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CONTROLE ESTATÍSTICO DE
QUALIDADE APLICADO À
AGRICULTURA
UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ
CENTRO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
PROGRAM...
ESTATÍSTICA
Fonte: http://reflexoes-zecas.blogspot.com/2009/01/arvore-matematica-da-formulas.html
ESTATÍSTICA
Aproximação (Mínimos Quadrados);
Fonte: Silva e Almeida (2010)
Regressão (aproximação por mínimos quadrados);
Regressão Polinomial
Fonte: Silva e Almeida (2010)
ESTATÍSTICA
ESTATÍSTICA
Medidas de centralidade;
Medidas de dispersão;
Medidas de forma.
Estatística Descritiva:
Erros estatístico...
ESTATÍSTICA
Estatística Descritiva:
Medidas de Centralidade:
Fonte: Montgomery (2003)
Medidas de Dispersão:
Variância amostral;
ESTATÍSTICA
Estatística Descritiva:
Desvio Padrão é a raiz
quadrada da variância...
Medidas de Forma:
ESTATÍSTICA
Estatística Descritiva:
Curtose
Simetria
Fonte: http://www.mspc.eng.br/matm/prob_est320.shtml
ESTATÍSTICA
Testes de Hipóteses:
Erros Estatísticos:
Erro Alfa
Erro Beta
Fonte: Montgomery (2003)
ESTATÍSTICA
Distribuição Normal:
Fonte: Montgomery (2003)
ESTATÍSTICA
ANOVA:
Fonte: Montgomery (2003)
ESTATÍSTICA
ANÁLISE DE DADOS
Fundamentos:
INCERTEZA
ERRO DESVIO PADRÃO
xXX estimadomedido δ±=
Toda e Qualquer medição, sempre será aco...
ANÁLISE DE DADOS
Fundamentos: Aceleração da Gravidade (g)
Gravímetros
Pêndulo Simples
Valor de g é um número
indicado pelo...
MAS..., mesmo na situação da função anterior (g=4Pi2L/T2) nada impede que
sejam calculados os gs e depois fazer uma média ...
ANÁLISE DE DADOS
Fundamentos:
Exemplo prático: Uma unidade armazenadora de grãos tem um fluxo logístico periódico (distrib...
ANÁLISE DE DADOS
Fundamentos: PLANEJAMENTO
EXPERIMENTAL!!!!!!!
É a primeira coisa que se faz!!! Ironia do destino: os estu...
ANÁLISE DE DADOS
Fundamentos:
ANOVA Segundo Hines (2006) para se realizar uma Análise de Variância É
OBRIGATÓRIO HAVER NO...
ANÁLISE DE DADOS
Fundamentos: Normalidade nos dados:
3-Qual o número de repetições? Amostras?
Errob
Por amostragemCada re...
ANÁLISE DE DADOS
Fundamentos:
Fonte: Bianco (2008)
Regressões
Fonte: Santos (2011): efdeportes.com
O sexo não influência n...
ANÁLISE DE DADOS
Fundamentos:
1,0)](5,0[ 0 ≤− zPN
Outliers=Dados suspeitos
Elemento com
atitude suspeita!!!
Teste de sigma...
ANÁLISE DE DADOS
Fundamentos: Outliers=Dados suspeitos
σ
xx
z i −
=0
Exemplo: xmédio=27; Desvio padrão=3,8; ponto suspeito...
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades: Albiero et al. (2012a) -Comparações
Kurachi et al. (1989)
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
Experimento preliminar: 250 sementes.
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
Experimento final: 2000 sementes.
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades: Albiero et al. (2012b) - Avaliações
Planejamento experimental completamente aleatório
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
ANOVA para a Regressão!
Quando a hipótese nula (variação ao acaso
independente dos valor...
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
Transformações dos dados
Fonte: Amaral (2014)
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
Estatísticas Paramétricas
σ,X
Estatísticas Não-Paramétricas
Teste de sinais; Teste de po...
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
ANÁLISE DE CONFIABILIDADE
Confiabilidade é a probabilidade de um produto ou processo sat...
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
ANÁLISE DE CONFIABILIDADE
Análise de distribuições de dados:
Exponencial Weibull
Gama
Lo...
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
ANÁLISE DE CONFIABILIDADE
Segundo Ryan (2009), quando os dados de falhas são apresentado...
ANÁLISE DE DADOS
Especificidades:
ANÁLISE DE CONFIABILIDADE
FMEA
ANÁLISE DE DADOS
Próximos capítulos:
ANÁLISE MULTIVARIADA
Fonte: tratamentoestatistico.com
ANÁLISE DE DADOS
Próximos capítulos:
Fonte: mundogeo.com
GEOESTATÍSTICA
1-1.1 Dimensões da Qualidade
1-1.2 Tecnologia da Engenharia de Qualidade
QUALIDADE
1-1.1 Dimensões da Qualidade
Desempenho
Confiabilidade
1-1.1 Dimensões da Qualidade
Durabilidade
1-1.1 Dimensões da Qualidade
Assistência Técnica
1-1.1 Dimensões da Qualidade
Estética
1-1.1 Dimensões da Qualidade
Características
1-1.1 Dimensões da Qualidade
Percepção da Qualidade
1-1.1 Dimensões da Qualidade
Conformidade com padrões
1-1.1 Dimensões da Qualidade
• Definição de Qualidade
Qualidade significa adequação ao uso
- qualidade no projeto
- qualidade na conformidade
Qualidade...
• Melhoria da Qualidade
Melhoria da Qualidade é a redução da
variabilidade nos processos e produtos.
Alternativamente, mel...
1-1.1 Dimensões da Qualidade–
Exemplo Transmissões
1-1.2 Terminologia da Engenharia
de Qualidade
Características de Qualidade
• Físicas - comprimento, peso, voltagem,
• visc...
Engenharia de Qualidade é o conjunto de
atividades operacionais, gerenciais e de
engenharia que as companhias usam para
as...
Dois tipos de dados
• Dados de Atributos – dados discretos, frequentamente em forma de contagem.
• Dados de Variáveis – da...
Especificações
As características de qualidade quando medidas são frequentemente comparadas
com padrões ou especificações....
• Quando um componente ou um produto não está dentro das especificações, ele é considerado não-
conforme.
• Um produto não...
• Engenharia simultânea
Abordagem de equipe de projeto. Especialista de manufatura, de engenharia
de qualidade, de gerenci...
1-3. Métodos estatísticos para
controle de qualidade e melhoria
Três maiores áreas:
• Controle Estatístico de Processos (C...
Controle Estatístico de
Processos (CEP)
• Cartas de controle são
usadas para monitorar o
processo e reduzir a
variabilidad...
Planejamento de Experimentos
• Planejamento Experimental é
uma abordagem sistemática
variando os fatores de entrada
no pro...
Amostragem de Aceitação (AMA)
• É a inspeção e classificação de
uma amostra de um produto
selecionado aleatóriamente de um...
1-4. Outros Aspectos do Controle de
Qualidade e Melhoria
Gerenciamento da Qualidade Total (GQT)
• GQT é um estrutura geren...
1-4.1 Filosofia de Qualidade e
Estratégias de Gerenciamento
Três importantes Líderes
• W. Edwards Deming
- Ênfase nos méto...
1-4.1 Filosofia de Qualidade e
Estratégias de Gerenciamento
• Gerenciamento de Qualidade Total (GQT)
Organizações partici...
• Padrões de Qualidade e Registro- ISO 9000:
Responsabilidade da gerência pela qualidade;
Controle e planejamento;
Cont...
Filosofia de Qualidade e Estratégias de Gerenciamento
• Seis-Sigma
Produtos com alta tecnologia tem muitos componentes com...
Filosofia de Qualidade e Estratégias de Gerenciamento
• Seis-Sigma
1-4.2 O elo entre a qualidade e
Produtividade
• A melhoria efetiva da qualidade pode ser um instrumento para
aumentar a pr...
1-4.3 Custos da Qualidade
Custos da Qualidade são aquelas categorias de
custos que são associados com a produção,
identifi...
1-4.4 Aspectos Legais da
Qualidade
A emergência da garantia de qualidade como uma importânte
estratégia de negócios é part...
Bibliografia:
Chiles, J. P; Delfiner, P. Geostatistics. Wiley, New Jersey. 2012.
Hair, J. F. et al. Análise Multivariada...
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  1. 1. CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE APLICADO À AGRICULTURA UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA AGRÍCOLA FORTALEZA – CE
  2. 2. ESTATÍSTICA Fonte: http://reflexoes-zecas.blogspot.com/2009/01/arvore-matematica-da-formulas.html
  3. 3. ESTATÍSTICA Aproximação (Mínimos Quadrados); Fonte: Silva e Almeida (2010)
  4. 4. Regressão (aproximação por mínimos quadrados); Regressão Polinomial Fonte: Silva e Almeida (2010) ESTATÍSTICA
  5. 5. ESTATÍSTICA Medidas de centralidade; Medidas de dispersão; Medidas de forma. Estatística Descritiva: Erros estatísticos; Distribuição Normal; ANOVA. Testes de Hipóteses:
  6. 6. ESTATÍSTICA Estatística Descritiva: Medidas de Centralidade: Fonte: Montgomery (2003)
  7. 7. Medidas de Dispersão: Variância amostral; ESTATÍSTICA Estatística Descritiva: Desvio Padrão é a raiz quadrada da variância Variância populacional; Coeficiente de Variação; CV= Desvio padrão / Média Fonte: Montgomery (2003)
  8. 8. Medidas de Forma: ESTATÍSTICA Estatística Descritiva: Curtose Simetria Fonte: http://www.mspc.eng.br/matm/prob_est320.shtml
  9. 9. ESTATÍSTICA Testes de Hipóteses: Erros Estatísticos: Erro Alfa Erro Beta Fonte: Montgomery (2003)
  10. 10. ESTATÍSTICA Distribuição Normal: Fonte: Montgomery (2003)
  11. 11. ESTATÍSTICA ANOVA: Fonte: Montgomery (2003)
  12. 12. ESTATÍSTICA
  13. 13. ANÁLISE DE DADOS Fundamentos: INCERTEZA ERRO DESVIO PADRÃO xXX estimadomedido δ±= Toda e Qualquer medição, sempre será acompanhada de uma inevitável incerteza (Taylor, 2012). sxXX ±= xx δδ = A distância estimada entre sementes é de 6 cm, na quinta medida o valor medido foi 7cm incerteza (erro) = 1 cm A média das medidas da distância entre sementes é de 6 cm, a incerteza (desvio padrão) é 1, o valor da distância entre sementes é 6 cm ± 1cm.
  14. 14. ANÁLISE DE DADOS Fundamentos: Aceleração da Gravidade (g) Gravímetros Pêndulo Simples Valor de g é um número indicado pelo instrumento. Valor de g é calculado pela equação do pêndulo simples para pequenas amplitudes. 2 2 ..4 .2 T L g g L T π π =⇒=g=9,80665...m/s2 Depois de 10 medidas de g  Média e Desvio padrão!! Depois de 10 medidas de L e 10 medidas de T Propagação de erros!! 22 .....       ∂ ∂ ++      ∂ ∂ = z z q x x q q δδδ
  15. 15. MAS..., mesmo na situação da função anterior (g=4Pi2L/T2) nada impede que sejam calculados os gs e depois fazer uma média e desvio padrão!! ANÁLISE DE DADOS Fundamentos: NO ENTANTO NA AGRICULTURA MUITOS...MAS MUUIITOS FENÔMENOS SÃO PERIÓDICOS!!!!!! ????0=X
  16. 16. ANÁLISE DE DADOS Fundamentos: Exemplo prático: Uma unidade armazenadora de grãos tem um fluxo logístico periódico (distribuição logística dos dados). No primeiro quadrimestre o estoque termina em 8 dias, no segundo em 10 dias e no terceiro em 6 dias. Qual a média de tempo para terminar o estoque? Pela média aritmética= 8 dias!!! Esta média está certa?? ∑       = ix n H 1 Média HARMÔNICA!!! 66,7 6 1 10 1 8 1 3 =       ++ =→ H 8-7,66=0,34É o equivalente a 8,16 horas!!!!Fila de Caminhões esperando carregamento por 8,16 horas!! Qual a incerteza?? Desvio Padrão?!!? (NÃO!!!!) PROPAGAÇÃO DE ERROS!!!!
  17. 17. ANÁLISE DE DADOS Fundamentos: PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL!!!!!!! É a primeira coisa que se faz!!! Ironia do destino: os estudos e as primeiras teorias de planejamento experimental surgiram em situações agrícolas!! O planejamento experimental tem como objetivo desenvolver um processo ROBUSTO, isto é, um processo afetado minimamente por fontes externas de variabilidade (Montgomery, 2009). PERGUNTAS DE PARTIDA PARA SE FAZER UM PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL: 1-Existem duas ou mais soluções de interesse que devam ser avaliadas? Quais? 2-Quais os fatores que devem ser controlados no experimento? 3-Qual o número de repetições? Amostras? 4-Em que ordem os dados devem ser coletados (blocos, ao acaso, etc...)? 5-Qual o método de análise? 6-Quais os valores médios devem ser considerados (outliers!!)?
  18. 18. ANÁLISE DE DADOS Fundamentos: ANOVA Segundo Hines (2006) para se realizar uma Análise de Variância É OBRIGATÓRIO HAVER NORMALIDADE NA DISTRIBUIÇÃO DOS DADOS.
  19. 19. ANÁLISE DE DADOS Fundamentos: Normalidade nos dados: 3-Qual o número de repetições? Amostras? Errob Por amostragemCada repetição terá x amostras. Mínimo 5 repetições.
  20. 20. ANÁLISE DE DADOS Fundamentos: Fonte: Bianco (2008) Regressões Fonte: Santos (2011): efdeportes.com O sexo não influência na precisão e na aplicabilidade da reserva da freqüência cardíaca durante o exercício aeróbico
  21. 21. ANÁLISE DE DADOS Fundamentos: 1,0)](5,0[ 0 ≤− zPN Outliers=Dados suspeitos Elemento com atitude suspeita!!! Teste de sigma 3
  22. 22. ANÁLISE DE DADOS Fundamentos: Outliers=Dados suspeitos σ xx z i − =0 Exemplo: xmédio=27; Desvio padrão=3,8; ponto suspeito=18. 34,20 =z 4904,0...)34,2( 0 === ErroFunçãoTabelaValorzP 0096,0]4904,05,0[ =− 1,0)](5,0[ 0 ≤− zPN 0,0096<0,1 Portanto o ponto de valor 18 é eliminado!! Após a retirado do ponto suspeito, refazer a média e desvio padrão da amostra!!
  23. 23. ANÁLISE DE DADOS Especificidades: Albiero et al. (2012a) -Comparações Kurachi et al. (1989)
  24. 24. ANÁLISE DE DADOS Especificidades: Experimento preliminar: 250 sementes.
  25. 25. ANÁLISE DE DADOS Especificidades: Experimento final: 2000 sementes.
  26. 26. ANÁLISE DE DADOS Especificidades: Albiero et al. (2012b) - Avaliações Planejamento experimental completamente aleatório
  27. 27. ANÁLISE DE DADOS Especificidades:
  28. 28. ANÁLISE DE DADOS Especificidades:
  29. 29. ANÁLISE DE DADOS Especificidades:
  30. 30. ANÁLISE DE DADOS Especificidades: ANOVA para a Regressão! Quando a hipótese nula (variação ao acaso independente dos valores de x) é rejeitada há uma quantidade significativa da variação na respostas que é explicada pelo modelo (Walpole, 2009).
  31. 31. ANÁLISE DE DADOS Especificidades: Transformações dos dados Fonte: Amaral (2014)
  32. 32. ANÁLISE DE DADOS Especificidades: Estatísticas Paramétricas σ,X Estatísticas Não-Paramétricas Teste de sinais; Teste de postos; Teste de Wilcoxon; Teste de Kruskal-Wallis; Teste de corridas; Limites de tolerância; Coeficiente de Spearman; Teste de Mann-Whitney; Testes de sequências; Teste de Friedman; Regressão não- paramétrica; Análise binomial; Teste de Fisher; Qui-Quadrado; Tabelas de contingência; Transformação de postos;
  33. 33. ANÁLISE DE DADOS Especificidades: ANÁLISE DE CONFIABILIDADE Confiabilidade é a probabilidade de um produto ou processo satisfazer a função pretendida durante seu ciclo de vida (Ryan, 2009).
  34. 34. ANÁLISE DE DADOS Especificidades: ANÁLISE DE CONFIABILIDADE Análise de distribuições de dados: Exponencial Weibull Gama LogNormal GumbelBessel
  35. 35. ANÁLISE DE DADOS Especificidades: ANÁLISE DE CONFIABILIDADE Segundo Ryan (2009), quando os dados de falhas são apresentados em um papel log-log, o tempo médio entre falhas (FDP) representado em relação ao tempo total de operação é próximo a uma linha reta, este modelo é chamado de MODELO DA LEI DA POTÊNCIA. ! .. ))(( .. k eTa kTNP tkbk λ− == Onde: a e b são constantes; l é um parâmetro estimado; T é o tempo; k é o número de componentes
  36. 36. ANÁLISE DE DADOS Especificidades: ANÁLISE DE CONFIABILIDADE FMEA
  37. 37. ANÁLISE DE DADOS Próximos capítulos: ANÁLISE MULTIVARIADA Fonte: tratamentoestatistico.com
  38. 38. ANÁLISE DE DADOS Próximos capítulos: Fonte: mundogeo.com GEOESTATÍSTICA
  39. 39. 1-1.1 Dimensões da Qualidade 1-1.2 Tecnologia da Engenharia de Qualidade QUALIDADE
  40. 40. 1-1.1 Dimensões da Qualidade Desempenho
  41. 41. Confiabilidade 1-1.1 Dimensões da Qualidade
  42. 42. Durabilidade 1-1.1 Dimensões da Qualidade
  43. 43. Assistência Técnica 1-1.1 Dimensões da Qualidade
  44. 44. Estética 1-1.1 Dimensões da Qualidade
  45. 45. Características 1-1.1 Dimensões da Qualidade
  46. 46. Percepção da Qualidade 1-1.1 Dimensões da Qualidade
  47. 47. Conformidade com padrões 1-1.1 Dimensões da Qualidade
  48. 48. • Definição de Qualidade Qualidade significa adequação ao uso - qualidade no projeto - qualidade na conformidade Qualidade é inversamento proporcional a variabilidade. 1-1.1 Dimensões da Qualidade
  49. 49. • Melhoria da Qualidade Melhoria da Qualidade é a redução da variabilidade nos processos e produtos. Alternativamente, melhoria da qualidade é também vista como redução do lixo! 1-1.1 Dimensões da Qualidade
  50. 50. 1-1.1 Dimensões da Qualidade– Exemplo Transmissões
  51. 51. 1-1.2 Terminologia da Engenharia de Qualidade Características de Qualidade • Físicas - comprimento, peso, voltagem, • viscosidade • Sensorial – gosto, aparência, cor • Orientação Temporal – confiabilidade, durabilidade, assistência técnica
  52. 52. Engenharia de Qualidade é o conjunto de atividades operacionais, gerenciais e de engenharia que as companhias usam para assegurar que as características de qualidade dos produtos são as nominais ou estão em níveis requeridos. 1-1.2 Terminologia da Engenharia de Qualidade
  53. 53. Dois tipos de dados • Dados de Atributos – dados discretos, frequentamente em forma de contagem. • Dados de Variáveis – dados continuos medidos tais como comprimento e peso. 1-1.2 Terminologia da Engenharia de Qualidade
  54. 54. Especificações As características de qualidade quando medidas são frequentemente comparadas com padrões ou especificações. • Valor Nominal ou Valor Médio • Limite superior de Especificação (USL) • Limite inferior de Especificação (LSL) 1-1.2 Terminologia da Engenharia de Qualidade
  55. 55. • Quando um componente ou um produto não está dentro das especificações, ele é considerado não- conforme. • Um produto não-conforme é considerado um defeituoso se tem um ou mais defeitos. • Defeitos são não-conformidades que podem afetar seriamente a segurança ou o uso efetivo do produto. 1-1.2 Terminologia da Engenharia de Qualidade O defeito está na porta!!
  56. 56. • Engenharia simultânea Abordagem de equipe de projeto. Especialista de manufatura, de engenharia de qualidade, de gerenciamento, de produtos traballham juntos para melhorar o produto ou processo. 1-1.2 Terminologia da Engenharia de Qualidade
  57. 57. 1-3. Métodos estatísticos para controle de qualidade e melhoria Três maiores áreas: • Controle Estatístico de Processos (CEP) • Planejamento Experimental (PLEX) • Amostragem de Aceitação (AMA)
  58. 58. Controle Estatístico de Processos (CEP) • Cartas de controle são usadas para monitorar o processo e reduzir a variabilidade. • O CEP é uma ferramenta de controle de qualidade on-line. 1-3. Métodos estatísticos para controle de qualidade e melhoria
  59. 59. Planejamento de Experimentos • Planejamento Experimental é uma abordagem sistemática variando os fatores de entrada no processo e determinando os efetios destes fatores nas respostas de saída. • Projetos Experimentais são ferramentas de qualidade off- line. • É Crucial para redução de variabilidade. 1-3. Métodos estatísticos para controle de qualidade e melhoria
  60. 60. Amostragem de Aceitação (AMA) • É a inspeção e classificação de uma amostra de um produto selecionado aleatóriamente de um grande lote ou remessa e a decisão final sobre o destido pode ocorrer em dois pontos: • Two types: 1. Inspeção de entrada – antes da produção (matérias primas); 2. Inspeção de saída – antes do produtos ser embarcado para o cliente. 1-3. Métodos estatísticos para controle de qualidade e melhoria
  61. 61. 1-4. Outros Aspectos do Controle de Qualidade e Melhoria Gerenciamento da Qualidade Total (GQT) • GQT é um estrutura gerencial para realizar a melhoria de qualidade • Outros nomes usados: – Controle de Qualidade por toda a Compania (CQTC) – Garantia de Qualidade Total (GQT) – Seis-Sigma
  62. 62. 1-4.1 Filosofia de Qualidade e Estratégias de Gerenciamento Três importantes Líderes • W. Edwards Deming - Ênfase nos métodos estatísticos • Joseph Juran - Ênfase no gerenciamento • Armand V. Feigenbaum - Ênfase na estrutura organizacional
  63. 63. 1-4.1 Filosofia de Qualidade e Estratégias de Gerenciamento • Gerenciamento de Qualidade Total (GQT) Organizações participativas; Cultura do trabalho; Foco no cliente; Melhoria da qualidade dos Fornecedores; Integração Sistema de Qualidade/Objetivos Empresa; Conselhos de qualidade em vários nível (diretoria, engenharia, chão de fábrica);
  64. 64. • Padrões de Qualidade e Registro- ISO 9000: Responsabilidade da gerência pela qualidade; Controle e planejamento; Controle de documentação e dados; Gerência de compras e contratos; Identificação e Rastreamento de produtos; Inspeção e teste; Controle do processo; Trato com produtos não-conformes; Manuseio, estocagem, embalagem e entrega; Controle de registros de qualidade; Auditorias internas; Treinamento; Metodologia Estatística. Filosofia de Qualidade e Estratégias de Gerenciamento
  65. 65. Filosofia de Qualidade e Estratégias de Gerenciamento • Seis-Sigma Produtos com alta tecnologia tem muitos componentes complexos que possuem muitas oportunidades de falha. Para minimizar isto, a Motorola na década de 80 desenvolveu a metodologia Seis-Sigma Normal centrada na média } Instabilidades no processo, a média varia entre 1,5 sigma.
  66. 66. Filosofia de Qualidade e Estratégias de Gerenciamento • Seis-Sigma
  67. 67. 1-4.2 O elo entre a qualidade e Produtividade • A melhoria efetiva da qualidade pode ser um instrumento para aumentar a produtividade e reduzir custos. Ex: uma variabilidade excessiva do processo é responsável direta pela alta taxa de não-conformidade. • O custo para alcançar melhorar a qualidade e aumentar a produtividade é frequentemente negligenciado.
  68. 68. 1-4.3 Custos da Qualidade Custos da Qualidade são aquelas categorias de custos que são associados com a produção, identificação evitar falhas e reparar produtos que não atingiram as especificações. Estes custos são: Prevention Costs • Custos de Avaliação • Custos de Prevenção • Custos de Falhas Internas • Custos de Falhas Externas
  69. 69. 1-4.4 Aspectos Legais da Qualidade A emergência da garantia de qualidade como uma importânte estratégia de negócios é parte do resultado da: 1-Proteção ao Consumidor 2-Credibilidade do Produto
  70. 70. Bibliografia: Chiles, J. P; Delfiner, P. Geostatistics. Wiley, New Jersey. 2012. Hair, J. F. et al. Análise Multivariada de dados. Bookman, Porto Alegre. 2009. Figliola, R. S.; Beasley, D. E. Teoria e projeto para medições mecânicas. LTC, Rio de Janeiro. 2007. Walpole, R. E. et al. Probabilidade e estatística. Pearson, São Paulo. 2009. Hines, W. W. et al. Probabilidade e estatística na engenharia. LTC, Rio de Janeiro.2006. Ryan, T. Estatística moderna para engenharia. Campus, Rio de Janeiro.2009. Taylor, J. R. Introdução à análise de erros. Bookman, Porto Alegre.2012. Montgomery, D. C. Design and analysis of experiments. Wiley, New Jersey. 2008. Mialhe, L. G. Máquinas Agrícolas-Ensaios. FEALQ, Piracicaba. 1996. Balastreire, L. A. Máquinas Agrícolas. Ceres, Piracicaba. 2005. Mialhe, L. G. Máquinas agrícolas para plantio. Millennium, Campinas. 2012. Montgomery, D. C. Introdução ao Controle Estatístico da Qualidade. LTC, Rio de Janeiro. 2004.

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