Conceitos e aplicações no campo das estatísticas

Sumário

Introdução.....................................................................................................................01

Etapa 01

Passo 2: Relatório das pesquisas realizadas sobre os artigos; Aplicação dos conceitos de Controle Estatístico de Processo (CEP em uma indústria de fundição do Norte Catarinense e Conceito e aplicações da Estatística.......................................................................................02

ºArtigo 1: Aplicações de Controle Estatístico de Processo (CEP) em uma indústria de fundição do Norte Catarinense..................................................................................................02

ºArtigo 2: Conceitos e aplicações da Estatística..........................................................03

Passo 3: Possibilidades de aplicação da Estatística na área de Administração............05

Etapa 02

Coleta dos dados que serão utilizados no desenvolvimento de todas as etapas deste desafio.......................................................................................................................................07

Conclusão.....................................................................................................................08

Introdução

Este trabalho tem como objetivo a construção de um relatório, conforme estudo de caso apresentado a seguir, destinado ao Diretor da empresa, contendo os resultados da pesquisa estatística de controle de qualidade para o lote em questão; desta forma, o diretor também poderá verificar a efetividade do trabalho da empresa.

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Etapa 01

Passo 2:

Relatório das pesquisas realizadas sobre os artigos; Aplicação dos conceitos de Controle Estatístico de Processo (CEP em uma indústria de fundição do Norte Catarinense e Conceito e aplicações da Estatística

Artigo 1: Aplicações de Controle Estatístico de Processo (CEP) em uma indústria de fundição do Norte Catarinense.

O objetivo do artigo consiste em analisar a qualidade e a capacidade de produção da indústria, visando identificar particularidades e características do processo, assim como oportunidades de melhorias úteis aos operadores e responsáveis pelo monitoramento do processo na empresa, ou mesmo para outras pessoas que trabalhem e lidem com processos similares.

Primeiramente foi criado um processo de inspeção que consistia em um teste de tração com um determinado bloco de motor para caminhões a diesel. Os dados dos resultados dos testes de tração fornecidos pela empresa, foram acessados através do Núcleo de Normalização e Qualimetria (NNQ) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), os quais correspondem a ensaios de tração realizados na linha de fundição, sempre que ocorreram produções, durante todo o ano de 2004.

É importante e necessário mencionar que, como as amostras são de tamanho unitário, a amplitude do processo considerada neste trabalho foi à amplitude móvel, que consiste na diferença entre a maior e a menor medida de tração entre o dia t e o dia t-1. Já no caso da estimativa do desvio padrão do processo, foi realizada duas estimativas: uma através da forma tradicional (equação 3.1), considerando a amostra global, e outra através do cálculo de SD (equação 3.2), pois trata-se de uma medida mais confiável, por basear-se apenas na dispersão dos valores amostrais, sendo, segundo COSTA et al. (2004), insensível a causas especiais que alteram a média do processo.

Objetivando detectar possíveis mudanças na média do processo, foram construídos os gráficos alternativos aos de Shewhart mais indicados para amostras unitárias, ou seja, o da soma cumulativa (CUSUM) e o da média móvel exponencialmente ponderada (EWMA – que possui desempenho similar ao da soma cumulativa). Como não se conhecia o valor médio alvo do processo, por não ter sido informado pela empresa, antes de se construir o gráfico, foi realizado um teste de análise de variância (ANOVA).

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Para isto, estratificou-se a amostra em 5 sub-amostras de tamanho 37 (respeitando-se a ordem cronológica das observações coletadas), para verificar se a média do processo apresentava modificações ao longo dos 185 dias em que foram feitas as coletas amostrais.

Um gráfico de controle é uma sequência de testes de hipóteses, em que a probabilidade do risco  é o erro do tipo I. Esse erro só ocorre quando se rejeita a hipótese nula verdadeira, isto é, um corpo de prova é bom, mas é rejeitado pela empresa. Mas existe também o erro do tipo II (  ), também conhecido como o risco do consumidor, que consiste em não rejeitar uma hipótese nula falsa. É o caso em que o corpo de prova não está dentro dos padrões especificados pela empresa, mas mesmo assim, o lote contendo todos os blocos de motores não é rejeitado como sendo problemático.

O Gráfico da Soma Cumulativa (CUSUM) incorpora diretamente toda a informação nas sequências de valores da amostra de um valor alvo, como por exemplo, a média do processo. Além disso, o CUSUM combina informação de várias amostras, tornando-o mais eficaz do que os gráficos de Shewhart para detectar pequenas mudanças na média do processo.

O Gráfico da Média Móvel Exponencialmente Ponderada (EWMA), similarmente ao gráfico da soma cumulativa, é exponencialmente ponderada, é uma forma alternativa ao gráfico X de Shewhart, utilizado para detectar pequenas mudanças na média do processo. A principal diferença entre estes dois gráficos, é que no EWMA os dados não se afastam gradual e indefinidamente da linha média como no caso do CUSUM, e sim, apenas até atingir a nova média, passando então a oscilar aleatoriamente em torno da mesma.

Os resultados obtidos com a utilização dos diversos gráficos de controle para amostras de tamanho unitário, juntamente com a estimação do índice de capacidade, atendeu de forma razoavelmente satisfatória às expectativas