CEP -
OPERADORES
2ª edição
Revisão 1.3Revisão 1.3
Todos os direitos de cópia reservados. Não é permitida a distribuição
fí...
2
Porque estamos aqui?
 “Os senhores vieram aqui para mudar. E não apenas
remendar. Não apenas fazer o que todo mundo
faz...
3
 Orientar os operadores sobre a importância e
resultados do CEP em seu trabalho;
 Conscientizar e uniformizar os conhe...
4
Estamos aqui para aprender
MÓDULO 1 Matemática aplicada ao CEP ;
MÓDULO 2 Conscientização Estatística ;
MÓDULO 3 Elabora...
5
Coletar dados para as cartas de controle
Efetuar operações matemáticas: somar, subtrair, dividir, multiplicar,
decimai...
6
Simplificar coleta de dados para auxiliar nos cálculos
Observar mudanças visíveis nos processos
Selecionar corretamen...
7
Escolaridade mínima equivalente
ao Fundamental 1 (antiga 4ª série);
Quem deve participar
 Funcionários indicados pela e...
8
Metodologia
 Exposição / transparências
 Intercalado com exercícios
Necessidade: USO DE CALCULADORA
9
Orientações Gerais
 Duração : 40 horas (5 dias)
 Horários:
 Coffee break – manhã e tarde
 Almoço - combinar local
 ...
10
Faça suas anotações !!!
 Intencionalmente alguns assuntos abordados
neste evento não estão descritos na apostila.
 O ...
11
Módulo 1
Matemática aplicada ao CEP
12
A idéia dos números
 Os números são o elemento da vida
moderna
 Estão presentes em nosso cotidiano: nas
horas, datas,...
13
 Utilizamos os números para representar e julgar as
medições que realizamos nos processos produtivos;
 Assim podemos ...
14
Adição
1
221
15
Subtração
138
71
16
Multiplicação
x
7
2
02
+
4
543
3 756
17
Divisão
20 30
18
Negativo e positivo
Negativo Positivo
19
Fração
Fração  1/8
20
Decimal
 0,4
 0,01
 0,006
 0,017
 0,183
21
Operações com decimais
 Soma
 Subtração
 Divisão
22
Regra de três
Como é realizado o
cálculo?
23
Porcentagem
24
Arredondamento
Medida = 14,874 cm
•0 a 5 (inclusive) – arredondar para menos
•6 a 9 – arredondar para mais
Esta posição...
25
Uso de calculadora
Exemplo: 7 x 2= 14
26
Elaboração de Escalas
Escolha da
escala adequada
27
Escalas - gráficos
28
Plotagem e leitura das escalas
Linha
cheia
subdivisão
Pontos a serem
inseridos
29
Plotagem e leitura das
escalas
Como se coloca um ponto no gráfico?
 Localize o valor a ser plotado na escala existente...
30
Média
n
XXXMédia n
n
...
1
21 ++= ∑
31
Amplitude
Diferença entre o
maior e o menor
32
Mediana
•Ordenar os valores
•Aquele que estiver
no centro é a
mediana
•Se for quantidade
par some e divida
por dois
8,0...
33
Módulo 2
Conscientização Estatística
34
O que é o CEP ?
 Técnica desenvolvida por Walter
Shewart
 Aplicada no Japão por Deming
 Controlar o processo por mét...
35
O CEP
 Instrumento importante para a qualidade
 Focado na prevenção e melhoria contínua
 Usa técnicas estatísticas p...
36
O CEP permite:
 Analisar sob o ponto de vista do processo
 Definir limites que englobem as especificações
 Chamados ...
37
Estratégia de Prevenção
 Vai além do “faça certo na primeira vez”
 Requer compreensão dos elementos do
sistema de CEP...
38
CEP trabalha com fatos, causas reais e
podem influir em:
 alteração nas especificações
 redução de seleção de peças
...
39
Prevenindo com o CEP
 CEP é 10% estatística e 90% ação técnica e
administrativa
 É utilizado onde há riscos a qualida...
40
Um sistema de controle do processo
Processo informações
Ação no
processo
Ação no
resultado
Dados sobre
o processo
41
Porque controlamos o processo?
 Para torná-lo previsível através dos dados
coletados
 Identificar as causas das insta...
42
Estatística
Estatística é a ciência que coleta,
analisa e interpreta dados,
identificando os parâmetros que
definem seu...
43
Estatística – não tenha medo!
 É o ramo da matemática que estuda as
probabilidades de algo ocorrer
 E assim explicar ...
44
Probabilidade
 “Confiamos em Deus. Todos os outros têm que
usar dados.” – W.E.Deming
 “O primeiro passo no controle d...
45
Probabilidade
 “Idéias não apoiadas em fatos têm mais
probabilidade de serem influenciadas por opiniões
pessoais, exag...
46
Probabilidade
 O estudo dos processos é baseado em
probabilidades
 Estudamos uma amostra destes processos
 Chegamos ...
47
Probabilidade
 Numa medida sempre aparece um erro
 A medida só tem sentido dentro dos
limites de precisão dos quais a...
48
Postulado de Gauss
O valor mais provável de uma grandeza medida n vezes, com a mesma
precisão é a media aritmética dos ...
49
Propriedades de uma Distribuição Normal
68%
95%
99.73%
Desvio
Padrão
Média
Representa a variação
entre as medições – o
...
50
Em % Em ppm
+/- 1 sigma 68,27 317300
+/- 2 sigma 95,45 45500
+/- 3 sigma 99,73 2700
+/- 4 sigma 99,9937 63
+/- 5 sigma ...
51
Discutindo a Probabilidade
 Qual a chance de encontrar 2 funcionários
com mais de 4 filhos no grupo?
 Qual a chance d...
52
Demonstrando a Probabilidade

Clássica: condições controladas
 De posse de uma moeda qual a probabilidade de obtermos...
53
E de onde vêm as falhas de probabilidade?
 Porque não deu certo o que você
esperava?
 chance, sorte, tempo, erros.
 ...
54
Erros grosseiros ( enganos )
Decorrem da falta de cuidado, da prática ou
de conhecimento do observador.
- erro de cálcu...
55
Erros sistemáticos ( constantes )
Imperfeições do observador, do aparelho usado ou do
método de medir.
 deficiência de...
56
Erros acidentais (aleatório)
Aparecem por causas imprevisíveis ou desconhecidas.
Ocorrem ao acaso
Sua ocorrência está...
57
Como nós podemos detectar a probabilidade
e os erros?
 Através da amostragem !
 Não dá para examinar todo o grupo
 E...
58
AMOSTRA
 Amostra é a representação do lote
 Com base nela podemos avaliar um processo
 Deve representar uma proporçã...
59
Tipos de Amostragem
• Instantânea os elementos da população são retirados
consecutivamente - no mesmo instante de tempo...
60
Como nós podemos controlar a
probabilidade na produção?
 Através das cartas de controle de CEP !
L S C
L M
L I C
61
Processo
•É um conjunto de passos (ou operações)
ordenados para atingir uma meta
•Possui entradas e saídas bem como
tra...
62
Benefícios do CEP
Servir aos operadores para o controle contínuo do
processo;
Ajustar o processo para que produza de ...
63
Não há dois produtos iguais
Localização
(valor típico ou tendência de
centralização)
Dispersão
(diferença entre valores...
64
Variável discreta (valor exato)
 Podem ter valores observados somente em pontos
isolados ao longo de uma escala.
 É e...
65
Variável Contínua (valor aproximado)
 Pode assumir um valor em qualquer ponto fracionário ao
longo de um intervalo de ...
66
Prevenção x Detecção – o que
é melhor?
67
Variabilidade do Processo
 Causas comuns - variações do processo –
85% das ocorrências segundo Deming
68
Variabilidade do Processo
 Causas especiais- variações aleatórias – 15% das ocorrências
segundo Deming
Freqüência
média
69
Quais tipos de dados nós temos?

Atributos – contagem, classificação

Expresso geralmente por números inteiros

Vari...
70
 Defeito: não funciona
 Não-conformidade: funciona mas
não atende especificação
A maioria das vezes temos não-conform...
71
Cartas de Controle
L S C
L M
L I C
72
Visão geral cartas de controle
 Use Plano de Amostragem
 Origem – plano de controle
Estes valores serão transferidos ...
73
Cartas de Controle
 Shewart constatou que um processo produtivo pode ser
descrito em termos de duas características:
...
74
VANTAGENS
 são simples e eficientes para alcançar o estado de
controle. Podem ser mantidos no local de trabalho pelo
p...
75
VANTAGENS
 estabelecem uma linguagem comum para as
comunicações à cerca do desempenho do processo:
entre a linha de pr...
76
Escala apropriada
Qual é o problema destas escalas?
77
Por dentro das cartas de controle
 Limites de Controle
 Linha Central
 Seqüência dos subgrupos
 Indicação de pontos...
78
Por dentro das cartas de controle
79
Identificação da carta
O que identificação da peça / produto com nome e código
Onde operação ou etapa do processo ond...
80
Etapas das Cartas de Controle
 Coletar dados a marcar os gráficos
 Estabelecer limites de controle
 Não são limites ...
81
Diário de Bordo
 Tem a finalidade de permitir o levantamento de dados que
sejam úteis na análise de hipóteses relativa...
82
Diário de Bordo
DATA E
HORA
Suas
anotações
83
Diário de Bordo
 O que anotar?
 Todas as ocorrências que determinem paradas do processo;
 troca de pessoal no posto;...
84
Diário de Bordo
 Manutenção de Máquina
 Manutenção Elétrica
 Mudança na Matéria-prima
 Mudança de Fornecedor
 Muda...
85
Diário de Bordo – Registrar uso
do Plano de Reação
1 – Checar o instrumento de medição com o padrão e medir a peça
nova...
86
 Cartas por Variáveis ou por Atributos
 APQP  FMEA  Plano de Controle
 Operações críticas, gargalos,
reclamações d...
87
Planejamento das Cartas
 Definir a característica  APQP / FMEA
 Definir o sistema de medição
 Minimizar a variação ...
88
CARTAS DE VARIÁVEIS
1. A maioria dos processos têm características mensuráveis;
2.Um valor medido contém mais informaçõ...
89
CARTAS DE VARIÁVEIS
a) Carta das médias e amplitudes
b) Carta das medianas e amplitudes
c) Carta de individuais e ampli...
90
Carta Médias e Amplitudes
 O gráfico das médias indica a tendência de
localização
 O gráfico das amplitudes a tendênc...
91
Carta Médias e Amplitudes
 Tamanho da amostra
 Freqüência da amostra
 Número de amostras
GRUPOS DE
5
HORA, DIA, TURN...
92
Carta Médias e Amplitudes
(1) Preenchimento dos dados do cabeçalho
(2) Coletar as amostras do subgrupo
(3) Realizar o c...
93
Carta Médias e Amplitudes
(8) Averiguar se o problema foi eliminado
(9) A cada novo subgrupo ligar um ponto ao outro
(1...
94
Carta Médias e Amplitudes

Preocupação com a correta projeção dos
pontos

Análise visual incorreta leva a ações desne...
95
Recálculo dos limites
96
Carta de Medianas e Amplitude
 A mediana é um estimador mais fraco que a
média
 São usadas quando:
 O cálculo das mé...
97
Carta de Medianas e Amplitude
 Não necessitam de cálculos diários, o que as torna
fáceis de usar. Ganha-se tempo.
 Se...
98
Carta de Individuais e Amplitude Móvel
 Chamada de X-AM
 Quando as medições são dispendiosas: teste
destrutivo ou, re...
99
Carta de Individuais e Amplitude Móvel
 Tamanho da amostra é sempre 1
 Para o cálculo da amplitude:calcule entre
as a...
100
CARTAS DE CONTROLE PARA ATRIBUTOS
1. As situações que envolvem atributos ocorrem em
qualquer processo - técnico ou adm...
101
3. Como a coleta é rápida e simples, não é necessário
pessoal especializado para este trabalho.
4. Ao se implantar car...
102
CARTAS DE CONTROLE PARA ATRIBUTOS
a)Carta np (número de unidades não conforme);
b)Carta p (porcentagem de unidades não...
103
Carta np (número de unidades não conforme);
 Tamanho da amostra – amostragens grandes
geralmente entre 100 e 200 unid...
104
(1) Preenchimento dos dados do cabeçalho
(2) Coletar as amostras do subgrupo
(3) Se tiver coletando as ocorrências reg...
105
(9) Averiguar se o problema foi eliminado
(10) A cada novo subgrupo ligar um ponto ao outro
(11) Observe o comportamen...
106
 Preocupação com a correta projeção dos
pontos
 Análise visual incorreta leva a ações
desnecessárias
 A qualquer te...
107
Cartas U e C
 Diferem apenas por contabilizarem os
defeitos e não as unidades defeituosas
108
Análise do CEP
109
Verificar Causa Especial
1. Pontos fora dos limites de controle do processo.
2. Seqüência de 7 ou mais pontos consecut...
110
Análise da Carta de Controle
4 fatores chave para entender o que está acontecendo
1. Quando temos pontos fora de contr...
111
2. Quando temos tendências
 A presença de tendências, mesmo quando dentro dos limites de
controle evidência que não h...
112
3. Quando temos pontos próximos às linhas de controle
 Aproximadamente 2/3 dos pontos projetados devem situar-se
dent...
113
4. Quando determinamos e eliminamos as causas especiais
 É necessário determinar a origem das causas especiais e toma...
114
Módulo 3
Interpretação dos gráficos e a a
influência dos sistemas de medição
115
Exemplo de Cartas de Controle (sob controle)
Cartas sob controle:
1. A maioria dos pontos flutuam próximo
da linha cen...
116
Carta de Controle
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
20-Ago
21-Ago
22-Ago
23-Ago
25-Ago
26-Ago
27-Ago
28-Ago
29-Ago
30-Ago
31...
117

Interpretação dos Gráficos
como olhar os gráficos !
L S C
L M
L I C
Caso 1: O PROCESSO ESTÁ SOB CONTROLE, QUANDO NÃO...
118

Interpretação dos Gráficos
como olhar os gráficos !
Caso 2 – A : Causas especiais: Quando um ou mais pontos estão fo...
119

Interpretação dos Gráficos
como olhar os gráficos !
Caso 2 – B : SETE PONTOS CONSECUTIVOS SÓ ACIMA DA LINHA CENTRAL
...
120
L S C
L M
L I C

Interpretação dos Gráficos
como olhar os gráficos !
Caso 2 – C : SETE PONTOS CONSECUTIVOS SÓ ABAIXO ...
121

Interpretação dos Gráficos
como olhar os gráficos !
Caso 2 – D : SETE PONTOS CONSECUTIVOS CRESCENTES
L S C
L M
L I C
122
L S C
L M
L I C

Interpretação dos Gráficos
como olhar os gráficos !
Caso 2 – E : SETE PONTOS CONSECUTIVOS DECRESCENT...
123

Caso 2 – F : VÁRIOS PONTOS MUITO PRÓXIMOS AOS LIMITES DE CONTROLE
L S C
L M
L I C
Interpretação dos Gráficos
como ol...
124
L S C
L M
L I C

Caso 2 – G : VÁRIOS PONTOS MUITO PRÓXIMOS À LINHA CENTRAL
Interpretação dos Gráficos
como olhar os g...
125
Sistemas de Medição
126
 O sistema de medição deve estar sob controle
estatístico;
 O que significa que a variação no sistema é devida
somen...
127
• A variabilidade do sistema de medição deve ser
pequena quando comparada com os limites de
especificação;
• Os increm...
128
Instrumento calibrado x especificação
•O instrumento calibrado deve ser usado nas medições:
•Com o programa de calibra...
129
Indicação de danos, falhas, etc.
Sempre que ocorrer
danos aos
instrumentos
quedas,
erros de leitura
segregados
(separa...
130
Indicação de danos, falhas, etc.
falhas
requerem
identificação
proceda a
correta
avaliação
manutenção do
instrumento
C...
132
 A análise do sistema de medição é usada para
descrever a variação do sistema de medição
caracterizada por:
 Localiz...
133
 Dois outros aspectos importantes
também devem ser analisados:
 A discriminação do sistema de medição;
 Como quanti...
134
 É o conjunto de operações, procedimentos,
instrumentos, software e pessoal que são
utilizados para atribuir um númer...
135
Sistema de
Medição
Meio
Ambiente
Instrumento
ProdutoOperador
Padrões
Procedimentos Outros...
Definição de Sistema de M...
136
Definição de Erro do Sistema de Medição
Gage System Error
Sum of Accuracy, Repeatability,
Reproducibility, & Stability
137
Definição de Repetibilidade
A variação obtida com um meio de medição quando
usado muitas vezes pelo mesmo operador num...
138
Definição de Repetibilidade
139
Pressupõe que a variabilidade inerente do sistema de
medição é consistente:
• Duas fontes de erro são comuns:
•Variaçã...
140
A carta das amplitudes mostrará a consistência do
processo de medição
• Se a carta de amplitudes apresenta-se fora de ...
141
Definição de Reprodutibilidade
A variação em média pelos diferentes operadores
usando os mesmos meios de medição para ...
142
Definição de Reprodutibilidade
143
Reprodutibilidade
A reprodutibilidade pressupõe que a variabilidade entre
operadores seja consistente;
• A variabilida...
144
• Este método permite decompor os dois componentes,
mas não sua interação;
• É possível, portanto, determinar as causa...
145
• Selecione 5 ou mais (se possível 10) peças que represente a
amplitude da variação do processo. Prepare-as para a med...
146
Análise de resultados :
Os valores inadequados de R&R podem ter diversas causas:
 Se a repetibilidade é grande compar...
147
Ação de Contenção
Você é o primeiro a começar a solucionar o problema !
 O primeiro passo para um problema ser
resolv...
148
ANÁLISE DA CAPACIDADE DO PROCESSO
 Um processo é dito sob controle estatístico quando a
única fonte de variações é de...
149
Entendendo a Variabilidade do Processo
Variação existe em todas as
coisas. Mesmo a melhor máquina
não garante o valor ...
150
Possíveis situações relacionando controle e
capacidade do processo
1.
CP = 1,58809
CPs= 1,526555
CPi= 1,649625
CPK = 1...
151
3
.
CP = 0,93694
CPs= 0,697462
CPi= 1,176421
CPK = 0,69746
Indicadores Mudanças significativas
são necessárias no
proc...
152
Cpk
Capacidade efetiva do processo. Considera a
centralização (média) do processo em relação
às especificações.
Toma c...
153
Cpk
 Cpk é Zmin dividido por 3
 Zmin é a menor distância entre ZU ou ZL
 Cpk mínimo desejado é 1
 Na indústria aut...
154
Ações quando não é obtido Cpk
 seleção 100% das peças retrabalhando ou refugando
as que estiverem fora de especificaç...
155
Contato
Sergio Canossa
E-mail: sercan@sercan-consultoria.com.br
Site: www.sercan-consultoria.com.br
Telefone: 11 – 412...
Próximos SlideShares
Carregando em…5
×

Curso CEP Operadores

5.030 visualizações

Publicada em

Necessitando capacitar sua equipe de operadores para executarem o CEP - Controle Estatístico do Processo internamente? Este material, em Power Point, rico em ilustrações e efeitos didáticos é a solução adequada para quem precisa realizar internamente este importante evento e, não é possível contar com ajuda de instrutores e consultores externos, porque seria necessário adequar os horários dos treinandos à modelo usual de treinamento em 8hs por dia.
Com a possibilidade de adequar os horários de apresentação estes 155 slides cobrem o conteúdo básico para a capacitação e conscientização dos operadores para executarem corretamente o CEP em sua empresa.

Para mais informações sobre este material acesse: http://migre.me/sEjFX

Publicada em: Educação
0 comentários
2 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja o primeiro a comentar

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
5.030
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
6
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
1
Comentários
0
Gostaram
2
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide
  • Prior to shipping -
    These ID major areas of waste
  • Prior to shipping -
    These ID major areas of waste
  • +/- 1 sigma - 68% of the area / data under the normal curve
    +/- 2 sigma - 95.4%
    +/- 3 sigma - 99.73%
    These are basic properties of a normal curve - in theory the tails go to infinity
  • <number>
  • <number>
    Exercício - Vamos identificar os tipos de falta de controle existentes nas Cartas:
    A) B)
    C) D)
  • Repeat - 5 is 5 is 5 - the measure of the spread
    contributions - Gage design 85% 15 % operator
  • Repeat - 5 is 5 is 5 - the measure of the spread
    contributions - Gage design 85% 15 % operator
  • Consistent methods
    Shift of the population due to different ones measuring
    People reproduce -
  • Consistent methods
    Shift of the population due to different ones measuring
    People reproduce -
  • <number>
  • Curso CEP Operadores

    1. 1. CEP - OPERADORES 2ª edição Revisão 1.3Revisão 1.3 Todos os direitos de cópia reservados. Não é permitida a distribuição física ou eletrônica deste material sem a permissão expressa do autor.
    2. 2. 2 Porque estamos aqui?  “Os senhores vieram aqui para mudar. E não apenas remendar. Não apenas fazer o que todo mundo faz.” – W.E. Deming  “Meu trabalho é descobrir como melhorar e quais são as causas dos problemas. Eu disse causas, não consequências. É isso que venho fazendo. E, quando se vai às causas, percebe-se que a mudança é absolutamente necessária.” – W.E. Deming
    3. 3. 3  Orientar os operadores sobre a importância e resultados do CEP em seu trabalho;  Conscientizar e uniformizar os conhecimentos sobre amostragens;  Elaborar corretamente as cartas de controle utilizadas na empresa;  Interpretar corretamente os sinais estatísticos e executar o plano de reação; Estamos aqui para aprender
    4. 4. 4 Estamos aqui para aprender MÓDULO 1 Matemática aplicada ao CEP ; MÓDULO 2 Conscientização Estatística ; MÓDULO 3 Elaboração e Interpretação de Cartas de Controle
    5. 5. 5 Coletar dados para as cartas de controle Efetuar operações matemáticas: somar, subtrair, dividir, multiplicar, decimais, porcentagem, arredondamento, entre parênteses, positivos, negativos Uso de calculadora simples Efetuar cálculos de média, amplitude, mediana, limites superior e inferior Registrar pontos no gráfico Realizar interpretação instantânea dos sinais estatísticos Dar as providências imediatas e de causas especiais – iniciar ação de contenção Competências a serem desenvolvidas
    6. 6. 6 Simplificar coleta de dados para auxiliar nos cálculos Observar mudanças visíveis nos processos Selecionar corretamente as amostras a serem avaliadas – amostragem e freqüência Preencher corretamente a identificação (cabeçalho) da carta de controle Estabelecer e avaliar a escala do gráfico Registrar Diário de Bordo Associar os conceitos estatísticos aos produtos e processos da empresa Competências a serem desenvolvidas
    7. 7. 7 Escolaridade mínima equivalente ao Fundamental 1 (antiga 4ª série); Quem deve participar  Funcionários indicados pela empresa – operadores de produção e inspetores de qualidade Pré-requisito:
    8. 8. 8 Metodologia  Exposição / transparências  Intercalado com exercícios Necessidade: USO DE CALCULADORA
    9. 9. 9 Orientações Gerais  Duração : 40 horas (5 dias)  Horários:  Coffee break – manhã e tarde  Almoço - combinar local  Desligue o celular  Ou mantenha no vibra-call
    10. 10. 10 Faça suas anotações !!!  Intencionalmente alguns assuntos abordados neste evento não estão descritos na apostila.  O objetivo é permitir a interação entre os treinandos e o instrutor  Também se objetiva que os treinandos registrem como entenderam os pontos não descritos, bem como os demais
    11. 11. 11 Módulo 1 Matemática aplicada ao CEP
    12. 12. 12 A idéia dos números  Os números são o elemento da vida moderna  Estão presentes em nosso cotidiano: nas horas, datas, preços, idade, dinheiro, lazer  E nem precisamos ir à escola para ter contato com eles
    13. 13. 13  Utilizamos os números para representar e julgar as medições que realizamos nos processos produtivos;  Assim podemos definir se está aprovado ou reprovado;  Podemos monitorar a produção e saber se está tudo bem;  Contamos quanto possuímos ou fizemos de qualquer coisa;  Enfim, os números ajudam a decidir! Números nos processos
    14. 14. 14 Adição 1 221
    15. 15. 15 Subtração 138 71
    16. 16. 16 Multiplicação x 7 2 02 + 4 543 3 756
    17. 17. 17 Divisão 20 30
    18. 18. 18 Negativo e positivo Negativo Positivo
    19. 19. 19 Fração Fração  1/8
    20. 20. 20 Decimal  0,4  0,01  0,006  0,017  0,183
    21. 21. 21 Operações com decimais  Soma  Subtração  Divisão
    22. 22. 22 Regra de três Como é realizado o cálculo?
    23. 23. 23 Porcentagem
    24. 24. 24 Arredondamento Medida = 14,874 cm •0 a 5 (inclusive) – arredondar para menos •6 a 9 – arredondar para mais Esta posição é o algarismo duvidoso
    25. 25. 25 Uso de calculadora Exemplo: 7 x 2= 14
    26. 26. 26 Elaboração de Escalas Escolha da escala adequada
    27. 27. 27 Escalas - gráficos
    28. 28. 28 Plotagem e leitura das escalas Linha cheia subdivisão Pontos a serem inseridos
    29. 29. 29 Plotagem e leitura das escalas Como se coloca um ponto no gráfico?  Localize o valor a ser plotado na escala existente.  Caso não esteja indicado – verifique a faixa onde deverá ser registrado.  Verifique o valor de cada sub-divisão.  Adicione o resultado ao menor valor do intervalo escolhido sucessivamente até encontrar o valor a ser plotado  O ponto deverá ser marcado na própria linha se a conta for exata  Ou entre linhas se a conta não for exata
    30. 30. 30 Média n XXXMédia n n ... 1 21 ++= ∑
    31. 31. 31 Amplitude Diferença entre o maior e o menor
    32. 32. 32 Mediana •Ordenar os valores •Aquele que estiver no centro é a mediana •Se for quantidade par some e divida por dois 8,00 8,10 8,207,907,80 8,02 8,03 Especificação 8,00 +/- 0,20mm Diâmetro das Peças Medidas 8,00 / 8,00 / 8,01 / 8,02 / 8,05 / 8,06 / 8,06 / 8,07 / 8,07 Diâmetro das Peças Medidas 8,00 / 8,00 / 8,01 / 8,02 / 8,05 / 8,06 / 8,06 / 8,07 / 8,07
    33. 33. 33 Módulo 2 Conscientização Estatística
    34. 34. 34 O que é o CEP ?  Técnica desenvolvida por Walter Shewart  Aplicada no Japão por Deming  Controlar o processo por métodos estatísticos  Método de prevenção de defeitos SHEWHART 1891 - 1967
    35. 35. 35 O CEP  Instrumento importante para a qualidade  Focado na prevenção e melhoria contínua  Usa técnicas estatísticas para monitorar as variabilidades  Recomenda entender o processo antes de implementar  Ajuda a priorizar as necessidades e atividades
    36. 36. 36 O CEP permite:  Analisar sob o ponto de vista do processo  Definir limites que englobem as especificações  Chamados limites de controle ou de processo  Apontar os pontos críticos  Chamados de causas comuns e outros de causas especiais  Realizar a prevenção dos defeitos  Atuar para que as falhas não ocorram  O operador controlar o próprio trabalho
    37. 37. 37 Estratégia de Prevenção  Vai além do “faça certo na primeira vez”  Requer compreensão dos elementos do sistema de CEP  A detecção tolera a perda  A prevenção evita a perda
    38. 38. 38 CEP trabalha com fatos, causas reais e podem influir em:  alteração nas especificações  redução de seleção de peças  redução de estoque
    39. 39. 39 Prevenindo com o CEP  CEP é 10% estatística e 90% ação técnica e administrativa  É utilizado onde há riscos a qualidade – medições consideradas chave no processo.  Deve ser usado sistematicamente para solucionar os problemas O CEP é a base de um gerenciamento da qualidade e não uma ferramenta qualquer.
    40. 40. 40 Um sistema de controle do processo Processo informações Ação no processo Ação no resultado Dados sobre o processo
    41. 41. 41 Porque controlamos o processo?  Para torná-lo previsível através dos dados coletados  Identificar as causas das instabilidades dos processos  Agir antes que as falhas e defeitos ocorram !
    42. 42. 42 Estatística Estatística é a ciência que coleta, analisa e interpreta dados, identificando os parâmetros que definem seus comportamentos.
    43. 43. 43 Estatística – não tenha medo!  É o ramo da matemática que estuda as probabilidades de algo ocorrer  E assim explicar através de uma correlação  Ou fazer a previsão e organização do futuro Resumindo: se um processo se comporta de determinada forma qual é a chance de um problema ocorrer?
    44. 44. 44 Probabilidade  “Confiamos em Deus. Todos os outros têm que usar dados.” – W.E.Deming  “O primeiro passo no controle de qualidade é julgar e agir com base em fatos. Fatos são dados como comprimento, tempo, proporção de itens com defeitos e volume de vendas.” – manual de treinamento da Komatsu Ltda (Japão)
    45. 45. 45 Probabilidade  “Idéias não apoiadas em fatos têm mais probabilidade de serem influenciadas por opiniões pessoais, exageros e impressões erradas” – manual de treinamento da Komatsu Ltda (Japão)  Os métodos estatísticos ajudam a entender os processos, a colocá-los sob controle e, depois, melhorá-los. Sem eles, as pessoas ficarão sempre “apagando incêndios” em vez de melhorar.
    46. 46. 46 Probabilidade  O estudo dos processos é baseado em probabilidades  Estudamos uma amostra destes processos  Chegamos a conclusão sobre o processo através da amostragem
    47. 47. 47 Probabilidade  Numa medida sempre aparece um erro  A medida só tem sentido dentro dos limites de precisão dos quais a grandeza está definida.  Probabilidade é o quanto será possível estimar para que um fato ocorra
    48. 48. 48 Postulado de Gauss O valor mais provável de uma grandeza medida n vezes, com a mesma precisão é a media aritmética dos valores das medidas obtidas Assim precisaremos fazer várias medições para chegar ao valor real medido!
    49. 49. 49 Propriedades de uma Distribuição Normal 68% 95% 99.73% Desvio Padrão Média Representa a variação entre as medições – o quanto abre a curva Representa a centralização das medições – a aproximação com o centro da curva
    50. 50. 50 Em % Em ppm +/- 1 sigma 68,27 317300 +/- 2 sigma 95,45 45500 +/- 3 sigma 99,73 2700 +/- 4 sigma 99,9937 63 +/- 5 sigma 99,999943 0,57 +/- 6 sigma 99,9999998 0,002 Propriedades de uma Distribuição Normal O que é ppm? Quanto você acha que é um número bom para as empresas?
    51. 51. 51 Discutindo a Probabilidade  Qual a chance de encontrar 2 funcionários com mais de 4 filhos no grupo?  Qual a chance de ocorrer um defeito na linha de produção? Isto tudo é probabilidade. Isto pode ocorrer como também não pode - é a possibilidade que estamos controlando.
    52. 52. 52 Demonstrando a Probabilidade  Clássica: condições controladas  De posse de uma moeda qual a probabilidade de obtermos cara em uma jogada?  Frequencialista: possibilidade de ocorrência  Qual a probabilidade de uma peça ser feita errada?  Subjetiva: crença individual  Qual a probabilidade do seu time ser campeão brasileiro?
    53. 53. 53 E de onde vêm as falhas de probabilidade?  Porque não deu certo o que você esperava?  chance, sorte, tempo, erros.  Os erros são os fatores que podemos controlar em nosso dia-a-dia.  Sobre eles temos condições de intervir e tentar melhorar.
    54. 54. 54 Erros grosseiros ( enganos ) Decorrem da falta de cuidado, da prática ou de conhecimento do observador. - erro de cálculo - erro de leitura - por falta de conhecimento ou cuidado •É eliminado quando o observador aprende uma boa técnica de medir.
    55. 55. 55 Erros sistemáticos ( constantes ) Imperfeições do observador, do aparelho usado ou do método de medir.  deficiência de visão  calibração errônea de uma escala de instrumento  aparelho não zerado previamente...  operador que sempre superestima ou sempre subestima os valores
    56. 56. 56 Erros acidentais (aleatório) Aparecem por causas imprevisíveis ou desconhecidas. Ocorrem ao acaso Sua ocorrência está ligada à probabilidade. Independem do observador, da aparelhagem ou dos métodos. Exemplos: reflexos variáveis do operador no caso de apertar um cronômetro influência do cansaço do operador ao longo de uma série de medições Peças defeituosas num lote
    57. 57. 57 Como nós podemos detectar a probabilidade e os erros?  Através da amostragem !  Não dá para examinar todo o grupo  Então verificamos uma parte – AMOSTRA  Com base nas informações da amostra nós concluímos sobre o todo.  A amostra deve ser retirada de forma a representar o todo e suas características.
    58. 58. 58 AMOSTRA  Amostra é a representação do lote  Com base nela podemos avaliar um processo  Deve representar uma proporção do lote Cada elemento tem chances iguais de ser retirado
    59. 59. 59 Tipos de Amostragem • Instantânea os elementos da população são retirados consecutivamente - no mesmo instante de tempo; 5 peças em uma hora – retiradas todas juntas na seqüência do processo •Periódica os elementos da população são retirados ao acaso – num determinado intervalo de tempo; 5 peças em uma hora – uma de cada vez a intervalos definidos
    60. 60. 60 Como nós podemos controlar a probabilidade na produção?  Através das cartas de controle de CEP ! L S C L M L I C
    61. 61. 61 Processo •É um conjunto de passos (ou operações) ordenados para atingir uma meta •Possui entradas e saídas bem como transformações que resultam num produto
    62. 62. 62 Benefícios do CEP Servir aos operadores para o controle contínuo do processo; Ajustar o processo para que produza de forma consistente, previsível, com qualidade e custo adequados; Fornecer uma linguagem comum para a análise do desempenho do processo, separando causas especiais de variação das comuns Guia para ações locais sobre o sistema.
    63. 63. 63 Não há dois produtos iguais Localização (valor típico ou tendência de centralização) Dispersão (diferença entre valores mínimos e máximos ou amplitude da amostra) Forma (o padrão de variação - por exemplo, simétrico, em forma de pico, etc...) Variabilidade do Processo
    64. 64. 64 Variável discreta (valor exato)  Podem ter valores observados somente em pontos isolados ao longo de uma escala.  É expressa com números inteiros - dados enumeráveis, contáveis. O valor certo na escala.  Exemplo:  quantidade de pessoas por casa em uma cidade  quantidade de peças defeituosas num lote  quantidade de unidades produzidas num dia Que tipos de Variáveis encontramos em nossos processos?
    65. 65. 65 Variável Contínua (valor aproximado)  Pode assumir um valor em qualquer ponto fracionário ao longo de um intervalo de valores ou na escala. Dados que podem ser medidos. Exemplo:  tempo decorrido antes da primeira falha da máquina  comprimento de um eixo  temperatura de um forno Que tipos de Variáveis encontramos em nossos processos?
    66. 66. 66 Prevenção x Detecção – o que é melhor?
    67. 67. 67 Variabilidade do Processo  Causas comuns - variações do processo – 85% das ocorrências segundo Deming
    68. 68. 68 Variabilidade do Processo  Causas especiais- variações aleatórias – 15% das ocorrências segundo Deming Freqüência média
    69. 69. 69 Quais tipos de dados nós temos?  Atributos – contagem, classificação  Expresso geralmente por números inteiros  Variáveis – decorrente de medição das peças  Expresso por números que podem ser fracionados
    70. 70. 70  Defeito: não funciona  Não-conformidade: funciona mas não atende especificação A maioria das vezes temos não-conformidade nos processos e eles chegam aos clientes!
    71. 71. 71 Cartas de Controle L S C L M L I C
    72. 72. 72 Visão geral cartas de controle  Use Plano de Amostragem  Origem – plano de controle Estes valores serão transferidos para os respectivos gráficos Amplitudes Médias
    73. 73. 73 Cartas de Controle  Shewart constatou que um processo produtivo pode ser descrito em termos de duas características:  CENTRALIZAÇÃO  DISPERSÃO  As cartas de controle direcionam eficientemente as atenções para as causas especiais e refletem o tamanho das causas comuns - que devem ser reduzidas por ação gerencial
    74. 74. 74 VANTAGENS  são simples e eficientes para alcançar o estado de controle. Podem ser mantidos no local de trabalho pelo próprio operador. Fornecem informação confiável ao pessoal operativo de quando agir ou não.  se o processo encontra-se sob controle, seu desempenho em atender as especificações é previsível. Produtor e cliente podem confiar nos níveis de qualidade e, podem confiar nos custos necessários.  se o processo estiver sob controle estatístico o seu desempenho pode ser ainda melhorado.
    75. 75. 75 VANTAGENS  estabelecem uma linguagem comum para as comunicações à cerca do desempenho do processo: entre a linha de produção e atividades de apoio (Eng.. Processo, Controle de Qualidade...); entre fornecedor e usuário; entre outros.  por distinguir as causas, dão indicação segura das ações locais ou que requerem intervenção gerencial.
    76. 76. 76 Escala apropriada Qual é o problema destas escalas?
    77. 77. 77 Por dentro das cartas de controle  Limites de Controle  Linha Central  Seqüência dos subgrupos  Indicação de pontos fora de controle  Indicação de padrões na carta de controle  Registro dos eventos
    78. 78. 78 Por dentro das cartas de controle
    79. 79. 79 Identificação da carta O que identificação da peça / produto com nome e código Onde operação ou etapa do processo onde foram coletados os dados – utilize código e/ou nome Quem nome do operador e avaliador Como indique o sistema de medição utilizado – inclua nome e número Quantotamanho dos subgrupos Quando a freqüência e tempo para realizar a amostragem Tipo de carta por haver utilização compartilhada de formulários é imprescindível que haja a identificação do modelo de carta utilizada. DADOS VÊM DO PLANO DE CONTROLE  LIMITES VÊM DE DADOS HISTÓRICOS
    80. 80. 80 Etapas das Cartas de Controle  Coletar dados a marcar os gráficos  Estabelecer limites de controle  Não são limites de engenharia  Analisar as causas especiais  Análise para melhoria
    81. 81. 81 Diário de Bordo  Tem a finalidade de permitir o levantamento de dados que sejam úteis na análise de hipóteses relativas a um problema qualquer em questão num dado momento.  A anotação de todas as ocorrências se dá no dia-a-dia do processo.  É importante ressaltar que, a informação correta pode permitir-nos a obtenção de dados importantes na solução de um determinado problema.  Deve-se anotar todo tipo de ocorrência que possa justificar os pontos fora dos limites e possíveis falhas nos processos
    82. 82. 82 Diário de Bordo DATA E HORA Suas anotações
    83. 83. 83 Diário de Bordo  O que anotar?  Todas as ocorrências que determinem paradas do processo;  troca de pessoal no posto;  alteração de material  mudança de métodos ou processos  alteração na temperatura.  Deve-se perceber que o fato de uma informação parecer banal ou lógica, não impede de que seja anotado por precaução.  As vezes por ser óbvio, numa análise passa despercebido. Se anotado pode ser considerado.
    84. 84. 84 Diário de Bordo  Manutenção de Máquina  Manutenção Elétrica  Mudança na Matéria-prima  Mudança de Fornecedor  Mudança de Operador  Falta de Energia  Outros – relacionar no campo observações (idêntico ao adotado na explicação anterior). Relatar atividades como troca / ajuste de ferramentas, dispositivos, etc...
    85. 85. 85 Diário de Bordo – Registrar uso do Plano de Reação 1 – Checar o instrumento de medição com o padrão e medir a peça novamente ( a mesma peça) 2 – Refazer os cálculos (se o processo ainda dor instável) 3 – Iniciar a medição 100% (ou se não...) 4 – Identificar as peças suspeitas para futura averiguação (ou se não...) 5 – Parar a máquina / operação (garantir a qualidade) 6 – Inspecionar o processo tentando encontrar o problema ( se achar o problema) 7 – Corrigir o processo (ajuste / troca de ferramenta, setup, etc...) 8 – Medir nova peça para confirmar a estabilidade (se não achou o problema ou a correção não deu certo) 9 – Avisar o responsável imediato: líder ou supervisor (Registrar as ocorrências)
    86. 86. 86  Cartas por Variáveis ou por Atributos  APQP  FMEA  Plano de Controle  Operações críticas, gargalos, reclamações de clientes são preferências  Cartas por Variáveis são mais comuns  Existe formato sugerido Planejamento das Cartas
    87. 87. 87 Planejamento das Cartas  Definir a característica  APQP / FMEA  Definir o sistema de medição  Minimizar a variação do processo  Definir a coleta de dados  Subgrupos  Amostragem aleatória
    88. 88. 88 CARTAS DE VARIÁVEIS 1. A maioria dos processos têm características mensuráveis; 2.Um valor medido contém mais informações do que uma declaração de sim / não. 3.Embora a medição seja mais dispendiosa do que a obtenção de dados passa-não-passa, precisamos de menor quantidade de peças para obter as mesmas informações a respeito do processo. Portanto, os custos podem ser inferiores. 4.Devido à menor quantidade, o tempo para decisões pode ser reduzido. 5.Possibilita analisar o processo mesmo se dentro das especificações São utilizadas quando se dispõe de medições no processo.
    89. 89. 89 CARTAS DE VARIÁVEIS a) Carta das médias e amplitudes b) Carta das medianas e amplitudes c) Carta de individuais e amplitudes Quais as diferenças entre elas?
    90. 90. 90 Carta Médias e Amplitudes  O gráfico das médias indica a tendência de localização  O gráfico das amplitudes a tendência de dispersão  Por isto que ambos são monitorados simultaneamente
    91. 91. 91 Carta Médias e Amplitudes  Tamanho da amostra  Freqüência da amostra  Número de amostras GRUPOS DE 5 HORA, DIA, TURNO 20 A 25
    92. 92. 92 Carta Médias e Amplitudes (1) Preenchimento dos dados do cabeçalho (2) Coletar as amostras do subgrupo (3) Realizar o cálculo da média e da amplitude (4) Projetar os pontos (5) Observe se o ponto está fora do respectivo limite de controle (6) Se sim, deverá tomar as primeiras providências parando o processo (7) Registrar o fato no diário de bordo incluindo a solução adotada Projetando os dados das amostras
    93. 93. 93 Carta Médias e Amplitudes (8) Averiguar se o problema foi eliminado (9) A cada novo subgrupo ligar um ponto ao outro (10) Observe o comportamento do gráfico  Faça um círculo indicando a seqüência que configura a tendência Projetando os dados das amostras
    94. 94. 94 Carta Médias e Amplitudes  Preocupação com a correta projeção dos pontos  Análise visual incorreta leva a ações desnecessárias  A qualquer tempo registre ocorrências e fatos relevantes no Diário de Bordo
    95. 95. 95 Recálculo dos limites
    96. 96. 96 Carta de Medianas e Amplitude  A mediana é um estimador mais fraco que a média  São usadas quando:  O cálculo das médias é difícil  O tempo é importante  O processo é estabilizado e capaz.
    97. 97. 97 Carta de Medianas e Amplitude  Não necessitam de cálculos diários, o que as torna fáceis de usar. Ganha-se tempo.  Sendo projetados os valores individuais, bem como as medianas, acabam apresentando a dispersão do resultado do processo, fornecendo uma imagem contínua da variação da mesma.  Podem ser usados em processos já considerados capazes.  Tamanho da amostra sempre inferior a 10  Projeção dos pontos é semelhante à carta de Xbar R
    98. 98. 98 Carta de Individuais e Amplitude Móvel  Chamada de X-AM  Quando as medições são dispendiosas: teste destrutivo ou, resultado apresenta-se relativamente homogêneo (temperatura, umidade relativa do ar, pressão,..)  Não são tão sensíveis às alterações do processo quanto às cartas Xbar R
    99. 99. 99 Carta de Individuais e Amplitude Móvel  Tamanho da amostra é sempre 1  Para o cálculo da amplitude:calcule entre as amostras que são subseqüentes.  Não haverá amplitude para a primeira amostra – coloque apenas um traço indicando que não há este valor.  Ao projetar o ponto não haverá o primeiro.
    100. 100. 100 CARTAS DE CONTROLE PARA ATRIBUTOS 1. As situações que envolvem atributos ocorrem em qualquer processo - técnico ou administrativo - portanto, podem ter muitas aplicações. A maior dificuldade é operacionalizar a não-conformidade. 2. Os dados referentes à atributos se acham disponíveis onde hajam inspeções, contagem de reparos, escolha de material rejeitado, etc...Não é necessário nenhum dispêndio adicional na coleta de dados, apenas converte- se os dados.
    101. 101. 101 3. Como a coleta é rápida e simples, não é necessário pessoal especializado para este trabalho. 4. Ao se implantar cartas de controle numa fábrica por exemplo, é importante considerar prioridades e usar cartas onde for necessário. CARTAS DE CONTROLE PARA ATRIBUTOS
    102. 102. 102 CARTAS DE CONTROLE PARA ATRIBUTOS a)Carta np (número de unidades não conforme); b)Carta p (porcentagem de unidades não conforme); c)Carta c (número de não conformidades); d)Carta u ( número de não conformidades por unidade).
    103. 103. 103 Carta np (número de unidades não conforme);  Tamanho da amostra – amostragens grandes geralmente entre 100 e 200 unidades  Freqüência da amostra – compatível com a produção em geral envolvendo turnos  Número de amostras
    104. 104. 104 (1) Preenchimento dos dados do cabeçalho (2) Coletar as amostras do subgrupo (3) Se tiver coletando as ocorrências registre na respectiva linha (4) Realizar a quantificação das falhas (5) Projetar o ponto (6) Observe se o ponto está fora do respectivo limite de controle (7) Se sim, deverá tomar as primeiras providências parando o processo (8) Registrar o fato no diário de bordo incluindo a solução adotada Projetando os dados das amostras Carta np (número de unidades não conforme)
    105. 105. 105 (9) Averiguar se o problema foi eliminado (10) A cada novo subgrupo ligar um ponto ao outro (11) Observe o comportamento do gráfico  Faça um círculo indicando a seqüência que configura a tendência Projetando os dados das amostras Carta np (número de unidades não conforme)
    106. 106. 106  Preocupação com a correta projeção dos pontos  Análise visual incorreta leva a ações desnecessárias  A qualquer tempo registre ocorrências e fatos relevantes no Diário de Bordo  É relevante lembrar que o objetivo é ZERO defeitos Carta np (número de unidades não conforme)
    107. 107. 107 Cartas U e C  Diferem apenas por contabilizarem os defeitos e não as unidades defeituosas
    108. 108. 108 Análise do CEP
    109. 109. 109 Verificar Causa Especial 1. Pontos fora dos limites de controle do processo. 2. Seqüência de 7 ou mais pontos consecutivos acima ou abaixo da linha central. 3. Seqüência ascendente ou descendente de 7 ou mais pontos consecutivos. 4. Pontos estão concentrados muito próximos à linha central ou juntos aos limites de controle. Normalmente 2/3. 5. Qualquer não aleatoriedade ou tendência que possa aparecer
    110. 110. 110 Análise da Carta de Controle 4 fatores chave para entender o que está acontecendo 1. Quando temos pontos fora de controle  Pontos além dos limites evidência que os dados não estão sob controle - apenas 1% das vezes para carta de amplitudes e 0,27% para as médias é que poderão ocorrer. Lembre-se da distribuição de normal. Desta forma dizemos que há causa especial no processo.  Para facilitar a análise segue lista de verificação:  verifique se os limites ou pontos estão colocados corretamente.  verifique se o sistema de medição não foi modificado: outro operador, outro instrumento...  verifique se existe a causa especial - dispersão aumentou ou processo deslocou-se.
    111. 111. 111 2. Quando temos tendências  A presença de tendências, mesmo quando dentro dos limites de controle evidência que não há condição de controle.  A seqüência de 7 ou mais pontos consecutivos, acima ou abaixo da linha central, ascendente ou descendente determina a tendência.  As causas principais podem ser por exemplo: mau funcionamento de um equipamento, lote não uniforme de matéria-prima, presença de novo inspetor ou instrumento... Análise da Carta de Controle 4 fatores chave para entender o que está acontecendo
    112. 112. 112 3. Quando temos pontos próximos às linhas de controle  Aproximadamente 2/3 dos pontos projetados devem situar-se dentro do terço médio da região entre os limites de controle; cerca de 1/3 nas duas outras regiões.  Verifique se os pontos e os limites foram projetados corretamente.  Verifique se os dados foram corrigidos - valores bastante desviados da média foram alterados ou eliminados. Análise da Carta de Controle 4 fatores chave para entender o que está acontecendo
    113. 113. 113 4. Quando determinamos e eliminamos as causas especiais  É necessário determinar a origem das causas especiais e tomar medidas preventivas para evitar sua ocorrência. O diário de bordo torna-se extremamente útil para analisar o problema.  Toda vez que houver ocorrência de causas especiais é preciso fazer a correção dos limites e linha central. Para tanto, excluímos todas as amostras afetadas e realizamos os cálculos com as restantes. Esta prática não é válida quando houver solução com alteração substancial no processo; neste caso deve-se fazer um novo levantamento de dados.  Quando um processo encontra-se sob controle e capaz, podemos estender esses limites para períodos maiores. Neste caso teremos controle contínuo do processo com o operador e a supervisão local.. Análise da Carta de Controle 4 fatores chave para entender o que está acontecendo
    114. 114. 114 Módulo 3 Interpretação dos gráficos e a a influência dos sistemas de medição
    115. 115. 115 Exemplo de Cartas de Controle (sob controle) Cartas sob controle: 1. A maioria dos pontos flutuam próximo da linha central; 2. Poucos pontos perto do limite de controle; 3. Nenhum ponto fora dos limites de controle; 4. Não há seqüência de sete pontos em um dos lados da linha média; 5. Não há seqüência de sete (ou mais) pontos consecutivos crescente ou decrescente. Carta de Controle 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 22-Ago 23-Ago 25-Ago 26-Ago 27-Ago 29-Ago 29-Ago 30-Ago 1-Set 3-Set 4-Set 6-Set 7-Set 9-Set %O2 média LSC LIC Carta de Controle 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 22-Ago 23-Ago 25-Ago 26-Ago 27-Ago 29-Ago 29-Ago 30-Ago 1-Set 3-Set 4-Set 6-Set 7-Set 9-Set R R-médio LSCR LICR
    116. 116. 116 Carta de Controle 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 20-Ago 21-Ago 22-Ago 23-Ago 25-Ago 26-Ago 27-Ago 28-Ago 29-Ago 30-Ago 31-Ago 2-Set 3-Set 4-Set %O2 Média LSC LIC B. Carta de Controle 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 20-Ago 21-Ago 22-Ago 23-Ago 25-Ago 26-Ago 27-Ago 28-Ago 29-Ago 30-Ago 31-Ago 2-Set 3-Set 4-Set R R-médio LSCR LICR D. Carta de Controle 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 20-Ago 21-Ago 22-Ago 23-Ago 25-Ago 26-Ago 27-Ago 28-Ago 29-Ago 30-Ago 31-Ago 2-Set 3-Set 4-Set %O2 Média LSC LIC A. Carta de Controle 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 20-Ago 21-Ago 22-Ago 23-Ago 25-Ago 26-Ago 27-Ago 28-Ago 29-Ago 30-Ago 31-Ago 2-Set 3-Set 4-Set %O2 Média LSC LIC C. Exemplo de Cartas de Controle (fora de controle)
    117. 117. 117  Interpretação dos Gráficos como olhar os gráficos ! L S C L M L I C Caso 1: O PROCESSO ESTÁ SOB CONTROLE, QUANDO NÃO TEMOS SINAIS ESTATÍSTICOS
    118. 118. 118  Interpretação dos Gráficos como olhar os gráficos ! Caso 2 – A : Causas especiais: Quando um ou mais pontos estão fora dos limites de controle. L S C L M L I C
    119. 119. 119  Interpretação dos Gráficos como olhar os gráficos ! Caso 2 – B : SETE PONTOS CONSECUTIVOS SÓ ACIMA DA LINHA CENTRAL L S C L M L I C
    120. 120. 120 L S C L M L I C  Interpretação dos Gráficos como olhar os gráficos ! Caso 2 – C : SETE PONTOS CONSECUTIVOS SÓ ABAIXO DA LINHA CENTRAL
    121. 121. 121  Interpretação dos Gráficos como olhar os gráficos ! Caso 2 – D : SETE PONTOS CONSECUTIVOS CRESCENTES L S C L M L I C
    122. 122. 122 L S C L M L I C  Interpretação dos Gráficos como olhar os gráficos ! Caso 2 – E : SETE PONTOS CONSECUTIVOS DECRESCENTES
    123. 123. 123  Caso 2 – F : VÁRIOS PONTOS MUITO PRÓXIMOS AOS LIMITES DE CONTROLE L S C L M L I C Interpretação dos Gráficos como olhar os gráficos !
    124. 124. 124 L S C L M L I C  Caso 2 – G : VÁRIOS PONTOS MUITO PRÓXIMOS À LINHA CENTRAL Interpretação dos Gráficos como olhar os gráficos !
    125. 125. 125 Sistemas de Medição
    126. 126. 126  O sistema de medição deve estar sob controle estatístico;  O que significa que a variação no sistema é devida somente a causas comuns e não a causas especiais (lembra-se do CEP ?) ;  A variabilidade devida ao sistema de medição deve ser pequena se comparada com a variabilidade do processo de manufatura. PROPRIEDADES ESTATÍSTICAS DO SISTEMA DE MEDIÇÃO
    127. 127. 127 • A variabilidade do sistema de medição deve ser pequena quando comparada com os limites de especificação; • Os incrementos de medida devem ser pequenos em relação ao que for menor, entre a variabilidade do processo ou os limites de especificação;  Regra prática: os incrementos não devem ser maiores que um décimo do menor valor entre a variabilidade do processo ou os limites de especificação. PROPRIEDADES ESTATÍSTICAS DO SISTEMA DE MEDIÇÃO
    128. 128. 128 Instrumento calibrado x especificação •O instrumento calibrado deve ser usado nas medições: •Com o programa de calibração estarão adequados ao uso. •Independente da calibração, o instrumento correto deverá ter sido definido para a respectiva grandeza e tolerância. PROPRIEDADES ESTATÍSTICAS DO SISTEMA DE MEDIÇÃO
    129. 129. 129 Indicação de danos, falhas, etc. Sempre que ocorrer danos aos instrumentos quedas, erros de leitura segregados (separados em local que garanta contra usos indevidos) uma verificação deve ser solicitada ou executada ter certeza de que a calibração não foi afetada saber se as partes continuam funcionando PROPRIEDADES ESTATÍSTICAS DO SISTEMA DE MEDIÇÃO
    130. 130. 130 Indicação de danos, falhas, etc. falhas requerem identificação proceda a correta avaliação manutenção do instrumento Coloque uma etiqueta falha que ocorreu ou a sua suspeita PROPRIEDADES ESTATÍSTICAS DO SISTEMA DE MEDIÇÃO
    131. 131. 132  A análise do sistema de medição é usada para descrever a variação do sistema de medição caracterizada por:  Localização:  Estabilidade;  tendências (BIAS);  Linearidade;  Largura ou dispersão:  Repetibilidade;  Reprodutibilidade. Avaliação de Sistemas de Medição
    132. 132. 133  Dois outros aspectos importantes também devem ser analisados:  A discriminação do sistema de medição;  Como quantificar o efeito da variação própria da peça na variação total do sistema de medição. Avaliação de Sistemas de Medição
    133. 133. 134  É o conjunto de operações, procedimentos, instrumentos, software e pessoal que são utilizados para atribuir um número a uma característica que está sendo medida. Definição de Sistema de Medição
    134. 134. 135 Sistema de Medição Meio Ambiente Instrumento ProdutoOperador Padrões Procedimentos Outros... Definição de Sistema de Medição
    135. 135. 136 Definição de Erro do Sistema de Medição Gage System Error Sum of Accuracy, Repeatability, Reproducibility, & Stability
    136. 136. 137 Definição de Repetibilidade A variação obtida com um meio de medição quando usado muitas vezes pelo mesmo operador numa mesma característica de uma mesma peça. Repetibilidade Também chamada de Repetividade. Muitos simplificam por Repê.
    137. 137. 138 Definição de Repetibilidade
    138. 138. 139 Pressupõe que a variabilidade inerente do sistema de medição é consistente: • Duas fontes de erro são comuns: •Variação de medição devido ao próprio dispositivo de medição; •Variação devida a posição da peça no dispositivo de medição; • Estas duas variações são representadas pelas amplitudes dos subgrupos de medições repetidas. Repetibilidade
    139. 139. 140 A carta das amplitudes mostrará a consistência do processo de medição • Se a carta de amplitudes apresenta-se fora de controle, provavelmente existe um problema com a consistência do processo de medição; • Os pontos identificados como fora de controle deveriam passar por um processo de investigação, buscando sua causa especial de inconsistência e, corrigidas; • A única exceção ocorre quando as medições tem uma discriminação inadequada. Repetibilidade
    140. 140. 141 Definição de Reprodutibilidade A variação em média pelos diferentes operadores usando os mesmos meios de medição para uma característica idêntica. Operador A Operador B Operador C Reprodutibilidade Muitos simplificam chamando de Reprô.
    141. 141. 142 Definição de Reprodutibilidade
    142. 142. 143 Reprodutibilidade A reprodutibilidade pressupõe que a variabilidade entre operadores seja consistente; • A variabilidade dos operadores representam uma tendência adicional que pode ser atribuída a cada operador; • Existindo esta tendência as médias de cada operador vão ser diferentes entre si; • Isto será possível observar na carta de médias dos operadores para cada peça. REPRODUTIBILIDADE
    143. 143. 144 • Este método permite decompor os dois componentes, mas não sua interação; • É possível, portanto, determinar as causas do erro do sistema ou dispositivo de medição; •O Objetivo é avaliar o quanto a variação do processo é afetada pelo sistema de medição; •Se a proporção for grande em relação à variação total é interpretado que o sistema de medição não será capaz de distinguir as medições e seus valores. Método Longo (ou da Média e Amplitude)
    144. 144. 145 • Selecione 5 ou mais (se possível 10) peças que represente a amplitude da variação do processo. Prepare-as para a medição - limpar e enumerar: • Numerar as peças de 1 a última (10 por ex.); • Escolha 3 operadores para realizar as medições. Prefira os operadores que usualmente utilizam o instrumento em estudo – isto reduz variação devido a inexperiência. Chame os operadores de A, B, C; • Cada operador deve medir cada peça uma única vez, em ordem aleatória e, anotar o valor obtido. Um operador não pode ver a leitura realizada pelos outros; • Faça os cálculos necessários e interprete o resultado. Execução do estudo Método Longo (ou da Média e Amplitude)
    145. 145. 146 Análise de resultados : Os valores inadequados de R&R podem ter diversas causas:  Se a repetibilidade é grande comparada com a reprodutibilidade: • instrumento requer manutenção; • dispositivo deve ser redimensionado para ser mais rígido; • fixação ou posição para a medição requer melhoria; • instrumento não foi calibrado corretamente.  Se a reprodutibilidade é grande comparada com a repetibilidade: • o avaliador/operador deve ser melhor treinado em como usar e ler o aparelho; • a indicação na escala do instrumento não está clara; • um tipo de fixação pode ser necessário para auxiliar o operador a usar consistentemente o instrumento. Método Longo (ou da Média e Amplitude)
    146. 146. 147 Ação de Contenção Você é o primeiro a começar a solucionar o problema !  O primeiro passo para um problema ser resolvido é contê-lo para que não chegue ao cliente  Retrabalhos, re-inspeção, operação adicional, segregação, etc... São exemplos de contenção  Aplique uma Contenção antes de se dedicar a identificar a causa do problema
    147. 147. 148 ANÁLISE DA CAPACIDADE DO PROCESSO  Um processo é dito sob controle estatístico quando a única fonte de variações é de causas comuns.  A função fundamental do controle de processo é fornecer um sinal estatístico quando há ocorrências de causas especiais de variação e, evitar falsos sinais estatísticos quando estas causas não estão presentes.  Isto permitirá ações adequadas que eliminarão aquelas causas especiais e evitarão seu reaparecimento.
    148. 148. 149 Entendendo a Variabilidade do Processo Variação existe em todas as coisas. Mesmo a melhor máquina não garante o valor exato sempre. Melhorar a capacidade é uma necessidade, devido : Melhores projetos Baixos custos Melhor desempenho Todas as oportunidades são importantes para reduzir tolerância Isso significa que é necessário habilidade para garantir a redução da tolerância sem produzir itens defeituosos é a maior vantagem
    149. 149. 150 Possíveis situações relacionando controle e capacidade do processo 1. CP = 1,58809 CPs= 1,526555 CPi= 1,649625 CPK = 1,52656 Indicadores Situação ótima. Os gráficos mostram estabilidade e as especificações são atendidas. Sob Controle / Capaz: Carta de Controle 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 22-Ago 23-Ago 25-Ago 26-Ago 27-Ago 29-Ago 29-Ago 30-Ago 1-Set 3-Set 4-Set 6-Set 7-Set 9-Set %O2 média LSC LIC LIE LSE 2. CP = 1,51573 CPs= 1,438347 CPi= 1,593119 CPK = 1,43835 Indicadores Situação de alerta. O processo está bom agora, mas não está estável. Deve-se fazer gráficos para estabelecer o controle. Fora de Controle / Capaz: Carta de Controle 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 22-Ago 23-Ago 25-Ago 26-Ago 27-Ago 29-Ago 29-Ago 30-Ago 1-Set 3-Set 4-Set 6-Set 7-Set 9-Set %O2 média LSC LIC LIE LSE
    150. 150. 151 3 . CP = 0,93694 CPs= 0,697462 CPi= 1,176421 CPK = 0,69746 Indicadores Mudanças significativas são necessárias no processo. Sob Controle / Não Capaz: Possíveis situações relacionando controle e capacidade do processo Carta de Controle 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 22-Ago 23-Ago 25-Ago 26-Ago 27-Ago 29-Ago 29-Ago 30-Ago 1-Set 3-Set 4-Set 6-Set 7-Set 9-Set %O2 média LSC LIC LIE LSE 4 . Fora de Controle / Não Capaz: CP = 0,81888 CPs= 0,675005 CPi= 0,962747 CPK = 0,67501 Indicadores Situação péssima. Mudanças drásticas são necessárias, além da eliminação das causas especiais. Carta de Controle 0 1 2 3 4 5 6 22-Ago 23-Ago 25-Ago 26-Ago 27-Ago 29-Ago 29-Ago 30-Ago 1-Set 3-Set 4-Set 6-Set 7-Set 9-Set %O2 média LSC LIC LIE LSE
    151. 151. 152 Cpk Capacidade efetiva do processo. Considera a centralização (média) do processo em relação às especificações. Toma como referência a variabilidade do processo baseado na estimativa proporcionada pela amplitude (Rbar / d2) CPK of 2 (6 sigma) CPK of 1 (3 sigma)
    152. 152. 153 Cpk  Cpk é Zmin dividido por 3  Zmin é a menor distância entre ZU ou ZL  Cpk mínimo desejado é 1  Na indústria automotiva é 1,33 ou 1,67
    153. 153. 154 Ações quando não é obtido Cpk  seleção 100% das peças retrabalhando ou refugando as que estiverem fora de especificação.  alteração da especificação do produto para torná-lo compatível com a real capacidade do processo. Uma medida gerencial que NÃO melhora a qualidade e que pode comprometer a intenção do produto.  atuação no processo reduzindo as causas comuns.
    154. 154. 155 Contato Sergio Canossa E-mail: sercan@sercan-consultoria.com.br Site: www.sercan-consultoria.com.br Telefone: 11 – 4123-8091 / 8346-4323 Nunca abra mão de seu direito de errar; porque então perderá a habilidade de aprender coisas novas e de fazer sua vida avançar. David M. Burns

    ×