Exemplo de Análise Automatizada de Capacidade

Os engenheiros de qualidade em uma empresa que fabrica pisos investigam as reclamações de clientes sobre deformação em seus produtos. Para assegurar a qualidade da produção, os engenheiros medem a deformação em 10 ladrilhos a cada dia útil durante 10 dias. O limite superior de especificação para a medição de empenamento é de 6 mm. Os engenheiros querem explorar diferentes opções para encontrar um método razoável para estimar a capacidade do processo.

  1. Abra os dados amostrais, DeformaçãoLadrilho.MTW.
  2. Escolha Estat > Ferramentas da Qualidade > Análise de capacidade > Automatizado.
  3. Em Coluna única, digite Deformação.
  4. Em Tamanho do subgrupo, insira 10.
  5. Em Espec superior, insira 6.
  6. Selecione OK.

Interpretar os resultados

A análise exibe um relatório de capacidade para o primeiro método que fornece um ajuste razoável. Para o empenamento das telhas, os resultados utilizam uma distribuição Weibull.

Para esses dados, as medidas na cauda direita do histograma parecem estar acima do limite superior de especificação. Portanto, o empenamento das telhas frequentemente excede o limite superior de especificação de 6 mm. O PPM observado > USL indica que 70.000 de cada milhão de blocos estão acima do limite superior de especificação. O Ppk global esperado é de 0,51, o que é menor do que o valor geralmente aceito pelas diretrizes do setor de 1,33. Portanto, os engenheiros concluem que o processo não é capaz e não atende às necessidades dos clientes.

A tabela de distribuição dos resultados mostra a ordem de avaliação dos métodos. Na primeira linha, a conclusão para o teste de Anderson-Darling é que os dados não seguem uma distribuição normal ao nível de significância de 0,05, pois o valor de p é menor que 0,05. Na segunda linha, a conclusão para o teste de Anderson-Darling é que a distribuição de Weibull é um ajuste razoável aos dados, pois o valor de p é maior que 0,05. Os resultados de capacidade são para a distribuição Weibull porque a distribuição Weibull é o primeiro método na lista que fornece um ajuste razoável.

Os engenheiros usam o conhecimento do processo para considerar se a distribuição Weibull é uma seleção razoável. Por exemplo, a distribuição Weibull tem um limite em 0. Nos dados, 0 é um limite que representa um bloco não distorcido.

Resultados da distribuição automatizada de capacidades: Deformação

DistribuiçãoLocalEscalaLimiteFormaPPpkCpk
Normal2,92311,7860    0,01004210,57430,5838
Weibull*  3,2781  1,6937>0,250,5133 
Lognormal0,84430,7444    <0,0050,4242 
Menor Valor Extremo3,86411,9924    <0,010,5362 
Maior Valor Extremo2,09581,4196    0,2128350,5130 
Gama  1,2477  2,34280,2383370,4851 
Logística2,79591,0162    0,01273470,5799 
Loglogística0,90970,4217    <0,0050,4090 
Exponencial  2,9231    <0,00250,3780 
Weibull de 3 Parâmetros  2,99690,20991,50490,4670970,4980 
Lognormal de 3 Parâmetros1,37880,4184-1,4002    0,4961 
Gama de 3 Parâmetros  1,2314-0,01972,3898  0,4864 
Loglogística de 3 Parâmetros1,30430,2700-1,0940    0,4656 
Exponencial de 2 Parâmetros  2,66790,2552  <0,010,3982 
Transformação de Box-Cox1,62370,5380    0,5743370,51160,5214
Transformação de Johnson0,01120,9949    0,7988950,4959 
Não-paramétrico          0,6187 
*indica a distribuição selecionada
A estatística de capacidade é Cnpk para o caso não paramétrico.