CEP (2)

Prévia do material em texto

CEP
Controle Estatístico do Processo
Afinal, por quê o controle é importante?
“Se não têm pão, que comam brioches!”
Controle é um substantivo utilizado para definir o domínio ou poder de fiscalizar e administrar determinada coisa; ter o controle da situação é dominar ou ter o poder sobre o que está acontecendo.
Controle é manter algo dentro dos limites!
Segundo o dicionário...
Exemplos de controle
Controle de estoque
Controle financeiro
Controle biológico
Controle da alimentação
Controle da qualidade
O surgimento do CEP
Walter Shewhart
Pai do Controle Estatístico da Qualidade
 Trabalhou com ferramentas estatísticas para examinar quando uma ação corretiva deveria ser aplicada a um processo
 Físico, engenheiro e estatístico, trabalhou em diversas inovações administrativas além do CEP, como o ciclo PDCA
Qual o fundamento do CEP?
80g
Atente para a legislação!
95g
Atente para os prejuízos!
90g
Dentro do estabelecido na embalagem! 
Qual o fundamento do CEP?
Potes de iogurte dentro dos limites (entre 90g-91g)
Pontos abaixo desta linha também demonstram processo fora de controle (-90g)
Potes com mais de 90g
A importância do CEP
“Se um produto deve corresponder às exigências do cliente,
deve, em geral, ser produzido por um processo que seja
estável ou replicável. Mais precisamente, o processo deve
ser capaz de operar com pequena variabilidade em torno
das dimensões-alvo ou nominais das características de
qualidade do produto.”(MONTGOMERY)
O controle estatístico do processo é uma coleção de ferramentas estatísticas usadas na redução da variabilidade.
A importância do CEP
Contribui para a melhoria da qualidade, da produtividade, da confiabilidade, do lucro e do custo do seu produto
É um sistema de inspeção por amostragem, operando ao longo do processo, visando verificar a presença de causas especiais, ou seja, causas que não são naturais ao processo e que podem prejudicar a qualidade do produto.
Identificando-se as causas da variabilidade , os processos de produção melhoram e o produto final também.
Sendo assim, o CEP oferece uma “radiografia” de todo o processo, identificando sua variabilidade e controlando-a ao longo do tempo por meio da coleta de dados contínua, análise e bloqueio das causas especiais que estejam tornando o sistema instável.
Tipos de variabilidade
Causas comuns: o processo está funcionando de forma ideal, pois é resultado de pequenas fontes aleatórias de variabilidade rotineiras que não prejudicam o produto final;
Causas especiais: processo desordenado que necessita de ação corretiva, pois não são causas pequenas, sendo descritas como falhas de operação
As 7 principais ferramentas do CEP
 Ramo-e-folhas
Histograma
As 7 principais ferramentas do CEP
Folha de controle
As 7 principais ferramentas do CEP
Gráfico de Pareto:
As 7 principais ferramentas do CEP
	Diagrama de causa-e-efeito (espinha de peixe):
As 7 principais ferramentas do CEP
Diagrama de concentração de defeitos:
As 7 principais ferramentas do CEP
Diagrama de dispersão:
As 7 principais ferramentas do CEP
Gráficos de Controle
Cartas de variáveis
Cartas de atributos
Convencionalmente, a qualidade é assegurada através da inspecção do produto acabado. O CEP, por outro lado, utiliza ferramentas estatísticas para observar o desempenho do processo, a fim de detectar precocemente sinais de desvios. Os dados amostrados são coletados do processo e monitorados para que as variações possam ser detectadas e tratadas antecipadamente, reduzindo assim o desperdício, o tempo de ciclo e garantindo a qualidade do produto.
Escolha do tipo de carta
Dados tipo variáveis: medidas em comprimento, temperatura, etc. Em geral, qualquer medida que possa ser mensurável.
Dados tipo atributos: são medidas da qualidade que não são contáveis, que são julgadas como conforme/não conforme, bom/ruim, sucesso/insucesso.
Carta de controle para variáveis:
Carta X-S - relação da média com o desvio padrão. É usada para amostras de tamanho maior que 10.
Carta X-R - relação da média com a amplitude. Usada em amostras pequenas (n<10), sendo a mais utilizada por ser mais viável economicamente.
Carta de controle para atributos:
Carta p – proporção de defeituosos
Carta np – número de defeituosos
Carta c – número de defeitos por amostra
Carta u – taxa de defeitos por unidade
		
		Sendo que... 
		Defeito falha em atender uma exigência do cliente
		Defeituoso produto que contém um defeito ou mais
Cartas de Variáveis
1- Coleta de dados
2- Cálculo das médias das amostras
3- Cálculo da média do processo
4- Cálculo do desvio padrão e da amplitude
5- Cálculo do desvio padrão médio e da amplitude média
6- Obtenção dos limites de controle (LSC e LIC) para cartas de média
7- Obtenção dos limites de controle para cartas de desvio padrão e amplitude
Construção da carta de controle de variável da água de saneamento básico
A legislação prevê uma concentração de 0,2ppm a 0,5ppm de cloro residual na água potável para consumo
Construção da carta de controle de variável da água de saneamento básico
Coleta de dados:
Frequência: 6 vezes ao dia, de 4 em 4 horas;
Tamanho da amostra: 5
Tabela - Concentrações de cloro nas amostras em
ppm:
A1
A2
A3
A4
A5
A6
0,10
0,09
0,30
0,10
0,10
0,40
0,20
0,10
0,50
0,20
0,17
0,11
0,20
0,20
0,40
0,34
0,21
0,16
0,30
0,25
0,20
0,19
0,12
0,20
0,15
0,15
0,30
0,18
0,30
0,10
Média das amostras:
	
A1
A2
A3
A4
A5
A6
0,19
0,16
0,34
0,20
0,18
0,19
 Cálculo da média do processo:
 X =(X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6)/6
X=(0,19 + 0,16 + 0,34 + 0,20 + 0,18 + 0,19)/6
X = 0,21
 Cálculo do desvio padrão e da amplitude:
DESVIOS PADRÕES:
DESVIO MÉDIO = 0,09
AMPLITUDE:
AMPLITUDE MÉDIA = 0,23 
A1
A2
A3
A4
A5
A6
0,074
0,068
0,114
0,087
0,080
0,122
A1
A2
A3
A4
A5
A6
0,2
0,16
0,3
0,24
0,2
0,3
Carta X-S
Gráfico Média:
Gráfico Desvio:
 
Carta X-R
Gráfico Média:
Gráfico amplitude:
A2 – dados para R
A3 – dados para S
Gráfico média usando desvio padrão médio:
 LSC= 0,21 + 1,4* 0,09= 0,34
	 LIC= 0,21 – 1,4 * 0,09= 0,08
 Gráfico do desvio padrão:
	LSC= 0,09*2,09 = 0,19 LIC= 0,09*0= 0
Gráfico média usando amplitude média:
	LSC= 0,21 + 0,57* 0,23 = 0,34
	 LIC= 0,21 – 0,57* 0,23= 0,08
	Gráfico da amplitude:
	LSC= 0,23*2,11 = 0,48 LIC= 0,23*0=0
LSC
LIC
LSC
LIC
Carta X-S
Carta X-R
As sete regras básicas para identificar e eliminar as causas especiais de variabilidade
Análise da capabilidade do processo 
Após a eliminação de todas as causas especiais, o processo estará funcionando em controle estatístico. 
No entanto, esse padrão estável do processo pode ou não ser capaz de produzir peças que atendam às especificações de clientes ou de projeto (relacionado ao QFD).
Para capacitar o processo, é necessário que Cp seja maior que 1, pois caso contrário, o processo será incapaz.
EXEMPLO
Um fabricante de parafusos de aço inox estruturou o controle estatístico de processo na empresa e controla o diâmetro dos parafusos pelo gráfico da média que apresenta LSC = 10,25mm, LM = 10,00mm e LIC = 9,75mm. Um cliente deseja parafusos daquele material e está disposto a aceitar parafusos com diâmetro 9,00 ± 1,50. Determinar o índice de capacidade do processo.
 Cp = (10,50 - 7,50) / (10,25 - 9,75) = 6
O processo é capaz!
Norma ISO 8258 – Shewhart Control Charts
1 ou mais pontos acima do LSC ou abaixo do LIC;
9 pontos consecutivos na zona C ou no mesmo lado do LC;
6 pontos consecutivos, todos aumentando ou todos diminuindo;
14 pontos consecutivos alternando para cima e para baixo;
2 de 3 pontos consecutivos na zona A ou além dela; 
4 de 5 pontos consecutivos na zona B ou além dela;
15 pontos consecutivos na zona C (tanto acima quanto abaixo do LC); 
8 pontos consecutivos na zona B.
Regras para decidir se o processo está fora decontrole:
34
Cartas de atributos
Carta p – proporção de defeituosos
Carta np – número de defeituosos
Carta c – número de defeitos por amostra
Carta u – taxa de defeitos por unidade
CARTA P PARA FRAÇÃO DE DEFEITUOSOS
A carta p mede a fração de produtos defeituosos ou produtos nãoconformes em uma amostra. 
Cartas de atributo exigem subgrupos de tamanho considerável (em geral, 50 a 200 unidades ou mais) para serem eficientes na detecção de alterações no processo. 
O tamanho dos grupos (n) pode ser variável.
Para cada subgrupo, anota-se os valores: n = número de itens inspecionados d = número de itens defeituosos (não-conformes) E então calcula-se: 
p = d / n 
É INDICADO K>25
As corridas ascendentes ou corridas acima da média indicam que o desempenho do processo piorou. As corridas descendentes ou corridas abaixo da média indicam que o processo melhorou.
Para o estudo das causas especiais, a análise de Pareto e diagramas de causa e efeito são recomendados. 
CAPABILIDADE
No caso de atributos, a capacidade é em geral expressa como o percentual (%) de produtos conformes que o processo produz.
 Alternativamente, o percentual de não-conformes pode ser comparado com as expectativas e metas gerenciais, gerando um índice de capacidade Cp, dado por:
Caso Cp < 1, a gerência deve agir sobre o sistema. 
CARTA NP PARA NÚMERO DEFEITUOSOS
Ao invés da fração de não-conformes, monitora-se o número de não-conformes
A carta np é mais apropriada quando: a) o número de não-conformes tem um maior significado e b) o tamanho dos subgrupos é sempre o mesmo (constante).
Inicialmente calcula-se o número médio de não-conformes e o desvio-padrão:
Os limites de controle para o número de não-conformes são calculados pelas seguintes equações:
CARTA C PARA NÚMERO DE DEFEITOS
A carta c é mais apropriada quando: 
a) os defeitos estão dispersos em um meio contínuo, como por exemplo: número de falhas por área de tecido, número de imperfeições por comprimento.
b) um produto pode apresentar mais de um tipo de defeito. 
Como o monitoramento é realizado considerando o número de defeitos, deve-se especificar o tamanho da amostra constante, ou seja, o número de unidades, ou a área em m² analisada a cada amostra. Então anota-se o número de não-conformidades verificado em cada amostra.
Inicialmente, calcula-se o número médio de defeitos: 
E após calcula-se os limites de controle para o número de defeitos: 
CARTA U PARA NUMERO DE DEFEITOS
por unidade
A carta u é similar a carta c, exceto que o número de defeitos é expresso em relação a cada unidade (divide pelo tamanho do lote n). As amostras não precisam ter o mesmo tamanho. Conta-se o numero de defeitos da amostra:
 u = c/n 
Implementação e treinamento
Liderança gerencial
Abordagem de equipe
Educação dos empregados em todos os níveis sobre o CEP
Ênfase na redução da variabilidade
Avaliação do sucesso em termos quantitativos (econômicos) periodicamente
Um mecanismo para comunicar os resultados de sucesso por toda a empresa
Vantagens do CEP – Cartas de controle
Permite que o monitoramento do processo seja executado pelos próprios operadores
Fornece distinção clara entre causas comuns e especiais, servindo de guia para ações tanto locais como gerenciais
Possibilita a otimização dos investimentos em melhoria da qualidade, reduzindo prejuízos e custos
Auxilia o processo a atingir a alta qualidade, baixo custo unitário, produtividade e previsibilidade.
Uma aplicação do CEP: estudo de caso
 Empresa do setor de laticínios: Fábrica de Leite em Pó “X”
Principais produtos: creme de leite em lata, leite condensado e leite em pó comercializados em todo o país
É submetida às exigências das normas de qualidade NBR 9896,9800,7229 e 13403 e ISO 14000 e às resoluções ambientais CONAMA nº20/86 e CONAMA nº 006 (partes da ISO 14000)
Toda a água utilizada no processo de produção é tratada em um reservatório próprio, onde será aplicada a carta CEP de controle de variável do tipo média/amplitude sobre a quantidade de cloro permitida.
Os gráficos foram plotados no programa Custom/QC
Concentração de cloro nas amostras de água
Gráfico da média
Gráfico da Amplitude
 Nos dois gráficos é possível analisar que, de acordo com a ISO 8258, há necessidade de mudança e ajuste, sendo preciso investigar e tratar as causas da variabilidade.
Referências:
http://www.producao.ufrgs.br/arquivos/disciplinas/388_apostilacep_2012.pdf
Obrigada!