Princípios da Gestão da Qualidade

ENGENHARIA DA QUALIDADE – PRO 1902

Alunas: Karinne Sena e Laís Gonçalves

LISTA CAPÍTULOS 02 e 03

1. As nove medidas apresentadas a seguir são temperaturas de forno registradas em lotes sucessivos em um processo de fabricação de semicondutores (dados em °F):

953	955	948
951	957	949
954	950	959

1. Calcule a média amostral     952,9 = 953
2. Calcule o desvio padrão amostral 3,72
3. Ache a mediana amostral dos dados   953

1. Os tempos de falha (em horas) de um componente eletrônico sujeito a um teste acelerado de tempo de vida são mostrados a seguir. Para acelerar o teste de falha, as unidades foram testadas a uma temperatura elevada.

127	124	121	118
125	123	136	131
131	120	140	125
124	119	137	133
129	128	125	141
121	133	124	125
142	137	128	140
151	124	129	131
160	142	130	129
125	123	122	126

1. Calcule a média e o desvio padrão amostrais

Média: 129.975

Desvio padrão amostral: 8.91

1. Construa um histograma

[pic 1]

1. Construa um gráfico ramo-e-folhas.

[pic 2]

1. Ache a mediana amostral e os quartis inferior e superior.

Mediana amostral:	128
Quartil inferior:	118
Quartil superior:	160

1. Os dados apresentados a seguir são leituras resultantes de um processo químico em dias consecutivos (ler de cima para baixo, da esquerda para a direita). Construa um histograma para esses dados. Faça comentários sobre a forma desse histograma. Ele se assemelha a alguma das distribuições discutidas neste capítulo?

94,1	87,3	94,1	92,4	84,6	85,4
93,2	84,1	92,1	90,6	83,6	86,6
90,6	90,1	96,4	89,1	85,4	91,7
91,4	95,2	88,2	88,8	89,7	87,5
88,2	86,1	86,4	86,4	87,6	84,2
86,1	94,3	85	85,1	85,1	85,1
95,1	93,2	84,9	84	89,6	90,5
90	86,7	87,3	93,7	90	95,6
92,4	83	89,6	87,7	90,1	88,3
87,3	95,3	90,3	90,6	94,3	84,1
86,6	94,1	93,1	89,4	97,3	83,7
91,2	97,8	94,6	88,6	96,8	82,9
86,1	93,1	96,3	84,1	94,4	87,3
90,4	86,4	94,7	82,6	96,1	86,4
89,1	87,6	91,1	83,1	98	84,5

[pic 3]

1. Uma montagem mecatrônica é submetida a um teste final. Supondo que os defeitos ocorram aleatoriamente nessas montagens de acordo com uma distribuição de Poisson com parâmetro λ=0,02.

1. Qual a probabilidade de uma montagem apresentar exatamente um defeito?
2. Qual a probabilidade de uma montagem apresentar um ou mais defeitos?
3. Suponha que você melhore o processo de modo que a taxa de ocorrência de defeitos seja reduzida à metade para λ=0,01. Qual o efeito desta medida sobre a probabilidade de uma montagem apresentar pelo menos um defeito?

[pic 4]

1. Um fabricante de calculadoras eletrônicas oferece garantia de 1 ano. Se as calculadoras apresentam algum defeito nesse período de tempo, ela é substituída. O tempo de falha é bem modelado pela seguinte distribuição de probabilidade:

[pic 5]

1. Qual é a porcentagem de calculadoras que apresentarão defeito dentro do período de garantia?
2. O custo de fabricação de uma calculadora é $50 e o lucro por unidade vendida é $25. Qual é o efeito da política de garantia sobre o lucro?
   

1. Um lote de tamanho N=30 contém três itens não-conformes. Qual é a probabilidade de que uma amostra de cinco itens selecionada aleatoriamente contenha exatamente um item não-conforme? Qual é a probabilidade de que contenha um ou mais itens não-conformes?

Distribuição Hipergeométrica

Números de fracasso na amostra	1
Tamanho da amostra	5
Número de fracasso na população	3
Tamanho da população	30
Probabilidade =	0.369458
Números de fracasso na amostra	1 ou mais
Tamanho da amostra	5
Número de fracasso na população	3
Tamanho da população	30
Probabilidade 0	0.566502
P (x >= 1) = 1 – P (x=0)	0.433498

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