SME0824 Gestão da Qualidade Ferramentas básicas da qualidade

of 29/29
SME0824 Gestão da Qualidade Ferramentas básicas da qualidade Prof. Cibele Russo [email protected] http://www.icmc.usp.br/~cibele https://www.youtube.com/cibelerussoUSP 1 Referência principal: Montgomery, Douglas C. Introdução ao controle estatístico da qualidade. Grupo Gen-LTC, Sétima edição. 2016. Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 1 / 26
  • date post

    19-Jul-2022
  • Category

    Documents

  • view

    1
  • download

    0

Embed Size (px)

Transcript of SME0824 Gestão da Qualidade Ferramentas básicas da qualidade

https://www.youtube.com/cibelerussoUSP
2016.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 1 / 26
Define (definir)
Measure (medir)
Analyze (analisar)
Improve (melhorar)
Control (controlar).
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 2 / 26
DMAIC (DMAMC)
Fonte da figura: Montgomery (2016).
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 3 / 26
SIPOC
O diagrama SIPOC é utilizado em geral na Etapa Definir do DMAIC.
Suppliers - Fornecedores Input - Entradas Process - Processo Output - Saída Customers - Cliente
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 4 / 26
SIPOC
Exemplo
Uma grande companhia desejava reduzir o número de defeitos e erros no processo e no tempo de preparo do café que servia aos clientes.
Uma equipe foi designada para tal, utilizando a estratégia DMAIC com um diagrama SIPOC na etapa Definir.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 5 / 26
SIPOC
Fonte da figura: Montgomery (2016)
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 6 / 26
VOC
O que o cliente deseja?
É possível estabelecer prioridades para com base nas necessidades reais do cliente?
a empresa pode satisfazer tais necessidades a um preço competitivo que permita a obtenção de lucro?
Dados da VOC são geralmente obtidos através de entrevistas com clientes, por
interação direta com o cliente
análises de dados de satisfação do cliente.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 7 / 26
Ferramentas da Qualidade
Folha de controle
Gráfico de Pareto
Diagrama de causa-e-efeito
Gráfico de dispersão
Gráfico de controle
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 8 / 26
Folha de controle
Ferramenta utilizada em geral nos estágios iniciais da melhoria da qualidade (Passo Medir do DMAIC).
Uma folha de controle pode ser muito útil na atividade de coleta de dados.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 9 / 26
Folha de controle. Exemplo:
Uma equipe de melhoria da qualidade designada para identificar áreas problemáticas potenciais no processo de manufatura de tanques em uma fábrica aeroespacial.
O engenheiro planejou uma folha de controle para facilitar o resumo de todos os dados históricos disponíveis sobre defeitos relativos aos tanques.
Como apenas uns poucos tanques eram fabricados a cada mês, pareceu apropriado resumir os dados mensalmente e identificar tantos tipos diferentes de defeitos quanto possível.
O resumo orientado no tempo é particularmente valioso na pesquisa de tendências ou outros padrões significativos.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 10 / 26
Folha de controle. Exemplo:
Uma equipe de melhoria da qualidade designada para identificar áreas problemáticas potenciais no processo de manufatura de tanques em uma fábrica aeroespacial.
O engenheiro planejou uma folha de controle para facilitar o resumo de todos os dados históricos disponíveis sobre defeitos relativos aos tanques.
Como apenas uns poucos tanques eram fabricados a cada mês, pareceu apropriado resumir os dados mensalmente e identificar tantos tipos diferentes de defeitos quanto possível.
O resumo orientado no tempo é particularmente valioso na pesquisa de tendências ou outros padrões significativos.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 10 / 26
Folha de controle. Exemplo:
Uma equipe de melhoria da qualidade designada para identificar áreas problemáticas potenciais no processo de manufatura de tanques em uma fábrica aeroespacial.
O engenheiro planejou uma folha de controle para facilitar o resumo de todos os dados históricos disponíveis sobre defeitos relativos aos tanques.
Como apenas uns poucos tanques eram fabricados a cada mês, pareceu apropriado resumir os dados mensalmente e identificar tantos tipos diferentes de defeitos quanto possível.
O resumo orientado no tempo é particularmente valioso na pesquisa de tendências ou outros padrões significativos.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 10 / 26
Folha de controle
Fonte: Montgomery (2016) Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 11 / 26
Folha de controle
Ao planejar uma folha de controle, é importante especificar claramente o tipo de dados a serem coletados, o número da peça ou operação, a data, o analista, e quaisquer outras informações úteis ao diagnóstico da causa de um fraco desempenho.
Se a folha de controle é a base para a realização de mais cálculos, ou se é usada como uma folha de trabalho para entrada de dados em um computador, então é importante ter certeza de que a folha de controle esteja adequada para esses propósitos.
Em alguns casos, é útil fazer uma rodada de teste para validar o formato e o planejamento da folha de controle.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 12 / 26
Folha de controle
Ao planejar uma folha de controle, é importante especificar claramente o tipo de dados a serem coletados, o número da peça ou operação, a data, o analista, e quaisquer outras informações úteis ao diagnóstico da causa de um fraco desempenho.
Se a folha de controle é a base para a realização de mais cálculos, ou se é usada como uma folha de trabalho para entrada de dados em um computador, então é importante ter certeza de que a folha de controle esteja adequada para esses propósitos.
Em alguns casos, é útil fazer uma rodada de teste para validar o formato e o planejamento da folha de controle.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 12 / 26
Diagrama de dispersão
O diagrama de dispersão é um gráfico útil para identificar relações potenciais entre duas variáveis.
Os dados são coletados aos pares sobre as duas variáveis - digamos (xi , yi), para i = 1, . . . , n.
Então os pares (xi , yi) são graficados.
Nesse gráfico, pode-se identificar o tipo de relação que existe entre as duas variáveis.
São gráficos úteis para a modelagem de regressão, quando se deseja explicar a variabilidade de uma variável (resposta) utilizando-se a variabilidade de outra variável (explicativa).
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 13 / 26
Diagrama de dispersão
Exemplo:
Percentual de recuperação de material de um processo de fundição magnatérmica para o magnésio versus valores correspondentes do fluxo de regeneração adicionado ao cadinho.
Um diagrama de dispersão indica forte correlação positiva entre a recuperação do material e a quantidade de fluxo, isto é, à medida que se aumenta a quantidade de fluxo adicionado, a recuperação do material também aumenta.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 14 / 26
Diagrama de dispersão
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 15 / 26
Diagrama de dispersão
(Curiosas correlações espúrias: https://tinyurl.com/kfz4wnv)
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 16 / 26
Gráfico de distribuição de frequências (ou histograma) de dados organizados por categorias, ordenadas de forma decrescente (por frequências).
Em geral são utilizados nos Passos Medir eAnalisar do DMAIC.
Faz uso de dois eixos, um de números absolutos (esquerda) e um de percentuais (direita) e grafica com barras as frequências e com linhas os percentuais acumulados.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 17 / 26
Gráfico de Pareto
Exemplo:
Uma equipe de melhoria de qualidade em um departamento de compras investiga erros nas ordens de compra, em um esforço para diminuir o número de mudanças nessas ordens (Figura 5.18c)
(Cada mudança custa, tipicamente, entre $100 e $500, e esse departamento emitia várias centenas de mudanças nas ordens de compra a cada mês).
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 18 / 26
Gráfico de Pareto
Fonte da figura: Montgomery (2016) Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 19 / 26
Gráfico de Pareto
Importante:
O gráfico de Pareto não identifica automaticamente os defeitos mais importantes, mas sim os mais frequentes.
Por exemplo, os problemas com porosidade na fundição ocorrem muito raramente (2 de 166 defeitos na Figura 5.17, ou 1,2%).
No entanto, essas porosidades podem resultar em sucateamento do tanque, uma exposição a um custo potencialmente alto - talvez tão grande que as porosidades na fundição devessem ser elevadas a uma categoria principal de defeito.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 20 / 26
Gráfico de Pareto
Fonte da figura: Montgomery (2016)
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 21 / 26
Diagrama de causa-e-efeito
Uma vez que um defeito tenha sido identificado e isolado para estudo posterior, deve-se começar a analisar as potenciais causas desse defeito indesejável.
Em situações em que as causas não são obvias, o diagrama de causa-e-efeito (diagrama de Ishikawa, espinha de peixe) é uma ferramenta formal frequentemente útil nos Passos Analisar a Melhorar do DMAIC.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 22 / 26
Diagrama de causa-e-efeito
1 Defina o problema ou efeito a ser analisado.
2 Forme a equipe para realizar a análise. Em geral, a equipe descobrirá causas potenciais em sessões brainstorming.
3 Desenhe a caixa de efeito e a linha central.
4 Especifique as principais categorias de causas potenciais e coloque-as em caixas, ligadas à linha central.
5 Identifique as causas possíveis e classifique-as nas categorias do passo 4. Crie novas categorias, se necessário.
6 Ordene as causas para identificar aquelas que parecem mais prováveis de causar impacto sobre o problema.
7 Adote ações corretivas.
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 23 / 26
Diagrama de causa e efeito ( Exemplo tanques)
Fonte da figura: Montgomery (2016)
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 24 / 26
Diagrama de Pareto ( Exemplo tanques)
Exercício:
1 Construa um gráfico de Pareto para os dados de defeitos nos tanques utilizando diferentes ferramentas computacionais (R, Python, Minitab, Action). Comente os resultados.
Dados defeitos_tanques.csv disponíveis em e-disciplinas.usp.br .
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 25 / 26
Exercícios:
1 Um funcionário chega em seu escritório meia-hora mais tarde do que gostaria. Desenvolva um diagrama de causa-e-efeito que identifique e delineie as possíveis causas desse evento.
2 Utensílios de laboratório foram enviados pelo fabricante através de um serviço noturno de entregas e chegaram danificados. Desenvolva um diagrama de causa-e-efeito que identifique e delineie as possíveis causas desse evento.
Dados disponíveis em e-disciplinas.usp.br .
Prof. Cibele Russo (ICMC USP) SME0824 Gestão da Qualidade Estatística e Ciência de Dados 26 / 26