ALEXSANDRO JOSÉ PEREIRA APLICAÇÃO DO PROGRAMA DE EXCELÊNCIA OPERACIONAL PARA MELHORIA DE QUALIDADE: ESTUDO DE CASO EM UM REFRIGERADOR DUAS PORTAS.

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1 UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ALEXSANDRO JOSÉ PEREIRA APLICAÇÃO DO PROGRAMA DE EXCELÊNCIA OPERACIONAL PARA MELHORIA DE QUALIDADE: ESTUDO DE CASO EM UM REFRIGERADOR DUAS PORTAS. Joinville SC 2008

2 UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ALEXSANDRO JOSÉ PEREIRA APLICAÇÃO DO PROGRAMA DE EXCELÊNCIA OPERACIONAL PARA MELHORIA DE QUALIDADE: ESTUDO DE CASO EM UM REFRIGERADOR DUAS PORTAS. Trabalho de graduação apresentado à Universidade do Estado de Santa Catarina como requisito parcial para obtenção do título de Engenheiro em Produção e Sistemas. Orientador: Prof. Leandro Zvirtes, Msc. Joinville SC 2008

3 UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ALEXSANDRO JOSÉ PEREIRA Trabalho aprovado como requisito parcial para obtenção do título de Engenheiro, no curso de graduação em Engenharia de Produção e Sistemas da Universidade do Estado de Santa Catarina. Banca Examinadora: Orientador: Prof. Leandro Zvirtes, Msc. Udesc, CCT Prof. Lírio Nesi Filho, Dr. Udesc, CCT Prof. Régis Kovacs Scalice, Dr. Udesc, CCT Joinville, 12 de novembro de 2008

4 Dedico este trabalho de graduação á minha amada esposa Andréia e meus lindos filhos Bianca e Vítor que por todo tempo acreditaram que este dia pudesse chegar. Aos meus pais Joaquim e Sandra que são a base da minha vida e fonte de inspiração no futuro.

5 AGRADECIMENTOS Agradeço primeiramente a Deus por ter me iluminado neste longo período de aprendizagem. Agradeço a todos os professores pelos conhecimentos adquiridos em especial ao Professor Leandro Zvirtes pela orientação e incentivo na elaboração deste trabalho. Aos profissionais da empresa estudada pela compreenção, apoio, disponibilidade e colaboração. Em especial a Nilton Simas pelos conselhos e confiança depositada. À minha irmã Simone por todo os belos momentos vividos desde a infância até hoje. Aos meus familiares que propocinaram momentos de alegria e apoio nos momentos difíceis. Ao casal de amigos, Edir e Helena por propocionar tantas alegrias e apoio incondicional. Aos meus amigos Fernando, Renato, Cristiane e Clarice desta terra abençoada que nunca duvidaram que este dia pudesse chegar. Aos colegas pelo companherismo e amizade.

6 O bom observador é aquele que possui paciência e coragem para resistir ás ânsias materiais da precipitação que todo ser humano tem em relação a conclusões rápidas. A imparcialidade também é um elemento necessário à observação dos fenômenos. Antônio S. Barros

7 ALEXSANDRO JOSÉ PEREIRA APLICAÇÃO DO PROGRAMA DE EXCELÊNCIA OPERACIONAL PARA MELHORIA DE QUALIDADE: ESTUDO DE CASO EM UM REFRIGERADOR DUAS PORTAS. RESUMO Este trabalho de graduação, apresenta a aplicação da metologia Seis Sigma dentro do programa de Excelência Operacional de uma empresa fabricante de eletrodomésticos. O projeto tem como objetivo a melhoria de qualidade e uma possível redução de custo de uma linha de refrigeradores produzidos por esta empresa. É conhecido que na acirrada competitividade do mercado faz-se necessário a busca de processos mais robustos com alto índice de produtividade e valor agregado. O uso sistemático das ferramentas Seis Sigma sem dúvida é um dos caminhos que podem trazer excelentes resultados. Neste caminho, serão apresentadas ferramentas estatísticas que visam a excelência operacional. Dentro da metodologia científica, será apresentado o modelo para melhoria da qualidade que tem como base o ciclo do PDSA (Plan-Do-Study-Act). Este ciclo é uma adaptação do método científico, e é o que eleva o aprendizado sobre produto e processo. Nesta linha, houveram resultados extraordinários de qualidade com o atingimento da meta estipulada pela empresa bem além do esperado. Com o uso da metodologia do PDSA e o aprendizado seqüencial foi possível ainda otimizar a estrutura do produto, havendo elevado ganho financeiro com a redução de custo de um componente. PALAVRAS-CHAVE: Seis Sigma. Qualidade. Excelência. PDSA. Refrigerador.

8 LISTAS DE FIGURAS Figura 1: Ciclo do PDSA Figura 2: Construção seqüencial do conhecimento Figura 3: Modelo de um processo Figura 4: Exemplo de um mapa de raciocino com múltiplos caminhos de investigação26 Figura 5: Processo contínuo do Mapa de Raciocínio Figura 6: A natureza do Raciocínio Crítico Figura 7: Exemplo prático de Mapa de Processo Figura 8: Exemplo de um Mapa de Produto (sistema de isolamento de vibração de um refrigerador) Figura 9: Montitorando e melhorando o processo de medição Figura 10: Gráfico de variabilidade do processo de medição Figura 11: Gráfico de amplitude Figura 12: Gráfico da média Figura 13: Gráficos de efeito principal e interação para os fatores A e B Figura 14: Gráfico de probabilidade normal Figura 15: Representação diagramática do processo de dedução e indução Figura 16: Esquema do sistema de ventilação Figura 17: Mapa de processo do sistema de medição de ruído Figura 18: Árvore de amostragem da avaliação do sistema de medição Figura 19: Árvore de amostragem simplificada Figura 20: Mapa de produto Sistema de Ventilação Figura 21: Gráfico de evolução de reclamação de ruído... 76

9 LISTA DE TABELAS Tabela 1: Tipos de gráficos de controle Tabela 2: Número mínimo de unidades de medição Tabela 3: Número de rodadas de um experimento fatorial completo em função dos fatores Tabela 4: Exemplo matriz do experimento Tabela 5: Matriz para experimento 2 4 com sinais algébricos Tabela 6: Resultados das medidas Tabela 7: Número mínimo de unidades de medição Tabela 8: Check list de conformidade para inspeção visual Tabela 9: Descrição do título, objetivo e informações sobre o planejamento Tabela 10: Descrição da estratégia experimental Tabela 11: Previsão gráfica sobre os efeito e interações dos fatores Tabela 12: Método de análise estatística e matriz do experimento Tabela 13: Informações de custo, cronograma e estrutura de confudimento Tabela 14: Planilha do experimento Tabela 15: Opções de melhoria do produto relacionadas a viabilidade e custo Tabela 16: Desdobramento do plano de ação... 75

10 LISTAS DE GRÁFICOS Gráfico 1: Gráfico de mosaico para priorização Gráfico 2: Gráfico de variabilidade Gráfico 3: Carta Xbar/R do processo de medição Gráfico 4: Gráfico de variabilidade para os produtos da produção Gráfico 5: Gráfico de pareto dos fatores para controle de ruído de ventilação Gráfico 6: Gráfico de probabilidade normal de significância de fatores Gráfico 7: Gráfico de efeitos principais dos fatores Gráfico 8: Gráfico de interações do experimento... 73

11 LISTA DE ABREVIATURAS CEP Controle Estatístico do Processo CCM Customer Centered Manufacturing (Consumidor Centrado na Manufatura) DOE - Design of Experiments (Planejamento de Experimentos) FIT Folha de Instrução de Trabalho FMEA Failure Mode and Efect Analysis (Análise do Efeito e Modo de falha) FRD Factor Relationship Design ( Projeto de Relacionamento de Fatores) IR - Índice de Reclamação LIC Limite Inferior de Controle LM Linha Média LSC Limite Superior de Controle MBB Master Black Belt (Mestre Faixa Preta) MSE Measurement System Evaluation (Avaliação do Sistema de Medição) OPEX Operational Excelence (Excelência Operacional) PDCA Plan-Do-Check-Act (Planejar-Executar-Verificar-Agir) PDSA Plan-Do-Study-Act (Planejar-Executar-Estudar-Agir) Xbar/R Gráfico de controle de média e amplitude

12 SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO APRESENTAÇÃO DO TEMA CARACTERIZAÇÃO DO PROBLEMA OBJETIVOS Objetivo Geral Objetivo Específico JUSTIFICATIVA DELIMITAÇÃO DO ESTUDO METODOLOGIA ESTRUTURA DO TRABALHO FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA CONCEITO DE QUALIDADE Custos da má qualidade Objetivos da qualidade MODELO PARA MELHORIA DA QUALIDADE Ciclo PDSA Seis Sigma O processo como sendo uma função Y = f(x) MAPA DE RACIOCÍNIO Raciocínio crítico MAPA DE PROCESSO MAPA DE PRODUTO AVALIAÇÃO NUMÉRICAS DE MEDIDAS Conceito de variação Gráficos de controle Xbar/R AVALIAÇÃO DO SISTEMA DE MEDIÇÃO MSE A medição é um processo Avaliando o sistema de medição Interpretação do gráfico de amplitude Avaliando a resolução do processo de medição Interpretação do gráfico da média Acuracidade do processo de medição Reprodutibilidade do processo de medição PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS EXPERIMENTOS FATORIAIS 2 K COMPLETOS Gráfico de probabilidade normal Modelo de previsão EXPERIMENTOS FATORIAIS FRACIONADOS Experimentos fatoriais fracionados 2 k Resolução... 47

13 3. METODOLOGIA DA PESQUISA METODOLOGIA UTILIZADA ETAPAS DA PESQUISA Fase exploratória Formulação do problema Coleta de dados Análise e interpretação dos dados ESTUDO DE CASO APRESENTAÇÃO DA EMPRESA PROGRAMA DE EXCELÊNCIA OPERACIONAL CARACTERIZAÇÃO DO REFRIGERADOR DUAS PORTAS Sistema de refrigeração em funcionamento O PROJETO SEIS SIGMA FERRAMENTAS (SEIS SIGMA) UTILIZADAS NO PROJETO ANÁLISE DO ÍNDICE DE RECLAMAÇÃO DE RUÍDO AVALIAÇÃO DO SISTEMA DE MEDIÇÃO ESTUDO DA VARIAÇÃO DO NÍVEL DE RUÍDO NO REFRIGERADOR Plano de teste Análise Check List de Conformidade ESTUDO DAS FONTES DE VARIAÇÃO DO PRODUTO DELINEAMENTO DO EXPERIMENTO PLANO DE AÇÃO RESULTADOS CONSIDERAÇÕES FINAIS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANEXO... 81

14 1. INTRODUÇÃO A competitividade é algo que as empresas têm sofrido em decorrência de um mundo muito mais globalizado. Fronteiras são mais do que simples barreiras físicas que podem ser facilmente ultrapassadas por empresas que estão a centenas de milhares de quilômetros longes umas das outras. Devido a esta situação, cada vez mais é necessário encontrar maneiras de melhor atender as necessidades de seus consumidores. A melhoria contínua de processos ou produtos é parte constante no planejamento estratégico destas organizações. É conhecido que para melhorar a qualidade é preciso haver mudança, mas um outro fato é que nem todas as mudanças irão melhorar a qualidade (MOEN et al. 1999). Além disso, a mudança precisa ser rápida, pois não há tempo e nem recursos disponíveis para serem desperdiçados, porém como é possível fazer com que isso ocorra de maneira eficaz? Neste trabalho serão apresentados estratégias e métodos de experimentação ao qual permitiram que um item de qualidade de um produto eletrodoméstico fosse drasticamente melhorado e também responde a pergunta feita anteriormente sendo que o objetivo foi atingido com o mínimo de recursos possíveis e o processo de aprendizagem foi significantemente ampliado APRESENTAÇÃO DO TEMA O tema deste trabalho se baseia na aplicação das ferramentas Seis Sigma através do programa global de Excelência Operacional de uma empresa de eletrodomésticos.

15 CARACTERIZAÇÃO DO PROBLEMA A empresa onde está sendo realizado o estudo possui indicadores que medem a qualidade do produto através de reclamações feitas por consumidores após o produto ser adquirido. Como parte do planejamento estratégico, a empresa possui metas para melhorar a qualidade de todas as linhas de produto, porém os itens mais críticos estão sendo focados. O problema em questão se caracteriza pela elevada proporção de reclamações sobre o barulho de um modelo de refrigerador de duas portas da linha Frost Free. Este item está entre os três com maior índice de reclamação para esta família de produto OBJETIVOS Objetivo Geral Entender os fatores que provocam ruído no refrigerador duas portas modelo Frost Free, aplicando as ferramentas Seis Sigma e a metodologia do programa de Excelência Operacional Objetivo Específico São os objetivos específicos deste trabalho: Aplicar o aprendizado seqüencial com utilização das ferramentas 6 sigma; Melhorar a qualidade, reduzindo o Índice de Reclamação (IR) em 50% com base no mês de abril de 2007; Realizar os experimentos e analisar os dados coletados; Implementar as ações de melhoria num prazo de 6 meses.

16 JUSTIFICATIVA Nos últimos anos percebe-se que as reclamações sobre ruído de eletrodomésticos vêm aumentando sensivelmente, apesar de que num movimento contrário, os níveis de ruído dos eletrodomésticos são cada vez menores. As causas podem ser diversas, como por exemplo: redução do tamanho das residências e stress gerado pelas grandes cidades. Isto pode ser considerado uma tendência natural da população mundial, haja visto que em grande parte dos países da Europa este movimento é mais acentuado. O fato é que as reclamações sobre ruído tem tido grande impacto nos custos da organização, o que se faz necessário que estes índices sejam reduzidos. Para isso é necessário entender quais os fatores, relacionado ao produto ou processo, possuem maior ou menor influência na aceitabilidade dos consumidores DELIMITAÇÃO DO ESTUDO O estudo foi realizado em um modelo de refrigerador de duas portas Frost Free, dentro das dependências da empresa fabricante de eletrodomésticos. A pesquisa teve foco no item de reclamação que se refere ao nível de ruído do produto em funcionamento. Neste modelo de refrigerador foi realizada uma série de experimentos onde algumas ações de melhoria foram implementadas ainda durante a execução dos trabalhos. Todos os experimentos e estudos científicos foram realizados utilizando-se recursos como, equipamentos e câmaras de teste, que seguem os mais altos padrões de qualidade e estão de acordo com as normas internacionais do seguimento.

17 METODOLOGIA Para o desenvolvimento deste trabalho adotou-se o método da pesquisa-ação. Para Thiollent (2002), a pesquisa-ação tem como objetivo básico o entendimento e resolução de problemas presentes e não é limitado apenas por uma forma de ação, mas busca aumentar o conhecimento de todos os indivíduos envolvidos. Nesta linha Moen et al. (1999), define que para se melhorar um processo é preciso estar engajado para aprender sobre as causas do sistema e usar o conhecimento adquirido para mudar o processo. Na pesquisa-ação é dado foco na geração de conhecimento, neste ponto o pesquisador tem papel ativo para o equacionamento dos fatores que influenciam o processo ou um sistema. Assim o resultado será obtido através da investigação utilizando o método científico adaptado por Deming e mencionado por Moen et al. (1999) como sendo o ciclo de aprendizado e melhoria PDSA (Plan, Do, Study, Act) ESTRUTURA DO TRABALHO Este trabalho de conclusão de curso está estruturado em 5 capítulos, conforme são descritos a seguir: No primeiro capítulo estão descritos a parte introdutória, tema, objetivos do trabalho, como o problema é caracterizado, limitações do estudo e metodologia utilizada no estudo; O segundo capítulo apresenta toda a fundamentação teórica ao qual este estudo foi baseado. Aplicação das ferramentas Seis Sigma e filosofia de trabalho para Excelência Operacional; No terceiro capítulo é definido o tipo de pesquisa e detalhamentos de todas as fases deste trabalho; O capítulo quatro é detalhado a aplicação prática dos conceitos supracitados com a realização do estudo de caso. Nesta parte são demonstrados os dados coletados, assim como, são discutidas todas as análises dos experimentos até então realizados;

18 18 No quinto capítulo são listados todas as propostas de melhoria sintetizadas a partir do conhecimento seqüencial adquirido durante a realização do estudo de caso e são colocadas as considerações finais, como também, são endereçadas sugestões para próximos trabalhos. Por fim, apresentam-se as referências bibliográficas utilizadas no estudo.

19 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 2.1. CONCEITO DE QUALIDADE Juran et al. (1991) define que a palavra qualidade tem múltiplos significados, mas usualmente dois desses significados são predominantes: a) A qualidade está nas características do produto que estão relacionadas com as necessidades dos clientes proporcionando satisfação; b) A qualidade é a ausência de falhas. A diversidade humana é inquestionável, isto implica na expansão da necessidade de característica do produto e da qualidade. Esta expansão aborda várias disciplinas do conhecimento humano Custos da má qualidade Uma empresa competitiva é uma empresa com baixos custos e neste ponto o custo da má qualidade é de extrema relevância. Juran et al. (1991) definem que os custos da má qualidade são o conjunto dos custos incorridos de vários departamentos dentro de uma companhia se resume em quatro grandes categorias. Custos das falhas internas. Esses custos estão associados ao defeitos encontrados antes do produto ser enviado ao consumidor, como por exemplo, sucatas, retrabalhos e inspeção 100%. Custos das falhas externas. São os custos devido aos defeitos que são encontrados após o produto ter sido enviado ao cliente, como por exemplo despesas com garantia, correção de reclamações, material devolvido e concessões. Custos de Avaliação. São os custos incorridos na determinação do grau de conformidade aos requisitos de qualidades, como por exemplo, inspeção e testes no

20 20 recibimento, inspeção e teste durante o processo, inspeção e testes finais, manutenção da precisão dos equipamentos de teste. Custos de prevenção. São os custos incorridos para manter em níveis mínimos os custos das falhas e de avaliação, como por exemplo, planejamento da qualidade, análise dos novos produtos, planejamento de processos, controle de processo, auditorias de qualidade, avaliação da qualidade do fornecedor e treinamento Objetivos da qualidade Um objetivo é uma meta a ser atingida (JURAN et al.1991 p.158). O conceito de objetivo é amplamente utilizado e é eficaz pois ajuda a unificar o pensamento das pessoas envolvidas, têm o poder de estimular a ação, induz ao planejamento e pode ser comparado posteriormente. Os objetivos da qualidade devem ser mensuráveis, antigíveis, abrangentes, fácil de manter e econômico MODELO PARA MELHORIA DA QUALIDADE Ciclo PDSA De acordo com Moen et al. (1999), o ciclo de PDSA (Planejar-Executar-Estudar- Agir) é uma adaptação do método científico de maneira a maximizar o aprendizado e também a melhoria de qualidade sobre produto, processo ou sistema. Este ciclo é uma variação do que foi chamado de ciclo de Shewart ou ciclo de Deming e mais comumente conhecido como ciclo de PDCA (PDSA (Planejar-Executar-Verificar-Agir). O Ciclo PDCA é um método gerencial de tomada de decisões para garantir o alcance das metas necessárias à sobrevivência de uma organização (WERKEMA et al. 1996a). Verifica-se neste método um modelo de gestão que visa o atendimento de metas. Este ciclo também é conhecido como método de solução de problemas, onde cada melhoria gera um problema que a empresa deverá solucionar.

21 21 Já o ciclo PDSA é um veículo para aprendizado (MOEN et al. 1999). Esta afirmação pode ser caracterizada da seguinte forma: a partir de uma teoria é feita uma dedução (previsão), com a coleta de dados são feitas observações, então uma comparação é feita entre as observações e a predição, e se estes pontos se divergirem ocorre uma mudança da teoria (aprendizado). Os passos do PDSA podem ser visualizados na figura 1, assim como a descrição, segundo Moen et al. (1999), de cada uns destes passos será melhor detalhado adiante. Plan Objetivos para o teste. Perguntas Teorias - Previsões Planeje a execução do teste, inclua a coleta de dados proposta (quem, o que, onde, quando). Act Próximo ciclo de aprendizado? Continuar a testar? Modificar & retestar? Implementar? Ciclo Deming ou Shewhart A S P D Do Execute o teste Documente problemas e variações inesperadas. Meça os Y s Study Análise de Dados (PRÁTICA, gráfica, quantitativa). Comparar os resultados com as previsões. Resumir o que foi aprendido. Figura 1: Ciclo do PDSA Fonte: Moen et al. (1999) Passo 1: Plan (Planejar). Nesta fase do planejamento do PDSA são colocados os objetivos do estudo, as perguntas iniciais, são necessário também inserir as teorias existentes sobre o produto ou processo. Então o planejamento do experimento é proposto para validar ou invalidar as hipóteses. É importante também definir como será feito a coleta de dados (quem, o quê, onde, quando). Passo 2: Do (Executar). Este passo começa com a execução do plano do passo anterior, onde é importante o uso da ferramenta apropriada para a coleta dos dados. Observações sobre a coleta de dados são realizadas e problemas ou algo inesperado são documentados. Passo 3: Study (Estudar). Após os dados terem sido coletados, é feita uma análise. Ferramentas gráficas e quantitativas são utilizadas. É estudado os resultados e

22 22 comparado com as previsões e verificado se foram satisfatórios, ficando dentro do esperado. Caso os dados confirmem as previsões, então haverá uma aumento no grau de confiança para que o atual conhecimento sirva como base para uma ação. É criado um resumo de tudo o que foi aprendido, o conhecimento adquirido poderá ser aplicado em um outro estudo. Passo 4: Act (Agir). A partir dos resultados obtidos no passo anterior, é analisado como está o grau de confiança, se estiver alto, as melhorias do processo ou produto podem ser implementadas e comunicadas. Caso contrário é necessário iniciar um novo ciclo, fazer novas perguntas, buscar novas teorias ou planejar nova coleta de dados. Repetidos ciclos podem ser executados até que o grau de confiança seja alto suficiente para que as mudanças possam ser implementas. O aprendizado é muito mais efetivo quando vários rápidos ciclos PDSA são realizados sequencialmente. A figura 2 ilustra como o conhecimento pode ser construído através de múltiplos ciclos e são utilizados em experimentos planejados para aprender sobre um produto ou processo e este conhecimento é utilizado para fazer as melhorias. A P Conhecimento (Grau de Confiança) baixo moderado alto A S P D A S P D A S P D A S P D S D Desenvolvendo a mudança Testando a mudança Implementando a mudança Figura 2: Construção seqüencial do conhecimento Fonte: Moen et al. (1999)

23 Seis Sigma Seis Sigma é busca pela melhoria continua do negócio que busca eliminar a causa dos problemas ou defeitos nos processo focando nas saídas que é de crítica importância para o consumidor. Como um resultado de melhoria de processo, a satisfação do consumidor é melhorada e há impacto em redução de custo e crescimento do negócio. Seis Sigma é uma estratégia que trabalha em todos os processos, produtos nas empresas. Seis Sigma é uma filosofia de fazer negócios cujo foco é a melhoria contínua. A filosofia Seis Sigma requer a aquisição de conhecimento à forma de atingir resultados de negócio tais como a redução do tempo de ciclo, redução de defeitos, satisfação do consumidor e processos simplificados. Isto começa com o desenvolvimento dos objetivos gerenciais e das expectativas sobre os resultados e os outputs e então foca no entendimento dos meios para atingir estes resultados O processo como sendo uma função Y = f(x) Um processo é caracterizado por uma série de atividades usadas para obter um conjunto de saídas específicas através da transformação de um conjunto de entradas. Apresentado pela figura 3. Estágios do processo Entradas Saídas Pessoas Equipamentos Materiais Insumos Informações Etc. Figura 3: Modelo de um processo Fonte: Ross et al. (1995) Bens Serviços

24 24 De acordo com Ross et al. (1995), esta definição é geral o suficiente para classificar quase todos os conjuntos de atividades como um processo. Um processo pode ser linear ou não linear, com atividades seqüenciais e paralelas. Considerando agora uma outra definição de processo, segundo Werkema et al. (1996b), de uma forma sumarizada o processo pode ser definido como um conjunto de causa e fatores que produzem um efeito e que podem apresentar uma ou mais respostas que podem ser observadas. Sendo ainda que alguns fatores do processo possam ser classificados como controláveis ou não controláveis. É comum que os processos sejam vistos como altamente dependentes das pessoas que estão inseridas nele, e como conseqüência para melhorar estes processos, o foco é dado em ações para melhorar as pessoas, no entanto, na grande maioria das vezes os problemas estão relacionados a outras causas. É preciso entender (estudar) estas causas de variação que afetam o processo. A intenção do estudo é desenvolver um entendimento mais profundo da transformação de entradas e variáveis de processo em características de produto. Uma vez que o entendimento estiver ocorrendo, então as soluções são recomendadas. A fim de obter conhecimentos para poder manipular os níveis de saída de processo (Y s) de forma previsível, com variação mínima, é necessário investigar as fontes de variação em potencial (x s) presentes em um processo. Este estudo da variação é o que diferencia a filosofia deste trabalho de várias outras metodologias de resolução de problemas. Sendo Ross et al. (1995), uma proposta para melhoria do processo pode ser descrito através de um modelo matemático muito simples, conforme a equação (1): Onde: Y = f(x 1, x 2,..., x n ) (1) Y representa as respostas que podem ser medidas ou saídas de processo. Os x s representam fatores de causa que impactam sobre o valor e a quantidade de variação vista no Y. A fim de obter o conhecimento para poder manipular os níveis de output do processo (Y s) de forma previsível, com mínima variação, é necessário investigar as fontes de variação em potencial (x s) presentes em um processo.

25 MAPA DE RACIOCÍNIO O mapa de raciocínio é uma ferramenta amplamente utilizada nos projetos Seis Sigma e tem como base o uso sistemático do raciocínio crítico. Segundo Hild et al. (2000, p. A5) o mapa de raciocínio é uma documentação contínua do conhecimento existente, das perguntas feitas, dos caminhos paralelos do trabalho necessários para responder estas perguntas, das ferramentas aplicadas para responder as perguntas, do conhecimento obtido do trabalho realizado e a direção do trabalho futuro. Esta ferramenta torna visível o raciocínio por trás das decisões dos processos e do projeto de produto, os pontos fortes e fracos no raciocínio são identificados, tornando fácil a sua correção. Segundo Werkema (2000) é uma ferramenta que apresenta as metas e objetivo do trabalho, definição do escopo, perguntas a serem respondidas, próximos passos para responder as perguntas. Permite que ao mesmo tempo se trabalhe com várias alternativas (caminhos paralelos), permitindo chegar ao melhor resultado possível. Serve como ferramenta de comunicação de estratégias, tática e atividades a equipes de trabalho. Permite também transferir o conhecimento do produto ou processo (fatores, perguntas ou preocupações). Para Box et al. (1978), uma das dificuldades que as pessoas têm com o desenvolvimento de mapas de raciocínio é que não existe um caminho correto de construí-los. Não há um caminho correto porque há vários caminhos para melhorar o entendimento e para adquirir novo conhecimento. Um dos benefícios do mapa de raciocínio é que além de servir como ferramenta de detalhamento do projeto, pode ser usado em conjunto com outras ferramentas como: plano de ação (5W1H), cronograma de atividades. Justifica e estimula o uso apropriado de ferramentas e metodologias (utilizadas na busca por respostas às perguntas). O mapa de raciocínio na figura 4 refere-se a um projeto com múltiplos caminhos de investigação. Este mapa de raciocínio funciona como um comunicador poderoso do plano geral do projeto, as principais perguntas pendentes, e os vários caminhos de trabalho que precisam ser investigados (HILD et al. 2000).

26 26 Figura 4: Exemplo de um mapa de raciocino com múltiplos caminhos de investigação Fonte: Hild et al. (2000) As principais características de um mapa de raciocínio são mencionadas a seguir: Deve iniciar com o objetivo global (quantificável) do trabalho; Alternativas e perguntas iniciais a serem consideradas (perguntas lideram, respostas seguem); Caminhos alternativos de perguntas e trabalho subseqüente; Priorização de perguntas a serem respondidas; Perguntas pendentes são mantidas; Todas as perguntas e atividades realizadas devem ser associadas ao objetivo global inicial do trabalho; Deve ser construído em conjunto com os especialistas e donos do processo (mais pessoas, mais especialidades, melhor); É dinâmico, devendo ser atualizado conforme avança o trabalho. Apenas aplicação correta do mapa é apenas uma parte da necessidade de resolver um problema de um processo ou produto, na realidade grande parte está relacionada com o conhecimento de engenharia sobre este processo. Na figura 5, Hild et al (2000),

27 27 apresenta um diagrama que relaciona sobre o conhecimento existente com a motivação de fazer novas perguntas e idéias e a coleta de dados e/ou outras formas de validação, com a geração de novos conhecimentos, novas perguntas e planejamento de trabalhos futuros. Figura 5: Processo contínuo do Mapa de Raciocínio Fonte: Hild et al. (2000) Raciocínio crítico Para Sanders et al. (1999), o raciocínio crítico é uma característica de grande utilidade no negócio de uma companhia e como tal tem o mapa de raciocínio como instrumento para motivar e registrar o seu uso, dando visibilidade sobre as decisões tomadas no desenvolvimento de um produto ou melhoria de um processo. Existe várias característica do raciocínio crítico que se sobrepõe: A necessidade de fazer perguntas; Pensamento Seqüencial (processo de indução / dedução); Múltiplos caminhos de investigação; Vários meios de resolver o problema; Considera as conseqüências potenciais de cada opção; Uso de dados para desenvolver, suportar ou até invalidar teorias; Habilidade de organizar o raciocínio em vários níveis. A figura 6 apresenta o relacionamento do raciocínio crítico com as ferramentas Seis Sigma. A construção do pensamento crítico é baseado na habilidade do indivíduo de formular perguntas, com base em teorias do conhecimento atual, validar ou invalidar através da coleta de dados, revisar as teorias e formular novas perguntas.

28 28 Figura 6: A natureza do Raciocínio Crítico Fonte: Sanders et al. (1999) 2.4. MAPA DE PROCESSO Segundo Sanders et al. (1999, p. C2) o estudo do processo pode então ser definido como a aquisição de conhecimento sobre os parâmetros de processo a fim de manipular as saídas do mesmo de forma previsível e com variação mínima. Para Werkema et al. (1996b), os mapas de processo são utilizados para descrever os limites, controle de entrada e saída, assim como as principais atividades e tarefas. As fontes potenciais de variação que agem no processo podem ser investigadas a fim de entender os impactos nas saídas do processo ou sobre o desempenho do produto. Ferramentas como Controle Estatístico do Processo (CEP) e o Delineamento de Experimentos (DOE) são poderosas para acelerar a aquisição deste conhecimento. É evidente que o conhecimento do processo e da engenharia da suporte para estas açoes (SANDERS et al., 1999). As ferramentas que normalmente são utilizadas para estudar o processo incluem Diagrama de Causa & Efeito (C/E) e fluxograma de processo. O Diagrama de C/E é utilizado para elencar fontes potenciais de variação, comumente desdobradas pelos 6 M s (máquina, mão-de-obra, método, medida, meio ambiente e material). O Fluxograma do processo é a descrição das etapas em ordem seqüencial e auxilia no entendimento de como as etapas funcionam juntas num processo para entregar um

29 29 produto ou serviço. Porém, nenhuma destas ferramentas tem a capacidade de indicar se as fontes potenciais de variação podem ou não serem controladas. O mapa de processo apresenta o conhecimento do processo suplementando muitas ferramentas tradicionais de investigação. É a combinação perfeita entre o Diagrama de Causa e Efeito e o Fluxograma de processo. Este mapa aumenta a eficácia das técnicas estatísticas facilitando o raciocínio crítico para inferir sobre as variáveis de processo e produto. Um exemplo deste mapa é apresentado na figura 7. Figura 7: Exemplo prático de Mapa de Processo Fonte: Sanders et al. (1999) A descrição de cada parâmetro do exemplo da figura 7 é dada a seguir: Y maiúsculo o que será medido como saída do processo; y s minúsculos parâmetros de produto em processo ajudam a definir porque a etapa do processo existe; usados para monitorar a qualidade das etapas anteriores do processo; outputs chave de processo são afetados por estes y s. Ou seja, Y=g(y). x s minúsculos parâmetros de processo característica mensurável de um processo; parâmetros em processo é função dos parâmetros de processo. Em outras palavras, y = f (x) e Y = g (y) = f (x).

30 30 Como uma forma de saber se o parâmetros estão sendo gerenciados, eles são categorizados como controláveis, ou seja, fatores que podem ser ajustados a partir de valores especificados e podem ser mantidos perto deste valor. Os parâmetros também podem ser categorizados como ruído, que são fatores que a variação não pode ser controlada pelo processo, apenas monitorada MAPA DE PRODUTO O Mapa de Produto é definido por Ross et al.(1995) o documento dinâmico no qual se registra as funções que cada componente individual entrega para determinação de Y=g(y)=f(x). No mapa de produto é documentados o que é conhecido sobre o produto, premissas, experiências de projetos anteriores e suspeitas sobre o projeto do produto. É uma ferramenta de comunicação universal, apresenta-se em forma de diagrama de blocos das montagens, sub-montagens e o inter-relacionamento de componentes. Os benefícios do uso do mapa de produto são: Geração de informação do produto; Determinação das variáveis / parâmetro de controle do produto; Gerar (estimular) e responder novas perguntas; Gerar novas teorias; Documentar funções de cada componente do produto; Identificar parâmetros críticos (determinar onde focar recursos); Identificação e encorajamento do raciocínio Y=g(y)=f(x); Identificar componentes que não agregam valores. Na figura 8 é apresentado um exemplo de mapa de produto do sistema de isolamento de vibração de um refrigerador. É apresentado um esboço/desenho dos componentes (ou características dos componentes) que estão contidos no sistema. Os blocos estão ligados de modo a mostrar como os componentes fazem interface uns com os outros. Quanto maior o detalhe, maior a possibilidade de identificar potenciais de melhoria e elaborar boas perguntas.

31 31 Figura 8: Exemplo de um Mapa de Produto (sistema de isolamento de vibração de um refrigerador) Fonte: Autor, 2008 No exemplo da figura 8, o Y (maiúsculo) é definido como a variável resposta do sistema ou o que o produto irá entregar ao consumidor. O y (minúsculo) é definido como as funções que afetam o Y (maiúsculo) sobre o aspecto da engenharia (física, química). O y (minúsculo) é um parâmetro que possa ser medido AVALIAÇÃO NUMÉRICAS DE MEDIDAS Conceito de variação De acordo com Ross et al (1995) toda medida apresenta variação. Werkema (2000) comenta que é importante verificar a variabilidade dos processos, já que processos não controlados irão resultar em proporção maior de produtos defeituosos, refletindo numa baixa qualidade e consequentemente, em perda da confiança do consumidor.

32 32 Existem dois tipos de causas para a variação na qualidade dos produtos de um processo: Causas comuns ou aleatórias; Causas especiais ou atribuíveis. A variação de causas comuns, também conhecida como variabilidade natural do processo, é inerente ao processo, ou seja, estará presente mesmo que todas operações sejam executadas seguindo todos os métodos padronizados. Quando apenas causas comuns estão atuando no processo ele se mantém estável. Neste caso, o processo está sob controle estatístico. Kume (1993) explica que a variação de causa especial ou atribuível é devido a existência de fatores relevantes que devem ser estudados. É evitável e não deve ser negligenciada: existem casos gerados pelo não cumprimento de certos padrões ou pela aplicação de padrões inadequados. Quando o processo está operando sobre estas condições é considerado fora de controle estatístico e neste caso a variabilidade é bem maior que a variabilidade normal. De acordo com Werkema (2000, p. 86) Um gráfico de controle permite a distinção entre os dois tipos de causas de variação, ou seja, ele nos informa se o processo está ou não sob controle estatístico. Um gráfico de controle consiste de uma linha média (LM), um par de limites de controle, representados um abaixo (limite inferior de controle LIC) e outro acima (limite superior de controle LSC) da linha média. Valores da característica da qualidade são traçados no gráfico. Segundo Kume (1993) existe dois tipos de gráficos de controle: um para valor contínuo e outro para valor discreto. Na tabela 1 são listados os gráficos de controle mais usuais. Tabela 1: Tipos de gráficos de controle Valor Caracterísitco Valor contínuo Valor discreto Fonte: Kume (1993) Nome Gráfico Xbar/R (média e amplitude) Gráfico IM/R (individual - amplitude móvel) Gráfico np ( número de itens defeituosos) Gráfico p (fração de defeituosos) Gráfico c (número de defeitos) Gráfico u (número de defeitos por unidade)

33 33 Apesar de existirem vários gráficos de controle este trabalho irá abordar somente o gráfico de média e amplitude (Xbar/R) Gráficos de controle Xbar/R Segundo Kume (1993) o gráfico das médias e amplitude (Xbar/R) é usado para controlar e analisar um processo com valores contínuos de qualidade do produto, tais como comprimento, peso ou concentração. Este gráfico fornece maior quantidade de informações sobre o processo sendo que Xbar representa o valor médio de um subgrupo e R representa a amplitude do subgrupo. Estes gráficos devem ser utilizados em conjunto para controlar a variação dentro do subgrupo. Ross et al.(1995) apresenta os passos para construir os gráficos Xbar/R: 1) Determine um plano de amostragem adequado. Local de amostragem, freqüência da amostragem e tamanho do subgrupo. 2) Amostra: (Pegue um conjunto de medidas em cada intervalo de tempo especificado e/ou de cada fonte de variação suspeita). 3) Plote os dados (tanto as médias como as amplitudes). 4) Depois que a variação do processo foi capturada, calcule os limites de controle para o gráfico R, utilizando as equações (2) a (6). 5) Se o gráfico R não estiver sob controle, identifique as causas especiais. 6) Se o gráfico R estiver sob controle, calcule os limites para o gráfico Xbar, utilizando as equações (7) a (10). 7) Se o gráfico XBar não estiver sob controle, tome as medidas adequadas. 8) Se ambas as cartas estiverem sob controle, tome a ação adequada. A seguir são apresentados as expressões para o cálculo dos limites de controles do gráfico Xbar/R. Gráfico R LSC = R + 3 σ R = R + 3d 3 R / d 2 = D4 R (2) LM = R (3) LSC = R + 3 σ R = R 3d 3 R / d 2 = D3 R (4)

34 34 D 3 = 1-3d 3 /d 2 (5) D 4 = 1 + 3d 3 /d 2 (6) onde σ R é a estimativa do desvio padrão da distribuição da amplitude amostral, d 3 e d 4, são constantes tabeladas em função do tamanho n das amostras conforme tabela 1 no ANEXO A. Gráfico Xbar LSC = x + 3 R / d 2 n = x + A2 R (7) LM = R (8) LIC = x 3R / d 2 n = x A2 R (9) A2 / 2 = 3 d n (10) onde A 2 é uma constante tabelada em função do tamanho n das amostras, apresentada na tabela A1 do anexo A AVALIAÇÃO DO SISTEMA DE MEDIÇÃO MSE A medição é um processo Para Werkema (2000) as decisões dos processos produtivos são baseadas em dados que em grande parte são resultantes de medições realizadas. Ross et al. (1995) complementam que a medição é um processo e assim como qualquer outro é importante verificar o nível da sua variabilidade. A fim de melhorar o processo é necessário enchergá-lo como Y=f(x) e verificar quais fatores (x s) estão direcionando a variação no sistema de medição. Antes de iniciar uma discussão aprofundada da avaliação do sistema de medição é necessário alguns conceitos que são fundamentais para o entendimento das fontes de variação do processo. A seguir será comentado sobre os conceitos de discriminação, precisão/repetibilidade, acuracidade, reprodutibilidade e estabilidade, descrito por Ross et al.(1995):

35 35 Resolução: A habilidade tecnológica do processo de medição de adequadamente diferenciar entre as medições repetidas. Precisão/repetibilidade: A variação entre medições da mesma condições, por exemplo na mesma peça, pela mesma pessoa, usando o mesmo instrumento. Acuracidade: A diferença entre o valor médio observado das medições e o valor mestre. Reprodutibilidade: A variação na média das medidas obtidas quando diferentes operadores utilizam para medir repetidas vezes a característica de interesse dos mesmos itens. Estabilidade: A habilidade de um processo de medição de manter discriminação, precisão, acuracidade e reprodutibilidade no decorrer do tempo. Moen et al. (1999) afirma que para melhorar um processo de medição se pode proceder da mesma maneira como qualquer outro processo. A figura 9 apresenta um fluxograma para avaliação e melhoria do processo de medição. Selecione o processo de medição para estudo Calibração Utilize material de referência e amostras de produtos para desenvolver cartas de controle para o processo de medição não Remova causas especiais Acuracidade OK? sim O processo é estável? não Identifique causas especiais sim Repetibilidade OK? não Calcule a média das medições Identifique causas comuns de variação Altere o processo de medição sim Reprodutibilidade OK? não Utilize planejamento de experimentos para identificar importantes fontes de variação sim Use as cartas de controle para monitorar a acuracidade e a precisão do método Figura 9: Montitorando e melhorando o processo de medição Fonte: Moen et al. (1999)

36 36 Quando o processo de medição é estudado, os conceitos e métodos particulares a medição se tornam importantes. O conceito de calibração é um componente crítico. A acuracidade da medição é controlada pelo processo de calibração e este deve seguir os procedimentos de acordo com as normas e procedimentos estabelecidos. Cartas de controle podem fornecer importantes informações na calibração de vários tipos de equipamentos de medição Avaliando o sistema de medição A variabilidade é inerente de qualquer processo e para o sistema de medição este conceito também é válido. Werkema (2000) coloca que é possível separar a variação total de um processo em duas parcelas: Variabilidade inerente ao processo produtivo; Variabilidade inerente ao sistema de medição. Se 2 σ total = variância total calculada para o conjunto de dados, 2 σ processo = varirância do processo produtivo 2 σ medição = variância do sistema de medição é possível escrever: sendo que 2 σ total = 2 σ medição = 2 σ processo + 2 σ operador + 2 σ medição (11) 2 σ repetibilidade + 2 σ técnicademedição +... (12) As parcelas de variação, apresentadas pelas equações (11) e (12), podem ser separadas e estimadas utilizando as cartas de controle. Para isto será apresentado um exemplo a seguir.

37 37 A fim de melhor entender o processo de medição, os dados foram coletados a partir do diâmetro de algumas peças, como descrito a seguir: Cinco peças são selecionadas aleatoriamente da linha que faz as submontagens; Dois operadores são selecionados para medir as peças. Neste processo, os operadores são responsáveis por medir as amostras de submontagens; Cada operador mede cada peça três vezes; Os operadores são instruídos a usar técnicas e práticas que eles normalmente usariam; O valor mestre de referência é 84,00 mm. Um apanhado inicial e prático dos dados coletados de acordo com o plano que foi descrito anteriormente e é mostrado na figura 10. Carta de Variabilidade Variabilidade de Y µ 1 =83,95 µ 2 =84,15 Y Peça within Operador 1 2 Figura 10: Gráfico de variabilidade do processo de medição Fonte: Ross (1995) Na figura 10 é possível verificar que a variação das medidas pode ser avaliado pelo tamanho das caixas e se comparar este tamanho entre as peças verifica-se que quase todas são similares. Também é possível verificar que há um boa diferenciação entre os valores médios das peças e que este comportamento se repete entre os dois operadores. Os valores médios de cada operarador também estão apresentados na figura 10.

38 Interpretação do gráfico de amplitude Werkema (2000) define que o gráfico de amplitude apresenta diretamente a variabilidade devido ao processo de medição e avalia a sua consistência. Amostra Figura 11: Gráfico de amplitude Fonte: Ross et al (1995) No exemplo da figura 11, os valores de R representam as diferenças entre medidas feitas na mesma peça, pelo instrumento de medição. Neste exemplo, o gráfico indicou que está sobre controle estatísco, não apresentando causa especial. Isto significa as medições foram consistentes. Caso tivessem ocorrido pontos fora dos limites de controle, isto seria uma indicação da presença de fontes de variação atribuíveis atuando no processo de medição. Com o gráfico sob controle estatístico é possível estimar a precisão do processo de medição, como apresentado pela equação (13): ˆ σ = R d 2 (13) onde σ é o desvio padrão estimado e d 2 é um fator de correção, tabelado em função do do número de n repetições realizadas. E R é o valor médio das amplitudes, apresentado pelo gráfico. O valor da constante d 2 pode ser visualizado no anexo A.

39 39 Para o exemplo (n=3), foi obtido: σ medição = R d 2 = 2,65 1,693 = 1,565 mm É preciso levar em consideração que, devido à forma que os dados foram coletados no estudo, a variabilidade da medição está refletindo apenas a repetibilidade o processo de medição, também pode ser chamado de erro de medição (ROSS et al., 2005) Avaliando a resolução do processo de medição A resolução avalia a capacidade tecnológica do equipamento distiguir entre medições repetidas. A partir dos dados brutos é comparado o número de unidades de medição ao erro de medição usando a carta das amplitudes. É necessário identificar quantas unidades de medição estão abaixo do limite superior de controle na carta das amplitudes. A tabela 2 apresenta o valor mínimo necessário dependendo do tamanho do subgrupo. Tabela 2: Número mínimo de unidades de medição Tamanho do subgrupo Número mínimo de unidades de medição Fonte: Ross et al. (1995) Interpretação do gráfico da média Werkema (2000), também define que o gráfico da média apresenta a habiliadade do processo de medição em captar diferenças entre as peças. Na figura 12 verifica-se que o gráfico apresentou vários pontos fora dos limites de controle, sendo que este fato já era

40 40 esperado, porque há existência de uma grande variabilidade entre os valores mensurados. Figura 12: Gráfico da média Fonte: Ross et al. (1995) Caso o gráfico estivesse sob controle estatístico, então o sistema de medição não pode distinguir entre as peças no estudo. A variação da medição ofusca qualquer variação de produto. Deste modo, quaisquer melhorias ao processo de produção ou ao produto não serão detectadas devido ao erro extremo de medição. Ross et al. (1995) definem que pelo menos 50% dos pontos devem estar fora dos limites de controle do gráfico de médias (preferível 75%). Na figura 12 verifica-se que 5 de 10 pontos (50%) estão fora dos limites de controle, o que representa que o exemplo apresentado tem capacidade de distinguir variação entre as peças medidas pelos operadores. Amostra Acuracidade do processo de medição A acuracidade do processo de medição é a diferença entre o valor médio observado das medições e o valor mestre. O valor mestre é uma referência aceita e passível de acompanhamento. No exemplo foi passado que o valor mestre de 84,00 mm. A média das médias é apresentado na figura 12 como sendo 84,05 mm, ou seja, as medições observadas irão em média, ser 0,05 mm acima do valor mestre.

41 Reprodutibilidade do processo de medição A reprodutibilidade do processo de medição quantifica, essencialmente, a variabilidade resultante quando diferentes operadores utilizam o mesmo instrumento. No exemplo, este valor pode ser quantificado determinando a diferença nos valores médios das medições de cada operador. O operador 1 obteve em média 83,95 mm no seu processo de medição e o operador 2 obtiver em média 84,15 mm. A reprodutibilidade do processo de medição então é quantificado como 0,2 mm. Esta diferença não é significativa PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS Um experimento consiste em uma série de testes do sistema realizado pela mudança de níveis de fatores e variáveis de fundo (ruído) e uma observação do efeito da mudança em uma ou mais variáveis respostas (MOEN et al. 1999). Um experimento é realizado principalmente para suportar ações no sistema. Já Werkema et al. (1996) define que um experimento é um procedimento no qual alterações propositais são feitas nas variáveis de entrada de um processo ou sistema, de modo que se possam avaliar as possíveis alterações sofridas pela variável resposta, como também as razões destas alterações. O planejamento de experimentos são importantes para identificar os fatores que estão influenciando em um produto ou processo. Para que experimento seja realizado de maneira efetiva é importante utilizar o método científico descrito anteriormente, mas também é importante que o objetivo esteja bem claro, que a estratégia de coleta de dados seja bem definida, que haja aprendizado seqüencial e que o experimento permita variação suficiente afim de que o evento significativo possa ser observado. O planejamento de experimento é uma ferramenta poderosa que permite a aquisição do conhecimento de maneira rápida sobre produto e processo (SANDERS et al., 2003). Segundo Hild et al. (2000) o DOE deve ser executado de uma maneira que o aprendizado adquirido em um experimento possa ser aplicado no próximo. Por exemplo, em vez de rodar um experimento muito grande com muitos fatores e utilizando grande parte dos recursos disponíveis, é melhor iniciar com um pequeno experimento e então sequencialmente os resultados vão sendo melhorados.

42 EXPERIMENTOS FATORIAIS 2 K COMPLETOS O experimento fatorial completo testa todas as combinações possíveis de fatores de um determinado número de níveis. Este tipo de experimento é mais útil para quantificar interações. Os experimentos fatoriais completos permitem estimar os efeito dos fatores e os efeito das interações simultaneamente com igual precisão. Segundo Ross et al. (1995) os experimentos discutidos nesta seção são chamados de experimentos 2 k, onde k é o número de variáveis e 2 é o número de níveis nos quais as variáveis são testadas. Estes experimentos são de interesse particular porque eles fornecem uma grande gama de informações. As limitações de um experimento fatorial completo não estão na teoria, mas na prática. Para Moen et al. (1999) os recursos, como por exemplo, tempo, custo, necessários para executar experimentos fatoriais completos podem ser significativos. Fatoriais completos podem ser usados quando se investiga um número pequeno de fatores (2-4), mas não são recomendados quando se investiga um grande número de fatores (5 ou mais). De acordo com a tabela 3, o número de rodadas necessárias aumenta exponencialmente com o número de fatores. Portanto, o tempo e os custos envolvidos para se executar um experimento o tornam proibitivo. Isto não significa que os fatoriais completos não sejam úteis, mas que eles devem ser usados na hora certa. Tabela 3: Número de rodadas de um experimento fatorial completo em função dos fatores Fatores Níveis 2 K Rodadas Fonte: Autor, 2008

43 43 Experimentos 2 k são facilmente gerados e analisados. O k (número de variáveis) é usado para determinar o número mínimo de experimentos necessários e o número de colunas iniciais em um experimento. Pode-se atribuir o código para estes experimentos como: - = nível baixo de um fator; + = nível alto de um fator. Usar a designação + e -, ajuda no entendimento de como os experimentos são gerados. Porém, a codificação pode tomar qualquer forma que seja preferido. Para melhor descrever a mecânica de um experimento 2 k, na tabela é apresentado um exemplo da matriz de um experimento 2 2, dois fatores em dois níveis (A e B) e na equação (14) é apresentado à forma de determinar o efeito principal de um fator. Tabela 4: Exemplo matriz do experimento A B AB Y Fonte: Ross et al. (1995) Efeito X = X 2 X 1 (14) A coluna AB da tabela 4 é criada ao se multiplicar as colunas A e B. O efeito de um fator sobre a variável de resposta (Y) é chamado de efeito principal. Ele é determinado subtraindo-se a resposta média do fator no nível baixo da resposta média quanto o fator estava no nível alto. Nas equações (15) e (16) são determinados os efeitos principais de A e B Efeito_A [( ) ( )] = = = 0 = A + A (15) Efeito_B [( ) ( )] = = = 4 = B + B (16) 2 2

44 44 O efeito da interação de AB é utilizado a coluna +,- para agrupar os dados. O cálculo é feito na equação (17) Efeito_AB [( ) ( )] = = = 16 AB + AB (17) 2 2 Os gráficos de efeito principal e interação estão apresentados na figura 13. Efeito Principal Interação 100 Y 90 A 1 A Y ,5 0 0, ,5 0 0, Y B B 0 A 0 B -1-0,5 0 0, ,5 0 0,5 1 Figura 13: Gráficos de efeito principal e interação para os fatores A e B Fonte: Ross et al. (1995) O gráfico de interação é usado para examinar a relação de 2 ou mais variáveis independentes. O gráfico de interação é criado ao se colocar a variável resposta no eixo Y e uma das variáveis independentes no eixo X. Então, a outra variável independente é plotada no gráfico. Interações fortes são indicadas através de linhas que se cruzam próximo de 90 (perpedicular). A medida que as linhas se tornam mais paralelas, as interações são mais fracas. Existe uma forte interação entre os fatores A e B como mostra a figura Gráfico de probabilidade normal Para Ross et al.(1995) um método eficaz para determinar os efeitos significativos é fazer um gráfico de probabilidade normal. Este gráfico é importante para captar os efeitos inesperados. Espera-se que os efeitos plotados em um gráfico de probabilidade normal apareçam numa linha reta. Portanto, os efeitos que desviam da linha reta são considerados inesperados. Efeitos inesperados significam que o resultado criado em um outro nível ou a mudança de um fator de um nível para o outro muda o resultado (um evento significativo). Quanto mais longe um ponto se desviar da linha reta maior a

45 45 probabilidade dele ser significativo, sobre este aspecto a interação AB na figura 14 é analisada com sendo um fator significativo. Gráfico Normal Normal Plot10 A*B 5 Estimado 0-5 B A Normal Quantile Figura 14: Gráfico de probabilidade normal Fonte: Autor, Modelo de previsão Para o Ross et al. (1995) o desenvolvimento do modelo de previsão baseado nos dados é um outro método quantitativo para análise, desta maneira torna-se possível estimar qual será resposta no experimento para futuras investigações e testes confirmatórios. A equação (18) mostra a estimativa de um experimento com dois fatores. Y = β (18) 0 β1χ1 β 2χ 2 β12χ1χ 2 onde Y é a estimativa da resposta, β 0 é o valor médio de todas as rodadas do experimento, β1e β 2 é o coeficiente do modelo, χ1eχ 2 são variáveis dos fatores do

46 46 modelo. Usualmente a variáveis dos fatores são codificada numa escala de 1 a +1 para os níveis altos e baixos do fator. Os coeficientes β1e β2 representam a inclinação do efeito, os valores destes coeficientes são iguais a (efeito/2), pois os níveis variam de 1 a +1, ou seja, num total de 2 unidades EXPERIMENTOS FATORIAIS FRACIONADOS Segundo Moen et al. (1999) o fatorial fracionado analisa somente uma fração de todas as combinações possíveis contidas em um fatorial completo. Portanto, se houver muitos fatores sendo investigados, a informação pode ser obtida com menos recursos. O fatorial fracionado foi o que aumentou significativamente o uso dos experimentos no mundo. Os recursos necessários para completar um fatorial fracionado são administráveis e abre-se mão de pouca informação. O sucesso da aplicação de experimentos fatoriais fracionados já foi documentado inúmeras vezes. Para Ross et al. (1995) ao executar uma fração de todas as combinações, é necessário abrir mão de detectar alguns efeitos do fator (tipicamente efeitos de interação). Se o conhecimento do processo ou produto for limitado, então abrir mão de alguns destes efeitos pode ser válido. Contudo, se o conhecimento de um processo ou produto for amplo, então pode-se não querer abrir mão destes efeitos. Então, a estratégia é altamente dependente do que se quer obter e do conhecimento atual Experimentos fatoriais fracionados 2 k-1 Suponha que uma empresa planejasse realizar um experimento fatorial 2 4 o que levaria a 16 ensaios necessários para um fatorial 2 k, porém tivesse apenas recursos para realizar a metados do experimento, ou seja, 8 ensaios. Nesta situação, seria preciso saber se realizando metade do experimento seria ainda possível obter informações sobre o efeito dos fatores. Para responder esta pergunta foi montado uma matriz de experimento conforme pode ser visto na tabela 5.

47 47 Tabela 5: Matriz para experimento 2 4 com sinais algébricos A B AB C AC BC ABC D AD BD ABD CD ACD BCD ABCD Fonte: Werkema et al. (1996a) A metade superior do corpo da tabela 5 representam metade do experimento 2 4. Segundo Werkema et al. (1996a) estes tratamentos constituem uma meia fração do experimento 2 4, sendo que o efeito ABCD é denominado gerador por ser constiuído pelos tratamentos que possuem sinal + na coluna ABCD. Uma meia-fração de um experimento fatorial 2 k contém 2 k-1 ensaios, sendo assim chamado de experimento fatorial fracionado 2 k-1. A tabela 5 também revela na metate superior que alguns pares de colunas são identicos e então produzem estimativas que são a soma de dois efeitos. Então segundo Moen et al. (1999) os confundimentos para um experimento de meia-fração 2 4 é escrito da seguinte maneira: A + BCD B + ACD C + ABD D + ABC AB + CD AC + BD AD + BC Resolução Segundo Werkema et al.(1996a) as estruturas de confundimento de um experimento podem ser identificadas através da resolução. Para Ross et al. (1995) determinar resolução desejada do experimento é uma das primeiras considerações. A resolução refere-se a quantidade de informações que podem

48 48 ser obtidas a partir de um experimento. Quanto melhor a resolução (maior o número), tanto mais informações podem ser obtidas a partir do experimento (e.x aprender sobre as interações e os termos de ordem mais alta. Segundo Moen et al. (1999) para experimentação, três resoluções são discutidas. Resolução III: os efeitos principais podem ser separados dos outros efeitos principais, mas não da interações. Ou seja, as interações de segunda ordem estão confundidas com os efeitos principais. Resolução IV: os efeitos principais podem ser separados dos outros efeitos principais e das interações de segunda ordem, mas as interações de segunda ordem estão confundidas com outras interações de segunda ordem e de ordem mais alta. Resolução V: os efeitos principais podem ser separados dos outros efeitos principais, e as interações de segunda ordem podem ser separada das outras interações de segunda ordem, mas as interações de ordem mais alta estão confundidas. Neste capítulo foi abordado toda revisão bibliográfica na qual será de grande utilidade para a realização do estudo de caso apresentado no capítulo 4.

49 3. METODOLOGIA DA PESQUISA 3.1. METODOLOGIA UTILIZADA Este trabalho caracteriza-se como pesquisa-ação onde é analisado a característica de qualidade de um modelo de um refrigerador de um empresa fabricante de eletrodoméstico. Segundo Thiollent apud Barros (2000), a pesquisa-ação é uma pesquisa social que tem base empírica com estreita relação com a ação ou resolução de um problema de ordem coletiva, no qual os pesquisadores estão envolvidos de modo participativo ou cooperativo. Eles desempenham ativamente no equacionamento dos problemas encontrados. Para Gil (2002) o objetivo essencial da pesquisa é encontrar respostas para problemas mediante o emprego de procedimentos científicos. A pesquisa é um processo formal e sistemático de desenvolvimento. Barros (2000) complementa que a metodologia também é chamada de observação planejada ou controlada e se caracteriza por ser realizada em condições controladas, haja visto os objetivos pré-estabelecidos. Utiliza instrumento adequado, indica e delimita a área a ser observada, requerendo um planejamento prévio para seu desenvolvimento. A experimentação pode ser definida como um conjunto de procedimentos estabelecidos para verificação das hipóteses. A experimentação é sempre realizado em ambiente de laboratório, ou seja, em ambiente que permite controlar variáveis que possam inferir na relação causa e efeito que está sendo estudada. O método de pesquisa-ação descrito anteriormente é muito similar ao processo de dedução e indução e o uso do raciocínio crítico no ciclo PDSA utilizado neste trabalho. De acordo com Hild et al. (2000) o raciocínio crítico e o processo de dedução e indução implicam que o investigador deve possuir os meios necessários para desenvolver as teorias a partir das perguntas iniciais. Estes meios necessários compreendem

50 50 conhecimento sobre o assunto, experiência, e as habilidades para refletir criticamente e engajar outras pessoas. O diagrama do processo de Dedução e Indução é mostrado na figura 15. Barros (2000) define que a indução e dedução são formas de raciocínio ou de argumentação. O raciocínio é algo ordenado, coerente, lógico e pode ser dedutivo ou indutivo. Figura 15: Representação diagramática do processo de dedução e indução Fonte: Sanders et al. (2000) 3.2. ETAPAS DA PESQUISA Fase exploratória Nesta fase foram levantadas as primeiras perguntas sobre o problema de qualidade referente ao ruído do refrigerador. Os indicadores de qualidade foram consultados, houve consulta aos especialistas e as primeiras perguntas foram formuladas e registradas no mapa de raciocínio Formulação do problema Tendo como base as informações dos indicadores, foi possível identificar qual modelo de refrigerador possuía maior nível de reclamação. Nesta mesma análise foi

51 51 possível identificar componentes no modelo de refrigerador que seriam mais críticos sobre o aspecto de qualidade. Um planejamento de coleta de dados foi realizado a fim de identificar quais seriam os fatores que poderiam estar influenciando neste modelo de produto Coleta de dados As medições foram realizadas em um ambiente de laboratório de acordo com o planejamento supracitado. As técnicas de avaliação do sistema de medição foram praticadas a fim de garantir que o sistema tinha capacidade de detectar diferenças entre as amostras Análise e interpretação dos dados Os dados foram analisados e novas perguntas foram formuladas, gerando novos planos de coleta de dados. Alguns ciclos de aprendizado (PDSA) foram executados até que o grau de confiança fosse alto e então as ações implementadas garantindo que a relação de reclamação de ruído reduzisse bruscamente de maneira robusta e consistente ao longo do tempo.

52 4. ESTUDO DE CASO 4.1. APRESENTAÇÃO DA EMPRESA A empresa onde será o estudo de caso é uma indústria de eletrodomésticos, segmento Linha Branca, situada na cidade de Joinville em Santa Catarina. Possui aproximadamente cinco mil funcionários, e faturamento anual de valores próximos dos 4 bilhões de reais. Atua em patamares internacionais de qualidade e de produtividade, de acordo com as exigências do mercado global. Ela é a única em produzir todos os produtos da linha branca: refrigeradores, freezer, fogões, máquinas de lavar e de secar roupas, forno de microondas, condicionadores de ar, depuradores de ar e lava-louças, o que permite ampliar a economia de escala e a competitividade, e consolida sua liderança neste setor em toda a América Latina. O estudo de caso ocorreu em linha de montagem onde são produzidos refrigeradores de duas portas. Nesta linha são montados os modelos Frost Free, refrigeradores conhecidos pela características de possuir degelo automático, ou seja, não precisam da intervenção do usuário para realizar o processo de degelo do freezer. A descrição mais detalhada do refrigerador será apresentada no tópico PROGRAMA DE EXCELÊNCIA OPERACIONAL No Programa de Excelência Operacional (OPEX), as ferramentas da Seis Sigma estão integradas ao método científico que possibilita ao profissional identificar as métricas adequadas e todos os fatores que a afetam. O profissional do OPEX deve fazer perguntas, estudar caminhos alternativos e encontrar respostas que resultem na melhor configuração do processo, proporcionando a mudança de patamar dos resultados.

53 53 Antes da realização dos treinamentos do OPEX, é feita a seleção dos projetos, que são sempre patrocinados pelos gestores. Durante os treinamentos ministrados pelos Master Black Belts (MBBs) da Empresa, o profissional inicia o desenvolvimento dos projetos. Após a conclusão, os trabalhos são submetidos à avaliação do comitê de MBBs que pode conceder ou não a certificação no OPEX. As principais ferramentas utilizadas pelos profissionais do OPEX são: Mapa de raciocínio, de processo e de produto; Conceitos de variação, amostragem e cartas de controle; Avaliação de métricas; Análise de sistema de medição (MSE), tolerância estatística, modo e efeito da falha (FMEA); Planejamento de experimentos (DOE); Método de análise; Ruído e técnicas de blocos; Componentes de variação; Estudos cruzados; Efeitos sistemáticos; Resultados experimentais; Experimentação e variação; Diagrama de relação de fatores (FRD). O OPEX disponibiliza vários treinamentos: Master Blackbelt OPEX: capacita o profissional a desenvolver problemas complexos, treinar e certificar os outros profissionais do OPEX e é o principal responsável em realizar a disseminação da Excelência Operacional na Empresa. Blackbelt OPEX: o profissional é capacitado para desenvolver projetos técnicos de melhoria da qualidade e produtividade, aumento da confiabilidade, redução de custos, inovação ou redução da variação. Para obter a certificação, o candidato deve concluir, no mínimo, três projetos em 18 meses e ser avaliado pelo comitê.

54 54 Greenbelt OPEX: capacita o profissional a desenvolver projetos de média complexidade, auxilia os Blackbelt em seus projetos e na disseminação do OPEX em nível operacional. Para obter a certificação, os candidatos devem desenvolver um projeto dentro de nove meses. Gerencial OPEX: é equivalente ao Greenbelt, mas direcionado aos líderes da Empresa. Tem como objetivo capacitar os líderes a utilizarem os conceitos e ferramentas do OPEX em sua área, bem como a aproveitar todo o potencial dos profissionais integrantes do programa. Fundamentos do OPEX: tem como objetivo disseminar os conceitos básicos do OPEX e suas ferramentas. Kaizen de variação: treinamento que integra os conceitos do Seis Sigma e Lean, ministrados pelos profissionais do OPEX e CCM, visa reduzir a variação nos processos fabris, para que sejam atendidas as especificações, aumentando qualidade e reduzindo custos. Confiabilidade OPEX: treinamento que reúne os conceitos e ferramentas de OPEX e confiabilidade, capacitando para a implementação de melhorias na qualidade ao longo do período de uso de nossos produtos CARACTERIZAÇÃO DO REFRIGERADOR DUAS PORTAS Sistema de refrigeração em funcionamento Para descrever o funcionamento de um refrigerador de duas portas é apresentando na figura 16, em forma de esquema, os seus principais elementos comuns aos mais diversos sistemas de refrigeração e são conhecidos como: compressor, condensador, filtro secador, elemento de expansão, evaporador e no caso de um sistema Frost Free é utilizado o ventilador. O processo de refrigeração em um sistema é o resultado das transformações físicas sofridas pelo fluído refrigerante durante seu percurso pelo circuito de refrigeração.

55 Figura 16: Esquema do sistema de ventilação Fonte: Base de dados da empresa A seguir é apresentado uma breve descrição do funcionamento de cada componente. 1. Compressor: Este componente promove o bombeamento do fluído refrigerante que ao retornar do evaporador e sucionado e bombeado para o condensador, causando baixa presão ne evaporador e alta pressão no condensador, além de elevar ainda mais a temperatura do gás. 2. Condensador: Tem como principal papel propiciar a dissipação do calor absorvido pelo fluído refrigerante ao longo do sistema de refrigeração. É no condensador que o gás surper aquecido, ao perder calor para o meio ambiente, passa do estado gasoso para o estado líquido. 3. Filtro Secador: É um elementro filtrante com material dessecante com finalidade de reter impurezas e/ou umidade que possa haver no sistema. 4. Elemento de expansão: a função do elemento é criar resistência a circulação do fluído refrigerante, causando grande diferencial de pressão entre o condensador e evaporador. O fluído refrigerante ainda no estado líquido, passa pelo elemento de expansão em direção ao evaporador, onde encontra baixa pressão.

56 56 5. Evaporador: é nesse componente que ao encontrar um ambiente de baixa pressão, que o fluído refrigerante passa do estado líquido para o estado gasoso, retirando o calor do ambiente interno do refrigerador. 6. Ventilador (sistema Frost Free): O ventilador para os sistemas Frost Free fica localizado no interior do compartimento congelador da refrigerador e tem a função de circular o ar para manter a temperatura constante e uniforme O PROJETO SEIS SIGMA A meta inicial estabelecida para o projeto e acordado com a gerência de qualidade era a redução do Índice de Reclamação de ruído em 50% durante a execução do projeto (período de março de 2007 a março de 2008). Este projeto foi caracterizado como sendo de melhoria de qualidade e naquele momento não havia nenhum objetivo traçado de redução de custo do produto FERRAMENTAS (SEIS SIGMA) UTILIZADAS NO PROJETO Para tanto foi utilizado o método da dedução e indução, através do ciclo do PDSA sendo que todos os passos foram direcionados com o uso do mapa de raciocínio. Múltiplos caminhos seqüenciais ficam evidenciados com as perguntas, respostas e comprovações através da coleta de dados. Várias ferramentas auxiliaram no desenvolvimento do projeto, como gráficos de priorização, avaliação do sistema de medição (MSE), gráficos de variabilidade, mapa de processo e produto, cartas de controle e por fim um amplo estudo foi realizado com uso do planejamento de experimentos (DOE), o que permitiu entender os fatores que estavam influenciando no ruído do refrigerador.

57 ANÁLISE DO ÍNDICE DE RECLAMAÇÃO DE RUÍDO O objetivo da gerência era selecionar o modelo que tinha o pior nível de qualidade, para isso foi utilizado o gráfico de priorização ou Gráfico de Mosaico, conforme o gráfico 1. Este gráfico permite várias análises, mas uma delas é a possibilidade de uma só vez verificar qual o modelo que apresenta a maior quantidade de reclamações e dentro deste modelo quais foram às peças que foram trocadas para solucionar o problema na casa do consumidor. O eixo X, mostra a proporção de reclamações por modelo ou família de produtos, o eixo Y apresenta a proporção de peças trocadas, sendo que cada peça pode ser identificada por diferenciadas cores, formando assim um tipo de mosaico. Verifica-se que o modelo da família C apresenta a maior taxa de reclamações, evidenciado pela largura da coluna do gráfico 1 e que as peças recipiente de evaporação, motor ventilador e compressor, são as peças de maior índice de troca representando a maior parte do total de trocas. Com estas informações foi possível estabelecer metas específicas para o projeto, pois ficou claramente evidenciado qual o modelo que seria o foco dos estudos e também quais peças eram mais críticas para este modelo. 1,00 RESISTÊNCIA RECIPIENTE EVAPORAÇÃO 0,75 PORTA MOTO VENTILADOR peça agrupada 0,50 HELICE GABINETE FILTRO SECADOR 0,25 DOBRADIÇA INFERIO CONTROLE ELETRÔNICO CONJUNTO ROLDANA CONDENSADOR COMPRESSOR CARGA DE GÁS R134 A - 50G BUCHA BATENTE 0,00 A C D E GH I J K L MN O Família Gráfico 1: Gráfico de mosaico para priorização Fonte: Autor, 2008

58 58 Existe um outro gráfico, no qual é utilizado como indicador quantitativo de qualidade. Com este gráfico é possível avaliar a evolução do índice de reclamação de ruído ao longo do tempo. Nele são inseridas curvas que demonstram a evolução da taxa de reclamação considerando a população de produtos produzidos. Este gráfico será apresentado mais adiante no tópico 4.12, onde será possível verificar a evolução da qualidade após as implantações de melhoria no produto AVALIAÇÃO DO SISTEMA DE MEDIÇÃO Antes iniciar qualquer estudo do processo, ou seja, entender Y=f(x) é necessário identificar qual será a variável resposta que será utilizada durante o desenvolvimento do estudo. De acordo com Ishikawa apud Werkema et al. (2000), a realização de medição é tão importante, pois qualquer avanço em controle de qualidade depende do progresso dos sistemas de medição e portanto se torna óbvio que antes de analisar um processo é necessário avaliar, sobre a ótica da engenharia, os métodos de medição utilizados. Para que tivesse uma indicação das fontes pontencias de variação foi preciso elaborar um mapa de processo, onde todas as etapas foram sequencialmente registradas conforme mostra a figura 17. Estabilizar as amostra Instalar a amostra na câmara contra a parede Instalar os termopares (se necessário) Determinar a superfície de medição Posicionar os microfones conforme o tamanho da amostra C: Modelo (produto) C: Tensão rede C: Tempo (estabilização) N: Temperatura ambiente C: Posição da amostra C: Nivelamento da amostra C: Tensão rede C: Fixação componentes C: Cordão de alimentação N: Temperatura ambiente C: Operador C: Leitura *C: Operador C: Tamanho da amostra *C: Operador *C: Alinhamento do Mic. *C: Posicioção do Mic. Iniciar o analisador de sinais Calibrar os microfones Salvar os arquivo no sistema Carregar o arquivo padrão Ajustar a tensão de alimentação C: Operador C: Operador C: Calibrador N: Temperatura ambiente N: Humidade relativa N: Pressão barométrica POP: Operador POP: Operador C: Operador N: Flutuação da tensão Aguardar pelas leituras Salvar as leituras no no analisador Exportar dados para o arquivo de excel Preencher o cabeçalho do arquivo Inserir o arquivo no sistema C: Operador C: Modelo de produto *N: Degelo *C: Temperatura interna POP: Operador POP: Operador C: Operador C: Barometro C: Termômetro C: Medidor de humidade Legenda C: Operador C: Controlável N: Não controlável SOP: Procedimento padrào * : Crítico Fim Y = Nível de potência sonora [dba] Figura 17: Mapa de processo do sistema de medição de ruído Fonte: Autor, 2008

59 59 Um outro objetivo do sistema de medição é aprender tudo o que for possível sobre o processo de medição num curto espaço de tempo. O estudo de uma observação isolada pode dar informações úteis sobre a operação atual e o trabalho em potencial necessário para o processo de medição. Contudo, a medição é um processo, portanto assim como qualquer outro processo, é necessário avaliar a variabilidade existente nele. Baseado nestas premissas foi realizado um planejamento para avaliar o sistema de medição do nível de ruído do produto. A empresa possui uma câmara especial para medição de ruído, chamada de semi-anecóica, que atende os mais rigorosos requisitos especificados em normas internacionais, como é o caso da norma ISO 3744 e IEC Na figura 18 pode ser visto a estratégia de amostragem que foi montada a partir dos fatores indicados pelo mapa de processo. Figura 18: Árvore de amostragem da avaliação do sistema de medição Fonte: Autor, 2008 O plano de amostragem foi planejado de maneira a permitir o entendimento sobre o processo de medição, como também verificar se o mesmo possa ser validado para detectar variação natural dos produtos que serão utilizados em experimentos futuros. Os fatores no topo da árvores são Câmara e Operador. Para ambos não há mudança de nível, pois estes recursos são únicos na empresa, ou seja, apenas há uma câmara e um único operador para realizar os testes de ruído, o que impossibilita a avaliação da reprodutibilidade do processo de medição. Os fatores Voltagem e Produto foram selecionados pois estão relacionados com variação natural deste produto. As voltagem de 127V e 220V/60 Hz foram especificadas, sendo que 3 amostras de cada tensão foram testadas. A repetibilidade do sistema de medição foi verificada medindo 3 vezes cada amostra consecutivamente. Foram coletadas um total

60 60 de 18 medições para o plano de amostragem proposto. Os dados do plano foram coletados de acordo com o previsto e os resultados podem ser vistos na Tabela 6. Tabela 6: Resultados das medidas VOLTAGEM PRODUTO MEDIDA SWL (dba) 127V ,7 127V ,3 127V ,4 127V ,5 127V ,9 127V ,3 127V ,4 127V ,8 127V ,1 220V ,8 220V ,2 220V ,4 220V ,2 220V ,4 220V ,1 220V ,3 220V ,6 220V ,6 Fonte: Autor, 2008 No Gráfico 2 é apresentado as medições pelo gráfico de variabilidade, onde foi verificado que há diferença entre os níveis de ruído das amostras na voltagem de 127V e 220V mas, uma amostra 220V, apresenta nível similar às amostras 127V. Variability Gage Variability Chart for SWL (dba) SWL (dba) MEDIDA PRODUTO 1 2 VOLTAGEM Gráfico 2: Gráfico de variabilidade Fonte: Autor, 2008

61 61 O primeiro ponto a ser avaliado numa carta Xbar/R de um sistema de medição é verificar se não há causa especial, ou seja, o sistema tem que ser estável e nenhum dos pontos da carta R pode estar além dos limites de controle. O passo seguinte foi verificar a resolução do sistema, o subgrupo racional é 3 (n=3), e conforme indica a Tabela 7, é necessário que haja no mínimo 5 patamares de medidas na carta das amplitude. Tabela 7: Número mínimo de unidades de medição Fonte: Ross et al. (1995) A carta R do gráfico 3 apresenta 5 diferentes patamares, caracterizando que o sistema de medição possui capacidade tecnológica para diferenciar adequadamente entre a medições repetidas. XBar of SWL (dba) 49 Mean of SWL (dba) UCL=47,05 Avg=46,00 LCL=44, Sample R of SWL (dba) Note: Sigma used for limits based on range. Range of SWL (dba) 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0-0, Sample UCL=2,643 Avg=1,027 LCL=0,000 Gráfico 3: Carta Xbar/R do processo de medição Fonte: Autor, 2008

62 62 Na seqüência foi determinado a precisão do processo de medição, que também pode ser referenciado como erro de medição. Isto foi possível pois não houve causa especial agindo no sistema. A precisão pode ser estimada utilizando a equação (19): ˆ σ = R d 2 (19) onde é desvio padrão estimado, é a média das amplitudes e d 2 é a uma constante que depende do tamanho da amostra e está indicada na tabela A1 do ANEXO A. A precisão ou desvio padrão estimado obtido para o sistema foi de 0,6 db. Se este valor for relativamente alto, pode significar que a variação de medida-a-medida está muito alta se comparado à variação de amostra-a-amostra. Um bom sistema de medição precisa distinguir a variação entre amostras e para isso o erro de medição deve ser o menor possível. De acordo com Ross et al. (1995), a regra prática é mais de 50%, mas preferivelmente mais de 75%, das médias da amostra devem estar fora dos limites de controle na carta das médias (Xbar). O carta do Gráfico 3 mostra que 4 de 6 pontos estão fora dos limites de controle, ou seja, 67%. Este resultado desmonstra que o processo de medição tem capacidade para detectar diferença entre as amostras. A acuracidade, que analisa a diferença entre o valor médio observado das medições e o valor de referência, não foi estudado neste projeto. A justificativa se dá ao fato da empresa realizar diariamente a verificação da calibração do sistema de medição. E no seu histórico, o sistema sempre atendeu os requisitos de qualidade ESTUDO DA VARIAÇÃO DO NÍVEL DE RUÍDO NO REFRIGERADOR Plano de teste Para avaliar a variação natural do processo de manufatura dos modelos da linha Frost Free, foi realizado um planejamento cujo objetivo principal foi mensurar a variação que estes produtos possuíam. Porém, outros fatores foram incluídos no

63 63 planejamento, onde foi possível aprender sobre qual componente tinha mais influência para o nível de ruído do produto. Local 1 Operador 1 Modelo Voltagem Turno Amostra Figura 19: Árvore de amostragem simplificada Fonte: Autor, 2008 O plano consistiu na medição de produtos de 3 turnos diferentes, para cada turno foram avaliados 3 modelos de refrigeradores Frost Free, duas tensões de alimentação para cada um dos modelos e 3 amostras foram selecionadas para cada uma das tensões. As amostras de produtos foram retiradas aleatóriamente da linha de produção por um auditor do departamente de controle de qualidade do produto, Análise Os dados foram coletados durante duas semanas consecutivas. Amostras foram selecionadas na linha de produção de acordo com o plano supracitado. Seguindo o procedimento de teste, antes da realização de cada medição, os produtos foram acondicionados durante 12 horas, obedecendo ao procedimento de teste. O gráfico 4 verifca-se que a média entre os modelos são similares e que a maior fonte de variação foi voltagem (61,3%), seguido da variação dentro das amostras (34,3 %).

64 64 Gráfico de Variabilidade [dba] Turno 127V 220V 127V 220V 127V 220V Voltagem M1 M2 M3 Modelo Negative Variance Component was present, switching method to REML. Variance Components Component Modelo Voltagem Modelo*Voltagem Turno Modelo*Turno Voltagem*Turno Modelo*Voltagem*Turno Within Total Var Component 0, , , , , , , , , % of Total ,0 61,3 0,0 0,0 1,9 0,0 2,5 34,3 100,0 Sqrt(Var Comp) 0,0000 1,2055 0,0000 0,0000 0,2142 0,0000 0,2445 0,9020 1,5403 Gráfico 4: Gráfico de variabilidade para os produtos da produção Fonte: Autor, Check List de Conformidade Apenas avaliar as variações de nível de ruído entre os produtos coletados na linha de produção talvez não seja o suficiente para identificar fatores que possam ser estudados. Após a realização da medição de ruído de cada amostra, indentificou a necessidade de realizar uma inspeção visual em todo o produto. Um check list de conformidade foi elaborado em conjunto com o setor de qualidade da empresa. Os detalhes de cada item de inspeção estão apresentados na tabela 8.

65 65 Tabela 8: Check list de conformidade para inspeção visual CHECK LIST AVALIAÇÃO COMPONENTES COMENTÁRIOS A Porta (s) Ruído durante abertura de porta e estalo bucha clictante. B Capa Frontal ( Frost Free ) Correta fixação ( parafusos ) e alinhamento. C Capa Traseira ( Frost Free ) Montagem correta ( Quebrado, mal posicionado ). D E F G H I Manta asfáltica antí-ruído Tubos no Freezer Fiação elétrica ( Freezer ) Sensor e Termofusível ( Freezer ) Hélice ( Frost Free ) Motor ventilador ( parafusos e calços ) Posicionamento. Posicionamento / Alinhamento. Posicionamento e fixação. Posicionamento e fixação. Balanceamento, intregridade e montagem no eixo. Posicionamento e fixação do batente, amortecedores e parafusos. J Condensador Integridade, montagem e fixação. L Posicionamento dos tubos na região do compressor Posicionamento / Alinhamento. M N Compressor Massa antí-ruído Montagem dos amortecedores e fixação da presilha. Posicionamento e fixação. O Recipiente de evaporação Posicionamento, fixação e colocação fita dupla face ( Tecunseh ). P Fixação caixa do relé Fixação. Q Pé estabilizador Fácil regulagem ( manual ). R S Manta antí-ruído placa secundária ( modelo Tango) Gaxeta antí- ruído modelo SYMPHONY CICLE Posicionamento e montagem. Posicionamento T Manta antí-ruído Modelo Botton (EPS Capa Traseira ) Fonte: Autor, 2008 Posicionamento na capa traseira EPS Os resultados das inspeções serviram de embasamento para um estabelecimento de um plano de ação ao qual está descrito em detalhes na sessão ESTUDO DAS FONTES DE VARIAÇÃO DO PRODUTO Nas medições realizadas foi identificado que grande parte das amostras estavam com o nível de ruído acima do especificado e que os produtos na tensão de 127V apresentavam-se sistematicamente maior que os produtos na tensão de 220V. No intuito de identificar qual era a causa deste efeito, foi também realizado medições da rotação dos ventiladores para as duas tensões distintas. As medições foram realizadas em algumas das mesmas amostras testadas. Para realização destes testes foi utilizado um equipamento, chamado de tacômetro, que possibilitou a medição da rotação dos ventiladores. Após a finalização do teste verificou-se também um efeito sistemático para a rotação, ou seja, os produtos na tensão de 127 V estavam apresentando em média uma elevação de 320 rpm se comparado com as amostras 220 V, ratificando que a causa da

66 66 diferença de ruído estava relacionado às diferenças de rotação dos ventiladores. Os resultados dos testes também foram confrontados com o desenho dos componentes e ambos os ventiladores (127 V e 220 V), estavam dentro dos limites de especificação, porém os motores 220V estavam muito próximo do limite inferior e os motores estavam bem mais próximos do limite superior de especificação. Esta informação foi levada ao time da engenharia com o objetivo de que o fornecedor fosse acionado para estudar a possibilidade de ajustar as rotações dos dois motores de maneira que ficassem similares e continuassem dentro da especificação. Contudo, a solução de ajuste da rotação dos ventiladores não seria suficiente para fazer com que o produto ficasse dentro do nível especificado, pois conforme o gráfico 2, alguns produtos 220 V também estavam acima da especificação. Os especialistas do laboratório de acústica apontavam que a causa ainda estava relacionado com o ruído de ventilação. Neste momento decidiu-se que seria necessário montar um mapa do produto focando o sistema de ventilação, pois desta maneira seria possível avaliar os componentes do sistema e identificar se algum fator seria passível de estudo. Na figura 20 é possível visualizar o mapa de produto do sistema de ventilação do refrigerador Frost Free. Figura 20: Mapa de produto Sistema de Ventilação Fonte: Autor, 2008

67 67 O mapa de produto da figura 20 apresenta os interrelacionamentos dos componentes do sistema de ventilação. Neste diagrama também são apresentados os fatores que podem influciar no nível de ruído deste sistema DELINEAMENTO DO EXPERIMENTO A proposta de delinear um experimento foi necessária pois se desejava estudar os fatores que poderiam estar influenciando no nível de ruído do sistema de ventilação. O mapa de produto da figura 20 ajudou a identificar alguns destes fatores, pois algumas características como, a geometria e o material de alguns componentes que foram alterados em um período anterior, e poderiam estar contribuindo para elevação do ruído do produto. Para este estudo foi utilizado o formulário para documentação do planejamento de um experimento sugerido por Moen et al. (1999). Este formulário ajuda na comunicação do plano experimental e serve como ferramenta na fase do planejamento do ciclo do PDSA. Na tabela 9 é apresentado a parte introdutória deste documento, onde são descritos os objetivos do estudo, como também as informações adquiridas que serviram de base para o planejamento. A seguir é apresentado o formulário através das tabelas 9 a 13. Tabela 9: Descrição do título, objetivo e informações sobre o planejamento Título / data 1. Objetivos DOE - Ruído de Ventilação (jan/2008) Estudar a aplicação do conceito antigo (material A) na nova condição de produção do refrigerador de duas portas. Verificar a proposta de um novo fornecedor de hélice. Identificar fatores ativos de influência no ruído de ventilação. 2. Informações adquiridas Os fatores foram planejados tomando em consideração o mapa de produto, como também os testes de conformidade realizado com produtos retirados da linha de montagem. O sistema de ventilação é a maior fonte de ruído deste modelo de refrigerador. Fonte: Autor, 2008 A variável resposta, os fatores em estudo e as variáveis de ruído são apresentadas na tabela 10. Alguns dos fatores tiveram os níveis ajustados o mais aberto

68 68 possível para que seus efeitos fossem relativamente maiores a variação das variáveis ruído, porém esta técnica não foi aplicada em todos os fatores, como nos casos da comparação entre fornecedores e materiais. Tabela 10: Descrição da estratégia experimental 3. Estratégia experimental 3.1 Variáveis de resposta Técnica de medição Nível de Potência Sonora - SWL [dba] Teste normalizado conforme ISO Fatores em estudo Nível ( - ) Nível ( + ) Teoria Previsão X1 Material da Capa Frontal A B Material B, poussi mais massa reduzindo o nível de siginificativo ruído X2 Motor Ventilador Forn. C Forn. D Ambos motores possuem a mesma rotação não siginificativo X3 Hélice Atual Proposta Hélice atual não é de boa qualidade (maior ruído) signficativo X4 Material Fundo Traseiro E F Material F possui mais massa isolando melhor o ruído signficativo X5 Posição da hélice 4 mm 0 mm Pouca influência no ruído pouco signficativo X6 X7 X8 3.3 Variáveis de ruído Método de controle Variação de produto a produto Realizado estudo para conhecer variação Montagem dos setups Ruído do compressor Ruído de expansão de gás Gelo no Evaporador Testes realizados freezer na temperatura normal de funcionamento (-20 graus). Serão montados 16 conjuntos diferentes de capa / suporte / ventilador Compressor desligado Compressor desligado O produto será seco antes do início de cada teste Fonte: Autor, 2008 As informações sobre previsões sobre os efeitos e interações dos fatores são apresentados na tabela 11. Tabela 11: Previsão gráfica sobre os efeito e interações dos fatores 4. Previsão gráfica 4.1 Efeitos principais m e l h o r 4.2 Interações Não são previstas interações significativas entre fatores Fonte: Autor, 2008

69 69 Na tabela 12 é feita uma breve descrição a respeito dos métodos de análise estatística e a matriz do experimento. Tabela 12: Método de análise estatística e matriz do experimento 5. Repetição ou réplica, método de randomização e restrições Fatorial Fracionado 2 V 5-1 Existe restrição na quantidade de gabinetes (dois), no entanto serão utilizados 16 conjuntos do sistema de ventilação. A ordem dos tratamentos será completamente randomizado. 6. Matriz do experimento Fonte: Autor, 2008 E finalmente como a última parte do formulário na tabela 13 são apresentados as informações relacionado ao custo do experimento, cronograma e outros recursos que sejam necessários para realizar o experimento. Também é apresentado a matriz de confundimento para o experimento fatorial fracionado. Tabela 13: Informações de custo, cronograma e estrutura de confudimento 7. Custo estimado, programação e outras considerações de recursos Tempo estimado de uso de câmara é de 2,5 dias úteis. Custo R$ 300,00 para ser debitado no centro de custo. Cronograma: início em 15/01/ Estrutura de confundimento X4*X5 = X1*X2*X3X1*X3 = X2*X4*X5 X3*X5 = X1*X2*X4X1*X2 = X3*X4*X5 X3*X4 = X1*X2*X5X5 = X1*X2*X3*X4 X2*X5 = X1*X3*X4X4 = X1*X2*X3*X5 X2*X4 = X1*X3*X5X3 = X1*X2*X4*X5 X2*X3 = X1*X4*X5X2 = X1*X3*X4*X5 X1*X5 = X2*X3*X4X1 = X2*X3*X4*X5 X1*X4 = X2*X3*X5 Fonte: Autor, 2008