Comparação dos índices de capacidade do processo para distribuições não-normais

Abstract

A análise de capacidade do processo para dados com distribuição não-normal tem sido explorada nos últimos anos, porém ainda são poucas as referências que abordam este assunto. Por isto, este trabalho apresenta os principais métodos de análise de capacidade do processo para dados com distribuição não-normal, sendo o primeiro deles o método proposto por Clements em 1989, o segundo, proposto por Pearn e Chen (1997) e o terceiro método apresentado foi proposto por Chen e Ding (2001). Os métodos de Clements (1989) e Pearn e Chen (1997) são parecidos em muitos aspectos, mas cada um deles apresenta uma novidade em relação ao cálculo dos índices de capacidade. Em comum, ambos os métodos apresentam índices semelhantes aos índices tradicionais, que supõem normalidade dos dados. O método de Chen e Ding (2001) é em si uma forma de estimar o número de não-conformes observado no processo em estudo. Além de abordar os métodos, são apresentados dois casos. No primeiro deles, comparando-se os métodos de Clements (1989) e de Pearn e Chen (1997), procura-se concluir qual dos métodos é o melhor para o cálculo da capacidade do processo não-normal. No segundo, os três métodos apresentados são aplicados em um conjunto de dados, obtidos de uma indústria metalúrgica. Para a execução das análises nos casos, foi aplicado o software livre R versão 2.2.

Process capability index Cpk for monitoring the thermal performance in the distribution of refrigerated products

“…In this case there are two-sided specification limits for θ, respectively the upper value USL and the lower value LSL. Four capability indices are commonly used for variables normally distributed: C p , C pk , C pm and C pmk (Gonçalez & Werner, 2009). The C p index is defined as…”

“…A value of such an index equal or larger than a pre-established level indicates that the current process is capable of producing results that, in all likelihood, will meet or exceed the pre-defined requirements. A capability index of this sort is convenient because it reduces complex information about the quality of the process to a single number (Pearn & Lin, 2004;Anis, 2008;Wu et al, 2009;Gonçalez & Werner, 2009). A former application of the PCI methodology in the thermal evaluation of the transport of refrigerated products is described in Estrada- Flores & Eddy (2006).…”

“…In addition, the index C pm explicitly considers the distance between the mean and the target value T (Gonçalez & Werner, 2009):…”

“…(Chang et al, 2002;Barriga et al, 2003;Bulba & Ho, 2004;Mingoti & Glória, 2008;Chang, 2009;Gonçalez & Werner, 2009, Mingoti et al, 2011. This kind of PCI application helps to reveal undesired thermal conditions that may impair the compliance of product quality requirements along the supply chain.…”

Capability Indices for Control Charts Based on Regression Models

“…This same situation occurs in the application of indices presented in non-normal processes, making evident the importance of understanding the behavior and characteristics of each productive process. Thus, in non-normal processes, it is necessary to seek alternatives that use capability indices for appropriate distributions (GONÇALEZ et WERNER, 2009). …”