CONTROLE ESTATISTICO DE PROCESSO

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CEP – CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO
Eliezer dos Santos
Hugo Barbosa
Jhonatas Gomes
Rodolfo Moreira
 
Você provavelmente já ouviu falar de CEP...
CEP significa Controle Estatístico de Processos.
Trata-se de um conjunto de ferramentas de resolução de problemas, extremamente úteis para obter a estabilidade de um processo produtivo e melhoria da sua capacidade.
As técnicas de CEP conseguem isso através
da redução da variabilidade do processo.
O que é CEP ?
Processo
Processo é uma combinação de máquinas, métodos e pessoas que 
TRANSFORMAM
Material de entrada
Em um produto de saída
São os característicos da qualidade do produto de saída que o CEP monitora, com o intuito de melhorar o processo.
O que podemos definir como processo ?
Há muito tempo atrás Walter Shewhart desenvolveu os Gráficos de Controle,o início do CEP, após estudar as causas de variação em um processo.
Em qualquer processo produtivo SEMPRE 
haverá uma variabilidade natural, resultado da
soma de muitas causas pequenas e inevitáveis.
Esta variabilidade natural pode ser chamada 
de “sistema estável de causas aleatórias”.
Um processo que esteja operando apenas sob a 
influência de causas aleatórias é considerado 
SOB CONTROLE ESTATÍSTICO.
Quais são as causas de variação de um processo ?
Mas qual é a vantagem do processo estar sob 
controle estatístico? ...
Se o processo estiver sob controle
estatístico, for um processo
aleatório estacionário, será possível
prever seu comportamento futuro 
usando a teoria da Probabilidade.
E poderemos então garantir a Qualidade
do processo, e mesmo melhorá-lo.
Exatamente!
As causas assinaláveis,ou especiais, de variação.
Tratam-se de efeitos não aleatórios, que atuam
sobre o processo, que passa a estar fora de controle.
E por que isso acontece?
Uma máquina mal ajustada,operadores mal
treinados,matéria-prima defeituosa, ou qualquer
outro fator que possa ser identificado.
É muito importante que as causas assinaláveis sejam 
identificadas o mais rapidamente possível, e o Controle
Estatístico de Processos é a forma objetiva de fazer isso.
 Década de 20 - Início de Técnicas estatísticas - desenvolvido por Shewhart do Bell Laboratorie; 
 Década de 40 – Estatística como ferramenta para o controle da qualidade – Equipamentos bélicos – EUA;
 Década de 50 – Japão busca ferramentas de produção diferenciadas – Dr. Deming;
 Década de 60 – Uso prático da estatística como ferramenta para o controle de processo – TQC;
Década de 70 – Disseminação dos conceitos de TQC – Invasão de produtos japoneses no mercado americano e TQM;
Histórico
 Década de 80 – Implementação dos conceitos de TQM – Japão;
 1983 – CEP introduzido no Brasil pela VTB Consultoria, juntamente com a FORD.(VTB, 2008)
 1987 – ISO 9000 – Cita a importância das ferramentas estatísticas – CEP – para controle do produto;
1994 – QS 9000 - indústria automobilística – CEP – como ferramenta obrigatória para controle da qualidade dos produtos. (Ford Brasil, 1986)
ERA DA
QUALIDADE TOTAL
ERA DO CONTROLE
 ESTATÍSTICO
ERA DA
INSPEÇÃO
Observação Direta do Produto ou Serviço pelo Fornecedor ou Consumidor
Produtos e Serviços Inspecionados um a um ou aleatoriamente
Observação Direta do Produto ou Serviço pelo Fornecedor, ao final do processo produtivo
Produtos e Serviços Inspecionados em Amostras.
Produtos e Serviços definidos com base nos Interesses do Consumidor
Observação de Produtos e Serviços durante o Processo Produtivo
Qualidade garantida do Fornecedor ao Cliente
IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA
ANÁLISE DO PROBLEMA
FLUXOGRAMA
FOLHA 
DE VERIFICAÇÃO
TÉCNICA
 DE GRUPO
BRAINSTORM
CAUSA E EFEITO
GRÁFICO SEQUENCIAL
GRÁFICO PARETO
ESTRATIFICAÇÃO
ESTRATIFICAÇÃO
DIAGRAMA DE DISPERSÃO
GRÁFICO DE CONTROLE
ANÁLISE DE FORÇA DE CAMPO
CEP - Tipos de Variação
Causas Comuns:
Causas aleatórias ou Casuais (Shewhart,1986)
 Processo sob controle; 
Não afetam de forma significativa o processo.
Causas Especiais: 
	Causas atribuídas; (Shewhart,1986)
	Processo fora de controle; 
	Com grandes alterações no processo;
	Outliers.
Fonte: Lopes, 2007.
Fornece uma linguagem comum na análise do desempenho do processo. 
Permite melhor qualidade, menor custo unitário, maior capacidade de produzir. (VTB,2008)
 Modelo geral de Carta de Controle: (Montgomery, 2003)
LSC = µ+ k σ
LC = µ
LIC = µ- k σ
Gráficos de Controle
O gráfico de controle somente apontará as causas atribuídas, mas é essencial um plano de ação para responder os sinais do gráfico de controle. (Montgomery, 2003)
Gráficos de Controle
Processo sob controle estatístico.
Fonte: Werkema, 1995.
Processo fora de controle estatístico.
Fonte: Werkema, 1995.
Gráficos de Controle
Conceitos “cartas de controle”
As cartas de controle são ferramentas utilizadas para se analisar os dados passados e para se controlar o processo continuamente.
Nesta carta são colocados os valores médios das dimensões das amostras na ordenada e o número de amostras na abscissa. 
Os limites inferior e superior de controle são determinados a partir dos dados do processo e de simples cálculos estatísticos e refletem a variação esperada de um período para outro 
Estes limites não correspondem aos reflexos da variabilidade do processo
Média
 Média é simplesmente o total das observações dividido pelo número de observações . Quando se refere às observações das amostras é simbolizada por x̅ e quando se refere à média das amostras é simbolizada por x̿.
Amplitude 
 É a medida mais simples da dispersão dos valores medidos. É a diferença entre o maior e o menor valor das observações , portanto somente leva em conta o maior e o menor valor medido. É indicada pelo símbolo R e quando se refere á amplitude média é indicada por R̅.
Desvio padrão
 É uma medida de dispersão que considera todos os valores medidos, dando uma boa idéia dos desvios das observações em relação à média.
EXERCÍCIO DE APLICAÇÃO
Na gráfica Brasil há 500 funcionários em cada turno, iremos pegar uma
pequena amostragem de 10%, e comparamos os três turnos durante uma semana:
Comparando os três expedientes, vimos que nos três turnos, a maioria dos funcionários se mantém dentro das linhas limites, porem uma pequena parte do grupo, não atingi o numero de folhas impressas por hora previsto, Ao mesmo tempo deve-se verificar se não esta havendo sobrecarga de trabalho em sobre algum funcionário ou se os funcionários abaixo da media estão realmente utilizando todo o tempo de trabalho, esta foi uma coleta de apenas uma semana, se apos uma coleta mais prolongada, poderão ser tomadas algumas providencias
como investir em treinamento de funcionários principalmente para os funcionários com pior desempenho, e caso houver uma distribuição da carga horária irregular, fazer uma melhor distribuição de tarefas.
Referências Bibliográficas
FORD BRASIL, Controle Estatístico de Processo - Treinamento Básico, 1984.
LOPES, Luis Felipe Dias.Controle Estatístico de Processo.Universidade Federal de Santa Maria, 2007.
MONTGOMERY, D.C. Introduction to statistical quality control. 2 ed. New York, John Wiley, 1991. 
WERKEMA MCC. Ferramentas estatísticas básicas para o gerenciamento de processos. Belo Horizonte: Fundação Christiano Ottoni, Escola de Engenharia da UFMG; 1995.
MONTGOMERY, Douglas C.; RUNGER, George C. Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros. 2a. ed. Tradução de Verônica Calado. Rio de Janeiro, LTC, 2003.
SHEWHART, W. Statistical method: from the viewpoint of quality control. Washington: Dover, 1986.
TRIOLA, M. F., Introdução à Estatística. 9a. ed. Tradução de Vera Regina de Farias e Flores. Rio de Janeiro, LTC, 2005.
VIEIRA, S. Estatística para a qualidade. Rio e Janeiro: Campus. 1999. 198 p.
VTB, Consultoria e Treinamento. Controle Estatístico do Processo Básico. São Paulo, 2008.
AGRADECEMOS A
 SUA ATENÇÃO!