Controle estatístico de processos

As cartas de controle lhe dizem se seu processo está sob controle. Se um processo estiver fora de controle, você precisa corrigir causas específicas que afetam o processo de forma intermitente. Uma vez corrigidas essas causas específicas, o processo deve estar sob controle e se comportar de forma previsível. Somente após um processo estar sob controle você pode começar a fazer mudanças em todo o processo, sabendo que as mudanças que você vê são causadas pelas mudanças que você está fazendo, e não pela enorme imprevisibilidade inerente ao processo. Caso necessite saber se precisa corrigir um processo ou se pode melhorar um processo, então você precisa de uma carta de controle.

Qual é a capacidade do meu processo? Até que ponto estou cumprindo as especificações? Essas são duas perguntas que fazemos sempre que analisamos um processo para identificar áreas de melhoria. A Minitab oferece nosso exclusivo Process Capability Sixpack^® para avaliar com precisão a previsibilidade e o ajuste do seu processo.

Os profissionais usam cartas de controle de várias maneiras para ajudar a avaliar o comportamento de processos, incluindo coleta e análise de dados em tempo real. Só a Minitab oferece várias soluções para controle estatístico de processos aos profissionais, não só para atender a necessidades específicas, como também para ajudar a maximizar a qualidade e a economia.

As cartas de controle são gráficos de séries temporais especializados que ajudam a determinar se um processo está sob controle estatístico. Embora algumas das cartas mais comumente usadas (como Xbarra-R e Carta de Valores Individuais) sejam ótimas para detectar mudanças relativamente grandes no processo (mudanças acima de 1,5 sigma), você precisará de algo diferente para mudanças menores. As soluções da Minitab também aproveitam análise, como carta de média móvel exponencialmente ponderada (EWMA), para detectar pequenos desvios na média do processo. Isso é importante porque a detecção precoce ajuda na reação rápida e na correção do processo.

Quando há muita variação ou “superdispersão” nos dados de processo, podem ocorrer falsos alarmes, especialmente com dados coletados em subgrupos grandes. Quanto maior os subgrupos, mais próximos estão os limites de controle em uma carta P ou U tradicional. Mas esses limites de controle próximos são artificiais e podem fazer que os pontos em uma carta P pareçam estar fora de controle, mesmo que não estejam. Se seus dados forem afetados pela superdispersão ou subdispersão, você pode usar a Minitab para distinguir com confiança a causa comum da variação de causa específica.