CONTROLE ESTATÍSTICO DA QUALIDADE

Apresentação em tema: "CONTROLE ESTATÍSTICO DA QUALIDADE"— Transcrição da apresentação:

1 CONTROLE ESTATÍSTICO DA QUALIDADE
Curso: Eng da Produção Aula 1, 2, 4, 5 – Agosto 09 Prof. Eduardo R Luz - MsC

2 AULA 1

3 SUMÁRIO A Administração da Qualidade O Controle da Qualidade
CEP – Origem e história Outros conceitos relacionados ao CEP Média Exercícios

4 Administração da Qualidade
Política da Qualidade Objetivos da Sistema da Organização da Qualidade Garantia da Controle da Planejamento Auditoria da Responsabilidade da alta direção Responsabilidade das chefias do setor Administração da Qualidade, segundo Miyauchi

5 “Não se gerencia o que não se mede, não se mede o que não se define, não se define o que não se entende, não há sucesso no que não se gerencia.” Deming

6 Controle de Qualidade Estabelecer padrões de qualidade Checar se produtos e serviços estão conforme o padrão; Onde checar? Checar cada produto ou amostra? Como checar?

7 Onde checar? Identificar pontos de controle críticos. Início do processo (recebimento matéria prima); Durante o processo - antes de uma série de processos (checagem difícil); depois do processo com alta taxa de falhas; antes de processo que possa esconder defeitos; antes de um “ponto sem volta”; antes de uma mudança de responsabilidade funcional. Depois do processo

8 Checar cada produto e serviço ou usar uma amostra*?
Perigo na checagem da amostra total; Checagem total pode destruir a amostra ou interferir no serviço; Consumo excessivo de tempo para checagem total. *Amostra (n) é o conjunto de elementos extraídos de uma população aleatoriamente. Ex: um conjunto de parafusos retirados de uma caixa. ** Amostragem (N) é o número de amostras consideradas para um estudo. Ex: 5 grupos de 30 elementos cada N=5 x 30 (n) = 150

9 Como as checagens devem ser feitas?
Amostragem: CEP (Controle Estatístico do Processo)

10 O Controle Estatístico da Qualidade se faz através de uma das ferramentas da Qualidade que chamamos de CEP – Controle Estatístico do Processo e de algumas outras ferramentas como folhas de verificação, gráficos de controle e histogramas.

11 História do CEP 1924 Dr. Walter Shewhart Gráficos de Controle

12 EUA – Europa e Japão (produção em larga escala)
Após 1944 EUA – Europa e Japão (produção em larga escala) Método: Eficiente: Matemática aplicada Seguro: Aplicado no dia-a-dia Rápido: pequenas amostras

13 (qualidade / produtividade / competitividade)
Correção x Prevenção Custos da Produção (qualidade / produtividade / competitividade)

14 Conceitos: Controle: manter algo dentro dos limites (padrões/especificações) ou fazer algo se comportar de maneira adequada. Estatística: obter conclusões com base em dados e números Processo: é a combinação necessária entre o homem, e os recursos disponívies para fabricar um produto qualquer. Mais especificamente um processo é um conjunto de operações simultâneas, utilizando os recursos disponíveis, para produzir um determinado resultado.

15 Controle Estatístico do Processo é então…
Um método preventivo de se comparar continuamente, os resultados de um processo com os padrões/especificações identificados, a partir de dados estatísticos, as tendências para variações significativas, a fim de eliminar/controlar essas variações, com o objetivo de reduzí-las cada vez mais.

16 CEP – Controle Estatístico do Processo
(SPC – Statistical Process Control) Checagem do produto ou serviço durante o processo; Evita eliminação de lotes defeituosos; Gráficos de controle; - Desvios corrigidos antes que haja problema; - Investigação de tendências.

17 CEP – Controle Estatístico do Processo
Variação na qualidade de processo: Todos os processos variam em alguma medida; Máquina Operador Ambiente Variação pode ser reduzida, nunca eliminada.

18 AULA 2

19 CEP – Controle Estatístico do Processo
Conceitos e Tipos de Variações Variações Aleatórias (comuns): Fazem parte da natureza do processo, podem ser controladas e seguem padrões normais de comportamento. Ex: uma usinagem dentro de uma determinada medida. Variações causais ( especiais): São de certa forma imprevisíveis. Quando detectadas devem ser eliminadas rapidamente para não prejudicarem o desempenho do processo. Ex: Quebra de uma ferramenta de corte.

20 DEFINIÇÕES ELEMENTO (x): É a unidade considerada para o estudo estatístico. Ex. objeto, peça, indivíduo, conjunto... POPULAÇÃO: É o conjunto de todos os elementos (ou itens) extraídos de uma população. Ex. todos os veículos Gol, Ano/Modelo 2009,; todas peças produzidas em um torno...

21 DEFINIÇÕES AMOSTRA (n): É o conjunto de elementos extraídos de uma população aleatoriamente. Ex: um conjunto de parafusos retirados de uma caixa. TAMANHO DA AMOSTRA É o número de elementos ( ou itens), existentes na amostra

22 DEFINIÇÕES AMOSTRAGEM (N): É o número de amostras consideradas para um estudo. Ex: 5 grupos de 30 elementos cada N=5 x 30 (n) = 150 Tipos de amostragem Instantânea: refere-se a amostragem composta de amostras, cujos elementos foram obtidos num mesmo momento Ex. 5 peças consecutivas produzidas por uma máquina b) Periódica: refere-se às retiradas, durante um certo período, emintervalos de tempo pré-estabelecidos. Tende a representar melhor o tamanho da população. Ex. 5 peças retiradas aleatoriamente a cada 5 horas

23 Distribuição Normal É a distribuição de valores que representa uma maior concentração em torno de um valor médio, representado por uma curva contínua, denominada como curva do sino ou curva de Gauss.

24 DEFINIÇÕES DESVIO PADRÃO: É a medida de dispersão em relação a média, identificada pela letra grega sigma ( ou pela letra “s”). DADOS MENSURÁVEIS: São os que podem ser expressos em unidade básica de medidas. Ex. kg, cm, ml... DADOS ATRIBUTIVOS: São os dados enumeráveis ou contáveis que estabelecem presença ou ausência de um atributo. Ex. número de peças defeituosas

25 DEFINIÇÕES AMPLITUDE (R): É a diferença entre o maior e o menor valor de uma amostra. É uma medida de dispersão. MÉDIA: A Média aritmética simples é uma medida de posição.

26 CÁLCULO DA MÉDIA (x Barra) DA AMOSTRA
Vamos calcular a média da amostra de 9 elementos numa produção de parafusos cujo comprimento em mm estão relacionados abaixo: 37 36 33 34 35 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9

27 CÁLCULO DA MÉDIA (x Barra) DA AMOSTRA
X = somatório de todos os elementos número de elementos X = 9 X = 35,1

28 Passo 1 – Ordenar as amostras : 37, 37, 36, 35, 35, 35, 34,33
MEDIANA: É o valor central ou o valor do meio de uma sequencia crescente ou decrecente. É uma medida de projeção. Ex. 37 36 33 34 35 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 Passo 1 – Ordenar as amostras : 37, 37, 36, 35, 35, 35, 34,33 Passo – Determinar o elemento central: 35

29 EXERCÍCIOS CALCULE A AMPLITUDE, A MÉDIA (x barra) E MEDIANA DAS AMOSTRAS DA FOLHA DE EXERCÍCIOS

30 AULA 3

31 MAIS ALGUNS CONCEITOS... DISCREPÂNCIA: É o ponto de discordância de um elemento com relação a uma dada característica da qualidade. DEFEITO: É uma discrepância de tal grau que torna uma unidade inaceitável. DEFEITUOSO: É uma unidade que contém defeitos, ou seja, não atende aos padrões requeridos, tornando toda unidade inaceitável. Um defeituoso, pode, portanto, ter um ou mais defeitos.

32 MAIS ALGUNS CONCEITOS... GRÁFICO DE CONTROLE: É uma projeção gráfica, no tempo, do comportamento do processo. LIMITES DE CONTROLE: São fronteiras da região onde estão compreendidas 99,74% das variações aleatórias de um processo. TOLERÂNCIA: É o campo de variação permitida numa característica da qualidade.

33 MAIS ALGUNS CONCEITOS... LIMITES DE ESPECIFICAÇÃO: São os limites de tolerância, dentro dos quais um processo pode variar. CAPACIDADE DO PROCESSO: É a condição de produzir continuamente dentro das exigências. ÍNDICE DE CAPACIDADE DO PROCESSO (Icp): É um número obtido a partir da comparação da tolerância do produto com a variação aleatória do processo.

34 É a medida de dispersão em relação a média.
Desvio Padrão (s) É a medida de dispersão em relação a média. É calculado da seguinte forma: É a raiz quadrada da soma das médias dos desvios ao quadrado VALOR DESVIO (X - xbarra) DESVIO2 (X - xbarra) 2 35 1 34 33 -1 ∑ 2 Xbarra = 34 S =√ ∑(x-xbarra)2 / n-1 = √2/2 = 1

35 EXERCÍCIOS CALCULE A AMPLITUDE, A MÉDIA (x barra) E MEDIANA E O DESVIO PADRÃO DAS AMOSTRAS DA FOLHA DE EXERCÍCIOS.

36 AULA 4

37 Desvio Padrão aproximado(Sx) É calculado da seguinte forma:
Para amostras tamanho n<100 elementos. R=Xmax – Xmin = 2 De acordo com a tabela Fator para Estimar o Desvio Padrão, para 3 amostras, d2=1,693 Sx= R/d2 Sx = 2/1,693 Sx = 1,18 b) Para amostras n>100 elementos: dividir em subgrupos

38 AULA 5

39 ÁREAS DE PROBABILIDADE SOB A CURVA NORMAL

40 Gráficos de Controle São empregados para evitar, reduzir ou eliminar não conformidades em tempo real (durante o processo de produção); Utiliza os dados de uma série de amostras pequenas chamadas de “grupos racionais”, para estimar onde o processo está centralizado e quanto ele está variando em torno desse centro; Os parâmetros estatísticos a serem utilizados são a Média Estimada e a Variabilidade do processo;

41 Gráficos de Controle Média do Processo: é um valor desconhecido estimado pela média da amostra; Variação do Processo: todo o processo seja natural ou artificial sofre variações; Variação Admissível: consiste no valor nominal do parâmetro a ser controlado, mais ou menos a tolerância aceitável. Ex. Umidade = 4,0% + 0,2%; - valor nominal: 4,0%; variação admissível: 3,8% a 4,2%

42 Gráfico de Controle padrão
Gráfico de controle com linha central e com limites de controle

43 CEP – Controle Estatístico do Processo
Capabilidade de Processo: Medida da aceitabilidade da variação do processo. Razão entre a faixa de especificação e a variação “natural” do processo (± 3 desvios-padrão); Cp = LST – LIT 6s Cp >1 = Processo capaz Cp <1 = Processo não capaz

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45 CEP – Controle Estatístico do Processo
Análise das variações Variação Natural? Sintoma de causa mais séria? Limites de Controle nos gráficos Pontos fora dos limites = processo fora de controle

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48 CEP – Controle Estatístico do Processo
Qualidade Seis Sigmas Motorola Especificações mais apertadas 3 = 99,73% dentro – 2,7 erros por 1000 peças 6 = 99,99966% dentro – 2 erros por peças

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