Prof.Dr. Nilo Antonio de Souza Sampaio - CEP na área industrial

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Trabalho apresentado pelos alunos do 4°periodo para o professor doutor Nilo Sampaio.

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Prof.Dr. Nilo Antonio de Souza Sampaio - CEP na área industrial

  1. 1. CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO COMO FENÔMENO DE GARANTIA DE QUALIDADE NA ÁREA INDUSTRIAL. Alunos: Diogo Amin Dias Felipe José Farias de Oliveira Lucas Marins Quintanilha Lucas Senne Souza Reis Mateus Costa Rossi Mercante Orientador: Prof.Dr. Nilo Sampaio
  2. 2. Sumário 1- Introdução 2- Origens do Controle Estatístico de Processos 3- Ferramentas do Controle Estatístico de Processos 4- Aplicações na Indústria do Controle Estatístico de Processos 5- Conclusão
  3. 3. 1- Introdução • Atualmente a maioria das empresas buscam a melhoria na qualidade dos produtos e serviços. • Qualidade significa adequação ao uso. Adequação essa que visa a qualidade do projeto.
  4. 4. 1- Introdução • O Cep teve origens nos laboratórios da Companhia Telefônica Bell. • Foi desenvolvido pelo Dr. Walter A. Shewhart, um dos pioneiros nesse campo da estatística.
  5. 5. 1- Introdução • O Cep é uma técnica aplicada a produção que permite: Redução Sistemática da Variabilidade Melhoria da Qualidade Melhoria da Produtividade Melhoria da Confiabilidade Redução dos custos
  6. 6. 2- Origem do Controle Estatístico de Processos • Final do seculo XVIII, antes da era industrial os empreendimentos era de natureza individual. • 1924 Dr. Walter Shewhart, carta controle, prevenção dos problemas. de
  7. 7. 2- Origem do Controle Estatístico de Processos • Para o profissional do século XVIII a “qualidade” estava relacionada ao atendimento as especificações do produto. • Hoje, a “qualidade” é definida pelo cliente.
  8. 8. 2- Origem do Controle Estatístico de Processos • Segunda guerra mundial, melhoria nos equipamentos para maior eficiência nas batalhas. • Reconstrução do Japão, controle da qualidade envolvendo todos os setores e funcionários da empresa.
  9. 9. 3- Ferramentas do Controle Estatístico de Processos Para ter um melhor controle da qualidade, o CEP utiliza ferramentas para melhorar a eficiência do processo. As Ferramentas são: • Gráfico de Controle • Histograma • Diagrama de dispersão • Gráfico de Pareto • Folha de Verificação • Diagrama de causa-efeito • Diagrama de defeito-concentração
  10. 10. Histograma • É um gráfico de barras verticais que apresenta valores de certa característica agrupados por faixas. • Serve para demonstrar a frequência que ocorre um certo valor.
  11. 11. Histograma Distribuição de Frequências para os dados de Resistência à Compressão. Intervalo de Classe Frequência 70 – 90 2 90 – 110 3 110 – 130 6 130 – 150 14 150 – 170 22 170 – 190 17 190 – 210 10 210 – 230 4 230 – 250 2
  12. 12. Histograma 25 Frequência 20 15 10 5 0 70 - 90 90 - 110 110 - 130 130 - 150 150 – 170 170 – 190 190 – 210 210 – 230 230 - 250 Resistência à compressão (PSI)
  13. 13. Gráfico de Pareto • O diagrama de Pareto utiliza-se a relação 20/80 para identificar os problemas prioritários num processo. • Apresenta-se como um gráfico de barras verticais e deve ser construído com base em uma linha de verificação.
  14. 14. Gráfico de Pareto Defeitos Encontrados em uma Amostra de Lentes Tipo de Defeito Quantidade de Defeitos Total Acumulado Percentagem do total geral(%) Percentagem acumulada(%) Arranhão 12 55 43,3 43,3 Trinca 41 96 32,3 75,6 Revestimento Inadequado 55 108 9,4 85 Muito Fina ou Muito Grossa 11 119 8,7 93,7 Não-Acabada 5 124 3,9 97,6 Outros 3 127 2,4 100 Total 127 - 100 -
  15. 15. Gráfico de Pareto 100 100 60 50 40 20 0 0 Revestimento Inadequado Trinca Arranhão Fina ou Grossa TIPO DE DEFEITO Não-Acabada Outros PORCENTAGEM ACUMULADA QUANTIDADE 80
  16. 16. Diagrama de causa e efeito • Consiste em uma forma gráfica usada como metodologia de análise para representar fatores de influência (causas) sobre um determinado problema (efeito) • Também é denominada Diagrama de Ishikawa, devido ao seu criador, ou Diagrama Espinha de Peixe, devido à sua forma.
  17. 17. Diagrama de causa e efeito
  18. 18. Diagrama de defeito-concentração • Um diagrama de defeito-concentração é uma figura da unidade, mostrando todas as vistas relevantes. • Analisa o diagrama para localizar os defeitos e captar alguma informação útil sobre as potencias causas do defeito.
  19. 19. Diagrama de defeito-concentração Diagrama de concentração de defeito para o tanque
  20. 20. Gráfico de Controle • É a ferramenta utilizada para o monitoramento da variabilidade para a avaliação da estabilidade de um processo. • Um gráfico de controle permite a distinção entre os tipos de variação, ou seja, ele nos informa se o processo está ou não sob controle estatístico.
  21. 21. Gráfico de Controle • Possuem dois tipos de variação na qualidade do processo: causas comuns e causas especiais. • Causas comuns: variação estável, apresentando comportamento previsível. • Causas especiais: variações esporádicas, apresenta comportamento desregular.
  22. 22. Gráfico de Controle Medias de abertura de um rotor Número da amostra 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 x1 33 33 35 30 33 38 30 29 28 38 28 31 27 33 35 33 35 32 25 x2 29 31 37 31 34 37 31 39 33 33 30 35 32 33 37 33 34 33 27 x3 31 35 33 33 35 39 32 38 35 32 28 35 24 35 32 27 34 30 34 x4 32 37 34 34 33 40 34 39 36 35 32 35 35 37 35 31 30 30 27 x5 33 31 36 33 34 38 31 39 43 32 31 34 37 36 39 30 32 33 28 x̅ 31,6 33,4 35 32,2 33,8 38,4 31,6 36,8 35 34 29,8 34 33 34,8 35,6 30,8 33 31,6 28,2 r 4 6 4 4 2 3 4 10 15 6 4 4 10 4 7 6 5 3 9 s 1,67332 2,60768 1,58114 1,64317 0,83666 1,14018 1,51658 4,38178 5,43139 2,54951 1,78885 1,73205 3,80789 1,78885 2,60768 2,48998 2 1,51658 3,42053
  23. 23. Gráfico de Controle
  24. 24. Diagrama de dispersão • É um gráfico útil para a identificação de relações potenciais entre duas variáveis. • O entendimento dos tipos de relação existentes entre as variáveis associadas a um processo contribui para aumentar a eficiência dos métodos de controle de processo.
  25. 25. Diagrama de dispersão Número de medida i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Tensão na rede Elétrica (volts) xi 222,7 217,7 219,4 220,9 214,4 216,5 213,0 221,7 224,7 215,5 220,0 218,6 223,5 217,0 221,5 218,4 Variação no Corte (mm) yi 15,7 17,0 16,3 16,1 18,6 17,8 19,5 16,0 15,3 18,3 16,3 16,7 15,7 17,4 16,1 16,8
  26. 26. Diagrama de dispersão Número de medida i 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 Tensão na rede Elétrica (volts) xi 221,2 219,9 222,2 213,9 216,0 218,1 222,0 224,1 214,9 214,2 223,3 216,7 215,3 223,8 220,6 215,8 217,3 Variação no Corte (mm) yi 16,2 16,2 15,9 19,1 18,0 17,0 16,0 15,4 18,6 18,7 15,6 17,6 18,5 15,5 16,1 18,2 17,3
  27. 27. Diagrama de dispersão
  28. 28. Folha de verificação • É utilizada para facilitar e organizar o processo de coleta e registro de dados. • Ao se planejar uma folha de verificação deve-se especificar claramente o tipo de dados a serem coletados
  29. 29. 4- Aplicações do CEP • Aplicação do CEP em uma indústria de salame. • Aplicação do hospitalar. CEP no atendimento
  30. 30. 4- Aplicações do CEP na indústria de salame • “APLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO (CEP) PARA AVALIAR O PROCESSO DE DEFUMAÇÃO DO SALAME”.
  31. 31. 4- Aplicações do CEP na indústria de salame • Ferramenta utilizada histograma.
  32. 32. 4- Aplicações do CEP na indústria de salame • Ferramenta utilizada gráfico de controle.
  33. 33. 4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar • “APLICAÇÕES DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO NO TEMPO DE ESPERA DA URGÊNCIA CLÍNICA HOSPITALAR: UM ESTUDO DE CASO”,
  34. 34. 4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar • Ferramenta utilizada gráfico de controle para média.
  35. 35. 4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar • Ferramenta utilizada gráfico de controle para a amplitude.
  36. 36. 4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar • Ferramenta utilizada Diagrama de Causa-e-Efeito.
  37. 37. 5- Conclusão • Estatística e Indústria • As Sete Ferramentas do CEP • Versatilidade • Mudança da qualidade

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