Histograma: visualize a variabilidade do seu processo
Uma das 7 ferramentas da qualidade mais poderosas para entender distribuicoes, detectar bimodalidade e verificar se seu processo esta dentro dos limites de especificacao.
O Que E um Histograma?
O histograma e um grafico que representa a distribuicao de frequencia de dados numericos continuos, organizados em intervalos de classe. Cada barra representa quantas vezes os valores caem dentro daquele intervalo.
Na gestao da qualidade, o histograma revela o comportamento estatistico de um processo: se os dados seguem distribuicao normal, se ha multimodalidade, se o processo esta centrado nas especificacoes e qual a dispersao total.
Como Construir um Histograma
Passo 1: Coleta de Dados
Colete pelo menos 50 a 100 medicoes do processo. Menos que 50 pontos gera um histograma pouco confiavel estatisticamente. Registre em folha de verificacao ou planilha.
Passo 2: Amplitude Total
Amplitude (R) = Valor maximo – Valor minimo
Exemplo: medicoes de diametro de pecas entre 99,2 mm e 100,8 mm → R = 1,6 mm
Passo 3: Numero de Classes (Regra de Sturges)
k = 1 + 3,322 × log₁₀(n), onde n = numero de dados.
Referencia rapida — numero de classes
- n = 50 dados → k ≈ 7 classes
- n = 100 dados → k ≈ 8 classes
- n = 200 dados → k ≈ 9 classes
- n = 500 dados → k ≈ 10 classes
- Arredonde para o inteiro mais proximo
Passo 4: Largura de Cada Classe
h = Amplitude / k. Arredonde para um valor conveniente de medicao.
Passo 5: Tabela de Frequencia e Grafico
Conte quantos dados caem em cada intervalo e plote barras verticais com alturas proporcionais a frequencia. As barras devem se tocar (dados continuos).
xychart-beta
title "Distribuicao de Peso de Pecas (gramas)"
x-axis ["99-100","100-101","101-102","102-103","103-104","104-105","105-106"]
y-axis "Frequencia" 0 --> 30
bar [2, 8, 24, 28, 20, 12, 6]
Histograma tipico — distribuicao aproximadamente normal centrada em 102-103g
Interpretando Formas do Histograma
Tipos de Distribuicao e o Que Significam
- Sino (normal): processo estavel e centrado — ideal para maioria dos processos
- Assimetrico a direita: muitos valores baixos, poucos altos — verificar limite superior
- Assimetrico a esquerda: muitos valores altos — pode indicar selecao de pecas
- Bimodal (dois picos): duas populacoes misturadas — duas maquinas, dois turnos, dois fornecedores
- Platô (uniforme): processo sem controle efetivo — investigar causa
- Penteado (barras alternadas): problema de arredondamento ou calibracao
Histograma x Limites de Especificacao
Sobreponha os Limites de Especificacao (LSE e LIE) ao histograma para avaliar se o processo e capaz:
- Processo capaz: toda a distribuicao esta entre LIE e LSE com margem de segurança
- Processo centrado mas disperso: dados ultrapassam os limites — reduzir variabilidade (Cp baixo)
- Processo capaz mas descentrado: distribuicao dentro dos limites mas deslocada — ajustar media (Cpk baixo)
- Processo incapaz: dados fora dos limites em ambos os lados — revisao completa do processo
O histograma nao diz o que fazer, mas revela claramente o que esta acontecendo. E o primeiro passo para qualquer analise de capacidade de processo.— Walter Shewhart
Histograma no Six Sigma
Na metodologia DMAIC, o histograma e amplamente utilizado na fase Measure (Medir) para entender a distribuicao atual do processo, e na fase Analyze (Analisar) para confirmar se melhorias alteraram a forma da distribuicao.
Ferramentas complementares ao histograma: Grafico de Controle (detecta tendencias no tempo), Diagrama de Pareto (prioriza causas) e Indice Cp/Cpk (quantifica capacidade).
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