ISHIKAWA - 7
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ISHIKAWA - 7 Ferramentas Estatísticas para o Controle da Qualidade: Folha de Verificação PowerPoint PPT Presentation


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ISHIKAWA - 7 Ferramentas Estatísticas para o Controle da Qualidade: Folha de Verificação Estratificação Diagrama de Causa e Efeito Diagrama de Pareto Histograma Diagrama de Dispersão Gráfico de Controle. 7 FERRAMENTAS PARA O CONTROLE DA QUALIDADE. 7 FERRAMENTAS PARA O CONTROLE

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ISHIKAWA - 7 Ferramentas Estatísticas para o Controle da Qualidade: Folha de Verificação

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Presentation Transcript


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

  • ISHIKAWA - 7Ferramentas Estatísticas para o Controle da Qualidade:

    • Folha de Verificação

    • Estratificação

    • Diagrama de Causa e Efeito

    • Diagrama de Pareto

    • Histograma

    • Diagrama de Dispersão

    • Gráfico de Controle

7 FERRAMENTAS PARA O CONTROLE

DA QUALIDADE


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

7 FERRAMENTAS PARA O CONTROLE

DA QUALIDADE

  • ISHIKAWA:

    • O uso dessas ferramentas resolve aproximadamente 95% dos problemas de qualidade em qualquer tipo de organização, seja ela industrial, comercial, de prestação de serviços ou pesquisa


Folha de verifica o

FOLHA DE VERIFICAÇÃO

FOLHA DE VERIFICAÇÃO

  • É preciso ter em mãos dados que possam ser analisados

  • A folha de verificação serve para coletar esses dados

  • Deve ser simples, prática e de fácil entendimento

  • Definir bem quais são os dados a serem coletados


Folha de verifica o1

FOLHA DE VERIFICAÇÃO

FOLHA DE VERIFICAÇÃO

  • O tempo de coleta não poder ser muito longo

     definir um prazo mínimo e máximo

  • Treinamento do pessoal


Estratifica o

ESTRATIFICAÇÃO

ESTRATIFICAÇÃO

  • Quando levantamos os dados na nossa folha de verificação, está tudo confuso, tudo misturado

  • Precisamos classificar, ou seja, juntar aquilo que é igual ou muito parecido: isso éestratificar

  • A estratificação permite saber onde estão, quais são e quanto pesa cada problema encontrado


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

ESTRATIFICAÇÃO

Estratificação

Tudo Subgrupos

heterogêneo homogêneos

Estratificar por:

  • Tipo de solo, umidade, corte, linha de ônibus, mesorregião, tamanho do produtor, sexo, idade, classe social, tipo de cliente, tempo, etc

Estratificação


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

ESTRATIFICAÇÃO

Modelo matemático hierárquico

  • Hipóteses testadas:

    • H0: Igualdade de talhões

    • H0: Igualdade de caminhões dentro de talhões

    • H0: Igualdade da posição de amostragem na carga


Estratifica o1

ESTRATIFICAÇÃO

  • Estrato A – Talhão 1:

    • Fazenda Bom Retiro, Zona 13

    • Solo arenoso (L.V.A.)

    • 40 dias após última chuva (15 mm)

    • Cana de primeiro corte

  • Estrato B – Talhão 2:

    • Fazenda Santa Isabel, Zona 1

    • Solo argiloso (L.V.E.)

    • 5 dias após última chuva (64 mm)

    • Cana de terceiro corte


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

Gráfico de controle e análise exploratória em solo arenoso e seco

20

Limites 3s

para n = 9

15

Impurezas minerais (%)

10

LS = 5,1

5

=

X = 3,2

LI = 1,2

0

1 2 3 4 5 6

Caminhões


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

Gráfico de controle e análise exploratória em solo argiloso e úmido

50

Limites 3s

para n = 9

40

30

Impurezas minerais (%)

20

10

LS = 8,1

X = 4,5

LI = 0,9

=

0

1 2 3 4 5 6

Caminhões


Estratifica o2

ESTRATIFICAÇÃO

Tabela 7. Comparação dos limites de controle para talhão 1, talhão 2 e análise conjunta (variável % de impurezas minerais)


Modelo estat stico

Modelo Estatístico

onde,

l = 1, 2, 3, 4 índice de variável de resposta

i = 1, 2 índice de talhão

j = 1, 2, .., 6 índice de caminhão

k = 1, 2, ..., 9 índice de furo

Ylijk = % de impurezas minerais no talhãoi, caminhão j e furo k, para a variável de resposta l


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

  • Variáveis de resposta: % de impurezas minerais (amostra seca) estimada a partir da concentração de Th, Sc, Fe e Hf

  • Denominadas Th, Sc, Fe e Hf, respectivamente, no trabalho


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

Tabela 1. Níveis de confiança, em percentagem, considerando todas as variáveis de resposta e técnicas aplicadas, para rejeição da hipótese H0:talhão 1 = talhão 2


Testes de hip teses probabil sticos

Testes de Hipóteses Probabilísticos

  • Distribuição de palha no plantio direto:

    • Teste “t” de Student

    • Mau funcionamento da máquina

  • Estratificação, possibilidade de melhoria e posição de amostragem:

    • Carregamentos de cana-de-açúcar

    • Testes Uni e Multivariados


Inclina o esquerda

Inclinação à Esquerda

Hipótese Testada:

  • H0: Palha à Esquerda = Palha à Direita

  • H1: Palha à Esquerda > Palha à Direita

  • Valor de “t” de Student Calculado = 34

  • Valor de “t” Tabelado ((12-1) gl., Alfa= 1/1.000.000) = 9,5

  • Assim:

    • Rejeita-se Ho com mais de 99,9999% de Confiança

    • Erro < 1/milhão


Dados utilizados no teste

Dados Utilizados no Teste


Metodologia estat stica

Metodologia Estatística

  • Estratificação:

    • Modelo matemático hierárquico

    • Hipóteses testadas:

      • H0: Igualdade de talhões

      • H0: Igualdade de caminhões dentro de talhões

      • H0: Igualdade da posição de amostragem na carga


Os 5 por qu s

HISTOGRAMA

OS 5 POR QUÊS

  • Permite uma rápida visualização da distribuição dos dados


Opera o de escarifica o

Operação de escarificação

Histograma de distribuição da profundidade de escarificação, na área A1


Diagrama de causa e efeito

DIAGRAMA DE CAUSAS E EFEITO OU ESPINHA DE PEIXE

DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

  • Depois de sabermos quais são os nossos problemas precisamos encontrar as suas causas

  • Cada problema será um efeito e para encontramos suas causas podemos utilizar os 6m

  • Vale a pena ressaltar que 90% das causas são encontradas (“se encaixam”) em 4 dos 6m:

    • Material, mão-de-obra, método, máquina

    • Outros: meio ambiente, medida


Diagrama de causa e efeito1

materiais

métodos

mão-de-obra

EFEITO

máquinas

medidas

meio ambiente

DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO OU ESPINHA DE PEIXE

DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO


Fatores que influenciam teor de impurezas minerais diagrama de ishikawa

FATORES QUE INFLUENCIAM TEOR DE IMPUREZAS MINERAIS(Diagrama de Ishikawa)

Queima

Chuva

Solo

Intens. do

fogo

Intens.

Variedade

Impurezas

minerais

(%)

Média

Disposição

Tipo

Número

Pressa

Treinamento

Formigas

Corte

Carregadeira

Carregamento

“Pensar globalmente, agir localmente”


Diagrama de pareto

DIAGRAMA DE PARETO

DIAGRAMA DE PARETO

  • Depois de estratificado, precisamos priorizar aquilo que realmente tem peso

  • Utilizando o Pareto, fica fácil visualizar o que é importante


Diagrama de pareto1

DIAGRAMA DE PARETO

DIAGRAMA DE PARETO

Reclamações dos Clientes

Reclamações dos Clientes

1 - Demora na entrega

2 - Conserto da peça

3 - Defeito na embalagem

4 - Substituição da peça

5 - Outros


Diagrama de pareto2

DIAGRAMA DE PARETO

DIAGRAMA DE PARETO

  • Devemos gastar energia na barra que apresentar maior índice

  • Na maioria das vezes, tomando medidas para resolver o que é mais importante, os outros problemas automaticamente desaparecem


Oportunidades e amea as planejamento estrat gico empresa agr cola

Oportunidades e Ameaças Planejamento Estratégico - Empresa Agrícola

80 % dos votos !


Diagrama de dispers o

DIAGRAMA DE DISPERSÃO

Estuda a correlação entre causa e efeito


Fatores determinantes dos melhores resultados

DIAGRAMA DE DISPERSÃO

Fatores determinantes dos melhores resultados

Qual é o meu grupo?

Seu Grupo

Produtividade

Custo de Produção


Diagrama de dispers o1

DIAGRAMA DE DISPERSÃO


Resultado econ mico

Resultado Econômico


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

Diagrama de dispersão para resíduos das variáveis Sc e Th

30

25

20

Correlação Residual

:

r = 0,999

15

:

Teste de Hipótese

Ho: r=0

10

H1: (r > 0) ou (r < 0)

Residuos da variável Sc

5

Rejeita-se Ho com 99,99%

0

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

-5

-10

-15

Resíduos da variável Th


Controle de peso do gabriel

Controle de Peso do Gabriel


Diagrama de dispers o2

DIAGRAMA DE DISPERSÃO

  • Tendência pode não ser reta:

    • Parábolas  Maximização

    • Comportamentos Assintóticos

      • Exemplo: Curva de informação na amostragem, modelagem não linear.


Amostragem curva de informa o

Amostragem – Curva de Informação


Gr ficos de controle

GRÁFICOS DE CONTROLE

GRÁFICOS DE CONTROLE

  • Muitas vezes não podemos parar e ficar analisando dados, números, tabelas, etc

  • Quando usamos gráficos padronizados, o acompanhamento das metas torna-se mais simples, fácil e rápido

  • Depois de definirmos o que vamos controlar, como coletar os dados e estabelecermos uma meta, o acompanhamento se torna fácil através dos gráficos de controle


Gr ficos de controle para m dias aritm ticas

Gráficos de Controle para Médias Aritméticas


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

Gráfico de controle e análise exploratória em solo arenoso e seco

20

Limites 3s

para n = 9

15

Impurezas minerais (%)

10

LS = 5,1

5

=

X = 3,2

LI = 1,2

0

1 2 3 4 5 6

Caminhões


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

Gráfico de controle e análise exploratória em solo argiloso e úmido

50

Limites 3s

para n = 9

40

30

Impurezas minerais (%)

20

10

LS = 8,1

X = 4,5

LI = 0,9

=

0

1 2 3 4 5 6

Caminhões


Compara o com os melhores resultados

Comparação com os melhores resultados

Apenas você sabe o seu código!

Benchmarker


Compara o com os melhores resultados1

Comparação com os melhores resultados


Gr ficos de controle1

GRÁFICOS DE CONTROLE

GRÁFICOS DE CONTROLE


Amostragem curva de informa o1

Amostragem – Curva de Informação


Algor timo de amostragem para pesquisa de satisfa o

Algorítimo de Amostragem para Pesquisa de satisfação

Fórmula geral por segmento (estrato) de clientes

  • N = Tamanho de segmento (número de clientes)

  • n0 = Tamanho de amostra se N é muito grande (população infinita ≥ 3000 clientes)

  • n = Tamanho de amostra por segmento


Dimensionamento de n o por heterogeneidade de segmento

Dimensionamento de no por Heterogeneidade de Segmento

  • Segmento com alta heterogeneidade (variância): n0 = 100

  • Segmento com média heterogeneidade: n0 = 50

  • Segmento com baixa heterogeneidade: n0 = 25

Trabalhando com aproximadamente 90% da informação 10% de erro

  • Exemplo: Segmento de média heterogeneidade,n0= 50 e tamanho de segmento igual a 40 clientes (N).

  • n = 50 = 22.2 ≈ 22 questionários nesse segmento

  • 1+ 1 * 50

  • 40


P produto formata o de processos internos

P – Produto(formatação de processos internos)

Peter Drucker

“O Papa da Administração”

  • “o que o consumidor compra e considera de valor nunca é um produto. É sempre a utilidade, isto é, o que o produto ou serviço faz por ele. E o que é de valor para o consumidor é tudo, menos o óbvio.”


Amostragem

AMOSTRAGEM

ESTIMATIVA DA GRANDEZA DE AMOSTRAS

n = tamanho da amostra

np = tamanho da amostra piloto; em cada caminhão 9 furos, np = 9

t = valor “t” de Student, com np-1 graus de liberdade e uma confiança especificada

s = estimativa do desvio padrão a partir de amostra piloto

d = margem de erro ou precisão escolhida

N = tamanho da população


Modelo estat stico1

Modelo Estatístico

onde,

l = 1, 2, 3, 4 índice de variável de resposta

i = 1, 2 índice de talhão

j = 1, 2, .., 6 índice de caminhão

k = 1, 2, ..., 9 índice de furo

Ylijk = % de impurezas minerais no talhãoi, caminhão j e furo k, para a variável de resposta l


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

  • Variáveis de resposta: % de impurezas minerais (amostra seca) estimada a partir da concentração de Th, Sc, Fe e Hf

  • Denominadas Th, Sc, Fe e Hf, respectivamente, no trabalho


Ishikawa 7 ferramentas estat sticas para o controle da qualidade folha de verifica o

Tabela 1. Níveis de confiança, em percentagem, considerando todas as variáveis de resposta e técnicas aplicadas, para rejeição da hipótese H0:talhão 1 = talhão 2


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