Post on 07-Apr-2016
Controle Estatístico da Qualidade/Processo
Graduação em Engenharia de Produção – Engº Márcio Lopes
ControleEstatístico da Qualidade/Processo
Controle Estatístico da Qualidade/Processo
Graduação em Engenharia de Produção – Engº Márcio Lopes
Caracterização e Importância do Controle
CEP é entendido como uma filosofia de gestão e um conjunto de técnicas e habilidades, originárias da estatística e da engenharia de produção, que visam garantir a estabilidade e a melhoria contínua de um processo de produção ou para a prestação de um bom serviço
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Caracterização e Importância do Controle
• Melhorar os processos de produção com menos variabilidade que propicie níveis
melhores de qualidade nos resultados da produção
• Diminuir os custos principalmente em função de duas razões: a inspeção por
amostragem e a redução de rejeito.
Melhores processos não significam somente melhorar a
qualidade, mas também diminuir os custos
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Caracterização e Importância do Controle
O CEP visa o controle e a melhoria do processo. Os princípios fundamentais para implantação e gerenciamento do CEP são: pensar e decidir baseado em dados e fatos; pensar separando a causa do efeito, buscar sempre conhecer a causa fundamental dos problemas; reconhecer a existência da variabilidade na produção e administrá-la; usar raciocínio de prioridade (Pareto); girar permanente e metodicamente o ciclo de controle (Ciclo PDCA) visando a melhoria contínua do desempenho; definir o próximo processo/etapa/posto de trabalho como cliente da etapa anterior (pois é ele que define a qualidade esperada); identificar instantaneamente focos e locais de disfunção e corrigir os problemas a tempo; educar, treinar e organizar a mão de obra visando uma administração participativa e o autocontrole.
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Caracterização e Importância do Controle
A aplicação do CEP também impulsiona os custos para baixo, pois o número e a percentagem de peças defeituosas produzidas na fábrica vão diminuir com as melhorias na linha de produção. Portanto, com menos refugo e menos retrabalho o custo por peça produzida vai diminuir. Enfatiza-se que existe somente uma razão para utilizar CEP em uma fábrica: aumentar o resultado financeiro, se possível no curto prazo, mas também no longo prazo.
No entanto, CEP não é nenhum milagre e consequentemente ele deve ser abordado na empresa como qualquer projeto de investimento nos quais os custos são contabilizados e os
benefícios previstos e medidos
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Caracterização e Importância do Controle
Atualmente, a inovação fundamental em relação ao CEP é que essas técnicas devem ser compreendidas e aplicadas por todas as pessoas da organização e não apenas pelos técnicos e engenheiros da área de qualidade. Um dos pilares da estatística é a amostragem. As populações ou lotes em geral são grandes demais para ser analisadas em detalhes item por item.
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Gestão para Controle e Melhoria da Qualidade
OBJETIVO:
PRODUZIR UM PRODUTO QUE SATISFAÇA TOTALMENTE O CLIENTE
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Gestão para Controle e Melhoria da Qualidade1 - Quais aspectos da operação são importantes para a prestação de serviços ao cliente e para obter uma maior competitividade do negócio?
Planejamento das prioridades de melhoria de desempenho: através da importância para o cliente, do desempenho em relação aos concorrentes e da importância estratégica, planeja-se a prioridade de melhoria de desempenho em aspectos relacionados à qualidade, custo, entrega e flexibilidade.
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Gestão para Controle e Melhoria da Qualidade
2 - Quais indicadores que podem ser usados para monitorar o desempenho da operação nesses aspectos?
Priorização de Indicadores de desempenho genéricos e metas: a partir dos objetivos de desempenho considerados prioritários e de um conjunto de possíveis indicadores de desempenho, priorizam-se os indicadores de desempenho cujo monitoramento e melhoria mais contribuam para a melhoria do desempenho nos aspectos considerados prioritários
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Gestão para Controle e Melhoria da Qualidade3 - Quais processos cuja eficiência e eficácia afetam esses indicadores?
Priorização dos processos críticos e metas de indicadores específicos: a partir do mapeamento dos processos de negócios e produtivos da empresa (macro processos, processos e atividades), os processos críticos para a melhoria e indicadores de desempenho específicos são priorizados para intervenção visando a melhoria.
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Gestão para Controle e Melhoria da Qualidade
4 - Quais melhorias devem ser feitas nesses processos?
Priorização das melhorias: as intervenções em causas crônicas nos processos críticos são estabelecidas segundo a prioridade de melhoria, a dificuldade de se implementar a melhoria e o impacto advindo da intervenção.
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Gestão para Controle e Melhoria da Qualidade
As etapas descritas acima que podem ser melhor detalhadas e compreendidas através das descrições de cada passo. Deve-se observar que esse processo apoia-se na divulgação da política da qualidade, no treinamento e educação na cultura da qualidade, ampla comunicação e acompanhamento, envolvimento e responsabilidade das pessoas com o processo de melhoria.
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Gestão para Controle e Melhoria da Qualidade
A Figura ao lado ilustra as etapas descritas acima que podem ser melhor detalhadas e compreendidas através das descrições a seguir:
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Gestão para Controle e Melhoria da QualidadeEtapa I: Formar Equipe de Trabalho interfuncional e divulgar programas;Caracterizar os produtos, clientes, demanda, mercado;Identificar os clientes principais e levantamento de dados;Analisar as informações levantadas e definir plano de prioridades de melhoria;
Etapa II: Definir conjunto de Indicadores de Desempenho para monitoria Priorizar os Indicadores; Avaliar os concorrentes no que se refere à esses Indicadores; Analisar as informações e definir valores e meta para melhoria dos indicadores
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Gestão para Controle e Melhoria da QualidadeEtapa III: Levantar processos da empresa e definir de limites; Identificar os processos críticos para as necessidades de melhorias; Definir líderes dos processos; Desdobrar os Indicadores de Desempenho para os níveis de processo / sub-processo;Avaliar os concorrentes no que se refere à esses Indicadores; Analisar as informações e definir valores e meta para melhoria dos indicadores.
Etapa IV: Formar equipes funcionais e treinamento em ferramentas de melhoria; Estudos dos processos para proposição / implementação de melhorias; Priorizar a implementação de melhorias em problemas crônicos (nível gerencial); Definir metas / prazos / revisões periódicas;
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AmostragemAmostra é um subconjunto de indivíduos extraídos de uma população.
Um pesquisador social procura tirar conclusões a respeito de um grande número de sujeitos. Por exemplo, ele poderia desejar estudar: • os 170.000.000 de cidadãos que constituem a população brasileira. • Os 1.000 membros de um sindicato. • Os 45.000 estudantes de intercâmbio e assim sucessivamente.
Assim... vamos considerar que...
Se o pesquisador trabalha com todo o grupo que ele tenta compreender, dizemos que está trabalhando com a
POPULAÇÃO.
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População consiste em um conjunto de indivíduos que compartilham de, pelo menos, uma característica comum, seja ela cidadania, filiação a uma associação de voluntários, etnia, matrícula na universidade, etc.
Amostragem
.....o pesquisador trabalha com tempo, energia e recursos econômicos limitados. Portanto, são raras as vezes em que pode trabalhar com todos os elementos da POPULAÇÃO. Geralmente, o pesquisador estuda um pequeno grupo de indivíduos retirados da população. Este grupo denomina-se AMOSTRA.
Geralmente...
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O pesquisador busca generalizar conclusões referentes à AMOSTRA, estendendo-as para toda a POPULAÇÃO da qual essa amostra foi extraída. Há diversos MÉTODOS DE AMOSTRAGEM*. Para o pesquisador social, interessam os métodos que permitem que qualquer indivíduo da POPULAÇAO possa vir a fazer parte da AMOSTRA. Estes métodos de amostragem são denominados PROBALÍSTICOS. Não há dúvida de que uma amostra não representa perfeitamente uma população. Ou seja, a utilização de uma amostra implica na aceitação de uma margem de erro que denominaremos ERRO AMOSTRAL**.
Amostragem
*Métodos de Amostragem Probabilística são os que selecionam os indivíduos da população de forma que todos tenham as mesmas chances de participar da amostra; **Erro Amostral é a diferença entre um resultado amostral e o verdadeiro resultado populacional; tais erros resultam de flutuações amostrais aleatórias.
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AmostragemNão podemos evitar a ocorrência do ERRO AMOSTRAL, porém podemos limitar seu valor através da escolha de uma amostra de tamanho adequado. Obviamente, o ERRO AMOSTRAL e o TAMANHO DA AMOSTRA seguem sentidos contrários . Quanto maior o tamanho da amostra, menor o erro cometido e vice-versa.
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Amostragem
Suponha, por exemplo, que queiramos estimar a renda média de pessoas que concluíram um curso superior, no primeiro ano após a formatura. QUANTAS rendas devemos incluir em nossa amostra? A determinação do tamanho de uma amostra é problema de grande importância, porque:
• amostras desnecessariamente grandes acarretam desperdício de tempo e de dinheiro;• e amostras excessivamente pequenas podem levar a resultados não confiáveis.
Em muitos casos é possível determinar o tamanho mínimo de uma amostra para estimar um parâmetro estatístico, como por exemplo, a MÉDIA POPULACIONAL (µ).
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Amostragem
A fórmula para cálculo do tamanho da amostra para uma estimativa confiável da MÉDIA POPULACIONAL (µ) é dada por:
Onde:n = Número de indivíduos na amostra;Zα/2 = Valor crítico que corresponde ao grau de confiança desejado;σ = Desvio-padrão populacional da variável estudada (no exemplo, RENDA);E = Margem de erro ou ERRO MÁXIMO DE ESTIMATIVA. Identifica a diferença máxima entre a MÉDIA AMOSTRAL ( X ) e a verdadeira MÉDIA POPULACIONAL.
E se σ não for conhecido, utilizar a aproximação σ ≈ amplitude/4
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AmostragemOs valores de confiança mais utilizados e os valores de Z correspondentes podem ser encontrados na tabela abaixo:
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Amostragem
EXEMPLO 1:
Um economista deseja estimar a renda média para o primeiro ano de trabalho de um bacharel em direito. Quantos valores de renda devem ser tomados, se o economista deseja ter 95% de confiança em que a média amostral esteja a menos de R$500,00 da verdadeira média populacional? Suponha que saibamos, por um estudo prévio, que para tais rendas, σ = R$6250,00.
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AmostragemSOLUÇÃO:
Queremos determinar o tamanho n da amostra, dado que α = 0,05 (95% de confiança). Desejamos que a média amostral seja a menos de R$ 500 da média populacional, de forma que E = 500. Supondo σ = 6250, aplicamos a Equação 1, obtendo:
Devemos, portanto, obter uma amostra de ao menos 601 rendas de primeiro ano, selecionadas aleatoriamente, de bacharéis de faculdades que tenham feito um curso de direito. Com tal amostra teremos 95% de confiança em que a média amostral x difira em menos de R$500,00 da verdadeira média populacional µ.
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AmostragemOutro parâmetro estatístico cuja determinação afeta o tamanho da amostra é a proporção populacional. Tomemos, como exemplo, a necessidade de determinar a proporção de pessoas atendidas por uma Unidade de Saúde, originárias dde um município. A fórmula para cálculo do tamanho da amostra para uma estimativa confiável da PROPORÇÃO POPULACIONAL (p) é dada por:
Onde: n = Número de indivíduos na amostra Zα/2 = Valor crítico que corresponde ao grau de confiança desejado. p = Proporção populacional de indivíduos que pertence a categoria que estamos interessados em estudar. q = Proporção populacional de indivíduos que NÃO pertence à categoria que estamos interessados em estudar (q = 1 – p). E = Margem de erro ou ERRO MÁXIMO DE ESTIMATIVA. Identifica a diferença máxima entre a PROPORÇÃO AMOSTRAL e a verdadeira PROPORÇÃO POPULACIONAL (p).
E se “p” e “q” não forem conhecidos, substituímos pˆ e qˆ por 0,5, obtendo a seguinte estimativa
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Amostragem
EXEMPLO 2
Um assistente social deseja saber o tamanho da amostra (n) necessário para determinar a proporção da população atendida por uma Unidade de Saúde, que pertence ao município de Cariacica. Não foi feito um levantamento prévio da proporção amostral e, portanto, seu valor é desconhecido. Ela quer ter 90% de confiança que sua o erro máximo de estimativa (E) seja de ±5% (ou 0,05). Quantas pessoas necessitam ser entrevistadas?
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AmostragemSOLUÇÃO:
Considerando que o valor da proporção amostral de atendimentos para pessoas do município não é conhecida. Utilizamos a equação para determinar o tamanho da amostra. Sabemos que, para 90% de confiança teremos o valor crítico (Zα/2 ) = 1,645, conforme.
Devemos, portanto, obter uma amostra de 271 pessoas para determinar a proporção da população atendida na Unidade de Saúde, que se origina do município.
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AmostragemAs fórmulas para determinação do tamanho da amostra que vimos até agora trabalhavam com a idéia de que a população de onde se retirava a amostra era tão grande, que poderíamos considerá-la infinita. Entretanto, a maior parte das populações não é tão grande em comparação com as amostras. Caso a amostra tenha um tamanho (n) maior ou igual a 5% do tamanho da população (N), considera-se que a população seja FINITA. Neste caso, aplica-se um fator de correção às fórmulas vistas anteriormente e teremos as seguintes fórmulas corrigidas:
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Amostragem
Em muitos casos a inspeção a 100% é uma regra em muitas empresas de manufatura, mas na realidade este procedimento não funciona adequadamente.
???Imagine o operador que tem a responsabilidade de verificar o nível de preenchimento de um lote de 50.000 garrafas de refrigerante?
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Amostragem
Depois de inspecionar apenas 100 garrafas, é muito provável que o operador já não está mais pensando em níveis de preenchimento, mas sim no próximo churrasco, na próxima oportunidade de tomar uma cerveja ou na próxima namorada. No final, a inspeção a 100% tem custos elevados e resultados péssimos. A seleção de amostras de tamanho muito menor que a população enxuga os custos e acaba representando melhor as características da população. A amostragem igualmente é necessária quando a inspeção necessita da destruição do item amostrado. Nesse caso, poucos itens vão para o laboratório para sofrer a verificação dos técnico.
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Amostragem
A inspeção de peças individuais tem como objetivo a eliminação de peças de baixa qualidade que não alcançam as expectativas do consumidor e não devem ser colocadas no mercado. Com constante inspeção do produto ao longo da linha de produção, a empresa pode identificar produto que precisa de retrabalho ou até mesmo rejeição total. Nesse caso, a companhia está gastando desnecessariamente para corrigir erros os quais, numa fábrica melhor organizada, não aconteceriam com tanta frequência. Numa fábrica melhor, é feita a coisa certa na primeira vez. Uma fábrica realmente eficiente não exige inspeção a toda hora porque tem muita confiança que o produto já está saindo dentro das especificações.
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Amostragem
Assim, acaba sendo comum na indústria que a fabricação de peças não conformes ocorre porque os processos são instáveis a ponto de proporcionar produto fora das especificações. Em outras palavras, a fábrica não está controlando processo para melhorar constantemente a qualidade do produto. Assim, as investigações do gerente estarão em direção das grandes causas atrás das irregularidades da linha de produção. Cada vez que uma nova causa é identificada e documentada para análise e, portanto, eliminação, o processo de produção é estabilizado e qualidade garantida e melhorada.
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Coleta de Dados
É a observação e registro da categoria ou medida de variáveis relacionadas ao objeto de estudo que ocorrem em unidades (indivíduos) de uma amostra ou população
Exemplo:Relação entre os dados de peso (kg) de mulheres identificadas pela variável id (identificação).
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Ferramentas de Controle Ferramentas não resolvem problemas ou situações!
Elas ajudam na tomada de decisão. São elas:
1. Análise de Pareto2. Histogramas3. Diagramas de Causa e Efeito4. Diagramas de Correlação (dispersão)5. Cartas de Controle6. Diagramas de Processos7. Folhas de Verificação
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Ferramentas de controle
“95% dos problemas relacionados à qualidade podem ser resolvidos com o uso de sete
ferramentas quantitativas básicas.”
Kaoru Ishikawa
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Como priorizar os problemas???
o O gráfico de Pareto é um gráfico em colunas que mostra os problemas em uma ordem de prioridade.
o Gráficos em custos ou freqüência de um evento.
o Quando utilizar?
• Diferenciar o pouco essencial do muito trivial (Regra 20/80).
• Que problemas mais contribuem para a pouca eficiência do processo.
Análise de Pareto
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EXEMPLO
o Use a análise de Pareto para examinar os seguintes dados coletados na linha de montagem de um placa de circuito impresso.
a) Prepare um gráfico dos dados.b) A que conclusões você chega?
Análise de Pareto
Defeito Número de Ocorrências
Componente errado 217Componentes não-aderentes 146Excesso de adesivo 64Transistores mal posicionados 600Dimensões de placas erradas 143Furos de montagem mal posicionados
14
Problemas de circuito no teste final
92
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EXEMPLO
Análise de Pareto
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EXEMPLO
Análise de Pareto