CEP - Controle Estatístico de Processos

1. CEP - Controle Estatístico de Processos

2. Tipo de Gráfico Dados do tipo variáveis ou atributo? Variável Atributo Tamanho do lote constante? Não Sim Alto ou Baixo Volume Alto Baixo Defeitos ou % de defeituosos Defeitos ou Defeituosos X-Bar&R ou X-Bar&S Valores individuais e amplitude móvel u p c np

3. Dois tipos de gráficos de controle Valores contínuos Distribuição Normal Gráficos para variáveis • Utiliza valores medidos • Tempo de um ciclo, comprimento, Diâmetro, temperatura, etc. • Geralmente uma característica por gráfico O Gráfico para Variáveis contém mais informação que o gráfico de Atributos Valores discretos Distribuição Poisson ou Binomial Gráficos para atributos • Passa/Não-Passa, Bom/Ruim • Podem existir muitas características por gráfico

4. Propósito do CEP • O propósito do controle estatístico de processos é indicar: • quando um processo está funcionando de forma ideal (apenas causas comuns de variação estão presentes) • Nenhuma ação corretiva é necessária. • Ações desnecessárias podem na verdade aumentar a variabilidade. • Quando um processo está desordenado e necessita algum tipo de ação corretiva (causas especiais de variação estão presentes)

5. Exemplos de causas especiais da variação Lote isolado de matéria-prima com problema Desregulagem ocasional do equipamento Quebra de equipamento de medição Falhas humanas ou de comportamento Exemplos de causas comuns de variação Compra sistemática de materiais com baixa qualidade Inexistência de treinamento Falta de padronização das operações Causas de Variação

6. Gráficos de Controle para Variáveis • X Bar: uma representação gráfica da média de amostras ao longo do tempo (Between) • R: representação da amplitude de uma amostra ao longo do tempo. (Within) • S: representação do desvio padrão de uma amostra ao longo do tempo. (Within) • Valores individuais: uma representação dos valores individuais ao longo do tempo. • Amplitude móvel: uma representação da amplitude móvel (para duas observações |Xi - Xi-1|) ao longo do tempo.

7. Gráficos de Controle para Variáveis Exemplo: Os dados da planilha ao lado foram obtidos em um sistema de controle de qualidade de bombas para o exército americano. As medidas, em polegadas, referem-se às alturas de uma parte da base das bombas. Cep.mtw

8. Xbar&R

9. Variação Within e Between Test Results for Xbar Chart TEST 4. 14 points in a row alternating up and down. Test Failed at points: 20

10. Runs Tests

11. +3s A +2s B +1s C C -1s B -2s A -3s Regras do Minitab 1.Um ponto além da zona A. 2. Nove pontos em seqüência na zona C ou além. (Todos do mesmo lado da linha média) 3. Seqüência crescente ou decrescente de seis ou mais pontos. 4. Quatorze pontos em seqüência alternados para cima e para baixo. 5. Dois de três pontos em seqüência na zona A ou além. 6. Quatro de cinco pontos em seqüência na zona B ou além. 7. Quinze pontos em seqüência na zone C, acima ou abaixo da linha média. 8. Oito pontos em seqüência além da zona C, acima ou abaixo da linha média.

12. Limite superior de controle (LSC) Linha média (LM) Limite inferior de controle (LIC) Processo sob controle • Exibindo variação aleatória em torno da linha média

13. Limite superior de controle (LSC) Linha média (LM) Limite inferior de controle (LIC) Processo Fora de controle Uma seqüência de nove ou mais pontos do mesmo lado da linha média LSC LM LIC

14. LSC LM LIC LSC LM LIC Processo Fora de controle Um ou mais pontos além dos limites de controle

15. LSC LM LIC LSC LM LIC Processo Fora de controle Seis ou mais pontos em seqüência crescente ou decrescente

16. Xbar&R - Exemplo O arquivo 2Xbar_r.mtw (coluna= Torno) contém dados medidos do diâmetro de um eixo. Os dados estão em subgrupos de tamanho 3. A especificação é .060 +/- .003 polegadas 1. Verifique a estabilidade com um gráfico sequencial (run chart). Verifique também a normalidade. 2. Com o Minitab, crie um gráfico Xbar&R. Quais suas conclusões? 3. As especificações dadas têm alguma relação com os limites de controle do gráfico? Se sim, como é essa relação? 4. Utilize os dados e as especificicações para estimar a capabilidade desse processo de usinagem. 5. Como o controle do processo está relacionado com a capabilidade do processo?

17. Xbar&R - Torno

18. Xbar&R - Capabilidade O processo está sob controle mas sua capabilidade não é muito boa — de quem é a responsabilidade por essa situação? Do operador ou da gerência? Por quê?

19. Xbar&R - Controle e Capabilidade

20. Controle x Especificação • Não confunda limites de controle com limites de especificação. • Os limites de especificação são externos ao processo. Eles podem representar requisitos de engenharia para satisfazer um CTQ. • Limites de controle são internos ao processo, eles refletem a faixa esperada de variação do processo.

21. Limite superior de especificação USL Limite superior de controle UCL LCL LSL Controle x Especificação Por exemplo, no gráfico Xbar: Limites de controle são para médias dos subgrupos. A maioria das especificações são para valores individuais. Média de um subgrupo Subgrupo

22. I/MR Exemplo: O tempo de espera na fila de um supermercado é um CTQ muito importante para os clientes deste serviço. A cada 4 horas, um cliente ao acaso é selecionado e o seu tempo de espera é cronometrado (em minutos). Que conclusões podem ser tiradas deste estudo? Cep.mtw

23. I/MR

24. Exemplo: I/MR • Os dados no arquivoIMR.mtw (coluna comprimento) são referentes ao comprimento de um eixo torneado para 25 peças consecutivas. • Crie o gráfico I/MR. • Analise seus resultados. Eles indicam uma condição fora do controle? Liste as indicações, se houverem. • O que está acontecendo com esse processo?

25. I/MR Calcule a Capabilidade para LIE = 24,50 e LSE 25,50. Quais suas conclusões?

26. I/MR- Capabilidade

27. Gráfico para Atributos • Úteis quando a característica medida não é uma variável. • Baseados em contagem ou classificação (Passa/Não-Passa, Bom/Ruim). • Baseados nas distribuições de Poisson ou Binomial • Os limites de controle são calculados de forma diferente dos gráficos para variáveis mas seu significado e interpretação são similares. • Um gráfico (c, u) pode cobrir qualquer número de características, mas nesse caso pode ser mais difícil analisar os sinais. • Um gráfico ao invés de dois (Não existe variação Within). São necessárias definições operacionais inequívocas para os defeitos. Essas definições operacionais devem ser aplicadas por todos os inspetores.

28. Classificação: Um item defeituoso • Uma unidade que contém um ou mais defeitos Gráfico P e NP

29. Contagem: Um item com defeitos • Uma única característica que não atende os requisitos Gráfico C e U

30. P e NP Exemplo: Em uma fábrica de meias, 200 pares são analisados diariamente. Nos 25 dias úteis de um mês obtiveram-se os números de pares defeituosos como na planilha ao lado. Analise tal processo usando o gráfico de proporção de defeituosos. Cep.mtw

31. LIC = 0,004 LSC = 0,096 Gráfico P e NP x(200)

32. Exemplo – Gráfico P Gráfico para fração/percentual de defeituosos No arquivo P_chart.mtw, a coluna “falhas” contém dados diários para o número de peças contendo falhas no revestimento, encontradas na inspeção do processo de revestimento. A coluna subgrupo contém o número de peças inspecionadas. Crie um gráfico P. Quais suas observações? O que é necessário para estimar a capabilidade do processo?

33. Gráfico P - Falha

34. Gráfico P – Falha - Capabilidade

35. Gráfico NP • No arquivo Np_chart.mtw, a coluna “chaves” contém dados da inspeção de 25 lotes consecutivos de chaves elétricas. • O tamanho de cada lote é de 100 chaves. • Crie um gráfico NP dos dados. • Quais suas observações? • Qual a capabilidade do processo? O que você precisa conhecer para responder isso?

36. Exemplo – Gráfico NP

37. Gráfico C e U Exemplo: O trabalho de uma datilógrafa, em fase de treinamento, é verificado através da contagem dos erros em unidades de 10 páginas datilografadas. Para os seguintes dados, construir o gráfico de controle correspondente.

38. Gráfico C e U

39. Exemplo Gráfico C Dados de fabricação de uma peça indicam perdas devido a defeitos de soldagem. Os registros dos defeitos encontrados para cada peça ensaiada são mantidos pelos responsáveis pelo controle do processo. Os dados observados no tempo para subgrupos de 2 peças estão na coluna Solda_I da planilhaCchart.mtw. 1. Crie um gráfico C. 2. As não conformidades que são observadas são devido a causas comuns ou causas especiais de variação. 3. Que tipo de ação pode ser tomada para tentar reduzir as não conformidades desse processo? 4. Se em cada peça existem 20 oportunidades de defeito, qual a capabilidade do processo?

40. Exemplo Gráfico C

41. Exemplo Gráfico C

42. Exemplo Gráfico C - Parte II Uma ação que foi implementada para tentar diminuir o número de defeitos em solda foi melhorar o treinamento dos operadores. Dados de defeitos em peças fabricadas após essa ação (também em subgrupos de duas peças) estão na coluna Solda_II da planilha C_chart.mtw. Essa ação foi efetiva na redução das não-conformidades? 1. Crie um gráfico C. 2. O novo processo está sob controle estatístico? 3. O treinamento melhorou o processo? 4. Como isso pode ser avaliado estatisticamente?

43. Exemplo Gráfico C - Parte II Caiu significativamente? ...estatisticamente (2 sample t) e em termos de meta de projeto?

44. Exemplo Gráfico C - Parte II

45. Gráfico U • No arquivo U_chart.mtw, a coluna erros contém dados ordenados no tempo referentes a erros no preenchimento dos pedidos para os clientes. Um defeito é definido como informações inexatas encontradas na requisição. Diariamente, o número de defeitos e o número de requisições preenchidas são registrados. • Construa um gráfico U dos dados. • Se existem 25 campos separados para preenchimento em cada requisição (assim 25 oportunidades de defeito por unidade) obtenha a capabilidade desse processo. • Quais suas conclusões?

46. Gráfico U O Gráfico U é o mesmo que o gráfico C, exceto pelo tamanho da unidade que é variável.

47. Exercício – Gráfico U • Duas partes de um readiador de autómóvel são montadas juntas. O número de vazamentos detectados no tempo assim como o número de radiadores montados estão no arquivo U_chart.mtw. • Construa um gráfico U para esse processo. Também estime a capabilidade. • Quais são suas conclusões?

48. Exercício – Gráfico U

49. C, U, NP > 5.0 N ~ 5 / P Tamanhos dos subgrupos • Selecione um tamanho de subgrupo que forneça uma média de defeitos/defeituosos: Para que os limites de controle sejam simétricos em torno da média. (evitar LIC = 0) • Para os gráficos P, selecionar os subgrupos de forma que pelo menos 95% dos subgrupos contenham pelo menos um defeituoso. Use a relação aproximada • :

50. Estratégia 6 Sigma para uso de Gráficos de Controle Y=f(X) Durante as primeiras investigações coloque os gráficos nas variáveis de Saída (Y) que não estão sob controle. Após as investigações, coloque as gráficos nas variáveis críticas de Entrada (X). Se um gráfico implantado não estiver proporcionando informação de valor e gerando ações, remova-o. Objetivo: Monitorar e controlar Entradas (X) e, com tempo, eliminar os gráficos de controle na Saída (Y).