3. Indices de Performance - Pp (Dados não Normais)
Em diversas situações estamos interessados em avaliar a performance de um processo de produção sobre determinada característica. Porém, a distribuição normal pode não se ajustar bem aos dados. Nessa situação, podemos encontrar uma distribuição de probabilidade alternativa, ou utilizar um método não-paramétrico.
Exemplo 1:
Consideremos os dados da tabela abaixo referentes às medições do diâmetro de um cilindro de número 3, feitas com súbito e pegando 5 peças a cada 20 produzidas. As especificações para esses dados são: LSE = 74 e LIE = 43.
| Data | Hora | Chapa | M1 | M2 | M3 | M4 | M5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 26/abr | 11:40 | 14650 | 61 | 62 | 60 | 61 | 60 |
| 26/abr | 13:10 | 14650 | 62 | 61 | 62 | 63 | 62 |
| 26/abr | 17:15 | 19730 | 61 | 58 | 61 | 60 | 60 |
| 26/abr | 21:35 | 19730 | 62 | 60 | 62 | 61 | 60 |
| 28/abr | 7:08 | 14650 | 63 | 62 | 61 | 60 | 62 |
| 28/abr | 8:15 | 14650 | 62 | 61 | 58 | 59 | 60 |
| 28/abr | 10:03 | 14650 | 62 | 61 | 60 | 62 | 61 |
| 28/abr | 12:44 | 14650 | 62 | 61 | 60 | 58 | 59 |
| 28/abr | 14:12 | 14650 | 62 | 61 | 60 | 60 | 61 |
| 28/abr | 17:20 | 19730 | 61 | 60 | 60 | 61 | 63 |
| 28/abr | 19:20 | 19730 | 59 | 61 | 60 | 59 | 61 |
| 28/abr | 22:30 | 19730 | 61 | 60 | 62 | 62 | 60 |
| 29/abr | 7:28 | 14650 | 62 | 61 | 60 | 58 | 57 |
| 29/abr | 8:40 | 14650 | 61 | 60 | 59 | 58 | 58 |
| 29/abr | 11:36 | 14650 | 62 | 61 | 60 | 61 | 61 |
| 29/abr | 12:50 | 14650 | 61 | 60 | 62 | 61 | 62 |
| 29/abr | 14:18 | 14650 | 62 | 61 | 63 | 62 | 63 |
| 29/abr | 18:15 | 19730 | 61 | 63 | 63 | 62 | 61 |
| 29/abr | 22:45 | 19730 | 60 | 59 | 60 | 61 | 60 |
| 30/abr | 10:01 | 14650 | 63 | 62 | 61 | 60 | 62 |
| 30/abr | 12:20 | 14650 | 61 | 60 | 59 | 58 | 59 |
| 30/abr | 16:50 | 19730 | 63 | 61 | 63 | 62 | 61 |
| 30/abr | 18:15 | 19730 | 61 | 60 | 60 | 59 | 60 |
| 30/abr | 21:35 | 19730 | 63 | 65 | 63 | 64 | 63 |
| 5/mai | 12:58 | 14650 | 61 | 62 | 63 | 62 | 60 |
Faremos o upload dos dados no sistema.

Realizaremos a análise configurando conforme a figura abaixo.

- Em “Selecionar Testes” podemos escolher os testes que desejamos realizar
Em seguida, clique em Calcular para obter os resultados. Também é possível gerar as análises e baixar em formato Word.

Os resultados são:
Especificações
| Valor | |
|---|---|
| Amostra: | 125 |
| Limite Inferior | 43 |
| Limite Superior | 74 |
Estimativas
| Parâmetros | Valor |
|---|---|
| Média: | 60.912 |
| Desvio Padrão: | 1.42566339962568 |
Índices de Performance
| Índices de Performance | |
|---|---|
| PP | 3.4431 |
| PPI | 4.0347 |
| PPS | 2.8655 |
| PPk | 2.8655 |
Índices Observados
| Índices Observados | |
|---|---|
| PPM > LSE | 0 |
| PPM < LIE | 0 |
| PPM Total | 0 |
Índices Esperados
| Índices Esperados | |
|---|---|
| PPM > LSE | 0 |
| PPM < LIE | 0 |
| PPM Total | 0 |
Qualidade do Ajuste (Não Paramétrico (Núcleo): Método triangular)
| Método | Estatistica | P-valor | |
|---|---|---|---|
| Cramér-von Mises | triangular | 1.089 | 0.219 |
| Kolmogorov-Smirnov | triangular | 0.144 | 0.150 |
Teste de Normalidade (Outliers)
| Obs. | Quantis da Normal | Dados | Critério |
|---|---|---|---|
| 19 | -1.08 | 60 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 29 | -1.05 | 60 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 35 | -1.01 | 60 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 37 | -0.98 | 60 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 39 | -0.95 | 60 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 1 | -0.31 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 3 | -0.28 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 10 | -0.26 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 12 | -0.24 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 14 | -0.22 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 2 | 0.41 | 62 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 4 | 0.43 | 62 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 96 | -1.63 | 58 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 114 | -1.55 | 58 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 104 | -0.43 | 60 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 106 | -0.41 | 60 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 112 | -0.39 | 60 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 119 | -0.37 | 60 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 123 | -0.35 | 60 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 125 | -0.33 | 60 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 90 | 0.22 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 91 | 0.24 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 94 | 0.26 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 107 | 0.28 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 109 | 0.31 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 111 | 0.33 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 115 | 0.35 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 118 | 0.37 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 122 | 0.39 | 61 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 97 | 0.95 | 62 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 100 | 0.98 | 62 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 102 | 1.01 | 62 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 105 | 1.05 | 62 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 116 | 1.08 | 62 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 120 | 1.12 | 62 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 110 | 1.8 | 63 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 117 | 1.91 | 63 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
| 124 | 2.05 | 63 | Envelope (Nível de Confiança=95%) |
Pontos fora de controle - Gráfico X-Barra
| Subgrupo | Valor | Teste |
|---|---|---|
| 14 | 59.2 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |
| 21 | 59.4 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |
| 24 | 63.6 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |





Exemplo 2:
Os dados utilizados nesse exemplo referem-se à gramatura (g/$m^2$) de uma folha de papel. As especificações para estes dados são LSE = 92.88; alvo = 90.21 e LIE = 87.54.
| Gramatura g/m2 |
|---|
| 88.20 |
| 88.90 |
| 90.50 |
| 90.30 |
| 90.00 |
| 90.20 |
| 91.20 |
| 91.00 |
| 91.50 |
| 91.40 |
| 91.30 |
| 90.20 |
| 91.40 |
| 89.90 |
| 90.20 |
| 90.10 |
| 90.80 |
| 91.40 |
| 91.30 |
| 89.00 |
| 90.70 |
| 89.50 |
| 91.20 |
| 90.50 |
| 90.60 |
Faremos o upload dos dados no sistema.

Realizaremos a análise configurando conforme a figura de abaixo.

- Em “selecionar testes” podemos escolher os testes que queremos realizar.
Em seguida, clique em Calcular para obter os resultados. Também é possível gerar as análises e baixar em formato Word.

Os resultados são:
Especificações
| Valor | |
|---|---|
| Amostra: | 25 |
| Limite Inferior | 87.54 |
| Alvo (Opcional) | 90.21 |
| Limite Superior | 92.88 |
Estimativas
| Parâmetros | Valor |
|---|---|
| Média: | 90.4689587801872 |
| Desvio Padrão: | 0.822555917720036 |
| Forma: | 140.336103078599 |
| Escala: | 90.8380519338829 |
Índices de Performance
| Índices de Performance | |
|---|---|
| PP | 0.987 |
| PPI | 0.777 |
| PPS | 1.553 |
| PPk | 0.777 |
Índices Observados
| Índices Observados | |
|---|---|
| PPM > LSE | 0 |
| PPM < LIE | 0 |
| PPM Total | 0 |
Índices Esperados
| Índices Esperados | |
|---|---|
| PPM > LSE | 0.000147211465240105 |
| PPM < LIE | 5556.66966289269 |
| PPM Total | 5556.66981010415 |



Exemplo 3:
Vamos considerar os dados referentes às medições, dispostos na tabela abaixo. As especificações para esses dados são LSE = 3000 e LIE = 30.
| Medições |
|---|
| 24.23 |
| 62.55 |
| 193.35 |
| 79.59 |
| 149.88 |
| 733.15 |
| 514.14 |
| 238.75 |
| 222.57 |
| 363.23 |
| 323.44 |
| 115.35 |
| 91.44 |
| 31.2 |
| 272.17 |
| 59.6 |
| 9.98 |
| 85.78 |
| 29.01 |
| 593.02 |
| 61.65 |
| 1865 |
| 199.21 |
| 79.02 |
| 58.15 |
| 691.09 |
| 42.43 |
| 51.42 |
| 342.19 |
| 138.81 |
| 8.61 |
| 127.5 |
| 309.33 |
| 17.11 |
| 2300.26 |
| 244.52 |
| 7.68 |
| 83.97 |
| 45.33 |
| 520.4 |
| 3556.16 |
| 59.75 |
| 10.53 |
| 92.9 |
| 217.09 |
| 115.66 |
| 425.71 |
| 296.95 |
| 867.67 |
| 161.08 |
Faremos o upload dos dados no sistema.

Realizaremos a análise configurando conforme a figura abaixo.

- Em “selecionar testes” podemos escolher os testes que queremos realizar.
Em seguida, clique em Calcular para obter os resultados. Também é possível gerar as análises e baixar em formato Word.

Os resultados são:
Especificações
| Valor | |
|---|---|
| Amostra: | 50 |
| Limite Inferior | 30 |
| Limite Superior | 3000 |
Estimativas
| Parâmetros | Valor |
|---|---|
| Média: | 358.584811836873 |
| Desvio Padrão: | 890.343884308414 |
Índices de Performance
| Índices de Performance | |
|---|---|
| PP | 0.329 |
| PPI | 0.788 |
| PPS | 0.322 |
| PPk | 0.322 |
Índices Observados
| Índices Observados | |
|---|---|
| PPM > LSE | 20000 |
| PPM < LIE | 140000 |
| PPM Total | 160000 |
Índices Esperados
| Índices Esperados | |
|---|---|
| PPM > LSE | 13367.0406498871 |
| PPM < LIE | 143137.013200317 |
| PPM Total | 156504.053850204 |
Pontos fora de controle - Gráfico de Amplitude Móvel
| Subgrupo | Valor | Teste |
|---|---|---|
| 22 | 1803.35 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |
| 23 | 1665.79 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |
| 35 | 2283.15 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |
| 36 | 2055.74 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |
| 41 | 3035.76 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |
| 42 | 3496.41 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |



Exemplo 4:
Vamos considerar os dados da tabela abaixo referentes às medições de uma determinada peça. As especificações para estes dados são LSE = 0.3 e LIE = 0.0015.
| Medidas |
|---|
| 0.106 |
| 0.007 |
| 0.007 |
| 0.014 |
| 0.052 |
| 0.058 |
| 0.003 |
| 0.03 |
| 0.03 |
| 0.041 |
| 0.012 |
| 0.015 |
| 0.011 |
| 0.002 |
| 0.02 |
| 0.292 |
| 0.059 |
| 0.04 |
| 0.016 |
| 0.023 |
| 0.039 |
| 0.036 |
| 0.087 |
| 0.075 |
| 0.008 |
| 0.04 |
| 0.206 |
| 0.002 |
| 0.114 |
| 0.052 |
| 0.009 |
| 0.007 |
| 0.049 |
| 0.094 |
| 0.003 |
| 0.036 |
| 0.101 |
| 0.047 |
| 0.002 |
| 0.114 |
| 0.023 |
| 0.017 |
| 0.03 |
| 0.201 |
| 0.011 |
| 0.055 |
| 0.055 |
| 0.08 |
| 0.002 |
| 0.005 |
Faremos o upload dos dados no sistema

Realizaremos a análise configurando conforme a figura abaixo.

- Em “selecionar testes” podemos escolher os testes que queremos realizar.
Em seguida, clique em Calcular para obter os resultados. Também é possível gerar as análises e baixar em formato Word.

Os resultados são:
Especificações
| Valor | |
|---|---|
| Amostra: | 50 |
| Limite Inferior | 0.0015 |
| Limite Superior | 0.3 |
Estimativas
| Parâmetros | Valor |
|---|---|
| Média: | 20.5086136177194 |
| Desvio Padrão: | 20.5086136177194 |
Índices de Performance
| Índices de Performance | |
|---|---|
| PP | 0.927 |
| PPI | 0.957 |
| PPS | 0.923 |
| PPk | 0.923 |
Índices Observados
| Índices Observados | |
|---|---|
| PPM > LSE | 0 |
| PPM < LIE | 0 |
| PPM Total | 0 |
Índices Esperados
| Índices Esperados | |
|---|---|
| PPM > LSE | 2127.97578815149 |
| PPM < LIE | 30294.556820991 |
| PPM Total | 32422.5326091425 |
Pontos fora de controle - Gráfico deAmplitude Móvel
| Subgrupo | Valor | Teste |
|---|---|---|
| 16 | 0.272 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |
| 17 | 0.233 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |
| 28 | 0.204 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |
| 45 | 0.190 | 1 ponto a mais de 3 Sigmas da linha central |


