Renata Melo e Silva de Oliveira (org.) - Engenharia de produção - Tópicos e aplicações
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DisciplinaIntrodução à Engenharia1.681 materiais11.537 seguidores
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um intervalo
de especificação for muito pequeno haverá o risco de indicação de
alarmes falsos, ou seja, que problemas possam estar ocorrendo
quando na verdade não estão, por outro lado, quando o intervalo
de especificação for muito grande, haverá o risco da não indicação
de que problemas possam estar ocorrendo. Com isso, é necessário
haver um equilíbrio entre o limite de especificação e a
probabilidade dos valores amostrais da característica em estudo
estarem situados na faixa de especificação.

Assim, após verificar a normatização da empresa responsável
pela coleta de resíduos da cidade de Santa Maria \u2013 RS e, fixando o
coeficiente angular em 0,0063 (visando tornar os limites de
especificação paralelos a linha central e aos limites de controle
superior e inferior), os limites de especificação (superior e inferior)
são obtidos, respectivamente, a partir de.

ii XLSE 0063,077,630 \uf02b\uf03d

 (30)

e

,0063,061,315 ii XLIE \uf02b\uf02d\uf03d

 (31)

onde
iX

 é o volume de resíduo recolhido. Além disso, os valores

alvo para cada ponto amostral são obtidos a partir de

.0063,058,57 XT ii \uf02b\uf03d

 (32)

Finalmente, os pontos médios dos limites de especificação, são
obtidos a partir de

.0063,058,157 XM ii \uf02b\uf03d

 (33)

198| T ó p i c o s e A p l i c a ç õ e s

 3.3 Gráfico de Controle de Regressão para o Processo de Coleta de
Resíduos

A Figura 2 apresenta o gráfico de controle de regressão para
as variáveis volume e quilometragem, apresentando os limites de
controle e de especificação (superior e inferior), a linha central, o
valor alvo, o ponto médio, com k = 3 e

1355,123\u2c6 \uf03d\uf073Y
. Nela,

verifica-se que a condição básica do processo apresentar controle
estatístico está sendo respeitada, pois todos os pontos,
representados pela relação volume versus quilometragem, estão
situados entre os limites de controle (superior e inferior), portanto
dar-se-á continuidade ao procedimento de obtenção e a avaliação
dos índices de capacidade.

Figura 2 - Gráfico de Controle de Regressão Clássica para as Variáveis Volume
e Quilometragem, Apresentando os Limites de Controle e de Especificação
(Superior e Inferior), a Linha Central, o Valor Alvo, o Ponto Médio, com k = 3 e

.1355,123\u2c6 \uf03d\uf073Y

T

M
LC

LIC
LIE

LSC

LSE

E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o | 199

3.4 Obtenção dos Índices de Capacidade para o Processo de Coleta
de Resíduos Monitorado a partir do Gráfico de Controle de
Regressão Clássica

Apresentam-se na Tabela 1 as estimativas para os índices de
capacidade para o processo de coleta de resíduos da cidade de
Santa Maria \u2013 RS, monitorado a partir do gráfico de controle de
regressão clássica.

Tabela 1- Estimativas para os Índices de Capacidade para o Processo de Coleta
de Resíduos, Monitorado a partir do Gráfico de Controle de Regressão Clássica

Índice Estimativa Índice Estimativa

\uf028 \uf029RC p

 1,28
\uf028 \uf029RC pmk

 1,05

\uf028 \uf029RC pu

 1,37
\uf028 \uf029RC p*

 1,01

\uf028 \uf029RC pl

 1,19
\uf028 \uf029RC pu*

 1,37

\uf028 \uf029RC pk

 1,19
\uf028 \uf029RC pl*

 0,83

\uf028 \uf029RC pm

 1,12
\uf028 \uf029RC pk*

 0,83

\uf028 \uf029RC pmu

 1,20
\uf028 \uf029RC pm*

 0,89

\uf028 \uf029RC pml

 1,05

Apesar de terem sido apresentadas na Tabela 1 as estimativas
para todos os índices de capacidade abordados neste estudo, é
importante, salientar que são analisados, a seguir, apenas os índices

\uf028 \uf029RCp
*

,
\uf028 \uf029RC pu

*
,

\uf028 \uf029RC pl
*

,
\uf028 \uf029RC pk

*
 e

\uf028 \uf029RC pm*
, pois o processo de

coleta de resíduos apresenta tolerância assimétrica, isto é, T \u2260 M , o
que pode ser observado facilmente na Figura 5.

Assim, a partir do índice
\uf028 \uf029 01,1* \uf03dRCp

 verifica-se que o

processo é classificado como capaz, isto é, a capacidade do processo
de coleta de resíduos da cidade de Santa Maria está dentro da
especificação exigida. Entretanto, o responsável deve tentar
diminuir a variabilidade resultante da quilometragem percorrida

200| T ó p i c o s e A p l i c a ç õ e s

pelo caminhão e o volume de resíduos recolhidos. Gráficos de
controle de regressão são ferramentas úteis para a manutenção do
processo sob controle estatístico, evitando a geração de não-
conformidades no processo de coleta de resíduos da cidade de

Santa Maria. Além disso,
\uf028 \uf029RCp

*
 avalia indiretamente, quão

próximo o valor alvo está do ponto médio dos limites de
especificação, porém a média desse processo não é levada em

consideração. O valor máximo de
\uf028 \uf029RC p

 seria de 1,28 se T = M.

O valor de
\uf028 \uf029RCpu

*
 igual a 1,37, indica que o processo é

classificado como capaz, isto é, a capacidade do processo em
realizar a coleta de resíduos, com valores acima da média
estabelecida para a cidade de Santa Maria, está dentro do
especificado. Nesta situação, o responsável não precisa tomar
maiores cuidados com o processo, a menos que se queira reduzir a
variabilidade para aumentar a qualidade processo.

O valor de
\uf028 \uf029RCpl

*
 igual a 0,83, indica que o processo é

classificado como inadequado, isto é, a capacidade do processo em
realizar a coleta de resíduos, com valores abaixo da média
estabelecida para a cidade de Santa Maria, está fora do
especificado. Nesta situação, o responsável deve diminuir a
variabilidade do processo ou adotar novas metodologias que
garantam o atendimento as especificações.

Os valores de
\uf028 \uf029RC pk

*
 igual a 0,83 e de

\uf028 \uf029RCpm
*

 igual a 0,89,

confirmam que a capacidade do processo em realizar a coleta de
resíduos, com valores abaixo da média estabelecida para a cidade
de Santa Maria, está fora do especificado.

4. Considerações Finais

A globalização dos produtos e serviços e a livre concorrência
fizeram com que muitas empresas se preocupassem com a
qualidade de seus produtos e serviços. Inúmeros pesquisadores, de

E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o | 201

diversas áreas do conhecimento desenvolveram métodos e
ferramentas para auxiliar os gestores a melhorar e garantir a
qualidade dos produtos e serviços. Desta forma, os métodos
estatísticos passaram a desempenhar um papel fundamental na
garantia da qualidade, na redução do desperdício e no
aperfeiçoamento dos processos, por exemplo, o planejamento e
controle de produção e o controle estatístico de processos, as
técnicas de planejamento experimental baseadas em estatística são
particularmente úteis no mundo da engenharia para melhorar o
desempenho de um processo de fabricação, além disso, também
são úteis em atividades de projeto de produção, em que novos
produtos sejam desenvolvidos e produtos já existentes sejam
melhorados, ou seja, o planejamento e controle de produção é um
método extremamente importante para engenheiros que estejam
interessados em melhorar o desempenho de um processo de
fabricação (MONTGOMERY, 2004). Nesse sentido, diversas
ferramentas estatísticas foram desenvolvidas e/ou aperfeiçoadas
visando à melhoria e o controle estatístico da qualidade de
processos, produtos e serviços. Assim, este trabalho teve como
objetivo desenvolver e apresentar os índices de capacidade, para
processos envolvendo variáveis correlacionadas e monitoradas a
partir do gráfico de controle de regressão clássica.

Foram desenvolvidos e apresentados 13 novos índices de
capacidade para processos envolvendo variáveis correlacionadas e
monitoradas a partir do gráfico de controle de regressão clássica,

estes índices são:
\uf028 \uf029RC p

,
\uf028 \uf029RC p

*
,

\uf028 \uf029RC pu

,
\uf028 \uf029RC pu

*
,

\uf028 \uf029RCpl

,

\uf028 \uf029RC pl
*

,
\uf028 \uf029RC pk

,
\uf028 \uf029RC pk

*
,

\uf028 \uf029RC pm

,
\uf028 \uf029RC pm

*
,

\uf028 \uf029RC pmu

,

\uf028 \uf029RC pmu

,
\uf028 \uf029RC pmk

. Para exemplificar