ACTION STAT QUALITY

O Action Stat Quality estende as funcionalidades da versão Pro, possibilitando o uso de técnicas voltadas especificamente para as Empresas, Indústrias e Laboratórios, utilizadas nas análises da Qualidade do Produto ou Processo e Análise de Experimentos:

  Controle Estatístico do Processo - CEP

  Análise dos Sistemas de Medição - MSA

  Índices de Performance/Capacidade

  Indicadores da Qualidade

  Planejamento e Análise de Experimentos

  Superfície de Resposta

  Modelos para Confiabilidade

  Comparação Laboratorial

O Action Stat Quality foi pensado para facilitar as principais necessidades estatísticas da indústria. Possui as principais ferramentas voltadas ao controle de processos e qualidade. Dentre suas ferramentas, podemos citar o controle estatístico de processo (CEP), a análise de sistemas de medição (MSA), metrologia, confiabilidade e planejamento de experimento.

  • CEP – Gráficos por Variáveis: Permite gerar gráficos de Média e Amplitude ( ), Média e Desvio Padrão ( ), Valores Individuais e Amplitudes Móveis (I-MR) e Gráficos de Valores Individuais com Variação Entre e Dentro dos Grupos (I-MR-R ou I-MR-S). É possível realizar 8 testes para um diagnóstico mais avançado.
  • CEP – Gráficos por Atributos: Permite gerar gráficos p (proporção ou fração de defeituosos), np (número de defeituosos), c (número de defeitos na amostra) e u (taxa de defeitos por unidade).  É possível realizar 4 testes para um diagnóstico mais avançado.
  • CEP – Tamanho da Amostra: Permite determinar o tamanho da amostra através da curva característica de operação (CCO) para o gráfico  e para $x^2$ .
  • CEP – Pequenos Lotes: Permite criar a Carta Nominal (DNOM) e a Carta Padronizada  com quantidades pequenas de dados.CEP – CEP Multivariado: Permite criar os Gráficos de Controle Multivariado para estatística  de Holtelling e para a Variância Generalizada. Além disso, é possível analisar os casos com réplicas e com valores individuais.
  • MSA – Atributos: Um dos principais objetivos da análise dos sistemas de medição (MSA) por atributo está na compreensão e prevenção dos erros de classificação. A ferramenta Atributos do Action Stat permite criar proporções observadas, proporções esperadas, coeficiente Kappa, taxa de erro, taxa de falso alarme e a taxa de concordância.
  • MSA – Método Analítico: O método analítico para análise do sistema de medição permite classificar as peças como defeituosas ou não. Este método compara cada peça com um conjunto específico e aceita a peça se os limites são satisfeitos, caso contrário, rejeita-se a peça.
  • MSA – Variáveis – Estabilidade: Permite avaliar a estabilidade de um sistema de medição via gráficos de Média e Amplitude ( ), Média e Desvio Padrão ( ), Valores Individuais e Amplitudes Móveis (I-MR) e Gráficos de Valores Individuais com Variação Entre e Dentro dos Grupos (I-MR-R ou I-MR-S).
  • MSA – Variáveis – RR: Permite calcular a repetitividade e reprodutibilidade de um sistema de medição. Podem ser utilizadas para estimar a variabilidade associada com o sistema de medição. É possível analisar utilizando efeitos cruzados ou hierárquicos.
  • MSA – Variáveis – Tendência e Linearidade: Permite analisar a tendência e linearidade do sistema de medição, as quais são propriedades estatísticas usadas para caracterizar a qualidade dos dados. Tendência refere-se a diferença entre a média observada e o valor de referência e a linearidade refere-se a diferença da tendência ao longo do intervalo de operação esperado (medição) no equipamento.
  • Análise de Capacidade – ID Plot: Permite verificar, dentre as distribuições, Normal, Log-Normal, Normal Truncada, Normal Dobrada, Exponencial, Logística, Gamma, Weibull, Cauchy, Gumbel, Rayleigh e Rice, a que melhor descreve a aleatoriedade de um conjunto de dados. Esta ferramenta permite a escolha via os gráficos QQPlot, Histograma e Função de Densidade e os testes de hipótese de Anderson-Darling, Cramer-von-Misses e Kolmogorov-Smirnov.
  • Análise de Capacidade – Índices de Performance/Capacidade (Dados Normais): Permite avaliar a performance e a capacidade de um processo de produção através da Distribuição Normal de probabilidade. A análise pode ser feita via gráficos de Média e Amplitude ( ), Média e Desvio Padrão ( ), Valores Individuais e Amplitudes Móveis (I-MR) e utilizando o método de Pooled quando amostra possui valores em branco.
  • Análise de Capacidade – Índices de Performance/Capacidade (Dados Não Normais): Permite avaliar a performance de um processo de produção sobre determinada característica em situações em que a distribuição normal pode não se ajustar bem aos dados. Nessas situações, podemos encontrar uma distribuição de probabilidade alternativa, ou utilizar um método não-paramétrico. É possível escolher entre as distribuições Weibull, Exponencial, Log-normal, Não Paramétrico (Clementes), Não Paramétrico(Núcleo), Raylegh, Gumbel(Valor Extremo), Gamma, Logistica, Normal Truncada, Normal Dobrada, Normal Mista ou Rice.
  • Análise de Capacidade – Índices de Performance/Capacidade (Dados Discretos): Permite avaliar a capacidade de um processo em que observamos somente se as peças estão dentro ou fora das especificações, isto é, os dados observados são discretos. É possível escolher entre as distribuições de Poisson ou Binomial para realizar a análise.
  • Análise de Capacidade – Índices de Performance/Capacidade (Automático): Permite avaliar a performance/capacidade de um processo de produção utilizando o modelo que melhor se ajusta aos dados, dentre um grupo de modelos. A análise pode ser feita via gráficos de Média e Amplitude ( ), Média e Desvio Padrão ( ), Valores Individuais e Amplitudes Móveis (I-MR) e utilizando o método de Pooled quando amostra possui valores em branco. É possível gerar um relatório avançado com 8 testes diferentes para os gráficos.
  • Análise de Capacidade – Posição Real: Permite avaliar a capacidade de um processo de produção sujeito a uma tolerância de posição para determinada característica. É possível especificar alvos para X, Y e um diâmetro de tolerância.
  • Análise de Capacidade – Análise Multivariada: Permite avaliar a capacidade de um processo de produção sobre mais de uma característica utilizando o modelo normal multivariado.
  • Indicadores – Defeito por Unidade: Permite estimar a taxa de defeito por unidade de medida.
  • Indicadores – Defeitos por Milhão de Oportunidades: Permite calcular uma medida de desempenho do processo que leve em consideração o fato de que pode existir mais de um defeito em cada produto.
  • Ferramentas Básicas – Diagrama de Ishikawa: Permite organizar e representar as diferentes teorias propostas sobre as causas de um problema.
  • Ferramentas Básicas – Gráfico de Pareto: Permite criar gráficos de barras que ordena as frequências das ocorrências, da maior para a menor, permitindo a priorização de problemas. É possível agrupar os fatores com poucas frequências em uma única classe, com um percentual a ser escolhido.
  • Ferramentas Básicas – Gráfico de Barras: Pode ser gerado gráficos simples ou múltiplos separados por grupos.  Opcional de gráficos juntos ou separados (quando múltiplos gráficos) e exibição da frequência absoluta ou percentual.
  • Estimador de Kaplan Meier: Permite gerar uma tabela com os índices de confiabilidade e Intervalo de Confiança para as falhas no decorrer do tempo. O estimador limite-produto, ou Kaplan-Meier como é usualmente chamado, é um estimador não-paramétrico para a função de confiabilidade.
  • Teste Acelerado: Permite estimar o MTTF (MTBF) e a função de confiabilidade. ​Os dados podem ser ajustados pela distribuição Weibull ou Log-Normal. Em Relação Estresse Resposta a Relação de Arrhenius é utilizada para modelar o tempo de falha, em que a variável de estresse é temperatura, por outro lado, a Relação Potencia Inversa é utilizada para qualquer tipo de variável estresse.
  • Overview para Confiabilidade: A ferramenta Overview para Confiabilidade gera estimativas dos parâmetros da distribuição ajustada, além de medidas de MTTF (tempo médio de falha), Desvio Padrão e Mediana. É também apresentado um gráfico com informações referentes a distribuição ajustada como densidade, confiabilidade, risco e a curva kaplan Meier.
  • ID Plot para Confiabilidade: Permite comparar os valores estimados pelo Kaplan Meier com o comportamento das distribuições Normal, Exponencial, Weibull, Log-normal e Valor Extremo. A partir do Papel de Probabilidade e da Correlação é possível verificar qual distribuição melhor descreve os dados.
  • Modelos de Confiabilidade: Permite escolher uma ou mais variáveis de estresse, qual podem ser numéricas, categóricas e numéricas ou categóricas. É possível selecionar a distribuição para o modelo e realizar previsões das variáveis do Tempo ou do Percento.
  • Plano de Determinação: Permite determinar o tamanho da amostra n que nos assegure uma probabilidade de erro adequada para o Caso 1 (Ensaiar o produto por t = Bq unidades de tempo) ou para o Caso 2 (Ensaiar o produto por t ≠ Bq unidades de tempo).
  • Planejamento de Experimento: Permite estudar o comportamento dos fatores sobre a variável de interesse com o objetivo de determinar as variáveis que exercem maior influência no desempenho de um determinado processo. Os tipos de experimentos disponíveis são: Fatorial Completo, Fatorial em Blocos, Fatorial Fracionado, Box-Behnken, Composto Central ou Plackett Burman.
  • Gráfico Fatorial – Gráfico de Efeitos: Permite analisar o comportamento dos efeitos principais, os quais são definidos como  "a mudança ocorrida na resposta quando se move do nível baixo para o nível alto".
  • Gráfico Fatorial – Gráfico de Interações: Permite identificar se a interação entre os fatores presentes é significativa ou não, ou seja, se há relação entres os fatores ou se eles são independentes. Neste tipo de planejamento, o mais utilizado dentro da indústria, estão envolvidos k fatores, cada um deles presente em apenas dois níveis.
  • Gráfico Fatorial – Gráfico de Cubo: O gráfico de Cubo leva em consideração um experimento fatorial em que temos a influência de três fatores numa determinada variável resposta, e cada fator assume dois níveis. Desta forma é possível analisar visualmente as possíveis soluções para o experimento.
  • Analisar Experimento – Com Replica: Para avaliar quais fatores são importantes para o experimento, é ajustado um modelo de regressão linear.  A ferramenta permite verificar se a variável explicativa possui relação linear com a variável resposta. A ferramenta gera algumas Estatísticas Descritivas para os resíduos (Média, Mínimo, Máximo e Quartis), o valor de R² ajustado, gráficos e opções para diagnosticar erro (Colinearidade, Multicolinearidade, Teste de Falta de Ajuste, Valores Atípicos, resíduos, Pontos Influentes e Análise de Resíduos). É possível gerar previsões para novas informações das variáveis.
  • Analisar Experimento – Sem Replica:
  • Curva de Calibração: Permite analisar a relação entre duas ou mais variáveis com um modelo de Regressão Linear podendo ser linear ou polinomial. É possível calcular a tabela das incertezas devido à curva de calibração pelo Método Ingênuo, Método de Intervalo de Predição, Método da Projeção, Método Delta e Método Fieller. Podemos realizar um diagnóstico para verificar o Ajuste do Modelo, a Análise de Resíduos, Valores Atípicos, Pontos Influentes e o Teste da Falta de Ajuste.
  • Teste de Valor Extremo: Permite verificar, através do Teste de Grubbs, a presença de valores extremos na amostra. É possível separar a amostra por categorias para realizar a análise.
  • Interlaboratorial - Erros normalizados: Permite testar a compatibilidade dos resultados das medições do laboratório, operadores, grupos em geral, com respeito ao valor de referência. A ferramenta gera a Estatística W, algumas Estatísticas Descritivas, Teste de Valor Extremo, Erro normalizado e gráficos de tendência, boxplot e dispersão.
  • Interlaboratorial - Teste de Wald: Permite comparar a tendência aditiva e multiplicativa de cada laboratório com o valor de referência, através da estatística Wald.

Configurações necessárias:

Excel 2007, 2010, 2013 e 2016(32/64 bits);

Windows 98/ME/2000/XP/Vista/7/8/8.1/10;

Atenção: Atualmente não é possível instalar o Action nos sistemas operacionais Linux e MAC OS

CLIENTES

Qualidade e satisfação comprovadas por mais de 300 clientes em todo o Brasil nas diversas áreas de atuação: farmacêutica, automobilística, alimentícia, financeira, de energia, telecomunicações, serviços, entre outras. Entre contato conosco e descubra como podemos te ajudar.

Sobre o Portal Action

O Portal Action é mantido por Estatcamp - Consultoria Estatística e Qualidade e por DIGUP - Desenvolvimento de Sistemas e Consultoria Estatística, com o objetivo de disponibilizar uma ferramenta estatística em conjunto com uma fonte de informação útil aos profissionais interessados.

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