Ppk (\u00edndice de performance de centraliza\u00e7\u00e3o de processo)<\/li>\n<\/ul>\nO Cpk\u00a0deriva-se do Cp, que corresponde \u00e0 toler\u00e2ncia m\u00e1xima das especifica\u00e7\u00f5es comparadas a capacidade do processo, visando descrever melhor o que se pode esperar do processo.<\/p>\n
Em termos de Cpk, podemos dizer que ele leva em considera\u00e7\u00e3o o conceito do Cp e a sua localiza\u00e7\u00e3o, com respeito aos limites de especifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
O mesmo acontece com o Ppk, que por sua vez deriva-se do Pp. Este pode ser estabelecido quando h\u00e1 a presen\u00e7a de causas especiais e comuns de varia\u00e7\u00f5es, levando em considera\u00e7\u00e3o o estado atual do processo.<\/p>\n
Logo, o Ppk leva em considera\u00e7\u00e3o a centraliza\u00e7\u00e3o da amostra em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 especifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Pode-se afirmar que o \u00edndice Cpk est\u00e1 relacionado com o curto prazo<\/strong>, enquanto o Ppk relaciona-se com o longo prazo<\/strong>, analisando a performance do processo no passado.<\/p>\n<\/span>O que \u00e9 necess\u00e1rio para a realizar os c\u00e1lculos?<\/span><\/h2>\nObviamente, \u00e9 preciso reunir e analisar alguns dados antes de iniciar o c\u00e1lculo dos indicadores de capabilidade. Sendo assim, \u00e9 fundamental observar informa\u00e7\u00f5es como a quantidade de dados, as vari\u00e1veis e o funcionamento do sistema.<\/p>\n
Os indicadores de capabilidade podem ser analisados com o uso de dados hist\u00f3ricos coletados especificamente para essa finalidade. \u00c9 imprescind\u00edvel garantir que os dados sejam gravados em ordem cronol\u00f3gica, facilitando a sua interpreta\u00e7\u00e3o e utiliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
As vari\u00e1veis ser\u00e3o utilizadas para avaliar se os dados s\u00e3o confi\u00e1veis e verificar a forma utilizada para coletar as amostras. Existem tr\u00eas m\u00e9todos principais para empregar o uso de vari\u00e1veis no estudo de capabilidade do processo:<\/p>\n
\n- m\u00e9todo normal;<\/li>\n
- m\u00e9todo between\/within;<\/li>\n
- m\u00e9todo n\u00e3o normal.<\/li>\n<\/ol>\n
O m\u00e9todo normal analisa dados que seguem uma distribui\u00e7\u00e3o normal, podendo ser utilizados em subgrupos naturais.<\/p>\n
O m\u00e9todo between\/within \u00e9 utilizado para a coleta de dados em subgrupos muito espec\u00edficos<\/p>\n
J\u00e1 o m\u00e9todo n\u00e3o normal consiste na utiliza\u00e7\u00e3o de dados origin\u00e1rios de uma distribui\u00e7\u00e3o n\u00e3o normal, que exigir\u00e1 uma an\u00e1lise mais complexa.<\/p>\n
Quer entender melhor como coletar os dados que voc\u00ea precisa confiavelmente? D\u00e1 uma olhada no que o nosso especialista Master Black Belt<\/a> Carlos Sander traz sobre o assunto:
https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=O0rrW7dg8es&feature=youtu.be
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