Histograma de capacidade
Interpretação
Utilize o histograma de capacidade para visualizar os seus dados amostrais em relação ao ajuste de distribuição e os limites de especificação.
- Procure por evidências de ajuste (lack-of-fit) da distribuição de dados não normais selecionados
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Compare a curva de distribuição com as barras do histograma para avaliar se os seus dados parecem seguir a distribuição que você escolheu para a análise. Se as barras apresentarem muita variação em relação à curva, seus dados poderão não seguir a distribuição escolhida e as estimativas de capacidade podem não ser confiáveis para o processo. Se você não tiver certeza sobre qual distribuição melhor se ajusta aos seus dados, use Identificação de distribuição individual para identificar uma distribuição ou transformação apropriada.
Importante
Para uma análise mais aprofundada dos pressupostos para análise de capacidade não normal, use Capability Sixpack não normal.
Bom ajuste
Ajuste ruim
- Examine os dados de exemplo em relação aos limites de especificação
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Examine visualmente os dados do histograma em relação aos limites superiores e inferiores da especificação. De maneira ideal, a dispersão dos dados é mais estreita do que a dispersão da especificação, e todos os dados estão dentro dos limites de especificação. Os dados que estão fora dos limites de especificação representam itens fora de conformidade.
Observação
Para determinar o número real de partes defeituosas em seu processo, utilize os resultados para PPM < LSL, PPM > USL e Total de PPM. Para obter mais informações, acesse Todas as estatísticas e gráficos.
Nesses resultados, o processo de dispersão é maior do que a dispersão da especificação, o que sugere a baixa capacidade. Embora muitos dos dados estejam dentro dos limites de especificação, há muitos itens fora de conformidade abaixo do limite inferior de especificação (LSL) e acima do limite superior de especificação (USL).
- Avalie a localização do processo
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Avalie se o processo está centralizado entre os limites de especificação ou no valor-alvo, se você tiver um. O pico da curva de distribuição mostra onde a maioria dos dados está localizada.
Nestes resultados, embora as observações da amostra caiam dentro dos limites de especificação, o pico da curva de distribuição não está no alvo. A maioria dos dados excede o valor alvo e está localizado próximo ao limite superior de especificação.