................................ 188 
18 Análisis de Varianza...................................................................................................... 189 
19 Resultados Tabulados de ANOVA (Partes a y b)......................................................... 190 
20 Comparación del CP actual del Observado.................................................................. 193 
 
xii 
LISTA DE FIGURAS 
 
Núm. Título Pag. 
1 Ejemplo de una Cadena de Rastreabilidad para una Medición de Longitud................ 10 
2 Variabilidad de los Sistemas de Medición – Diagrama de Causas y Efectos............... 15 
3 Relaciones entre los Diferentes Patrones..................................................................... 42 
4 Discriminación............................................................................................................... 44 
5 Impacto del Número de Categorías Distintas (NDC) de la Distribución del Proceso 
en actividades de Análisis y Control............................................................................. 45 
6 Gráficas de Control de Proceso.................................................................................... 47 
7 Características de la Variación de un Proceso de Medición......................................... 48 
8 Relación entre el Sesgo y Repetibilidad........................................................................ 60 
9 Cuadro de Control del Análisis de la Estabilidad.......................................................... 84 
10 Estudios de Sesgo – Histograma de Estudios de Sesgo.............................................. 87 
11 Estudio de Linealidad – Análisis Gráfico....................................................................... 95 
12 Hoja de Recolección de Datos para la Repetibilidad y Reproducibilidad de Gages..... 101 
13 Gráficas de Promedios – “Estancada”.......................................................................... 103 
14 Gráficas de Promedios – “No Estancada”..................................................................... 103 
15 Gráficas de Rangos – “Estancada”............................................................................... 104 
16 Gráficas de Rangos – “No Estancada”.......................................................................... 105 
17 Gráficas de Corridas por Parte...................................................................................... 105 
18 Gráficas de Dispersión.................................................................................................. 106 
19 Gráficas de Bigotes....................................................................................................... 107 
20 Gráficas de Error........................................................................................................... 108 
21 Histograma Normalizado............................................................................................... 109 
22 Graficas X-Y de Promedios por Medida........................................................................ 110 
23 Comparación de Gráficas X-Y....................................................................................... 111 
24 Hoja de Recolección de Datos Completos para RRGs................................................. 113 
25 Reporte de Repetibilidad y Reproducibilidad de Gages................................................ 114 
26 Gráfica de Interacción................................................................................................... 119 
27 Gráfica de Residuales................................................................................................... 119 
28 Ejemplo Proceso........................................................................................................... 126 
29 Las Áreas Grises Asociadas con el Sistema de Medición............................................ 126 
30 Proceso de Ejemplo con Pp = Ppk = 1.33..................................................................... 133 
31 Curva de Desempeño de Gages de Atributos Graficada en papel de Probabilidad 
Normal...........................................................................................................................
139 
32 Curva de Desempeño de Gages de Atributos .............................................................. 140 
33 (33 a & b) Gráfica de Control para Evaluación de Mediciones............................ 164& 167 
34 (34 a & b) Cálculos para el Método de Gráficas de Control en la Evaluación de un 
Proceso de Medición............................................................................................ 166& 167 
35 Curva de Desempeño de Gages sin Error.................................................................... 172 
36 Curva de Desempeño de Gages/Ejemplo..................................................................... 173 
37 Curva de Desempeño de Gages Graficado en Papel de Probabilidad Normal............ 174 
38 (38 a, b & c) Análisis Gráfico del Estudio de la Desviación Estándar 
Combinada.......................................................................................................180,183 184 
39 Cp Observado vs Actual (en base al proceso).............................................................. 193 
40 Cp Observado vs Actual (en base a tolerancias).......................................................... 194 
 
xiii 
RECONOCIMIENTOS 
 
Se ha contado con muchos individuos responsables para la creación de este documento en años. Los siguientes han sido 
algunos cuantos que han ofrecido mucho de su tiempo y esfuerzo en el desarrollo de este manual. 
 
ASQ y AIAG han contribuido en tiempo e instalaciones para ayuda en el desarrollo de esta publicación. Greg Gruska, 
como representante de la división automotriz de ASQ y John Katona como presidente anterior del grupo de trabajo de 
revisión han sido contribuidores principales en el desarrollo y publicaciones pasadas de este manual. 
 
Las técnicas descritas en el capítulo 3 de este documento fueron investigadas y desarrolladas primeropor Kazem 
Mirkhani de aseguramiento del producto de Chevrolet y bajo la dirección y motivación de Barney Flynn. Los estudios 
de variables de gages, basados en el artículo por R.W. Traver de General Electric (anuario de ASQC de 1962) fueron 
validados por Jim McCaslin. 
 
Los conceptos fueron extendidos para estudios de atributos y curvas de desempeño de gages por Jim McCaslin, Gregory 
Gruska y Tom Bruzell de Chevrolet (anuario de ASQC de 1976). Estas técnicas fueron consolidadas y editadas por Bill 
Wiechec en Junio de 1978 generando la publicación del libro de análisis de sistemas de medición de Chevrolet. 
 
En años previos se desarrollaron materiales suplementarios. En particular, Sheryl Hansen y Ray Benner de Olds Mobile 
documentaron el enfoque e intervalos de confiabilidad de ANOVA. En 1980 Larry Marruffo y John Lazur de Chevrolet 
actualizaron el manual de Chevrolet. John Lazur y Kazem Mirkhani han organizado las secciones del manual y 
mejoraron algunos de los conceptos tales como estabilidad, linealidad y ANOVA. Jothi Shanker de EDS contribuyó a la 
preparación de la actualización para el staff de desarrollo de proveedores. Actualizaciones adicionales incluidas en el 
concepto de identificación y calificación de variaciones en las partes, así como una descripción más completa de 
estabilidad estadística, ambos de los cuales fue contribución del comité de revisión estadística del corporativo de GM. 
 
Los mejoramientos más recientes fueron actualización del formato para cumplir con la documentación actual de QS 
9000, mayor clarificación y ejemplos para hacer el manual más fácil al usuario, discusión del concepto de incertidumbre 
en las mediciones y áreas adicionales que no fueron incluidas o no existieron cuando fue escrito el manual original. Esta 
actualización incluye también el concepto de ciclo de vida de los sistemas de medición y se dirige al análisis de 
mediciones similar al análisis convencional de procesos. Secciones del manual interno de power train de GM procesos 
de medición: planeación, uso y mejoramiento, impreso en Abril 28, 1993, se incluyeron en esta revisión. 
 
El subcomité actual de reescritura es dirigido por Mike Down de General Motors Corporation y se integra con David 
Benham de DaimlerChrysler Corporation, Peter Cvetkovski de Ford Motor Company, Greg Gruzka, como representante 
de la división automotriz de ASQ, Tripp Martín de Federal Mogul y Steve Stahley de Servicios Técnicos SRS. También 
hubo contribuciones significativas de Yanling Zuo de Minitab, Neil Ullman de ASTM International y Gordon Skattum 
de la división de tecnología de la Universidad Rock Valley. AIAG contribuyó en tiempo e instalaciones para apoyar en 
el desarrollo de esta publicación. 
 
Finalmente el consenso conjunto del contenido de este documento tuvo efecto a través de los miembros representantes 
del grupo de trabajo de MSA de General Motors Corporation, DaimlerChrysler Corporation y Ford Motor Company. 
 
 
 
 
Michael H. Down 
General Motors Corporation 
David R. Benham 
DaimlerChrysler Corporation 
Peter Cvetkovski 
Ford Motor Company 
 
xiv 
Capítulo I 
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición 
 
1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Capítulo 1 
 
GUÍAS Y LINEAMIENTOS GENERALES PARA 
SISTEMAS DE MEDICIÓN 
 
Capítulo I – Sección A 
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición 
2 
Capítulo I – Sección A 
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición 
 
1 Ver capítulo 1, Sección E para definiciones y discusión de la terminología. 
3 
CAPÍTULO I – Sección A 
 
Introducción, Propósito y Terminología 
 
Introducción Los datos de mediciones son usados más a menudo y en más formas que antes. Por 
ejemplo, la decisión de ajustar un proceso de manufactura o no, comúnmente se basa 
ahora en datos de mediciones. Los datos de mediciones, o alguna estadística calculada 
de éstos, son comparados con los límites de control estadísticos del proceso, y si loa 
comparación indica que el proceso está fuera del control estadístico, entonces se hace 
un ajuste de algún tipo. De lo contrario, al proceso se le permite trabajar sin ajustes. 
Otro uso de datos de mediciones es para determinar si existe una relación significativa 
entre dos o más variables. Por ejemplo, puede sospecharse que una dimensión crítica de 
una parte plástica moldeada se relaciona con la temperatura del material de 
alimentación. Esa posible relación puede ser estudiada usando un procedimiento 
estadístico llamado análisis de regresión para comparar las medicines de la dimensión 
crítica con las mediciones de la temperatura del material de alimentación. 
 
Los estudios que exploren tales relaciones son ejemplos de lo que el Dr. W.E. Deming 
llamó estudios analíticos. En general, un estudio analítico es aquel que incrementa el 
conocimiento del sistema de causas que afectan el proceso. Los estudios analíticos son 
unos de los más importantes que usan datos de mediciones porque se dirigen finalmente 
a un mejor entendimiento de los procesos. 
 
El beneficio de usar un procedimiento basado en datos es ampliamente determinado por 
la calidad de los datos de medición usados. Si la calidad de los datos es baja, es muy 
probable que el beneficio del procedimiento sea muy bajo. Igualmente, si la calidad de 
los datos es alta, es muy probable que también el beneficio sea alto. 
 
Para asegurar que el beneficio derivado de los datos de medición usados sea altamente 
suficiente para garantizar el costo de su obtención, se requiere enfocar atención en la 
calidad de los datos. 
 
Calidad de los Datos 
de Medición 
 La calidad de los datos de medición es definida por las propiedades estadísticas de las 
múltiples mediciones obtenidas del sistema de medición operando bajo condiciones 
estables. Por ejemplo, suponer que un sistema de medición, operando bajo condiciones 
estables, es usado para obtener varias mediciones de una cierta característica. Si las 
mediciones están todas “cerca” al valor master de la característica, entonces se dice que 
la calidad de los datos es “alta”. Igualmente, si algunas o todas de las mediciones están 
“lejos” del valor master, entonces se dice que la calidad de los datos es “baja”. 
 
 Las propiedades estadísticas más comúnmente usadas para caracterizar la calidad de los 
datos son el sesgo y varianza del sistema de medición. La propiedad llamada sesgo se 
refiere a la localización de los datos en relación al valor de referencia (master), y la 
propiedad llamada referencia se refiere a la amplitud de los datos. 
 
Una de las razones más comunes para datos de baja calidad es demasiada variación. 
Mucha de la variación en un conjunto de mediciones, puede ser debida a la interacción 
entre el sistema de medición y su medio ambiente. Por ejemplo, un sistema de 
medición usado para medir el volumen de líquido en un tanque puede ser sensible a la 
temperatura ambiental del medio ambiente en el cual es usado. En tal caso, la variación 
Capítulo I – Sección A 
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición 
4 
de los datos puede ser debida a cambios en el volumen o en la temperatura ambiente. 
Esto hace la interpretación de datos más difícil y consecuentemente el sistema de 
medición menos deseable. 
 
Si la interacción genera demasiada variación, entonces la calidad de los datos puede ser 
muy baja y tal que los datos no sean útiles. Por ejemplo, un sistema de medición con 
una gran cantidad de variación puede no ser apropiado para uso en el análisis de un 
proceso de manufactura porque la variación del sistema de medición puede encubrir la 
variación del proceso de manufactura. Mucho del trabajo de administrar un sistema de 
medición es dirigido al monitoreo y control de la variación. Entre otras cosas, esto 
significa que se requiere énfasis en aprender como los sistemas de medición interactúan 
con su medio ambiente de forma tal que se generen solo datos de calidad aceptable. 
 
PropósitoTerminología 
El propósito de este documento es presentar los lineamientos para evaluar la calidad de 
un sistema de medición. Aunque los lineamientos son generales y suficientes para ser 
usados en cualquier sistema de medición, se pretende sean usados principalmente para 
sistemas de medición en el mundo industrial. No se pretende que este documento sea un 
compendio de análisis para todos los sistemas de medición. Su enfoque principal es en 
sistemas de medición donde puedan replicarse lecturas de cada parte. Muchos de los 
análisis son útiles con otros tipos de sistemas de medición y el manual contiene 
referencias y sugerencias. Se recomienda que sean consultadas fuentes estadísticas 
competentes para situaciones más complejas o inusuales no discutidas aquí. No se 
cubre en este manual la aprobación requerida por los clientes para métodos de análisis 
de sistemas de medición. 
 
La discusión del análisis de los sistemas de medición puede ser confusa y ambigua sino 
se establece un conjunto de términos para referirse a propiedades estadísticas comunes 
y elementos relativos a los sistemas de medición. Esta sección ofrece un resumen de 
tales términos que son usados en este manual. 
 
En este documento, son usados los siguientes términos: 
 
 
 • Medición es definida como “la asignación de números [o valores] a cosas 
materiales que representen relaciones entre ellas con respecto a propiedades 
particulares”. Esta definición se ofreció primero por C.Eisenhart (1963). El 
proceso de asignar números es definido como proceso de medición, y el valor 
asignado es definido como valor de medición. 
 
 
Capítulo I – Sección A 
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición 
 
1 Ver capítulo 1, Sección E para definiciones y discusión de la terminología. 
5 
 
• Gage es cualquier dispositivo usado para obtener mediciones; frecuentemente 
usado para referirse específicamente a dispositivos usados en el piso de 
producción; incluye dispositivos pasa / no pasa. 
 
• Sistema de Medición es el conjunto de instrumentos o gages, patrones, 
operaciones, métodos, dispositivos, software, personal, medio ambiente y 
supuestos usados para cuantificar una unidad de medida o preparar la evaluación 
de una característica o propiedad a ser medida; el proceso completo usado para 
obtener mediciones. 
 
De estas definiciones se obtiene que un proceso de medición puede ser visto como un 
proceso de manufactura que produce números (datos) para sus resultados. El ver un 
sistema de medición de esta manera es útil porque nos permite traer todos los 
conceptos, filosofía y herramientas que han sido ya demostradas ser útiles en el área de 
control estadístico de los procesos. 
 
Resumen de Términos1 
 
Patrón 
 
• Bases aceptadas para comparación 
 
• Criterios para aceptación 
 
• Valor conocido, dentro de límites de incertidumbre establecidos y 
aceptado como un valor verdadero 
 
• Valor de referencia 
 
 Un patrón debiera tener una definición operacional: una definición que 
produzca los mismos resultados cuando se aplique por el proveedor o el 
cliente, con el mismo significado ayer, hoy y mañana. 
 
 
Equipo Básico 
 
• Discriminación, facilidad de lectura, resolución 
 
 Alias: unidad de lectura más pequeña, resolución en las mediciones, límite 
de escala o límite de detección 
 Propiedad inherente dispuesta por diseño 
 Escala de unidad de medición más pequeña o resultado de un instrumento 
 Siempre reportada como una unidad de medida 
 Regla empírica 10 a 1 
 
• Resolución Efectiva 
 
 La sensibilidad del sistema de medición con la variación del proceso para 
una aplicación particular 
 
Intervalo 
Completo 
Medio 
Intervalo 
Capítulo I – Sección A 
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición 
6 
 
 Entrada más pequeña generada de una señal de resultado y útil de medición 
 Siempre reportada como una unidad de medición 
 
• Valor de Referencia 
 
 Valor aceptado de un artefacto 
 Requiere una definición operacional 
 Usado como el equivalente para un valor verdadero 
 
• Valor Verdadero 
 
 Valor actual de un artefacto. 
 Desconocido y desconocible. 
 
 
Variación de la Localización 
 
• Exactitud 
 
 “Cercanía” con el valor verdadero o con un valor de referencia aceptable 
 ASTM incluye el efecto en los errores de localización y amplitud 
 
 
 
• Sesgo 
 
 Diferencia entre el promedio de las mediciones observado y el valor de 
referencia 
 Un componente de error sistemático del sistema de medición 
 
 
 
• Estabilidad 
 
 El cambio de sesgo en el tiempo 
 Un proceso estable de mediciones está en control estadístico con respecto a 
la localización 
 Alias: cambio 
 
 
 
• Linealidad 
 
 El cambio de sesgo sobre el rango de operación normal 
 La correlación de errores de sesgo múltiples e independientes sobre el rango 
de operación 
 Un componente de error sistemático del sistema de medición 
 
 
 
 
 Promedio del Sistema Valor 
 de Medición Referencia 
 
 SESGO 
Valor Referencia 
Tiempo 
 
 Medición 1 Medición N 
 SESGO 
 SESGO 
Capítulo I – Sección A 
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición 
 
2 En documentos de ASTM, no existe el concepto de precisión de un sistema de medición; ej., la precisión no 
puede representarse por un simple número. 
 
7 
 
Variación de la Amplitud 
• Precisión2 
 
 “Cercanía” de lecturas repetidas una de otra 
 Un componente de error aleatorio del sistema de medición 
 
 
• Repetibilidad 
 
 Variación de las mediciones obtenidas con un instrumento de medición 
cuando se use varias veces por un usuario y midiendo la misma característica 
y sobre la misma parte 
 La variación sobre intentos sucesivos (en el corto plazo) y bajo condiciones 
de medición definidas y establecidas 
 Comúnmente referida como VE-Variación del Equipo 
 Habilidad o potencial de un instrumento (gage) 
 Variación dentro del sistema 
 
 
• Reproducibilidad 
 
 Variación en el promedio de las mediciones hechas por diferentes usuarios 
usando el mismo gage y midiendo una característica de una parte 
 Para la calificación del producto y el proceso, el error puede ser el usuario, el 
medio ambiente (tiempo) o el método 
 Comúnmente referido como VU-Variación de los Usuarios 
 Variación (condiciones) entre sistemas 
 ASTM E456-96 incluye efectos de repetibilidad, laboratorios y medio 
ambiente así como efectos de los usuarios 
 
 
• R&R de Gages o RRGs 
 
 Repetibilidad y reproducibilidad de gages: estimativo combinado de la 
repetibilidad y reproducibilidad de un sistema de medición 
 Capacidad de un sistema de medición; dependiendo del método usado, 
pueden o no incluirse los efectos del tiempo 
 
 
• Habilidad de los Sistemas de Medición 
 
 Estimativo en el corto plazo de la variación de los sistemas de medición (ej., 
“RRGs” incluyendo gráficas) 
 
 
 
 
RepetibilidadRepetibilidad
Evaluador A C B
Reproducibilidad
Evaluador A C B
Reproducibilidad
Evaluador A C B
Reproducibilidad
A C B
RRG
Valor Referencia
A C B
RRG
Valor Referencia
A C B
RRG
Valor Referencia
A C B
RRG
Valor Referencia
Capítulo I – Sección A 
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición 
8 
 
• Desempeño del Sistema de Medición 
 
 Estimación en el largo plazo de la variación del sistema de medición (ej., 
método de gráficas de control de largo plazo) 
 
• Sensibilidad 
 
 La más pequeña entrada que resulte de una señal o resultado detectable 
 Respuesta de un sistema de medición a cambios en la propiedad medida 
 Determinada por el diseño (discriminación) del gage, calidad inherente 
(FEO-Fabricante de Equipo Original), mantenimiento en servicio y 
condición de operación del instrumentoy patrón 
 Siempre reportada como unidad de medida 
 
• Consistencia 
 
 El grado del cambio de la repetibilidad en el tiempo 
 Un proceso de medición consistente está en control estadístico con respecto 
a la amplitud (variabilidad) 
 
• Uniformidad 
 
 El cambio en repetibilidad sobre un rango de operación normal 
 Homogeneidad en la repetibilidad 
 
 
 
Variación de los Sistemas 
 
La variación de los sistemas de medición puede caracterizarse como 
 
• Habilidad 
 Variabilidad en las lecturas tomadas en un periodo de tiempo corto 
 
• Desempeño 
 
 Variabilidad en las lecturas tomadas sobre un periodo de tiempo largo 
 Basado en la variación total 
 
 
• Incertidumbre 
 
 Un rango estimado de valores acerca del valor medido en el cual el valor 
verdadero se crea esté contenido 
 
El sistema de 
medición debe ser 
estable y consistente 
Todas las caracterizaciones de la variación total de un sistema de medición 
asumen que el sistema es estable y consistente. Por ejemplo, los componentes 
de variación pueden incluir cualquier combinación de artículos mostrados en 
la figura 2, página 15. 
 
 
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
••
•
LCS 
 
Promedio 
Rango 
LCI 
•
Medición1 Medición NMedición1 Medición NMedición1 Medición NMedición1 Medición N
Capítulo I – Sección A 
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición 
 
9 
Patrones y 
Rastreabilidad 
El Instituto Nacional de Patrones y Tecnología (NIST) es el Instituto Principal y 
Nacional de Mediciones (NMI) en los Estados Unidos ofreciendo servicios bajo el 
departamento de comercio de EUA. NIST, previamente como División Nacional de 
Patrones (NBS), sirve como la más alta autoridad de metrología en EUA. La 
responsabilidad Primaria de NIST es ofrecer servicios de medición y mantener patrones 
de medición que ayuden a la industria en EUA a hacer las mediciones rastreables y que 
ayuden finalmente en negociaciones de productos y servicios. NIST ofrece estos 
servicios directamente a muchos tipos de industrias, pero principalmente a aquellas 
industrias que requieran el más alto nivel de exactitud en sus productos y que 
incorporen mediciones-de-última-tecnología en sus procesos. 
 
Institutos Nacionales 
de Mediciones 
La mayoría de los países industrializados alrededor del mundo cuentan con su propio 
NMI y un similar a un NIST, y éstos ofrecen un alto nivel de normas de metrología o 
servicios de mediciones para sus respectivos países. NIST trabaja y colabora con estos 
otros NMIs para que las mediciones que se hagan en un país no difieran de aquellas 
hechas en otro. Esto se logra a través de acuerdos de reconocimiento mutuo (MRAs) y 
ejecutando comparaciones entre laboratorios entre NMIs. Una cosa a notar es que las 
habilidades de estos NMIs varían de país a país y no todos los tipos de mediciones son 
comparados sobre bases regulares, de forma tal que pueden existir diferencias. Por ésto 
es importante entender por quien son rastreables las mediciones y que tan rastreables 
son. 
 
Rastreabilidad Es un importante concepto en la negociación de bienes y servicios. Las mediciones que 
son rastreables con los mismos patrones o similares acuerdan muy estrechamente en 
comparación con aquellos que no son rastreables. Esto ayuda a reducir la necesidad de 
repetir pruebas, el rechazo de producto bueno y la aceptación de producto malo. 
 
La rastreabilidad es definida por el Vocabulario Internacional de ISO de Términos 
Básicos y Generales de Metrología (VIM), como: 
 
“la propiedad de las mediciones o valores de un estándar o patrón, el cual puede ser 
relacionado con referencias establecidas, usualmente patrones nacionales o 
internacionales y a través de una cadena ininterrrumpida de comparaciones y todas 
con incertidumbres establecidas”. 
 La rastreabilidad de una medición es típicamente establecida a través de una cadena de 
comparaciones hacia un NMI. Sin embargo, en muchos casos en la industria, la 
rastreabilidad delas mediciones puede ser ligada hasta un valor de referencia acordado o 
un “patrón de consenso entre un cliente y un proveedor. La liga en la rastreabilidad de 
estos patrones de consenso con un NMI puede no siempre ser clara y entendida, y 
finalmente es crítico que las mediciones sean rastreables en un alcance que satisfaga a 
las necesidades del cliente. Con los avances en la tecnología de las mediciones y el uso 
de los sistemas de medición de última tecnología en la industria, la definición de dónde 
y cómo una medición sea rastreable es un concepto de evolución permanente. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Capítulo I – Sección A 
Guías y Lineamientos Generales para Sistemas de Medición 
10 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Los NMIs trabajan estrechamente con diferentes laboratorios nacionales, proveedores de 
gages, compañías fabricantes de última tecnología, etc. Para asegurar que sus patrones de 
referencia sena apropiadamente calibrados y directamente rastreables con los patrones 
mantenidos por el NMI. Las organizaciones de gobierno y de industria privadas usan 
entonces sus patrones para ofrecer calibraciones y servicios de medición a los 
laboratorios de metrología o gages de sus clientes y calibración de patrones primarios u 
otros de trabajo. Esta liga o cadena de eventos determina finalmente la forma en la cual 
se llega al piso de producción y ofrece por tanto las bases para la rastreabilidad de las 
mediciones. Las mediciones pueden conectarse hasta NIST a través de esta cadena 
ininterrumpida de mediciones y la cual se dice ser rastreable con NIST. 
 
No todas las organizaciones cuentan con laboratorios de metrología o gages dentro de sus 
instalaciones y dependen de laboratorios externos comerciales / independientes para 
ofrecer rastreabilidad en los servicios de calibración y mediciones. Reste es un medio 
aceptable y apropiado de lograr rastreabilidad con NIST, siempre y cuando la habilidad 
de los laboratorios comerciales / independientes pueda asegurarse a través de procesos, 
tales como acreditamiento de laboratorios. 
 
Valor Verdadero La META del proceso de medición es el valor “verdadero” de la parte. Es deseable que 
cualquier lectura individual esté lo más cerca (y económicamente posible) con este valor. 
Desafortunadamente, el valor verdadero nunca puede ser conocido con certeza. Sin 
embargo, la incertidumbre puede minimizarse usando un valor de referencia basado en la 
definición operacional bien definida de una característica, y usando los resultados de un 
sistema de medición con una alota discriminación de orden y rastreable con NIST. 
Debido a que el valor de referencia es usado como un equivalente del valor verdadero, 
éstos términos se usan comúnmente como intercambiables. No se recomienda este uso. 
 
Patrón 
Nacional 
 
Patrón de Referencia 
 
Patrón de Trabajo 
Gage para Producción 
Patrón de 
Longitud de 
Onda 
Medidor de 
Interferencias 
Laser 
MMC 
 
Gage para 
Dispositivos 
Comparador 
de 
Interferencias 
Bloque/Comparador 
de Gages Referencia 
Bloques de 
Gages 
Micrómetro 
Figura 1: Ejemplo de una cadena de rastreabilidad para una medición de longitud 
Capítulo l – Sección B 
El Proceso de Medición 
 
 
3 
 
4 
Partes de este capítulo adaptadas con el permiso de Análisis de Sistemas de Medición un tutorial por 
G.F.Gruska y MS Heaphy, The Tirad Generation, 1987, 1998. 
Ver el manual de referencia de análisis de modos y efectos de fallas potenciales (AMEF)-tercera edición. 
11 
CAPÍTULO I – Sección B 
 
El Proceso de Medición3 
 
A fin de administrar efectivamente la variación de cualquier proceso se requiere tener 
conocimiento de 
 
• Lo que el proceso debiera estar haciendo 
 
• Lo que puede estar mal 
 
• Lo que el proceso está haciendo 
 
Los requerimientos de especificaciones e ingeniería definen lo que un proceso debiera 
estar haciendo. 
 
El propósito de unAnálisis de Modos y Efectos de Fallas de un Proceso4 (AMEFPs) es 
definir los riesgos asociados con fallas potenciales del proceso mismo y proponer 
acciones correctivas antes de que estas fallas puedan ocurrir. El resultado de un AMEFP 
es transferido a un plan de control. 
 
Se adquiere o logra conocimiento de lo que el proceso está haciendo evaluando los 
parámetros o resultados del proceso mismo. Esta actividad, a menudo llamada como 
inspección, es la acción de examinar los parámetros de un proceso, las partes en proceso, 
los subsistemas ensamblados o los productos completos con la ayuda de patrones 
adecuados y dispositivos de medición que permitan al observador confirmar o negar la 
premisa de que el proceso está operando en forma estable y con una variación aceptable 
con respecto a la meta designada por el cliente. Sin embargo esta actividad de examen es 
en sí un proceso. 
 
 Desafortunadamente, la industria ha visto tradicionalmente la actividad de análisis y 
mediciones como una “caja negra” el equipo ha sido el enfoque principal-la 
característica más “importante, loo más caro de un gage. La utilidad de un instrumento, 
su compatibilidad con el proceso y el medio ambiente y su facilidad de uso era 
raramente cuestionado. Consecuentemente estos gages no fueron usados 
apropiadamente o simplemente no eran usados. 
 
 
Operación 
 
Resultados 
 
Entradas 
Proceso de Medición 
 
Mediciones 
 
Análisis 
Valor 
 
Decisión 
 
Proceso General 
Proceso 
Administrativo
Capítulo l – Sección B 
El Proceso de Medición 
5 Para una discusión más completa del tema de patrones o normas, ver fuera de crisis, W.Edwards Deming, 1982, 
1986, p. 279-281 
12 
 
 La actividad de análisis y mediciones es un proceso- un proceso de medición. Alguna o 
todas las técnicas de administración, estadísticas y lógicas del control del proceso 
pueden aplicarse a dicha actividad. 
 
Esto significa que los clientes y sus necesidades deben primero ser definidas. El cliente, 
dueño del proceso, quiere tomar decisiones correctas y con el mínimo de esfuerzo. La 
administración debe ofrecer recursos para compra de equipo que sea necesario y 
suficiente para hacer esto. Aunque la compra de la mejor o más reciente tecnología de 
medición no necesariamente garantiza correctas decisiones en el control del proceso de 
producción. 
 
El equipo es solo una parte del proceso de medición. El dueño del proceso debe saber 
como usar correctamente dicho equipo y como analizar e interpretar resultados. La 
administración debe también ofrecer claras definiciones operacionales o patrones así 
como entrenamiento y soporte. El dueño del proceso en turno tiene la obligación de 
monitorear y controlar el proceso de medición para asegurar resultados estables y 
correctos y los cuales incluyan una perspectiva total del análisis de los sistemas de 
medición – el estudio del gage, procedimiento, usuario y medio ambiente; ej., 
condiciones normales de operación. 
 
Propiedades 
Estadísticas de 
Sistemas de Medición 
 
 
 
 
Un sistema de medición ideal produciría solo mediciones “correctas” cada vez que se 
usara. Cada medición acordaría siempre con un patrón.5 Un sistema de mediciones que 
pudiera producir mediciones como tales sería aquel que tuviera propiedades estadísticas 
de varianza cero, sesgo cero y probabilidad cero de clasificar incorrectamente 
cualquier producto medido. Desafortunadamente, los sistemas de medición con tales 
propiedades deseables raramente existen, y los gerentes de procesos, generalmente son 
forzados a usar sistemas de medición que tienen menos propiedades estadísticas 
deseables. La calidad de un sistema de medición es generalmente determinada solo por 
propiedades estadísticas de los datos que produce en el tiempo. Otras propiedades, tales 
como costo, facilidad de uso, etc., son también importantes y contribuyen a un buen 
sistema de medición global. Aunque son las propiedades estadísticas de los datos 
producidos lo que determina la calidad del sistema de medición. 
 
 
 
 Las propiedades estadísticas que son más importantes para un uso no son las más 
importantes para otro. Por ejemplo, para algunos usos de las máquinas de medición de 
coordenadas (MMC), las propiedades estadísticas más importantes son sesgo y varianza 
“pequeños”. Una MMC con dichas propiedades genera mediciones que son “cercanas” 
a los valores certificados de patrones rastreables. Los datos obtenidos de tal máquina 
pueden ser muy útiles para analizar un proceso de manufactura. Aunque no importa lo 
“pequeño” del sesgo y la varianza que la maquina MMC pueda tener, el sistema de 
medición que use la MMC puede no ser capaz de hacer un trabajo aceptable de 
discriminación entre productos buenos y malos debido a fuentes adicionales de 
variación introducidas por otros elementos del sistema de medición mismo. 
 
 
Capítulo l – Sección B 
El Proceso de Medición 
 
6 El analista de las mediciones siempre debe considerar significancias prácticas y estadísticas. 
13 
 
 
 La administración tiene la responsabilidad de identificar las propiedades estadísticas 
más importantes para el uso final de los datos. La administración tiene también la 
responsabilidad de asegurar que dichas propiedades sean usadas como una base para la 
selección de un sistema de medición. Para lograr esto, se requieren las definiciones 
operacionales de las propiedades estadísticas, así como métodos aceptables de medición 
de éstas. Aunque cada sistema de medición puede requerir contar con diferentes 
propiedades estadísticas, existen ciertas propiedades fundamentales que definen un 
“buen” sistema de medición. Estas incluyen: 
 
1) Discriminación y sensibilidad adecuados. Los incrementos de medición debieran 
ser pequeños relativos a la variación del proceso o límites de especificación para 
propósitos de mediciones. La comúnmente conocida como regla 10 o regla 1 a 10, 
establece que la discriminación del instrumento debiera dividir la tolerancia (o 
variación del proceso) en 10 partes o más. Esta regla empírica tiene la intención de 
ser un punto mínimo inicial y práctico para selección de gages. 
 
2) El sistema de medición debe estar en control estadístico.6 Esto significa que bajo 
condiciones repetidas, la variación en el sistema de medición es debida solo a 
causas comunes y no a causas especiales. Esto puede referirse como estabilidad 
estadística y es mejor evaluado por métodos gráficos. 
 
3) Para control del producto, La variabilidad del sistema de medición debe ser 
pequeña comparada con los límites de especificación. Evalúa el sistema de 
medición con respecto a las tolerancias de la característica. 
 
 
 
6 El analista de las mediciones siempre debe considerar significancias prácticas y estadísticas. 
 4) Para control del proceso, la variabilidad del sistema de medición debe demostrar 
una resolución efectiva y ser pequeño comparado con la variación del proceso de 
manufactura. Evalúa el sistema de medición con la variación de un proceso 6- 
sigma y/o la variación total del estudio MSA. 
 
 Las propiedades estadísticas del sistema de medición pueden cambiar 
conforme los artículos a ser medidos varíen. Si es así, entonces la variación 
más grande (peor) del sistema de medición es pequeña en relación a lo más 
pequeño de la variación del proceso o de los límites de especificación. 
 
Fuentes de Variación Similar a todos los procesos, el sistema de medición es impactado por fuentes de 
variación aleatorias y sistemáticas. Estas fuentes de variación son debidas a causas 
comunes y especiales. A fin de controlar la variación de un sistema de medición: 
 
1) Identifica las fuentes potenciales de variación. 
 
2) Elimina (cuando sea posible) o monitorea estas fuentes de variación. 
 
 
Capítulo l – Sección B 
El Proceso de Medición 
7 Este acrónimo fue desarrollado inicialmente por Ms. Mary Hoskins, una metrologista asociada con Honeywell, el 
laboratorio de metrología Eli Whitney y Bendix Corporation. 
8Ver apéndice F para un modelo alternativo de errores, P.I.S.M.O.E.A. 
14 
 
 Aunque las causas especiales dependen de la situación, pueden identificarse algunas 
fuentes de variación típicas. Existen diferentes métodos para presentar y categorizar 
estas fuentes de variación tales como diagramas de causas y efectos, diagramas de árbol 
de falla, etc., aunque los lineamientos presentados aquí se enfocan a elementos 
principales de un sistema de medición. 
 
P 
P 
I 
P 
M 
Patrón 
Pieza de Trabajo 
Instrumento 
Persona/Procedimiento 
Medio Ambiente 
 
 El acrónimo PPIPM7 es usado para representar los seis elementos esenciales de un 
sistema de medición en general para asegurar el logro de los objetivos requeridos. 
P.P.I.P.M. significa Patrón, Pieza de Trabajo, Instrumento, Persona y Procedimiento y 
Medio Ambiente. Este puede tomarse como un modelo de errores para un sistema de 
medición completo.8 
 
Los factores que afectan estas seis áreas necesitan ser entendidos de manera que puedan 
ser controlados o eliminados. 
 
 
 
 
La figura 2 despliega un diagrama de causas y efectos que muestra algunas de las 
fuentes de variación potenciales. Dado que las fuentes actuales de variación que afecten 
un sistema de medición son únicas a dicho sistema esta figura se presenta como un 
punto inicial para desarrollar las fuentes de variación de un sistema de medición. 
 
 
 
 
 
 
C
apítulo l – S
ección B
 
E
l P
roceso de M
edición 
15
Habilidades 
Personal 
(Evaluador) 
Definición 
Operacional 
Estándar 
p.m. 
Vibración
Iluminación 
Estrés 
Ergonómicos
Artificial 
Sol 
gente 
Componentes 
Ciclos 
Igualación – Sistema de 
Componentes 
Estándar vs Ambiental 
Expansión 
Térmica 
Temperatura 
Luz 
Patrones Visuales 
Educacional 
Limitaciones
Entrenamiento 
Experiencia 
Entendimiento 
Entrenamiento 
Experiencia 
Actitud 
Procedimiento
Limpieza 
Propiedades Elásticas 
Reproducibilidad 
Consistencia 
Variabilidad 
Uniformidad 
Diseño
Robustercer 
Uso 
Efectos de Deformaciones 
Contacto Geométrico 
Sensibilidad 
Amplificación 
Estabilidad 
Linealidad 
Repetibilidad 
Vías 
Variabilidad en los 
Sistemas de 
Medición 
Físico 
Compatibilidad 
Geométrica 
Construcción
Características 
Interrelacionadas 
Pieza de Trabajo 
(Parte) 
Variación de 
Construcción 
Tolerancia de 
Construcción 
Calibración 
Mantenimiento
Validación del Diseño 
- camping 
- Localización 
- Puntos de Mediciones 
- Pruebas de Mediciones 
Instrumentos 
(Gages) 
Decuación de Datos 
Definición Operacional 
Estabilidad 
Coeficiente de 
Expansión Térmica 
Calibración 
Rastreabilidad
Geometría 
Soportes Futuros 
Propiedades 
Elásticas 
Deformación 
Elástica 
mass 
 Caida deAire 
Contaminación 
de Aire
Ambiental
Figura 2: D
iagram
a de C
ausas y Efectos de la Variabilidad de los Sistem
as de M
edición 
Capítulo l – Sección B 
El Proceso de Medición 
 
16 
 
Efectos de la Variabilidad de los Sistemas de Medición 
 
 Debido a que un sistema de medición puede ser afectado por varias fuentes de 
variación, lecturas repetidas sobre la misma parte no producen un mismo e idéntico 
resultado. Las lecturas varían una de otra debido a causas comunes y especiales. 
 
Los efectos de las diferentes fuentes de variación en un sistema de medición debieran 
evaluarse en periodos de tiempo cortos y largos. La capacidad de un sistema de 
medición es el error (aleatorio) del sistema de medición mismo en un periodo de tiempo 
corto. La combinación de errores es cuantificada con la linealidad, uniformidad, 
repetibilidad y reproducibilidad. El desempeño de un sistema de medición, así como el 
desempeño de un proceso, es el efecto de todas las fuentes de variación en el tiempo. 
Esto se logra determinando si nuestro proceso está en control estadístico (ej., estable y 
consistente; variaciones debidas solo a causas comunes), está sobre meta (sin sesgo) y 
tiene una variación aceptable (repetibilidad y reproducibilidad de gages) (RRGs)) sobre 
un rango de resultados esperados. Esto incrementa la estabilidad y consistencia a la 
capacidad de un sistema de medición. 
 
 Debido a que los resultados de un sistema de medición son usados para 
toma de una decisión acerca del producto y el proceso, el efecto 
acumulativo de todas las fuentes de variación es a menudo error del 
sistema de medición, o algunas veces solo “error”. 
 
Efectos en las 
Decisiones 
Después de medir una parte, una de las decisiones que pueden tomarse es determinar el 
status de dicha parte. Históricamente, se determinaría si la parte fue aceptable (dentro 
de especificaciones) o no aceptable (fuera de especificaciones). Otro escenario común 
es la clasificación de partes en categorías específicas (ej., tamaños de pistones). 
 
 Para el resto de la discusión, y como un ejemplo, la situación de las dos 
categorías será usada: fuera de especificación (“malo”) y dentro de 
especificaciones (“bueno”). Esto no restringe la aplicación de la discusión a 
otras actividades de categorización. 
 
Otras clasificaciones adicionales pueden ser retrabajable, recuperable o desperdicio. 
Bajo la filosofía de control del producto esta actividad de clasificación sería la razón 
principal para medir una parte. Aunque, con la filosofía de control del proceso, El 
interés se orienta ya sea a la variación de la parte debida a causas comunes o a causas 
especiales del proceso. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Capítulo l – Sección B 
El Proceso de Medición 
 
17 
 
Filosofía Interés 
Control del producto ¿Está la parte en una categoría 
específica? 
Control del proceso ¿Es la variación del proceso estable y 
aceptable? 
Tabla 1: Filosofía de Control e Interés Central 
 
 La siguiente sección trata de los efectos de los errores en las mediciones en la decisión 
de un producto. Posterior a ello existe una sección que aborda el impacto sobre 
decisiones del proceso. 
 
Efectos en las 
Decisiones de 
Productos 
A fin de entender mejor el efecto de errores en los sistemas de medición sobre las 
decisiones del producto, considerar el caso donde toda la variabilidad en las lecturas 
múltiples de una sola parte es debida a la repetibilidad y reproducibilidad del gage. Esto 
es, el proceso de medición está en control estadístico y tiene un sesgo de cero. 
 
Puede tomarse a veces una mala decisión cuando alguna parte de la distribución de la 
medición arriba indicada se traslape sobre un límite de especificación. Por ejemplo, una 
parte buena puede algunas veces declararse “mala” (error tipo I, riesgo del productor o 
falsa alarma) si: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
y, una parte mala algunas veces puede declararse como “buena” (error tipo II), riesgo 
del consumidor o proporción perdida) si: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
LSL USL
O
LSL USL
O
USLLSL
O
USLLSL
O
Capítulo l – Sección B 
El Proceso de Medición 
 
18 
 
Esto es, con respecto a los límites de especificación, el potencial de tomar malas 
decisiones para una parte existe solo cuando el error de los sistemas de medición 
intersectan los límites de especificación. Esto ofrece tres diferentes áreas: 
 
 
 
 
 
 
donde: 
 
I 
 
II 
 
III 
 
 
 
Partes malas siempre serán declaradas como malas 
 
Potencial de tomar una decisión equivocada 
 
Partes buenas siempre serán declaradas como buenas 
 
 
Dado que el objetivo es maximizar las CORRECTAS decisiones relativas al status del 
producto, existen dos opciones: 
 
1) Mejorar el proceso de producción: reducir la variabilidad del proceso de forma tal 
que las partes no se fabriquen en las áreas II. 
 
2) Mejorar el sistema de medición: reducir el error del sistema de medición para 
reducir el tamaño de las áreas II de tal forma que todas las partes que sean 
fabricadas caigan dentro del área III y por tanto minimicen el riesgo de tomar una 
mala decisión. 
 
Esta discusión asume que el proceso de medición está en control estadístico y en meta. 
Si alguno de estos supuestos es violado entonces existe