Qualidade Revisão para Avaliação 2

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NBR 5426
Terminologia
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Amostragem
Amostragem Simples (aleatória ou casual)
Todos os itens do lote tem igual chance dele pertencer à amostra (sorteio).
 Coleta
 Amostra
 Lote
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Amostragem
Amostragem Sistemática
Os itens encontram-se ordenados e a retirada elementos da amostra é feita periodicamente.
 
 
 Lote Amostra
Ex: Num caminhão com sacaria a amostragem é retirada no momento do desembarque – a cada 10 sacos tira uma amostra.
1
2
3
5
6
4
1º Passo: Lote de 7 caixas.
1
2
3
5
6
4
7
2º Passo: Quantas caixas selecionar?
Ver na Tabela “1” (Codificação de amostragem ) a letra correspondente a “7” caixas
Considerar:
 
Nível de inspeção - Geral II
Plano de Amostragem – Simples Normal
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Tabela 1 – Codificação de amostragem
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Letra: A
Quantidade de Caixas a Retirar: 
2 caixas
3º Passo: Levantar o tamanho da amostra a ser inspecionada nas caixas selecionadas?
1
2
3
5
6
4
7
PLANO DE AMOSTRAGEM
Utilização da Norma
Verificar o tamanho da amostra (n) em função do tamanho do lote (N) recebido;
1
2
3
5
6
4
Ex: 
450 peças por caixa.
7 X 450 = Total 3150 peças
PLANO DE AMOSTRAGEM
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PLANO DE AMOSTRAGEM
2) Determinar a letra de amostragem, em função do tamanho do lote recebido e o nível de inspeção (Tabela1)
Tamanho do Lote N: 3150 peças
Regime de Inspeção: Geral I
PLANO DE AMOSTRAGEM
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Tabela 1 – Codificação de amostragem
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PLANO DE AMOSTRAGEM
3) Determinar o tamanho da amostra a ser examinada (n), em função do plano de amostragem e do regime de inspeção; 
Ex: Letra H
Plano de Amostragem Simples Normal
PLANO DE AMOSTRAGEM
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PLANO DE AMOSTRAGEM
4) Determinar o número de:
Aceitação (Ac) e de Rejeição (Re) 
Conforme plano de amostragem e NQA igual a 2,5% estabelecido;
Codificação de amostragem => Letra H
Plano de Amostragem simples Normal => NQA: 2,5%
PLANO DE AMOSTRAGEM
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PLANO DE AMOSTRAGEM
5) Determinação do Ac e do Re.
Ex: 	Letra H – Amostra de 50 peças
				Ac – 03
		 NQA: 2,5 	
				Re - 04
PLANO DE AMOSTRAGEM
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PLANO DE AMOSTRAGEM
Amostragem Simples
Onde:
N – Tamanho do lote
n – Tamanho da amostra
d – Número de defeitos
Ac – Número máx. de defeito admissível
PLANO DE AMOSTRAGEM
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PLANO DE AMOSTRAGEM
6) Coletar a amostra conforme técnica de amostragem explicada anteriormente;
7) Comparar defeitos d com Ac e decidir pela aceitação ou rejeição do lote.
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Exercício
1)Determine o tamanho da amostra e os critérios de aceitação ( Ac) e rejeição (Re) para um lote de 6000 peças, Nível de Inspeção Geral II, NQA=4%, Inspeção Normal e Amostragem Simples.
2)Determine o tamanho da amostra e os critérios de aceitação ( Ac) e rejeição (Re) para um lote de 180 peças, Nível de Inspeção Geral II, NQA=2,5%, Inspeção Normal e Amostragem Simples.
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Resposta
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CAPACIDADE DO PROCESSO OU CAPABILIDADE DO PROCESSO
Assim define-se - Índice de capacidade ou capabilidade (Cp)
Para que o processo seja capaz, é necessário que Cp seja maior que 1. Caso Cp, seja menor que 1, o processo será incapaz.
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CAPACIDADE DO PROCESSO OU CAPABILIDADE DO PROCESSO
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, LC=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.
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CAPACIDADE DO PROCESSO OU CAPABILIDADE DO PROCESSO
Exemplo
O processo é capaz
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A tabela abaixo apresenta as medidas de temperatura em graus Celcius(0C) de uma válvula termostática controladora de um sistema de arrefecimento. Considerando o gráfico de controle pela média e amplitude onde A2 = 0,577 e que a aceitação para o cliente está prevista para temperatura nominal de especificação da válvula para t = 55 ± 40C. Determine o índice de capabilidade do sistema.
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MÉDIA e AMPLITUDE
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MÉDIA e AMPLITUDE
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Um processo é denominado capaz quando, além de estar sob controle, atende as especificações do cliente.
Cp > 1
Processo atende as especificações do cliente
Processo é capaz
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EXERCÍCIO
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 Calcule Índice R&R e analisar se o sistema de medição é aceitável ? 
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Passo 1 – Calcular a média das médias da amplitude.
 
Passo 2 – Calcular σ repe
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Passo 2 – Calcular σ repe
 
Passo 3 – Calcular a amplitue das médias das médias das medições.
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Passo 4 – Calcular σRepro
 
Onde: n = 10 (amostra) e r =2 (número de medições por peça) 
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Passo 5 – Calcular o índice R&R
R&R = 6 σ med 
6
 = 0,0325
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Sistema de medição aplicado em inspeções finais e inspeções de recebimento
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Deseja-se levantar a repetitividade e a reprodutividade de um sistema de medição cujo equipamento de medida é um micrômetro com leitura milésimal usado na medição de um processo de usinagem de uma dimensão de um componente em mm. Para isto, 10 peças são selecionadas aleatoriamente. Em seguida, três operadores medem duas vezes cada peça.
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QUALIDADE EM SERVIÇOS
 Serviço ≠ Produto;
 Serviço é intangível (não pode ser armazenado nem inspecionado) ≠ Produto é tangível;
 Serviço é mais complexo, envolve relacionamento de pessoas, sendo sua qualidade subjetiva;
 Não se pode falar em serviço sem falar em cliente;
 Toda organização tem clientes internos e externos;
	- Em uma fábrica, o Dep. Produção é cliente do Almoxarifado, Vendas é cliente da Produção (Cliente Interno); e
	- A transportadora que leva o produto é um exemplo de Cliente Externo. 
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ELEMENTOS DA QUALIDADE EM SERVIÇOS
 Confiabilidade; Cortesia; Comunicação;
 Capacidade de entender as necessidades do cliente;
 Credibilidade; Ser competente; Segurança;
 Rapidez na resposta; e
 Aspectos visíveis (transparência).	
Esses elementos são totalmente independentes uns dos outros, mas abrangem o que os clientes esperam na prestação de um serviço.
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PLANEJAMENTO E ANÁLISE DE EXPERIMENTO
Experimentos são empregados para resolver problemas de fabricação, decidir entre diferentes processos de manufatura, diferentes conceitos de produto, entender a influência de determinados fatores, etc... Além disso esta tarefa torna-se cada vez mais importante na medida que se intensifica a base tecnológica dos produtos e as exigências governamentais e de clientes aumentando a necessidade de emprego de experimentos durante todas as etapas do ciclo de vida do produto. 
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PLANEJAMENTO E ANÁLISE DE EXPERIMENTO
O Planejamento de Experimentos (em inglês Design of Experiments, DOE) é uma técnica utilizada para se planejar experimentos, ou seja, para definir quais dados, em que quantidade e em que condições devem ser coletados durante um determinado experimento.
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Obter Informações 
O método adequado é por meio de experimentos
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Então:
Experimentos são empregados para conhecer problemas de fabricação, decidir entre diferentes processos de manufatura, diferentes conceitos de produto, entender a influência de determinados fatores, etc. 
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Além disso esta tarefa torna-se cada vez mais importante na medida que se intensifica a base tecnológica dos produtos e as exigências governamentais e de clientes aumentando a necessidade de emprego de experimentos durante todas as etapas do ciclo de vida do produto. 
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Custo do Ciclode Vida = Custo de Aquisição + Custo de Operação e Manutenção + Custo de desativação 
Operação + Manutenção
 Aquisição
Fim da Vida Útil
 Ciclo de Vida
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(em inglês Design of Experiments) é uma técnica utilizada para se planejar experimentos, ou seja, para definir quais dados, em que quantidade e em que condições devem ser coletados durante um determinado experimento.
PLANEJAMENTO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS
DOE
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 O menor custo no desenvolvimento do produto. 
O DOE busca, basicamente, satisfazer dois grandes objetivos: 
A maior precisão estatística possível na resposta; e
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O QUE É O DOE
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É um método que emprega a estatística para investigar os efeitos que a entrada de uma variável impacta no saída do processo (produto)
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DOE - Planejamento do Experimento
De um modo geral, cada fator poderia ser observado em vários níveis, porém os experimentos mais utilizados na indústria são os experimentos fatoriais em que cada fator assume apenas dois níveis, por exemplo dois valores de temperatura, dois níveis de um reagente, e principalmente duas características qualitativas de um determinado fator, por exemplo uma peça "com"  \ ou "sem"  determinada característica.
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Fatores Controláveis – Temperatura de soldagem, temperatura de preaquecimento, tipo de fluxo, profundidade de soldagem, etc.
Fatores Incontroláveis – Operador, fatores ambientais, etc.
 
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HISTÓRIA
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Sir Ronald Aylmer Fisher, (Londres, 17 de fevereiro de 1890 — Adelaide, 29 de julho de 1962) foi um estatístico, biólogo evolutivo e geneticista inglês.
Foi descrito por Anders Hald como "um gênio que criou praticamente sozinho as fundações para a moderna ciência estatística“ e Richard Dawkins, que o descreveu como "o maior dos sucessores de Darwin” 
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Do ponto de vista histórico vale registrar que boa parte da formalização que existe hoje em experimentação, bem como de muitas outras áreas da estatística, se deve a Sir. Ronald A. Fisher (1890-1962), um estatístico que trabalhou na Estação Experimental de Agricultura de Rothamstead, na Inglaterra. É a origem agrícola da experimentação que explica o uso, até hoje, de vários termos técnicos associados a área agronômica.
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Métodos estatísticos são usados para nos ajudar a entender a variabilidade. 
Por variabilidade, queremos dizer que sucessivas observações de um sistema ou fenômeno não produzem exatamente o mesmo resultado.
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APLICAÇÃO DO MÉTODO
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Nos "design of experiments", o pesquisador tenta controlar os níveis de uma ou mais variáveis independendentes para determinar o efeito na variável dependente (resposta, aquela a ser medida no experimento).
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EXEMPLO DE APLICAÇÃO ANOVA no EXPERIMENTO
CONSIDERANDO UM FATOR para ANÁLISE
Produção de uma fibra sintética, no qual o experimentador quer conhecer a influência da porcentagem de algodão na resistência a tensão normal da fibra. Para isto, foi realizado um experimento totalmente aleatorizado, no qual diversos níveis de porcentagem de algodão foram avaliados com respeito à resistência da fibra.
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Composição química aproximada da fibra de algodão:
Celulose......................................94,0 %
Proteínas....................................1,3 %
Cinzas.........................................1,2 %
Substâncias pécticas..................0,9 %
Ácidos málicos, cítrico, etc........0,8 %
Cera...........................................0,6 %
Açúcares totais..........................0,3 %
Não dosados.............................0,9 %
TOTAL........................................100 %
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Exemplo 1.1: Considere o processo de produção de uma fibra sintética, no qual o experimentador quer conhecer a influência da porcentagem de algodão na resistência a tensão normal da fibra. Para isto, foi realizado um experimento totalmente aleatorizado, no qual diversos níveis de porcentagem de algodão foram avaliados com respeito à resistência da fibra. Um ponto importante no planejamento do experimento é que para cada nível do fator (porcentagem de algodão), os outros fatores que influenciam o processo (como o meio ambiente, máquina, matéria prima, etc) devem apresentar um padrão homogêneo de variabilidade. No experimento, tomamos 5 níveis para a porcentagem de algodão e 5 replicações.
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Diagrama tensão-deformação obtido por meio de um ensaio de tração 1. Tensão Máxima de Tração 2. Tensão de Escoamento 3. Tensão de Ruptura 4. Região de Encruamento 5. Região de "Estricção".
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Note que para construirmos este gráfico utilizamos as médias de cada nível versus os níveis do fator, ou seja, para 15 % de algodão temos uma resistência média de 9,8, para 25 % a média é 15,4 e assim por diante. A linha pontilhada representa a média geral dos dados. 
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Através dos gráficos, observamos que o valor da resistência aumenta com a porcentagem de algodão até o nível de 30%, para o nível de 35% ocorre um queda na resistência da fibra, tudo indica que o sistema saturou. 
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Do ponto de vista prático queremos avaliar se variações no fator (porcentagem de algodão) provocam alterações significativas na resistência da fibra. Através dos gráficos, temos indicações de que a resposta é afirmativa. 
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Observamos que o valor da resistência aumenta com a porcentagem de algodão até o nível de 30%.
Se continuarmos a aumentar o porcentagem de algodão a fibra fácilmente será rompida quando submetida a um esforço de tração.
Para o nível de 35% ocorre um queda na resistência da fibra, tudo indica que o sistema saturou. 
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