Ferramentas da Qualidade

João Paulo Pinto ©, Faculdade de Engenharia, 2006/07

11

FERRAMENTASDA

QUALIDADEJoão Paulo Pinto, PhD MSc(Eng)

FACULDADE DE ENGENHARIAFACULDADE DE ENGENHARIA

Maio 009


22


33

ENQUADRAMENTOA melhoria da qualidade é um processo contínuo, sistemático e incremental;

A melhoria contínua (kaizen) é um dos pilares fundamentais da Gestão pela Qualidade Total (TQM – total quality management);

Assim, um processo de melhoria contínua assenta em dois vectores determinantes: A FILOSOFIA; As técnicas (ferramentas) de resolução de

problemas.


44


55

FILOSOFIA Esta consiste nos seguintes princípios:

Removendo as causas dos problemas do sistema, obtemos sempre melhorias de produtividade;

As pessoas que executam um determinado trabalho são as que o melhor o conhecem;

As pessoas esperam ser envolvidas e fazer bem o seu trabalho;

Todos gostam de contribuir de forma válida;

É mais eficiente trabalhar em equipa, de modo a melhorar o sistema, do que ter contribuições isoladas à volta do sistema;


66

A resolução de problemas utilizando técnicas gráficas e específicas, produz melhores resultados que os processos não estruturados!

As técnicas gráficas e estatísticas permitem saber onde estamos, onde estão os nossos problemas, qual a sua importância relativa e que efeitos provocam as alterações propostas;

Formalizar e uniformizar é importante!

A sistematização dos processos de melhoria contínua recebeu um contributo importante em 1950 quando o Dr Deming desenvolveu o ciclo PDCA (plan-do-act-check);

Embora todos concordem que se trata de sequência “natural”, a prática demonstra que muitas empresas nãoa conseguem implementar de forma eficiente...


77

GESTÃO

Trabalho emequipa

Técnicas de resolução de

problemas

Focus no cliente


88

RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS

A resolução de um problema pode ser representado do seguinte modo:

FASE D E S C R I Ç Ã OD E S C R I Ç Ã O11 Decisão sobre o problema a considerar prioritariamente;

22 Descrição da extensão e caracterização do problema;

33 Listagem de todas as causas potenciais do problema;

44 Selecção da(s) causa(s) mais importante(s) do problema;

55 Implementação das soluções e dos procedimentos que assegurem que o problema será de facto eliminado!

IDEN

TIF

ICA

ÇÃ

OD

O P

RO

BLE

MA

AN

ÁLI

SE

DO

PR

OB

LEM

A


99

AS 7 FERRAMENTAS CLÁSSICAS DA QUALIDADE

diagramadiagramade paretode pareto

diagramacausa-efeito

histograma

gráficos

cartas decontrolo

diagramado processo

folha deverificação

Iden

tific

ação

do P

roble

ma

Anális

e do P

roble

ma


1010

AS 7 FERRAMENTASEstas ferramentas devem ser destacadas porque a sua aplicação prática mostrou ser altamente produtiva e eficaz (encontrando-se hoje numa fase de aplicação de rotina na esmagadora maioria das empresas japonesas, norte-americanas e norte-europeias);

Estas fazem parte dos processos de melhoria contínua!

São ferramentas muito simples e de fácil aplicaçãoQue requerem apenas: papel/caneta, criatividade, imaginação e empenho por parte de todos os membros da equipa de trabalho.


1111

O DIAGRAMA DE CAUSA-EFEITOaka ISHIKAWA DIAGRAM (Toquio, 1943)

Problemade

Qualidade

MáquinasMedição Pessoas

ProcessoAmbiente Materiais

Faulty testing equipment

Incorrect specifications

Improper methods

Poor supervision

Lack of concentration

Inadequate training

Out of adjustment

Tooling problems

Old/worn

Defective from vendor

Not to specifications

Material-handling problems

Deficienciesin product design

Ineffective qualitymanagement

Poor process design

Inaccuratetemperature control

Dust and Dirt

Procure Procure quantificarquantificar as causas dos problemas; comece pelo mais importante! – as causas dos problemas; comece pelo mais importante! – first things firstfirst things first


1212

EXERCÍCIOEXERCÍCIO

Para a sua empresa procure:

Identiticar um dos problemas que mais afectaa sua Qualidade (produtos, processos ou serviços);

Para o problema acima identificado, construa o diagrama de Ishikawa (diagrama de espinha de peixe), identificando as principais causas (gerais) e as respectivas sub-causas (específicas);

Quem procuraria envolver na elaboração deste diagrama?

Que fontes de informação irá necessitar?

Que dificuldades na elaboração do diagrama?

Que fazer após a elaboração deste diagrama?


1313

HISTOGRAMA

Análise de frequências e um dado evento (ex. defeito, reclamação);Permite conhecer a distribuíção estatística (comportamento);Permite também avaliar a possibilidade de ocorrência de determinados eventos...

0

5

10

15

20

25

30

35

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20


1414

O Histograma é a forma gráfica mais corrente de representar a distribuição de frequências de variáveis discretas e contínuas, podendo ser relativo às frequências absolutas ou às frequências relativas;

Procedimento para variáveis contínuas: Recolha de dados do parâmetro em estudo (ex. temp);

Determinar a amplitude dos dados (ie, max – min);

Determinar o nº de intervalosdividir a amplitude (range) pelo nº de intervalos para obter o comprimento de cada intervalo;

Marcar, no eixo horizontal, a escala de valores;

Marcar, no eixo vertical, a escala de frequências (linear);

Desenhar a altura de cada intervalo.

TPCTPC: Ver o software de análise “: Ver o software de análise “minitabminitab””Pesquisar softwares de análise de dadosPesquisar softwares de análise de dados


1515

O quadro ao lado apresenta o nº de defeitos encontrados numa inspecção efecutada a um lote de 20 peças...

Que tipo de dados são estes (discretos ou variáveis)?

Procure esboçar o HISTOGRAMA para estes dados.

Peça Defeitos Peça Defeitos

1 2 11 1

2 0 12 0

3 0 13 2

4 1 14 1

5 1 15 1

6 2 16 5

7 2 17 0

8 1 18 3

9 0 19 1

10 1 20 2



1616

DIAGRAMA DE PARETOTrabalhos de Vilfredo Pareto (Itália), no Sec XVII.

O princípio de Pareto diz-nos que a maioria dos efeitos está relacionada com um nº reduzido de causas (20/80)...

% d

e ca

da c

ausa

Vibra

ções

ilum

inaç

ão

Tem

pera

tura

ele

vada

Ruído

horá

rios

Inst

alaç

ões

sani

tária

sO

utra

s ca

usas

0

10

20

30

40

50

60

70(64)

(13)(10)

(6)(3) (2) (2)

CAUSAS DE INSATISFAÇÃO DOS COLABORADORES


1717

PRINCÍPIO DA ANÁLISE PRINCÍPIO DA ANÁLISE ABC/PARETOABC/PARETO

Este princípio também é conhecido como a Regra dos 20-80;

Gestão por excepção - Trivial many, vital few.

Baseado no trabalho de Vilfredo Pareto (.it):• A maioria das situações são dominadas por poucos

elementos vitais;• Implicação: concentrar recursos/esforços no elementos que

causam maior impacto (vitais) ignorando os demais (triviais).

Aplicação na Gestão da Qualidade:• Uma pequena percentagem (ex. 20%) dos defeitos

representam uma larga percentagem (ex. 80%) das queixas dos clientes.


1818

0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0% 120.0%

items

sale

sGRÁFICO GRÁFICO A B CA B C

A

BC

ven

das

PERCENTAGEM DE DEFEITOS

IMPA

CTO

DO

S D

EFE

ITO

S


1919


Os dados que se seguem reportam-se aos registosde defeitos na empresa Teixeira da Cunha (TC)...

ELEMENTOS DEFEITUOSOSELEMENTOS DEFEITUOSOS Nº de Defeitos

Impacto (1..100%)

Má qualidade da chapaMá qualidade da chapa 9191 8080

Defeito de dobragemDefeito de dobragem 128128 6060

Furação deficienteFuração deficiente 99 100100

Acondicionamento dos materiaisAcondicionamento dos materiais 3636 2020

Soldadura mal executadaSoldadura mal executada 1515 7070

Erros de corteErros de corte 2323 8080

Outros defeitosOutros defeitos 1212 4040


2020

FORMULÁRIOS DE RECOLHA DE DADOS

Também designados como “check sheets” (folhas de verificação);

Permitem responder às seguintes perguntas:Quantas vezes acontece?

Quando acontece?

Desta forma, aquilo que no início não passa de opiniões ou impessões, transforma-se em factos objectivos (a importancia da quantificação)!

A figura que se segue apresenta uma check sheet típica para avaliar a qualidade de um dado produto. Nesta figura é possível dar resposta às 2 questões anteriores, saber qual o problema mais frequente,etc.


2121

Exemplo 1.qualidade do produto


2222

Exemplo 2.defeitos nos rolamentos


2323

Exemplo 3. aplicação aos serviços


2424


Pretende-se que desenhe uma “check sheet” para a sua empresa (com o objectivo de identificar os principais problemas que afectam os seus serviços e/ou produtos).

Quem deverá preencher a check sheet que desenhou?

Durante quanto tempo vai colocar esta check sheet em operação?


2525

FLUXOGRAMA OU GRÁFICO DE FLUXOS

Ferramentas simples (de construir e de perceber);

Apresentam de forma ordenada as etapas de um processo (fluxos), identificam as entradas/saídas que gradualmente vão contribuindo para a obtenção do produto/serviço;

Recorrem a simbologia “quase” universal. A possibilidade de codificarmos cores, padrões ou tipos de linhas permite-nos colocar muita informação num fluxograma!

A folha que se segue sugere um formato para a construção de fluxogramas em Gestão da Qualidade.


2626


2727

F L U X O G R A M A D E U M P R O C E S S OInterveniente

sFluxo de informação

ou materiasDocumentos ou instruções

Timings Observações

Quem faz? Quem decide?

Recorrer à simbologia “quase” universal.

Atenção à Simplicidade, facilidade na leitura e no acompanhamento.

Nota:

pode recorrer a cores, tipos de linha, ou padrões para diferenciar, codificar ou uniformizar...

Nota:

Todos os documentos codificados

Quanto tempo demora?

Esta coluna pode ser omitida ou substituida por outra (ex. Custos).

Comentários necessários, esclarecimentos, orientações, referências...

Comentários Comentários, notas

Quem executou o fluxograma?

Identificação do fluxograma, etc.


2828


Procure esboçar o fluxograma para um dos seguintes processos da sua empresa:

Denuncia de avarias em equipamentos;

Denuncia de problemas de qualidade no processo;

Processo de atendimento de clientes;

Processo de recepção de matérias-prima;

Admissão de um novo colaborador na empresa;

Outro (aceita-se sugestões).


2929

GRÁFICO DE TENDÊNCIA

Também designado por run chart;

Permite visualizar os resultados de um processo e ajuda a identificar possíveis alterações ao longo do tempo;

Os pontos são marcados à medida que os resultados são obtidos;

É comum fazer-se o gráfico de diversas grandezas da qualidade, ex: Quantidade de desperdício (em tempo ou em material); Desempenho de uma operação; O nº de erros; Os tempos de resposta, etc.


3030

Gráfico de Tendênc ia

0

10

20

30

40

50

60

w k12

w k13

w k14

w k15

w k16

w k17

w k18

w k19

w k20

w k21

w k22

w k23

w k24

w k25

Semana

Def

eito

s

Convém distingir entre variação natural (depende do processo, incontrolável, aleatório) e variação anormal (processos fora de controlo estatístico, processos fora de controlo estatístico, tendenciaistendenciais, , controlável)


3131

GRÁFICO DE DISPERSÃO

Também designado por scatter diagram;

É utilizado para estudar a relação, cuja medida é dada pelo coeficiente de correlaçãocoeficiente de correlação (r), existente entre 2 ou mais variáveis de um processo;

A relação típica a estudar é do tipo causa-efeito;

Tipos de corelação: Perfeita negativa, quando r = -1; Perfeita positiva, quando r = 1; Sem qualquer correlação quando r = 0.

O coeficiente mais utilizado é o Pearson (correlação linear), ver a equação que se segue...


3232

CORRELAÇÃOPOSITIVA

CORRELAÇÃONEGATIVA

CORRELAÇÃONULA


3333

EXERCÍCIO EXERCÍCIO (tpc)(tpc)

Os dados que se seguem referem-se ao nº de tubos de ensaio produzidos por hora e a respectiva temperatura ambiente numa empresa de produção de vidro de precisão.

Para estes dados pretende-se que:

Esboce o scatter diagram; (nota: pontos duplicados são marcados com um circulo).

Determine o coeficiente de correlação e faça os comentários que achar necessário.


3434


3535

CARTAS DE CONTROLO

Control Charts

Statistical Process Control

Quality Control


3636

INTRODUÇÃO

O conceito foi desenvolvido na década de 1920’s nos laboratórios Bell (EUA) por Walter Shewart;

São orientadas para o controlo das diferentes causas de variação: As controláveis, ie as tendenciais; As incontroláveis, ie as aleatórias.

Têm aplicação vasta em processos industriais e em serviços;

Podem ser aplicadas no controlo on-line de processos;

Existem vários tipos de cartas de controlo:Por variáveis;

Por atributos.


3737

OBJECTIVOS DAS CARTAS DE CONTROLO

Mostra as evidências de um processo estar a ser conduzido num estado de controlo estatístico;

Assinala a presença de causas especiais de variação, de modo que as acções correctivas possam ter lugar;

Concentra as acções no sentido da melhoria gradual da capabilidade dos processos;

Manter o estado de controlo estatístico, utilizando os limites de controlo (UCL e LCL) como forma de decisão em tempo real do andamento do processo.

Joao Paulo Pinto

Capabilidade - medida da possibilidade de um processo atingir as especificações definidas.Tb designada por "Capacidade do Processo".


3838

PRINCIPAIS TIPOS DE CARTAS DE CONTROLOPRINCIPAIS TIPOS DE CARTAS DE CONTROLO

Característica TIPO DE CARTA DE CONTROLO Situação de Aplicação

VARIÁVEL(ex. peso, altura)

Xbarra R

Média e Amplitude (range)

Sub-grupos de dimensão entre 2 e 10 valores;

MdR

Mediana e Amplitude

Não exige escolaridade mínima do operador

Xbarram

Rm

Média móvel e Amplitude móvel Quando existe apenas

uma observação por lote.Xi

Rm

Valores individuais e Amplitude móvel

ATRIBUTO(ex. sim/não)

np Nº de unidades defeituosas Amostras de dimensão constante

p % de unidades defeituosas Amostras de dimensão não constante

c Nº de defeitos Amostras de dimensão constante

u Nº de defeitos por unidade Amostras de dimensão não constante

Joao Paulo Pinto

MEDIANA - Corresponde ao percentil 50%, ie a metade dos valores. MODA - o valor que mais se repete...Numa distribuição simétrica, a Moda, Mediana e a Média encontram-se todas no mesmo ponto.


3939

ATRIBUTOS vs. VARIÁVEISCARTAS POR ATRIBUTOS:

Bom/Mau, Trabalha/Não-trabalha

Contagem da % de defeituosos (Carta do tipo C)

Contagem do número de defeituosos/itens (Carta do tipo P)

CARTAS POR VARIÁVEIS:

Medição do comprimento, peso, altura, temperatura, (Carta do tipo X)

Medição da variabilidade em comprimento (Carta do tipo R)


4040

VARIAÇÃO NATURAL

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20


4141

0

20

40

60X

Time

CONTROLO DE PROCESSOS

Carta de controlo contendo dados obtidos ao longo do tempo

UCL

LCL

média do processo ± 3

variação natural

TODOS OS PONTOS FORA DOS LIMITES SÃO DEVIDOS A CAUSAS TENDENCIOSASTODOS OS PONTOS FORA DOS LIMITES SÃO DEVIDOS A CAUSAS TENDENCIOSAS


4242

As sample size gets large enough ( 50) ...

TEOREMA DO LIMITE CENTRAL

X

sampling distribution becomes almost normal regardless of population distribution.

XX


4343

X

Média

x

x

nX

Desvio padrão

X

TEOREMA DO LIMITE CENTRAL


4444

95.5% dos dados estão em ± 2s`

PROPRIEDADES DA DISTRIBUIÇÃO NORMAL

X X X

99.7% dos dados estão dentro de 3s`


4545

PROCEDIMENTO DAS CARTAS DE CONTROLO

Recolha de dados (pelo menos 25 amostras retiradas da mesma produção);

Fazer o tratamento dos dados, ie obter as necessárias estatísticas para o preenchimento de cada carta (ver equações apresentadas a seguir);

Escolher a escala (procurando que o maior e o menor valor do eixo vertical tenha um valor duplo da amplitude esperada);

Marcar os pontos e uni-los para melhor visualização das variações;

Calcular os limites de controlo (UCL e LCL) baseadas nas estatísticas.


4646

CAUSAS COMUNS RESULTANTES CAUSAS COMUNS RESULTANTES DA VARIAÇÃO NATURALDA VARIAÇÃO NATURAL

xx

n

ii

n

1

x x

ni

2

1

425 Peso (grs)


4747

Causas atribuíveis…

(a) LocalizaçãoGrams

média


4848

peso

média


(b) Distribuição


4949

Peso

Média

(b) Distribuição



5050

peso

Média

(c) Forma



5151

Efeito das causas nos processos

Presença de causas atribuíveis


5252

Apenas presença de causas aleatórias(processo em controlo!!!)

Efeito das causas nos processos


5353

UCL

Nominal

LCL

Provável causa atribuível

1 2 3Amostras


5454


5555


5656


5757


5858


5959


6060

CARTA DE CONTROLO PARA VARIÁVEIS (R)

Numero da A M O S T R A A M O S T R A

amostra 1 2 3 4 Range Média

1 0.5014 0.5022 0.5009 0.5027

2 0.5021 0.5041 0.5032 0.5020

3 0.5018 0.5026 0.5035 0.5023

4 0.5008 0.5034 0.5024 0.5015

5 0.5041 0.5056 0.5034 0.5039

Special Metal Screw


6161

CAPABILIDADE DOS PROCESSOS

A Capabilidade é uma medida que relaciona o rendimento real de uma máquina/processo com o seu rendimento especificado/desejado;

O Estudo da Capabilidade é um procedimento para avaliar um processo por meio de Cartas de Controlo de modo a determinar se este é capaz em relação às especificações de Estabilidade (Controlo e Maturidade).

Este estudo também determina se o comportamento do processo é ou não natural (ie, as somente as causas aleatórias estão presentes...).


6262

CAPACIDADE E CAPABILIDADE NÃO SÃO SINÓNIMOS

Capacidade refere-se a características físicas, ao potencial de realização, algo que é fixo e próprio dos sistemas de fabrico (ex. peças/hr);

Capabilidade refere-se à propriedade do sistema de produção em ser capaz de se manter dentro de certos limites/tolerâncias.

A Capabilidade de um processo só pode ser avaliada quando o processo está sob Controlo Estatístico (ie, apenas as causas aleatórias estão presentes).


6363

INDICES DE CAPABILIDADE

Os mais comuns são Cp e Cpk, Zmin, CpU e CpL (os 3 últimos também incluem a localização da média do processo em

relação à especificação nominal);

Estes índices tem sido utilizados por grandes empresas como a Ford, a GM e a Xerox.

6 (99.73%) é normalmente designada como a tolerância normal do processo.

Quanto menor for a tolerância natural (6) em relação à especificação ULS - LSL, maior será a Capabilidade do processo.


6464

para qualquer valor superior a 1, o processo tem potencial de satisfazer as especificações, desde que se mantenha em controlo (com média X = (USL-LSL)/2);

O valor mínimo recomendado para Cp é de 1.33;

Estes índices são um meio de indicar a variabilidade de um processo em relação à tolerância dos seus produtos (ie, do seu output).

Os índices apresentados tendem a denunciar que a distribuição dos produtos num processo controlado pode ser representada pela Distribuição Normal standard, ie virtualmente todos os produtos estarão localizados entre a média do processo X e 3. Contudo, este poderá não ser o caso. Por este motivo o índice Cpk é um dos mais importantes.

CUSL LSL

p

6


6565

ANÁLISE DA CAPABILIDADE DO PROCESSO

Cp ou Cpk 1.33 Adequada

1.00 Cp ou Cpk < 1.33 Satisfatória

Cp ou Cpk < 1.00 Inadequada

O Índice Cp indica a dispersão inerente ao O Índice Cp indica a dispersão inerente ao processoprocesso, enquanto que o , enquanto que o índice Cpk indica o índice Cpk indica o

ajuste e a dispersão do processoajuste e a dispersão do processo.


6666

CAPABILIDADE DOS CAPABILIDADE DOS PROCESSOSPROCESSOS

Limite inferior

MédiaMédia

LimiteSuperior

6 sigma

4 sigma

2 sigma


6767

LIC(L) = 78 gr/m2 LSC(U) = 82 gr/m280 gr/m2

79.5 gr/m2

Desvio padrão = 5.6

gramagem

Ferramentas da Qualidade

Education

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