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CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO COMO FENÔMENO DE GARANTIA DE QUALIDADE NA ÁREA INDUSTRIAL. Alunos: Diogo Amin Dias Felipe José Farias de Oliveira Lucas Marins Quintanilha Lucas Senne Souza Reis Mateus Costa

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Trabalho apresentado pelos alunos do 4°periodo para o professor doutor Nilo Sampaio.

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CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO COMO FENÔMENO DE GARANTIA DE QUALIDADE NA ÁREA INDUSTRIAL.

Alunos: Diogo Amin Dias Felipe José Farias de Oliveira Lucas Marins Quintanilha Lucas Senne Souza Reis Mateus Costa Rossi Mercante

Orientador: Prof.Dr. Nilo Sampaio

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Sumário

1- Introdução

2- Origens do Controle Estatístico de Processos

3- Ferramentas do Controle Estatístico de Processos

4- Aplicações na Indústria do Controle Estatístico de Processos

5- Conclusão

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1- Introdução

• Atualmente a maioria das empresas buscam a melhoria na qualidade dos produtos e serviços.

• Qualidade significa adequação ao uso. Adequação essa que visa a qualidade do projeto.

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1- Introdução

• O Cep teve origens nos laboratórios da Companhia Telefônica Bell.

• Foi desenvolvido pelo Dr. Walter A. Shewhart, um dos pioneiros nesse campo da estatística.

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1- Introdução

• O Cep é uma técnica aplicada a produção que permite:

Redução Sistemática da VariabilidadeMelhoria da QualidadeMelhoria da ProdutividadeMelhoria da ConfiabilidadeRedução dos custos

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2- Origem do Controle Estatístico de Processos

• Final do seculo XVIII, antes da era industrial os empreendimentos era de natureza individual.

• 1924 Dr. Walter Shewhart, carta de controle, prevenção dos problemas.

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2- Origem do Controle Estatístico de Processos

• Para o profissional do século XVIII a “qualidade” estava relacionada ao atendimento as especificações do produto.

• Hoje, a “qualidade” é definida pelo cliente.

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2- Origem do Controle Estatístico de Processos

• Segunda guerra mundial, melhoria nos equipamentos para maior eficiência nas batalhas.

• Reconstrução do Japão, controle da qualidade envolvendo todos os setores e funcionários da empresa.

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3- Ferramentas do Controle Estatístico de Processos

Para ter um melhor controle da qualidade, o CEP utiliza ferramentas para melhorar a eficiência do processo. As Ferramentas são:

• Histograma

• Gráfico de Pareto

• Diagrama de causa-efeito

• Diagrama de defeito-concentração

• Gráfico de Controle

• Diagrama de dispersão

• Folha de Verificação

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Histograma

• É um gráfico de barras verticais que apresenta valores de certa característica agrupados por faixas.

• Serve para demonstrar a frequência que ocorre um certo valor.

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Histograma

Intervalo de Classe Frequência

70 – 90 2

90 – 110 3

110 – 130 6

130 – 150 14

150 – 170 22

170 – 190 17

190 – 210 10

210 – 230 4

230 – 250 2

Distribuição de Frequências para os dados de Resistência à Compressão.

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Histograma

70 - 90 90 - 110 110 - 130 130 - 150 150 – 170 170 – 190 190 – 210 210 – 230 230 - 2500

5

10

15

20

25

Resistência à compressão (PSI)

Freq

uênc

ia

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Gráfico de Pareto

• O diagrama de Pareto utiliza-se a relação 20/80 para identificar os problemas prioritários num processo.

• Apresenta-se como um gráfico de barras verticais e deve ser construído com base em uma linha de verificação.

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Gráfico de Pareto

Tipo de DefeitoQuantidade de Defeitos

Total Acumulado

Percentagem do total geral(%)

Percentagem acumulada(%)

Arranhão 12 55 43,3 43,3

Trinca 41 96 32,3 75,6

Revestimento Inadequado 55 108 9,4 85

Muito Fina ou Muito Grossa 11 119 8,7 93,7

Não-Acabada 5 124 3,9 97,6

Outros 3 127 2,4 100

Total 127 - 100 -

Defeitos Encontrados em uma Amostra de Lentes

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Gráfico de Pareto

0

50

100

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

TIPO DE DEFEITO

QU

AN

TID

AD

E

PO

RC

EN

TA

GE

M

A

CU

MU

LA

DA

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Diagrama de causa e efeito

• Consiste em uma forma gráfica usada como metodologia de análise para representar fatores de influência (causas) sobre um determinado problema (efeito)

• Também é denominada Diagrama de Ishikawa, devido ao seu criador, ou Diagrama Espinha de Peixe, devido à sua forma.

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Diagrama de causa e efeito

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Diagrama de defeito-concentração

• Um diagrama de defeito-concentração é uma figura da unidade, mostrando todas as vistas relevantes.

• Analisa o diagrama para localizar os defeitos e captar alguma informação útil sobre as potencias causas do defeito.

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Diagrama de defeito-concentraçãoDiagrama de concentração de defeito para o tanque

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Gráfico de Controle

• É a ferramenta utilizada para o monitoramento da variabilidade para a avaliação da estabilidade de um processo.

• Um gráfico de controle permite a distinção entre os tipos de variação, ou seja, ele nos informa se o processo está ou não sob controle estatístico.

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Gráfico de Controle

• Possuem dois tipos de variação na qualidade do processo: causas comuns e causas especiais.

• Causas comuns: variação estável, apresentando comportamento previsível.

• Causas especiais: variações esporádicas, apresenta comportamento desregular.

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Gráfico de Controle

Número da amostra x1 x2 x3 x4 x5 x V r s

1 33 29 31 32 33 31,6 4 1,673322 33 31 35 37 31 33,4 6 2,607683 35 37 33 34 36 35 4 1,581144 30 31 33 34 33 32,2 4 1,643175 33 34 35 33 34 33,8 2 0,836666 38 37 39 40 38 38,4 3 1,140187 30 31 32 34 31 31,6 4 1,516588 29 39 38 39 39 36,8 10 4,381789 28 33 35 36 43 35 15 5,43139

10 38 33 32 35 32 34 6 2,5495111 28 30 28 32 31 29,8 4 1,7888512 31 35 35 35 34 34 4 1,7320513 27 32 24 35 37 33 10 3,8078914 33 33 35 37 36 34,8 4 1,7888515 35 37 32 35 39 35,6 7 2,6076816 33 33 27 31 30 30,8 6 2,4899817 35 34 34 30 32 33 5 218 32 33 30 30 33 31,6 3 1,5165819 25 27 34 27 28 28,2 9 3,4205320 35 35 36 33 30 33,8 6 2,38747

x V= 33,32 ¯r= 5,8 ¯s= 2,345

Medias de abertura de um rotor

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Gráfico de Controle

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Diagrama de dispersão

• É um gráfico útil para a identificação de relações potenciais entre duas variáveis.

• O entendimento dos tipos de relação existentes entre as variáveis associadas a um processo contribui para aumentar a eficiência dos métodos de controle de processo.

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Diagrama de dispersãoNúmero de medida i Tensão na rede Elétrica (volts) xi Variação no Corte (mm) yi

1 222,7 15,72 217,7 17,03 219,4 16,34 220,9 16,15 214,4 18,66 216,5 17,87 213,0 19,58 221,7 16,09 224,7 15,3

10 215,5 18,311 220,0 16,312 218,6 16,713 223,5 15,714 217,0 17,415 221,5 16,116 218,4 16,817 213,6 19,3

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Diagrama de dispersãoNúmero de medida i Tensão na rede Elétrica (volts) xi Variação no Corte (mm) yi

18 221,2 16,219 219,9 16,220 222,2 15,921 213,9 19,122 216,0 18,023 218,1 17,024 222,0 16,025 224,1 15,426 214,9 18,627 214,2 18,728 223,3 15,629 216,7 17,630 215,3 18,531 223,8 15,532 220,6 16,133 215,8 18,234 217,3 17,335 219,2 16,5

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Diagrama de dispersão

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Folha de verificação

• É utilizada para facilitar e organizar o processo de coleta e registro de dados.

• Ao se planejar uma folha de verificação deve-se especificar claramente o tipo de dados a serem coletados

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4- Aplicações do CEP

• Aplicação do CEP em uma indústria de salame.

• Aplicação do CEP no atendimento hospitalar.

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4- Aplicações do CEP na indústria de salame

• “APLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO (CEP) PARA AVALIAR O PROCESSO DE DEFUMAÇÃO DO SALAME”.

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4- Aplicações do CEP na indústria de salame

• Ferramenta utilizada histograma.

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4- Aplicações do CEP na indústria de salame• Ferramenta utilizada gráfico de controle.

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4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar

• “APLICAÇÕES DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO NO TEMPO DE ESPERA DA URGÊNCIA CLÍNICA HOSPITALAR: UM ESTUDO DE CASO”,

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4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar• Ferramenta utilizada gráfico de controle para

média.

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4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar• Ferramenta utilizada gráfico de controle para a

amplitude.

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4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar

• Ferramenta utilizada Diagrama de Causa-e-Efeito.

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5- Conclusão

• Estatística e Indústria

• As Sete Ferramentas do CEP

• Versatilidade

• Mudança da qualidade