CP e CPK AULA

8/18/2019 CP e CPK AULA

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Aula de CP e CPKSeis Sigma


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CEP – Controle Estatístico do Processo

Durante a fabricação, as peças produzidas não são eatamente iguais entre si e nem

eatamente igual ! especificação do pro"eto# As peças apresentam, assim, $erros$ em

relação ao desen%o te&rico, os 'uais de(em ser mantidos dentro de limite de toler)ncias#

Erros ou defeitos são as faltas de conformidades ou não conformidades de um

produto ou processo em relação aos padr*es pr+estabelecidos ou !s

especificaç*es de pro"etos# As não conformidades podem ser de naturezageom+trica, física, 'uímica, funcional, est+tica, etc##

As não conformidades podem ser de duas maneiras distintas-

.ão conformidades por (ari/(eis- 0uando + possí(el medir a grandeza analisada

atra(+s de instrumentos de medição# E#- Di)metro de um componente, 1esist2ncia

mec)nica, etc##

.ão conformidades por atributos- 0uando + possí(el apenas constatar a característicaanalisada# 3bt+mse apenas informaç*es 'ualitati(as, geralmente de maneira (isual ou

atra(+s de calibres passanãopassa# E#- 4anc%as de pinturas, pain+is desalin%ados,

filamentos 'uebrados em l)mpadas#


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CEP – Cartas de Controle

CA15A DE C3.5136E- São ferramentas utilizadas para se analisar os dados passados

e ser(em para controlar o processo continuamente# .esta carta são colocados os

(alores das dimens*es analisadas nas ordenadas e o n7mero de amostras nas

abscissas# 3s limites superiores e inferiores de controle tamb+m de(em ser colocados

nesta carta#


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68485E 8.9E1831 DE C3.5136E :68C; e 68485E S


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Em relação a mel%ores eplicaç*es segue o conte7do completo sobre controle

estatístico de processo nos (ossos emails#

9alando em cartas de controle temos mais (ari/(eis para sua leitura e interpretaçãocomo por eemplo-


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3 'ue + CP e CPK >

CP – Capabilidade Potencial

CPK – Capabilidade Centrada

Dentro das cartas de controle estatístico do processo temos dois padr*es do processo'ue se referem a capabilidade do processo#


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CP


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CP correlação com CPK

4esmo 'uando temos um CP dentro do esperado o CPK pode apresentar um (alor forado esperado#


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P13 ?@B

Exemplo de Gráfico MINITAB

Dados2

F r e q u e n c y

104,0102,4100,899,297,696,0

14

12

10

8

6

4

2

0

Histogram of Dados2

Dados3

F r e q u e n c y

1815129630

30

25

20

15

10

5

0

Histogram of Dados3

Dados1

F r e q u e n c y

102101100999897

18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

Histogram of Dados1

Histogram


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P13 ?@B

Distribuição de robabilidade

Dados2

P e r c e n t

1101051009590

99,9

99

9590

80

7060504030

20

10

5

1

0,1

Mean


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µ−3σ µ−2σ µ−1σ µ µ+1σ µ+2σ µ+3σ

Eixo ZEixo Z

? F?F

Eixo XEixo X

GHI das

obser(aç*es

+ 1

+ 1

+ 2

+ 2

+ 3 + 3

JI das obser(aç*es

#@I das obser(aç*es

A

Regra

Empírica


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P13 ?@B ?

Capacidade σdo processopode ser

calculada com

dados

Cpk, PpkContínuos

Atriutos

indica se o

processo é capaz

de produzir

produtos ou prestar serviços

segundo as

especificações

Processo

est!"e#pode ser calculada

assemel%ase

aos índices de

capacidade

Especi$ica%&es

do c#iente

necessita das

se

pelo

c/lculo

de

atra(+s de

capacidade σ '

(min + 1,)

(min '

3 Ppk

Mapa Conceitual

capacidade σ '

(min + 1,)

*P

-

e a seguir


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Estudo de Capacidade

Observation

I n d i v i d u a l V

a l u e

1009080706050403020101

4,02

4,01

4,00

3,99

3,98

!"4,00168

#$%"4,02024

%$%"3,98312

I Cart of !H

3 8 c%art mostra algum ponto fora de controle>


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Estudo de !apacidade

4,02004,01254,00503,99753,99003,9825

%S% &ar'et #S%

Pro(e)) Data

Sam*le N 100

StDev.t/.n 0,00619

StDevverall 0,00577

%S% 3,98000

&ar'et 4,00000

#S% 4,02000

Sam*le Mean 4,00168

Potent.al .t/.n $a*a.l.t

$$* 1,08

verall $a*a.l.t

P* 1,15

PP% 1,25

PP# 1,06

P*

$*

1,06

$*m 1,11

1,08

$P% 1,17

$P# 0,99

$* 0,99

)erve Perorman(e

PPM < %S% 0,00

PPM #S% 0,00

PPM &otal 0,00

*: .t/.n Perorman(e

PPM < %S% 229,43

PPM #S% 1534,80

PPM &otal 1764,23

*: verall Perorman(e

PPM < %S% 86,32

PPM #S% 752,03

PPM &otal 838,35

.t/.n

verall

Process Ca!ability of !H

Como + a capacidade do processo>


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Estudo de !apacidade

I n d i v i d u a l V a l u e

1009080706050403020101

4,02

4,00

3,98

!"4,00168

#$%"4,02024

%$%"3,98312

" o v i n g # a n g e

1009080706050403020101

0,02

0,01

0,00

M;"0,00698

#$%"0,02281

%$%"0

Observation

V a l u e s

10095908580

4,01

4,00

3,99

4,0154,0104,0054,0003,9953,9903,985

4,024,003,98

.t/.n

verall

S*e()

.t/.n

StDev 0,00619

$* 1,08

$* 0,99

$$* 1,08

verall

StDev 0,00577

P* 1,15

P* 1,06

$*m

Process Ca!ability $i%!ac& of !HI Cart

"oving #ange Cart

'ast 2( Observations

Ca!ability Histogram

)ormal Prob Plot

AD= 0,535, P= 0,167

Ca!ability Plot


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D7(idas >

P13 ?@B G

3brigado pela atenção

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