CEP_Tania

Esta é uma pré-visualização de arquivo. Entre para ver o arquivo original

2
CENTRO ESTADUAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA PAULA SOUZA
FACULDADE DE TECNOLOGIA DE LINS “PROF. ANTÔNIO SEABRA”
CURSO SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM GESTÃO DA PRODUÇÃO
Tania Teodoro
APLICAÇÃO EFETIVA DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO: ESTRATÉGIAS E IMPACTOS NA MELHORIA QUALIDADE E EFICIÊNCIA OPERACIONAL
	
LINS – SP
2023
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO 	 03
2. CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO (CEP) 	 04
3. APLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO 	 05
4. ESTRATÉGIAS PARA UMA IMPLEMENTAÇÃO EFICAZ DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO (CEP) 	 07
5. REFERÊNCIAS 	 08
1. INTRODUÇÃO
Nas organizações, a área de qualidade é frequentemente percebida como um setor de suporte à produção. No entanto, sua existência é de extrema importância para garantir que as empresas sejam rentáveis e competitivas no mercado. Com o objetivo de assegurar a conformidade dos produtos e avaliar a estabilidade e capacidade do processo, o Controle Estatístico de Processo (CEP) se revela como uma ferramenta inestimável para validar tais responsabilidades.
De acordo com Campos (1992), um serviço ou produto de qualidade é aquele que atende precisamente às especificações dos consumidores. Em outras palavras, a qualidade é um resultado que se estende desde a fase inicial do projeto até a sua conclusão. Todas as ações tomadas durante esse percurso impactarão diretamente nesse atributo essencial. Portanto, o CEP emerge como um instrumento valioso para confirmar e manter essas atribuições, contribuindo para a entrega consistente de produtos ou serviços que atendam às expectativas dos consumidores.
Apesar de algumas organizações considerarem o Controle Estatístico de Processo (CEP) como obsoleto, ele continua a ser uma ferramenta eficaz para o diagnóstico da variabilidade, destacando não apenas as variações, mas também identificando suas causas raízes.
Na utilização das cartas de controle, a função do CEP é evidenciar as modulações ocorridas durante o processamento e criar gráficos que proporcionem um parâmetro mais preciso. Essa abordagem auxilia nas práticas voltadas para a melhoria dos pontos críticos da manufatura. Além disso, permite o reconhecimento, eliminação ou adaptação dos processos com falhas, fornecendo um parâmetro mais pontual para a aplicação de melhorias mais eficazes (OLIVEIRA, 2015). O monitoramento, detecção de falhas e visualização de defeitos são elementos estratégicos para garantir a qualidade de um produto. 
2. CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO (CEP)
A atual interseção entre a Estatística ou Ciência Estatística vai além de um conjunto de técnicas aplicáveis a áreas específicas da ciência. A estatística não se limita a ser apenas uma parte da matemática dedicada à aquisição, organização e diagnóstico de dados de uma população. Ela não se restringe a um conjunto de elementos numéricos relacionados a eventos sociais, nem apenas a tabelas e gráficos utilizados para síntese e apresentação de dados de pesquisa. Nesse contexto, o Controle Estatístico de Processo (CEP) emerge como uma ferramenta valiosa para diagnosticar problemas e propor soluções (MATSUSHITA, 2010).
O CEP inicia seu processo com a coleta de dados, utilizando outros instrumentos da qualidade. A análise criteriosa desses dados é fundamental para compreender o que foi observado (MACHADO, 2010). Essa metodologia permite a unificação do processo produtivo, evitando desperdícios, especialmente quando há uma considerável variabilidade. Ao empregar o CEP, é possível controlar e prevenir que os procedimentos resultem em prejuízos. Os processos estatísticos oferecem diretrizes para resolver problemas que surgem durante o procedimento, proporcionando um parâmetro para a tomada de decisões eficientes. O objetivo do CEP é otimizar a técnica produtiva, reduzindo custos, aumentando a qualidade, produtividade e a competitividade das empresas no mercado (KAKUDA e JUNIOR, 2013).
Entretanto, o CEP é uma ferramenta construída com base em cálculos estatísticos, representando o comportamento de uma técnica específica. Esses cálculos são utilizados para monitorar a variabilidade do processo e avaliar sua estabilidade, apontando o tipo de variação que está agindo no processo em um determinado período. Isso determina se o processo está ou não sob controle estatístico (ROCCO; LLOYD; SANDY, 2011). A essência do CEP reside na ideia de que processos de produção aprimorados, com menor variabilidade, resultam em níveis superiores de qualidade nos resultados finais. Surpreendentemente, a melhoria dos processos não se limita apenas à qualidade, mas também se traduz em redução de custos (SAMOHYL et al., 2013).
3. APLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO
	O Controle Estatístico de Processo está direcionado à melhoria da qualidade e pode ser aplicado em diversas situações empresariais, envolvendo o uso de métodos estatísticos para monitorar o processo e garantir conformidade com as especificações definidas (MADANHIRE; MBOHWA, 2016).
A pesquisa conduzida por Almeida (2018) buscou a aplicação do Controle Estatístico de Processo por meio de gráficos de controle e ferramentas da qualidade. O objetivo foi avaliar a qualidade em uma Unidade de Atendimento de Saúde no interior do Paraná, analisando o tempo de espera dos pacientes ao longo do tempo. A coleta de dados envolveu observação in loco por duas semanas, e os registros adicionais foram obtidos por meio de contato com o supervisor da unidade.
	Em um contexto onde a qualidade é crucial em muitos processos, serviços e produtos finais, o CEP surge como um conjunto de ferramentas auxiliares para resolver problemas, melhorar a capacidade e obter estabilidade, reduzindo a variabilidade (MONTGOMERY, 2016). Independentemente do nível de controle, todos os processos apresentam certo nível de variabilidade, resultante de causas inevitáveis conhecidas como causas aleatórias. Se o processo exibir apenas causas aleatórias, considera-se que está sob controle estatístico (MONTGOMERY, 2016). Outras variabilidades podem surgir durante o processo, relacionadas a causas atribuíveis, como desajustes em máquinas, problemas na matéria-prima ou erros do operador. Quando o processo opera com causas aleatórias e atribuíveis, diz-se que não está sob controle estatístico (MONTGOMERY, 2016).
O estudo realizado por Almeida (2018) permitiu a avaliação do tempo de espera ao empregar gráficos de controle, analisando sua influência na capacidade do serviço com o suporte de diversas ferramentas da qualidade. A operação da unidade de atendimento de saúde foi examinada por meio de observação in loco realizada para a coleta de dados, além das informações obtidas a partir dos registros arquivados.
O autor conclui que, após o estudo, estão em andamento alterações significativas na unidade de atendimento de Imbituva, com a construção de um novo espaço mais amplo, propício para o desenvolvimento das atividades e para proporcionar maior satisfação aos pacientes. A introdução do Controle Estatístico de Processo, por meio de gráficos de controle, revelou que o processo está fora do controle estatístico. As causas especiais identificadas estão relacionadas a pacientes que aguardam desistências para conseguir realizar suas consultas.
O estudo destacou a necessidade de adoção de outras ferramentas e diretrizes para aprimorar os serviços oferecidos. Uma dessas medidas é a conscientização da população quanto ao horário de atendimento, que poderia ser facilitada com a implementação do agendamento antecipado de consultas. Isso evitaria filas na recepção e agilizaria a movimentação na unidade, pois cada paciente poderia aguardar sua consulta diretamente no local específico.
Dado o caráter de uma unidade de atendimento da saúde pública, a incorporação da melhoria contínua no processo é essencial para uma evolução significativa. Portanto, sugere-se acompanhar o estudo nos próximos meses, visando alcançar indicadores de qualidade mais elevados. Além disso, propõe-se realizar um estudo semelhante na outra unidade de atendimento do município, buscando estabelecer
um método comparativo e atingir um padrão de qualidade equivalente no atendimento.
4. ESTRATÉGIAS PARA UMA IMPLEMENTAÇÃO EFICAZ DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO (CEP)
A partir da pesquisa de Almeida (2018), pode-se concluir que a implementação bem-sucedida do Controle Estatístico de Processo (CEP) requer uma abordagem abrangente e estratégica. A liderança desempenha um papel central, destacando o compromisso vital com a busca incessante pela excelência operacional. O entendimento profundo dos parâmetros críticos e sua cuidadosa seleção são essenciais, pois isso proporciona a base necessária para a eficácia do monitoramento. Além disso, o treinamento e a capacitação da equipe constituem um pilar fundamental. Capacitar os membros da equipe com as habilidades necessárias, desde a interpretação de gráficos de controle até a implementação de ações corretivas, é crucial para o sucesso do CEP.
A instauração de um sistema de coleta de dados eficiente, preferencialmente automatizado, é um componente-chave. Isso não apenas reduz a possibilidade de erros humanos, mas também contribui para a obtenção de dados precisos e regulares, fundamentais para a eficácia do CEP. Ao analisar os impactos na melhoria da qualidade e eficiência operacional, torna-se evidente que o CEP desempenha um papel significativo na redução de desperdícios. A capacidade de identificar precocemente variações no processo permite correções imediatas, resultando em uma produção mais consistente e na minimização de produtos defeituosos.
A busca pela melhoria contínua é outro pilar do CEP, permitindo ajustes graduais ao longo do tempo com base na análise regular dos dados. A conformidade com padrões de qualidade predefinidos é assegurada, fortalecendo a reputação da empresa no mercado. Em última análise, a eficiência operacional é aprimorada com a redução da variabilidade nos processos. O CEP contribui para uma produção mais eficiente, resultando em menor tempo de ciclo e custos operacionais reduzidos.
Em resumo, a implementação efetiva do CEP não é apenas uma recomendação, mas uma necessidade para as organizações comprometidas com a melhoria contínua. A aplicação integral das estratégias delineadas neste estudo pode resultar em impactos positivos substanciais na qualidade e eficiência operacional, consolidando a posição competitiva da empresa no dinâmico cenário de mercado.
5. REFERÊNCIAS
ALMEIDA, A. D. Aplicação do Controle Estatístico de Processo e Ferramentas da Qualidade no Monitoramento do Tempo de Espera: Estudo de Caso em uma Unidade Básica de Saúde. Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Curso de Especialização em Engenharia De Qualidade. Ponta Grossa. 2018. Disponível em: http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/23219/1/ENG_QUALI_2018_01.pdf. 
CAMPOS, V. F. TQC: Controle da Qualidade Total (no estilo japonês). 3ª Ed. Belo Horizonte, MG: Fundação Christiano Ottoni, Escola de Engenharia da UFMG. Rio de Janeiro: Bloch Editores, 1992.
KAKUDA, Sandro Mikio; JUNIOR, Pedro Paulo Andrade. Controle Estatístico em Processos Industriais. Perspectivas Online. Ciências Exatas e Engenharia. 2013.
MACHADO, José Fernando. Método Estatístico: Gestão de Qualidade para Melhoria Continua. São Paulo: Saraiva. 2010.
MADANHIRE, I; MBOHWA, C. Application of Statistical Process Control (SPC) in
Manufacturing Industry in a Developing Country. Procedia CIRP, v. 40, p.580-583,
2016. 
MATSUSHITA, R. Y. O que é estatística? 2010. Disponível em: . Acesso. 26/04/2015.
MONTGOMERY, D. C. Introdução ao controle estatístico da qualidade. 4 ed. Rio
de Janeiro, RJ: LTC, 2001. 
OLIVEIRA, M. B. Histórico da Qualidade: Curso de Planejamento e Administração de Recursos Humanos. Brasília: ICAT/UDF (mimeo), 1993.
ROCCO, J. Perla; LLOYD, P. Provost; SANDY, K. Murray. The run chart: a simple
analytical tool for learning from variation in healthcare processes. BMJ Qual Saf, 20:46-51. 2011.
SALSBURG, D. Uma senhora toma chá...: como a estatística revolucionou a ciência. 2009.
SAMOHYL, R. W.; HENNIN, E.; WALTER, O. M. F. C.; COSTA, R. N. Aplicações na Engenharia de Produção voltadas ao Controle Estatístico da Qualidade com o Excel. Produção em foco artigo, Centro Universitário Tupy – UNISOCIESC Joinville. Santa Catarina. Brasil - ISSN 2237-5163 / v. 03. n. 01: p. 144-162. ano 2013.