ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD VERSIÓN 1 – JUNIO 2011

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1. OBJETO: Describir un conjunto de herramientas para realizar el seguimiento de la validez de los resultados. 2.

ALCANCE: Aplicable a ensayos de laboratorio, control de producción.

3.

REFERENCIAS: Norma ISO 8258 Shewhart Control Charts. Control Estadístico de la Calidad . Montgomery. Guía de TP Esp. en Ing. en Calidad - UTN Experiencia personal en el laboratorio.

4.

DEFINICIONES Y ABREVIATURAS:

R: Rango, valor máximo menos valor mínimo. RM: Rango móvil. Valor absoluto de la diferencia entre dos mediciones consecutivas de la misma muestra, usualmente de un día para otro. LI: Límite de intervención, valores fijados por métodos estadísticos contra los cuales se compara una medición, a los efectos de controlar si el proceso se mantiene bajo control. σ: Desvío estándar poblacional. s: Desvío estándar muestral. µ: Media poblacional. x : Promedio Subgrupo: Conjunto de resultados de muestras analizadas conjuntamente. n: Cantidad de muestras en cada subgrupo. Cantidad de replicados (duplicado, triplicado, etc.) m: Cantidad de subgrupos Causas comunes de variación: Son causas de variación del proceso que son difíciles de discriminar y contribuyen a la variación natural del proceso. Causas especiales de variación: Son causas de variación inesperadas u ocasionales que introducen variaciones en los resultados, en general de magnitud relevante. También se las denomina como causas asignables, ya que puede atribuirse una causa, por ejemplo un error de operación, materiales diferentes, etc. ARL: Longitud media de corrida (del inglés Average Run Length). Da el número de resultados a graficar hasta encontrar una señal de descontrol estando el proceso estable. ARL = 1/ p donde p es la probabilidad de encontrar un punto fuera de los límites. Para límites 2 σ, el ARL = 22 y para límites 3 σ, el ARL=370. 5.

RESPONSABILIDADES:

Analista, de realizar las tareas de verificación, control y medición de acuerdo a lo establecido en este procedimiento. Jefe de Área: Controlar y verificar la aplicación del procedimiento. Responsable de Calidad: Asegurar la participación en ensayos de aptitud y evaluar los resultados.

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6.

PROCEDIMIENTO:

6.1.

Introducción:

El control estadístico de la calidad es una de las principales herramientas utilizadas para mantener bajo control procesos de muy variada estirpe. En nuestro caso, lo usamos para controlar los ensayos que se realizan en el laboratorio. El control de calidad interno se vale de muestras conocidas que se procesan de manera similar al resto de las muestras. De esta manera, se evalúa principalmente la precisión, ya que lo que se controla es la estabilidad del proceso, ya que normalmente se apela a las muestras corrientes, aunque si se tratara de un material de referencia certificado, también serviría para evaluar veracidad y exactitud. Otra manera usual de evaluar precisión es repitiendo muestras ya hechas con anterioridad y comparar los resultados. El control de calidad externo necesita un organizador del ensayo interlaboratorio, que se encargue de preparar las muestras, controlar la homogeneidad y estabilidad de las muestras, y enviarlas a todos los laboratorios participantes. Los resultados son enviados al organizador, el que luego elabora un informe y lo remite a los participantes, los que de esta manera pueden saber como son los resultados en comparación con el resto de los laboratorios. En los ensayos interlaboratorios, se evalúa la veracidad (hay diferentes maneras, según los casos teniendo en cuenta el diseño y las características de la matriz analizada, pueden usarse desde muestras preparadas con valores conocidos, hasta convenir un valor consensuado, usualmente el promedio o la mediana), y también según el diseño del estudio, se puede evaluar precisión (se necesitan al menos dos resultados por laboratorio participante). 6.2.

Control de Calidad interno.

El control de calidad interno consiste esencialmente en establecer mediante el procedimiento detallado más adelante, los límites de aceptación para las muestras de control. Lo que se hace es medir periódicamente las muestras de control conjuntamente con las muestras incógnitas ensayadas, asumiendo que si las muestras de control dan resultados que están dentro de los límites de aceptación, entonces los resultados de las muestras incógnitas son confiables. En cada técnica analítica se define la metodología y frecuencia de análisis de las muestras de control. 6.2.1.

Tipos de Ensayos para el Control de Calidad interno.

6.2.1.1. Ensayos no destructivos.

Son ensayos que no consumen la muestra, por lo que la misma porción puede ser analizada muchas veces. Ejemplos de esta metodología son la Resonancia Magnética Nuclear en el Dominio del Tiempo y la Transmitancia y Reflectancia en el Infrarrojo Cercano. Para cada tipo de muestra a analizar, seleccionar cinco muestras. Las muestras deben ser homogéneas, libres de cuerpos extraños y con valores que cubran todo el rango de la calibración. Para el caso de la determinación de humedad, no se recomienda usar muestras húmedas, ya que se degradan rápidamente. Para muestras que serán medidas por RMN, separar porciones de aproximadamente 90 g. Para muestras que serán medidas por NIRT, separar porciones de aproximadamente 500 g. Fernando Veyretou – Aseguramiento de la Calidad Versión 1 - Página 3 de 13

Analizar un corte de cada muestra por duplicado utilizando los métodos tradicionales: Kjeldahl para proteínas, Butt para materia grasa, y pérdida por calentamiento para humedad. Para llevar a cabo el control, el analista mide las muestras diariamente y por duplicado, para el procesamiento de datos ver más adelante. Conservar las muestras de oleaginosos en frascos bien cerrados, o también en un tubo de medición tapado, y las muestras de cereales en frascos grandes bien cerrados, se puede agregar un conservante en caso de ser necesario, como ser, naftalina. Las muestras para el control interno duran hasta un año. 6.2.1.2.

Otros ensayos.

Para los ensayos en los que la muestra quede inutilizada luego del ensayo, es necesario juntar una cantidad de muestra suficiente para desarrollar el control de calidad interno durante el tiempo suficiente, como por ejemplo seis meses. Hay que tener en cuenta que antes que se agote la muestra de control interno, el analista prepara la siguiente, teniendo en cuenta que debe haber un período de superposición de controles cuya duración se estipula en 6.2.2.1. Para cada caso, se estudia la forma de conservación de la muestra. Las muestras de harinas se guardan en bolsas plásticas a –20 °C y las muestras de cereales y subproductos se conservan en freezer o a temperatura ambiente, según sea su estabilidad. 6.2.2.

Procedimiento para realizar los cálculos de promedio, rango y LI:

6.2.2.1.

Caso en que se trabaje con una sola muestra de control (un solo nivel).

El analista realiza por lo menos 25 determinaciones en días consecutivos, por simple o por replicado, según sea el esquema de control elegido. Tabla de Constantes para aplicar en los cálculos detallados a continuación: D3 n A2 2 1.880 --3 1.023 --4 0.729 --5 0.577 --6 0.483 --7 0.419 0,076 Hasta n=6, D3 se considera igual a cero.

D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1,924

Cálculos: a)

Para muestras analizadas replicadas

Se calcula el promedio y rango de cada subgrupo: n

x=

∑x i =1

n

i

R = x max − x min

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d2 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704

Se calculan los límites de control para el rango:

LCR = R

LSCR = D4 R

LICR = D3 R

Luego, se realiza el gráfico para el rango y comprueba que ningún valor de R quede fuera de los límites de control, de ser así, dicho dato se descarta y se calculan nuevamente los límites de control. Se verifica nuevamente que ningún valor de R queda afuera de los límites, y así sucesivamente. No se puede descartar más del 20% de los datos ni que queden menos de 20 datos. Luego se calculan los límites de control del promedio. No se tienen en cuenta los datos descartados anteriormente. Calcular los límites de control para el promedio:

LSCx = x + A2 R

LCx = x

LICx = x − A2 R

Luego, se realiza el gráfico para el promedio y verifica que ningún valor de promedio quede fuera de los límites, caso contrario, se procede de manera similar al caso del rango. Si fuera necesario descartar algún subgrupo, este tampoco se contempla en el gráfico del rango, por lo que se recalculan los límites para el rango y luego se continúa con el promedio. Este método parte de la hipótesis de que el proceso se encuentra en estado de control estadístico (proceso estable y predecible), por lo tanto, si se detectan señales de descontrol, se analizan las causas y se determinan desde qué momento y hasta cuando han estado presentes. Del análisis podría surgir que hay que continuar con la toma de datos. Para los cálculos de los límites no deben tenerse en cuenta los subgrupos que presenten alguna causa especial de variación, ya que se desea es estimar los parámetros del proceso estable. b)

Para muestras analizadas por simple:

En algunas ocasiones, no se toman subgrupos, sino que se toman valores individuales de una medición (o sea que son subgrupos de una medición cada uno y n=1). En estos casos, se usa una carta de valores individuales y una carta de rango móvil:

RM = xi − xi −1 Para la carta de control de rangos móviles, se calcula el promedio de los rangos: i = m −1

RM =

∑ RM i =1

i

m −1

Para el gráfico de rangos, los límites se calculan de la siguiente manera:

LSCRM = 3, 267 ⋅ RM

LCRM = RM

LICRM = 0

Para el gráfico de promedios:

LSCx = x + 2, 659 ⋅ RM

LC x = x

LICx = x − 2, 659 ⋅ RM

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6.2.2.2.

Caso en que se trabaje con más de una muestra de control (varios niveles)

a) Calcular los valores de las muestras de control de la misma manera que en el caso anterior y hacer un gráfico de control para R y Promedio para cada muestra. b) Calcular los promedios para cada muestra. A cada medición, restarle el promedio. De esta manera, se obtienen diferencias, las cuales se encuentran alrededor del valor cero para todas las muestras. A estas diferencias se le calcula el promedio y el rango y se hace el gráfico de control para el promedio y el rango de las diferencias. 6.2.2.3.

Gráficos.

En el gráfico, utilizar el eje y para la magnitud a medir y el eje x para el tiempo. Trazar sendas líneas horizontales a la altura del promedio, límite superior, límite inferior. También, para el caso del promedio, se pueden agregar líneas a 1/3 por debajo del límite superior y 1/3 por encima del límite inferior. Una vez que se tienen calculados los límites, ya se puede empezar a utilizar las muestras para el control estadístico. Para hacer el control estadístico, conjuntamente con el trabajo de rutina, medir las muestras de control, hacer el cálculo del promedio y el rango o rango móvil y marcar los resultados en los gráficos. Ejemplos: Promedio 169,00

mm

159,00 149,00 139,00 129,00 119,00 0

10

20

30

N

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40

Rango 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 0

6.2.2.4.

10

20

30

40

Señales de descontrol:

Caso 1: Datos fuera de los límites: Un dato por encima del LSC o por debajo del LIC, en principio señala que hay una causa especial que se encuentra presente y amerita un análisis de la situación. Esto se hace en el momento en que aparece la señal de descontrol. Además de analizar datos individualmente, se puede aprovechar la “historia” del proceso representada por los datos anteriores, y de esta manera, aumentar la capacidad de detección de las causas especiales de descontrol. Caso 2: Ver la figura siguiente. La aparición de este tipo de tendencia señala la presencia de causas sistemáticas, por ejemplo la variación de temperatura, etc.

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Caso 3: Ver la figura siguiente. Varios puntos consecutivos por encima o debajo de la línea central (7 o más)

Caso 4: Ver la figura siguiente. Varios puntos consecutivos todos ascendentes o descendentes (7 o más)

Caso 5: Ver la figura siguiente. Dos de tres puntos consecutivos en el mismo tercio exterior pero dentro de los límites.

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Cuando se detecten señales de descontrol (ver 6.2.2.4) se da inicio a un trabajo de ensayo no conforme (debe haber un procedimiento escrito para el tratamiento), y el Responsable designado revisa y analiza las posibles causas y las soluciona, antes de continuar con el trabajo. 6.2.3.

Procedimiento para ítems repetidos.

Este método consiste en repetir una muestra ya hecha y comparar los resultados. La diferencia entre los resultados debe ser como máximo 2,8 veces el desvío estándar de repetibilidad. Si la repetición del análisis no se realiza en el mismo día, considerar para el cálculo el desvío estándar de repetibilidad intermedia. Estos controles pueden ser con o sin conocimiento del analista, en este último caso, el analista procesa la muestra como si fuera una muestra de rutina. Ejemplos para la aplicación de este control: fase de entrenamiento de analistas, reclamos de clientes.

6.2.4.

Correlación de resultados

Cuando se observe correlación entre resultados de diferentes análisis de una misma muestra, esta correlación puede ser aprovechada para el control de la calidad de los resultados. En tales casos, el analista verifica si hay correlación entre los datos. Para establecer la correlación, personal técnico del área realiza un diagrama de correlación (ver ejemplo) para establecer la relación entre las variables y las tolerancias. Una vez establecida la correlación, se aplica a las muestras subsiguientes para comprobar si se cumple la relación. En caso que no se cumpla, se deben verificar los resultados. Ejemplo:

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Gluten vs Proteína

Gluten %

35 30 25 20 15 8,0

9,0

10,0

11,0

12,0

13,0

14,0

Proteina % y = 3,094x - 6,717 R2 = 0,8098 R=0,90 Desv.Std: 1,62

Correlación= 90% Gluten= 3.094 x Proteína – 6.7 Precisión de la estimación= +/- 3.2 (confianza = 95%) 6.2.5) Comparación entre analistas. Precisión.

Cada operador analiza una muestra real o sintética, una cantidad n de veces en condiciones de repetibilidad y precisión intermedia. Ambos operadores utilizan el mismo equipamiento, materiales y lotes de reactivos. Los diferentes analistas realizarán las determinaciones en días diferentes, buscando en la medida de lo posible, diferentes condiciones ambientales, equipamiento, materiales y lotes de reactivos. Se calcula la desviación estándar s para cada analista. n

s=

∑ ( x − x)

2

i

1

n −1

Se hace un test de Fischer. Calcular el estadístico F : s12 s22 donde s1 y s2 son las desviaciones estándar de ambos analistas siendo s1 > s2. F=

Se compara el valor F obtenido con el valor F de la tabla para un nivel de confianza de 0,95 y n-1 grados de libertad en el numerador y en el denominador. Si el F calculado es menor que el F obtenido de la tabla, se concluye que no hay diferencia significativa entre analistas.

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Si hubiera diferencia significativa, se debe hacer un estudio de causas y eventualmente un reentranamiento del analista que obtuvo mayor desvío estándar. Al margen de lo expresado en el procedimiento Validación y Confirmación de Métodos, es posible obtener una estimación de la precisión intermedia calculando el desvío estándar de todos los resultados de determinaciones hechas por ambos analistas, siempre y cuando la diferencia entre analistas no sea significativa.

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GL Num GL Den 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 30 35 40 50 60 80 100

6.3.

Tabla de Fischer 1 2 3 161 18,5 10,13 7,71 6,61 5,99 5,59 5,32 5,12 4,96 4,84 4,75 4,67 4,60 4,54 4,49 4,45 4,41 4,38 4,35 4,32 4,30 4,28 4,26 4,24 4,17 4,12 4,08 4,03 4,00 3,96 3,94

199 19,0 9,55 6,94 5,79 5,14 4,74 4,46 4,26 4,10 3,98 3,89 3,81 3,74 3,68 3,63 3,59 3,55 3,52 3,49 3,47 3,44 3,42 3,40 3,39 3,32 3,27 3,23 3,18 3,15 3,11 3,09

216 19,2 9,28 6,59 5,41 4,76 4,35 4,07 3,86 3,71 3,59 3,49 3,41 3,34 3,29 3,24 3,20 3,16 3,13 3,10 3,07 3,05 3,03 3,01 2,99 2,92 2,87 2,84 2,79 2,76 2,72 2,70

4

5

225 19,2 9,12 6,39 5,19 4,53 4,12 3,84 3,63 3,48 3,36 3,26 3,18 3,11 3,06 3,01 2,96 2,93 2,90 2,87 2,84 2,82 2,80 2,78 2,76 2,69 2,64 2,61 2,56 2,53 2,49 2,46

230 19,3 9,01 6,26 5,05 4,39 3,97 3,69 3,48 3,33 3,20 3,11 3,03 2,96 2,90 2,85 2,81 2,77 2,74 2,71 2,68 2,66 2,64 2,62 2,60 2,53 2,49 2,45 2,40 2,37 2,33 2,31

alfa = 0,05 6 7 234 19,3 8,94 6,16 4,95 4,28 3,87 3,58 3,37 3,22 3,09 3,00 2,92 2,85 2,79 2,74 2,70 2,66 2,63 2,60 2,57 2,55 2,53 2,51 2,49 2,42 2,37 2,34 2,29 2,25 2,21 2,19

237 19,4 8,89 6,09 4,88 4,21 3,79 3,50 3,29 3,14 3,01 2,91 2,83 2,76 2,71 2,66 2,61 2,58 2,54 2,51 2,49 2,46 2,44 2,42 2,40 2,33 2,29 2,25 2,20 2,17 2,13 2,10

8

9

10

239 19,4 8,85 6,04 4,82 4,15 3,73 3,44 3,23 3,07 2,95 2,85 2,77 2,70 2,64 2,59 2,55 2,51 2,48 2,45 2,42 2,40 2,37 2,36 2,34 2,27 2,22 2,18 2,13 2,10 2,06 2,03

241 19,4 8,81 6,00 4,77 4,10 3,68 3,39 3,18 3,02 2,90 2,80 2,71 2,65 2,59 2,54 2,49 2,46 2,42 2,39 2,37 2,34 2,32 2,30 2,28 2,21 2,16 2,12 2,07 2,04 2,00 1,97

242 19,4 8,79 5,96 4,74 4,06 3,64 3,35 3,14 2,98 2,85 2,75 2,67 2,60 2,54 2,49 2,45 2,41 2,38 2,35 2,32 2,30 2,27 2,25 2,24 2,16 2,11 2,08 2,03 1,99 1,95 1,93

Control de calidad externo

El laboratorio participa en rondas o circuitos de control de calidad externo para asegurar la calidad de sus ensayos.

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6.3.1) Tratamiento de los informes Los proveedores de ensayos de aptitud entregan un informe donde constan los resultados de los laboratorios participantes y los cálculos correspondientes de los diferentes parámetros analizados, como ser: media, mediana, repetibilidad, reproducibilidad, etc. Se verifica si los resultados se encuentran dentro del rango de aceptación. Si no fuese así, se da inicio a un trabajo de ensayo no conforme siguiendo el procedimiento de No Conformidades y Acciones Correctivas. Para los ensayos interlaboratorio que se repitan con frecuencia mayor o igual a 6 meses se realiza una carta de control para detectar tendencias. En caso que se detecten tendencias, se actúa preventivamente según procedimiento de acciones preventivas para evitar un futuro trabajo no conforme. La manera de interpretar los resultados del interlaboratorio es a través de la variable z de la distribución normal.

z=

( xi − x ) s

Donde xi es el valor obtenido por el laboratorio. x es la media del circuito. s es el desvío estándar del circuito. Si z está comprendido entre –2 y +2, el resultado es satisfactorio. Si z está comprendido entre –3 y –2 o +3 y +2: el resultado es cuestionable. Si z es menor que –3 o mayor que +3: es resultado es insatisfactorio. Esta interpretación considera una confianza del 95,5% para los resultados satisfactorios, por lo que un resultado cuestionable, tiene una probabilidad de aproximadamente 4,5% de ser correcto, lo que significa que es estadísticamente aceptable que aparezca un valor cuestionable (entre 2 y 3 unidades de desvío estándar) una vez cada 22 resultados aproximadamente. El mismo criterio es aplicable al control de calidad interno. En el caso de los resultados insatisfactorios, la probabilidad de que desde el punto de vista estadístico sean correctos, es del 0.27% para un desvío igual a 3σ. Esta probabilidad, disminuye a medida que z se aleja de 3. 7.

Anexos y control de los registros. No Incluído en este ejemplo.

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