Considerações de dados para Capability Sixpack não normal

Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise, e interpretar os resultados.

Os dados devem ser contínuos

Dados contínuos são medidas que podem, potencialmente, assumir qualquer valor numérico dentro de um intervalo de valores ao longo de uma escala contínua, incluindo valores fracionários ou decimais. Exemplos comuns incluem medições como comprimento, peso e temperatura.

Se você tiver dados de atributos, como a contagem de defeituosos e defeitos, use Análise de capacidade binomial ou Análise de capacidade de Poisson.

Colete dados suficientes para obter estimativas de capacidade de processo confiáveis

Tente coletar, pelo menos, 100 pontos de dados no total (tamanho do subgrupo * número de subgrupos), como 25 subgrupos de tamanho 4, ou 35 subgrupos de tamanho 3. Se você não coletar uma quantidade suficiente de dados durante um período de tempo suficientemente longo, os dados podem não representar com precisão diferentes fontes de variação do processo e as estimativas podem não indicar a verdadeira capacidade de seu processo. Como os dados do processo não seguem uma distribuição normal, se possível, tente coletar tamanhos de subgrupo de pelo menos 5 observações ou mais a fim de garantir que as estimativas dos limites de controle estejam próximas aos valores reais.

O processo deve ser estável e sob controle

Se o processo atual não está estável, os índices de capacidade não podem ser utilizados de forma confiável para avaliar o futuro, a capacidade do processo em andamento. Use as cartas de controle na saída do capability sixpack para determinar se o processo está estável e sob controle.

Os dados devem seguir a distribuição não normal selecionada

Se a distribuição selecionada não ajustar bem os dados, as estimativas de capacidade não serão precisas. Para determinar qual distribuição não normal melhor se ajusta seus dados, use Identificação de distribuição individual.