Se você tiver dados não anormais, pode transformar seus dados ou Selecione uma distribuição não normal que se encaixe nos seus dados.
Transforme seus dados e utilize uma análise de capacidades normal
Se uma transformação Box-Cox for eficaz para seus dados, você pode especificar o valor de lambda para transformar e usar uma análise de capacidade normal.
- Vá até a Componentes página e selecione um produto. Depois, selecione a etapa do fluxo do processo do seu produto.
- Abra a etapa do processo e vá para a Resumo do Processo seção.
- Selecione Configurações adicionais para acessar o gráfico de controle e as opções de análise de capacidades para cada medida.
- Selecione Análises de Capacidade Normal Use a transformação Box-Cox, se os dados não-normais forem todos positivos (0>) e quiser obter estimativas de capacidade dentro do subgrupo (potencial), bem como capacidade global.
- Selecione o valor lambda (λ) para transformar os dados.
- λ ótimo: Use o lambda ideal, que deve produzir a melhor transformação de ajuste.
- λ = 0 (ln): Use o log natural de seus dados.
- λ = 0,5 (raiz quadrada): Use a raiz quadrada de seus dados.
- Especifique λ: Outras transformações comuns são o quadrado (λ = 2), a raiz quadrada inversa (λ = −0,5) e inversa (λ = −1). Na maioria dos casos, você não deve usar um valor fora do intervalo de −2 e 2.
- Selecione OK.
Escolha uma distribuição apropriada e utilize uma análise de capacidade não normal
Selecione uma distribuição adequada é um passo inicial essencial na realização de Análise de capacidade. Se a distribuição escolhida não se ajustar bem aos dados, as estimativas de capacidade serão imprecisas.
- Vá até a Componentes página e selecione um produto. Depois, selecione a etapa do fluxo do processo do seu produto.
- Abra a etapa do processo e vá para a Resumo do Processo seção.
- Selecione Configurações adicionais para acessar o gráfico de controle e as opções de análise de capacidades para cada medida.
- Selecione Ajustar distribuição. Na maioria das vezes, é melhor usar conhecimento de engenharia e histórico do seu processo para identificar uma distribuição que se encaixe nos seus dados de processo. No entanto, o Minitab® Statistical Software possui muitas ferramentas, como Individual Distribution Identification, que podem ajudar você a avaliar o ajuste de várias distribuições.
- Selecione a distribuição que melhor se encaixe nos seus dados.
- Selecione OK.
Uma comparação dos modelos de capacidade normal e não-normal
Considere o seguinte ao decidir se usa uma distribuição não-normal ou uma distribuição normal com uma transformação.
- Geralmente, você deve escolher o modelo que é mais eficaz para seus dados. Se uma distribuição ou transformação is-normal forem igualmente eficazes, alguns profissionais recomendam o uso de um modelo não-normal porque ele usa as unidades de dados reais. Contudo, outros podem preferir o modelo normal porque ele oferece estimativas de ambas as capacidades de processo global e dentro.
- Se você planeja realizar análises de capacidade repetidamente para o processo ao longo do tempo, tente escolher uma distribuição ou transformação que possa apropriadamente caracterizar o processo de forma consistente com o tempo. Usar a mesma distribuição ou transformação permite comparar fácil e diretamente os índices das análises repetidas.
- Capacidade normal
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- Usa dados reais ou transformados para o histograma.
- Calcula dentro, entre/dentro (quando existem variações tanto dentro de subgrupos quanto entre subgrupos), e capacidade geral.
- Traça uma curva normal no histograma para ajudá-lo a determinar se a transformação foi bem sucedida em fazer com que os dados sigam uma distribuição normal.
- Capacidade não-normal
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- Usa unidades de dados reais para o histograma.
- Calcula apenas a capacidade global.
- Traça a curva de distribuição não-normal selecionada no histograma para ajudá-lo a determinar se os dados se ajustam à distribuição especificada.
