Para uma análise mais aprofundada desses requisitos, use Capability Sixpack normal.
Compare a curva contínua global com as barras do histograma para avaliar se seus dados são aproximadamente normais. Se as barras apresentarem muita variação em relação à curva, seus dados poderão não ser normais e as estimativas de capacidade podem não ser confiáveis para o processo. Se os dados parecem não ser normais, use Identificação de distribuição individual para determinar se é necessário transformar os dados ou ajustar uma distribuição não normal para realizar análise de capacidade.
É possível usar a opção de Transformar incluída nesta análise para transformar os dados não normais. Para ajustar uma distribuição não-normal aos seus dados, use Análise de capacidade não normal.
Compare a curva contínua global e a curva interna tracejada para ver quão próximas elas estão alinhadas. Uma diferença substancial entre as curvas pode indicar que o processo não é estável ou que há uma quantidade significativa de variação entre os subgrupos. Use uma carta de controle para garantir que o processo esteja estável antes de realizar uma análise de capacidade.
Se você está analisando um processo que apresenta naturalmente uma grande variação entre os subgrupos, como um processo em lote, e a variação não é devida a causas especiais, considere a utilização de Análise de capacidade entre/dentro.
Utilize o histograma de capacidade para examinar visualmente as observações da amostra em relação aos requisitos do processo.
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.
Nesse histograma, a dispersão do processo é mais amplo do que a dispersão da especificação, o que sugere a baixa capacidade. Embora a maioria dos dados estejam dentro dos limites de especificação, há itens fora de conformidade abaixo do limite inferior de especificação (LSL) e acima do limite superior de especificação (USL).
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.
Avalie se o processo está centralizado entre os limites de especificação ou no valor-alvo, se você tiver um. O centro de dados ocorre no pico da curva de distribuição e é estimado pela média da amostra.
Neste histograma, embora as observações da amostra caiam dentro dos limites de especificação, o pico da curva de distribuição não está centralizada sobre o alvo. A maioria dos dados excede o valor alvo.
Use os principais índices de capacidade para avaliar o quão bem o seu processo atende aos requisitos.
Use Cpk para avaliar a capacidade potencial do seu processo com base na localização do processo e na dispersão do processo. A capacidade potencial indica a capacidade que poderia ser alcançada caso desvios e deslocamentos do processo tivessem sido eliminados.
Em geral, valores de Cpk mais elevados indicam um processo mais capaz. Os valores mais baixos de Cpk indicam que talvez o processo precise de melhorias.
Compare Cpk a um valor de benchmark que representa o valor mínimo que é aceitável para o seu processo. Diversos setores usam um valor de benchmark de 1,33. Se o Cpk for menor do que o seu valor de benchmark, pense em formas de aprimorar o seu processo, como a redução de sua variação ou mudança de sua localização.
Compare Cp e Cpk. Se Cp e Cpk forem aproximadamente iguais, o processo está centralizado entre os limites de especificação. Se Cp e Cpk forem diferentes, o processo não está centralizado.
Para estes dados de processo, Cpk = 1,09. Como Cpk é menor que 1,33, a capacidade potencial do processo não atende aos requisitos. O processo está muito perto do limite inferior de especificação. O processo não está centralizado, de modo Cpk não é igual Cp (2,76).
Use Ppk para avaliar a capacidade global do seu processo com base na localização processo na dispersão do processo. A capacidade global indica o desempenho real do seu processo de que o cliente experimenta ao longo do tempo.
Em geral, valores de Ppk mais elevados indicam um processo mais capaz. Os valores mais baixos de Ppk indicam que talvez o processo precise de melhorias.
Compare Ppk a um valor de benchmark que representa o valor mínimo que é aceitável para o seu processo. Diversos setores usam um valor de benchmark de 1,33. Se Ppk for menor do que o seu valor de benchmark, pense em formas de aprimorar o seu processo.
Compare Pp e Ppk. Se Pp e Ppk forem aproximadamente iguais, o processo está centralizado entre os limites de especificação. Se Pp e Ppk forem diferentes, o processo não está centralizado.
Compare Ppk e Cpk. Quando um processo está sob controle estatístico, Ppk e Cpk são aproximadamente iguais. A diferença entre Ppk e Cpk representa a melhoria na capacidade de processo que poderia ser esperada caso os desvios e deslocamentos do processo tivessem sido eliminados.
Para estes dados de processo, Ppk = 0,52. Como Ppk é menor que 1,33, a capacidade total do processo não atende aos requisitos. O processo está centralizado, de modo que Ppk ≈ Pp (0,53). No entanto, Ppk < Cpk (0,72), o que indica que a capacidade global do processo pode ser aprimorada se fossem reduzidos os desvios e deslocamentos (a variação entre os subgrupos).
Os índices de Cpk e Ppk medem a capacidade do processo em relação apenas ao limite de especificação que está mais próximo da média do processo. Portanto, estes índices representam apenas um dos lados da curva do processo e não medem como o processo é executado no outro lado da curva do processo. Se o seu processo produz itens fora de conformidade que estejam fora de ambos os limites de especificação inferior e superior, use medidas de capacidade adicionais na saída para avaliar mais detalhadamente o desempenho do processo. Para obter mais informações sobre outras medidas de capacidade, acesse Todas as estatísticas e gráficos.