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Ministrante: Carlos Alberto TrevisanEngenheiro Químico - Consultortrevisan@bighost.com.br
Araraquara, 21 de setembro de 2013
Aplicação dasFerramentas da Qualidade
Rua Líbero Badaró, 152 – 13º/14º andar - Centro – São Paulo/SP - CEP: 01008-903 Fone (11) 3289-1506 www.sinquisp.org.br; sinquisp@sinquisp.org.br
PROJETO DE LEI 762/2007 Uma questão de saúde publica!
Desde 2007, o SINQUISP está trabalhando para que o projeto de Lei 762/2007, de autoria do Deputado Estadual João Caramez (PSDB), seja sancionado. Trata-se de um projeto de extrema importância para a saúde pública uma vez que, entre outras coisas, confere ao profissional da Química a responsabilidade técnica pelo tratamento e controle de qualidade da água de piscina de uso coletivo. Desta forma, o SINQUISP solicita seu apoio na divulgação e coleta de assinaturas do manifesto para que a ALESP - Assembleia legislativa do Estado de São Paulo sancione o projeto tornando-o Lei. A petição pública está disponível no site: http://www.peticaopublica.com.br/?pi=P2011N9103
Atenciosamente,
Aelson Guaita Presidente do SINQUISP
Químico Industrial, CRQ nº 04232852
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- DESTAQUE:
Eu, abaixo-assinado, faço minha adesão à sanção do PL 762/2007.
Nome completo*
E-mail*
Cidade*
Nº R.G*
Profissão
Telefone
Ano de nascimento
Os campos assinalados com (*) são de preenchimento obrigatório para validação da petição junto a Assembleia Legislativa de São Paulo. Assinatura:________________________________ Data:___/___/___
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PROPOSTA DE ADMISSÃO Dados Cadastrais (em letra de forma): *Nome__________________________________________________________________________________________ *CPF:______________________________ *RG:___________________________ *CRQ:_______________________ *Endereço Residencial: ____________________________________________________________________nº______ *Bairro: _________________________________ Município:_________________________________ UF:_____ *CEP______________________ *Tel.:________________________ * Cel.:____________________________ *E-mail: ____________________________________________* Data nascimento: ____/____/____ *Formação profissional: ( ) Nível superior - área da química ( ) Técnico de nível médio *Título do diploma: ______________________________________________________________________________ Situação Atual: ( ) Empregado ( ) Desempregado ( ) Autônomo Empresa_______________________________________________________________________________________ Endereço___________________________________________________________________________ nº_________ Bairro_______________________________________ Município_____________________________ UF__________ CEP______________________ Telefone:________________________ CNPJ:______________________________________________ Cargo Ocupado: _____________________________________________Data de admissão: ___/___/_____ Dependentes Nome Data nasc. Parentesco
Endereço para Correspondência ( ) Comercial ( ) Residencial Local e data: _____________________________,____ de _______________________de ___________ Assinatura:________________________________ Valor da Anuidade 2013: R$ 110,00 (*) Campos com preenchimento obrigatório
MM FERRAMENTAS DA QUALIDADEiinnii
FERRAMENTAS DA QUALIDADE
Carlos Alberto Trevisanccuurr
Carlos Alberto TrevisanSetembro/2013
rrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
MMiinnii
O princípio da divisibilidade permite
ccuurr
controlar de forma sistemática cada um
dos processos de modo individualizado errssooss
p
como resultado permite controlar oss‐‐2200
processo como um todo.
001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
VANTAGENS DAS FERRAMENTAS
MM
VANTAGENS DAS FERRAMENTAS
iinnii 1. Resumir o conhecimento e as possíveis
ccuurr
conclusões do estudo do problema
2 Possibilitar a visualização e arrssooss
2. Possibilitar a visualização e a
compreensão dos problemasss‐‐2200
3. Permitir o conhecimento dos processos
001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
FERRAMENTAS DA QUALIDADE
MM
FERRAMENTAS DA QUALIDADE
iinnii Fluxogramaccuurr
Fluxograma
Diagrama de Causa – Efeitorrssooss
Coleta de dados
ss‐‐2200
Folha de verificação
001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
FERRAMENTAS DA QUALIDADE
MM
FERRAMENTAS DA QUALIDADE
iinnii
Diagrama de Paretoccuurr
Diagrama de Pareto
Histogramarrssooss
Diagrama de Dispersão
ss‐‐2200
Gráficos de Controle
001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Diagrama PDCA
MM
Diagrama PDCA
iinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
APLICAÇÃO DAS FERRAMENTAS
MM
APLICAÇÃO DAS FERRAMENTAS DA QUALIDADE
iinnii
Identificação do problema
Análise do problema
ccuurr Diagrama de Pareto
Histograma
Diagrama de dispersãorrssooss
FluxogramaDiagrama de Pareto
Diagrama de causa e efeito
g p
Gráficos de controle
ss‐‐2200
Folha de verificação
Extratificação001133
ç
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
FLUXOGRAMA
MM
FLUXOGRAMA
iinnii Representação gráfica das diversas etapas queccuurr
p ç g p q
constituem um processo específico
rrssooss
Processo: conjunto de atividades ordenadas em
sequência planejada para atingir o objetivoss‐‐2200
sequência planejada, para atingir o objetivo
estabelecido.
001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
FLUXOGRAMA
MM
FLUXOGRAMA
iinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
FLUXOGRAMA
MM
FLUXOGRAMA
iinnii Montagem do planejamento de coleta de dadosccuurr
g p j
Averiguação das causas primáriasrrssooss
Estratificação dos dados
ss‐‐2200001133
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FLUXOGRAMA
MM
FLUXOGRAMA
iinniiccuurrrrssooss
INÍCIOou ATIVIDADES DECISÃOss
‐‐2200
FIMDECISÃO
001133
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FLUXOGRAMA
MM
Ligar a TV
iinnii
Imagem aparece?
O fio está conectado à
tomada
Não Sim
ccuurr
Conectar o fioSim
Não
rrssooss
Imagemé boa?
Imagem aparece?
Chamar o técnicoNãoSimSim
ss‐‐2200 Nã
Não
001133
Operar ajustes
Assistir ao
Imagemé boa?
Não
Sim
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
ss s aoprograma
S
FLUXOGRAMA
MMiinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
FLUXOGRAMA
MMiinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
FLUXOGRAMA
MMiinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Diagrama de causa-efeito (Ishikawa)
MM
g ( )
iinnii
Representação gráfica que mostra a relação entre
todas as possibilidades de “causas” e o “efeito”ccuurr
p
atribuído às mesmas.
rrssooss
Definir com grande clareza a relação existente
entre um problema que esteja sendo investigadoss‐‐2200
e as suas possíveis causas .
001133
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Diagrama de causa-efeito (Ishikawa)
MM
g ( )
iinnii Um grande número de causas deve ser avaliado.ccuurr
Quando as causas possíveis devam ser classificadas em grupos genéricos.rr
ssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Diagrama de causa-efeito (Ishikawa)
MM
g ( )
iinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Diagrama de causa-efeito (Ishikawa)
MM
g ( )
iinnii
Métodos Máquinas Meio ambiente
ccuurr
Instrução
Procedimento
Manutenção
Deterioração
Oficina
Climarrssooss
Efeito
Físicoss‐‐2200
Físico
TreinamentoFornecedores
Inspeção
Instrumento
001133
Mão de obra Materiais Medidas
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Diagrama de causa-efeito (Ishikawa)
MM
g ( )
iinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Diagrama de causa-efeito (Ishikawa)
MM
g ( )
METODO MÁQUINAiinnii
METODO MÁQUINA
Dirigir muito rápido
Uso incorreto das marchas
Falha de audição
Pressão não registrada
Baixa pressão dos pneusMistura rica
ccuurr
Sempre atrasado
Impaciência
ç
Radioalto volume
Não escuto o motor
Projeto ruim
Difícil acesso ao bicoAjuste do carburador
Falta capacitação
rrssooss
Manutenção insuficientePouco treinamento
Desatenção
Combustível debaixa octanagem Falta óleo
Numerário
Alto consumocombustível
ss‐‐2200
Numerário
Falta de conhecimentoDireção imprópria
Falta manual
Desconhecimento da
Lubrificação imprópria
Óleo
Desconhecimento do óleo certo
001133
MATERIALMÃO DE OBRA
octanagem correta errado
Falta manual do proprietário
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Coleta de Dados
MM Procedimento que possibilita a obtenção de informações asi ó áli ífi b f t iii
nnii
quais após análise específica servem como bases factuaisna tomada de decisão.
ccuurr
A grande vantagem da Coleta de Dados é o fim do “eu acho”.
A Coleta de Dados possibilita administrar por “fatos” aorrssooss
p pinvés de “por opinião ou sentimentos”.
Ao representar de modo claro o problema, a Coleta de Dadosss‐‐2200
Ao representar de modo claro o problema, a Coleta de Dadosé a base para a efetiva solução do mesmo.
Todo problema deve sempre ser discutido sobre uma base de001133
Todo problema deve sempre ser discutido sobre uma base dedados construída sem qualquer manipulação.
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Coleta de Dados
MMiinnii
Dados Tipo Característica Exemplo Obtenção
Variávelccuurr
Variável
Quantitativorrssooss
ContínuaComposta pornúmeros reais
Massa,Volume,Tempo,Temperatura
etcMedição
Composta por No de itensss‐‐2200
DiscretaComposta por
números inteirosNo de itens
defeituosos, produção etc
Contagem
Qualitativo
001133
AtributoClassificação
tomada a partir de critérios específicos
Sexo, Tipo de não –conformidade,
modelo etcClassificação
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Coleta de Dados
MMiinnii 1. Necessidade de verificar se a situação atual éccuurr
çadequada
2 Necessidade de analisar um problemarrssooss
2. Necessidade de analisar um problema
ss‐‐2200001133
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Coleta de Dados
MMiinnii 1. Defina o objetivoccuurr
2. Formule perguntasrrssooss
3. Defina a quantidade e o tamanho da amostra de dados
ss‐‐2200
4. Defina os pontos para coleta
001133
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Coleta de Dados
MMiinnii 5. Elabore a folha de verificação e as instruçõesccuurr
6. Determine e frequência para a coleta
7 E lh l trrssooss
7. Escolha o coletor
8. Treine o coletorss‐‐2200
9. Realize a coleta
001133
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Folha de verificação
MM
ç
iinnii Registro de informações baseadas em observações
t i bj ti d t i d lccuurr
amostrais com o objetivo de caracterizar um modelo.
Base de aplicação de várias das demais ferramentasrrssooss
em especial a Coleta de Dados.
ss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Folha de verificação
MM
ç
iinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Folha de verificação
MM
ç
iinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Folha de verificação
MM
ç
iinnii
As Folhas de Verificação permitem reduzir a variabilidade
dos dados simplificando de modo uniforme os realmenteccuurr
dos dados, simplificando de modo uniforme os realmente
importantes para a avaliação do problema .rrssooss
Para que a Folha de Verificação seja realmente útil, é
á i l j l b d d dss‐‐2200
necessário que ela seja elaborada de acordo com os
objetivos e técnicas escolhidas para a análise.001133
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Folha de verificação
MM
ç
iinnii
1. As unidades coerentes.
2. A quantidade de dígitos necessários.ccuurr
3. Gráficos/desenhos para indicar quando necessário asnão conformidades encontradas sem necessidade dedescriçãorr
ssooss
descrição.
4. A frequência da tomada das informações.ss‐‐2200001133
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Folha de verificação
MM
ç
iinnii
Data Total
DEFEITOS 06/05 07/05 08/05 09/05ccuurr
DEFEITOS 06/05 07/05 08/05 09/05
Dimensão IIII I IIII IIII III IIII II 26
rrssooss
Forma I III III II 9
Profundidade IIII I I I 8
Peso IIII IIII IIII IIII IIII IIII IIII II IIII IIII IIII 52ss‐‐2200
Peso IIII IIII IIII IIII IIII IIII IIII II IIII IIII IIII 5
Acabamento II III I I 7
Total 29 22 25 26 102
001133
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Diagrama de Pareto
MM
g
iinniiccuurr
Diagrama de barras que permite visualizar a
participação tanto em termos absolutos quantorrssooss
p p ç q
relativos de cada uma das causas de um problema.
ss‐‐2200001133
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Diagrama de Pareto
MM
g
S t b l li t t diinnii
Se estabelecemos uma lista com todas as causas que
contribuem para a obtenção ou aparição de qualquer
ccuurr
efeito que tenhamos interesse em analisar, ordenando-as
da maior para a menor segundo a grandeza da rrssooss
participação de cada uma, verificaremos que a
importância relativa das primeiras é tão grande em ss‐‐2200
comparação com as últimas que aproximadamente 20%
das mesmas são responsáveis por 80% do efeito total e 001133
as 80% restantes são responsáveis pelos 20% restantes
do efeito.
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Diagrama de Pareto
MM
g
iinnii
HISTÓRICO
1897 Vilfredo Paretoccuurr
Modelos para analisar a distribuição desigual de riquezasrr
ssooss
riquezas.
20% da população (poucos, mas vitais) 80% da arrecadaçãoss
‐‐2200
arrecadação
80% da população (muitos e triviais ) 20% da d ã00
1133
arrecadação
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Diagrama de Pareto
MM
Diagrama de Pareto
iinnii 100%
Poucos, mas vitais Muitos e triviais
ccuurr
80%
rrssooss 40%
60%
ss‐‐2200
20%
40%
001133 População Renda
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População Renda
Diagrama de Pareto
MM
g
iinnii 200
QDE DE ITENS
100
PERCENTUALACUMULADO
ccuurr 20% 80%
80
60
160
rrssooss
120
40
80
60
40
ss‐‐2200
40
20
20
001133
POUCOS MAS
MUITOS E
CLASSIFICAÇÃO DOS ITENS
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VITAISE
TRIVIAIS
Diagrama de Pareto
MM
g
Não conformidade Coleta de dados Totaliinnii
Não conformidade Coleta de dados Total01 IIII IIII III 1302 III 3
ccuurr
03 IIII IIII IIII IIII IIIIIIII II 32
04 II 2rrssooss
04 II 205 IIII II 706 I 1ss
‐‐2200
07 IIII 4Total 61
001133
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Diagrama de Pareto
MM
g
Número de ocorrência na categoriaiinnii
Frequência Relativa = Número de ocorrência na categoria
Numero total de ocorrênciasX 100
ccuurr
Não conformidade Frequência relativa (Fr) Frequência Acumulada (Fa)01 52,5 52,5rr
ssooss
02 21,3 73,803 9,8 83,604 6 6 90 2ss
‐‐2200
04 6,6 90,205 5,0 95,206 3 2 98 400
1133
06 3,2 98,407 1,6 100,00
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Diagrama de Pareto
MM
g
iinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Histograma
MM
g
iinnii Gráfico representativo do modo como éccuurr
p
distribuído um conjunto de dados
numéricos.rrssooss
numéricos.
ss‐‐2200001133
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Histograma
MM
g
iinnii
Os eventos de características repetitivas produzem
ccuurr
resultados variáveis durante o tempo .
rrssooss
A função do Histograma é mostrar quanto da variação
está presente em qualquer processo .ss‐‐2200001133
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Histograma
MM
g
iinnii Forma de distrib içãoccuurr
• Forma de distribuição
• Tendência centralrrssooss
• Variabilidade
ss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Histograma
MM
g
iinnii
1. Quando é necessário conhecer a distribuiçãocom que estamos trabalhando
ccuurr
2. Visualizar graficamente os dados
3 Necessitamos saber se estamos trabalhandorrssooss
3. Necessitamos saber se estamos trabalhandocom uma distribuição dos dados esperada ounão
ss‐‐2200
4. Quantificar aspectos do processo
001133
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Histograma
MM
g
iinniiccuurrrrssooss Cl d bss‐‐2200
• Classe: cada barra
• Limites de classe: são os valores máximo e mínimo de cada classe
A lit d i t l t li it d l001133
• Amplitude: intervalo entre os limites de uma classe
• Frequência: número de observações pertencentes a uma dada classe
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Histograma
MM
g
iinnii
Construção do histograma
ccuurr
1. Contar a quantidade de dados N
rrssooss
2. Calcular a amplitude R = Nmaior - Nmenor
ss‐‐2200
3. Escolher o número de classes C sTabela
001133
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Histograma
MM
g
iinnii Qde de dados N Qde de classes Csccuurr
< 50 5 a 7rrssooss
50 a 100 6 a 10
100 a 250 7 a 12ss‐‐2200
100 a 250 7 a 12
> 250 10 a 20001133
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Histograma
MM
g
iinnii
Construção do histograma
ccuurr
4. Determinar os intervalos š = R/ Cs
rrssooss
5. Determinar os extremos da 1ª classe
ss‐‐2200
6. Determinar os extremos da demais classes
001133
7. Classifique os elementos em cada classe
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Histograma
MM Monte a tabela de frequência
g
iinnii Classes Coleta Frequencia
ccuurrrrssoossss‐‐2200001133
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Histograma
MM Desenhe o gráfico
g
iinnii
g
Frequência
ccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Classes
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Histograma
MM Exemplo :Tempo de espera no banco
g
iinnii
Exemplo :Tempo de espera no banco
4 7 12 21 27 18
ccuurr
12 0,5 20 8,5 18 26
3 7 4 9 10 11
7,5 12 8 8 2 13rrssooss
,
34,5 12 7 10 5 5
25 16 9 27 19 16
21 13 7 10 5 5 2ss‐‐2200
21 13 7 10 5,5 2
16 8 7 2 3 4
12 18 7 1 4 8
5 6 1 5 2 0 5001133
5 6 1 5 2 0,5
N = 60
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
N = 60
Histograma
MM Amplitude R =N maior – N menor = 34,5-0,5 = 34
g
iinnii
R = 34
Escolha do numero de classes Cs = 7 (tabela)ccuurr
s ( )
Determine os intervalos š = R/C = 34/7 = 4 8 5rrssooss
Determine os intervalos š R/Cs 34/7 4,8 5
Determine os extremos da 1ª classe menor valor para baixo = 0ss‐‐2200
Determine os extremos da 1ª classe menor valor para baixo = 0
maior valor 0 + 5 = 5
001133 Determine as outras classes 5 – 10 / 10 – 15 /15 – 20 /
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
20 – 25 / 25 – 30 / 30 - 35
Histograma
MM
g
iinnii
Classe Elementos Frequência
ccuurr
0 - 5 /////////////// 15
5 - 10 /////////////////// 19rrssooss
10 - 15 /////////// 11
15 20 /////// 7ss‐‐2200
15 - 20 /////// 7
20 - 25 /// 3001133
25 - 30 //// 4
30 - 35 / 1
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Histograma
MM
g
iinnii
Frequência
ccuurr 20rrssooss
15
10ss‐‐2200
10
5
0001133
0
Tempo de espera0 5 10 15 20 25 30 35
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Histograma
MM
g
iinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Simétrica – distribuição unimodal, característica de um processo no qual
atuam causas aleatórias (normais)
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
atuam causas aleatórias (normais).
Diagrama de dispersão
MM
g
iinnii Permite identificar o possível relacionamentoccuurr
Permite identificar o possível relacionamento
entre as variáveis existentes num processo. rrssooss
Não permite afirmar que uma variável afeta a ss‐‐2200
outra mas explicita se existe relação entre elas e
com qual intensidade001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Diagrama de dispersão
MM
g
iinnii Formado por um aglomerado de pontos ,ccuurr
Formado por um aglomerado de pontos ,
distribuídos sobre um plano delimitado por um
par de eixos ortogonais x e yrrssooss
par de eixos ortogonais x e y
ss‐‐2200001133
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Diagrama de dispersão
MM
g
COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO
iinnii
S xy
r = Sxx.Syy
ccuurr
(xi )²
S ²(yi )²
S = ²rrssooss
Sxx = xi² -n
Syy = yi² -n
ss‐‐2200
xi .yi001133
Sxy = xi.yi -n
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Diagrama de dispersão
MM
gr correlação significado Ref.
0 7 Crescimento x eiinnii
0,7≤ r ≤1 Forte/positiva
Crescimento x e y pouca
dispersão01
Crescimento x eccuurr
0,3≤ r ≤0,7 Fraca/positiva
Crescimento x e y maior
dispersão02
X ãrrssooss
-0,3≤ r ≤0,3 Sem correlação
X e y não possuem
dependência sem correlação
03
ss‐‐2200
sem correlação
-0,7≤ r ≤-0,3 Fraca/negativa
Crescimento de x e y decresce
t di04
001133
≤ 0,3 pontos dispersos
-1≤ r ≤-0 7 Forte/negativa
Crescimento de x y decresce 05
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0,7 pouca dispersão
Diagrama de dispersão
MM
g
iinniiccuurr 01 02 03rrssooss
01 02 03
ss‐‐2200
04 05001133
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Diagrama de dispersão
MM
g
xi y X yiXi² Yi²
iinnii
xi yi Xi . yi
01 0,20 422 84,4 0,0400 17808402 0 24 451 108 2 0 0576 203401cc
uurr
02 0,24 451 108,2 0,0576 20340103 0,22 441 97,0 0,0484 19448104 0,23 431 99,1 0,0529 185761rr
ssooss
04 0,23 431 99,1 0,0529 18576105 0,25 441 110,3 0,0625 19448106 0,28 471 131,9 0,0784 221841
ss‐‐2200
07 0,22 422 92,8 0,0484 17808408 0,27 461 124,5 0,0729 21252109 0 24 431 103 4 0 0 6 18 6100
1133
09 0,24 431 103,4 0,0576 18576110 0,23 441 101,4 0,0529 194481 2 38 4412 1053 0 0 5716 1948896
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
2,38 4412 1053,0 0,5716 1948896
Diagrama de dispersão
MM
g
iinnii
(2,38)²
Sxx = 0,576- =0,00516 10
(4412)²
Syy = 1948896 - = 2321,6 10
ccuurr
10 10
rrssooss
2,38x4412Sxy = 1053,0 - = 2,944
2,944 2,944r = =ss
‐‐2200
y , ,10 0,00516x2321,6 3,461
r ≈ 0,85001133
r 0,85
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Diagrama de dispersão
MM
g
Á Ãiinnii
GRÁFICO DE CORRELAÇÃO
ccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Diagrama de dispersão
MM
g
iinnii
Correlação negativa:
Q d X tccuurr
YQuando X aumenta
e Y diminuirrssoossss‐‐2200
X001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Diagrama de dispersão
MM
g
iinniiccuurrrrssoossss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Gráficos de controle
MMiinnii
Ti d áfi li it i i f i éccuurr
Tipo de gráfico com limite superior e inferior que é
empregado para verificar se as variações que ocorremrrssooss
num processo em andamento são devidas a causas
comuns ou a causas especiais.ss‐‐2200001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Gráficos de controle
MMiinnii
Auxiliar na identificação entre variáveis inerentes à um
processo e aquelas causadas por fontes imprevisíveisccuurr
processo e aquelas causadas por fontes imprevisíveis.
O l l li d d t d li it d t lrrssooss
Os valores localizados dentro dos limites de controle
demonstram que a maior parte das variações são ss‐‐2200
decorrentes de causas corriqueiras.
001133
Conselho Regional de Química IV Região (SP) – Apoio: Caixa Econômica Federal/Sinquisp
Gráficos de controle
MMiinnii
1 - Realizar a amostragem
ccuurr
Tamanho do lote Tamanho da amostra66 - 110 10
rrssooss
111 – 180 15 – 20181 –300 20 - 30301 – 500 30 - 35ss
‐‐2200
501 – 800 35 - 40801 – 1300 40 - 501301 3200 50 6000
1133
1301 – 3200 50 - 603201 – 8000 60 - 858001 - 22000 85 - 100
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Gráficos de controle
MM 2. Agrupar as amostras em grupos de 4 ou 6 observaçõesii
nnii
observações3. Calcule a média e amplitude de cada amostra
ccuurr
X = N1 + N2+N3+N4 A = maior valor –menor valor = 4
rrssooss
4. Construa os eixos de ordenadas e abscissas
ss‐‐2200001133
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Gráficos de controle
MM5. Marque no gráfico os valores das médias de cada
grupoiinnii
grupo
6. Calcule a média das médias
ccuurr
X m = m1+m2+m3+m44
7. Marque a linha média central no gráficorrssooss
q g
ss‐‐2200001133
. . .
.
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Gráficos de controle
MM8 . Calcular os limites de controle
iinnii
Limite Superior de controle LSC = Xm + A2 ApmLimite Inferior de controle LIC = Xm - A2 Apm
ccuurr
n A22 1,880
rrssooss
3 1,0234 0,7295 0 577ss
‐‐2200
5 0,5776 0,4837 0,41900
1133
,8 0,3739 0,337
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10 0,308