TÉCNICAS E FERRAMENTAS DA QUALIDADE QUE AUXILIAM NA IMPLANTAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO

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TÉCNICAS E FERRAMENTAS DA QUALIDADE QUE AUXILIAM NA IMPLANTAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO
Resumo
O objetivo deste artigo é identificar quais ferramentas da qualidade podem contribuir para aplicação do Controle Estatístico de Processo em linhas de produção, com enfoque nas técnicas de análise por amostragem. Pressupõe-se que o monitoramento de processos auxilia os gestores na tomada de decisões, permitindo realizar melhoramentos contínuos, que contribuem para o alcançe dos padrões de qualidade esperados pelo cliente, estando em conformidade com as exigências da legislação. Foi desenvolvida uma pesquisa bibliográfica, tendo como objetivo a identificação das técnicas e cuidados necessários para uma empresa que queira implantar a metodologia em seus processos produtivos. Verifica-se que o gráfico de controle é a principal ferramenta capaz de detectar a presença de causas incomuns que agem sobre o processo e provocam alta variabilidade. Através do monitoramento por gráficos de controle, identificam-se rapidamente anormalidades no processo, permitindo agir corretivamente para que ele retorne ao estado de controle.
Palavras-Chave: Qualidade. Controle Estatístico de Processo. Monitoramento.
Introdução
Grande parte daspequenas empresas é gerida por pessoas que se baseiam na experiência de vida para tomar decisões, não havendo, portanto, um embasamento de informações estatísticas que orientem suas decisões. Assim, este estudo tem por objetivo identificar as ferramentas e técnicas de controle estatístico, que favoreçam o acompanhamento das condições de normalidade de um processo, bem como o atendimento às normas de qualidade.
Tendo em vista a necessidade de monitorar os processos e melhorá-los para atingir um alto nível de qualidade, questionam-se quais ferramentas do Controle Estatístico do Processo (CEP) podem contribuir para identificar e reduzir as não conformidades que envolvem a produção.
Segundo Slack, Chambers e Johnston (2002), a qualidade pode ser vista à longo prazo como fator mais importante para definir o desempenho organizacional em relação à concorrência, uma vez que reduz custos devido à eficiência e produtividade, aumentando as receitas em função das vendas e aceitação de mercado. 
Assim, o estudo justifica-se pela necessidade de obter informações referentes aocomportamento de processos, com objetivo de avaliar e controlar as causas principais das variações, auxiliando a tomada de decisões das pequenas empresas, com intuito de reduzir custos decorrentes de falhas e variabilidade, alcançando os padrões de qualidade esperados pelo cliente e pela legislação. 
Metodologia de pesquisa
Todo estudo que se desenvolve no âmbito acadêmico parte da intenção de investigar um problema sob diferentes aspectos, e com base em um objetivo específico, seja de identificar a causa, tratar o problema ou levantar informações a seu respeito. Cada problema possui uma necessidade de aprofundamento diferente, em função da sua realidade, portanto, há diversas formas de se classificar uma pesquisa, com base em suas características e enfoques a serem dados.
De acordo com Gil (2010), a classificação de pesquisas é feita baseando nos seus objetivos gerais. Esse estudo baseia-se em uma pesquisa do tipo bibliográfica, pois o objetivo do trabalho foi identificar na literatura os principais conceitos que envolvem as ferramentas de controle estatístico de processo e realizar discussões conceituais a partir da visão de diversos autores, utilizando como fonte principal livros que abordam o tema.
Segundo Gil (2010), a pesquisa bibliográfica constitui-se basicamente da busca em materiais já publicados, que permite ao pesquisador analisar os fenômenos sob diversas posições, obtendo assim um amplo gama de informações relacionadas a determinado assunto.As informações foram tratadas pelo método qualitativo, pois ele tem como principais características a subjetividade na interpretação de dados e utilização de diversas fontes de evidências, segundo Bryman (1989) apud Miguel (2012). 
Conceitos e fundamentos do controle estatístico de processo
Corrêa e Corrêa (2005) consideram que a qualidade pode ser utilizada de forma estratégica, uma vez que a escolha pelo tipo de serviço ou produto pelo consumidor é feita pela influência de algumas características e, cabe à organização, definir como seu planejamento estratégico irá conduzir as operações de produção, a fim de tornar a qualidade de determinada característica o seu diferencial em relação à concorrência. 
Para Slack, Chambers e Johnston (2002), é possível categorizar a qualidade em 5 diferentes formas. A primeira, associa a qualidade à excelência; a segunda à não existência de erros quanto à especificação; a terceira, associa qualidade à adequação às expectativas de desempenho e durabilidade do consumidor; a quarta, à capacidade do produto desempenhar suas funções sem reparos constantes; e por último, a qualidade percebida em relação ao valor pago por ela.
A qualidade é formada durante o processo de produção, onde as ações devem ter como alvo os processos e não os produtos resultantes (CORRÊA; CORRÊA, 2005). O CEP possui ferramentas de acompanhamento e monitoramento estatístico de variáveis determinantes de qualidade, que permitem avaliar a adequação dos processos produtivos às expectativas de qualidade tanto do usuário quanto do fabricante. 
Costa, Epprecht e Carpinetti (2005) são favoráveis à aplicação do CEP para monitoramento de processos, pois ele concentra técnicas fundamentais de análise estatística dos dados. Segundo eles, os custos com esse monitoramento são facilmente pagos, pois a qualidade sempre agrega valor ao produto ou serviço prestado. Isso significa que a aplicação do CEP nos processos produtivos é uma forma de gerenciar a qualidade oferecida aos consumidores, cuja aplicação agrega valor ao processo.
Na visão de Carvalho e Paladini (2005), uma razão para aplicar o CEP está relacionada à técnica de amostragem, que permite avaliar partes do processo e identificar problemas que podem afetar todos os produtos sem haver necessidade de inspecionar todos os itens. Além disso, eles afirmam que a aplicação do CEP impulsiona os custos para baixo, devido à redução do percentual dos itens fabricados com defeito, em função das melhorias que é possível fazer durante a fabricação.
De acordo com Slack, Chambers e Johnston (2002), o monitoramento dos processos pelo CEP deve seguir 6 passos, sendo eles a definição da característica de qualidade a ser controlada, a forma que serão medidas, estabelecer os padrões de qualidade, controlar a qualidade conforme os padrões e encontrar e corrigir as causas da má qualidade, além de realizar melhoramentos contínuos.
Costa, Epprecht e Carpinetti (2005), afirmam que os esforços devem estar concentrados em fazer certo da primeira vez, e não em verificar a qualidade após já ter agregado valor ao produto. Isso significa que o processo deve ser capaz de atender às especificações, para que não seja necessário arcar com os prejuízos da não qualidade e, para isso, o monitoramento dos processos através do CEPé fundamental para melhoria da qualidade.
Dessa forma, o CEP pode ser considerado uma metodologia estatística de monitoramento de processo que atua de forma preventiva na identificação e tratamento de causas de variações que não são comuns ao processo, que podem estar provocando sua instabilidade, através da utilização de técnicas que auxiliam na rápida detecção de alterações que sinalizam a necessidade de intervir no processo para sua melhoria. Seu objetivo é proporcionar a visibilidade do comportamento do processo, de modo a mantê-lo estável, sob condições favoráveis ao atendimento das especificações.
Análise do sistema de medição
Sabendo-se que a forma de obtenção dos dados é importante para identificar reais condições de normalidade, a análise do sistema de medição utilizado para obtenção dos valores das variáveis é necessária para que não se interfira nos resultados,devendo este estar de acordo com as especificações
dos limites de controle das variáveis medidas.
Segundo o Manual MSA (2010), o sistema de medição pode ser considerado um conjunto de operações, equipamentos, dispositivos e procedimentos de medição que são usados para atribuir um número à característica ou variável que está sendo medida, permitindo traçar um planejamento e através dele, escolham instrumentos que irão colaborar para o direcionamento de todo o estudo e tratamento dos dados. Entretanto, balanças, trenas, calibradores, que são dispositivos por atributos não necessitam de planejamento profundo, por serem de fácil manuseio.
Costa, Epprecht e Carpinetti (2005) determinam que um sistema de medição ideal, seria aquele que apresentasse resultados coerentes com os valores realmente medidos. Assim, todo processo de análise está sujeito a erros e esses erros podem influenciar diretamente no processo de identificação de variáveis. Ou seja, é preciso entender que não existem processos livres de erros e que nem todas as medições têm um grande índice de acertos, fazendo com que apresentem erros de medição, resultantes da diferença entre o resultado obtido em análises de medições e seu valor real.
Ainda sobre o Manual MSA (2010), ao realizar medições espera-se que os dados apresentem um nível considerável de Estabilidade, Repetitividade e Reprodutibilidade. A estabilidade provém de variações com tendência que ocorreram dentro de certo período de tempo. Fatores como tempo longo de calibração, falhas de manutenção e instrumentos de baixa qualidade podem provocar a instabilidade dos dados medidos. 
A repetitividade é a variação que ocorre nas medições feitas por um instrumento que é utilizado diversas vezes e pode se apresentar baixa quando ocorre a falta de técnica do avaliador em utilizar o sistema de medição. Já a Reprodutibilidade pode ser considerada a variação média das condições, que podem ser provenientes da falta de habilidade ou preparo do avaliador. ( MANUAL MSA, 2010).
Análise de normalidade
Para identificar se um processo está sob influência de causas especiais ou não, é necessário verificar os valores das variáveis características da qualidade em suas condições de normalidade. Ou seja, é preciso abster-se das características de comportamento do processo quando este não está sob efeito de causas especiais.
Para alcançar um modelo de monitoramento adequado de cada processo, é necessário identificar qual seria o valor ideal de especificação para a variável a ser medida, chamado de valor-alvo e os limites tolerados de variabilidade para aceitação da normalidade do processo.
Segundo Costa, Epprecht e Carpineti (2005), esse valor-alvo pode ser aquele determinado na embalagem do produto ou definido pela organização, como também pode ser o valor médio esperado para a variável quando o processo está agindo sob controle, livre de causas especiais.
É preciso estar atento às diferenças entre os limites de controle (LC), limites naturais (LN) e limites de especificação (LE). Os LN são aqueles presentes a mais ou menos 3-sigma da média em condição de normalidade. Os LE são aqueles determinados pela engenharia ou pela legislação, que visam reduzir os riscos de oferecer elementos além do necessário, que geraria maiores custos. Já os LC são aqueles gerados a partir da análise de amostragem, que representam o processo em operação, que também podem ser chamados de limites de tolerância (LT). (COSTA; EPPRECHT; CARPINETI, 2005)
Para Slack, Chambers e Johnston (2002), os limites de controle podem ser estabelecidos a qualquer distância da média. Entretanto, a probabilidade de se investigar algo que na verdade está controlado é maior quando estes limites ficam próximos da média. Assim, tem-se utilizado com frequência a distância de 3-sigma, em que os limites de controle inferior e superior se distanciam a 3 desvios-padrão da média. Os autores afirmam ainda que, qualquer melhoramento no processo pode levar ao estreitamento desses limites, uma vez que o desvio-padrão tende a ser menor com as melhorias.
Segundo Montgomery (2004), quando os valores ultrapassam os limites exteriores de 3-sigma, estes são chamados de limites de ação. Quando os valores passam a concentrar-se a um limite de 2-sigma, que são os chamados limites de alerta, sendo uma indicação de que o processo opera de forma inadequada quando um ou mais pontos ultrapassam os limites de alerta e se aproximam dos limites de ação.
Para determinar os limites de controle da variável, utilizam-se os valores da média e desvio-padrão convencionados para o processo controlado, com base nos seus valores estimados, uma vez que estes não podem ser conhecidos com precisão absoluta. As dispersões dos valores da média têm relação com o tamanho das amostras utilizadas. (COSTA; EPPRECHT; CARPINETTI, 2005).
As fórmulas abaixo foram propostas pelos autores para definição do desvio-padrão e dos limites de controle da variável X e da amplitude R:
(
1
)Desvio-padrão da variável X
Onde é o desvio-padrão encontrado em cada subgrupo m. Dessa forma, o desvio-padrão médio é a razão entre o desvio-padrão de cada subgrupo e a variância do subgrupo .
(
2
)Limites de controle da variável X
(
3
)
(
4
)
A fórmula 2, representa o cálculo do limite de controle superior; a fórmula 3 representa o limite médio de controle e a fórmula 4 representa o limite de controle inferior da variável X.
(
5
)Média e Desvio-padrão da amplitude R
(
6
)
Onde é o desvio-padrão da variável segundo uma distribuição normal e e são constantes tabeladas, conforme o quadro 1, que dependem apenas no tamanho da amostra n.A fórmula 5 representa a média da amplitude e a fórmula 6, o desvio-padrão da amplitude.
6. Análise de estabilidade
Partindo do conhecimento do comportamento de um processo controlado, que é capaz de produzir itens padronizados e de acordo com os limites especificados para a variável que caracteriza a qualidade, é possível monitorá-lo através das ferramentas propostas pelo controle estatístico de processo.
Esse monitoramento propicia o acompanhamento do comportamento do processo e visa a identificação de falhas que podem indicir sobre o processo antes que ocorram as falhas, gerando produtos defeituosos. Dessa forma, são necessárias algumas técnicas de amostragem que favorecem a obtenção de informações que são fundamentais para controle de qualidade.
A seguir serão apresentadas as maneiras de determinar as características de qualidade padrão de uma variável mensurável, obtidas a partir de um processo estável e controlado, bem como as formas de retirada de amostras em função do objetivo da análise e por fim, a utilização de gráficos de controle e as formas de interpretá-los, para que seu monitoramento seja uma vantagem competitiva para o alcance da qualidade na especificação do produto.
6.1. Técnicas de amostragem
Ao tentar avaliar um processo checando item por item, sem a utilização de amostras, corre-se o risco de interferir em um processo que já era estável, devido às incertezas de diagnóstico, onde o avaliador pode interpretar as informações de maneira errada, o que acarreta maiores custos e pode levar até à inutilidade do item produzido (SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2002). 
Ao realizar medição por amostragem para controlar o processo, pode-se formar um histograma com os valores medidos a fim de identificar o tipo de distribuição de probabilidade a qual o processo pertence. Para um processo com distribuição normal, o histograma obtido tendea apresentar o valor da variável próximo da média, esperando-se uma distribuição uniforme dos valores, tendendo à uma distribuição normal, que ocorre quando o processo está sob controle e nas condições desejadas para atender às especificações (SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2002).
Além disso, a variabilidade encontrada é aquela que existe entre as amostras e a variância será estimada com base na dispersão que existe dentro das amostras. Isso torna a amostragem mais confiável, uma vez que a variância não depende da média do processo, havendo variabilidade
na média apenas entre as amostras retiradas em subgrupos (COSTA; EPPRECHT; CARPINETTI, 2005).
 Gráficos de controle
Uma das principais ferramentas do CEP é o gráfico de controle, que é eficaz por detectar rapidamente as alterações de processo, permitindo agir antes que ocorra um problema maior. Segundo Costa, Epprecht e Carpinetti (2005) é necessário possuir um conhecimento profundo dos conceitos estatísticos para que seu uso seja efetivo, pois ao atribuir valores para o tamanho da amostra, intervalo de tempo entre amostragens e posicionamento dos limites de controle, é preciso ter critério bem definido.
Definidos os limites de controle que são tolerados para um processo estável e sob controle, pode-se utilizar gráficos de controle para monitorar o processo. Conforme Costa, Epprecht e Carpinetti (2005), esses gráficos de controle, propostos inicialmente por Shewhart, são a primeira ferramenta de monitoramento que deve ser utilizada para avaliar processos.
Para os autores, o monitoramento de processos através dessa ferramenta permite detectar a presença de causas especiais e intervir para o melhoramento contínuo do processo. Assim, sempre que um ponto se apresentar fora dos limites de controle tolerados, é recomendado proceder com uma investigação para identificar a causa dessa variabilidade. Por outro lado, enquanto os valores estiverem em torno da linha média, existe a presença de apenas causas comuns ao processo, não devendo interfir nele.
É usual serem utilizados os gráficos de Média (X-bar) e o Gráfico de Amplitude (R) para monitoramento de variáveis contínuas mensuráveis. Esses gráficos permitem visualizar rapidamente quando é necessário intervir no processo, caso os valores da variável passem a cair em ponto afastados da média do processo, sugerindo a necessidade de agir corretivamente. 
A elaboração desses gráficos tem por objetivo identificar tendências nas medidas, sejam estas de aumento ou redução continuada no valor da variável a ser medida. É possível identificar tanto as causas que estão levando ao aumento da qualidade do produto, que pode gerar utilização de matéria-prima além do necessário, quanto causas que têm provocado defeitos no produto, ou que estão levando à valores para a variável abaixo do nominal especificado, que pode acarretar em multas por infringir leis que normatizam esses valores (SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2002).
De acordo com Slack, Chambers e Johnston (2002), o gráfico de controle X-R pode ser utilizado para controlar a média X da amostra e a variância dentro da amostra através da medida da faixa R. O gráfico de X detecta mudanças na saída média do processo, não alterando a variabilidade inerente a amostra, indicando valores que estão tendendo a fugir da especificação, enquanto o gráfico de amplitude R delineia a faixa de cada amostra, que é obtida pela diferença entre o maior e o menor valor da amostra, e indica a mudança de variabilidade, mesmo que a média permaneça constante.
Para Costa, Epprecht e Carpinetti (2005), julgamento errôneo dos pontos no gráfico de controle leva ao que se chama de alarme falso. Nesse caso, o gráfico sinaliza indevidamente que existe alguma causa especial afetando o processo, onde seria preciso fazer ajustes, interferindo no processo na hora errada. Para que seja possível identificar a normalidade do processo utiliza-se o teste de Kolmogorov-Smirnov, que trabalha com a probabilidade de interferir indevidamente em um processo estável, de modo a reconhecer a distribuição de probabilidade do processo como normal ou não.
Os erros de interpretação de dados que podem levar à interferência em um processo que já está estável podem ser classificados de duas formas. Segundo Slack, Chambers e Johnston (2002), o erro do Tipo I é aquele que ocorre quando se toma a decisão de aceitar uma amostra quando a situação não garantia que o processo estivesse estável, ou seja, decidir à favor de um processo que apresenta problemas. O erro do Tipo II ocorre quando a situação é favorável à aceitação da amostra, porém não foi tomada a decisão de aceitar a amostra.
7. Análise de capacidade de processo
Pode-se dizer que essa análise de capacidade tem por objetivo verificar se o processo é adequado para produzir itens conforme alguma especificação de qualidade, mesmo estando sob controle e efeito de variabilidade intrínseca a ele. Ainda que não existam causas especiais, o processo precisa ser capaz de atender às especificações, caso contrário, deve ele mesmo ser todo ajustado.
Slack, Chambers e Johnston (2002) chamam essa capacidade de capabilidade de processo, e a definem como “medida da aceitabilidade da variação do processo”. Para eles, se o índice for maior que 1, o processo é considerado capaz, enquanto se menor que 1, ele é incapaz de atender às especificações. Quando há ocorrência de índice igual a 0, pressupõe-se que “a média da variação está no ponto médio da faixa de especificação”. Assim, quando a média não acompanha a especificação, realiza-se um teste de capacidade unilateral, onde o valor mínimo obtido é suficiente para prever que o processo é capaz.
Assim toda a análise e a interpretação de dados pode se basear no Quadro 1.
Quadro1- Classificação do processo em relação à sua capacidade
Fonte: Costa, Epprecht e Carpinetti (2005).
Entre os principais índices de capacidade utilizados, os autores propõem os seguintes
(
7
)índices de capacidade:
(
8
)
(
9
)
O índice Cp não absorve mudanças na média do processo, sendo ideal sua utilização quando a média do processo permanece centrada na média natural. Já o índice Cpk, tem relação com o intervalo da especificação e pode assumir valores negativos, assumindo, nesse caso, o valor de 0. Existem casos em que só existe um limite de especificação e, portanto, somente deve ser aplicado o índice Cpk (COSTA; EPPRECH; CARPINETTI, 2005).
Já o índice Cpm é mais coerente com a visão proposta por Taguchi (1986), de que à medida que o valor da variável característica de qualidade se distancia do seu valor-alvo, ocorre uma perdad e capacidade do processo. Por outro lado, esse índice é incoerente com a visão de que há conformidade quando o valor estiver entre os limites de controle de especificação, e não há conformidade caso contrário (COSTA; EPPRECH; CARPINETTI, 2005).
Em relação à presença de causas especiais afetando o processo, Costa, Epprecht e Carpinetti (2005) afirmam que não há relação direta e obrigatória entre a estabilidade e a capacidade de um processo, uma vez que este pode ser pouco capaz, mesmo quando está controlado; ou ainda estar fora de controle e ainda assim ser capaz, embora a presença de uma causa especial sempre piorar sua capacidade.
O excesso de capacidade funciona como uma margem de segurança, sendo considerado folga em caso de ocorrência de causas especiais, que permitem a redução de custos com amostragem, pois em um processo extremamente capaz de atender às especificações, não é crítico conviver com uma única causa especial por algum tempo. Isso justifica seu alcançe ser tão desejado pelos gestores e a ideia dos 6-sigma, que é ter uma folga de capacidade muito grande para atender à essa ocorrência (COSTA; EPPRECH; CARPINETTI, 2005).
Considerações finais
Através deste estudo, verificou-se que o alcance dos padrões de qualidade esperados pelo cliente e exigidos pela legislação é uma necessidade que deve ser considerada por qualquer empresa, tendo em vista que um processo mal controlado pode acarretar custos extras indesejadose ainda promover a insatisfação do cliente.
As ferramentas e técnicas encontradas para implantar um sistema de controle estatístico de qualidade permitem monitorar processos, através da técnica de amostragem, de forma a tomar as decisões corretas sempre que houver alguma causa anormal agindo sobre o processo, além de realizar melhoramentos contínuos, afim de obter um processo produtivo estável, no que se refere à presença de causas de variabilidade incomuns.
Verificou-se que as cartas de controle podem ser consideradas
ferramenta fundamental para controle do processo, tendo em vista sua capacidade de identificar pontos fora dos limites de controle da variável, permitindo ao gestor de qualidade promover ações que podem identificar as causas dessa variabilidade e assim, tomar a decisão correta para sua eliminação.
Apesar de não ser possível obter um processo sob controle total, uma vez as causas comuns de variabilidade são instrínsecas, percebeu-se a importância de controlar o processo para identificar a presença de causas especiais, que são um sinal de que o processo não está controlado, podendo assim gerar um produto final defeituoso ou fora da especificação. 
REFERÊNCIAS
ANÁLISE dos sistemas de medição MSA: manual de referência. 3. ed. São Paulo: Instituto da Qualidade Automotiva, 2010. 
CARVALHO, M. M; PALADINI, E. P (coordenadores). Gestão da qualidade: Teoria e Casos. 5. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005. 
CORRÊA, H. L.; CORRÊA, C. A. Administração de produção e operações: manufatura e serviços – uma abordagem estratégica. São Paulo: Atlas, 2005. 
COSTA, A. F. B.; EPPRECHT, E. K.; CARPINETTI, L. C. R. Controle estatístico de qualidade. 2. ed. – São Paulo: Atlas, 2005. 
GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 5 ed.- São Paulo: Atlas, 2010. 
MIGUEL. P.A. C (coordenador). Metodologia de pesquisa em engenharia de produção e gestão de operações. 2.ed.- Rio de Janeiro: Elsevier, 2012. 
MONTGOMERY, D. C. Introdução ao controle estatístico da qualidade.4. ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, 2004. 
SLACK, N.; CHAMBERS, S.; JOHNSTON, R. Administração da produção. 2. ed. São Paulo: Atlas, 2002. 
WERKEMA, M.C.C. Avaliação da qualidade de medidas. 13. ed. Belo Horizonte: Eletrônica, 1996.