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MÓDULO 4
A estratificação consiste na divisão de um grupo em diversos
subgrupos com base em fatores apropriados, os quais são
conhecidos como fatores de estratificação. As principais causas
que atuam nos processos produtivos constituem fatores de
estratificação de um conjunto de dados (WERKEMA, 1995)
Tempo Local Tipo Sintoma Indivíduo
Os fatores equipamentos, insumos, pessoas, métodos, medidas e
condições ambientais são categorias naturais para a
estratificação dos dados
Conceito
Conceito
Utilizada para facilitar e organizar o processo de coleta e registro
de dados de forma a contribuir para otimizar a posteriori a análise
dos dados obtidos
Uma folha de verificação é um formulário no qual os itens a serem
examinados já estão impressos, com o objetivo de facilitar a coleta
e o registro dos dados
Em uma folha de controle é importante especificar claramente o
tipo de dados a serem coletados, o número da parte ou operação,
a data, o analista, e quaisquer outras informações úteis ao
diagnóstico da causa de um fraco desempenho
WERKEMA (1995)
Conceito
Tipos de Folha
Distribuição de um item de controle de um processo produtivo
Classificação
Localização de defeitos
Identificação de causas de defeitos
Tipos de Folha
Distribuição de um item de controle de um processo produtivo
Tipos de Folha
Distribuição de um item de
controle de um processo
produtivo
Utilizada para subdividir uma determinada característica de
interesse em suas diversas categorias, tais como aquela
empregada para a classificação de itens defeituosos segundo os
tipos de defeitos observados
Classificação de defeitos
Modos de falhas de máquinas
Reclamações de clientes
Paradas de produção
Tipos de Folha
Classificação
Tipos de Folha
Classificação
Útil para identificar a ocorrência de
defeitos relacionados à aparência
externa de produtos acabados, tais
como arranhões, rebarbas, bolhas e
manchas. Neste tipo de folha de
verificação é mais fácil encontrar as
causas dos defeitos
Tipos de Folha
Localização de Defeitos
Tipos de Folha
Localização de Defeitos
Tipos de Folha
Identificação de causas e defeitos
Similar a folha de verificação
por classificação, com a
diferença de permitir uma
estratificação ainda mais
ampla dos fatores que
constituem o processo
considerado, o que facilita a
identificação do defeito
Recomendações
Defina o objetivo da coleta de dados
Determine o tipo de folha de verificação a ser utilizado
Estabeleça um título apropriado para a folha de verificação
Inclua campos para o registro dos nomes e códigos dos setores
Inclua campos para o registro dos nomes e códigos dos produtos
Inclua campos para a identificação do (s) responsável (is)
Apresente na folha instruções simplificadas para o preenchimento
Recomendações
Conscientize os envolvidos no processo de obtenção dos dados do
objetivo e da importância da coleta
Informe aos envolvidos exatamente o que, onde, quando e como
será medido
Instrua todos os envolvidos na coleta de dados sobre a forma de
preenchimento da folha de verificação
Certifique-se de que todos os fatores de estratificação de interesse
tenham sido incluídos na folha de verificação
Execute um pré-teste antes de passar a usar a folha de verificação
O princípio de Pareto estabelece que os problemas da qualidade,
traduzidos sob a forma de perdas, podem ser classificados em
duas categorias:
Gráfico de barras verticais que dispõe a informação de forma a
tornar evidente e visual a priorização de temas e/ou metas
numéricas viáveis de serem alcançadas
Poucos vitais
Muitos triviais
Conceito (paramos aqui em 17/07)
O princípio de Pareto estabelece que um problema pode ser
atribuído a um pequeno número de causas. Logo, se forem
identificadas as poucas causas vitais dos poucos problemas vitais
enfrentados pela a empresa, será possível eliminar quase todas as
perdas por meio de um pequeno número de ações
O gráfico de Pareto dispõe a informação de forma a permitir a
concentração dos esforços para melhoria nas áreas onde os
maiores ganhos podem ser obtidos
Conceito
Aumento do número de lentes defeituosas produzidas pela
empresa a partir de fevereiro de 1995
Problema
Plotar o gráfico de Pareto de acordo com a
seguinte tabela de dados
Construção
Coluna 1 Coluna 2 Coluna 3 Coluna 4 Coluna 5
Tipo de defeito
Quantidade
de defeitos
Total
acumulado
% do total geral % acumulado
Revestimento inadequado 55 55 43,3 43,3
Trinca 41 96 32,3 75,6
Arranhão 12 108 9,4 85,0
Fina ou grossa 11 119 8,7 93,7
Não-acabada 5 124 3,9 97,6
Outros 3 127 2,4 100,0
Total 127 - 100,0 -
Construção
Defeitos de Lentes
0
10
20
30
40
50
60
Revestim
ento
inadequado
Trinca
Arranhão
Fina
ou
grossaNão-acabada
O
utros
Tipos de defeitos
Quantidadede
defeitos
0
20
40
60
80
100
120
%Acumulado
Construção
Coluna 1 Coluna 2 Coluna 3 Coluna 4 Coluna 5
Tipo de defeito
Quantidade
de defeitos
Total
acumulado
% do total geral % acumulado
Arranhão 14 14 27,45 27,45
Trinca 6 20 11,76 39,21
Revestimento inadequado 8 28 15,69 54,9
Fina ou Grossa 12 40 23,53 78,43
Não-acabada 7 47 13,72 92,15
Outros 4 51 7,85 100,0
Total 51 - 100,0 -
Defeitos encontrados em uma amostra de lentes fabricadas durante uma
semana de produção após a adoção de medidas corretivas
Construção
Total de defeitos “antes” – Total de defeitos “após”
Melhoria Total =
(%) Total de defeitos “antes”
Melhoria Total = 59,8%
Coleta e preparo dos dados
Construção do gráfico
Construção
a) Definição do tipo de problema a ser estudado
b) Listagem dos possíveis fatores de estratificação do problema
c) Estabelecimento do método e período de coleta de dados
d) Elaboração de uma lista de verificação para a coleta de dados
e) Preenchimento da lista de verificação e registro da categoria e da freqüência
f) Elaboração de planilha de dados para o gráfico de pareto com as seguintes
colunas: categorias, quantidades, totais acumulados, % do total geral e %
acumulada
g) Preenchimento da planilha de dados listando as categorias (decrescente)
Coleta e preparo dos dados
Construção
a) Traço de dois eixos verticais de mesmo comprimento e um eixo horizontal
b) Marcação no eixo vertical do lado esquerdo (ou direito) com a escala de zero
até o total da coluna quantidade (Q) da planilha de dados, identificando o
nome da variável representada neste eixo e a unidade de medida utilizada,
caso necessário
c) Marcação no eixo vertical do lado direito (ou esquerdo) com uma escala de
zero até 100%, identificando o eixo como percentagem acumulada (%)
d) Divisão do eixo horizontal em um número de intervalos igual ao número de
categorias constantes na planilha de dados
e) Identificação de cada intervalo do eixo horizontal escrevendo os nomes das
categorias, na mesma ordem em que eles aparecem na planilha de dados
Coleta e preparo dos dados
Construção
f) Construção do gráfico de barras utilizando a escala do eixo vertical do lado
esquerdo
g) Construção da curva de Pareto marcando os valores acumulados, acima e no
lado direito do intervalo de cada categoria, e ligue os pontos por segmentos de
retas
h) Registre outras informações que devam constar no gráfico, tais como título,
período de coleta de dados, número total de itens inspecionados, objetivo do
estudo realizado, entre outros
Coleta e preparo dos dados
Construção
Tipos
Gráficos de Pareto para Efeitos Gráficos de Pareto para Causas
Tipos
Gráficos de Pareto para Efeitos
Qualidade
Custo
Entrega
Moral
Segurança
Tipos
Gráficos de Pareto para Causas
Equipamentos Insumos Informação do processo ou medidas
Condições ambientais
Pessoas Métodos e procedimentos
Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto
Gráficos de Pareto para variáveis expressas em unidades
monetárias
O custo é um importante indicador a ser considerado durante a
construção de um gráfico de Pareto para a identificação dos
poucos problemas vitais
O custo resultante da ocorrência dos defeitos de cada tipo
considerado, que deverá substituir a coluna 2 (quantidade) da
planilha de dados para a construção do gráfico de Pareto é
calculado pela seguinte expressão:
Custos dos Defeitos do Tipo (i) =
Quantidade dos Defeitos do Tipo (i) x Custo Unitário dos Defeitos do Tipo (i)
Número de ocorrências de defeitos
0
5
10
15
20
25
30
35
A B C D E
Tipos
Quantidade
0
20
40
60
80
100
120
%Acumulado
CUSTO DOS DEFEITOS
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
C D A B E
Tipos
Quantidade
0
20
40
60
80
100
120
%Acumulado
Se a freqüência da categoria “outros” representar mais de 10% do
total de observações, isto significa que as categorias analisadas
não foram classificadas de forma adequada e consequentemente
muitas ocorrências acabaram se enquadrando sob esta
identificação
Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto
Categoria “Outros”
A comparação de gráficos de Pareto construídos considerando
diferentes níveis de fatores de estratificação de interesse pode ser
muito útil para a identificação das causas fundamentais de um
problema. Permite identificar se a causa do problema considerado
é comum a todo o processo ou se existem causas específicas
associadas a diferentes fatores que compõem o processo
Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto
Estratificação de Gráficos de Pareto
OPERADOR 1
0
10
20
30
40
50
A B C D
Tipos
Quantidade
0
20
40
60
80
100
120
%Acumulado
Padrão A
Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto
Estratificação de Gráficos de Pareto
OPERADOR 2
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
A B C D
Tipos
Quantidade
0
20
40
60
80
100
120 %Acumulado
Padrão A
Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto
Estratificação de Gráficos de Pareto
Padrão B
OPERADOR 1
0
10
20
30
40
50
A B C D
Tipos
Quantidade
0
20
40
60
80
100
120
%Acumulado
Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto
Estratificação de Gráficos de Pareto
Padrão B
OPERADOR 2
0
10
20
30
40
50
D B C A
Tipos
Quantidade
0
20
40
60
80
100
120
%Acumulado
Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto
Estratificação de Gráficos de Pareto
Se uma série de gráficos de Pareto construídos ao longo de um
determinado intervalo de tempo apresentar grandes alterações na
seqüência de ordenação das categorias, sem que tenham sido
adotadas quaisquer medidas no sentido de melhorar o
desempenho do processo, terá sido um indício de que o processo
considerado não é estável
Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto
Comparações do Gráfico de Pareto ao longo do tempo
Para melhorar os resultados, a comparação de gráficos de Pareto
construídos antes e após a ação de bloqueio pode ser utilizada
para avaliar se a ação executada foi realmente eficaz.
A avaliação de gráficos de Pareto para a comparações “antes” e
“depois” permite a avaliação do impacto das mudanças efetuadas
no processo
Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto
Gráficos de Pareto para comparações “antes” e “depois”
A B C D Outros
200
100
0 0
50
100
%
C A Outros
200
100
0 0
50
100
%
B D
Efeito das melhorias
Antes Depois
Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto
Gráficos de Pareto para comparações “antes” e “depois”
Consiste em tomar as categorias prioritárias identificadas em um
primeiro gráfico como novos problemas a serem analisados por
meio de novos gráficos de Pareto. O desdobramento continua até
que o nível de detalhes desejado seja obtido, de forma que possam
ser priorizados os vários possíveis projetos de melhoria, com base
nos resultados que cada um deles pode produzir
O desdobramento de gráficos de Pareto divide um grande
problema inicial em problemas menores e mais específicos e
permite a priorização dos projetos de melhoria
Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto
Desdobramentos de gráficos de Pareto
É uma ferramenta utilizada para apresentar a relação existente
entre um resultado de um processo (efeito) e os fatores (causas) do
processo que, por razões técnicas, possam afetar o resultado
considerado
Diagrama de Espinha de Peixe ou Diagrama de Ishikawa
Conceito (*paramos aqui em 05 02)
Conceito
Conceito
a) Definição da característica da qualidade ou do problema a ser analisado
b) Relação dentro de retângulos, como espinhas grandes, das causas
primárias que afetam a característica da qualidade ou do problema (item
1)
c) Relação, como espinhas médias, das causas secundárias que afetam as
causas primárias
d) Relação, como espinhas pequenas, das causas terciárias que afetam as
causas secundárias
e) Identificação no diagrama das causas que parecem exercer um efeito
mais significativo sobre a característica da qualidade ou do problema
f) Registro de outras informações que devam constar no diagrama
Construção
Construção
Distribuição é um modelo estatístico para o padrão de ocorrência
dos valores de uma determinada população ou amostra.
O histograma é um gráfico de barras no qual o eixo horizontal,
subdividido em vários pequenos intervalos, apresenta os
valores assumidos por uma variável de interesse. Para cada um
destes intervalos é construída uma barra vertical, cuja área
deve ser proporcional ao número de observações na amostra
cujos valores pertencem ao intervalo correspondente
Conceito
O histograma dispõe as informações de modo que seja possível a
visualização da forma da distribuição de um conjunto de dados e
também a percepção da localização do valor central e da
dispersão dos dados em torno desde valor central
Conceito
Variáveis contínuas
Construção
a) Colete ‘n’ dados referentes à variação cuja distribuição será
analisada
b) Escolha o número de intervalos ou classes (k)
c) Identifique o menor valor (MIN) e o maior valor (MAX) da amostra
d) Calcule a amplitude total dos dados (H)
e) Calcule o comprimento de cada intervalo h = H/k
f) Arredonde o valor de “h” de forma que seja obtido um número
conveniente. Este número deve ser múltiplo inteiro da unidade
de medida dos dados da amostra
Variáveis contínuas
Construção
g) Calcule os limites de cada intervalo (i-ésimo intervalo: LIi = LSi -1
LSi = LIi + h (n° final de intervalos = k + 1)
h) Construa uma tabela de distribuição de freqüências, constituída
pelas seguintes colunas: n° de ordem de cada intervalo (i),
limites de cada intervalo, ponto médio (xi), tabulação (folha de
verificação), freqüência (fi) do i-ésimo intervalo, freqüência
relativa (fi/n) do i-ésimo intervalo
i) Desenhe o histograma
j) Registre informações importantes que devam constar no gráfico
(título, período de coleta dos dados, tamanho da amostra)
Variáveis contínuas
Construção
81,8 87,1 82,7 79,8 81,3 79,5 88,5 75,9
81,6 73,9 84,5 87,1 82,0 79,3 82,5 87,1
83,0 87,3 79,7 82,0 83,6 84,5 80,4 78,1
86,4 76,7 83,7 78,4 76,0 80,9 80,2 78,9
77,4 78,5 82,9 81,9 80,7 78,4 78,0 81,4
84,6 79,5 82,3 80,5 80,7 79,0 90,0 79,9
86,8 80,1 83,2 78,2 80,4 85,5 85,5 79,3
83,0 78,1 83,4 83,6 85,7 86,8 86,5 83,8
86,8 83,5 79,9 76,6 84,3 78,5 74,4 71,8
79,1 82,1 84,5 78,4 80,7 70,7 78,5 85,2
Medidas de Rendimento %
Variáveis contínuas
Construção
Intervalo (i) Limites xi Tabulação fi fi/n % fi/n
1 69,5 ├ 72,0 70,75 II 2 0,0250 2,5
2 72,0 ├ 75,5 73,75 II 2 0,0250 2,5
Variáveis contínuas
Construção
Que conclusões você tira a respeito do histograma, considerando
que as especificações determinavam um limite inferior para o
rendimento igual a 78% (LIE)? Qual a sua análise desse
processo de produtivo?
Variáveis contínuas
Construção
Quando a variável é discreta sugere-se construir um histograma
modificado para representar a sua distribuição. Inicialmente deve-
se construir uma escala horizontal para representar as
observações da amostra e uma escala no eixo vertical para
representar as freqüências destas observações. A seguir traça-se
uma linha vertical para cada observação, cuja altura deve ser igual
à freqüência correspondente verificada na amostra
Variáveis discretas
Construção
Variáveis discretas
Construção
0 5 10
0
01
20
30
Número de produtos defeituosos
Freqüência
Distribuição de produtos defeituosos
Variáveis discretas
Construção
Simétrico
Tipos
Assimétrico
Tipos
Despenhadeiro
Tipos
“Ilhas Isoladas”
Tipos
“Bimodal”
Tipos
“Achatado”
Tipos
Útil no desenvolvimento da definição do processo e em sua
compreensão. Um fluxograma é uma seqüência cronológica dos
passos do processo ou fluxo do trabalho.
Tem utilidade na visualização e definição do processo de modo que
as atividades que não agregam valor possam ser identificadas
Conceito (paramos aqui em 24/07)
a) Reorganização da seqüência de passos do trabalho
b) Reorganização da localização física do operador no sistema
c) Mudança dos métodos de trabalho
d) Mudança do tipo de equipamento usado no processo
e) Replanejamento de formulários e documentos para uso eficiente
f) Melhoria no treinamento do operador
g) Melhoria na supervisão
h) Identificação clara da função do processo para os colaboradores
i) Tentativa de eliminação de passos desnecessários
j) Tentativa de consolidar os passos do processo
Formas de eliminar atividades que não agregam valor
Símbolos do Gráfico de Processo de Operação
Armazenagem
Operação
Atraso
Inspeção
Movimento ou
Transporte
Fluxograma de Processo
Recebimento da MP
Aprovada? Devolver ao estoque
Armazenar
3
Não
Sim
Indicação de continuação
Símbolos do Gráfico de Processo de Operação
Atividades Símbolo
Distância
acumulada
Tempo por
atividade
Receber material O 0 m 15 min
Inspecionar  0 m 55 min
Armazenar  0 m 5 dias
Transportar para a injetora  38 m 15 min
Aguardar setup  38 m 2,5 horas
Injetar peças O 39 m 1 min por peça
Transportar para o armazém  54 m 12 min
Armazenar  54 m 3 dias
Símbolos do Gráfico de Processo de Operação
O diagrama de dispersão é um gráfico utilizado para a visualização
do tipo de relacionamento existente entre duas variáveis
Variável 1 x
y
Variável2
• Duas causas de um processo
• Uma causa e um efeito do processo
• Dois efeitos de um processo
Conceito
a) Coleta de pelo menos 30 pares de observações (x, y) das variáveis cujo tipo de
relacionamento será estudado
b) Registro dos dados coletados em uma tabela
c) Escolha da variável que será apresentada no eixo horizontal (x). Esta variável deve
ser aquela que, por algum motivo, é considerada preditora da outra variável, a
qual será plotada no eixo vertical (y)
d) Definição dos valores máximo e mínimo das observações de cada variável
e) Escolha das escalas adequadas para a fácil leitura nos eixos vertical e horizontal
f) Desenho das escalas em papel milimetrado
g) Representação no gráfico dos pares de observações (x, y)
h) Registro das informações importantes que devam constar no gráfico (título,
período de coleta, número de pares de observações, identificação e unidade de
medida de cada eixo, identificação do responsável
Construção
Interpretação
Diagrama de Dispersão
apresentando “Outlier”
Interpretação
A existência de uma correlação entre as variáveis consideradas
não implica necessariamente na existência de uma relação de
causa e efeito entre x e y. Este resultado apenas indica que existe
um relacionamento significativo entre as duas variáveis.
Relacionamentos de Causa e Efeito
Para a construção de um diagrama de dispersão, o intervalo de
variação das variáveis deve ser um pouco maior do que a faixa
usual de operação do processo
A observação de um diagrama de dispersão, com o objetivo de
descobrir se existe ou não uma correlação entre as duas variáveis
de interesse, depende muito dos intervalos de variação das
variáveis. Para diferentes intervalos de variação, os resultados
encontrados podem não ser os mesmos
Intervalos de variação das variáveis
Intervalos de variação das variáveis
Quando existirem um ou mais fatores de estratificação envolvidos
no estudo realizado, importantes informações podem ser obtidas a
partir de um diagrama de dispersão se os diferentes níveis desses
fatores forem identificados por meio de cores ou símbolos distintos
Em muitos casos a estratificação de um diagrama de dispersão
permite a descoberta da causa de um problema
Estratificação
Estratificação
Os gráficos ou cartas de controle são usados para garantir que a
qualidade do produto ou processo esteja sob controle, acusando o
comportamento qualitativo da produção com o suporte da
estatística
• Variáveis: mensuração da característica
• Atributos: verificação da presença ou ausência de uma característica
Os gráficos são desenvolvidos a partir de amostras colhidas
aleatoriamente junto aos lotes inspecionados
Conceito (paramos aqui em 06/02/2015)
Elementos
µ ou X
Amostra
s
LSC
LM
LIC
Zona de
Normalidade
Zona de Anormalidade
Implantação
• Coletar dados durante certo período de tempo, até que todos os
tipos de variação nos quais se está interessado em avaliar tenham
oportunidade de aparecer;
• Calcular as estatísticas que resume a informação contida nos
dados;
• Calcular os limites de controle com base nas estatísticas
• Marcar os pontos (estatísticas) nos gráficos de controle e uni-los
para facilitar a visualização do comportamento do processo;
• Marcar os limites de controle;
• Analisar os gráficos de controle quanto à presença de causas
especiais;
• Quando for detectada a presença de causas especiais, buscar
identificar , eliminar e prevenir a sua repetição
O gráfico de controle mostra se o processo está conforme as
especificações, determinando a partir de intervalos onde se
procura identificar os mínimos e os máximos valores que podem
ser assumidos por um item controlado
Gráficos por Variáveis
Gráficos por Variáveis
Gráfico da Média ( X )
µ (x) ± 3 . √σ
(x)
LSC = x + A2 . R
LIC = x - A2 . R
LM = x Onde: A2 = 3 / d2 .
√ n
Os valores de A2 e d2 são função do tamanho da amostra (n) e
estão dispostos em tabela
Média Amostral
Gráficos por Variáveis
LSC = x + A2 . R
Gráficos por Variáveis
x = ∑ x / k = 210,222/20 = 10,511 R = ∑ R / k = 7,3/20 = 0,365
Média
10,511 + 1,023 . 0,365 = 10,885
10,511
10,511 - 1,023 . 0,365 = 10,138
LIC = x - A2 . R
LM = x
O controle de atributos é feito quando não é possível medir a
característica de qualidade, mas somente detectar sua presença
ou ausência, identificando defeito ou constatando a imperfeição
Para o gráfico de fração defeituosa,
considere uma amostra de produtos com
“n” peças contendo um número “d” de
unidades defeituosas. A fração de
defeitos será f = d/n.
LSE = P + 3√P (1-P)/n
LIE = P - 3√P (1-P)/n
Gráficos por atributos
LM = P
Gráficos por atributos
Gráficos por atributos
Média Global = 333 / 3.000 = 0,111
LMP = P = 0,111
LSP = P - 3 . √ P . (1 - P) / n = 0,111 - 3 . √ 0,111 . (1 –
0,111) / 200
0,1776
0,0444
LSP = P + 3 . √ P . (1 - P) / n = 0,111 + 3 . √ 0,111 . (1 –
0,111) / 200
O Ciclo PDCA consiste em uma seqüência de procedimentos
lógicos, baseada em fatos e dados, que objetiva localizar a causa
fundamental de um problema para posteriormente eliminá-la.
Plan Do Check Action
•Identificação do
problema
•Observação
•Análise
•Planejamento da ação
•Ação • Verificação • Padronização
• Conclusão
Conceito (paramos aqui em 16/07)
Ciclo PDCA
Conceito
Identificação do ProblemaPlan
• Escolha do problema
• Elaboração do histórico do problema
• Ilustração das perdas atuais e ganhos viáveis
• Priorização de metas
• Nomeação de responsáveis
ObservaçãoPlan
• Descoberta das características do problema (coleta de dados)
• Definição das características do problema (observação no local)
• Elaboração de um cronograma e orçamento
Implantação
AnálisePlan
• Definição das causas influentes
• Escolha das causas mais prováveis (hipótese)
• Análise das causas mais prováveis (verificação das hipóteses)
• Teste de consistência das causas fundamentais
Planejamento da açãoPlan
• Elaboração das estratégias de ação
• Elaboração do plano de ação e revisão do cronograma e orçamento
Implantação
AçãoDo
• Treinamento das pessoas envolvidas na execução do plano de ação
• Execução do plano de ação
VerificaçãoCheck
• Comparação dos resultados
• Listagem dos efeitos secundários
• Verificação da continuidade ou não do problema
Implantação
PadronizaçãoAction
• Elaboração ou alteração do padrão
• Comunicação da existência do novo padrão ou alteração do antigo
• Educação e treinamento
•Acompanhamento e utilização do padrão
ConclusãoAction
• Elaboração de uma relação dos problemas remanescentes
• Planejamento do ataque aos problemas remanescentes
• Reflexão sobre a própria atividade do Ciclo PDCA
Implantação
Um brainstorming bem sucedido permite às pessoas a maior
criatividade possível e não restringe suas idéias em nenhum
modo.Pode resultar em soluções originais
Conceito
O objetivo de uma sessão de Brainstorming é o de coletar idéias de
todos os participantes, sem críticas ou julgamentos
• Incentive a todos a se sentirem livres
• Não deve haver discussões durante a sessão de Brainstorming
• Não se deve fazer julgamentos
• Deixe as pessoas pegarem “carona”
• Escreva todas as idéias em um flipchart
Regras
Conceito
• Análise do tópico (definição do assunto ou tema)
• Tempo para todos refletirem sobre o assunto
• Convite a todos opinarem e fornecerem idéias
• Anotação de todas as idéias no flipchart
Seqüência de eventos
Implantação
Conceito
É um conjunto de conceitos e práticas que tem por objetivos principais a
organização e racionalização do ambiente de trabalho. O 5 S surgiu no
Japão na década de 50 como um programa do Controle da Qualidade
Total Japonês (CARPINETTI, 2010)
Seiri
Seiton
Seiso
Seiketsu
Shitsuke
1° S Seiri Senso de
Utilização
Arrumação
Organização
Seleção
2° S Seiton
Senso de
Ordenação
Sistematização
Classificação
3° S Seiso
Senso de Limpeza
Zelo
4° S Seiketsu
Senso de
Asseio
Higiene
Saúde
Integridade
5° S Shitsuke
Senso de
Autodisciplina
Educação
Compromisso
Carta Carta
A2 d2 D3 D4 A3 C4 B3 B4
2 1,880 1,128 - 3,267 2,659 0,7979 - 3,267
3 1,023 1,693 - 2,574 1,954 0,8862 - 2,568
4 0,729 2,059 - 2,282 1,628 0,9213 - 2,266
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6 0,483 2,534 - 2,004 1,287 0,9515 0,030 1,970
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A2 d2 D3 D4 E2 d2 D3 D4
2 1,880 1,128 - 3,267 2,660 1,128 - 3,267
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Aula 6 - Gestão da Qualidade

  • 2.
  • 3. A estratificação consiste na divisão de um grupo em diversos subgrupos com base em fatores apropriados, os quais são conhecidos como fatores de estratificação. As principais causas que atuam nos processos produtivos constituem fatores de estratificação de um conjunto de dados (WERKEMA, 1995) Tempo Local Tipo Sintoma Indivíduo Os fatores equipamentos, insumos, pessoas, métodos, medidas e condições ambientais são categorias naturais para a estratificação dos dados Conceito
  • 5. Utilizada para facilitar e organizar o processo de coleta e registro de dados de forma a contribuir para otimizar a posteriori a análise dos dados obtidos Uma folha de verificação é um formulário no qual os itens a serem examinados já estão impressos, com o objetivo de facilitar a coleta e o registro dos dados Em uma folha de controle é importante especificar claramente o tipo de dados a serem coletados, o número da parte ou operação, a data, o analista, e quaisquer outras informações úteis ao diagnóstico da causa de um fraco desempenho WERKEMA (1995) Conceito
  • 6. Tipos de Folha Distribuição de um item de controle de um processo produtivo Classificação Localização de defeitos Identificação de causas de defeitos
  • 7. Tipos de Folha Distribuição de um item de controle de um processo produtivo
  • 8. Tipos de Folha Distribuição de um item de controle de um processo produtivo
  • 9. Utilizada para subdividir uma determinada característica de interesse em suas diversas categorias, tais como aquela empregada para a classificação de itens defeituosos segundo os tipos de defeitos observados Classificação de defeitos Modos de falhas de máquinas Reclamações de clientes Paradas de produção Tipos de Folha Classificação
  • 11. Útil para identificar a ocorrência de defeitos relacionados à aparência externa de produtos acabados, tais como arranhões, rebarbas, bolhas e manchas. Neste tipo de folha de verificação é mais fácil encontrar as causas dos defeitos Tipos de Folha Localização de Defeitos
  • 13. Tipos de Folha Identificação de causas e defeitos Similar a folha de verificação por classificação, com a diferença de permitir uma estratificação ainda mais ampla dos fatores que constituem o processo considerado, o que facilita a identificação do defeito
  • 14. Recomendações Defina o objetivo da coleta de dados Determine o tipo de folha de verificação a ser utilizado Estabeleça um título apropriado para a folha de verificação Inclua campos para o registro dos nomes e códigos dos setores Inclua campos para o registro dos nomes e códigos dos produtos Inclua campos para a identificação do (s) responsável (is) Apresente na folha instruções simplificadas para o preenchimento
  • 15. Recomendações Conscientize os envolvidos no processo de obtenção dos dados do objetivo e da importância da coleta Informe aos envolvidos exatamente o que, onde, quando e como será medido Instrua todos os envolvidos na coleta de dados sobre a forma de preenchimento da folha de verificação Certifique-se de que todos os fatores de estratificação de interesse tenham sido incluídos na folha de verificação Execute um pré-teste antes de passar a usar a folha de verificação
  • 16. O princípio de Pareto estabelece que os problemas da qualidade, traduzidos sob a forma de perdas, podem ser classificados em duas categorias: Gráfico de barras verticais que dispõe a informação de forma a tornar evidente e visual a priorização de temas e/ou metas numéricas viáveis de serem alcançadas Poucos vitais Muitos triviais Conceito (paramos aqui em 17/07)
  • 17. O princípio de Pareto estabelece que um problema pode ser atribuído a um pequeno número de causas. Logo, se forem identificadas as poucas causas vitais dos poucos problemas vitais enfrentados pela a empresa, será possível eliminar quase todas as perdas por meio de um pequeno número de ações O gráfico de Pareto dispõe a informação de forma a permitir a concentração dos esforços para melhoria nas áreas onde os maiores ganhos podem ser obtidos Conceito
  • 18. Aumento do número de lentes defeituosas produzidas pela empresa a partir de fevereiro de 1995 Problema Plotar o gráfico de Pareto de acordo com a seguinte tabela de dados Construção
  • 19. Coluna 1 Coluna 2 Coluna 3 Coluna 4 Coluna 5 Tipo de defeito Quantidade de defeitos Total acumulado % do total geral % acumulado Revestimento inadequado 55 55 43,3 43,3 Trinca 41 96 32,3 75,6 Arranhão 12 108 9,4 85,0 Fina ou grossa 11 119 8,7 93,7 Não-acabada 5 124 3,9 97,6 Outros 3 127 2,4 100,0 Total 127 - 100,0 - Construção
  • 20. Defeitos de Lentes 0 10 20 30 40 50 60 Revestim ento inadequado Trinca Arranhão Fina ou grossaNão-acabada O utros Tipos de defeitos Quantidadede defeitos 0 20 40 60 80 100 120 %Acumulado Construção
  • 21. Coluna 1 Coluna 2 Coluna 3 Coluna 4 Coluna 5 Tipo de defeito Quantidade de defeitos Total acumulado % do total geral % acumulado Arranhão 14 14 27,45 27,45 Trinca 6 20 11,76 39,21 Revestimento inadequado 8 28 15,69 54,9 Fina ou Grossa 12 40 23,53 78,43 Não-acabada 7 47 13,72 92,15 Outros 4 51 7,85 100,0 Total 51 - 100,0 - Defeitos encontrados em uma amostra de lentes fabricadas durante uma semana de produção após a adoção de medidas corretivas Construção
  • 22. Total de defeitos “antes” – Total de defeitos “após” Melhoria Total = (%) Total de defeitos “antes” Melhoria Total = 59,8%
  • 23. Coleta e preparo dos dados Construção do gráfico Construção
  • 24. a) Definição do tipo de problema a ser estudado b) Listagem dos possíveis fatores de estratificação do problema c) Estabelecimento do método e período de coleta de dados d) Elaboração de uma lista de verificação para a coleta de dados e) Preenchimento da lista de verificação e registro da categoria e da freqüência f) Elaboração de planilha de dados para o gráfico de pareto com as seguintes colunas: categorias, quantidades, totais acumulados, % do total geral e % acumulada g) Preenchimento da planilha de dados listando as categorias (decrescente) Coleta e preparo dos dados Construção
  • 25. a) Traço de dois eixos verticais de mesmo comprimento e um eixo horizontal b) Marcação no eixo vertical do lado esquerdo (ou direito) com a escala de zero até o total da coluna quantidade (Q) da planilha de dados, identificando o nome da variável representada neste eixo e a unidade de medida utilizada, caso necessário c) Marcação no eixo vertical do lado direito (ou esquerdo) com uma escala de zero até 100%, identificando o eixo como percentagem acumulada (%) d) Divisão do eixo horizontal em um número de intervalos igual ao número de categorias constantes na planilha de dados e) Identificação de cada intervalo do eixo horizontal escrevendo os nomes das categorias, na mesma ordem em que eles aparecem na planilha de dados Coleta e preparo dos dados Construção
  • 26. f) Construção do gráfico de barras utilizando a escala do eixo vertical do lado esquerdo g) Construção da curva de Pareto marcando os valores acumulados, acima e no lado direito do intervalo de cada categoria, e ligue os pontos por segmentos de retas h) Registre outras informações que devam constar no gráfico, tais como título, período de coleta de dados, número total de itens inspecionados, objetivo do estudo realizado, entre outros Coleta e preparo dos dados Construção
  • 27. Tipos Gráficos de Pareto para Efeitos Gráficos de Pareto para Causas
  • 28. Tipos Gráficos de Pareto para Efeitos Qualidade Custo Entrega Moral Segurança
  • 29. Tipos Gráficos de Pareto para Causas Equipamentos Insumos Informação do processo ou medidas Condições ambientais Pessoas Métodos e procedimentos
  • 30. Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto Gráficos de Pareto para variáveis expressas em unidades monetárias O custo é um importante indicador a ser considerado durante a construção de um gráfico de Pareto para a identificação dos poucos problemas vitais O custo resultante da ocorrência dos defeitos de cada tipo considerado, que deverá substituir a coluna 2 (quantidade) da planilha de dados para a construção do gráfico de Pareto é calculado pela seguinte expressão: Custos dos Defeitos do Tipo (i) = Quantidade dos Defeitos do Tipo (i) x Custo Unitário dos Defeitos do Tipo (i)
  • 31. Número de ocorrências de defeitos 0 5 10 15 20 25 30 35 A B C D E Tipos Quantidade 0 20 40 60 80 100 120 %Acumulado
  • 32. CUSTO DOS DEFEITOS 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 C D A B E Tipos Quantidade 0 20 40 60 80 100 120 %Acumulado
  • 33. Se a freqüência da categoria “outros” representar mais de 10% do total de observações, isto significa que as categorias analisadas não foram classificadas de forma adequada e consequentemente muitas ocorrências acabaram se enquadrando sob esta identificação Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto Categoria “Outros”
  • 34. A comparação de gráficos de Pareto construídos considerando diferentes níveis de fatores de estratificação de interesse pode ser muito útil para a identificação das causas fundamentais de um problema. Permite identificar se a causa do problema considerado é comum a todo o processo ou se existem causas específicas associadas a diferentes fatores que compõem o processo Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto Estratificação de Gráficos de Pareto
  • 35. OPERADOR 1 0 10 20 30 40 50 A B C D Tipos Quantidade 0 20 40 60 80 100 120 %Acumulado Padrão A Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto Estratificação de Gráficos de Pareto
  • 36. OPERADOR 2 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 A B C D Tipos Quantidade 0 20 40 60 80 100 120 %Acumulado Padrão A Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto Estratificação de Gráficos de Pareto
  • 37. Padrão B OPERADOR 1 0 10 20 30 40 50 A B C D Tipos Quantidade 0 20 40 60 80 100 120 %Acumulado Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto Estratificação de Gráficos de Pareto
  • 38. Padrão B OPERADOR 2 0 10 20 30 40 50 D B C A Tipos Quantidade 0 20 40 60 80 100 120 %Acumulado Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto Estratificação de Gráficos de Pareto
  • 39. Se uma série de gráficos de Pareto construídos ao longo de um determinado intervalo de tempo apresentar grandes alterações na seqüência de ordenação das categorias, sem que tenham sido adotadas quaisquer medidas no sentido de melhorar o desempenho do processo, terá sido um indício de que o processo considerado não é estável Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto Comparações do Gráfico de Pareto ao longo do tempo
  • 40. Para melhorar os resultados, a comparação de gráficos de Pareto construídos antes e após a ação de bloqueio pode ser utilizada para avaliar se a ação executada foi realmente eficaz. A avaliação de gráficos de Pareto para a comparações “antes” e “depois” permite a avaliação do impacto das mudanças efetuadas no processo Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto Gráficos de Pareto para comparações “antes” e “depois”
  • 41. A B C D Outros 200 100 0 0 50 100 % C A Outros 200 100 0 0 50 100 % B D Efeito das melhorias Antes Depois Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto Gráficos de Pareto para comparações “antes” e “depois”
  • 42. Consiste em tomar as categorias prioritárias identificadas em um primeiro gráfico como novos problemas a serem analisados por meio de novos gráficos de Pareto. O desdobramento continua até que o nível de detalhes desejado seja obtido, de forma que possam ser priorizados os vários possíveis projetos de melhoria, com base nos resultados que cada um deles pode produzir O desdobramento de gráficos de Pareto divide um grande problema inicial em problemas menores e mais específicos e permite a priorização dos projetos de melhoria Observações sobre a construção e o uso de Gráficos de Pareto Desdobramentos de gráficos de Pareto
  • 43. É uma ferramenta utilizada para apresentar a relação existente entre um resultado de um processo (efeito) e os fatores (causas) do processo que, por razões técnicas, possam afetar o resultado considerado Diagrama de Espinha de Peixe ou Diagrama de Ishikawa Conceito (*paramos aqui em 05 02)
  • 46. a) Definição da característica da qualidade ou do problema a ser analisado b) Relação dentro de retângulos, como espinhas grandes, das causas primárias que afetam a característica da qualidade ou do problema (item 1) c) Relação, como espinhas médias, das causas secundárias que afetam as causas primárias d) Relação, como espinhas pequenas, das causas terciárias que afetam as causas secundárias e) Identificação no diagrama das causas que parecem exercer um efeito mais significativo sobre a característica da qualidade ou do problema f) Registro de outras informações que devam constar no diagrama Construção
  • 48. Distribuição é um modelo estatístico para o padrão de ocorrência dos valores de uma determinada população ou amostra. O histograma é um gráfico de barras no qual o eixo horizontal, subdividido em vários pequenos intervalos, apresenta os valores assumidos por uma variável de interesse. Para cada um destes intervalos é construída uma barra vertical, cuja área deve ser proporcional ao número de observações na amostra cujos valores pertencem ao intervalo correspondente Conceito
  • 49. O histograma dispõe as informações de modo que seja possível a visualização da forma da distribuição de um conjunto de dados e também a percepção da localização do valor central e da dispersão dos dados em torno desde valor central Conceito
  • 51. a) Colete ‘n’ dados referentes à variação cuja distribuição será analisada b) Escolha o número de intervalos ou classes (k) c) Identifique o menor valor (MIN) e o maior valor (MAX) da amostra d) Calcule a amplitude total dos dados (H) e) Calcule o comprimento de cada intervalo h = H/k f) Arredonde o valor de “h” de forma que seja obtido um número conveniente. Este número deve ser múltiplo inteiro da unidade de medida dos dados da amostra Variáveis contínuas Construção
  • 52. g) Calcule os limites de cada intervalo (i-ésimo intervalo: LIi = LSi -1 LSi = LIi + h (n° final de intervalos = k + 1) h) Construa uma tabela de distribuição de freqüências, constituída pelas seguintes colunas: n° de ordem de cada intervalo (i), limites de cada intervalo, ponto médio (xi), tabulação (folha de verificação), freqüência (fi) do i-ésimo intervalo, freqüência relativa (fi/n) do i-ésimo intervalo i) Desenhe o histograma j) Registre informações importantes que devam constar no gráfico (título, período de coleta dos dados, tamanho da amostra) Variáveis contínuas Construção
  • 53. 81,8 87,1 82,7 79,8 81,3 79,5 88,5 75,9 81,6 73,9 84,5 87,1 82,0 79,3 82,5 87,1 83,0 87,3 79,7 82,0 83,6 84,5 80,4 78,1 86,4 76,7 83,7 78,4 76,0 80,9 80,2 78,9 77,4 78,5 82,9 81,9 80,7 78,4 78,0 81,4 84,6 79,5 82,3 80,5 80,7 79,0 90,0 79,9 86,8 80,1 83,2 78,2 80,4 85,5 85,5 79,3 83,0 78,1 83,4 83,6 85,7 86,8 86,5 83,8 86,8 83,5 79,9 76,6 84,3 78,5 74,4 71,8 79,1 82,1 84,5 78,4 80,7 70,7 78,5 85,2 Medidas de Rendimento % Variáveis contínuas Construção
  • 54. Intervalo (i) Limites xi Tabulação fi fi/n % fi/n 1 69,5 ├ 72,0 70,75 II 2 0,0250 2,5 2 72,0 ├ 75,5 73,75 II 2 0,0250 2,5 Variáveis contínuas Construção
  • 55. Que conclusões você tira a respeito do histograma, considerando que as especificações determinavam um limite inferior para o rendimento igual a 78% (LIE)? Qual a sua análise desse processo de produtivo? Variáveis contínuas Construção
  • 56. Quando a variável é discreta sugere-se construir um histograma modificado para representar a sua distribuição. Inicialmente deve- se construir uma escala horizontal para representar as observações da amostra e uma escala no eixo vertical para representar as freqüências destas observações. A seguir traça-se uma linha vertical para cada observação, cuja altura deve ser igual à freqüência correspondente verificada na amostra Variáveis discretas Construção
  • 58. 0 5 10 0 01 20 30 Número de produtos defeituosos Freqüência Distribuição de produtos defeituosos Variáveis discretas Construção
  • 65. Útil no desenvolvimento da definição do processo e em sua compreensão. Um fluxograma é uma seqüência cronológica dos passos do processo ou fluxo do trabalho. Tem utilidade na visualização e definição do processo de modo que as atividades que não agregam valor possam ser identificadas Conceito (paramos aqui em 24/07)
  • 66. a) Reorganização da seqüência de passos do trabalho b) Reorganização da localização física do operador no sistema c) Mudança dos métodos de trabalho d) Mudança do tipo de equipamento usado no processo e) Replanejamento de formulários e documentos para uso eficiente f) Melhoria no treinamento do operador g) Melhoria na supervisão h) Identificação clara da função do processo para os colaboradores i) Tentativa de eliminação de passos desnecessários j) Tentativa de consolidar os passos do processo Formas de eliminar atividades que não agregam valor
  • 67. Símbolos do Gráfico de Processo de Operação
  • 68. Armazenagem Operação Atraso Inspeção Movimento ou Transporte Fluxograma de Processo Recebimento da MP Aprovada? Devolver ao estoque Armazenar 3 Não Sim Indicação de continuação Símbolos do Gráfico de Processo de Operação
  • 69. Atividades Símbolo Distância acumulada Tempo por atividade Receber material O 0 m 15 min Inspecionar  0 m 55 min Armazenar  0 m 5 dias Transportar para a injetora  38 m 15 min Aguardar setup  38 m 2,5 horas Injetar peças O 39 m 1 min por peça Transportar para o armazém  54 m 12 min Armazenar  54 m 3 dias Símbolos do Gráfico de Processo de Operação
  • 70. O diagrama de dispersão é um gráfico utilizado para a visualização do tipo de relacionamento existente entre duas variáveis Variável 1 x y Variável2 • Duas causas de um processo • Uma causa e um efeito do processo • Dois efeitos de um processo Conceito
  • 71. a) Coleta de pelo menos 30 pares de observações (x, y) das variáveis cujo tipo de relacionamento será estudado b) Registro dos dados coletados em uma tabela c) Escolha da variável que será apresentada no eixo horizontal (x). Esta variável deve ser aquela que, por algum motivo, é considerada preditora da outra variável, a qual será plotada no eixo vertical (y) d) Definição dos valores máximo e mínimo das observações de cada variável e) Escolha das escalas adequadas para a fácil leitura nos eixos vertical e horizontal f) Desenho das escalas em papel milimetrado g) Representação no gráfico dos pares de observações (x, y) h) Registro das informações importantes que devam constar no gráfico (título, período de coleta, número de pares de observações, identificação e unidade de medida de cada eixo, identificação do responsável Construção
  • 73. Diagrama de Dispersão apresentando “Outlier” Interpretação
  • 74. A existência de uma correlação entre as variáveis consideradas não implica necessariamente na existência de uma relação de causa e efeito entre x e y. Este resultado apenas indica que existe um relacionamento significativo entre as duas variáveis. Relacionamentos de Causa e Efeito
  • 75. Para a construção de um diagrama de dispersão, o intervalo de variação das variáveis deve ser um pouco maior do que a faixa usual de operação do processo A observação de um diagrama de dispersão, com o objetivo de descobrir se existe ou não uma correlação entre as duas variáveis de interesse, depende muito dos intervalos de variação das variáveis. Para diferentes intervalos de variação, os resultados encontrados podem não ser os mesmos Intervalos de variação das variáveis
  • 76. Intervalos de variação das variáveis
  • 77. Quando existirem um ou mais fatores de estratificação envolvidos no estudo realizado, importantes informações podem ser obtidas a partir de um diagrama de dispersão se os diferentes níveis desses fatores forem identificados por meio de cores ou símbolos distintos Em muitos casos a estratificação de um diagrama de dispersão permite a descoberta da causa de um problema Estratificação
  • 79. Os gráficos ou cartas de controle são usados para garantir que a qualidade do produto ou processo esteja sob controle, acusando o comportamento qualitativo da produção com o suporte da estatística • Variáveis: mensuração da característica • Atributos: verificação da presença ou ausência de uma característica Os gráficos são desenvolvidos a partir de amostras colhidas aleatoriamente junto aos lotes inspecionados Conceito (paramos aqui em 06/02/2015)
  • 80. Elementos µ ou X Amostra s LSC LM LIC Zona de Normalidade Zona de Anormalidade
  • 81. Implantação • Coletar dados durante certo período de tempo, até que todos os tipos de variação nos quais se está interessado em avaliar tenham oportunidade de aparecer; • Calcular as estatísticas que resume a informação contida nos dados; • Calcular os limites de controle com base nas estatísticas • Marcar os pontos (estatísticas) nos gráficos de controle e uni-los para facilitar a visualização do comportamento do processo; • Marcar os limites de controle; • Analisar os gráficos de controle quanto à presença de causas especiais; • Quando for detectada a presença de causas especiais, buscar identificar , eliminar e prevenir a sua repetição
  • 82. O gráfico de controle mostra se o processo está conforme as especificações, determinando a partir de intervalos onde se procura identificar os mínimos e os máximos valores que podem ser assumidos por um item controlado Gráficos por Variáveis
  • 83. Gráficos por Variáveis Gráfico da Média ( X ) µ (x) ± 3 . √σ (x) LSC = x + A2 . R LIC = x - A2 . R LM = x Onde: A2 = 3 / d2 . √ n Os valores de A2 e d2 são função do tamanho da amostra (n) e estão dispostos em tabela Média Amostral
  • 85. LSC = x + A2 . R Gráficos por Variáveis x = ∑ x / k = 210,222/20 = 10,511 R = ∑ R / k = 7,3/20 = 0,365 Média 10,511 + 1,023 . 0,365 = 10,885 10,511 10,511 - 1,023 . 0,365 = 10,138 LIC = x - A2 . R LM = x
  • 86. O controle de atributos é feito quando não é possível medir a característica de qualidade, mas somente detectar sua presença ou ausência, identificando defeito ou constatando a imperfeição Para o gráfico de fração defeituosa, considere uma amostra de produtos com “n” peças contendo um número “d” de unidades defeituosas. A fração de defeitos será f = d/n. LSE = P + 3√P (1-P)/n LIE = P - 3√P (1-P)/n Gráficos por atributos LM = P
  • 88. Gráficos por atributos Média Global = 333 / 3.000 = 0,111 LMP = P = 0,111 LSP = P - 3 . √ P . (1 - P) / n = 0,111 - 3 . √ 0,111 . (1 – 0,111) / 200 0,1776 0,0444 LSP = P + 3 . √ P . (1 - P) / n = 0,111 + 3 . √ 0,111 . (1 – 0,111) / 200
  • 89. O Ciclo PDCA consiste em uma seqüência de procedimentos lógicos, baseada em fatos e dados, que objetiva localizar a causa fundamental de um problema para posteriormente eliminá-la. Plan Do Check Action •Identificação do problema •Observação •Análise •Planejamento da ação •Ação • Verificação • Padronização • Conclusão Conceito (paramos aqui em 16/07)
  • 91. Identificação do ProblemaPlan • Escolha do problema • Elaboração do histórico do problema • Ilustração das perdas atuais e ganhos viáveis • Priorização de metas • Nomeação de responsáveis ObservaçãoPlan • Descoberta das características do problema (coleta de dados) • Definição das características do problema (observação no local) • Elaboração de um cronograma e orçamento Implantação
  • 92. AnálisePlan • Definição das causas influentes • Escolha das causas mais prováveis (hipótese) • Análise das causas mais prováveis (verificação das hipóteses) • Teste de consistência das causas fundamentais Planejamento da açãoPlan • Elaboração das estratégias de ação • Elaboração do plano de ação e revisão do cronograma e orçamento Implantação
  • 93. AçãoDo • Treinamento das pessoas envolvidas na execução do plano de ação • Execução do plano de ação VerificaçãoCheck • Comparação dos resultados • Listagem dos efeitos secundários • Verificação da continuidade ou não do problema Implantação
  • 94. PadronizaçãoAction • Elaboração ou alteração do padrão • Comunicação da existência do novo padrão ou alteração do antigo • Educação e treinamento •Acompanhamento e utilização do padrão ConclusãoAction • Elaboração de uma relação dos problemas remanescentes • Planejamento do ataque aos problemas remanescentes • Reflexão sobre a própria atividade do Ciclo PDCA Implantação
  • 95. Um brainstorming bem sucedido permite às pessoas a maior criatividade possível e não restringe suas idéias em nenhum modo.Pode resultar em soluções originais Conceito
  • 96. O objetivo de uma sessão de Brainstorming é o de coletar idéias de todos os participantes, sem críticas ou julgamentos • Incentive a todos a se sentirem livres • Não deve haver discussões durante a sessão de Brainstorming • Não se deve fazer julgamentos • Deixe as pessoas pegarem “carona” • Escreva todas as idéias em um flipchart Regras Conceito
  • 97. • Análise do tópico (definição do assunto ou tema) • Tempo para todos refletirem sobre o assunto • Convite a todos opinarem e fornecerem idéias • Anotação de todas as idéias no flipchart Seqüência de eventos Implantação
  • 98. Conceito É um conjunto de conceitos e práticas que tem por objetivos principais a organização e racionalização do ambiente de trabalho. O 5 S surgiu no Japão na década de 50 como um programa do Controle da Qualidade Total Japonês (CARPINETTI, 2010) Seiri Seiton Seiso Seiketsu Shitsuke
  • 99. 1° S Seiri Senso de Utilização Arrumação Organização Seleção 2° S Seiton Senso de Ordenação Sistematização Classificação 3° S Seiso Senso de Limpeza Zelo 4° S Seiketsu Senso de Asseio Higiene Saúde Integridade 5° S Shitsuke Senso de Autodisciplina Educação Compromisso
  • 100. Carta Carta A2 d2 D3 D4 A3 C4 B3 B4 2 1,880 1,128 - 3,267 2,659 0,7979 - 3,267 3 1,023 1,693 - 2,574 1,954 0,8862 - 2,568 4 0,729 2,059 - 2,282 1,628 0,9213 - 2,266 5 0,577 2,326 - 2,114 1,427 0,9400 - 2,089 6 0,483 2,534 - 2,004 1,287 0,9515 0,030 1,970 7 0,419 2,704 0,076 1,924 1,182 0,9594 0,118 1,882 8 0,373 2,847 0,136 1,864 1,099 0,9650 0,185 1,815 9 0,337 2,970 0,184 1,816 1,032 0,9693 0,239 1,761 10 0,308 3,078 0,223 1,777 0,976 0,9727 0,284 1,716 11 0,285 3,173 0,256 1,744 0,927 0,9754 0,321 1,679 Tamanho Amostra Cartas ( e R ) Cartas ( e S ) Carta R Carta S Carta Carta X A2 d2 D3 D4 E2 d2 D3 D4 2 1,880 1,128 - 3,267 2,660 1,128 - 3,267 3 1,187 1,693 - 2,574 1,772 1,693 - 2,574 4 0,796 2,059 - 2,282 1,457 2,059 - 2,282 5 0,691 2,326 - 2,114 1,290 2,326 - 2,114 6 0,548 2,534 - 2,004 1,184 2,534 - 2,004 7 0,508 2,704 0,076 1,924 1,109 2,704 0,076 1,924 8 0,433 2,847 0,136 1,864 1,054 2,847 0,136 1,864 9 0,412 2,970 0,184 1,816 1,010 2,970 0,184 1,816 10 0,362 3,078 0,223 1,777 0,975 3,078 0,223 1,777 Tamanho Amostra Cartas de Medianas ( e R ) Carta de Individuais ( Xind e Rmov ) Carta R Carta R ~

Notas do Editor

  1. n = 80 amostras
  2. * Variáveis quantitativas contínuas: variável que pode assumir qualquer valor dentro de um intervalo (infinito); * Variáveis quantitativas discretas: variável que só pode assumir determinados valores dentro de um intervalo (finito).
  3. Em Probabilidade e Estatística, o desvio padrão é a medida mais comum da dispersão estatística (representado pelo símbolo sigma, σ). Ele mostra o quanto de variação ou "dispersão" existe em relação à média (ou valor esperado). Um baixo desvio padrão indica que os dados tendem a estar próximos da média; um desvio padrão alto indica que os dados estão espalhados por uma gama de valores. O desvio padrão define-se como a raiz quadrada da variância. É definido desta forma de maneira a dar-nos uma medida da dispersão que: seja um número não-negativo; use a mesma unidade de medida dos dados fornecidos inicialmente. Faz-se uma distinção entre o desvio padrão σ (sigma) do total de uma população ou de uma variável aleatória, e o desvio padrão de um subconjunto em amostra. O termo desvio padrão foi introduzido na estatística por Karl Pearson no seu livro de 1894: "Sobre a dissecção de curvas de frequência assimétricas". Ver A2 e D2 no final dos slides