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Aplicação do Controle Estatístico de Processo em um setor de Moldagem
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Aplicação do Controle Estatístico de Processo em um setor de Moldagem

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  • 1. FACULDADES INTEGRADAS DE TAQUARA CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO E CURSO DE GESTÃO DA QUALIDADEAPLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO EM UM SETOR DE MOLDAGEM Juliano Pereira Paulo Saldanha Prof. Eduardo Unterleider Disciplina: Gestão de Sistemas de Produção II
  • 2. 2 Taquara, 09 de junho de 20111 - RESUMO O Controle Estatístico de Processo foi desenvolvido pelo Dr. Walter A. Shewhart nosanos 20, para tanto ele analisou diferentes processos e concluiu que todos os processosapresentam variação devido a causas acidentais e a causas indetermináveis. De acordo com (SILVA, 2005), a variação de qualquer característica de qualidadepode ser quantificada pela amostragem do resultado do processo e pela estimativa dosparâmetros da sua distribuição estatística. O presente trabalho visa apresentar uma aplicação do Controle Estatístico deProcesso efetuado no setor de moldagem em uma empresa do ramo químico.2 – Característica de Qualidade A característica de qualidade a ser avaliada pelo Controle Estatístico de Processoserá o peso do produto moldado. Esta característica é de grande importância ao produto,uma vez que o mesmo possui uma especificação de peso mínimo para venda aoconsumidor, e também por outro lado o excesso de peso no produto gera desperdício dematéria-prima e gastos desnecessários à empresa.
  • 3. 33 – Coleta de Dados O processo estudado é composto por uma máquina extrusora e uma máquina demoldagem. A extrusora recebe a “massa” para moldagem do produto e extrusa a mesma emforma de lâmina. Após a extrusão esta lâmina é cortada pela matriz que molda o produto emquestão. A coleta de dados ocorreu logo após o processo de moldagem, em uma única matrizde molde. Foram coletadas 37 amostras de subgrupo 3, sendo uma amostra a cada minuto. A seguir o quadro com a coleta de dados: COLETA DE DADOS AMOSTRA 1º 2º 3º 1 40,5 40,4 40,5 2 40,6 40,5 40,5 3 40,5 40,5 40,5 4 40,5 40,5 40,5 5 40,5 40,5 40,5 6 40,5 40,5 40,5 7 40,6 40,5 40,5 8 40,6 40,6 40,7 9 40,6 40,7 40,6 10 40,6 40,7 40,7 11 40,6 40,6 40,6 12 40,6 40,6 40,6 13 40,7 40,6 40,6 14 40,5 40,6 40,6 15 40,6 40,6 40,6 16 40,7 40,6 40,6 17 40,5 40,5 40,4 18 40,4 40,3 40,3 19 40,4 40,4 40,3 20 40,3 40,3 40,3 21 40,3 40,3 40,3 22 40,4 40,4 40,4 23 40,3 40,3 40,3 24 40,4 40,3 40,3 25 40,5 40,4 40,4 26 40,5 40,5 40,5 27 40,5 40,6 40,5 28 40,6 40,5 40,5 29 40,6 40,5 40,5 30 40,6 40,6 40,5 31 40,6 40,7 40,7 32 40,6 40,4 40,5 33 40,6 40,6 40,6 34 40,5 40,6 40,5 35 40,4 40,4 40,4 36 40,3 40,3 40,5 37 40,4 40,4 40,5
  • 4. 44 – Análise de NormalidadeApós a coleta dos dados, classificamos os valores obtidos e dividimos os mesmos em 5classes, calculando a freqüência de cada classe conforme a seguir: PONTO PESO DAS ESPIRAS MÉDIO CLASSE FREQUÊNCIA (g) DA CLASSE 1 40,3 I--- 40,4 40,35 16 2 40,4 I--- 40,5 40,45 17 3 40,5 I--- 40,6 40,55 37 4 40,6 I--- 40,7 40,65 33 5 40,7 I--- 40,8 40,75 8 ∑ 111Com base nos dados do quadro acima, montamos o histograma a seguir, relacionando afreqüência de cada classe:Com a análise do histograma, é possível afirmar que o processo estudado é um processonormal, ou seja, que segue uma distribuição normal das freqüências, sendo assim épossível a aplicação do controle estatístico de processo.
  • 5. 55 – Cartas de ControleEm razão do número de amostras coletadas para o controle estatístico ser superior a 10,utilizaremos os Gráficos de Média e do Desvio Padrão para visualizar a centralização e avariabilidade do processo.A seguir o quadro com a média de cada uma das 37 amostras, com o seu respectivo desviopadrão: DESVIO COLETA DE DADOS AMOSTRA MÉDIA PADRÃO 1º 2º 3º DA AMOSTRA 1 40,5 40,4 40,5 40,47 0,058 2 40,6 40,5 40,5 40,53 0,058 3 40,5 40,5 40,5 40,50 0,000 4 40,5 40,5 40,5 40,50 0,000 5 40,5 40,5 40,5 40,50 0,000 6 40,5 40,5 40,5 40,50 0,000 7 40,6 40,5 40,5 40,53 0,058 8 40,6 40,6 40,7 40,63 0,058 9 40,6 40,7 40,6 40,63 0,058 10 40,6 40,7 40,7 40,67 0,058 11 40,6 40,6 40,6 40,60 0,000 12 40,6 40,6 40,6 40,60 0,000 13 40,7 40,6 40,6 40,63 0,058 14 40,5 40,6 40,6 40,57 0,058 15 40,6 40,6 40,6 40,60 0,000 16 40,7 40,6 40,6 40,63 0,058 17 40,5 40,5 40,4 40,47 0,058 18 40,4 40,3 40,3 40,33 0,058 19 40,4 40,4 40,3 40,37 0,058 20 40,3 40,3 40,3 40,30 0,000 21 40,3 40,3 40,3 40,30 0,000 22 40,4 40,4 40,4 40,40 0,000 23 40,3 40,3 40,3 40,30 0,000 24 40,4 40,3 40,3 40,33 0,058 25 40,5 40,4 40,4 40,43 0,058 26 40,5 40,5 40,5 40,50 0,000 27 40,5 40,6 40,5 40,53 0,058 28 40,6 40,5 40,5 40,53 0,058 29 40,6 40,5 40,5 40,53 0,058 30 40,6 40,6 40,5 40,57 0,058 31 40,6 40,7 40,7 40,67 0,058 32 40,6 40,4 40,5 40,50 0,100 33 40,6 40,6 40,6 40,60 0,000 34 40,5 40,6 40,5 40,53 0,058 35 40,4 40,4 40,4 40,40 0,000 36 40,3 40,3 40,5 40,37 0,115 37 40,4 40,4 40,5 40,43 0,058 MÉDIA 40,50 0,039
  • 6. 6Após obtermos a média e o desvio padrão de cada amostra, calculamos o limitesuperior e inferior da média e também do desvio padrão, e com base nestes dadostraçamos os gráficos conforme a seguir: A) Gráfico da Média de peso das amostras, Limite Superior e Limite Inferior de controle da média. B) Gráfico do Desvio Padrão das amostras, Limite Superior e Limite Inferior do desvio padrão das amostras.
  • 7. 76 – Análise de Estabilidade do ProcessoApós a análise dos gráficos acima, podemos afirmar que o processo estudado é umprocesso não estável sob o ponto de vista estatístico, tal afirmação é baseada nosseguintes pontos: - Ocorrência de pontos fora dos limites de controle; - Ocorrência de sequência de pontos em apenas um dos lados da linha média. Esta ocorrência pode ser identificada entre os pontos 1 a 14, e também do 17 ao 25.
  • 8. 87 – Interpretação da Capacidade do ProcessoPara a avaliação da capacidade do processo, utiliza-se o índice Cp e Cpk, porémpara tanto é necessário que o processo esteja sob controle estatístico, o que nãoocorreu com o processo estudado.A seguir o histograma relacionando os dados coletados no processo com os limitesde especificação para o produto em questão:Com a análise do histograma acima, podemos visualizar que o processo produz umaquantidade de peças acima do limite superior de especificação, o que o classificacomo um processo inadequado.

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