7 ferram qual cd
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1
As sete ferramentas da
qualidade(Seven Tools)
Gerência da Rotina → Previsibilidade
Gerência da Melhoria → Competitividade
2
ROTI�AROTI�A
• Estabelecida de tal forma que a administração da empresa possa delegar a condução dos processos às pessoas que os operam e passar a se preocupar com os projetos de melhorias.
• A delegação é realizada por meio da padronização .
Funções Básicas da Rotina
• obediência aos padrões
• atuação na causa fundamental dos problemas para garantir que não haverá reincidência
3
Fatores Importantes para Garantir o Cumprimento dos Padrões
• os padrões devem ser viáveis e fáceis de serem obedecidos
• o papel importante do chefe como professor deve ser reconhecido
• educação e treinamento constantes
O gerenciamento da Rotina é conduzido pelo método PDCA
4
PlanAction
Check Do
PlanAction
Check Do
Determinar
objetivos e
metasEstabelecer
os métodos
para alcançá-
los
5
PlanAction
Check Do
Educação e
treinamento
Execução
• Baseia-se no princípio de que é
necessário entender totalmente um
processo, antes que se possa
promover seu aprimoramento ou
controle;
• A utilização do Ciclo PDCA
possibilita o aperfeiçoamento
contínuo de processos e de solução
de problemas.
Ciclo PDCACiclo PDCA
6
Ferramentas Ferramentas
para a melhoria para a melhoria
da qualidadeda qualidade
PDCA Fluxo Fase Objetivo
PP
�Identificação do problema
Definição clara do problema e determinação de sua relevância
� ObservaçãoInvestigação das características específicas do problema com uma visão ampla e sob vários pontos de vista
� Investigação Descoberta das causas fundamentais (raiz)
� Plano de AçãoConcepção de um plano de ação capaz de atuar sobre as causas fundamentais
DD � Ação Bloquear as causas fundamentais
CC � Verificação Verificação da efetividade do bloqueio
AA� Padronização
Prevenção contra o reaparecimento do problema
� ConclusãoRecapitular todo o processo de solução para trabalho futuro
7
Ferramentas da
Qualidade
1. Gráfico de Pareto;
2. Diagrama de causa e efeito;
3. Estratificação;
4. Folha de verificação;
5. Histograma;
6. Diagrama de dispersão;
7. Gráficos de controle.
FOLHA DE VERIFICAÇÃO
É a ferramenta da qualidade utilizada para facilitare organizar o processo de coleta e registro de dados,de forma a contribuir para otimizar a posterioranálise dos dados obtidos.
Uma folha de verificação é um formulário no qual ositens a serem examinados já estão impressos, com oobjetivo de facilitar a coleta e o registro dos dados.
8
Exemplo: Analisaremos os principais problemas do time Unidos da Gorduchinha, no Parque Skol,na partida do último domingo
Através de uma folha de verificação e um gráfico de Pareto.
12,59%
8,89%
3,70%
100,00%
%
11,11%
46,67%
17,04%
17
12
TOTAL 135
5Penalts perdidos
Faltas cometidas ( FC )
Lançamento errados ( LE )
Finalização erradas ( FE )
Sub Total
Passes errados defesas ( PED )
Passes errados no ataque( PEA )
15
Falhas
63
23
Folha de Verificação
9
Conceito Básico Gráfico de Pareto
O Gráfico de Pareto é um gráfico de barras verticais que dispõe a informação de forma a tornar evidente e visual a priorização de problemas e projetos.
PEA PED FC LE FE63 35 23 17 12 150
42,00% 23,33% 15,33% 11,33% 8,00%
100,00%
42,00%
23,33%
15,33%
11,33%
8,00%
0
10
20
30
40
50
60
70
PEA PED FC LE FE
FALHAS
FR
EQ
UE
NC
IA
0,00%
5,00%
10,00%
15,00%
20,00%
25,00%
30,00%
35,00%
40,00%
45,00%
Gráfico de Pareto Para as Falhas do UGFC
10
Diagrama de Causa e Efeito
• Denominado também como Diagrama de Espinha de Peixe / Digrama de Ishikawa: É uma ferramenta utilizada para apresentar a relação existente entre um resultado de um processo (efeito) e os fatores (causas) do processo que, por razões técnicas, possam afetar o resultado considerado.
�A construção de um diagrama de causa e efeito deve ser realizado por um grupo de pessoas envolvidas com o processo considerado.
�Pois a participação do maior número possível de pessoas envolvidas é muito importante para que possa ser construído um diagrama completo, que não omita causas relevantes. Para o levantamento das causas é aconselhável que seja realizada uma reunião conduzida por uma técnica conhecida como “ brainstorming ’’. O brainstorming tem o objetivo de auxiliar um grupo de pessoas a produzir o máximo de idéias em um curto período de tempo.
11
�Estratificação:É uma ferramenta que consiste no agrupamento da informação ( dados ) sob vários pontos de vista, de modo a focalizar a ação.
�Os fatores equipamentos, insumos, pessoas, métodos, medidas e condições ambientais são categorias naturais para a estratificações dos dados.
Exemplo de um Diagrama de Causa e Efeito / Estratificação
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Diagrama de Dispersão
�O Diagrama de Dispersão é uma ferramenta utilizadas para visualização do tipo de relacionamento existente entre duas variáveis. Esta é uma ferramenta muito simples que permite o estudo de algumas relações, proporcionando o aumento e a eficiência dos métodos de controle do processo, para facilitar a detecção de possíveis problemas e para o planejamento de melhorias a serem adotadas , e por este motivo ele é amplamente utilizados.
Possíveis Padrões para Diagramas de Dispersão.
13
Exemplo: Dados que Ilustra a presença de correlação e ausência de relacionamento de
causa e efeito entre duas variáveis
19241925192619271928192919301931193219331934193519361937
AnoNº de doentes mentais no
Reino Unido por 10000 habitantes
Nº de aparelhos de rádio no no Reino Unido ( em milhões )
23 8,593
21 7,618
22 8,131
19
12 3,647
6,26
20 7,012
16 4,62
18 5,497
11 2,73
11 3,091
9 2,27
10 2,483
8 1,35
8 1,96
Diagrama de Dispersão Período 1924 a1937
19241925192619271928192919301931193219331934193519361937
8 1,35
8 1,96
9 2,27
10 2,483
11 2,73
11 3,091
12 3,647
6,26
20 7,012
16 4,62
18 5,497
AnoNº de doentes mentais no
Reino Unido por 10000 habitantes
Nº de aparelhos de rádio no no Reino Unido ( em milhões )
23 8,593
21 7,618
22 8,131
19
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0 5 10 15 20 25
Nº de Aprelhos de Rádio
Nº
de
Do
ente
s M
enta
is
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Gráfico de Controle
Os gráficos (cartas) de controle são ferramentas para o monitoramento da variabilidade e para a
avaliação da estabilidade de um processo.
O mesmo permite a distinção entre dois tipos de causas de variação, ou seja, ele nos informa se o processo está ou não sob controle estatístico.
Um gráfico de controle consiste de:
. uma linha média (LM) um par de limites de controle, sendo limite inferior de controle (LIC) e Limite superior de controle (LSC)
. valores da característica da qualidade traçada no gráfico
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BENEFÍCIOS DO GRÁFICO DE CONTROLE
Usado adequadamente podem:� Servir para o controle continuo de um processo
� Permitir que o processo alcance
- melhor qualidade
- menor custo
- maior capacidade
� Fornecer uma linguagem comum em relação ao processo
�Distinguir causas especiais de variação das comuns, como um guia para ações.
CRITÉRIOS DE ALARMES ( TENDÊNCIAS )
O gráfico de Controle irá demonstrar a existência ou não de “causas especiais” de variação. Estas situações serão indicadas através da tendência, caso exista.
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• PONTOS FORA DOS LIMITES DE CONTROLE
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 243,5 3,0 3,2 3,4 3,6 3,8 4,0 4,2 3,3 3,0 3,8 3,7 3,0 3,0 4,0 3,7 3,6 3,4 3,3 3,0 3,3 3,6 3,0 3,4
3,6 3,2 3,6 3,6 4,4 4,8 4,1 3,8 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6
3,8 3,6 3,8 4,0 4,2 4,2 3,6 3,8 3,8 3,8 3,8 3,6 3,8 3,5 3,4 3,3 3,2 3,1 3,0 3,2 3,8 2,7 2,6 2,5
3,8 3,4 4,2 5,0 5,8 3,6 3,4 3,5 4,0 3,6 3,4 3,4 4,0 3,4 4,0 3,8 4,0 3,4 4,0 4,0 3,6 4,0 3,2 4,0
3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5
3,6 3,3 3,7 3,9 4,3 4,0 3,7 3,8 3,6 3,5 3,6 3,6 3,6 3,4 3,7 3,6 3,6 3,4 3,5 3,5 3,6 3,5 3,2 3,4
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
• 7 PONTOS CONSECUTIVOS CRESCENTES1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 243,0 3,3 3,2 3,1 3,0 2,9 2,8 3,0 3,2 3,5 3,4 3,3 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 3,5 3,7 4,0
3,6 3,6 3,4 3,2 3,0 2,8 3,9 3,0 3,2 3,1 2,8 3,5 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 4,6
3,2 3,6 3,4 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 3,2 3,8 3,2 2,9 3,3 3,5 3,8 3,7 3,4 3,6 3,8 3,8 2,9 3,2
3,4 3,4 3,3 3,6 4,2 3,9 4,4 5,0 3,6 4,2 3,6 3,8 3,0 3,6 4,0 3,8 3,6 3,8 4,6 4,5 3,8 3,8 4,0 4,1
3,1 3,5 3,6 3,7 3,8 3,5 4,0 3,5 3,5 3,8 3,4 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,8 3,5 1,0
3,3 3,5 3,4 3,5 3,6 3,4 3,8 3,7 3,5 3,7 3,3 3,6 3,3 3,4 3,6 3,6 3,6 3,7 3,8 3,8 3,7 3,7 3,5 3,4
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
17
• 7 PONTOS CONSECUTIVOS DECRESCENTES
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 243,0 3,3 3,2 3,1 3,0 2,9 2,8 3,0 3,2 3,5 3,4 3,3 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,5 3,6 3,3 3,3 3,5 3,7 4,0
3,6 3,6 3,4 3,2 3,0 2,8 3,9 3,0 3,2 3,1 2,8 3,5 3,6 3,6 3,6 3,4 3,3 3,2 3,1 3,2 3,2 3,6 3,6 4,6
3,2 3,6 3,4 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 3,2 3,8 3,2 2,9 3,3 3,5 3,5 3,5 3,4 3,1 3,0 2,5 2,9 3,2
3,4 3,4 3,3 3,6 4,2 3,9 4,4 5,0 3,6 4,2 3,6 3,8 3,0 3,6 4,0 3,7 3,6 3,6 3,2 3,2 3,4 3,8 4,0 4,1
3,1 3,5 3,6 3,7 3,8 3,5 4,0 3,5 3,5 3,8 3,4 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,3 3,8 3,5 1,0
3,3 3,5 3,4 3,5 3,6 3,4 3,8 3,7 3,5 3,7 3,3 3,6 3,3 3,4 3,6 3,5 3,5 3,5 3,4 3,3 3,2 3,4 3,5 3,4
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
• 7 PO�TOS CO�SECUTIVOS ABAIXO / ACIMA DA MÉDIA
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 243,0 3,2 3,4 3,6 3,8 3,3 3,4 3,1 2,9 3,8 3,4 3,3 3,2 3,1 3,2 3,2 3,8 3,7 3,6 3,5 3,4 3,3 3,2 3,1
3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 3,8 3,4 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 4,3 4,4
3,8 3,7 3,6 3,5 3,4 3,3 3,2 3,1 3,0 2,9 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 4,3
3,4 3,3 3,5 3,5 3,6 3,6 3,7 3,7 3,8 3,8 3,9 3,9 4,0 3,0 3,2 2,9 3,2 3,5 3,3 3,6 3,4 3,1 2,9 3,2
3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 4,3 3,8 3,7 3,9 3,9 4,0 4,0 4,1 3,8 4,1 3,5 4,2
3,4 3,4 3,5 3,6 3,7 3,6 3,6 3,5 3,4 3,5 3,5 3,5 3,6 3,3 3,4 3,4 3,6 3,7 3,7 3,8 3,7 3,8 3,6 3,9
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
18
• PONTOS EM ZIG ZAG
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 243,0 3,2 3,4 3,6 3,8 3,3 3,4 3,1 2,9 3,8 3,4 3,3 3,2 3,1 3,2 3,5 3,7 3,4 3,7 3,4 3,7 3,4 3,7 3,5
3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 3,8 3,4 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,5 4,2 3,2 4,2 3,2 4,2 3,2 4,2 3,5
3,8 3,7 3,6 3,5 3,4 3,3 3,2 3,1 3,0 2,9 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,2 3,6 3,2 3,6 3,2 3,6 3,5
3,4 3,3 3,5 3,5 3,6 3,6 3,7 3,7 3,8 3,8 3,9 3,9 4,0 3,0 3,2 3,5 3,3 3,5 3,3 3,5 3,3 3,5 3,3 3,5
3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 4,3 3,8 3,7 3,5 3,5 2,9 3,5 2,9 3,5 2,9 3,5 3,5
3,4 3,4 3,5 3,6 3,7 3,6 3,6 3,5 3,4 3,5 3,5 3,5 3,6 3,3 3,4 3,5 3,7 3,2 3,7 3,2 3,7 3,2 3,7 3,5
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
O histograma é um gráfico de barras no qual o eixo horizontal, subdividido em vários pequenos intervalos, apresenta os valores assumidos por uma variável de interesse. Para cada uma destes intervalos é construída uma barra vertical, cuja área deve ser proporcional ao número de observações na amostra cujos valores pertencem ao intervalo correspondente.
Histograma
19
O histograma dispõe as informações de modo que seja possível a visualização da forma da distribuição de conjunto de dados e também a percepção da localização do valor central e da dispersão dos dados em torno deste valor central.
Exemplo da utilização de uma coleta de dados para o estudo de Histograma de um Processo
1 69,5 T 72 70,752 72 T 74,5 73,253 74,5 T 77 75,754 77 T 79,5 78,255 79,5 T 82 80,756 82 T 84,5 83,257 84,5 T 87 85,758 87 T 89,5 88,259 89,5 T 92 90,75
Total
Distribuição de Freqüência para o Rendimento ( % ) de uma Reação para Produção de uma Substancia Química
416
Intervalo i
Limites dos intervalosPonto médio
Freqüência fi
180
Freqüência Relativa ( fi )
0,025
2017135
22
0,06250,0125
1
0,0250,050,2
0,250,21250,1625
20
Histograma do exemplo20
15
10
5
069,5 72 74,5 77 79,5 82 84,5 87 89,5 92
FR
EQ
ÜÊ
NC
IA
RENDIMENTO ( % )
Histograma
30 -
25 -
20 -
15 -
10 -
5 -
0 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 Espessura (mm)
freqüências
21
Curva de Gauss
30 -
25 -
20 -
15 -
10 -
5 -
0 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 Espessura (mm)
freqüências
UM SIGMA É….
Desvio padrão: mede o afastamento em relação a um valor central.
Ele é representado tipicamente pela letra grega “σ”.
1σ
22
Importância da redução de variação• Para melhorar a performance do processo, você tem que
reduzir a variação.
Gama de variaçãoMuito grande comparadoCom as especificações
Pequena comparado
Variação
Defeitos
Muito Cedo Muito tarde
Prazo de entrega
Redução de
Prazo de entrega
Defeitos
Muito Cedo Muito tarde
Gama de variação
Com as especificações
Menos variação possibilita:
- Maior previsibilidade do processo
- Menos desperdício e retrabalho, o que abaixa os custos
- Produtos e serviços melhores e mais duráveis
- Clientes mais satisfeitos
�íveis de Performance
“Sigma” é um termo estatístico que mede o desvio em relação a um valor determinado
“Sigma” é um termo estatístico que mede o desvio em relação a um valor determinado
Sigma
1 σ
2 σ
3 σ
4 σ
5 σ
6 σ
Defeitos
PPM680.000
298.000
67.000
6.000
400
3,4
68%
29,8%
0,67%
0,006%
0,0004%
0,0000034%
Porcentagem de rejeição
23
O Quanto é Bom o Desempenho de Six Sigma?
Sigma
1
2
3
4
5
6
Defeitos
(PPM)
RequisitoRequisito
23
45
6
Média dos
dados da Indústria
Defeito! OK!
1
680.000
298.000
67.000
6.000
400
3,4
Medindo o quão bom ou mal o processo está indoMedindo o quão bom ou mal o processo está indo
Outra Interpretação(Medida de Uma Peça)
24
Outra Interpretação(�otas Prova 4º ADM)