Cep -qualidade[1]
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CONTROLE CONTROLE ESTATÍSTICOESTATÍSTICODO PROCESSODO PROCESSO
C E PC E P
Itajubá/MGItajubá/MG20 de Julho de 200020 de Julho de 2000
Hinshitsu Consultoria & Treinamento S/C Hinshitsu Consultoria & Treinamento S/C LtdaLtda..
2Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Objetivo geralObjetivo geral
Apresentar os conceitos e as Apresentar os conceitos e as ferramentas básicas do CEP, ferramentas básicas do CEP,
destinadas ao controle, destinadas ao controle, capacidade e melhoria de capacidade e melhoria de
processos produtivos.processos produtivos.
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Objetivos específicosObjetivos específicos
1.1. Introduzir o conceito de processo e de gestão da Introduzir o conceito de processo e de gestão da rotina;rotina;
2.2. Discutir os principais pontos do gerenciamento de Discutir os principais pontos do gerenciamento de processos;processos;
3.3. Apresentar o conceito de variabilidade e capacidade Apresentar o conceito de variabilidade e capacidade de processo na avaliação de processos;de processo na avaliação de processos;
4.4. Apresentar os principais tipos de gráficos de Apresentar os principais tipos de gráficos de controle;controle;
5.5. Apresentar os índices de capacidade de processo;Apresentar os índices de capacidade de processo;6.6. Prover o entendimento dos conceitos necessários Prover o entendimento dos conceitos necessários
para aplicação prática do CEP.para aplicação prática do CEP.
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1.1. IntroduçãoIntrodução
2.2. Gerenciamento de processosGerenciamento de processos
3.3. Avaliação de processosAvaliação de processos
4.4. Gráficos de processoGráficos de processo
5. Capacidade de processos5. Capacidade de processos
Conteúdo programáticoConteúdo programático
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CAPÍTULO 1CAPÍTULO 1
IntroduçãoIntrodução
6Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Conceito de processoConceito de processo
EntradasEntradas(fornecedores)(fornecedores)
SaídasSaídas(produtos ou (produtos ou
serviços)serviços)TransformaçãoTransformação
INSPEÇÃO DEINSPEÇÃO DERECEBIMENTORECEBIMENTO
INSPEÇÃO DEINSPEÇÃO DEPROCESSOPROCESSO
INSPEÇÃOINSPEÇÃOFINALFINAL
ClientesClientes
IdentificarIdentificarexpectativasexpectativas
e necessidadese necessidadesdo clientedo cliente
Voz do ClienteVoz do Cliente
MétodosMétodosEstatísticosEstatísticos
Voz do ProcessoVoz do Processo
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Objetivo de um processoObjetivo de um processo
Produzir um produto que satisfaça Produzir um produto que satisfaça totalmente ao cliente.totalmente ao cliente.
InsumosInsumosInsumos ProcessoProcessoProcesso Produto/ServiçoProduto/Produto/ServiçoServiço
EntradaEntrada SaídaSaída
FornecedorFornecedor ClienteCliente
8Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Conceito de rotinaConceito de rotinaDEFINIÇÃO DA FUNÇÃO
MACROFLUXOGRAMA
FLUXOGRAMA
PRODUTOCLIENTES
PROCESSOSFORNECEDORES
MISSÃO
ANÁLISE DE FALHA
DELEGAÇÃO
IDENT. CARAC.QUALIDADE
COLETA DEDADOS
ANÁLISE DEDADOS
DEFINIRMETA
COLETA DEDADOS
COMPARAÇÃOCOM A META
SHAKE-DOWNSIMPLIFICADO
CLASSIFICAÇÃODOS PROBLEMAS
ESCOLHA DOPROBLEMA
! " # $ % & ' (PROBLEMASOLUÇÃO MASP
PP
DDCC
AA
PADRÕES
AUTO-INSPEÇÃO
AUTO-CONTROLE
SHAKE-DOWNDE TAREFAS
PROCEDIMENTOOPERACIONAL
EDUCAÇÃO ETREINAMENTO
PADRONIZAÇÃOPADRONIZAÇÃO
EDUCAÇÃO ETREINAMENTO
Adaptado de: Campos (1992)
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Causas comunsCausas comuns
• Referem-se a muitas fontes de variação dentro de um processo que se encontra sob controle estatístico;
• Agem como um sistema constante de causas aleatórias;
• Seus valores individuais se apresentam diferentes entre si, em grupo, podem ser descritos por uma distribuição;
• Podem ser caracterizadas por localização, dispersão e forma.
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Causas especiais (assinaláveis)Causas especiais (assinaláveis)
• Referem-se a quaisquer fatores de variação, que não podem ser explicados adequadamente através de uma distribuição simples de resultados;
• Afetam de forma imprevisível o resultado do processo, a menos que sejam identificadas e eliminadas.
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Ações locais e ações sobre o sistemaAções locais e ações sobre o sistema
AÇÕES LOCAIS:AÇÕES LOCAIS:
❑ São usualmente requeridas para eliminar causas especiais de variação.❑ Podem freqüentemente ser executadas por pessoas próximas ao processo.❑ Podem corrigir cerca de 15% dos problemas do processo.
AÇÕES SOBRE O SISTEMA:AÇÕES SOBRE O SISTEMA:
❑ São usualmente requeridas para reduzir a variação devido a causas comuns.❑ Quase sempre exigem ação gerencial para a correção.❑ São necessárias para corrigir aproximadamente 85% dos problemasdo processo.
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GerenciamentoGerenciamentodede
ProcessosProcessos
CAPÍTULO 2CAPÍTULO 2
13Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Fonte: FCO - Fundação Christiano Ottoni, UFMG.
SOBREVIVÊNCIADA ORGANIZAÇÃO
SATISFAÇÃO DAS NECESSIDADESDAS PESSOAS
Qualidadeintrínseca Custo Entrega Moral Segurança
QU
ALI
DA
DE
TOTA
L
Dimensões da qualidadeDimensões da qualidade
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Itens de controleItens de controle
Os itens de controle de um processo são índices numéricos estabelecidos sobre os efeitos de cada processo, a fim de medir a sua qualidade.
Portanto, um processo é gerenciado através dos seus itens de controle, que medem a sua qualidade, custo, entrega, moral e segurança dos seus efeitos.
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Itens de verificaçãoItens de verificação
Os itens de verificação de um processo são índices numéricos estabelecidos sobre as principais causas que afetam determinado item de controle.
Os resultados de um item de controle são garantidos pelo acompanhamento dos itens de verificação. Os itens de verificação são estabelecidos sobre os pontos de verificação do processo.
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Relação entre itens de controle e de verificaçãoRelação entre itens de controle e de verificação
Os itens de verificação e os itens de controle estão ligados por uma relação de causa e efeito.
E1E1 E2E2
E3E3 E4E4
PROCESSO 1PROCESSO 1
P1P1 P3P3
E’1E’1 E’2E’2
E’3E’3 E’4E’4
PROCESSO 2PROCESSO 2
P2P2 P4P4
GERENTEGERENTE
PRODUTOPRODUTO
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Estabelecimento de metasEstabelecimento de metas
• PRIMEIRA REFERÊNCIA: diretrizes da alta administração.
• DIRETRIZES AUSENTES: as metas do processo podem ser definidas em função dos resultados do melhor do mundo (benchmarking).
• TERCEIRA POSSIBILIDADE: negociação entre gerentes na relação fornecedor-cliente.
• Ao se definir uma meta, qualquer que seja o critério, é preciso que o significado dela fique bem claro para todos.
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Gerenciamento de processosGerenciamento de processos
• Um gráfico é a melhor forma de se acompanhar a evolução de um processo.
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Ciclo PDCACiclo PDCA
PDC
AP - Planejar (Plan)
D - Executar (Do)
C - Verificar (Check)
A - Agir (Act)
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AvaliaçãoAvaliaçãodede
ProcessosProcessos
CAPÍTULO 3CAPÍTULO 3
21Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Conceito de variabilidadeConceito de variabilidade
• Dois produtos ou características nunca são exatamente iguais, pois qualquer processo contém muitas fontes de variabilidade.
• As diferenças entre produtos podem ser grandes ou imensamente pequenas, mas elas estão sempre presentes.
22Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Exemplo de variabilidadeExemplo de variabilidade
• O diâmetro de um eixo usinado pode variar devido a:
• Máquina (folga, desgaste do rolamento);• Ferramenta (esforço, desgaste);• Material (diâmetro, dureza);• Operador (precisão na centralização, alimentação da máquina);• Manutenção (lubrificação, reposição de peças gastas);•Meio Ambiente (temperatura, constância do fornecimento elétrico).
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Variabilidade e suas fontesVariabilidade e suas fontes
LOCALIZAÇÃOLOCALIZAÇÃO
DISPERSÃODISPERSÃO
FORMAFORMA
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Coleta de dadosColeta de dados
• Para promover a redução da variabilidade, deve-se conhecê-la bem. Isso só é possível através da coleta de dados.
PROCESSOPROCESSO
ITENSITENS
NÚMEROSNÚMEROS
POPULAÇÃOPOPULAÇÃO AMOSTRAAMOSTRA DADOSDADOS
AMOSTRAGEMAMOSTRAGEM MEDIÇÃO / CONTAGEMMEDIÇÃO / CONTAGEM
CONCLUSÕES / AÇÃOCONCLUSÕES / AÇÃO
____ ____ _______ ____ _______ ____ ___
25Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Gráfico seqüencialGráfico seqüencial
•• O QUE É:O QUE É: um gráfico dos dados ao longo do tempo.
•• OBJETIVO:OBJETIVO: é utilizado para pesquisar tendências nos dados ao longo da produção, o que poderia indicar a presença de causas especiais de variação.
26Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
HistogramaHistograma
❧❧ O QUE É:O QUE É: um gráfico de barras que associa os valores de uma característica da qualidade, divididos em pequenos intervalos, com a freqüência com que ocorreram na amostra. Ele representa a distribuição de distribuição de freqüência dos dadosfreqüência dos dados.
❧❧ OBJETIVO:OBJETIVO: resumir um grande conjunto de dados, ressaltando suas características globais, tais como faixa de valores observados, dispersão e padrão (ou forma) de variação.
69,50
10
09/01 a 13/01/99n = 80
FREQ
UÊN
CIA
RENDIMENTO (%)
20
72,0 74,5 77,0 79,5 82,0 84,5 87,0 89,5 92,0
27Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Tipos de histogramaTipos de histograma
TIPO GERAL
TIPO PICO ISOLADO TIPO PICOS DUPLOS
TIPO ASSIMÉTRICO
TIPO ACHATADO
TIPO DESPENHADEIRO
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Medidas de centro e variabilidadeMedidas de centro e variabilidade
• Usualmente necessitamos conhecer onde se onde se localizalocaliza o centro dos dados e quão grandequão grande é a variação em torno desse centro.
• Os gráficos são muito úteis para se ter uma visão clara e objetiva dos dados mas, por vezes, torna-se necessário resumir os dados numa forma forma numéricanumérica.
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Medidas de centro e variabilidadeMedidas de centro e variabilidade
Média aritmética (média):Média aritmética (média):x = x1 + x2 + ... + xn = Σx
n n
Amplitude (R):Amplitude (R): R = maior valor - menor valor
Variância (sVariância (s22):): s2 = 1 Σ (x - x)2
n-1
Desvio padrão (s):Desvio padrão (s):s = s2
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Distribuição normalDistribuição normal
• Um histograma representa a distribuição dos resultados observados em uma amostra; a curva sobreposta sobre o histograma representa a distribuição de todos os resultados do processo, ou seja, da população. Essa curva em forma de sino é conhecida como distribuição normaldistribuição normal.
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Faixa característica de processoFaixa característica de processo
• A faixa característica de processo (FCP), ou faixa padrão, representa a faixa de valores que prevemos para a maioria dos resultados futuros do processo.
• Esperamos que 99,7% dos resultados caiam dentro desse intervalo.
• A amplitude deste intervalo, 6s, quantifica a variação natural do processo.
• FCP = (x - 3s; x + 3s) = x ±±±± 3s
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Faixa característica de processoFaixa característica de processo
68,26%68,26%
µµµµ µµµµ+1σσσσµµµµ -1σσσσ µµµµ+2σσσσ µµµµ+3σσσσ µµµµ+4σσσσµµµµ -2σσσσµµµµ -3σσσσµµµµ -4σσσσ
µµµµµµµµ ±±±±±±±± 11σσσσσσσσµµµµµµµµ ±±±±±±±± 22σσσσσσσσµµµµµµµµ ±±±±±±±± 33σσσσσσσσµµµµµµµµ ±±±±±±±± 44σσσσσσσσ
INTERVALOINTERVALOPROBABILIDADEPROBABILIDADE
DENTRODENTRO FORAFORA
68,26 %68,26 %95,46%95,46%99,73%99,73%
99,9936%99,9936%
31,74%31,74%4,54%4,54%0,27%0,27%
0,0064%0,0064%
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GráficosGráficosdede
ControleControle
CAPÍTULO 4CAPÍTULO 4
34Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Cartas de controle para variáveisCartas de controle para variáveis
• As cartas de controle surgiram por volta de 1920, quando Walter Shewhart desenvolveu um método para análise e ajuste da variação em função do tempo.
• Ele constatou que um processo pode ser descrito em termos de duas características: a sua centralizaçãocentralização e sua dispersãodispersão.
• A centralização do processo pode ser estimada a partir da média de uma ou mais amostras.
• A dispersão pode ser estimada a partir do desvio padrão ou amplitude de uma série de amostras.
• As principais cartas de controle de variáveis são:•Cartas das médias e amplitudes (X e R);•Cartas das médias e desvios padrão (X e S).
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Gráficos de média e amplitudeGráficos de média e amplitude
• Esses gráficos são utilizados em pares, sendo que a função básica da carta de média é controlar a centralização e a da carta de amplitude a dispersão do processo.
Cálculo da média e da amplitude:
X = X1 + X2 + ... + Xnn
R = Xmáx - Xmín
X1, X2, ... São valores individuais de cada amostran é o tamanho da amostra
Cálculo da média das amplitudes e da média do processo:
R = R1 + R2 + ... Rkk
X = X1 + X2 + ... Xkk
Cálculo dos limites de controle
LSCR = D4 R LSIR = D3 R LSCX = X + A2R LICX = X - A2R
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Gráficos de média e desvio padrãoGráficos de média e desvio padrão
• Esses gráficos são usados em pares. O desvio padrão da amostra (s) é o melhor indicador da variabilidade do processo, principalmente para amostras de tamanhos maiores.
• As cartas s são utilizadas para substituir as cartas R quando dispomos de recursos computacionais adequados e operadores treinados no uso desses recursos.
Cálculo do desvio padrão (s) das amostras:
s = (xi - x)2
n-1
Σi=1
n
Cálculo dos limites de controle
LSCs = B4 s LSIs = B3 s LSCX = X + A3s LICX = X - A3s
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Gráficos de controle para atributosGráficos de controle para atributos
• Esses tipos de gráficos apresentam dois tipos de valores:• Conforme / Não conforme;• Passa / Não Passa;• Presença / Ausência.
• As situações que envolvem atributos podem ocorrer em qualquer processo.
• Os dados relativos a atributos são fáceis de se obter, apenas tendo-se que convertê-los em gráficos de controle.
• Esses dados fornecem informações importantes para a gerência, indicando as porcentagens de refugo e retrabalho.
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Gráfico p para proporção não conformeGráfico p para proporção não conforme
• Este gráfico mede a porcentagem de unidades não conformes de umaamostra em inspeção.
• As unidades, de acordo com o critério estabelecido, são classificadas em conforme e não conforme.
Cálculo da linha média da fração defeituosa:
p = np1 + ... + npk = npn1 + ... + nk n
ΣΣ
np1, np2, ..., npk = números de unidades defeituosasn1, n2, ..., nk = tamanhos de cada uma das k amostras
Cálculo dos limites de controle:
LSCp = p + 3 p (1-p) / n LSCp = p - 3 p (1-p) / n
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Gráfico Gráfico np np para No. de unidades não conformespara No. de unidades não conformes
• Este gráfico só pode ser utilizado com tamanho de amostra constante.
Cálculo da linha média:
np = np1 + np2 + ... + npk = Σ npk k
Onde np1, np2, ... são números de unidades não conformes em cada um dos k subgrupos.
Cálculo dos limites superior e inferior de controle:
Onde n é o tamanho da amostra.
LSC = np + 3 np (1 - np)n
LSC = np - 3 np (1 - np)n
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Aspectos dos gráficos de controleAspectos dos gráficos de controle
Sete pontos ascendentesDrástica tendência descendente
))))
linha 2-sigma
linha 2-sigma
linha 3-sigma
linha 3-sigma
))))
linha 3-sigma
linha 1,5-sigma
linha 1,5-sigmalinha 3-sigma
PONTOS FORA DOS LIMITES DE CONTROLE
PROXIMIDADE DOS LIMITES DE CONTROLE
SEQÜÊNCIA
TENDÊNCIA
PROXIMIDADE DA LINHA CENTRAL PROCESSO SOB CONTROLE
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Limites de controle e limites de especificaçãoLimites de controle e limites de especificaçãoGráfico deControle
HistogramaFora de Controle
(1)
(2)
(3)
(4)
Não
aten
deà
espe
cific
ação
Ate
nde
àes
peci
ficaç
ão
Sob Controle
LIE LSE
LIE LSELIE LSE
LIE LSE
LIC
LSC
LIC
LSC
Melhoria do processo
Ate
nde
àEs
pefic
icaç
ãoN
ão a
tend
e à
Espe
cific
ação
42Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
CapacidadeCapacidadedede
ProcessoProcesso
CAPÍTULO 5CAPÍTULO 5
43Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
IntroduçãoIntrodução
• Os estudos de capabilidade do processo tem por objetivo verificar se um processo estatisticamente estável atende às especificações de engenharia do produto ou se há geração de itens não conformes.
• Esta análise costuma ser efetuada mediante cálculo e interpretação de índices específicos para essa finalidade.
44Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Índice CÍndice Cpp
• Este índice compara a variabilidade total permissível para as peças (ou tolerância de especificação) com a variabilidade do processo de fabricação (tolerância natural).
• Para o processo ser capaz o valor deste índice não pode ser inferior a 1,33.
Cp = TOL = LSE - LIE 6.σ 6. σ
45Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Índice Índice CCpkpk
• É recomendado o seu uso quando se estiver trabalhando com especificações unilaterais, ou quando a média do processo não puder ser deslocada (impossibilidade física ou custo excessivo).
• Com este índice, além de se avaliar a variabilidade total permissível para as peças com a tolerância natural de fabricação, verifica-se também a centralização do processo com relação aos limites (superior e inferior) da especificação.
• O valor deste índice deve ser igual ou superior a 1,33 para que o processo seja considerado capaz.
Cpi = µ - LIE 3. σ
Cpk = Mín {Cpi, Cps}Cps = LSE - µ
3. σ
46Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Classificação dos processos segundo o CClassificação dos processos segundo o Cpp
Nível doNível doProcessoProcesso CpCp Proporção deProporção de
Não ConformidadeNão Conformidade Histograma TípicoHistograma Típico
CapazCapaz Cp Cp ≥≥≥≥≥≥≥≥ 1,331,33 p p ≤≤≤≤≤≤≤≤ 64 64 ppmppm
RazoávelRazoável 1 1 ≤≤≤≤≤≤≤≤ Cp Cp < 1,33< 1,33 64ppm< p64ppm< p≤≤≤≤≤≤≤≤ 0,27%0,27%
IncapazIncapaz Cp Cp < 1< 1 P P > 0,27%> 0,27%
LIELIE LSELSE
LIELIE LSELSE
LIELIE LSELSE
47Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
Implementação do Implementação do CEPCEP
ANEXOSANEXOS
48Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
❧ ETAPA 1. Identificação do projeto piloto.
❧ Nesta etapa é selecionada a área para o início de implementação do CEP. A área escolhida deve apresentar problemas que justifiquem a utilização dos gráficos de controle e os benefícios em termos deaumento de produtividade e redução de custos devem ser levantados.
❧ ETAPA 2. Elaboração do fluxograma de processo
❧ Nesta etapa é preparado um fluxograma de processo para a identificação dos pontos e parâmetros críticos do processo onde serão utilizados os gráficos de controle.
Implementação do CEPImplementação do CEP
49Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
❧ ETAPA 3.Definir cronograma do projeto piloto.❧ Esta etapa ajuda o coordenador do projeto na tarefa de
acompanhamento do andamento e verificação dos resultados.Podem ser adotados documentos para registro das atividades pendentes eresultados obtidos.
❧ ETAPA 4. Identificação e solução de problemas da área piloto.
❧ Esta é a primeira etapa efetiva da implementação do CEP, nela são levantados os principais problemas da área piloto, os quais com a utilização das ferramentas básicas da qualidade ( diagrama de causa-efeito, Pareto) são eliminados.
Implementação do CEPImplementação do CEP
50Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
❧ ETAPA 5.Seleção do tipo de gráfico de controle a ser utilizado.❧ Nesta etapa é definido o tipo de gráfico de controle que vai ser
utilizado no processo, se a decisão for pela a utilização de gráficos por atributos, deve-se partir para a etapa sete, caso a decisão seja pela utilização de gráficos por variáveis deve ser realizada a etapa 6.
Implementação do CEPImplementação do CEP
51Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
❧ ETAPA 6.Avaliação da Capacidade do processo.❧ Esta etapa que indica se o processo já está apto para a utilização dos
gráficos de controle, se o processo for capaz deve-se partir para a etapa 6, se o processo não for capaz deve-se voltar a etapa 04
❧ ETAPA 7. Elaboração de procedimento para uso do gráfico de controle.
❧ Nesta etapa são estabelecidas as responsabilidades das pessoas envolvidas com os gráficos de controle, incluindo as atividades de registro e monitoramento dos gráficos de controle.
Implementação do CEPImplementação do CEP
52Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
❧ ETAPA 1.Cálculo da Amplitude (R)❧ R= Maior Valor - Menor Valor❧ Obter o maior valor e o menor valor de cada linha ou coluna e depois
com os dados selecionados obter o menor valor e o maior valor daamostra.
❧ ETAPA 2. Determinar os intervalos das classes .❧ Os intervalos das classes são determinados de forma que todos os
dados sejam incluídos, para isto basta dividir a amplitude da amostra em intervalos de mesmo valor.
Construção do HistogramaConstrução do Histograma
53Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
❧ ETAPA 3. Preparar tabela para registro das freqüências de ocorrência.
❧ ETAPA 4. Determinar os limites dos intervalos de classe.❧ O intervalo de classe deverá ser aberto á esquerda ou a direita.❧ Observar se todos os valores da amostra foram classificados.
❧ ETAPA 5. Obter a freqüência em cada intervalo de classe.
❧ ETAPA 6. Construir o Histograma❧ Escala horizontal: Valores da variável; Escala vertical: freqüências.
Construção do HistogramaConstrução do Histograma
54Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
❧ ETAPA 1. Coletar os dados❧ Dividir os dados em sub-grupos ( com no máximo 10 dados)
❧ ETAPA 2. Calcular a média de cada sub-grupo
❧ ETAPA 3. Calcular a média das médias.
❧ ETAPA 4. Calcular a amplitude de cada sub-grupo.
❧ ETAPA 5. Calcular a média das amplitudes.
❧ ETAPA 6. Calcular os limites de controle
❧ ETAPA 7. Plotar os pontos nos gráficos
Construção do Gráfico das médias/amplitudesConstrução do Gráfico das médias/amplitudes
55Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
❧ ETAPA 1. Coletar os dados❧ Dividir os dados em sub-grupos ( com no máximo 10 dados)
❧ ETAPA 2. Calcular a média de cada sub-grupo
❧ ETAPA 3. Calcular a média das médias.
❧ ETAPA 4. Calcular o desvio padrão de cada sub-grupo.
❧ ETAPA 5. Calcular o desvio padrão médio.
❧ ETAPA 6. Calcular os limites de controle
❧ ETAPA 7. Plotar os pontos nos gráficos
Construção do Gráfico das médias/desviosConstrução do Gráfico das médias/desvios
56Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
❧ ETAPA 1. Coletar os dados❧ Dividir os dados em sub-grupos ( com no máximo 10 dados)
❧ ETAPA 2. Calcular a proporção média.
❧ ETAPA 3. Calcular os limites de controle
❧ ETAPA 4. Plotar os pontos nos gráficos
Construção do Gráfico Proporção de não conformesConstrução do Gráfico Proporção de não conformes
57Copyright Hinshitsu 2000 - Todos os direitos reservados - Cópias somente com permissão ou citando a fonte.
❧ ETAPA 1. Coletar os dados
❧ ETAPA 2. Calcular o número médio de defeitos por unidade.
❧ ETAPA 3. Calcular os limites de controle
❧ ETAPA 4. Plotar os pontos nos gráficos
Construção do Gráfico do número de defeitos por unidadeConstrução do Gráfico do número de defeitos por unidade