Procedimentos inferenciais sobre índices de capacidade do processo

Abstract

Este estudo busca avaliar, por meio da técnica de simulação de Monte Carlo, os efeitos da não normalidade dos dados de um processo produtivo nos intervalos de confiança dos índices Cp e Cpk tradicionais. As distribuições estudadas foram a normal (μ = 300; σ² = 400), a exponencial (λ = 1/300) e a gama (α = 1800; β = 6). Os parâmetros para as distribuições não normais foram escolhidos de forma que elas apresentassem média igual ao parâmetro μ da distribuição normal, o qual representa a média da referida distribuição. Para analisar os efeitos da não normalidade dos dados, utilizou-se o teste Z para diferença de proporções no intuito de aferir a probabilidade de cobertura dos intervalos, que é a razão entre a quantidade de vezes que eles contêm o verdadeiro valor do índice e o número de replicações. Os níveis de confiança utilizados nos intervalos foram de 90% e 95%. O nível de significância utilizado no referido teste foi de 5%. As probabilidades foram construídas com base em 1000 observações. Os resultados indicam que, em relação aos intervalos de confiança dos índices de capacidade na distribuição normal, as distribuições não normais apresentaram diferenças significativas nas probabilidades de cobertura. Com isso, com 5% de significância, a ausência de normalidade dos dados não permite que os intervalos de confiança dos índices de capacidade tradicionais captem adequadamente a real capacidade do processo.