Universidade Federal do ABC Engenharia de Gestão. ESZG Metrologia

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1 Universidade Federal do ABC Engenharia de Gestão ESZG Metrologia Prof. Dr. Erik Gustavo Del Conte Centro de Engenharia, Modelagem e Ciências Sociais Aplicadas - CECS Fone Bloco A, Torre 1 Sala 738, Santo André SP erik.conte@ufabc.edu.br Slide 1

2 Ementa Ementa O papel da metrologia, caracterização de sistemas de medição. Resultados e seu tratamento. Incerteza de medição. Calibração de sistemas de medição. Organização metrológica para a qualidade. Slide 2

3 Bibliografia Bibliografia Básica ALBERTAZZI, A., DE SOUSA, A. R. Fundamentos da metrologia científica e industrial. Barueri, SP: Manole, 2008 ABACKERLI, A. J., MIGUEL, P. A. C., PAPA, M. C. O., PEREIRA, P. H. Metrologia para qualidade. São Paulo: Elsevier, LIRA, A. F.; Metrologia na indústria. São Paulo: Érica, Slide 3

4 Conceito Descrição A B C D F O I Desempenho excepcional, demonstra excelente compreensão dos conteúdos tratados Bom desempenho, demonstra boa capacidade de uso e aplicação dos conteúdos tratados Desempenho mínimo satisfatório, demonstra capacidade para enfrentar problemas simples com a aplicação dos conteúdos Aproveitamento mínimo e não satisfatório dos conceitos tratados, apresenta capacidade limitada para a solução de problemas simples Reprovado, sem direito aos créditos, deve cursar novamente a disciplina Reprovado por falta, deve cursar novamente a disciplina Incompleto Slide 4

5 Conceito Faixas (%) A 90 A 100 B 80 B < 90 C 65 C < 80 D 50 D < 65 F 00 F < 50 O I Reprovado por falta, deve cursar novamente a disciplina Incompleto Slide 5

6 Avaliações e critérios Sistema de avaliação: prova individual escrita e projeto em grupo Prova P1 dia 18/11/2016, às 20:00 h Entrega e apresentação do projeto dia 25/11/2016, às 19:00 h Prova substitutiva dia 02/12/2016, às 19:00 h Prova escrita de recuperação dia 09/12/2016, às 19:00 h Vista de instrumentos avaliativos: 13/12/2016, às 19:00 h Critério de aprovação: frequência mínima de 75% e conceito final igual ou superior a D Conceito final será composto pela média simples dos conceitos do projeto e de todas as avaliações realizadas Slide 6

7 Condições para realização de prova sub O discente deve ter a frequência mínima de 75% Comprovar ausência com documentação conforme Resolução CONSEPE N 181, de 23 de Outubro de 2014 Condições para realização de prova de recuperação O discente deve ter a frequência mínima de 75% Discente com conceito D ou F Ver Resolução CONSEPE N 182, de 23 de Outubro de 2014 Slide 7

8 Projeto Grupo de 2 ou 3 estudantes Projeto estruturado em 3 partes 1. Escolha e justificativa do mensurando. Controle de qualidade e seleção do sistema de medição (aspectos técnicos, logísticos, econômicos, etc.) 2. Erro de medição e calibração do sistema de medição 3. Resultados de medições diretas e confiabilidade do processo de medição (capacidade do processo de medição, estabilidade, cálculo do R&R, etc.) Slide 8

9 Projeto Diretrizes Cada membro da equipe será responsável por uma parte do projeto e essa responsabilidade deve ser informada no relatório final Na equipe com 2 membros, a etapa 1 será de responsabilidade de ambos integrantes Conceito do projeto: 70% para cada etapa desenvolvida por cada membro e 30% para todo o projeto O projeto deve ser apresentado no formato de pôster em 1 slide digital Todo o desenvolvimento do projeto deve ser documentado e entregue num formato de relatório em arquivo digital no formato.pdf com no máximo 40 páginas Formatação: Letra times new roman 12 ou arial 10 Folha A4 com margens de 2,5 cm Espaçamento de 1,5 linhas Demais detalhes a critério dos autores Entrega de relatório do copyspider ( Trabalhos fora do padrão não serão considerados para leitura e avaliação Slide 9

10 Regras de utilização do laboratório Aulas práticas Equipe de no máximo 3 estudantes Entrega de atividades no mesmo dia da aula Cumprir as orientações de segurança informadas Normas de segurança para os laboratórios didáticos da UFABC, disponível em: Portaria nº 202/ Procedimentos de segurança, disponível em: oratorios.pdf Regras gerais de segurança em laboratórios, disponível em: mid=240 Video sobre segurança Slide 10

11 Regras de utilização do laboratório Não é permitido entrar com bolsas, mochilas e afins Não é permitido a entrada de alimentos e bebidas de nenhuma espécie Uso obrigatório do Jaleco e EPI Técnico responsável Henrique Lopes Castro henrique.castro@ufabc.edu.br (11) Slide 11

12 Laboratório Interdisciplinar de Manufatura (L001) Slide 12

13 Segue abaixo o local e horário de atendimento para o terceiro quadrimestre de 2016 (necessário agendamento prévio via erik.conte@ufabc.edu.br) Local: Sala 738-1, bloco A, Santo André Terça-feira 09:00 às 11:00 h Quinta-feira 14:00 às 16:00 h Site sites.google.com/site/erikdelconte Slide 13

14 Future trends? Colaboração Compromisso Foco Ação Compreensão do Sistema Smart Products Bionanotecnologia Big data IA Manufatura e Serviços inteligentes Cloud Computing Impressão 3D Sustentabilidade Slide 14

15 Relação entre Manufatura, Serviços e Metrologia Entrada Saída Processo Informação Distúrbios Lixo Slide 15

16 Um exemplo de erros... Teste de precisão de tiro de canhões: Canhão situado a 500 m de alvo fixo; Mirar apenas uma vez; Disparar 20 tiros sem nova chance para refazer a mira; Distribuição dos tiros no alvo é usada para qualificar canhões. Quatro concorrentes: Slide 16

17 Erro de Medição A D B C Slide 17

18 Tipos de erros Erro sistemático: é a parcela previsível do erro. Corresponde ao erro médio. Erro aleatório: é a parcela imprevisível do erro. É o agente que faz com que medições repetidas levem a distintas indicações. Slide 18

19 Precisão & Exatidão São parâmetros qualitativos associados ao desempenho de um sistema. Um sistema com ótima precisão repete bem, com pequena dispersão. Um sistema com excelente exatidão praticamente não apresenta erros. Slide 19

20 Exemplo de erro de medição (1000,00 ± 0,01) g g E = I - VVC E = E = + 14 g Indica a mais do que deveria! Slide 20

21 erro médio dispersão Erros em medições repetidas 1020 (1000,00 ± 0,01) ± 0,01) ± 0,01) g g g g 1014 g 1015 g 1017 g 1012 g 1015 g 1018 g 1014 g 1015 g 1016 g 1013 g 1016 g 1015 g Slide 21

22 Cálculo do erro sistemático condições: média de infinitas indicações valor verdadeiro conhecido exatamente Slide 22

23 Estimativa do erro sistemático VVC tendência Slide 23

24 Algumas definições Tendência (Td) é uma estimativa do Erro Sistemático Valor Verdadeiro Convencional (VVC) é uma estimativa do valor verdadeiro Correção (C) é a constante que, ao ser adicionada à indicação, compensa os erros sistemáticos é igual à tendência com sinal trocado Slide 24

25 Correção dos erros sistemáticos Td C = -Td Slide 25

26 Indicação corrigida Nº média I C Ic Ea C = -Td C = C = -15 g Slide 26

27 Erro aleatório e repetitividade O valor do erro aleatório é imprevisível. A repetitividade define a faixa dentro da qual esperase que o erro aleatório esteja contido. Slide 27

28 Teorema do sopão Quanto mais ingredientes diferentes forem misturados à mesma sopa, mais e mais o seu gosto se aproximará do gosto único, típico e inconfundível do "sopão". Slide 28

29 Teorema central do limite Quanto mais variáveis aleatórias forem combinadas, tanto mais o comportamento da combinação se aproximará do comportamento de uma distribuição normal (ou gaussiana). Slide 29

30 Curva normal s = desvio padrão pontos de inflexão m = média assíntota s m s assíntota Slide 30

31 Efeito do desvio padrão s = n i= 1 ( I I i i-ésima indicação i I n 1 ) 2 I média das "n" indicações n número de medições repetitivas efetuadas s > s > s m Slide 31

32 Incerteza padrão (u) medida da intensidade da componente aleatória do erro de medição. corresponde à estimativa do desvio padrão da distribuição dos erros de medição. u = s Graus de liberdade ( ): corresponde ao número de medições repetidas menos um. = n - 1 Slide 32

33 Área sobre a curva normal 95,45% 2s m 2s Slide 33

34 Estimativa da repetitividade (para 95,45 % de probabilidade) A repetitividade define a faixa dentro da qual, para uma dada probabilidade, o erro aleatório é esperado. Para amostras infinitas: Re = 2. s Para amostras finitas: Re = t. u Sendo t o coeficiente de Student para = n - 1 graus de liberdade. Slide 34

35 Coeficiente t de Student t t t t 1 13, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,036 2,000 Slide 35

36 Exemplo de estimativa da repetitividade (1000,00 ± 0,01) g g g 1014 g 1015 g 1017 g 1012 g 1015 g 1018 g 1014 g 1015 g 1016 g 1013 g 1016 g 1015 g média: 1015 g u = 12 i= 1 ( I i 1015) 12 1 u = 1,65 g = 12-1 = 11 t = 2,255 Re = 2,255. 1,65 Re = 3,72 g 2 Slide 36

37 Exemplo de estimativa da repetitividade -3, , Slide 37

38 Prática Faça uma busca sobre o cúbito do Faraó Ramsés II e explique seu princípio de medição Escreva sobre importância das medições nas relações internacionais de comércio Para o sistema de medição e mensurando apresentados no Laboratório determine: Tendência Correção Estimativa da repetitividade Slide 38

39 Referências ALBERTAZZI, A., DE SOUSA, A. R. Fundamentos da metrologia científica e industrial. Barueri, SP: Manole, 2008 Slide 39