Gráficos de Controle (X, R, S, CUSUM e EWMA) Jean Carlos Teixeira de Araujo
|
|
|
- Salvador Marreiro da Rocha
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Gráficos de Controle (X, R, S, CUSUM e EWMA) Jean Carlos Teixeira de Araujo jcta@cin.ufpe.br 1
2 Agenda Introdução; Gráficos X e R; Gráficos X e S; Gráfico CUSUM; Gráfico EWMA; Exemplos utilizando a ferramenta Minitab. 2
3 Introdução Se um produto deve corresponder às exigências do cliente, deve, em geral, ser produzido por um processo que seja estável ou replicável. Mais precisamente, o processo deve ser capaz de operar com pequena variabilidade em torno das dimensõesalvo ou nominais da características de qualidade do produto. 3
4 Introdução O Controle Estatístico de Processo (CEP) é uma poderosa coleção de ferramentas de solução de problemas útil, na obtenção da estabilidade do processo e na melhoria da capacidade através de redução da variabilidade. 4
5 CEP Suas sete principais ferramentas são: 1. Apresentação em histogramas ou ramo-e-folhas; 2. Folha de controle; 3. Gráfico de Pareto; 4. Diagrama de causa-e-efeito; 5. Diagrama de concentração de defeito; 6. Diagrama de dispersão; 7. Gráfico de controle. 5
6 CEP Um dos objetivos do CEP é detectar rapidamente a ocorrência de causas atribuíveis das mudanças do processo, de modo que a investigação do processo e a ação corretiva possam ser realizadas antes que muitas unidades não conformes sejam fabricadas; Eliminar a variabilidade do processo. 6
7 Gráficos de Shewhart O gráfico de controle de Shewhart é, provavelmente, o mais sofisticado tecnicamente. Ele foi desenvolvido nos anos 20 pelo Dr. Walter A. Shewhart. Muito do desenvolvimento daquela época ainda é aplicado em muitas empresas atualmente. 7
8 Princípios básicos Linha central representa o valor médio da característica da qualidade que corresponde ao estado sob controle; Limite superior de controle e limite inferior de controle são escolhidos de modo que, se o processo está sob controle, praticamente todos os pontos amostrais estarão entre eles. 8
9 Princípios básicos 9
10 Princípios básicos Um ponto que caia fora dos limites do controle é interpretado como evidência de que o processo está fora de controle. A investigação e ação corretiva são necessárias para encontrar e eliminar a causa ou causas atribuíveis responsáveis por esse comportamento. 10
11 Princípios básicos 11
12 Princípios básicos Mesmo que todos os pontos se situem entre os limites de controle, se eles se comportam de maneira sistemática ou não aleatória, então isso pode ser um indicação de que o processo está fora de controle. 12
13 Princípios básicos É costume unir os pontos amostrais no gráfico de controle por segmentos de reta, de modo a facilitar a visualização da evolução da sequência de pontos ao longo do tempo. 13
14 Gráficos de controle Há pelo menos cinco razões para sua popularidade: 1. São uma técnica comprovada para a melhoria da produtividade (sucata e retrabalho); 2. São eficazes na prevenção de defeitos (fazer certo); 3. Evitam o ajuste desnecessário do processo (se não está quebrado, não conserte); 4. Fornecem informação de diagnóstico (padrão dos pontos); 5. Fornecem informação sobre capacidade (estimável). 14
15 Agenda Introdução; Gráficos X e R; Gráficos X e S; Gráfico CUSUM; Gráfico EWMA; Exemplos utilizando a ferramenta Minitab. 15
16 Gráficos X e R Os gráficos de controle X e R são amplamente utilizados para monitorar a média e a variabilidade das variáveis. 16
17 Gráficos X e R Limites de controle para o Gráfico X 17
18 Gráficos X e R Limites de controle para o Gráfico R 18
19 Gráficos X e R Onde: Sendo que é a média da i-ésima amostra para i = 1, 2,..., m. 19
20 Gráficos X e R Onde: Sendo, é a amplitude (diferença entre o maior e o menor valor) para i = 1, 2,..., m; Os valores de A2, D3 e D4 são obtidos através da tabela adequada em função de n. 20
21 21
22 Exemplo 1 Anéis de pistão para motores de automóveis são produzidos por um processo de forja. Queremos estabelecer um controle estatístico para o diâmetro interno dos anéis produzidos por esse processo usando gráficos X e R. Vinte e cinco amostras, cada uma de tamanho cinco, foram extraídas desse processo quando se pensava que o mesmo estava sob controle. As medidas dos diâmetros internos dessas amostras são exibidas na tabela a seguir: 22
23 Exemplo 1 Amostras X1 X2 X3 X4 X5 X Médio R 1 74,030 74,002 74,019 73,992 74,008 74,010 0, ,995 73,992 74,001 74,011 74,004 74,001 0, ,988 74,024 74,021 74,005 74,002 74,008 0, ,002 73,996 73,993 74,015 74,009 74,003 0, ,992 74,007 74,015 73,989 74,014 74,003 0, ,009 73,994 73,997 73,985 73,993 73,996 0, ,995 74,006 73,994 74,000 74,005 74,000 0, ,985 74,003 73,993 74,015 73,988 73,997 0, ,008 73,995 74,009 74,005 74,004 74,004 0, ,998 74,000 73,990 74,007 73,995 73,998 0, ,994 73,998 73,994 73,995 73,990 73,994 0,
24 Exemplo 1 Amostras X1 X2 X3 X4 X5 X Médio R ,994 74,012 73,986 74,005 74,007 74,001 0, ,006 74,010 74,018 74,003 74,000 74,007 0, ,984 74,002 74,003 74,005 73,997 73,998 0, ,000 74,010 74,013 74,020 74,003 74,009 0, ,982 74,001 74,015 74,005 73,996 74,000 0, ,004 73,999 73,99 74,006 74,009 74,002 0, ,010 73,989 73,99 74,009 74,014 74,002 0, ,015 74,008 73,993 74,000 74,010 74,005 0, ,982 73,984 73,995 74,017 74,013 73,998 0,035 Somatório: 1850,028 0,581 Média: 74,001 0,023 24
25 Exemplo 1 Usando os dados da tabela, determinamos a linha central para o gráfico R: R i R 1 0, ,023 25
26 Exemplo 1 Para amostras com n = 5, encontramos na tabela de constantes que D3 = 0 e D4 = 2,115. LIC D 3 R (0)0,023 0 LSC D 4 R (2,115)0,023 0,049 26
27 Exemplo 1 27
28 Exemplo 1 Como o gráfico R indica que a variabilidade do processo encontra-se sob controle, podemos agora construir o gráfico X. A linha central é: X i 25 1 X , ,001 28
29 Exemplo 1 Para os limites de controle para o gráfico X, usamos novamente a tabela de constantes, A2 = 0,577 para amostras de tamanho n = 5. LSC X A 2 R 74,001 (0,577)(0,023) 74,014 LIC X A 2 R 74,001 (0,577)(0,023) 73,988 29
30 Exemplo 1 30
31 Exemplo 1 31
32 Exemplo 2 Quinze amostras adicionais do processo de produção de anéis de pistão foram coletadas depois de estabelecido os gráficos de controle. Os dados para essas novas amostras podem ser observados na tabela a seguir: 32
33 Exemplo 2 Amostras X1 X2 X3 X4 X5 X Médio R ,003 74,000 74,001 73,986 73,997 73,997 0, ,994 74,003 74,015 74,020 74,004 74,007 0, ,008 74,002 74,018 73,995 74,005 74,006 0, ,001 74,004 73,990 73,996 73,998 73,998 0, ,015 74,000 74,016 74,025 74,000 74,011 0, ,030 74,005 74,000 74,016 74,012 74,013 0, ,001 73,99 73,995 74,010 74,024 74,004 0, ,015 74,02 74,024 74,005 74,019 74,017 0, ,035 74,01 74,012 74,015 74,026 74,020 0, ,017 74,013 74,036 74,025 74,026 74,023 0, ,010 74,005 74,029 74,000 74,020 74,013 0,029 33
34 Exemplo 2 34
35 Exemplo 2 35
36 Exemplo 2 36
37 Agenda Introdução; Gráficos X e R; Gráficos X e S; Gráfico CUSUM; Gráfico EWMA; Exemplos utilizando a ferramenta Minitab. 37
38 Gráficos X e S Embora os gráficos X e R sejam bastante utilizados, algumas vezes torna-se desejável estimar diretamente através do uso da amplitude R. Isso leva aos gráficos de controle X e S, onde S é o desvio padrão amostral. 38
39 Gráficos X e S Em geral, os gráficos X e S são preferidos aos seus semelhantes X e R quando: 1. Ou o tamanho da amostra n é moderadamente grande digamos n > 10 ou 12; 2. Ou o tamanho da amostra n é variável. 39
40 Gráficos X e S Limites de controle para o Gráfico X 40
41 Gráficos X e S Limites de controle para o Gráfico S 41
42 Gráficos X e S Onde: Sendo que é a média da i-ésima amostra para i = 1, 2,..., m. 42
43 Gráficos X e S Sendo, é o desvio padrão para i = 1, 2,..., m; Os valores de A3, B3 e B4 são obtidos através da tabela de constantes. 43
44 Exemplo 3 Utilizando a mesma tabela de amostras do exemplo 1, podemos estimar o valor S: Amostras S Amostras S Amostras S 1 0, Soma 0, , ,0087 Média Geral 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
45 Exemplo 3 A média geral e o desvio padrão são: X 1 25 i 25 1 X (1850,028) e 74,001 S 1 25 i 25 1 S (0,2350 ) 0,
46 Exemplo 3 Os parâmetros para o gráfico X são: LSC X A 3 S 74,001 (1,427)(0,0094) 74,014 LC X 74,001 LIC X A 3 S 74,001 (1,427)(0,0094) 73,988 46
47 47
48 Exemplo 3 Os parâmetros para o gráfico S são: LSC LC LIC B S 0,0094 B 3 4 S S (2,089)(0,0094) (0)(0,0094) 0 0,
49 Exemplo 3 49
50 Exemplo 3 50
51 Exemplo 3 51
52 Agenda Introdução; Gráficos X e R; Gráficos X e S; Gráfico CUSUM; Gráfico EWMA; Exemplos utilizando a ferramenta Minitab. 52
53 Gráfico CUSUM O gráfico CUSUM, é uma boa alternativa quando estamos interessados em detectar pequenas mudanças. Incorpora diretamente toda a informação na sequência dos valores da amostra, plotando as somas cumulativas dos desvios dos valores da amostra de um valor-alvo. C i j i ( Xj 0) 1 53
54 Gráfico CUSUM Considerando os dados da tabela abaixo: Amostra X X-10 C=(X-10)+(C- 1) 1 9,45-0,55-0,55 2 7,99-2,01-2,56 3 9,29-0,71-3, ,66 1,66-1, ,16 2,16 0, ,18 0,18 0,73 7 8,04-1,96-1, ,46 1,46 0,23 9 9,20-0,80-0, ,34 0,34-0, ,03-0,97-1,
55 Gráfico CUSUM Amostra X X-10 C=(X-10)+(C- 1) ,52-1,48-0, ,84 0,84-0, ,90 0,90 0, ,33-0,67 0, ,29 2,29 2, ,50 1,50 3, ,60 0,60 4, ,08 1,08 5, ,38 0,38 6, ,62 1,62 7, ,31 1,31 8, ,52 0,52 9,45 55
56 Gráfico CUSUM Onde as 20 primeiras observações foram extraídas aleatoriamente de uma distribuição normal com média μ = 10 e o desvio padrão σ = 1. Essas observações foram plotadas em um gráfico de controle de Shewhart. LSC = 13 Linha Central = 10 LIC = 7 56
57 Gráfico CUSUM 57
58 Gráfico CUSUM Nesse caso, para o exemplo anterior, temos: C i ( Xi ( X i i j ( X 1 10) 10) j 10) i j C i 1 ( X 1 1 j 10) 58
59 Gráfico CUSUM Como podemos observar novamente através da tabela abaixo: Amostra X X-10 C=(X-10)+(C- 1) 1 9,45-0,55-0,55 2 7,99-2,01-2,56 3 9,29-0,71-3, ,66 1,66-1, ,16 2,16 0, ,18 0,18 0,73 7 8,04-1,96-1, ,46 1,46 0,23 9 9,20-0,80-0, ,34 0,34-0, ,03-0,97-1,
60 Gráfico CUSUM 60
61 Gráfico CUSUM O CUSUM tabular trabalha acumulando desvios μ0 que estão acima do alvo, com uma estatística C+, e acumulando desvios de μ0 que estão abaixo do alvo, com outra estatística C-. As estatísticas C+ e C- são chamadas cusums unilaterais superior e inferior, respectivamente. 61
62 Gráfico CUSUM CUSUM tabular C i máx[0; xi ( 0 K ) C i ] 1 C i máx[0; ( 0 K ) xi C i ] 1 K
63 Gráfico CUSUM Amostra X X-10,5 C+ 9,5-X C- 1 9,45-1,05 0 0,05 0,05 2 7,99-2,51 0 1,51 1,56 3 9,29-1,21 0 0,21 1, ,66 1,16 1,16-2, ,16 1,66 2,82-2, ,18-0,32 2,50-0, ,04-2,46 0,04 1,46 1, ,46 0,96 1,00-1, ,20-1,3 0 0,30 0, ,34-0,16 0-0, ,03-1,47 0 0,47 0,
64 Gráfico CUSUM Amostra X X-10,5 C+ 9,5-X C ,84 0,34 0,34-1, ,90 0,4 0,74-1, ,33-1,17 0 0,17 0, ,29 1,79 1,79-2, ,50 1 2,79-2, ,60 0,1 2,89-1, ,08 0,58 3,47-1, ,38-0,12 3,35-0, ,62 1,12 4,47-2, ,31 0,81 5,28-1, ,52 0,02 5,30-1,
65 Gráfico CUSUM 65
66 Agenda Introdução; Gráficos X e R; Gráficos X e S; Gráfico CUSUM; Gráfico EWMA; Exemplos utilizando a ferramenta Minitab. 66
67 Gráfico EWMA O gráfico de controle da Média Móvel Exponencial Ponderada (MMEP) EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) é também uma boa alternativa ao gráfico de controle de Shewhart, quando se tem o interesse em detectar pequenas mudanças: É definido por: Z i X i ( 1 ) Zi 1 67
68 Gráfico EWMA LSC 0 L (2 ) [1 (1 ) 2i ] LinhaCentral 0 LIC 0 L (2 ) [1 (1 ) 2i ] 68
69 Gráfico EWMA 69
70 Agenda Introdução; Gráficos X e R; Gráficos X e S; Gráfico CUSUM; Gráfico EWMA; Exemplos utilizando a ferramenta Minitab. 70
71 Ferramenta para geração de Gráficos de Controle 71
72 Dúvidas 72
73 73
Gráficos de Controle (X, R, S, CUSUM e EWMA)
Gráficos de Controle (X, R, S, CUSUM e EWMA) Alunos: Ahyalla Riceli Anderson Elias Professor: Paulo Maciel Ricardo Massa Roteiro Introdução Gráficos de Controle CEP Controle Estatístico de Processo Gráfico
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
Gráfico de Controle Estatístico
Universidade Federal de Pernambuco Centro de Informática Programa de Pós-graduação Gráfico de Controle Estatístico Tópicos Avançados em Análise de Desempenho de Sistemas Pedro Melo e Eduardo Bonadio 22
CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE
CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE Ralph S. Silva http://www.im.ufrj.br/ralph/ceq.html Departamento Métodos Estatísticos Instituto de Matemática Universidade Federal do Rio de Janeiro Março-Julho/2012 Sumário
O USO DE GRÁFICOS AVANÇADOS CUSUM NA VERIFICAÇÃO DO COMPORTAMENTO DE UM PROCESSO A PARTIR DAS NÃO CONFORMIDADES EM UMA INDÚSTRIA DO SEGMENTO GRÁFICO
O USO DE GRÁFICOS AVANÇADOS CUSUM NA VERIFICAÇÃO DO COMPORTAMENTO DE UM PROCESSO A PARTIR DAS NÃO CONFORMIDADES EM UMA INDÚSTRIA DO SEGMENTO GRÁFICO Andre Luiz Monteiro de Vasconcelos (UFCG) andrelmv@gmail.com
Controle Estatístico de Qualidade. Capítulo 5 (montgomery)
Controle Estatístico de Qualidade Capítulo 5 (montgomery) Gráficos de Controle para Variáveis Relembrando Dois objetivos do CEP: Manter o processo operando em condição estável durante maior parte do tempo;
5. Carta de controle e homogeneidade de variância
5. Carta de controle e homogeneidade de variância O desenvolvimento deste estudo faz menção a dois conceitos estatísticos: as cartas de controle, de amplo uso em controle estatístico de processo, e a homogeneidade
Gráficos de controle Cusum e MMEP
Gráficos de controle Cusum e MMEP CE219 - Controle Estatístico de Qualidade Prof. Cesar Taconeli taconeli@ufpr.br Prof. Walmes Zeviani walmes@ufpr.br Laboratório de Estatística e Geoinformação Departamento
Engenharia da Qualidade I Aula 6
Engenharia da Qualidade I Aula 6 Ferramentas para o Controle e Melhoria da Qualidade Gráfico de Controle Prof. Geronimo Virginio Tagliaferro Os gráficos de controle surgiram devido à necessidade de introduzir
Ferramentas para o controle de qualidade
Ferramentas para o controle de qualidade Tiago M. Magalhães Departamento de Estatística - ICE-UFJF Juiz de Fora, 21 de março de 2019 Tiago M. Magalhães (ICE-UFJF) Ferramentas para o controle de qualidade
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
Monitoramento da qualidade do processo de manutenção de extintores. Carolina Lopes Caroline Selis Mariana Almeida Pedro Henrique Pedro Moraes
Monitoramento da qualidade do processo de manutenção de extintores Carolina Lopes Caroline Selis Mariana Almeida Pedro Henrique Pedro Moraes Índice 1) Resumo; 2) Introdução; 3) Referencial Teórico; 4)
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
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
CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO - CEP. Profª Drª Sheila Regina Oro
CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO - CEP Profª Drª Sheila Regina Oro A Estatística e Deming Willian Edwards Deming (1900 1993) Desenvolveu uma filosofia para a melhoria da produtividade, que é composta por
Controle Estatístico de Qualidade - parte II
9 de Junho de 2011 Gráfico de Controle para Média Objetivos Ao final deste capítulo você deve ser capaz de: Construir e interpretar gráficos para variáveis, tais como X, R e S. Construir e interpretar
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
Aplicação de gráficos de controle em redes de abastecimento predial de água
Aplicação de gráficos de controle em redes de abastecimento predial de água Elisa Henning, Andréa Cristina Konrath, Andreza Kalbusch, Isadora Mezzari Zoldan, Nathalia Miranda Correa Bruno Geronymo Hermann
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
Métodos Estocásticos da Engenharia III
Métodos Estocásticos da Engenharia III Capítulo 3 - Controle Estatístico de Processos: Cartas de Controle Prof. Magno Silvério Campos 2019/1 (UFOP/EM/DEPRO) Métodos Estocásticos da Engenharia III 2019/1
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.
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
Palavras-Chave: Gráficos de Controle Especiais, Geoestatística.
Estudo de Cartas Especiais e Geoestatística no Controle Estatístico de Processos Bruna Fernanda Viotto Oliveira¹ Edilson Ferreira Flores² RESUMO O presente estudo teve como objetivo explorar as técnicas
2 FUNDAMENTACÃO TEÓRICA
2 FUNDAMENTACÃO TEÓRICA Este capítulo apresenta os modelos de séries temporais chamados estruturais, nos quais o valor das observações é visto como composto de uma parte sistemática, modelada por uma equação
Fundamentos do Controle Estatístico do Processo
Fundamentos do Controle Estatístico do Processo Roteiro 1. Introdução 2. Monitoramento de Processos 3. Etapa Inicial: Estabilização e Ajuste do Processo 4. Estimação da Variabilidade 5. Referências Introdução
CEQ aplicado na saúde pública
Revisão de artigo: CEQ aplicado na saúde pública Trabalho apresentado à disciplina CE219 Alunos: Igor Holtrup Horrocks Rafael Buttini Salviato Sumário 1. O artigo; 2. O porquê de utilizar CEQ; 3. Métodos
Capacidade de Processo Material Complementar
Capacidade de Processo Material Complementar Exemplo Pistões Anéis de pistão para motores de automóveis produzidos por processo de forja Objetivo: Controle estatístico para diâmetro interno dos anéis por
CEP - CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO. Profª Sheila Oro
CEP - CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO Profª Sheila Oro 1 A Estatística e Deming Willian Edwards Deming (1900 1993) Pai do milagre industrial japonês; Os Estados Unidos só o descobriram na década de 80.
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
Comunicado Técnico 12
Comunicado Técnico 12 ISSN 2177-854X Maio. 2011 Uberaba - MG Controle Estatístico de Processo Responsáveis: MSc Alessandra Costa Vilaça E-mail: Alessandra@fazu.br Mestre em Engenharia Química, Professora
Qualidade na empresa. Fundamentos de CEP. Gráfico por variáveis. Capacidade do processo. Gráficos por atributos. Inspeção de qualidade
Roteiro da apresentação Controle de Qualidade 2 3 Lupércio França Bessegato UFMG Especialização em Estatística 4 5 Abril/2007 6 7 Exemplo: Sacos de Leite : Volume de cada saco (ml) do Controle Estatístico
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 UFMG Especialização em Estatística Setembro/2008 5 6 7 8 Monitoramento da Média Gráfico de Controle de CUSUM e de EMWA Além
Comparação dos gráficos de controle Shewhart e Cusum na variável de perfilagem do caliper
Comparação dos gráficos de controle Shewhart e Cusum na variável de perfilagem do caliper Evelyn Souza Chagas 1 Lêda Valéria Ramos Santana 1 Hérica Santos da Silva 1 Dra. Suzana Leitão Russo 2 Msc. Vitor
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
Especialização em Métodos Estatísticos Computacionais
Controle de Qualidade II 1. Capacidade de Processo Roteiro 2. Avaliação da Qualidade de Medidas 3. Inspeção por Amostragem 4. Referências Capacidade de Processo Prof. Lupércio F. Bessegato 1 Roteiro 1.
Gráficos de Controle para Variáveis
Gráficos de Controle para Variáveis CE219 - Controle Estatístico de Qualidade Prof. Cesar Taconeli taconeli@ufpr.br Prof. Walmes Zeviani walmes@ufpr.br Laboratório de Estatística e Geoinformação Departamento
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,
LAN 2740 Parte II Controle estatístico da qualidade na indústria de alimentos Profa. Responsável: Thais Vieira. Índices de Capacidade de processo
LAN 2740 Parte II Controle estatístico da qualidade na indústria de alimentos Profa. Responsável: Thais Vieira Controle Estatístico de Processos - Gráficos de controle por variáveis Índices de Capacidade
CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE
CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE Dennis Leão e Luan Fiorentin Dennis Leão e Luan Fiorentin CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE 1 / 1 Figura 1: Artigo selecionado para apresentação. Dennis Leão e Luan Fiorentin
Proposta de Modelo Simplificado para Implementação do Controle Estatístico de Processo (CEP) na Indústria Química / Petroquímica de Processo Contínuo
1 Proposta de Modelo Simplificado para Implementação do Controle Estatístico de Processo (CEP) na Indústria Química / Petroquímica de Processo Contínuo Herbert Pereira de Oliveira (UFBA) Maria de Fátima
Qualidade na empresa. Fundamentos de CEP. Gráfico por variáveis. Capacidade do processo. Gráficos por atributos. Processos.
Roteiro da apresentação 1 Controle de Qualidade Lupércio França Bessegato 2 3 4 UFMG Especialização em Estatística Setembro/2008 5 6 7 8 Gráfico de Controle de Shewhart Hipóteses do gráfico de controle
Seção 2.3 Uma Variável Quantitativa: Medidas de Dispersão
Seção 2.3 Uma Variável Quantitativa: Medidas de Dispersão Sumário Uma variável quantitativa: Desvio padrão Escore z Resumo dos cinco números Amplitude e AIQ Percentis FilmesHollywood2011.xls Desvio Padrão
Equipe 1 - UM ESTUDO PARA A APLICAÇÃO DE GRÁFICOS DE CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO EM INDICADORES DE QUALIDADE DA ÁGUA POTÁVEL
Equipe 1 - UM ESTUDO PARA A APLICAÇÃO DE GRÁFICOS DE CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO EM INDICADORES DE QUALIDADE DA ÁGUA POTÁVEL Alunos: Allan, Gustavo, Isadora, Lennon e Vinícius Professor César Augusto
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.
Fundamentos do Controle Estatístico do Processo
Fundamentos do Controle Estatístico do Processo 1. Introdução Roteiro 2. Monitoramento de Processos 3. Etapa Inicial: Estabilização e Ajuste do Processo 4. Estimação da Variabilidade 5. Referências Introdução
Um Estudo do Comportamento dos Gráficos de Controle Construídos Via Metodologia de Geoestatística
XIII SIMPEP - Bauru, SP, Brasil, 6 a 8 de Novembro de 006 Um Estudo do Comportamento dos Gráficos de Controle Construídos Via Metodologia de Geoestatística Fabiane Renata de Santana Yassukawa (UFMG) fabianesy@yahoo.com.br
Eficiência do gráfico de controle EWMA em função de diferentes quantidades e posições de causas especiais
Eficiência do gráfico de controle EWMA em função de diferentes quantidades e posições de causas especiais João Marcos Ramos de Moraes (UFV) jaum_55@hotmail.com José Ivo Ribeiro Júnior (UFV) jivo@ufv.br
Proposta De Modelo Simplificado Para Implementação Do Controle Estatístico De Processo (Cep) Na Indústria Química / Petroquímica De Processo Contínuo.
Proposta De Modelo Simplificado Para Implementação Do Controle Estatístico De Processo (Cep) Na Indústria Química / Petroquímica De Processo Contínuo. Herbert Pereira de Oliveira (UFBA / ÁREA 1) herbert@ufba.br
Faculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros FACIT
Faculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros FACIT CARTAS DE CONTROLE Controle Estatístico de Processo CEP -I Everton Nobre Rodrigo Baleeiro Mayco de Paula. Disciplina:Gerência da Qualidade Industrial
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
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
Especialização em Métodos Estatísticos Computacionais
Gráfico de Controle por Variáveis Roteiro 1. Construção de Gráficos de Controle de X e R 2. Análise de Desempenho dos Gráficos X e R 3. Alternativas para Monitoramento da Dispersão 4. Regras Suplementares
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
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
Controle Estatístico de Qualidade para Processos Climatológicos Autocorrelacionados
Controle Estatístico de Qualidade para Processos Climatológicos Autocorrelacionados Luiz André R. dos Santos 1, Fábio C. Conde 1, Mozar de A. Salvador 1, Andrea M. Ramos 1, Larissa S. F. C. dos Santos
Controlo Estatístico do Processo
Controlo Estatístico do Processo Gestão da Produção II LEM-24/25 Paulo Peças CEP Os processos produtivos apresentam sempre um dado nível de variabilidade como resultado apenas da sua aleatoriedade intrínseca.
Obtenção dos projetos ótimos de gráficos de X utilizando o Matlab. Robson Silva Rossi 1 FEMEC
Obtenção dos projetos ótimos de gráficos de X utilizando o Matlab. Robson Silva Rossi 1 FEMEC robsonsilvarossi@yahoo.com.br Aurélia Aparecida de Araújo Rodrigues 2 FAMAT aurelia@famat.ufu.br Resumo Foi
Denise A. Botter 08/08/2013
Ferramentas para o Controle de Qualidade Denise A. Botter 08/08/2013 Exemplo: Em uma linha de empacotamento de leite, se medirmos o volume de cada saquinho, vamos descobrir que nenhum deles contém exatamente
Curso: Eng da Produção Aula 1, 2, 4, 5 Agosto 09. Prof. Eduardo R Luz - MsC
Curso: Eng da Produção Aula 1, 2, 4, 5 Agosto 09 Prof. Eduardo R Luz - MsC AULA 1 SUMÁRIO A Administração da Qualidade O Controle da Qualidade CEP Origem e história Outros conceitos relacionados ao CEP
CAPÍTULO 9: CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO CEP
CAPÍTULO : CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO CEP.1 Considerações Gerais O Controle Estatístico do Processo (CEP) é uma técnica que visa analisar o processo em si, buscando mantê-lo sob controle; isto é,
Um Processo é CEP. Vantagens do CEP CEP 1/4/2013. Processo. Prof. Diego
Um Processo é Influências CEP Prof. Diego Entradas Processo Saídas Observações 2 CEP O CEP, ao contrário da inspeção 100%, prioriza ações sobre as causas especiais, ou seja, sobre a origem do problema.
Capítulo 1 Estatística Descritiva. Prof. Fabrício Maciel Gomes
Capítulo 1 Estatística Descritiva Prof. Fabrício Maciel Gomes Gráficos 1. Gráfico de Colunas Um gráfico de colunas mostra as alterações de dados em um período de tempo ou ilustra comparações entre itens.
Eixo Temático: Estratégia e Internacionalização de Empresas ANÁLISE DE PARÂMETROS DA QUALIDADE DA ÁGUA ATRAVÉS DA APLICAÇÃO DOS GRÁFICOS CUSUM E EWMA
Eixo Temático: Estratégia e Internacionalização de Empresas ANÁLISE DE PARÂMETROS DA QUALIDADE DA ÁGUA ATRAVÉS DA APLICAÇÃO DOS GRÁFICOS CUSUM E EWMA CHEMICAL WATER PARAMETERS INVESTIGATED BY CUSUM AND
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
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
CAP1: Estatística Descritiva para análise da variabilidade uma amostra de dados quantitativos
CAP1: Estatística Descritiva para análise da variabilidade uma amostra de dados quantitativos O aluno deverá utilizar calculadora científica Resumo Numérico dos dados Suponha que os dados sejam representados
Gráficos alternativos ao gráfico de R
Gráficos alternativos ao gráfico de R Tiago M. Magalhães Departamento de Estatística - ICE-UFJF Juiz de Fora, 16 de abril de 2019 Tiago M. Magalhães (ICE-UFJF) Gráficos alternativos ao gráfico de R 16
Probabilidade e Estatística. Estimação de Parâmetros Intervalo de Confiança
Probabilidade e Estatística Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva http://páginapessoal.utfpr.edu.br/ngsilva Estimação de Parâmetros Intervalo de Confiança Introdução A inferência estatística é o processo
Controle - 3. Realizar o Controle da Qualidade Relatório de Desempenho. Mauricio Lyra, PMP
Controle - 3 Realizar o Controle da Qualidade Relatório de Desempenho 1 Realizar o Controle da Qualidade Preocupa-se com o monitoramento dos resultados do trabalho, a fim de verificar se estão sendo cumpridos
Ferramentas da Qualidade UDESC/CCT
Ferramentas da Qualidade UDESC/CCT 1 Ferramentas da Qualidade 1. Diagrama de Pareto 2. Diagrama de causa-efeito (Ishikawa) 3. Histogramas 4. Folhas de verificação 5. Gráficos de dispersão 6. Fluxogramas
Organização de dados
Organização de dados Coletar dados podem envolver diversas atividades tais como experimentos em laboratório, observações de campo, pesquisa de opinião, exame de registros históricos,... A quantidade de
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
O ambiente R como uma proposta de renovação para aprendizagem e monitoramento de processos em Controle Estatístico de Qualidade
O ambiente R como uma proposta de renovação para aprendizagem e monitoramento de processos em Controle Estatístico de Qualidade Elisa Henning (UFSC) dma2eh@joinville.udesc.br Custodio da Cunha Alves (UNIVILLE)
Prof. Francisco Crisóstomo
Unidade II ESTATÍSTICA BÁSICA Prof. Francisco Crisóstomo Unidade II Medidas de posição Medidas de posição Tem como característica definir um valor que representa um conjunto de valores (rol), ou seja,
6- Probabilidade e amostras: A distribuição das médias amostrais
6- Probabilidade e amostras: A distribuição das médias amostrais Anteriormente estudamos como atribuir probabilidades a uma observação de alguma variável de interesse (ex: Probabilidade de um escore de
Métodos Estocásticos da Engenharia II
Métodos Estocásticos da Engenharia II Capítulo 2 - Estatística e Descrição de Dados Prof. Magno Silvério Campos 2019/1 (UFOP/EM/DEPRO) Métodos Estocásticos da Engenharia II 2019/1 1 / 70 Bibliografia Bibliografia
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
Estatística Não Paramétrica
Estatística Não Paramétrica Como construir testes de hipóteses para uma amostra Como construir testes de hipóteses para duas amostras dependentes Como construir testes de hipóteses para duas amostras independentes
17/04/ PLANO DE AMOSTRAGEM - CONTROLE DE PROCESSO AMOSTRAGEM OBJETIVOS: PLANO DE AMOSTRAGEM. O que deve ser analisado PARA REALIZAR AMOSTRAGEM
- PLANO DE AMOSTRAGEM - CONTROLE DE PROCESSO Profa. Ms. Priscila Torres AMOSTRA Porção do material separado, seguindo o procedimento de amostragem definido. A quantidade retirada deve ser suficiente para
Módulo 5 As modificações da 2ª. Edição. Cartas de controle para condições especiais (construção e interpretação).
Módulo 5 As modificações da 2ª. Edição. Cartas de controle para condições especiais (construção e interpretação). Manual da 2ª. edição Conteúdos (1) CAPÍTULO I Melhoria contínua e introdução ao CEP. Seções
Conceito de Estatística
Conceito de Estatística Estatística Técnicas destinadas ao estudo quantitativo de fenômenos coletivos, observáveis. Unidade Estatística um fenômeno individual é uma unidade no conjunto que irá constituir
Aplicação do gráfico de controle por grupos em uma indústria manufatureira do estado do Ceará
Aplicação do gráfico de controle por grupos em uma indústria manufatureira do estado do Ceará João Welliandre Carneiro Alexandre (UFC) jwca@ufc.br Luiz Fernando M. Rodrigues (ESMALTEC) qualidade@esmaltec.com.br
Probabilidade e Estatística
Probabilidade e Estatística Resumos e gráficos de dados Prof. Josuel Kruppa Rogenski 2 o /2017 1 VISÃO GERAL métodos de organização, resumo e obtenção de gráficos; objetivo: compreender o conjunto de dados
Engenharia da Qualidade I Aula 5
Engenharia da Qualidade I Aula 5 Ferramentas para o Controle e Melhoria da Qualidade Prof. Geronimo Virginio Tagliaferro 4 Diagrama de causa e efeito (diagrama de Ishikawa) O diagrama de causa e efeito
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
GRÁFICOS DE CONTROLE PARA MONITORAMENTO ESTATISTICO DO PROCESSO DE ACONDICIONAMENTO DE EMBUTIDOS
João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 GRÁFICOS DE CONTROLE PARA MONITORAMENTO ESTATISTICO DO PROCESSO DE ACONDICIONAMENTO DE EMBUTIDOS Matheus Fernando Moro (UFSM ) morosmi@hotmailcom Camila
Estatística no Controle da qualidade. Profa. Luciane
Estatística no Controle da qualidade Profa. Luciane Ementa Bibliografia Introdução ao controle estatístico da qualidade Douglas C. Montgomery Ed. LTC 4ª. Ed. Software Faremos uso do programa estatístico
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
Palavras-chave: Cartas de Controle Individuais, Controle Estatístico de Processo, Emulsão de Parafina, Capacidade do Processo.
O ESTUDO DA VARIABILIDADE DO PROCESSO DE PRODUÇÃO DE EMULSÃO DE PARAFINA ATRAVÉS DE CARTAS DE CONTROLE PARA MEDIDAS INDIVIDUAIS E ANÁLISE DA CAPACIDADE DE PROCESSO ANA PAULA ALVES DE SIQUEIRA (FAE) ana_siqueira@isogama.com.br
Introdução em Probabilidade e Estatística II
Introdução em Probabilidade e Estatística II Lista 7 Exercicio Em estudo genético um gene A foi destacado para detectar uma doença. Se dita que em pessoas doentes (pacientes) este gene mostra atividade
Especialização em Métodos Estatísticos Computacionais
Fundamentos do Controle Estatístico do Processo Roteiro 1. Introdução 2. Monitoramento de Processos 3. Etapa Inicial: Estabilização e Ajuste do Processo 4. Estimação da Variabilidade 5. Referências Introdução
Controle Estatístico de Qualidade. Capítulo 7 (montgomery)
Controle Estatístico de Qualidade Capítulo 7 (montgomery) Capacidade do Processo Introdução Cartas de Controle Instrumento de monitoramento e detecção de desvios na estabilidade do processo Considerando
Aplicação dos Gráficos de Controle CUSUM Tabular para Avaliação da Aderência dos Projetos ao Processo de Software
Aplicação dos Gráficos de Controle CUSUM Tabular para Avaliação da Aderência dos Projetos ao Processo de Software Paula Moreira 1, Lenilda Pinheiro 1, Jaciane Ribeiro 2, Cleidson de Souza 1, Rodrigo Quites
VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE
VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE.1 INTRODUÇÃO Admita que, de um lote de 10 peças, 3 das quais são defeituosas, peças são etraídas ao acaso, juntas (ou uma a uma, sem reposição). Estamos
Qualidade na empresa. Fundamentos de CEP. Gráfico por variáveis. Capacidade do processo. Gráficos por atributos. Inspeção de qualidade
Roteiro da apresentação Controle de Qualidade 1 2 3 Outras técnicas Lupércio França Bessegato UFMG Especialização em Estatística 4 5 Setembro/2008 6 7 do Processo de produzir itens de acordo com as especificações
Capacidade de Processo
Roteiro Capacidade de Processo 1. Limites de Especificação 2. Índices de Capacidade do Processo 3. Alarmes vs. Itens Não Conformes 4. Limites de Especificação sobre Componentes 5. Referências Capacidade
AS SETE FERRAMENTAS DA QUALIDADE
AS SETE FERRAMENTAS DA QUALIDADE Introdução: Atribui-se a Kaoru Ishikawa a popularização e mesmo em alguns casos a elaboração inicial do que ele chamou de ferramentas da Qualidade. Vamos discorrer sobre
Gráfico de Controle por Variáveis
Principais Gráficos de Variáveis Gráfico de Controle por Variáveis Gráfico de Média X Gráfico de Ampitude R Gráfico de Variância S 2 Gráfico de Desvio-padrão S Construção dos Gráficos de Controle X e R
Métodos Quantitativos
Métodos Quantitativos Unidade 2 Estatística descritiva 1 SUMÁRIO SEÇÃO SLIDES 2.1 Amostragem... 03 11 2.2 Tabelas e gráficos... 12 19 2.3 Medidas de posição... 20 24 2.4 Medidas de dispersão... 25 30 Observação: