Cep

1,068 views
894 views

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,068
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
63
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Cep

  1. 1. Controle Estatístico de Processo (CEP) Debora C. Horvat Ederson Civiero Guilherme Rodrigues Otávio Marchetto
  2. 2. “Se eu tivesse de resumir toda a minha mensagem em poucas palavras, eu diria: Reduza a variação”. W. Eduards Deming.
  3. 3. Histórico• Controle de qualidade realizado sob a forma tradicional – “inspeção” (produto acabado);• Desenvolvimento do controle estatístico de qualidade a partir de 1920;• Em 1924, Shewhart começa a esboçar o primeiro gráfico de controle de fabricação;• Nos laboratórios da Bell Telephone, Shewhart em pesquisas pioneiras na aplicação da estatística aos problemas industriais, propõe:- Controle de fabricação- Inspeção por Amostragem.
  4. 4. O Controle Total da Qualidade• A percepção de que era necessário (e urgente) tratar a qualidade sob um ponto de vista mais abrangente data do início dos anos 40;• Segundo Deming, a visão de qualidade centrada no desempenho dos processos de produção não era suficiente. Era necessário incluir consumidores e fornecedores no sistema produtivo.
  5. 5. O Controle Estatístico de Processo• Disciplina de gestão de processos em que a estatística é utilizada para avaliar o seu desempenho e dar suporte à ações corretivas e de aprimoramento. O CEP tem como objetivos a prevenção contra a perda de qualidade e a busca permanente da melhoria;• Costuma-se dizer que o CEP é 30% estatística, 10% bom senso e 60% engenharia. De fato, a “estatística” apenas nos ajuda a enxergar o que não está visível nos dados e informações disponíveis e a raciocinar e agir com bom senso no desenvolvimento de melhores produtos, processos e estratégias (utilizando, evidentemente, o conhecimento que o seu uso tornou visível ).
  6. 6. Definições• Controle de Qualidade: visa estabelecer, melhorar e assegurar a qualidade da produção em níveis econômicos para satisfazer o desejo dos clientes;• Controle de Processo: exercido pelo produtor durante o processo com o objetivo de manter a qualidade do futuro produto dentro das especificações. O principal dispositivo usado é o gráfico de controle;• Inspeção de Qualidade: feito no produto já existente para verificar se a qualidade atende às especificações de aceitação (ou de recebimento). especificação – fabricação – inspeção
  7. 7. Princípios Básicos
  8. 8. As sete ferramentas do CEP• Diagrama de causa-efeito: permite a visualização da relação entre as causas e os efeitos dela decorrentes;• Histogramas: estrutura utilizada na estatística para representação de dados que identifica a população de onde eles foram extraídos;• Folhas de verificação: utilizada para registro de dados, estruturada de acordo com as necessidades específicas de seus usuários;• Fluxogramas: representações gráficas das etapas pelas quais passa um processo;
  9. 9. As sete ferramentas do CEP• Gráficos de Pareto: utilizados para classificar causas que atuam em um dado processo de acordo com seu grau de importância;• Diagramas de Dispersão: técnicas gráficas para analisar as relações entre duas variáveis;• Gráficos de Controle: desenvolvidos por Shewhart, especificam limites superiores e inferiores dentro dos quais medidas estatísticas associadas a uma dada população são plotadas.
  10. 10. Gráficos de Controle• O gráfico de controle mostra a tendência central e a dispersão da característica da medida. É utilizado para implementação efetiva do controle de processo, determinando se a variação na qualidade é relevante para uma mudança nas condições do processo ou trata-se de causas aleatórias.• O gráfico é composto por uma linha central (LM) e limites de controle superior e inferior (LSC e LIC), os quais são determinados com base no desempenho no processo de fabricação. Se os valores da característica impressos no gráfico estiverem entre os limites de controle superior e inferior, e livres das tendências anormais, o processo será considerado como sob controle.
  11. 11. Gráficos de Controle• População: o grupo todo de dados aos quais a análise estatística é aplicada;• Amostra: um conjunto de dados retirados de uma população para investigar as características específicas;• Subgrupos: amostras retiradas do conjunto de medições, classificadas de acordo com o tempo, matéria-prima e outros fatores. Cada conjunto de amostras é um subgrupo;• Tendência: é a diferença entre a média das medições e o valor esperado;• Dispersão: medida da variação de medições (quantificado pelo desvio-padrão).
  12. 12. Estabilidade do Processo
  13. 13. Capabilidade• Capacidade de um dado processo fabricar produtos dentro da faixa de especificação (processo sob controle);• Os índices de capabilidade podem ser obtidos diretamente dos dados registrados nas cartas de controle e medem, para um processo sob controle estatístico, a relação entre a faixa de tolerância especificada para uma dada característica de projeto do produto e a variabilidade natural do processo produtivo destinado a obtenção daquela característica.
  14. 14. Capabilidade – Índices Índice de Capacidade Potencial• Capabilidade Cp (conhecido como Capabilidade de Máquina): mede a capacidade de produzir dados agrupados. É estimado considerando ausência de causas especiais no processo.
  15. 15. Capabilidade – Índices Índice de Desempenho• Capabilidade Cpk: mede a capacidade de produzir dados aceitáveis e é definido como o mínimo entre CPU (variação superior da tolerância) e CPL (variação inferior da tolerância). Cp > Cpk
  16. 16. Capabilidade• O processo será capaz quando:- Exista somente causas comuns atuando no processo;- Não identifique visualmente padrões não-aleatórios e, Cp e Cpk > 1• Obs: quando Cp=Cpk, dizemos que o processo está centrado, ou seja, variando em torno da média.
  17. 17. Etapas básicas para medição de Capabilidade de Processo1. Verificação do Controle Estatístico do Processo: nesta etapa são preparados os gráficos de controle para a coleta de dados (sem os limites) e estes são entregues para a produção. Estes dados são então levantados e a partir de uma análise gráfica (ou mesmo utilizando testes estatísticos) verifica-se a existência de causas especiais atuando no processo. Se existirem causas especiais atuando deve-se identificá-las e eliminá-las até que o processo esteja sobre controle estatístico;2. Avaliação dos Índices: uma vez garantido o controle estatístico do processo identifica-se todos os dados que compõem o período sobre controle do processo. Estes dados são então utilizados para a geração dos índices.
  18. 18. Gráficos de Controle * O Processo sob controle *• Supõe que o característico de qualidade do conjunto dos itens produzidos possua distribuição normal e que essa distribuição permaneça estável (média e desvio-padrão constantes).• Em um processo sob controle, a variabilidade é devida tão somente a causas aleatórias. Sua eliminação é impossível e antieconômica, logo, as causas aleatórias são consideradas como parte natural do processo de fabricação.
  19. 19. Gráficos de Controle * O Processo sob controle *• Na condição de processo sob controle, existe a probabilidade de que ocorram apenas 3 pontos em 1000 (0,003) na zona II, devido a essas causas aleatórias, logo a probabilidade de que os pontos caiam na zona I é 0,997. Sendo essa probabilidade muito baixa, a ocorrência de um ou mais pontos na zona II indica a presença de uma causa identificável, que deverá ser investigada e eliminada.
  20. 20. Gráficos de Controle * O Processo fora do controle *• A variabilidade se torna anormal quando os característicos da qualidade se tornam sensíveis. As amostras indicarão que o processo de fabricação (isto é, a população) se modificou e ficou fora do controle. Nesse caso as causas podem ser descobertas, e por isso são denominadas causas identificáveis. Sua influência é rápida e crescente e por isso exige rápida ação corretiva. Sua presença é indicada pelos valores amostrais fora da faixa de controle (zona I) no gráfico de controle.
  21. 21. Cálculo dos Limitesn A A2 A3 d2 d3 D1 D2 D3 D42 2,121 1,881 2,659 1,128 0,853 0 3,687 0 3,2693 1,732 1,023 1,954 1,693 0,888 0 4,357 0 2,5744 1,500 0,729 1,628 2,059 0,880 0 4,699 0 2,2825 1,342 0,577 1,427 2,326 0,864 0 4,918 0 2,114
  22. 22. Exemplo de Carta de Controle
  23. 23. Conclusões• O CEP (Controle Estatístico do Processo) é uma ferramenta estatística que trabalha tanto para garantir a Qualidade do produto final, quanto para reduzir custos com inspeções em produtos e análises. A grande vantagem do uso do CEP é que esse método estatístico induz à utilização de outros métodos de gestão da qualidade, tais como discussão em equipe sobre as possíveis causas de instabilidade do processo, rastreamento das etapas do processo até a localização de uma causa especial, entre outros. Em outras palavras, a utilização sistemática do CEP produzirá um conhecimento profundo do processo, um dos pilares da gestão da qualidade preconizado pelo Dr. William Deming.
  24. 24. Referências Bibliográficas• Lourenço Filho, Ruy de. “Controle Estatístico de Qualidade”. Rio de Janeiro: LTC, 1976.• Paladini, Edson Pacheco. “Qualidade Total na Prática”. São Paulo: Atlas, 1994.• Wheeler, Donald J. e Chambers, David S. “Understanding Statistical Process Control”. Tenessee: SPC Press, 1992.• http://www.numa.org.br/conhecimentos/conhecimentos_port/pag_Acesso em 16/07/05.• http://www.ime.usp.br/~wborges/Introduction.PDFAcesso em 16/07/05.• http://www.editora.ufla.br/revista/suple_2003/art20.pdfAcesso em 16/07/05.

×