Usando dados de complexidade com a amostragem desproporcional com Relatório do produto

Suponha que você deseja gerar várias estatísticas de referência para o seu produto, mas não tem os dados de complexidade disponíveis.

A contagem total de oportunidades é 657.092. O DPMO total é de 1357,5, que se converte em um Z.ST global de 4,498. Agora, considere o Componente 16, que tem o menor Z.ST (ou seja, a pior capacidade). Suponha que, por causa de uma parada programada futura para o processo de fabricação do Componente 16, você produza 100 vezes mais unidades do Componente 16, e também observe 100 vezes a quantidade de defeitos.

A contagem total de oportunidades não foi muito afetada. Ela passou de 657.092 para 734.609. No entanto, o total de DPMO foi 1357 para 7952,5 (6 vezes maior). Além disso, Z.ST total foi de 4,498 para 3,911, uma redução drástica de aproximadamente meio sigma. Todas essas mudanças são o resultado do aumento da produção do Componente 16, não o resultado de qualquer degradação na capacidade.

Aqui é a mesma análise com dados de complexidade.

Agora, o DPMO total é de 1300,7, com um total de 4,511 Z.ST. Lembre-se, estes valores devem ser um pouco diferentes dos valores originais porque você usou os dados de complexidade para ajustar as contagens de unidade e as contagens de defeitos. Agora, você aumenta a produção do Componente 16 como antes, mas com os dados de complexidade.

Você pode ver que as únicas diferenças estão nas unidades observadas e nos defeitos observados para o Componente 16. Utilizar os dados de complexidade removeu completamente qualquer efeito que seja proveniente da produção e da amostragem desproporcional do Componente 16.

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