Ferramentas de gestão da Qualidade parte 2

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1 Departamento de Gestão e Economia - DAGEE Ferramentas de gestão da Qualidade parte 2 Prof. Francisco R. Lima Jr. eng.franciscojunior@gmail.com Roteiro da aula Mais algumas ferramentas da qualidade: Poka Yoke Método 5 Porquês 7 Ferramentas da qualidade: Estratificação Folha de Verificação Diagrama de Causa e Efeito Gráfico de Pareto Histograma Gráfico de dispersão Gráfico de Controle 2 1

2 Poka Yoke É um dispositivo à prova de erros destinado a evitar a ocorrência de defeitos em processos de fabricação e/ou na utilização de produtos. Também pode ser usado para detecção de falhas antes que elas virem defeitos. Exemplo: Trava de segurança para evitar que uma centrífuga seja ligada com a porta aberta. 3 Método 5 Porquês O método dos 5 Porquês teve sua origem na Toyota no Japão. Foi proposto para apoiar a identificação da causa raiz de um problema por meio de cinco questionamentos consecutivos de sobre o porquê ocorrem determinados eventos. Para aplicação desta técnica, um indíviduo ou um grupo deve analisar as possíveis causas de um problema de maneira crítica. Apesar de ser uma técnica simples, o método dos 5 Porquês costuma apresentar resultados significativos. 4 2

3 Método 5 Porquês 5 Estratificação Consiste na divisão de um grupo em diversos subgrupos com base em características distintivas. Bastante útil para análise e observação dos dados. As principais causas de variação do processo são possíveis fatores de estratificação (ex. equipamento, operador, método, turno, matéria-prima). A estratificação possibilita entender como a variação de cada um desses fatores interfere no resultado do processo. Os dados devem ser coletados em um período não muito curto. Deve-se anotar detalhes sobre a origem dos dados (turno, operador, máquina, horário etc) 6 3

4 Folha de Verificação Usada para planejar a coleta de dados, evitando necessidade de rearranjo posterior. Pode ser usada para verificação da distribuição de um item de controle de processo ou para classificação de defeitos. 7 7 Folha de Verificação 8 4

5 Diagrama de causa e efeito (Ishikawa) Uma técnica para análise da causa de um problema é o diagrama causa-efeito (ou espinha de peixe). Na espinha dorsal do peixe está o problema que se quer analisar, e as causas podem ser levantadas por meio de um brainstorming, utilizando o check list dos 5M s (Mão de obra, máquina, material, método e medição). 9 Diagrama de causa e efeito (Ishikawa) 10 5

6 Gráfico de dispersão Usado para a visualização do tipo de relacionamento existente entre duas variáveis. Pode ser usado para relacionar Causa e Efeito. Ex. intensidade de iluminação e erros de inspeção. Padrões de relacionamento entre as variáveis: Correlação positiva (R tende a 1): o aumento de uma variável leva ao aumento da outra; Correlação negativa (R tende a -1): o aumento de uma variável leva à diminuição da outra; Relação Inexistente entre as variáveis (R = 0). 11 Gráfico de Controle Serve para monitorar o desempenho do processo. Quando o processo está sob controle estatístico, somente as causas crônicas estão presentes. Quando estiver fora dos limites de controle, deve-se identificar as causas aleatórias que estão afetando os resultados. 12 6

7 Gráfico de Pareto O gráfico de Pareto ajuda a priorizar os problemas e as causas que precisam ser eliminados. Princípios: A maior parte dos problemas de qualidade é advinda de poucos mas vitais problemas. Entre todas as causas de um problema, algumas poucas são as grandes responsáveis pela sua ocorrência. 13 Histograma É um gráfico de barras no qual o eixo horizontal é subdividido em pequenos intervalos e apresenta os valores assumidos por uma variável de interesse; Dispõe as informações de forma que seja possível analisar o formato da distribuição dos dados (centralidade e dispersão); Ajuda a verificar se o processo é capaz de atender às especificações. 14 7

8 Histograma No eixo horizontal, são representados os limites dos intervalos das classes. No eixo vertical, pode ser representada a frequência, a frequência relativa ou a frequência cumulativa. As alturas dos retângulos devem ser proporcionais à frequência. Como pode ser visto nos histogramas abaixo, a quantidade de intervalos de classe adotada influencia diretamente a forma de visualização dos dados. Quanto menor for o conjunto de dados, maior poderá ser a mudança de sua aparência ao mudar a quantidade de intervalos. 15 Dados para o exemplo (construção do histograma) Tabela de dados - Resistência à Compreensão de 80 corpos de prova de liga de alumínio-lítio (em Psi)

9 Histograma (Como construir a distribuição de frequência) Nº de intervalos de classe: Para construir uma distribuição de frequência, temos que dividir a faixa de dados em intervalos, chamados de intervalos de classe. Tais intervalos devem ser preferencialmente iguais. Uma distribuição de frequência não será informativa se usar um número muito baixo ou muito alto de intervalos de classe. O número de intervalos depende do número de observações, da quantidade de dispersão dos dados e da necessidade da análise. Usualmente são utilizados 5 a 20 intervalos de classe para a maioria dos casos. Também pode-se adotar a raiz quadrada do número de observações. Para um conjunto de dados com 80 observações, usa-se 9 intervalos. Espaço de cada classe: Tomando o menor e o maior valor do conjunto de dados (76 e 245), percebemos que a faixa de dados seria de 169, pois = 169. Dividindo esse valor por 9 intervalos, teríamos que o espaço de cada classe seria de 18, Histograma (Como construir a distribuição de frequência) Para evitarmos o uso de números decimais nos limites entre as classes e visualizarmos as informações em intervalos mais regulares, podemos definir o limite inferior da primeira classe como um valor abaixo de 76. Da mesma forma, podemos adotar um limite superior para a última classe que seja maior que 245. Portanto, tomando o limite inferior como 70 e o limite superior como 250, teremos uma faixa de dados de = 180. Ao dividirmos essa faixa em 9 intervalos, obteremos classes de tamanho 20. Classe Intervalos de classe 1 70 x < x < x < x < x < x < x < x < x < 250 9

10 Após definirmos esses intervalos de classe, devemos analisar cada um dos dados da tabela sequencialmente e marcar em qual dos intervalos de classe o valor se enquadra, usando para isso a coluna marcação. Na distribuição de frequência à direita, estão marcados os 5 primeiros valores da 1ª coluna da tabela de dados Intervalo de classe 70 x < x < 110 II 110 x < x < x < 170 I 170 x < x < 210 I 210 x < x < 250 I Marcação 19 Depois de marcar o intervalo referente a todos os valores, deve-se somar as marcações feitas para cada intervalo de classe e preencher o valor total no campo frequência. Intervalo de classe Marcação Frequência 70 x < 90 II 2 90 x < 110 III x < 130 IIIII I x < 150 IIIII IIIII IIII x < 170 IIIII IIIII IIIII IIIII II x < 190 IIIII IIIII IIIII II x < 210 IIIII IIIII x < 230 IIII x < 250 II 2 10

11 O próximo passo é calcular a frequência relativa, que consiste em em dividir o valor da frequência de cada intervalo pela quantidade total de dados. Intervalo de classe Marcação Frequência Frequência relativa 70 x < 90 II 2 2 / 80 = 0, x < 110 III 3 3 / 80 = 0, x < 130 IIIII I 6 6 / 80 = 0, x < 150 IIIII IIIII IIII / 80 = 0, x < 170 IIIII IIIII IIIII IIIII II 22 : 170 x < 190 IIIII IIIII IIIII II 17 : 190 x < 210 IIIII IIIII 10 : 210 x < 230 IIII 4 : 230 x < 250 II 2 : O último passo é calcular a frequência relativa cumulativa. Isso é feito por meio da soma da frequência relativa de dado um intervalo com a frequência dos intervalos anteriores. Intervalo de classe Marcação Frequência Frequência relativa Frequência relativa cumulativa 70 x < 90 II 2 0,0250 0, x < 110 III 3 0,0375 0, ,0250 = 0, x < 130 IIIII I 6 0,0750 0, ,0625 = 0, x < 150 IIIII IIIII IIII 14 0,1750 0, ,1375 = 0, x < 170 IIIII IIIII IIIII IIIII II 22 0,2750 = 0, x < 190 IIIII IIIII IIIII II 17 0,2150 = 0, x < 210 IIIII IIIII 10 0,1250 = 0, x < 230 IIII 4 0,0500 = 0, x < 250 II 2 0,0250 = 1,000 11

12 Que tipo de informação podemos obter? Qual a faixa de valores mais frequente? 150 a 170 Qual o percentual de dados entre 70 e 150? 31,25% Qual o percentual de dados entre 130 e 190? 0,80 0,1375 = 0,6625=66,25% Intervalo de classe Marcação Frequência Frequência relativa Frequência relativa cumulativa 70 x < 90 II 2 0,0250 0, x < 110 III 3 0,0375 0, x < 130 IIIII I 6 0,0750 0, x < 150 IIIII IIIII IIII 14 0,1750 0, x < 170 IIIII IIIII IIIII IIIII II 22 0,2750 0, x < 190 IIIII IIIII IIIII II 17 0,2150 0, x < 210 IIIII IIIII 10 0,1250 0, x < 230 IIII 4 0,0500 0, x < 250 II 2 0,0250 1, Como construir um histograma no MS Excel Insira os intervalos e as frequências em uma planilha. No menu principal, clique em Inserir, depois em gráfico de colunas

13 Como construir um histograma no MS Excel Na aba Design, com o gráfico selecionado, clique em Selecionar Dados. 25 Como construir um histograma no MS Excel Para adicionar Entradas de legenda, clique em adicionar. Deixe o nome da série em branco. Nos valores da série, selecione a coluna com os valores de frequência. Clique em ok

14 Preencha os rótulos do eixo horizontal clicando em editar e selecionando as células que contém os intervalos das classes. 27 Após esses passos, obteremos o seguinte histograma

15 Para melhorar a visualização das informações, podemos: Adicionar rótulos de dados às barras do gráfico Melhorar a disposição da legenda ( Formatar eixo, Alinhamento, ângulo personalizado = 45 graus) Mudar o gráfico para 3D. 29 Uso de Ferramentas de Qualidade As ferramentas da qualidade podem ser aplicadas sistematicamente com base nas etapas do Ciclo PDCA ou do MASP (Método para análise e solução de problemas). As ferramentas de gestão da qualidade podem ser usadas em sistemas lean para diferentes propósitos: Identificação de problemas: Gráfico de Pareto, histograma, estratificação, folha de verificação, FMEA, brainstorming; Coleta e análise de informações: Diagrama de causa e efeito, gráfico de dispersão, gráficos de controle, estratificação, folha de verificação, QFD, 5 porquês, índices de capacidade do processo (Cp e Cpk); Elaboração e implantação de soluções: Programa 5 S, 5W2H, Poka Yoke, QFD; Monitoramento de resultados: estratificação, folha de verificação, Gráfico de Pareto, histograma, gráficos de controle, índices de capacidade do processo (Cp e Cpk)

16 Benefícios Alguns benefícios que podem ser alcançados a partir da implantação de ferramentas da qualidade: Redução dos custos decorrentes da falta de qualidade Redução dos custos de produção Redução de defeitos, falhas e acidentes Redução de retrabalhos e melhor aproveitamento dos recursos humanos e materiais Redução de setups e, consequente, dos tempos de entrega. Redução de desperdícios 31 Benefícios Maior envolvimento dos trabalhadores e motivação Aumento da capabilidade dos processos produtivos Melhoria da gestão visual Melhoria da qualidade do produto Aumento da satisfação do cliente e do market share Aumento da competitividade e da lucratividade da organização 32 16

17 Referências CARPINETTI, Luiz C.R. Gestão da Qualidade: Conceitos e Técnicas. 3 ed. São Paulo: Atlas, ALMEIDA, J., MATIAS, L. R, LIMA JUNIOR, F. R. Aplicação da Metodologia MASP ao processo de alteração técnica de produtos em uma indústria de médio porte. In: XXXIV Encontro Nacional de Engenharia de Produção (ENEGEP), Curitiba. Anais do XXXIV Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Departamento de Gestão e Economia - DAGEE Aplicações de Ferramentas da Qualidade parte 2 Prof. Francisco R. Lima Jr. eng.franciscojunior@gmail.com 17