Parâmetros Estatísticos

  • A análise estatística permite calcular parâmetros que são utilizados em um determinado processo produtivo, visando controlar e condicionar qualitativamente este processo. Estes parâmetros, quando aplicados à manutenção, tornam a manutenção preditiva uma ferramenta capaz de reduzir custos e maximizar a produção. 
  • No Controle Estatístico de Processo (CEP), são aplicadas ferramentas de melhoramento da manutenção, transformando dados aleatórios em quantitativos e gráficos, os quais, devem ser compartilhados por todos os colaboradores. Por este motivo, ultimamente, os técnicos de manutenção tem sido constantemente exigidos a estarem inseridos nesses controles e emitirem opinião, com acentuado embasamento técnico. 
  • Os principais parâmetros estatísticos são: 
  • Média: representada pela soma de um conjunto de números dividido pelo número de eventos que forma este conjunto. Exemplo: 2,4,6,8,10,12---------------2+4+6+8+10+12= 42 dividindo-se por 6 = 7. 
  • Mediana: valor do ponto central de um conjunto de números ordenados (N ímpar) ou a média aritmética dos dois valores centrais (N par). Exemplos: a) 3,3,4,5,6,8,8,8,9------------6 b) 5,5,7,9,11,12,13,17-------- 9+11=20, dividindo-se por dois a média será 10. 
  • Moda: valor mais freqüente em um conjunto de valores numéricos. A moda pode não existir e, mesmo que exista, pode não ser a única. Exemplos: a) 1,1,3,3,7,7,7,7,11,11,13,14,15----7 b) 8,11,12,15,18,20--------------------não existe moda. c) 3,3,5,5,5,6,7,7,7,8,9,----------------bimodal. 
  • Desvio padrão: Mede o grau de dispersão dos dados numéricos em torno de um valor médio. No ciclo PDCA, quando elegemos um determinado padrão de qualidade, visamos seguir este padrão como modelo para obtermos uma regularidade no processo. Quando coletamos dados, existe uma tendência a aparecer dados distantes do valor padrão, estes dados são chamados de desvio padrão. Dessa forma podemos calcular e representar estes dados.

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