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UTILIZAÇÃO DO ALGORITMO NO CEP

E SUA CONFIABILIDADE NOS

PROCESSOS INDUSTRIAIS, APLICADO

EM CONTROLE DE TORQUE: ESTUDO

DE CASO DO PÓLO DE DUAS RODAS.

David Barbosa de Alencar

(ITEGAM)

Francisco Erberson Albuquerque

(UFAM)

Jandecy Cabral Leite

(ITEGAM)

Paulo Henrique de Lima Maciel

(ITEGAM)

Resumo A utilização do Controle Estatístico do Processo (CEP) é

incontestavelmente crucial no processo produtivo, e a competitividade

exige a melhoria contínua na aplicação dessa ferramenta, em

contrapartida, os paradigmas de adotar novas metodoloogias são

evidentes e muito discutidos. Este artigo mostra que a utilização de

ferramentas computacionais como auxilio na aplicação do CEP tem se

mostrado uma tendência obrigatória. Este trabalho apresenta através

de uma aplicação simplificada e acessível, a utilização de um

algoritmo no CEP e avalia sua confiabilidade nos processos

industriais. A abordagem proposta é ilustrada através de um estudo de

caso aplicado em uma empresa do pólo de duas rodas do Pólo

Industrial de Manaus.

Palavras-chaves: Controle estatístico do processo, processo produtivo,

Algoritmo.

12 e 13 de agosto de 2011

ISSN 1984-9354

VII CONGRESSO NACIONAL DE EXCELÊNCIA EM GESTÃO 12 e 13 de agosto de 2011

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1. INTRODUÇÃO

O objetivo comum das empresas é a busca pela manutenção e melhoria da qualidade dos seus

produtos e serviços através de ferramentas especificas para o controle da qualidade.

Betersfield (1986), a qualidade é o conjunto de características de um produto ou serviço que

contribui para a satisfação dos clientes. Montgomery (1996), se um produto corresponde às

exigências do consumidor, ele deve estar sendo produzido em um processo estável e

replicável, ou seja, trabalhar com pouca variabilidade, em torno das dimensões nominais

exigidas em relação às características exigidas para a qualidade do processo. Controlar um

processo é acima de tudo controlar a qualidade deste. Juran (1993) define controle de

qualidade como um processo gerencial composto pelas seguintes etapas: Avaliação do

desempenho real da qualidade, comparação do desempenho real com as suas metas e atuação

nas diferenças entre desempenho real e metas, logo, o conceito de controle é de manter o

status quo, isto é, de manter o processo em seu estado planejado de modo que ele continue

capaz de atingir as suas metas planejadas. A utilização de técnicas e métodos para o controle e

redução da variabilidade torna-se crucial para a geração de ações de otimização dos

processos. O Controle Estatístico de Processos é considerado uma das formas de controle do

processo preventivo. Resumidamente constitui-se da utilização de técnicas estatísticas para se

controlar o processo. Por técnicas estatísticas entende-se a coleta, representação e análise de

dados de um processo (OWEN, 1989). A utilização de gráficos de controle estatístico de

qualidade é uma maneira simples e eficiente para o monitoramento da estabilidade de um

procedimento analítico e para verificações intermediárias, realizadas para manutenção da

confiança no status de calibração de equipamentos de medição, a partir do momento em que

as rotinas do processo já estejam definidas Os Gráficos de controle estatístico da qualidade

podem ser gerados manualmente (ainda muito usado) ou computacionalmente. A utilização de

algoritmo no CEP nas empresas ainda é um assunto pouco explorado, muitas vezes por falta

de confiabilidade no método e desconhecimento do assunto, oriundos da falta de estudos que

norteie esta aplicação.

Este artigo apresenta a utilização de um algoritmo no CEP e avalia sua confiabilidade nos

processos industriais. A abordagem proposta é ilustrada através de um estudo de caso

aplicado em uma empresa do pólo de duas rodas.


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2. CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO (CEP)

É um conjunto de ferramentas que utiliza técnicas estatísticas para analisar o comportamento

do processo de fabricação para efetuar ações corretivas de melhoria, permitindo mantê-los

dentro de condições preestabelecidas. Cavanagh et al (2001), controle significa a capacidade

de manter um processo dentro de uma faixa de variação previsível. O Controle Estatístico de

Processo abrange a coleta, a análise e a interpretação de dados com a finalidade de resolver

um problema particular (PARANTHAMAN, 1990). O objetivo do CEP é “auxiliar na

obtenção dos padrões especificados de qualidade e reduzir a variabilidade em torno dos

padrões especificados” (REIS, 2001).

A variabilidade não pode ser eliminada, mas pode ser conhecida e controlada. “Quando

somente causas comuns (controláveis ou atribuíveis) afetam o processo, ele é dito controlável

e previsível”. Assim, o Processo se considera sob Controle Estatístico quando a variabilidade

do mesmo é atribuída unicamente ao processo (causas comuns), enquanto que o Processo se

considera fora de Controle Estatístico quando a variabilidade deste se deve a causas especiais

de variação, sendo que as causas ocorrem de forma imprevisível gerando instabilidade no

processo.

2.1 Ferramentas do Controle Estatístico de Processo: Gráficos de Controle

Ferramentas do CEP têm como objetivo a manutenção e melhoria dos processos, dentre essas

ferramentas destacamos os gráficos de controle. Levine et. al.( 2000), gráfico de controle é

um meio de monitorar as variações nas características de um produto ou serviço, focalizando

a dimensão do tempo no qual o sistema produz produtos ou serviços, e estudando a natureza

da variabilidade no sistema.

O gráfico de controle pode ser utilizado para estudar o desempenho e/ou para avaliar

condições atuais. Os dados coletados por meio de um gráfico de controle são a base para

informação para melhoria do processo. Estes oferecem uma exposição visual dos dados que

representam um processo, o foco principal do gráfico de controle é a tentativa de separar as

causas de variações especiais (ou identificáveis), das causas de variações comuns ou devidas

ao acaso.Conhecer a distinção entre as duas causas de variação é imprescindível, uma vez que

causas especiais de variações são consideradas como sendo aquelas que não fazem parte de

um processo e são passíveis de correção ou exploração sem modificar o sistema, enquanto as

causas comuns de variação somente podem ser reduzidas por meio de modificações no


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sistema. A forma mais comum de gráficos de controle irá fixar limites de controle que estão

entre ± 3 desvios padrões da medida estatística de interesse. Dessa forma, fica definido assim:

Média do processo ± 3 desvios padrões de modo que: Limite de controle superior (LCS) =

média do processo + 3 desvios padrões e Limite de controle inferior (LCI) = média do

processo – 3 desvios padrões. Tendo esses limites de controle ajustados, o gráfico de controle

é avaliado pela identificação de qualquer padrão que possa existir nos dados ao longo do

tempo e determinação de quaisquer pontos que fiquem fora dos limites de controle. A faixa

entre os limites de controle define a variação aleatória no processo.

Quando os pontos traçados no gráfico estão dentro dos limites de controle e comportam-se de

forma aleatória, o processo está sob controle estatístico. Caso contrário, se um ou mais pontos

estiverem fora dos limites de controle ou estiverem dispostos de forma não aleatória, o

processo está fora de controle estatístico. È indicado uma ou mais causas determináveis de

variação, desta forma precisa-se identificar os fatores que causam tais variações para que

esses pontos sejam eliminados.

Para a construção dos gráficos, é necessário que sejam avaliadas as características da

qualidade. Para isso podem ser utilizados diferentes tipos de escalas: quantitativas, para

variáveis, e qualitativas, para atributos. Os atributos são obtidos mais rapidamente, porém,

podem apresentar medidas menos precisas. Soares (2001, apud Reis, 2001) se for escolhida a

forma de medição variável, os gráficos usados são: o Gráfico “ X e R” (média e amplitude, o

Gráfico “ X e s” (média e desvio-padrão), o Gráfico “X e R” (mediana e amplitude e o Gráfico

“Xi e R” (X individual e amplitude). Se for escolhida a forma de medição por atributos,

existem basicamente quatro tipos de gráficos que podem ser usados: o Gráfico p ou da

Proporção de Defeituosos, o Gráfico Np ou do Número Total de Defeituosos, o Gráfico c ou

de Número de Defeitos na Amostra e o Gráfico u ou de Defeitos por Unidade. E os gráficos

de controle para atributos devem ser utilizados quando os gráficos para variáveis não podem

ser utilizados e quando se verifica que o número de características a controlar é muito

elevado, então, a verificação da qualidade é feita por inspeção visual, onde a característica é

medida em termos do tipo bom/ruim, sim/não, conforme/não-conforme, etc. Se o processo

está sob controle estatístico, sem a atuação de causas especiais, deve-se avaliar sua

capacidade.

3. MÉTODO DE APLICAÇÃO


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O desenvolvimento deste estudo de caso baseou-se inicialmente na metodologia tipo pesquisa

bibliográfica que segundo Cervo e Bervian (1983) “procura explicar um problema a partir de

referências teóricas publicadas em documentos”. Onde foi verificada a deficiência das

empresas na utilização de métodos computacionais na aplicação do CEP. Após, utilizamos o

método de estudo de caso, por ser o que mais se adéqua, que conforme Lakatos (2001) “é um

estudo profundo de um caso considerado representativo de muitos ou até de todos os casos

semelhantes”. A aplicação foi realizada em conjunto com uma equipe da qualidade de uma

empresa do pólo de duas rodas do PIM, através de visitas a empresa para levantamento da

situação atual do processo de CEP, para tanto foram utilizadas diversas técnicas de coleta de

dados com o intuito de alcançar os objetivos propostos. Também aplicado técnicas de

entrevista, análise de dados e tempo de processo da equipe da qualidade.

4. ESTUDO DE CASO

O estudo de caso foi realizado em uma empresa multinacional do pólo de duas rodas,

inaugurada em 1976, tornou-se o maior empreendimento do Pólo Industrial de Manaus - PIM.

Nesta planta, produz também quadriciclos e motores estacionários. Para o estudo, foi

selecionada a linha “A” do setor da montagem do motor da motocicleta, a equipe responsável

pelo projeto de implantação está atuando diretamente nesta linha. Este estudo teve início em

2009, por parte de uma equipe formada por especialistas em qualidade, um analista de

programa computacional e um cronoanalistas, apoiados a um circulo de inovação tecnológica,

e pelo gerente setorial, escolha essa, resultante de estudo de melhoria setorial.

4.1. Carta de controle X-R atual

A seguir veremos na figura 1, a carta de controle que é utilizada, e os passos de

preenchimento.


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Figura 1: Carta de controle X-R do processo.

Temos então os seguintes itens e passos para preenchimento da carta de controle X-R. Para

iniciar o preenchimento dos dados nas cartas, o inspetor abre o documento e tem as cartas

divididas em abas.

No campo “1” temos: Os dados que o inspetor irá inserir: a identificação do inspetor

que irá preencher a carta, a data da coleta das amostras, a quantidade de motocicletas do

modelo produzidas na linha no dia da coleta, numero de sequência de coleta;

Os dados que são gerados automaticamente: a somatória do valor das coletas, a

média e a amplitude.

Campo “2”: Campo destinado às assinaturas mensais de conclusão e conformidade das

cartas pelo inspetor, LCQ, chefe e supervisor.

Campo “3”: Os gráficos de média e amplitudes, que mostram o comportamento dos

dados.

Campo “4”: Os dados dos gráfico como o média, limite inferior, limite superior,

amplitude, média da amplitude, CP, CPK, e o índice de pontos dentro e fora do controle.

Campo “5”: O gráfico da distribuição normal.

Campo “6”: É o campo de registro de intervenções e ações no processo, onde é

descrito as ações de correção de defeitos de qualidade.

Campo “7”: Os dados da carta anterior, que serve de base para os limites de controle.

Campo “8”: Identificação da carta e especificações de limites do torque.

A partir dos passos de preenchimento da carta de controle, faremos análise por meio do

diagrama de 4M’s para verificar os pontos críticos que comprometem o desempenho da

atividade do inspetor de torque.

4.2. Análise de Ishikawa na carta de controle X-R atual

Faremos a análise do diagrama de 4 M’s para verificar os pontos de não conformidades da


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concepção da carta de controle atual.

Figura 2: diagrama de 4 M’s da carta de controle de controle atual.

Material: Os materiais utilizados para concepção da carta de controle são:

Torquímetros: estão todos dentro das especificações e calibrados dentro do torque de

acordo com o processo;

Chaves: são determinadas de acordo com o processo a ser coletado, e todas as chaves

estão dentro da especificação;

Especificações: são os documentos que especificam os torques a serem controlados, e

as respectivas faixas de torque, as quais estão dentro da conformidade;

Papeis e planilhas: não foi encontrado nenhum problema neste item.

Método: Neste item, temos o input de dados, que de acordo com o gráfico 4.5. Gráfico de

tempo de lançamento de dados na carta de controle, que corresponde ao Item “B”, onde o

inspetor digita 05 amostras em uma carta de cada vez, e despende 125,17 horas, o que

corresponde a 97,7% do tempo total do lançamento de dados na carta de controle. Outro ponto

é a segurança da informação, que é dificultada pelo método utilizado.

Verificamos que esse item do processo é critico, e por esse motivo será o ponto de melhoria

onde será aplicado o estudo de caso.

Mão de obra: Todos os inspetores são treinados e qualificados para o processo, não sendo

encontradas não conformidades nesse item.

Máquina: Os equipamentos utilizados são de informática, que são os computadores e

impressoras, que atendem a necessidade de utilização, não sendo encontradas não

conformidades nesse item.

4.3. Tempo de lançamento de dados na carta de controle

Este é o ponto fundamental em nosso estudo de caso, pois, conforme análise da situação atual

visto na Figura 3, verificou-se a seguinte situação:

A. Inspetor abre as cartas do modelo; B. Digita 05 amostras em uma carta de cada

vez; C. Inspetor analisa estatisticamente cada processo; D. Salva as cartas no

computador.

Verificou-se que no item B, o tempo de lançamento de dados na carta de controle é onde

despende mais tempo no processo, a entrada de dados é o ponto que chamamos de gargalo do

processo de concepção da carta de controle, onde o inspetor digitava 05 amostras em uma


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carta de cada vez, e despendia 125,17 horas, o que correspondia a 97,7% do tempo total do

lançamento de dados na carta de controle.

Figura 3: Tempo de lançamento de dados na carta de controle

4.4. Conclusão da análise do problema

Verificou-se na Figura 4, que os fatores e suas influencias de mão de obra, material e máquina

estão dentro da conformidade, porém o item método, mostrou a ineficiência no input dos

dados, além da falta de segurança das informações (backup) por não possui um sistema

adequado.

ANÁLISE DOS FATORES E SUAS INFLUÊNCIAS

ITENS FATORES INFLUÊNCIA?

DESCRIÇÃO STATUS SIM NÃO

MAO-DE-

OBRA

Treinamento X

Não há influência OK Motivação X

Satisfação X

Qualificação X

MATERIAL

Torquimetro X

Não há influência OK Chave X

Papel X

Especificação X

MÁQUINA

Monitor X

Não há influência OK C.p.u X

Impressora X

MÉTODO

Eficiência X O método utilizado é bastante demorado

no input dos dados, além da falta de

segurança das informações (backup) por

não possui um sistema adequado.

NÃO

CONFOR

ME

Sistema adequado X

Input dos dados X

Segurança X

Figura 4: Fatores e influencia.


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De acordo com a análise, conclui-se que a causa do problema é devido ao método utilizado

ser ineficaz para as atividades de carta x-r, pois há uma demora muito grande no input dos

dados.

Verifica-se que o tempo das atividades da equipe da qualidade é muito grande, devido a

concentração de entrada de dados, onde é necessário abrir cada carta, preparar a carta, e

salvar, desta forma, o algoritmo propõe uma entrada de dados simplificada, otimizando do

processo do inspetor na concepção da carta de controle do CEP.

4.5. Aplicação do algoritmo para CEP

Veremos nos próximos passos, a aplicação do algoritmo para o controle estatístico de

processo, que tem como proposta, a redução do tempo de input de dados e a aplicação de um

sistema com segurança de informações mais eficiente.

4.6. Apresentação do algoritmo

Na Figura 5. Veremos o a demonstração da abstração do algoritmo, que foi desenvolvido por

um técnico de programação. O algoritmo pode ser modificado para aplicação em quaisquer

área de controle de processo.

Figura 5: Mostra a apresentação do algoritmo.

A partir do algoritmo mostrado na Figura 5, temos a interface do sistema, onde é gerada a tela

de acesso de interação, mostrado na Figura 6.


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Figura 6: Tela inicial de aplicação do algoritmo

Denominado Sistema eletrônico de X-R, podemos então observar as opções do algoritmo:

Entrar, Preparar cartas, Assinar pendências, alterar dados, Aprovação do supervisor, Alterar

instrumento, Exibir relatório CPK, Incluir carta, Fechar carta, Exibir carta, Seqüenciar carta,

Enviar para aprovação, Assinar continuamente e Sair.

4.7. Formulário acesso

Na Figura 7 mostra o formulário de entrada. Na opção entrar (ícone com desenho de uma

chave), o usuário autorizado tem acesso aos controles de funções, conforme o nível do

usuário, as opções de acessibilidade são liberadas como veremos a seguir, na entrada de dados

realizada pelo inspetor.

Figura 7: Formulário de entrada

4.8. Formulário principal do inspetor

A seguir a Figura 8 mostra a tela de acesso do inspetor de processo.


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Figura 8: Formulário do inspetor

Após realizar o login, o inspetor acessa a tela acima, os ícones com letras azuis são as opções

que estão liberadas para o inspetor, que são: Entrar, preparar cartas, assinar pendências, alterar

dados, alterar instrumento, exibir relatório CPK, incluir carta, fechar carta, exibir carta,

seqüenciar carta, assinar continuamente e sair. Os ícones em cinza não estão liberadas para o

inspetor, que são: Aprovação do supervisor e enviar para aprovação. Desta forma ocorre com

os níveis de LCQ, Chefe e supervisor, em suas respectivas atribuições. O LCQ tem acesso aos

seguintes ícones: preparar cartas, assinar pendências, assinar continuamente e exibir relatório

CPK. O chefe tem acesso aos seguintes ícones: preparar cartas, assinar pendências, assinar

continuamente, exibir relatório CPK e enviar para aprovação. O supervisor tem acesso aos

seguintes ícones: preparar cartas, assinar pendências, assinar continuamente, exibir relatório

CPK e aprovação do supervisor.

4.9. Formulário de entrada de dados

A Figura 9 mostra o formulário para entrada de amostras do torque sendo assim configurada:

1. Este comando atualiza os campos: it, processo e especificação conforme as sequências das

cartas.

2. Este comando limpa os campos: X1; X2; X3; X4; X5; DATA; QTD.

3. Este comando envia os dados das amostras para as cartas correspondentes.


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Figura 9: Formulário de entrada de dados

4.10. Campo de assinatura

Como todo documento controlado, a carta de controle necessita de assinatura, e na carta

convencional, este processo demanda um tempo relativamente alto, com o algoritmo, este

processo é simplificado devido ter o registro da assinatura eletrônica, onde o respectivo

responsável pela carta, que estiver logado, habilita o botão para assinatura, e desta forma ao

finalizar a entrada de dados realizada pelo inspetor, ou conferencia da conformidade realizada

pelo LCQ, chefe e supervisor, as cartas são assinadas eletronicamente. Não é necessário

utilizar papel impresso para arquivo das cartas mostradas na Figura 10.

10/10/09

QUANTIDADE PRODUZIDA.


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Figura 10: Campo de assinaturas

4.11. CAMPO DE ALTERAÇÃO DE DADOS

Na Figura 11, veremos o campo de alteração de assinaturas, utilizada pelo inspetor e LCQ, e

algumas condições de utilização.

Figura 11: Campo de alteração de dados

Este é o campo de alteração de entrada de dados, é utilizado quando há erro de digitação ou

outras alterações, a alteração só pode ser realizada pelo inspetor ou LCQ que realizou a

entrada de dados, não podendo ser feito por outro de assinatura diferente. As assinaturas das

cartas alteradas são cancelas para passar por outra aprovação do chefe e supervisor, para

assinar as cartas que ficam com pendência de assinatura, o chefe e supervisor, devem abrir a

carta normalmente a partir do ícone “assinar pendência”, neste campo, aparece o campo de

assinatura em branco, mostrando que a carta não está validada, a carta é considerada

finalizada quando todas as assinaturas estão registradas, após finalizar as assinaturas das

pendências as cartas são finalizadas.

4.12. Novo layout da carta de controle X-R

Como o desenvolvimento do algoritmo foi realizado por uma equipe composta de

funcionários da empresa em estudo, a configuração básica da carta de controle foi mantida,

porém algumas funções foram alteradas como mostra a Figura 12. O novo layout da carta de


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controle. Como dito anteriormente, basicamente tem a mesma configuração, porém a entrada

de dados, é realizada em outro documento, que simplifica e otimiza o processo, e o campo de

assinaturas continuam sendo realizada através da carta , porem são realizadas eletronicamente,

desta forma a carta é utilizada como base para planilha de calculo de CP e CPK, e para

conferencia de informações de forma seqüencial diária, com fechamento mensal, para a

verificação do CEP de forma mais detalhada, o algoritmo mostra através do campo de saída

de dados que veremos a seguir.

Figura 12: Novo layout da carta de controle

4.13. Campo de saída de dados

Para melhor acompanhamento do CEP, o algoritmo apresenta um campo especialmente

desenvolvido para visualização das informações referentes ao processo de forma geral como

mostrado na Figura 13.


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Figura 13: Campo de saída de dados

Este é o campo de saída de dados, onde é mostrado como a seguir:

Item 1: numeração do item;

Item 2: nome do processo;

Item 3: especificação de torque do processo;

Item 4: croqui com foto do processo, indicando o local do torque;

Item 5: referencia, que descreve alguma referencia indicada na peça;

Item 6: status do CPK, se esta dentro da variação aceitável;

Item 7: status CP, se esta dentro da variação aceitável.

Item 8: Observações exibem os comentários sobre o processo, registrado na carta de CEP.

Este campo mostra a saída de dados de forma geral, com todos os detalhes importantes na

visualização rápida para o CEP. Após demonstrado a utilização do algoritmo, veremos os

resultados obtidos, com a aplicação deste novo processo.

5. RESULTADOS OBTIDOS

Foi realizada análise QCDMSE e verificado as melhorias obtidas após implantação do

algoritmo de CEP, veremos então esses pontos a na Figura 14.


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Quality: Com a redução do tempo do processo de concepção das cartas de controle, o

inspetor fica mais tempo aplicado à inspeção do processo.

Cost: Não gera custo com desenvolvimento, e redução de impressão de carta.

Delivery: Conforme a Figura 15. Redução do tempo de concepção da carta reduziu-se

60% com a aplicação do algoritmo.

Man: Aumento da satisfação do inspetor.

Safety: Como o processo passou a ser eletrônico, aumentou a confiabilidade da

segurança das informações.

Environ: Como não tem mais carta impressa, houve redução do impacto ambiental.

Figura 14: QCDMSE de resultados obtidos

A Figura 15 mostra redução do tempo na concepção da carta controle X/R. Como a entrada de

dados é realizada em uma tela somente, o tempo de input de dados reduziu significativamente,

resultando na redução de 60% no tempo de concepção da carta de controle.

Figura 15: Redução do tempo de concepção com a aplicação do algoritmo.

Outros resultados obtidos são abordados a seguir:


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Redução das variações de processo - Com a utilização do algoritmo do CEP, o

controle aumenta consideravelmente, o que permite reduzir as variações geradas por causas

especiais e também por causas comuns.

Aumento dos níveis de garantia de qualidade - O algoritmo permite que seus

administradores monitorem os requisitos da qualidade, de acordo com as especificações do

processo, evitando não conformidades e aumentando os níveis de garantia.

Redução de perdas de produção - Devido a detecção imediata das tendências e

com um controle eficaz das variações do processo, observa-se uma diminuição na quantidade

de retrabalho.

Atende os requisitos da ISO9000 - A ISO9000 recomenda o uso de técnicas

estatísticas apropriadas, entre estas o controle estatístico de processo, onde a coleta de

amostras e as análises estatísticas permitem a busca de uma melhoria contínua. O sistema

algoritmo facilita o preenchimento deste requisito da norma.

Confiabilidade de informações - O algoritmo propicia integração com um grande

número de equipamentos de medição. Desta forma, a coleta automática pode evitar qualquer

manipulação de dados e/ou erros de apontamento, proporcionando mais segurança e rapidez

na tomada de decisões.

6. CONCLUSÕES

Este estudo de caso apresentou a aplicação do algoritmo utilizado para CEP em uma empresa

do pólo de duas rodas do PIM no controle de torque. A organização envolvida forneceu o

suporte necessário para a equipe de trabalho realizar a aplicação As melhorias implantadas

forneceram subsídios para justificar o desempenho da equipe de qualidade, e informações

para tomada de ação no controle da qualidade dos processos.

Verificou-se que, mesmo a empresa tendo ferramentas para aplicação do CEP, o tempo de

processo da equipe da qualidade era dispendiosa e a confiabilidade era baixa. A implantação

do algoritmo trouxe vantagens evidentes para a empresa. A maior delas foi à redução

significativa no tempo de processo da equipe da qualidade, e garantia de confiabilidade do

processo. Os paradigmas de adotar novas metodologias são evidentes e muito discutidos,

porém o procedimento simples sugerido pode ser aplicado por qualquer colaborador treinado

para tal.


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A importância deste estudo tem se verificado ao longo do tempo, e a construção deles é de

grande ajuda aos empresários que estão com problemas de qualidade e desperdício, a ponto de

tornarem-se ícones para outras empresas e perante o publico.

REFERÊNCIAS

BETERSFIELD, D. H. Quality Control. Prentice Hall. New Jersey, 1986.

CERVO, A. L.; BERVIAN Pedro A. Metodologia cientifica. 3ª. Ed. São Paulo: McGraw-

Hill do Brasil, 1983.

CAVANAGH, P. P. et al. Estratégia Seis Sigma: Como a GE, a Motorola e outras empresas

estão aguçando o seu desempenho. Rio de Janeiro: Qualitymark, 2002.

JURAN, Joseph M. Juran na liderança pela qualidade. São Paulo: Pioneira, 1993.

LAKATOS, Eva Maria.; MACONI, Marina de Andrade. Fundamentos de metodologia

cientifica. 4ª. Ed Ampliada e Revisada. São Paulo: Atlas, 2001.

LEVINE, David M.; BERENSON, Mark L.; STEPHAN, David. Estatística: teoria e

aplicações usando Microsoft Excel em português. Rio de Janeiro: CTC, 2000.

OWEN, Mal. SPC and Continuous Improvement. 1 ed. USA: IFS Publications, 1989.

PARANTHAMAN D. Controle de qualidade. São Paulo: McGraw- Hill Ltda; 1990.

REIS, Marcelo Menezes. Um modelo para o ensino do Controle Estatístico da Qualidade.

Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia

de Produção, UFSC, Florianópolis, 2001.

utilizaÇÃo do algoritmo no cep e sua confiabilidade nos processos ... · utilizaÇÃo do...

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