Controle Estatístico de Qualidade de Processos

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Controle Estatístico e Qualidade de Processos
Z520216
Univap 
Professora Caroline P. R. Malere
Plano de Ensino
.
Coleta e Distribuição de dados; Histograma; Estratificação; Medidas de Posição e Dispersão; Distribuição de Frequências; Distribuição Normal; Gráfico de Controle para atributos; Gráfico de Controle para Variáveis; Função Perda Quadrática; Tópicos Avançados em CEP. Conceitos da Gestão da Qualidade, Metodologia seis sigma, Normas ISO 9000, Métodos de Gestão Clássicos e Específicos, Controle da qualidade.
Aula inaugural
Dinâmica do curso
Avaliações
Aulas
Exercícios para entrega
Uso de computador 
Introdução 
Controle Estatístico de Processo  Qualidade do produto
 Um produto deve ser entregue atendendo praticamente todas as suas especificações, com a menor variabilidade possível do valor alvo.
Adequados ao uso, onde suas especificações sejam elas características físicas, química ou organolépticas se encontrem dentro das especificações produtivas
Definições
CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO (CEP)
Sistema de inspeção por amostragem que opera ao longo do processo para verificar causas não naturais que possam estar prejudicando a qualidade do produto.
Uma vez identificados tais causas é possível atuar sobre elas para melhorar continuamente o processo de produção e a qualidade do produto final.
Com o CEP é possível identificar e controlar as variabilidades no processo ao longo do tempo por meio da coleta de dados continuada, análise e bloqueio de causas não naturais que estejam tornando o sistema instável.
CEP = MELHORIAS CONTÍNUAS / PROCESSO ESTÁVEL 
OBJETIVOS
 possibilitar um controle eficaz da qualidade:
O monitoramento é realizado pelo próprio operador em tempo real.
Vantagens: Isso aumenta o comprometimento do operador com a qualidade do que está sendo produzido e libera a gerência para as tarefas de melhoria. 
possibilita o monitoramento das características de interesse, assegurando que elas irão se manter dentro de limites preestabelecidos e indicando quando devem ser tomadas ações de correção e melhoria
Vantagens: detectar os defeitos o mais cedo possível, para evitar a adição de matéria-prima e mão-de-obra a um produto defeituoso. 
controle de qualidade
O controle da qualidade dos processos dependem muito de fatores humanos e culturais.
 Existem 4 elementos das quais a qualidade de um processo dependem:
Insumos;
Métodos; 
Procedimentos;
Pessoas.
Diagrama de causa e efeito
Neste fluxograma são detalhados as fontes de variabilidades de um processo
O desempenho do processo depende da maneira como ele foi projetado e construído e da maneira como ele é operado
Informações sobre o processo
As informações alavancam ações de melhorias
Ação sobre o processo (futuro)
Detectam o defeito assim que este é gerado
Ação sobre o produto final (passado)
Detectam o defeito quando o produto já está pronto
Variabilidade
Processo sempre irão ter variabilidade – esta variabilidade pode produzir peças com diferenças imperceptíveis ou peças defeituosas.
Conforme a fonte de variabilidade, o resultado pode ser: 
a) pequenas diferenças peça-a-peça (habilidade do operador, diferenças na matéria-prima etc.), 
b) alteração gradual no processo (desgaste de ferramentas, temperatura do dia etc.) e 
c) alteração brusca no processo (mudança de procedimento, queda de corrente, troca de set up etc.). 
Variabilidade
Para se avaliar a variabilidade de um processo deve se acompanhar as causas comuns ou especiais.
Causas comuns 
As causas comuns são as diversas fontes (causas) de variação que atuam de forma aleatória no processo, gerando uma variabilidade inerente do processo. 
Essa variabilidade representa o padrão natural do processo.
Um processo que apresenta apenas as causas comuns atuando é dito um processo estável ou sob controle, pois apresenta sempre a mesma variabilidade ao longo do tempo. 
Devido à variabilidade inerente do processo, as medidas individuais de uma característica de qualidade são todas diferentes entre si, mas quando agrupadas elas tendem a formar um certo padrão. 
As causas comuns, em geral, só podem ser resolvidas por uma ação global sobre o sistema, e muitas vezes a atuação sobre elas não se justifica economicamente. Os operadores estão em boa posição para identificá-las, mas a sua correção exige decisão gerencial. A correção pode não se justificar economicamente. 
 Causas especiais 
As causas especiais são causas que não são pequenas e não seguem um padrão aleatório (erros de set up, problemas nos equipamentos ou nas ferramentas, um lote de matéria prima com características muito diferentes etc.) e por isso também são chamadas de causas assinaláveis. 
São consideradas falhas de operação. 
Elas fazem com que o processo saia fora de seu padrão natural de operação, ou 
Elas reduzem significativamente o desempenho do processo e devem ser identificadas e neutralizadas, pois sua correção se justifica economicamente. 
As causas especiais geralmente são corrigidas por ação local e, por isso, são de responsabilidade dos operadores, apesar de algumas vezes a gerência estar em melhor posição para resolver o problema. 
Causas comuns e especiais
As decisões frente as ações em um sistema de controle de processos devem ser bem pensadas para que não ocorra excesso quanto falta dessas ações.
Por essa razão são fornecidos pelo sistema dados estatísticos sempre que causas especiais aconteçam de forma a ajudar nas decisões das ações corretivas 
Todo processo pode ser descrito por uma função de probabilidades:
Devido à variabilidade inerente do processo, as medidas individuais de uma característica de qualidade são todas diferentes entre si, mas quando agrupadas elas tendem a formar um certo padrão. Quando o processo é estável, esse padrão pode ser descrito por uma distribuição de probabilidade
Tais distribuições de probabilidade irão se caracterizar por 3 tipos de padrões
Distribuição de Probabilidade
O melhor tipo de distribuição vai ter relação com o tipo de parâmetro que está sendo avaliado. 
Por exemplo:
Em avaliações de característica dimensionais ( valores nominais ) as melhores distribuições são àquelas de característica simétrica apresentando LIMITE SUPERIOR (LSE) E LIMITE INFERIOR DE ESPECIFICAÇÃO (LIE)
As avaliações de nível de ruído tendem a apresentar uma distribuição de probabilidade assimétrica à direita, pois muitas vezes existem limitações tecnológicas dificultando a obtenção de valores baixos, enquanto que muitos causas de variabilidade podem gerar valores altos. Elas apresentam apenas limite superior de especificação
Estatística
A Média, Moda e a Mediana são medidas de tendências centrais em um conjunto de dados numéricos utilizadas na estatística. O objetivo destes tipos de medidas é resumir um conjunto de dados em um único número que representa um dado do conjunto.
Média
Moda 
 Mediana 
É o valor de centro de um conjunto de dados. Para calcular, primeiro devemos ordenar o conjunto de dados.
Para calcular a mediana:
Devemos ordenar o conjunto de dados em ordem crescente;
Se o número de elementos for par, então a mediana é a média dos dois valores centrais.
Soma os dois valores centrais e divide o resultado por 2: (a + b)/2.
Se o número de elementos for ímpar, então a mediana é o valor central.
Mediana é o valor que separa a metade maior e a metade menor de uma amostra, uma população ou uma distribuição de probabilidade. Em termos mais simples, mediana pode ser o valor do meio de um conjunto de dados.
Desvio Padrão
O desvio padrão é uma medida que expressa o grau de dispersão de um conjunto de dados. Ou seja, o desvio padrão indica o quanto um conjunto de dados é uniforme. Quanto mais próximo de 0 for o desvio padrão, mais homogêneo são os dados
Variância
 Variância é uma medida de dispersão e é usada também para expressar o quanto um conjunto de dados se desvia da média.
O desvio padrão (DP) é definido como a raiz quadrada da variância (V).
A vantagem de usar o desvio padrãoao invés da variância é que o desvio padrão é expresso na mesma unidade dos dados, o que facilita a comparação.
Cartas de Controle
Cartas (ou gráficos) de controle são utilizadas para monitorar o desempenho de um processo de medição. Estes gráficos determinam estatisticamente uma faixa denominada limites de controle, que é limitada por uma linha superior (limite superior de controle-LSC) e uma linha inferior (limite inferior de controle-LIC), além de uma linha central (limite central LC). 
Exemplos de carta de controle (a) sob controle estatístico (b) fora de controle estatístico 
Formas de aplicação
A forma mais usual dos gráficos de controle envolve registros cronológicos regulares (dia-a-dia, hora-a-hora, etc) de uma ou mais características (por exemplo, média, amplitude, proporção, etc) calculadas em amostras obtidas de medições em fases apropriadas do processo. 
No primeiro gráfico que os dados estão dispostos entre os limites do intervalo, exceto uma observação. Observe também que há indícios de falta de aleatoriedade no gráfico (os últimos 8 pontos estão abaixo da linha central), entretanto, o gráfico da Amplitude apresenta um comportamento supostamente aleatório.
Estudo 
Uma vez que se saiba quais serão as características do estudo, como exemplo viscosidade de um produto, defeitos em uma embalagem, peso de um shampoo, dimensões de uma peça usinada entre outros. 
Deve-se partir para a coleta de dados que deve ser realizada com uma certa frequência e tamanho de amostras definidos
Exemplo: coletar no intervalo de1 hora 5 peças e pesar as mesmas.
Após coleta de dados são calculados a média e o desvio-padrão para assim de definir quais serão os limites associados as causas comuns de variabilidade.
Uma vez definidos os limites os dados continuam sendo coletados para criação das cartas de controle.
Limites de controle superior e inferior. Causas Comuns e Especiais em Carta de Controle
Em um processo instável que apresentam várias causas especiais ações dirigidas pelas cartas de controle podem ser tomadas para correção e eliminação das mesmas. Por meio do estudo as causas especiais vão sendo identificadas e controladas individualmente até que com o tempo se obtenha um processo estável.
Após a eliminação de todas as causas especiais, o processo estará funcionando em controle estatístico.
Processo Estável  Causas Comuns
Por vezes mesmo um processo se apresentando estável ele não é capaz de produzir produtos com as característica desejada, neste caso ele deve ser avaliado para verificar se sua variabilidade mesmo proveniente de causas comuns atendem as especificações.
Benefícios da carta de controle
Ao melhorar o processo os gráficos de controle produzem:
Um aumento na porcentagem de produtos capazes de satisfazer aos requisitos do cliente.
Uma diminuição do retrabalho e sucata, diminuindo, consequentemente, os custos de fabricação.
Aumenta a probabilidade geral de produtos aceitáveis.
Informações para melhoria do processo.
Vídeo CEP: https://www.youtube.com/watch?v=6KqIC8JgOWA