4. Relación entre la metrologia y la calidad

4. Relación entre la metrologia y la calidad
        4.1 La metrologia y la calidad
        4.2 Relación entre metrologia y calidad
        4.3 El estudio R y R, variables y atributos
        4.4 Control de equipo de medición y calibración
        4.5 Trazabilidad
        4.6 Incertidumbre de las mediciones


4. Relación entre la metrologia y la calidad

El aseguramiento de la calidad implica la planificación y la vigilancia de la calidad en una empresa u organización. El objetivo principal del aseguramiento de la calidad es generar confianza dentro y fuera de la empresa, así como con los clientes de la misma.

Para asegurar la calidad, los instrumentos de medición deben ser calibrados y controlados. Un instrumento calibrado es aquel que nos asegura que lo que estamos midiendo es lo más aproximado a la medida deseada, que tiene exactitud, precisión, con una incertidumbre controlada y además es trazable o comprobable al estándar nacional.

De esta forma ya el círculo se cierra: no hay calidad sin control y no hay control sin mediciones.

Por otra parte, la exactitud de los resultados obtenidos de la medición, depende de la calidad de las mediciones, es decir, de la exactitud de los instrumentos y de los procedimientos de medición utilizados y el esmero con que se realicen las mediciones. En cualquier proceso de medición intervienen una serie de elementos que determinan su resultado, el medio ambiente, la temperatura, vibraciones, etc.

El proceso de medición es toda la información, equipamiento y operaciones pertinentes a una medición dada y abarca todos los aspectos relacionados con la ejecución y la calidad de la medición, lo que incluye: principio, el método, el procedimiento, los valores de las magnitudes influyentes y los patrones de medición.

La exactitud, repetitividad y reproducibilidad de cualquier sistema de medición se debe cuantificar y evaluar mediante la comparación con normas de referencia o por medio del análisis estadístico realizando un estudio de Repetitividad & Reproducibilidad (R&R).

Otro factor importante a considerar es la determinación acertada de los intervalos de recalibración, existen un gran número de factores que influyen en la frecuencia de recalibración y que tienen que ser tomados en cuenta; algunos de ellos son el tipo de equipo, las recomendaciones del fabricante, la tendencia de los datosobtenidos en calibraciones anteriores, los registros históricos de mantenimientos y servicios, el alcance y la severidad del uso, la tendencia al deterioro y a la deriva, la exactitud de la medición requerida, las condiciones ambientales en que se usa el instrumento entre otros factores.

De nuevo el factor económico debe tenerse en cuenta y se jugara entre minimizar el riesgo de que un instrumento de medición salga fuera de tolerancia durante el uso y el costo de cada calibración.

Sistemáticamente y a partir de la experiencia en el trabajo con ese instrumento de medición se podrá ir ajustando los intervalos para optimizar el balance riesgo –costo.

   4.1 La metrologia y la calidad.

Metrón, medida, logos, tratado: No existe una definición clara y completa de la Metrología, con la que al menos los metrólogos se encuentren satisfechos, fuera de la clásica que la define como "ciencia de la medición". Sin duda ello es debido a que, estando latente en prácticamente todas las facetas de la vida diaria, casi nadie es consciente de ello. En un intento de definición lo más completa posible, proponemos la siguiente: "La Metrología es la ciencia que tiene por objeto el estudio de las propiedades medibles, las escalas de medida, los sistemas de unidades, los métodos y técnicas de medición, así como la evolución de lo anterior, la valoración de la calidad de las mediciones y su mejora constante, facilitando el progreso científico, el desarrollo tecnológico, el bienestar social y la calidad de vida".

La Metrología comprende pues todos los aspectos, tanto teóricos como prácticos, que se refieren a las mediciones, cualesquiera que sean sus incertidumbres, y en cualesquiera de los campos de la ciencia y de la tecnología en que tengan lugar. Cubre tres actividades principales:

• La definición de las unidades de medida internacionalmente aceptadas.
• La realización de las unidades de medida por métodos científicos.
• El establecimiento de las cadenas de trazabilidad, determinando y documentando el valor y exactitud de una medición y diseminando dicho conocimiento.

La Metrología se considerar habitualmente dividida en tres categorías, cada una de ellas con diferentes niveles de complejidad y exactitud: 1. La Metrología Científica, que se ocupa de la organización y el desarrollo de los patrones de medida y de su mantenimiento (el nivel más alto).2. La Metrología Industrial, que asegura el adecuado funcionamiento de los instrumentos de medición empleados en la industria y en los procesos de producción y verificación.3. La Metrología Legal, que se ocupa de aquellas mediciones que influyen sobre la transparencia de las transacciones comerciales, la salud y la seguridad de los ciudadanos.

  4.3 El estudio R y R, variables y atributos

Cómo diseñar, analizar e interpretar los resultados de un estudio R&R ampliado del sistema de medición

Este artículo de Lou Johnson, especialista en capacitación técnica de Minitab Inc., explica por qué un estudio R&R estándar del sistema de medición no puede evaluar adecuadamente la capacidad de muchos de estos sistemas. El artículo también demuestra que cuando un estudio estándar no es suficiente, un estudio R&R ampliado constituye una herramienta ideal para caracterizar integralmente su sistema de medición.

Limitaciones de los estudios R&R tradicionales del sistema de medición

Si no confía en su sistema de medición, no puede confiar en los datos que produce. Por eso el Análisis del sistema de medición (MSA) es un componente clave para establecer, mejorar y mantener sistemas de calidad. Si está trabajando en un proyecto Six Sigma o una certificación ISO-9000, un MSA le ayuda a identificar problemas con su sistema de medición y a determinar si puede confiar en los datos.

El tipo más común de MSA es el estudio de repetibilidad y reproducibilidad (R&R) del sistema de medición. La mayoría de los estudios R&R del sistema de medición evalúa los efectos de dos factores en la variación de su sistema de medición: por lo general, Operador y Parte.   

Sin embargo, los efectos de Operador y Parte suelen no ser suficientes para comprender plenamente el sistema de medición. A menudo es necesario agregar una tercera variable (generalmente, “Sistema de medición”) al estudio estándar.

Cuando se incluyen tres o más factores en el análisis, se dice que el estudio es un R&R ampliado del sistema de medición. En las siguientes situaciones, un tercer factor es crucial para entender el sistema:

• Un fabricante de equipos electrónicos produce reguladores de voltaje en 3 líneas de producción, cada una con su propio sistema de medición. Ante una tasa inaceptablemente alta de rechazo, el gerente de calidad sospecha que el culpable es el sistema de medición, pero cada sistema se calibró con su propio estándar y pasó su estudio R&R del sistema de medición sin ningún problema. El gerente realiza un estudio R&R ampliado del sistema de medición que incluye los tres sistemas de medición, además de Operador y Parte. El % de tolerancia calculado — la proporción de la tolerancia que es asumida por la variabilidad del sistema de medición — es de 79%. Un % de tolerancia superior a 30% se considera inaceptable. Después que el fabricante calibra los sistemas de medición utilizando un solo estándar, prácticamente se eliminan los rechazos.
• Un taller de California produce partes de acero inoxidable con tolerancias mínimas para su uso en instrumentos quirúrgicos robóticos. Los clientes exigen que se verifique la capacidad de sus sistemas de medición dimensional. Dado que los técnicos de medición pueden utilizar cualquiera de los numerosos sistemas de medición disponibles, un estudio R&R estándar del sistema de medición no podría demostrar la capacidad.  Se realizó un estudio R&R ampliado del sistema de medición, incluyendo Operador, Parte y Sistema de medición. El % de tolerancia del estudio R&R del sistema de medición de 3% fue tan bajo que el taller pudo reducir el tamaño de la muestra de control de calidad sin afectar el nivel de calidad.  

¿Qué diferencia hay entre un estudio R&R estándar del sistema de medición y uno ampliado?

Las cuatro diferencias principales entre un estudio estándar y uno ampliado son las siguientes:

El estudio ampliado permite evaluar otros factores, tales como Sistema de medición, Laboratorio, Ubicación, etc., además de Operador y Parte. 

A diferencia del estudio estándar, en el análisis de un estudio ampliado puede haber puntos de datos faltantes. 

También se pueden evaluar las interacciones de los factores adicionales con Operador y Parte. 

El plan de muestreo para el estudio ampliado crecerá rápidamente más allá de un tamaño razonable y será necesario reducir el tamaño de la muestra de al menos una variable. Por ejemplo, reducir el número de partes de 10 a 5 es una práctica común. 

Experiencias con el estudio R&R ampliado del sistema de medición en campo

Desde la creación de la herramienta R&R ampliado del sistema de medición para Minitab, Minitab ha orientado a decenas de empresas en la implementación de estudios ampliados para evaluar correctamente su sistema de medición y mejorar la calidad. 

Al utilizar el estudio R&R ampliado del sistema de medición para evaluar el funcionamiento de sistemas que proveen una amplia gama de tipos de medición, desde la rugosidad de la superficie en Corning, Inc. hasta el grosor del recubrimiento en AzkoNobel, hemos aprendido que el simple hecho de ejecutar un estudio R&R estándar del sistema de medición por separado en cada uno de los niveles de la variable adicional rara vez es un diseño eficiente para responder a las preguntas de interés.

Para ayudar a más profesionales de la calidad a cosechar los beneficios de esta poderosa herramienta, veamos paso a paso cómo diseñar, analizar e interpretar los resultados de un estudio R&R ampliado del sistema de medición. Con fines ilustrativos, utilizaremos un sistema que se emplea en la industria de la microelectrónica para medir el grosor de las películas.

Proceso y recolección de datos para los estudios R&R ampliados del sistema de medición

El recubrimiento fotosensible se utiliza en la industria de la microelectrónica para grabar circuitos integrados de microprocesadores, memorias RAM, etc., en obleas de silicio.1 Es necesario evaluar el sistema de medición utilizado para medir el grosor de este recubrimiento. El grosor afecta el rendimiento de las obleas de silicio recubiertas que se emplean en la microelectrónica, de modo que es fundamental obtener mediciones exactas.

El plan de recolección de datos se describe a continuación:  

• Se seleccionan de manera aleatoria 5 obleas para representar el rendimiento típico del proceso.
• Se seleccionan de manera aleatoria 3 operadores.
• Se seleccionan de manera aleatoria 3 sistemas de medición.
• Cada operador medirá cada oblea con cada sistema de medición dos veces.

En un plan para un estudio R&R estándar del sistema de medición2, seleccionaríamos 10 obleas de manera aleatoria para representar el rendimiento del proceso. Si se realizara un estudio estándar para cada uno de los tres medidores, el tamaño total de la muestra sería:

      (10 partes) x (3 operadores) x (2 repeticiones) x (3 sistemas de medición) = 180 mediciones

Ese tamaño de la muestra es inaceptablemente grande. Al reducir el número de partes (obleas) de 10 a 5, todo el estudio se puede completar con 90 mediciones.

Frecuentemente es necesario cambiar el plan de muestreo para reducir el tamaño del estudio R&R ampliado del sistema de medición a un nivel manejable. Esta es una diferencia importante entre un estudio estándar y uno ampliado. Más adelante demostraremos que reducir el número de partes de 10 a 5 no comprometió la calidad de nuestros cálculos.

Ingreso de los datos para los estudios R&R ampliados del sistema de medición

Como puede verse en la hoja de trabajo del conjunto de datos de 90 filas de este estudio, cada operador mide dos veces cada oblea en cada uno de los tres sistemas de medición. Cada fila tiene una columna que identifica el Operador, el Sistema de medición, la Oblea y la lectura del Grosor. Aunque en un estudio R&R estándar del sistema de medición no se permiten datos faltantes, un estudio ampliado sí admite datos faltantes, como se ve abajo en la fila 10. 

Para realizar el análisis en Minitab, elija Estadísticas > Herramientas de calidad > Estudio de medición > Estudio R&R del sistema de medición (Ampliado). Complete el cuadro de diálogo como se muestra abajo. Para el análisis, Operador, Parte y Sistema de medición son factores aleatorios porque cada uno de estos niveles de factor (por ejemplo, cada operador) se seleccionó aleatoriamente de una población más grande. (Si nuestro sistema de medición sólo tuviera dos medidores y nuestra meta principal fuera compararlos entre sí, entonces nuestro análisis debería considerar Sistema de medición como un factor fijo3, y lo identificaríamos como un factor fijo en el cuadro de diálogo). 

A continuación, para seleccionar los términos que queremos evaluar, hacemos clic en el botón “Términos...” y agregamos todos los efectos principales (Oblea, Operador y Sistema de medición), así como todos los términos de segundo orden: Oblea*Operador, Oblea*Sistema de medición y Operador*Sistema de medición. Al incluir “Sistema de medición” en el estudio, no sólo determinamos la variabilidad asociada al efecto principal del sistema de medición, sino también su interacción con las otras dos variables: Operador y Parte. Por último, seleccionamos las gráficas que nos gustaría evaluar haciendo clic en el botón “Gráficas...” y completamos el cuadro de diálogo como se muestra. 

Luego haga clic en Aceptar para cerrar los cuadros de diálogo, y Minitab realizará el análisis.

Interpretación de los resultados del estudio R&R ampliado del sistema de medición

Minitab provee una gran cantidad de salida numérica y gráfica.  Evaluemos primero las dos tablas de datos más importantes. La tabla de ANOVA muestra las fuentes de variación que fueron estadísticamente significativas. Los factores con valores p inferiores a .05 en la siguiente tabla de ANOVA son estadísticamente significativos.

La salida del ANOVA indica que la variación entre los sistemas de medición, la interacción Oblea*Operador y la interacción Oblea*Sistema de medición son estadísticamente significativas. Los altos valores p para Operador y para la interacción Operador*Sistema de medición indican que estas dos fuentes de variación no son estadísticamente significativas y, por lo tanto, no serán motivo de preocupación cuando se intente reducir la variabilidad del sistema de medición. (La variabilidad entre las obleas también es estadísticamente significativa, pero en vista de que nos estamos enfocando en el sistema de medición, la variación entre las partes no es una preocupación primordial en este estudio).

También es importante evaluar la tabla de ANOVA para determinar el número de grados de libertad (un indicador del número de mediciones repetidas) disponibles para estimar la repetibilidad del sistema de medición. Aquí vemos 57 grados de libertad, muy por encima de los 30 a 45 grados recomendados por los estudios de simulación.4   Por lo tanto, la reducción del número de partes incluidas en el estudio no afectó nuestra capacidad para estimar la contribución de la repetibilidad del sistema de medición a la variación general del sistema de medición.    

Ahora examinaremos la tabla de Evaluación del sistema de medición. El Grupo de acción de la industria automotriz (AIAG)2 ha establecido las directrices para % de variación del estudio y número de categorías distintas en un máximo de 30% y un mínimo de 5 categorías, respectivamente. Aquí vemos que ambas mediciones de la capacidad indican que este sistema de medición cumple con esas directrices por un margen muy estrecho.

 

La tabla de Evaluación del sistema de medición también muestra la importancia relativa de cada una de las fuentes de variación. La variación debida al Sistema de medición y la interacción Oblea*Sistema de medición son los dos elementos que más contribuyen a la variación general, representando cada uno alrededor de 16% de la variación del estudio. En la siguiente gráfica de efectos principales, podemos ver la contribución de Sistema de medición a la variación. La lectura promedio por sistema de medición varía de 111 a 123 micras. 

Sin embargo, ésa no es toda la historia, porque la interacción Oblea*Sistema de medición también contribuyó de manera importante a la variación del sistema de medición, como se muestra en la figura siguiente. 

La concordancia general observada en los tres sistemas de medición con respecto a las partes 3 y 5 indica que no hay un sesgo consistente entre los tres sistemas de medición. Sin embargo, el Sistema de medición 2 presenta un fuerte sesgo positivo en el caso de las obleas 1 y 4. A pesar de que el sistema de medición es aceptable, determinar por qué el sistema exhibió sesgo al medir las obleas 1 y 4 — y corregir este problema — reducirá la variación general del sistema de medición. 

Por último, volvemos a la cuestión del efecto de reducir el número de partes de 10 a 5. Nuestros estimadores de la capacidad % de variación del estudio y número de categorías distintas son una función de la variabilidad entre las partes que se puede calcular utilizando las partes incluidas en el estudio o utilizando datos históricos. Con sólo 5 partes, uno esperaría resultados más confiables al utilizar la desviación estándar histórica. La relación de variación del sistema de medición a variación del proceso que se calcula a partir de datos históricos se denomina % del proceso y se muestra en la tabla de Evaluación del sistema de medición. La especificación general en % del proceso (menos de 30%) es igual a la del % de variación del estudio. Cuando se reduce el número de partes por debajo de 10, se recomienda ampliamente ingresar una desviación estándar histórica y centrarse en % del proceso en lugar de % de variación del estudio. De esta manera, se puede reducir el tamaño del estudio sin el temor de comprometer la calidad de los resultados. En este caso, vemos que el % del proceso y el % de variación del estudio son casi iguales. Por lo tanto, nuestras conclusiones siguen siendo las mismas.  

Conclusiones útiles del estudio R&R ampliado del sistema de medición

El estudio R&R ampliado del sistema de medición proporcionó una evaluación integral del sistema de medición utilizado para medir el grosor del recubrimiento fotosensible. Con el Número de categorías distintas = 5, el sistema cumple con los criterios mínimos de aceptación para las mediciones utilizadas para examinar el proceso.
Dado que Sistema de medición y la interacción Oblea*Sistema de medición fueron los elementos que más contribuyeron a la variación de las mediciones, determinar la causa de las diferencias entre los sistemas de medición, especialmente con respecto a ciertas partes, reducirá la variación general del sistema de medición. La repetibilidad dentro de cada sistema de medición también fue una fuente de variación razonablemente grande. Identificar maneras de lograr que el sistema de medición sea más repetible también reducirá la variación en el sistema.

Resumen

Como hemos visto, un estudio R&R estándar del sistema de medición no puede evaluar adecuadamente la capacidad de muchos de estos sistemas. Cuando un estudio estándar no es suficiente, un estudio R&R ampliado constituye una herramienta ideal para caracterizar integralmente su sistema de medición.  

Acerca de Lou Johnson

Lou Johnson respalda su rol de instructor de Minitab con 24 años de experiencia en ingeniería de procesos y metodología Six Sigma. Ha capacitado a ingenieros, líderes de proyecto y técnicos en el uso eficaz de los datos al analizar los procesos. También ha brindado asesoría e impartido cursos de capacitación en decenas de empresas, desde Arrow hasta Xerox. Lou es un destacado miembro de la American Society for Quality y disfruta compartiendo las técnicas para mejorar la calidad con los miembros de la ASQ. Ha publicado artículos en Industry Week, Quality Progress y en el ASQ Six Sigma Forum. También es un frecuente expositor en las conferencias de la ASQ, incluyendo la Conferencia Mundial, la Conferencia Six Sigma, la Conferencia Técnica de Otoño y la Conferencia sobre Calidad de los Servicios. Lou obtuvo sus diplomas de Química, Educación e Ingeniería química en la Universidad de Illinois. Después de diez años de experiencia en el sector de manufactura, regresó a la universidad para obtener una Maestría en Estadística en Penn State. Además, posee las certificaciones Black Belt de la ASQ y Master Black Belt de Oriel.

  4.4 Control de equipo de medición y calibración

Seguimiento y medición

La norma ISO 9001:2008, en su capítulo "7.6 Control de los equipos de seguimiento y de medición" define los requisitos para el control de los equipos utilizados para efectuar el seguimiento o realizar mediciones de variables relativas al producto o al proceso.

Aquí aparece más claro el concepto de medición: Medir consiste en comparar una magnitud con un patrón preestablecido. Un ejemplo de esto es la utilización de un termómetro con escala en grados Celsius (patrón preestablecido) para medir una temperatura (magnitud).

Al mismo tiempo, el concepto de seguimiento de productos o procesos requiere tener en cuenta que, en el contexto de los sistemas de gestión de la calidad, hay equipos que no se utilizan para comparar una magnitud con propósitos de medición, sino para conocer su estado, con el propósito de controlar el producto o el proceso. Como ejemplo de seguimiento puede mencionarse la utilización de un detector de presencia de una línea de montaje.

Una vez clarificados estos conceptos, la organización debe determinar qué seguimiento y medición es necesario realizar para tener evidencias de que el producto o servicio cumple con los requisitos establecidos por el cliente, y sobre esta base se pueden determinar los equipos que resultarán necesarios para llevar adelante tales actividades.

Requisitos ISO 9001 para estos equipos

La Norma establece que “cuando sea necesario asegurarse de la validez de los resultados”, el equipo debe:

• Calibrarse o verificarse a intervalos planificados, y utilizando patrones trazables internacionalmente, o bien registrar la base utilizada para dicha verificación o calibración.
• Ajustarse o reajustarse cuando sea necesario.
• Identificarse para posibilitar la determinación de su estado de calibración.
• Protegerse contra cualquier tipo de daño.

Tal como se menciona, ISO 9001 proporciona 2 opciones, la verificación o la calibración (o una combinación de ambas, que es bastante habitual), por lo que resulta necesario tener presente el significado de cada una:

• Calibración: conjunto de operaciones que establecen, bajo condiciones especificadas, la relación entre los valores de magnitudes indicados por un instrumento y los correspondientes valores realizados por patrones.
• Verificación: proceso de comparación de un equipo con respecto a un patrón, de acuerdo a un procedimiento documentado, que permite determinar las características metrológicas del equipo.

De este modo, la propia organización decide la intensidad de los controles aplicados sobre cada equipo, pudiendo verificar o calibrar por sí misma los dispositivos de seguimiento y medición o subcontratar el servicio a través de empresas especializadas.

En este punto conviene tener bien en claro que el objetivo de estas actividades es la conformidad del producto y no mantener un costoso laboratorio de metrología, algo del todo innecesario en la mayoría de las empresas.

Esto último podría resultar aplicable sólo para el caso de empresas cuyos productos trabajan con tolerancias pequeñas, más exigentes.

Sistema de control de dispositivos

Al momento de diseñar un sistema de control para los dispositivos de seguimiento y medición, resulta conveniente tener en cuenta que sus elementos básicos son los siguientes:

• Listado de actividades de medición o seguimiento: determinación de tales actividades, detallando magnitud a medir, unidades de medida, tolerancia necesaria, y cualquier otra información relevante.
• Listado de equipos: es conveniente realizar un inventario de los equipos que se utilizan para seguimiento y medición, asignando un código o identificación única a cada uno.
• Descripción del equipo: enumeración de las características relevantes de cada equipo.
• Controles a realizar: determinación de los controles de verificación o calibración correspondiente a cada equipo, indicando qué, quién, cómo y con qué frecuencia se deben hacer.
• Conformidad: determinación de los límites que separan un equipo conforme de otro que no lo es mediante los criterios de conformidad. El resultado de cada verificación o calibración debe ser analizado, y en base a dichos criterios, resolver si el equipo es apto o no para su uso previsto.
• Identificación del estado de calibración: reconocer fácilmente si un equipo es apto para la actividad de seguimiento o medición asignada. Habitualmente para ello se añade una etiqueta de conformidad o no conformidad a los equipos que han sido verificados o calibrados, detallando además el código del dispositivo, la fecha de realización del último control, y la fecha prevista para el próximo control.
• Registros: deben mantenerse registros de los resultados de las actividades de calibración y verificación.

Capacidad del Software

Para los casos en que los programas informáticos se utilicen en las actividades de seguimiento y medición de los requisitos especificados, la norma ISO 9001 establece que debe confirmarse la capacidad de dicho software para satisfacer su aplicación prevista.

A este respecto es importante tener en claro si el software es propio o un producto desarrollado en serie por una empresa especializada.

En el primer caso, el requisito de confirmación de la capacidad se puede encontrar en los datos asociados al proceso de diseño, como registros de verificacion y validación del mismo.

Si por el contrarrio es un software desarrollado en serie, suele ser suficiente obtener un certificado del Proveedor donde indique que dicho software ha sido sometido a pruebas de verificación.

4.5 Trazabilidad

Ninguna medición es completamente exacta. Cualquier tipo de instrumento o equipo, incluso si es usado perfectamente, solo puede registrar una medición con una exactitud y precisión limitadas (Trump). Por ello, toda medida tiene un grado de incertidumbre, que indica la calidad del resultado.

Probablemente no necesitas saber la incertidumbre de la medida de los muebles de tu casa, pero si estás comercializando metales preciosos,  por ejemplo, cualquier error puede significar pérdidas económicas importantes. En el ámbito de la salud, en cambio, lo que está en juego con una medición inexacta de un componente químico o biológico son las vidas humanas.

En estos y muchos otros casos, las mediciones deben ser lo más exactas y precisas posibles. Pero ¿cómo puede un laboratorio garantizar que el resultado de una medición tiene un grado determinado de incertidumbre? Este es justamente el propósito de la trazabilidad.

En la metrología o ciencia de las mediciones, la trazabilidad es la capacidad de relacionar los resultados de una medición individual a patrones nacionales o internacionales mediante una cadena ininterrumpida de comparaciones, llamada cadena de trazabilidad (VIM 2012).

Para ampliar la infografía, haz clic aquí.

La cadena de trazabilidad

Gracias a la trazabilidad, un laboratorio acreditado es capaz de asegurar que la medición que efectúa tiene un determinado grado de precisión debido a que sus patrones están calibrados con patrones más exactos y precisos, que están a su vez calibrados con patrones más exactos y precisos… Así, hasta llegar al patrón materializado a partir de un concepto.

Por ejemplo, en el caso de la longitud, la cadena de trazabilidad parte de esta definición del metro: “la distancia recorrida por una onda electromagnética plana en el vacío en un intervalo de tiempo de 1/c segundos”. Esta y las demás definiciones de las unidades del Sistema Internacional las establece la Oficina Internacional de Pesas y Medidas (en francés, BIPM).

Los laboratorios nacionales de metrología que cuentan con la tecnología, competencia técnica e instalaciones adecuadas materializan las definiciones en patrones primarios. Este es el estándar de medición de mayor exactitud y precisión posibles para esa magnitud; su valor se acepta sin referencia a otro patrón. En el caso del metro, el patrón primario son una serie de láseres.

Dependiendo de la magnitud, un patrón primario puede tener diferentes características. Puede ser una medida materializada, un instrumento de medida, un material de referencia (como en el caso de sustancias químicas) o un sistema de medida.

Sin embargo, materializar un patrón primario y conservarlo en las condiciones adecuadas puede llegar a costar varios millones de dólares. Es por eso que algunos laboratorios nacionales que no cuentan con la tecnología para materializar las unidades establecen patrones secundarios o de referenciaa partir de los patrones primarios de otros países.

A nivel nacional, la entidad encargada de la metrología es el INEN. Esta entidad cuenta con patrones de referencia para masa, presión, fuerza, balanzas, volumen, densidad, longitud, temperatura y humedad.

El INEN calibra los patrones de referencia de los laboratorios acreditados y estos, a su vez, calibran los patrones (e instrumentos y equipos de medición) de laboratorios de ensayos, así como a los distintos sectores.

Para conservar sus patrones de referencia, todo laboratorio tiene un patrón de trabajo, que es el que “sale a combate” y se lo usa en el día a día, mientras que el patrón de referencia se lo almacena en condiciones óptimas. Cada cierto tiempo, de acuerdo a la frecuencia de uso, el patrón de trabajo debe calibrarse con el patrón de referencia.

Evidentemente, mientras más nos alejamos del patrón primario, aumenta el grado de incertidumbre asociado al resultado de una medición.

 4.6 Incertidumbre de las mediciones

Incertidumbre, Exactitud y Precisión en las mediciones.

Los términos Incertidumbre, Precisión y Exactitud, suelen ser confundidos al momento de analizar los resultados de una calibración o especificaciones de un instrumento.

Vamos a definir cada uno de ellos.

–          Exactitud: se define así a la proximidad entre el valor medido y el valor verdadero de una magnitud a medir. La “exactitud en la medida” no es una magnitud y no se expresa numéricamente. Se dice que una medición es más exacta cuanto mas pequeño es el error de la medición.

–          Precisión: es la proximidad entre las indicaciones o los valores medidos obtenidos en mediciones repetidas de un mismo objeto, bajo condiciones especificadas. La precisión se puede expresar numéricamente mediante medidas de dispersión tales como desviación típica, variancia o el coeficiente de variación bajo las condiciones especificadas. La precisión, se utiliza para definir a la repetibilidad de medida.

Incertidumbre: es el parámetro asociado con el resultado de una medición, que caracteriza la dispersión de los valores que podrían ser razonablemente atribuidos al valor a medir. El valor de incertidumbre incluye componentes procedentes de efectos sistemáticos en las mediciones, debido a componentes que se calcula a partir de distribuciones estadísticas de los valores que proceden de una serie de mediciones y valores que se calculan a partir de funciones de densidades de probabilidad basadas en la experiencia u otra información.