No dia a dia de uma fábrica, são realizados registos de diferentes parâmetros de produto e de processo, em diversos pontos de controlo. Para transformar os dados em informação, e a informação em conhecimento, pode ser importante realizar estudos sobre as variáveis críticas. Conheça, neste artigo, 10 passos que deve seguir na análise exploratória de dados.
O que encontra neste artigo?
10 passos que deve seguir na análise exploratória de dados
De um modo geral, a metodologia usada na análise exploratória de dados segue os seguintes passos:
1. Brainstorming para identificar as variáveis críticas a medir dos produtos e processos, bem como os KPIs (Key Process Indicators) a medir.
2. Validar o sistema de medição dessas variáveis e KPIs segundo a sua classificação. Identificar quem mede, quando, como e onde.
3. Avaliar o impacto dessas variáveis e KPIs nos produtos e processos a controlar.
4. Identificar claramente os objetivos da análise estatística dos dados.
5. No caso de variáveis categóricas (ou qualitativas), é necessário obter contagens por categoria.
6. Analisar graficamente as variáveis e identificar eventuais relações causa-efeito.
7. Segmentar os dados, se necessário, e em função dos objetivos do estudo.
8. Determinar as medidas descritivas dos segmentos identificados.
9. Monitorizar, se possível em tempo real, o comportamento das variáveis e dos KPIs ao longo do tempo, e definir ações de controlo e melhoria.
10. Avaliar, sempre que necessário, a conformidade com especificações de cliente, legais, normativas.
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