Controle Estatístico da Qualidade/Processo Graduação em Engenharia de Produção – Engº...

Controle Estatístico da Qualidade/Processo

Graduação em Engenharia de Produção – Engº Márcio Lopes

ControleEstatístico da Qualidade/Processo



Caracterização e Importância do Controle

CEP é entendido como uma filosofia de gestão e um conjunto de técnicas e habilidades, originárias da estatística e da engenharia de produção, que visam garantir a estabilidade e a melhoria contínua de um processo de produção ou para a prestação de um bom serviço




• Melhorar os processos de produção com menos variabilidade que propicie níveis

melhores de qualidade nos resultados da produção

• Diminuir os custos principalmente em função de duas razões: a inspeção por

amostragem e a redução de rejeito.

Melhores processos não significam somente melhorar a

qualidade, mas também diminuir os custos




O CEP visa o controle e a melhoria do processo. Os princípios fundamentais para implantação e gerenciamento do CEP são: pensar e decidir baseado em dados e fatos; pensar separando a causa do efeito, buscar sempre conhecer a causa fundamental dos problemas; reconhecer a existência da variabilidade na produção e administrá-la; usar raciocínio de prioridade (Pareto); girar permanente e metodicamente o ciclo de controle (Ciclo PDCA) visando a melhoria contínua do desempenho; definir o próximo processo/etapa/posto de trabalho como cliente da etapa anterior (pois é ele que define a qualidade esperada); identificar instantaneamente focos e locais de disfunção e corrigir os problemas a tempo; educar, treinar e organizar a mão de obra visando uma administração participativa e o autocontrole.




A aplicação do CEP também impulsiona os custos para baixo, pois o número e a percentagem de peças defeituosas produzidas na fábrica vão diminuir com as melhorias na linha de produção. Portanto, com menos refugo e menos retrabalho o custo por peça produzida vai diminuir. Enfatiza-se que existe somente uma razão para utilizar CEP em uma fábrica: aumentar o resultado financeiro, se possível no curto prazo, mas também no longo prazo.

No entanto, CEP não é nenhum milagre e consequentemente ele deve ser abordado na empresa como qualquer projeto de investimento nos quais os custos são contabilizados e os

benefícios previstos e medidos




Atualmente, a inovação fundamental em relação ao CEP é que essas técnicas devem ser compreendidas e aplicadas por todas as pessoas da organização e não apenas pelos técnicos e engenheiros da área de qualidade. Um dos pilares da estatística é a amostragem. As populações ou lotes em geral são grandes demais para ser analisadas em detalhes item por item.



Gestão para Controle e Melhoria da Qualidade

OBJETIVO:

PRODUZIR UM PRODUTO QUE SATISFAÇA TOTALMENTE O CLIENTE



Gestão para Controle e Melhoria da Qualidade1 - Quais aspectos da operação são importantes para a prestação de serviços ao cliente e para obter uma maior competitividade do negócio?

Planejamento das prioridades de melhoria de desempenho: através da importância para o cliente, do desempenho em relação aos concorrentes e da importância estratégica, planeja-se a prioridade de melhoria de desempenho em aspectos relacionados à qualidade, custo, entrega e flexibilidade.




2 - Quais indicadores que podem ser usados para monitorar o desempenho da operação nesses aspectos?

Priorização de Indicadores de desempenho genéricos e metas: a partir dos objetivos de desempenho considerados prioritários e de um conjunto de possíveis indicadores de desempenho, priorizam-se os indicadores de desempenho cujo monitoramento e melhoria mais contribuam para a melhoria do desempenho nos aspectos considerados prioritários



Gestão para Controle e Melhoria da Qualidade3 - Quais processos cuja eficiência e eficácia afetam esses indicadores?

Priorização dos processos críticos e metas de indicadores específicos: a partir do mapeamento dos processos de negócios e produtivos da empresa (macro processos, processos e atividades), os processos críticos para a melhoria e indicadores de desempenho específicos são priorizados para intervenção visando a melhoria.




4 - Quais melhorias devem ser feitas nesses processos?

Priorização das melhorias: as intervenções em causas crônicas nos processos críticos são estabelecidas segundo a prioridade de melhoria, a dificuldade de se implementar a melhoria e o impacto advindo da intervenção.




As etapas descritas acima que podem ser melhor detalhadas e compreendidas através das descrições de cada passo. Deve-se observar que esse processo apoia-se na divulgação da política da qualidade, no treinamento e educação na cultura da qualidade, ampla comunicação e acompanhamento, envolvimento e responsabilidade das pessoas com o processo de melhoria.




A Figura ao lado ilustra as etapas descritas acima que podem ser melhor detalhadas e compreendidas através das descrições a seguir:



Gestão para Controle e Melhoria da QualidadeEtapa I: Formar Equipe de Trabalho interfuncional e divulgar programas;Caracterizar os produtos, clientes, demanda, mercado;Identificar os clientes principais e levantamento de dados;Analisar as informações levantadas e definir plano de prioridades de melhoria;

Etapa II: Definir conjunto de Indicadores de Desempenho para monitoria Priorizar os Indicadores; Avaliar os concorrentes no que se refere à esses Indicadores; Analisar as informações e definir valores e meta para melhoria dos indicadores



Gestão para Controle e Melhoria da QualidadeEtapa III: Levantar processos da empresa e definir de limites; Identificar os processos críticos para as necessidades de melhorias; Definir líderes dos processos; Desdobrar os Indicadores de Desempenho para os níveis de processo / sub-processo;Avaliar os concorrentes no que se refere à esses Indicadores; Analisar as informações e definir valores e meta para melhoria dos indicadores.

Etapa IV: Formar equipes funcionais e treinamento em ferramentas de melhoria; Estudos dos processos para proposição / implementação de melhorias; Priorizar a implementação de melhorias em problemas crônicos (nível gerencial); Definir metas / prazos / revisões periódicas;



AmostragemAmostra é um subconjunto de indivíduos extraídos de uma população.

Um pesquisador social procura tirar conclusões a respeito de um grande número de sujeitos. Por exemplo, ele poderia desejar estudar: • os 170.000.000 de cidadãos que constituem a população brasileira. • Os 1.000 membros de um sindicato. • Os 45.000 estudantes de intercâmbio e assim sucessivamente.

Assim... vamos considerar que...

Se o pesquisador trabalha com todo o grupo que ele tenta compreender, dizemos que está trabalhando com a

POPULAÇÃO.



População consiste em um conjunto de indivíduos que compartilham de, pelo menos, uma característica comum, seja ela cidadania, filiação a uma associação de voluntários, etnia, matrícula na universidade, etc.

Amostragem

.....o pesquisador trabalha com tempo, energia e recursos econômicos limitados. Portanto, são raras as vezes em que pode trabalhar com todos os elementos da POPULAÇÃO. Geralmente, o pesquisador estuda um pequeno grupo de indivíduos retirados da população. Este grupo denomina-se AMOSTRA.

Geralmente...



O pesquisador busca generalizar conclusões referentes à AMOSTRA, estendendo-as para toda a POPULAÇÃO da qual essa amostra foi extraída. Há diversos MÉTODOS DE AMOSTRAGEM*. Para o pesquisador social, interessam os métodos que permitem que qualquer indivíduo da POPULAÇAO possa vir a fazer parte da AMOSTRA. Estes métodos de amostragem são denominados PROBALÍSTICOS. Não há dúvida de que uma amostra não representa perfeitamente uma população. Ou seja, a utilização de uma amostra implica na aceitação de uma margem de erro que denominaremos ERRO AMOSTRAL**.

Amostragem

*Métodos de Amostragem Probabilística são os que selecionam os indivíduos da população de forma que todos tenham as mesmas chances de participar da amostra; **Erro Amostral é a diferença entre um resultado amostral e o verdadeiro resultado populacional; tais erros resultam de flutuações amostrais aleatórias.



AmostragemNão podemos evitar a ocorrência do ERRO AMOSTRAL, porém podemos limitar seu valor através da escolha de uma amostra de tamanho adequado. Obviamente, o ERRO AMOSTRAL e o TAMANHO DA AMOSTRA seguem sentidos contrários . Quanto maior o tamanho da amostra, menor o erro cometido e vice-versa.



Amostragem

Suponha, por exemplo, que queiramos estimar a renda média de pessoas que concluíram um curso superior, no primeiro ano após a formatura. QUANTAS rendas devemos incluir em nossa amostra? A determinação do tamanho de uma amostra é problema de grande importância, porque:

• amostras desnecessariamente grandes acarretam desperdício de tempo e de dinheiro;• e amostras excessivamente pequenas podem levar a resultados não confiáveis.

Em muitos casos é possível determinar o tamanho mínimo de uma amostra para estimar um parâmetro estatístico, como por exemplo, a MÉDIA POPULACIONAL (µ).



Amostragem

A fórmula para cálculo do tamanho da amostra para uma estimativa confiável da MÉDIA POPULACIONAL (µ) é dada por:

Onde:n = Número de indivíduos na amostra;Zα/2 = Valor crítico que corresponde ao grau de confiança desejado;σ = Desvio-padrão populacional da variável estudada (no exemplo, RENDA);E = Margem de erro ou ERRO MÁXIMO DE ESTIMATIVA. Identifica a diferença máxima entre a MÉDIA AMOSTRAL ( X ) e a verdadeira MÉDIA POPULACIONAL.

E se σ não for conhecido, utilizar a aproximação σ ≈ amplitude/4



AmostragemOs valores de confiança mais utilizados e os valores de Z correspondentes podem ser encontrados na tabela abaixo:



Amostragem

EXEMPLO 1:

Um economista deseja estimar a renda média para o primeiro ano de trabalho de um bacharel em direito. Quantos valores de renda devem ser tomados, se o economista deseja ter 95% de confiança em que a média amostral esteja a menos de R$500,00 da verdadeira média populacional? Suponha que saibamos, por um estudo prévio, que para tais rendas, σ = R$6250,00.



AmostragemSOLUÇÃO:

Queremos determinar o tamanho n da amostra, dado que α = 0,05 (95% de confiança). Desejamos que a média amostral seja a menos de R$ 500 da média populacional, de forma que E = 500. Supondo σ = 6250, aplicamos a Equação 1, obtendo:

Devemos, portanto, obter uma amostra de ao menos 601 rendas de primeiro ano, selecionadas aleatoriamente, de bacharéis de faculdades que tenham feito um curso de direito. Com tal amostra teremos 95% de confiança em que a média amostral x difira em menos de R$500,00 da verdadeira média populacional µ.



AmostragemOutro parâmetro estatístico cuja determinação afeta o tamanho da amostra é a proporção populacional. Tomemos, como exemplo, a necessidade de determinar a proporção de pessoas atendidas por uma Unidade de Saúde, originárias dde um município. A fórmula para cálculo do tamanho da amostra para uma estimativa confiável da PROPORÇÃO POPULACIONAL (p) é dada por:

Onde: n = Número de indivíduos na amostra Zα/2 = Valor crítico que corresponde ao grau de confiança desejado. p = Proporção populacional de indivíduos que pertence a categoria que estamos interessados em estudar. q = Proporção populacional de indivíduos que NÃO pertence à categoria que estamos interessados em estudar (q = 1 – p). E = Margem de erro ou ERRO MÁXIMO DE ESTIMATIVA. Identifica a diferença máxima entre a PROPORÇÃO AMOSTRAL e a verdadeira PROPORÇÃO POPULACIONAL (p).

E se “p” e “q” não forem conhecidos, substituímos pˆ e qˆ por 0,5, obtendo a seguinte estimativa



Amostragem

EXEMPLO 2

Um assistente social deseja saber o tamanho da amostra (n) necessário para determinar a proporção da população atendida por uma Unidade de Saúde, que pertence ao município de Cariacica. Não foi feito um levantamento prévio da proporção amostral e, portanto, seu valor é desconhecido. Ela quer ter 90% de confiança que sua o erro máximo de estimativa (E) seja de ±5% (ou 0,05). Quantas pessoas necessitam ser entrevistadas?



AmostragemSOLUÇÃO:

Considerando que o valor da proporção amostral de atendimentos para pessoas do município não é conhecida. Utilizamos a equação para determinar o tamanho da amostra. Sabemos que, para 90% de confiança teremos o valor crítico (Zα/2 ) = 1,645, conforme.

Devemos, portanto, obter uma amostra de 271 pessoas para determinar a proporção da população atendida na Unidade de Saúde, que se origina do município.



AmostragemAs fórmulas para determinação do tamanho da amostra que vimos até agora trabalhavam com a idéia de que a população de onde se retirava a amostra era tão grande, que poderíamos considerá-la infinita. Entretanto, a maior parte das populações não é tão grande em comparação com as amostras. Caso a amostra tenha um tamanho (n) maior ou igual a 5% do tamanho da população (N), considera-se que a população seja FINITA. Neste caso, aplica-se um fator de correção às fórmulas vistas anteriormente e teremos as seguintes fórmulas corrigidas:



Amostragem

Em muitos casos a inspeção a 100% é uma regra em muitas empresas de manufatura, mas na realidade este procedimento não funciona adequadamente.

???Imagine o operador que tem a responsabilidade de verificar o nível de preenchimento de um lote de 50.000 garrafas de refrigerante?



Amostragem

Depois de inspecionar apenas 100 garrafas, é muito provável que o operador já não está mais pensando em níveis de preenchimento, mas sim no próximo churrasco, na próxima oportunidade de tomar uma cerveja ou na próxima namorada. No final, a inspeção a 100% tem custos elevados e resultados péssimos. A seleção de amostras de tamanho muito menor que a população enxuga os custos e acaba representando melhor as características da população. A amostragem igualmente é necessária quando a inspeção necessita da destruição do item amostrado. Nesse caso, poucos itens vão para o laboratório para sofrer a verificação dos técnico.



Amostragem

A inspeção de peças individuais tem como objetivo a eliminação de peças de baixa qualidade que não alcançam as expectativas do consumidor e não devem ser colocadas no mercado. Com constante inspeção do produto ao longo da linha de produção, a empresa pode identificar produto que precisa de retrabalho ou até mesmo rejeição total. Nesse caso, a companhia está gastando desnecessariamente para corrigir erros os quais, numa fábrica melhor organizada, não aconteceriam com tanta frequência. Numa fábrica melhor, é feita a coisa certa na primeira vez. Uma fábrica realmente eficiente não exige inspeção a toda hora porque tem muita confiança que o produto já está saindo dentro das especificações.



Amostragem

Assim, acaba sendo comum na indústria que a fabricação de peças não conformes ocorre porque os processos são instáveis a ponto de proporcionar produto fora das especificações. Em outras palavras, a fábrica não está controlando processo para melhorar constantemente a qualidade do produto. Assim, as investigações do gerente estarão em direção das grandes causas atrás das irregularidades da linha de produção. Cada vez que uma nova causa é identificada e documentada para análise e, portanto, eliminação, o processo de produção é estabilizado e qualidade garantida e melhorada.



Coleta de Dados

É a observação e registro da categoria ou medida de variáveis relacionadas ao objeto de estudo que ocorrem em unidades (indivíduos) de uma amostra ou população

Exemplo:Relação entre os dados de peso (kg) de mulheres identificadas pela variável id (identificação).



Ferramentas de Controle Ferramentas não resolvem problemas ou situações!

Elas ajudam na tomada de decisão. São elas:

1. Análise de Pareto2. Histogramas3. Diagramas de Causa e Efeito4. Diagramas de Correlação (dispersão)5. Cartas de Controle6. Diagramas de Processos7. Folhas de Verificação



Ferramentas de controle

“95% dos problemas relacionados à qualidade podem ser resolvidos com o uso de sete

ferramentas quantitativas básicas.”

Kaoru Ishikawa



Como priorizar os problemas???

o O gráfico de Pareto é um gráfico em colunas que mostra os problemas em uma ordem de prioridade.

o Gráficos em custos ou freqüência de um evento.

o Quando utilizar?

• Diferenciar o pouco essencial do muito trivial (Regra 20/80).

• Que problemas mais contribuem para a pouca eficiência do processo.

Análise de Pareto



EXEMPLO

o Use a análise de Pareto para examinar os seguintes dados coletados na linha de montagem de um placa de circuito impresso.

a) Prepare um gráfico dos dados.b) A que conclusões você chega?

Análise de Pareto

Defeito Número de Ocorrências

Componente errado 217Componentes não-aderentes 146Excesso de adesivo 64Transistores mal posicionados 600Dimensões de placas erradas 143Furos de montagem mal posicionados

14

Problemas de circuito no teste final

92



EXEMPLO

Análise de Pareto

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