ESTUDO DE R&R PARA VALIDAÇÃO DO SISTEMA DE MEDIÇÃO DE UM PROCESSO DE CONFECÇÃO DE BOBINAS DE FIO EM UMA INDÚSTRIA DO RAMO TÊXTIL

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1 João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 ESTUDO DE R&R PARA VALIDAÇÃO DO SISTEMA DE MEDIÇÃO DE UM PROCESSO DE CONFECÇÃO DE BOBINAS DE FIO EM UMA INDÚSTRIA DO RAMO TÊXTIL Daniel de Sa Cortez (UNIFEI ) danielcortez_39@hotmailcom Fabricio Alves de Almeida (UNIFEI ) fabricioalvesdealmeida@gmailcom Jose Henrique de Freitas Gomes (UNIFEI ) ze_henriquefg@yahoocombr O presente artigo se propõe analisar o sistema de medição em uma empresa do ramo textil Da produção total da fábrica, 15% das bobinas de fio utilizam o equipamento de medição estudado As informações coletadas são passadas para o controle de processo e este atua se necessário Foram analisadas as medições de massa (kg), diâmetro (cm) e densidade (g/cm³) das bobinas e o relatório desenvolvido segundo as etapas: Aprimorar a fundamentação teórica; Elaborar o plano de estudo; Coletar dados; analisar os dados; elaborar um relatório O artigo tem por objetivo validar o sistema de medição, tornando a informação passada ao controle de processo mais confiável, evitando assim atuações sem necessidade Primeiramente foi realizado um estudo de Repetitividade e Reprodutividade a fim de levantar a situação atual do sistema de medição Após a obtenção dos resultados, houve atuação nos esquipamentos e, assim, repetiu-se os estudos Em ambos os estudos utilizou-se uma amostragem de 10 bobinas, 3 equipamentos e 3 repetições O maior ganho do trabalho ocorreu na medição do parâmetro de densidade (g/cm³): 19,06% no primeiro estudo para 3,97% no segundo estudo Com este estudo foi possível validar o sistema de medição da empresa, trazendo uma maior confiança das desclassificações que ocorrem e no momento ideal para atuação do controle de processos Palavras-chave: Análise do Sistema de Medição, Repetitividade e Reprodutividade, ANOVA, Tingimento Têxtil

2 1 Introdução As buscas de melhorias na qualidade são continuamente focadas na produção, buscando reduzir a quantidade de defeitos, minimizando a variabilidade Ações de melhoria são implementadas para melhorar a capabilidade do processo, porém, em um processo já capaz, o erro de medição é ainda inaceitável quando comparado à variabilidade do processo Assim, verificar a variabilidade do processo de medição e a variabilidade do processo de manufatura, é crucial para tomada de decisões (PERUCHI, 2014, AIAG, 2010; WOODALL e BORROR, 2008) O estudo usado para medir os componentes de variação de uma análise do sistema de medição (MSA) é chamado de Estudo de Repetitividade e Reprodutibilidade do Instrumento de Medição (Gage Repeatability and Reproducibility GR&R) Este estudo compara se a variação do sistema de medição é relativamente menor que a variação do processo monitorado (PERUCHI, 2011) Segundo Pedott e Fogliatto (2013), nos estudos de R&R, o instrumento de medição é utilizado para medir repetidas vezes as amostras de um produto A repetitividade se refere à variabilidade característica do instrumento de medição e decorre da sua capacidade de fornecer leituras repetidas muito próximas, sob as mesmas condições A reprodutibilidade se refere à capacidade de um sistema de medição apresentar os mesmos resultados diante de alterações nas condições de medição, como mudanças de avaliadores, diferentes turnos de trabalho ou alterações de processo Ao realizar uma pesquisa que utiliza do método experimental para alcançar certo objetivo, é importante analisar a variabilidade do processo de medição, pois para se poder afirmar que os resultados obtidos no estudo são efeitos das alterações dos parâmetros do experimento ou apenas variações do sistema de medição Especificamente, em projetos de melhoria da qualidade, como o Seis Sigma, deve-se avaliar a capacidade do sistema de medição antes de analisar a capacidade do processo (PERUCHI, 2014) Este artigo tem como objetivo realizar um estudo de Repetitividade e Reprodutibilidade (R&R) para avaliar o Sistema de Medição de uma empresa do ramo têxtil, que controla as dimensões de seus produtos (massa, diâmetro e densidade), para dar um feedback ao setor 2

3 de controle de processos, a fim de este ajustar os parâmetros operacionais, caso for necessário A relevância deste estudo é justificada pela possibilidade existente do sistema de medição da empresa não ser satisfatório, o que gera atuações incorretas por parte do controle de processos Além disso, produtos são classificados conforme as suas faixas de densidade e um sistema de medição incapaz, pode gerar mistura de produtos, afetando diretamente o relacionamento da empresa junto aos seus clientes Portanto, após o desenvolvimento e análise deste estudo de R&R, pretende-se elaborar um plano de ação para calibrar os equipamentos e a padronizar os procedimentos, com um posterior estudo de R&R para verificar a efetividade das medidas a serem adotadas 2 Fundamentação teórica 21 Texturização e Tingimento Texturização é um processo de modificação das fibras de polímeros naturais e sintéticos, aproveitando a termoplasticidade destas Essas fibras passam por uma termofixação e por uma estiragem Para a fabricação de fios texturizados, tem-se como matéria-prima os fios POY (Partly Oriented Yarns), que significa Fio Parcialmente Orientado (ABRAFAS, 2014) Segundo Bernard (1983), o processo de tratamento térmico comumente denominado na indústria têxtil como termofixação, baseia-se no aquecimento perante determinada faixa de temperatura, cujo limite superior é a temperatura de fusão e o limite inferior é a temperatura de transição vítrea da fibra, que é necessária para a quebra de ligações secundárias Os principais objetivos obtidos pelo processo de tratamento térmico são: Homogeneização da estrutura da fibra; Eliminação de tensão interna da fibra, resultando em redução do encolhimento durante processos de beneficiamento e uso final; Aumento da estabilidade dimensional O tingimento de fio em bobinas ocorre pela passagem sucessiva de um banho de tingimento através de empacotamentos de fios imóveis Na transferência de massa do corante do banho para o fio, o tempo de contato entre o fio e o banho de tingimento é uma variável determinante do processo (REVELLO, 2002) 3

4 Segundo Revello (2002), uma das principais dificuldades no tingimento de fio em bobinas é a obtenção de um produto final com caraterísticas uniformes de cor, que depende da velocidade de fixação do corante sobre a fibra e da circulação do banho de tingimento através do material têxtil a ser tingido A densidade do empacotamento do fio tem uma influência marcante sobre a circulação do banho de tingimento através das bobinas e consequentemente sobre a transferência de massa de corante do banho para o fio Se o fio com defeitos na tonalidade é enviado para o processo subsequente, que é a tecelagem, dará origem a tecidos com o defeito de barramento (REVELLO, 2002) Com tais informações, notamos a importância que a densidade das bobinas tem para os clientes da empresa estudada Sendo assim, com um sistema de medição confiável, minimizase a probabilidade de classificar bobinas em faixas de densidade erróneas, evitando um tingimento não conforme para o cliente, consequentemente, aumentando a satisfação do mesmo 22 Repetitividade e Reprodutibilidade Um Sistema de Medição (SM) é formado por operações, procedimentos, instrumentos de medição e outros dispositivos, que, em conjunto, atribuem valor a uma característica de qualidade Um SM confiável é essencial para assegurar a avaliação do desempenho de um produto ou processo, tendo sua capacidade como requisito básico para a melhoria da qualidade (MONTGOMERY e RUNGER, 2003; AIAG 2010) A capacidade de um SM vai além da calibração Um instrumento de medição perfeitamente calibrado pode ser incapaz de medir um produto ou controlar um processo A capacidade do Sistema de Medição deve ser avaliada através de estudos de linearidade, repetitividade e reprodutibilidade (PEDOTT, 2010 BURDICK, BORROR e MONTGOMERY, 2003) A repetitividade é a variação do mensurando, obtidas com um instrumento de medição, utilizado determinadas vezes por um mesmo operador, medindo uma mesma característica de uma mesma peça (SILVA, 2005) Um SM apresenta repetitividade se não fora encontrado nenhuma causa especial presente no resultado das medições (PEDOTT, 2010) A Figura 1 4

5 representa graficamente as fontes de variação devido à repetitividade e reprodutibilidade do SM Figura 1 Representação gráfica da reprodutibilidade e repetitividade Fonte: Adaptado de AIAG (2010) A reprodutibilidade é comumente conhecida como a variabilidade entre avaliadores, onde é tipicamente definida como a variação das médias analisadas por diferentes avaliadores, utilizando um mesmo instrumento de medição, enquanto mede uma mesma característica de uma mesma peça Tal variabilidade é real em instrumentos manuais, pois são influenciados pela habilidade do operador, mas não é real para processos de medição em que o operador não se constitui na maior fonte de variação (por exemplo, em sistemas automáticos) Contudo, ainda nesse tipo de sistemas, outros fatores podem influenciar o desempenho do SM de forma semelhante Por esta razão, a reprodutibilidade deve ser interpretada como a variação das médias de medições repetidas, correspondentes a diferentes condições de medição (SILVA, 2005) Segundo Silva (2005) e Peruchi (2014), o estudo usado para medir as componentes de variação de uma análise do sistema de medição é chamado de Gage Repeatability and Reproducibility (GR&R) O GR&R busca determinar se a variabilidade do sistema de medição é relativamente menor que a variabilidade do processo monitorado (PERUCHI,2014; PEDOTT, 2010) O estudo dos sistemas de medição por variáveis pode ser realizado com diferentes técnicas e serão apresentados três métodos (AIAG, 2010): 5

6 Método da amplitude, que proporciona uma aproximação rápida da variabilidade de medição, fornecendo apenas um quadro geral do sistema de medição (AIAG, 2010); Método da média e amplitude (M&A), que contraria o método da amplitude uma vez que tal abordagem permite analisar a variação do sistema de medição decomposto em componentes separados (repetitividade e reprodutibilidade), mas não permitindo analisar sua interação (AIAG,2010); Método da análise de variância (ANOVA), que são técnicas estatísticas que verificam o erro de medição e outras variações (AIAG, 2010) Segundo AIAG (2010), o método da ANOVA é mais robusto que os demais, pois mede a interação do operador com peças, uma vez que o M&A não inclui esta variação, por isso este método será utilizado no presente artigo 221 Método da Análise de Variância (ANOVA) Análise de variância (ANOVA) é uma técnica de análise estatística padrão, que pode ser utilizada para analisar o erro de medição e outras fontes de variabilidade, perante dos dados de um estudo de sistemas de medição No método da análise de variância (ANOVA), a variação pode ser decomposta em quatro categorias: peças, avaliadores, interação entre as peças e avaliadores, e erro de replicação devido ao gage (AIAG, 2010) Segundo AIAG (2010), as vantagens da técnica de ANOVA, em comparação com o método de média e amplitude são: Capaz de lidar com qualquer set-up experimental; Pode-se estimar as variações com mais precisão; Extrai mais informações (como a interação entre as peças e avaliadores) a partir dos dados experimentais O método ANOVA é mais adequado para a análise de repetitividade e reprodutibilidade do sistema de medição Sua principal vantagem é a capacidade de detectar eventuais interações entre as peças e avaliadores, o que pode piorar significativamente a variabilidade do sistema de medição utilizado, proporcionando às análises, que fazem uso deste método, sejam geralmente mais sensíveis para a ocorrência outliers (PLURA e KLAPUT, 2012) O 6

7 próximo tópico irá descrever tanto o procedimento de cálculos, quanto os critérios para aceitação do sistema de medição 23 GR&R (ANOVA) e critérios de aceitação Como fora citado anteriormente, inúmeros processos envolvem medições de seus produtos para uma única característica da qualidade Um modelo completo para um estudo GR&R com p peças, o operadores e r réplicas é constituído por (PERUCHI, 2011; PEDOTT, 2010; MONTGOMERY e RUNGER, 2003): Onde y é a variável resposta medida, μ é a média dos valores medidos e αi~n(0,σα), β~n(0,σβ), αβij~n(0,σαβ) e εijk~n(0,σe) são variáveis aleatórias estatisticamente independentes para peça, operador, interação e o termo de erro, respectivamente Os componentes de variância podem ser estimadas usando o método ANOVA Segundo Pedott (2010), o objetivo da ANOVA é testar uma hipótese de igualdade das médias ou os efeitos dos fatores, além da interação iguais a zero (não significativo) A interação não deve ser significativa, caso seja, deve-se verificar se houve falhas no planejamento e execução dos experimentos O modelo completo reduzido para efeito de interação não significativo, se dá por (PERUCHI, 2011): Assim, a variação do estudo GR&R são estimadas através das Equações abaixo: 7

8 Onde MSP, MSO, MSPO e MSE são, respectivamente, as médias quadráticas para o fator peça, fator operador, fator de interação e o termo de erro (PERUCHI, 2011; DEJAEGHER et al, 2006; WOODAL e BORROR, 2008): A indústria automotiva recomenda o uso do R&R (ICM1) e ndc para avaliar o Sistema de Medição (PEDOTT, 2010; BURDICK, BORROR e MONTGOMERY, 2005) Tais índices serão utilizados para determinar a aceitação do SM O índice R&R é dado pela razão entre o desvio padrão do sistema de medição com o desvio-padrão total do processo observado (AIAG, 2010; PERUCHI, 2011): O número de categorias distintas (ndc) é uma estatística adicional para dimensionar a variabilidade do sistema de medição e pode ser definida como (AIAG, 2010; PERUCHI (2011): O propósito de um sistema de medição é analisar um processo, assim, temos as diretrizes gerais para validação do sistema de medição apresentadas na Tabela 1 (AIAG, 2010; PERUCHI, 2011) 8

9 3 Metodologia Tabela 1 Critérios de aceitação para a capacidade do Sistema de Medição (SM) Critério %R&R Ndc Inaceitável > 0,3 2 Marginal* 0,1 < R&R 0,3 2 < ndc < 5 Aceitável 0,1 5 * - pode ser melhorado Fonte: Adaptado de Peddot (2010) Este artigo caracteriza-se de natureza aplicada, tendo a pesquisa com objetivo classificado como normativa e abordagem qualitativa experimental com realização de coleta de dados A empresa estudada é líder do ramo têxtil O objeto de estudo da pesquisa são as bobinas que são revendidas para empresas que realizam tingimento e depois novamente revendidas para empresas de beneficiamento As bobinas representaram 13% da produção no último ano fiscal e 15% até o momento de análise Antes de serem encaminhadas para o tingimento, as bobinas passam em um equipamento que mede sua densidade, diâmetro e massa Caso as bobinas estejam nos limites de tolerância definidos pelo cliente, estas são aceitas Os equipamentos que medem as bobinas, são conhecidas como APA s e realizam uma medição automática, dependendo do operador apenas para colocar a bobina no suporte de medição Sendo assim, um estudo GR&R para as três principais características de qualidade é necessário com finalidade de validar o sistema de medição da empresa Fpra realizado atuações para melhorar os resultados e, em seguida, um segundo estudo de R&R Para realização de um estudo de GR&R pelo método ANOVA é indicado, segundo Silva (2005), a utilização de várias peças (5 a 10) que são medidas por vários operadores (2 ou 3) repetidas vezes (2 ou mais) Assim, optou-se por: 10 bobinas; 3 equipamentos; 3 repetições 9

10 Figura 2 Imagem da Bobina e do equipamento de medição, respectivamente A medição acontece de forma automática, logo todos os dados foram obtidos no mesmo dia, realizando o estudo cada hora em um equipamento diferente, com um operador diferente utilizando cada equipamento, os suportes sendo medidos de forma aleatória Os resultados, exibidos a seguir, foram obtidos através do software Minitab 4 Análise dos resultados 41 Primeiro estudo de R&R Neste tópico expõe-se os resultados obtidos através da análise Os resultados são apresentados na Tabela 2, a seguir: Tabela 2 Resultado do primeiro estudo obtido através do software Minitab 17 Resultado Parâmetro %R&R Ndc Massa 20,69 6 Diâmetro 16,63 8 Densidade 19,06 7 Comparando os resultados obtidos para os parâmetros de massa, diâmetro e densidade com os critérios da Tabela 1, podemos concluir que o equipamento é capaz de diferenciar as peças, uma vez que seu ndc > 5 Porém, para o R&R, o processo não se mostrou totalmente capaz, apresentando critério entre 0,1 < R&R < 0,3, sendo uma faixa não crítica, mas que necessita de uma análise para verificar o motivo deste resultado e, consequentemente, buscar melhorias 10

11 Analisando o gráfico Carta R, na Figura 3, verifica-se que a APA 1 possui uma maior variação em sua balança Na Tabela 3 é possível verificar os testes de hipótese ANOVA, onde verifica-se a interação entre peças, equipamentos e peça com equipamento Figura 3 Gráficos de resposta para dados de massa Tabela 3 Teste de hipótese ANOVA - Massa ANOVA two-way para Massa (g) Quadrado Médio P-value Peças 1661,98 0,000 Operadores 207,63 0,000 Peças x Operadores 2,07 0,027 Repetibilidade 1,06 α para remover termo de interação = 0,05 Na Figura 4 nota-se que a APA 3 possui uma maior variação em sua medição de diâmetro Observa-se que em algumas peças a APA 3 possuem média inferior as outras APA s Na Tabela 4 é apresentado o teste de hipótese ANOVA para os dados de diâmetro Tabela 4 Teste de hipótese ANOVA Diâmetro 11

12 ANOVA two-way para Diâmetro (cm) Quadrado Médio P-value Peças 2,758 0,000 Operadores 0,232 0,000 Peças x Operadores 0,002 0,006 Repetibilidade 0,001 α para remover termo de interação = 0,05 Figura 4 Gráficos de resposta para os dados de diâmetro As três APA s, Figura 5, possuem uma variação parecida e que é possível verificar que em algumas peças a APA 3 obteve uma média superior as outras APA s Figura 5 Gráfico de resposta para os dados de densidade 12

13 Na Tabela 5, verifica-se uma interação entre peça e equipamento, indicando que existe algumas peças que são mais complicadas de serem medidas do que outras Tabela 5 Teste de hipótese ANOVA com e sem interação - Densidade ANOVA two-way para Densidade (g/cm³) Com Interação Quadrado Médio P-value Peças 0,0056 0,000 Operadores 0,0005 0,000 Peças x Operadores 0,0000 0,524 Repetibilidade 0,0000 Sem Interação Quadrado Médio P-value Peças 0,0056 0,000 Operadores 0,0005 0,000 Repetibilidade 0,0000 α para remover termo de interação = 0,05 Devido os resultados estarem em uma faixa onde se depende do custo x benefício, realizou-se algumas atuações nos equipamentos com finalidade de melhorar suas respostas Os objetivos 13

14 destas atuações foram para equiparar as leituras, a fim de diminuir a diferença entre os equipamentos A calibração da balança é realizada por uma empresa terceirizada, portanto, não houve atuação da parte deles, neste momento, para evitar gerar custos com o estudo 42 Atuações para calibração Para calibrar o equipamento foi requisitado a colaboração do departamento de informática Estudou-se o manual do equipamento e, neste, existe uma folha de verificação chamada Diagnóstico & Indicadores de Medição Em seguida, foram realizados ajustes utilizando uma bobina padrão, alterando alguns parâmetros do software dos equipamentos 43 Segundo estudo de R&R Para a realização do segundo estudo, manteve-se a mesma metodologia, porém, devido à dinâmica da empresa, foi necessário uma nova amostragem Sendo uma análise de um processo real, manteve-se amostras com as mesmas características e, em seguida, foi realizado um teste de hipóteses comparando a variabilidade entre as peças Tabela 6 Resultados do segundo estudo obtido através do software Minitab 17 Resultado Parâmetro %R&R Ndc Massa 22,4 6 Diâmetro 15,47 9 Densidade 3,97 35 Analisando os resultados apresentados na Tabela 6, é possível verificar um sutil aumento no %R&R com relação a resposta massa, porém este se manteve na mesma faixa do estudo anterior (10% < %R&R< 30%) O motivo se dá pois não houve uma atuação na balança, uma vez que tal serviço é realizado por empresas terceirizadas Vale ressaltar que estes resultados criaram um alerta, pois a empresa revisará os tempos necessários para a recalibração dos equipamentos e a efetividade desta calibração Pelos gráficos da Figura 6, nota-se que os equipamentos possuem uma variação similares entre si, porém uma medição da APA 2 está fora de controle, o que mostra que ainda existe 14

15 possibilidade de melhoria Em algumas peças, a APA 3 obteve uma média superior as outras APA s Figura 6 Gráficos de resposta do segundo estudo para dados de massa A Tabela 7 apresenta os resultados para os testes de hipótese ANOVA Tabela 7 Teste de hipóteses ANOVA, do segundo estudo, com e sem interação Massa ANOVA two-way para Massa (g) Com Interação Quadrado Médio P-value Peças 1070,88 0,000 Operadores 159,68 0,000 Peças x Operadores 0,95 0,527 Repetibilidade 1,00 Sem Interação Quadrado Médio P-value Peças 1070,88 0,000 Operadores 159,68 0,000 Repetibilidade 0,99 α para remover termo de interação = 0,05 15

16 Pela Tabela 7, nota-se uma interação entre peça e equipamento, indicando que um equipamento apresenta uma variação maior do que outro, dependendo da peça em que está sendo medida Na Tabela 8 verifica-se o teste de hipóteses para os resultados de diâmetro Neste caso não houve interação Tabela 8 Teste de hipótese ANOVA, do segundo estudo Diâmetro ANOVA two-way para Diâmetro (cm) Quadrado Médio P-value Peças 2,432 0,000 Operadores 0,185 0,000 Peças x Operadores 0,001 0,179 Repetibilidade 0,000 α para remover termo de interação = 0,05 É possível verificar através dos resultados obtidos com a resposta diâmetro que não houve uma queda significativa apesar de todas atuações Assim, acredita-se que tal resultado ocorre perante as limitações dos equipamentos Devido à falta de suporte, não foi possível encontrar uma melhor solução para tais resultados Entretanto, por essa resposta não ser a principal, decidiu-se, juntamente dos gerentes, por aceitar os resultados no momento Observando a Figura 7, nota-se que a APA 1 tende a apresentar uma leitura superior aos outros equipamentos, mas que foi possível equilibrar a variação dos três equipamentos, apesar de existir um ponto fora de controle na leitura da APA 2 Figura 7 Gráfico de resposta dos dados de diâmetro, do segundo estudo 16

17 Analisando a resposta principal do processo, a densidade, observa que ocorreu uma melhoria significativa Como verificado, o equipamento apresentou um R&R < 10%, permitindo, perante os critérios apresentados na Tabela 1, validar o Sistema de Medição Verifica-se na Figura 8 que os três equipamentos apresentam variações similares e leram as bobinas de forma igual Figura 8 Gráficos de resposta para dados de densidade do segundo estudo 17

18 Tabela 9 Teste de hipótese ANOVA, do segundo estudo, com e sem interação ANOVA two-way para Densidade (g/cm³) Com Interação Quadrado Médio P-value Peças 0,0047 0,000 Operadores 0,0000 0,000 Peças x Operadores 0,0000 0,368 Repetibilidade 0,0000 Sem Interação Quadrado Médio P-value Peças 0,0047 0,000 Operadores 0,0000 0,000 Repetibilidade 0,0000 α para remover termo de interação = 0,05 Ocorreu-se uma interação entre operador e peça, mostrando que existem peças com medições mais complexas do que outras, dependendo do equipamento Devido à essa melhoria no Sistema de Medição, outras melhorias no processo foram observadas: 18

19 Independentemente do lote que faz uso dos equipamentos, qualquer um destes equipamentos podem ser utilizados Antes isso não era possível, pois existia uma variação entre os três equipamentos, e melhorou o fluxo do processo A classificação de densidade tornou-se mais precisa, reduzindo o retrabalho O aumento da confiança nas leituras do equipamento, permitindo que o setor de Controle de Processos atue nas máquinas produtivas com maior confiabilidade Vale ressaltar que para mantenabilidade do Sistema de Medição, foi implementado o GR&R método da amplitude Permitindo assim, tomar conhecimento do intervalo de tempo necessário para realizar uma recalibração do equipamento 5 Conclusões Este artigo teve como objetivo validar o sistema de medição, tornando a informação passada ao controle de processo mais confiável, evitando assim atuações sem necessidade Perante as três respostas estudadas, a densidade é a mais crítica para as empresas de beneficiamentos que realizam o tingimento, como informado na fundamentação teórica Esta característica é a responsável por possíveis reclamações nos clientes da empresa Um dos parâmetros estudados foi a massa medida na balança do equipamento No primeiro estudo obteve-se um %R&R = 20,69% e um ndc = 6, esses fatores estão dentro de limites aceitáveis, dependendo de uma análise de custo x benefício de se melhorar Durante a realização do segundo estudo, obteve-se %R&R = 22,40% e um ndc = 6, proporcionando um sutil aumento na resposta de repetitividade e reprodutibilidade, devido ao fato de a calibração ser realizada por uma empresa terceirizada Para uma futura análise, deve-se realizar a calibração e refazer o estudo para este parâmetro, afim de entender se a calibração está sendo eficaz e de identificar se é limitação do próprio equipamento Outro parâmetro estudado foi o diâmetro medido pelos equipamentos Com o primeiro estudo obteve-se resultados de %R&R = 16, 63% e um ndc = 8, esses fatores estão dentro de limites aceitáveis Durante a realização do segundo estudo obteve-se %R&R = 15,47% e um ndc = 9 e notou-se uma melhora na repetitividade e reprodutibilidade, porém, mantendo-se na mesma faixa de aceitação para o R&R (entre 10% e 30%) Como não foi possível obter uma melhoria 19

20 mais significativa, aceitou-se essa faixa de medição, pois deve ser uma limitação do equipamento e para melhorar é necessário a aquisição de novos equipamentos, sendo inviável neste estudo O último parâmetro analisado, a densidade, foi fator principal desta análise No primeiro estudo obteve-se um %R&R = 19,06% e ndc = 7, como dito anteriormente, estes estavam em uma faixa aceitável, porém, após as atuações obteve-se valores de %R&R = 3,97% e ndc = 35 Tais resultados foram obtidos a partir da melhora do foco da câmera e nitidez da imagem lida pelo equipamento Permitindo assim, validar o Sistema de Medição 6 Agradecimentos Os autores gostariam de agradecer a FAPEMIG, CAPES, CNPq pelo suporte nesta pesquisa REFERÊNCIAS ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE PRODUTORES DE FIBRAS ARTIFICIAIS E SINTÉTICAS Perguntas frequentes ABRAFAS Disponível em: < Acesso em: 15 out/2014 AUTOMOTIVE INDUSTRY ACTION GROUP (AIAG) Measurement systems analysis Reference Manual 4ed Chrysler, Ford, General Motors Supplier Quality Requirements Task Force, 2010 BERNARD, P C, (1983) Textiles Fibers to Fabrics, 6ª edição Mc Graw International Editions New York BURDICK, RK; BORROR, CM; MONTGOMERY, DC Design and analysis of Gauge R&R studies: making decisions with confidence intervals in random and fixed ANOVA models ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability: SIAM, Philadelphia, ASA, Alexandria, VA, 2005 BURDICK, RK; BORROR, CM; MONTGOMERY, DC A review of methods for measurement systems capability analysis Journal of Quality Technology, v35, p , 2003 DEJAEGHER, B; JIMIDAR, M; DE SMET, M; COCKAERTS, P; SMEYERSVERBEKE, J; VANDER HEYDEN, Y Improving method capability of a drug substance HPLC assay Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, v42, p , 2006 MONTGOMERY, D C; RUNGER, G C Applied Statistics and Probability for Engineers New York: John Wiley and Sons, 2003 PEDOTT, A H Análise de Dados Funcionais Aplicada ao Estudo de Repetitividade e Reprodutibilidade: ANOVA das Distâncias, Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2010 PEDOTT, A H; FOGLIATTO, F S; Estudo de repetitividade e reprodutividade para dados funcionais Produção, v 23, n 3, p ,

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