CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO - CEP. Profª Drª Sheila Regina Oro

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1 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO - CEP Profª Drª Sheila Regina Oro

2 A Estatística e Deming Willian Edwards Deming ( ) Desenvolveu uma filosofia para a melhoria da produtividade, que é composta por 14 pontos cardeais, consistindo nas idéias básicas ensinadas originalmente aos japoneses. Planejamento e ações longo prazo; Meta entrega de produtos e/ou serviços de confiança e com alta qualidade.

3 QUALIDADE Índice de satisfação. Aumento na produtividade, requer o aperfeiçoamento do processo de produção. Mudanças no processo de produção são de responsabilidade da administração.

4 QUALIDADE E PRODUTIVIDADE

5 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO - CEP Conjunto de técnicas estatísticas usado para auxiliar o controle da qualidade nas etapas do processo, principalmente no caso de processo de produção repetitivo. A distribuição de uma característica qualitativa que está sob controle estatístico é estável e previsível. Produção e custos também são previsíveis.

6 PROCESSO ESTÁVEL Um sistema estável é aquele cujo desempenho é previsível; ele parece estar sob controle estatístico. Qualquer instabilidade pode ajudar a apontar tempos ou localizações específicas de problemas locais.

7 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO (CEP) Aplicado somente a um processo estável; Técnicas: Apresentação dos dados (histogramas ou ramo-efolhas); Folha de controle; Gráfico de Pareto; Diagrama de causa-e-efeito; Diagrama de dispersão; Cartas de controle.

8 FOLHA DE CONTROLE Utilizada para a coleta de dados. Deve apresentar os possíveis tipos de defeitos que o produto manufaturado pode apresentar, bem como as freqüências das ocorrências e o período no qual as observações foram coletadas. Um resumo orientado no tempo pode ser útil na pesquisa de tendências ou padrões significativos. Fatores para ocorrência de variabilidade anormal no processo (6M s): método de trabalho, mão de obra, máquina, matéria prima, meios de medição e meio ambiente. A ocorrência de variabilidade anormal, geralmente, está associada a esses fatores.

9 Exemplo

10 Diagrama de causa-e-efeito Apresenta as causas (ossos ligados à espinha dorsal) de um problema (a cabeça do peixe) em termos de matérias-primas, máquinas, métodos, medidas, mão-de-obra, meio ambiente. Este diagrama pode oferecer métodos organizados de atacar problemas mais eficazes do que simplesmente o brainstorming. Brainstorming é uma técnica de livre debate em que os participantes dão ideias e sugestões.

11 Exemplo

12 Carta de Controle Representação gráfica da medida de uma característica da qualidade que permite a distinção entre os dois tipos de causas de variação, informando, assim se o processo está ou não sob controle estatístico. Linha central: representa o valor médio da característica da qualidade correspondente ao estado sob controle. Limite superior de controle (LSC) e o limite inferior de controle (LIC): são apropriadamente escolhidos, de maneira que, se o processo estiver sob controle, a totalidade dos pontos amostrais estará entre eles.

13 Processo sob controle Todos os pontos do gráfico estão dentro dos limites de controle; A disposição dos pontos dentro dos limites de controle é aleatória.

14 Exemplo

15 Processo Fora de Controle Existe um ponto fora da região entre os limites; Há periodicidades (subidas e descidas em intervalos regulares); Indica tendência (pontos direcionados nitidamente para cima ou para baixo); Presença de deslocamento (mudança do nível de desempenho do processo); Há oito pontos consecutivos, todos acima ou todos abaixo da linha central; Há seis pontos consecutivos, todos crescendo ou decrescendo.

16 Valor do parâmetro fora do LIC Exemplo

17 Exemplo Enchimento de latas de refrigerante Tendência para cima

18 Exemplo Enchimento de latas de refrigerante Um valor excepcionalmente alto

19 Exemplo Enchimento de latas de refrigerante Ciclo de repetição

20 Exemplo Enchimento de latas de refrigerante Variação crescente

21 Exemplo

22 Cartas de controle por variáveis para medidas individuais Média ( x) LSC = LC = LIC = x x + 3 am 1,128 x 3 am 1,128 Onde: am é a amplitude móvel média am = 1 m m 1 i=2 x i x i 1

23 Observação (i) Concentração (x) Amplitude móvel (am) 1 102,0-2 94,8 7,2 3 98,3 3,5 4 98,4 0, ,0 3,6 6 98,5 3,5 7 99,0 0,5 8 97,7 1, ,0 2, ,1 1, ,3 3, ,7 2, ,1 2, ,4 2, ,0 1, ,7 0, ,3 3, ,4 1, ,2 4, ,0 3,8 Exemplo As medidas de concentrações em um processo químico, apresentadas na tabela ao lado, foram retiradas em intervalos de uma hora. Se várias observações forem retiradas ao mesmo tempo, a leitura da concentração observada diferirá somente por causa do erro de medida. Uma vez que o erro de medida é pequeno, somente uma observação é retirada a cada hora.

24 Exemplo x = 99,1 am = 2,59 LSC = 99, ,59 1,128 = 105,98 LC = 99,1 LIC = 99,1 3 2,59 1,128 = 92,21

25 Comandos no R # Carregar os dados ou Importar dados do arquivo local# dados <- concentracao # Carregar o pacote "qcc" library(qcc) # Regras para indicar as potenciais observações fora de controle (Regras de Shewhart) # também estão incluídas no pacote de funções qcc. # Dentre as regras, encontradas na literatura, destacam-se: # Regra 1: Um único ponto fora dos limites de controle (indicado em vermelho no gráfico); # Regra 2: Oito ou mais pontos seguidos acima (ou abaixo) da linha central (em laranja no gráfico). qcc.options(run.length = 8) # Comando para alterar a Regra 2 plot.xbar = qcc(dados, type="xbar.one", title = c("carta de Controle das Concentrações de um Processo Químico"), xlab = c("observação"), ylab = c("concentração"), std.dev = "MR")

26 Exemplo