dissertacao diana soares

7/24/2019 Dissertacao Diana Soares

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Melhoria da Qualidade da Inspeo Visual e Anlise das Rejeiesnos Produtos Lacados a P na

STA- Sociedade Transformadora de Alumnios

Diana Eugnia de Macedo Soares

Dissertao de Mestrado

Orientador na FEUP: Eng. Hermenegildo Pereira

Orientador na STA: Eng. Cristina Dantas

Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Mestrado Integrado em Engenharia Industrial e Gesto

2013-01-28


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Melhoria da Qualidade da Inspeo Visual e Analise das Rejeies nos Produtos Lacados a P

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Resumo

Num mercado global e competitivo fundamental que as empresas valorizem a gesto daqualidade na organizao, nos processos de negcio e nos produtos.

O conceito de qualidade associado conformidade com as especificaes do produto oprimeiro passo para garantir a satisfao do cliente. A garantia dessa qualidade atravs docontrolo do produto final tanto mais importante quanto menor for a capacidade do processopara assegurar as especificaes do produto.

Este projeto englobou duas fases distintas, sendo que a primeira foi mais aprofundada.

O problema analisado na primeira fase consistiu na melhoria da qualidade da inspeo visualpara defeitos estticos nos produtos lacados, com o intuito de diminuir o envio de produtos dem qualidade e ao mesmo tempo no desperdiar itens conformes.

Inicialmente foi avaliada a eficcia da inspeo visual, no caso concreto de peas que esto nolimite da aceitao/rejeio. Foram apuradas as probabilidades de rejeitar itens conformes ede aceitar itens no conformes, e ndices de repetibilidade e reprodutibilidade dos inspetores.

Posteriormente foram analisadas as causas de variabilidade do sistema de medio dainspeo.

Por fim, foi desenvolvido um Manual de Definies Operacionais para controlo visual das

peas, para ser aplicado no cho de fbrica.Tendo em vista a futura melhoria na qualidade da inspeo visual, tanto no Cliente como noFornecedor, foi elaborado um plano de amostragem para inspeo no Cliente que garantisse aproteo adequada contra a rejeio de lotes de qualidade aceitvel, que ir vigorar aps aimplementao do Manual de Definies Operacionais e validao da consequente melhoriada qualidade da inspeo.

A segunda fase consistiu na anlise da rejeio do produto, com o estudo da estabilidade doprocesso e a investigao das causas dos defeitos.

O estudo sobre a rejeio das peas permitiu fazer um diagnstico sobre o estado atual doprocesso produtivo da empresa, identificar algumas causas para as elevadas taxas de rejeioe propor solues para a sua diminuio.


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Quality Improvement of Visual Inspection and Analysis of Rejection inLacquered Powder Products

Abstract

In a competitive global market it is essential that companies value the quality management inorganization, business processes and products.

The concept of quality in compliance with the product's specifications is the first step toensure customer satisfaction. The guarantee of quality through the control of the final productis so much more important as the lesser capacity of the process to meet product specifications.

This project involved two different stages, the first one being the most developed.

The problem analyzed in the first stage consisted in improving the quality of visual inspectionfor aesthetic defects in lacquered products, in order to decrease the delivery of poor qualityproducts as well as do not waste good items.

Initially, it was measured the effectiveness of the visual inspection, concerning parts that areat the limit of acceptance/rejection. It was calculated the probabilities of rejecting conformingitems and accepting nonconforming items, and rates of repeatability and reproducibility of theinspectors.

Then, it was analyzed the causes of variability in the measurement system of inspection.

Subsequently, it was drafted a Manual of Operational Definitions for visual inspection, to beapplied on the shop floor.

With a view to future improvement in the quality of visual inspection, both at the Customerand the Supplier, it was designed a sampling plan for inspection, for the Customer, toguarantee proper protection against the rejection of lots of a quality that is acceptable, whichwill take effect after the implementation of the Manual of Operational Definitions and thevalidation of the improvement of inspection quality.

The second stage consisted in the analysis of the rejection product, studying the stability ofthe process and some causes for rejection.

The study on the rejection of the parts allowed to make a diagnosis of the current state of thecompanys production process, identify some causes for the high rejection rates, and proposesolutions to its decline.


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Agradecimentos

Agradeo a todas as pessoas da STA que se mostraram sempre disponveis para me ajudar narecolha de informaes e obteno de conhecimento, em particular minha orientadora, Eng.

Cristina Dantas, e ao Diretor Geral da STA, Robert Matth.

Agradeo ao meu orientador da FEUP, Eng. Hermenegildo Pereira, pela orientao prestada aolongo deste projeto.

Agradeo ao Eng. Ricardo Paiva do INEGI, pela sua colaborao neste projeto.

A nvel pessoal, agradeo ao Joo e ao Pedro.


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Ao Joo Filipe


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ndice de Contedos

1 Introduo ........................................................................................................................................... 1

1.1 Apresentao da STA .......................................................................................................................... 1

1.2 Objetivo do Projeto ............................................................................................................................... 3

1.3 Organizao da Dissertao ................................................................................................................ 3

2 Reviso Bibliogrfica ........................................................................................................................... 4

2.1 Pintura Eletrosttica ............................................................................................................................. 4

2.1.1 Pr- Tratamento ................................................................................................................. 4

2.1.2 Revestimento ..................................................................................................................... 4

2.1.3 Polimerizao .................................................................................................................... 5

2.2 Controlo estatstico dos Processos -CEP............................................................................................. 5

2.2.1 Diagrama de Pareto ........................................................................................................... 5

2.2.2 Diagrama Causa-Efeito...................................................................................................... 5

2.2.3 Cartas de Controlo ............................................................................................................. 62.2.3.1 Tipos de Carta de Controlo ................................................................................................ 8

2.2.4 Aplicao do CEP para Pequenos Lotes ........................................................................... 9

2.3 Inspeo por Amostragem ................................................................................................................. 10

2.4 Curva Caraterstica Operacional- CCO .............................................................................................. 11

2.5 ISO 2859-1 ......................................................................................................................................... 12

2.6 Capacidade do Sistema de Medio .................................................................................................. 13

3 Qualidade da Inspeo ..................................................................................................................... 14

3.1 Anlise do Sistema de Medio ......................................................................................................... 15

3.1.1 Peas Avaliadas pela STA ........... .............. ............ .............. ............. ............ .............. ..... 15

3.1.2 Peas avaliadas pela Sobinco ......................................................................................... 20

3.2 Anlise das Causas da Variabilidade do Sistema de Medio........................................................... 21

3.3 Elaborao de um Manual de Definies Operacionais- Padro Visual ............................................ 24

3.3.1 Condies de Controlo .................................................................................................... 24

3.3.2 Mtodo de Inspeo ........................................................................................................ 24

3.3.3 Classificao dos Defeitos ............................................................................................... 24

3.4 Alterao da Variabilidade do Sistema de Medio ........................................................................... 29

3.5 Inspeo no Cliente: metodologia de amostragem ............................................................................ 29

4 Estudo das Rejeies na Lacagem ................................................................................................... 32

4.1 O Processo ........................................................................................................................................ 32

4.1.1 Lacagem a P .................................................................................................................. 33

4.1.1.1 Plaforizao ..................................................................................................................... 334.1.1.2 Pintura ............................................................................................................................. 33

4.1.1.3 Polimerizao .................................................................................................................. 34

4.2 Anlise Estatstica do Processo ......................................................................................................... 34

4.3 Anlise das Causas de Rejeio .............. ............. ............ .............. ............. .............. ............ ............ 37

5 Concluses e Perspetivas de Trabalho Futuro ................................................................................. 41

6 Referncias ....................................................................................................................................... 42

7 ANEXO A: Resultados das Peas Inspecionadas ............................................................................ 43


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8 ANEXO B: Manual de Definies Operacionais ............................................................................... 46

9 ANEXO C: Plano de Amostragem para Inspeo Severa ................................................................ 59

10ANEXO D: Dados para Carta de Controlo ........................................................................................ 60

11ANEXO E: Grficos de Pareto para as peas crticas ...................................................................... 61


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Siglas

Ac Nmero de Aceitao

C Constant

CEP Controlo Estatstico de Processos

E Experimental

N Noise

STA Sociedade Transformadora de Alumnios

Re Nmero da Rejeio

CCO Curva Caracterstica Operacional


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ndice de Figuras

Ilustrao 1: Exemplos de Produtos desenvolvidos na STA .................................................... 1

Ilustrao 2: Organigrama da STA ......................................................................................... 2Ilustrao 3:Layout da Fbrica da STA .................................................................................. 2

Ilustrao 4: Esquema do processo de pintura [11] ................................................................. 4

Ilustrao 5: Exemplo de um diagrama de Pareto ................................................................... 5

Ilustrao 6: Diagrama causa-efeito (Ishikawa) ...................................................................... 6

Ilustrao 7: Processo estvel-causas comuns [3] ................................................................... 7

Ilustrao 8: Processo instvel-causas especiais [3] ................................................................ 7

Ilustrao 9: Exemplo de uma Carta de Controlo [4] .............................................................. 8

Ilustrao 10: Fluxograma-amostragem simples ................................................................... 10

Ilustrao 11: Fluxograma-amostragem dupla ...................................................................... 10

Ilustrao 12 : Curva CCO ideal ........................................................................................... 11

Ilustrao 13: Exemplo de uma curva CCO .......................................................................... 12

Ilustrao 14: Diagrama causa-efeito (Ishikawa) .................................................................. 22

Ilustrao 15: Dobradia ...................................................................................................... 25

Ilustrao 16: Manpulo de janela ......................................................................................... 25

Ilustrao 17: Base ............................................................................................................... 25

Ilustrao 18: Manpulo de porta .......................................................................................... 25

Ilustrao 19: Quantidade de peas aceites ........................................................................... 26

Ilustrao 20: Falta de tinta .................................................................................................. 27

Ilustrao 21: Lixo ............................................................................................................... 27

Ilustrao 22: Poros ............................................................................................................. 28

Ilustrao 23: Mossa ............................................................................................................ 28

Ilustrao 24: Fluxograma do processo produtivo das peas lacadas na STA ........................ 32

Ilustrao 25: Fluxograma do processo de pintura electroesttica na STA ............................ 33

Ilustrao 26: Pistola "Tribo" ............................................................................................... 34

Ilustrao 27- Pistola "Corona" ............................................................................................ 34

Ilustrao 28: Carta de controlo p padronizada ..................................................................... 36

Ilustrao 29:Rack2 ............................................................................................................. 36

Ilustrao 30:Rack1 ............................................................................................................. 36

Ilustrao 31: Pareto-MAN.30900-650.2 .............................................................................. 37

Ilustrao 32: Diagrama causa-efeito (Lixo) ......................................................................... 38


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x

Ilustrao 33: Imagem de manpulo observada em microscpio eletrnico ........................... 39

Ilustrao 34: Elementos qumicos presentes na zona (Z1) assinalada .................................. 40


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xi

ndice de Tabelas

Tabela 1: Sondagem ............................................................................................................. 14Tabela 2: Quantidade e tipo de erro ...................................................................................... 15

Tabela 3: Capacidade da inspeo ........................................................................................ 16

Tabela 4: Regras de "Thumb" .............................................................................................. 17

Tabela 5: % Concordncia1 .................................................................................................. 18

Tabela 6: % Concordncia vs. Atributo2 ............................................................................... 19

Tabela 7: %Concordncia-Total3 .......................................................................................... 20

Tabela 8: %Concordncia-Total vs. Atributo4 ...................................................................... 20

Tabela 9: Capacidade de Inspeo (Sobinco) ........................................................................ 21

Tabela 10: Resultados R&R ................................................................................................. 21

Tabela 11: Tipo e nmero de variveis ................................................................................. 29

Tabela 12: Plano de Amostragem Normal ............................................................................ 30

Tabela 13: Risco do produtor ............................................................................................... 30

Tabela 14: Proporo de defeituosos estimado ..................................................................... 35


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Melhoria da Qualidade da Inspeo e Anlise das Rejeies nos Produtos Lacados a P

1

1 Introduo

O aumento da competitividade empresarial a nvel mundial exige que as empresas melhoremcontinuamente a qualidade dos seus produtos. Em Abril de 2006 a STA- SociedadeTransformadora de Alumnios, foi certificada pelo sistema de gesto da qualidade segundo anorma ISO 9001:2000, desde ento procura a melhoria contnua, alcanando maiorcompetitividade atravs da qualidade.Este projeto insere-se na dissertao de Mestrado Integrado de Engenharia Mecnica, daopo Gesto da Produo, tendo como mbito o estudo da qualidade da inspeo visual nosector da Lacagem da STA, bem como o estudo da rejeio dos produtos neste sector.

1.1 Apresentao da STA

A STA foi fundada em 1989 em parceria com o grupo belga Sobinco. No ano 2000 passou a

ser exclusivamente uma empresa com capitais belgas, desenvolvendo-se e especializando-sena produo de sistemas e solues para porta e janelas, com particular incidncia emprodutos de caixilharia de alumnio.Representa a marca SOFI implementada no mercado nacional h mais de 40 anos.

A STA e Sobinco apostam hoje fortemente numa cooperao estreita ao nvel da Investigaoe Desenvolvimento de novos produtos, partilhando os seus potenciais tecnolgicos e

industriais, maximizando assim o seu know-how. [1]A STA localiza-se em Gueifes, no conselho da Maia, com uma rea coberta de 6000m2, umaequipa de 155 profissionais e est dividida em vrios departamentos, identificados na Figura1.Os departamentos mais relevantes para a realizao deste projeto foram o Departamento daQualidade e o Departamento da Produo (mais concretamente os Acabamentos Superficiais),destacados a azul na Ilustrao 2.

Ilustrao 1: Exemplos de Produtos desenvolvidos na STA


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2

A seco de pintura electroesttica, onde se faz a inspeo visual aos produtos lacados, podeser vista no layoutda Fbrica, Ilustrao 3.

Ilustrao 2: Organigrama da STA

Ilustrao 3:Layout da Fbrica da STA


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1.2 Objetivo do Projeto

Na STA todas as peas lacadas so submetidas a uma inspeo visual antes de seremembaladas e posteriormente enviadas para o cliente final. Esta inspeo consiste analisar

caractersticas estticas do produto e avaliar se este conforme (pea boa) ou no conforme(pea m).Este controlo a 100% realizado, fora da linha de produo, por operadoresdesignados inspetores1.

Apesar deste controlo ao produto a 100% a STA recebe reclamaes de lotes, sobretudo daSobinco, (empresa da qual subcontratada) o que sugere a ineficcia da inspeo realizada(partindo do pressuposto que o posterior embalamento e transporte no sejam fatoresassinalveis de degradao do produto); por outro lado, existe a suspeita que na inspecotambm so rejeitadas peas boas.

Outro problema existente neste sector so as elevadas taxas de rejeio do produto, aferidasaquando a inspeo visual interna do produto.

O objetivo deste projeto consiste na melhoria do nvel de qualidade da inspeo e na anliseda rejeio do produto, e est dividido em duas fases descritas a seguir:

Fase I

Analisar a qualidade da inspeo: aferir a probabilidade de enviar peas msao cliente, a probabilidade de rejeitar, internamente, peas boas e determinarndices de reprodutibilidade e repetibilidade dos inspetores;

Definir e Implementar aes para melhorar a qualidade da inspeo.

Fase II

Analisar o processo produtivo e identificar as principais causas de rejeio doproduto;

Propor solues para a diminuio da taxa de rejeio do produto.

Para compreender e melhorar um processo necessrio quantificar e reduzir a variabilidadedo sistema de medio que lhe est associado, logo a Fase Ideve, necessariamente, antecedera Fase II.

1.3 Organizao da Dissertao

A organizao da dissertao procura refletir a sequncia lgica e cronolgica queacompanhou o desenvolvimento deste trabalho.

A Fase I descrita no Captulo 3 e a Fase IIno Captulo 4.

O Captulo 2 apresenta os fundamentos tericos que serviram de base ao trabalhodesenvolvido.

No Captulo 5 apresentam-se as concluses gerais relativas sEtapas Ie II, e sugestes paratrabalhos futuros.

1pessoas que esto envolvidas em tempo integral no trabalho de inspeo. [2]


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2 Reviso Bibliogrfica

Neste captulo expem-se os fundamentos tericos relativos aos temas abordados nestadissertao, e que serviram de base para todo o trabalho desenvolvido.

2.1 Pintura Eletrosttica

um processo de acabamento a p tambm designado por lacagem, de naturezaelectroesttica, que tem como finalidade o revestimento de peas em ferro, alumnio, e outrosmetais com uma pelcula de polmero termo-endurecvel (ps de polister), para finsdecorativos e de proteo.

2.1.1 Pr- Tratamento

o processo de preparao da superfcie das peas para aplicao do revestimento, que servede proteo e decorao. O processo de preparao da superfcie deve incluir 2 etapas:

Limpeza da superfcie: consiste em eliminar da superfcie matrias estranhas comoleos, gorduras, matrias slidas, xidos, humidades, etc. O tipo de limpeza utilizadodepende das exigncias do acabamento final.

Processo de converso qumica: consiste em criar na superfcie do metal uma camadade um composto perfeitamente aderente, com propriedades anticorrosivas quefavorecem a boa aderncia do revestimento orgnico. [6]

2.1.2 Revestimento

Na aplicao electroesttica convencional a mistura p/ar transportada, a partir de umreservatrio, at ponta da pistola onde carregada pelos elctrodos que esto ligados a umafonte de alta tenso. O p carregado ento expelido por aplicao de uma corrente de ar

seco. A nuvem carregada que se forma entre a pistola e a pea composta por partculas de pe ies livres. [13]

Ilustrao 4: Esquema do processo de pintura [11]


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5

2.1.3 Polimerizao

O processo de secagem ou cura do revestimento na Lacagem obtido pelo efeito de calor emestufas ou fornos. A polimerizao tem a funo de endurecer a pelcula de revestimento,(pela transformao da tinta na superfcie do metal num filme rgido, atravs da alterao

molecular promovida pelas elevadas temperaturas) e conferir brilho e espessura uniforme speas.

2.2 Controlo estatstico dos Processos -CEP

O CEP um mtodo usado para acompanhar, controlar e monitorizar um processo, baseando-se numa srie de ferramentas e princpios fceis de aplicar, de grande impacto e que podemser utilizadas para qualquer tipo de processo.

2.2.1 Diagrama de Pareto

A anlise de Pareto, tambm conhecida como regra dos 80/20, foi concebida por Vilfredo

Pareto com o objetivo de descrever a distribuio de riqueza no seu pas. O economistaobservou que uma grande concentrao de riqueza (80%) estava distribuda apenas por umapequena parte da populao (20%). O diagrama de Pareto (Ilustrao 5) um histograma dedistribuio da frequncia de ocorrncias, da maior para a menor, que permite identificar acontribuio de cada causa para a consequncia (efeito) em anlise.

2.2.2 Diagrama Causa-Efeito

O diagrama causa-efeito, ou diagrama de Ishikawa (nome do seu autor, Kaoru Ishikawa), uma ferramenta importante do controlo do processo, bastante til na identificao das vriascausas de um efeito ou problema. Na sua estrutura convencional, as causas dos problemaspodem ser alocadas a 6 fatores tipo do processo: mtodo, medio, mo-de-obra, mquina emeio ambiente (Ilustrao 6).

Ilustrao 5: Exemplo de um diagrama de Pareto


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6

As variveis de entrada (causas) de um diagrama causa-efeito devem tambm ser classificadascomo C-Constant (Constantes), N-Noise(Ruidosas) ou X-Experimental (Experimentais):

C= so aquelas variveis que se devem manter constantes e que requeremprocedimentos operacionais padronizados

N= so as variveis impossveis ou muito difceis de controlar X= estas variveis devem ser testadas de forma a determinar qual o seu impacto no

efeito final (no problema). [3]

2.2.3 Cartas de ControloQualquer processo produtivo, independentemente de quo bem concebido e monitorizado,tem sempre alguma variabilidade; dois produtos ou caractersticas nunca so iguais, poisqualquer processo contm vrias fontes de variabilidade. O surgimento das cartas de controlo,desenvolvidas por Walter A. Shewhart, deu-se nos anos 20 acompanhando o crescimento daproduo em massa. O propsito das cartas de controlo Shewhart estabilizar e reduzir avariabilidade associada a processos de fabrico, ou a qualquer outro tipo de processos.

As causas de variabilidade de um processo podem ser de 2 tipos:

Causas comuns: so causas aleatrias e independentes, inerentes aos processos;geralmente ocorrem em grande nmero e dificilmente se podem eliminar; os processos

cujas causas de variao so apenas causas comuns, so processos cujas caractersticasem anlise seguem uma certa distribuio de probabilidade, estvel e previsvel aolongo do tempo, ou seja, o processo est em controlo estatstico.

Causas especiais (ou assinalveis): no so inerentes aos processos, ocorremocasionalmente e os seus efeitos tm uma amplitude significativa; um processo sujeitoa causas especiais de variao est no estado de descontrolo estatstico. Estas causasdevem ser identificadas e eliminadas para que o processo volte ao estado de controlo.

Ilustrao 6: Diagrama causa-efeito (Ishikawa)


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A tpica carta de controlo, Ilustrao 9, um grfico que permite avaliar uma dadacaraterstica de qualidade medida. composta por 3 linhas paralelas que definem o limitecentral (LC), o limite superior de controlo (LSC) e o limite inferior de controlo (LIC),calculadas com base na mdia e desvio padro da distribuio da caraterstica em anlise,quando o processo atua sob causas comuns de variao.

Num processo estvel e cujos parmetros da distribuio da caracterstica em anlise soconhecidos, a probabilidade de se observarem valores no intervalo referido na eq1 constante.

eq.1Nas cartas de controlo K=3 e a probabilidade de se observarem valores no intervalo 399.73% (rea da distribuio Normal). Os limites de controlo desenvolvidos por Shewhart soportanto:

Ilustrao 7: Processo estvel-causas comuns [3]

Ilustrao 8: Processo instvel-causas especiais [3]


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8

= eq. 2 = eq. 3

= + eq. 4Qualquer valor registado fora destes limites de controlo sinal da presena de uma causa

especial de variao.

Antes de utilizar uma carta de controlo necessrio o conhecimento profundo do processo edas potenciais causas que afetam as caractersticas de qualidade. S assim possvel efetuaruma amostragem criteriosa, para a construo da carta, e identificar as causas assinalveis devariao. Aps serem identificadas as causas especiais de variao estas devem ser eliminadase os limites de controlo recalculados para a nova corta de controlo, que, em controlo

estatstico, dever ser usada para acompanhamento, vigilncia e melhoria da capacidade doprocesso (capacidade do processo atender s especificaes).

2.2.3.1 Tipos de Carta de Controlo

Existem vrios tipos de carta de controlo, classificadas de acordo com o tipo de dados:

Variveis: conjunto de dados que podem ser medidos e expressos quantitativamente Atributos: conjunto de dados avaliados qualitativamente; s podem tomar dois valores

(por exemplo, conforme e no conforme)

Cartas p

So as cartas usadas para a proporo de defeituosas, baseadas na distribuio Binomial. Avarivel aleatria s pode tomar dois valores: defeituosa ou no defeituosa.

Sendo p a proporo de defeituosos da amostra de dimenso n, a varivel Y (nmero dedefeituosos) segue uma distribuio Binomial com os parmetros n e p, sendo o (valoresperado) = p e (desvio padro) = p. 1 p/n.Os limites de controlo para a carta p, com parmetros conhecidos, so portanto:

Ilustrao 9: Exemplo de uma Carta de Controlo [4]


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9

= + . . / eq.5 = eq.6

= . . / eq.7Quando no existem dados histricos confiveis, ou seja no se dispe de um grande nmero

de dados do passado em que o processo se manteve estvel, p tem de ser estimado (eq8).

= y n =ntotal de unidades defeituosasntotal de unidades eq.8

2.2.4 Aplicao do CEP para Pequenos Lotes

O CEP tradicional aplicado em processos com grande produo e para um nico tipo deproduto, onde os dados podem ser obtidos em grandes quantidades e num curto espao detempo. No entanto, existem situaes em que o processo no contnuo, pois so produzidosvrios produtos no mesmo processo, com troca de produtos durante o processo de produo e,

consequentemente, os lotes produzidos so de pequena dimenso. Ao mesmo tempo estaproduo intermitente impossibilita a obteno de amostras de dimenso constante. [5]

No caso de Atributos, pode ser usada uma carta de controlo de propores padronizadas.Estas cartas tm a linha central em 0 e o limite superior e limite inferior em 3 e -3respetivamente, como explicado nas expresses seguintes.

Segundo o CEP convencional:

3 < < + 3 eq.9

3 < p 1 n

< +3 eq. 10

n: dimenso da amostra

: valor histrico da frao defeituosa para cada tipo de pea ou caracterstica

: dimenso da amostra ip: frao defeituosa obtida


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2.3 Inspeo por Amostragem

Na inspeo por amostragem so retirados aleatoriamente itens de um lote e, consoante onmero de itens defeituosos na amostra ou nmero de defeitos, o lote aceite ou rejeitado.

utilizada para garantir que a receo/expedio de produtos esto dentro das especificaes.Sendo a inspeo uma operao que acarreta custos e no acrescenta valor ao produto fundamental esta seja bem definida e executada.

O tipo de amostragem pode ser simples, dupla ou mltipla. Tomando como exemplo asituao nmero de itens defeituosos na amostra, no plano simples retirada uma amostrade dimenso n, do lote de tamanho N, e o lote aceite se o nmero de itens defeituosos (d) formenor ou igual ao nmero de aceitao estabelecido (Ac), caso contrrio o lote rejeitado (dRe). No caso da amostragem dupla, dependendo dos valores apurados, um lote pode ser aceiteou rejeitado atravs da inspeo de apenas uma amostra, ou s ser aceite ou rejeitado aps ainspeo de uma segunda amostra. A amostragem mltipla uma extenso da amostragem

dupla, onde uma nica amostra pode ser suficiente, ou pelo menos mais do que duas amostraspodem ser necessrias.

Ilustrao 10: Fluxograma-amostragem simples

Ilustrao 11: Fluxograma-amostragem dupla


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11

0,0

1,0

0 1 2 3 4 5 6

,

%

Deve-se ter em conta vrios fatores aquando a escolha do plano de amostragem adequado,entre os quais os custos administrativos, o nmero de itens a inspecionar, os riscos incorridospelo produtor, etc.

2.4 Curva Caraterstica Operacional- CCO

Para planos de amostragem por atributos, a curva caracterstica operacional uma curva querelaciona a percentagem de itens defeituosos num lote com a probabilidade de aceitao dolote.

A Ilustrao 13 mostra uma curva CCO ideal, para o caso em que se devem aceitar lotes comuma percentagem de itens defeituosos de 2% ou menos, e rejeitar lotes com 2% ou mais dedefeituosos.

Na realidade esta situao uma pura idealizao; no existem planos perfeitos, pois uma vezque apenas parte do lote inspecionada h sempre riscos de se incorrer no erro de rejeitar umlote bom ou de aceitar um lote mau.

So expostos em seguida os conceitos essenciais construo de uma curva CCO: Nvel Aceitvel de Qualidade (NAQ): nvel de qualidade desejvel; percentagem de

itens defeituosos num lote considerada aceitvel Tolerncia de Lote (TL): limite mximo de percentagem de itens defeituosos num lote Risco do fornecedor (): probabilidade de um lote com NAQ ser rejeitado Risco do cliente (): probabilidade de um lote que exceda TL ser aceite

Ilustrao 12 : Curva CCO ideal


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12

A ilustrao seguinte mostra uma curva CCO, para um dado n (tamanho da amostra) e paraum dado Ac (nmero de aceitao).

2.5 ISO 2859-1

Existem normas especficas para a realizao dos planos de amostragem, como o caso danorma ISO 2859, para atributos.

A norma ISO 2859-1 est projetada para garantir a proteo do Produtor (garantir elevada

probabilidade de um lote NAQ ser aceite) e para lotes provenientes de uma populaoassumida como infinita e fabricados sob as mesmas condies de produo. [2]

Esta norma estabelece planos de amostragem em funo do tamanho do lote e do NAQ, paradiferentes nveis de inspeo, que fixam a relao entre o tamanho do lote e o tamanho daamostra: nvelI, II, III, S1, S2, S3 ouS4. Geralmente usa-se o nvel de inspeoII; no nvelIa dimenso da amostra menor, mas o risco maior; no nvelIII consegue-se obter riscos mais baixos custa do aumento da dimenso da amostra. Os nveis especiais S1,S2,S3e S4devem ser usados quando se pretende tamanhos de amostra reduzidos e onde possam sertolerados elevados riscos de amostragem.

Quanto ao grau do critrio de aceitao (Ac), o regime de inspeo pode ser severo, normal

ou atenuado. Deve iniciar-se com a inspeo normal e alterar entre os regimes normal, severoe atenuado, segundo o sistema de comutao da norma.

Para alm do nvel e regime de inspeo a norma enquadra tambm o tipo de inspeo(simples, dupla ou mltipla).

Ilustrao 13: Exemplo de uma curva CCO


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13

2.6 Capacidade do Sistema de Medio

A variabilidade verificada num processo deve-se em parte variabilidade inerente aoprocesso produtivo, e a outra parte deve-se ao sistema de medio usado.

Os objetivos dos estudos realizados sobre a capacidade de um sistema de medio sogeralmente [4]:

Determinar quanto do total da variao observada devida ao sistema de medio Isolar as causas de variabilidade do sistema de medio Avaliar se o sistema de medio usado adequado

Num sistema de medio por atributos, duas situaes indesejveis podem acontecer: aceitaritens defeituosos (no conformes) e rejeitar itens no defeituosos (conformes).

Uma metodologia vulgarmente empregue para avaliar a eficcia de um sistema de medio o Gage R&R: determinar a repetibilidade e a reprodutibilidade.

Segundo o Vocabulrio Internacional de Metrologia, VIM [14], a condio de repetibilidadede medio a condio de medio, num conjunto de medies, as quais incluem o mesmo

procedimento de medio, os mesmos operadores, o mesmo sistema de medio, as mesmascondies de operao e o mesmo local, assim como medies repetidas no mesmo objeto. Acondio de reprodutibilidade de medio a condio de medio num conjunto decondies, as quais incluem diferentes locais, diferentes operadores, diferentes sistemas demedio e medies repetidas no mesmo objeto.

Um estudo Gage R & R pode ser conduzido de diferentes formas, no entanto deve-se terateno a alguns pontos importantes, para que seja um estudo criterioso. A ttulo de exemplo descrido, em seguida, um estudo Gage R & R possvel, atravs de 6 passos. [10]

1. Recolher 15 a 30 itens com a caraterstica a medir: a amostra recolhida deve ser

representativa da variao total que geralmente ocorre no processo, sendo cerca de50% ok e 50% no ok;

2. Criar um padro de referncia, atribuindo a cada item a designao ok ou nook;

3. Escolher dois ou trs inspetores e registar os resultados das suas observaes. Osinspetores devem repetir as observaes, e os itens devem ser misturadosaleatoriamente em cada observao (para alm de trocar a ordem dos itens nasegunda observao deve haver um certo intervalo de tempo entre a 1 e 2observaes);

4. Para cada inspetor, calcular a percentagem de medies em que mantiveram amesma opinio (Repetibilidade);

5. Para cada item calcular a percentagem de medies em que os inspetoresconcordaram consigo prprios e uns com os outros (Reprodutibilidade);

6. Calcular tambm a percentagem de medies em que cada inspetor concordouconsigo prprio e com o padro de referncia e a percentagem em que osinspetores concordaram uns com os outros (e consigo prprios) e com o padro dereferncia.


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14

3 Qualidade da Inspeo

A inspeo exige uma definio clara e precisa de critrios de aceitao e rejeio do produtoe inspetores treinados e especializados.

Atravs da inspeo visual os inspetores da STA avaliam a qualidade do produto (qualidadeesttica) com base na sua formao e experincia, mas no h no cho de fbrica nenhumdocumento de apoio a esta tarefa.

Por vezes a ocorrncia de um defeito2 no produto pode ser confundida com um produtodefeituoso3 e vice-versa. Este problema deve-se sobretudo ao fato de no haver critrios dequalidade definidos e padronizados. Para alm desta questo existem mltiplas variveis quepodem afetar o desempenho do inspetor e que sero alvo de estudo neste captulo.

A tabela 1 mostra uma sondagem efetuada a 3 inspetores (I1, I2 E I3) e 2 supervisores (S1,S2), e demonstrativo da divergncia de opinies que frequentemente ocorre nesta inspeo,especialmente em situaes em que a rea aceitao-rejeio muito prxima. Foi pedido que

observassem uma pea e que avaliassem se se tratava de uma pea boa (conforme) ou deuma pea m (no-conforme), e qual o tipo de defeito que continha. Foi possvel constatarque os inquiridos observavam a pea de formas diferentes: uns rodavam a pea, para que ongulo de observao em relao superfcie refletisse diferentes incidncias de luz, enquantooutros apenas aproximavam e afastavam a pea.

Tabela 1: Sondagem

v

defeito? classificao

roda a

pea? Comentrios OK/NOK

Sim no sim no

I1 Lixo o defeito muito pequeno; isto

passaOK

I2 OK

I3 Poro este defeito quase nem se v; a

pea boaOK

S1 Poro

o defeito pequeno mas est logono centro da pea e chama a

ateno; se fosse noutro local

deixaria passar

NOK

S2 a pea est boa, no vejodefeitos

OK

2 anomalia ou imperfeio no produto que pode resultar ou no na sua rejeio

3

produto que no cumpre com as especificaes de qualidade (produto no conforme)


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3.1 Anlise do Sistema de Medio

Para analisar a qualidade do sistema de medio foram selecionadas 50 peas lacadas, dasquais, aproximadamente, 50% eram peas boase 50% eram peas ms.

Para garantir que as peas enviadas pela STA cumpram com as especificaes o sistema demedio deve ser confivel e consistente, capaz de poder atingir este objetivo. Ao analisar aqualidade de um sistema de medio a amostra recolhida para teste deve ser representativa dooutputdo processo produtivo. No entanto e para melhorar a qualidade da inspeo, optou-sepor escolher propositadamente peas no limite da aceitao-rejeio (peas de difcilavaliao), pois sabe-se que a que reside o problema da STA. Assim sendo, todas asconcluses acerca do atual sistema de medio representam a qualidade da inspeo no quetoca a peas cujos limites de aceitao-rejeio so prximos.

Todas as peas foram classificadas como pea boa (A) ou pea m (R)por um grupode peritos da Sobinco e avaliadas por inspetores e supervisores da STA (OP1,OP2OP6). As

peas foram avaliadas duas vezes, em dias diferentes, de forma aleatria. Os resultadosobtidos foram estudados- ver 3.1.1. De igual forma, as peas foram avaliadas por operadoresda Sobinco, encarregues pelo controlo visual das peas (OP7,,OP10)- ver 3.1.2 . Osresultados encontram-se em Anexo A.

3.1.1 Peas Avaliadas pela STA

A Tabela 2 mostra o nmero de peas boas rejeitadas (RE) e o nmero de peas msaceites (AE), para cada operador, e no total (todos os operadores).

Tabela 2: Quantidade e tipo de erro

OP1 OP2 OP3 OP4 OP5 OP6 Total

RE 8 20 3 14 16 13 74

AE 16 18 28 14 19 11 106

A Tabela seguinte contm os resultados dos nveis de eficcia, E, de cada operador e total, aprobabilidade de rejeitar peas boas (P (RE)) e a probabilidade de aceitar peas ms (P(AE)), por operador e no total, e a razo entre P (RE) e P (AE).


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16

Tabela 3: Capacidade da inspeo

A eficcia do Operador determinada da seguinte forma:

EOP= nmero de vezes em que classifiou corretamentenmero de peas inspecionadas nmero de observaes eq.11Por exemplo, o Operador 2 obteve uma eficcia de 62%:

EOP2=50 2 20 + 185 0 2 = 0.62= 62% eq. 12

A eficcia mdia (Total) de 70%:

E =16 EOP

=0.76 + 0.62 + + 0.65 + 0.766 = 0.7 = 70% eq. 13

A probabilidade do Operador rejeitar peas boas:

PRE= nmero de peas rejeitadas erradamente REnmero de nmero de observaes eq.14A probabilidade do Operador aceitar peas ms :

PAE= nmero de peas aceites erradamente AEnmero de nmero de observaes eq.15A probabilidade de serem rejeitadas peas boas :

=16 =0.17 + 0.43 + + 0.35 + 0.286 = 0.24 = 24% eq. 16

OP1 OP2 OP3 OP4 OP5 OP6 Total

E 0.76 0.62 0.69 0.72 0.65 0.76 0.7

P(RE) 0.17 0.43 0.07 0.30 0.35 0.28 0.27P(AE) 0.30 0.33 0.52 0.26 0.35 0.20 0.33

B 0.59 1.30 0.13 1.17 0.99 1.39 0.82


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A probabilidade de serem aceites peas ms:

=1

6

=0.30 + 0.33 + + 0.35 + 0.20

6 = 0.33 = 33% eq.17

A taxa de peas boasrejeitadas e de peas ms aceitesfoi de, respetivamente, 12% e18%, como mostram os clculos a seguir.

Taxa de peas boas rejeitadas = Total de peas REnmero de Operadores nmero de peas nmero de observaes 100 eq.18

= 746 50 2 100 = 12%

Taxa de peas ms aceites = Total de peas AEnmero de Operadores nmero de peas nmero de observaes eq.19

= 1066 50 2 100 = 18%Segundo a regra de Thumbpode-se considerar que a eficcia deste teste inaceitvel, bemcomo as probabilidades de rejeitar peas boas e de aceitar peas ms.

A razo entre P (RE) e P( AE) - (B) revela a tendncia para erradamente se classificar umproduto como bom ou mau; segundo a mesma regra, esta razo considerada aceitvelou marginal, no havendo por isso uma tendncia clara para rejeitar erradamente ou paraaceitar erradamente (os dois tipos de erros so prximos), com exceo do operador 3, queapresenta uma tendncia para aceitar peas defeituosas.

Na tabela seguinte encontram-se os valores estabelecidos, segundo a regra de Thumb, para asvariveis analisadas.

Tabela 4: Regras de "Thumb"

Parmetro Aceitvel Marginal Inaceitvel

E >=0.90 0.80-0.90


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Para o estudo da repetibilidade e reprodutibilidade foram analisados os resultados dos trsinspetores (OP4,OP5 e OP6).

Para a anlise da repetibilidade foi calculado o ndice Concordncia (eq.20) e o ndiceConcordncia vs. Atributo (eq21).

Concordncia =n de vezes que concordam nas 2 observaesn peas eq.20

Concordncia vs. Atributo ==n de vezes que concordam nas 2 observaes e esto corretosn de peas eq.21

Na anlise da reprodutibilidade calculou-se o ndice Concordncia-Total (eq.22) eConcordncia-Total vs. Atributo (eq23).

Concordncia Total ==n de vezes que concordam nas 2 observaes e uns com os outrosn de peas eq.22

Concordncia Total vs. Atributo =

=n de vezes que concordam nas 2 observaoes e uns com os outros e esto corretosn de peas eq.23As tabelas 5 e 6 mostram os resultados da repetibilidade de OP4, OP5 e OP6.

Tabela 5: % Concordncia1

Operador OP4 OP5 OP6

Total inspecionado 50 50 50

Iguais 38 39 40

95% ICS 86.9% 88.5% 90.0%

Resultado 76.0% 78.0% 80.0%

95% ICI 61.8% 64.0% 66.3%

(1)Operadores concordam consigo prprios nas duas observaes


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Tabela 6: % Concordncia vs. Atributo2

Operador OP4 OP5 OP6

Total inspecionado 50 50 50

Iguais 30 27 33

95% ICS 73.6% 68.2% 78.8%

Resultado 60.0% 54.0% 66.0%

95% ICI 45.2% 39.3% 51.2%

(2)Operadores concordam consigo prprios nas duas observaes e com o Atributo

Para o clculo dos intervalos de confiana, foi usado um limite de confiana de 95% e ointervalo de confiana superior (ICS) e intervalo de confiana inferior (ICI) foram calculadosatravs da distribuio F, segundo Discrete Distribution [9], como mostram as equaesseguintes.

ICI = V F,,.V2 + V1 F,,. eq.24Onde:

v= 2 m eq.25 v= 2 N m + 1 eq.26ICS = V F,,.V4 + V3 F,,. eq.27

Onde:

v= 2 m eq.28 v= 2 N m eq.29

Sendo:

m: nmero de vezes que cada pea foi classificada da mesma formaN: nmero total de peas

A % Concordnciade cada inspetor est entre os intervalos de confiana dos outrosinspetores , concluindo-se que no h diferenas significativas, do ponto de vista estatstico,entre os inspetores. O mesmo acontece na % Concordncia vs Atributo.


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Os valores de repetibilidade so baixos e por isso necessrio investigar as causas que afetama capacidade do inspetor em ser constante ao longo do tempo.

As tabelas 7 e 8 mostram os resultados da reprodutibilidade.

Tabela 7: %Concordncia-Total3

Total inspecionado 50

Iguais 15

95% ICS 44.6%

Resultado 30%

95% ICI 17.9%

(3)Os trs operadores concordam em todas em todas as observaes (concordam consigoprprios e uns com os outros)

Tabela 8: %Concordncia-Total vs. Atributo4

Total inspecionado 50

Iguais 13

95% ICS 40.3%

Resultado 26.0%

95% ICI 14.6%

(4)Os operadores concordam consigo prprios, uns com os outros e com o Atributo

Os resultados da reprodutibilidade foram muito baixos: pessoas diferentes no conseguemobter os mesmos resultados o que poder ser interpretado como falta de clareza na definiodos critrios de aceitao e rejeio.

3.1.2 Peas avaliadas pela Sobinco

Os dados obtidos foram tratados da mesma forma que em 3.1.1 e os resultados apresentam-senas tabelas 9 e 10.


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Tabela 9: Capacidade de Inspeo (Sobinco)

Tabela 10: Resultados R&R

Como se pode constatar, para as peas cujos limites de aceitao-rejeio so prximos, osresultados da Sobinco foram igualmente insatisfatrios.

3.2 Anlise das Causas da Variabilidade do Sistema de Medio

Foi elaborado um diagrama de causa-efeito (Figura 1) do processo de inspeo, para analisaralgumas possveis causas para a variao da sua qualidade. Todas as variveis foramclassificadas como C (constant),N (noise)e X (experimental).

OP7 OP8 OP9 OP10 Total

E 0.66 0.67 0.72 0.54 0.65

P (RE) 0.22 0.07 0.46 0.22 0.24P (AE) 0.44 0.56 0.13 0.67 0.45

B 0.49 0.12 3.52 0.33 0.53

% Concordncia% Concordncia vs.

Atributo%

Concordncia_Total

%Concordncia_

Total vs.AtributoOP7 OP8 OP9 OP7 OP8 OP9

Total

Inspec.50 50 50 50 50 50 50 50

Iguais 50 41 38 33 29 30 15 14

95% ICS 100% 91.4% 86.9% 78.8% 71.8% 73.6% 45% 42%

Resultado 100% 82% 76% 66% 58% 60% 30% 28%

95% ICI 92.9% 68.6% 61.8% 51.2% 43.2% 45.2% 18% 16%


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De seguida so descritas as variveis no processo de inspeo.

Medioo Identificao do Defeito (N): a identificao dos defeitos sempre subjetiva,

pois estes podem assumir uma forma dbia e/ou serem de difcil visualizaodevido ao seu tamanho.

o reas visveis (X): no caso do pea se tratar de um manpulo este pode fixarem vrias posies de funcionamento, logo h zonas do manpulo que estosempre visveis (reas sempre visveis) e outras que s esto visveis parauma dada posio de funcionamento (reas visveis).Os critrios dequalidade so diferentes para reas sempre visveis e para reas visveis.Dada a variedade de manpulos existente esta diferenciao pode tornar-se

confusa e comprometer a eficcia e celeridade da inspeo.

o Alterao de requisitos (X): os requisitos do Cliente alteram-se ao longo dotempo; os critrios de qualidade do produto devem ser continuamenteatualizados.

o Classificao do defeito (X): diferentes pessoas atribuem diferentes nomes aomesmo defeito.

Ilustrao 14: Diagrama causa-efeito (Ishikawa)


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Mquina

o Capacidade Visual (X): fator de extrema importncia para a correta execuodeste trabalho. Deve-se poder garantir a acuidade visual do inspetor.

o

Cadeira (C): o inspetor passa o dia todo sentado logo a ergonomia da cadeira um fator a ter em conta.

o Lupa (X): instrumento tico usado para apoio visualizao do defeito.

o Fundo (C): Background contrast a diferena, em intensidade e cor, entre aluz sobre o objeto visualizado e a luz no fundo ou reas circundantes. [1]

Operador

o Habilidade (X): aptido natural do inspetor para efetuar determinado tipo detrabalho.

o Experincia (X): competncia do inspetor adquirida com a experincia.

o Treino (X): para alm da formao inicial so necessrias formaesperidicas para controlar, relembrar e atualizar os conhecimentos.

Material

o Produto (X)

Forma: cada tipo de produto lacado pode assumir diferentes formas.

Tipo: o produto pode ser uma base, um manpulo de janela ou porta, ouuma dobradia.

Mtodoo Diferentes critrios (X): diferentes pessoas tm diferentes critrios de

qualidade do produto

o Muito tempo na mesma tarefa (X): a fadiga pode comprometer o desempenhodo inspetor

o Interrupes (N): interrupes ao trabalho do inspetor podem influenciar o seudesempenho.

o Distncia de observao (X): a distncia a que as peas so observadasinfluencia naturalmente a avaliao.

o Reclamaes (X): quando as razes das reclamaes do Cliente no soesclarecidas o desempenho do inspetor pode ser influenciado (por exemplo, oinspetor pode ser induzido a usar erradamente critrios de aceitao maisestreitos)

o Apoio do departamento de qualidade (N): os inspetores no tm o apoio dodepartamento de qualidade (no caso de dvida, ou apenas para controloregular, no h interveno dos supervisores na inspeo, ao contrrio do queacontecia no passado)


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Meio

o Luminosidade (C): fator de extrema importncia para a eficcia da inspeo

visual.o Diferente luminosidade STA\Sobinco (X): a luminosidade no posto de

inspeo deve ser igual na STA e na Sobinco, para que as peas sejamavaliadas nas mesmas condies.

o Temperatura (N): a elevada temperatura no Sector da lacagem causa algumdesconforto ao inspetores.

3.3 Elaborao de um Manual de Definies Operacionais- Padro Visual

Em conjunto com a Sobinco, desenvolveu-se um Manual de Definies Operacionais- PadroVisual- para classificar os defeitos de forma a assegurar a expedio de peas dentro dasespecificaes, definir o mtodo e as condies de controlo para a inspeo visual.

3.3.1 Condies de Controlo

Para definir a luminosidade do espao onde se faz a inspeo visual foi consultada a normaNBR5413 Iluminncia de Interiores [8]. Foi definido que, a intensidade da luz, na STA eSobinco, ser 1500 Lux.

Para garantir a acuidade visual do inspetor a STA adquiriu um aparelho para rastreio visual,acompanhado dos respetivos testes de acuidade visual. Desta forma, a STA poder controlar egarantir que os requisitos visuais para inspeo so cumpridos.

3.3.2 Mtodo de Inspeo

Foi definido que a inspeo visual deve ser feita observando a pea a 25cm dos olhos (para oolho adulto esta a distncia mnima a que um objeto pode estar dos olhos para ser vistonitidamente). No caso de dvida, a inspeo deve ser feita distncia de um brao(aproximadamente a 50cm dos olhos) e a pea deve ser rodada para que o ngulo deobservao em relao superfcie reflita diferentes incidncias de luz.

3.3.3 Classificao dos Defeitos

Para cada famlia de peas (bases, manpulos de porta, manpulos de janela e dobradias)foram definidas as zonas visveis e as zonas no visveis. A zona visvel (assinalada a azul) aquela que aps montagem, na porta ou janela, visvel para o utilizador. A zona no visvel(assinalada a roxo) aquela que aps montagem, na porta ou janela, no visvel para outilizador. Foi ainda considerada a zona funcional da pea (assinalada a amarelo); nesta zonano se aplicam os critrios de qualidade definidos neste manual, uma vez que esta zona fica


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coberta aps montagem. Algumas das imagens que foram feitas para o Manual, e que ilustramos diferentes tipos de zonas, encontram-se nas Ilustraes seguintes.

H zonas nos manpulos que so sempre visveis, outras que s so visveis para dada posiode funcionamento, e outras que so sempre invisveis. Ao elaborar este Manual optou-se porconsiderar apenas duas zonas para aplicao dos critrios de qualidade: zona visvel e zonano visvel. A segregao de reas sempre visveis e reas visveis teve como objetivofacilitar a inspeo visual.

Foram definidos critrios escritos para aceitao/rejeio do produto, para cada tipo de defeitoe zona da pea. Para alm dos critrios escritos foram tiradas fotografias a peas quecontinham defeitos na zona limite de aceitao-rejeio. Para este trabalho foi bastante til ainformao obtida atravs da amostra de peas recolhida para efetuar a anlise do sistema demedio (3.1). Das 50 peas inspecionadas, foram estudadas aquelas que, segundo os

resultados apurados entre os inspetores e supervisores da STA, obtiveram maior discordncia:as 15 peas que obtiveram entre 40% e 60% de aceitao (Figura 14). Algumas destas peasforam fotografadas para constar no Manual.

Ilustrao 15: Dobradia Ilustrao 16: Manpulo de janela

Ilustrao 17: BaseIlustrao 18: Manpulo de porta


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Neste Manual todos os defeitos contm os respetivos critrios escritos de aceitao/rejeio eduas imagens: uma a visualizao da pea a 50cm de distncia, sem ampliao (tica de50mm) e escala de 1:1, para ilustrar os casos em que o limite de aceitao/rejeio muitoprximo. A outra uma imagem ampliada e aproximada, onde se pode constatar a dimensoreal do defeito.

Para ter a noo da verdadeira grandeza dos defeitos todas as fotos esto acompanhadas deuma escala milimtrica.

Os defeitos identificados no Manual so: lixo, escorrido (tipo de excesso de tinta), cascade laranja (tipo de excesso de tinta), falta de tinta, mossa, pancada, bolha, poro,mau enchimento, rechupe, faceta, linha de separao, risco da lixa e mancha de

plaforizao. As ilustraes 17 a 20 so alguns exemplos de casos que constam no Manual (oManual completo, encontra-se no Anexo B).

0 0 0 0 0

10

2

1

4

7

4 4

8

2

8

0 0 0 0 00

2

4

6

8

10

12

0,0

0,1

0,1

0,2

0,2

0,3

0,3

0,4

0,4

0,5

0,5

0,6

0,6

0,7

0,7

0,8

0,8

0,9

0,9

1,0

0,5133

0,3196

Ilustrao 19: Quantidade de peas aceite


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27

Ilustrao 20: Falta de tinta

Ilustrao 21: Lixo


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28

Ilustrao 22: Poros

Ilustrao 23: Mossa


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3.4 Alterao da Variabilidade do Sistema de Medio

Com a elaborao do Manual de Definies Operacionais foi possvel alterar algumasvariveis X (experimentais) para variveis C (constantes). A Tabela 11 mostra o tipo e

nmero de variveis antes e depois da elaborao do Manual.

Tabela 11: Tipo e nmero de variveis

As variveis que passaram de X para C foram: Classificao dos defeitos, reas visveis,Capacidade visual, Treino, Diferentes luminosidade STA/Sobinco, DiferentesCitrios, e Distncia de observao.

3.5 Inspeo no Cliente: metodologia de amostragem

Os lotes enviados so inspecionados na Sobinco para controlo de qualidade, no entanto nohavia at data um plano de amostragem definido e de mtuo acordo entre as duas empresas.

Uma vez definidos os critrios de qualidade e os procedimentos e condies de inspeo,surgiu necessidade de estabelecer um plano de amostragem que garanta a proteo contra arejeio de lotes qualidade aceitvel.

Sabendo que o NAQ das peas lacadas de 2.5%, elaborou-se um plano de amostragem paracontrolo destas peas.

Optou-se por um tipo de amostragem simples, por ser simples de descrever e administrar, eprocurou-se um plano tal que o riscos do produtor,, (probabilidade de ser rejeitado um loteNAQ) fossem prximos dos 5%.

O plano de amostragem estabelecido encontra-se na Tabela12 e foi retirado da norma ISO

2859-1 (Sampling procedures for inspection by attributes-Part1). A inspeo Normal, donvel I.

No decorrer da inspeo Normal deve passar-se para o regime de inspeo severo se 2 em 5(ou menos) lotes consecutivos forem rejeitados; passa-se novamente inspeo normal aps 5lotes consecutivos aceites. O plano de amostragem para Inspeo Apertada encontra-se noAnexo C.

Tipo de Varivel Antes do Manual Depois do Manual

C 3 10

N 4 4

X 14 7


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Tabela 12: Plano de Amostragem Normal

Tamanho do Lote Tamanho da Amostra* Nmero de Aceitao

2-150 5 0

151-500 20 1

501-1200 32 2

1201-3200 50 3

3201-10000 80 5

10001-35000 125 7

35001-150000 200 10

150001-500000 315 14>500000 500 21

A tabela seguinte mostra o risco do produtor () para cada caso.

Tabela 13: Risco do produtor

Tamanho

do Lote

2-

150

151-

500

501-

1200

1201-

3200

3201-

10000

10001-

35000

35001-

150000

150001-

500000

>500000

1.2% 8.8% 4.5% 3.6% 1.5% 1.4% 1.3% 1.4% 0.9%

A probabilidade de um lote NAQ ser rejeitado - - calculado atravs da distribuioBinomial:

PY r= pr+ pr + 1 + pr + 2 + + pn eq.30Onde:

Y: nmero de sucessosP (y): P (Y=y)r: nmero de defeituosos que no pode ser excedido ou igualado sem rejeitar o lote de onde aamostra foi retirada

n: tamanho da amostra


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31

Py= n!y! n y! p q eq.31

Sendo:

p: probabilidade de sucessoq: probabilidade de insucesso


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32

4 Estudo das Rejeies na Lacagem

Apesar da Fase I no ter sido implementada, a Fase II foi iniciada por ser objetivo desteprojeto analisar tambm a rejeio do produto.

4.1 O Processo

A anlise da rejeio nos produtos lacados a p da STA implicou o estudo no s do processode Lacagem, como tambm de todos os processos a montante. A Figura 9 mostra o fluxo dosprodutos lacados na STA.

Inicialmente as peas so fundidas pelo processo de fundio injetada, no qual o metalfundido vazado numa camisa de injeo, sendo injetado a altas presses para as cavidadesdo molde. Depois de solidificar extrado o gito.

O processo seguinte o de corte de gito, numa prensa, para separar a pea do refugo defundio.

Aps o corte de gito as peas so esmeriladas em lixas para remover excesso de material e

arestas vivas; a esmerilagem pode ser manual ou em robots hidrulicos.A preparao das superfcies para o acabamento final feita em mquinas de vibrao, numprocesso de amaciamento, rebarbagem e desengorduramento, por meio de uma interaomecnica entre um abrasivo cermico e as peas, e um composto lquido.

Por fim, as peas passam Seco da Lacagem para serem revestidas com tinta em p (oprocesso da Lacagem descrito mais detalhadamente em 4.1.1).

Em todas as etapas h stocksintermdios de diferentes tipos de produto em curso de fabrico,sendo o maior aps a esmerilagem, armazenado no Supermercado.

Ilustrao 24: Fluxograma do processo produtivo das peas lacadas na STA


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4.1.1 Lacagem a P

O processo de pintura electroesttica da STA est dividido em 4 etapas, como mostra a Figuraseguinte:

4.1.1.1 Plaforizao

o pr-tratamento usado na STA para desengordurar, proteger contra a corroso e maximizara adeso do polister. um tratamento por imerso, realizado em um nico estgio, temperatura ambiente. Na STA as peas situadas na posio mais alta do rack ficam no banho

de plaforizao durante 5 minutos e as peas situadas na posio mais baixa da rack durante 2minutos e 30 segundos. O fludo utilizado o Toran3 (mistura de solventes e uma resinapolimrica). Posteriormente h o escorrimento das peas e passagem estufa de secagem, temperatura de 140 +/- 10C, durante 40 minutos, para retirar a humidade das peas, ficandoassim aptas para a pintura.

O banho de plaforizao um processo qumico no qual: [12]

Contaminantes oleosos so dissolvidos por fludos orgnicos, enquanto partculasslidas como ps abrasivos, poeiras e impurezas, so lavadas e ficam no banho

A superfcie do metal atacada pela parte cida da resina orgnica que promove afosfatao;

A resina polimrica cria um polmero orgnico uniforme com espessura de cerca de 1micrmetro.

4.1.1.2 Pintura

A pintura na STA pode ser manual, com o pintor a utilizar uma pistola denominada Corona,figura 12, ou automtica, por meio de pistolas automticas designadas Tribo, figura 11. Parapeas de geometria mais complexa usada a pistola corona. As pistolas Tribo so usadaspara grandes quantidades da mesma cor, minimizando o risco da tinta se contaminar.

Ilustrao 25: Fluxograma do processo de pintura electroesttica na STA


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4.1.1.3 Polimerizao

Aps o revestimento a tinta polimerizada. Neste processo as peas circulam na estufa temperatura de 200C +/- 10C durante 30 minutos.

4.2 Anlise Estatstica do Processo

Foi realizada uma carta de controlo para a proporo de peas defeituosas, para analisar a

estabilidade do processo. O objetivo foi fazer um diagnstico do estado atual do processoprodutivo da empresa, verificando se este permanece estvel ou previsvel. Por questeslogsticas no foi possvel acompanhar as amostras recolhidas para a realizao desta carta aolongo de todas as etapas do processo produtivo, de forma a tirar concluses acerca daquelasque evidenciaram a presena de causa especiais de variao (apenas se concluiu acerca deuma amostra cuja causa assinalvel ocorreu na Lacagem). As amostras recolhidas foramapenas acompanhadas no sector da Lacagem.

Uma vez que a produo de peas no contnua e h uma grande variao no tamanho delotes produzidos (impossibilitando a obteno de amostras de tamanho constante) e, seguindoa metodologia aplicada ao Controlo Estatstico de Processos para Pequenos Lotes [1], foi

usada uma carta de propores padronizadas, para diferentes tipos de peas. Foram registadosos seguintes resultados: 28 amostras de 3 tipos de peas - peas crticas: MAN.30900-650.2,MAN.4000-219.2, MAN.4000-217.2. Estes manpulos so aspeas crticas da STA (aquelasque em funo de quantidade produzida e da sua taxa de rejeio so as mais problemticas).

No havendo dados histricos confiveis sobre a proporo de defeituosas, estes foramestimados, a partir dos dados recolhidos, para cada tipo de pea, equao32.

Ilustrao 26: Pistola "Tribo" Ilustrao 27- Pistola "Corona"


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=ntotal de unidades defeituosasntotal de unidades eq.32

A tabela seguinte revela os valores estimados da proporo de defeituosos para as peascrticas.

Tabela 14: Proporo de defeituosos estimado

Pea

MAN.30900-650.2 0.157

MAN.4000.-219.2 0.088

MAN4000-217.2 0.149

A Ilustrao 28 mostra o respetivo grfico de controlo (os dados recolhidos para a construodesta carta podem ser consultados em Anexo D). Como se pode observar existem pontos forados limites de controlo, logo o processo no est em controlo estatstico: o processo apresentacausas especiais de variao.


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Ilustrao 28: Carta de controlo p padronizada

Foi possvel identificar, no caso da amostra 13, a causa especial de variao, j que estaocorreu no sector da Lacagem: cerca de 90% das peas defeituosas tinham falta de tinta.Foram usadas, nesta amostra, racks, em mau estado (ver Ilustrao 29 e Ilustrao 30), queprovocaram o deslocamento de algumas peas impossibilitando uma pintura correta. NaIlustrao 30 pode observar-se que algumas peas no esto na posio correta, assinaladas avermelho, o que dificulta o acesso parte posterior do manpulo. As peas circunscritas averde esto na posio correta (os racksdeslocam-se num transportador mas tambm rodamsobre si mesmas).

15

12

9

6

3

0

3

6

9

12

15

1 5 9 13 17 21 25

Ilustrao 30:Rack1 Ilustrao 29:Rack2


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,0%

4,%

1,%0,% 0,3%

52,2%

2,%

3,5%,%

100,0%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

0%

0%

0%

0%

100%

0%

2%

4%

%

%

10%

12%

14%

%D

efeitosas

Defeitos

Manpulo 30900-650.2

Na Ilustrao 29 pode observar-se o deslocamento de uma pea que torna impossvel o acessoda tinta parte frontal do manpulo. Deve-se garantir a correta manuteno dos rackse s asusar se estiverem em bom estado.

4.3 Anlise das Causas de Rejeio

Para verificar quais so os defeitos mais frequentes na produo de peas lacadas foramrecolhidas, para cada tipo de pea crtica, 300 peas do Supermercado (cada 100 peascorrespondiam a uma ordem de fabrico diferente) que posteriormente foram vibradas epintadas em condies normais de produo. Os dados recolhidos apontam para Lixo e Poros,como os defeitos mais frequentes. O grfico da figura revela que 82.6% dos defeitos, daamostra recolhida, so Poros e Lixo e a taxa de rejeio foi de 15.3%.

Os resultados das outras peas crticas (MAN.4000-219.2 e MAN.400-217.2) tambmseguem a mesma tendncia: cerca de 80% da rejeio na Lacagem tem como justificao adeteo de Poros e Lixo (os grficos de Pareto para estas referncias encontram-se no AnexoE).

Sendo o Lixo o defeito mais frequente, de acordo com as amostras recolhidas, foi efetuado umbrainstorming sobre as possveis causas para o aparecimento de Lixo nas peas. O Lixo qualquer tipo de impureza ou sujidade, que aps a pintura fica retido nas peas: pode ser leo,poeira, alumnio, etc.

No diagrama causa-efeito seguinte, os principais fatores representam as sucessivas etapas doprocesso de fabrico.

Ilustrao 31: Pareto-MAN.30900-650.2


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So em seguida descritas as causas para cada etapa do processo:

Fundio: pequenas limalhas de alumio na superfcie da pea sada da fundio eaquando o corte do gito; leos provenientes da fundio; vestgios de produto usadopara limpeza e lubrificao do cortante no corte de gito; aps fundio algumas peas

so maquinadas, externamente, para realizar furos nas peas, podendo no ser bemlimpas e por isso conter limalha no seu interior. Esmerilagem: o material, ao ser esmerilado pode ficar na pea; as peas podem ficar

armazenadas vrios dias no Supermercado at ser lanada uma encomenda, expostas apoeiras.

Vibrao: O tipo de pedra (abrasivo) e composto lquido usado podem no ser osmais indicados; a deficiente limpeza dos vibradores, porque depois das peas seremvibradas o Lixo fica nos vibradores; as peas so limpas com gua aps a vibrao,(para retirar vestgios do composto lquido usado) manualmente, o que pode serinsuficiente

Lacagem: o tipo de manuteno efetuado ao banho de plaforizao, pois uma fonte

de acumulao de sujidade; as estufas so muito antigas e encontram-se com sujidadeno seu interior, podendo contaminar as peas; as peas que tm furos roscadas podemconter limalhas no seu interior e a forma como estas peas so colocadas nos racks,pode fazer escorrer sujidade; o tempo que as peas ficam no banho de plaforizaovaria com a sua posio no rack; as peas pintadas esto sujeitas a contaminao antesde entrarem na estufa de polimerizao, pois no esto devidamente protegidas docontato com o meio em redor.

Ilustrao 32: Diagrama causa-efeito (Lixo)


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Finalmente, uma causa comum a todas as etapas o manuseio das peas (as luvas usadaspelos operrios podem transferir sujidade e mesmo tecido s peas). A prpria indumentriados operrios pode transferir lixo para as peas,

Aps este brainstorming sobreos tipos de lixo e as suas causas, decidiu-se analisar algumaspeas para identificar os tipos de lixo e qual o mais frequente.

Numa parceria com o INEGI- Instituto de Engenharia Mecnica e Gesto Industrial-foramanalisadas em microscpio electrnico 10 peas com lixo (as peas analisadas foram omanpulo MAN.30900-650.2),sendo que todas elas evidenciaram a presena de limalhas dealumnio superfcie- Ilustrao 33e Ilustrao 34.

Ilustrao 33: Imagem de manpulo observada em microscpio eletrnico


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relevante referir que as peas analisadas (MAN.30900-650.2) no so peasmecanizadas. Partindo do prossuposto que a razo maior para o aparecimento de

limalha de alumnio nas peas ser a sua maquinao (uma vez que este processo no realizado na STA e estas peas no so controladas antes de seguirem o cursonormal de produo) uma das razes plausveis para o aparecimento de limalha naspeas avaliadas poder ser a contaminao no banho de plaforizao; ou seja, afiltragem do banho de plaforizao no eficaz provocando a contaminao de todasas peas. Por outro lado, a vibrao das peas antes da lacagem tambm insuficiente,

j que os dois processos contribuem para a limpeza das peas. Deve-se averiguar se aspeas roscadas possuem limalha de alumnio no seus orifcios e verificarperiodicamente o estado do banho de plaforizao.

Ilustrao 34: Elementos qumicos presentes na zona (Z1) assinalada


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5 Concluses e Perspetivas de Trabalho Futuro

Relativamente aos objetivos propostos, considero que estes foram, na sua generalidade,

alcanados. Aps um estudo sobre a qualidade da inspeo visual na STA, foi elaborado umManual de Definies Operacionais com metodologias, critrios e procedimentos, que ir serimplementado. Foi tambm definido um plano de inspeo por amostragem, para ser aplicadona Sobinco e que ir entrar em vigor aps a implementao do Manual de DefiniesOperacionais.

Para a autora este projeto foi gratificante pela aprendizagem e experincia em ambienteindustrial, com o acompanhamento do dia-a-dia numa empresa e a adaptao a novosdesafios.

Como sugestes de trabalhos futuros, aps a implementao do Manual (que passar porformao aos inspetores e implementao das condies de controlo estabelecidas) dever ser

feita uma nova anlise capacidade do sistema de medio, com a mesma amostra de peasque suscitou todo este trabalho, para verificar a melhoria na qualidade da inspeo.

Apesar de se poder melhorar continuamente a qualidade da inspeo, sendo manual estarsempre comprometida por fatores ambientais e humanos, para alm do seu elevado custo etempo dispendido. Neste sentido a STA dever avaliar a evoluo para uma inspeo visualautomtica (viso artificial), para aumentar a produtividade e o rigor na avaliao daqualidade dos produtos.

Quanto anlise efetuada rejeio nos produtos lacados, foi possvel constatar que oprocesso no estvel. No entanto, importante referir que esta anlise no foi to criteriosaquanto o inicialmente pretendido, pois, no tendo sido implementadas melhorias na inspeo

visual, a variabilidade do processo apurada pode estar condicionada pela actual qualidade dosistema de inspeo.

O controlo estatstico de processos de extrema importncia em qualquer meio industrial. Nocaso da STA, esta tcnica no utilizada. Sugere-se que a mesma seja empregue, no sentidode estabilizar o processo produtivo e reduzir a sua variabilidade. Neste sentido a empresapoder caminhar com segurana no objetivo de atingir a capacidade do processo desejvel,podendo assim no futuro acabar com a figura do inspetor (inspeo a 100%).

Foi tambm efetuada uma breve anlise s causas de existncia de lixo nos produtos lacados esugerido que se investiguem as causas de aparecimento de limalha de alumnio na superfciedas peas. Se a causa raiz tiver origem nos actuais sistemas de limpeza da lacagem prope-se

a aquisio de um equipamento de limpeza por jacto.


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6 Referncias

[1] STA- Sociedade Transformadora de Alumnios, http://www.sofi.pt/, ltimo acesso:

Janeiro 2013[2] J.M. Juran (1979), Quality Control Handbook, Third Edition, McGraw-Hill BookCompany, New York

[3] Kiemele, M.J., Schmidt, S.R, Berdine, R.J, Basic Statistics: Tolls for ContinuousImprovement, Fourth Edition, Air Academy Press & Associates, LLC.

[4] Montgomery, D.C. (2009), Introduction to Statistical Quality Control, Six Edition, JohnWiley and Sons, Jefferson City

[5] Alberto Wunderler Ramos, (1995), Controlo Estatstico de Processos para PequenosLotes, Editora Edgard Blucher LTA, So Paulo

[6] Tatton, WH, Drew, EW (1971), Industrial Paint Application, Newnes-Butterworths,London

[7] (1999) ISO 2859-1 Sampling procedures for inspection by attributesPart 1: Samplingschemes indexed by acceptance quality limit (AQL) for lot-by-lot inspection

[8] ABNT- Associao Brasileira de Normas Tcnicas (1992), NBR 5413 Iluminncia deinteriores

[9] Johnson, N.L. and Kotz, S. (1969), Discrete Distributions, Wiley & Sons, New York

[10] Craig Gygi, Neil DeCarlo, Bruce Williams, (2005), Six Sigma for Dummies, WileyPublishing, Inc, Indianapolis

[11] KMW- Dresch Equipamentos de Pintura LTDA., www.kmwrs.com.br, ltimo acesso:Janeiro 2013

[12] G.Guidetti, C. Guidetti, M. Carpenter, (2009) Plaforization process for cleaning,degreasing, and phosphating: one-step pretreatment method provides economic,environmental and safety benefits for operators, Metal Finishing

[13] Swaraj Paul, (1985), Surface Coatings, John Wiley & Sons Ltd., New York

[14] VIM, (2012), Vocabulrio Internacional de Metrologia


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Melhoria da Qualidade da Inspeo e Anlise da

7 ANEXO A: Resultados das Peas Inspecionadas

Pea Atributo 1 2 3 4

1 .2 .1 .2 .1 .2 .1 .2 .1

1 R R R R R A A R R A 2 R R R R R R R R R R 3 R A R R R A A R R A 4 R R R R R A A A R R 5 A A A A R A A A A A 6 R R A R R R A R R R 7 R R R R R R R A R R 8

R R R R R R R R R R 9 A A R A R A A R R R 10 R R A A R R A R R R 11 R A A A R A A A R R 12 A R R A A A A A A A 13 R A A A A A A R A A 14 R A R A R A A A R A 15 A A A A A A A R R A 16 A A A A A A A R A A 17 A A A A R A A A A A 18 A A R A R A A R R R 19 R R R A R A A A A A 20 R R R A R A A R R A 21 R A A A A A A A A A

22 A A A R A A A A A A 23 R R R R R R R A R R 24 R R R R R R R A R R 25 R R R R R A A A A A 26 R R R R R R R R R R 27 R A A A A R R R R R


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Melhoria da Qualidade da Inspeo e Anlise da

28 R R R A A A A R R A 29 A A A R R A A R A A 30 A A A A R A A A A A 31 R A R A R R R R R R 32 A A A A R A A A A A 33 A A A A A A A A A A 34 A A A A A A A A A A 35 A A R R A A A A R A 36 A A A R R A A A A R 37 R R R R R R R R R R 38 R R R R R R A R R R 39 A A A A R A R A R R 40 A A A R R A A A A R 41 R R R R R R R R R R 42 A A R A R R R R R R 43 A A A A A A A A A R 44 A R R R R A A A A R

45 A A A A R A A A A R 46 R R A A A A A A R R 47 R A A A A R A R R R 48 A A A A R A A R R A 49 A A A A A A A A A A 50 R R R R R R R R R R


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Pea 10

.1 .2 .1 .2 .1 .2 .1 .2

1 R R R R A A R R2 R R R R R R R R

3 A R R R A A R R4 R R R R A A A R5 A A A R A A A A6 R A R R R A R R7 R R R R R R A R8 R R R R R R R R9 A R A R A A R R10 R A A R R A R R11 A A A R A A A R12 R R A A A A A A13 A A A A A A R A14 A R A R A A A R15 A A A A A A R R16 A A A A A A R A

17 A A A R A A A A18 A R A R A A R R19 R R A R A A A A20 R R A R A A R R21 A A A A A A A A22 A A R A A A A A23 R R R R R R A R24 R R R R R R A R25 R R R R A A A A26 R R R R R R R R27 A A A A R R R R28 R R A A A A R R29 A A R R A A R A

30 A A A R A A A A31 A R A R R R R R32 A A A R A A A A33 A A A A A A A A34 A A A A A A A A35 A R R A A A A R36 A A R R A A A A37 R R R R R R R R38 R R R R R A R R39 A A A R A R A R40 A A R R A A A A41 R R R R R R R R42 A R A R R R R R43 A A A A A A A A

44 R R R R A A A A45 A A A R A A A A46 R A A A A A A R47 A A A A R A R R48 A A A R A A R R49 A A A A A A A A50 R R R R R R R R


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8 ANEXO B: Manual de Definies Operacionais


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9 ANEXO C: Plano de Amostragem para Inspeo Severa

Tamanho do Lote Tamanho da Amostra Nmero de Aceitao

2-150 8 0

151-1200 32 1

1201-3200 50 2

3201-10000 80 3

10001-35000 125 535001-150000 200 8

150001-500000 315 12

500001 500 18


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10 ANEXO D: Dados para Carta de Controlo

()/

1 .30900650.2 535 0,07 5,52401

2 .30900650.2 459 0,17 0,774663

3 .30900650.2 590 0,15 0,45758

4 .30900650.2 720 0,35 14,25161

5 .30900650.2 472 0,08 4,59117

6 .4000217.2 410 0,12 1,63481

7 .4000217.2 140 0,14 0,29023

8 .4000219.2 172 0,07 0,82277

9 .4000219.2 98 0,08 0,27116

10 .30900650.2 50 0,18 0,0529

11 .4000219.2 104 0,13 1,52287

12 .30900650.2 115 0,13 1,46724

13 .4000217.2 87 0,31 4,227544

14 .4000217.2 144 0,17 0,717397

15 .4000219.2 96 0,06 0,96099

16 .4000219.2 163 0,02 3,05719

17 .30900650.2 888 0,1 6,3897218 .30900650.2 611 0,18 0,18492

19 .4000219.2 140 0,14 2,185092

20 .30900650.2 55 0,09 1,78206

21 .30900650.2 223 0,1 3,20205

22 .30900650.2 122 0,18 0,08263

23 .4000217.2 141 0,15 0,042449

24 .4000217.2 100 0,1 1,36946

25 .4000219.2 92 0,02 2,2968

26 .4000219.2 173 0,08 0,36028

27 .4000219.2 113 0,2 4,217403

28 .30900650.2 50 0 3,34536


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,%

5,0%

1,3%0,% 0,% 0,%

4,%

,2%

,5% 1,%

5,%

100,0%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

%

3,3%2,%

1 0% 1 0

dissertacao diana soares

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