O carta Xbarra representa graficamente a média das medições dentro de cada subgrupo. A linha central é a média de todas as médias dos subgrupos. Os limites de controle, que são fixados a uma distância de 3 desvios padrão acima e abaixo da linha central, mostram a quantidade de variação esperada nas médias do subgrupo.
O Minitab exibe uma carta Xbarra quando o tamanho de seu subgrupo for maior que 1.
Use uma carta Xbarra para monitorar a média de um processo e para determinar se ela é estável o suficiente para realizar a análise de capacidade.
A carta I representa graficamente observações individuais. A linha central é uma estimativa da média do processo. Os limites de controle, que são fixados a uma distância de 3 desvios padrão acima e abaixo da linha central, mostram a quantidade de variação esperada nos valores de amostras individuais.
O Minitab exibe uma carta I quando o tamanho de seu subgrupo for 1.
Use uma carta I para avaliar se as medições individuais estão sob controle e determine se o processo está estável o suficiente para realizar a análise de capacidade.
Os pontos vermelhos indicam observações que falharam em pelo menos um dos testes para causas especiais e não estão sob controle. Pontos fora de controle indicam que o processo pode não estar estável e que os resultados de uma análise de capacidade pode não ser confiável. Você deve identificar a causa de pontos fora de controle e eliminar as variações de causas especiais antes de analisar a capacidade do processo.
A carta R representa graficamente os intervalos do subgrupo. Se o tamanho do subgrupo for constante, a linha central é a média de todas as variações do subgrupo. Se os tamanhos dos subgrupos forem diferentes, o valor da linha central dependerá do tamanho do subgrupo, porque subgrupos maiores tendem a ter variações maiores. Os limites de controle, que são fixados a uma distância de 3 desvios padrão acima e abaixo da linha central, mostram a quantidade de variação esperada nas variações do subgrupo.
O Minitab exibe uma carta R para monitorar a variação se o tamanho do subgrupo for maior que 2 mas menor que 9.
Use uma carta R para monitorar a variação de um processo e para determinar se ela é estável o suficiente para realizar a análise de capacidade. A carta R indica se a variação de um subgrupo para outro está sob controle.
A carta S representa graficamente os desvios padrão do subgrupo. A linha central é a média de todos os desvios do padrão subgrupo. Os limites de controle, que são fixados a uma distância de 3 desvios padrão acima e abaixo da linha central, mostram a quantidade de variação esperada nos desvios padrão do subgrupo.
O Minitab exibe uma carta S para monitorar a variação se o tamanho do subgrupo for maior ou igual a 9.
Use uma carta S para monitorar a variação (desvio padrão) de seu processo e para determinar se ela é estável o suficiente para realizar a análise de capacidade. A carta S indica se a variação de um subgrupo para outro está sob controle.
A carta AM representa as amplitudes móveis para observações consecutivas. A linha central na carta AM é a média de todas as amplitudes móveis. Os limites de controle, que são fixados a uma distância de 3 desvios padrão acima e abaixo da linha central, mostram a quantidade de variação esperada nas amplitudes móveis.
O Minitab exibe uma carta AM se o tamanho de seu subgrupo for 1.
Use uma carta AM para monitorar a variação (amplitude móvel) de seu processo e para determinar se ela é estável o suficiente para realizar a análise de capacidade. A carta AM indica se a variação de observação para observação está no controle.
Os pontos vermelhos indicam observações que falharam em pelo menos um dos testes para causas especiais e não estão sob controle. Pontos fora de controle indicam que o processo pode não estar estável e que os resultados de uma análise de capacidade pode não ser confiável. Você deve identificar a causa de pontos fora de controle e eliminar as variações de causas especiais antes de analisar a capacidade do processo.
Os testes para causas especiais avaliam se os pontos obtidos em cada carta de controle são distribuídos aleatoriamente dentro dos limites de controle.
Use os testes para causas especiais para determinar quais observações você pode precisar investigar e identificar padrões e tendências específicas em seus dados. Cada um dos testes para causas especiais detecta um padrão ou tendência específico em seus dados, o que revela um aspecto diferente da instabilidade do processo.
O gráfico dos Últimos 25 subgrupos mostra os pontos de dados para cada um dos últimos 25 subgrupos e exibe uma linha para a média do processo global.
Use o gráfico dos Últimos 25 subgrupos para avaliar se a distribuição das observações dentro dos subgrupos atende aos requisitos de sua análise de capacidade.
Se o gráfico mostra evidências de problemas ou alterações nos subgrupos, os resultados de capacidade podem não ser válidos. Investigue seu processo para determinar por que os valores de dados não são distribuídos aleatoriamente entre os subgrupos.
Se o tamanho de um subgrupo for 1, o Minitab exibe um gráfico das Últimas 25 Observações, que é interpretado de forma semelhante.
O histograma mostra a capacidade de distribuição de seus dados amostrais. Cada barra no histograma representa a freqüência de dados dentro de um intervalo.
Utilize o histograma de capacidade para visualizar os seus dados amostrais em relação ao ajuste de distribuição e os limites de especificação.
Para avaliar visualmente o ajuste de distribuição, compare as barras do histograma com a linha de ajuste curva. A forma dos dados do histograma deve corresponder aproximadamente à curva. Para verificar se os dados seguem a distribuição, use os resultados no gráfico de probabilidade.
Para determinar o número de itens fora de conformidade em seu processo, use o resultado de PPM global.
Use o gráfico de probabilidade normal para avaliar a necessidade de que seus dados sigam uma distribuição normal.
Se a distribuição normal é um bom ajuste para os dados, os pontos formam uma linha aproximadamente reta e caem ao longo da linha ajustada que está localizada entre os limites de confiança. Pontos distantes da linha reta indicam desvios da normalidade. O valor de p é maior do que 0,05, é possível assumir que os dados seguem a distribuição normal. Você pode avaliar a capacidade de seu processo usando uma distribuição normal.
Se o valor de p for menor que 0,05, seus dados não são normais e os resultados da análise capacidade podem não ser precisos. Use Identificação de distribuição individual para determinar se é necessário transformar os dados ou ajustar uma distribuição não normal para realizar análise de capacidade.
O Gráfico de capacidade está localizado no canto inferior direito do Relatório Capability Sixpack normal.
O gráfico de capacidade consiste em três intervalos:
O centro do processo é mostrado pela marca de verificação dentro dos intervalos de dispersão do processo global e dentro. O alvo, se você tiver um, é mostrado pela marca de verificação dentro da dispersão da especificação (Especs).
Use o gráfico de capacidade de avaliar visualmente a capacidade de seu processo.
Para avaliar a capacidade potencial do seu processo, compare a dispersão dentro do processo com a dispersão da especificação. Para avaliar a capacidade global do seu processo, compare a dispersão do processo global com a dispersão da especificação. Se a dispersão do processo for maior do que a dispersão da especificação, seu processo precisa de melhoria.
Compare o centro do processo com o alvo, se você houver um. Se o processo estiver centralizado (no alvo), os marcadores de verificação intermediários para as especificações e para a dispersão do processo são alinhados verticalmente. Se o processo não está centralizado, investigue as razões.
Se a dispersão do processo interna e a dispersão global do processo forem muito diferentes, o processo pode não ser estável. Confira as cartas de controle para garantir que o processo está sob controle.