Calibração de Dispositivos de Medição

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A solução de problemas baseada em dados é fundamental para que as organizações permaneçam competitivas; no entanto, boas decisões são construídas com base em medições precisas. Um cronograma de calibração para instrumentos deve ser concluído no momento certo para garantir o viés mínimo, a avaliação da condição como está ilumina a capacidade de manutenção e a adequação dos esforços de calibração. Este artigo destaca o uso de estudos de linearidade e viés para extrair informações sobre a precisão das medições, destacando instrumentos que podem precisar de mais investigação.

Os dispositivos de medição produzem dados usados ​​para garantir que os processos estejam sob controle e sejam capazes de atender aos requisitos. As medições incluem incerteza, o que pode interferir na boa tomada de decisão. A incerteza de medição envolve três componentes: exatidão, precisão e variabilidade aleatória. O uso da função cronômetro em um dispositivo pessoal fornece uma boa ilustração de cada um. A diferença entre a leitura indicada e o que poderia ser determinado com dispositivo conhecido por produzir resultados robustos denota a precisão da leitura. A obtenção do mesmo resultado com tentativas repetidas ou reprodução do mesmo resultado por várias pessoas é considerada precisão. Nada pode ser feito sobre o terceiro componente, a variabilidade aleatória. Um estudo mais aprofundado sobre precisão envolve a análise de sistemas de medição, que não faz parte deste artigo e é fortemente sugerido como um tópico de acompanhamento para os leitores. A calibração de dispositivos de medição lida com uma das três fontes de incerteza: a precisão.

A calibração é mais eficaz quando o instrumento em questão é estudado pela primeira vez na condição "como está" dentro do ambiente de uso típico (figura 1). O gráfico fornece evidência visual inicial da precisão do instrumento. Uma quantidade considerável de variação de viés nos pontos azuis (observações) está presente em todo o intervalo de referência. Os quadrados vermelhos representam o viés médio e a linha vermelha indica que o viés muda ao longo do intervalo de referência. A comparação da nuvem de observações com o Bias (escala y) explica que o dispositivo geralmente fornece valores maiores que a medição real.

figura 1 - Estude na condição em que se encontra | Fonte da imagem: Minitab LLC

A calibração é feita para atenuar o viés. O viés médio é um resumo das diferenças na medição ao longo do intervalo de referência. A faixa de referência deve ser ampla o suficiente para determinar o viés de medidas que incluem resultados fora da especificação. Uma boa regra é uma faixa de referência que esteja pelo menos 125% além das especificações. Uma revisão do histórico do processo pode ser usada para ajustar a faixa de referência por meio da determinação das medidas mais extremas prováveis.

Considere uma balança digital usada em operações de fabricação para medir o peso de comprimidos farmacêuticos. O peso do comprimido é quantificado em miligramas (mg) e o fabricante da balança especifica que o dispositivo pode medir até 1 mg. Uma balança de laboratório é usada para criar as medições padrão conforme especificado para medir dentro de 0,1 mg. Os padrões de medição que são 10 vezes mais rigorosos do que o dispositivo de teste devem funcionar muito bem para um estudo. Alguns estudos envolvem padrões fabricados, que tendem a ser caros e requerem armazenamento e manuseio específicos para garantir a manutenção contínua.

As amostras de comprimidos são armazenadas em pequenos recipientes claramente marcados durante o estudo para evitar mistura inadvertida. Grande cuidado e documentação devem ser envolvidos para garantir que as amostras não possam ser liberadas no fluxo de produto bom. Os técnicos concordam com os procedimentos de manuseio para garantir que as amostras de teste não sejam alteradas, o que é crítico para o valor do estudo. O estudo de exemplo inclui medições replicadas de amostras e várias tentativas por três operadores para representar o uso típico. Os padrões foram criados medindo cada amostra três vezes e calculando a média. Pode-se argumentar que alguma incerteza de replicação e reprodução está incluída nos dados, o que não é necessariamente uma coisa ruim.