- Total compatibilidade com planilhas Excel.
- Rigor estatístico: seu desenvolvimento iniciou-se em 1972
para ajudar no ensino de estatística. É usado atualmente
em mais do que 4 000 colégios e universidades
do mundo e é mencionado em mais do que
450 livros. É o software mais utilizado pelas
empresas que trabalham com Seis Sigma, incluindo Ford,
3M, DuPont, Motorola, GE, Honeywell, General Motors,
DaimlerChrysler, Hewlett-Packard, J. P. Morgan, Samsung,
Seagate, Toshiba, IBM, Nokia, Aventis, Merck, Johnson&Johnson.
- Menus e saídas simplificados, facilitando a interpretação
de resultados. Neste sentido destaca-se em relação
a outros softwares estatísticos tais como: JMP,
Statistica, SAS e SPSS.
- Ferramenta essencial para os Black Belts e Green Belts,
coordenadores de projetos Seis Sigma.
Procedimentos do Minitab 15
O
Seis Sigma e o Minitab 15
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| Pareto |
RR
atributo |
Causa-Efeito |
DOE
- Fatorial fracionário |
CEP
- Individual (I-MR)
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RR
variável
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Tamanho
de amostra
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DOE
- Fatorial completo |
CEP
- Médias (Xbar-R) |
| Tendência |
Comparação
médias |
DOE
- Superfície resposta
|
CEP
- I-MR-R
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Capacidade
|
Comparação
variâncias |
Otimização
respostas
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CUSUM |
| |
Comparação
proporções |
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Atributo |
| Regressão, correlação |
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Downloads
Procedimentos do Minitab 15
Facilidade
de uso
As barras de ferramentas podem ser personalizadas.
As análises são organizadas em um projeto.
As saídas têm menus de auxílio facilmente
acessíveis.
Emissão de relatórios tipo Word.
Gerenciamento
de dados e arquivos
Planilha de tamanho ilimitado.
Importa/exporta: Excel, texto e outros formatos.
Queries ODBC.
Auto-preenchimento.
Manipulação de dados.
Criação de colunas de formato padrão.
4000 colunas por planilha.
Funções matriciais.
Gráficos
Gráficos de fácil edição.
Construção de gráficos com variáveis
de estratificação.
Ferramentas de seleção de dados, indicação
de coordenadas, indicação de pontos em gráficos
de contorno.
Gráficos de superfície rotacionais em DOE.
Diagramas de dispersão, boxplots, dotplots, histogramas,
tendência.
Gráficos probabilísticos.
Gráficos de intervalos, interação, efeitos
principais.
Estatísticas
básicas
Estatísticas resumo.
Intervalos de confiança, testes t de 1 e 2 amostras,
testes t pareados.
Estimação e teste para 1 ou 2 proporções.
Correlação.
Teste de normalidade e de outras distribuições.
Teste de igualdade de variâncias .
Análise
de regressão
Regressão linear.
Regressão logística.
Regressão de mínimos quadrados parciais (PLS).
Stepwise.
Gráficos de resíduos.
Análise
de variância
ANOVA.
Modelos lineares generalizados (GLM).
Planos hierárquicos desbalanceados.
MANOVA.
Planos hierárquicos completos.
Análise de médias (ANOM).
Comparações múltiplas.
Gráficos de efeitos principais, interações
e resíduos.
Controle
estatístico de processos (CEP)
Gráfico de Pareto.
Diagrama Causa-Efeito.
Gráficos de controle: XBar-R, XBar-S, I-MR, I-MR-R/S,
EWMA, CUSUM, zone, p, np, c, u.
Gráficos de controle multivariado.
Identificação de distribuições.
Transformação de dados: Box-Cox, Johnson.
Capacidade do processo: normal, não normal, atributo,
nível sigma.
Capacidade do processo com resumo gráfico de CEP, normalidade
e capacidade.
Gráficos multi-vari.
Análise
de sistemas de medição
Gráfico multi-vari para operador e amostras.
RR para dados contínuos: planos cruzado e hierárquico
(amostras destrutivas).
RR para dados atributo.
Linearidade e acurácia.
Planos
experimentais (DOE)
Planos fatoriais a dois níveis: completos e fracionários.
Planos fatoriais completos gerais.
Planos fatoriais tipo Plackett-Burman.
Planos de superfície de resposta.
Planos com misturas.
Planos D-ótimos.
Planos de Taguchi.
Planos especificados pelo usuário (ex.: dados históricos).
Análise de variabilidade para planos fatoriais.
Otimização de várias respostas: sobreposição
de curvas e função desejo.
Gráficos de efeitos principais, interações,
resíduos, superfície.
Análise
de sobrevivência/confiabilidade
Análise paramétrica e não paramétrica.
Medidas de bondade de ajuste.
Estimadores de mínimos quadrados e máxima verossimilhança.
Tratamento de dados censurados a esquerda, direita ou em um
intervalo.
Testes de vida acelerados.
Regressão.
Análise de sistemas reparáveis.
Análise de modos múltiplos de falha.
Análise probit.
Gráficos de distribuição, probabilidade,
sobrevivência e risco.
Intervalos de confiança.
Tamanho
de amostra
Uma amostra: média e proporção.
Duas amostras: média e proporção.
Várias amostras: ANOVA, fatoriais a dois níveis
e Plackett-Burman.
Análise
multivariada
Componentes principais.
Análise discriminante.
Análise de conglomerados.
Análise fatorial.
Análise de correspondência.
Previsão
e séries temporais
Gráficos de tendência.
Autocorrelação, correlação parcial
e cruzada.
Análise de modelos ARIMA.
Análise de tendência.
Decomposição: tendência e sazonal.
Suavização exponencial (EWMA).
Método de Winter.
Médias móveis.
Análise
não paramétrica
Teste do sinal.
Teste de Wilcoxon.
Teste de Mann-Whitney.
Teste de Kruskal-Wallis.
Teste de Friedman.
Teste da mediana de Mood.
Tabelas
Tabelas de contingência com novas medidas de associação.
Teste qui-quadrado.
Contagem de valores em categorias.
Teste exato de Fisher para tabelas 2 x 2.
Distribuições
e simulação
Geração de números aleatórios.
Densidade, distribuição e função
de distribuição acumulada inversa.
O Seis Sigma e o
Minitab 15
Gráfico
de Pareto
Permite priorizar os problemas que serão abordados
nos projetos de melhoria Seis Sigma. Os problemas podem
ser estratificados em função de uma variável
atributo. No exemplo, problemas que aparecem em tecidos
foram estratificados por Local e Produto.
Análise
de sistemas de medição
A nossa experiência mostra que, para empresas de todo
tipo, 50-100% dos sistemas de medição não
são adequados para atender as especificações
de produtos ou serviços. O Minitab fornece dois procedimentos
valiosos para realizar estudos com dados contínuos
ou discretos.
Análise
de capacidade
Uma vez que o sistema mostrou-se capaz, é
hora de estimar a capacidade inicial do processo. Questões
tais como estabilidade, normalidade e confiabilidade dos
indicadores (intervalos de confiança) são incluídas nos
procedimentos do Minitab. Se os dados não apresentam
distribuição normal, podem ser transformados.
Tamanho
de amostra
Antes de proceder a um estudo formal de pesquisa da causa-raiz
de um problema deve-se quantificar o tamanho de amostra
requerido para concluir um estudo com uma certa confiança.
O Minitab permite determinar tamanho de amostra para diferentes
situações.
Regressão
O Minitab tem procedimentos para relacionar uma ou mais
variáveis independentes “x” com uma variável
dependente “y”. Para isto se pode primeiro fazer
gráficos de dispersão (matrix plot) e depois
fazer análise de regressão. A adequação
do ajuste é realizada pela análise de resíduos.
DOE
A experimentação usando planos experimentais
é a forma mais rápida e confiável de
ganhar informação sobre um processo. Ao invés
de ficar aguardando por um evento informativo, como no caso
do CEP, a experimentação gera eventos informativos.
O Minitab trabalha com situações de muitas
variáveis de controle (k > 5, planos fatoriais
fracionários) ou poucas variáveis de controle
(k <= 5, superfície de resposta): calcula tamanho
mínimo do experimento, gera a matriz de ensaios,
permite analisar os dados com procedimentos numéricos
e gráficos e permite otimizar de forma interativa,
várias respostas de interesse com objetivos conflitantes.
CEP
O CEP é uma ferramenta essencial ao longo de qualquer
processo de melhoria. No DMAIC pode ser utilizado em todas
as etapas, mas na etapa de Controle, esta ferramenta tem
o papel fundamental de sinalizar mudanças no processo
para que o pessoal que atua no Gerenciamento do Processo
possa manter os ganhos conquistados. O Minitab apresenta
17 gráficos de controle para situações
diferentes. Alguns adequados para grandes desvios e outros,
tais como o CUSUM, capaz de detectar pequenos desvios na
média...
O gráfico de valores individuais não é
capaz de sinalizar a causa especial...
Enquanto que o gráfico de somas cumuladas (CUSUM)
detecta
uma mudança na média nas proximidades da observação
nº 50.
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