JOO JOS DE SOUZA

Escola de Administrao de Empresas de So PauloFundao Getlio Vargas

Especializao em Administrao Contempornea

MONOGRAFIA

O PROGRAMA SEIS SIGMA E A MELHORIA CONTNUA

JOO JOS DE SOUZA

ORIENTDOR: PROF. DR. PAULO YAZIGY SABBAG

SO PAULO SP2003

JOO JOS DE SOUZA

Escola de Administrao de Empresas de So PauloFundao Getlio Vargas

Especializao em Administrao Contempornea

O PROGRAMA SEIS SIGMA E A MELHORIA CONTNUA

TRABALHO APRESENTADO PARA CONCLUSO DO CURSO DE ESPECIALIZAO EM ADMINISTRAO CONTEMPORNEA, DA EAESP FUNDAO GETULIO VARGAS, SOB ORIENTAO DO PROF. PAULO YAZIGI SABBAG.

SO PAULO2003

JOO JOS DE SOUZA

A contribuio de longo prazo da estatsticadepende em no ter somente estatsticos

altamente treinados para a indstria, mas criar uma gerao de fsicos, qumicos,

engenheiros e outros que pensem estatisticamente, os quais estaro desenvolvendo

os processos de produo do futuro.

Walter A. Shewhart

(Bell Labs, 1939)

JOO JOS DE SOUZA

Resumo

O presente trabalho pretende demonstrar a metodologia e a aplicabilidade do ProgramaSeis Sigma na soluo de problemas e na melhoria contnua da qualidade.

O programa Seis Sigma teve sua origem na Motorola em 1985, obtendo resultadosfantsticos nas dcadas de 80 e 90. Posteriormente ele foi implantado em outras empresas com igualsucesso. Em 1995 Jack Welch o implantou na General Eletric, obtendo resultados surpreendentes, apartir da a fama de eficcia do programa se espalhou pelo mundo.

Atravs de uma reviso nos conceitos, ferramentas, metodologia e historia da Qualidade,ser demonstrado como o programa auxilia no aumento da capacidade crtica e analtica dos profissionaisde uma empresa, para que estes possam resolver problemas crnicos e atingir metas de melhoriadesafiadoras.

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Abstract

This paper will show Six Sigma Program, metodology, applicabylite in problems solutionand in the quality improvement.

Six Sigma Program , a disciplined, data-driven quality improvement program designed toreduce flaws, expose inefficiency and streamline processes, was pioneered at Motorola in the mid-1980s.General Electric Chairman Jack Welch, who embraced Six Sigma eight years ago, calls it a revolution.GE claims a savings of more then $2 billion in 1999 and has become a darling of Wall Street.

Through of conception revision, quality tools, metodology and Quality history, this paperwill show how Six Sigma Program could make a assistant of emploies critical and analytical capacity, tosolve chronics problems and to reach challenge targets.

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1 Abertura

1.1- A realidade das empresas1.2- Objetivos da Monografia

2 A noo de Qualidade

2.1 - Engenharia da Qualidade:2.2 - Engenharia de Confiabilidade:

3.1 As Ferramentas Estatsticas da Qualidade

3.1.1 Estrtificao3.1.2 Folha de Verificao3.1.3 Grafico de Pareto3.1.4 Diagrama Causa e Efeito3.1.5 Histograma3.1.6 Medidas de locao e variabilidade3.1.7 ndices de capabilidade de processos3.1.8 Diagrama de disperso3.1.9 Grfico de controle3.1.10 Amostragem3.1.11 Intervalos de confiana e anlise de varincia3.1.12 Anlise de regresso3.1.13 Planejamento de experimentos3.1.14 Anlise multivariada3.1.15 Confiabilidade3.1.16 Avaliao dos sistemas de medio

3.2 As Ferramentas de Planejamento da Qualidade3.2.1 Diagrama de afinidades3.2.2 Diagrama de relaes3.2.3 Diagrama de rvore3.2.4 Diagrama de matriz3.2.5 Diagrama de priorizao3.2.6 Diagrama de processo decisrio3.2.7 Diagrama de setas.

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3.3 O Controle da Qualidade Total3.3.1 Qualidade

4. Confiabilidade e preveno de falhas em produtos

4.1 - Confiabilidade4.1.1 - Confiabilidade e Taxas de Falha4.1.2 - Engenharia da Confiabilidade4.1.3 - Categorias Medianas (Median Ranks) e Regresso Linear.

4.2 Preveno de falhas4.2.1 - Auditoria de Processos

4.3 Anlise de Falhas4.3.1 - M S P Mtodo de Soluo de Problemas4.3.1.1 - Mtodo P.D.C.A ( Planejar, Fazer, Checar e Agir )4.3.1.2 Tipos de Problemas4.3.1.3 Mtodo de Anlise:4.3.1.4 Responsabilidade

5 A metodologia Seis Sigma

5.1 Identificao do problema

5.2 Anlise do fenmeno

5.3 Anlise do processo5.3.1 - Desenhar o fluxo do processo gerador do problema5.3.2 - Indicar os produtos em processo e o produto final5.3.3 - Indicar os parmetros de produto5.3.4 - Indicar os Parmetros de processo5.3.5 - Classificar os parmetros de processo

5.4 Priorizao das causas

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5.5 Anlise quantitativa dos fatores5.5.1 Planejamento de experimentos5.5.2 Exemplo de experimentos5.5.3 Armadilhas em experimentos5.5.3.1 Armadilhas: varivel comum5.5.3.2 Armadilhas: correlaes casuais5.5.3.3 Armadilhas: faixa de variao5.5.3.4 Armadilhas: causa reversa5.5.3.5 Armadilhas: fatores omitidos5.5.3.6 Armadilhas: multicolinearidade

5.6 Elaborao do Plano de ao

5.7 Verificao da efetividade do Plano de ao5.7.1 Condo do plano de ao5.7.2 Verificar os resultados

6 Resultados da aplicao do Programa Seis Sigma

6.1 - Schneider Electric reduz custos e melhora atendimento com Seis Sigma6.2 Multibras aplica o Seis Sigma no projeto6.3 FDG ensinando o Seis Sigma6.4 Telefnica: no caminho da qualidade6.5 - Belgo-Mineira investe para formar Faixas-Pretas em Qualidade6.6 Kodak economiza com o Seis Sigma

7 Concluso

8 - Bibliografia

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1 Abertura

1.1- A realidade das empresas

No mundo atual, caracterizado por rpidas e profundas mudanas nas reas tecnolgicas,econmica e social, apenas as empresas que sabem utilizar de forma eficiente a informao nogerenciamento encontram-se em posio realmente competitiva.

O gerenciamento consiste em atingir as metas necessria sobrevivncia de umaorganizao e ao seu desenvolvimento. Isto , uma meta alcanada por meio do mtodo gerencial.

Quanto mais informaes forem agregadas ao mtodo, maiores as chances de se alcanaras metas. neste contexto, podemos introduzir a estatstica como a cincia que viabiliza a coleta, oprocessamento e a disposio da informao, de forma que o conhecimento assim gerado possa serutilizado - por meio do mtodo gerencial - para o alcance de metas. Portanto, imediato perceber que aestatstica fundamental para as empresas que desejam garantir sua sobrevivncia a longo prazo.

Diante desta realidade inevitvel que surja a pergunta: por que ainda existe, por partedas empresas, uma certa resistncia quanto ao uso da estatstica? A resposta a esta pergunta a seguinte:a estatstica no vem sendo ensinada de forma integrada prtica gerencial. Os cursos para profissionaisde empresas vm sendo centrados, muitas vezes, em dedues e clculos matemticos, que no permitemvisualizar a aplicao da estatstica na empresa. O participante termina o curso sem saber como oconhecimento adquirido poder garantir bens e servios de melhor qualidade, que o que realmente lheinteressa. Pior: termina o curso sem a habilidade necessria para a utilizao da estatstica como umaferramenta bsica ao tratamento da informao dentro do mtodo gerencial. Uma situao semelhanteacontece com a maioria dos livros de estatstica.

Diante dessa constatao, onde temos administradores e engenheiros que poucoconhecem, ou simplesmente no sabem como usar a estatstica, os problemas que surgem no cotidianodas empresas tendem a ser tratados de forma simplista.

O tratamento dos problemas desde a concepo de um produto at o seu ps-vendas,geralemente feito de maneira incorreta. Existe uma grande deficincia na anlise dos problemasencontrados e de suas verdadeiras causas.

As anlises quando so realizadas no focam suficientemente o problema e suas possveisorigens, com isto so tomadas decises erradas, que acabam por no resolver o problema e em algunscasos at mesmo agravando-o ainda mais.

Por decadas as organizaes tem utilizado uma infinidade de ferramentas e metodologiasdiferentes para o tratamento dos problemas, todas elas com diferentes graus de eficcia. Entretanto naverdade no faltam ferramentas para se buscar a soluo dos problemas.

O que ocorre uma falta de disciplina, de coerncia e de uma metodologia uniforme parao tratamento dos problemas. Devido a este fato pesnou-se em uma metodolgia que agupasse asprincipais ferramentas da qualidade, ao mesmo tempo que criasse uma rotina padronizada na soluo deproblemas. A esse mtodo deu-se o nome de Programa Seis Sigma.

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O Six Sigma constituem a mais poderosa ferramenta da gesto jamais imaginada e quepromete um aumento na quota de mercado, redues nos custos e enormes desenvolvimentos no lucroda bottom line de qualquer empresa, independentemente da sua dimenso.

Acarinhada por Wall Street, transformou-se no mantra das 500 maiores empresaspertencentes ao ranking da Fortune, simplesmente porque funciona. O extraordinrio e inovadorprograma de gesto apresentado pela GE, pela Motorola e pela Allied Signal exibe umacapacidade sem precedentes para se alcanar resultados financeiros superiores. Mas o que que seentende por Six Sigma? , em primeiro lugar, um processo de negcio que possibilita que as empresasaumentem drasticamente os seus lucros atravs de uma reestruturao das operaes, aumento daqualidade e eliminao de defeitos ou erros em qualquer rea de performance do negcio, desde opreenchimento de encomendas at produo de motores de avies. Enquanto os programas dequalidade tradicionais se concentram na deteco e correco de erros, o sistema Six Sigma abrange algomais ambicioso: fornece mtodos especficos para recriar o prprio processo, para que os erros nuncacheguem sequer a existir.

Grande parte das empresas opera a um nvel de trs a quatro sigmas, no qual o custo dosdefeitos se cifra em cerca de 30% das receitas. Ao aproximarem-se dos seis sigmas ou seja, menos doque um defeito por 3,4 milhes de oportunidades , o custo em termos de qualidade reduzido paramenos de 1% do total de vendas, ou seja, quanto maior for a qualidade, mais diminutos sero os custos.

Quando a GE reduziu os seus custos de 20% para menos de 10%, poupou cerca de milmilhes de dlares em apenas dois anos dinheiro que foi canalizado directamente para a bottom line.Esta a razo pela qual Wall Street e empresas to diversas como a Sony, a Ford, a Nokia, a TexasInstrument, a Canon, a American Express, a Hitachi, a Toshiba, a Lockheed Martin, a Polaroid ou aDuPont, entre outras, aderiram a programas alargados de Six Sigma, esperando atingir ainda umaposio mais forte nos mercados.

O processo Six Sigma dever revestir-se de importncia extrema para qualquer executivoou gestor determinado a colocar a sua empresa na linha da frente da indstria em que opera.

Embora as ferramentas usadas no sejam novas, a abordagem Seis Sigma acrescentaconsidervel valor a elas, desenvolvendo um vocabulrio de mtricas e ferramentas uniformizado emtoda a organizao. Ao se formalizar o uso de ferramentas estatsticas, evita-se empreg-las isolada eindividualmente em um caminho desconhecido. Com isso intensifica-se a necessidade de entender ereduzir variaes, em vez de somente estim-las. Seis Sigma exige que muitas coisas estejamquantificadas, mesmo sendo intangveis, como a percepo do cliente. dessa forma, salienta umaabordagem baseada em dados para o gerenciamento, e no apenas sentimentos ou intuio.

A estimativa dos analistas de mercado americanos de que, a curto prazo, as indstriasde transformao que no estiverem com um nvel de qualidade Seis Sigma estaro sem capacidadecompetitiva

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1.2- Objetivos da Monografia

O presente trabalho tem como objetivo apresentar o Programa Seis Sigma como umagente para promover a melhoria contnua da qualidade nas empresas e em seus produtos.

A melhoria contnua acima mencionada, no refere-se apenas da qualidade percebida peloconsumidor final, mas tambm da qualidade e confiabilidade dos processo de produo. Desta formaquando as empresas tem melhores processo, melhores sero os produtos originados e tambm seromenores os seus custos. Com isto as empresas podero ter preos menores e com maior grau deconfiana em seus produtos. Assim o consumidor alm de ter acesso a produtos mais baratos, tambmcontar com produtos mais confiveis.

Nesta Monografia sero apresentadas:

A evoluo da qualidade na Histria

As principais ferramentas estatsticas utilizadas pelas reas da qualidade nacorporaes.

Noes de confiabilidade

A metodologia do Programa Seis Sigma

Resultados obtidos por empresas com o programa

Assim pretendemos demonstrar a importncia da utilizao de um mtodo estruturado nasoluo de problemas, que pode alm de gerar uma melhoria dos produtos, propiciar grandes retornosfinanceiros para as empresas que se empregam o mtodo.

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2.1 A noo de Qualidade

As necessidades humanas pela qualidade existem desde o crepsculo da histria.Entretanto os meios para obter essas necessidades, sofreram imensas e contnuas mudanas ao longosdos anos.

Antes do sculo XX, o gerenciamento para a qualidade baseava-se em princpios muitoantigos que eram utilizados tanto pelos artesos como pelos consumidores:

A inspeo do produto pelo consumidor, que ainda hoje largamente usadaprincipalmente em mercados e nas vendas de alimentos a granel.

O conceito de artesanato, no qual os compradores confiam na tcnica e reputao deartesos treinados e experientes. Alguns artesos adquiriam reputaes que seestendiam muito alm de suas aldeias, chegando em alguns casos a seremconsiderados tesouros nacionais.

medida que o comrcio se expandiu alm dos limites das aldeias, e com o aumento da tecnologia, conceitos e ferramentas adicionais foram inventadas para assistir o controle da qualidade.

Dentre essas novas ferramentas que passaram a ser utilizadas pelos artesos podemosdestacar duas delas: especificaes por amostragem e garantias de qualidade nos contratos de venda.

Nas grandes cidades os artesos se organizaram em corporaes de monoplio, quegeralmente eram rigorosas na imposio da qualidade do produto. Entre as estratgias utilizadasestavam:

Especificaes impostas para os materiais de entrada, processos e bens acabados.

Fiscalizao do desempenho dos membros da corporao

Controles de exportao sobre os bens acabados.

A abordagem americana inicial para o controle da qualidade seguiu a pratica prevalecente nos pases europeus que colonizaram o continente americano. Aprendizes instruam-se numofcio, qualificavam-se como artfices e no devido tempo podiam tornar-se mestres de oficinasindependentes.

A Revoluo Industrial que se originou na Europa, criou o sistema fabril, que logoproduzia mais que as pequenas oficinas independentes, tornado-as muito obsoletas. Os artesostornaram-se ento operrios e os mestres de ofcio tornaram-se supervisores das fbricas.

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A qualidade era gerenciada como antes, atravs das tcnicas dos artesos, suplementadaspor inspees departamentais ou auditorias dos supervisores. A Revoluo Industrial tambm acelerou ocrescimento do nmero de estratgias utilizadas, sendo includas algumas tais como:

Especificaes escritas para materiais, processos, bens acabados e testes.

Mensuraes junto com os instrumentos de medio associados e os laboratrios paratestes.

Padronizao de muitas formas.

Quando os conceitos da Revoluo Industrial chegaram Amrica, vindos da Europa, oshabitantes das colnias novamente seguiram a prtica europia.

No final do sculo XIX os Estados Unidos separaram-se consideravelmente da tradioeuropia ao adotar o sistema Taylor de gerenciamento cientfico. No centro do sistema de Taylor residiao conceito da separao do planejamento da execuo. Essa separao tornou possvel um crescimentoconsidervel na produtividade. Tambm deu um golpe irremedivel no conceito de artesanato. Almdisso, a nova nfase na produtividade surtiu um efeito negativo na qualidade. Para restabelecer oequilbrio, os gerentes de fbrica adotaram uma nova estratgia: um departamento central de inspeo,dirigido por um inspetor chefe. Os vrios inspetores departamentais foram ento transferidos para onovo departamento de inspeo sob oposio severa dos supervisores da produo.

As dimenses externas dessas estratgias de inspeo podem ser vistas a partir dasituao reinante no Hawthorne Works of Western Eletric Company no final da dcada de 1920.Naquele momento Hawthorne era praticamente a nica instalao fabril da Bell System. Em seu auge,por volta de 1928, ela empregava 40.000 pessoas, das quais 5.200 estavam no departamento deinspeo.

Durante os acontecimentos anteriormente relatados, podemos verificar que a prioridadedada qualidade caiu sensivelmente. Alm disso a responsabilidade quanto a funo da qualidadetornou-se vaga e confusa. Na poca dos artesos, o mestre participava pessoalmente no processo degerenciamento para a qualidade. O que surgiu foi um conceito no qual a alta gerncia separou-se doprocesso de gerenciamento para a qualidade.

O sculo XX trouxe um crescimento explosivo nos bens e servios, tanto em termos devolume quanto de complexidade. Industrias imensas surgiram para produzir, vender e manter bens aoconsumidor, tais como automveis, eletrodomsticos e aparelhos de entretenimento. Esses bens so cadavez mais complexos e portanto mais exigentes em relao qualidade. Bens para o uso industrial noeram menos exigentes.

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As industrias de servios tambm sofreram um crescimento explosivo em volume ecomplexidade. A complexidade era evidente nos sistemas imensos que forneciam energia, comunicao,transporte e processamento de informaes. Esses sistemas so da mesma maneira sempre maisexigentes no que se refere qualidade, especialmente relacionada a continuidade do servio, que baseado no parmetro de confiabilidade.

A maioria das estratgias que surgiram para lidar com essas foras de volumes ecomplexidade podem ser agrupadas sob dois nomes distintos:

2.1.1 - Engenharia da Qualidade:

Essa especialidade origina-se na aplicao de mtodos estatsticos para o controle daqualidade em fabricao. Boa parte dos trabalhos tericos pioneiros foi feita nos anos vinte pelodepartamento responsvel pela qualidade do Bell Telephone Laboratories. Pertenciam a essedepartamento Shewhart, Dodge e Edwards. Grande parte das aplicaes pioneiras ocorreram dentro doHawthorne Works da Western Eletric Company. Entre os membros da equipe encontravam-se J. M.Duran que participou do Hawthorne Works em 1924. Naquela poca esse trabalho pioneiro surtiu poucoimpacto na industria. O que sobreviveu para tornar-se influente nas dcadas posteriores foi o quadro decontrole de Shewhart. Na dcada de 1980 foi amplamente utilizado como um elemento principal no quese chamava comumente de CEP (Controle Estatstico de Processos).

2.1.2 - Engenharia de Confiabilidade:

Essa especialidade surgiu principalmente na dcada de 1950 como resposta aos sistemascomplexos. Acabou gerando uma literatura considervel relacionada conformao da confiabilidade e aformulas, alm de bancos de dados para quantificar a confiabilidade. Inclui conceitos para melhorar aconfiabilidade de um produto ao quantificar fatores de segurana, reduzindo o nmero de componentes emantendo a qualidade em nveis de falhas por milho de peas produzidas.

Essas novas especialidades que surgiram precisavam de um lugar na organizao dasempresas, que acabavam criando departamentos com nomes tais como: controle da qualidade, garantiada qualidade, etc. Esses departamentos eram liderados por um gerente de qualidade e nele residiam asatividades relacionadas qualidade: inspeo e testes, engenharia da qualidade e de confiabilidade.

A atividade principal, a de inspeo e testes, desses departamentos permaneceu sob atica que j vinha sendo empregada, ou seja, a separao e produtos bons e maus. O maior benefcio foireduzir o risco de produtos defeituosos serem enviados aos clientes. Entretanto isso ajudou a criar umacrena de que a obteno da qualidade era unicamente de responsabilidade do departamento dequalidade. Por sua vez essa crena dificultou os esforos em eliminar as causas dos produtos defeituosos,ou seja, as responsabilidades eram confusas. Como resultado, produtos com tendncias de falhas eprocessos no capazes permaneceram atuantes e continuaram a gerar altos custos pela m qualidade.

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O que realmente surgiu foi um conceito de gerenciamento para a qualidade mais oumenos como o seguinte: cada departamento funcional executava sua devida funo e em seguidaentregava o resultado ao prximo departamento funcional da seqncia de eventos. No final odepartamento de qualidade separava o bom do mau produto. Quanto aos produtos defeituosos queescapavam ao consumidor, era providenciada a devoluo atravs do servio ao cliente baseado em garan-tias.

Pelos padres das dcadas posteriores esse conceito de confiana apenas baseado nainspeo e nos testes tornou-se inseguro. Entretanto no seria um empecilho se os concorrentesempregassem o mesmo conceito, como era geralmente o caso. Apesar das deficincias inerentes aoconceito de deteco, os bens americanos conseguiram uma boa reputao quanto a qualidade. Emalgumas linha de produtos, as empresas americanas tornaram-se lderes em qualidade. Alm disso aeconomia americana atingiu a dimenso de superpotncia.

Durante a Segunda Guerra Mundial a industria americana enfrentou a tarefa adicional deproduzir quantidades enormes de produtos militares. Uma parte da estratgia global durante a SegundaGuerra Mundial foi a de interromper a produo de vrios produtos civis como automveis,eletrodomsticos e produtos de entretenimento. Uma imensa escassez de bens surgiu no meio de umenorme crescimento do poder de compra. Levou todo o resto da dcada para que a oferta se equiparasse demanda.

Durante esse perodo as empresas de fabricao deram prioridade aos cumprimentos dosprazos de entrega, de modo que a qualidade do produto caiu. O hbito de priorizar as datas de entregapersistiu por muito tempo aps a escassez Ter terminado.

Na Segunda Guerra Mundial surgiu uma nova estratgia: Controle Estatstico daQualidade (CEQ). O War Production Board, num esforo para melhorar a qualidade de fabricao dosbens militares, patrocinou vrios cursos de treinamento sobre as tcnicas estatsticas desenvolvidas peloBell System durante a dcada de 1920. Um dos conferencistas do War Production Board foi o Dr. W. E.Deming. Ele tambm foi empregado por pouco tempo no Hawthorne Works na dcada de 1920. Muitosdos que freqentaram os curso tornaram-se entusiastas e conjuntamente organizaram a SociedadeAmericana para o Controle de Qualidade (ASQC). Em seus primeiros anos a ASQC norteava-sevigorosamente pelo CEQ, estimulando assim mais entusiasmo.

Como veio a ser a maior parte das aplicaes nas empresas dirigiram-se s ferramentasem vez de dirigirem-se aos resultados. Como os contratos do Governo pagavam tudo, a empresas nopodiam perder. No tempo devido os contratos do Governo acabaram, e os programas de CEQ foramreexaminados do ponto de vista da efetividade do custo. A maioria deles fracassou no teste, resultandoem seus cancelamentos.

Aps a Segunda Guerra Mundial os japoneses partiram em direo busca de metasnacionais atravs do comrcio e no de meios militares. Os principais fabricantes que estiveram bastanteenvolvidos na produo militar, enfrentaram a converso para os produtos civis. Um dos principaisobstculos para a venda desses produtos no mercado internacional era a reputao nacional por produtosde Segunda, devido a exportao de bens de m qualidade antes da Segunda Guerra Mundial.

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Para solucionar seus problemas de qualidade, os japoneses se prontificaram a aprendercomo os outros pases gerenciavam para a qualidade. Para esse fim os japoneses enviaram equipes aoexterior para visitar grandes empresas estrangeiras e estudar suas abordagens, alm de traduziremliteratura estrangeira selecionada para o japons. Eles tambm convidaram conferencistas estrangeirospara ir ao Japo e conduzir cursos de treinamento para gerentes. A partir desses e outros dados deentrada, os japoneses arquitetaram alguma estratgias inditas para criar uma revoluo na qualidade.Vrias dessas estratgias foram decisivas, dentre elas destacam-se:

Os gerentes de nvel alto lideraram pessoalmente a revoluo

Todos os nveis e funes foram treinados em gerenciamento da qualidade.

O aperfeioamento da qualidade foi empreendido a um ritmo contnuo erevolucionrio.

A fora de trabalho participou do aperfeioamento da qualidade atravs do conceitode crculos de controle de qualidade (CCQ).

No perodo logo aps a guerra, as empresas americanas afetadas, logicamenteconsideraram que a competio japonesa residia nos preos e no na qualidade. Sua resposta foi levar afabricao de produtos de intensa mo-de-obra para reas onde a mo-de-obra fosse mais barata,freqentemente fora do pas.

medida que os anos passaram a competio de preos caiu, enquanto que a competioda qualidade subiu. Durante as dcadas de 1960 e 1970, vrios fabricantes japoneses aumentarambastante sua participao no mercado americano. Uma das principais razes deveu-se superioridade emqualidade. Muitas industrias foram afetadas, como por exemplo a industria eletrnica, automobilstica, deao e mquinas industriais.

As empresas americanas geralmente no conseguiam observar as tendncias. Elasaderiram crena de que a competio japonesa baseava-se primordialmente na competio de preos eno na de qualidade. Alguns observadores deram o sinal de aviso de que os japoneses direcionavam-se liderana mundial em qualidade e que conseguiriam atingi-la, pois mais ningum trabalhava nesse sentidonaquele ritmo. O alarme foi dado na Conferncia da Organizao Europia para o Controle da Qualidadeem Estocolmo em junho de 1966.

O efeito mais bvio decorrente da revoluo japonesa de qualidade foi a enormeexportao de bens. O impacto nos Estados Unidos foi considervel, especialmente em certas reas maissensveis; as empresas de fabricao afetadas sofreram prejuzos devido a perda resultante de vendas. Afora de trabalho e seus sindicatos sofreram tambm pela diminuio dos postos de trabalho. A economiaAmericana foi afetada e a balana comercial tornou-se desfavorvel.

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Posteriormente um outro fenmeno significativo do ps-guerra foi a ascenso daqualidade do produto a uma posio de destaque na mentalidade do pblico. Esse aumento deimportncia foi o resultado da convergncia de algumas tendncias tais como:

- Preocupao crescente sobre os danos ao ambiente.- Aes judiciais impondo responsabilidades precisas- Receio de grandes desastres- Presso por parte de organizaes de consumidores por melhor qualidade- Pblico mais consciente do papel da qualidade na competio internacional

Conjuntamente essas tendncias so uma conseqncia da adoo pela humanidade datecnologia e industrializao. Esta presta muitos benefcios sociedade, mas tambm torna a sociedadedependente do desempenho contnuo e do bom comportamento de uma gama imensa de bens e serviostecnolgicos. este fenmeno da vida necessitando de qualidade, uma forma de assegurar os benefcios,mas vivendo perigosamente. Como os holandeses que aproveitaram tanta terra do mar, ns temos osbenefcios da tecnologia. Entretanto precisamos de diques de proteo na forma de boa qualidade paraproteger a sociedade contra interrupes dos servios e resguard-la contra desastres.

As respostas das empresas crescente necessidade e busca por qualidade, resultou naadoo de estratgias tais como:

- Criao de comisses de alto nvel para estabelecer polticas, metas e planos de aorespeitantes segurana do produto, danos ambientais e reclamaes deconsumidores.

- Estabelecimento de programas especficos a serem executados pelas vrias funes,como por exemplo projeto de um produto, fabricao, publicidade e aspectos legais.

- Auditoria para garantir que as polticas e metas fossem atendidas.

Contrastando com isso as respostas japonesas revoluo de qualidade tomaram muitasdirees. Algumas delas consistiam em estratgias que no se relacionavam com o melhoramento dacompetitividade mundial. Em vez disso nos Estados Unidos foram feitos esforos para bloquear atravsde uma legislao restritiva de cotas, processos criminais e civis e apelos para se comprar produtosamericanos.

Entretanto a maioria dos gerentes de alto nvel reconheceram que a melhor resposta a umdesafio competitivo era a de se tornar mais competitivo. Sem treinamento ou experincia nogerenciamento para a qualidade, esses mesmos altos gerentes buscaram ajuda dos especialistas internos eexternos. Resultou disso que os vrios especialistas propuseram muitas estratgias, incluindo amotivao da mo-de-obra, crculos de controle de qualidade, controle estatstico de processos econscientizao dos gerentes e supervisores. Outras estratgias ainda incluam o clculo do custo daqualidade, melhoramentos do tipo projeto a projeto, manuais completos de procedimentos, reviso daestrutura organizacional, incentivos para a qualidade, inspeo e testes automatizados e o uso darobtica.

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Todas essas estratgias possuem algum mrito sob condies apropriadas. Os altosgerentes tiveram ento de selecionar uma ou mais estratgias disponveis para serem usadas como basedo plano de ao. Todos eles eram gerentes experientes, mas no no gerenciamento da qualidade. Osresultados em geral no foram satisfatrios, pois esses gerentes estavam acostumados com aesimediatistas, no estando acostumados a trabalhar e esperar pelos resultados a mdio e longo prazo. Eainda muitas vezes as estratgias escolhidas no focavam os verdadeiros problemas fundamentais daempresa relacionados qualidade.

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3.1 As Ferramentas Estatsticas da Qualidade

A seguir sero apresentadas as principais tcnicas estatsticas que podem ser utilizadas deforma integrada em ciclos de melhoria contnua de processo e produtos.

3.1.1 Estrtificao

Consiste no agrupamento da informao sob vrios pontos de vista, de modo a focalizar aao. Os fatores equipamento, material, operador, tempo entre outros, so categorias naturais para aestratificao dos dados.

Fig 3.1 Estratificao das perdas em supermercados

3.1.2 Folha de Verificao

Formulrio no qual os itens a serem verificados para a observao do problema j estoimpressos, com o objetivo de facilitar a coleta e o registro dos dados. O tipo de folha de verificao a serutilizado depende do objetivo da coleta de dados. Normalmente construda aps adefinio dascategorias para a estratificao dos dados.

Fig 3.2 - Folha de verificao para papel

Perdas de produtos em um supermercado

- armazenamento- data de validade- queda- deteriorao- roubo

FOLHA DE VERIFICAO PARA LOCALIZAO DE DEFEITOS

Produto: Folha formato A2

Material: Papel branco

Data: 01/03/2002

Obs: .

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3.1.3 Grafico de Pareto

Grfico de barras verticais que dispe a informao de forma a tornar evidente e visual apriorizao de temas. A informao assim disposta tambm permite o estabelecimento de metasnumricas viveis de serem alcanadas.

Fig 3.3 Pareto de vendas de produto

3.1.4 Diagrama Causa e Efeito

Esta ferramenta que tambm conhecida como Diagrama de Ishikawa, apresenta arelao existente entre um resultado de um processo e os fatores do processo que por razes tcnicas,possam afetar o resultado considerado. empregado nas sesses de brainstorm realizada nos trabalhosem grupo

Fig 3.4 Diagrama de Ishikawa para perdas de produtos

Volume de vendas

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

25,00%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

100,00%

%% ACUM.

Matria-prima MquinaMo-de-obra

Perda de produtos

Mtodo MedioMeio ambiente

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3.1.5 Histograma

Grfico de barras que dispe as informaes de modo que seja possvel a visualizao daforma da distribuio de um conjunto de dados e tambm a percepo da localizao do valor central eda disperso dos dados em torno deste valor central. A comparao de histogramas com os limites deespecificao nos permite avaliar se um processo est centrado no valor nominal e se necessrio adotaralguma medida para reduzir a variabilidade do processo.

Fig 3.5 Histograma de temperatura de estufa

3.1.6 Medidas de locao e variabilidade

Estas medidas processam a informao de modo a fornecer um sumrio dos dados sob afrma numrica. Este sumrio quantifica a locao (onde se localiza o centro da distribuio dos dados) ea variabilidade (disperso dos dados em torno do centro). O clculo destas medidas o ponto de partidapara a avaliao da capacidade de um processo em atender s especificaes estabelecidas pelos clientesinternos e externo.

Fig 3.6 Medidas de locao de temperatura de estufa

Temperatura

LIE LSE

Varivel : TemperaturaMdia de x = 520CDesvio Padro de x = 10C

Se a temperatura tem distribuio normal:- 99,7% das medidas esto na faixa x 3S :entre 49 e 550C

Especificao: 45 a 600C

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3.1.7 ndices de capabilidade de processos

Estes ndices processam as informaes de forma que seja possvel avaliar se um processo capaz de gerar produtos que atendam s especificaes provenientes dos clientes internos e externo.

Fig 3.7 Tabela dos ndices de capabilidade deprocesso

3.1.8 Diagrama de disperso

Grfico utilizado para a visualizao do tipo de relacionamento existente etre duasvariveis. Estas variveis podem ser duas causas de um processo, uma causa e um efeito do processo oudois efeitos do processo.

Fig 3.8 Diagrama de disperso

3.1.9 Grfico de controle

Cp Nvel do Processo

Cp ? 1,33 Capaz

1 ? Cp < 1,33 Razovel

Cp< 1 Incapaz

0

5

10

15

20

25

30

35

0 2 4 6 8 10 12 14

Series1Series2

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Ferramenta que dispe os dados de modo a permitir a visualizao do estado de controleestatstico de um processo e o monitoramento, quanto locao e disperso, de itens de controle doprocesso.

Fig 3.9 Grfico de controle de variveis

3.1.10 Amostragem

As tcnicas de amostragem permitem que sejam coletados, de forma eficiente, dadosrepresentativos da totalidade dos elementos que constituem o universo de nosso interesse.

Fig 3.10 Diagrama de tcnica de amostragem

0

8

16

24

32

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

LSC

LIC

TPO DE AO POPULAO AMOSTRA DADOS

Aes sobre o processo Processo Lote Amostra Dados

AO

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3.1.11 Intervalos de confiana e anlise de varincia

Estas ferramentas permitem um processamento mais aprofundado das informaescontidas nos dados, de modo que possamos controlar, abaixo de valores mximos pr-estabelecidos, oserros que podem ser cometidos no estabelecimento das concluses sobre as questes qe esto sendoavaliadas.

= tempo mdio de espera para o atendimento em um restaurante

HiptesesHo: 15 minutosH1 : < 15 minutos

Estatstica de Testet = - 3,815

Conclusot = -3,815< t 2,5% = -2,145Concluir com 95% de confiana que a alterao realizada pelo restaurante diminuiu o tempo de espera dos clientes

Fig 3.11 Resultados de anlise de confiana

3.1.12 Anlise de regresso

Ferramenta que processa as informaes contidas nos dados de forma agerar um modeloque represente o relacionamento existente entre as diversas variveis de um processo, permitindo adeterminao quantitativa das causas mais influentes para o alcance de uma meta.

= 24 + 2X1 +3X2 +1,7X1X2 onde:

Y = Rendimento de uma reao qumicaX1 = temperatura do processoX2 = presso de trbalho

Fig 3.12 Anlise de regresso de dados

3.1.13 Planejamento de experimentos

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Processam as informaes nos dados de modo a fornecer indicaes sobre o sentido noqual o processo deve ser direcionado para que a meta de interesse possa ser alcanada.

Fig 3.13 Grfico de planejamento de experimentos

3.1.14 Anlise multivariada

Processa as informaes de modo a simplificar a estrutura dos dados e a sintetizar asinformaes quando o nmero de variveis envolvidas muito grande.

Fig 3.14 Grfico de Anlise multivariada

3.1.15 Confiabilidade

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130Temperatura

Pres

so 95% 90%

80%70%

60%Condio atual do processo

Alteraes para melhoria no processo

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

-15 -10 -5 0 5 10 15

Grupo superior

Grupo inferior

Grupo mdio

Grupo administrador

Grupo tcnco

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Fazem parte deste grupo de ferramentas a anlise de tempo de falha ( tambm conhecidacomo anlise de Weibull) e os testes de vida acelerada. Estas tcnicas processam as informaes de talforma que as necessidades dos clientes em segurana, durabilidade e manutenabilidade dos produtospossam ser atendidads pela empresa.

Fig 3.15 Tabela de confiabilidade de componentes

3.1.16 Avaliao dos sistemas de medio

Estas tcnicas permitem avaliao do grau de confiabilidade dos dados gerads pelossistemas de medio utilizados na empresa.

a) alto vcio + baixa preciso b) baixo vcio + baixa precisoc) alto vcio + alta preciso d) baixo vcio + alta preciso

Fig 3.16 Anlise dos sistemas de medio

Componente Taxa de Falha i

Velocmetro 0,128

Medidor de combustvel 0,04 x 10-3

(a) (b) (c) (d)

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3.2 As Ferramentas de Planejamento da Qualidade

A seguir sero apresentadoas as Ferramentas de Planejamento da Qualidade, que tambmso utilizadas pelos ciclos PDCA para melhorar e manter. Estas ferramentas so apropriadas para otratamento de dados no numricos, sendo muito importantes na preparao de projetos e como apoioaos processos decisrios

3.2.1 Diagrama de afinidades

Esta ferramenta utiliza as similaridades entre dados no numricos para facilitar oentendimento, de forma sistemtica, da estrutura de um problema. indicada para:

Mostrar a direo adequada a ser seguida em um processo de soluo deproblemas.

Organizar as informaes disponveis Prever situaes futuras Organizar idias provenientes de alguma avaliao

Fig 3.17 Diagrama de afinidades

3.2.2 Diagrama de relaes

Falta de objetivos das equipes

Autoritarismo

Falta entusiasmo

Problemas de comunicao

Falta habildade de liderana

No aceita o papel de lder

Falta liderana

Problemas de gerenciamento

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Apresenta a estrutura das relaes de causa e efeito de um conjunto de dados numricos,permitindo a organizao da tecnologia disponvel sobre o problema analisado. Sua utilizao indicadanos seguintes casos:

Problema complexo, de modo que a visualizao das relaes de causa e efeitono facilmente percebida.

A seqncia correta das aes crtica para o alcance do objetivo.

Fig 3.18 Diagrama de relaes

3.2.3 Diagrama de rvore

Recomendada na definio da estratgia para a soluo de um problema e na eluidao daessncia de uma rea a ser aprimorada. O diagrama de rvore mostra o mapeamento detalhado doscaminhos a serem percoridos para o alcance de um objetivo, sendo efetivo quando:

A tarefa considerada especfica, complicada e no deve ser atribuda a apenasuma pessoa.

A perda de uma tarefa bsica perigosa Histrico demonstra que obstculos levaram ao fracasso de tentativas anteriores. necessrio o desdobramento das tarefas associadas ao alcance de um objetivo

bsico.

Anlise de um problema

Anlise dos dados e causas

Delineamento da soluo

Deciso de prioridades

Dados do problema

Mo-de-obra

Estudo do Processo

Mquinas

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Fig 3.19 Diagrama de arvore

3.2.4 Diagrama de matriz

Consiste no arranjo dos elementos que constituem um evento ou problema de interessenas linhas e colunas de uma matriz, de forma que a existncia ou a fora das relaes entre os elementos mostrada, por meio de smbolos, nas interseces das linhas e colunas. utilizado na visualizao deum problema como um todo, deixando claras as reas nas quais o problema est concentrado. Estaferramenta permite:

A explorao de um problema sob mais de um ponto de vista e a construo deuma base multidimentsional para a soluo.

A distribuio de tarefas entre as diversas equipes de trabalho disponveis A identificao de gargalos e pontos crticos

Fig 3.20 Diagrama de matriz

Melhorar o processo de atendimento

Fazer os atendentes melhorar o

atendimento

Capacitar o pessoal de atendimento

Valorizar as atividades de atendimento

Melhorar equipamentos

Treianar pessoal

Mudar o la-out

Tipo do defeitoA B C D E

Lasca no gap

Trinca na camada

Riscos de lapidao

Abaulamento insuficiente

Causa do defeito

Relacionamento: Muito forte FracoForte

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3.2.5 Diagrama de priorizao

Permite o processamento das informaes contidas em um conjunto de dados constituidopor um grande nmero de variveis, de modo que estas varives possam ser representadas por apenasduas ou trs caractersiticas gerais. O Diagrama de priorizao mostra a a importncia dos fatorescomponentes de um problema, sendo utilizado quando:

Os pontos chaves de um problema foram identificados, mas sua quantidade temque ser reduzida

Na existncia de concordncia sobre os fatores, mas discordncia sobre a ordemde abordagem destes fatores

Existncia de limitaes de recursos humanos e financeiros e uma grandequantidade de problemas

As opes para a soluo do problema so fortemente correlacionadas

Fig 3.21 Diagrama de priorizao

3.2.6 Diagrama de processo decisrio

utilizado para garantir o alcance de uma meta pelo estudo da lgica de todas aspossibilidades de ocorrncia de eventos no caminho para se atingir a meta e das solues que podem seradotadas, melhorando as condies de tomada de decises e consequentemente, aprimorando o plano deao. O diagrama de processo decisrio tem se mostrado muito til para:

Habilidade Especfica

Habilidade Global

Trabalho Administrativo

Trabalho Tcnico

AltaBaixa

E

A

G

C

B

C

F

A

D

H

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Nova tarefa ou nica A soluo do problemas complexa de difcil execuo de interesse realizar a padronizao de atividades na rea de prestao de

servios.

Fig 3.22 Diagrama de processo decisrio

3.2.7 Diagrama de setas

Mostra o cronograma de execuo das tarefas de um projeto, bem como o seu caminhocrtico e como eventuais atrasos afetam o tempo de execuo. O diagrama de setas tem se mostradomuito efetivo quando:

O tempo um fator crtico necessrio negociar o tempo de durao de um projeto preciso estabelecer cuidados especiais para que o tempo de durao do projeto

seja preservado.

Eliminar o problema de lascas na peas

Avaliar o processo de produo

Lascas so geradas na retificao das

extremidades das peas

Otimizar o processo de de retificao

Otimizar o processo de cromao

Alterar reboloAumentar avano

Diminuir camada de Cr

Aumentar camada de Cr

??Eliminadas as lascas

geradas na retificao das extremidades das peas

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Fig 3.23 Diagrama de setas

3.3 O Controle da Qualidade Total

O controle da Qualidade Total TQC (Total Quality Control) um sistema gerencialbaseado na participao de todos os setores e de empregados de uma empresa, no estudo e na conduodo Controle da Qualidade. Seu ncleo portanto o Controle da Qualidade, o qual definido segundo anorma JIS Z 8101, como um sistema de tcnicas que permitem a produo econmica de bens e serviosque satisfaam as necessidades do consumidor.

O controle da qualidade moderno utiliza tcnicas estatsticas e por este motivo freqentemente denominado controle estatstico da qualidade.

Segundo a definio de Ishikawa, praticar um bom controle da qualidade desenvolver,projetar, produzir e comercializar um produto de qualidade que seja mais econmico, mais til e sempresatisfatrio para o consumidor. Para atingir este objetivo, todos na empresa (diretores, gerentes, tcnicose operadores) precisam trabalhar juntos.

Alguns autores costumam definir 5 componentes da Qualidade Total, os quais seroapresentados a seguir:

1 2

3

4

5

6

9

7

8

Planejamento

Produo da Pea 1

Produo da Pea 3

Inspeo da Pea 3

Produo da Pea 2

Produo da Pea 4

Produo da Moldura

Montagem Intermediria

Montagem FinalInspeo de sada

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3.3.1 Qualidade

Tambm conhecida como qualidade intrnseca, esta dimenso da Qualidade Total serefere s caractersticas especficas dos produtos (bens e servios) finais ou intermedirios da empresa, asquais definem a capacidade destes bens ou servios de promoverem a satisfao do cliente. A qualidadeintrnseca inclui a qualidade do bem ou servio, qualidade do pessoal, qualidade da informao, quali-dade do treinamento entre outros aspectos.

3.3.2 Custos

Quando tratamos deste outro componente devemos lembrar que estamos nos referindo aocusto operacional para fabricao do bem ou fornecimento do servio e envolve, por exemplo, os custosde compra, de venda, de produo, de recrutamento e de treinamento. O custo resulta do projeto,fabricao e desempenho do produto.

3.3.3 Entrega

Componente relacionado entrega dos produtos finais e intermedirios de uma empresa.A entrega deve acontecer na quantidade, na data e no local certos.

3.3.4 Moral

Mede o nvel de satisfao das pessoas que trabalham na empresa. Como os produtos quesero fornecidos aos clientes sero produzidos pela equipe de pessoas, claro que dever haver um bomambiente de trabalho para que os bens ou servios sejam de boa qualidade, capazes de garantir oatendimento das necessidades do cliente. O nvel mdio de satisfao das pessoas que trabalham naempresa pode ser medido atravs de ndices de absentesmo, de demisses, de reclamaes trabalhistas,de sugestes entre outros.

3.3.5 Segurana

Dimenso da Qualidade Total que se refere segurana das pessoas que trabalham naempresa e dos usurios do produto. Os produtos no devem provocar acidentes aos seus usurios e nodevem ocorrer acidentes de trabalho na empresa.

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A partir das constataes anteriores e da apresentao dos componentes da QualidadeTotal, fica claro que a qualidade no apenas a ausncia de defeitos. De nada adiantar, por exemplo,fabricar um produto totalmente sem defeitos, mas cujo preo to elevado que ningum estar dispostoa compr-lo. Por outro lado, o cliente no comprar um produto que no cumpra adequadamente afuno para a qual foi projetado, ou que no seja seguro, por mais baixo que seja o seu preo.

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4. Confiabilidade e preveno de falhas em produtos

Tradicionalmente no processo de comercializao de bens e servios, tem sido utilizada ainstituio da Garantia, durante um determinado perodo de tempo. Durante esse perodo o fornecedorou fabricante, compromete-se a consertar ou substituir, total ou parcialmente o produto, ou seuscomponentes que apresentem defeitos operacionais ou construtivos sem nus para o usurio.

Embora esse compromisso represente uma tranqilidade para o cliente, o fato de nodispor do produto durante o perodo de conserto do mesmo, ou ficar sem ele com demasiada freqncia,representa no mnimo um motivo para perda de satisfao para com o fornecedor do bem ou servio.

Em outras ocasies o produto utilizado em lugares remotos ou em condies muitocrticas. Nesses casos o interesse maior do cliente que o produto no falhe e a garantia passa a ter umarelevncia secundria.

Por estes e outros motivos desejvel colocar no mercado um produto ou servio queno apresente defeitos, ou seja, sem falhas, at onde isso possa ser possvel. Cada vez mais o clienteespera um produto confivel e com o nvel de desempenho especificado.

4.1 - Confiabilidade

A definio de Confiabilidade, abrangentemente, associada em dependncia dofuncionamento desejado do sistema, ou seja: isento de falhas durante a sua vida til. Para efeito deanlise em engenharia, por outro lado, necessrio definir confiabilidade quantitativamente em termos deprobabilidade. Ento, confiabilidade pode ser definida como a probabilidade que um sistema ir executara funo desejada por um perdo de tempo determinado, sobre condies determinadas.

A palavra sistema usada em um senso genrico, sendo que esta definio pode seraplicada sobre todas as variedades de produtos, subsistemas, equipamentos, componentes e peas. Afalha de um sistema pode considerada qualitativamente quando o sistema cessa de executar a funodesejada: Estruturas rompem-se, motores param de funcionar, um componente eletrnico queima -nestas condies o sistema claramente falhou.

Algumas vezes, porm, necessrio definir falha quantitativamente, levando emconsiderao formas mais sutis de falha como deteriorao ou instabilidade de funo: um motor no capaz de produzir o torque necessrio, uma estrutura excede a flexo especificada, um amplificador noproduz mais o ganho especificado - so tambm falhas. Alm da confiabilidade, outras quantidadestambm so utilizadas para caracterizar a confiabilidade de um sistema, como o tempo mdio at falhas(MTTF - Mean Time To Failure) e taxa de falhas; no caso de sistemas reparveis temos o tempo mdioentre falhas (MTBF - Mean Time Between Failures).

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4.1.1 - Confiabilidade e Taxas de Falha

Conforme definido anteriormente, confiabilidade a probabilidade de sobrevivncia deum sistema em um determinado perodo de tempo. A funo confiabilidade pode ser definida em funoda varivel aleatria T (tempo de falha). Em termos probabilsticos podemos fazer as seguintesdefinies:

Sendo que se o sistema no falha para Tt, ento:

Conforme as definies das funes, deve ficar claro que R(0)=1 (100%) e R()=0.

A definio da funo taxa de falhas (t), pode ser feita a partir da funo confiabilidadeR(t) e da funo densidade de falhas f(t): consideremos que (t) t seja a probabilidade de que o sistemafalhe em um tempo T < t + t dado que no falhou at o tempo T = t, esta definio reduz-se probabilidade condicional:

A natureza da taxa de falhas em funo do tempo reveladora. O grfico da taxa defalhas em funo do tempo chamada "curva da banheira", esta curva de fato uma caracterstica dasobrevivncia tanto de sistemas de engenharia como organismos vivos. Esta definio tem muito emcomum com estudos demogrficos da mortalidade humana: na regio onde os tempos so relativamentepequenos chamada de mortalidade infantil, e a taxa de falhas decresce exponencialmente com otempo; de modo anlogo, a regio onde os tempos so relativamente altos, chamada de mortalidade

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por velhice ou fadiga, e a taxa de falhas cresce exponencialmente; nos tempos intermedirios, a taxa defalhas relativamente constante e chamada de regio de falhas aleatrias.

Fig 4.1 Curva da banheira

4.1.2 - Engenharia da Confiabilidade

A anlise de Weibull a tcnica mais empregada para obtermos estatsticas dascaractersticas de vida de um sistema, ela permite que com poucos dados obtenha-se uma boa estatsticasobre a confiabilidade; impraticvel para qualquer empresa aguardar que ocorram muitas falhas paraque sejam tomadas aes, ento, a anlise de Weibull est a nosso favor . A distribuio de Weibull empregada para obtermos um modelo paramtrico dos dados obtidos, e para obter seus parmetrospodemos utilizar regresso linear ou o mtodo da mxima verossimilhana. Na prtica o mtodo maisutilizado para obtermos os parmetros da distribuio de Weibull a regresso linear em Y. Adistribuio de Weibull definida pela equao:

Onde o parmetro de forma e a vida caracterstica. Esta distribuio muitoflexvel, sendo que para =1 ela aproxima-se de uma distribuio exponencial, para =2 aproxima-sede uma distribuio lognormal e para =3 de uma distribuio normal. Para 2 est na regio de mortalidade por velhice ou fadiga. A vida caracterstica representa o tempoonde a desconfiabilidade (Q(t) ou (1-R(t) ou probabilidade de falha) de 63.2%.

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4.1.3 - Categorias Medianas (Median Ranks) e Regresso Linear.

Para efeito de anlise, os dados de vida devem ser ordenados de forma crescente, eatribudo um nmero de ordem j para cada dado. A aproximao da categoria mediana pode ser feitatravs da aproximao de Bernard:

Onde j o nmero de ordem e N o tamanho da amostra.

Exemplo:

Ordem(j)

Tempo atFalha (t)

CategoriaMediana (MR) LN(t)

LN(LN(1/(1-MR)))

1 72 0.0486 4.2767 -2.99912 82 0.1181 4.4067 -2.07443 97 0.1875 4.5747 -1.57204 103 0.2569 4.6347 -1.21415 113 0.3264 4.7274 -0.92866 117 0.3958 4.7622 -0.68547 126 0.4653 4.8363 -0.46848 127 0.5347 4.8442 -0.26779 127 0.6042 4.8442 -0.076110 139 0.6736 4.9345 0.113011 154 0.7431 5.0370 0.306712 159 0.8125 5.0689 0.515213 199 0.8819 5.2933 0.759214 207 0.9514 5.3327 1.1065

Fig 4.2 Tabela de dados

A partir das variveis LN(t) e LN(LN(1/(1-MR))) possvel representar os pontos em umgrfico, onde as escalas esto ajustadas linearmente e equivalentemente a um papel de Weibull. Acategoria mediana (MR) a funo desconfiabilidade Q(t) e est ajustada para o grfico atravs deLN(LN(1/1(1-MR))). Este grfico representa a probabilidade de falha (y=LN(LN(1/1(1-MR)))) em funodo tempo (x=LN(t)):

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Fig 4.3 Grfico de regresso linear

Observamos que possvel ajustar uma reta aos pontos do grfico (regresso linear).

Analiticamente, podemos obter a equao da reta atravs do mtodo dos mnimosquadrados (regresso em X ou Y). Considerando que a reta y=ax+b descreve a funo Q(t)adequadamente, podemos obter o parmetro de forma pelo coeficiente angular da reta ( =a) e a vidacaracterstica obtida de e^(-b/a).

4.2 Preveno de falhas

Para se conseguir a confiabilidade exigida nos produtos, devemos adotar algumas aesdpreventivas, de forma a garantir que as falhas no ocorram.

As industrias vem adotando nas ltimas dcadas inmeros mtodos para realizar apreveno do aparecimento de falhas em seus produtos. As primeiras industrias a utilizarem essesmtodos foram as automobilsticas e de aparelhos eletrnicos, sendo posteriormente adotados por outrosramos da industria e da prestao de servios.

Entre os mtodos para a preveno dessa falhas podemos destacar algumas metodologiasque so amplamente empregadas no cotidiano:

FMEA de projeto (Anlise dos Modos e Efeitos da Falhas) Design Review SET (Times de Engenharia Simultnea) Auditorias de Sistemas Auditorias de processo

Na seqncia ser apresentado o mtodo das Auditorias de Processo utilizados pela VDAa Associao Alem dos Fabricantes de Automveis.

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4.2.1 - Auditoria de Processos

As exigncias ao gerenciamento de qualidade, as prestaes de servios, a qualidadedos produtos fabricados, e a aplicao da estratgia bsica, exigem procedimentos direcionados aosobjetivos da nossa das corporaes.

Um fator de sucesso importante a melhoria contnua da capacidade e servio dequalidade em todo o processo de formao do produto.

Independente de ter sido iniciado um Programa de Zero Defeito ou implementadosmtodos de gerenciamento de qualidade, sempre um processo ser iniciado.

Um processo a seqncia de atividades para a realizao de uma ou varias metas.Atravs de um processo, grandezas de entrada dependentes de tempo (Homem, Mtodo, Material,Mquina, Meio) so convertidas em grandezas de sada tambm dependentes do tempo.

As entradas de processo mudam permanentemente, pois esto sujeitas a contnuasvariaes. Em conseqncia, os resultados tambm mudaro continuamente (com mais intensidadenos processos seqnciados).

Grandezas de entrada:Homem:O homem como posio central no processo operacional de qualidade.

Materiais e o fluxo de materiais :Materiais e o fluxo de materiais para manter a produo.

Mtodos:Os mtodos para evitar falhas e planejar as seqncias operacionais timas.

Meio:O meio (ambiente), eventualmente com influncia inibidora ou promotora da qualidade.

Mquinas:As mquinas, cuja qualidade influencia diretamente a qualidade do produto.

Um dos objetivos das Auditorias de Processo analisar e avaliar as grandezas deinfluncia do processo, apresentar as deficincias existentes de forma visvel e transparente, a fim deeliminar as causas de reclamaes definitivamente.

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Uma Auditoria de Processo uma anlise sistemtica e independente, para constatar sea execuo de um processo corresponde ao planejamento e se o planejamento e a execuo de umprocesso so adequados para atingir os resultados e metas exigidos (VDA volume 6.3).

Em todas as fbricas de origem Alem qe seguem as recomendaes da VDA, previsto um mesmo procedimento, de acordo com VDA volume 6.3. Este manual contem: generalidades para a Auditoria de Processo,

uma lista geral de perguntas para a composio do checklist,

determinaes para o gabarito,

exemplos para a documentao e relatrios e

referncias para a formao de auditores de processo.

O objetivo da Norma VDA 6.3 determinar um procedimento uniforme dentro dascorporaes, a fim de poder avaliar um processo de maneira preventiva e orientada necessidade, efinalmente garantir a possibilidade de comparao dos resultados.

As auditorias de processo devem demonstrar a confiabilidade do processo (ndice dedesempenho) nas seqncias individuais de processo, revelar pontos fracos relevantes ao cliente ecausadores de custos, e prover uma soluo duradoura.

Os resultados de Auditorias de processo devem fornecer indicaes de melhorias deprocesso para os respectivos locais de produo, e formar a longo prazo a base de Benchmarking paraoutros locais.

A Auditoria de Processo considera, dentro do sistema de garantia de qualidade,exigncias da VDA volume 6.3 e as determinaes de qualidade da corporao.

Os processos devem ser controlados para garantir a sua confiabilidade ou possibilitar aintroduo em tempo hbil de mecanismos adequados de ajuste, no caso de desvios. Uma Auditoria deProcesso pode ser acionada tambm pelas informaes de qualidade a seguir:

Informaes de campo, (amostragem de defeitos) Resultados de Auditoria,

Antes da efetivao de uma Auditoria de Processo recomendvel uma verificao prviade contedo das Auditorias de Produto instaladas na seqncia de processo (Avaliao de caractersticasdo produto sob ponto de vista do cliente) para a identificao de processos crticos.

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Os checklists de uma Auditoria de Processo devem ser classificados conforme VDA 6.3,Elementos M5, M6 e M7 de produo, a fim de possibilitar uma comparao:

Sub-Fornecedor / Aquisio,

Pessoal / qualificao,

Meios de operao / instalaes,

Transporte / manuseio de peas / armazenamento / embalagem,

Anlise de falhas / correo / melhoria contnua,

Qualidade perante o cliente.

Esses checklistsdevem ser elaborados antes da Auditoria de Processo.

A avaliao de um processo feita atravs da determinao do grau de desempenho.

Grau de desempenho em uma Auditoria de Processo resulta de:

[ ]Graude desempenho soma de todos pontos alcan adossoma dos pontos possiveis

x= 100

Atravs da avaliao quantitativa nas Auditorias de processo programadas obtm-seresultados de auditorias que podem ser comparados e alteraes podem ser constatadas em relao aauditorias anteriores.

4.3 Anlise de Falhas

Mesmo com todos os cuidados e metodos utilizados na preveno dos problemas desde oprojeto at o processo de fabricao dos produtos, os problemas ocorrem. E essa ocorrncia em geralest relacionada ao desempenho dos processos de fabricao e de seus parmetros.

Quando os problemas ocorrem torna-se necessria ento que os mesmos sejamresolvidos, com a maior eficcia e no menor espao de tempo possvel, de forma a diminuir os custosenvolvidos na garanita do produto ou servio.

As empresas vem desenvolvendo e aplicando inmeras tcnicas para a soluo dosproblemas surgidos. Dentre essas tcnicas, destacaremos a seguir a conhecida como MSP Mtodo deSoluo de Problemas.

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4.3.1 - M S P Mtodo de Soluo de Problemas

Soluo de problemas um procedimento (padro) uniforme, atravs do qual as reaiscausas dos problemas so reconhecidas e eliminadas de forma duradoura. Cada desvio Deve ser/ , pordefinio, um problema.

Vantagens da utilizao do Mtodo de Soluo de Problemas:

Todos os funcionrios atingidos so envolvidos, um mtodo padronizado para todos os funcionrios poderem realizar suas

atividades, conforme planejado, A atualizao transmite segurana e sentimento de certeza de que todos os

problemas so solucionados de forma duradoura, O tempo de reao entre a deteco do problema e sua soluo menor, A visualizao e a documentao so transparentes, As responsabilidades so claras e inequvocas, A preveno de desperdcios, refugo e retrabalho, reduz custos.

Resumindo, a utilizao do Mtodo de Soluo de Problemas permiti alcanar osobjetivos de Custos, Qualidade e prazos, aumentando a satisfao do cliente.

Nos ltimos anos, os nveis de qualidade esperados pelos consumidores tm aumentadosignificativamente, e os clientes querem: produto adequado, no momento certo e com o menor preo.

Para atender estes fatores, a empresa necessita reduzir a quantidade de problemas e comisto reduzir os custos e aumentar a produtividade. Vrias tcnicas, com enfoque em preveno, tm sidoadotadas para o aumento da qualidade e, lgicamente, para reduo dos problemas.

Como exemplos podemos citar o F.M.E.A (Anlise do Modo de Falha e seus Efeitos) e oCEP (Controle Estatstico do Processo). Sabemos que, apesar de todos estes esforos, problemasaparecem. Para garantir que o cliente receba o produto conforme solicitado a empresa deve trat-los omais rpido possvel e de uma forma eficaz, ou seja, identificando e eliminando a causa raz eimplantando aes para evitar a reincidncia.

O objetivo deste mtodo transmitir:

a - Uma metodologia de soluo de problemas, ou seja uma seqncia lgica e rganizadaque permita que a melhor soluo seja encontrada e implantada;

b - Indicar ferramentas que facilitem a aplicao do mtodo.

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A palavra mtodo vem do grego. a soma das palavras Meta e Hodos. Hodos quer dizercaminho. Portanto, mtodo significa Caminho para atingir a meta.

Existem nomes para a metodologia de soluo de problemas. Uns a chamam de MSP(Mtodo de Soluo de Problemas), outros de FSP (Folha de Soluo de Problemas), e outros, ainda, deMASP (Mtodo de Anlise e Soluo de Problemas), mas todos foram extraidos do mtodo PDCA:iniciais de PLAN (planejar), DO (fazer), CHECK (checar) e ACTION (agir).

O PDCA um modelo gerencial para todas as pessoas da empresa. Este mtodo desoluo de problemas deve ser entendido e praticado por todos.

4.3.1.1 - Mtodo P.D.C.A ( Planejar, Fazer, Checar e Agir )

Fig 4.4 Grfico PDCA

O P.D.C.A um modelo gerencial para todas as pessoas da empresa Este mtodo desoluo de problemas deve ser entendido e praticado por todos

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No caso soluo de problemas, as etapas P,D,C e A podem ser assim traduzidas:

Fig 4.5 Tabela PDCA

4.3.1.2 Tipos de Problemas

Problemas crnicos so aqueles que uma vez solucionados melhoram a condio deoperao e processo, tornando-o mais robusto, isto , menos sujeito s alteraes de padres dosfatores de produo (6 Ms) e/ou melhorando o resultado final ( menor oferta de defeitos, menorvariao, etc).

Aps a resoluo de um problema crnico se estabelece um novo e melhor padro deresultado, quando comparado condio anterior. Os problemas crnicos podem ser causados por noobservncia sistemtica de alguns padres estabelecidos, padres mal definidos dos fatores de produo(6 Ms), ou melhor, com potncial para definio que resulta em melhor resultado final, ou, ainda, porm manuteno de padres.

Problemas Crnicos podem ser:

Problemas repetitivos, j conhecidos e, at ento, nunca tratados.Exemplo: peas com posio deslocada de um furo so fabricadas de vez em quando,h muito tempo; da mesma forma, peas que no se encaixam, danificadas,amassadas, ou fora do padro de cores;

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Definio: Alterao repentina no padro de resultado identificado pelo prprio grupo ouidentificado pelo cliente; ou ainda, dificuldade repentina ou interrupo das aes de processamentoexigindo esforos adicionais para a sua realizao.

Problemas repetitivos, que o histrico indica que j foram tratados por diversas vezes,mas que voltam a reincidir, demonstrando assim a ineficcia das aes implantadas;

Problemas bons ( oportunidades ):

Essa situao ocorre quando a meta superar uma situao atual que est boa, mas quepode ser melhorada, porque:

Uma outra rea, da mesma empresa atingiu melhores resultados; Um concorrente atingiu melhores resultados; Uma outra empresa, de um ramo de atividades diferente, atingiu melhores

resultados.

Existem problemas que chamamos de problemas do dia a dia. Para esse tipo deproblema utilizamos o ciclo PDCA - Rpido.

Sabemos,no entanto, que em nosso dia-a-dia, nos deparamos com problemas e problemas,ou seja, existem aqueles que aparecem inesperadamente e tiram o processo da sua condionormal de operao. Uma vez removidos, permitem ao processo retornar s mesmas condiesanteriores. A estes problemas chamamos de No conformidades do dia-adia e normalmente suassolues podem ser obtidas por pessoas envolvidas com o processo (Operadores, Monitores e Lderes,que tm conhecimento e recursos para resolv-los.

4.3.1.3 Mtodo de Anlise:

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4.3.1.4 - Responsabilidade ( Controle do processo / melhoria do processo )

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Fig 4.6 Tabela de responsabilidades

Relatrio de Anlise de Problemas ( R.A.P )

Fig 4.7 Relatrio PDCA

Dentre as Ferramentas Auxiliares para Soluo de Problemas podemos destacar:

Mtodo dos 3 GensSo as iniciais de 3 palavras japonesas:

GENBA significa local real GENBUTSU significa coisa real GENJITSU significa realidade

Em outras palavras os termos utilizados significam:

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V at o local das ocorrncias para observar fatos adicionais. Converse com as pessoas que esto diretamente relacionadas com o problema Verifique no local a frequncia do problema, como ocorre, etc.

Fotografe, filme, relate, se necessrio. Utilize os 3 gens para poder responder asseguintes perguntas

O QUE ?- Qual o defeito e em quais produtos ele aparece ?, Quais consequncias ele traz ?

ONDE ?Em que ponto do produto se encontra o defeito ?

QUANDO ?Quando o defeito aconteceu pela primeira vez ?, Em que circunstncias ele ocorreu ?

QUANTO ?Quais so as propores do defeito e a quantidade de itens defeituosos ?Qual o tamanho do problema ?, Qual a tendncia ?

COMO ?Como o defeito ocorre ? Sob que condies ?

PORQUE ?Porque o defeito est ocorrendo ? ( nesta fase ainda estamos procurando causas doproblema )

Estratificao

uma tcnica que auxilia na definio mais objetiva de um problema, pois a suautilizao possibilita a investigao do problema, sob vrios pontos de vista e assim ter uma melhorvisualizao e atendimento do mesmo.

A estratificao facilita a identificao dos pontos mais crticos do problema.

No caso de estratificao temos quatro pontos importantes a serem observados:

Por tempo ( quando o problema ocorreu ) Por local ( lado esquerdo, direito, em cima, em baixo, dentro ou fora ) Por tipo ( depende de outro fator, temperatura, material, fornecedor, etc ) Por outros fatores ( mtodos diferentes, meios de medio, meios de produo )

Folha de Verificao

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uma ferramenta da qualidade que tem como objetivo:

Facilitar a coleta de dados Organizar os dados durante a coleta, eliminando a necessidade de rearranjos posteriores.

Uma folha de verificao bem elaborada o ponto de partida para que o problema possa ser subdividido em partes menores e assim sua descrio possa ser bem focada eobjetiva.

Grfico de Pareto

Este um critrio fundamental para a soluo de problemas, sendo aplicado para priorizaraqueles que contribuem mais significamente. Qualquer problema de priorizao pode sersatisfeito pelo uso da anlise de pareto, bastando que os itens a priorizar possam receber valoresquantitativos ( ndice de Ocorrncia ). O hbito de priorizar por meio de desta ferramenta, permiteutilizar melhor os recursos disponveis.

Diagrama de Causa e Efeito

Segundo o idealizador desta ferramenta, o professor Kaaru Ishikawa, o diagrama decausa e efeito no identifica as causas do problema. uma ferramenta que possibilita a organizao dasCausas do problema, atravs de sua disposio em diversos nveis, desde o macro at o mais detalhado. (Causa Fundamental )

A sua forma facilita a visualizao das anotaes feitas pelo grupo.

A identificao da causa e responsabilidade do grupo, em funo disso, deve-se ter emmente que a eficcia desta ferramenta depende da habilidade do Lder em conduzir a reunio; em fazercom que as pessoas participem; em evitar crticas s possveis causas levantadas.

Diagrama de Disperso ( Correlao )

um grfico que permite verificar visualmente o grau de influncia que uma vriavelapresenta sobre a outra. Pode ser utilizado, portanto, para verificar a correlao entre:

ponto de medio A no dispositivo com o ponto B; a temperatura ambiente e o rendimento do motor; a lubrificao e o atrito de componentes mecnicos; a velocidade de corte e a rugosidade, ...

Montagem do Plano de Ao

O plano de ao deve estar baseado no conhecimento adquirido at o momento pelaequipe. Um plano de ao bem elaborado deve seguir as seguintes etapas:

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Listar junto a equipe, todas solues possveis para cada causa priorizada. Escolher solues mais adequadas levando-se em considerao, dentre outras

coisas: Custo da soluo proposta; Dificuldades para implantao; Efeitos colaterais; Impacto previsto no resultado ( objetivo a ser alcanado ); As solues mais adequadas para cada causa; Elaborao de um plano de ao para cada causa definida; O que ser feito ( WHAT ); Quanto ser feito ( WHEN ); Quem far ( WHO ); Onde ser feito ( WHERE ); Porque ser feito ( WHY ); Como ser feito ( HOW ) .

5 A metodologia Seis Sigma

O principal objetivo da utilizao da metodologia Seis Sigma de aumentar a capacidadecrtica e analtica dos profissionais da empresa, para que estes profissionais possam resolver problemascrnicos e atingir mets de melhoria desafiadoras.

A metodologia Seis Sigma fundamenta uma lgica estruturada de anlise e processamentodas informaes, baseando-se em ferramentas estatsticas conhecidas e aplicadas no campo da Gesto daQualidade.Entretanto a metodologia Seis Sigma busca padronizar uma forma eficinete de utilizao dessasferramentas, de forma a obtermos os melhores resultados na soluo dos problemas.

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Fig 5.1 Fluxo das informaes na metodologia Seis Sigma

Na aplicao do Seis Sigma podem ser utilizadas diferentes mtodos de encaminhamentoda resolua de problemas. Entre os mais utilizados e eficazes est a que utiliza a metodologia do PDCAde Deming ( Plan, Do, Check e Action).

Na sequncia ser apresentada a aplicao do Seis Sigma na soluo de problemasutilizando a metodologia do PDCA de Deming. Sero descritas as etapas com comentrios e exemplosprticos.

5.1 Identificao do problema

Esta etapa inicial da metodologia tem como principais objetivos:

Definir claramente o problema e evidenciar a sua importncia Definir a freqncia e a evoluo do problema at o momento atual Analisar e quantificar a convenincia de sua soluo

Os tpicos apresentados anteriormente podem parecer bastatne bvios, entretanto muito comum que se inicie a tentativa de soluo de um problema, sem mesmo defini-lo com exatido ede sua real importncia e impacto na qualidade do produto ou servio prestado. A segunda definiotorna-se necessria para avaliar como o problema est se comportanto com o passar do tempo.Finalmente devemos avaliar o impacto financeiro do problema e de sua soluo, pois desta forma iremos

UNIVERSO DAS INFORMAES

FATOS = informaes qualitativas DADOS = informaes quantitativas

COLETA

PROCESSAMENTO

DISPOSIO

UNIVERSO DE CONHECIMENTO

Conhecimento dos fatores atuais do problemaO que? Quem? Como? Onde? Quantos? Quando? Por qu? (5W 2H)

ATINGIR METAS

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evitar o dispndio de tempo e de recursos na soluo de problemas que no apresentaro viabilidadeeconmica.

Com a clara definio do problema, precisaremos ento definir uma Meta a ser alcanada.Onde devero estar claramente definidos: o objetivo gerencial o valor e o prazo. A deficincia nadeterminao de uma meta poder comprometer todo o trabalho, uma vez que poder direciona-lo emuma determinada direo, fazendo com que outras possveis causas do problema sejam relevadas. Destaforma o processo de tomada de deciso ser totalmente comprometido. As metas devero sempre serestabelcidas sobre os resultados (fins) e nunca sobre os meios de um processo.

O mtodo mais utilizado para acompanhamento da freqncia da ocorrencia e daevoluo do problema o grfico seqencial. Desta forma podemos acompanhar o comportamento davarivel de interesse ao longo do tempo ou de um determinado perodo.

Fig 5.2 Grfico seqencial de acompanhamento de uma varivel

Analisando-se o grfico sequencial podemos determinar o comportamento da varivel emfuno do tempo transcorrido. Verificar se existe uma tendncia de aumento ou diminuio dosproblemas. Sendo possvel ainda a verificao da existncia dealgum carter cclico ou sazonal naocorrncia dos problemas sob observao.

A ltima etapa a ser realizada na tarefa de identificao do problema analisar equantificar a convenincia de sua soluo. Ao avaliar o retorno previsto com a soluo do problema,devemos perceber quais fenmenos esto associados e tentar quantificar o impacto de cada um deles. Aresoluo de alguns problemas no gera benefcio econmico direto, mas estrtegica para a empresa,pois os problemas esto vinculados sua imagem, sua viso, s suas polticas e aos seus objetivos.

0

8

16

24

32

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

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5.2 Anlise do fenmeno

A anlise do fenmeno tem como objetivos principais:

Focar o problema Conhecer profundamente o problema

Durante a etapa da anlise do fenmeno devemos coletar a maior quantidade de dados einformaes sobre o fenmeno, desdobra-lo, analisar suas variaes para ento podermos estabelecer asmetas especficas para a soluo do problema.

Antes de iniciar a coleta dos dados de extrema importncia definir claramente afinalidade e quais as informaes que se deseja obter. Devem ser definidas e estudas as fontes ecredibilidades dos dados coletados. Ainda devem ser definidas as formas de registro dos dados, parapermitir a sua utilizao e fidelidade.

Uma etapa importante na anlise do fenmeno o desdobramento do problema, istosignifica que devemos dividi-lo em partes menores a fim de locaizar a origem dos problemas. Osdesdobramentos podem ser feitos sob diversos pontos de vista, tais como tempo, tipo, indivduo, sintomae local de ocorrncia.

As ferramentas mais utilizadas para a realizao do desdobramento e priorizao de umproblema so a Anlise de Pareto e o Diagrama de rvore (ver ferramentas da qualidade).

Aps o desdobramento do problema torna-se necessrio a verificao dos itens ouproblemas que devero ser priorizados e quaisapresentam variaes. Essas variaes devem serestudadas, pois elas podero ser naturais, habitual ou esperada do processo, estando relacionadas com asdiversas fontes de variao que so inerentes ao processo produtivo, que tambm so conhecidas comocausas comuns de variao. Em contrapartida tambm podem ocorrer variaes no habituais einesperadas do processo, que esto relacionadas com fontes de variao que ocasionalmente estopresentes no processo, essas so conhecidas como causas especiais de variao.

Podemos destacar as razes da necessidade da anlise das causas das variaes de umprocesso produtivo. Identificar o tipo de causa de variao associado ao problema na anlise dofen^meno auxilia a dimensionar a anlise do processo.

Causas comuns = item sistmico necessita profunda anlise do processo Causas especiais = item localizado necessria avaliaes de registro do processo

No caso de ocorrncia de causas especiais, a ferramenta mais apropriada para detectar ascausas da variao so as cartas de controle, dentre as quais podemos destacar:

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Carta X das medidas individuais Carta AM das amplitudes mveis Carta X das mdias Carta R das amplitudes

Fig 5.3 Exemplo de Carta X-AM

Tendo como base os dados coletados nessas cartas de controle, podemos realizar algumasanlises da Capacidade do Processo. Essa anlise tem por ojetivo avaliar se o processo atende sespecificaes estabelecidas em projeto.

Para a realizao dessa anlise, torna-se necessria uma verificao da normalidade dosdados coletados, ou seja, se os dados coletados apresentam uma distribuio normal confrme a curva deGauss. Caso os dados apresentem uma distribuio normal, esnto pode-se determinar os ndices decapabilidade do processo e tambm os ndices de desempenho do processo produtivo.

300200100Subgroup 0

170

120

70

Indi

vidu

al Va

lue

1

222

22

11

Mean=117,1

UCL=157,9

LCL=76,36

605040302010

0

Mov

ing

Range

2222222

22

2

2222

2

1

222 2 22

2R=15,33

UCL=50,10

LCL=0

Cartas X-AM para o tempo de carregamento das Carretas

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Fig 5.4 Grfico de anlise de normalidade de uma varivel

Fig 5.5 Grfico de anlise de disperso de uma varivel

5.3 Anlise do processo

Nesta fase o objetivo a determinao das causas dos problemas em estudo, desta formauma anlise de fenmeno bem realizada facilitar a anlise do processo.

Uma anlise profunda do processo gerador do problema permite conhecerqualitativamente os fatores causais deste problema. Para isto so utilizadas algumas ferramentas queajudam a identificar esses fatores causais, tais como Brainstorming, FMEA (Failure Mode and EffectsAnalysis) e FTA (Fault Tree Analysis).

1801601401201008060

USLUSLtempo de carregamento das Carretas Analise de Desempenho do

PPM TotalPPM > USLPPM < LSL

PPM TotalPPM > USLPPM < LSL

PPM TotalPPM > USLPPM < LSL

PpkPPLPPUPp

Cpm

CpkCPLCPUCp

StDev (Overall)StDev (Within)Sample NMeanLSLTargetUSL

419699,38419699,38

*

416723,03416723,03

*

402173,91402173,91

*

0,07 *

0,07 *

*

0,07 *

0,07 *

14,105713,5945

276117,141

*

*

120,000

Exp. "Overall" PerformanceExp. "Within" PerformanceObserved PerformanceOverall Capability

Potential (Within) Capability

Process Data

Within

Overall

P-Value (approx): > 0,1000R: 0,9966W-test for Normality

N: 276StDev: 14,0929Average: 117,141

16014012010080

,999,99,95

,80

,50

,20

,05,01

,001

Pro

babi

lity

Tempo de ca

Tempo de Carregamento das CarretasGrafico de Probabilidade Normal para o

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As variaes do produto final, refletida nas caractersticas do produto, um resultado dasdiversas fontes de variao do processo. Estudar um processo, segundo uma viso sistemica, permitedesenvolver um conhecimento profundo do processo de transformao das chamadas entradas e sadas.

Um dos mtodos utilizados para analisar o processo segundo uma viso sistmica, aconstruo de uma teia de aranha onde todas as causas esto interligadas.

Fig 5.6 Grfico em Teia de Aranha

Esse fluxograma apresenta de maneira clara e detalhada cada uma das etapas do processosob estudo, tendo como caractersticas:

Documentar o processo Apresentar a seqncia atual de atividades do processo Facilitar o conhecimento geral do processo

Entretanto apresentam como desvantagens no fornecer indicao sobre possveis fontesde variao no processo, fato importante num programa de reduo de variao.

Uma outra forma de anlise de processos, tendo sido desenvolvida no Japo, tambmmuito utilizada o chamado Diagrama de Causa e Efeito, ou ainda de Diagrama de Ishikawa.

O Diagrama de Ishikawa apresenta de forma clara e detalhada as causas que no processo,geram o problema em estudo. A eficincia do Diagrama depende da qualidade do Brainstorming de

PROCESSO

CAUSA 2CAUSA 3

CAUSA 4

CAUSA 5

CAUSA 6

CAUSA 7

CAUSA 8

CAUSA 1

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causas, ou seja, da forma como foi conduzido o processo de anlise das possveis causas do problema.Desa forma tanto o conhecimento tcnico como o prtico devem estar presentes nas reunies deBrainstorming, onde devem ser esgotadas todas as possibilidades de causas dos defeitos.

As principais caractersticas do Diagrama de Ishikawa so:

Apresentar sicintamente o resultado de uma reunio Apresentar a complexidade e dimenso do sistema de causas Indicar quais so as causas que podem estar afetando o desempenho do processo Reunir todo o conhecimento sobre o processo analisado.

Entretanto esta ferramenta da Qualidade tambm apresenta as seguintes desvantagens:

No permitir identificar em que etapa do processo os fatores causais seencontram, nem onde podem ser atacados.

No permitir concluir se os fatores atuam de maneira cinsistente ao longo dasvrias atividades.

Fig 5.7 Diagrama de Ishikawa

Para sanar a maioria das desvantagens dos outros mtodos apresentados anteriormentes,foi desenvolvido uma ferramenta analtica e de cominicao, desenvolvida para identificar asoportunidades de melhorias nos processos existentes, o chamado mapa de processo.

O Mapade Processo permite expor em sua forma e em um nvel de detalhamentonecessrio para o conhecimento qualitativo dos fatores geradores do problema, propiciando melhorqualidade da anlise qualitativa, o que auxilia a aplicao de ferramentas estatsticas que iro quantificaras relaes de causa e efeito.

Matria-prima MquinaMo-de-obra

Perda de produtos

Mtodo MedioMeio ambiente

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Para a elaborao do Mapa de Processos so necessrias algumas etapas que devem serefetuadas na seqncia que ser apresentada a seguir:

5.3.1 - Desenhar o fluxo do processo gerador do problema

Defini-se o incio e o fim do processo a mapear Deve-se deixar claro os limites sobre o qual se est trabalhando.

Figura 5.8 Fluxograma de processo

5.3.2 - Indicar os produtos em processo e o produto final

PP Produto em Processo: produto gerado aps cada etapa do processo, antes desofrer a transformao em produto final.

PF Produto Final: produto gerado na ltima etapa do processo

Figura 5.9 Mapa de processo em construo

5.3.3 - Indicar os parmetros de produto

Parmetros de Produtos: variveis que caracterizam o produto e esto relacionadas com oproblema. Esses parmetros do produto podem ser classificados em:

Parmetro de Produto final (Y): caractersticas importantes do produto final queesto relacionadas com o problema.

Alinhar o eixo com o centro da placa do torno

Usinar o dimetro do eixo

Fixar a pea na placa de castanhas e aproximar o

contra-ponto

Alinhar o eixo com o centro da placa do torno

Usinar o dimetro do eixo

Fixar a pea na placa de castanhas e aproximar o

contra-ponto

PP: Pea alinhada PP: Pea presa PF: Pea usinada

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Parmetros de Produto em processo (y): caractersticas importantes no produtoem processo que podem afetar o problema.

Tambm aconselhavel incluir no mapa de processo aquelas caractersticas de produtofinal que no esto associadas ao problema, mas que podem ser afetadas pelo processo em estudo. OsParmetros de Produto deveriam ser passveis de serem mensurados ou pelo menos, visualmenteobservados para facilitar o monitoramento do processo.

Figura 5.10 Mapa de processo em construo

5.3.4 - Indicar os Parmetros de processo

Parmetros de Processo (x): so variveis prprias do processo que causam impacto nosparmetros dos produtos em processo e final.

Alinhar o eixo com o centro da placa do torno

Usinar o dimetro do eixo

Fixar a pea na placa de castanhas e aproximar o

contra-ponto

PP: Pea alinhada PP: Pea presa PF: Pea usinada

y: nivelamento do pea na mquinay: posio da pea em relao ao barramento

y: estabilidade da pea na mquina

Y: circularidade do dimetro

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Figura 5.11 Mapa de processo em construo

5.3.5 - Classificar os parmetros de processo

Parmetros Controlveis (C): so parmetros de processo que so controlados, ouseja, so ajustados em um determinado valor e mantidos prximos ao seu valorajustado.

Parmetros de Rudo (R): so os parmetros de processo que no podem sercontrolados ou no se deseja controlar.

Dependendo da magnitude do efeito que um parmetro de rudo tenha sobre umparmetro de produto, poder ser necessrio implementar medidas de controle sobre ele, o que otransformar em parmetro contolvel.

Aqueles parmetros de processo (controlveis ou de rudos) que exercem grande efeitono problema so considerados Crticos.

Alinhar o eixo com o centro da placa do torno

Usinar o dimetro do eixo

Fixar a pea na placa de castanhas e aproximar o

contra-ponto

PP: Pea alinhada PP: Pea presa PF: Pea usinada

y: nivelamento do pea na mquinay: posio da pea em relao ao barramento

y: estabilidade da pea na mquina

Y: circularidade do dimetro

x: limpeza da peax: limpeza do suportex: localizao dos fixadoresx: distncia da pea s castanhas

x: torque nas castanhasx: conservao do tornox: limpeza do torno

y: posio da pea na placa

x: tipo de pastilhax: desgaste da pastilhax: velocidade de cortex: profundidade de cortex: avano da ferramenta

y: nivelamento da pea na placay: estabilidade da pea na placa

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Figura 5.12 Mapa de processo concludo

Aconselha-se que antes da elaborao final, seja feito um rascunho preliminar do mapa,sendo que posteriormente sejam determinados os detalhes, acabamentos, etc. Nessa elaborao devemparticipar mais de uma pessoa, de forma que a atividade seja dinmica, preferencialmente deve serformada uma equipe para a anlise do problema.

5.4 Priorizao das causas

Alinhar o eixo com o centro da placa do torno

Usinar o dimetro do eixo

Fixar a pea na placa de castanhas e aproximar o

contra-ponto

PP: Pea alinhada PP: Pea presa PF: Pea usinada

y: nivelamento do pea na mquinay: posio da pea em relao ao barramento

y: estabilidade da pea na mquina

Y: circularidade do dimetro

R: limpeza da pea*R: limpeza do suporte*R: localizao dos fixadores*C: distncia da pea s castanhas

*C: torque nas castanhas R: conservao do torno R: limpeza do torno

y: posio da pea na placa

C: tipo de pastilha R: desgaste da pastilha*C: velocidade de corte*C: profundidade de corte*C: avano da ferramenta

y: nivelamento da pea na placay: estabilidade da pea na placaClassificao dos parmetros de processo

* : Crti