Calculadora de índices de capabilidade do processo

Os índices de capabilidade comparam a dispersão natural de um processo com o intervalo permitido pelas especificações de engenharia. Cp mede a capabilidade potencial dividindo a distância entre os limites superior e inferior de especificação por seis desvios padrão. Um processo estável e normalmente distribuído apresenta cerca de 99.73% das observações a até três desvios padrão da média; por isso, seis desvios padrão representam sua largura natural convencional. Quanto maior Cp, mais larga é a faixa de tolerância em relação à variação do processo. Cp ignora a posição da média dentro dos limites. Cpk incorpora a centralização ao comparar a média com cada limite de especificação. Cpu mede o lado superior: USL menos a média, dividido por três desvios padrão. Cpl mede o lado inferior: a média menos LSL, dividido por três desvios padrão. Cpk é o menor entre Cpu e Cpl, pois a capabilidade é limitada pela fronteira mais próxima. Em um processo centralizado, os índices laterais são iguais e Cpk equivale a Cp. Em um processo deslocado, Cpk fica abaixo de Cp. As organizações costumam usar 1.00 como o ponto em que a largura natural estimada do processo cabe exatamente na largura de especificação, 1.33 como mínimo comum para um processo rotineiro capaz e 1.67 ou mais para aplicações críticas. São convenções, não leis universais. O risco para o cliente, o erro de medição, a maturidade do processo, a forma da distribuição e o custo dos defeitos devem determinar o critério de aceitação. A análise de capabilidade só faz sentido depois de estabelecida a estabilidade estatística. Um processo afetado por causas especiais não tem média ou desvio padrão confiáveis, então seu desempenho futuro não pode ser resumido com segurança por um único índice. Revise primeiro as cartas de controle e use uma estimativa de variação dentro do processo compatível com o plano de amostragem. As especificações devem vir de requisitos de engenharia ou do cliente, não dos dados observados. Cp e Cpk também dependem de uma distribuição contínua aproximadamente normal quando interpretados em termos de defeitos. Dados assimétricos, limitados, multimodais ou autocorrelacionados podem exigir transformação, um modelo de capabilidade não normal ou análise direta de percentis. Confirme a adequação do sistema de medição e use observações suficientes, organizadas em subgrupos racionais. A calculadora fornece uma aritmética transparente, mas um estudo completo deve informar o período de amostragem, evidências de estabilidade, avaliação da distribuição, intervalos de confiança e contexto operacional.