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Calculadora de apilamiento de tolerancias: peor caso, RSS y Monte Carlo

Ingrese las cotas de la cadena con sus tolerancias y obtenga la holgura por peor caso, RSS y Monte Carlo. ↓

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Nota: la interfaz de la herramienta está por ahora en inglés; la versión en español llegará pronto.

Dimensions in the chain

+ adds to the gap, − subtracts
DimensionDirectionNominal+ tolerance− toleranceDistribution

Apilamiento de tolerancias: peor caso, RSS y Monte Carlo

Compruebe si un ensamble encaja antes de fabricar las piezas. Ingrese las cotas de una cadena lineal y la holgura requerida y obtenga el peor caso, la raíz de la suma de cuadrados (RSS) y una simulación Monte Carlo de 50.000 ensambles con las PPM fuera de límites.

Un gráfico de contribuciones muestra qué cota domina la variación y cuál conviene ajustar.

Cómo funciona

Cada cota se suma o resta a lo largo de la cadena, con tolerancia simétrica o asimétrica y distribución normal o uniforme. Las tolerancias asimétricas como +0/−0,12 se centran automáticamente.

La simulación cuenta los ensambles fuera de límites.

Cuándo usarla

Úselo en diseño, antes de liberar un plano, ante problemas de ensamble y cuando un proveedor pide abrir una tolerancia: holguras, juego axial de rodamientos, conectores.

Reporte PDF en un clic

Exporte el análisis en PDF con la tabla de cotas, contribuciones, histograma y los resultados de los tres métodos.

Privado: todo se ejecuta en su navegador

Todos los cálculos se hacen en su navegador. Las mediciones, números de parte y especificaciones no se suben a ningún servidor y no salen de su equipo. Sin registro, sin instalación, sin cuenta.

Preguntas frecuentes

¿Peor caso o RSS?

El peor caso garantiza el ajuste de cada ensamble con tolerancias más estrechas; RSS supone cotas independientes y centradas y da valores más realistas.

¿Para qué Monte Carlo?

No requiere supuestos de fórmula e incluye distribuciones uniformes o asimétricas.

¿Qué indica la contribución?

La parte de la varianza que aporta cada cota; reducir la mayor tiene el mayor efecto.

Guía detallada con caso práctico (en inglés)→