LSL
O limite inferior de especificação (LSL) do processo é o valor mínimo permitido para o produto ou serviço. Este limite não indica a forma como o processo está sendo executado, mas como você quer executar. Você especifica LSL quando configura a análise de capacidade.
Observação
Se você usar uma transformação de dados, quando realizar a análise de capacidade, o Minitab também calcula LSL*, que é o limite inferior de especificação para os dados transformados.
Interpretação
Use o USL e LSL para definir as necessidades dos clientes e avaliar se o seu processo produz itens que atendem aos requisitos.
Os limites superiores e inferiores da especificação são identificados pelas linhas tracejadas verticais no histograma. Compare as barras do histograma com as linhas para avaliar se as medições estão dentro dos limites de especificação.
A dispersão da especificação é a distância entre o limite superior da especificação e do limite inferior da especificação (USL – LSL). Suponha que uma empresa produz canetas esferográficas e o diâmetro externo alvo para a esfera é 0,35 mm. O intervalo aceitável para diâmetros externos de esferas é de 0,34 a 0,36 mm. Portanto, o LSL é 0,34, o USL é de 0,36, e a dispersão da especificação é de 0,02 mm.
O Minitab compara a dispersão da especificação com a dispersão do processo para determinar a capacidade do processo.
Valor alvo
O alvo é o valor ideal de um processo com base nas necessidades do cliente. Por exemplo, se uma peça cilíndrica produz um ótimo desempenho em um produto quando o diâmetro é de 32 mm, então de 32 mm é o alvo para essa peça.
Interpretação
Use o alvo para definir os requisitos do cliente e compare com as suas observações.
Em geral, mas nem sempre, o valor alvo está centralizado entre os limites de especificação inferior e superior. Quando você tem um alvo, examine se o processo está centralizado próximo ao alvo.
USL
O limite superior de especificação (USL) do processo é o valor mínimo permitido para o produto ou serviço. Este limite não indica a forma como o processo está sendo executado, mas como você quer executar. Você especifica USL quando configura a análise de capacidade.
Observação
Se você usar uma transformação de dados, quando realizar a análise de capacidade, o Minitab também calcula USL*, que é o limite superior de especificação para os dados transformados.
Interpretação
Use o USL e LSL para definir as necessidades dos clientes e avaliar se o seu processo produz itens que atendem aos requisitos.
Os limites superiores e inferiores da especificação são identificados pelas linhas tracejadas verticais no histograma. Compare as barras do histograma com as linhas para avaliar se as medições estão dentro dos limites de especificação.
A dispersão da especificação é a distância entre o limite superior da especificação e do limite inferior da especificação (USL – LSL). Suponha que uma empresa produz canetas esferográficas e o diâmetro externo alvo para a esfera é 0,35 mm. O intervalo aceitável para diâmetros externos de esferas é de 0,34 a 0,36 mm. Portanto, o LSL é 0,34, o USL é de 0,36, e a dispersão da especificação é de 0,02 mm.
O Minitab compara a dispersão da especificação com a dispersão do processo para determinar a capacidade do processo.
Média da amostra
A média da amostra é a média das medições da amostra ou a média do processo histórico que você especificar para a análise.
Interpretação
Use a média da amostra para estimar o valor médio do seu processo.
Como seus dados são não normais e podem não seguir uma distribuição simétrica em forma de sino, a média da amostra pode não ocorrer no pico da distribuição.
Amostra N
O tamanho amostral (N) é o número total de observações em seus dados. Por exemplo, se você coletou 20 subgrupos de tamanho 5, a sua amostra N é 100.
Interpretação
Use N para avaliar o tamanho da amostra.
Geralmente, amostras maiores produzem estimativas mais confiáveis de capacidade do processo. Alguns especialistas recomendam pelo menos 100 observações no total para uma análise de capacidade.
Forma
O parâmetro de forma da distribuição determina a forma da função de distribuição. A forma é estimada a partir dos dados ou especificada com base no conhecimento histórico processo.
Interpretação
O parâmetro de forma de uma dada distribuição pode afetar o quanto os dados estão simétricos ou assimétricos.
Efeito dos parâmetros de forma para uma distribuição Weibull
Este gráfico mostra o efeito de diferentes valores do parâmetro de forma na distribuição Weibull.
Escala
O parâmetro de escala da distribuição determina a escala da função de distribuição. A escala é estimada a partir dos dados ou especificada com base no conhecimento histórico processo.
Interpretação
O parâmetro de escala pode afetar a forma como os dados se dispersam. Em geral, um valor maior na escala pode fazer com que a distribuição para pareça mais horizontalmente esticada. Um valor menor na escala pode fazer com que a distribuição a pareça mais na horizontalmente comprimido.
Efeito do parâmetro de escala para uma distribuição logística
Este gráfico mostra o efeito de diferentes valores do parâmetro de escala na distribuição logística.
Limite
O parâmetro de limite fornece uma estimativa do valor mínimo de uma variável aleatória. O limite é estimado a partir dos dados ou especificado com base no conhecimento histórico processo.
Interpretação
O parâmetro de limite define a localização do valor mínimo que é teoricamente possível para os dados a partir de uma distribuição.
Efeito dos parâmetros de limite para uma distribuição Weibull
Este gráfico mostra o efeito de diferentes valores do parâmetro de limite na distribuição Weibull.
Local
O parâmetro local afeta o local de distribuição. A localização é estimado a partir dos dados ou especificado com base no conhecimento histórico processo.
Interpretação
O parâmetro de localização pode afetar a localização dos dados deslocando-os ao longo do eixo x. Um valor de localização positivo desloca uma distribuição para a direita, enquanto que um valor negativo desloca uma distribuição para a esquerda.
Efeito do parâmetro de localização para uma distribuição logística
Este gráfico mostra o efeito de diferentes valores do parâmetro de localização sobre a distribuição logística.
Média
Se você usa a distribuição exponencial para modelar seus dados não normais, o Minitab informa o parâmetro da média da distribuição.
Interpretação
O parâmetro médio define o valor central da distribuição de dados. Em uma distribuição exponencial, a média é igual ao parâmetro de escala quando o parâmetro de limite é 0.
