confiabilidade 2016

8/18/2019 Confiabilidade 2016

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onfiabilidade e Estratégia

Seis Sigma

Prof. Rosana Adami Mattioda

[email protected] /[email protected]

mailto:[email protected]:/[email protected]:/[email protected]:[email protected]


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1 ª ParteCONFIABILIDADE


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Qualidade x Confiabilidade

Pode-se dizer que a qualidade de um produto é construída em quatrofases:

I. Qualidade de projeto: Pesquisa de Mercado; Concepção e Design.

II. Qualidade de manufatura: Tecnologia; Controle de processo.

III. Qualidade na distribuição e vendas: Prazo de entrega e vendas.

IV. Qualidade ao longo do tempo: Confiabilidade.


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“ A Confiabilidade é uma característica historicamente buscada por projetistas e construtores de todos os tipos de sistemas. O que há denovo na segunda metade do século XX é o movimento para quantificara Confiabilidade...”

J. M. Juran


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Introdução

Características desejáveis em um produto: vida com tempo ilimitadoe isento de falhas.

Risco: Prejuízos Econômicos Sociais e físicos: Ex: Interrupção dofornecimento de energia elétrica.

Nível de Risco deve ser avaliado quantitativamente equalitativamente indicando os pontos “falhos” de um produto,sistema ou equipamento, de forma a conferir ações preventivas oucorretivas.


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Introdução

“ANÁLISE DE CONFIABILIDADE é a

avaliação probabilística do risco/falha de um sistema,

produto ou equipamento.” Lafraia (2001)

A maior parte das variáveis (aleatórias)

que envolvem um projeto são

valores não perfeitamente definidos

(tolerância, material).

Objetivo: Fornecer parâmetros


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Fundamentos

Projeto de um produto

Enfoque probabilístico

Pode ser considerado apossibilidade de falha


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Fundamentos

Finalidades: definir a margem de segurança a ser utilizada (noprojeto tradicional o coeficiente de segurança é uma escolhaarbitrária – não conhecimento de todas as variáveis).

Conceito estatístico de confiabilidade:

“Confiabilidade é a probabilidade de que um componente ousistema funcionando dentro dos limites especificados de projeto,não falhe durante o período de tempo previsto para sua vida,

dentro das condições de agressividade ao meio“


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Fundamentos

Fatores básicos do conceito estatístico de confiabilidade:

1. A quantificação de confiabilidade em termos de uma probabilidade;

2. Uma definição do desempenho requisitado ao produto (Ex: corrente110);

3. Uma definição do tempo de operação exigido entre falhas;

4. Uma definição das condições ambientais em que o equipamentodeve funcionar.


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Fundamentos

Idéias Relacionadas aoConceito de Confiabilidade

Confiança

Durável

Prontopara

operar

Semfalhas

Diversos aspectos da confiabilidade

Confiabilidade é uma ferramenta de solução de problemas.


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Objetivos

A teoria da Confiabilidade tem como objetivos principais:

Estabelecer as leis estatísticas da ocorrência de falhas nos

dispositivos e nos sistemas.

Estabelecer os métodos que permitem melhorar os dispositivos esistemas mediante a introdução de estratégias capazes daalteração de índices quantitativos e qualitativos relativos às falhas.


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Etapas

Coleta de Dados e Análise

Alienação

Operação & ManutençãoFalhas

FabricaçãoProjeto & DesenvolvimentoEspecificação


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Garantia

Dificuldade em quantificar valores confiáveis

Processo tipo inspeção (especificação/atributos)

O consumidor uma vez aceitando o produto , aceita o fato de queele pode falhar em algum instante

Fabricante oferece um período de garantia (cobertura para falhas quevenham a ocorrer dentro do tempo estabelecido)


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Garantia

Período de garantia: custos e imagem

Qualidade do Produto: desempenho e características incluindo

CONFIABILIDADE


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Histórico• Início dos anos 30: conceitos de probabilidade e estatística (controle

estatístico de processo) aplicados na engenharia;

• Década de 40: alguns níveis exigidos de segurança foram expressos emtermos de taxa de falhas máximas permissíveis e a Manutenção preventiva(Aprimoramento de projetos, melhores equipamentos de medição eutilização de materiais mais resistentes).

• Década de 50: amplamente adotada pelo setor militar norte-americano.

Metodologias de cálculo e aplicações da confiabilidade Criação da Análise deModos e Efeitos de Falhas (FMEA)

• Década de 60: passou a ser usada de forma mais rotineira em praticamentetodas as indústrias Aeroespacial, Eletrônica e Nuclear.


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Histórico

•Década de 70: indústrias químicas e petroquímicas objetivando amelhoria da eficiência de produção e o aumento da segurança dasplantas.

• A partir de 80: Melhorias computacionais, softwares e hardwares, permitiram o desenvolvimento custo-efetivo de ferramentas demodelagem de simulação e estatística.


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Benefícios1. Aumentar Lucros através de: paradas não programadas,

manutenção/operação/apoio, acidentes;

2. Soluções às necessidades atuais das indústrias: produtos maislucrativos, Flexibilidade de cargas, Resposta rápida as mudançasnas especificações, cumprir com a legislação ambiental, de

segurança e higiene;3. Permitir a aplicação de investimento com base em informações

quantitativas;

4. Eliminação de causas básicas de paradas não programadas de

indústrias e instalações;


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Benefícios

5. Atuação nas causas básicas dos problemas e não nos sintomasatravés de:

Histórico de falhas dos equipamentos

Determinação das causas básicas das falhas

Prevenção de falhas em equipamentos similares Determinação de fatores críticos para a manutenabilidade de

equipamentos.


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Origem das FalhasFatores básicos:

• Falhas de projeto: o projetista não identifica as necessidades docliente, não consegue aplicar os requisitos de engenharia.

• Falha na fabricação: processos de fabricação/ montagem

inadequados (pessoal capacitado e equipamentos adequados)• Falha na utilização: Manutenção inadequada, falta de instrução do

fabricante.


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Técnicas

Técnicas de atividades para análise de falhas:

Investigação de acidentes, queixas e incidentes;Confiabilidade do produto;

FMEA (Análise de Modo de Falha e Efeito)

metodologia que avalia e minimiza riscos por meio da análise daspossíveis falhas (determinação da causa, efeito e risco de cada tipode falha) e implantação de ações para aumentar a confiabilidade.

FTA Análise e árvore de falhas

diagrama lógico, que parte de um evento indesejado pré-definido,buscando as possíveis causas


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TécnicasTécnicas para eliminar no projeto os pontos de falha potenciais na operação:

Construção de operações com recursos críticos redundantes;

Tornar as atividades da operação a prova de falhas;

Manter as instalações físicas da operação.

Técnicas para melhorar a confiabilidade das operações:Eliminar no projeto os pontos de falha potenciais da operação;

Construção de operações com recursos críticos redundantes;

Tornar as atividades da operação a prova de falhas;

Manter as instalações físicas da operação.

é


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Técnicas

Fonte: BIEDA, J. Gerenciamento do Teste de Confiabilidade no ambiente de segurança do produto dentro da industriade componentes automotivos, 1991.

Executar Ciclo de Testes

Estabelecer seqüênciade testes e critérios de

Falha

Identificar Requisitos deDesempenho do Projeto(Ambiente Operacional)

Proposta de Projeto

Início

Componente

falhou?

Implementar Ação Corretiva

Executar Testes de Verificação daConfiabilidade ao Nível de

Confiabilidade

Realizar Testes deValidação de Projeto

Avaliar a Distribuição do modode Falha e representar

graficamente o Progresso deConfiabilidade

Produto AvaliadoCompletamente

Não

Não

Sim

Reúne as metas deConfiabilidade


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Conceitos

CONFIABILIDADE: é a probabilidade de que um item desempenhe asua função pretendida sem falhar, sob determinadas condiçõesespecificadas e por um determinado período de tempo especificado.

Ex: Um produto possui uma confiabilidade de 99,9% durante algumas

horas e em determinadas condições como: a uma dada temperaturaambiente, pressão atmosférica e umidade, isento de poeiras, combaixas vibrações e com uma utilização correta por parte do usuário.


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ConceitosFalhas: a diminuição parcial ou total da eficácia, ou capacidade de desempenho, de um

componente ou sistema.

Falha Funcional: Incapacidade de qualquer item em atingir o padrão de desempenhoesperado.

Causa de Falha: Circunstância que induz ou ativa um mecanismo de falha.

Modo de Falha: Conjunto de efeitos pelos quais uma falha é observada.

Taxa de Falhas: Frequência com que as falhas ocorrem, num certo período de tempo,medida para cada hora de operação ou número de operações do sistema ou componente.

Tempo Médio Entre Falhas (TMF ou MTBF): É o tempo médio de trabalho de umcerto tipo de equipamento (reparável) entre 2 falhas seguidas.

Duração de Vida: Tempo durante o qual um componente ou um sistema mantém a suacapacidade de trabalho, fora do intervalo dos reparos, acima de um limite especificado (derendimento, de pressão, etc).


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Tempomédio entre

falhas(MTBF)

Tempo deReparo

Tempomédio para

a falha(MTFF)

Conceitos

TEMPO MÉDIO PARA A FALHA (MTFF) - É o valor médio dos temposde funcionamento, sem contar o tempo de manutenção.


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Análise do Tempo de Falha

Matematicamente temos que Confiabilidade seria:

“PROBABILIDADE de que um componente ou sistema cumpra suafunção com SUCESSO, por um período de TEMPO previsto, sobcondição de OPERAÇÃO especificadas.”

O inverso da Confiabilidade é a probabilidade do componente ousistema falhar.


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mortalidade infantil (quandoocorrem falhas prematuras);

vida útil (onde a incidência defalhas é relativamente estável notempo),

envelhecimento (quando oproduto passa a apresentardesgaste acentuado e falhaspassam a ocorrem com maiorfrequência).

Função

deRisco

Mortalidad

e InfantilEnvelheciment

o

Tempo

Vida Útilt1 t2 t3

Fonte: Adaptado de Lafraia, 2001.

Curva da banheira: Descreve as fases da vida de um componente

ou sistema em três estágios:


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Mortalidade infantil - falhas prematuras:

Processos de fabricação deficientes;

Controle de qualidade deficiente;

Mão de obra desqualificada; Amaciamento insuficiente;

Pré-teste insuficiente;Materiais fora de especificação;

Componentes: não especificados, não testados,estocagem/transporte indevidos,

Sobrecarga primeiro teste;

Contaminação;

Erro Humano;

Instalação imprópria.


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Vida útil - incidência de falhas é relativamente estável no tempoFALHAS DE NATUREZA ALEATÓRIA

Interferência indevida tensão / resistência;

Fator de segurança insuficiente;

Cargas aleatórias maiores que as esperadas;Resistência menor que a esperada;

Defeitos abaixo do limite de sensibilidade dos ensaios;

Erros humanos durante o uso;

Aplicação indevida;

Abusos;

Falhas não detectáveis pelo melhor programa de manutençãopreventiva.


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Envelhecimento - o produto passa a apresentar desgaste acentuado e falhaspassam a ocorrem com maior freqüência

TÉRMINO DA VIDA ÚTIL

Envelhecimento;Desgaste/abrasão;

Degradação de resistência;

Fadiga;

Fluência;

Corrosão;

Deterioração (mecânica, elétrica, química, hidráulica).


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Exercícios desenvolvidos em sala de aula


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Exemplo 1

20 unidades de ar condicionado projetadas para serem utilizadaspelos astronautas da NASA nos veículos espaciais foram testadospela NASA. 2 dos sistemas falharam durante os testes – um ao fimde 200 horas e o outro ao fim de 600 horas.

Calcular:

a.A taxa de falhas em %

b.A taxa de falhas em número por período de tempo

c.Tempo Médio entre falhas (MTBF)


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Exemplo 1

a. Taxa de falhas em %

TF (%) = Número de falhas * 100

Número de unidades testadas

TF(%) = (2/20) *100 = 10%


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Exemplo 1

b. A taxa de falhas em número por período de tempo

2 dos sistemas falharam durante os testes – um ao fim de 200 horas e o outro ao fim

de 600 horas.

Tempo total = 1000 h * 20 unidades = 20.000 und/h

Tempo não operacional = (800 1ª) + (400 h 2ª ) = 1200 unidades / h

Tempo de operação = 20.000-1200 = 18.800 unidades / h

A taxa de falhas em número por período de tempo: 2/18.800 = 0,000106falhas / unidades h

Número de falhasTempo de Operação


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Exemplo 1

c. Tempo Médio entre falhas (MTBF)

MTBF = 1/ Taxa de falhas em número por período de tempo

MTBF = 1 / 0,000106 = 9,434 h

Considerando que uma viagem típica dure 60 dias, qual seria a taxa defalhas esperada por viagem:

= (Falhas/unid. H) * (24h/dia) * (60 dias/viagem)

= (0,000106) * (24) * (60)

= 0,152 Falhas / Viagem


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Exemplo 2: Ensaios de 1.000 componentes em 100 meses

Tempo

Mês t

Número de

Sobreviventes

Número

de Falhas

Distribuição de

Falhas F(t )

Número

acumulado deFalhas

Distribuição

Acumulada deFalhas F(t )

Confiabilidade

C(t ) Taxa de Falhas (t )

Número deFalha no tempo/ Total de Falhas

(1000)Tempo total

(100)-% falha

Número defalhas / número

deSobreviventes

0 1000 0 0,00 0 0% 100 0

2 994 6 0,01 6 1% 99 04 986 8 0,01 14 1% 99 0

10 971 15 0,02 29 3% 97 020 951 20 0,02 49 5% 95 030 924 27 0,03 76 8% 92 040 883 41 0,04 117 12% 88 050 810 73 0,07 190 19% 81 060 677 133 0,13 323 32% 68 070 454 223 0,22 546 55% 45 080 181 273 0,27 819 82% 18 2

90 21 160 0,16 979 98% 2 8100 0 21 0,02 1000 100% 0100 1000


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0

50

100

150

200

250

300

´0 ´2 ´4 ´10 ´20 ´30 ´40 ´50 ´60 ´70 ´80 ´90 ´100

Frequência Distribuição de Falhas

0

200

400

600

800

1000

1200

´0 ´2 ´4 ´10 ´20 ´30 ´40 ´50 ´60 ´70 ´80 ´90 ´100

Freqüência cumulada de

Distribuição de Falhas


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0

20

40

60

80

100

120

´0 ´2 ´4 ´10 ´20 ´30 ´40 ´50 ´60 ´70 ´80 ´90 ´100

Função Confiabilidade

0

1

2

3

4

5

6

7

8

´0 ´2 ´4 ´10 ´20 ´30 ´40 ´50 ´60 ´70 ´80 ´90 ´100

Função Taxa Condicional de

Falhas


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Exemplo 3

40 componentes eletrônicos foram testados, durante os testes de 100 h, 3 destes falharam.

Televisão HorasTempo nãooperacional

100 horas

1 29,6 70,4 40 componentes

2 37,8 62,2 3 falhas

3 40,2 59,8192,4

Calcular:

a) A taxa de falhas em % falhas / total componentes 0,075

b) A taxa de falhas em número por período de tempo

Tempo Total: componentes * horas 4000

Tempo não operacional: 192,4Tempo de Operação 3807,6

Taxa de falhas /tempo 0,0008

c) Tempo Médio entre falhas (MTBF)

1 / taxa de falhas 1269,2 12,692 horas


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Exemplo 405 aparelhos de TV, de um mesmo modelo, apresentaram as seguintes falhas.

TV Falha (hora) F = Número de falhas

1 280 T = Duração

1 320 N = Itens ensaiados

1 450

2 530

3 370 5tv

3 620 9Falhas

4 250

4 460

5 590

Taxa MTBF

a) Calcular a taxa de falhas para 300 hs 0,006 166,7 300b) Calcular a Taxa de Falhas para 500 hs 0,004 277,8 500

c) Calcular a Taxa de falhas para 600 hs 0,003 333,3 600

d) Calcular a Taxa de falhas para 800 hs 0,002 444,4 800


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Exemplo 5Foram testadas 5 unidades de certo produto por 3.000 hs.

Fusível Tempo (hs) Não operacional1 2.336 664 Total 52 1.472 1.528 Tempo 30003 752 2.2484 2.883 1175 987 2.013

6.570

a) Calcule a taxa de falhas em número por período de tempoTempo Total: 15.000Tempo não operacional: 6.570Tempo de Operação 8.430Taxa de falhas /tempo 0,000593

b) Calcule o MTBF (tempo médio entre falhas) 1.686

c) Qual a probabilidade de funcionar sem falhar

Sendo:R -> Confiabilidadet -> TempoMTBF -> Tempo Médio entre FalhasΛ -> Taxa de Falhas


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Exemplo 5 – cont.

c1. durante 500 hs?

t 500MTBF 1.686,00

Taxa de falhas 0,000593

t/MTBF -0,296559905 74,34% Falhar 25,66%

c2. durante 1.500 hs?

t 1500

MTBF 1.686,00


t/MTBF -0,889679715 41,08% Falhar 58,92%


t 2000

MTBF 1.686,00


t/MTBF -1,18623962 30,54% Falhar 69,46%


t 3000

MTBF 1.686,00


t/MTBF -1,779359431 16,87% Falhar 83,13%


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2ª ParteEstratégia Seis Sigma


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Seis Sigma

Metodologia estruturada para a melhoria de processos da empresa,que visa atingir melhorias na qualidade e ganhos de produtividadecom conseqüente redução de custos.

É uma filosofia de trabalho para alcançar, maximizar e manter osucesso comercial, por meio da compreensão das necessidades dos

clientesEstratégia gerencial de mudança para acelerar o aprimoramento em

processos, produtos e serviços.


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Seis Sigma

Filosofia de solução de problemas apoiada no método DMAIC e noemprego de ferramentas de qualidade e técnicas estatísticas.

Cinco razões podem ser apontadas para o sucesso destametodologia:Mensuração (monetária) dos benefícios

Método DMAIC

Comprometimento da alta direção

Treinamento seguido de aplicação

Emprego de técnicas e ferramentas estatísticas


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Anos 80: Por quase uma década a Motorola buscameios para se tornar competitiva.

Em 1981 CEO (Chief Executive Officer ), BobGalvin, desafia seus executivos a melhorar suaperformance dez vezes em cinco anos.

Em 1985 EO (Executive Officer ) Bill Smith,lança estudo demonstrando que um produtosem defeitos no processo dificilmente falhanas mãos do cliente.

Em 1987, é lançado um programa chamadoSix Sigma em toda organização Motorola.

Histórico do Seis Sigma


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A medida Seis Sigma como um ConceitoEstatístico

O termo Sigma σ (letra grega que em estatística serve para representaro desvio padrão) mede a capacidade do processo em trabalhar livre defalhas – variabilidade.

6σ significa redução da variação do resultado entregue aos clientesnuma taxa de 3,4 falhas por milhão ou 99,99966% de perfeição.

NívelSigma

Distribuição (%)Defeitos

porMilhão

Atraso no Relógio em umasemana (minutos)

1 68,2689480 697.672,15 53,30816742 95,4499876 308.770,21 7,6440208

3 99,7300066 66.810,63 0,45358894 99,9936628 6.209,70 0,01064655 99,9999426 232,67 0,00009646 99,9999998 3,40 0,0000003


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A medida Seis Sigma como um ConceitoEstatístico

• O nome Seis Sigma é inspirado no desvio-padrão da população querepresenta a variabilidade numa distribuição normal.


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A medida Seis Sigma: partes por milhão

Estima o número de unidades defeituosas em um milhão e é aplicadapara produtos defeituosos, partes, defeitos e erros.

Esta métrica é utilizada para padronizar o número de defeituosos edefeitos. Desta forma pode-se comparar números de origensdiferentes da corporação.

As partes por milhão de defeituosos no Programa de Qualidade SeisSigma é 3,4 ppm num processo centrado. Ou seja, em 1.000.000 deunidades produzidas não seria encontrado nenhum produtodefeituoso.


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• A relação do número de unidades defeituosas entre o total deoportunidades de defeito nas unidades inspecionadas.

PPM: Unidades Inspecionadas

Oportunidades X Defeitos Encontrados

PPMO = PPM X 106

Exemplo: Em um processo administrativo de envio de faturas aos clientes, são inspecionados asseguintes oportunidades: Valor unitário, Código e Data. Inspeciona-se 50 faturas e encontram-se

os seguintes defeitos: 10 erros no valor, 22 defeitos no código e 23 erros de data. Calcule PPM(PPMO).

PPM = (10+22+23) / 50 * 3 = 0,367 PPMO = 0,367 * 106 = 366,67

A medida Seis Sigma: partes por milhão


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Exercício:

1) Em um processo de produção de semieixos foi realizada umainspeção 100%. Um lote de 125 semieixos recém produzidos foraminspecionados e foram detectados os seguintes defeitos: 14 defeitospor trinca, 3 defeitos por rebarbas, 22 defeitos por corte. • CalculePPM (PPMO) e o % dentro da especificação.


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Características do Seis Sigma

foco no cliente; efoco no impacto financeiro dos

projetos propostos.

Os resultados do Seis Sigma estão fundamentadosem alguns conceitos básicos, incorporados nametodologia, como:

envolvimento de todos os níveis

gerenciais;

uso do raciocínio estatístico;

ênfase na aprendizagem e

capacitação;


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Green Belts : – São

líderes capazes de

entender o funcionamento

do programa, com a

responsabilidade de

aplicar as ferramentas

estatísticas e gerenciais

envolvidas no processo.

As pessoas qualificadas são os agentes do Seis Sigma erecebem os nomes de:

Black Belts: – São tecnicamente treinados para atingir metas e devemestar ativamente envolvidos no processo de mudança organizacional.

– Devem dominar as técnicas e ferramentas estatísticas. – Perfil

esperado: entusiasmo, dinamismo, persistência, criatividade,

iniciativa, motivação para alcançar resultados, habilidade de bom

relacionamento e de trabalhar em equipe, bom conhecimento na sua

área de atuação, em estatística e em informática

Master Black Belts: – São os líderes técnicos do

Seis Sigma. – Devem ser treinados nos conceitosestatísticos a fim de entender as técnicas e métodos

para não propagarem erros aos Black Belts e Green

Belts. – Auxiliam os Black Belts a aplicar os

métodos ou técnicas estatísticas corretamente em

situações incomuns. – Devem possuir boa

capacidade de comunicação e habilidades

pedagógicas desenvolvidas

Leadership: – São os

CEO’s (Presidentes), que

são os responsáveis pelo

desempenho das

organizações. – Como o

Seis Sigma deve ser

aplicado de cima para baixo, é dos CEO’s que

parte a iniciativa de

implantar a Qualidade

Seis Sigma.

Champions/Sponsor: –

São pessoas que entendem

o conceito da Qualidade

Seis Sigma, e são

responsáveis pelo seu

sucesso. São os Diretores

Executivos ou Gerentes.

Os agentes do Seis Sigma


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O Método DMAIC

6σ Utiliza ferramentas e métodos estatísticos para:

Define (Definir) os problemas e situações a melhorar

Measure (Medir) para obter a informação e os dados

Analyse (Analisar) a informação coletada

Improve (Melhorar) e apreender melhorias nos processos

Control (Controlar) os processos ou produtos, com a finalidade dealcançar etapas


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O Método DMAIC e o PDCA

Interposição entre as etapas de DMAIC e PDCA;

DMAIC → maior ênfase ao planejamento; PDCA → maior ênfase no atendimento às CCQs.


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Implementação Seis SigmaPrimeira Fase (Definir) – Seleção dos Projetos

Fundamental - Relação clara com um requisito especificado e ser o projetoeconomicamente vantajoso

1 - Requisitos do Cliente

Características Críticas Para a Qualidade - CPQ

2 - Montar uma equipe preparada (Seis Sigma)

3 - Desenhar os processos críticos(Relação CPQ)

(Reclamações, problemas funcionais , Problemastrabalhistas, altos custos de mão de obra, baixa

qualidade de suprimentos)

4 - Realizar análise de custo benefício

5 - Escrever a proposta do projeto e submeter à

aprovação

Ferramentas: Dados internos, objetivo, dados financeiros,

metas Dados do Cliente Análise custo-benefício

Priorização dos problemas críticos Desenho dos macroprocessos prioritários Brainstorming

Mapa de processo QFD (A voz do cliente)

Definir qual efeito indesejável de um processo que deve ser

eliminado ou melhorado.

Implementação Seis Sigma


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Implementação Seis SigmaPrimeira Fase (Definir) – Seleção dos Projetos


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Implementação Seis SigmaSegunda Fase (Medir)– Descobrir o Desempenho do Processo Atual

O processo em estudo é desenhado e são medidas as variáveisprincipais.

1 – Desenhar o processo e sub processosenvolvidos com o projeto,definindo entradas e

saídas Y= f (X)

2 – analisar o sistema de medição e ajustá-lo.Coletar dados do processo (amostrasrepresentativas e aleatórias)

Ferramentas:

Estatística básica Análise do sistema de medição (SMA) Métricas Seis Sigma Cálculo de capacidade do processo

Ferramentas estatísticas básicas

Implementação Seis Sigma


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Implementação Seis SigmaSegunda Fase (Medir) – Descobrir o Desempenho do

Processo Atual

FMEA – Traduzir em características asnecessidades dosclientes – Refinamento e priorização das

variáveis críticas

Análise de Sistemas deMedição (MSA) – Identificar

grau de confiabilidade –Auxilia na proposição demelhorias

I l t ã S i Si


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Implementação Seis SigmaTerceira Fase (Analisar) – Analisar as Causas

A análise de dados é feita nesta etapa utilizando-se de ferramentas da

qualidade e ferramentas estatísticas.

1 – Analisar os dados coletados utilizando-se de

ferramentas da qualidade e ferramentasestatísticas de modo a identificar os Xs causas

óbvias e Xs causas não óbvias

2 – Definir a capacidade seis sigma do processo

atual e estabelecer os objetivos de melhoria doprojeto.

Ferramentas: FMEA

Análise do sistema de Medição (SMA) Teste de hipóteses (Teste T e Teste F) Análise da variância (ANOVA) Testes não paramétricos Correlação e Regressão Teste Qui-Quadrado Análise Multicritério – Análise de variáveis

simultaneamente;

Projeto de Experimentos – Fatorial 2 k; Frações;Blocos.

As causas que influem no resultado do processo devem ser determinadas


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Implementação Seis SigmaQuarta Fase (Incorporar) – Melhorando o Processo

Fase em que a equipe faz as melhorias no processo. Modificandotecnicamente os elementos do processo, atuando sobre as causasraízes.

Ferramentas: Planos de ação

Manufatura enxuta Cálculo da nova capacidade do processo DOE – Delineamento de experimentos

Fase crítica: nessa fase as melhorias se materializam no processo com a interação daequipe com as pessoas que fazem as atividades


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Implementação Seis SigmaQuarta Fase (Incorporar) – Melhorando o Processo

Plano de Ação (5W2H) – Ajuda a

organizar estratégia de ação

Ação Mudanças nos processos e procedimentos, que irão

conduzir à qualidade Seis Sigma


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Implementação Seis SigmaQuinta Fase (controlar)– Mantendo o Processo Sob Controle

Estabelecimento e Validação de um sistema de medição e controlepara medir continuamente o processo garantindo que suacapacidade seja mantida.

Ferramentas: Elaboração de novos procedimentos Gráficos de Controle e CEP (variáveis e atributos) Análise de Confiabilidade Dispositivos Poka-yoke

Gestão de Custos Padronização

Fundamental o monitoramento dos Xs críticos para manter a capacidade do processo

estabelecida e indicar melhorias futuras


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Programa de Treinamento do Seis Sigma

• Introdução ao Seis Sigma;

• O Método DMAIC;

• Ferramentas da Qualidade;

•

Técnicas Estatísticas:SPC – Statistical Process Control ,MSA – Measurement Systems Analysis,

ACS – Acceptance Sampling.

DOE – Design for Experiments,

FMEA – Failure Mode Effect Analysis,

QFD – Quality Function Deployment


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Manter os ganhos obtidos através dapadronização

Mais importante que a mudança emdocumentos e desenhos, é a mudançadas pessoas.

O projeto 6 sigma apenas deve serencerrado quando todos os envolvidos

estiverem cientes dos novos padrõesde operação e capacitados paraatuarem de acordo.


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Visão Geral do Seis SigmaFracasso da implementação do Programa Seis Sigma

1. Essência do Seis Sigma é a Estatística;

2. Excesso de ênfase nos custos;

3. Fracasso em incorporar as melhorias como parte da descrição do

trabalho;

4. Ignorar a dinâmica da equipe como um fator básico para o fracasso

do projeto;

5. Confiança no Faixa Preta lack elt);

6. Seis Sigma é o mesmo que projetos;

7. A Administração não compreende a diferença entre variação de causa

comum Versus causa especial;

8. Fracasso na aplicação de Cliente Interno;

9. Obtenção do envolvimento da liderança;

10. Ignorar a gestão da mudança dentro da empresa


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Referencia BibliográficaECKES, G. A revolução seis sigma: o método que levou a GE e outras empresas a

transformar processos em lucro. Rio de Janeiro: Campus, 2001.

LAFRAIA, J. R. B. Manual de Confiabilidade, Mantenabilidade e Disponibilidade. São

Paulo: Qualitymark, 2001.

BREYFOGLE III, F. W.; CUPELLO, J. M.; MEADOWS, B. Managing Six Sigma – A

Practical Guide to Understanding, Assessing, and Implementing the Strategy That Yields

Bottom-Line Success. New York EUA Willey-Intercience, 2001.ROTONDARO, R. G. Seis Sigma: Estratégia Gerencial para a Melhoria de Processos,

Produtos e Serviços. São Paulo: Atlas, 2002.

LEITURA COMPLEMENTAR:

KRISHNAMOORTHI, K. S. Reliability methods for engineers. Milwaukee: ASQCQuality Press, 1992.

PIAZZA, G. Introdução à Engenharia da Confibilidade. São Paulo: EDUCS, 2000.

PANDE, P.; NEUMAN, R.; CAVANAGH, R. Estratégia Seis Sigma. São Paulo:

Qualitymark, 2001

confiabilidade 2016

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