Controle estatistico do pocesso

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  • 1. Captulo 9Controle Estatstico de Processo eFerramentas da Qualidade Robert Wayne Samohyl Sumrio do Captulo9.1 Introduo 9.4 Concluses: aproveitando ao9.1.1 Conceitos histricos mximo os grficos de controle9.1.2 Conceitos bsicos 9.4.1 Aparelhos de medio no soconfiveis9.2 Medidas descritivas e grficos9.4.2 Dicas relacionadas diretamente aosbsicos pontos nos grficos que soam alarmes9.2.1 Introduo9.4.3 A utilizao correta da teoria9.2.2 Mdia estatstica faz uma diferena substancial9.2.3 Mediana 9.4.4 De teorias organizacionais da9.2.4 Medidas de variabilidade desvio empresa e da fabricapadro9.2.5 Grficos Caixa das Medianas e 9.5 ISO 9001-2000 e controleHistogramaestatstico de processo9.3 Ferramentas de CEP os 9.6 Questes para discusso egrficos de controle. exerccios9.3.1 Introduo teoria bsica de grficosde controle9.7 Referncias9.3.2 Grfico para mdias X9.3.3Grficosdecontrole paravariabilidade R9.3.4 Grficos Xi individual e amplitudemvel (AM)9.3.5 Grfico de controle p9.3.6 Grficos para defeitos9.3.7 Grficos dos Demritos9.3.8 Resumindo: o grfico de controlecerto para a situao certa_______________________________________________________________________________Gesto da Qualidade: teoria e casos

2. Captulo 9 - Controle Estatstico de Processo e Ferramentas da Qualidade9.1 IntroduoUm dos temas do livro que o conceito de qualidade pode ser definido em varias maneiras,dependendo dos propsitos da anlise, como adequao ao uso do Juran ou como grau deexcelncia a um preo aceitvel do Broh, entre muitas outras, revisados no Captulo 1. NoCaptulo 1, foi visto a gesto da qualidade do ponto de vista do casamento entre o processo deproduo e as exigncias do consumidor em termos quantitativos. Neste captulo 9, vamosenfatizar que as caractersticas importantes do produto ou do processo devem ser definidasconcretamente e mensuradas como tamanho ou peso ou algum ndice de desempenho, oucontadas como o nmero de defeitos numa pea ou operao, ou o numero de peasdefeituosas. Neste captulo, a suposio bsica que a qualidade ser asseguradaprincipalmente com a minimizao da variabilidade das caractersticas importantes. ComoCrosby sempre enfatizava, qualidade a conformidade s especificaes, e conformidadeneste captulo significa fazendo corretamente repetidas vezes as tarefas necessrias e usandomaterial de qualidade consistente para conseguir resultados do processo de produo querefletem o desejo do consumidor.9.1.1 Conceitos histricosComo j foi revisto em captulo 1, Walter Shewhart comeou a colocar em prtica nasfbricas alguns conceitos bsicos em Estatstica e Metodologia Cientfica na dcada de 1930nos Estados Unidos. Ele foi o pioneiro da rea de Controle Estatstica de Processo (CEP).Hoje em dia, no h fbrica no mundo que no aplica pelo menos algumas ferramentassimples de CEP para a melhoria dos processos industriais. Nosso objetivo aqui de apresentaruma introduo ao assunto destas ferramentas, esclarecendo alguns pontos tericos eindicando como a sua utilizao pode melhorar os processos da fbrica continuamente nosentido de reduzir custos e elaborar produto de melhor qualidade1. A percepo extraordinriado Shewhart de que a qualidade e a variabilidade so conceitos antagnicos no sentido deque onde tem muito de um ter necessariamente pouco do outro. Esta idia funciona paraambos os processos e produtos. Uma tarefa dentro de um processo que leva um perodo detempo irregular para completar pode causar tanta confuso na linha de produo como airregularidade das medidas de uma pea, uma hora saindo grande demais e outra hora pequenademais. Foi assim que Shewhart entendeu que medindo, analisando e monitorandovariabilidade o campo do estudo estatstico, e que, atravs de aplicaes de Estatstica nafbrica, processos e produtos poderiam chegar a melhores nveis de qualidade. Por melhoresnveis de qualidade, isso significa menor variabilidade em medidas do processo e do produto emais exatido em alcanar metas e alvos.Ele props a aplicao da Metodologia Cientifica na linha de produo. Simplificando aterminologia, ele sugeriu que a metodologia poderia ser conceituada em quatro fases: (1) a1 Existem muitos manuais e livros textos nessa rea, alguns mais avanados como os livros de Montgomery eMittag , outros intermedirios como o de Costa et al, e finalmente alguns mais simples como aquele de SoniaVieira._______________________________________________________________________________Gesto da Qualidade: teoria e casos 3. identificao da problemtica e o planejamento de experimentos, (2) a experimentao em si,(3) a anlise dos resultados dos experimentos e, finalmente, (4) a reao do gerente paramelhorar o processo. As ferramentas do CEP apresentados neste captulo esto inseridas nasquatro fases: (1) a identificao de pontos crticos na linha de produo e a escolha daferramenta adequada e mais relevante para aplicar no ponto crtico, (2) a aplicao daferramenta na linha de produo, (3) a anlise dos dados e (4) a reao do gerente paramelhorar o processo. importante enfatizar aqui, como j foi enfatizado em quase todos oscaptulos deste livro, que a busca por qualidade no acaba nunca, jamais tem fim, econsequentemente na realidade as quatro fases nunca terminam, mas sim, continuam em ciclopermanente.9.1.2 Conceitos bsicosA idia principal do CEP que melhores processos de produo com menos variabilidadepropiciam nveis melhores de qualidade nos resultados da produo. E surpreendentementequando se fala em melhores processos isso significa no somente qualidade melhor, mastambm custos menores. Os custos, assunto amplamente discutido em capitulo 10 e apenasmencionado aqui, diminuem principalmente em funo de duas razes: a inspeo poramostragem e a reduo de rejeito.Um dos pilares dos estudos em Estatstica a amostragem. Populaes (na fbrica, oengenheiro utiliza a palavra lotes) em geral so grandes demais para ser analisadas emgrandes detalhes item por item. Em muitos casos a inspeo a 100% uma regra da fbrica,mas na realidade este procedimento no funciona adequadamente. Imagine o operador quetem a responsabilidade de verificar o nvel de preenchimento de um lote de garrafas decerveja. O lote tem 50.000 unidades. Depois de inspecionar apenas 100 garrafas, muitoprovvel que o operador j no est mais pensando em nveis de preenchimento, mas sim noprximo jogo do seu time de futebol, na prxima oportunidade de tomar uma cerveja, ou naprxima namorada. No final, inspeo a 100% tem custos elevados e resultados pssimos. Aseleo de amostras de tamanho muito menor que a populao enxuga os custos eparadoxalmente acaba representando melhor as caractersticas da populao. Amostragemtambm necessria quando a inspeo necessita da destruio do item amostrado. Nestecaso poucos itens vo para o laboratrio para sofrer a verificao dos tcnicos. Mais sobreamostragem ser visto nas prximas sees quando as ferramentas so elaboradas.Uma segunda razo pela qual a aplicao de CEP impulsiona os custos para baixo que onmero e percentagem de peas defeituosas produzidas na fbrica vo diminuir com asmelhorias na linha de produo. Portanto, com menos refugo e menos retrabalho o custo porpea produzida vai diminuir. Enfatiza-se que existe somente uma razo para utilizar CEP nafbrica, a saber, aumentar o resultado financeiro da empresa, se possvel no curto prazo, mastambm, e talvez mais importante, no longo prazo. No entanto, CEP no nenhum milagre econsequentemente ele deve ser abordado na empresa como qualquer projeto de investimentonos quais os custos so contabilizados e os benefcios previstos e medidos. Veja o prximocapitulo sobre a abordagem econmica de qualidade que investiga em mais detalhesconsideraes sobre os benefcios e custos empresariais.No captulo 7 sobre gerenciamento de processos, j foi visto vrias maneiras de resolver oproblema de descrever um processo e a identificao de pontos crticos. muito comum nas_______________________________________________________________________________Gesto da Qualidade: teoria e casos 4. fbricas que processos industriais no so otimizados no sentido de ser caracterizados poraltos nveis de eficincia, no entanto, dentro do CEP existem ferramentas para monitorar oprocesso e, portanto, melhor-lo. O monitoramento tem como requisitos amostragem feitaperiodicamente, e tamanho da amostra adequado. Este assunto ser abordado nas seessobre grficos de controle.A idia de controlar um processo totalmente diferente da idia de inspecionar peas paraidentificar peas no-conformes, embora os dois procedimentos utilizem em parte as mesmasferramentas estatsticas. A inspeo de peas individuais tem como objetivo a eliminao depeas de baixa qualidade que no alcanam as expectativas do consumidor e no devem sercolocadas no mercado. Com constante inspeo do produto ao longo da linha de produo, aempresa pode identificar produto que precisa de retrabalho ou at mesmo rejeio total. Nestecaso, a fbrica est gastando desnecessariamente para corrigir erros os quais, numa fbricamelhor organizada, no aconteceriam com tanta freqncia. Numa fbrica melhor, feita acoisa certa na primeira vez. Uma fbrica realmente eficiente no exige inspeo a toda horaporque tem muita confiana que o produto j est saindo dentro das especificaes. muitocomum na indstria que a fabricao de peas no conformes ocorre porque os processos daempresa so instveis (irregulares) no ponto de proporcionar produto fora das especificaes.Em outras palavras, a fbrica no est controlando processo para melhorar constantemente aqualidade do produto. Para controlar e estabilizar os processos da empresa utilizam-se asferramentas em CEP necessitando apenas pequenas amostras sempre muito menores que oslotes. Assim, as investigaes do gerente estaro em direo das grandes causas atrs dasgrandes irregularidades da linha de produo. Cada vez que uma nova causa identificada edocumentada para anlise e, portanto, eliminao, o processo de produo estabilizado equalidade garantida e melhorada.As causas podem ser divididas em trs tipos bsicos. Uma causa especial assinalvel e emgeral nica, no entanto suficientemente grande para produzir perturbaes fortes noprocesso. um evento que ocorre uma vez ou ocasionalmente. imprevisvel. Estas causastm que ser eliminadas ou, se por alguma razo no so eliminveis, ento sua influncia podeser reduzida por aes compensatrias. Exemplos de causas especiais so: trovoada erelmpago, vento de uma janela deixada aberta, funcionrio intoxicado, treinamento ondefaltou um ensinamento importante, uma substncia estranha na matria prima, um atraso nachegado dos funcionrios porque o nibus quebrou, entre outros.Uma outra causa chamada estrutural. Como a causa especial, a estrutural tambmeliminvel ou compensvel, mas a diferena que esta causa ocorre periodicamente. Quandoo perodo entre ocorrncias relativamente grande, a causa estrutural se confunde com umacausa especial, mas se o gerente for atento, ele vai acabar percebendo sua natureza repetitiva.Para entender melhor o conceito, um pequeno exemplo apresentado em seguida. Um gerentej entendeu que para algumas segundas feiras, e no todas, a produtividade da fbrica sofrvel. Ento ele mandou avisar que a ocorrncia de preguia na fbrica no seria maistolerada. Infelizmente, o tal da preguia continuou e at mesmo aps vrias advertncias. Ogerente notou que a sua prpria produtividade nestas segundas feiras tambm foi muito baixa.As vezes necessrio procurar as causas as quais causam as causas estruturais. O problema que foram segundas feiras que caem depois do grande clssico de domingo da capital. Emtermos de produtividade, este tipo de segunda feira intrinsecamente um dia diferente que_______________________________________________________________________________Gesto da Qualidade: teoria e casos 5. todas as outras segundas feiras, independentemente de quem ganha ou quem perde o jogo.Resultado: hoje em dia h um consenso na fbrica de que, embora atraso no seja tolerado,segunda feira de manha depois do clssico um perodo na fbrica que exige uma gernciadiferenciada com mais caf, sucos de vrios tipos e dois ou trs perodos curtos de exercciose alongamento. A causa estrutural assim no eliminada porque a tradio de futebol jamaisdesaparecer no Brasil, mas sim, compensada por normas de gerenciamento mais sensatas.A ltima causa chamada comum. Estas causas so relativamente pequenas, mas ocorremquase sempre e em grande nmero. o acmulo destas causas num certo perodo de tempoque dar existncia varivel aleatria. Por que uma jogada de uma moeda justa pode as vezescair por caras e as vezes por coroas? A realidade que tantas coisas podem afetar a jogada deuma moeda justa, e cada uma to pequena, que uma anlise cientifica deste resultado praticamente impossvel. As ferramentas de CEP no so apropriadas em geral na anlise eeliminao de causas comuns. E embora as causas comuns possam ser reduzidas, elas semprevo existir enquanto a natureza na sua totalidade guarda uma diversidade to grande e toincompreensvel pelo ser humano. A reduo destas causas vem apenas com muito sacrifcioem tempo e recursos. Para diminuir irregularidades das causas comuns necessrioinvestimentos em novas e melhores mquinas, melhor matria prima, treinamento intensivo,um ambiente de trabalho mais confortvel, entre outras. Neste caso qualidade e custo andamjuntos. Assim, fcil entender por que o carro popular custa barato e o carro de famososjogadores de futebol custa cem vezes mais. Exemplos de causas comuns so: uma fbrica noserto do Cear sem ar condicionado, matria prima de baixa qualidade mas de baixo preo,gerente de produo sem nenhum estudo na rea de produo, maquinaria velha, acombinao errada de ingredientes num processo qumico, entre outras.Com estes conceitos bsicos do CEP, so introduzidas algumas ferramentas simples paramelhorar qualidade que se encontram em utilizao generalizada na manufatura e em algumasinstancias na administrao.9.2 Medidas descritivas e grficos bsicos9.2.1 IntroduoQuando o gerente de produo mede e analisa uma caracterstica, por exemplo, da linha deproduo, uma caracterstica fsica do produto ou uma medida do desempenho do processo,ele tem em mente a melhoria do processo. Ele v uma combinao dos insumos do processo,a atuao dos operadores juntos com a combinao dos insumos e as atividades das mquinas,e finalmente o produto final. A viso do gerente de aspectos concretos da sua linha deproduo e em termos sistmicos.O Estatstico por outro lado vai ver este mesmo processo como algo mais abstrato, como umgerador de nmeros. Ele vai ver se os nmeros gerados so centrados e simtricos ao redor deuma tendncia central, se existir ou no alguns dados muito discrepantes dos outros, se tiverou no relaes entre variveis. fcil ver que o gerente trabalhando sem a ajuda doEstatstico no vai captar todas as informaes disponveis nos dados, e o Estatstico sozinhono vai saber onde ele deve concentrar seus esforos para melhorar o processo. Portanto, oGerente e o Estatstico tm muito para ganhar trabalhando juntos._______________________________________________________________________________Gesto da Qualidade: teoria e...