Augmenter durée de validité d'étalonnage
Bonjour,
Madame, Monsieur
Nous sommes étudiants en instrumentation à l’Université Aix-Marseille.
Dans le cadre de nos études nous avons un projet de RER (Recherche Etude et Réalisation), qui dans notre cas porte sur la détermination de la période d’étalonnage par typologie des équipements existants dans nos laboratoires d’essai et mesures.
Nous avons fait une étude Bibliographique, suite à laquelle nous avons lus plusieurs articles qui faisaient référence au guide NF X07-017 et la technique OPPERET.
Nous avons pu obtenir la norme ISO 10012 / FD X07-017 (Systèmes de management de la mesure : Exigences pour les processus et les équipements de mesure), nous l’avons lu, fait un rapprochement à nos besoins, ainsi, nous avons réintitule notre sujet « étude d’optimisation des intervalles de confirmation métrologique des équipements de mesure ».
Nous attestons que la méthode du dit fascicule (FD X07-017) qui s’applique à notre cas est :
- 5.1.1 L’incertitude d’étalonnage permet d’observer les dérives
Sauf que pour l’instant, nous ne comprenons pas comment pouvoir déterminer la dérive de la famille des équipements à l’aide des incertitudes obtenues lors des opérations d’étalonnages ou vérification.
Sachant que nous avons pour notre cas :
123 appareils de type Shunt étalonnés une fois par an sur une période de 6 ans (certificat d’étalonnage de de 2013 à 2019 pour chaque appareils).
Pouvez-vous nous aides avec un exemple détaillant les étapes des calculs permettant de déterminer la dérive des erreurs d’incertitude par rapport aux années.
Est-ce qu’il faudrait faire la moyenne des incertitudes par année, la moyenne pour chaque appareil puis additionner ou inversement ?
Pouvez-vous s’il vous nous apporter des éclaircissements sur les étapes pour à effectuer pour aboutir à la résolution de notre problème.
Dans l'optique ou quelqu'un aurait pu obtenir des résultats pour cette, pouvez vous svp nous expliquez comment vous y êtes parvenus?
Respectueusement.
PS: Nous avons pas des bases solide en Métrologie et Statistique (SORRY)