O gráfico c (também chamado de Gráfico C) é usado para monitorar um processo ao longo do tempo com base no número de defeitos por subgrupo. O processo é descrito por uma figura chave que indica quantos defeitos, reclamações ou anomalias ocorrem em um subgrupo no total. O pré-requisito é que o tamanho do subgrupo ou a possibilidade de inspeção permaneça constante.
Isso pode ser, por exemplo, o número de erros de rotulagem por turno, deficiências de documentação em uma amostra fixa de tickets, ou deficiências de embalagem em uma amostra constante de remessa. O objetivo é detectar mudanças precocemente, analisar sistematicamente possíveis causas, construir conhecimento do processo e evitar intervenções desnecessárias.
No enchimento de molho de tomate, a mesma amostra de 200 potes é sempre verificada por turno. É registrado quantos erros de rotulagem ocorrem no total – um pote pode ter múltiplos erros (rótulo torto, vincos, rotulagem de lote incompleta). O objetivo é determinar se o número de erros de rotulagem por turno permanece estável ao longo do tempo.
Interpretação dos resultados:
Não há pontos fora dos limites de controle e nenhum padrão perceptível é visível. O número de erros de rotulagem por turno flutua aleatoriamente em torno da linha central – o processo pode ser considerado estável.
Explicações do gráfico:
- Os pontos mostram o número de erros por subgrupo em ordem cronológica.
- A linha central corresponde ao número médio de erros por subgrupo.
- Os limites de controle são calculados a partir do número médio de erros.
Preparação
- Defina claramente quais eventos são contados como erros.
- Garanta que o número total de erros ocorrendo por linha de dados esteja disponível.
- Verifique se o tamanho do subgrupo permanece constante.
Uso no AlphadiTab
- Selecione a ferramenta c-chart na Fase de Medição ou Fase de Controle.
- Insira o número de erros por subgrupo.
- Gere o gráfico com o botão "Criar Novo".
Interpretação
- Pontos estão fora dos limites de controle?
- Padrões não aleatórios são reconhecíveis?
Valores históricos
Se os valores de referência históricos forem conhecidos, eles podem ser usados como uma base fixa. A linha central e os limites de controle permanecem constantes.
Seções
As seções são úteis se o processo tiver mudado deliberadamente, por exemplo, após uma mudança de fornecedor ou um ajuste de processo. Linhas centrais e limites de controle separados são calculados para cada seção.
Padrões não aleatórios são detectados com os testes:
Deficiências de documentação por amostra diária
No serviço de TI, uma amostra constante de 40 tickets concluídos é verificada por dia. É registrado quantas deficiências de documentação ocorrem no total (campo obrigatório ausente, categoria não clara, nota de encerramento ausente). O gráfico c ajuda a avaliar se o número de deficiências nesta amostra diária permanece estável.
Interpretação
Nenhum ponto fora dos limites de controle e nenhum teste de Nelson acionado. Ao mesmo tempo, um padrão recorrente é reconhecível: em intervalos de sete dias, os números de erros são maiores.
→ Estatisticamente discreto, mas padrão de 7 dias – possível efeito de dia da semana a verificar.
Defeitos Formais por Amostra de Oferta
Nas vendas, uma amostra constante de 30 ofertas é verificada mensalmente. Registra-se quantos defeitos formais ocorrem no total (validade de preço ausente, condições de entrega incompletas, aprovações ausentes). Isso permite acompanhar se o número de defeitos formais permanece consistentemente estável.
Interpretação
OS valores estão próximos ao longo de um longo período; além disso, nove pontos consecutivos estão do mesmo lado da linha central. O padrão não é aleatório.
→ Valores notavelmente próximos + 9 pontos de um lado – questione o sistema de inspeção.
Defeitos de embalagem por amostra de tour
No setor de logística, uma amostra constante de 50 remessas é verificada por tour. É registrado quantos defeitos de embalagem ocorrem no total (cantos danificados, etiquetas defeituosas, fixação insuficiente). O objetivo é detectar cargas extraordinárias cedo.
Interpretação
Um outlier é reconhecível; o 13º tour é afetado. Uma colisão traseira foi relatada para este tour – a desvio pode ser explicado por uma causa especial conhecida.
→ Outlier devido a causa especial conhecida (acidente) – nenhum novo padrão básico.
Reclamações por Período
Nas compras, uma amostra constante de 40 recebimentos de mercadorias é avaliada por período. É registrado quantas reclamações ocorrem no total. Durante o período de observação, houve uma mudança do Fornecedor A para o Fornecedor B, então duas seções são sensatas.
Interpretação
Após a mudança de fornecedor, o número de reclamações está em um nível visivelmente mais alto. A consideração separada das seções mostra uma mudança no nível do processo.
→ Mudança de nível após a mudança de fornecedor – avaliar seções separadamente.
Avisos de Planejamento por Ciclo
No planejamento de produção, uma amostra constante de 60 posições é considerada por ciclo de planejamento. Registra quantos avisos de planejamento ocorrem no total. O gráfico c mostra se o número de avisos muda ao longo do tempo.
Interpretação
Uma tendência crescente é perceptível ao longo do período. Como os valores diminuem entre eles, nenhuma tendência é sinalizada de acordo com as regras de Nelson.
→ Tendência ligeiramente crescente, mas nenhuma regra de Nelson violada – continue a observar.
Com correção histórica, c̄ é substituído pelo valor de referência dado.