[:pb]No post anterior, vimos a fórmula para calcular o tamanho de amostra ideal para fazer CEP por variável. Agora vamos ver como usá-la na prática. Para recapitular, a fórmula está abaixo:
Se você quer uma solução rápida sem saber de onde vieram esses “números mágicos”, use os valores a seguir (na Parte 3 eu explico melhor de onde veio cada um, mas se você está com pressa…):
zα/2: 1,960
zβ: 0,431
σx: desvio padrão do processo
δ: variação a detectar
Simplificando a fórmula com os valores acima, temos:
A variação a detectar (δ) é a menor variação no processo que tem efeito significativo no produto. Por esse critério, devemos assumir que se a variação observada for menor do que δ a qualidade não será afetada. Deve ser definida por especialista do processo ou produto.
Como o tamanho de amostra tem que ser sempre um valor inteiro, o resultado obtido com a fórmula acima deve ser arredondado para cima.
Vamos a um exemplo: se eu tenho um processo de usinagem com desvio padrão (σx) igual a 0,164 mm (dado conhecido previamente), e precisar detectar variações superiores a 0,200 mm (variações menores do que isso não afetam a qualidade), o tamanho da amostra deve ser:
n = 5,717 x (0,164 / 0,200)2
n = 5,717 x (0,820)2
n = 3,844
Como o valor deve sempre ser arredondado para cima, devemos usar n = 4.
Os valores sugeridos calculam o tamanho de amostra para detectar, com uma carta de controle, variações maiores do que δ em média em três amostras depois que a variação ocorre, com 5% de possibilidade de um alarme falso.
Por conta dos aspectos práticos, os valores do parágrafo anterior nem sempre são aceitáveis. Estes parâmetros serão melhor discutidos na Parte 3, e também será mostrado como calcular o tamanho de amostra para outras situações.
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