O gráfico p é usado para monitorar um processo ao longo do tempo com base em proporções. O processo é descrito por uma métrica que indica a proporção de certos eventos em uma quantidade total. Ele mostra se essa proporção está dentro do intervalo esperado ou se ocorrem mudanças notáveis no processo. Isso pode ser, por exemplo, a taxa de rejeição na produção, a cota de vendas nas vendas ou a proporção de entregas atrasadas. O objetivo é detectar mudanças precocemente, analisar sistematicamente possíveis causas, construir conhecimento do processo e evitar intervenções desnecessárias.
No enchimento de molho de tomate, é verificado por turno quantos potes têm um rótulo torto ou incompleto. O objetivo é determinar se a proporção de unidades não conformes permanece estável ao longo do tempo.
Interpretação dos resultados:
Não há pontos fora dos limites de controle e nenhum padrão perceptível é visível. A proporção de rótulos defeituosos flutua aleatoriamente em torno da linha central. O processo pode, portanto, ser avaliado como estável.
Explicações do gráfico:
- Os pontos mostram a proporção de unidades não conformes por subgrupo em ordem cronológica.
- A linha central corresponde à proporção média de unidades não conformes.
- OS limites de controle são calculados para cada subgrupo a partir do tamanho da amostra e da proporção média. Com tamanhos de amostra variáveis, eles frequentemente aparecem escalonados.
Preparação
- Defina uma classificação binária clara, por exemplo, “não conforme” e “conforme.”
- Garanta que para cada linha de dados, tanto o número total de unidades consideradas (tamanho da amostra) quanto o número de unidades não conformes ou conformes estejam disponíveis.
- Verifique se o tamanho do subgrupo muda ao longo do tempo e se isso é tecnicamente razoável.
- Determine se o gráfico deve ser criado com base nos dados atuais ou com uma referência histórica.
- Defina quais testes para condições de exceção devem ser usados para detectar padrões notáveis.
Utilização no AlphadiTab
- Selecione a ferramenta “p-chart” na Fase de Controle.
- Para unidades defeituosas, especifique “unidades não conformes,” para tamanho da amostra, especifique “unidades testadas.”
- Gere o gráfico de controle via “Criar Novo.”
- Conduza os testes definidos na aba Regras de Nelson.
Interpretação
- Verifique se os pontos estão fora dos limites de controle.
- Verifique se padrões não aleatórios, como tendências, mudanças ou padrões cíclicos, são reconhecíveis.
- Avalie se causas especiais conhecidas estão presentes ou se uma mudança de processo sustentável deve ser suspeitada.
- Somente decida se a intervenção no processo é necessária após esclarecer as causas.
O gráfico p mostra se o processo é estatisticamente estável. Se os valores-alvo ou especificações são atendidos deve ser avaliado separadamente de uma perspectiva técnica.
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:
Ordem Temporal
OS subgrupos devem estar na ordem em que foram criados.
Somente desta forma podem ser detectadas mudanças, tendências e outros padrões de forma confiável.
Número de consultas resolvidas na primeira vez
No serviço de TI, é avaliado diariamente quão alto é o número de consultas que são resolvidas no primeiro contato. O gráfico np ajuda a avaliar se esse número permanece estável ao longo do tempo ou se ocorrem anomalias, como tendências ou mudanças.
Interpretação
Existem vários pontos fora dos limites de controle. O processo está instável e deve ser examinado mais de perto.
→ Vários pontos fora dos limites – processo instável, verificar causas.
Número de ofertas com informações obrigatórias ausentes
Nas vendas, verifica-se mensalmente quantas ofertas estão faltando informações obrigatórias. Isso permite acompanhar se o número de ofertas incompletas permanece consistentemente estável.
Interpretação
Os números estão incomumente próximos. Uma dispersão tão baixa geralmente não é aleatória para um processo real e pode indicar retrabalho padronizado, classificação muito grosseira ou uma peculiaridade no sistema de inspeção. Além disso, nove pontos estão do mesmo lado da linha central.
→ Dispersão notavelmente baixa + 9 pontos de um lado – questionar sistema de inspeção/classificação.
Número de Remessas com Danos de Transporte
No setor de logística, é avaliado por turno quantas remessas chegam com danos de transporte visíveis. O objetivo é identificar tensões extraordinárias precocemente.
Interpretação
Um outlier é reconhecível; o 13º turno é afetado. Uma colisão traseira foi relatada pelo motorista para este turno. A desvio pode, portanto, ser explicado por uma causa especial conhecida e não indica uma mudança permanente no processo.
→ Outlier devido a causa especial conhecida (acidente) – nenhum novo padrão básico.
Número de Recebimentos de Mercadorias com Nota de Bloqueio
Nas compras, o número de recebimentos de mercadorias com uma nota de bloqueio é monitorado. Durante o período de observação, houve uma mudança do Fornecedor A para o Fornecedor B, então duas seções são úteis.
Interpretação
Após a mudança de fornecedor, o número de recebimentos de mercadorias com uma nota de bloqueio está em um nível visivelmente mais alto. A consideração separada das seções mostra que o nível do processo mudou. A mudança deve ser avaliada no contexto da mudança de fornecedor.
→ Mudança de nível após a mudança de fornecedor – avaliar seções separadamente.
Número de Posições com Erro Crítico de Previsão
No planejamento de produção, cada ciclo de planejamento avalia quantas posições excedem um limite definido de erro de previsão. O gráfico np mostra se o número de posições problemáticas muda ao longo do tempo.
Interpretação
Durante o período, uma tendência crescente no número de previsões incorretas é notável. Como os valores também diminuem novamente entre eles, nenhuma tendência é sinalizada de acordo com as regras de Nelson. No entanto, o desenvolvimento ainda deve ser observado profissionalmente.
pᶦ: Proporção de unidades não conformes no i-ésimo subgrupo.
Subgrupo: Amostra associada, por exemplo, um turno, uma excursão, um dia ou um lote.
Linha central: Proporção média de unidades não conformes como o nível central do processo.
Limites de controle (UCL / LCL): Limites dentro dos quais se espera a flutuação aleatória de um processo estável.
Valor de referência histórico p: Proporção especificada de unidades não conformes de um período de comparação estável.
Seções: Fases separadas do processo, cada uma com sua própria linha central e limites.
Regras / testes de Nelson: Regras estatísticas para detectar padrões não aleatórios.
Com a correção histórica, p̄ é substituído pelo valor de referência dado p.