¿Se pueden reutilizar según AMS2750H los sensores SAT y TUS?

Sí, pero hay restricciones. Los sensores de metales base prescindibles se pueden reutilizar hasta por tres meses desde el primer uso si se utilizan exclusivamente a 500 °F (260 °C) o menos. Los sensores de metales nobles prescindibles se pueden reutilizar hasta por seis meses a partir del primer uso sin límite en el número de usos ni en la temperatura de uso. Hay límites específicos para el número de usos y la temperatura de uso de los sensores de metales base y refractarios prescindibles, según se describe en la sección 3.1.7.3 de AMS2750H. Los sensores TUS de metales base o refractarios no prescindibles se pueden reutilizar hasta 270 veces o seis meses a partir del primer uso, lo que ocurra primero, si se utilizan a 1200 °F (650 °C) o menos. Se deben mantener registros de la reutilización acumulada del sensor, incluido el número de lote del sensor, la temperatura y el recuento de usos.

¿Con qué frecuencia se deben recalibrar los sensores de temperatura según AMS2750?

La frecuencia de recalibración depende del tipo de sensor, su uso y si es prescindible o no. Los detalles completos de los requisitos de recalibración y reutilización se proporcionan en la Tabla 5 de AMS2750H. Por ejemplo, los sensores de metales base prescindibles utilizados para pruebas de precisión del sistema (SAT) y estudios de uniformidad de temperatura (TUS) no se pueden recalibrar y tienen límites en cuanto al número de usos y la temperatura de uso. Los sensores de metales nobles no prescindibles utilizados para control y registro deben recalibrarse cada seis meses.

¿Qué es AMS2750?

AMS2750H es una especificación de la SAE (Society of Automotive Engineers) que describe los requisitos para el procesamiento térmico de materiales metálicos. Cubre los requisitos para los sensores de temperatura, la instrumentación, el equipo de procesamiento térmico, los factores de corrección y los desplazamientos de los instrumentos, las pruebas de precisión del sistema y las encuestas de uniformidad de temperatura. La especificación tiene como objetivo garantizar que las piezas o las materias primas se tratan térmicamente de acuerdo con las especificaciones aplicables. Además de proporcionar definiciones y requisitos específicos, también establece los procedimientos para la calibración de sensores e instrumentos, las pruebas de precisión del sistema y las encuestas de uniformidad de temperatura.

¿Por qué es importante que un laboratorio de calibración acreditado en la norma UNE-EN ISO/IEC 17025:2017 le dé a los equipos de los clientes una identificación propia?

Es fundamental que el laboratorio asigne una identificación propia a cada ítem de calibración, y no dependa solo de la identificación o descripción proporcionada por el cliente, por varias razones clave: Trazabilidad y control interno: La identificación asignada por el laboratorio asegura que cada ítem de calibración sea rastreable dentro de sus propios sistemas de gestión. Esto permite que, durante el proceso de calibración y el seguimiento posterior, se pueda relacionar sin ambigüedad el ítem con los registros, resultados y certificados asociados, minimizando el riesgo de errores o confusiones. Evitar ambigüedades: La descripción del cliente puede no ser precisa o suficientemente clara, y puede haber duplicación o inconsistencias en los identificadores usados por diferentes clientes o entre diferentes ítems del mismo cliente. Al asignar su propio sistema de identificación, el laboratorio elimina cualquier ambigüedad que pudiera surgir por la falta de estandarización en las descripciones proporcionadas. Coherencia y uniformidad en el sistema del laboratorio: El laboratorio puede tener necesidades internas específicas en cuanto a cómo gestionar los ítems en sus bases de datos, inventarios y registros. Asignar una identificación propia permite que el laboratorio mantenga consistencia y uniformidad en su forma de operar y en la documentación, facilitando auditorías y evaluaciones externas. Gestión de la responsabilidad: Al asignar su propio identificador, el laboratorio asume la responsabilidad total sobre el manejo y la integridad del ítem dentro de su proceso. Esto es crucial desde el punto de vista de la responsabilidad legal y la confianza del cliente en el servicio. Conformidad con la norma: La UNE-EN ISO/IEC 17025:2017 exige la trazabilidad de los resultados y el aseguramiento de la calidad en todo el proceso de calibración. Un sistema de identificación propio permite al laboratorio cumplir con esta exigencia, asegurando que cada ítem está claramente identificado y vinculado a la documentación correspondiente. En resumen, asignar una identificación propia al ítem asegura un control riguroso, elimina la posibilidad de malentendidos y garantiza la trazabilidad, lo cual es fundamental para mantener la calidad y confianza en los resultados del laboratorio.

¿Cuál es el mejor método para calcular la incertidumbre en una función de múltiples variables medidas con incertidumbres?

Métodos para Calcular la Incertidumbre en una Función de Múltiples Variables: Para calcular la incertidumbre en una función de múltiples variables con incertidumbres, los métodos más comunes y efectivos provienen del análisis de errores y propagación de incertidumbres. Hay divversas fuentes, enfocadas principalmente en el análisis de errores e incertidumbres en física y presentan una guía detallada sobre cómo calcular y propagar incertidumbres a través de diferentes operaciones matemáticas. Aquí hay un resumen de los puntos clave de las fuentes: ● Incertidumbre en Mediciones Directas: La incertidumbre en una medición directa generalmente se estima a partir de la precisión del instrumento de medición o la dispersión de mediciones repetidas. ● Promedio y Desviación Estándar: Cuando se realizan múltiples mediciones de una cantidad, el promedio de las mediciones se considera la mejor estimación del valor real, y la desviación estándar se utiliza para cuantificar la dispersión de las mediciones. ● Propagación de Incertidumbres: Cuando se combinan múltiples cantidades medidas con incertidumbres para calcular una nueva cantidad, la incertidumbre en la cantidad calculada se encuentra utilizando reglas específicas para la propagación de incertidumbres. ● Reglas para Sumas y Diferencias: La incertidumbre en la suma o diferencia de dos cantidades es la suma de las incertidumbres individuales. ● Reglas para Productos y Cocientes: La incertidumbre fraccionaria en el producto o cociente de dos cantidades es la suma de las incertidumbres fraccionarias individuales. ● Incertidumbre en una Potencia: La incertidumbre fraccionaria en una cantidad elevada a una potencia es el valor absoluto de la potencia multiplicado por la incertidumbre fraccionaria en la cantidad original. ● Incertidumbre en una Función Arbitraria: Para una función arbitraria de una variable, la incertidumbre se puede encontrar calculando la derivada de la función y multiplicándola por la incertidumbre en la variable. ● Propagación Paso a Paso: Para funciones más complejas que involucran múltiples operaciones, la incertidumbre se puede calcular paso a paso, propagando las incertidumbres a través de cada operación individual. ● Incertidumbres Independientes en una Suma: Si las incertidumbres en las cantidades que se suman son independientes y aleatorias, las incertidumbres se pueden agregar en cuadratura, lo que puede resultar en una incertidumbre general más pequeña. ● Desviación Estándar de la Media (SDOM): La SDOM es una medida de la incertidumbre en el promedio de un conjunto de mediciones y es igual a la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del número de mediciones. Estas reglas proporcionan un marco integral para calcular la incertidumbre en una función de múltiples variables. Sin embargo, es esencial comprender los supuestos subyacentes a estas reglas y aplicarlas juiciosamente. Por ejemplo, la regla de adición en cuadratura para incertidumbres independientes solo es válida si las incertidumbres son aleatorias y no están correlacionadas. Además de estas reglas, las fuentes también brindan información sobre: ● Cifras significativas: Cómo determinar el número apropiado de cifras significativas al informar mediciones con incertidumbres. ● Discrepancia: Cómo calcular y evaluar la discrepancia entre dos mediciones o entre una medición y un valor esperado. ● Fracción de incertidumbre: La importancia de comprender la incertidumbre fraccionaria y su relación con la precisión de una medición. ● Verificación de relaciones con una gráfica: Cómo utilizar gráficos para verificar si una relación propuesta entre dos cantidades es consistente con los datos experimentales. ● Aceptabilidad de un resultado medido: Cómo evaluar la aceptabilidad de un resultado medido comparándolo con un valor esperado, teniendo en cuenta las incertidumbres. ● Rechazo de datos: Cuándo y cómo rechazar un punto de datos que parece ser un valor atípico. ● Promedios ponderados: Cómo combinar mediciones separadas de la misma cantidad, cada una con su propia incertidumbre, para obtener la mejor estimación general. Al aplicar cuidadosamente los principios y técnicas descritos en estas fuentes, se puede calcular y comunicar con precisión la incertidumbre en una función de múltiples variables, lo que permite una interpretación confiable y significativa de los resultados experimentales.

¿Cómo se diferencia la incertidumbre de un único resultado medido de la incertidumbre de la media de una colección de resultados medidos?

Aquí se explica cómo la incertidumbre de un único resultado medido difiere de la incertidumbre de la media de una colección de resultados medidos: ● La incertidumbre de un único resultado medido representa la fiabilidad de esa medición individual. Esta incertidumbre puede deberse a varios factores, como las limitaciones del instrumento de medida, las variaciones en las condiciones experimentales o el juicio del observador. ● La incertidumbre de la media de una colección de resultados medidos representa la fiabilidad de la media calculada. Cuando se repiten las mediciones, el margen de valores obtenidos proporciona una estimación de la incertidumbre. La dispersión o rango de estas mediciones repetidas influye directamente en la incertidumbre de la media. Más dispersión suele dar lugar a una mayor incertidumbre. ● Es importante comprender que realizar varias mediciones y calcular su media suele dar lugar a una incertidumbre menor en comparación con una única medición. Esto se debe a que promediar múltiples mediciones ayuda a reducir el impacto de errores aleatorios o variaciones en las mediciones individuales. ● Las fuentes no establecen explícitamente que la incertidumbre en la media sea siempre menor que la incertidumbre en una única medición. Sin embargo, destacan que las mediciones repetidas y el cálculo de la media proporcionan un resultado más fiable y preciso. ● En esencia, la incertidumbre en una única medición refleja la precisión potencial de esa medición específica, mientras que la incertidumbre en la media de múltiples mediciones representa la precisión y fiabilidad del valor medio en sí, que suele ser una representación más precisa de la cantidad que se mide.

¿Cual es la guía esencial para declarar conformidad de un resultado de un ensayo o una calibración?

ILAC G8:09/2019: Una Guía Esencial para la Declaración de Conformidad en Ensayos y Calibraciones En el ámbito de la metrología y la acreditación de laboratorios, la declaración de conformidad de los resultados de ensayos, calibraciones y mediciones es fundamental. Esta actividad no solo debe realizarse con precisión, sino que también debe ser comprensible para todas las partes interesadas. La guía ILAC G8:09/2019, publicada por la International Laboratory Accreditation Cooperation (ILAC), es una herramienta clave que proporciona un marco sólido y sencillo para llevar a cabo estas declaraciones de manera efectiva y coherente. ¿Qué es ILAC? ILAC, la International Laboratory Accreditation Cooperation, es una organización internacional que coordina la acreditación de laboratorios de ensayo y calibración. Su objetivo es fomentar la confianza en los resultados de las pruebas y calibraciones realizadas por los laboratorios acreditados en todo el mundo. La acreditación conforme a las normas de ILAC asegura que los laboratorios son competentes, imparciales y coherentes en sus operaciones. Objetivo de ILAC G8:09/2019 La guía ILAC G8:09/2019 se centra en la declaración de conformidad, una parte esencial del proceso de ensayo y calibración. Su objetivo es proporcionar orientación sobre cómo los laboratorios pueden demostrar conformidad con los requisitos de la norma ISO/IEC 17025, que especifica los requisitos generales para la competencia de los laboratorios de ensayo y calibración. Esta guía es crucial para asegurar que los resultados comunicados por los laboratorios sean precisos, fiables y comprensibles para los clientes y otras partes interesadas. Importancia de la Comprensión del Concepto de Incertidumbre Uno de los aspectos más importantes de la declaración de conformidad es la comprensión del concepto de incertidumbre. La incertidumbre en la medición es una característica inherente a cualquier proceso de medición y debe ser considerada al declarar la conformidad con especificaciones o requisitos. La ILAC G8:09/2019 enfatiza la importancia de este concepto, ya que una adecuada comprensión y manejo de la incertidumbre es esencial para garantizar la validez de los resultados. Beneficios de la ILAC G8:09/2019 La implementación de la guía ILAC G8:09/2019 ofrece varios beneficios significativos: Claridad y Comprensión: Proporciona un marco claro y comprensible para la declaración de conformidad, lo que facilita la comprensión por parte de todas las partes interesadas. Confianza en los Resultados: Ayuda a asegurar que los resultados de los ensayos y calibraciones sean precisos y fiables, lo que aumenta la confianza de los clientes en los laboratorios acreditados. Consistencia: Promueve la consistencia en las declaraciones de conformidad, lo que es crucial para la comparabilidad de los resultados entre diferentes laboratorios y países. Facilitación del Comercio: Al asegurar la comparabilidad y la confiabilidad de los resultados, contribuye a la facilitación del comercio internacional, ya que los resultados de los laboratorios acreditados son aceptados mundialmente. Desafíos en la Implementación A pesar de sus beneficios, la implementación de la ILAC G8:09/2019 ha enfrentado ciertos desafíos, principalmente debido a la situación pandémica global. La pandemia ha ralentizado el proceso de adopción en muchos laboratorios, ya que estos han tenido que priorizar otras actividades relacionadas con la salud y la seguridad. Sin embargo, la guía sigue siendo una herramienta vital para el desarrollo de la metrología legal, otras inspecciones y actividades de declaración de conformidad. Desarrollo Futuro Incluso cuando se resuelvan los problemas actuales relacionados con las mediciones, será necesario un desarrollo posterior en áreas como la metrología legal y otras inspecciones. La ILAC G8:09/2019 establece una base sólida, pero su evolución continua será esencial para abordar las necesidades cambiantes de la industria y asegurar que los laboratorios puedan seguir proporcionando resultados fiables y precisos. Conclusión La ILAC G8:09/2019 es un paso importante hacia la mejora de la declaración de conformidad en los laboratorios de ensayo y calibración. Proporciona un marco claro y comprensible que facilita la comprensión de los resultados y asegura la fiabilidad de los mismos. A pesar de los desafíos en su implementación, su adopción es esencial para el desarrollo continuo de la metrología y la acreditación de laboratorios a nivel global. La guía no solo mejora la calidad y la confianza en los resultados, sino que también facilita el comercio internacional al asegurar la comparabilidad de los resultados en todo el mundo.

Concepto de riesgo en declaraciones de conformidad

En las declaraciones de conformidad, el término "riesgo" se refiere a la probabilidad de tomar una decisión incorrecta basada en los resultados de una prueba o medición. Este concepto se aplica principalmente en dos contextos: Riesgo del productor (riesgo de tipo I): Este es el riesgo de rechazar un producto o servicio que es bueno (es decir, conforme) basándose en los resultados de la prueba. En términos más simples, es el riesgo de un falso positivo. Riesgo del consumidor (riesgo de tipo II): Este es el riesgo de aceptar un producto o servicio que es malo (es decir, no conforme) basándose en los resultados de la prueba. En otras palabras, es el riesgo de un falso negativo. Estos riesgos son inherentes a cualquier proceso de prueba o medición y no pueden eliminarse por completo. Sin embargo, pueden ser gestionados y minimizados mediante la aplicación de reglas de decisión adecuadas y la realización de pruebas y mediciones precisas y confiables. Aplicación en Normas ISO/IEC 17025 En el contexto de las normas ISO/IEC 17025, como se menciona en las directrices ILAC-G8:09/2019, las reglas de decisión deben establecerse teniendo en cuenta estos riesgos. Las reglas de decisión son procedimientos predefinidos para decidir si un producto o servicio cumple con los requisitos especificados basándose en los resultados de las pruebas o mediciones. Estas reglas deben definir claramente cómo se manejarán los riesgos del productor y del consumidor. En resumen, el concepto de riesgo en las declaraciones de conformidad se refiere a la posibilidad de tomar decisiones incorrectas basadas en los resultados de las pruebas o mediciones, y se puede gestionar mediante la aplicación de reglas de decisión adecuadas.

Diferenciar el Error de medida y la incertidumbre de medida

El error de medida y la incertidumbre de medida son conceptos relacionados en el ámbito de la metrología, pero se refieren a aspectos distintos de la calidad de una medición. Aquí hay una explicación de cada uno: Error de medida: El error de medida se refiere a la diferencia entre el valor medido y el valor verdadero o el valor de referencia conocido. En otras palabras, es la discrepancia entre la medición realizada y el valor que realmente se está intentando medir. El error puede deberse a diversas fuentes, como instrumentación imperfecta, condiciones ambientales, técnicas de medición, entre otras. El error de medida puede dividirse en dos categorías principales: error sistemático y error aleatorio. El error sistemático es consistente y predecible, mientras que el error aleatorio varía de una medición a otra. Incertidumbre de medida: La incertidumbre de medida, por otro lado, no es simplemente la diferencia entre la medición y el valor verdadero, sino que es una estimación cuantitativa de la dispersión posible de los resultados de la medición. Es una medida de la falta de conocimiento completo sobre el valor verdadero debido a diversas fuentes de error, tanto sistemáticas como aleatorias. La incertidumbre se expresa típicamente como un intervalo de confianza alrededor de la medición, representando la gama de valores dentro de los cuales se espera que se encuentre el valor verdadero con cierto nivel de confianza. Puede incluir componentes relacionados con la precisión de los instrumentos, la calibración, la variabilidad del entorno, entre otros. En resumen, mientras que el error de medida es la diferencia puntual entre la medición y el valor verdadero, la incertidumbre de medida proporciona una medida cuantitativa de la falta de conocimiento completo sobre esa medición. Ambos conceptos son esenciales para comprender la confiabilidad y la validez de las mediciones, y se abordan de manera integral en la evaluación de la calidad metrológica. En el vasto reino de la medida exacta, donde los números danzan en su danza abstracta, se alzan dos titanes, en lucha eterna, el error y la incertidumbre, su historia se encierna. En la esfera de la medición precisa, donde la verdad yace en la balanza precisa, el error surge como sombra oscura, un titán insidioso que la verdad apura. Con su rostro sistemático, firme y fijo, distorsiona la esencia del valor preciso. En su danza constante, predecible y cruel, engaña al observador con su manto sutil. Pero no está solo en este oscuro rincón, la incertidumbre, su compañera de confusión. Una dama misteriosa, su velo disperso, oculta la certeza, su enigma es profundo. Entre los brazos de la variabilidad y el azar, la incertidumbre se desliza como un viento marcar. Calibración, entorno, factores diversos, teje un tapiz incierto, donde la verdad se dispersa. En la danza cósmica de medida y cálculo, error y la incertidumbre, dan su paso obstinado. En el campo de batalla de la exactitud, se despliegan sus luchas, sin final ni virtud. Así, en este poema de cifras y valles, se escribe la epopeya de mediciones reales. Donde error y duda, en constante duelo, forjan la narrativa de cada instrumento en vuelo.

Próximo Curso de Metrologia y Calibración Industrial

Enlace para inscribirse: https://fvem.es/es/cursos-de-formacion/cursos-lanbide.html?id=214&task=cursos.detalle Curso: METROLOGÍA Y CALIBRACIÓN Nº Orden 71 Duración 16 horas Modalidad PRESENCIAL Fechas Del 26-02-2024 al 27-02-2024 Diario Lunes y martes Horario De 09:00 a 14:00 y de 15:00 a 18:00 Centro FUNDACION FORMETAL Lugar SGS, Pol. Ind. Ugaldeguren, 2. Parc. 16 48170 ZAMUDIO Objetivos . Determinar la necesidad o no de calibración de un equipo. . Interpretar el requisito de ISO 9001:2015: 7.1.5.Recursos de seguimiento y de medición . Confeccionar un plan de calibración . Adquirir el conocimiento necesario para interpretar y/o desarrollar un procedimiento para la calibración de un equipo . Determinar la incertidumbre máxima admisible de un equipo Programa EL PORQUÉ DE LA METROLOGÍA - Necesidad y validez de la medida - Cuando es válida una medida - Infraestructura de la calidad - Trazabilidad - Análisis de los informes de calibración y verificación - Conceptos de Metrología: calibración, verificación, incertidumbre, tolerancia,. REQUISITOS PARA EL CONTROL Y MANTENIMIENTO DE EQUIPOS DE LAS PRINCIPALES NORMAS DE SISTEMAS DE GESTIÓN (ISO 9001, ISO 14001, ISO 17025,.) - Requisitos - Selección de equipos - Calibración - Identificación - Mantenimiento LA NORMA ISO 10012:2003. SISTEMAS DE GESTIÓN DE LAS MEDICIONES ESTIMACIÓN Y CÁLCULO DE LA INCERTIDUMBRE - Conceptos básicos de estadística - Fuentes de incertidumbre - Calculo de las contribuciones a la incertidumbre SELECCIÓN DE EQUIPOS. CRITERIOS: - Incertidumbre - División escala PROCEDIMIENTOS DE CALIBRACIÓN Y PLAN DE CALIBRACIÓN Inscripción Cumplimentar el siguiente Anexo, firmarlo en color y enviar a , junto con: Trabajadores en activo: La fotocopia del DNI y la cabecera de la última nómina. Desempleados: La fotocopia del DNI y el Certificado de Lanbide de los periodos de inscripción (Darde). MUY IMPORTANTE: Hacer llegar este Anexo original firmado, al menos dos días antes del inicio del curso, a FUNDACIÓN FORMETAL, Plaza de Euskadi, 9 Bajo - 48009 BILBAO

¿Cómo establecer la tolerancia de un equipo de medida?

La tolerancia en la calibración de equipos se refiere a la cantidad permitida de desviación o error aceptable en comparación con un estándar de referencia. Establecer la tolerancia adecuada es esencial para garantizar la precisión y confiabilidad de las mediciones realizadas por el equipo calibrado. Aquí hay algunos pasos generales que puedes seguir para establecer la tolerancia de un equipo calibrado: Comprender los requisitos del proceso: Identifica la importancia de la medición para el proceso en el que se utilizará el equipo calibrado. Consulta las especificaciones del fabricante del equipo y los estándares industriales aplicables para comprender los límites aceptables. Referencias normativas: Familiarízate con las normativas y estándares relevantes para el tipo de equipo que estás calibrando. Algunos ejemplos pueden incluir normas ISO, ASTM o normativas específicas de la industria. Consultar con expertos: Habla con expertos en el campo o técnicos calificados que estén familiarizados con el equipo y su aplicación específica. Pueden proporcionar información valiosa sobre la tolerancia adecuada. Establecer criterios basados en la aplicación: Determina la tolerancia en función de los requisitos específicos de la aplicación. Por ejemplo, algunas mediciones pueden requerir una mayor precisión que otras. Considerar la variabilidad del proceso: Analiza la variabilidad natural del proceso en el que se utilizará el equipo. Esto puede ayudarte a establecer una tolerancia que sea realista y práctica. Revisión de historiales de calibración anteriores: Examina los registros de calibración anteriores para identificar patrones de desviación. Esto puede ayudar a ajustar la tolerancia en función de la historia de rendimiento del equipo. Validación y ajuste: Realiza pruebas adicionales para validar la tolerancia establecida y ajusta si es necesario. Asegúrate de que la tolerancia seleccionada sea alcanzable y práctica para el equipo en cuestión. Documentación: Documenta claramente la tolerancia establecida en los procedimientos de calibración y asegúrate de que el personal involucrado esté informado sobre los límites aceptables. Recuerda que la tolerancia puede variar según la aplicación y la importancia de la medición, por lo que es crucial considerar todos los factores relevantes para establecer límites realistas y efectivos.