Inspeção de Qualidade

Documentos relacionados
Inspeção de Qualidade

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

Inspeção de Qualidade

INSPEÇÃO DA QUALIDADE. Ghislaine Miranda Bonduelle

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

PRO 2712 CONTROLE DA QUALIDADE 1. Inspeção por Amostragem

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

CE219 - Controle Estatístico de Qualidade

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

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

Curso sobre Planos de Amostragem por Atributos - NBR 5426 (MIL STD 105)

CAPÍTULO 6 CARACTERÍSTICAS DE OPERAÇÃO DOS PLANOS DE AMOSTRAGEM

CAPÍTULOS 7 E 8 AMOSTRAGEM POR ATRIBUTOS OU VARIÁVEIS

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

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

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

INSPEÇÃO POR AMOSTRAGEM

Garantia da qualidade no aprovisionamento

6. NOÇÕES DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

Gerência da qualidade

- C E Q - Exercícios Resolvidos. Controlo Estatístico da Qualidade. Instituto Superior Técnico. Secção de Tecnologia Mecânica

Avaliação dos processos de amostragem de inspeção para atributos no setor de matéria prima na indústria farmacêutica local

Planos de amostragem e procedimentos na inspeção por atributos ~

Prof. Dr. Roberto Antonio Martins UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

Variáveis Aleatórias Discretas e Distribuição de Probabilidade

6. NOÇÕES DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

NTC e Ferramentas de Redes de Distribuição Facas Isoladas. Figura 1 Faca isolada lâmina reta

Testes de Hipóteses. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo

Trabalho 1. Gustavo Mello Reis Página 1

Considerações Estatísticas Sobre os Testes de Pureza Genética em Milho e Sorgo

PRO 2271 ESTATÍSTICA I. 3. Distribuições de Probabilidades

NBR 7170/1983. Tijolo maciço cerâmico para alvenaria

ANEXO A CONTROLE DE QUALIDADE: NORMA MIL-STD-105E

Planos de Amostragem para análise microbiológica de

Aceitação por amostragem. Introdução. Introdução. Engenharia Alimentar. Controlo da Qualidade 2005

EPR 007 Controle Estatístico de Qualidade Gráficos de Controle por Atributos

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

Esporas para escalada de postes de concreto tipo duplo T

6. NOÇÕES DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

Probabilidade e Estatística

Estatística Aplicada. Teste de hipóteses ou teste de significância Cap. 11

Matrizes para alicates de compressão hidráulica

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

4. PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

amostragem, especialmente aqueles envolvidos diretamente com a produção de bens e serviços, como por

Serra para poda. Parte ativa da ferramenta responsável pelo corte de pequenos galhos e/ou peças de madeira.

UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU PROJETO A VEZ DO MESTRE

Especialização em Engenharia de Processos e de Sistemas de Produção

Estatística para Cursos de Engenharia e Informática

CAPÍTULO 4 CONCEITOS BÁSICOS DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADES

7 Teste de Hipóteses

1 Distribuições Discretas de Probabilidade

AULA 05 Teste de Hipótese

5.2.1 Planos de Amostragem Simples Plano de Amostragem Dupla Amostragem Múltipla Níveis de Inspeção

Ferramentas de Redes de Distribuição. Chaves de fenda

Testes de Hipóteses. Prof. Adriano Mendonça Souza, Dr. Departamento de Estatística - PPGEMQ / PPGEP - UFSM

PRINCIPAIS MODELOS DISCRETOS

Testes de Hipótese para uma única Amostra - parte I

Testes de Hipóteses. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo

CONTROLO ESTATÍSTICO DO PROCESSO

NORMA TÉCNICA PARA RECEBIMENTO DE BENS DE INFORMÁTICA PELA METODOLOGIA DE INSPEÇÃO POR ATRIBUTOS. Referência: NT-AI Data: 17/04/2.

AULA 04 Teste de hipótese

Cabeçotes para vara de manobra

Controle de Qualidade

Amostragem e Distribuição Amostral. Tipos de amostragem, distribuição amostral de média, proporção e variância

INFERÊNCIA ESTATÍSTICA. ESTIMAÇÃO PARA A PROPORÇÃO POPULACIONAL p

NTC /133. Chaves ajustáveis. Figura 1 desenho ilustrativo. Figura 2 desenho ilustrativo (chave isolada)

Controle Estatístico de Qualidade. Capítulos 1, 2 e 3 (montgomery)

1 Teoria da Decisão Estatística

D.1. Concebido e lançado ao mercado em agosto de 1990 para movimentar, armazenar, transporte seguro e com a máxima produtividade;

Distribuições Discretas: Hipergeométrica, Binomial e Poisson

Modelos Probabilisticos Discretos

PROBABILIDADE RESUMO E EXERCÍCIOS* P2

Conjunto de aterramento temporário para redes de até 35kV tipo sela

Professora Ana Hermínia Andrade. Período

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

Bolsa para leiturista tipo cartucheira

Planos de amostragem: importância da escolha do plano adequado. Laercio Goularte

PRINCIPAIS DISTRIBUIÇÕES DISCRETAS DE PROBABILIDADE

MATERIAL TÊXTIL PARA TOLDO MILITAR Requisitos Gerais Especificação. 1 Objetivo Normas e/ou Documentos Complementares Definições...

A Inferência Estatística é um conjunto de técnicas que objetiva estudar a população através de evidências fornecidas por uma amostra.

Controlo por Amostragem

1 Distribuição de Bernoulli

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

Lista de Exercícios 2 Probabilidades Escola Politécnica, Ciclo Básico

Norma Técnica SABESP NTS 298

INSPEÇÃO E RECEBIMENTO DE HIDRÔMETROS DN ¾

MT DEPARTAMENTO NACIONAL DE ESTRADAS DE RODAGEM. Inspeção visual de recipientes com tinta para demarcação viária

Controle de Qualidade

Testes de Hipóteses para. uma Única Amostra. Objetivos de Aprendizagem. 9.1 Teste de Hipóteses. UFMG-ICEx-EST-027/031 07/06/ :07

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

ADMINISTRAÇÃO DE RECURSOS MATERIAIS E PATRIMONIAIS

Caros Alunos, segue a resolução das questões de Estatística aplicadas na prova para o cargo de Auditor Fiscal da Receita Municipal de Teresina.

Interruptores portáteis de carga

SISTEMA DE DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO SUBSISTEMA NORMAS E ESTUDOS DE MATERIAIS EQUIPAMENTOS DE DISTRIBUIÇÃO CÓDIGO TÍTULO FOLHA

Lista de Exercícios #8 Assunto: Teste de Hipóteses

Definição. Os valores assumidos pelos estimadores denomina-se estimativas pontuais ou simplesmente estimativas.

Professora Ana Hermínia Andrade. Período

ESPECIFICAÇÕES TÉCNICAS UNIFORMES E EQUIPAMENTOS DE SEGURANÇA NO TRABALHO LUVA DE RASPA COM PALMA DE VAQUETA

Transcrição:

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 do número de defeituosos na amostra, o lote pode ser aceito ou rejeitado. O seguinte teste de hipóteses está associado à inspeção para aceitação: H : p = 0 p 0 H : p > 1 p 0 sendo p a proporção de defeituosos produzidos pelo processo. α: risco do produtor;β: risco do consumidor.

A probabilidade de um item defeituoso pertencer à amostra depende do no. de defeituosos no lote de onde a amostra foi retirada. Seja m o tamanho do lote, D o no. de defeituosos no lote, n o tamanho da amostra e d o no. de defeituosos na amostra. Temos: Pr[ d = d0 D] D m D d 0 n d0 = m n m unidades D defeituosas n unidades d defeituosas LOTE AMOSTRA

Dado D, a distribuição de d é hipergeométrica. Já, a distribuição de D é binomial. Se a % de itens defeituosos produzidos pelo processo é p, então, por exemplo, para m = 200, D = 10 e n = 20, temos: Pr( D 200 = 10 ) = p 10 ( 1 p ) 10 200 10 Se p = 0,10, temos: Pr[ d = 2 D = 10] = 10 2 200 10 20 2 200 20

Tabela 1 Probabilidades d 2 D = D ] D Pr[ D = D ] 0 0 Pr[ d = 2 D = D0 ] Pr[ = 0 e Pr[ D = D0 ] D Pr[ D = D ] 0 0 Pr[ d = 2 D = D0 ] 10 0,0045 0,1975 21 0,0892 0,2989 11 0,0087 0,2186 22 0,0806 0,2957 12 0,0153 0,2373 23 0,0693 0,2911 13 0,0245 0,2536 24 0,0568 0,2853 14 0,0364 0,2674 25 0,0444 0,2784 15 0,0501 0,2787 26 0,0332 0,2706 16 0,0644 0,2875 27 0,0238 0,2620 17 0,0775 0,2939 28 0,0163 0,2528 18 0,0875 0,2982 29 0,0108 0,2431 19 0,0931 0,3003 30 0,0068 0,2330 20 0,0936 0,3005 Pr[d 30 = 2] = Pr[d = 2 D = D ] Pr[D = D0 ] D0 = 10 0, = 0283

Se a relação entre o tamanho da amostra n e o tamanho do lote m for menor ou igual a 10% n 20 Pr[ d 2] pd n d = = (1 p ) = 0,10 2 0,90 18 = 0,285 d 2 Ou seja, a distribuição de d é binomial com parâmetros n e p (p constante). Seja m = 200 e consideremos o seguinte critério de aceitação/rejeição para n = 5: se todas forem classificadas como não defeituosas, o lote é aceito; caso contrário, é rejeitado. Seja também o teste de hipóteses: H 0 : p = H 1 : p > 0,01 0,01 Calcule os riscosαeβ(p = 0,04).

2. Planos de amostragem simples e curvas características de operação Um plano de amostragem simples por atributos é definido por dois parâmetros: n tamanho da amostra Ac número de aceitação De cada lote são retiradas n unidades, que são examinadas uma a uma. Se o no. de unidades defeituosas entre as n for menor ou igual a Ac, o lote é aceito; caso contrário, é rejeitado. A cada plano de amostragem está associada uma única curva característica de operação (CCO), curva que relaciona a probabilidade de aceitação do lote P ac, com a proporção p de defeituosos no lote.

A Tabela 2 contém os valores de p e P ac utilizados na construção da CCO do plano de amostragem (n = 200; Ac = 5), exibida da Figura 1. A probabilidade de aceitação do lote P ac foi obtida da distribuição de Poisson, para d = Ac = 5 eλ = 200p. Tabela 2: Valores de p e P ac do Plano de Amostragem (n=200; Ac=5) p(%) λ = np P ac (%) 0,5 1,0 99,9 1,0 2,0 98 1,4 2,8 93 1,8 3,6 84 2,0 4,0 79 2,6 5,2 58 3,0 6,0 44 4,0 8,0 19 5,0 10,0 7 6,0 12,0 2

Tabela 2: Valores de p e P ac do Plano de Amostragem (n=200; Ac=5) p(%) λ = np P ac (%) 2,0 4,0 79 Distribuição de Poisson d λ 3,40 3,60 3,80 4,00 0 0,0334 0,0273 0,0224 0,0183 1 0,1468 0,1257 0,1074 0,0916 2 0,3397 0,3027 0,2689 0,2381 3 0,5584 0,5152 0,4735 0,4335 4 0,7442 0,7064 0,6678 0,6288 5 0,8705 0,8441 0,8156 0,7851 6 0,9421 0,9267 0,9091 0,8893

CCO (n=200, Ac=5) Pac (%) 100 80 60 40 20 0 0 1 2 3 4 5 6 p(%) Figura 1.: Curva Característica de Operação (n=200, Ac=5)

A Figura 2 apresenta a CCO ideal para p = 0,01: aquela onde todos os lotes com p menor ou igual a 0,01 seriam aceitos, e todos os lotes com p > 0,01 seriam rejeitados. CCO-Ideal 100 80 Pac(%) 60 40 20 0 0 1 2 3 4 5 p(%) Figura 2.: CCO ideal para p 0 = 0,01

A Figura 3 apresenta o efeito do tamanho da amostra e do número Ac em p ac. Um aumento em n de 200 para 300 ou uma redução em Ac de 4 para 3 implica em um aumento deαeuma diminuição deβ. Pac (%) 100 80 60 40 20 0 0 1 2 3 4 5 6 p(%) n=200, Ac=5 n=200, Ac=4 n=300,ac=5 Figura 3.: Efeito de n e de Ac na Probabilidade de Aceitação dos Lotes

A única maneira de reduzirmos ao mesmo tempo ambos os riscos é com mais informação: aumentando n e aumentando, também, Ac, para não aumentar α. Esses aumentos não são, necessariamente, proporcionais. Veremos agora como determinar n e Ac de modo a obter valores pré-estabelecidos deαeβ. 3. Determinação do plano de amostragem Os valores n e Ac podem ser obtidos com base nos pares (p 0, α 0 ) e (p 1,β 1 ), onde: p 0 é a proporção máxima de defeituosos que o consumidor considera satisfatória como média de um processo; p 0 é conhecido como NQA Nível de Qualidade Aceitável; p 1 é uma proporção de defeituosos que o consumidor considera insatisfatória como média de um processo; p 1 é conhecido como NQI Nível de Qualidade Inaceitável;

α é o risco que o fabricante está disposto a aceitar de que um lote de boa qualidade, com proporção de defeituosos igual a p 0 seja rejeitado; βéorisco que o comprador está disposto a aceitar de que um lote de má qualidade, com uma proporção de defeituosos igual a p 1 seja aceito. Exemplo: Sejam α 0, β 1, NQA, NQI iguais a 0,02, 0,10, 1% e 5%, respectivamente. Usando a distribuição de Poisson, a Tabela 4 apresenta os resultados parciais obtidos com este procedimento, começando a busca com d = Ac = 4. O plano de amostragem encontrado tem n = 200 e Ac = 5.

Exemplo: sejam α 0, β 1, NQA, e NQI iguais a 0,02, 0,10, 1%, e 5% (λ 0 =nnqa) Tabela 4.: Determinação do Plano de Amostragem d P 0 ac (=α) λ 0 n 4 0,9814 1,50 150 Distribuição de Poisson d λ= 1,10 1,20 1,30 1,40 1,50 1,60 3 0,9743 0,9662 0,9569 0,9463 0,9344 0,9212 4 0,9946 0,9923 0,9893 0,9857 0,9814 0,9763 α=0,0186

Exemplo: sejam 0 α, 1 β, NQA, e NQI iguais a 0,02, 0,10, 1%, e 5% (λ 1 =nnqi) Tabela 4.: Determinação do Plano de Amostragem d n λ 1 =np 1 P 1 ac (=β) 4 150 7,5 0,13 Distribuição de Poisson d λ 6,60 7,40 7,60 0 0,0014 0,0006 0,0005 3 0,1052 0,0632 0,0554 4 0,2127 0,1395 0,1249 5 0,3547 0,2526 0,2307

Exemplo: sejam α 0, β 1, NQA, e NQI iguais a 0,02, 0,10, 1%, e 5% respectivamente d Tabela 4.: Determinação do Plano de Amostragem 0 P ac (=α) λ 0 n λ 1 =np 1 1 P ac (=β) 3 0,9810 1,00 100 5 0,27 4 0,9814 1,50 150 7,5 0,13 5 0,9834 2,00 200 10 0,07 (<0,10 solução)

4. Inspeção retificadora Difere da anterior no seguinte aspecto: os lotes rejeitados são submetidos à inspeção 100%, e todos os itens defeituosos são substituídos por itens bons. Oferece proteção contra fornecedores inescrupulosos. A Figura 4 apresenta o fluxograma da inspeção retificadora, sendo d o número de defeituosos na amostra. Com a inspeção retificadora, o consumidor adquirirá menos itens defeituosos, já que os lotes rejeitados são submetidos à inspeção 100% e, nesses lotes a porcentagem de defeituosos passa a ser 0%. A proporção média de defeituosos q que o comprador adquire com a inspeção retificadora é menor do que p (ver Figura 5).

Definir Plano de Amostragem (n, Ac) Inspecionar amostra de tamanho n d>ac Comparar d e Ac d Ac Aceitar o lote Rejeitar o lote Inspeção para Aceitação Inspecionar todo o lote e trocar os itens defeituosos Inspeção Retificadora Figura 4.: Inspeção para Aceitação e Inspeção Retificadora

p ac= proporção de lotes aceitos Lotes com fração defeituosa p Lotes aceitos Inspeção Retificadora Fração defeituosa p Fração defeituosa 0 q =Fração média de defeituosos de uma série de lotes submetidos a inspeção retificadora q = p pac < p Lotes rejeitados 1-p ac = proporção de lotes rejeitados Figura5.: Inspeção Retificadora

A proporção média de defeituosos q que o comprador adquire com a inspeção retificadora é denominada Qualidade Média resultante (QMR). De acordo com a Figura 5, QMR = p X P ac + 0 X (1-P ac ) = p X P ac A Figura 6 apresenta a curva da QMR em função de p, para o plano de amostragem (n = 200, Ac = 5). QMR aumenta com p até atingir um valor máximo e depois cai rapidamente. Isto ocorre porque se p é pequeno, Pac é próxima de 1 e QMR é praticamente igual a p. Quando p cresce, Pac decresce e mais lotes são submetidos à inspeção total. Daí, a proporção de defeituosos adquiridos pelo consumidor decresce, ou seja, QMR diminui. Se p é muito grande, QMR = 0. Observar que QMR = 0 implica em alto custo de inspeção. O valor máximo de QMR é denominado Limite da Qualidade Média Resultante (LQMR).

LQMR é a máxima proporção média de defeituosos adquiridos pelo consumidor. A Tabela 5 apresenta os valores de p e da QMR usados para construir a curva da Figura 6. Tabela 5.: Valores de p, P ac e QMR para o Plano (n=200; Ac=5) p(%) λ = np P ac(%) QMR= p* P ac (%) 0,0 0 100 0 0,5 1,0 99,9 0,50 1,0 2,0 98 0,98 1,4 2,8 94 1,32 1,8 3,6 84 1,51 2,0 4,0 79 1,58 2,4 4,8 65 1,56 2,6 5,2 58 1,51 3,0 6,0 44 1,32 4,0 8,0 19 0,76 5,0 10,0 7 0,35 6,0 12,0 2 0,12

Qualidade Média Resultante QMR (%) 1,8 1,5 1,2 0,9 0,6 0,3 0 LQMR 0 1 2 3 4 5 6 P(%) Figura 6.: Curva da Qualidade Média Resultante

5. Planos de amostragem dupla A amostragem dupla visa reduzir o número de itens inspecionados do lote. Consiste em 5 parâmetros: dois tamanhos de amostra, n 1 e n 2 ; dois números de aceitação A c1 e A c2 ; um número de rejeição R e1. Uma amostra de tamanho n 1 é retirada ao acaso do lote; se o número de defeituosos d 1 nessa amostra for menor do que A c1, o lote é aceito; se d 1 R e1, o lote é rejeitado; caso contrário, se A c1 < d 1 < R e1, uma segunda amostra de n 2 elementos é retirada ao acaso do lote. Se o total de defeituosos nas duas amostras, d 1 + d 2 A c2, o lote é aceito; caso contrário, ele é rejeitado. A Figura 7 apresenta o fluxograma da inspeção para aceitação com amostragem dupla.

Definir o Plano de Amostragem ( n 1, n 2, Ac 1, Re 1, Ac 2 ) d1 Ac 1 Inspecionar a Primeira Amostra n1 d1 Re 1 d 1 + d2 Ac2 Ac < 1 < d1 Re1 Inspecionar a Segunda Amostra n 2 d > 1 + d2 Ac2 Aceitar o Lote Rejeitar o Lote Figura 7.: Inspeção para Aceitação com Amostragem Dupla

Exemplo: Seja o plano de amostragem dupla n 1 = n 2 = 125, A c1 = 2, R e1 = 5 e A c2 = 6. A probabilidade do lote ser aceito na primeira amostra é P 1 ac = P(d 1 2 n 1 = 125); A probabilidade do lote ser aceito na segunda amostra é P 2 ac = P(d 2 3 n 2 = 125, d 1 = 3) x P(d 1 = 3) + P(d 2 2 n 2 = 125, d 1 = 4) x P(d 1 = 4). A Tabela 6 apresenta as probabilidades parciais P 1 ac e P 2 ac, e a probabilidade total, P ac, do lote ser aceito, para diferentes valores de p, proporção de defeituosos no processo. As probabilidades de aceitação do lote com esse plano de amostragem dupla são praticamente iguais às do plano de amostragem simples (n = 200; A c = 5). Compare as Tabelas 2 e 6. As probabilidades P 1 ac e P 2 ac foram obtidas pela distribuição de Poisson.

Definir o Plano de Amostragem ( n 1 =125; n 2=125; Ac 1=2; Re 1=5; Re 2=6) d 1 2 Inspecionar a Primeira Amostra n 1=125 d 1 5 2 < d1 < 5 d + d2 1 6 Inspecionar a Segunda d + d2 1 > 6 Amostra n 2=125 Aceitar o Lote Rejeitar o Lote

Tabela 6: Valores de p e P ac (amostragem dupla) p(%) λ = n 1 p 1 P Pr[ d 1 =3] Pr[ d 1 =4] Pr[ d 2 3 ] Pr[ d 2 2 ] 2 ac P ac P ac 0,5 0,625 0,97 0,02 0,00 1,00 0,97 0,02 1,00 1,0 1,25 0,87 0,09 0,03 0,96 0,87 0,11 0,98 1,4 1,75 0,74 0,16 0,07 0,90 0,74 0,19 0,94 1,8 2,25 0,61 0,20 0,11 0,81 0,61 0,23 0,84 2,0 2,50 0,54 0,22 0,13 0,76 0,54 0,24 0,78 2,6 3,25 0,37 0,22 0,18 0,59 0,37 0,20 0,57 3,0 3,75 0,27 0,21 0,20 0,48 0,27 0,15 0,43 4,0 5,00 0,12 0,14 0,18 0,26 0,12 0,06 0,18 5,0 6,25 0,05 0,08 0,12 0,12 0,05 0,02 0,06 6,0 7,50 0,02 0,04 0,07 0,05 0,02 0,00 0,02

No plano de amostragem dupla do exemplo, o número de itens inspecionados de um lote será igual a 125 ou 250, dependendo do lote vir a ser aceito ou rejeitado já na primeira amostra, ou vir a ser necessária a segunda amostra. A probabilidade de ter que inspecionar a segunda amostra é P(d 1 = 3 ou 4). Logo, o tamanho médio das amostras, TMA, com amostragem dupla será igual a 125 + 125 x P(d 1 = 3 ou 4). A Tabela 7 apresenta o TMA para diferentes valores de p, e a Figura 8 apresenta a curva de TMA versus p. Pela Figura 8, na amostragem dupla o TMA não ultrapassa 180 itens, sendo 20 unidades menor que o tamanho das amostras adotado no plano de amostragem simples equivalente.

TMA=125 + 125 Pr[ d 1 = 3 ou 4]. Tabela.7: Tamanho Médio das Amostras na Amostragem Dupla P(%) TMA P(%) TMA P(%) TMA 0,5 128,1 2 168,8 5 149,8 1 140,2 2,6 175,9 6 138,3 1,4 153,0 3 175,7 7 131,4 1,8 164,4 4 164,7 8 127,8

TMA=125 + 125 Pr[ d 1 = 3 ou 4]. 200,0 180,0 TMA 160,0 140,0 120,0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 p(%) Figura.8: Curva do Tamanho Médio das Amostras na Amostragem Dupla (n 1 =n 2 =125, Ac 1 =2, Re 1 =5, Ac 2 =6)

6. Plano de amostragem da norma brasileira NBR 5426 Na prática adotam-se os planos da norma brasileira NBR 5426 (ABNT, 1985) baseada na norma militar americana MIL STD 105D, desenvolvida durante a Segunda Guerra Mundial. As Tabelas F reproduzem os planos de amostragem da Norma NBR 5426 que serão estudados a seguir. Os planos são tabelados em função do tamanho dos lotes e do NQA. O usuário precisa definir também o nível de inspeção (relação entre o tamanho do lote e o tamanho da amostra). A norma prevê 3 níveis de inspeção: I, II e III. Em geral, adota-se o II. O I deve ser adotado quando deseja-se diminuir n (β aumenta) e o III deve ser adotado quando for necessário reduzirβ(n aumenta). Há 4 níveis especiais, S1, S2, S3, S4, para os casos em que n deve ser muito pequeno (ensaios destrutivos). Nesses casos os riscos de amostragem são grandes.

A norma prevê planos de amostragem simples, dupla e múltipla. Os planos de amostragem dupla são similares aos da Figura 7. Para facilitar o uso da norma, as amostras são codificadas em função do tamanho do lote e do nível de inspeção. Ver Tabela F1. Exemplo: Para m = 5000 e NQA = 1%, a Tabela F1 fornece para o nível II o código da amostra L (a Tabela 8 reproduz parte da Tabela F1). Tabela 8 Codificação de Amostragem (Reprodução Parcial) Tamanho do Lote Níveis Especiais de Inspeção Níveis Gerais de Inspeção S1 S2 S3 S4 I II III 3201--10000 C D F G J L M

Com o código de amostra L e NQA = 1,0 (em %), obtém-se da Tabela F2 o plano de amostragem simples, inspeção normal, com n = 200 e A c = 5 (para NQA = 1,0% entra-se na tabela da norma com o valor 1,0 e não com 0,01). Parte da Tabela F2 é reproduzida na Tabela 9. Tabela 9. Plano de Amostragem Simples - Inspeção Normal NQA Cod. Amostra Tam. Amostra 0,65 1,0 Ac Re 1,5 K L 200 5 6 M

Na Tabela F5 ( em parte reproduzida na Tabela 12) temos o plano de amostragem dupla, inspeção normal, com n 1 = n 2 = 125, A c1 = 2, R e1 = 5 e A c2 = 6. Tabela 12. Plano de Amostragem Dupla - Inspeção Normal NQA Cod. Amostra Tam. Amostra 0,65 1,0 Ac Re 1,5 K L 125 125 M 2 5 6 7

A norma prevê a utilização de dois modos de inspeção, atenuado e severo. Pode-se substituir a inspeção normal pela atenuada, com a diminuição de n, quando, por exemplo, 10 lotes consecutivos são aceitos). Para m = 5000 e NQA = 1%, código L, comparar o plano de amostragem simples, inspeção normal (Tabela F2, ver Tabela 9) com o plano de amostragem simples, inspeção atenuada, fornecido pela Tabela F4 (ver Tabela 11). Tabela 11. Plano de Amostragem Simples - Inspeção Atenuada NQA Cod. Amostra Tam. Amostra 0,65 1,0 Ac Re 1,5 K L 80 2 5 M

Pode-se substituir a inspeção normal pela severa, com a diminuição do número de aceitação quando, por exemplo, 2 em 5 lotes consecutivos são rejeitados. Comparar o plano de amostragem simples, inspeção normal (Tabela F2, ver Tabela 9) com o plano de amostragem simples, inspeção severa, fornecido pela Tabela F3 (ver Tabela 10). Tabela 10. Plano de Amostragem Simples - Inspeção Severa NQA Cod. Amostra Tam. Amostra 0,65 1,0 Ac Re 1,5 K L 200 3 4 M

Na Figura 9 estão as condições gerais para a comutação entre os três modos de inspeção: normal, atenuada e severa. Notar que na inspeção atenuada, se o número d de defeituosos na amostra for maior que A c e menor do que R e, o lote deve ser aceito, porém para a análise dos lotes subsequentes deve-se retornar à inspeção normal. Em certas situações deseja-se contar o número de defeitos do item. Os planos da norma NBR 5426 podem ainda ser utilizados: basta fazer NQA igual ao número máximo de defeitos por 100 unidades (DCU Defeitos por Centena de Unidades) que pode ser considerado como média do processo.

10 lotes consec. aceitos 2 em 5 lotes consec. rejeitados Atenuada Normal Severa Lote rejeitado ou Ac<d<Re Rever plano de amostragem 5 lotes consec. aceitos 10 lotes consecutivos na inspeção severa Figura 9. Regras gerais para comutação entre os modos de Inspeção