{"id":19392519,"date":"2018-10-02T13:44:27","date_gmt":"2018-10-02T11:44:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/que-es-la-acumulacion-de-tolerancias\/"},"modified":"2026-10-07T17:09:18","modified_gmt":"2026-10-07T15:09:18","slug":"que-es-la-acumulacion-de-tolerancias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/que-es-la-acumulacion-de-tolerancias\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es la acumulaci\u00f3n de tolerancias?"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Puntos clave<\/strong>: Los problemas dimensionales que se detectan al principio de la fase de dise\u00f1o suelen ser m\u00e1s baratos de corregir que los que se descubren una vez que empieza la fabricaci\u00f3n de utillaje o la producci\u00f3n. Usa el an\u00e1lisis de tolerancia del peor caso cuando haya que verificar el ajuste y el funcionamiento en todo el rango de tolerancia especificado; usa un m\u00e9todo estad\u00edstico como el RSS cuando las variaciones que influyen se puedan modelar estad\u00edsticamente y sus supuestos sean adecuados para el proceso de fabricaci\u00f3n. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las acumulaciones de tolerancias en 1D son eficaces para cadenas de tolerancias lineales, mientras que el an\u00e1lisis en 2D o 3D se adapta mejor a los ensamblajes que presentan variaciones angulares, geom\u00e9tricas o multidireccionales. Aplicar las mejores pr\u00e1cticas del an\u00e1lisis de acumulaci\u00f3n de tolerancias desde las primeras fases del dise\u00f1o del producto mejora directamente la fabricabilidad y reduce los costes posteriores. <\/p>\n\n<!--more-->\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo funciona el an\u00e1lisis de tolerancias?<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El GD&amp;T (dimensionamiento y tolerancias geom\u00e9tricas) es uno de los principales m\u00e9todos que se usan para anotar y marcar tolerancias en las piezas, ya que ofrece un lenguaje estandarizado para comunicar la variaci\u00f3n permitida en un plano t\u00e9cnico. Aplicar correctamente las tolerancias geom\u00e9tricas en cada plano t\u00e9cnico es un paso fundamental en cualquier an\u00e1lisis de acumulaci\u00f3n de tolerancias. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las tolerancias se especifican en los planos t\u00e9cnicos siguiendo las pr\u00e1cticas de tolerancias dimensionales y geom\u00e9tricas definidas por normas como la ASME Y14.5 y el sistema GPS de la ISO.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">M\u00e9todos de an\u00e1lisis de tolerancias<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El an\u00e1lisis de tolerancias tradicional abarca cuatro formatos de apilamiento: los apilamientos 1D calculan la variaci\u00f3n en una sola direcci\u00f3n lineal, mientras que los de 2D y 3D tienen en cuenta m\u00faltiples direcciones y factores adicionales, como las relaciones angulares y las restricciones geom\u00e9tricas. La simulaci\u00f3n de Monte Carlo ofrece un enfoque estad\u00edstico para analizar la variaci\u00f3n en el montaje, sobre todo cuando las relaciones no lineales hacen que los m\u00e9todos anal\u00edticos resulten menos pr\u00e1cticos. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tal y como explicamos en nuestro art\u00edculo <a href=\"http:\/\/www.3dcs.com\/what-is-tolerance-analysis\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">\u00ab\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis de tolerancia?\u00bb<\/a>, hay cuatro m\u00e9todos para realizar el an\u00e1lisis de pila:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Pilas de servilletas<\/strong>: matem\u00e1ticas de apilar en papel<\/li>\n\n\n\n<li><strong>An\u00e1lisis de pilas en 1D<\/strong>: hoja de c\u00e1lculo de Excel<\/li>\n\n\n\n<li><strong>An\u00e1lisis de pilas en 2D<\/strong>: hoja de c\u00e1lculo de Excel o herramienta de software<\/li>\n\n\n\n<li><strong>An\u00e1lisis de apilamiento en 3D<\/strong>: herramienta CAD (3DCS entra en esta categor\u00eda)<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si quieres saber m\u00e1s sobre hasta d\u00f3nde llega el an\u00e1lisis de tolerancias con hojas de c\u00e1lculo, echa un vistazo <a href=\"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/how-is-excel-failing-your-tolerance-stack-ups-now-on-demand\/\">a los l\u00edmites de Excel para las tolerancias acumuladas<\/a>.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 es la acumulaci\u00f3n de tolerancias?<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La acumulaci\u00f3n de tolerancias es el efecto acumulativo de las tolerancias de varias piezas individuales en un conjunto. Un an\u00e1lisis de acumulaci\u00f3n de tolerancias eval\u00faa c\u00f3mo se combinan estas variaciones y si el conjunto resultante cumplir\u00e1 con sus requisitos dimensionales, de ajuste y funcionales. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPor qu\u00e9 son importantes las tolerancias?<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>No existen piezas perfectas<\/strong>: los procesos de fabricaci\u00f3n, como el estampado y el mecanizado, hacen que las dimensiones de las piezas var\u00eden en torno a su valor nominal, y las tolerancias definen el rango aceptable de esa variaci\u00f3n para garantizar que las piezas sigan siendo funcionales una vez montadas.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Las tolerancias afectan directamente a los costes de producci\u00f3n<\/strong>: unas tolerancias m\u00e1s ajustadas requieren procesos m\u00e1s precisos y costosos; por el contrario, unas tolerancias demasiado amplias provocan variaciones en el montaje que dan lugar a ruidos, trabajos de rectificaci\u00f3n o material adicional, como cu\u00f1as. Por eso, el establecimiento de tolerancias y su an\u00e1lisis son parte fundamental del proceso de ingenier\u00eda y de la gesti\u00f3n del ciclo de vida del producto. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo se calcula la acumulaci\u00f3n de tolerancias?<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para calcular la variaci\u00f3n total a partir de la suma de las tolerancias, hay que elegir entre el an\u00e1lisis del peor caso \u2014que suma los l\u00edmites absolutos de cada tolerancia\u2014 y el an\u00e1lisis estad\u00edstico \u2014que modela cada tolerancia como una distribuci\u00f3n y utiliza m\u00e9todos como la suma de los cuadrados de las ra\u00edces para predecir la dispersi\u00f3n probable de la medida del conjunto\u2014.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La cuesti\u00f3n principal del an\u00e1lisis de tolerancias es c\u00f3mo calcular la variaci\u00f3n total a partir de la acumulaci\u00f3n de tolerancias. En este \u00e1mbito hay dos categor\u00edas principales: <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>(a) An\u00e1lisis del peor de los casos; y<\/strong><br\/><strong>(b) An\u00e1lisis estad\u00edstico.<\/strong><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sea<sub>Ms<\/sub> una salida,<sub>Ms0<\/sub> el valor nominal,<sub>\u03bbsi<\/sub> (i = 1, 2, \u2026<sub>Nt<\/sub>) el par\u00e1metro constante,<sub>Ti<\/sub> la tolerancia y<sub>Nt<\/sub> el n\u00famero total de tolerancias.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sea T = [<sub>T1<\/sub>,<sub>T2<\/sub>, \u2026,<sub>TNt<\/sub>]<sup>t<\/sup>.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un modelo lineal se puede representar as\u00ed:<sub>Ms<\/sub> =<sub>Ms0<\/sub> + \u2211(<sub>\u03bbsiTi<\/sub>) (ecuaci\u00f3n 1)<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un modelo no lineal se puede expresar as\u00ed:<sub>Ms<\/sub> = f(T) (ecuaci\u00f3n 2), donde f() es una funci\u00f3n no lineal.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lisis de tolerancia en el peor de los casos<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El an\u00e1lisis de tolerancia en el peor de los casos eval\u00faa un conjunto utilizando los l\u00edmites m\u00e1ximos permitidos de cada tolerancia que interviene. Este enfoque es adecuado cuando hay que verificar el ajuste y el funcionamiento en todo el rango de tolerancia especificado, pero puede dar lugar a tolerancias de los componentes m\u00e1s estrictas y a mayores costes de fabricaci\u00f3n o inspecci\u00f3n que los enfoques estad\u00edsticos. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">(a) An\u00e1lisis del peor caso: El objetivo es encontrar el rango de variaci\u00f3n m\u00e1s amplio.<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En el caso lineal, el rango de variaci\u00f3n en el peor de los casos es la suma de los valores absolutos de cada coeficiente de sensibilidad multiplicados por su rango de tolerancia; en el caso no lineal, es la diferencia entre los valores de salida m\u00e1ximo y m\u00ednimo en todas las combinaciones de tolerancia.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">(a1) Caso lineal:<sub>\u0394Ms<\/sub> = \u2211(<sub>|\u03bbsi|<\/sub><sub>\u0394Ti<\/sub>) (ecuaci\u00f3n 3)<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Donde<sub>\u0394Ms<\/sub> es el rango de variaci\u00f3n de la salida y<sub>\u0394Ti<\/sub> es el rango de variaci\u00f3n de la tolerancia<sub>Ti<\/sub>.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">(a2) Caso no lineal:<sub>\u0394Ms<\/sub> = M\u00e1x{f(T)} \u2212 M\u00edn{f(T)} (ecuaci\u00f3n 4)<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><a href=\"https:\/\/mkt.3dcs.com\/worst-case-tolerance-analysis-webinar\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Descubre c\u00f3mo 3DCS aborda el an\u00e1lisis de casos extremos<\/a><\/strong><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lisis de la variaci\u00f3n estad\u00edstica<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El an\u00e1lisis estad\u00edstico de tolerancias modela cada tolerancia individual como una distribuci\u00f3n estad\u00edstica y combina sus efectos mediante m\u00e9todos como la suma de los cuadrados de las ra\u00edces (RSS) para estimar la variaci\u00f3n en el montaje. En comparaci\u00f3n con el an\u00e1lisis del peor caso, este enfoque puede ofrecer una predicci\u00f3n m\u00e1s representativa de los resultados de producci\u00f3n cuando sus supuestos estad\u00edsticos son adecuados. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El m\u00e9todo RSS es el m\u00e1s adecuado cuando las variaciones que lo componen son independientes, est\u00e1n razonablemente centradas y se basan en supuestos adecuados sobre sus distribuciones estad\u00edsticas y sus procesos de fabricaci\u00f3n.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Las acumulaciones de tolerancias ayudan a los ingenieros a:<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>ayud\u00e1ndoles a estudiar las relaciones dimensionales dentro de un ensamblaje.<\/li>\n\n\n\n<li>lo que ofrece a los dise\u00f1adores una forma de calcular las tolerancias de las piezas.<\/li>\n\n\n\n<li>ayudar a los ingenieros a comparar propuestas de dise\u00f1o.<\/li>\n\n\n\n<li>ayudar a los dise\u00f1adores a elaborar planos completos.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">(b) An\u00e1lisis estad\u00edstico: El objetivo es calcular la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar \u03c3.<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los c\u00e1lculos de la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar se pueden aplicar tanto a distribuciones de tolerancia normales como a distribuciones no normales debidamente modeladas, mientras que la simulaci\u00f3n de Monte Carlo sirve para evaluar casos no lineales generando muestras y analizando las mediciones de montaje resultantes.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">(b1) Caso lineal con todas las tolerancias distribuidas normalmente:<sup>\u03c3s\u00b2<\/sup> =<sub>\u2211i<\/sub><sup>\u03bbsi\u00b2<\/sup><sup>\u03c3ti\u00b2<\/sup> (ecuaci\u00f3n 5)<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Donde<sub>\u03c3s<\/sub> es la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de la salida y<sub>\u03c3ti<\/sub> es la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de la tolerancia<sub>Ti<\/sub>.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">(b2) Caso lineal con tolerancias no normales:<sup>\u03c3s2<\/sup> =<sub>\u2211i<\/sub><sup>\u03bbsi2<\/sup><sup>sti2<\/sup> (ecuaci\u00f3n 6)<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Donde<sub>sti<\/sub> es la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar ajustada basada en la distribuci\u00f3n asignada a<sub>Ti<\/sub>. Por ejemplo, una tolerancia<sub>Ti<\/sub> con distribuci\u00f3n uniforme tiene un valor de<sup>sti2<\/sup> igual a<sup>\u0394Ti2<\/sup> \/ 12. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la ecuaci\u00f3n eq6, el c\u00e1lculo se realiza bas\u00e1ndose en una aproximaci\u00f3n normal para un caso sim\u00e9trico no normal. Se supone que no hay desplazamiento de la media. Tambi\u00e9n se puede utilizar un m\u00e9todo de simulaci\u00f3n, tal y como se describe en el siguiente caso.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">(b3) Caso no lineal: Se utiliza la simulaci\u00f3n de Monte Carlo para calcular la acumulaci\u00f3n de la siguiente manera:<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/wp-content\/uploads\/RSS-method-3dcs-figure1.png\" alt=\"Pasos de la simulaci&#xF3;n de Monte Carlo para la acumulaci&#xF3;n de tolerancias: genera un n&#xFA;mero aleatorio para cada tolerancia y, a continuaci&#xF3;n, calcula cada muestra de salida con la ecuaci&#xF3;n 2\" style=\"width:307px\"\/><\/figure>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para un n\u00famero total<sub>Ns<\/sub> de muestras, la varianza muestral no sesgada de la salida<sub>Ms<\/sub> se puede estimar de la siguiente manera:<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><sup>\u03c3s2<\/sup> = 1\/(<sub>Ns<\/sub> \u2212 1)<sup>\u2211j=1Ns<\/sup> (<sub>msj<\/sub> \u2212<sub>m\u0304s<\/sub>)<sup>2<\/sup><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">donde,<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><sub>m\u0304s<\/sub> =<sub>1\/Ns<\/sub><sup>\u2211j=1Ns<\/sup><sub>msj<\/sub><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><sub>\u03c3s<\/sub> = \u221a[1\/(<sub>Ns<\/sub> \u2212 1)<sup>\u2211j=1Ns<\/sup> (<sub>msj<\/sub> \u2212<sub>m\u0304s<\/sub>)<sup>\u00b2<\/sup>]<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las dos tablas siguientes resumen las ventajas y desventajas.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Modelos lineales frente a modelos no lineales<\/h2>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><th>Lineal<\/th><th>No lineal<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>L1. Muy pocos casos reales <\/td><td>N1. La mayor\u00eda de los modelos 3D son de este tipo <\/td><\/tr><tr><td>L2. C\u00e1lculos r\u00e1pidos y sencillos <\/td><td>N2. Se utiliza la simulaci\u00f3n de Monte Carlo <\/td><\/tr><tr><td>L3. Se puede realizar la asignaci\u00f3n u optimizaci\u00f3n de tolerancias basada en ecuaciones <\/td><td>N3. El DOE se puede utilizar para asignar tolerancias <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><figcaption class=\"wp-element-caption\">Tabla 1. Comparaci\u00f3n de modelos <\/figcaption><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El peor de los casos frente al an\u00e1lisis estad\u00edstico<\/h2>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><th>An\u00e1lisis del peor de los casos<\/th><th>An\u00e1lisis estad\u00edstico<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>W1. Garantiza el buen funcionamiento de todos los conjuntos <\/td><td>S1. La calidad se puede dise\u00f1ar, es decir, 3 sigma, 6 sigma <\/td><\/tr><tr><td>W2. Se parte de la base de que se inspecciona el 100 % de los componentes <\/td><td>S2. L\u00edmites de tolerancia m\u00e1s amplios <\/td><\/tr><tr><td>W3. Es caro de fabricar <\/td><td>S3. Ahorro de costes en la fabricaci\u00f3n <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><figcaption class=\"wp-element-caption\">Tabla 2. Comparaci\u00f3n de m\u00e9todos de an\u00e1lisis <\/figcaption><\/figure>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Mira c\u00f3mo funciona el an\u00e1lisis de acumulaci\u00f3n de tolerancias<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00bfQuieres ver c\u00f3mo funciona en la pr\u00e1ctica el an\u00e1lisis de acumulaci\u00f3n de tolerancias? Echa un vistazo al v\u00eddeo que hay a continuaci\u00f3n para tener una visi\u00f3n general de los conceptos y m\u00e9todos que se tratan en este art\u00edculo. <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"1 Variation Analysis - What is a Dimensional Variation Analysis Model?\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/kEO4eJlUot8?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Problemas con las acumulaciones de tolerancias<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En los dise\u00f1os de acumulaci\u00f3n de tolerancias se a\u00f1aden factores de seguridad para tener en cuenta las condiciones reales que van m\u00e1s all\u00e1 de la mera variaci\u00f3n dimensional, como los efectos t\u00e9rmicos, el desgaste mec\u00e1nico, la deformaci\u00f3n tras el montaje y el riesgo de que las piezas que est\u00e1n al l\u00edmite de las especificaciones pasen la inspecci\u00f3n pero, aun as\u00ed, afecten negativamente al rendimiento del conjunto.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A menudo se incluye un factor de seguridad en los dise\u00f1os debido a preocupaciones relacionadas con:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Temperatura y presi\u00f3n de funcionamiento de las piezas o del conjunto. (<a href=\"http:\/\/www.3dcs.com\/tolerance-analysis-software-and-spc-systems\/add-ons\/fea-compliant-modeler\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">An\u00e1lisis de elementos finitos<\/a>)<\/li>\n\n\n\n<li>Desgaste.<\/li>\n\n\n\n<li>Deformaci\u00f3n de los componentes tras el montaje.<\/li>\n\n\n\n<li>La posibilidad o probabilidad de que las piezas se desv\u00eden ligeramente de las especificaciones (pero hayan superado la inspecci\u00f3n).<\/li>\n\n\n\n<li>La sensibilidad o importancia de la pila (qu\u00e9 pasa si no se cumplen las condiciones de dise\u00f1o).<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo linealizar los modelos de variaci\u00f3n dimensional no lineales?<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cuando las tolerancias son peque\u00f1as en comparaci\u00f3n con las dimensiones totales, un modelo de variaci\u00f3n dimensional no lineal se puede aproximar como lineal. Esto simplifica los c\u00e1lculos y permite realizar un an\u00e1lisis de sensibilidad para identificar qu\u00e9 tolerancias contribuyen m\u00e1s a la variaci\u00f3n del ensamblaje. Entender los m\u00e9todos de linealizaci\u00f3n de la acumulaci\u00f3n de tolerancias es clave para los ingenieros que trabajan con ensamblajes complejos de componentes fabricados a m\u00e1quina.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A continuaci\u00f3n te dejo unas breves descripciones de tres m\u00e9todos de linealizaci\u00f3n para calcular el coeficiente<sub>\u03bbsi<\/sub> en la ecuaci\u00f3n:<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><sub>Ms<\/sub> =<sub>Ms0<\/sub> + \u2211(<sub>\u03bbsiTi<\/sub>)<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>(1) M\u00e9todo HLM<\/strong><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este m\u00e9todo parte de la base de que un resultado es la suma de las aportaciones individuales.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><sub>\u03bbsi<\/sub> =<sub>HLMIndexsi<\/sub>(<sub>Ti<\/sub>) =<sub>RangeMsi<\/sub>(<sub>Ti<\/sub>) \/<sub>\u0394Ti<\/sub><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Donde<sub>RangeMsi<\/sub>(<sub>Ti<\/sub>) es el valor que aporta la tolerancia<sub>Ti<\/sub>, y<sub>\u0394Ti<\/sub> es el rango de variaci\u00f3n de la tolerancia<sub>Ti<\/sub>.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>(2) Expansi\u00f3n de Taylor<\/strong><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><sub>\u03bbsi<\/sub> =<sub>GeoFactorsi<\/sub>(<sub>Ti<\/sub>) =<sub>RangeMsi<\/sub>(<sub>Ti<\/sub>) \/<sub>\u0394gT<\/sub>, donde<sub>\u0394gT<\/sub>es el rango de tolerancia de GeoFactor.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>(3) M\u00e9todo DOE: Dise\u00f1o de experimentos<\/strong><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><sub>\u03bbsi<\/sub> =<sub>Coefsi<\/sub>(<sub>Ti<\/sub>) =<sub>RangeMsi<\/sub>(<sub>Ti<\/sub>) \/<sub>\u0394dTi<\/sub>, donde<sub>\u0394dTi<\/sub> es el rango de tolerancia del DOE.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El coeficiente<sub>\u03bbsi<\/sub> en un modelo linealizado tambi\u00e9n proporciona la relaci\u00f3n de sensibilidad entre una tolerancia<sub>Ti<\/sub> y una medida<sub>Ms<\/sub>.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><a href=\"http:\/\/www.3dcs.com\/tolerance-analysis-software-and-spc-systems\/3dcs-software\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Descubre m\u00e1s sobre el software 3DCS aqu\u00ed<\/a><\/strong><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.3dcs.com\/dcs-videos-learn-tolerance-analysis\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Haz clic aqu\u00ed para saber m\u00e1s sobre 3DCS con nuestra serie de v\u00eddeos de presentaci\u00f3n<\/a><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Preguntas frecuentes: \u00bfQu\u00e9 es la acumulaci\u00f3n de tolerancias en las sumas de tolerancias?<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las siguientes preguntas abordan los aspectos que suelen generar m\u00e1s dudas sobre la acumulaci\u00f3n de tolerancias, desde las definiciones b\u00e1sicas hasta la selecci\u00f3n de m\u00e9todos y la elecci\u00f3n de herramientas.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 es la acumulaci\u00f3n de tolerancias y qu\u00e9 se calcula con ella?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La acumulaci\u00f3n de tolerancias es el efecto acumulado de las tolerancias de varias piezas individuales en la medida final del conjunto. La acumulaci\u00f3n de tolerancias calcula c\u00f3mo se combinan esas variaciones individuales, ya sea sumando sus l\u00edmites en el peor de los casos o modelando sus distribuciones estad\u00edsticas, para predecir si el conjunto cumplir\u00e1 con los requisitos de ajuste y funcionamiento. El resultado indica a los ingenieros si sus tolerancias actuales son compatibles con la intenci\u00f3n del dise\u00f1o antes de que se fabrique ninguna pieza.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfCu\u00e1ndo deber\u00edas usar el an\u00e1lisis de tolerancia en el peor de los casos en lugar de un m\u00e9todo estad\u00edstico como el RSS?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El an\u00e1lisis de tolerancias en el peor de los casos es adecuado cuando el dise\u00f1o debe cumplir los requisitos de montaje en todo el rango especificado de tolerancias que influyen, independientemente de lo poco frecuente que sea que se d\u00e9 esa combinaci\u00f3n extrema de tolerancias en la producci\u00f3n. Los m\u00e9todos estad\u00edsticos, como la suma de las ra\u00edces cuadradas (RSS), son adecuados cuando las variaciones que influyen se pueden modelar estad\u00edsticamente y los supuestos en los que se basa el m\u00e9todo son coherentes con el proceso de fabricaci\u00f3n. Hay casos en los que los clientes exigen espec\u00edficamente un an\u00e1lisis del peor caso para las interfaces cr\u00edticas, aunque esto suele traducirse en tolerancias m\u00e1s ajustadas y mayores costes de producci\u00f3n.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre las pilas de tolerancias 1D, 2D y 3D en un ensamblaje?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un an\u00e1lisis de acumulaci\u00f3n de tolerancias en 1D calcula la variaci\u00f3n acumulada en una sola direcci\u00f3n lineal y es la forma m\u00e1s sencilla de an\u00e1lisis de acumulaci\u00f3n, que suele realizarse en una hoja de c\u00e1lculo. Una pila bidimensional ampl\u00eda el c\u00e1lculo para incluir la variaci\u00f3n en una segunda direcci\u00f3n y puede tener en cuenta algunas relaciones geom\u00e9tricas entre las piezas. Un an\u00e1lisis de pila de tolerancias tridimensional utiliza una herramienta basada en CAD para modelar la variaci\u00f3n en las tres dimensiones a la vez, captando las relaciones angulares, las restricciones geom\u00e9tricas y toda la complejidad de c\u00f3mo interact\u00faan las piezas en un ensamblaje. Dado que los ensamblajes implican efectos angulares, geom\u00e9tricos o multidireccionales m\u00e1s significativos, es posible que los m\u00e9todos 1D o 2D ya no capturen toda la variaci\u00f3n relevante, por lo que el an\u00e1lisis de tolerancias 3D resulta m\u00e1s adecuado.   <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Descubre m\u00e1s sobre <a href=\"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/3dcs\/\">el an\u00e1lisis de la acumulaci\u00f3n de tolerancias en 3D<\/a>.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 relaci\u00f3n hay entre la simulaci\u00f3n de Monte Carlo y el an\u00e1lisis de acumulaci\u00f3n de tolerancias en modelos no lineales?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La simulaci\u00f3n de Monte Carlo es un m\u00e9todo estad\u00edstico muy utilizado para el an\u00e1lisis de la acumulaci\u00f3n de tolerancias cuando la relaci\u00f3n entre las tolerancias de las piezas y la medida del conjunto no es lineal. Funciona generando un gran n\u00famero de muestras aleatorias para cada tolerancia en funci\u00f3n de su distribuci\u00f3n estad\u00edstica, evaluando el resultado del conjunto para cada muestra y calculando la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de la distribuci\u00f3n resultante. Este enfoque evita las limitaciones de las aproximaciones lineales y ofrece una predicci\u00f3n realista de la variaci\u00f3n del conjunto en geometr\u00edas complejas.  <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQu\u00e9 es la acumulaci\u00f3n de tolerancias? Descubre c\u00f3mo funciona el an\u00e1lisis de acumulaci\u00f3n de tolerancias y compara los m\u00e9todos del peor caso, RSS, 1D, 2D, 3D y Monte Carlo. <\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":"","_members_access_role":[],"_members_access_error":""},"categories":[1245,1285,1587],"tags":[],"expertise":[],"industry":[],"langue-parlee":[],"class_list":["post-19392519","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3dcs","category-analisis-de-tolerancias","category-tt"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19392519","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=19392519"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19392519\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":19392521,"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19392519\/revisions\/19392521"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=19392519"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=19392519"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=19392519"},{"taxonomy":"expertise","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/expertise?post=19392519"},{"taxonomy":"industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/industry?post=19392519"},{"taxonomy":"langue-parlee","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.metrologicdcs.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/langue-parlee?post=19392519"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}