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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUB INSTITUTO DE ENGENHARIA MECNICA DEPARTAMENTO DE PRODUO

ESTUDO DE CAPABILIDADE DO PROCESSO DE FABRICAO DE UMA EMPRESA FORNECEDORA DE CABOS PARA CHICOTES Ana Elisa Di Tano Camargo Giselle Mattos Tavares Orientador: Pedro Paulo Balestrassi Universidade Federal de Itajub, Departamento de Produo Cx. P. 50 37500-903 Itajub, MG, Brasil

Resumo. Este trabalho apresenta os principais conceitos relacionados anlise de capabilidade de processo baseando-se em um estudo de caso dos resultados de trao dos cabos a serem usados em chicotes automotivos, feitos na AFL do Brasil, uma indstria fabricante de sistema de distribuio eltrico/eletrnico automotivo (chicote do automvel). Existe uma preocupao muito grande com a trao dos cabos, pois estes devem resistir ao processo de crimpagem dos terminais. Assim, fez-se uma avaliao do estudo e dos ndices de capabilidade obtidos, a fim de se homologar o processo de fabricao do cabo de bitola 1.0 mm do fornecedor. Para tanto, fez-se uma anlise de duas abordagens do clculo de capabilidade: uma abordando a anlise convencional e outra atravs do nvel sigma. Palavras-chave: Capabilidade, Controle Estatstico de Processos, Cartas de Controle

1.

INTRODUO

O mercado atual exige que as empresas trabalhem com qualidade total, e para tanto ser necessrio o conhecimento e aplicao de metodologias e ferramentas estatsticas para controle de processos e conformidade de produtos. Os ndices e taxas que medem a capabilidade, ou seja, a capacidade de um dado processo fabricar produtos dentro da faixa de especificao, surgiram dos estudos sobre Controle Estatstico de Processo (CEP) realizados por Walter Shewhart da Bell Laboratories na dcada de 20. Seu surgimento se confunde com o prprio nascimento da rea de qualidade. (QS9000,1997) O objetivo do controle estatstico do processo aprimorar e controlar o processo produtivo por meio da identificao das diferentes fontes de variabilidade do processo. Utilizando conceitos de estatstica procura-se separar os efeitos da variabilidade causada pelas chamadas causas comuns das causas especiais de variao. A tcnica se compe de uma

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ferramenta principal denominada Grficos de Controle que permite identificar se o processo est sob controle estatstico, situao em que atuariam somente causas comuns. Os ndices de capabilidade podem ser obtidos diretamente dos dados registrados nas cartas de controle e medem, para um processo sob controle estatstico, a relao entre a faixa de tolerncia especificada para uma dada caracterstica de projeto do produto e a variabilidade natural do processo produtivo destinado a obteno daquela caracterstica (a variabilidade devida as causas comuns). Se a variabilidade do processo muito maior ultrapassando os limites de especificao possvel estimar a probabilidade de produo de peas fora da especificao. Se esta probabilidade muito alta pode-se inferir que o processo no capaz de produzir aquela caracterstica mesmo que peas conformes possam estar sendo obtidas, conforme ilustrado na figura 1. Mudanas significativas neste processo ou mesmo adoo de processos alternativos podem ento ser necessrias para tornar este processo capaz estatisticamente.Excelente Capacidade do Processo

Baixa Capacidade do ProcessoProbabilidade Muito Alta de Defeito Probabilidade Muito Alta de Defeito Probabilidade Muito Baixa de Defeito

Probabilidade Muito Baixa de defeito

LSL

USL

LSL

USL

Figura 1: Fundamentos da Capacidade Estes ndices so de extrema importncia para o profissional que trabalha no desenvolvimento de produto por duas grandes razes. Nas fases iniciais de projeto, a avaliao de sries histricas dos ndices de capabilidade obtidos de peas similares pode permitir que os projetistas escolham processos e especificaes dos produtos coerentemente adequadas, garantindo a obteno de caractersticas do produto por meio de processos altamente capazes estatisticamente. Outra importante aplicao destes ndices no desenvolvimento de produto durante a homologao do processo. Nesta etapa os ndices podem ser utilizados para avaliar a capabilidade do processo, identificando processos problemticos a tempo de correes antes da entrada em linha de produo. No decorrer deste trabalho, sero apresentados os ndices de capabilidade clssicos para variveis em subgrupos. Alm destes, existe uma grande quantidade de ndices propostos na literatura para as mais diversas aplicaes. Especial ateno ser dada aos ndices baseados na metodologia Seis Sigma. De modo simplificado, o Seis Sigma um programa de reduo de defeitos que nasceu na Motorola sob influncia das idias de Joseph M. Juran e W. Edwards Deming. No entanto, ele muito mais do que isso. No se trata de um simples esforo para aumentar a qualidade, um processo para aperfeioar processos empresariais. No nvel mais elevado, um programa de melhoria do negcio como um todo que utiliza ferramentas diversas (Breyfogle, 1999).

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2.

DEFINIO DO PROBLEMA

Este trabalho ir avaliar a capabilidade do processo de fabricao de um novo fornecedor de cabos a serem usados em chicotes automotivos. Inicialmente, o fornecedor submeteu AFL do Brasil seu prprio estudo dos ndices de capabilidade. Cabe a esta empresa validar estes dados para poder garantir a homologao do processo do potencial fornecedor. Para isso, tanto cliente quanto fornecedor utilizam os ndices clssicos de capabilidade como medida de desempenho, porm, este trabalho vem propor AFL uma outra forma de se medir a capacidade do processo, a metodologia Seis Sigma. Para ambas abordagens a anlise ter como base a fora de trao que o cabo resiste, pois este passar por um processo de crimpagem. E, se sua trao no resistir a um esforo mnimo especificado, ele no resistir ao referido processo. A operao de crimpagem consiste em colocar na extremidade do cabo um terminal, para que seja possvel a fixao do chicote nas diversas partes do carro. Segue em anexo uma figura explicativa do processo de crimpagem. Os dados esto divididos em 25 subgrupos com 4 medidas de trao em cada, conforme tabela 1. Subgrupo o conjunto de peas/ medidas produzidas sob condies muito similares, dentro de um intervalo de tempo muito curto, com nenhuma relao sistemtica entre si. Os subgrupos devem ser escolhidos de modo que as oportunidades para a variao entre as unidades dentro (within) de cada subgrupo sejam pequenas. Se a variao de um subgrupo representa a variao pea-a-pea dentro de um perodo muito curto de tempo, ento qualquer variao anormal entre subgrupos refletir mudanas no processo que deveriam ser investigadas para a tomada de aes apropriadas. (QS9000, 1997) Tabela 1: Dados coletados da trao suportada pelos cabosA m o stras 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 1 231 225 232 232 233 235 230 223 235 227 224 233 232 235 225 231 240 234 230 226 241 243 234 223 231 2 232 213 228 222 227 242 229 233 234 231 222 229 230 226 233 240 235 234 228 210 231 233 234 233 234 3 231 245 240 227 231 226 233 239 233 219 220 230 233 232 244 240 232 221 232 225 234 238 217 228 235 4 223 239 236 238 226 235 240 234 230 212 226 231 226 225 235 216 223 246 216 242 230 227 216 227 240

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Observao: Cenrio da amostra: Nmero de dados: 100; Freqncia: uma medio a cada 200mm; Especificao dimensional: mnimo 160 N (requisito do Cliente-Ford); 3. NDICES CLSSICOS DE CAPABILIDADE

Ainda hoje, os ndices clssicos de capabilidade, Cp e Cpk, so largamente utilizados no controle de processo na maioria indstrias. As frmulas que os representam envolvem somente clculos simples baseados nas informaes da carta de controle. Abaixo, tem-se uma descrio desses ndices. Capabilidade (Cp): Definido como o intervalo de tolerncia dividido pela capabilidade do processo, ou seja, 6 vezes o desvio padro estimado considerando a ausncia de causas especiais. Ele independente da centralizao do processo e o desvio padro estimado considerando processos estveis, conforme figura 2 e frmula 1:

6

LS L S L

T o lerncia

USL US L

L E

Figura 2: Representao de Cp USL - LSL (1)

A frmula descrita acima considera = =

R = R /d2 , d2

Sendo R a mdia das amplitudes dos subgrupos (para perodos com amplitude sob controle) e d2 uma constante que varia de acordo com o tamanho da amostra, como mostrado na tabela 2. Tabela 2: Tabela da constante d2 (QS9000,1997) N d2 2 1.13 3 1.69 4 2.06 5 2.33 6 2.53 7 2.70 8 2.85 9 2.97 10 3.08

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Esta estimativa de desvio padro s pode ser usada na avaliao do processo, desde que as amplitudes e as mdias estejam sob controle estatstico. Capabilidade Superior (CPU): variao superior da tolerncia dividida por 3 vezes o desvio padro estimado pela capabilidade do processo. Capabilidade Inferior (CPL): variao inferior da tolerncia dividida pela disperso superior real do processo. Capabilidade (Cpk): o ndice que leva em conta a centralizao do processo. definido como o mnimo entre CPU e CPL. Ele relaciona a distncia entre a mdia do processo e o limite de especificao mais prximo, com a metade da disperso total do processo, conforme figura 3:

Cpk = min(CPL, CPU)CPL= LSL 3

Cpk=1 .5 similar ao nvel 6 Sigma mas Cpk= .5 tem o incovenientede considerar somente incoveniente de considerar somente 1 variaes de Causas Comuns (ST).Cpk variaes de Causas Comuns (ST).Cpk um clculo vlido apenas quando o apenas quando o Processoest sob controle Processo est sob controle

CPU= USL- 3

3

3

LSL

USL LSE Figura 3: ndices Cpk, USL - CPL e CPU. - LSL Figura 3: ndices Cpk, CPL e CPU

Os ndices descritos anteriormente referem-se s medidas Short Term (curto prazo)-ST que se baseiam em um processo centrado na mdia das especificaes. O Short Term considera variaes entre os subgrupos ( x ) e dentro destes ( R e s ), conforme figura 4, ilustrada com dados reais do problema.Within (dentro)Amostras 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 x1 231 225 232 232 233 235 230 223 235 227 224 233 232 235 225 231 240 234 230 226 241 243 234 223 231 x2 232 213 228 222 227 242 229 233 234 231 222 229 230 226 233 240 235 234 228 210 231 233 234 233 234 x3 231 245 240 227 231 226 233 239 233 219 220 230 233 232 244 240 232 221 232 225 234 238 217 228 235 x4 223 239 236 238 226 235 240 234 230 212 226 231 226 225 235 216 223 246 216 242 230 227 216 227 240 Xbar 229,3 230,5 234,0 229,8 229,3 234,5 233,0 232,3 233,0 222,3 223,0 230,8 230,3 229,5 234,3 231,8 232,5 233,8 226,5 225,8 234,0 235,3 225,3 227,8 235,0 R 9 32 12 16 7 16 11 16 5 19 6 4 7 10 19 24 17 25 16 32 11 16 18 10 9 S 4,2 14,4 5,2 6,8 3,3 6,6 5,0 6,7 2,2 8,5 2,6 1,7 3,1 4,8 7,8 11,3 7,1 10,2 7,2 13,1 5,0 6,8 10,1 4,1 3,7

Fatores de correo (Montgomery,1996)n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 c4 0,798 0,886 0,921 0,940 0,952 0,959 0,965 0,969 0,973 d2 1,128 1,693 2,059 2,326 2,534 2,704 2,847 2,970 3,078

Between (entre)

xR s d 2 c 4

Valores Mdios

x

R

s

Figura 4: ndices Cpk, CPL, CPU

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Para esses ndices serem efetivamente utilizados as condies e suposies que o cercam devem ser atendidas. Caso contrrio, as medidas tero pouco ou nenhum significado, no adicionando valor para compreenso nos processos dos quais eles foram gerados. A seguir, esto as quatro condies mnimas que devem ser satisfeitas para todas as medidas de capabilidade descritas acima: 1. Verificao do Controle Estatstico do Processo: nesta etapa so preparados os grficos de controle para a coleta de dados (sem os limites) e estes so entregues para a produo. Estes dados so ento levantados e a partir de uma anlise grfica (ou mesmo utilizando testes estatsticos) verifica-se a existncia de causas especiais atuando no processo. Se existirem causas especiais atuando deve-se identific-las e elimin-las at que o processo esteja sobre controle estatstico. 2. Distribuio Normal: as medies individuais dos dados do processo formam uma distribuio aproximadamente normal. 3. Cliente: as especificaes so baseadas nos requisitos do cliente. 4. Avaliao dos ndices: uma vez garantido o controle estatstico do processo identificam-se todos os dados que compem o perodo sobre controle do processo. Estes dados so ento utilizados para a gerao dos ndices. Os requisitos a seguir tm como objetivo assegurar um nvel mnimo de desempenho que seja consistente entre caractersticas, produtos e fontes de manufatura. Para a AFL do Brasil adotada a primeira condio, pois prefere-se trabalhar com um fator de segurana, para garantir que o cabo ir resistir ao processo de crimpagem.

Resultados Valor do ndice >1.67

Interpretao O processo atualmente aceitvel, mas pode requerer alguma melhoria. O processo atualmente satisfaz os requisitos do cliente. O processo no satisfaz o critrio de aceitao.

1.33valor do ndice1.67

valor do ndice 1.67). A figura 10 mostra o nvel de qualidade do processo que de 7.0 sigma. Este um valor que parece ser extremamente satisfatrio, uma vez que representa um ndice de no conformidade de zero defeito por milho. Porm, deve-se levar em considerao que o limite inferior de controle especificado est bem abaixo dos valores encontrados. Sumrio do ProcessoPerformance do processo Caractersticas do processoData: Reportado por: Projeto: Departamento: Processo: Caracterstica: Unidade: Limite superior: Limite inferior:

Desempenho do processo

7,000

7.00

0

Figura 10: Nvel sigma do processo 4. DISCUSSES SOBRE OS RESULTADOS Este trabalho apresenta duas tcnicas usadas para estimar como certas caractersticas da distribuio relacionam-se com as especificaes. Para os ndices clssicos, a pr-condio fundamental de que o processo do qual os dados se originam exiba estabilidade estatstica, ou seja, uma discusso da variao do processo e dos ndices de capabilidade associados tem pouco valor para processos imprevisveis. No entanto, abordagens para avaliao da capabilidade do processo tm sido desenvolvidas para processos que exibam causas especiais de variao, tais como: quebra de ferramenta, falta de energia eltrica etc. Neste caso, trata-se dos ndices baseados na metodologia Seis Sigma. O problema inicial deste trabalho era se determinar se o processo de fabricao do fornecedor poderia ou no ser homologado. Avaliando-se os ndices clssicos, v-se que o fornecedor estaria apto a fornecer o produto. Porm, os ndices baseados na metodologia Seis Sigma apontam para uma potencial falha de especificao, deixando uma dvida quanto a real capacidade do fornecedor. apropriado apontar aqui que no o propsito deste trabalho resolver completamente

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essas questes, mas exp-las e discuti-las numa extenso que permita uma melhor compreenso destes a fim de fornecer valor e conhecimento para a melhoria contnua do processo.

5.

REFERNCIAS

1) BREYFOGLE, F. W., 1999, Implementing Six Sigma: Smarter Solutions Using Statistical Methods, Editora Wiley, John & Sons, Incorporated. 2) QS9000, (1997). Fundamentos de Controle Estatstico do Processo. So Paulo: I.Q.AInstituto da Qualidade Automotiva. 3) TRIOLA, MARIO F., (1997). Introduo Estatstica. Stima edio, LaGrange, Nova York. 4) MONTGOMERY, D. C., (1996). Introduction to statical quality control. Terceira edio, John Wiley, New York. Software 5) MINITAB - Desenvolvedor Minitab - Trata-se de um software clssico em termos de anlise estatstica. Amplamente difundido tem como seu forte o fato de possuir seus procedimentos de clculo bastante validados. http://www.minitab.com/

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6.

ANEXO: O PROCESSO DE CRIMPAGEM

O cabo recebido em bobinas e estas so fixadas na mquina de crimpagem

O terminal vem da bobina , passa pelo interior deste dispositivo e, por um pedal ou automaticamente, aplica-se uma fora no terminal que o fixa no cabo.

Produto final:

O terminal recebido em bobinas e estas so fixadas na mquina de crimpagem

inserido nesta mquina o crimpador, que responsvel por crimpar o terminal no cabo, e este puxado da bobina, decapado e cortado por um dispositivo que j parte integrante na mquina.

Bobina de Terminal

Bobina de Cabo

Figura 11: O processo de Crimpagem

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