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Ministrante: Carlos Alberto TrevisanEngenheiro Químico - [email protected]

Araraquara, 21 de setembro de 2013

Aplicação dasFerramentas da Qualidade

Rua Líbero Badaró, 152 – 13º/14º andar - Centro – São Paulo/SP - CEP: 01008-903 Fone (11) 3289-1506 www.sinquisp.org.br; [email protected]

PROJETO DE LEI 762/2007 Uma questão de saúde publica!

Desde 2007, o SINQUISP está trabalhando para que o projeto de Lei 762/2007, de autoria do Deputado Estadual João Caramez (PSDB), seja sancionado. Trata-se de um projeto de extrema importância para a saúde pública uma vez que, entre outras coisas, confere ao profissional da Química a responsabilidade técnica pelo tratamento e controle de qualidade da água de piscina de uso coletivo. Desta forma, o SINQUISP solicita seu apoio na divulgação e coleta de assinaturas do manifesto para que a ALESP - Assembleia legislativa do Estado de São Paulo sancione o projeto tornando-o Lei. A petição pública está disponível no site: http://www.peticaopublica.com.br/?pi=P2011N9103

Atenciosamente,

Aelson Guaita Presidente do SINQUISP

Químico Industrial, CRQ nº 04232852

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- DESTAQUE:

Eu, abaixo-assinado, faço minha adesão à sanção do PL 762/2007.

Nome completo*

E-mail*

Cidade*

Nº R.G*

Profissão

Telefone

Ano de nascimento

Os campos assinalados com (*) são de preenchimento obrigatório para validação da petição junto a Assembleia Legislativa de São Paulo. Assinatura:________________________________ Data:___/___/___

Descubra os benefícios de ser um associado SINQUISP! Descontos e vantagens em lazer e turismo, educação, saúde, seguros, assistência financeira e jurídica e aprimoramento do profissional.

LAZER E TURISMO

BANSTUR

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60% de desconto nas tarifas e uma lista

de mais de 700 hotéis no Brasil, além de

pacotes especiais para viagens

internacionais.

AOJESP (Associação de Oficiais de

Justiça de São Paulo)

Que tal aproveitar colônias de férias nas

cidades de Caraguatatuba e Águas de

Lindóia, além do Solar dos Oficiais de

Justiça, na Serra da Cantareira?

Aproveite as vantagens de ser um

associado!

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Departamento De Energia Elétrica)

Com colônias de férias nas cidades de Campos de Jordão, no litoral norte de São Paulo e em Ponta Negra, a ADAEE é outra ótima opção para aproveitar as férias!

EDUCAÇÃO FASB (Faculdade de São Bernardo do Campo) Desconto de 10% nos cursos oferecidos pela instituição. UNIB ‐ Universidade Ibirapuera 10% desconto para cursos de graduação (tradicional, tecnológico e pós‐graduação Lato Sensu) e 50% no curso de Química – licenciatura. UNG ‐ Universidade de Guarulhos. 10 a 20% de desconto para cursos de graduação e 10% de desconto nos cursos de Pós‐Graduação Lato Sensu. UNIFIEO ‐ Centro Universitário FIEO 10% nas mensalidades dos cursos de graduação e 20%, nas mensalidades dos cursos de Pós‐Graduação Lato Sensu. FAAP ‐ Fundação Armando Álvares Penteado Descontos de 6% sobre o valor da mensalidade para cada profissional e acima de 10 profissionais matriculados, o desconto passa a ser de 12%.

SAÚDE

SEMMLER Seguros Descontos especiais em planos de saúde por adesão, trabalhando com as principais seguradoras e operadoras do mercado, como AMIL, DIX, LINCX e Unimed Paulistana.

ASSISTÊNCIA FINANCEIRA KHAUBEN Prestação de serviços de assessoria e planejamento jurídico‐tributário, além de auditoria contábil‐fiscal, com ênfase na recuperação de créditos fiscais e financeiros, como mudanças da moeda corrente no País, aplicação de índice de correção econômico inferior ao índice real, unificação e liquidação de bancos, saldos residuais de FGTS não resgatados e outros fatores de natureza similar.

ASSESSORIA JURÍDICA TRABALHISTA Com profissionais de renome, o SINQUIP oferece orientação jurídica aos profissionais na realização de homologações nas rescisões de contratos de trabalho. PREVIDENCIÁRIA Com advogado especialista na área, os afiliados ao SINQUISP contam com suporte nas áreas de Acidentário, Responsabilidade Civil, Direito do Trabalho e Direito de Família em seus trâmites jurídicos.

CURSOS DE APRIMORAMENTO

Rua Líbero Badaró, 152 – 13º/14º andar - Centro – São Paulo/SP - CEP: 01008-903 Fone (11) 3289-1506 www.sinquisp.org.br; [email protected]

PROPOSTA DE ADMISSÃO Dados Cadastrais (em letra de forma): *Nome__________________________________________________________________________________________ *CPF:______________________________ *RG:___________________________ *CRQ:_______________________ *Endereço Residencial: ____________________________________________________________________nº______ *Bairro: _________________________________ Município:_________________________________ UF:_____ *CEP______________________ *Tel.:________________________ * Cel.:____________________________ *E-mail: ____________________________________________* Data nascimento: ____/____/____ *Formação profissional: ( ) Nível superior - área da química ( ) Técnico de nível médio *Título do diploma: ______________________________________________________________________________ Situação Atual: ( ) Empregado ( ) Desempregado ( ) Autônomo Empresa_______________________________________________________________________________________ Endereço___________________________________________________________________________ nº_________ Bairro_______________________________________ Município_____________________________ UF__________ CEP______________________ Telefone:________________________ CNPJ:______________________________________________ Cargo Ocupado: _____________________________________________Data de admissão: ___/___/_____ Dependentes Nome Data nasc. Parentesco

Endereço para Correspondência ( ) Comercial ( ) Residencial Local e data: _____________________________,____ de _______________________de ___________ Assinatura:________________________________ Valor da Anuidade 2013: R$ 110,00 (*) Campos com preenchimento obrigatório

MM FERRAMENTAS DA QUALIDADEiinnii

FERRAMENTAS DA QUALIDADE

Carlos Alberto Trevisanccuurr

Carlos Alberto TrevisanSetembro/2013

rrssoossss‐‐2200001133

Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp

MMiinnii

O princípio da divisibilidade permite

ccuurr

controlar de forma sistemática cada um

dos processos de modo individualizado errssooss

p

como resultado permite controlar oss‐‐2200

processo como um todo.

001133


VANTAGENS DAS FERRAMENTAS

MM

VANTAGENS DAS FERRAMENTAS

iinnii 1. Resumir o conhecimento e as possíveis

ccuurr

conclusões do estudo do problema

2 Possibilitar a visualização e arrssooss

2. Possibilitar a visualização e a

compreensão dos problemasss‐‐2200

3. Permitir o conhecimento dos processos

001133



MM


iinnii Fluxogramaccuurr

Fluxograma

Diagrama de Causa – Efeitorrssooss

Coleta de dados

ss‐‐2200

Folha de verificação

001133



MM


iinnii

Diagrama de Paretoccuurr

Diagrama de Pareto

Histogramarrssooss

Diagrama de Dispersão

ss‐‐2200

Gráficos de Controle

001133


Diagrama PDCA

MM

Diagrama PDCA

iinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133


APLICAÇÃO DAS FERRAMENTAS

MM

APLICAÇÃO DAS FERRAMENTAS DA QUALIDADE

iinnii

Identificação do problema

Análise do problema

ccuurr Diagrama de Pareto

Histograma

Diagrama de dispersãorrssooss

FluxogramaDiagrama de Pareto

Diagrama de causa e efeito

g p

Gráficos de controle

ss‐‐2200


Extratificação001133

ç


FLUXOGRAMA

MM

FLUXOGRAMA

iinnii Representação gráfica das diversas etapas queccuurr

p ç g p q

constituem um processo específico

rrssooss

Processo: conjunto de atividades ordenadas em

sequência planejada para atingir o objetivoss‐‐2200

sequência planejada, para atingir o objetivo

estabelecido.

001133


FLUXOGRAMA

MM

FLUXOGRAMA



FLUXOGRAMA

MM

FLUXOGRAMA

iinnii Montagem do planejamento de coleta de dadosccuurr

g p j

Averiguação das causas primáriasrrssooss

Estratificação dos dados

ss‐‐2200001133


FLUXOGRAMA

MM

FLUXOGRAMA

iinniiccuurrrrssooss

INÍCIOou ATIVIDADES DECISÃOss

‐‐2200

FIMDECISÃO

001133


FLUXOGRAMA

MM

Ligar a TV

iinnii

Imagem aparece?

O fio está conectado à

tomada

Não Sim

ccuurr

Conectar o fioSim

Não

rrssooss

Imagemé boa?

Imagem aparece?

Chamar o técnicoNãoSimSim

ss‐‐2200 Nã

Não

001133

Operar ajustes

Assistir ao

Imagemé boa?

Não

Sim


ss s aoprograma

S

FLUXOGRAMA

MMiinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133


Diagrama de causa-efeito (Ishikawa)

MM

g ( )

iinnii

Representação gráfica que mostra a relação entre

todas as possibilidades de “causas” e o “efeito”ccuurr

p

atribuído às mesmas.

rrssooss

Definir com grande clareza a relação existente

entre um problema que esteja sendo investigadoss‐‐2200

e as suas possíveis causas .

001133



MM

g ( )

iinnii Um grande número de causas deve ser avaliado.ccuurr

Quando as causas possíveis devam ser classificadas em grupos genéricos.rr

ssoossss‐‐2200001133



MM

g ( )




MM

g ( )

iinnii

Métodos Máquinas Meio ambiente

ccuurr

Instrução

Procedimento

Manutenção

Deterioração

Oficina

Climarrssooss

Efeito

Físicoss‐‐2200

Físico

TreinamentoFornecedores

Inspeção

Instrumento

001133

Mão de obra Materiais Medidas



MM

g ( )




MM

g ( )

METODO MÁQUINAiinnii

METODO MÁQUINA

Dirigir muito rápido

Uso incorreto das marchas

Falha de audição

Pressão não registrada

Baixa pressão dos pneusMistura rica

ccuurr

Sempre atrasado

Impaciência

ç

Radioalto volume

Não escuto o motor

Projeto ruim

Difícil acesso ao bicoAjuste do carburador

Falta capacitação

rrssooss

Manutenção insuficientePouco treinamento

Desatenção

Combustível debaixa octanagem Falta óleo

Numerário

Alto consumocombustível

ss‐‐2200

Numerário

Falta de conhecimentoDireção imprópria

Falta manual

Desconhecimento da

Lubrificação imprópria

Óleo

Desconhecimento do óleo certo

001133

MATERIALMÃO DE OBRA

octanagem correta errado

Falta manual do proprietário


Coleta de Dados

MM Procedimento que possibilita a obtenção de informações asi ó áli ífi b f t iii

nnii

quais após análise específica servem como bases factuaisna tomada de decisão.

ccuurr

A grande vantagem da Coleta de Dados é o fim do “eu acho”.

A Coleta de Dados possibilita administrar por “fatos” aorrssooss

p pinvés de “por opinião ou sentimentos”.

Ao representar de modo claro o problema, a Coleta de Dadosss‐‐2200

Ao representar de modo claro o problema, a Coleta de Dadosé a base para a efetiva solução do mesmo.

Todo problema deve sempre ser discutido sobre uma base de001133

Todo problema deve sempre ser discutido sobre uma base dedados construída sem qualquer manipulação.


Coleta de Dados

MMiinnii

Dados Tipo Característica Exemplo Obtenção

Variávelccuurr

Variável

Quantitativorrssooss

ContínuaComposta pornúmeros reais

Massa,Volume,Tempo,Temperatura

etcMedição

Composta por No de itensss‐‐2200

DiscretaComposta por

números inteirosNo de itens

defeituosos, produção etc

Contagem

Qualitativo

001133

AtributoClassificação

tomada a partir de critérios específicos

Sexo, Tipo de não –conformidade,

modelo etcClassificação


Coleta de Dados

MMiinnii 1. Necessidade de verificar se a situação atual éccuurr

çadequada

2 Necessidade de analisar um problemarrssooss

2. Necessidade de analisar um problema

ss‐‐2200001133


Coleta de Dados

MMiinnii 1. Defina o objetivoccuurr

2. Formule perguntasrrssooss

3. Defina a quantidade e o tamanho da amostra de dados

ss‐‐2200

4. Defina os pontos para coleta

001133


Coleta de Dados

MMiinnii 5. Elabore a folha de verificação e as instruçõesccuurr

6. Determine e frequência para a coleta

7 E lh l trrssooss

7. Escolha o coletor

8. Treine o coletorss‐‐2200

9. Realize a coleta

001133



MM

ç

iinnii Registro de informações baseadas em observações

t i bj ti d t i d lccuurr

amostrais com o objetivo de caracterizar um modelo.

Base de aplicação de várias das demais ferramentasrrssooss

em especial a Coleta de Dados.

ss‐‐2200001133



MM

ç




MM

ç

iinnii

As Folhas de Verificação permitem reduzir a variabilidade

dos dados simplificando de modo uniforme os realmenteccuurr

dos dados, simplificando de modo uniforme os realmente

importantes para a avaliação do problema .rrssooss

Para que a Folha de Verificação seja realmente útil, é

á i l j l b d d dss‐‐2200

necessário que ela seja elaborada de acordo com os

objetivos e técnicas escolhidas para a análise.001133



MM

ç

iinnii

1. As unidades coerentes.

2. A quantidade de dígitos necessários.ccuurr

3. Gráficos/desenhos para indicar quando necessário asnão conformidades encontradas sem necessidade dedescriçãorr

ssooss

descrição.

4. A frequência da tomada das informações.ss‐‐2200001133



MM

ç

iinnii

Data Total

DEFEITOS 06/05 07/05 08/05 09/05ccuurr

DEFEITOS 06/05 07/05 08/05 09/05

Dimensão IIII I IIII IIII III IIII II 26

rrssooss

Forma I III III II 9

Profundidade IIII I I I 8

Peso IIII IIII IIII IIII IIII IIII IIII II IIII IIII IIII 52ss‐‐2200

Peso IIII IIII IIII IIII IIII IIII IIII II IIII IIII IIII 5

Acabamento II III I I 7

Total 29 22 25 26 102

001133


Diagrama de Pareto

MM

g

iinniiccuurr

Diagrama de barras que permite visualizar a

participação tanto em termos absolutos quantorrssooss

p p ç q

relativos de cada uma das causas de um problema.

ss‐‐2200001133


Diagrama de Pareto

MM

g

S t b l li t t diinnii

Se estabelecemos uma lista com todas as causas que

contribuem para a obtenção ou aparição de qualquer

ccuurr

efeito que tenhamos interesse em analisar, ordenando-as

da maior para a menor segundo a grandeza da rrssooss

participação de cada uma, verificaremos que a

importância relativa das primeiras é tão grande em ss‐‐2200

comparação com as últimas que aproximadamente 20%

das mesmas são responsáveis por 80% do efeito total e 001133

as 80% restantes são responsáveis pelos 20% restantes

do efeito.


Diagrama de Pareto

MM

g

iinnii

HISTÓRICO

1897 Vilfredo Paretoccuurr

Modelos para analisar a distribuição desigual de riquezasrr

ssooss

riquezas.

20% da população (poucos, mas vitais) 80% da arrecadaçãoss

‐‐2200

arrecadação

80% da população (muitos e triviais ) 20% da d ã00

1133

arrecadação


Diagrama de Pareto

MM

Diagrama de Pareto

iinnii 100%

Poucos, mas vitais Muitos e triviais

ccuurr

80%

rrssooss 40%

60%

ss‐‐2200

20%

40%

001133 População Renda


População Renda

Diagrama de Pareto

MM

g

iinnii 200

QDE DE ITENS

100

PERCENTUALACUMULADO

ccuurr 20% 80%

80

60

160

rrssooss

120

40

80

60

40

ss‐‐2200

40

20

20

001133

POUCOS MAS

MUITOS E

CLASSIFICAÇÃO DOS ITENS


VITAISE

TRIVIAIS

Diagrama de Pareto

MM

g

Não conformidade Coleta de dados Totaliinnii

Não conformidade Coleta de dados Total01 IIII IIII III 1302 III 3

ccuurr

03 IIII IIII IIII IIII IIIIIIII II 32

04 II 2rrssooss

04 II 205 IIII II 706 I 1ss

‐‐2200

07 IIII 4Total 61

001133


Diagrama de Pareto

MM

g

Número de ocorrência na categoriaiinnii

Frequência Relativa = Número de ocorrência na categoria

Numero total de ocorrênciasX 100

ccuurr

Não conformidade Frequência relativa (Fr) Frequência Acumulada (Fa)01 52,5 52,5rr

ssooss

02 21,3 73,803 9,8 83,604 6 6 90 2ss

‐‐2200

04 6,6 90,205 5,0 95,206 3 2 98 400

1133

06 3,2 98,407 1,6 100,00


Diagrama de Pareto

MM

g



Histograma

MM

g

iinnii Gráfico representativo do modo como éccuurr

p

distribuído um conjunto de dados

numéricos.rrssooss

numéricos.

ss‐‐2200001133


Histograma

MM

g

iinnii

Os eventos de características repetitivas produzem

ccuurr

resultados variáveis durante o tempo .

rrssooss

A função do Histograma é mostrar quanto da variação

está presente em qualquer processo .ss‐‐2200001133


Histograma

MM

g

iinnii Forma de distrib içãoccuurr

• Forma de distribuição

• Tendência centralrrssooss

• Variabilidade

ss‐‐2200001133


Histograma

MM

g

iinnii

1. Quando é necessário conhecer a distribuiçãocom que estamos trabalhando

ccuurr

2. Visualizar graficamente os dados

3 Necessitamos saber se estamos trabalhandorrssooss

3. Necessitamos saber se estamos trabalhandocom uma distribuição dos dados esperada ounão

ss‐‐2200

4. Quantificar aspectos do processo

001133


Histograma

MM

g

iinniiccuurrrrssooss Cl d bss‐‐2200

• Classe: cada barra

• Limites de classe: são os valores máximo e mínimo de cada classe

A lit d i t l t li it d l001133

• Amplitude: intervalo entre os limites de uma classe

• Frequência: número de observações pertencentes a uma dada classe


Histograma

MM

g

iinnii

Construção do histograma

ccuurr

1. Contar a quantidade de dados N

rrssooss

2. Calcular a amplitude R = Nmaior - Nmenor

ss‐‐2200

3. Escolher o número de classes C sTabela

001133


Histograma

MM

g

iinnii Qde de dados N Qde de classes Csccuurr

< 50 5 a 7rrssooss

50 a 100 6 a 10

100 a 250 7 a 12ss‐‐2200

100 a 250 7 a 12

> 250 10 a 20001133


Histograma

MM

g

iinnii

Construção do histograma

ccuurr

4. Determinar os intervalos š = R/ Cs

rrssooss

5. Determinar os extremos da 1ª classe

ss‐‐2200

6. Determinar os extremos da demais classes

001133

7. Classifique os elementos em cada classe


Histograma

MM Monte a tabela de frequência

g

iinnii Classes Coleta Frequencia

ccuurrrrssoossss‐‐2200001133


Histograma

MM Desenhe o gráfico

g

iinnii

g

Frequência


Classes


Histograma

MM Exemplo :Tempo de espera no banco

g

iinnii

Exemplo :Tempo de espera no banco

4 7 12 21 27 18

ccuurr

12 0,5 20 8,5 18 26

3 7 4 9 10 11

7,5 12 8 8 2 13rrssooss

,

34,5 12 7 10 5 5

25 16 9 27 19 16

21 13 7 10 5 5 2ss‐‐2200

21 13 7 10 5,5 2

16 8 7 2 3 4

12 18 7 1 4 8

5 6 1 5 2 0 5001133

5 6 1 5 2 0,5

N = 60


N = 60

Histograma

MM Amplitude R =N maior – N menor = 34,5-0,5 = 34

g

iinnii

R = 34

Escolha do numero de classes Cs = 7 (tabela)ccuurr

s ( )

Determine os intervalos š = R/C = 34/7 = 4 8 5rrssooss

Determine os intervalos š R/Cs 34/7 4,8 5

Determine os extremos da 1ª classe menor valor para baixo = 0ss‐‐2200

Determine os extremos da 1ª classe menor valor para baixo = 0

maior valor 0 + 5 = 5

001133 Determine as outras classes 5 – 10 / 10 – 15 /15 – 20 /


20 – 25 / 25 – 30 / 30 - 35

Histograma

MM

g

iinnii

Classe Elementos Frequência

ccuurr

0 - 5 /////////////// 15

5 - 10 /////////////////// 19rrssooss

10 - 15 /////////// 11

15 20 /////// 7ss‐‐2200

15 - 20 /////// 7

20 - 25 /// 3001133

25 - 30 //// 4

30 - 35 / 1


Histograma

MM

g

iinnii

Frequência

ccuurr 20rrssooss

15

10ss‐‐2200

10

5

0001133

0

Tempo de espera0 5 10 15 20 25 30 35


Histograma

MM

g


Simétrica – distribuição unimodal, característica de um processo no qual

atuam causas aleatórias (normais)


atuam causas aleatórias (normais).

Diagrama de dispersão

MM

g

iinnii Permite identificar o possível relacionamentoccuurr

Permite identificar o possível relacionamento

entre as variáveis existentes num processo. rrssooss

Não permite afirmar que uma variável afeta a ss‐‐2200

outra mas explicita se existe relação entre elas e

com qual intensidade001133



MM

g

iinnii Formado por um aglomerado de pontos ,ccuurr

Formado por um aglomerado de pontos ,

distribuídos sobre um plano delimitado por um

par de eixos ortogonais x e yrrssooss

par de eixos ortogonais x e y

ss‐‐2200001133



MM

g

COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO

iinnii

S xy

r = Sxx.Syy

ccuurr

(xi )²

S ²(yi )²

S = ²rrssooss

Sxx = xi² -n

Syy = yi² -n

ss‐‐2200

xi .yi001133

Sxy = xi.yi -n



MM

gr correlação significado Ref.

0 7 Crescimento x eiinnii

0,7≤ r ≤1 Forte/positiva

Crescimento x e y pouca

dispersão01

Crescimento x eccuurr

0,3≤ r ≤0,7 Fraca/positiva

Crescimento x e y maior

dispersão02

X ãrrssooss

-0,3≤ r ≤0,3 Sem correlação

X e y não possuem

dependência sem correlação

03

ss‐‐2200

sem correlação

-0,7≤ r ≤-0,3 Fraca/negativa

Crescimento de x e y decresce

t di04

001133

≤ 0,3 pontos dispersos

-1≤ r ≤-0 7 Forte/negativa

Crescimento de x y decresce 05


0,7 pouca dispersão


MM

g

iinniiccuurr 01 02 03rrssooss

01 02 03

ss‐‐2200

04 05001133



MM

g

xi y X yiXi² Yi²

iinnii

xi yi Xi . yi

01 0,20 422 84,4 0,0400 17808402 0 24 451 108 2 0 0576 203401cc

uurr

02 0,24 451 108,2 0,0576 20340103 0,22 441 97,0 0,0484 19448104 0,23 431 99,1 0,0529 185761rr

ssooss

04 0,23 431 99,1 0,0529 18576105 0,25 441 110,3 0,0625 19448106 0,28 471 131,9 0,0784 221841

ss‐‐2200

07 0,22 422 92,8 0,0484 17808408 0,27 461 124,5 0,0729 21252109 0 24 431 103 4 0 0 6 18 6100

1133

09 0,24 431 103,4 0,0576 18576110 0,23 441 101,4 0,0529 194481 2 38 4412 1053 0 0 5716 1948896


2,38 4412 1053,0 0,5716 1948896


MM

g

iinnii

(2,38)²

Sxx = 0,576- =0,00516 10

(4412)²

Syy = 1948896 - = 2321,6 10

ccuurr

10 10

rrssooss

2,38x4412Sxy = 1053,0 - = 2,944

2,944 2,944r = =ss

‐‐2200

y , ,10 0,00516x2321,6 3,461

r ≈ 0,85001133

r 0,85



MM

g

Á Ãiinnii

GRÁFICO DE CORRELAÇÃO




MM

g

iinnii

Correlação negativa:

Q d X tccuurr

YQuando X aumenta

e Y diminuirrssoossss‐‐2200

X001133



MM

g




MMiinnii

Ti d áfi li it i i f i éccuurr

Tipo de gráfico com limite superior e inferior que é

empregado para verificar se as variações que ocorremrrssooss

num processo em andamento são devidas a causas

comuns ou a causas especiais.ss‐‐2200001133



MMiinnii

Auxiliar na identificação entre variáveis inerentes à um

processo e aquelas causadas por fontes imprevisíveisccuurr

processo e aquelas causadas por fontes imprevisíveis.

O l l li d d t d li it d t lrrssooss

Os valores localizados dentro dos limites de controle

demonstram que a maior parte das variações são ss‐‐2200

decorrentes de causas corriqueiras.

001133



MMiinnii

1 - Realizar a amostragem

ccuurr

Tamanho do lote Tamanho da amostra66 - 110 10

rrssooss

111 – 180 15 – 20181 –300 20 - 30301 – 500 30 - 35ss

‐‐2200

501 – 800 35 - 40801 – 1300 40 - 501301 3200 50 6000

1133

1301 – 3200 50 - 603201 – 8000 60 - 858001 - 22000 85 - 100



MM 2. Agrupar as amostras em grupos de 4 ou 6 observaçõesii

nnii

observações3. Calcule a média e amplitude de cada amostra

ccuurr

X = N1 + N2+N3+N4 A = maior valor –menor valor = 4

rrssooss

4. Construa os eixos de ordenadas e abscissas

ss‐‐2200001133



MM5. Marque no gráfico os valores das médias de cada

grupoiinnii

grupo

6. Calcule a média das médias

ccuurr

X m = m1+m2+m3+m44

7. Marque a linha média central no gráficorrssooss

q g

ss‐‐2200001133

. . .

.



MM8 . Calcular os limites de controle

iinnii

Limite Superior de controle LSC = Xm + A2 ApmLimite Inferior de controle LIC = Xm - A2 Apm

ccuurr

n A22 1,880

rrssooss

3 1,0234 0,7295 0 577ss

‐‐2200

5 0,5776 0,4837 0,41900

1133

,8 0,3739 0,337


10 0,308


MM9 C l áfi li it i i f iii

nnii

9. Colocar no gráfico os limites superior e inferior

ccuurr

Médias

rrssooss

LSC

ss‐‐2200

LIC

Xm

001133

Número da amostra


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