Módulo 3 Cartas de controle por atributos

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Módulo 3 Cartas de controle por atributos"

Transcrição

1 Módulo 3 Cartas de controle por atributos

2 Tipos de cartas de controle Atributos Existem duas situações em que se utilizam atributos: 1) Quando as medidas não são possíveis, como características inspecionadas visualmente (cor, brilho, arranhões e danos). 2) Quando as medidas são possíveis mas não são tomadas por questões econômicas, de tempo, ou de necessidades. Em outras palavras: quando o diâmetro de um furo pode ser medido com um micrômetro interno mas utiliza-se um calibre passa/não-passa para determinar a sua conformidade com as especificações. Carta p Proporção de não-conforme Atributos Dados discretos Carta np Carta c Carta u Número de não-conforme Número de não- conformidades Média de não- conformidades

3 Tipos de cartas de controle Atributos Classificação X Contagem Pergunta: a amostra tem alguma defeito? SIM NÃO SIM SIM NÃO Atributos do tipo SIM/NÃO são analisados através de gráficos do tipo p ou np. Pergunta: quantos defeitos tem a amostra? Atributos que consistem na contagem de defeitos são analisados através de gráficos do tipo c ou u.

4 Convenções n = tamanho da amostra k = número (quantidade) de amostras d = número de defeituosos p = fração defeituosa _ p = fração defeituosa média c = número de defeitos _ c = número médio de defeitos u = número de defeitos por unidade _ u = número médio de defeitos por unidade

5 Carta p Proporção de não-conforme A carta p é utilizada quando se deseja monitorar a proporção de peças nãoconformes. As amostras coletadas deverão ser classificadas em conforme e não-conforme. Assim, antes de iniciar o processo de coleta inicial certifique-se que as pessoas envolvidas estão capacitadas no critério estabelecido e que o critério está claro. O tamanho das amostras pode ser variável. Quanto maior o tamanho da amostra, melhor pois a probabilidade de peças não-conformes aparecer será maior. A fração defeituosa da amostra é a razão entre o número de defeituosos encontrado na amostra (d) e o tamanho da amostra (n) [p=d/n]. A distribuição da fração defeituosa é binomial, porém quando os tamanhos das amostras forem grandes o suficiente a distribuição pode ser aproximada para a curva normal. Critérios: = > Jarra conforme = > Jarra não-conforme, tem 2 não-conformidades

6 Carta p Proporção de não-conforme Construção da carta p : 1º passo: estabelecer o processo a ser monitorado, definir o tamanho das amostras, definir qual será a freqüência para coleta das amostras (1x por turno, 1x por dia, 1x por hora, etc.) e qual será o número de amostras coletadas para o cálculo dos limites de controle. 2º passo: calcular a proporção não-conforme de cada amostra coletada, sendo: n = Número de itens inspecionados (tamanho da amostra) np = Número de Itens não-conformes encontrados na amostra coletada. Calcula-se a proporção com a fórmula: 3º passo: estabelecer a escala de trabalho para plotar os valores na carta. Esta escala deve ser definida com base em um histórico do processo ou com base nos primeiros valores coletados, mas sempre deve ter como linha inicial 0 (zero) pois não há proporção negativa. 4º passo: plotar na carta os valores encontrados. No eixo y coloque a proporção não-conforme e no eixo x a data, hora ou outra medida da coleta da amostra. p = np n

7 Carta p Proporção de não-conforme Construção da carta p exemplo: Valores para o exemplo de injeção de jarras plásticas: Amostra Amostra 1 Amostra 2 Amostra 3 Amostra 4 Amostra 5 Tamanho da amostra ( n ) Qtde. Não-conforme ( np) Proporção nãoconforme ( p ) º passo: com base nos valores coletados, calcular a fração defeituosa do processo através da fórmula : p = n 1 p 1 + n2 p n1 + n 2 + n + n p nk nkp k = ( )/( )= 0,

8 Carta p Proporção de não-conforme 6º passo: calcular os limites de controle: n = n1 +n2 + n3... +nk = 144 = 0, ,0556 (1-0,0556)/144 = 0,1129 LSCp = p +3 p(1 p) / = 0, ,0556 (1-0,0556)/144 = -0,0017 LICp = p 3 p(1 p) / LMp = p = 0,0556 n n 7º passo: traçar os limites de controle na carta e seguir com a coleta. 8º passo: analisar as tendências do processo e estabelecer planos de ação para ajustes necessários e/ou melhorias.

9 Carta p Proporção de não-conforme 0,13 PROPORÇÃO NÃO-CONFORME 0,10 0,07 0,03 0, AMOSTRAS (Poderiam ser dias, horas, etc.) LSC = 0,1129 LC = 0,0556 LIC =-0,0017 Que é igual a zero porque não existe o negativo

10 Carta np Número de itens não-conformes Este gráfico é similar ao anterior, com a diferença de que se deseja marcar o número de defeituosos na amostra. Construção da carta np : 1º passo: estabelecer o processo a ser monitorado, definir o tamanho das amostras, qual será a freqüência para coleta das amostras (1x por turno, 1x por dia, 1x por hora, etc.) e qual será o número de amostras coletadas para cálculo dos limites de controle. Geralmente estabelecemos 25 amostras. 2º passo: calcular a média de itens não-conformes e limites de controle do processo. np = Número de itens nãop-conformes encontrados na amostra coletada k = número de amostras coletadas Calcula-se a média de itens não-conformes com a fórmula: np = np + np k np k

11 Carta np Número de itens não-conformes Calcula-se os limites de controle através das fórmulas: LSCnp= np+ 3 np(1 p) LICnp= np 3 np(1 p) LMnp = np 3º passo: traçar os limites de controle na carta e seguir com a coleta. 4º passo: analisar as tendências do processo e estabelecer planos de ação para ajustes necessários e/ou melhorias.

12 Carta c Número de nãoconformidades/defeitos na amostra Características: Utiliza-se a carta c para monitorar a quantidade média de defeitos por amostra coletada. As amostras devem ter tamanho constante e geralmente abaixo de dez. Aplicamos geralmente onde, em função do histórico do processo, há a possibilidade de ocorrer vários tipos de defeitos de várias origens em um processo contínuo, ou então quando em uma única amostra podem haver várias ocorrências. Exemplo carta c Amostras = 10 Nº de defeituosos na amostra =

13 Carta c Número de não-conformidades/defeitos na amostra Construção da carta c: 1º passo: estabelecer o processo a ser monitorado, definir o tamanho das amostras, qual será a freqüência para coleta das amostras (1x por turno, 1x por dia, 1x por hora, etc) e qual será o número de amostras coletadas. Para cálculo dos limites de controle, geralmente estabelecemos 25 amostras. 2º passo: calcular a média de defeitos por amostra e também os limites de controle do processo. A média de não-conformidades ou defeitos por amostra é dado por: c = c + c2 + c3 + c k... c Calcula-se os limites de controle através das fórmulas: k LSCc= c + 3 c 3º passo: traçar os limites de controle na carta e seguir com a coleta. LICc= c 3 c 4º passo: analisar as tendências do processo e estabelecer planos de ação para ajustes necessários e/ou melhorias.

14 Carta c Número de não-conformidades/defeitos na amostra Exemplo: na fabricação de celulose micro cristalina em pó, de cada lote produzido é extraída uma amostra de 20 gramas e é contado o número de pontos pretos. Abaixo temos o resultado obtido em 15 lotes: Lote Pontos Lote Pontos c = c + c2 + c3 + c k... c k = 263/15=17,5 = LMc LSCc= c + 3 c = 17, ,5 = 30,05 LICc= c 3 c = 17,5-3 17,5 = 4,95

15 Carta c Número de não-conformidades/defeitos na amostra 56 Pontos pretos LSC = 30,05 LC = 17,5 LIC = 4, Lotes

16 Carta u Número de não-conformidades/defeitos na unidade de inspeção Características: Utiliza-se a carta u para monitorar a quantidade de defeitos por unidade de inspeção. As amostras podem ter tamanho variado e geralmente ficam em no mínimo dez. Carta u Nº total de defeitos encontrados = 4 Unidade de inspeção = 10 Nº de defeitos/unidade de inspeção = 4 / 10 = 0,

17 Carta u Número de não-conformidades/defeitos na unidade de inspeção Construção da carta u : 1º passo: estabelecer o processo a ser monitorado, definir o tamanho das amostras, qual será a freqüência para coleta das amostras (1x por turno, 1x por dia, 1x por hora, etc.) e qual será o número de amostras coletadas para cálculo dos limites de controle. Geralmente estabelecemos 25 amostras. 2º passo: coletar as amostras iniciais e plotar nas carta de controle através da fórmula abaixo: u = c n Sendo : u = número médio de defeitos por unidade de inspeção c = Somatória do número de defeitos por unidade n = unidade de inspeção (quantidade de itens, comprimento, volume, tempo, etc.) tomada como adequada para a finalidade de inspeção

18 Carta u Número de não-conformidades/defeitos na unidade de inspeção Calcular a média de não-conformidades por unidade por amostra e também os limites de controle do processo. - Média de não-conformidades por unidade: Calcula-se os limites de controle através das fórmulas: u = c n c + n c + n c + n c +... k nk ( 3 u n) ( 3 u n) LSCu = u + / LICu = u / LMu = u 3º passo: traçar os limites de controle na carta e seguir com a coleta. 4º passo: analisar as tendências do processo e estabelecer planos de ação para ajustes necessários e/ou melhorias.

19 Carta u Número de não-conformidades/defeitos na unidade de inspeção Do exemplo anterior, o tamanho da amostra era constante e igual a 20g. Então uma amostra de 20g é igual a 1UI, portanto n = 1 (tamanho da unidade de inspeção): u = c / n = 17,5 / 1 = 17,5 (do exercício anterior) ( 3 u n) ( 3 u n) LSCu = u + / LICu = u / = 17, ,5/1 = 30,05 = 17,5-3 17,5/1 = 4,95 LMu = u = 17,5

20 Exercícios Indique se é verdadeiro ou falso 1 - ( ) Há somente duas categorias de cartas de controle: variáveis e atributos. 2 - ( ) Cartas de controle por atributos são aplicadas para dados contínuos. 3 - ( ) A carta de controle do tipo p é aplicada para monitorar a proporção de itens não-conformes em uma amostra de tamanho variável. 4 - ( ) A carta de controle do tipo np é aplicada a processos com tamanho de amostra variável. 5 - ( ) A carta de controle do tipo c monitora o número médio de não- conformidades por amostra coletada. 6 - ( ) A carta de controle tipo u monitora o número médio de defeitos ou nãoconfomidades por unidade da amostra.

21 Resposta dos exercícios Indique se é verdadeiro ou falso 1 - ( V ) Há somente duas categorias de cartas de controle: variáveis e atributos. 2 - ( F ) Cartas de controle por atributos são aplicadas para dados contínuos. 3 - ( V ) A carta de controle do tipo p é aplicada para monitorar a proporção de itens não-conformes em uma amostra de tamanho variável. 4 - ( F ) A carta de controle do tipo np é aplicada a processos com tamanho de amostra variável. 5 - ( V ) A carta de controle do tipo c monitora o número médio de nãoconformidades por amostra coletada. 6 - ( V ) A carta de controle tipo u monitora o número médio de defeitos ou nãoconfomidades por unidade da amostra.

22 Fim do Módulo 3

CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS

CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS Ferramentas da Qualidade CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS (3/4) Gráficos de controle Gráfico de controle de variáveis Gráfico de controle de atributos Gráficos de Controle

Leia mais

Eng a. Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 12 Cartas de controle para atributos DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM

Eng a. Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 12 Cartas de controle para atributos DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM Eng a. Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 12 Cartas de controle para atributos DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM TÓPICOS DESTA AULA Cartas de Controle para Variáveis Tipo 1: X

Leia mais

Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 09 Cartas de controle para atributos DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM

Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 09 Cartas de controle para atributos DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 09 Cartas de controle para atributos DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM TÓPICOS DESTA AULA Cartas de Controle para Variáveis Tipo 1: X e R Tipo

Leia mais

EPR 007 Controle Estatístico de Qualidade Gráficos de Controle por Atributos

EPR 007 Controle Estatístico de Qualidade Gráficos de Controle por Atributos EPR 7 Controle Estatístico de Qualidade Gráficos de Controle por Atributos Prof. Dr. Emerson José de Paiva Gráficos e tabelas originadas de Costa, Epprecht e Carpinetti (22) Definição Nem sempre é por

Leia mais

Módulo 4. 6º Ferramenta: Diagrama de Dispersão; 7º Ferramenta: Carta de Controle; Exercícios.

Módulo 4. 6º Ferramenta: Diagrama de Dispersão; 7º Ferramenta: Carta de Controle; Exercícios. Módulo 4 6º Ferramenta: Diagrama de Dispersão; 7º Ferramenta: Carta de Controle; Exercícios. 6ª. Ferramenta Diagrama de Dispersão Finalidade: Mostrar o que acontece com uma variável quando a outra muda,

Leia mais

Aplicar as técnicas de controle estatístico dos processos em sistemas produtivos.

Aplicar as técnicas de controle estatístico dos processos em sistemas produtivos. Página 1 de 5 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO C E P Objetivo geral: Aplicar as técnicas de controle estatístico dos processos em sistemas produtivos. Etapa 5 Cartas de Controle por Atributos Às vezes

Leia mais

Gráfico de Controle por Atributos

Gráfico de Controle por Atributos Gráfico de Controle por Atributos Roteiro 1. Gráfico de np. Gráfico de p 3. Gráfico de C 4. Gráfico de u 5. Referências Gráficos de Controle por Atributos São usados em processos que: Produz itens defeituosos

Leia mais

Distribuições discretas de probabilidades. Cap. 8 Binomial, Hipergeométrica, Poisson

Distribuições discretas de probabilidades. Cap. 8 Binomial, Hipergeométrica, Poisson Distribuições discretas de probabilidades Cap. 8 Binomial, Hipergeométrica, Poisson Definições Variável aleatória: função que associa a cada elemento do espaço amostral um número real. Exemplo: diâmetro

Leia mais

Controle Estatístico do Processo (CEP)

Controle Estatístico do Processo (CEP) Controle Estatístico do Processo (CEP) CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO É UM MÉTODO QUE PERMITE CONTROLAR CONTÍNUAMENTE AS CARACTERÍSTICAS CHAVES DE UM PRODUTO E PROCESSO, VISANDO A SUA MELHORIA. ORIGEM

Leia mais

CEP CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO

CEP CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO 1 Walter Andrew Shewhart 1923 EUA Bell telefones Substituir inspeção de todas as peças Surge controle do processo e inspeção por amostragem gráficos de controle 1954 Indústrias japonesas Sob orientação

Leia mais

7- Controle Estatístico de Processos CEP - Controle Estatístico de Processos

7- Controle Estatístico de Processos CEP - Controle Estatístico de Processos CEP - Controle Estatístico de Processos Pedro Paulo Balestrassi www.iem.efei.br/pedro 35-3629-1161 1 Tipo de Gráfico Dados do tipo variáveis ou atributo? Variável Atributo Alto ou Baixo Volume Não Tamanho

Leia mais

PROGRAMAS DO CONTROLE DE QUALIDADE

PROGRAMAS DO CONTROLE DE QUALIDADE Universidade Federal do Rio Grande Escola de Química e Alimentos Engenharia de Alimentos Análise Sensorial e Controle de Qualidade PROGRAMAS DO CONTROLE DE QUALIDADE Prof. Dra. Janaína Fernandes Medeiros

Leia mais

Gráfico de Pareto. Ferramentas da Qualidade

Gráfico de Pareto. Ferramentas da Qualidade Gráfico de Pareto Gráfico de Pareto Ferramentas da Qualidade O que é? Gráfico de barras verticais que evidencia a priorização de temas. Princípio de Pareto (sociólogo e economista italiano - 80/20) Juran.

Leia mais

CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS - CEP. Profa. Ghislaine Miranda Bonduelle UFPR/DETF

CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS - CEP. Profa. Ghislaine Miranda Bonduelle UFPR/DETF CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS - CEP Profa. Ghislaine Miranda Bonduelle UFPR/DETF CEP Pode ser definido como um método preventivo de se comparar continuamente os resultados de um processo com um padrão,

Leia mais

Unidade 3 Inspeção para aceitação. Prof a. Dr a. Luciana Leite

Unidade 3 Inspeção para aceitação. Prof a. Dr a. Luciana Leite Unidade 3 Inspeção para aceitação Prof a. Dr a. Luciana Leite Conteúdo 3.1 Inspeção da Qualidade 3.2 Riscos e parâmetros 3.3 Tipos de amostragem 3.4 Planos de amostragem 3.5 Inspeção Retificadora Inspeção

Leia mais

CEP: Controle Estatístico de Processo

CEP: Controle Estatístico de Processo CEP: Controle Estatístico de Processo CEP: Controle Estatístico de Processos CEP (SPC Statistical Process Control) é uma técnica estatística para verificar a qualidade de um produto, durante o processo

Leia mais

Disciplina: Gestão da Qualidade

Disciplina: Gestão da Qualidade Disciplina: Gestão da Qualidade As Sete Ferramentas da Qualidade: Cartas de Controle Prof. Fernando Porto Introdução As cartas de controle, conhecidas originalmente como gráficos de Shewhart ou gráficos

Leia mais

INSPEÇÃO DA QUALIDADE. Ghislaine Miranda Bonduelle

INSPEÇÃO DA QUALIDADE. Ghislaine Miranda Bonduelle INSPEÇÃO DA QUALIDADE Ghislaine Miranda Bonduelle INSPEÇÃO DA QUALIDADE È O PROCESSO DE VERIFICAÇÃO DE LOTES OU AMOSTRAS A FIM DE DETERMINAR SE A QUALIDADE DO PRODUTO ATENDE ÀS ESPECIFICAÇÕES Inspeção

Leia mais

Variáveis Aleatórias

Variáveis Aleatórias Variáveis Aleatórias Definição: Uma variável aleatória v.a. é uma função que associa elementos do espaço amostral a valores numéricos, ou seja, X : Ω A, em que A R. Esquematicamente As variáveis aleatórias

Leia mais

Visão Computacional. Alessandro L. Koerich. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Universidade Federal do Paraná (UFPR)

Visão Computacional. Alessandro L. Koerich. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Universidade Federal do Paraná (UFPR) Visão Computacional Alessandro L. Koerich Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Universidade Federal do Paraná (UFPR) Análise da Imagem Análise da Imagem O algoritmo opera sobre a imagem e extrai

Leia mais

Principais distribuições discretas Distribuição de Bernoulli sucesso fracasso X = 1, se sucesso X = 0, se fracasso P(X) TOTAL 1 Exemplo 5:

Principais distribuições discretas Distribuição de Bernoulli sucesso fracasso X = 1, se sucesso X = 0, se fracasso P(X) TOTAL 1 Exemplo 5: Principais distribuições discretas Na prática, sempre se procura associar um fenômeno aleatório a ser estudado, a uma forma já conhecida de distribuição de probabilidade (distribuição teórica) e, a partir

Leia mais

LAN 2740 INSPEÇÃO DA QUALIDADE. Inspeção para aceitação Planos de amostragem

LAN 2740 INSPEÇÃO DA QUALIDADE. Inspeção para aceitação Planos de amostragem LAN 2740 INSPEÇÃO DA QUALIDADE Inspeção para aceitação Planos de amostragem INSPEÇÃO DA QUALIDADE Em um processo produtivo, a inspeção da qualidade pode ser efetuada em diversos estágios: recepção de matéria-prima

Leia mais

Engenharia da Qualidade II. Prof. Fabrício Maciel Gomes Departamento de Engenharia Química Escola de Engenharia de Lorena EEL

Engenharia da Qualidade II. Prof. Fabrício Maciel Gomes Departamento de Engenharia Química Escola de Engenharia de Lorena EEL Engenharia da Qualidade II Prof. Fabrício Maciel Gomes Departamento de Engenharia Química Escola de Engenharia de Lorena EEL Objetivo de um Processo Produzir um produto que satisfaça totalmente ao cliente.

Leia mais

CAPÍTULO 4 CONCEITOS BÁSICOS DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADES

CAPÍTULO 4 CONCEITOS BÁSICOS DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADES CAPÍTULO 4 CONCEITOS BÁSICOS DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADES. INTRODUÇÃO - Conceito de população desconhecida π e proporção da amostra observada P. π P + pequeno erro Perguntas: - Qual é o pequeno erro?

Leia mais

Inspeção de Qualidade

Inspeção de Qualidade Inspeção de Qualidade Roteiro 1. Inspeção para Aceitação 2. Planos de Amostragem Simples 3. Determinação Plano de Amostragem 4. Inspeção Retificadora 5. Plano de Amostragem Dupla 6. Referências Inspeção

Leia mais

PRO 2712 CONTROLE DA QUALIDADE 1. Inspeção por Amostragem

PRO 2712 CONTROLE DA QUALIDADE 1. Inspeção por Amostragem PRO 2712 CONTROLE DA QUALIDADE 1 Inspeção por Amostragem PRO 2712 CONTROLE DA QUALIDADE 2 UM EXEMPLO SIMPLES Caixas com 10 bolas coloridas 10 PRETAS 9 PRETAS 1 BRANCA 8 PRETAS 1 BRANCA A B C 7 PRETAS 3

Leia mais

1 Distribuições Discretas de Probabilidade

1 Distribuições Discretas de Probabilidade 1 Distribuições Discretas de Probabilidade A distribuição discreta descreve quantidades aleatórias (dados de interesse) que podem assumir valores particulares e os valores são finitos. Por exemplo, uma

Leia mais

Hinshitsu Consultoria & Treinamento S/C Ltda. CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO C E P

Hinshitsu Consultoria & Treinamento S/C Ltda. CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO C E P Hinshitsu Consultoria & Treinamento S/C Ltda. CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO C E P Itajubá/MG 20 de Julho de 2000 Objetivo geral Apresentar os conceitos e as ferramentas básicas do CEP, destinadas ao

Leia mais

Sumário. Introdução } 24/05/16 } 1. } Estatística: ciência que trata da coleta, processamento e disposição de dados.

Sumário. Introdução } 24/05/16 } 1. } Estatística: ciência que trata da coleta, processamento e disposição de dados. Sumário } FERRAMENTAS DA QUALIDADE: INTRODUÇÃO FLUXOGRAMA ESTRATIFICAÇÃO FOLHA DE VERIFICAÇÃO GRÁFICO DE PARETO DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO HISTOGRAMA DIAGRAMA DE DISPERSÃO CARTA DE CONTROLE } CONCLUSÃO

Leia mais

Controle Estatístico de Processo

Controle Estatístico de Processo PRO 2712 CONTROLE DA QUALIDADE 1 Controle Estatístico de Processo PRO 2712 CONTROLE DA QUALIDADE 2 O QUE É UM PROCESSO? conjunto de atividades executadas com um certo objetivo ou finalidade conjunto de

Leia mais

Engenharia da Qualidade. Unidade 3 Inspeção por Amostragem para Aceitação Prof. Luciana Rosa Leite

Engenharia da Qualidade. Unidade 3 Inspeção por Amostragem para Aceitação Prof. Luciana Rosa Leite Engenharia da Qualidade Unidade 3 Inspeção por Amostragem para Aceitação Prof. Luciana Rosa Leite Conteúdo da Unidade 3.1 Inspeção da Qualidade 3.2 Riscos e parâmetros 3.3 Tipos de amostragem 3.4 Planos

Leia mais

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS 4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS 2011 Principais modelos probabilísticos discretos 4.1. Modelo Bernoulli Muitos eperimentos admitem apenas dois resultados. Eemplos: 1. Uma peça é classificada como defeituosa

Leia mais

CE219 - Controle Estatístico de Qualidade

CE219 - Controle Estatístico de Qualidade CE219 - Controle Estatístico de Qualidade Cesar Augusto Taconeli 30 de maio, 2017 Cesar Augusto Taconeli CE219 - Controle Estatístico de Qualidade 30 de maio, 2017 1 / 47 Aula 3 - Métodos e filosofia do

Leia mais

Controle da Qualidade. Unidade 4 Visão de Processos e Gráficos de Controle Prof. Luciana Rosa Leite

Controle da Qualidade. Unidade 4 Visão de Processos e Gráficos de Controle Prof. Luciana Rosa Leite Controle da Qualidade Unidade 4 Visão de Processos e Gráficos de Controle Prof. Luciana Rosa Leite Nesta Unidade: 4.1 Variabilidade de processos 4.2 Características da Qualidade 4.3 Gráficos de Controle

Leia mais

Controle Estatístico da Qualidade

Controle Estatístico da Qualidade Controle Estatístico da ESQUEMA DO CAPÍTULO 15.1 MELHORIA E ESTATÍSTICA DA QUALIDADE 15.2 CONTROLE ESTATÍSTICO DA QUALIDADE 15.3 CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO 15.4 INTRODUÇÃO AOS GRÁFICOS DE CONTROLE

Leia mais

CEP - CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO

CEP - CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO CEP - CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO Alcantaro Corrêa Presidente da FIESC Sérgio Roberto Arruda Diretor Regional do SENAI/SC Antônio José Carradore Diretor de Educação e Tecnologia do SENAI/SC Marco

Leia mais

Controle de Qualidade

Controle de Qualidade Gráficos com autocorrelação Controle de Qualidade Lupércio França Bessegato Especialização em Estatística Roteiro da apresentação Gráficos com autocorrelação 1 2 3 4 5 6 Gráficos com autocorrelação 7 8

Leia mais

ESTATÍSTICA. x(s) W Domínio. Contradomínio

ESTATÍSTICA. x(s) W Domínio. Contradomínio Variáveis Aleatórias Variáveis Aleatórias são funções matemáticas que associam números reais aos resultados de um Espaço Amostral. Uma variável quantitativa geralmente agrega mais informação que uma qualitativa.

Leia mais

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS 4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS 2019 Principais modelos probabilísticos discretos 4.1. Modelo Bernoulli Muitos eperimentos admitem apenas dois resultados. Eemplos: 1. Uma peça é classificada como defeituosa

Leia mais

Qualidade na empresa. Fundamentos de CEP. Gráfico por variáveis. Capacidade do processo. Gráficos por atributos. Gráficos com.

Qualidade na empresa. Fundamentos de CEP. Gráfico por variáveis. Capacidade do processo. Gráficos por atributos. Gráficos com. Roteiro da apresentação 1 Controle de Qualidade Lupércio França Bessegato 2 3 4 Gráficos com autocorrelação UFMG Especialização em Estatística Setembro/2008 Gráficos com autocorrelação 5 6 Gráficos com

Leia mais

Variáveis Aleatórias

Variáveis Aleatórias Variáveis Aleatórias Definição: Uma variável aleatória v.a. é uma função que associa elementos do espaço amostral a valores numéricos, ou seja, X : I, em que I. Esquematicamente: As variáveis aleatórias

Leia mais

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS 4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS 2010 Principais modelos probabilísticos discretos 4.1. Modelo Bernoulli Muitos eperimentos admitem apenas dois resultados. Eemplos: 3. Uma peça é classificada como defeituosa

Leia mais

PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS 2012 Principais modelos probabilísticos discretos 4.1. Modelo Bernoulli Muitos eperimentos admitem apenas dois resultados. Eemplos: 1. Uma peça é classificada como defeituosa

Leia mais

Prof. Fabrício Maciel Gomes Departamento de Engenharia Química Escola de Engenharia de Lorena EEL

Prof. Fabrício Maciel Gomes Departamento de Engenharia Química Escola de Engenharia de Lorena EEL Prof. Fabrício Maciel Gomes Departamento de Engenharia Química Escola de Engenharia de Lorena EEL Referências Bibliográficas Sistema de Avaliação Duas Provas teóricas Um Trabalho em Grupo MédiaFinal 0,4

Leia mais

Professora Ana Hermínia Andrade. Período

Professora Ana Hermínia Andrade. Período Distribuições de probabilidade Professora Ana Hermínia Andrade Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Estudos Sociais Departamento de Economia e Análise Período 2016.2 Modelos de distribuição Para

Leia mais

Inspeção de Qualidade

Inspeção de Qualidade Inspeção de Qualidade Nem sempre a inspeção 100% é possível ou necessária. 1.Inspeção para aceitação Na inspeção por amostragem, itens são selecionados aleatoriamente do lote para compor a amostra. Dependendo

Leia mais

CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE: UM ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DO SETOR ALIMENTÍCIO NA CIDADE DE CAMPINA GRANDE - PB

CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE: UM ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DO SETOR ALIMENTÍCIO NA CIDADE DE CAMPINA GRANDE - PB João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE: UM ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DO SETOR ALIMENTÍCIO NA CIDADE DE CAMPINA GRANDE - PB Iasmin Ayala Macedo Duarte

Leia mais

Probabilidade e Estatística 2011/2

Probabilidade e Estatística 2011/2 Probabilidade e Estatística 2011/2 Prof. Fernando Deeke Sasse Exercícios resolvidos sobre distribuições discretas Distribuição Binomial 1. Lotes de 50 peças são examinados. O número médio de peças não-conformes

Leia mais

Distribuição de Probabilidade. Prof.: Joni Fusinato

Distribuição de Probabilidade. Prof.: Joni Fusinato Distribuição de Probabilidade Prof.: Joni Fusinato joni.fusinato@ifsc.edu.br jfusinato@gmail.com Modelos de Probabilidade Utilizados para descrever fenômenos ou situações que encontramos na natureza, ou

Leia mais

Gerência da qualidade

Gerência da qualidade Gerência da qualidade Abordagens da Qualidade - Opções - Abordagem baseada em Manufatura: considera a qualidade como sendo conformidade com as especificações. Foco no processo produtivo. - Abordagem baseada

Leia mais

Estatística e Qualidade

Estatística e Qualidade Estatística e Qualidade Fabrício Bueno Sumário 1Introdução...1 2Folhas de verificação...2 2.1Proporção de itens não-conformes...2 2.2Inspeção de atributos...3 2.3Localização de defeitos...4 2.4Causa dos

Leia mais

Probabilidade: aula 2, 3 e 4

Probabilidade: aula 2, 3 e 4 Probabilidade: aula 2, 3 e 4 Regras de contagem e combinatória Permutação Simples: Exemplo: De quantas maneiras 5 pessoas podem viajar em um automóvel com 5 lugares, se apenas uma delas sabe dirigir? Atividade:

Leia mais

a) Inspeção por Atributos Neste caso verifica-se a ocorrência de defeitos, sem determinar-se sua intensidade. É uma avaliação qualitativa.

a) Inspeção por Atributos Neste caso verifica-se a ocorrência de defeitos, sem determinar-se sua intensidade. É uma avaliação qualitativa. Aula 8 - INSPEÇÃO DA QUALIDADE (NORMA NBR 5426) É o processo que busca identificar se uma peça, amostra ou lote atende determinadas especificações da qualidade. Realiza-se em produto já existente ou em

Leia mais

CONTROLO ESTATÍSTICO DO PROCESSO

CONTROLO ESTATÍSTICO DO PROCESSO CONTROLO ESTATÍSTICO DO PROCESSO A. Análise de Pareto Código do defeito A B C D E F G H I. Com o objectivo de diminuir os custos da qualidade, uma empresa produtora de biscoitos e bolachas fez um levantamento

Leia mais

GESTÃO DA QUALIDADE. Aula 7 ISO 9.000

GESTÃO DA QUALIDADE. Aula 7 ISO 9.000 GESTÃO DA QUALIDADE Aula 7 ISO 9.000 ISO International Organization for Standardization CONCEITO A expressão ISO 9000 designa um grupo de normas técnicas que estabelecem um modelo de gestão da qualidade

Leia mais

Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 04 Introdução ao CEP DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM

Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 04 Introdução ao CEP DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 04 Introdução ao CEP DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM Cronograma parcial DPS1037 Data Aula Conteúdo 10/ago 1 Introdução à Engenharia da Qualidade

Leia mais

Morgana Pizzolato, Dr a. Planos de inspeção DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM

Morgana Pizzolato, Dr a. Planos de inspeção DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM Morgana Pizzolato, Dr a. Planos de inspeção DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM TÓPICOS DESTA AULA Inspeção 100% Inspeção por amostragem 2 ATIVIDADE Cinco caixas (A, B, C, D,

Leia mais

Gráficos de Controle

Gráficos de Controle Gráficos de Controle CE219 - Controle Estatístico de Qualidade Prof. Cesar Taconeli taconeli@ufpr.br Prof. Walmes Zeviani walmes@ufpr.br Laboratório de Estatística e Geoinformação Departamento de Estatística

Leia mais

F (x) = P (X x) = Σ xi xp(x i ) E(X) = x i p(x i ).

F (x) = P (X x) = Σ xi xp(x i ) E(X) = x i p(x i ). Variável Aleatória Uma variável aleatória é uma variável numérica, cujo valor medido pode variar de uma réplica para outra do experimento. Exemplos: (i) Variáveis aleatórias contínuas: corrente elétrica,

Leia mais

Departamento de Estatística UFSCar Probabilidade e Estatística Lista de Exercícios 2 Prof. José Carlos Fogo (11/09/2014)

Departamento de Estatística UFSCar Probabilidade e Estatística Lista de Exercícios 2 Prof. José Carlos Fogo (11/09/2014) Departamento de Estatística UFSCar Probabilidade e Estatística Lista de Exercícios 2 Prof. José Carlos Fogo (11/09/2014) 1) Seja X v.a. representando o número de usuários de um microcomputador no período

Leia mais

Probabilidade e Estatística

Probabilidade e Estatística Probabilidade e Estatística Distribuições Discretas de Probabilidade Prof. Narciso Gonçalves da Silva www.pessoal.utfpr.edu.br/ngsilva Introdução Distribuições Discretas de Probabilidade Muitas variáveis

Leia mais

Aplicar as técnicas de controle estatístico dos processos em sistemas produtivos.

Aplicar as técnicas de controle estatístico dos processos em sistemas produtivos. Página 1 de 8 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO C E P Objetivo geral: Aplicar as técnicas de controle estatístico dos processos em sistemas produtivos. Etapa 1 Para refletir: De acordo com a definição de

Leia mais

Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 13 e 14 Planos de inspeção DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM

Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 13 e 14 Planos de inspeção DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 13 e 14 Planos de inspeção DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM TÓPICOS DESTA AULA Inspeção 100% Inspeção por amostragem 2 ATIVIDADE Cinco caixas

Leia mais

Distribuição de Probabilidade Variáveis Aleatórias Discretas. Prof.: Joni Fusinato

Distribuição de Probabilidade Variáveis Aleatórias Discretas. Prof.: Joni Fusinato Distribuição de Probabilidade Variáveis Aleatórias Discretas Prof.: Joni Fusinato joni.fusinato@ifsc.edu.br jfusinato@gmail.com Distribuição de Probabilidade Descreve a chance que uma variável pode assumir

Leia mais

Engenharia da Qualidade. Profa. Luciana Rosa Leite

Engenharia da Qualidade. Profa. Luciana Rosa Leite Engenharia da Qualidade Profa. Luciana Rosa Leite Unidade 1 Introdução à Engenharia Da Qualidade 1.1 Evolução da Gestão da Qualidade 1.2 Revisão de conceitos estatísticos Exercícios Evolução da Gestão

Leia mais

Roteiro de Atividades Experimentais para o Laboratório de EPO Controle Estatístico de Processo (CEP)

Roteiro de Atividades Experimentais para o Laboratório de EPO Controle Estatístico de Processo (CEP) Roteiro de Atividades Experimentais para o Laboratório de EPO Controle Estatístico de Processo (CEP) Profº Raymundo J. de S. Mançú 2016 1 SUMÁRIO 1 EXPERIÊNCIA Nº 1...3 1.1 TÍTULO...3 1.2 OBJETIVO...3

Leia mais

Lista de Exercícios - Modelos Probabilísticos 1 INE 7002 GABARITO LISTA DE EXERCÍCIOS MODELOS PROBABILÍSTICOS

Lista de Exercícios - Modelos Probabilísticos 1 INE 7002 GABARITO LISTA DE EXERCÍCIOS MODELOS PROBABILÍSTICOS Lista de Exercícios - Modelos Probabilísticos INE 72 GABARITO LISTA DE EERCÍCIOS MODELOS PROBABILÍSTICOS 35) a) Binomial: cada realização tem apenas 2 resultados possíveis, o número de realizações é conhecido,

Leia mais

CEP - Controle Estatístico de Processos

CEP - Controle Estatístico de Processos - Controle Estatístico de Processos o o o o o Gerenciando na Presença da Variação Controle Gráficos para Atributos Gráficos para Variáveis Amostras e Controle Gerenciando na Presença da Variação Controle

Leia mais

Distribuições amostrais

Distribuições amostrais Distribuições amostrais Tatiene Correia de Souza / UFPB tatiene@de.ufpb.br October 14, 2014 Souza () Distribuições amostrais October 14, 2014 1 / 23 Distribuição Amostral Objetivo Estender a noção de uma

Leia mais

Probabilidade e Estatística

Probabilidade e Estatística Probabilidade e Estatística Aula 5 Probabilidade: Distribuições de Discretas Parte 2 Leitura obrigatória: Devore, seções 3.4, 3.5 (hipergeométrica), 3.6 Aula 5-1 Objetivos Nesta parte 01 aprendemos a representar,

Leia mais

Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 05 Introdução ao CEP DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM

Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 05 Introdução ao CEP DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 05 Introdução ao CEP DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM TÓPICOS DESTA AULA Teorema do Limite Central (TLC) Introdução ao Controle Estatístico

Leia mais

Distribuição de Probabilidade. Prof. Ademilson

Distribuição de Probabilidade. Prof. Ademilson Distribuição de Probabilidade Prof. Ademilson Distribuição de Probabilidade Em Estatística, uma distribuição de probabilidade descreve a chance que uma variável pode assumir ao longo de um espaço de valores.

Leia mais

Exemplo de aplicação da distribuição Binomial e da distribuição de Poisson: (normas da ABTN)

Exemplo de aplicação da distribuição Binomial e da distribuição de Poisson: (normas da ABTN) EXEMPLOS Exemplo de aplicação da distribuição Binomial e da distribuição de Poisson: (normas da ABTN) É dada a tabela de escolha do código de amostra em função do tamanho do lote e do nível de inspeção

Leia mais

Distribuições Discretas: Hipergeométrica, Binomial e Poisson

Distribuições Discretas: Hipergeométrica, Binomial e Poisson CAP3: Distribuições Discretas e Contínuas Distribuições Discretas: Hipergeométrica, Binomial e Poisson Uma distribuição de probabilidade é um modelo matemático que relaciona o valor da variável com a probabilidade

Leia mais

Lista de exercícios sobre Distribuições Binomial, Poisson e Normal UFPR /2. Monitor Adi Maciel de A. Jr Prof. Jomar.

Lista de exercícios sobre Distribuições Binomial, Poisson e Normal UFPR /2. Monitor Adi Maciel de A. Jr Prof. Jomar. Lista de exercícios sobre Distribuições Binomial, Poisson e Normal UFPR - 2014/2 Monitor Adi Maciel de A. Jr Prof. Jomar. ----------------//----------------//---------------- Distribuição Binomial N =

Leia mais

Intervalos de Confiança

Intervalos de Confiança Intervalos de Confiança INTERVALOS DE CONFIANÇA.1 Conceitos básicos.1.1 Parâmetro e estatística Parâmetro é a descrição numérica de uma característica da população. Estatística é a descrição numérica de

Leia mais

2)Para o exercício anterior e usando os limites de controle e estimativas revistas para este processo, determine se este está estável. Justifique.

2)Para o exercício anterior e usando os limites de controle e estimativas revistas para este processo, determine se este está estável. Justifique. ª LISTA DE ESTATÍSTICA (apresentar os cálculos com 4 casas decimais) )Em uma fábrica de produtos de higiene foram medidos os pesos de sabonetes em amostras de tamanho cinco. Supõe-se que o peso dos sabonetes

Leia mais

As restrições acima, sobre, são equivalentes a e. Combinandoas, poderemos escrever.

As restrições acima, sobre, são equivalentes a e. Combinandoas, poderemos escrever. Livro: Probabilidade - Aplicações à Estatística Paul L. Meyer Capitulo 4 Variáveis Aleatórias Unidimensionais. Exemplo 4.9. Ao operar determinada máquina, existe alguma probabilidade de que o operador

Leia mais

Ferramentas da Qualidade

Ferramentas da Qualidade Ferramentas da Qualidade Opção de apresentação Preparado pelos professor:gregório Bouer -2005 As Ferramentas da Qualidade - Por que utilizar? - A aprendizagem não se resume apenas à atividade intelectual.

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA. Cálculo das Probabilidades e Estatística I. Segunda Lista de Exercícios

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA. Cálculo das Probabilidades e Estatística I. Segunda Lista de Exercícios UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Cálculo das Probabilidades e Estatística I Professora: Juliana Freitas Pires Segunda Lista de Exercícios Questão 1. Descreva o espaço amostral para cada um dos seguintes

Leia mais

Adilson Cunha Rusteiko

Adilson Cunha Rusteiko Janeiro, 2015 Estatística , A Estatística Estatística: É a parte da matemática aplicada que fornece métodos para coleta, organização, descrição, análise e interpretação

Leia mais

PRO 2271 ESTATÍSTICA I. 3. Distribuições de Probabilidades

PRO 2271 ESTATÍSTICA I. 3. Distribuições de Probabilidades PRO71 ESTATÍSTICA 3.1 PRO 71 ESTATÍSTICA I 3. Distribuições de Probabilidades Variáveis Aleatórias Variáveis Aleatórias são valores numéricos que são atribuídos aos resultados de um eperimento aleatório.

Leia mais

ÍNDICE. 1.0 Introdução Acessórios de Instalação Montagem e Instalação Travar a posição do tubo Modelos...

ÍNDICE. 1.0 Introdução Acessórios de Instalação Montagem e Instalação Travar a posição do tubo Modelos... ÍNDICE 1.0 Introdução...2 2.0 Acessórios de Instalação...2 3.0 Montagem e Instalação...3 3.1 Piscinas de forma retangular...7 3.2 Piscinas de forma oval...8 4.0 Travar a posição do tubo...9 5.0 Modelos...9

Leia mais

EEL - USP. Aula 2 Projeto do Produto, do processo e planejamento da produção. Prof. Dr. Geronimo

EEL - USP. Aula 2 Projeto do Produto, do processo e planejamento da produção. Prof. Dr. Geronimo EEL - USP Aula 2 Projeto do Produto, do processo e planejamento da produção Prof. Dr. Geronimo O processo de planejamento de instalações voltadas para a produção de montagem pode ser listado: 1. Definir

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO Prof. Dr. Roberto Antonio Martins - 2002 - Índice 1

Leia mais

CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS

CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS Ferramentas da Qualidade CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS (2/4) HISTOGRAMA: O QUE É E PARA QUE SERVE CONSTRUÇÃO DE HISTOGRAMAS EXERCÍCIOS Utilização de histogramas 2

Leia mais

ADMINISTRAÇÃO DE RECURSOS MATERIAIS E PATRIMONIAIS

ADMINISTRAÇÃO DE RECURSOS MATERIAIS E PATRIMONIAIS ADMINISTRAÇÃO DE RECURSOS MATERIAIS E PATRIMONIAIS Unidades 06 Recebimento de materiais Conceito de qualidade Padrões de qualidade Inspeção de qualidade Recebimento quantitativo Procedimentos operacionais

Leia mais

1 Teoria da Decisão Estatística

1 Teoria da Decisão Estatística 1 Teoria da Decisão Estatística 1.1 Teste de Hipótese É uma metodologia estatística que permite tomar decisão sobre uma ou mais populações baseando no conhecimento de informações da amostra. Ao tentarmos

Leia mais

Lista de exercícios 2 Métodos Estatísticos Básicos

Lista de exercícios 2 Métodos Estatísticos Básicos Lista de exercícios 2 Métodos Estatísticos Básicos Prof. Regis Augusto Ely 1 de julho de 2014 1 Variáveis aleatórias unidimensionais 1. Suponha que a variável aleatória X tenha os valores possíveis 1,

Leia mais

CAPÍTULO 5: VARIÁVEIS ALEATÓRIAS BIDIMENSIONAIS Todas as coisas aparecem e desaparecem por causa da concorrência de causas e condições. Nada nunca existe inteiramente só, tudo está em relação com todo

Leia mais

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA Profa. Dra. Yara de Souza Tadano yaratadano@utfpr.edu.br Aula 7 11/2014 Variáveis Aleatórias Variáveis Aleatórias Probabilidade e Estatística 3/41 Variáveis Aleatórias Colete

Leia mais

Escola Politécnica de Pernambuco Departamento de Engenharia Mecânica PROGRAMA. Número de Créditos: TEÓRICOS: 04; PRÁTICOS: 0 ; TOTAL: 4

Escola Politécnica de Pernambuco Departamento de Engenharia Mecânica PROGRAMA. Número de Créditos: TEÓRICOS: 04; PRÁTICOS: 0 ; TOTAL: 4 PROGRAMA Disciplina: INTRODUÇÃO A ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Código: MECN0030 Carga Horária Semestral: 0 Horas Obrigatória: Eletiva : sim Número de Créditos: TEÓRICOS: 04; PRÁTICOS: 0 ; TOTAL: 4 Pré-Requisito:

Leia mais

Fernando José Caldeira Bastos Filho ~ : - ' UMA PROPOSTA DE METODOLOGIA PARA ACOMPANHAMENTO DO DESEMPENHO DE TURBINAS HIDRÁULICAS TIPO FRANCIS

Fernando José Caldeira Bastos Filho ~ : - ' UMA PROPOSTA DE METODOLOGIA PARA ACOMPANHAMENTO DO DESEMPENHO DE TURBINAS HIDRÁULICAS TIPO FRANCIS UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO.' v!ndo/, C- *'XiAGO t., * '{< "í Fernando José Caldeira Bastos Filho ~ : - ' ( \' '.. i ;. UMA PROPOSTA DE METODOLOGIA

Leia mais

Gestão da Qualidade. Aula 8. Prof. Pablo

Gestão da Qualidade. Aula 8. Prof. Pablo Gestão da Qualidade Aula 8 Prof. Pablo Proposito da Aula 1. Folha de Verificação 2. Carta de Controle Folha de Verificação Folha de Verificação A Folha de Verificação é uma ferramenta utilizada no controle

Leia mais

LAN 2740 aula 8. Exercícios: Índices de capacidade Gráfico de controle por atributos. prof. Thais M. F. S. Vieira

LAN 2740 aula 8. Exercícios: Índices de capacidade Gráfico de controle por atributos. prof. Thais M. F. S. Vieira LAN 2740 aula 8 Exercícios: Índices de capacidade Gráfico de controle por atributos prof. Thais M. F. S. Vieira tvieira@usp.br Número do lote Teor de sólidos RM 1 33,75 2 33,05 0,7 3 34 0,95 4 33,81 0,19

Leia mais

DISTRIBUIÇÕES BERNOULLI E BINOMIAL

DISTRIBUIÇÕES BERNOULLI E BINOMIAL DISTRIBUIÇÕES BERNOULLI E BINOMIAL Lucas Santana da Cunha email: lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 26 de junho de 2017 Distribuição Bernoulli Nos experimentos

Leia mais

Distribuições de Probabilidade Conjuntas

Distribuições de Probabilidade Conjuntas Distribuições de Probabilidade Conjuntas 1. Duas variáveis aleatórias discretas Exemplo 1. No desenvolvimento de um novo receptor para transmissão digital de informação, cada bit é classificado como aceitável,

Leia mais

Aplicação de controle estatístico de processo na produção por injeção plástica de jarras térmicas

Aplicação de controle estatístico de processo na produção por injeção plástica de jarras térmicas Aplicação de controle estatístico de processo na produção por injeção plástica de jarras térmicas Matheus Andre Mallmann (Universidade de Santa Cruz do Sul) matheus.a.mallmann@hotmail.com Karoline dos

Leia mais

Gráficos de controle para atributos

Gráficos de controle para atributos Gráficos de controle para atributos CE219 - Controle Estatístico de Qualidade Prof. Cesar Taconeli taconeli@ufpr.br Prof. Walmes Zeviani walmes@ufpr.br Laboratório de Estatística e Geoinformação Departamento

Leia mais

ENGENHARIA DA QUALIDADE A ENG AULA 4 CARTAS DE CONTROLE PARA VARIÁVEIS

ENGENHARIA DA QUALIDADE A ENG AULA 4 CARTAS DE CONTROLE PARA VARIÁVEIS ENGENHAIA DA QUALIDADE A ENG 09008 AULA 4 CATAS DE CONTOLE PAA VAIÁVEIS POFESSOES: CALA SCHWENGBE TEN CATEN Tópicos desta aula Cartas de Controle para Variáveis Tipo 1: Tipo : Tipo 3: X X X ~ e e S e Tipo

Leia mais