Ars Pharmaceutica (Sep 2021)

Diseño de estudios Gauge R&R cruzado y anidado para la validación de los modelos matemáticos de Heckel y Ryshkewitch-Duckworth

  • Oswaldo Castañeda Hernández,
  • Isidoro Caraballo Rodríguez,
  • María Josefa Bernad Bernad,
  • Luz María Melgoza Contreras

DOI
https://doi.org/10.30827/ars.v62i3.17734
Journal volume & issue
Vol. 62, no. 2
pp. 190 – 202

Abstract

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Resumen Introducción: Los estudios gauge permiten ganar información sobre el desempeño de procesos y son de utilidad para control de calidad, así como identificación de fuentes de variación. El objetivo del presente estudio, fue diseñar y analizar sistemas de medición para los modelos de Heckel y Ryshkewitch-Duckworth para caracterizar materiales, a través de estudios Gauge R&R. Método: Estudio Gauge R&R cruzado para evaluar el sistema de medición del peso y estudio Gauge R&R anidado para el sistema de la resistencia a la fractura. Resultados: Ambos estudios cumplieron con los supuestos de normalidad, varianza constante e independencia de los datos, por lo que fue posible determinar la significación de las fuentes de variación (factores) mediante un ANOVA así como su porcentaje de contribución. Para el estudio Gauge R&R cruzado los punzones evaluados contribuyen a la variación de la medición de manera significativa y en un 97,38% de la variación total; los operadores contribuyen en menos del 1% y de manera no significativa y no existió interacción parte-operador. Respecto al estudio Gauge R&R anidado, se identificó que el operador no influyó de manera significativa en la variabilidad de la medición y que ésta es atribuible en un 95% a las diferencias existentes entre las tabletas evaluadas. Conclusiones: Se realizó el diseño, ejecución y análisis de los sistemas de medición, destacando que en ambos estudios la principal fuente de variación fueron las partes evaluadas y que los operadores no contribuyen en la variabilidad de las mediciones, por lo que los estudios pueden usarse para evaluar los modelos matemáticos y durante el control estadístico de un proceso.

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