Estatísticas de engenharia

Estatísticas de engenharia combina engenharia e estatística usando métodos científicos para analisar dados. As estatísticas de engenharia envolvem dados relativos aos processos de fabricação, como: dimensões de componentes, tolerâncias, tipo de material e controle do processo de fabricação. Existem muitos métodos usados na análise de engenharia e eles geralmente são exibidos como histogramas para fornecer uma visão dos dados, em vez de serem apenas numéricos. Exemplos de métodos são:

1. Design of Experiments (DOE) é uma metodologia para formular problemas científicos e de engenharia usando modelos estatísticos. O protocolo especifica um procedimento de randomização para o experimento e especifica a análise primária de dados, particularmente em testes de hipóteses. Em uma análise secundária, o analista estatístico examina ainda mais os dados para sugerir outras perguntas e ajudar a planejar experimentos futuros. Em aplicações de engenharia, o objetivo é muitas vezes otimizar um processo ou produto, em vez de submeter uma hipótese científica para testar sua adequação preditiva. O uso de designs ideais (ou próximos de ótimos) reduz o custo de experimentação.
2. Controle de qualidade e controle de processo usam estatísticas como uma ferramenta para gerenciar a conformidade com as especificações de processos de fabricação e seus produtos.
3. Tempo e métodos de engenharia usam estatísticas para estudar operações repetitivas na fabricação, a fim de definir padrões e encontrar procedimentos de fabricação ótimos (em algum sentido).
4. Engenharia de confiabilidade que mede a capacidade de um sistema para executar para sua função pretendida (e tempo) e tem ferramentas para melhorar o desempenho.
5. Design probabilístico envolvendo o uso da probabilidade no projeto do produto e do sistema
6. A identificação do sistema usa métodos estatísticos para construir modelos matemáticos de sistemas dinâmicos a partir de dados medidos. A identificação do sistema também inclui o design ideal de experimentos para gerar dados informativos eficientemente para a montagem desses modelos.

História

As estatísticas de engenharia datam de 1000 a.C. quando o Abacus foi desenvolvido como meio para calcular dados numéricos. Nos anos 1600, começou o desenvolvimento do processamento de informações para analisar e processar sistematicamente os dados. Em 1654, a técnica Slide Rule foi desenvolvida por Robert Bissaker para cálculos avançados de dados. Em 1833, um matemático britânico chamado Charles Babbage projetou a ideia de um computador automático que inspirou desenvolvedores da Universidade de Harvard e da IBM a projetar a primeira calculadora mecânica controlada por sequência automática chamada MARK I. A integração de computadores e calculadoras na indústria trouxe um meio mais eficiente de análise de dados e o início das estatísticas de engenharia.

Exemplos

Projeto Experimental Fatorial

Um experimento fatorial é aquele em que, ao contrário da filosofia experimental padrão de alterar apenas uma variável independente e manter tudo o mais constante, várias variáveis independentes são testadas ao mesmo tempo. Com esse design, os engenheiros estatísticos podem ver os efeitos diretos de uma variável independente (efeito principal), bem como os possíveis efeitos de interação que surgem quando várias variáveis independentes fornecem um resultado diferente quando juntas do que qualquer uma delas sozinha.

Seis Sigma

Six Sigma é um conjunto de técnicas para melhorar a confiabilidade de um processo de fabricação. Idealmente, todos os produtos terão exatamente as mesmas especificações equivalentes ao que foi desejado, mas inúmeras imperfeições da fabricação no mundo real tornam isso impossível. As especificações construídas de um produto são assumidas como centradas em torno de uma média, com cada produto individual desviando-se um pouco dessa média em uma distribuição normal. O objetivo do Seis Sigma é garantir que os limites de especificação aceitáveis estejam a seis desvios padrão da média da distribuição; em outras palavras, que cada etapa do processo de fabricação tem no máximo 0,00034% de chance de produzir um defeito.