cep apres dvs

Controle Estatístico do Processo

C E P

1

Controle Estatístico do Processo - CEP


C E P

2

EXPECTATIVAS FUTURAS

SOBREVIVÊNCIA PELA PRODUTIVIDADE


C E P

3

TIPOS DE EMPRESAS

INERTES TEORIA DO SAPO FERVIDO

REATIVAS TEORIA DA CENOURA

PRÓ-ATIVAS SE ANTECIPAM AS TENDÊNCIAS


C E P

4

OBJETIVOS DE UMA EMPRESA HONESTA

Uma empresa honesta SÓ PODERÁ SOBREVIVER dentro de uma

sociedade se for para contribuir para a SATISFAÇÃO DAS PESSOAS.

CLIENTE PRIORIDADE

• Cliente : Característica de Qualidade VALOR

• Colaborador: Crescimento do ser humano

• Acionista: Produtividade CUSTO/PREÇO


C E P

5

SOBREVIVÊNCIA DA EMPRESA

Para toda empresa existe e cada vez mais FORTE, a possibilidade

de saturação de mercado para os seus produtos; novas

tecnologias que com o tempo os tornam obsoletos ou caros

demais quando comparados com novos produtos e/ou da

CONCORRÊNCIA.

Apenas com um processo de MELHORIA CONTÍNUA é possível

alcançar o nível potencial ideal de produtividade e lucratividade que

pode representar o SUCESSO ou o FRACASSO da EMPRESA.


C E P

6

VALOR =

Qualidade X Atendimento

Custo X Tempo

VALOR: PRODUTOS / SERVIÇOS QUE SE TORNAM NECESSÁRIOS;

DESEJADOS E AMBICIONADOS PELOS CLIENTES

Melhorar => Controlar


C E P

7

Existem várias formas de se manter controle sobre as variáveis

mais importantes do processo:

Elaboração de check list e procedimentos;

Dispositivos à prova de erros;

Controle Estatístico do Processo - CEP.

CONTROLE - FORMAS


C E P

8

Dispositivos à prova de erros (Poka-yoke)

A Toyota foi a pioneira na elaboração destes dispositivos, criando

os sistemas de pino e furos descentralizados nas suas linhas de

montagem.

Consiste em tornar o controle dos poucos “X’s” vitais, automático;

fazendo com que a probabilidade de o operador cometer um erro

seja nula.

CONTROLE - POKA-YOKE


C E P

9

O QUE É CEP?

Representação gráfica da variação de um processo ou produto

ao longo do tempo;

Transforma os dados em padrões que podem ser testados

estatisticamente;

Usado para detectar se alguma causa especial está provocando

variação.


C E P

10

Processo

APROVADO

REJEITADO

6M

Material

Mão de obra

Meio

Medidas

Métodos

Máquina

Inspeção

FOCO:

• Produto

CONTROLE POR: “DETECÇÃO“


C E P

11

CONTROLE POR: “PREVENÇÃO“

Processo

FOCO:

• Processo

• Produto

6M

Auditoria

C

E

P

Monitoramento

Ajustes

Material

Mão de obra

Meio

Medidas

Métodos

Máquina

APROVADO

REJEITADO


C E P

12

FLUXOGRAMA PARA IMPLANTAÇÃO DO CEP

Seleção dos

Pontos Críticos

Escolha do

meio de medição

Estudo de

MSA

OK?NÃO SIM

Cmk é

viável?

Estudo de Cmk

OK?Plano de

Ação

Estudo de Cpk

Carta Experimental

Análise crítica dos

Resultados

CARTA

Análise critica

dos resultados

OK?

Plano de

Ação

SIM

NÃO

Relatório de

justificativa

SIM

OK?Plano de

Ação

Treinamento

Operacional

SIMNÃO

SIM

NÃO

NÃO


C E P

13

ALGUNS BENEFÍCIOS DO CEP

Custos mais baixos de fabricação;

Processos estáveis e controlados;

Especificações mais realistas;

Menos inspeções;

Melhor qualidade do produto.


C E P

14

Use FMEA para identificar RPN’s (Número de Prioridade de

Risco) elevados devido a falta de controle;

Identifique fatores críticos através de experimentos;

Identifique fatores críticos através de gráficos de dispersão;

Coloque inicialmente os gráficos nas variáveis de saída (“Y”);

Depois, coloque gráficos nas variáveis críticas de entrada;

Se um gráfico não estiver proporcionando informação para gerar

ações, REMOVA-O.

GRÁFICOS DE CONTROLE - ESTRATÉGIA PARA UTILIZAÇÃO:


C E P

15

N=1Quando é necessário um longo período de tempo

para se obter uma amostra significativa

Monitorar a variabilidade de uma

característica individual

Individual Amplitude Móvel

I e MR

N>6Usado em conjunto com o gráfico de médias

Monitorar a variabilidade (+

sensível)

Desvio Padrão

S

2<n<6Usado em conjunto com o gráfico de médias

Monitorar a variabilidade

Amplitude

R

N>1Amostragem de + de 3 unidades por vez

Monitorar a média de uma característica

Média

X

Sub grupoAplicaçãoFinalidadeTipo de Gráfico

TIPOS DE GRÁFICOS DE CONTROLE PARA VARIÁVEIS


C E P

16

Sub grupoAplicaçãoFinalidadeTipo de Gráfico

= 1Número de defeitos por unidade inspecionada

Número de defeitos por unidade inspecionada

Número médio de defeitos por unidade

VariávelNúmero de defeitos por subgrupo inspecionado

Número de defeitos por subgrupo inspecionado

Número de defeitos por subgrupo

(c)

VariávelO resultado da inspeção é “passou / falhou”

Unidades rejeitadas / unidades inspecionadas em um subgrupo

Fração defeituosa

(p)

FixoTamanho do subgrupo fixo

Número de unidades defeituosas em um subgrupo

Número de defeituosos

(np)

TIPOS DE GRÁFICOS DE CONTROLE PARA ATRIBUTOS


C E P

17

X ind eMR

TipoDados

início

DefeitosOu

Defeituosos

IndividualOu

Subgrupo

Oportunidadesconstantes

Sub grupo<6

TamanhoAmostraconstante

X barra eR

X barra eS

Np oup

pC ou UU

ATRIBUTOS VARIÁVEIS

DEFEITUOSOS

DEFEITOS

INDIVIDUAIS

SUBGRUPOS

RACIONAIS

NÃO

SIMNÃO SIMNÃO SIM

ESCOLHA DO TIPO DE GRÁFICO


C E P

18

LSC = Limite Superior de Controle (média + 3 σ)

LIC = Limite Inferior de Controle (média - 3 σ)

LC = Linha Central

LSC

LIC

LC

TEMPO

GRÁFICOS DE CONTROLE - COMPONENTES DE UM GRÁFICO:

“Y”

(Resposta

, o q

uê e

sta

mos

medin

do)


C E P

19

LSC = Limite superior de controle

LIC = Limite inferior de controle

LSE = Limite Superior de Especificação

LIE = Limite Inferior de Especificação

LSC

LIC

LC

TEMPO

LSE

LIE

GRÁFICOS DE CONTROLE - LSC E LIC X LSE E LIE


C E P

20

LIMITES DE CONTROLE PARA VARIÁVEIS

Carta R/X

Gráfico das Médias Gráfico das Amplitudes

LSC X A RX

2

LSC D RR

4

LIC X A RX

2

LIC D RR

3

Carta X R/

Gráfico de Valores Individuais Gráfico das Amplitudes

LSC X A RX

2 LSC D R

R

4

LIC X A RX

2 LIC D R

R

3


C E P

21

FATORES PARA CÁLCULO DOS LIMITES

Número deValores Carta X R/ Carta X R/

n A2 d2 D3 D4 A2 D2 D3 D4

2 1.880 1.128 --- 3.267 2.660 1.128 --- 3.267

3 1.023 1.693 --- 2.574 1.772 1.693 --- 2.574

4 0.729 2.059 --- 2.282 1.457 2.059 --- 2.282

5 0.577 2.326 --- 2.114 1.290 2.326 --- 2.114

6 0.483 2.534 --- 2.004 1.184 2.534 --- 2.004

7 0.419 2.704 0.076 1.924 1.109 2.704 0.076 1.924

8 0.373 2.847 0.136 1.864 1.054 2.847 0.136 1.864

9 0.337 2.970 0.184 1.816 1.010 2.970 0.184 1.816

10 0.308 3.078 0.223 1.777 0.975 3.078 0.223 1.777


C E P

22

LIMITES DE CONTROLE PARA ATRIBUTOS

Carta Média Limite Superior de Controle Limite Inferior de Controle

p LC p LSC pp p

n

3

1( )LIC p

p p

n

3

1( )

np LC npLSC np np p 3 1( ) LIC np np p 3 1( )

cLC c LSC c c 3 LIC c c 3

uLC u

LSC uu

n 3 LIC u

u

n 3


C E P

23

Aplicação Prática

Carta de controle por variáveis

Xbarra, R

SPC - CHART:

PR OD U TO: C ÓD IGO: OPER A ÇÃ O/ M Á QU IN A :

Comando XP7t Solda

M EIO D E C ON TR OLE: ESPEC . M Í N .: ESPEC . M Á X .: U N ID A D E:

Controle Visual --- --- ---

Total de defeitos 11 16 24 21 26 17 14 21 28 31 26 33 20 30

Defeitos / Unidade 5,5 8 12 11 13 8,5 7 11 14 16 13 17 10 15

DATA 1/jul 1/jul 1/jul 1/jul 1/jul 1/jul 1/jul 1/jul 2/jul 2/jul 2/jul 2/jul 2/jul 2/jul

HORA 1tur. 1tur. 1tur. 1tur. 2tur. 2tur. 2tur. 2tur. 1tur. 1tur. 1tur. 1tur. 2tur. 2tur.

ASolda fria no

led7 14 17 18 15 13 12 11 24 29 20 29 18 16

BSolda fria

(geral)2 1 7 2 11 2 2 5 4 1 5 4 2 14

LSC

LIC

Média

19

0

9

0123456789

10111213141516171819202122232425

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25


C E P

24

TEMPO

Centralização

GRÁFICOS DE CONTROLE - O QUE MUDOU?


C E P

25

TEMPO

Dispersão



C E P

26

TEMPO

Centralizaçãoe

Dispersão



C E P

27

Um ponto fora dos limites de controle (+ ou - 3 σ);

Dois de três pontos consecutivos fora dos limites (+ ou - 2σ);

Quatro de cinco pontos consecutivos fora dos limites (+ ou - 1 σ);

Sete pontos consecutivos de um mesmo lado da linha central;

Sete pontos consecutivos Crescentes;

Sete pontos consecutivos Decrescentes;

O padrão se repete oito vezes consecutivas;

Qualquer padrão claramente não aleatório.

IMPORTANTE: Todas as alterações do processo e as ações

corretivas tomadas devem ser registradas no “Diário de Bordo”.

GRÁFICOS DE CONTROLE - DETECTANDO A FALTA DE CONTROLE:


C E P

28

PRINCÍPIO DA NATUREZA:

Não existem dois seres exatamente iguais.

MAS ... POR QUE OS PROCESSOS VARIAM???

Existem duas naturezas básicas de causas:

Causas Comuns,

Causas Especiais.


C E P

• Intrínsecas ao processo;

• Presença constante;

• Origem no sistema.

EXEMPLOS:

• Processo mal definido;

• Equipamento inadequado;

• Especificações mal definidas;

• Condições ambientais inadequadas.

CAUSAS COMUNS:

Mais exemplos:


C E P

• Ocasionais;

• Acidentais;

• Localizadas;

• Origem específica.

EXEMPLOS:

• Queima de uma resistência;

• Quebra de uma ferramenta;

• Desgaste excessivo de um equipamento;

• Um operador particular.

CAUSAS ESPECIAIS:

Mais exemplos:


C E P

CAUSAS COMUNS: PODEM SER REDUZIDAS!

• Ações gerenciais;

• Atuação no sistema.

VOLTANDO AOS EXEMPLOS:

• Processo mal definido;

• Equipamento inadequado;

• Especificações mal definidas;

• Condições ambientais inadequadas.

Como reduzir as

causas

comuns???


C E P

CAUSAS ESPECIAIS: DEVEM SER LOCALIZADAS E ELIMINADAS!

• Ações operacionais;

• Atuação no local.

VOLTANDO AOS EXEMPLOS:

• Queima de uma resistência;

• Quebra de uma ferramenta;

• Desgaste excessivo de um equipamento;

• Um operador particular.

Como reduzir as

causas

especiais???


C E P

DOIS ERROS COMUNS:

• Subcontrole:

Inexistência de atuação sobre as causas comuns impedindo a

redução da variabilidade.

• Supercontrole:

Atuar sobre causas “supostamente especiais” aumentando a

variabilidade.


C E P

PROCESSOS AFETADOS SOMENTE POR CAUSAS COMUNS SÃO:

• Sob controle (estatístico);

• Estáveis;

• Previsíveis.


C E P

PROCESSOS AFETADOS POR CAUSAS ESPECIAIS SÃO:

• Fora de controle (estatístico);

• Instáveis;

• Imprevisíveis.

?


C E P

ESTATÍSTICA

QUAL É A BASE DO CEP?


C E P

37

150,0 + 0,2 mm

É o que o cliente deseja !!!

Mas como eu cheguei nesta especificação?

Exemplo do giz de cera

ESTATÍSTICA - RECORDANDO UM POUCO ...


C E P

150,O 150,1 150,2 150,3149,9149,8149,7

Tolerância: 150,0 0,2

EXEMPLO DO GIZ DE CERA:


C E P

39

PARÂMETROS ESTATÍSTICOS

Tendência central (posição)

Média, mediana, moda.

Tendência lateral (dispersão)

Amplitude, Desvio padrão, Variância.


C E P

40

CÁLCULOS

n

x

x

n

i

i 1

Exemplo!

Média aritmética


C E P

41

EXEMPLO:

Peça ( Xi ) Medida

01 4,41

02 3,96

03 4,32

04 4,95

05 4,62

06 4,59

07 4,02

08 3,30

09 3,30

10 5,04

25,4

10

04,530,330,302,459,462,495,432,496,341,4

x

x

n

x

x

n

i

i 1

Média aritmética


C E P

42

CÁLCULOS:

2

ˆd

R

mínmáx xxR Exemplo!

Desvios padrão

Desvio Padrão Populacional:

Desvio Padrão Amostral: s

Amplitude - R

= (x

n

ii 1

n

x)2

s x

= (x

n - 1

ii 1

n

)2


C E P

43

AMPLITUDE (R):

Maior valor

(Xmáx)

Menor valor

(Xmín)

74,1

30,304,5

R

R

xxR

mínmáx

Peça ( Xi ) Medida

01 4,41

02 3,96

03 4,32

04 4,95

05 4,62

06 4,59

07 4,02

08 3,30

09 3,30

10 5,04


C E P

44

DESVIO PADRÃO (EXATO):

X1 4,41 4,25-4,41= -0,16 0,03

X2 3,96 4,25-3,96= 0,29 0,08

X3 4,32 4,25-4,32= -0,07 0,00

X4 4,95 4,25-4,95= -0,70 0,49

X5 4,62 4,25-4,62= -0,37 0,14

X6 4,59 4,25-4,59= -0,34 0,11

X7 4,02 4,25-4,02= 0,23 0,05

X8 3,30 4,25-3,30= 0,95 0,90

X9 3,30 4,25-3,30= 0,95 0,90

X10 5,04 4,25-5,04= -0,79 0,62

3,34TOTAL

2)( ixx )( ixx )( ix

61,09

34,3

1

)(1

2

n

xxn

i

i

s

Peça ( Xi ) Medida

01 4,41

02 3,96

03 4,32

04 4,95

05 4,62

06 4,59

07 4,02

08 3,30

09 3,30

10 5,04


C E P

45

DESVIO PADRÃO ESTIMADO:

Peça ( Xi ) Medida

01 4,41

02 3,96

03 4,32

04 4,95

05 4,62

06 4,59

07 4,02

08 3,30

09 3,30

10 5,04

57,0078,3

74,1ˆ

2

d

R


C E P

46

HISTOGRAMA

É um gráfico, de barras verticais, que mostra a variação em um

grupo de dados, através da distribuição de freqüência.

c d e f g ia b h

Qu

an

tid

ad

e

Classes


C E P

47

Altura da barra vertical

(proporcional à freqüência de

ocorrência)

O eixo horizontal mostra a característica de

medida dividida em classes

h

Alt

ura

HISTOGRAMA


C E P

48

Classes

c d e f g ia b h

Qu

an

tid

ad

e

Curva de Gauss

(Normal)

Polígono de

Freqüência

HISTOGRAMA


C E P

49

1x2x3x4x5x

6x

Ponto de

inflexão = 1

Média da

distribuição

ÁREA SOB A CURVA NORMAL

P X x e dx

xx

( )

( )

1

2

2

22


C E P

50

%9999998,996

%999943,995

%994,994

%73,993

%952

%681

x

x

x

x

x

x

ÁREA SOB A CURVA NORMAL - (PROBABILIDADE)


C E P

51

68 %

16 %16 %

1x1x


C E P

52

95 %

2,5 %2,5 %

2x2x


C E P

53

99,73 %

0,135 % 0,135 %

3x3x


C E P

54

CONSTRUÇÃO DO HISTOGRAMA:

Número de amostras (N)

Tamanho da amostra (n)

Número de classes (k)

N.n k

31 a 50

51 a 100

101 a 250

acima de 250

5 a 7

6 a 10

7 a 12

10 a 20


C E P

55

Amplitude (R)

R = Maior leitura - Menor leitura

Amplitude de classe (h)

h = R : k

CONSTRUÇÃO DO HISTOGRAMA:


C E P

56

Foram observados 100 diâmetros de um eixo (20 amostras de

tamanho = 5):

N.n = 20 x 5 = 100 medidas

k = 6 a 10 (tabela); k escolhido = 10 classes

Maior leitura = 3,68 mm

Menor leitura = 3,30 mm

Amplitude (R) = 3,68 - 3,30 = 0,38 mm

h = R : k = 0,38 : 10 = 0,038 ou 0,04 mm

EXEMPLO:


C E P

57

3,30 3,34

3,66 3,70

3,62 3,66

3,58 3,62

3,38 3,42

3,42 3,46

3,46 3,50

3,50 3,54

3,54 3,58

Classe Não Ajustada

3,34 3,38

02 **

23 ***** ***** ***** ***** ***

22 ***** ***** ***** ***** **

04 ****

05 *****

10 ***** *****

15 ***** ***** *****

10 ***** *****

05 *****

04 ****

Freqüência

3,30 3,335

3,34 3,375

3,66 3,765

3,62 3,655

3,58 3,615

3,38 3,415

3,42 3,455

3,46 3,495

3,50 3,535

Classe Ajustada

3,50 3,535

EXEMPLO:


C E P

58

Qu

an

tid

ad

e

Classes

3,3

0

3,3

4

3,3

8

3,5

0

3,4

2

3,4

6

3,5

4

3,5

8

3,6

2

3,6

6

3,7

0

5

2

22

10

4

23

15

10

54

00

05

10

15

20

25


C E P

59

DISTRIBUIÇÃO NORMAL:

Determinação da probabilidade.

Tomemos o seguinte exemplo:

Um processo produz peças segundo uma distribuição

normal de média 150,0 mm e desvio padrão de 0,5 mm.

Queremos saber qual a porcentagem de peças produzidas,

por esse processo, que têm medida superior a 151,5 mm


C E P

60

150,0 mm

= 0,5 mm

P(X>151,5)


C E P

61

TABELA NORMAL REDUZIDA:

Usando a tabela normal reduzida:

xLSEou

LIExZ

No nosso exemplo:

%135,0)5,151(

00135,0)(00,3

>

xP

tabelaZ

5,0

0,1505,151

xLSEZ


C E P

62

CPK AND CMK ANALYSIS

16,015,815,615,415,215,0

USLLSL

Process Capability Analysis for Altura Led

PPM Total

PPM > USL

PPM < LSL

PPM Total

PPM > USL

PPM < LSL

PPM Total

PPM > USL

PPM < LSL

Ppk

PPL

PPU

Pp

Cpm

Cpk

CPL

CPU

Cp

StDev (LT)

StDev (ST)

Sample N

Mean

LSL

Target

USL

64,60

32,30

32,30

17,00

8,50

8,50

0,00

0,00

0,00

1,33

1,33

1,33

1,33

*

1,43

1,43

1,43

1,43

0,146148

0,135762

216

15,4996

14,9157

*

16,0835

Expected LT PerformanceExpected ST PerformanceObserved PerformanceOverall (LT) Capability

Potential (ST) Capability

Process Data

ST

LT


C E P

63

Aplicação Prática

O índice Cp;

O índice Cpk;

Cpk e Nível Sigma.

6

LIELSECp

3;

3.

LIExxLSEmínCpk

CPK AND CMK ANALYSIS


C E P

ENTENDENDO UM POUCO DE CAPABILIDADE

Muita variaçãoDescentralizado

Pouca variaçãoCentralizado

Baixa Capabilidade

do Processo

LIE LIE LSE

Alta

Capabilidade

de Processo Média deslocada

e

dispersão

excessiva

LSE


C E P

LIE LSE LIE LSE

Pouca variação

Descentralizado

Muita variação

Descentralizado


C E P

OBJETIVO DO 6 !

Na mosca!

Pouca variação => EXATIDÃO

Centralizado=> PRECISÃO

LIE LSE


C E P

O QUE SIGNIFICA UM PROCESSO SER “3”

+ 3 de Capabilidade-

LSE

1 2 3

LIEAlvo

Desvio

padrão


C E P

LSELIE

6432 51

Alvo

+ 6 de Capabilidade-

AGORA VAMOS VER UM PROCESSO “6”


C E P

ONDE ESTAMOS HOJE ???...

2 308.537

3 66.807

4 6.210

5 233

6 3,4

PPM

Capabilidade de Processo Defeitos por Milhão

de Oportunidades

Cpk

0,67

1,00

1,33

1,672,00


C E P

70

IMPLANTAÇÃO OU REESTRUTURAÇÃO DO CEP - CONCEITOS

Elaboração de uma estrutura simples e funcional;

Que possibilite a interação dos setores envolvidos;

Que propicie a evolução do sistema da Qualidade;

Prevenção de falhas;

Ações preventivas;

Melhoria contínua;


C E P

71

OBJETIVOS ESPECÍFICOS DO CEP

Reduzir perdas e retrabalhos;

Tornar e manter os processos capazes;

Identificar as causas dos problemas;

Planejar as ações corretivas e/ou preventivas;

Obter a estabilidade dos processos;

Melhorar a qualidade da mão de obra;

Garantir a qualidade do produto final.


C E P

72

A EQUIPE GERENCIAL

Formada por membros de alta responsabilidade na empresa;

Deve cobrir todas as áreas da empresa;

Deve nomear um coordenador para a implantação e

manutenção;

Compromisso pessoal de dedicação ao sistema;

Reuniões periódicas de caráter deliberativo.


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73

COORDENADOR

Deve dedicar-se efetivamente à implantação e manutenção;

Seguir as diretrizes traçadas pela equipe gerencial;

FUNÇÕES DO COORDENADOR:

Reduzir ao mínimo o tempo de implantação;

Ter um cronograma preliminar, detalhado por setor;

Definir os objetivos;

Estimar as quantidades e tipos de gráficos previstos;

Prever as várias etapas e tipos de treinamento a serem ministrados;

Determinar as responsabilidades dentro dos processos;

Desenvolver o trabalho em equipe.


C E P

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GRUPOS SETORIAIS

Formados por integrantes dos vários departamentos da

empresa;

Devem ter como base de apoio:

Engenharia do produto;

Engenharia de processo;

Gestão da Qualidade;

Produção;

Manutenção;

Área financeira (Análise e controle de custos)


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GRUPOS SETORIAIS (CONT.)

Os membros devem reunir-se afim de:

Estudar procedimentos;

Tomar decisões;

Planejar novas ações;

Resumir progressos;

Reportar resultados.


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GRUPOS SETORIAIS (FUNÇÕES)

Elaborar o plano setorial de implantação;

Estabelecer os procedimentos para o CEP, adaptados às

necessidades do setor e objetivos da empresa;

Preparar os formulários e instruções escritas necessários ao

efetivo uso desses procedimentos;

Planejar e conduzir os estudos de capacidade do processo;


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GRUPOS SETORIAIS (FUNÇÕES)

Planejar os gráficos de controle do setor e determinar o tipo e o

número a ser utilizado;

Implantar os gráficos, treinando os operadores;

Medir, analisar e relatar, periodicamente, os progressos e as

inadequações encontradas;

Analisar criticamente, periódica e sistematicamente, cada

gráfico;


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FATORES QUE DIFICULTAM A IMPLANTAÇÃO:

Ausência de objetivos claros e definidos;

Alegação de atrasos na produção;

Mentalidade de “apaga-incêndio”;

Desinformação (custo de implantação);

Expectativas de resultados a curto prazo;

Falta de confiança no sistema;


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FATORES QUE DIFICULTAM A IMPLANTAÇÃO: (CONT.)

Falta de comprometimento;

Falta de apoio ou estímulo da alta administração;

Falta de cooperação e envolvimento;

Barreiras interdepartamentais;

Medo de mudanças;

Falta de definição de responsabilidades;

Burocracia excessiva (decisão demorada);

Acesso difícil às informações sobre custos;


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CONCEITOS IMPORTANTES NA IMPLANTAÇÃO:

A evolução é contínua;

Nenhum dos passos pode ser considerado definitivo;

Consciência que deve haver uma mudança no sistema atual;


C E P

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CONCEITOS CHAVES:

Qualidade é Função e não Departamento;

A Qualidade tem dois inimigos básicos:

As variações e

A permissividade.

Todos os problemas ou defeitos estão correlacionados a

requisitos do consumidor e especificações do projeto não

atendidas;

Prevenção é não deixar a falha acontecer;

É mais econômico prevenir as falhas do que tentar mantê-las

sob controle;


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CONCEITOS CHAVES: (CONT.)

A força maior para erradicar falhas reside na gerência e

supervisão;

Se a qualidade for a prioridade primeira, os objetivos de volume,

custo e prazo serão obtidos mais facilmente;

Quanto melhor a qualidade, maior a produtividade e menores os

custos;

A qualidade é obtida por quem faz o trabalho e não por quem a

controla;


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CONCEITOS PARA PREVENIR:

O projeto deve formalizar as necessidades e desejos do Cliente;

O projeto deve estar “vacinado” contra oportunidades de falhas;

Observar o processo e identificar oportunidades de falha;

O processo deve ser bem definido, previsível e capaz;

Obter qualidade na prevenção e não na avaliação;


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CONCEITO SOCIAL:

Livre e franca conversação entre todos os níveis;

Programa de treinamento contínuo;

O líder não policia e sim tutela;

Cada colaborador é responsável pelo trabalho que executa;

A responsabilidade das falhas não é só do operador mas de todo

o sistema.


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MASP - FERRAMENTAS ELEMENTARES.

Tempestade de idéias;

Fluxograma de processo;

Folha de verificação;

Diagrama de Pareto;

Diagrama de Causa e Efeito;

Histograma;

Carta de Controle;


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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Esta apostila foi elaborada por Divino Vieira da Silva, utilizando as

seguintes referências:

Manual do Green Belt - GE Dako - Six Sigma Training GE Dako -

2000;

Manual do Programa Black Belt para Candidatos do Grupo

Brasmaotor - FDG - Fundação de Desenvolvimento Gerencial -

1998;

Aperfeiçoamento da Qualidade e da Produtividade - John L.

Hradeski - Mc Graw Hill - 1989;

Brassard, Michael - Memory Jogger - Qualitymark Editora Ltda -

1996;

Ferramentas Estatísticas Básicas para o Gerenciamento de

Processos - WERKEMA, Maria Cristina Catarino - Fundação

Christiano Ottoni - 1995.

cep apres dvs

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