Os comandos da aplicação, os identificadores das folhas de cálculo e os valores dos dados dos exemplos mantêm a sua forma original. As capturas de ecrã, os gráficos e os ficheiros para transferência estão em inglês. Os exemplos científicos conservam o ponto decimal e a vírgula como separador de milhares da fonte original; os preços e as contagens do sítio seguem as convenções portuguesas.
Exemplo: diâmetros de pinos de alinhamento
Uma equipa mede 150 pinos de alinhamento em 30 grupos horários de cinco. O objetivo do desenho técnico é 12.000 mm e o intervalo de especificação é 11.950–12.050 mm. A estabilidade do processo não foi estabelecida.
Transfira o exemplo dos pinos de alinhamento (CSV)Este é o mesmo exemplo utilizado em Help. diameter_mm contém o diâmetro em mm; subgroup_id identifica cada grupo de cinco pinos. As restantes colunas registam a ordem de recolha, o instante e a posição dentro do grupo.
1. Crie o espaço de trabalho
Na barra lateral, abra Process control, escolha Capability & Performance e dê um nome à análise. Selecione New blank worksheet e Create analysis.
2. Importe os dados
Em Worksheet, escolha Import. Selecione o ficheiro transferido ou cole o seu conteúdo. Defina o delimitador como Comma, use Decimal dot e assinale First row contains column names. Pré-visualize a importação e escolha Import into worksheet. Mantenha as linhas pela ordem de recolha.
3. Atribua as colunas de entrada
Em Inputs, escolha Process performance em Study type. Defina Data layout como One measurement column e Subgroups defined by como ID column. Associe diameter_mm a Measurement column 1 e subgroup_id a Subgroup ID column, selecionando cada um no seletor de colunas.
4. Defina o modelo e as especificações
Escolha Normal em Distribution model e General geometric (.G) em Calculation method. Introduza 11.950 em Lower specification limit (LSL) e 12.050 em Upper specification limit (USL). Abra Target (optional) e introduza 12.000 em Target value. Os três valores utilizam mm.
Abra Plot options. Defina Histogram binning como Automatic e Histogram scale como Frequency. Deixe Show fitted distribution assinalado. O sufixo .G identifica General geometric (.G), a forma selecionada de calcular os índices de desempenho; não é outro conjunto de medições dos pinos.
5. Execute a análise
Escolha Run analysis e abra Results.
6. Interpretar resultados
Compreenda o estudo
Esta execução descreve o desempenho global do processo face às especificações fornecidas no desenho técnico. A estabilidade do processo não foi estabelecida, pelo que os resultados não estabelecem a capacidade do processo.
Compare os pinos com as especificações
Todos os 150 diâmetros dos pinos estão dentro de 11.950–12.050 mm. A sua média é 12.0124 mm: acima do objetivo de 12.000 mm e mais próxima da especificação superior. A curva é o modelo normal ajustado. As linhas de especificação descrevem diâmetros de pinos aceitáveis; não são limites de controlo.
150 diâmetros de pinos em mm, com limites de especificação, objetivo e curva normal ajustada. Ver gráfico no tamanho original (abre num novo separador) Verifique o modelo ajustado
Compare os pontos com a linha de referência normal, incluindo os extremos do gráfico. A aplicação não avaliou automaticamente se este modelo é adequado. Este gráfico também não permite estabelecer a estabilidade ao longo do tempo; reveja uma carta de controlo adequada separadamente.
Gráfico de probabilidade normal dos diâmetros dos pinos. Reveja o ajustamento, incluindo as caudas. Ver gráfico no tamanho original (abre num novo separador) Leia os índices de desempenho
O sufixo .G identifica o método de cálculo geométrico geral selecionado. Pp.G descreve a dispersão ajustada relativamente à largura da especificação. Ppk.G também tem em conta a posição da média entre os limites. Aqui, Pp.G é 1.391 e Ppk.G é 1.046; a especificação superior é o lado limitante.
Separe as falhas observadas das estimadas pelo modelo
Nenhum dos pinos amostrados incumpre as especificações. Ainda assim, o modelo normal estima cerca de 854 falhas por milhão de pinos, sobretudo acima da especificação superior. PPM significa partes por milhão. Zero falhas observadas em 150 pinos não significa uma taxa de falhas nula a longo prazo. A estimativa do modelo depende de o modelo ser adequado.
Decida o que investigar
Reveja por que razão a média está acima do objetivo e quanta margem resta até à especificação superior. Verifique a estabilidade do processo pela ordem de recolha e reveja as ressalvas do modelo. Apresente zero falhas observadas separadamente da estimativa do modelo; as declarações de validação do cálculo não estabelecem a estabilidade do processo nem a adequação do modelo.
Mais detalhes: leia cada secção de resultados
As tabelas completas de resultados usam seis algarismos significativos, como na Ajuda.
Índices de desempenho do processo
Pp.G é 1.391 e Ppk.G é 1.046. O índice menor do lado superior mostra que a proximidade da especificação superior limita o desempenho estimado pelo modelo. Estes índices utilizam a variação global do conjunto de dados. Não estabelecem controlo estatístico nem garantem o desempenho futuro.
| Estatística | Valor |
|---|---|
| Pp.G | 1.39063 |
| PpL.G · Especificação inferior | 1.7357 |
| PpU.G · Especificação superior | 1.04557 |
| Ppk.G | 1.04557 |
- Todos os índices principais C e P representam a variação global. Os seus nomes identificam as condições do estudo; a variação global não é substituída pela variação intrassubgrupo.
- Os índices geométricos gerais comparam as distâncias às especificações com a mediana e os percentis 0.135 / 99.865 da distribuição ajustada. Para um modelo normal, o cálculo utiliza a média ± 3 desvios-padrão amostrais.
- Alterar o método dos índices para o mesmo modelo ajustado não altera as suas probabilidades estimadas de valores fora das especificações.
- — indica um resultado indisponível; o motivo é apresentado ao lado.
Não conformidade observada e esperada
Não foram observadas unidades fora das especificações nesta amostra. O modelo normal estima, ainda assim, cerca de 854 partes por milhão fora das especificações, quase todas acima do limite superior. Essa estimativa extrapola as caudas ajustadas; não é uma contagem de defeitos observados.
| Lado da especificação | Contagem observada | ppm observadas | ppm esperadas |
|---|---|---|---|
| Abaixo de LSL | 0 | 0 | 0.0959132 |
| Acima de USL | 0 | 0 | 854.265 |
| Total | 0 | 0 | 854.361 |
- Os valores observados contam medições estritamente fora dos limites de especificação. Os valores esperados utilizam a distribuição ajustada selecionada; zero falhas observadas não estabelece risco futuro nulo.
- Não aplicável significa que não foi fornecido um limite de especificação nesse lado. Uma fronteira natural não é um limite de especificação.
Estudo e modelo
Este é um estudo do desempenho do processo com modelo normal, utilizando o método geométrico geral e a variação global. Uma ressalva sobre a validação do cálculo diz respeito à implementação; não certifica a estabilidade nem a adequação destes dados.
| Definição | Valor |
|---|---|
| Estudo | Desempenho do processo |
| Modelo de distribuição selecionado | Normal |
| Método de cálculo | Geométrico geral (.G) |
| Variação representada pelos índices principais | Variação global no conjunto de dados completo |
| Estimador dos parâmetros | Ajustamento comunicado por Distribution Fit Analysis |
| Localização (unidades originais) | 12.0124 |
| Escala (unidades originais) | 0.0119849 |
| Suporte do modelo | Extremo inferior: ilimitado; extremo superior: ilimitado |
| Limite inferior de especificação | 11.95 |
| Limite superior de especificação | 12.05 |
| Fit | Disponível |
| Origem do modelo | Ajustado aos dados desta execução da análise de capacidade |
| Validação | Cálculos de capacidade verificados face ao conjunto de dados de validação. |
- Referência: AIAG–VDA SPC, Volume Amarelo de fevereiro de 2026, capítulo 7 (§7.8.2).
- A distribuição selecionada deve descrever adequadamente as medições, sobretudo as suas caudas. O histograma e o gráfico da distribuição apoiam a revisão visual; esta execução não estabelece a adequação do modelo nem a estabilidade estatística.
- Não é aplicada qualquer decisão automática de aceitação nem um desvio de 1.5σ.
Estatísticas da amostra
Confirme as 150 observações, a média e o desvio-padrão global. A variação global fornece os índices principais de desempenho do processo. Os identificadores de subgrupo não transformam este estudo numa demonstração da capacidade de um processo estável.
| Estatística | Valor |
|---|---|
| Observações (n) | 150 |
| Média | 12.0124 |
| Desvio-padrão (global) | 0.0119849 |
Pormenores do Z normal equivalente
O Z de cada cauda converte a sua probabilidade ajustada de falha numa distância normal equivalente. Z.Bench converte a probabilidade de falha combinada; com duas caudas, não é simplesmente três vezes o menor índice. Não é aplicado um desvio de 1.5σ. São valores derivados do modelo, não diagnósticos de estabilidade temporal.
| Cauda | Probabilidade de falha esperada | Z normal equivalente |
|---|---|---|
| Especificação inferior | 9.59132e-8 | 5.20709 |
| Especificação superior | 0.000854265 | 3.13671 |
| Ambas as caudas aplicáveis (Z.Bench) | 0.000854361 | 3.13668 |
- O Z de cada lado obtém-se aplicando a inversa da função de sobrevivência normal à probabilidade de falha ajustada dessa cauda. Pelo método do valor z, o índice desse lado é igual a Z / 3.
- Z.Bench converte a probabilidade de falha combinada. Com duas caudas que contribuem, não é três vezes o índice mínimo de capacidade. Não é aplicado um desvio de 1.5σ.
Diagnósticos intrassubgrupo
Leia o desvio-padrão intrassubgrupo, o estimador, os grupos utilizáveis, as observações incluídas/excluídas e quaisquer entradas Cw/Cwk como diagnósticos de melhoria do processo. É necessária estabilidade antes de tratar a variação intrassubgrupo como variação inerente. Uma diferença face aos índices principais não estabelece estabilidade. A aplicação nativa omite esta secção de diagnóstico dos relatórios formais; continua disponível em Results.
Apenas para melhoria do processo. Estes diagnósticos são omitidos dos relatórios formais (§7.8.2.5).
| Estatística | Valor |
|---|---|
| Cw | 1.34141 |
| Cwk | 1.00856 |
| Desvio-padrão (dentro dos subgrupos) | 0.0124248 |
| Estimador | R̄ / d₂ |
| Subgrupos utilizáveis | 30 |
| Observações incluídas na estimativa dentro dos subgrupos | 150 |
| Observações excluídas da estimativa dentro dos subgrupos | 0 |
- Interpretar a variação intrassubgrupo como variação inerente exige estabilidade estatística. Uma diferença entre os índices principais e intrassubgrupo não estabelece, por si só, estabilidade.
- Todas as medições permanecem nos cálculos globais. Os grupos com uma única observação e os grupos finais incompletos de dimensão fixa são excluídos apenas da estimativa intrassubgrupo; o desvio-padrão global nunca é utilizado em substituição.
7. Criar um relatório
Conserve Capability & performance histogram, Normal probability plot, Study and model, Sample statistics, Process performance indices, Observed and expected nonconformance e Equivalent normal Z details. Preserve as ressalvas do modelo. Indique que a estabilidade não foi estabelecida e distinga zero rejeições observadas da estimativa das caudas do modelo.
Selecione Add to report da execução concluída. Abra Choose individual items and advanced options para selecionar tabelas e gráficos e, em seguida, selecione Add to draft. Os elementos ocultos permanecem na análise guardada.
Dê um nome ao relatório e acrescente o objetivo do estudo e a sua interpretação. Selecione Save, reveja Preview e, em seguida, use Export → Download HTML. O exemplo abaixo contém todo o conteúdo selecionado, incluindo resultados que não cabem num único ecrã.