APLICAÇÃO DO AHP PARA A AVALIAÇÃO DOS CRITÉRIOS DE PONTUAÇÃO DE FMEA DE PROCESSO

Transcrição

1 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. APLICAÇÃO DO AHP PARA A AVALIAÇÃO DOS CRITÉRIOS DE PONTUAÇÃO DE FMEA DE PROCESSO Dimas Campos de Aguiar (UNESP) dimas_c@hotmail.com Helder José Celani de Souza (UNESP) hcelani@uol.com.br Valério Antonio Pamplona Salomon (UNESP) salomon@feg.unesp.br A metodologia de Análise do Modo de Efeito da Falha ou FMEA tem sido desenvolvida por diferentes pesquisadores que utilizam distintas tabelas orientativas para a pontuação dos índices de severidade, ocorrência e detecção. Este trabalho tem o objetivo de avaliar, através do método de auxílio à decisão AHP, diversas propostas de aplicação de FMEA de Processo, assim como obter e propor a melhor recomendação para sua efetividade. As tabelas de referência para a atribuição dos valores de tais índices serão avaliadas em suas diferentes apresentações, passando por uma análise crítica e pelos julgamentos necessários. Serão avaliadas cinco tabelas de referência para a pontuação de severidade, seis para a pontuação de ocorrência e outras seis para a pontuação de detecção. A contribuição científica do trabalho é prover a aplicação de FMEA de Processo com base em tabelas propostas ou apresentadas na literatura sobre o tema, com o objetivo de melhorar as soluções de engenharia em resposta à qualidade, confiabilidade, manutenabilidade, custos e produtividade. Palavras-chaves: FMEA de Processo, Critérios de Pontuação, AHP

2 1. Introdução A metodologia de Análise do Modo e Efeito da Falha, conhecida como FMEA (Failure Mode and Effect Analysis), tem os seus primeiros registros de utilização conceitual em 1949, no exército americano. Mas, é na década de 60 que é constatado seu uso efetivo no projeto Apollo da agência norte-americana NASA (National Aeronautics and Space Administration) que, conforme relato de Fernandes e Rebelato (2006) e Sharma, Kumar e Kumar (2007), foi desenvolvido um método para identificar, de forma sistemática, falhas potenciais em processos através da definição de suas causas e efeitos. Nos anos 80, a FMEA torna-se uma referência para o desenvolvimento de processos, a priori, na indústria aeroespacial. Em 1988 a Ford Motor Company publicou o manual de instruções da FMEA de Projeto (Design FMEA) e de Processo (Process FMEA), aplicados em desenvolvimento de produtos e em processos de manufatura (SOCIETY OF AUTOMOTIVE ENGINEERS, 2001), respectivamente. A aplicação da FMEA é considerada atualmente um elemento chave no processo de planejamento de qualidade nas empresas, conforme estudos de autores como Stamatis (1995), Palady (1997), Reid (2005) e Teng et al. (2006), os quais convergem na conclusão de que as organizações que realizam a aplicação de FMEA de forma completa, poupam recursos e apresentam elevados níveis de satisfação dos seus clientes. Assim, a FMEA é uma metodologia poderosa quando aplicada corretamente, porém de outra forma, não evidencia seus benefícios (DEVADASAN et al, 2003). Assumindo que a técnica para uso da metodologia de FMEA é conhecida, as considerações sobre o preenchimento do formulário e a relação entre as colunas não serão abordadas neste artigo, podendo ser obtidas nas publicações de Kmenta e Ishii (2000), Aguiar e Salomon (2007) e Terninko (2003). O objetivo deste trabalho é comparar as diferentes tabelas de referência para a pontuação de severidade, ocorrência e detecção normalmente utilizadas na metodologia FMEA, identificado-as na literatura correspondente, e propor a melhor combinação entre elas para a aplicação em FMEA de Processo. Para tanto, será utilizado o método AHP (Analytic Hierarchy Process) e ferramentas de suporte tais como as matrizes de julgamento. Para atingir este objetivo, será utilizado o método de pesquisa bibliográfica e uma estrutura que contempla a fundamentação teórica, uma análise crítica para os julgamentos, a aplicação do método AHP, a análise dos resultados e as conclusões. 2. Fundamentação teórica Esta etapa do trabalho apresenta a seleção de diversas publicações sobre as técnicas para aplicação da FMEA, mais especificamente nas tabelas de referências para as pontuações aplicadas, ou mesmo apresentada por seus autores. Ahsen (2008) relata que, pela priorização dos riscos, a FMEA auxilia os gestores a realizarem alocações de recursos de forma mais eficiente. Assim, pela relação existente entre a severidade do modo de falha, a freqüência na qual a falha pode ocorrer e a probabilidade de detecção da falha, a FMEA de Processo tem como meta definir, demonstrar e melhorar as soluções de engenharia em resposta à qualidade, confiabilidade, manutenabilidade, custos e produtividade. Cada modo de falha precisa ser classificado quanto ao impacto dos seus efeitos. A coluna Severidade define esta classificação por uma pontuação que varia de 1 a 10: nota 1 para o menos grave e nota 10 para o mais grave (TOZZI, 2004). Bem-Data 2

3 e Raoulf (1996); Chang, Liu e Wei (2001) e Yang et al. (2006) trazem uma proposta, na qual pode-se notar duas situações de alta subjetividade. Uma delas é quando se cita a insatisfação do cliente como padrão de comparação, porém, todo modo de falha a ser considerado na FMEA desdobra-se em um efeito potencial que causará a insatisfação do cliente e sua pontuação de severidade irá indicar o grau de tal insatisfação. Outro aspecto é a parametrização de mais de um valor para a mesma situação descrita, o que contribui para uma priorização menos exata do risco. Esta proposta é apresentada na Tabela 1. Severidade Pontuação O cliente provavelmente não notará 1 Ligeiramente percebido 2,3 Insatisfação do cliente 4,5,6 Alto grau de insatisfação 7,8 Compromete segurança ou legislação 9,10 Fonte: Adaptado de Chang, Liu e Wei (2001); Bem-Data e Raoulf (1996); Yang et al. (2006) Tabela 1 - Pontuação da severidade da falha Outras referências apresentam critérios distintos, tal como Terninko (2003), que adota uma razão para o valor de severidade que varia desde 1 para severidade nenhuma, até 10 para severidade catastrófica, conforme apresentado na Tabela 2. Severidade Pontuação Nenhuma 1 Muito desprezível 2 Desprezível 3 Pequena 4 Moderada 5 Significante 6 Grande 7 Extrema 8 Séria 9 Catastrófica 10 Fonte: Adaptado de Terninko (2003) Tabela 2 - Pontuação da severidade Nas aplicações da FMEA realizadas por Garcia (2000) e Tozzi (2004), a referência para a atribuição de valores de severidade é composta por cinco intervalos correlacionados a dez valores, que também considera a insatisfação do cliente como parâmetro de comparação e adota mais de um valor para a mesma situação descrita, conforme mostrado na Tabela 3. Severidade do efeito MUITO ALTA - Quando compromete a segurança da operação ou envolve a infração a regulamentos governamentais. ALTA - Quando provoca a insatisfação do cliente. MODERADA - Quando provoca alguma insatisfação devido à queda do desempenho ou mau funcionamento do sistema. BAIXA - Quando provoca uma leve insatisfação, o cliente observa apenas uma leve deteorização ou queda de desempenho. Escala

4 MÍNIMA - Falha que afeta minimamente o desempenho do sistema, e a maioria dos clientes talvez nem mesmo note sua ocorrência. Fonte: Adaptado de Garcia (2000); Tozzi (2004) Tabela 3 - Pontuação da severidade do efeito A definição dos valores de pontuação de severidade entre um e dez, apesar de ser a regra mais comum para as pontuações na FMEA, não é uma regra obrigatória. Matos (2004) propõe pontuações que variam de um a cinco, e no caso da severidade, considera a possibilidade de o cliente perceber ou não a falha, sendo que o impacto no cliente é definido pelo efeito. Este critério de pontuação facilita atribuição dos valores, porém restringe a quantidade de possíveis combinações para os valores de NPR (número de prioridade de risco), podendo agrupar riscos distintos em uma mesma situação. A proposta de Matos (2004) é apresentada na Tabela 4. Índice Critérios para a estimativa do índice de severidade 1 É razoável esperar que o cliente não perceba a falha. 2 O cliente perceberá a falha, mas não ficará insatisfeito por causa dela. 3 O cliente perceberá a falha e ficará insatisfeito. 4 O cliente ficará insatisfeito, mas não tem sua segurança afetada. 5 O cliente ficará muito insatisfeito e afeta sua segurança. Fonte: Matos (2004). Tabela 4 - Critérios para a estimativa do índice de severidade Uma proposta de pontuação de severidade baseada na importância da necessidade é adotada por Fernandes e Rebelato (2006) e apresentada na Tabela 5. Esta proposta não inclui situações intermediárias de pontuações com os valores dois, três, cinco sete e nove. Importância Critério Severidade Muito alta Necessidade em relação à segurança do usuário 10 Alta Necessidade relacionada às funções primárias do produto ou serviço 8 Moderada Necessidades relacionadas às funções secundárias porém relevantes ao cliente 6 Baixa Necessidade relacionada às funções secundárias, porém pouco relevantes ao cliente 4 Muito baixa Necessidade relacionada às funções secundárias, porém irrelevantes ao cliente 1 Fonte: Fernandes e Rebelato (2006) Tabela 5 - Critérios de pontuação da severidade baseado na importância da necessidade Para a definição da pontuação de ocorrência, deve-se interpretar uma Causa Potencial como a forma pela qual a falha poderia ocorrer, descrita em termos de algo que possa ser corrigido ou controlado (AGUIAR e SALOMON, 2007). A idéia é identificar a origem de cada modo de falha, e com base no histórico de acontecimentos anteriores, cada causa é classificada pela pontuação de ocorrência, convencionalmente estimada em uma escala de 1 a 10. A Tabela 6 apresenta o critério de pontuação da ocorrência proposto por Braglia (2000), o qual considera dados históricos do tempo médio entre falhas e possibilita uma melhor percepção da razão da ocorrência. Avaliação da probabilidade de ocorrência Tempo médio entre falhas (MTBF) Pontuação 2 1 Razão de ocorrência (%) Remota > 10 anos 1 < 0,01 Baixa 2-10 anos 2-3 0,01-0,1 Moderada 6 meses - 2 anos 4-6 0,1-0,5 4

5 Alta 3-6 meses 7-8 0,5-1 Muito alta < 3 meses 9-10 > 1 Fonte: Adaptado de Braglia (2000) Tabela 6 - Pontuação da ocorrência considerando o tempo médio entre falhas Bem-Data e Raoulf (1996); Chang, Liu e Wei (2001) e Yang et al. (2006) definem um outro critério de referência para a pontuação da ocorrência a partir do valor da razão da probabilidade de ocorrência das falhas, sem considerar a ocorrência das causas potenciais, com pontuação de 1 a 10 relacionada a uma razão de 0,5, conforme mostrado na Tabela 7. Critério Pontuação Razão da possibilidade de ocorrência da falha Chance remota de falha 1 0 Baixa razão de falha 2 1/ /10000 Moderada razão de falha 4 1/ / /200 Alta razão de falha 7 1/ /20 Muito alta razão de falha 9 1/ /2 Fonte: Adaptado de Chang, Liu e Wei (2001); Bem-Data e Raoulf (1996); Yang et al. (2006) Tabela 7 - Pontuação da ocorrência pela possibilidade de ocorrência da falha Terninko (2003) adota a referência para a pontuação da ocorrência, porém apresenta uma razão de 0,9 para a pontuação de 1 a 10, conforme apresentada na Tabela 8. Critérios Razão de Ocorrência 1. Quase Nunca 3/ Remota 100/ Muito Desprezível 1000/ Desprezível 10000/ Baixa / Média / Moderada Alta / Alta / Muito Alta / Quase Certa /10 6 Fonte: Adaptado de Terninko (2003). Tabela 8 - Pontuação da ocorrência a partir da razão de ocorrência Segundo Garcia (2000), a taxa de falha e a capabilidade devem ser estimados aplicando-se procedimentos estatísticos aos dados históricos coletados em processos similares, caso contrário, será necessária uma análise subjetiva. Tal critério é mostrado na Tabela 9. Probabilidade de Ocorrência Cpk Taxa de Falha Escala MUITO ALTA - Falha quase inevitável 0,3 1 / ,4 1 / 3 9 ALTA - Falhas ocorrem com freqüência 0,6 1 / 8 8 0,7 1 /

6 0,9 1 / 80 6 MODERADA - Falhas ocasionais 1,0 1 / ,2 1 / BAIXA - Falhas raramente ocorrem 0,1 1 / ,6 1 / MÍNIMA Falha muito improvável 2,0 1 / Fonte: Adaptado de Garcia (2000); Tozzi (2004). Tabela 9 - Pontuação da ocorrência baseada na capabilidade do processo A Tabela 10 apresenta a proposta de ocorrência da FMEA tratada por Matos (2004). Índice Critérios para as estimativas do índice de ocorrência 1 Probabilidade muito remota de acontecer. 2 Número de ocorrências baixo. 3 Número de ocorrências moderado. 4 Número de ocorrências alto. 5 Falhas em proporções alarmantes. Fonte: Matos (2004) Tabela 10 - Critérios para a estimativa do índice de ocorrência Leal, Pinho e Almeida (2005) e Fernandes e Rebelato (2006) apresentam um critério de pontuação baseado na taxa de falhas, porém deve ser considerado o histórico de ocorrências das causas potenciais de cada falha, relacionando a pontuação de ocorrência com a eficiência do controle preventivo que atua em cada causa, conforme mostrado na Tabela 11. Probabilidade de Falha Possíveis taxas de falhas Rank Extremamente alta 1 em 2 10 Muito alta 1 em 3 9 Repetidas falhas 1 em 8 8 Alta 1 em 20 7 Moderadamente alta 1 em 80 6 Moderadamente alta 1 em Relativamente baixa 1 em Baixa 1 em Remota 1 em Quase impossível 1 em Fonte: Leal, Pinho e Almeida (2005); Fernandes e Rebelato (2006). Tabela 11 - Critério de análise e sistema de ranqueamento para a ocorrência da falha Com a identificação das causas de falhas, há que atuar na prevenção e detecção. A Tabela 12 apresenta o critério de pontuação adotado por Baglia (2000), onde são avaliadas diferentes combinações de controles para a detecção da falha. Controlável via carta de controle Visível após uma inspeção Inspeção periódica Visível a olho nu Pontuação Indireta Sim Parcial Não Direta Não Sim Não Sim Não X 1 X X 1 X X X 2 X X X X 3 6

7 X X X X 4 X X X X 5 X X X X 5 X X X X 6 X X X X 6 X X X X 7 X X X X 8 X X X X 9 X X X X 10 Fonte: Adaptado de Braglia (2000). Tabela 12 - Pontuação da detecção pela combinação de diversas possibilidades de controle A prevenção age nas características do sistema, seja em termos de produto ou processo, de modo a reduzir o risco de cada falha, mediante a definição dos controles de prevenção. Puente et al. (2002) afirmam que tais controles permitem a atuação diretamente nas causas potencias de um determinado modo de falha, ao passo que os controles de detecção possibilitam a detecção do modo de falha antes de atingir a operação subsequente do processo. Em adição, tem-se um plano de controle e um sistema de detecção que atuam preventivamente no processo e no produto, respectivamente. O critério para a pontuação da detecção tratado por Bem-Data e Raoulf (1996); Chang, Liu e Wei (2001) e Yang et al. (2006) apresenta-se mais coerente para o propósito da avaliação de detecção da falha, considerando a probabilidade de um defeito chegar ao cliente, conforme apresentado na Tabela 13. Critério Pontuação Probabilidade de um defeito chegar ao cliente Remota Baixa Moderada Alta Muito alta Fonte: Adaptado de Chang, Liu e Wei (2001); Bem-Data e Raoulf (1996); Yang et al. (2006). Tabela 13 - Pontuação da detecção pela probabilidade de um defeito chegar ao cliente Terninko (2003) adota a referência para a pontuação da detecção baseada na frequência de detecção associada à probabilidade da ocorrência de uma causa, mostrada na Tabela 14. Detecção Freqüência de detecção Desempenho do controle 1. Quase Certa / Detectado antes do problema. 2. Muito Alta / Alta / Moderadamente Alta / Média / Possibilidade de plano de ação. 6. Baixa / Desprezível 10000/ Muito Desprezível 1000/ Remota 100/

8 10. Quase Impossível 3/ Ocorrência de catástofre. Fonte: Adaptado de Terninko (2003) Tabela 14 - Pontuação da detecção pela frequência de detecção A Tabela 15 mostra a proposta de detecção da FMEA tratada por Matos (2004) Índice Critérios para as estimativas do índice de não detecção 1 Probabilidade muito alta que a falha seja detectada. 2 Probabilidade alta de que a falha seja detectada. 3 Probabilidade média de que a falha seja detectada. 4 Probabilidade baixa de que a falha seja detectada. 5 Probabilidade muito baixa que a falha seja detectada. Fonte: Matos (2004). Tabela 15 - Critérios para as estimativas do índice de não detecção A Tabela 16 apresenta o critério para a análise e pontuação da detecção adotada por Leal, Pinho e Almeida (2005), baseada na probabilidade de detecção da causa de uma falha relacionada ao controle preventivo. Detecção Probabilidade de detecção da causa da falha Rank Absolutamente incerta A manutenção não detecta a causa da falha potencial, ou não existe manutenção. 10 Muito remota Chance muito remota de se detectar a causa da falha. 9 Remota Chance remota de se detectar a causa da falha. 8 Muito Baixa Chance muito baixa de se detectar a causa da falha. 7 Baixa Chance baixa de se detectar a causa da falha. 6 Moderada Moderada chance de se detectar a causa da falha. 5 Moderadamente alta Moderadamente alta a chance de se detectar a causa da falha. 4 Alta Chance alta de se detectar a causa da falha. 3 Muito alta Chance muito alta de se detectar a causa da falha. 2 Quase certa A manutenção quase certamente detectará a causa da falha. 1 Fonte: Leal, Pinho e Almeida (2005). Tabela 16 - Critério de análise e sistema de ranqueamento para a detecção Outro critério de pontuação de detecção a ser considerado é de Andrade e Turrioni (2000), os quais focarama análise em questões ambientais, conforme apresentado na Tabela 17. Grau de Detecção Os controles atuais certamente irão detectar, quase de imediato, que o aspecto e a reação podem ser instantâneos. Há alta probabilidade de que o aspecto seja detectado logo após a sua ocorrência, sendo possível uma rápida reação. Há uma possibilidade moderada de que o aspecto seja detectado num período razoável de tempo antes que uma ação possa ser tomada e os resultados sejam vistos. É improvável que o aspecto seja detectado ou levará um período razoável de tempo antes que uma ação possa ser tomada e os resultados sejam vistos. O aspecto não será detectado em nenhum período razoável de tempo ou não há reação possível (condições operacionais normais). Fonte: Andrade e Turrioni (2000). Tabela 17 - Pontuação da detecção Índice

9 Chang, Liu e Wei (2001); Bem-Data e Raoulf (1996); Yang et al. (2006) Terninko (2003) Garcia (2000); Tozzi (2004) Matos (2004) Fernandes e Rebelato (2006) Braglia (2000) Chang, Liu e Wei (2001); Bem-Data e Raoulf (1996); Yang et al. (2006) Terninko (2003) Garcia (2000); Tozzi (2004) Matos (2004) Leal, Pinho e Almeida (2005); Fernandes e Rebelato (2006) Baglia (2000) Chang, Liu e Wei (2001); Bem-Data e Raoulf (1996); Yang et al. (2006) Terninko (2003) Matos (2004) Leal, Pinho e Almeida (2005); Fernandes e Rebelato (2006) Andrade e Turrioni (2000) XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Com um total de dezessete tabelas, sendo cinco para severidade, seis de ocorrência e seis de detecção, concluiu-se o levantamento realizado na literatura sobre as propostas das tabelas de referências para a pontuação dos diferentes critérios. 3- Aplicação do AHP Para avaliação das tabelas e posterior recomendação será utilizado o método AHP, o qual permite a escolha da melhor alternativa de decisão e considera múltiplos critérios expressos por meio de valores qualitativos ou quantitativos (SAATY, 2001). Segundo Schmitd (1995), o método AHP caracteriza-se pela capacidade de analisar o problema de tomada de decisão através da construção e comparação par-a-par de níveis hierárquicos. Montevechi e Pamplona (1996) afirmam que a utilização do método AHP é recomendável quando envolve a opinião do ser humano. A Figura 1 mostra o levantamento das tabelas de referência propostas para os diferentes fatores da FMEA, isto é, severidade, ocorrência e detecção. Atribuição dos valores de NPR Severidade Ocorrência Detecção S1 S2 S3 S4 S5 O1 O2 O3 O4 O5 O6 D1 D2 D3 D4 D5 D6 Figura 1 Critérios de pontuação para severidade, ocorrência e detecção. Com a definição da estrutura dos critérios, é possível construir as matrizes de comparação, e partir deste ponto, o decisor elabora as matrizes de relacionamentos, através de julgamentos, com objetivo de estabelecer o grau de importância de um fator em relação a outro, e desta forma definir as prioridades (SHIMIZU, 2006). Em termos gerais, duas situações foram identificadas como fragilidades nas propostas identificadas na literatura. A primeira delas consiste em situações com mais de um valor por critério que podem resultar em erros interpretativos na definição dos valores que resultarão na prioridade do risco. A segunda situação está nas propostas de pontuações com quantidade de valores inferior a dez, incluindo a falta de valores intermediários, que facilita a atribuição dos valores, porém restringe a quantidade de possíveis combinações, as quais podem resultar em um agrupamento de riscos de diferente magnitude. Para o caso específico da pontuação de severidade, os critérios óbvios, como por exemplo, insatisfação do cliente, foram considerados impróprios por configurarem na essência um efeito potencial da falha. Também foi identificada uma situação onde menor valor de pontuação está 9

10 definido para o caso onde o cliente não percebe o efeito, o que poderá ser muito grave, caso o efeito seja percebido pelo usuário. A Tabela 18 apresenta os julgamentos realizados para o critério de pontuação da severidade. Severidade Propostas S1 S2 S3 S4 S5 S1 1 1/3 1/2 2 1 S S3 2 1/ S4 1/2 1/4 1/3 1 1/2 S5 1 1/3 1/2 2 1 Tabela 18 - Julgamentos dos critérios de pontuação da severidade No caso da pontuação a ocorrência, algumas referências trazem a proposta de pontuação a partir da uma razão da probabilidade de ocorrência das falhas, o que foi considerado impróprio por não levar em conta a ocorrência das causas potenciais. Procedimentos estatísticos aplicados aos dados históricos de processos similares e também os registros de tempo médio entre falhas possibilitam uma melhor percepção da razão da ocorrência, diminuindo a subjetividade da análise. A Tabela 19 apresenta os julgamentos realizados para o critério de pontuação da ocorrência. Ocorrência Propostas O1 O2 O3 O4 O5 O6 O O2 1/5 1 1/2 1/3 4 2 O3 1/ /2 5 1 O4 1/ O5 1/8 1/4 1/5 1/6 1 1/5 O6 1/ /2 5 1 Tabela 19 - Julgamentos dos critérios de pontuação da ocorrência Um aspecto bastante positivo para a pontuação da detecção é a aplicação de possíveis combinações de diferentes métodos de controle para definir a sua pontuação, em contra partida, situações que relatam a detecção da causa da falha, detecção antes do problema e possibilidade de plano de ação foram identificadas como impróprias para finalidade da pontuação da detecção. A Tabela 20 apresenta os julgamentos realizados para o critério de pontuação da detecção. Detecção Propostas D1 D2 D3 D4 D5 D6 D D2 1/ /2 4 1/2 D3 1/6 1/3 1 1/4 2 1/4 D4 1/ D5 1/7 1/4 1/2 1/5 1 1/5 D6 1/ Tabela 20 - Julgamentos dos critérios de pontuação da detecção Com a definição da estrutura dos critérios, é possível construir as matrizes de comparação, e partir deste ponto, o decisor elabora as matrizes de relacionamentos, através de julgamentos, com 10

11 objetivo de estabelecer o grau de importância de um fator em relação a outro, e desta forma definir as prioridades (SHIMIZU (2006). Saaty (2001) propõe a obtenção da prioridade relativa das comparações a partir da normalização da média geométrica das linhas da matriz de comparações. A Tabela 21 apresenta os valores obtidos para as prioridades relativas das comparações realizadas, onde a melhor alternativa proposta para a pontuação da severidade foi a apresentada por Terninko (2003) com prioridade relativa igual a 0,40 e, para as pontuações de ocorrência e detecção, as melhores propostas foram as apresentadas por Braglia (2000), em ambos os casos com prioridade relativa igual a 0,42. Severidade Ocorrência Detecção PR 0,14 0,40 0,24 0,08 0,14 0,42 0,10 0,12 0,20 0,03 0,12 0,42 0,12 0,06 0,19 0,04 0,19 Tabela 21 - Prioridades relativas de Critérios Propostas Segundo Shimizu (2006), é preciso avaliar a coerência do resultado nas alternativas com respeito a cada um dos critérios que os compõe, e para tanto, é usado um indicador da consistência das comparações, CR (Consistency Ratio). Saaty (2001) recomenda que, para valores de CR acima de 0,20, as comparações sejam revistas. Neste estudo, nenhum valor encontrado foi acima desta definição, o que indica que as comparações são coerentes. 4- Conclusões Com base no objetivo deste trabalho, na obtenção das tabelas propostas através de pesquisa bibliográfica, nos resultados dos julgamentos realizados e na aplicação do método AHP, obtevese como resultado final a recomendação da tabela de Terninko para severidade, e das tabelas de Braglia para ocorrência e detecção. A utilização do método AHP permitiu, através da elaboração de três matrizes de julgamento e a partir de dezessete tabelas, comparar as diferentes propostas e priorizar as referências. As situações em que as tabelas propostas possuem mais de um valor por critério e falta de valores intermediários foram considerados como erros interpretativos na definição destes. Outras, em que a quantidade de valores é inferior a dez, há restrição no número possível de combinações, e por último, um cuidado especial foi dado aos critérios com menor valor de pontuação em que o efeito não é percebido pelo cliente e sim pelo usuário. Para futuros estudos e artigos poderá ser desenvolvida uma pesquisa-ação, em ambiente manufatureiro, através da aplicação da combinação de tabelas de referência para as pontuações da FMEA de processo, recomendadas neste trabalho. Referências AGUIAR, D. C.; SALOMON, V. A. P. Avaliação da prevenção de falhas em processos utilizando métodos de tomada de decisão. Revista Produção, v. 17, n. 3, p , ANDRADE, M. R. S.; TURRIONI, J. B. Uma metodologia de análise dos aspectos e impactos ambientais através da utilização do FMEA. XX Encontro Nacional de Engenharia de Produção - São Paulo, SP. Out., AHSEN, A. Cost-oriented failure mode and effects analysis. International Journal of Quality & Reliability Management, v. 25, nº 5, p ,

12 BEM-DAYA, M.; RAOULF, A. A revised failure mode and effects analysis model. International Journal of Quality & Reliability Management, v. 13, nº 1, p , BRAGLIA, M. MAFMA: multi-attribute failure mode analysis. International Journal of Quality & Reliability Management, v. 17, nº 9, p , CHANG, C. L.; LIU, P. H.; WEI, C. C. Failure mode and effects analysis using grey theory. Integrated Manufacturing systems, v. 12, p , DEVADASAN, S.R.; MUTHU, S.; SAMSON, R.N.; SANKARAN, R.A. Design of total failure mode and effects analysis program. International Journal of Quality & Reliability Management, v. 20, nº 5, p , FERNANDES, J. M. R.; REBELATO, M. G. Proposta de um método para integração entre QFD e FMEA. Gestão e Produção, v. 13, n. 2, p , mai.-ago GARCIA, M. D. Uso integrado das técnicas de HACCP, CEP e FMEA. 128p. Dissertação (Mestrado Profissionalizante em Engenharia) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul - Escola de Engenharia, Porto Alegre, RS, KMENTA, S.; ISHI, K. Scenario-based FMEA: A life cycle coste perspective ASME Design Engineering Technical Conferences. Baltimore, Maryland, Set LEAL, F.; PINHO, A. F.; ALMEIDA, D. A. Análise de falhas através da aplicação do FMEA e da teoria Grey. XXV Encontro Nacional de Engenharia de Produção - Porto Alegre, RS. out. - nov MATOS, R. B. Indicadores de desempenho para o beneficiamento de madeira serrada em empresas de pequeno porte: Um estudo de caso. 100p. Dissertação (Mestrado em Recursos Florestais) - Universidade de São Paulo, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Piracicaba, SP, MONTEVECHI, J. A. B.; PAMPLONA, E. O. Análise hierárquica em análise de investimentos, looking for a paradigm shift. XVI Encontro Nacional de Engenharia de Produção. Porto Alegre, RS. Out PALADY, P. FMEA: Análise dos Modos de Falha e Efeitos. Prevendo e prevenindo problemas antes que ocorram. São Paulo: IMAN, PUENTE, J.; PINO, R.; PRIORE, P.; FOUENTE, D. L. A decision support system for applying failure mode and effects analysis. International Journal of Quality e Reability Management, Bradford, v. 19, n. 2, p , REID, R. D. FMEA - Something old, something new. Quality Progress, v. 38, p , SAATY, T. L. Analytic Hierarchy Process, Decision Making for Leaders. Vol. II of the AHP Series Thomas L. Saaty, 315 pp., RWS Publ SHARMA, R.K.; KUMAR, D.; KUMAR, P. Modeling and analysing system failure behaviour using RCA, FMEA and NHPPP models. International Journal of Quality e Reability Management, Bradford, v. 24, n. 5, p , SHIMIZU, T. Decisão nas Organizações: introdução aos problemas de decisão encontrados nas organizações e nos sistemas de apoio à decisão. 2ª Edição. Atlas, São Paulo, SP, SCHMIDT, A. M. A. Processo de apoio à tomada de decisão abordagens: AHP e Macbeth. 96p. Dissertação (Mestrado em Engenharia), Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, SC, SOCIETY OF AUTOMOTIVE ENGINEERS. ARP 5580: Recommended Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) Practices for Non-Automobile. USA, STAMATIS, D.H. Failure Mode and Effect Analysis, FMEA from Theory to Execution. ASQ Quality Press, Milwaukee, Wisconsin, USA, First Edition, TENG, S.G., HO, S.M., SHUMAR, D., LIU, P.C. Implementing FMEA in a collaborative supply chain environment. Intenational Journal of Quality e Reability Management, Bradford, v. 23, n. 2, p ,

13 TERNINKO, J. Reability / Mistake-proofing using Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Quality Congress. ASQ's Annual Quality Congress, 2003; 57, ABI/INFORM Global p TOZZI, A. R. Desenvolvimento de um programa de verificação de processo de lançamento de cabos com o auxílio da FMEA. 84p. Dissertação (Mestrado Profissionalizante em Engenharia) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul - Escola de Engenharia, Porto Alegre, RS, YANG, C.C.; LIN, W.T.; LIN, M.Y.; HUANG, T. A study on applying FMEA to improving ERP introduction - An example of semiconductor related industries in Taiwan. International Journal of Quality & Reliability Management, v. 23, nº 3, p ,