Neste artigo, abordaremos os conceitos fundamentais relacionados à capacidade de processo e variáveis do tipo atributo. Serão explorados tópicos como subgrupo e todo, tipos de dados contínuos e atributo, medição de capacidade de processo, cálculos específicos para variáveis atributo e nível sigma. Entender esses conceitos é essencial para a avaliação e melhoria da capacidade do processo em diferentes contextos industriais.

Capacidade de Processo e Variáveis do Tipo Atributo

Neste artigo, abordaremos conceitos importantes relacionados à capacidade de processo e variáveis do tipo atributo.

  • Explicação sobre subgrupo e todo
  • Tipos de dados: contínuos e atributo
  • Medição de capacidade de processo
  • Produtos defeituosos e produtos com defeito

Subgrupo e Todo

Ao falar em capacidade de processo, subgrupos e afins, é necessário realizar medições de peças boas e ruins para estimar a capacidade.

  • Definição de subgrupo e todo
  • Importância das medições de peças boas e ruins

Tipos de Dados: Contínuos e Atributo

Existem dois tipos principais de dados: contínuos e atributo. Cada tipo requer cálculos específicos para determinar a capacidade de processo.

  • Explicação detalhada sobre dados contínuos e atributo
  • Diferenças no cálculo da capacidade de processo para cada tipo de dado

Dados Contínuos

Os dados contínuos permitem medições precisas, como temperatura e dimensões físicas, e são essenciais para verificar a distribuição dos dados e calcular a conformidade.

  • Exemplos de dados contínuos
  • Importância das medições precisas
  • Verificação da distribuição dos dados

Entendendo Dados Atributo

Quando se trata de análise de dados, é crucial compreender a distinção entre dados atributo e variáveis. Os dados atributo referem-se a características que são classificadas em categorias, como peça ok/peça defeituosa ou passa/não passa. Nesse contexto, a distribuição dos dados não é considerada, sendo apenas a contagem de peças boas e ruins utilizada no cálculo.

  • Os dados atributo são características classificadas em categorias, como peça ok/peça defeituosa ou passa/não passa.
  • Na análise de dados atributo, a distribuição dos dados não é considerada, sendo apenas a contagem de peças boas e ruins utilizada no cálculo.

Produtos Defeituosos e Produtos com Defeito

Ao lidar com variáveis do tipo atributo, é importante compreender a distinção entre produtos defeituosos e produtos com defeito. Produtos defeituosos são aqueles que perderam completamente sua funcionalidade, como um parafuso quebrado ou uma peça trincada. Por outro lado, produtos com defeito são aqueles que apresentam um ou mais defeitos, mas ainda funcionam, como uma camisa com manga curta, furo ou fiapo.

  • Produtos defeituosos são aqueles que perderam completamente sua funcionalidade, como um parafuso quebrado ou uma peça trincada.
  • Produtos com defeito são aqueles que apresentam um ou mais defeitos, mas ainda funcionam, como uma camisa com manga curta, furo ou fiapo.

Cálculo de Capacidade para Variáveis Atributo

O cálculo de capacidade para variáveis atributo envolve diversos indicadores essenciais, tais como Defeitos por Unidade (DPU), Defeitos por Oportunidade (DPO), Defeitos por Milhão de Oportunidades (DPMO) e Nível Sigma. O DPU é utilizado para produtos defeituosos, sendo calculado pela quantidade de defeitos (peças ruins) dividida pela quantidade total de peças.

  • O cálculo de capacidade para variáveis atributo envolve diversos indicadores essenciais, tais como Defeitos por Unidade (DPU), Defeitos por Oportunidade (DPO), Defeitos por Milhão de Oportunidades (DPMO) e Nível Sigma.
  • O DPU é utilizado para produtos defeituosos, sendo calculado pela quantidade de defeitos (peças ruins) dividida pela quantidade total de peças.

Defeitos por Oportunidade (DPO)

O indicador DPO é utilizado para produtos com defeito, considerando as oportunidades de defeito em cada unidade produzida. Ele é calculado pela fórmula DPO = Quantidade de defeitos / (Unidades fabricadas x Oportunidades de defeito por unidade). Esse indicador limita os defeitos ao máximo de 100%.

  • DPO é um indicador importante para avaliar a probabilidade de fabricar peças defeituosas
  • Considera as oportunidades de defeito em cada unidade produzida, oferecendo uma visão detalhada da qualidade do produto
  • O cálculo do DPO ajuda a identificar e quantificar os defeitos em relação às unidades fabricadas e às oportunidades de defeito por unidade

Defeitos por Milhão de Oportunidades (DPMO)

O indicador DPMO indica quantos defeitos ocorrem para cada 1 milhão de oportunidades. Ele é calculado a partir do DPO, utilizando a fórmula DPMO = DPO x 1.000.000. Para produtos defeituosos, a fórmula é DPMO = DPU x 1.000.000, onde DPU é igual ao DPO. A meta é sempre atingir no mínimo 3,4 DPMO, ou seja, nível sigma 6.

  • DPMO é um indicador que permite avaliar a quantidade de defeitos em relação ao volume de oportunidades de defeito
  • O cálculo do DPMO fornece uma métrica padronizada para comparar a qualidade entre diferentes processos ou produtos
  • A meta de atingir no mínimo 3,4 DPMO representa um nível de desempenho de classe mundial, indicando um processo com baixíssima taxa de defeitos

Nível Sigma

O Nível Sigma é uma indicação da capacidade do processo de acordo com a tabela Sigma. Ele relaciona o DPMO a um nível de desempenho, por exemplo, DPMO = 3,4 corresponde a um Nível Sigma 6. A meta é sempre atingir o nível sigma 6, indicando processos com desempenho de classe mundial, com menos de 3,4 defeitos por milhão de oportunidades.

  • O Nível Sigma é uma medida de desempenho amplamente utilizada em processos de melhoria contínua
  • Ele fornece uma referência clara para avaliar a qualidade do processo, relacionando a quantidade de defeitos com um padrão de desempenho
  • A meta de atingir o nível sigma 6 representa um padrão de excelência em termos de qualidade e desempenho do processo

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Conclusão

A capacidade do processo requer o cálculo de indicadores específicos para variáveis do tipo atributo, como DPU, DPO, DPMO e Nível Sigma. Cada um oferece uma perspectiva única sobre a capacidade do processo, sendo crucial para a identificação de oportunidades de melhoria. O objetivo é sempre alcançar o nível sigma 6, indicando um desempenho de classe mundial, com menos de 3,4 defeitos por milhão de oportunidades.