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.
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Os 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.
Normalmente, as medidas são das características CTQs (essenciais para qualidade) do projeto, que são as medidas do produto ou processo que têm normas que devem ser cumpridas.
- Os dados devem ser coletados em subgrupos, se possível
- Você pode coletar dados como observações individuais ou em subgrupos. Devem ser coletadas observações para cada subgrupo sob as mesmas entradas e condições, como de pessoal, ambiente ou equipamento.
- O processo deve ser estável e sob controle
- Se o processo atual não estiver estável, os índices de capacidade não podem ser utilizados de forma confiável para avaliar o futuro, a capacidade do processo em andamento.
- Colete dados suficientes para caracterizar o processo
- Se o processo estiver estável e você tiver coletado dados suficientes, o desvio padrão acumulado do processo vai se estabilizar nos gráficos. Se as linhas dos gráficos continuarem a oscilar, significa que você não coletou dados suficientes ou a variação do processo está instável.
- Os dados devem seguir uma distribuição normal
- Se os dados forem não normais, as estimativas da probabilidade de ocorrência de um defeito (como DPMO) não serão precisas. Na maioria dos casos, estas estimativas tendem a ser inferiores aos valores reais. Portanto, verifique os gráficos normais e os dois histogramas para ver se os dados são pelo menos razoavelmente normais antes de usar quaisquer estimativas como DPMO.
