Capítulo 8 Gráficos de controle para variáveis mensuráveis

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Controle de Processos por Computador
Advertisements

Controlo Estatístico do Processo
ESTIMAÇÃO.
Sinais e Sistemas – Capítulo 4
GRÁFICOS DE CONTROLE ALYSON TRACZ MARCIO HENRIQUE MARCIO CARNEIRO
Medidas de Posição e Dispersão
COMO FUNCIONA A SIMULAÇÃO
Professor: Samir Silveira
Métodos Quantitativos
Estatística e Probabilidade
Aula – Introdução ao Excel. Nesta aula serão apresentados os conceitos básicos sobre o Microsoft Excel.
Conceito de Controle Estatístico de Processos - CEP
MEDIDAS DE VARIABILIDADE DADOS NÃO-AGRUPADOS
Teste de Hipóteses de uma amostra Prof. Helcio Rocha
Resolução de sistemas lineares Métodos Numéricos para Engenharia I
Usando Microsoft Access 2010
Mercado Financeiro Prof Samir Silveira.
ESTATÍSTICA DECRITIVA
SIMULAÇÃO DE PROCESSOS NA INDÚSTRIA DE ALIMENTOS
AULA DE ESTATÍSTICA PROFESSOR RODRIGÃO.
Controle de Processo Plano de Controle
Métodos Quantitativos
Site: Estatística Prof. Edson Nemer Site:
ANÁLISE ESTATÍSTICA II
Aula 6 - Método não-experimental ou de seleção não-aleatória
Caso de Aplicação: a) Relação entre Característica de Qualidade e fator que a afeta. b) Relação entre duas Características de qualidade. c) Dois fatores.
Controle Estatístico de Qualidade Robert Samohyl, PhD.
Gestão da Qualidade.
Métodos Quantitativos
ANÁLISE ESTATÍSTICA II
CURSO DE ARQUIVOLOGIA CCBSA - UEPB – Campus V
Capitulo 5: Simplex Voltando ao exemplo da confecção da D. Maria, e modificando um pouco os valores apenas para facilitar nossos cálculos e o entendimento,
Capitulo 5: Simplex Voltando ao exemplo da confecção da D. Maria, e modificando um pouco os valores apenas para facilitar nossos cálculos e o entendimento,
Série Geográfica (espaço).
CONTROLE ESTATÍSTICO DA QUALIDADE
Capítulo 4 As distribuições de probabilidade mais importantes em controle estatístico de qualidade (CEQ): atributos Sumário 4.1 Introdução 4.2 Distribuição.
Medidas de Dispersão O que é dispersão?
Estatística Descritiva
A estatística Média Móvel Exponencialmente Ponderada para o controle preditivo, monitoramento e ajuste de processos Custodio da Cunha Alves (UNIVILLE)
Controlo Estatístico do Processo
Disciplina Engenharia da Qualidade II
CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO (CEP)
CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO (CEP)
Probabilidade.
Cartas de Controle Prof. Helcio Rocha
Metodologia da Pesquisa em Ensino de Ciências I
A Sulsoftware sistemas têm a satisfação de apresentar o SulSoftware Sistemas em Informática Rua Getúlio Borges da Fonseca, 200 Fone/Fax: (51)
Professor: Márcio José Coutinho de Paiva
IV - Descrição e Apresentação dos Dados
Testes de Hipóteses.
Exercício: Contar mentalmente um tempo de 10 segundos
Professor: Cezar A. P. Santos Introdução à Análise do Risco
Gráficos de Controle para Processos Autocorrelacionados
Gerenciamento da Qualidade
GESTÃO DE OPERAÇÕES II CONTROLE ESTATISTICO DE PROCESSO (CEP) Cap. 21
Produtos Notáveis.
CEPZ1 – 2015 – AULA 06 PROFESSORA: BRUNA CAVALLINI E RODRIGUES
Métodos Quantitativos Prof. Edson Nemer Site:
NOÇÕES DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
Estimação e Intervalo de Confiança. Estimação Frequentemente necessitamos, por meio das amostras, conhecer informações gerais da população. A estimação.
Inferência 1:Estimação de Parâmetros Relembrando o Teorema Central do Limite Da aula anterior: a) Os estimadores da média e da s 2 são não viciados e de.
Estatística Aplicada à Administração Prof. Alessandro Moura costa UNIVERSIDADE FEDERAL DO PAMPA BACHARELADO EM ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS.
Profª Juliana Schivani MEDIDAS.
Introdução Coloque o texto aqui coloque o texto aqui coloque o texto aqui coloque o texto aqui coloque o texto aqui coloque o texto aqui coloque o texto.
Profª Juliana Schivani MEDIDAS.
Profª Juliana Schivani MEDIDAS.
Capítulo 7 - Introdução a teoria geral de gráficos de controle Controle Estatístico de Processo (CEP) Professor: Robert Wayne Samohyl Ph.D. Josué Alberton.
Utiliza-se a MoP para a análise da assimetria
Capítulo 4. As distribuições de probabilidade mais importantes em controle estatístico de qualidade (CEQ): atributos Controle Estatístico de Processo (CEP)
Exercícios do Livro – Capítulo 8
Transcrição da apresentação:

Capítulo 8 Gráficos de controle para variáveis mensuráveis 8.1 8.2 Gráfico de controle para médias 8.3 Gráficos de controle para variabilidade: os gráficos R e S 8.4 Gráficos de controle Xi individual e a amplitude móvel (AM) 8.5 Exemplo: Qualidade em ação – gráficos de controle na administração 8.6 Questões para discussão e exercícios 8.7 Referências

8.1 Introdução O gráfico de controle mais utilizado hoje em dia e por sinal o primeiro gráfico de controle lançado por Shewhart na década de 1920 é o gráfico para variáveis mensuráveis. O plano de amostragem, para produzir as mensurações que dão origem aos cálculos dos limites de controle e o monitoramento do processo, consiste em subgrupos pequenos (até 9 elementos é tamanho típico) e regularmente tirados dentro do processo por exemplo hora em hora. Embora os lotes de centenas ou milhares de itens são muito maiores que os subgrupos, a utilização do gráfico de controle tem sido mostrado muito eficiente para monitorar o processo e melhorar o resultado numa maneira contínua e permanente.

8.2 Gráfico de controle para médias Na linha de produção de ração animal da Empresa Mi-Au, sempre houve um problema no momento do enchimento do pacote de um quilo. A clientela reclamava muito sobre os pacotes com menos ração, e eventualmente a empresa perdia clientes. Em determinado dia, caíram os pacotes de ração nas garras dos fiscais e encontraram vários pacotes com muito menos que um quilo de ração resultando em multas pesadas e desconfiança sobre a qualidade.

AMOSTRA HORA EM HORA 1 2 3 4 5 1006 1009,69 1033,68 1051,89 963,31 ELEMENTOS 1005 1000 1001 1031 993,69 DA 1006,04 985,31 1027 1022,02 AMOSTRA 1032,35 1016,9 1026,36 990,05 1011,35 987,81 1033,01 1005,77 968,85 6 7 8 9 10 1021 981,37 987,4 1030,14 1024,88 1023,78 1010,28 994,03 1034,07 967,38 1020 990,56 990,67 973,01 1018,81 1046,87 990,46 1025,03 994,89 984 1009,24 954,43 1048,18 973,62 1035,11 11 12 13 14 15 1003 999 1015,25 978,48 1021,71 1031,54 1039,08 995,55 1026 1017,65 1034 1010 989,48 1065,55 979,96 1006,9 1006,95 1050 1013,52 999,11 1011,67 1002,07 1041,78 16 17 18 19 20 1038,32 1040,13 1000,13 975,07 1013,77 1001,73 1025,99 1018,76 1036,42 1009,32 1045 985,04 996,8 1020,49 998,27 1023,59 1056,75 1012,66 980,34 1036 1011 1024,6 1003,89 21 22 23 24 25 992,37 993,8 988,47 1049,23 1028,27 962,4 1003,28 984,03 1035,78 997,39 1019,46 1005,36 982,06 1038,43 1059,09 1022,28 988,64 1017,86 1045,39 971,96 978,32 1008,32 987,317 Tabela 8.1 – Mensurações em gramas de 25 amostras horárias de tamanho 5.

Figura 8.1 – Todas as 125 (5*25) mensurações de pacotes de ração.

Gráfico de controle - cálculos É muito comum na indústria utilizar o desvio padrão calculado com a média das amplitudes e o coeficiente d2 da primeira coluna de coeficientes da tabela 2.3. desvio padrão do processo = Como já foi visto no capítulo 2, o desvio padrão para se converter em erro padrão é dividido pelo √n (raiz quadrado de n), onde n é o tamanho da amostra. Então erro padrão = /√n. Veja tabela 2.3

Tabela 2.3 - Coeficientes de Shewhart para os gráficos de controle

continuação: Gráfico de controle - cálculos Os limites de controle então são 3 erros padrão acima e abaixo da média ou alvo do processo. Na tabela 2.3, a última coluna é A2. Esses coeficientes, os quais se modificam com o tamanho n dos subgrupos, transforma média das amplitudes ( ) em três erros padrão:   A utilização do coeficiente A2 facilita muito o cálculo dos limites de controle para o próprio operador no chão da fábrica. Ainda assim com fábricas totalmente informatizadas, os coeficientes do Shewhart sobrevivem como a base dos cálculos de variabilidade em software avançado. Portanto, os limites de controle são: E a linha central é

Tabela 8.2 – Médias e amplitudes dos subgrupos 1 2 3 4 5 MÉDIA DO SUBGRUPO 1012,15 996,76 1016,92 1028,4 987,58 AMPLITUDE DO SUBGRUPO 27,35 24,37 33,68 46,11 58,7 6 7 8 9 10 1024,18 985,42 1009,06 1001,15 1006,04 37,62 55,85 60,77 61,06 67,72 11 12 13 14 15 1009,13 1014,43 1012,76 994,51 1041,01 51,58 40,08 13,09 28,47 43,83 16 17 18 19 20 1008 1031,26 1012,43 1019,41 1009,71 57,98 48,26 55,09 59,95 61,34 21 22 23 24 25 1015,74 999,34 984,3 1020,66 1013,85 96,69 50,31 10,31 50,23 51,11 MÉDIA TOTAL 1010,17 MÉDIA DAS AMPLITUDES 47,67

Figura 8.2 - O gráfico de controle Veja os dados da Tabela 8.2

Tabela 8.3 – Médias e amplitudes dos subgrupos após eliminação do subgrupo 15

Figura 8.3 – Gráfica de controle das amplitudes R

Atualizações Gráficos de controle devem ser atualizados periodicamente, uma vez por mês é muito comum, e novos limites calculados. No entanto, jamais utilizarão nas atualizações os subgrupos que estavam sob a influência comprovada de causas especiais. Esses dados devem ser arquivados longe dos gráficos de controle, mas lembrados como parte da história das melhorias e outras conquistas da empresa.

8.3 Gráficos de controle para variabilidade: os gráficos R e S O gráfico das amplitudes (R) é o mais comum. ( ) LCS = D4* Linha no meio = LCI = D3* A média das amplitudes é a linha central do gráfico e os limites de controle a 3 desvios padrão da média são calculados usando os coeficientes D4 e D3: onde D4 e D3 são coeficientes da tabela 2.3 os quais convertem a média das amplitudes em limites de controle. Veja figura 8.3. Nesse caso, o valor de LCS é 100,58 (= 2,115*47,67) e do LCI é 0 (pois D3 é 0). Nenhum ponto está fora dos limites de controle e, conseqüentemente, o gerente deve sentir tranqüilo que nenhuma causa especial está influenciando o processo. Claro que tem um ponto próximo ao limite

Figura 8.3 – Gráfica de controle das amplitudes R

Gráfico de controle dos desvios padrão S O valor de é a média de todos os desvios padrão de todos os subgrupos. LSC = B4* Linha no meio = LIC = B3*

Tabela 8.4 – Desvios padrão para cada subgrupo

Figura 8.4 – Gráfico de controle dos desvios padrão S

8.4 Gráficos de controle Xi individual e a amplitude móvel (AM) O gráfico individual é utilizado quando os subgrupos têm apenas um elemento como acontece regularmente na indústria química e alimentar. O problema aqui é como definir a variabilidade e calcular a amplitude quando o subgrupo tem apenas um elemento. No final, a variabilidade de um único número é zero. A solução desse problema é de trabalhar com uma amplitude móvel. Na tabela 8.5, foi colocada uma seqüência de temperaturas de uma composição química.

Tabela 8.5 – Temperaturas em graus Celsius de uma composição química. Número Dados Amplitude Móvel 1 95,43 4,42 2 99,85 0,24 3 100,09 1,65 4 101,73 0,45 5 102,18 3,81 6 98,37 2,84 7 101,21 4,96 8 96,26 2,64 9 98,90 1,98 10 96,92 1,23 11 95,70 0,65 12 95,05 2,76 13 97,81 0,03 14 97,84 5,25 15 103,09 7,91 16 95,18 2,42 17 97,61 0,39 18 97,22 4,56 19 101,78 1,54 20 103,32 1,29 21 102,03 22 104,02 5,34 23 98,68 0,30 24 98,38 Média 99,11 2,55 Tabela 8.5 – Temperaturas em graus Celsius de uma composição química.

Cálculos para os Gráficos de controle Xi individual O gráfico de controle terá linha central igual a 99,11, a média da coluna das mensurações, e limites de controle são calculados com o coeficiente de Shewhart, d2 = 1,128 para n = 2 (Veja tabela 2.3). O limite de controle superior LSC é LSC = 105,89 ( = 99,11 + 3*2,55/1,128), e o limite de controle inferior LIC é LIC = 92,328 ( = 99,11 - 3*2,55/1,128). Nenhum dado da tabela 8.5 está fora dos limites de controle, assim o processo está sofrendo apenas causas comuns. Veja o gráfico de controle na figura 8.5.

Figura 8.5 – Gráfico de controle para valores individuais

8.7 Referências   Monteiro, M. (2006). Coordenação. Gestão da Qualidade, Teoria e Casos, Editora Elsevier/Campus. Samohyl R. W. (2006), Capítulo 9 de “Controle Estatístico de Processo e Ferramentas da Qualidade”, em Livro texto da coordenação de Marly Monteiro, Gestão da Qualidade, Teoria e Casos, Editora Elsevier/Campus. Shewhart, W. (1931). Economic control of quality of manufactured product. New York: D. Van Nostrand Company. pp. 501