Curso: Eng da ProduçãoAula 1, 2, 4, 5 – Agosto 09

Prof. Eduardo R Luz - MsC

AULA 1

SUMÁRIO� A Administração da Qualidade� O Controle da Qualidade� CEP – Origem e história� Outros conceitos relacionados ao CEP� Média� Exercícios

Política da Qualidade

Objetivos daQualidade

Sistema daQualidade

Organizaçãoda Qualidade

Garantia daQualidade

Controle daQualidade

Planejamento da Qualidade

Auditoria da Qualidade

Responsabilidade da alta direção

Responsabilidade das chefias do setor

Administração da Qualidade

Administração da Qualidade, segundo Miyauchi

“Não se gerencia o que não se mede, não semede o que não se define, não se define o quenão se entende, não há sucesso no que não segerencia.”

Deming

Controle de Qualidade

- Estabelecer padrões de qualidade- Checar se produtos e serviços estão conforme o padrão;- Onde checar?- Checar cada produto ou amostra?- Como checar?

Onde checar?- Identificar pontos de controle críticos.- Início do processo (recebimento matéria prima);- Durante o processo

- antes de uma série de processos (checagem difícil);- depois do processo com alta taxa de falhas;- antes de processo que possa esconder defeitos;- antes de um “ponto sem volta”;-antes de uma mudança de responsabilidade funcional.

- Depois do processo

Checar cada produto e serviço ou usar uma amostra*?Perigo na checagem da amostra total;- Checagem total pode destruir a amostra ou interferir no serviço;- Consumo excessivo de tempo para checagem total.

*Amostra (n) é o conjunto de elementos extraídos de uma populaçãoaleatoriamente. Ex: um conjunto de parafusos retirados de uma caixa.** Amostragem (N) é o número de amostras consideradas para um estudo. Ex:5 grupos de 30 elementos cadaN=5 x 30 (n) = 150

Como as checagens devem ser feitas?

- Amostragem:- CEP (Controle Estatístico do Processo)

O Controle Estatístico da Qualidade se faz através de uma dasferramentas da Qualidade que chamamos de CEP – ControleEstatístico do Processo e de algumas outras ferramentascomo folhas de verificação, gráficos de controle ehistogramas.

História do CEP

1924 Dr. Walter ShewhartGráficos de Controle

Após 1944

EUA – Europa e Japão (produção em larga escala)

Método: Eficiente: Matemática aplicadaSeguro: Aplicado no dia-a-diaRápido: pequenas amostras

Correção x Prevenção

Custos da Produção(qualidade / produtividade / competitividade)

Conceitos:Controle: manter algo dentro dos limites (padrões/especificações)ou fazer algo se comportar de maneira adequada.Estatística: obter conclusões com base em dados e númerosProcesso: é a combinação necessária entre o homem, e os recursosdisponívies para fabricar um produto qualquer. Maisespecificamente um processo é um conjunto de operaçõessimultâneas, utilizando os recursos disponíveis, para produzir umdeterminado resultado.

Controle Estatístico do Processo é então…

Um método preventivo de se comparar continuamente, osresultados de um processo com os padrões/especificaçõesidentificados, a partir de dados estatísticos, as tendências paravariações significativas, a fim de eliminar/controlar essas variações,com o objetivo de reduzí-las cada vez mais.

CEP – Controle Estatístico do Processo(SPC – Statistical Process Control)

- Checagem do produto ou serviço durante o processo;- Evita eliminação de lotes defeituosos;- Gráficos de controle;

- Desvios corrigidos antes que haja problema;- Investigação de tendências.

CEP – Controle Estatístico do Processo

Variação na qualidade de processo:- Todos os processos variam em alguma medida;

- Máquina- Operador- Ambiente

- Variação pode ser reduzida, nunca eliminada.

AULA 2

CEP – Controle Estatístico do Processo

Conceitos e Tipos de VariaçõesVariações Aleatórias (comuns): Fazem parte da natureza doprocesso, podem ser controladas e seguem padrões normaisde comportamento. Ex: uma usinagem dentro de umadeterminada medida.

Variações causais ( especiais): São de certa formaimprevisíveis. Quando detectadas devem ser eliminadasrapidamente para não prejudicarem o desempenho doprocesso. Ex: Quebra de uma ferramenta de corte.

DEFINIÇÕES

ELEMENTO (x):É a unidade considerada para o estudo estatístico.Ex. objeto, peça, indivíduo, conjunto...

POPULAÇÃO:É o conjunto de todos os elementos (ou itens) extraídos de umapopulação. Ex. todos os veículos Gol, Ano/Modelo 2009,; todaspeças produzidas em um torno...

DEFINIÇÕESAMOSTRA (n):É o conjunto de elementos extraídos de uma populaçãoaleatoriamente. Ex: um conjunto de parafusos retirados de umacaixa.

TAMANHO DA AMOSTRAÉ o número de elementos ( ou itens), existentes na amostra

DEFINIÇÕESAMOSTRAGEM (N):É o número de amostras consideradas para um estudo. Ex: 5grupos de 30 elementos cadaN=5 x 30 (n) = 150

Tipos de amostragema) Instantânea: refere-se a amostragem composta de amostras,

cujos elementos foram obtidos num mesmo momentoEx. 5 peças consecutivas produzidas por uma máquina

b) Periódica: refere-se às retiradas, durante um certo período,emintervalos de tempo pré-estabelecidos. Tende arepresentar melhor o tamanho da população.Ex. 5 peças retiradas aleatoriamente a cada 5 horas

Distribuição NormalÉ a distribuição de valores que representa uma maiorconcentração em torno de um valor médio, representadopor uma curva contínua, denominada como curva do sinoou curva de Gauss.

DEFINIÇÕESDESVIO PADRÃO:É a medida de dispersão em relação a média, identificada pelaletra grega sigma ( ou pela letra “s”).

DADOS MENSURÁVEIS:São os que podem ser expressos em unidade básica de medidas.Ex. kg, cm, ml...DADOS ATRIBUTIVOS:São os dados enumeráveis ou contáveis que estabelecempresença ou ausência de um atributo.Ex. número de peças defeituosas

DEFINIÇÕESAMPLITUDE (R):É a diferença entre o maior e o menor valor de uma amostra. Éuma medida de dispersão.

MÉDIA:A Média aritmética simples é uma medida de posição.

CÁLCULO DA MÉDIA (x Barra) DA AMOSTRA

Vamos calcular a média da amostra de 9 elementos numaprodução de parafusos cujo comprimento em mm estãorelacionados abaixo:

37 36 33 34 35 34 37 35 35

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

X = somatório de todos os elementosnúmero de elementos

X = 37+36+33+34+35+34+37+35+359

X = 35,1

CÁLCULO DA MÉDIA (x Barra) DA AMOSTRA

MEDIANA:É o valor central ou o valor do meio de uma sequenciacrescente ou decrecente. É uma medida de projeção.Ex.

37 36 33 34 35 34 37 35 35

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

Passo 1 – Ordenar as amostras :37, 37, 36, 35, 35, 35, 34,33Passo – Determinar o elemento central: 35

EXERCÍCIOS

CALCULE A AMPLITUDE, A MÉDIA (x barra) E MEDIANA DAS AMOSTRAS DA FOLHA DE EXERCÍCIOS

AULA 3

MAIS ALGUNS CONCEITOS...DISCREPÂNCIA:É o ponto de discordância de um elemento com relação a umadada característica da qualidade.

DEFEITO:É uma discrepância de tal grau que torna uma unidadeinaceitável.

DEFEITUOSO:É uma unidade que contém defeitos, ou seja, não atende aospadrões requeridos, tornando toda unidade inaceitável. Umdefeituoso, pode, portanto, ter um ou mais defeitos.

MAIS ALGUNS CONCEITOS...GRÁFICO DE CONTROLE:É uma projeção gráfica, no tempo, do comportamento doprocesso.

LIMITES DE CONTROLE:São fronteiras da região onde estão compreendidas 99,74% dasvariações aleatórias de um processo.

TOLERÂNCIA:É o campo de variação permitida numa característica daqualidade.

MAIS ALGUNS CONCEITOS...LIMITES DE ESPECIFICAÇÃO:São os limites de tolerância, dentro dos quais um processo podevariar.

CAPACIDADE DO PROCESSO:É a condição de produzir continuamente dentro das exigências.

ÍNDICE DE CAPACIDADE DO PROCESSO (Icp):É um número obtido a partir da comparação da tolerância doproduto com a variação aleatória do processo.

Desvio Padrão (s)É a medida de dispersão em relação a média.

É calculado da seguinte forma:É a raiz quadrada da soma das médias dos desvios ao quadrado

VALOR DESVIO (X - xbarra) DESVIO2 (X - xbarra) 2

35 1 134 0 033 -1 1∑ 2

Xbarra = 34

S =√ ∑(x-xbarra)2 / n-1 = √2/2 = 1

EXERCÍCIOS

CALCULE A AMPLITUDE, A MÉDIA (x barra) E MEDIANA E O DESVIO PADRÃO DAS AMOSTRAS DA FOLHA DE

EXERCÍCIOS.

AULA 4

Desvio Padrão aproximado(Sx)É calculado da seguinte forma:

a) Para amostras tamanho n<100 elementos.R=Xmax – Xmin = 2

De acordo com a tabela Fator para Estimar o Desvio Padrão, para3 amostras, d2=1,693

Sx= R/d2Sx = 2/1,693

Sx = 1,18

b) Para amostras n>100 elementos: dividir em subgrupos

AULA 5

ÁREAS DE PROBABILIDADE SOB A CURVA NORMAL

Gráficos de Controle� São empregados para evitar, reduzir ou eliminar não conformidades em tempo real (durante o processo de produção); � Utiliza os dados de uma série de amostras pequenas chamadas de “grupos racionais”, para estimar onde o processo está centralizado e quanto ele está variando em torno desse centro;� Os parâmetros estatísticos a serem utilizados são a Média Estimada e a Variabilidade do processo;

Gráficos de Controle�Média do Processo: é um valor desconhecido estimado pela média da amostra;� Variação do Processo: todo o processo seja natural ou artificial sofre variações;� Variação Admissível: consiste no valor nominal do parâmetro a ser controlado, mais ou menos a tolerância aceitável. Ex. Umidade = 4,0% + 0,2%; - valor nominal: 4,0%; variação admissível: 3,8% a 4,2%

Gráfico de controle com linha central e com limites de controle

Gráfico de Controle padrão

CEP – Controle Estatístico do Processo

Capabilidade de Processo:- Medida da aceitabilidade da variação do processo.- Razão entre a faixa de especificação e a variação “natural” doprocesso ( 3 desvios-padrão);- Cp = LST – LIT

6sCp >1 = Processo capazCp <1 = Processo não capaz

CEP – Controle Estatístico do Processo

Análise das variações

-Variação Natural?

- Sintoma de causa mais séria?

- Limites de Controle nos gráficos

- Pontos fora dos limites = processo fora de controle

CEP – Controle Estatístico do Processo

Qualidade Seis Sigmas

- Motorola

- Especificações mais apertadas

- 3σ = 99,73% dentro – 2,7 erros por 1000 peças

- 6σ = 99,99966% dentro – 2 erros por 1.000.000.000 peças