Análisis de un sistema Gage R&R por atributos en la inspección de suelas de EVA mediante el coeficiente Kappa de Fleiss
Abstract
El presente estudio aborda la problemática inherente a la subjetividad en los sistemas de inspección visual por atributos, un factor que tradicionalmente eleva el riesgo de decisiones erróneas, como la aceptación de productos no conformes o el descarte injustificado de elementos válidos. La finalidad primordial de esta investigación es establecer una metodología cuantitativa y sistemática que permita valorar la capacidad de los inspectores para emitir juicios acertados, asegurando así una toma de decisiones consistente con la calidad real que la organización ofrece a sus clientes. Para lograr este objetivo, se propone un estudio de repetibilidad y reproducibilidad (R&R) por atributos, fundamentado en el método de análisis de riesgos y el índice Kappa de Fleiss. Este enfoque busca mitigar la variabilidad asociada al proceso de inspección mediante la estandarización de métodos, la unificación de criterios y la capacitación del personal. Mediante un estudio aplicado en un defecto cualitativo que se presenta en suelas de EVA, que consideró diversos escenarios y niveles de capacitación de los inspectores, se demostró que el procedimiento propuesto es capaz de alcanzar niveles de calidad del proceso de medición entre el 95% y el 99%. Los resultados evidencian que la reducción de la subjetividad y la mejora en la fiabilidad de las decisiones de inspección con este sistema se traducen en una disminución significativa del desperdicio y una mejora tangible de la eficiencia operativa. La metodología presentada es replicable en una amplia gama de procesos de inspección cualitativa, tanto en manufactura como en servicios.
Fields of Study & Subjects
Advanced Statistical Process Monitoring
Reliability and Agreement in Measurement
Industrial Vision Systems and Defect Detection
Publication details
- Journal / source
- Ingeniería Investigación y Tecnología
- Volume
- 27
- Issue
- 1
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- ES