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Diego Rodrigues & Franciele Borba Controle de Processo Plano de Controle Controle Estatístico de Processo Análise de Capabilidade de Processo.

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1 Diego Rodrigues & Franciele Borba Controle de Processo Plano de Controle Controle Estatístico de Processo Análise de Capabilidade de Processo

2 Diego Rodrigues & Franciele Borba Plano de Controle

3 Diego Rodrigues & Franciele Borba Plano de Controle  O Plano de Controle é derivado do FMEA;  O Plano de Controle inclui todos controles previstos em cada operação listada no Fluxograma de Processo;  Técnicas à Prova de Erro (Poka Yoke / Mistake Proofing) devem ser preferidas a controles convencionais;  Estabelecer as características a serem verificadas, os métodos e o plano de reação em cada etapa aplicável do processo;  Pode ser incorporado às Folhas de Processos.

4 Diego Rodrigues & Franciele Borba Formulário Cabeçalho

5 Diego Rodrigues & Franciele Borba Formulário Identificação da Etapa do Processo onde o controle é aplicado

6 Diego Rodrigues & Franciele Borba Formulário Descrição das características controladas

7 Diego Rodrigues & Franciele Borba Características Especiais Controle Robusto Dispositivo à Prova de Erro Poka Yoke / Mistake Proofing Controle Estatístico de Processo Cartas de Controle e Análise de Capabilidade Inspeção 100% Preferencial Recomendável Contenção (85% eficaz)

8 Diego Rodrigues & Franciele Borba Formulário Detalhes sobre o método de controle

9 Diego Rodrigues & Franciele Borba Formulário Plano de Reação

10 Diego Rodrigues & Franciele Borba Exemplos

11 Diego Rodrigues & Franciele Borba Exemplos

12 Diego Rodrigues & Franciele Borba Fluxograma de Processo Op. 30 Colocar água na cuia Cevar a erva Queimar a erva Gosto amargo Chiado da chaleira Experiment ar chimarrão Água muito quente PFMEA Plano de Controle Interface com outros documentos Folhas de Processo

13 Diego Rodrigues & Franciele Borba Controle Estatístico de Processos - CEP  Controle Estatístico de Processo (Statistical Process Control – SPC).  Definição: método preventivo de se comparar, continuamente, os resultados de um processo com referenciais, identificando a partir de dados estatísticos as tendências para variações significativas, a fim de eliminar ou controlar essas variações;  Objetivo: reduzir a variabilidade de um processo através da eliminação das causas especiais de variação.

14 Diego Rodrigues & Franciele Borba Conceitos Básicos  Variação;  Distribuição Normal;  Causas Especiais e Causas Comuns;  Controle estatístico.

15 Diego Rodrigues & Franciele Borba Variação (Dispersão)

16 Diego Rodrigues & Franciele Borba Medidas de Variação  Amplitude (A ou R):  R = Maior leitura – menor leitura  Desvio padrão (s):informa quanto os dados estão dispersos em torno da média. Para variações pequenas o desvio padrão é pequeno.

17 Diego Rodrigues & Franciele Borba Distribuição Normal Média Desvio Padrão

18 Diego Rodrigues & Franciele Borba Tipos de Variação  Aleatória:  Inerentes ao processo;  Podem ser eliminadas somente através de melhorias no processo;  Tipicamente 15% dos problemas;  Causas comuns.  Não Aleatória:  Devido a razões identificáveis (assinaláveis);  Podem ser eliminadas através de ações do operador ou da gerência;  Tipicamente 85% dos problemas;  Causas especiais.

19 Diego Rodrigues & Franciele Borba Causas comuns x Causas especiais

20 Diego Rodrigues & Franciele Borba Variabilidade e Previsibilidade  Todos os processos têm variação... Mas somente variação devido a causas comuns é previsível.  Um processo está sob controle estatístico quando somente causas comuns estão presentes. Processo sob ação de causas especiais Processo sob ação de causas comuns

21 Diego Rodrigues & Franciele Borba Controle de Processo Processo fora de controle: • Presença de causas especiais • Processo instável • Processo não previsível Processo sob controle: • Causas especiais eliminadas • Presença somente de causas comuns de variação • Processo estável • Processo previsível  Implementação de Controle de Processo

22 Diego Rodrigues & Franciele Borba Gráfico de Controle Número da Amostra LSC Média LIC LSE LIE Causa Especial Gráficos de controle mostram a variação do processo ao longo do tempo

23 Diego Rodrigues & Franciele Borba Cartas de Controle: objetivo Identificar causas especiais de variação.

24 Diego Rodrigues & Franciele Borba Principais Tipos de Cartas de Controle  Dados Tipo Atributos  Para itens defeituosos (carta p)  Para defeitos (carta c)  Dados Tipo Variáveis  X e AM (individuais e amplitude móvel)  X e R (média e amplitude)

25 Diego Rodrigues & Franciele Borba Cartas: apresentação Composta de dois gráficos:  Gráfico das médias (X) ou dos valores individuais (I)  Mostram a localização do processo  Tipicamente possuem Limites Inferiores e Superiores de Controle (LIC / LSC)  Gráfico das amplitudes (R) ou amplitude móvel (mR)  Mostram a variação (disperção) do processo  Possuem somente Limite Superior de Controle (LSC)

26 Diego Rodrigues & Franciele Borba Processo Estável = Sob Controle Histograma: “fotografia do processo” Carta de controle: comportamento ao longo do tempo

27 Diego Rodrigues & Franciele Borba Determinação dos Limites de Controle x = x 1 + x x k k = LSC = x + A 2 RLIC = x - A 2 R == Onde: x= média das médias das amostras = Limites para gráfico Xbar Aproximadamente igual a 3 Desvios Padrão

28 Diego Rodrigues & Franciele Borba Critérios para identificação de causas especiais nas cartas de controle 8 ou mais pontos acima ou abaixo da Linha Central Possíveis causas: Mudança no ajuste de máquina Processo, método ou material diferente Avaria de um componente na máquina Quebra de máquina Grande variação no material recebido 6 ou mais pontos Subindo ou Descendo Possíveis causas: Desgaste de Ferramenta Gradual desgaste do equipamento Desgaste relacionado ao instrumento de medição Pontos fora dos Limites de Controle Possíveis causas: Erro na medição ou digitação Quebra de ferramenta Instrumento de medição desregulado Operador não consegue identificar a medida Periodicidade dos Pontos Possíveis causas: Não-uniformidade na matéria-prima recebida Rodízio de Operadores, Gabaritos e instrumentos Diferença entre turnos Deslocamento da Média Possíveis causas: Novo Método Nova Máquina Melhoria de Qualidade Novo Lote de Material

29 Diego Rodrigues & Franciele Borba Processo Instável = Fora de Controle Presença de causas especiais

30 Diego Rodrigues & Franciele Borba Exemplos  Criação de uma carta:  Virtual Machine Virtual Machine  Formulário Carta de Controle Formulário Carta de Controle  Exemplo 1 Exemplo 1  Exemplo 2 Exemplo 2

31 Diego Rodrigues & Franciele Borba Seleção de Cartas de Controle

32 Diego Rodrigues & Franciele Borba Capabilidade de Processo - Conceitos  Tolerâncias: especificações de engenharia que representam requisitos do produto.  Capabilidade do Processo: representa o melhor desempenho do processo e é determinada pela variação das causas comuns. Isso é demonstrado quando o processo está sendo operado sob controle estatístico.  A capabilidade potencial do processo (Cp) é a entre tolerância e a variabilidade do processo.  A capabilidade efetiva do processo (Cpk) mede a localização da variação do processo com relação aos limites de especificação. É a condição real de operação do processo. Considera a variação dentro dos subgrupos  c (desvio padrão estimado por Rbar/d2) – estudo de curto prazo.  Desempenho do Processo: representa o desempenho geral do processo considerando todas as variações presentes.  O desempenho potencial e efetivo do processo (Pp/Ppk) tem conceito similar ao da capabilidade, porém utiliza a variação entre os subgrupos  p, que é a variação total do processo (desvio padrão amostral s  longo prazo.

33 Diego Rodrigues & Franciele Borba Índice de Capabilidade Potencial do Processo Cp=Cp= Amplitude da tolerância Amplitude do processo LSE – LIE 6  c Cp=Cp= Cálculo da Capabilidade do Processo Onde:  c  = R  d 2 _

34 Diego Rodrigues & Franciele Borba Exemplo: Dimensão = 9,0mm  0.5mm Média do processo = 8,80 mm Amplitude média = 0,33 mm Tamanho da amostra = 5 LSE – LIE 6  c Cp=Cp= (0,33/2,326) C p = = 1,17 Calculando Cp Onde:  c  = R  d 2 _

35 Diego Rodrigues & Franciele Borba Índice de Capabilidade “efetiva” do Processo C pk = mínimo x - LIE 3  c LSE - x 3  c ; _ _ Cálculo da Capabilidade do Processo Onde:  c  = R  d 2 _

36 Diego Rodrigues & Franciele Borba (0,33/2,326) (0,33/2,326) C pk = mínimo ; 0,70 1,64 = 0,70 Exemplo: Dimensão = 9,0mm  0.5mm Média do processo = 8,80 mm Amplitude média = 0,33 mm Tamanho da amostra = 5 Calculando Cpk C pk = mínimo x - LIE 3  c LSE - x 3  c ; _ _

37 Diego Rodrigues & Franciele Borba Representação da Capabilidade LIE LSE Cp = 1,17 Cpk = 0,70 8,59,5 9,0 X _

38 Diego Rodrigues & Franciele Borba (b) Limites de especificação e variação natural são iguais; processo é capaz de atender as especificações a maior parte do tempo. Limites de Especificação Processo (a) Variação natural excede os limites de especificação; processo não é capaz de atender as especificações o tempo todo. Limites de Especificação Processo Processos capazes e não capazes

39 Diego Rodrigues & Franciele Borba Processos capazes e não capazes (c) Limites de especificação maiores que a variação natural do processo; o processo é capaz de atender a especificação ao longo do tempo. (d) Limites de especificação maiores que a a variação natural do processo, mas o processo está descentralizado. Processo capaz mas alguns resultados não vão atender o limite superior de especificação. Limites de Especificação Processo Limites de Especificação Processo

40 Diego Rodrigues & Franciele Borba  Cp < 1: a capabilidade do processo é inadequada à tolerância exigida.  1 ≤ Cp ≤ 1,33: a capabilidade do processo está em torno da diferença entre as especificações.  Cp > 1,33: a capacidade do processo é adequada à tolerância exigida (resta 30% de “folga” na tolerância). Análise da capabilidade

41 Diego Rodrigues & Franciele Borba Índice de Desempenho Potencial do Processo Pp=Pp= Amplitude da tolerância Amplitude do processo LSE – LIE 6  p Pp=Pp= Desempenho do Processo Onde:  p = s

42 Diego Rodrigues & Franciele Borba Resultados da Análise de Capabilidade

43 Diego Rodrigues & Franciele Borba Exemplos  Cálculo de Capabilidade  Virtual Machine Virtual Machine  Formulário Estudo de Capabilidade Formulário Estudo de Capabilidade  Exemplo 1 Exemplo 1  Exemplo 2 Exemplo 2


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