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Capacidade de atributos: binomial e Poisson

Quando o resultado é passa/não passa ou uma contagem de defeitos, a capacidade se mede pela taxa: quanto sai defeituoso, com que certeza, e se dá para afirmar que o processo atende ao alvo do cliente.

Ferramenta de pré-dimensionamento e estimativa: os resultados não substituem projeto, cálculo ou laudo assinado por profissional habilitado nem a verificação conforme as normas aplicáveis.

VerificaçãoRevisão 03/11/2026
Tipo de dado
Amostras (binomial)
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Carta de controle

Equivalente aos relatórios de capacidade binomial e de Poisson: carta P ou U, % defeituoso ou DPU acumulado com limites de confiança, taxa × tamanho da amostra (ou gráfico binomial/Poisson), histograma e estatísticas resumidas com intervalos exatos. Teste 2 = 9 pontos do mesmo lado; 3 = 6 subindo ou descendo; 4 = 14 alternando.

Tradução em peças e dinheiro (opcional)

Refugo, retrabalho, reinspeção e frete de devolução de cada peça defeituosa (ou de cada retoque, no caso de defeitos). Deixe a produção em branco para não traduzir.

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—Capacidade do processo
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Estatísticas resumidas

Carta P

Proporção defeituosa de cada amostra, linha central e limites de 3σ (em degrau quando o tamanho varia). Pontos em vermelho falham num teste; o número em cima é o teste.

Toque no gráfico para ver os valores.

% defeituoso acumulado

Estimativa recalculada a cada amostra, com os limites de confiança. Quando a linha se estabiliza, há amostras suficientes.

Toque no gráfico para ver os valores.

Taxa de defeituosos × tamanho da amostra

Pontos espalhados ao acaso em torno da média mostram que a taxa não depende do tamanho da amostra; o funil marca os limites de 3σ.

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Histograma

Distribuição da taxa por amostra. Num processo capaz, quase todas as barras ficam à esquerda do alvo.

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Quanto inspecionar para provar o alvo

Limites de confiança da taxa conforme o total inspecionado cresce, mantida a taxa atual. Onde o limite superior cruza o alvo, a amostra passa a provar que o processo atende.

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Peças e dinheiro

Taxa estimada aplicada à produção anual, com a faixa do intervalo de confiança.

Amostras e sinais

Taxa, limites e z de cada amostra; z = distância da linha central em desvios-padrão.

Próximo passo

Leve os resultados desta página para outra calculadora, com os campos já preenchidos.

O memorial reúne entradas, resultados, equações, hipóteses e referências desta página, com campos para projeto, responsável e revisão. O relatório completo traz também os gráficos e as interpretações, em cores. Na janela de impressão, escolha Salvar como PDF.

Método, hipóteses e referências

Equações usadas

Binomial: p̄ = D/N (D = defeituosos, N = peças no total); % defeituoso = 100·p̄; PPM = 10⁶·p̄; Z do processo = Φ⁻¹(1 − p̄)
IC de Clopper-Pearson: pL = B⁻¹(α/2; D, N − D + 1), pU = B⁻¹(1 − α/2; D + 1, N − D) (equivale à forma pela F com gl 2D, 2(N − D + 1) e 2(D + 1), 2(N − D)); IC de Z = [Φ⁻¹(1 − pU); Φ⁻¹(1 − pL)]
Poisson: DPU = D/U (U = unidades no total); IC = [χ²(α/2; 2D)/(2U); χ²(1 − α/2; 2D + 2)/(2U)]; defeitos médios = D/k, com o mesmo IC dividido por 2k; DPMO = 10⁶·DPU/oportunidades; rendimento = e^(−DPU)
Carta P: LSC, LIC = p̄ ± 3√(p̄(1 − p̄)/nᵢ); carta U: ū ± 3√(ū/nᵢ) (LIC ≥ 0); zᵢ = (pᵢ − p̄)/σᵢ; testes 1 (|z| > 3), 2 (9 do mesmo lado), 3 (6 subindo ou descendo), 4 (14 alternando)
Dispersão real ÷ esperada = σz = AM̄(z)/1,128 (critério do assistente: fora de 75% a 130% indica sub ou sobredispersão); total a inspecionar para provar o alvo: menor N com limite superior(p̄, N) ≤ alvo

Hipóteses e limites

  • Binomial: cada peça tem a mesma probabilidade de ser defeituosa, independentemente das outras. Poisson: defeitos ocorrem ao acaso, à mesma taxa por unidade, área ou comprimento. A carta e o gráfico de taxa × tamanho servem para checar essas hipóteses.
  • A estimativa só prevê o futuro se o processo estiver sob controle estatístico (sem sinais na carta).
  • O gráfico binomial/Poisson compara os valores observados ordenados com quantis do modelo nas posições (i − 0,3)/(k + 0,4), com o tamanho de amostra constante.

Normas e documentos técnicos

  • Clopper, C. J.; Pearson, E. S. The use of confidence or fiducial limits illustrated in the case of the binomial. Biometrika 26:404–413, 1934
  • Montgomery, D. C. Introduction to Statistical Quality Control, 8th ed. Wiley, 2019 (cap. 7: cartas P e U)
  • AIAG. Statistical Process Control (SPC) Reference Manual, 2nd ed., 2005
  • Laney, D. B. Improved control charts for attributes. Quality Engineering 14(4):531–537, 2002
  • ISO 22514-5:2019 Statistical methods in process management — Capability and performance — Part 5: Process capability statistics for attribute characteristics
  • Assistente de capacidade binomial e de Poisson: critérios de verificação dos dados (white paper do software de referência, 2019)

Legislação e regulamentos no Brasil

  • ABNT NBR ISO 9001:2015, 9.1.3: análise e avaliação de dados
  • IATF 16949:2016, 9.1.1.1: monitoramento e medição de processos de manufatura (estudos de capacidade)

Perguntas frequentes

O que é capacidade de atributos?

É a medida de quanto um processo produz fora do especificado quando o resultado não é uma medida contínua, e sim passa/não passa (binomial) ou uma contagem de defeitos (Poisson). Em vez de Cpk, usa-se o % defeituoso, o PPM, o Z do processo ou os defeitos por unidade, sempre com intervalo de confiança.

Quando uso binomial e quando uso Poisson?

Binomial quando cada peça é classificada como boa ou defeituosa e você sabe quantas inspecionou. Poisson quando conta defeitos e uma unidade pode ter vários: bolhas por painel, falhas por metro de solda, erros por nota fiscal. Se uma peça com 3 defeitos conta como 1 defeituosa, é binomial.

O que significa o Z do processo?

É a distância, em desvios-padrão da curva normal, que deixaria na cauda a mesma proporção defeituosa: 2,3% equivale a Z = 2; 0,135% a Z = 3. Permite comparar um processo por atributos com o Cpk de um processo por variáveis (Cpk ≈ Z/3 num processo centrado com um lado só).

Por que a página fala que o alvo "não está provado"?

Porque a estimativa vem de uma amostra. Se o limite superior do intervalo de confiança passa do alvo, a taxa verdadeira ainda pode estar acima dele. O gráfico "Quanto inspecionar" mostra quantas peças, mantida a taxa atual, tornariam a prova possível.

Quantas amostras preciso?

O assistente de referência pede pelo menos 25 amostras e que cada uma tenha n·p̄ de pelo menos 0,5 (no exemplo dos conectores, com 2,3% defeituoso, 22 peças por amostra no mínimo). Com taxas muito baixas, prefira juntar períodos ou usar a carta G de eventos raros.

O que é a dispersão real ÷ esperada?

Compara a variação das taxas entre amostras com a que a binomial ou a Poisson preveem. Acima de 130%, as amostras variam mais do que o modelo diz (comum com amostras de milhares de peças), e a carta P ou U dá alarmes falsos: use a carta de Laney P′ ou U′.

Como os números se comparam com os de software estatístico?

As fórmulas são as publicadas para os relatórios de capacidade binomial e de Poisson: intervalo exato de Clopper-Pearson pela F e Poisson exato pela qui-quadrado. Com 511 defeituosos em 5.342 itens, a página dá 9,57% (IC 8,79% a 10,39%), 95.657 PPM e Z 1,31, os mesmos números do exemplo publicado de chamadas não atendidas.