Tome uma Decisao Apartir dos Teste de Analises

Desafio Tome uma decisão a partir de testes e análises 1 Desafio Tome uma decisão a partir de testes e análises Escola Projetos Nº 6 Habilidades Capacidade de Processo DOE Estatística Minitab Desafio Tome uma decisão a partir de testes e análises Desafio Tome uma decisão a partir de testes e análises 2 Arquivos do desafio Catapulta httpssigmazonecomcatapult Catapulta Grid httpssigmazonecomcatapultgrid Utilize para realizar configurações na catapulta e gerar múltiplos resultados Informações da catapulta Simule a construção de uma análise de processo desde a coleta de dados até a decisão de qual seria a melhor configuração para o sistema Contexto Você é responsável por ajustar os parâmetros de uma catapulta para melhorar seu desempenho A máquina possui diversos parâmetros que podem ser alterados e seu gerente sugeriu um conjunto de parâmetros a serem utilizados mas você acredita que pode melhorálos ainda mais O objetivo é ajustar alguns parâmetros da catapulta para que ela atinja a distância target de 250 cm e então comparar os resultados do seu parâmetro com o parâmetro sugerido pelo seu gerente Seu Cup Elevation com 5 pontos Esse desafio simulará a construção de uma análise de processo desde a coleta de dados até a decisão de qual seria a melhor configuração Desafio Tome uma decisão a partir de testes e análises 3 Como começar Sua tarefa é realizar testes e análises para determinar quais parâmetros devem ser ajustados e em que medida Em seguida você deve comparar os resultados obtidos com seus próprios parâmetros com os resultados obtidos com os parâmetros sugeridos pelo seu gerente Com base nessas comparações você deve tomar uma decisão informada sobre qual conjunto de parâmetros é o melhor para a catapulta Etapas de Desenvolvimento Etapa 01 Entendimento da Catapulta Antes de começar a desenvolver o desafio você precisa identificar os parâmetros que podem ser ajustados na catapulta Após identificar os parâmetros crie uma tabela DOE 2K com 2 réplicas e 6 pontos centrais com base nos parâmetros Gere o modelo matemático para identificar as variáveis relevantes para o desempenho da catapulta e escolha uma equação que possa ser usada para modelar o desempenho da catapulta com base nas variáveis identificadas 1 Precisamos dos valores dos parâmetros da catapulta para atingir 250 2 O gerente da área disse que o Cup Elevation com 5 funciona melhor é verdade Parâmetros Firing Anglemáximo de 130 Release Angle mínimo de 140 seria uma boa Limite superior e inferior 10 240260 Capacidade de Processo Setup1 parâmetros otimizados Setup2 parâmetros otimizados com o Cup Elevation 5 apontado pelo gerente da área Exemplo Setup 1 Cup Elevation 200 Setup2 195 Etapa 02 Otimização do Modelo Desafio Tome uma decisão a partir de testes e análises 4 Analise os resultados da tabela DOE e identifique quais combinações de parâmetros resultaram no melhor desempenho da catapulta Coloque o modelo otimizado no Excel ou no Predict do Minitab com os parâmetros otimizados você precisará coletar 60 dados para fazer capacidade de processo Cp Cpk Lembrando Setup1 parâmetros otimizados Setup2 parâmetros otimizados com o Cup Elevation 5 apontado pelo gerente da área Dica o Firing Anglemáximo de 130 e o Release Angle mínimo de 140 seria uma boa Etapa 03 Cube Plot Com base nos parâmetros selecionados anteriormente construa um cube plot utilizando a variável de desempenho da catapulta e analiseo cuidadosamente para identificar a configuração ideal de parâmetros que maximize o desempenho Além disso utilize uma ferramenta de otimização de resposta como o ResponseOptimizer para determinar a melhor configuração possível Etapa 04 Gráfico de Capacidade de Processo Execute os testes definidos na tabela DOE e registre os resultados de cada teste Utilize o modelo matemático criado para determinar o desempenho esperado da catapulta para diferentes combinações de parâmetros Calcule as métricas de capacidade de processo como a média e o desvio padrão dos resultados dos testes para cada combinação de parâmetros Crie um gráfico de dispersão com os resultados dos testes onde cada ponto representa uma combinação de parâmetros e a posição vertical do ponto representa a distância atingida pelo objeto lançado Etapa 05 Análise de Resultados Desafio Tome uma decisão a partir de testes e análises 5 Após coletar todas as informações necessárias a etapa de análise de resultados pode ser dividida em três partes distintas A primeira é a criação do Boxplot que permitirá uma visualização clara da distribuição dos dados experimentais resultantes da catapulta com os parâmetros otimizados Isso é importante para identificar possíveis outliers e a variabilidade dos resultados obtidos Em seguida é necessário realizar uma Análise de Variância ANOVA para avaliar se existem diferenças significativas entre as médias dos resultados obtidos com diferentes parâmetros utilizados na simulação da catapulta Por fim é importante realizar um teste de igualdade de variância para avaliar se a variância dos resultados obtidos com diferentes parâmetros é semelhante Isso é fundamental para garantir que os resultados obtidos com os parâmetros otimizados não apresentem uma variabilidade excessiva em relação aos parâmetros sugeridos pelo gerente o que poderia indicar que a otimização não foi bem sucedida Verifique se a melhor configuração encontrada para o clube plot é consistente com os resultados da análise da Anova e teste de igualdade de variância Etapa 06 Parâmetros Otimizados Após realizar a análise de Anova e teste de igualdade de variância é importante observar os resultados obtidos e comparálos com os objetivos definidos para o projeto Caso os resultados estejam dentro das expectativas e a performance da catapulta esteja satisfatória podese considerar a adoção dos parâmetros otimizados encontrados a partir das análises É importante lembrar que os resultados obtidos não são definitivos e o processo de melhoria contínua deve ser aplicado para garantir que a catapulta alcance o melhor desempenho possível Critérios de Avaliação Desafio Tome uma decisão a partir de testes e análises 6 Os critérios de avaliação são as conclusões das etapas propostas de acordo com os critérios abaixo Lembrese de verificar os seguintes pontos em cada etapa conforme proposto abaixo Critérios Atendeu as especificações Pontos Tabela DOE Definição clara dos parâmetros da catapulta a serem avaliados a faixa de valores permitidos para cada parâmetro o número de experimentos necessários a escolha adequada do tipo de DOE e a apresentação clara e concisa dos resultados em uma tabela fácil de interpretar 20 Modelo Otimizado Criação de um modelo matemático que maximize o desempenho do sistema utilizando as variáveis de entrada e saída relevantes com dados facilmente interpretados 20 Lançamento da catapulta no modelo otimizado Demonstração da melhor configuração de parâmetros para maximizar o desempenho da catapulta 20 Gráfico de capacidade de processo Apresentação clara dos resultados da análise incluindo informações sobre a variabilidade dos dados possíveis desvios e tendências Também pode ser importante apresentar as recomendações de ações corretivas ou melhorias com base nos resultados da análise O gráfico deve ser bem organizado fácil de entender e visualmente atraente 20 Testes ANOVA Identificação clara da hipótese nula e alternativa a serem testadas apresentação de tabelas ou gráficos para facilitar a compreensão dos resultados e interpretação precisa dos resultados e conclusões claras sobre a hipótese testada 20 Entrega Desafio Tome uma decisão a partir de testes e análises 7 Como entregar Temos um modelo de template de entrega para te auxiliar que deverá ser preenchido as seguintes informações É necessário fazer uma cópia do template Capa nome e RID 1 Tabela do DOE 2 Modelo otimizado 3 Lançamento da catapulta no modelo otimizado 4 Gráfico de capacidade de processo 5 Boxplot Anova e teste de igualdade de variância 6 Decisão final com os parâmetros otimizados ANÁLISE DOE Foi realizado o experimento considerandose cinco variáveis o release angle o firing angle o cup elevation o pin elevation e o bungee position O output foi simplesmente chamado de y As variáveis estão ilustradas abaixo Análise de Capacidade de Y2 Relatório de Diagnóstico Carta IAM Confirma que o processo está estável Valor Individual Amplitude Móvel Gráfico de Normalidade Os pontos devem estar próximos da linha Teste de Normalidade AndersonDarling Resultados Passar Valorp 0543 Análise de Capacidade de Y2 Relatório de Desempenho de Processo Histograma de Capacidade Os dados estão dentro dos limites e próximos ao alvo LIE Alvo LSE Caracterização do Processo Total de N 6 Tamanho do subgrupo 1 Média 22517 Desvio padrão global 010815 Desvio padrão dentro 013475 Estatísticas de Capacidade Real global Pp 031 Ppk 046 ZBench 138 fora de espec observado 8333 fora de espec esperado 9155 PPM DPMO observado 833333 PPM DPMO esperado 915535 Potencial dentro Cp 025 Cpk 037 ZBench 112 fora de espec esperado 8694 PPM DPMO esperado 869375 Considerando o modelo solicitado foi realizado o design de um experimento fatorial de 5 fatores e com duas repetições totalizando 64 amostras Os parâmetros seguiram a variação indicada nas instruções As variações estão indicadas abaixo Parâmetros central Release angle 150 145 140 Firing angle 130 125 120 Cup elevation 300 295 290 Pin elevation 200 195 190 Bungee position 200 195 190 O design do experimento ficou conforme a imagem e tabela abaixo Run Release Angle A Firing Angle B Cup Elevation C Pin Elevation D Bungee Position E Réplica 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 2 5 1 1 1 1 1 1 6 1 1 1 1 1 2 7 1 1 1 1 1 1 8 1 1 1 1 1 2 9 1 1 1 1 1 1 10 1 1 1 1 1 2 11 1 1 1 1 1 1 12 1 1 1 1 1 2 13 1 1 1 1 1 1 14 1 1 1 1 1 2 15 1 1 1 1 1 1 16 1 1 1 1 1 2 17 1 1 1 1 1 1 18 1 1 1 1 1 2 19 1 1 1 1 1 1 20 1 1 1 1 1 2 21 1 1 1 1 1 1 22 1 1 1 1 1 2 23 1 1 1 1 1 1 24 1 1 1 1 1 2 25 1 1 1 1 1 1 26 1 1 1 1 1 2 27 1 1 1 1 1 1 28 1 1 1 1 1 2 29 1 1 1 1 1 1 30 1 1 1 1 1 2 31 1 1 1 1 1 1 32 1 1 1 1 1 2 33 1 1 1 1 1 1 34 1 1 1 1 1 2 35 1 1 1 1 1 1 36 1 1 1 1 1 2 37 1 1 1 1 1 1 38 1 1 1 1 1 2 39 1 1 1 1 1 1 40 1 1 1 1 1 2 41 1 1 1 1 1 1 42 1 1 1 1 1 2 43 1 1 1 1 1 1 44 1 1 1 1 1 2 45 1 1 1 1 1 1 46 1 1 1 1 1 2 47 1 1 1 1 1 1 48 1 1 1 1 1 2 49 1 1 1 1 1 1 50 1 1 1 1 1 2 51 1 1 1 1 1 1 52 1 1 1 1 1 2 53 1 1 1 1 1 1 54 1 1 1 1 1 2 55 1 1 1 1 1 1 56 1 1 1 1 1 2 57 1 1 1 1 1 1 58 1 1 1 1 1 2 59 1 1 1 1 1 1 60 1 1 1 1 1 2 61 1 1 1 1 1 1 62 1 1 1 1 1 2 63 1 1 1 1 1 1 64 1 1 1 1 1 2 Após as medições os valores obtidos foram Run PtCentral Blocos Release Angle A Firing Angle B Cup Elevation C Pin Elevation D Bungee Position E Y m 1 1 1 140 120 290 190 190 204 2 1 1 150 120 290 190 190 284 3 1 1 140 130 290 190 190 102 4 1 1 150 130 290 190 190 193 5 1 1 140 120 300 190 190 193 6 1 1 150 120 300 190 190 302 7 1 1 140 130 300 190 190 088 8 1 1 150 130 300 190 190 204 9 1 1 140 120 290 200 190 204 10 1 1 150 120 290 200 190 315 11 1 1 140 130 290 200 190 112 12 1 1 150 130 290 200 190 207 13 1 1 140 120 300 200 190 210 14 1 1 150 120 300 200 190 326 15 1 1 140 130 300 200 190 100 16 1 1 150 130 300 200 190 214 17 1 1 140 120 290 190 200 220 18 1 1 150 120 290 190 200 309 19 1 1 140 130 290 190 200 088 20 1 1 150 130 290 190 200 223 21 1 1 140 120 300 190 200 225 22 1 1 150 120 300 190 200 319 23 1 1 140 130 300 190 200 112 24 1 1 150 130 300 190 200 232 25 1 1 140 120 290 200 200 203 26 1 1 150 120 290 200 200 309 27 1 1 140 130 290 200 200 111 28 1 1 150 130 290 200 200 213 29 1 1 140 120 300 200 200 227 30 1 1 150 120 300 200 200 344 31 1 1 140 130 300 200 200 119 32 1 1 150 130 300 200 200 215 33 1 1 140 120 290 190 190 211 34 1 1 150 120 290 190 190 292 35 1 1 140 130 290 190 190 093 36 1 1 150 130 290 190 190 190 37 1 1 140 120 300 190 190 214 38 1 1 150 120 300 190 190 314 39 1 1 140 130 300 190 190 099 40 1 1 150 130 300 190 190 195 41 1 1 140 120 290 200 190 205 42 1 1 150 120 290 200 190 311 43 1 1 140 130 290 200 190 104 44 1 1 150 130 290 200 190 213 45 1 1 140 120 300 200 190 209 46 1 1 150 120 300 200 190 326 47 1 1 140 130 300 200 190 128 48 1 1 150 130 300 200 190 237 49 1 1 140 120 290 190 200 201 50 1 1 150 120 290 190 200 304 51 1 1 140 130 290 190 200 088 52 1 1 150 130 290 190 200 207 53 1 1 140 120 300 190 200 205 54 1 1 150 120 300 190 200 318 55 1 1 140 130 300 190 200 115 56 1 1 150 130 300 190 200 220 57 1 1 140 120 290 200 200 227 58 1 1 150 120 290 200 200 306 59 1 1 140 130 290 200 200 109 60 1 1 150 130 290 200 200 220 61 1 1 140 120 300 200 200 233 62 1 1 150 120 300 200 200 339 63 1 1 140 130 300 200 200 114 64 1 1 150 130 300 200 200 226 Na análise dos dados foi verificado que os valores mais significativos foram o release angle e o firing angle conforme gráfico abaixo E diferente do indicado pelo gerente da área o cup elevation tem baixa representatividade Foram também plotados os gráficos de interação entre as variáveis Por fim foi feita a análise de variância ANOVA para avaliar a significância entre as diferenças de média dos resultados com os diferentes parâmetros Para a otimização das variáveis com o alvo de 250m obtevese Otimização da Resposta Y Parâmetros Resposta Meta Inferior Alvo Superior Peso Importância Y Alvo 088 25 344 1 1 Predição de Múltiplas Respostas Variável Configurações Release Angle A 150 Firing Angle B 130 Cup Elevation C 300 Pin Elevation D 200 Bungee Position E 200 Foram realizadas 6 rodadas com os parâmetros otimizados Os resultados considerando o limite inferior igual a 240m e o superior a 260m foram Release Angle A Firing Angle B Cup Elevation C Pin Elevation D Bungee Position E Y1 150 130 300 200 200 22 150 130 300 200 200 22 150 130 300 200 200 244 150 130 300 200 200 224 150 130 300 200 200 214 150 130 300 200 200 226 Analisando a capabilidade temse Análise de Capacidade de Y1 Relatório Resumo Quão capaz é o processo Potencial de Z 132 Z real 149 Requisitos do Cliente Espec superior 26 Alvo 25 Espec inferior 24 A média do processo difere de 25 Sim Não P 0002 Capacidade Global Real Os dados estão dentro dos limites e próximos ao alvo LIE Alvo LSE Caracterização do Processo Média 22467 Desvio padrão global 010328 Capacidade real global Pp 032 Ppk 049 ZBench 149 fora de especificação 9315 PPM DPMO 931493 Comentários A média do processo difere significativamente do alvo p 005 A taxa de defeitos é de 9315 que estima a porcentagem das peças do processo que estão fora dos limites de especificação A capacidade real global é o que o cliente experimenta A capacidade potencial dentro é o que poderia ser alcançado se mudanças e desvios de processo fossem eliminados Mudando o parâmetro do cup elevation conforme indicado pelo gerente temse Análise de Capacidade de Y1 Relatório de Diagnóstico Carta IAM Confirma que o processo está estável Valor Individual Amplitude Móvel Gráfico de Normalidade Os pontos devem estar próximos da linha Teste de Normalidade AndersonDarling Resultados Passar Valorp 0122 Para analisar os resultados é importante conhecer as variáveis ligadas à capabilidade Cp Índice de Capacidade do Processo Mede a capacidade potencial do processo assumindo que ele está centrado na especificação Cpk Índice de Capacidade do Processo Ajustado Mede a capacidade real do processo levando em conta o deslocamento do processo em relação ao centro da especificação Pp Índice de Desempenho do Processo Mede a capacidade do processo considerando toda a variabilidade incluindo a variabilidade de longo prazo Ppk Índice de Desempenho do Processo Ajustado Mede o desempenho real do processo considerando o deslocamento do processo em relação ao centro da especificação e a variabilidade de longo prazo O processo otimizado possui uma média de 22467 com Cp 028 Cpk044 Pp 032 e Ppk 049 Um Pp de 032 indica que o processo possui uma variação significativa em relação aos limites de especificação e que mesmo ao longo do tempo o processo não é capaz Um Ppk de 049 indica que o processo está fora dos limites de especificação Os valores baixos de Cp e Pp indicam um abaixa capacidade e desempenho ou seja o processo tem uma variação muito alta em relação aos limites de especificação Isso significa que mesmo se o processo fosse centrado ainda assim haveria uma grande quantidade de produtos fora das especificações Os valores negativos de Cpk e Ppk indicam que a média do processo está fora dos limites de especificação Isso sugere que o processo não está apenas variando muito mas também está desviado da meta O processo otimizado com a alteração no parâmetro cup elevation possui uma média de 22517 com Cp 025 Cpk037 Pp 031 e Ppk 046 Ou seja possui a mesma característica do processo anterior Ambos os processos têm índices de capacidade muito baixos Cp 1 indicando que os processos não são capazes de atender consistentemente às especificações O processo com alteração no cup elevation tem um Cp ligeiramente maior sugerindo uma capacidade potencial um pouco melhor porém possui um Cpk mais negativo sugerindo que está mais fora do centroO processo com alteração no cup elevation tem um Pp ligeiramente melhor Idealmente ambos deveriam ter Cp e Cpk 133 Embora os valores dos índices sejam muito baixos e ambos os processos necessitem de melhorias significativas as medições sem alteração no parâmetro do cup elevation é ligeiramente melhor Cpk e Ppk que são menos negativos Isso sugere que essas medições estão menos fora do centro da especificação e tem um desempenho ligeiramente melhor apesar de ambos os processos ainda estarem longe de ser aceitáveis Essa análise juntamente com o gráfico de efeitos principais para as medições refutam a hipótese gerada pelo gestor da área Por fim foi também realizada a análise de variância onde foi obtida a seguinte equação de regressão Y 21094 05241 Release Angle A140 05241 Release Angle A150 05184 Firing Angle B120 05184 Firing Angle B130 00537 Cup Elevation C290 00537 Cup Elevation C300 00581 Pin Elevation D190 00581 Pin Elevation D200 00472 Bungee Position E190 00472 Bungee Position E200