GREEN BELT RESUMO 6

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3.9.1 Boxplot
É um gráfico com base cinco números
1. Valor mínimo
2. Primeiro quartil (Q1)
3. Mediana (Segundo quartil Q2)
4. Terceiro quartil (Q3)
5. Valor máximo
Sempre ordenar o banco de dados do menor para o maior
Encontrar a mediana dos dados 
(Valor que está no meio, ou os dois valores do meio em caso de número par de dados.
Exemplo apresentado no vídeo
Mediana (6,5 + 7,5 )/2 = 7,0
Valores atípicos (Outliers) – São valores muito afastados da grande maioria, mas não significa que está errado.
A regra para identificar atípicos se baseia na amplitude interquartil AIQ, definido pela distância entre o primeiro e terceiro quartis. 
AIQ é o comprimento da caixa. Quaisquer valores abaixo de Q1 ou acima de Q3 por mais de 1,5xAIQ serão considerados atípicos e isolados.
X<Q1-1,5xAIQ ou X>Q3+1,5xAIQ
Exemplo no Minitab - ARQUIVO 305
Gráfico – Boxplot – Multiplos – Simples
3.9.2 Gráfico Sequencial
Um gráfico sequencial mostra os dados ordenados pelo tempo, medidos em ordem sequencial para se analisar questões chaves de desempenho como produtividade, custos e eficiência.
Exemplo no Minitab - ARQUIVO 306
Gráfico – Gráfico de séries temporais – Simples
Exemplo no Minitab - ARQUIVO 307
Gráfico – Gráfico de séries temporais – Múltiplos
3.9.3 Nível Sigma 
Método Valor Z – Dados por variáveis/contínuos 
Os dados têm que ter uma distribuição aproximadamente normal. Calcula o valor de Z que é o próprio Nível Sigma.
DPMO (Defeitos por Milhão de Oportunidades) – Dados atributo/discretos
É preciso pelo menos 5(cinco) defeitos e/ou falhas
DPMO 
Fórmula( D/(nXO))X1000000)
D - Quantidade de defeitos encontrados na amostra
N – Quantidade de amostras
O – Número de oportunidades de acontecer o defeito
Dados de curto prazo – Representatividade do todo
Exemplo: Amostras apenas de um turno de produção de um produto
Dados de longo prazo 
Exemplo: Amostras de vários turnos de produção de um produto	
Verificar na tabela o Nível Sigma – Arquivo disponibilizado
Exemplo no Minitab - ARQUIVO 308
3.9.4 Teste de Normalidade
Calcula o Nível Sigma pelo Valor Z
Antes de calcular o nível sigma de um processo com dados por variáveis, é preciso verificar se os dados correspondem a uma distribuição normal ou não.
Observando um histograma, quanto mais simétrico for à curva, mais normal é.
Teste Anderson Darling de Normalidade
Valor P >= 0,05 – Dados normais
Valor P < 0,05 – Dados não normais
Exemplo no Minitab - ARQUIVO 309
Stat – Estatística básica – Teste de normalidade 
VALOR P – 0,27
Quanto mais próximos da reta estiverem os pontos, melhor.
A maioria dos dados precism estar no centro.
3.9.5 Nível Sigma – Valor Z 
Calcular o nível sigma por variáveis
Exemplo no Minitab - ARQUIVO 310
Stat – Ferramenta de qualidade – Análise de capacidade – Normal
Exemplo
Minutos de espera – Tamanho do subgrupo 5 (variabilidade de 5 em 5)– Espec. inferior 0 – Espec. superior 5 (Tempo de espera desejado pelo cliente) – OPÇÕES – Z Benchmark (Nível Sigma).
Mudança de variação 
Muita diferença entre as curvas vermelha e tracejada principalmente na largura, representa algum problema no processo.
Quando não houver nada de anormal nos processos, os valores de PPM parecidos.
PPM – Partes por milhão
Observado 
No exemplo, a cada 1M de clientes atendidos 217K serão atendidos fora dos 5 minutos
Global esperado - Estimativas
Dentro do esperado – a cada subgrupo de 5 
Nível Sigma global – 0,83 
Ao longo do tempo
1. Boxplot - É um gráfico com base cinco números (Valor mínimo, Primeiro quartil (Q1), Mediana (Segundo quartil Q2), Terceiro quartil (Q3), Valor máximo)
2. Valores atípicos (Outliers) – São valores muito afastados da grande maioria, mas não significa que está errado.
3. Quaisquer valores abaixo de Q1 ou acima de Q3 por mais de 1,5xAIQ serão considerados atípicos.
4. Gráfico Sequencial - Um gráfico sequencial mostra os dados ordenados pelo tempo
5. Nível Sigma - Método Valor Z – Dados por variáveis/contínuos e DPMO (Defeitos por Milhão de Oportunidades) – Dados atributo/discretos
É preciso pelo menos 5(cinco) defeitos e/ou falhas
6. Antes de calcular o nível sigma de um processo com dados por variáveis, é preciso verificar se os dados correspondem a uma distribuição normal ou não.
7. Nível Sigma Valor Z - Muita diferença entre as curvas vermelha e tracejada principalmente na largura, representa algum problema no processo.