JMP Background

Engenharia de Qualidade, Confiabilidade
e Seis Sigma com o JMP®

Atingir alta qualidade requer paixão e dedicação à aprendizagem e aprimoramento contínuo. Usar sistematicamente dados para determinar maneiras mais eficientes de fazer as coisas – e minimizar custo, desperdício e tempo associados – oferece melhores processos, produtos, serviços e níveis de desempenho organizacional. O JMP fornece todo o espectro de recursos líderes do setor para ajudá-lo a criar e proteger sua marca, reduzir o tempo de lançamento no mercado e os custos de garantia, além de fornecer produtos e serviços que atendam, ou superem, consistentemente as expectativas dos clientes.

Engenharia de Qualidade

O software no centro de seu programa de qualidade deve incorporar uma grande variedade de técnicas estatísticas e gráficas, de uma forma que possa ser facilmente utilizada. O JMP oferece excelentes recursos para DOE (da segunda geração), controle de processos interativos e análises de capacidade, análise preditiva e relatórios – para que você possa identificar os problemas que surgirem, determinar suas principais causas, contê-las e resolvê-los, antes que se tornem problemas do cliente.

Confiabilidade

Em qualquer iniciativa de manufatura, a confiabilidade do produto influencia fortemente o sucesso dos negócios. Um produto que continua funcionando conforme pretendido ao longo de sua vida útil garante clientes felizes, que proporcionam novos negócios e referências. As ferramentas de confiabilidade do JMP ajudam a evitar falhas e aprimorar o desempenho da garantia. Ao revelar tendências e valores discrepantes em suas previsões de dados e modelos, o JMP ajuda a encontrar vulnerabilidades importantes de projeto, identificar defeitos em materiais ou processos e, então, determinar como reduzi-los.

Seis Sigma

A Gestão Visual Seis Sigma representa o próximo passo na evolução do processo orientado por dados e programas de melhoria de produto, realinhando e aumentando o uso das tradicionais ferramentas Seis Sigma, para que sejam mais úteis e eficientes em situações reais. Usando o JMP, é possível identificar problemas e oportunidades de melhoria, descobrir soluções e disseminar resultados – visualmente.

Engenharia de Qualidade

Controle Estatístico de Processos

O JMP oferece uma ampla variedade de gráficos de Controle Estatístico de Processos (CEP) para separar causas comuns e especiais, de forma proveitosa, de modo a auxiliar suas iniciativas de análise de processos, incluindo investigação de problemas, condições fora de controle e monitoramento contínuo de estabilidade.

As plataformas do Gráfico de Controle oferecem muitos recursos avançados, como a capacidade de adicionar variáveis de fase e bloqueio, bem como regras de alerta flexíveis. Essas plataformas oferecem suporte a gráficos de eventos contínuos, discretos e raros. O Desenvolvedor de Gráficos de Controle permite criar gráficos de controle interativamente, usando o recurso de arrastar e soltar, para que você possa explorar diferentes tipos de gráfico e subagrupar estratégias, para segmentar fontes de variação e determinar a estratégia de controle mais apropriada. O Desenvolvedor de Gráficos de Controle também pode preparar os gráficos necessários, quando você tiver mais de uma fonte de variação aleatória. Essa interatividade permite avaliar o desempenho de maneiras que não são possíveis usando gráficos de controle estático.

Engenharia de Qualidade

Sistemas de Medição e Variabilidade

A Avaliação do Processo de Medição (EMP) é uma nova técnica de Análise de Sistemas de Medição (MSA), com base em gráficos de comportamento de processos. Os estudos da MSA visam medir a precisão, a consistência e a tendência de um sistema de medição. O EMP fornece uma maneira de avaliar seu sistema de medição de maneira visual e quantitativa. Também permite ver como a alteração do sistema de medição afetará a capacidade de resposta de sua estratégia de controle, além de fornecer um coeficiente de mérito absoluto. O EMP é uma avaliação justa e útil da eficácia do sistema de medição, permitindo classificar mais facilmente o sistema e explorar melhor como a melhoria pode, ou não, aprimorar seu nível de controle.

A plataforma da MSA no JMP também pode realizar estudos de GR&R mais tradicionais (também acessíveis via plataforma de gráficos de medição de variabilidade/atributos). Esses estudos usam os padrões estabelecidos do AIAG para medir a quantidade de variação com a qual seus sistemas de medição contribuem para a variação global. O JMP oferece suporte aos principais modelos de efeitos, cruzados, aninhados e de outros tipos, para quantificar adequadamente o desempenho de seus sistemas de medição e identificar áreas que necessitam de aprimoramentos. Dessa forma, você pode analisar seus processos com precisão e confiança. A plataforma de gráficos de medição de variabilidade/atributos também pode produzir gráficos multivariados que oferecem rapidamente uma percepção das fontes dominantes de variação, sem nenhuma análise formal.

Engenharia de Qualidade

Análises de Capacidade

As Análises de Capacidade podem ser realizadas de diversas maneiras no JMP. A Plataforma de Capacidades permite comparar a capacidade de inúmeras variáveis em um único gráfico. Você pode determinar rapidamente quais variáveis precisam de atenção e ver imediatamente qual estratégia de melhoria é necessária em cada caso (redirecionamento, redução de variação ou ambas). É fornecido suporte para limites de especificação unilaterais e bilaterais. Esses limites são armazenados como propriedades de coluna na própria tabela do JMP e, portanto, estão diretamente vinculados aos dados que eles descrevem.

Uma nova plataforma de Capacidade de Processos oferece suporte tanto a estimativas de Sigma “internas” como “globais”. São usados para calcular índices de capacidade de curto e longo prazos: Cpk e Ppk, respectivamente. Você pode definir distribuições específicas para cada variável de processo, incluindo distribuições não-normais (Johnson etc.) ou procedimentos não-paramétricos. Além disso, é possível usar a Best Fit (Melhor ajuste) e permitir que o software use os dados para determinar o melhor tipo de distribuição de ajuste a ser usado. Também estão disponíveis opções de aninhamento de subgrupos.

Engenharia de Qualidade

Triagem de Processos

A plataforma de Triagem de Processos permite que engenheiros de qualidade analisem rapidamente milhares de gráficos de controle, identificando os poucos essenciais que exigem atenção imediata, para abordar problemas de desempenho de estabilidade e capacidade de processos. Os usuários podem classificar facilmente as principais métricas de interesse, como taxas de alarme, taxa de estabilidade, detecção de mudanças, índices de desvio e de capacidade. Além disso, os usuários podem gerar uma visualização rápida e gráficos de controle total, com base em variáveis de seleção de interesse, análise de capacidades e gráficos de painel de desempenho de processos.

Confiabilidade

Plataforma de Distribuição

Você precisa determinar a melhor distribuição a ser usada para fazer previsões precisas sobre a vida útil de seus componentes e produtos? Deixe o JMP avaliar automaticamente uma grande variedade de distribuições de confiabilidade para encontrar o melhor ajuste. Se preferir, é possível selecionar e comparar manualmente distribuições paramétricas e não-paramétricas. O JMP oferece suporte a todos esses métodos em uma plataforma fácil de usar, a Life Distribution. Após definir o modelo mais útil, os Criadores de Perfil dinâmicos no JMP permitem determinar de forma interativa as estimativas de tempo de vida e ultrapassar o desempenho futuro. Você também pode usar a guia Comparar Grupos para visualizar as distribuições por grupo em um único gráfico.

Quando o seu sistema tem diversos e independentes modos de falha, é possível usar a opção de causa concorrente em Life Distribution para analisar cada causa separadamente. Você pode atribuir distribuições específicas a cada modo de falha e omitir causas interativamente para ver os possíveis aprimoramentos no desempenho da confiabilidade.

Recursos adicionais incluem Estimativa Bayesiana, Ajustar Misturas, Ajustar Misturas de Riscos Simultâneos, Análise de Sensibilidade e calculadora da Média de Vida Restante.

Confiabilidade

Sistemas Reparáveis

O JMP oferece diversas plataformas para analisar sistemas reparáveis.

A plataforma de Crescimento de Confiabilidade permite modelar a confiabilidade de um sistema simples e reparável com o passar do tempo, à medida que os aprimoramentos são incorporados ao projeto. Esta plataforma adapta-se aos modelos Crow-AMSAA e oferece detecção do ponto de alteração para determinar automaticamente quando o modelo de confiabilidade pode ter mudado.

A plataforma Análise de Recorrência analisa sistemas reparáveis ou, de modo mais geral, estudos com eventos recorrentes. A análise integra o custo por unidade. Ela modela o número total de falhas ou o custo total dos reparos, ao longo do tempo. Você pode ajustar e simular diversos modelos paramétricos e obter a função média acumulada (MCF) resultante.

A plataforma de Previsão de Confiabilidade permite usar seu modelo de confiabilidade selecionado para prever falhas futuras no produto, para fins de reparo e de planejamento de custos. Você pode ajustar interativamente o planejamento de produção e a duração da garantia e ver as previsões sendo atualizadas dinamicamente, juntamente com a incerteza delas.

Confiabilidade

Simulação de Sistemas Reparáveis (JMP Pro)

O JMP oferece uma nova plataforma de Simulação de sistemas reparáveis (RSS) para realizar a Simulação de eventos discretos, oferecendo suporte à manutenção tradicional para sistemas reparáveis complexos. A plataforma introduz uma inovadora representação diagramática de disposições de manutenção, ao lado de um Diagrama de blocos de confiabilidade (RBD) em um único espaço de trabalho. Os usuários podem analisar o tempo de inatividade, disponibilidade e interrupções não planejadas, no sistema ou no componente.

Confiabilidade

Regressão para Confiabilidade

A plataforma Fit Life by X permite modelar a relação entre eventos e o fator de interesse. Você pode especificar diversas transformações, incluindo localização, localização e escala, Arrhenius, tensão, linear, log e logit. Projetos de Teste de Vida Acelerados são comumente analisados dessa forma, entretanto a plataforma Fit Parametric Survival (Ajustar sobrevivência paramétrica) oferece flexibilidade para suportar modelos mais complexos e análises mais aprofundadas quando mais de um fator de aceleração está disponível.

A análise bayesiana agora está disponível na plataforma Fit Life by X, permitindo incorporar conhecimentos prévios de estudos anteriores relacionados com o seu projeto atual, principalmente quando os dados atuais são limitados.

Testes de Modelo de Contextos Aninhados (NCM) estão também incluídos para que você possa executar comparações em grupo. Os Testes de Modelo de Contextos Aninhados (NCM) incluem estatísticas e gráficos de diagnóstico para os modelos: Localização e Escala Separados, Localização Separada, Regressão e Sem Efeito.

Uma ferramenta de Projeto de Testes de Vida Acelerados está disponível no menu DOE do JMP, para planejar estudos prospectivos. Além disso, planos de Teste de Confiabilidade e planos de Demonstração de Confiabilidade podem ser encontrados no menu Tamanho e Potência da Amostra. A nova plataforma Danos Cumulativos amplia a capacidade do JMP de oferecer suporte a Testes de Vida Acelerados. Agora é possível executar os estudos "Step Stress", "Ramp Stress", "Sinusoid Stress" e "Piecewise Ramp Stress".

Confiabilidade

Degradação

A plataforma Degradação no JMP permite analisar dados de deterioração de produtos ao longo do tempo, para ajudar a prever a qualidade e o risco de garantia de produtos. Use a plataforma Degradação, do JMP, para fazer previsões de desempenho usando dados coletados antes que produtos ou componentes tenham se tornado ineficazes (falhas leves) ou tenham falhado completamente (falhas graves).

Degradação Destrutiva

Em algumas circunstâncias, o produto precisa ser destruído para se medir uma característica do mesmo. Por exemplo, para medir a força de ruptura, o produto é submetido a um estresse até se romper. A nova Plataforma de Degradação Destrutiva para estudos de confiabilidade lida com esse tipo de análise e tem uma biblioteca de modelos integrada, com representações visuais de muitos modelos padrão, transformações e distribuições de dados. As características incluem um modelo de comparação, CDF (Função Distribuição Acumulada) e Criadores de Perfil de Quantis. O especialista em confiabilidade William Q. Meeker, da Universidade Estadual de Iowa, afirma que com esta nova plataforma no JMP, “a análise de dados de degradação destrutiva será extraordinariamente simples”.

Confiabilidade

Diagrama de Blocos de Confiabilidade (JMP Pro)

O Diagrama de Blocos de Confiabilidade (RBD) exibe graficamente a relação entre os componentes necessários para que o sistema funcione corretamente. Um RBD (também conhecido como um diagrama de dependência) exibe como a confiabilidade dos componentes contribui para o sucesso ou a falha de um sistema complexo. Se distribuições de confiabilidade forem atribuídas a componentes, a plataforma RBD poderá calcular a confiabilidade geral do sistema, determinando o desempenho que se pode esperar com base no desempenho atual dos componentes.

Use a plataforma RBD para projetos do sistema e fortalecimento de elos fracos em seu sistema. Crie diagramas de fluxo e salve esses projetos em uma biblioteca e, então, copie e cole itens e projetos da biblioteca para criar padrões de projetos de sistema. Você pode executar análises hipotéticas (what-if analyses) avaliando diferentes projetos e comparando gráficos em diversas configurações. Também é possível determinar os melhores locais para adicionar redundância para diminuir a probabilidade de uma falha do sistema.

Seis Sigma

Fontes de Variação

Seis Sigma é uma metodologia que gerencia a variabilidade com relação a requisitos. O amplo repertório de visualizações gráficas no JMP pode ser usado isoladamente ou em combinação para avaliar dinamicamente a estrutura de seus dados e verificar as fontes dominantes de variação, que podem ter importância prática, ao invés de apenas relevância estatística. Essa visualização dinâmica permite ir muito além das possibilidades dos gráficos estáticos e, embora seja valiosa em qualquer situação, é essencial à medida que seus dados se tornam mais complexos em função do aumento dos números de colunas e linhas.

Seis Sigma

Identificar os Principais Drivers

Mesmo com dados com muitas dimensões, o uso adequado da visualização dinâmica, juntamente com sua compreensão dos dados, muitas vezes revela o subconjunto de Xs, que, isoladamente ou em conjunto, realmente orienta os resultados, e os Ys, que são de seu interesse. Contudo, em situações em que esta abordagem não é informativa ou em que simplesmente há muitas variáveis com as quais é possível trabalhar, o JMP também fornece poderosas abordagens estatísticas, que podem reduzir eficazmente o número de dimensões e ainda assim preservar a informação. Plataformas como Partição, Agrupamento e Discriminante, quando usadas com o objetivo de descobrir relações, muitas vezes conseguem isolar com sucesso os Xs desejados, que podem ser usados para uma modelagem estatística mais definitiva, caso seja significativo ou útil.

Seis Sigma

Gerar Consenso

Coletar dados e analisá-los sempre custa tempo e dinheiro. A menos que suas descobertas sejam realmente usadas para orientar decisões e ações subsequentes, o seu trabalho debilitará ao invés de criar valor comercial. Uma parte fundamental desse processo é a comunicação das descobertas entre uma comunidade mais ampla de partes interessadas. E, levando em conta que a maioria das situações reais envolve decisões de troca, equilíbrio e flexibilização, em geral, é necessário chegar a um consenso e não apenas comunicar. Os Criadores de Perfil e Simuladores do JMP foram feitos para isso, permitindo que as equipes avaliem de forma significativa e rápida as descobertas e explorem cenários hipotéticos, usando os conhecimentos acerca do contexto para complementar o conteúdo dos dados – mas sem ficarem enredados nos aspectos técnicos da modelagem.

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