<jupyter_start><jupyter_text>Análise de capabilidade do processo<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns

sns.set(color_codes = True)
capa = pd.read_excel("https://github.com/julianovale/lean_6_sigma_python/blob/master/capa.xlsx?raw=true")
capa.head()
LSE = 45 # limite superior da especificação
LIE = 44.5 # limite inferior da especificação
sns.distplot(capa.Parameter, hist = False)
plt.axvline(x=LSE)
plt.axvline(x=LIE)
sns.distplot(capa.Parameter, color = 'b')
plt.axvline(x=LSE, ls = "--", linewidth = 1, color = 'r')
plt.axvline(x=LIE, ls = "--", linewidth = 1, color = 'r')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Calculando o score sigma<jupyter_code>capa.describe()
Cp = (LSE-LIE)/(6*capa.Parameter.std())
Cp
Cps = (LSE-capa.Parameter.mean())/(3*capa.Parameter.std())
Cps
Cpi = (capa.Parameter.mean()-LIE)/(3*capa.Parameter.std())
Cpi
Cpk = min(Cps, Cpi)
Cpk<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Interpretação- Cp e Cpk < 1,33: O processo está num índice inadequado, necessitando de inspeção 100%- Cp >= 1,33 e Cpk < 1,33: O processo está em um índice satisfatório, aplicando inspeção por amostragem- Cp e Cpk >= 1,33: O processo está em um índice bastante satisfatório, não necessitando inspeção  Outro exemplo:- Notas de 40 alunos numa matéria na universidade<jupyter_code>capa1 = pd.read_excel("https://github.com/julianovale/lean_6_sigma_python/blob/master/notas.xlsx?raw=true")
capa1.head()
LSE1 = 10 # limite superior da especificação
LIE1 = 4.99 # limite inferior da especificação
sns.distplot(capa1.notas, color = 'b')
plt.axvline(x=LSE1, ls = "--", linewidth = 1, color = 'r')
plt.axvline(x=LIE1, ls = "--", linewidth = 1, color = 'r')
Cp1 = (LSE1-LIE1)/(6*capa1.notas.std())
Cp1
Cps1 = (LSE1-capa1.notas.mean())/(3*capa1.notas.std())
Cps1
Cpi1 = (capa1.notas.mean()-LIE1)/(3*capa1.notas.std())
Cpi1
Cpk1 = min(Cps1, Cpi1)
Cpk1<jupyter_output><empty_output>
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