CEP-Controle-Estatistico-de-Processo-Conceitos-Origens-e-Objetivos

Aula 6 CEP Prof Dr Júlio Ferreira juliofulifecombr UC Gestão da Qualidade e Sustentabilidade Introdução ao Controle Estatístico de Processo CEP Controle Estatístico de Processo CEP Nem tudo é absolutamente controlável ainda mais quando falamos em processos que podem envolver diversos elementos como matériasprimas e pessoas de onde podem derivar muitas das variações sofridas pelo processo podendo afetar seu desempenho Contudo essas variações precisam ser conhecidas compreendidas e controladas para que seu impacto sobre o processo e seus resultados seja o menor possível E é justamente neste contexto que ingressa o controle estatístico de qualidade com a intenção de colaborar na redução sistemática da variabilidade em processos e consequentemente contribuir para que os produtos e serviços decorrentes deles apresentem adequado nível de qualidade Origens do CEP Na intenção de definir as origens do CEP Ramos Almeida e Araújo 2013 comenta que a expressão controle da qualidade foi empregada pela primeira vez em 1917 no artigo denominado The Control of Quality publicado pela revista Industrial Mangement v 54 p 100 de autoria de G S Radford O autor ainda aponta que o pioneiro no uso de métodos estatísticos em problemas industriais foi Walter Andrew Shewhart engenheiro e estatístico estadunidense que na década de 20 coordenou uma série de pesquisas que levou à inspeção de peças de equipamentos de centrais telefônicas nos laboratórios da Bell Telephone Naquele tempo o controle de qualidade era muito baseado na inspeção dos produtos fabricados realizada ao final do processo produtivo permitindo a identificação de produtos defeituosos que poderiam então ser corrigidos ou na maioria dos casos descartados Características e objetivos do CEP O controle estatístico de processo consiste em um sistema de inspeção por amostragem que é aplicado ao longo do processo acompanhado sua execução na intenção de detectar a presença de variações que possam interferir ou prejudicar o bom andamento do processo e seus resultados Uma das representações gráficas mais conhecidas do CEP são as cartas ou gráficos de controle Características e objetivos do CEP As variações podem apresentar diferentes origens Causas comuns naturais e inerentes ao processo que decorrem de pequenas fontes de variabilidade ocorrendo de forma aleatória e contínua mesmo quando o processo está em condições normais de operação Causas especiais não naturais e de comportamento não aleatório fazem com que o processo saia de suas condições normais de operação como erros de set up problemas com equipamentos ou ferramentas lote de matéria prima com características muito diferentes Características e objetivos do CEP Segundo Ribeiro e Caten 2012 p 5 o controle estatístico do processo fornece uma radiografia do processo identificando sua variabilidade e possibilitando o controle dessa variabilidade ao longo do tempo através da coleta de dados continuada análise e bloqueio de possíveis causas especiais que estejam tornando o sistema instável O acompanhamento das variações ao longo do processo permite sinalizar quando há necessidade da adoção de ações corretivas ou oportunidades de melhoria O controle estatístico de processos O desempenho de um processo depende da maneira como ele foi projetado e construído e da maneira como ele é operado formando um sistema O controle estatístico de processos O sistema de controle do processo é constituído de quatro elementos fundamentais O processo em si combinação de equipamentos insumos métodos procedimentos e pessoas com o objetivo de gerar um resultado ou efeito como a fabricação de produtos ou a prestação de serviços Informações sobre o processo visam sinalizar o desempenho do processo sendo obtidas através do cruzamento de informações relacionadas à qualidade das características do produto final características intermediárias e ajuste dos parâmetros do processo Ações sobre o processo baseadas na coleta de dados aplicadas assim que defeitos são detectados permitindo atuação em momento e local adequados evitando que novas peças defeituosas sejam produzidas Ações sobre o produto final embora sejam orientadas para o passado pois o defeito já terá ocorrido as inspeções sobre o produto final impedem que produtos defeituosos cheguem até o cliente O controle estatístico de processos Para implementar o CEP é recomendável observar não utilizar número excessivo de controles evitando que o CEP se transforme em uma atividade gargalo na produção aplicar o CEP nas etapas prioritárias do processo aquelas que mais impactam a qualidade sob o ponto de vista do cliente associar o CEP a estratégias de ação lembrando que coletar dados e não agir é inútil e dispendioso implicando no desperdício do tempo e recursos investidos O controle estatístico de processos Sua implantação pode ser dividida nas seguintes fases Planejamento para a implantação além de observar os aspectos sinalizados anteriormente é recomendável que esta fase conte com a participação de colaboradores da área de produção visando ampliar seu comprometimento com o sistema e que nela seja investido adequadamente tempo e esforço procurando reduzir a necessidade de alterações posteriores à implantação Treinamento em controle estatístico de processos deve ser necessariamente aplicado antes da implantação efetiva visando que todas as pessoas da empresa sejam capazes de interpretar os dados coletados no CEP Implantação efetiva composta por duas subetapas que correspondem ao início do monitoramento e ao cálculo dos limites de controle Acompanhamento e consolidação envolve três subetapas que correspondem a avaliação da sistemática de ação análise da estabilidade dos processos e análise da capacidade dos processos Inclui ainda a avaliação dos resultados obtidos através da implantação do CEP e a identificação de melhorias futuras dela advindas O controle estatístico de processos Ainda sobre a fase de planejamento para a implantação é necessário definir também características de qualidade relevantes para o cliente processos nos quais estas características são construídas variáveis a serem controladas em cada um dos processos capacidade do sistema de medição responsáveis pela ação no caso de o sistema sinalizar descontrole ações a serem tomadas também no caso de descontrole O controle estatístico de processos Podese seguir a seguinte sequência para implantar o CEP Desdobramento da qualidade permite o estabelecimento de relações entre a qualidade demandada pelo cliente e os processos responsáveis pelo atendimento desta demanda Desdobramento dos processos permite associar características de qualidade do produto final a parâmetros ou características do processo auxiliando na identificação de fatores críticos Direcionamento das ações momento em que se concretiza o planejamento das melhorias que serão adotadas para reforçar o sistema de qualidade existente Identificação dos postos de controle locais físicos onde serão monitorados parâmetros e características de qualidade atributos e variáveis associadas a etapas críticas do processo Definição de critérios de classificação dos produtos funcionam como uma espécie de filtro a ser utilizado posteriormente na análise gerencial das cartas de controle O controle estatístico de processos Definição dos parâmetros e características de qualidade do processo separação das variáveis e atributos em dois conjuntos os que qualificam o processo parâmetros e os qualificam o produto final características de qualidade Definição do procedimento de coleta de dados envolve questões como tipo de carta de controle tamanho da amostra frequência de amostragem forma de registro e sistema de medição a ser utilizado Avaliação do sistema de medição verifica a capacidade do sistema de medição e sua variância de medição Definição das responsabilidades quem será responsável por questões como coleta e registro dos dados monitoramento das cartas de controle cálculo dos limites de controle estudos de estabilidade e capacidade identificação e execução de ações corretivas ou preventivas estas pessoas são chamadas de facilitadores do CEP Definição da documentação necessária elaboração de planilhas de coleta de dados e registro de ocorrência de causas especiais que serão utilizadas nos postos de controle Causas de variabilidade Variabilidade É admissível que em todo o processo de produção existam dispersões ou seja deslizes em alguns dos elementos de entrada que geram variações no produto ou entre produtos iguais produzidos em um determinado período de tempo Se a variabilidade do processo for grande as diferenças entre as unidades produzidas serão fáceis de observar ao contrário se a variabilidade do processo for pequena tais diferenças serão difíceis de observar As variações se tornam um problema quando afetam demasiadamente os custos e o comprometimento da qualidade pois estes desencadeiam complicações como competitividade de mercado da empresa e confiabilidade dos clientes nos produtos entre outros Variáveis de entrada Variáveis de entrada controláveis são aquelas em que a administração pode mensurar previamente e manter sobre sua responsabilidade como medidas de tamanho peso volume etc Variáveis de entrada não controláveis são aquelas que estão distantes da responsabilidade da administração como a ação do tempo variações na temperatura e na própria matériaprima fadiga e humor dos operadores entre outros Outras variáveis relevantes Variações internas são aquelas que ocorrem dentro do mesmo produto Variações item a item ocorrem entre os itens produzidos em tempos próximos Variações tempo a tempo ocorrem entre os itens produzidos em diferentes períodos do dia Efeitos da variabilidade Como efeito ou resultado das diversas variáveis inerentes a cada processo teremos os defeitos ou seja produtos nãoconforme em relação à tolerância definida para tal processo Defeitos crônicos são inerentes ao próprio processo estão sempre presentes nos resultados não causam mais surpresa na recorrência por tratarse de defeitos conhecidos Defeitos esporádicos representam desvios em relação ao que o processo é capaz de fazer são mais facilmente detectáveis Causas de variações comuns e especiais Causas de variações comuns e especiais A confusão na classificação entre causas comuns e especiais pode levar a administração à tomada de ações equivocadas levando à maior variabilidade e a custos mais elevados especialmente em tratamento de causas comuns como se fossem causas especiais Causas de variações comuns e especiais Gráficos de controle para variáveis Gráficos de controle para variáveis O objetivo central desta ferramenta é verificar por meio de análise gráfica se o processo está sob controle verificando suas possíveis variações É possível detectar e também distinguir estas variações que podem ser comuns ou especiais focando principalmente na detecção das causas especiais Isso é feito a partir da determinação de limites de controle que correspondem a valores de referências aos quais os dados relativos ao processo são comparados No gráfico estes limites são representados por linhas uma localizada ao centro que sinaliza o valor de referência e outras duas um acima e outra abaixo desta linha central que representam os limites superior e inferior Gráficos de controle para variáveis Fique atento Gráficos de controle têm o objetivo de determinar limites que permitem verificar se o processo está sob controle sendo isentos de causas especiais Variáveis são características da qualidade que sejam numéricas Gráficos de controle para variáveis Entre as principais funções ou finalidades dos gráficos de controle para variáveis podemos considerar Manter o estado de controle estatístico estendendo a função dos limites de controle como base de decisões Mostrar evidências de que um processo esteja operando em estado de controle estatístico e dar sinais de presença de causas especiais de variação para que medidas corretivas apropriadas sejam aplicadas Apresentar informações para que sejam tomadas ações gerenciais de melhoria dos processos Neste contexto entre os principais benefícios promovidos a partir da aplicação dos gráficos de controle para variáveis podemos citar Informações para melhoria do processo Aumento na porcentagem de produtos capazes de satisfazer aos requisitos do cliente Diminuição do retrabalho que consequentemente reduz também os custos de fabricação Gráficos de controle para variáveis Sobre a aplicação dos gráficos de controle para variáveis é relevante citar algumas considerações como Os gráficos de controle fornecem uma regra de decisão muito simples pontos dispostos fora dos limites de controle indicam que o processo está fora de controle Se todos os pontos dispostos estão dentro dos limites e dispostos de forma aleatória consideramos que não existem evidências de que o processo esteja fora de controle Quando analisamos uma característica da qualidade que é uma variável em geral controlamos seu valor médio e sua variabilidade que pode ser acompanhada através da análise da amplitude ou desvio padrão Gráficos de controle para variáveis O processo de construção e implantação dos gráficos de controle para variáveis envolve Seleção da característica da qualidade a ser controlada deve ser mensurável e capaz de ser expressa em números como comprimento massa tempo ou outra unidade análoga priorizando aquelas que afetam a performance do produto Definição da amostra nesta etapa os itens constituintes dos subgrupos são selecionados sendo retirados da população por meio de métodos apropriados Coleta de dados geralmente realizada com a utilização de formulários prédefinidos em que os dados colhidos são registrados sendo dispostos de forma organizada de maneira a facilitar a geração de informações Determinação do valor central e limites de controle com a aplicação de fórmulas apropriadas e específicas para cada tipo de gráfico Revisão do valor central e limites de controle quando necessário realizada quando e enquanto o processo se mostra fora de controle Análise dos gráficos realizada na intenção de visualizar o comportamento do processo detectando sinais de causas especiais de variação e processo fora de controle correspondendo a uma importante etapa Tipos de gráficos de controle para variáveis Carta X destinada ao estudo da média dos dados Carta R destinada ao estudo da amplitude dos dados também denominada range ou dispersão medindo a variabilidade do processo Carta S destinada ao estudo do desvio padrão igualmente relacionada à verificação da variabilidade do processo Tipos de gráficos de controle para variáveis A definição do número total de itens a ser inspecionado quantidade de amostras e número de itens em cada uma pode ser estabelecida entre cliente e fornecedor integrando as condições comerciais por eles negociadas Outro caminho muito apropriado consiste na observação das orientações fornecidas pela Associação Brasileira de Normas Técnicas ABNT em algumas de suas normas técnicas como NBR 5429 Planos de amostragem e procedimentos na inspeção por variáveis ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS 1985a NBR 5430 Guia de utilização da norma NBR 5429 Planos de amostragem e procedimentos na inspeção por variáveis ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS 1985b Tipos de gráficos de controle para variáveis Tipos de gráficos de controle para variáveis A carta X é geralmente utilizada em conjunto com uma das demais tendo em vista que suas funções se complementam Assim na aplicação das cartas de controle para variáveis elas são normalmente apresentadas em duplas como Cartas X e R ou gráficos para média e amplitude Cartas X e S ou gráficos para média e desvio padrão Gráficos para média e amplitude A função dos gráficos para média e amplitude é identificar qualquer evidência de que a média do processo e sua dispersão estejam operando fora dos níveis de estabilidade A existência de um ou mais pontos fora dos limites de controle seja no gráfico X ou R indica que o processo não está sob controle estatístico Tabela 2 Fatores para cartas de controle por variáveis Tabela de fatores para cartas de controle por variáveis Tamanho da amostra Cartas para médias Cartas para desvio padrão Cartas para range Fatores para limites de controle Fator para valor central Fatores para limites de controle Fatores para valor central Fatores para limites de controle n A A₂ A₃ C₄ B₃ B₄ B₅ B₆ d₂ d₃ D₁ D₂ D₃ D₄ 2 2121 1881 2659 07979 0 3266 0 2606 1128 0853 0 3687 0 3269 3 1732 1023 1954 08862 0 2568 0 2276 1693 0888 0 4357 0 2574 4 1500 0729 1628 09213 0 2266 0 2088 2059 0880 0 4699 0 2282 5 1342 0577 1427 09400 0 2089 0 1964 2326 0864 0 4918 0 2114 6 1225 0483 1287 09515 0030 1970 0029 1874 2534 0848 0 5078 0 2004 7 1134 0419 1182 09594 0118 1882 0113 1806 2704 0833 0205 5203 0076 1924 8 1061 0373 1099 09650 0185 1815 0178 1752 2847 0820 0387 5307 0136 1864 9 1000 0337 1032 09693 0239 1761 0232 1707 2970 0808 0546 5394 0184 1816 10 0949 0308 0975 09727 0284 1716 0277 1669 3078 0797 0687 5469 0223 1777 11 0905 0285 0927 09754 0322 1678 0314 1637 3173 0787 0812 5534 0256 1744 Tabela 2 Fatores para cartas de controle por variáveis Tabela de fatores para cartas de controle por variáveis 12 0866 0266 0886 09776 0354 1646 0346 1609 3258 0778 0924 5592 0284 1716 13 0832 0249 0850 09794 0381 1619 0374 1585 3336 0770 1026 5646 0308 1692 14 0802 0235 0817 09810 0407 1593 0399 1563 3407 0763 1118 5696 0328 1672 15 0775 0223 0789 09823 0428 1572 0420 1544 3472 0756 1204 5740 0347 1653 16 0750 0212 0763 09835 0448 1552 0441 1526 3532 0750 1282 5782 0363 1637 17 7728 0203 0747 09745 0309 1691 0301 1648 3588 0744 1356 5820 0378 1622 18 0707 0194 0718 09854 0482 1518 0475 1496 3640 0739 1423 5857 0391 1609 19 0688 0187 0698 09862 0496 1504 0490 1483 3689 0734 1487 5891 0403 1597 20 0671 0180 0680 09869 0510 1490 0503 1471 3735 0729 1548 5922 0414 1586 21 0655 0173 0663 09876 0523 1477 0517 1459 3778 0724 1606 5950 0425 1575 22 0640 0167 0647 09882 0535 1465 0529 1448 3819 0720 1659 5979 0434 1566 23 0626 0162 0633 09887 0545 1455 0539 1438 3858 0716 1710 6006 0443 1557 24 0612 0157 0619 09892 0555 1445 0549 1429 3895 0712 1759 6031 0452 1548 25 0600 0153 0606 09896 0564 1436 0558 1421 3931 0708 1807 6055 0460 1540 Gráficos média e desvio padrão O gráfico R é relativamente insensível diante de deslocamentos pequenos ou moderados apresentados pelos itens da amostra Além disso em muitas situações práticas em que há necessidade de um controle mais severo da variabilidade do processo tamanhos de amostras maiores tornamse necessários Aplicação dos gráficos de controle para variáveis Aplicação dos gráficos média e amplitude Aplicação dos gráficos média e desvio padrão Aplicação dos gráficos média e amplitude Informações a considerar Foram escolhidos 5 itens por hora durante 25 h Logo temos n 5 e m 25 Os valores da média amostral e da amplitude amostral estão informados nas últimas duas colunas da tabela de dados Para n 5 conforme a Tabela 2 temos A2 0577 D3 0 e D4 2114 Aplicação dos gráficos média e amplitude Para n 5 conforme a Tabela 2 temos A2 0577 D3 0 e D4 2114 Aplicação dos gráficos média e amplitude Aplicação dos gráficos média e amplitude No gráfico da média e amplitude os dados estão dispostos entre os limites do intervalo exceto por um ponto que sinaliza a presença de causas especiais de variação Os últimos 8 pontos que estão abaixo da linha central o que corresponde ao indício de processo fora de controle Entretanto o gráfico da amplitude apresenta um comportamento supostamente aleatório Neste caso tendo em vista a presença de causas especiais de variação é recomendável que o ponto acima dos limites de controle seja retirado da amostra e nova apuração dos limites seja realizada para que o processo possa ser avaliado estando livre da ação das causas especiais Gráfico para media Aplicação dos gráficos média e desvio padrão Informações a considerar No exemplo foram escolhidos 10 itens por dia durante 28 dias Logo temos n 10 e m 28 Os valores da média amostral e do desvio padrão amostral estão informados nas últimas duas colunas da tabela de dados Para n 10 temos temos A3 0975 B3 0284 e B4 1716 Aplicação dos gráficos média e desvio padrão Para n 10 temos temos A3 0975 B3 0284 e B4 1716 Aplicação dos gráficos média e desvio padrão Aplicação dos gráficos média e desvio padrão Note que tanto no gráfico da média como no gráfico do desvio padrão todos os pontos estão dispostos dentro dos limites de controle e além disso apresentam aleatoriedade o que indica que o processo está sob controle Porém no gráfico de X é possível verificar um período de variação aleatória até quase a metade dos pontos seguido de um período com pouca variação aleatória o que indica que na primeira metade houve alguma causa de variação considerável podendo corresponder por exemplo que algum problema relacionado a máquinas tenha ocorrido neste período Gráficos de controle para atributositens defeituosos Gráficos de controle para atributos destinados a itens defeituosos Um item é considerado defeituoso quando classificado como completamente inaceitável para uso Antes da remessa final a inspeção de qualidade avalia os itens e os classifica como aprovado ou reprovado para impedir a entrega de unidades que serão inutilizáveis Assim cada item é considerado defeituoso ou não existindo apenas duas escolhas possíveis A construção dos gráficos de controle para atributos destinados a itens defeituoso Os gráficos p para controle de atributos itens defeituosos podem ser elaborados de diferentes formas sendo definidos em função das características da amostra que será analisada Para sua construção as amostras não necessitam serem de tamanho constante O que importa é o número de itens com algum defeito independentemente de quantos defeitos haja em cada item A fração de defeituosos p poderá estar referida a amostras de tamanhos fixos n coletadas regularmente ou também poderá se referir a 100 da produção num determinado intervalo de tempo p ex uma hora um dia etc A construção dos gráficos p só é possível se as seguintes condições forem n p 5 n 1 p 5 satisfeitas n p 5 n 1 p 5 Os gráficos p visam controlar a proporção de defeitos por grupo Teoricamente o gráfico p só deve ser empregado para amostras com um número n de elementos maior que 10p Na prática é comum adotarse n 5p Devese tomar pelo menos K 25 amostras A construção dos gráficos de controle para atributos destinados a itens defeituoso A construção do gráfico p é possível em diferentes condições de amostras Tamanho amostral constante Tamanho amostral variável Média amostral Gráfico p Uma fábrica de suco de laranja colheu dados relativos ao número de garrafas amassadas defeituosas que estão dispostos na Tabela 1 Foram colhidas 30 amostras com 50 itens cada todas com o mesmo tamanho Gráfico p Informações importantes Temos m 30 e n 50 p Σmi1 pi m Σ30i1 pi 30 694 30 02313 Verificando se o tamanho das amostras é adequado à construção do gráfico p condições satisfeitas ni p 50 02313 11565 5 ni 1 p 50 07687 38435 5 Apurando limites e linha central para construir o gráfico p LSC p 3 p 1p ni 02313 3 02313 1 02313 50 041 LC p 02313 LIC p 3 p 1p ni 02313 3 02313 1 02313 50 0052 Gráfico de proporções para o refugo Note que os pontos 15 e 23 encontramse fora do limite superior de controle indicando a existência de causas especiais de variação Após a verificação da ocorrência destes pontos eles foram retirados das amostras e uma nova verificação foi realizada p Σ28i1 pi 28 602 28 0215 Gráfico p Note que mesmo com a retirada dos pontos fora dos limites de controle e a revisão desses limites de controle ainda existe um ponto que ultrapassa os novos limites indicando a presença de causa especial de variação Assim como na etapa anterior após a verificação da ocorrência destes pontos os mesmos foram retirados das amostras e uma nova verificação foi realizada considerando os dados contidos na Tabela 2 Gráfico p Note que agora não existem pontos fora dos limites de controle também sinalizando que estes limites de controle estabelecidos estão mais adequados a um processo sob controle estatístico podendo ser utilizados como limites provisórios Gráfico Np Este gráfico de controle pode ser construído para a situação do exemplo pois suas amostras apresentam tamanhos iguais Gráficos de controle para atributos defeitos Gráficos de controle para atributos defeitos Um defeito pode ser definido como qualquer item ou serviço que apresente característica de qualidade fora de suas especificações ou seja é um atributo que falhou no atendimento a uma necessidade ou expectativa do cliente A existência de defeito apenas indica que o resultado do produto não é inteiramente como pretendido o que não significa necessariamente que o produto não possa ser utilizado Gráficos de controle para atributos defeitos As análises destinadas a avaliação de defeitos são normalmente baseadas no modelo de probabilidade de Poisson buscando examinar a taxa de defeitos em um determinado processo A aplicação dos gráficos de controle para atributosdefeitos é tipicamente verificada nas seguintes situações Quando os defeitos estão distribuídos num fluxo mais ou menos contínuo de algum produto em que seria possível definir o número médio de defeitos Quando defeitos de diferentes tipos e origens podem ser encontrados na unidade amostral Tipos de gráficos de controle para atributos destinados a defeitos Gráfico C número de defeitos Gráfico U número de defeitos por unidade Gráficos de controle para atributos defeitos Entre os principais objetivos dos gráficos de controle para atributosdefeitos podemos citar determinação do nível médio de qualidade alerta sobre mudanças no nível médio de qualidade melhoria na qualidade do produto avaliação da performance operacional indicação de áreas para aplicação dos gráficos de controle para variáveis fornecimento de informações para aceitação de lotes Leitura complementar Controle Estatístico de Processos LOZADA Gisele Continuar lendo Unidade 3 Referencias Lozada Gisele Controle estatístico de processos Porto Alegre SAGAH 2017