Controle de processos

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Controle de processos

  1. 1. Controle de Processo Plano de Controle Controle Estatístico de Processo Análise de Capabilidade de Processo Faculdade Univértix
  2. 2. Plano de Controle Faculdade Univértix
  3. 3. Plano de Controle  O Plano de Controle é derivado do FMEA;  O Plano de Controle inclui todos controles previstos em cada operação listada no Fluxograma de Processo;  Técnicas à Prova de Erro (Poka Yoke / Mistake Proofing) devem ser preferidas a controles convencionais;  Estabelecer as características a serem verificadas, os métodos e o plano de reação em cada etapa aplicável do processo;  Pode ser incorporado às Folhas de Processos. Faculdade Univértix
  4. 4. Formulário Cabeçalho Faculdade Univértix
  5. 5. Formulário Identificação da Etapa do Processo onde o controle é aplicado Faculdade Univértix
  6. 6. Formulário Descrição das características controladas Faculdade Univértix
  7. 7. Características Especiais Controle Robusto Dispositivo à Prova de Erro Controle Estatístico de Processo Poka Yoke / Mistake Proofing Cartas de Controle e Análise de Capabilidade Preferencial Recomendável Faculdade Univértix Inspeção 100% Contenção (85% eficaz)
  8. 8. Formulário Detalhes sobre o método de controle Faculdade Univértix
  9. 9. Formulário Plano de Reação Faculdade Univértix
  10. 10. Exemplos Faculdade Univértix
  11. 11. Exemplos Faculdade Univértix
  12. 12. Interface com outros documentos Fluxograma de Processo PFMEA Plano de Controle Op. 30 Colocar água na cuia Cevar a erva Queimar a erva Gosto amargo Água muito quente Chiado da chaleira Experiment ar chimarrão Faculdade Univértix Folhas de Processo
  13. 13. Controle Estatístico de Processos CEP  Controle Estatístico de Processo (Statistical Process Control – SPC).  Definição: método preventivo de se comparar, continuamente, os resultados de um processo com referenciais, identificando a partir de dados estatísticos as tendências para variações significativas, a fim de eliminar ou controlar essas variações;  Objetivo: reduzir a variabilidade de um processo através da eliminação das causas especiais de variação. Faculdade Univértix
  14. 14. Conceitos Básicos  Variação;  Distribuição Normal;  Causas Especiais e Causas Comuns;  Controle estatístico. Faculdade Univértix
  15. 15. Variação (Dispersão) Faculdade Univértix
  16. 16. Medidas de Variação  Amplitude (A ou R):  R = Maior leitura – menor leitura  Desvio padrão (s):informa quanto os dados estão dispersos em torno da média. Para variações pequenas o desvio padrão é pequeno.   xi 2  1   S xi2   n 1 n    Faculdade Univértix
  17. 17. Distribuição Normal Desvio Padrão Média Faculdade Univértix
  18. 18. Tipos de Variação  Aleatória:  Inerentes ao processo;  Podem ser eliminadas somente através de melhorias no processo;  Tipicamente 15% dos problemas;  Causas comuns.  Não Aleatória:  Devido a razões identificáveis (assinaláveis);  Podem ser eliminadas através de ações do operador ou da gerência;  Tipicamente 85% dos problemas;  Causas especiais. Faculdade Univértix
  19. 19. Causas comuns x Causas especiais Faculdade Univértix
  20. 20. Variabilidade e Previsibilidade  Todos os processos têm variação... Mas somente variação devido a causas comuns é previsível.  Um processo está sob controle estatístico quando somente causas comuns estão presentes. Processo sob ação de causas comuns Processo sob ação de causas especiais Faculdade Univértix
  21. 21. Controle de Processo Processo sob controle: • Causas especiais eliminadas • Presença somente de causas comuns de variação • Processo estável • Processo previsível Processo fora de controle: • Presença de causas especiais • Processo instável Implementação de • Processo não previsível Controle de Processo m Faculdade Univértix
  22. 22. Gráfico de Controle Causa Especial LSE LSC Média Gráficos de controle mostram a variação do processo ao longo do tempo LIC LIE 1 2 3 4 5 6 Número da Amostra Faculdade Univértix 7 8 9 10
  23. 23. Cartas de Controle: objetivo Identificar causas especiais de variação. Faculdade Univértix
  24. 24. Principais Tipos de Cartas de Controle  Dados Tipo Atributos   Para itens defeituosos (carta p) Para defeitos (carta c)  Dados Tipo Variáveis   X e AM (individuais e amplitude móvel) X e R (média e amplitude) Faculdade Univértix
  25. 25. Cartas: apresentação Composta de dois gráficos:  Gráfico das médias (X) ou dos valores individuais (I)   Mostram a localização do processo Tipicamente possuem Limites Inferiores e Superiores de Controle (LIC / LSC)  Gráfico das amplitudes (R) ou amplitude móvel (mR)   Mostram a variação (disperção) do processo Possuem somente Limite Superior de Controle (LSC) Faculdade Univértix
  26. 26. Processo Estável = Sob Controle Histograma: “fotografia do processo” Faculdade Univértix Carta de controle: comportamento ao longo do tempo
  27. 27. Determinação dos Limites de Controle Limites para gráfico Xbar x1 + x2 + ... xk == x k = LSC = x + A2R = LIC = x - A2R Onde: Aproximadamente igual a 3 Desvios Padrão = x = média das médias das amostras Faculdade Univértix
  28. 28. Critérios para identificação de causas especiais nas cartas de controle 8 ou mais pontos acima ou abaixo da Linha Central Possíveis causas: Mudança no ajuste de máquina Processo, método ou material diferente Avaria de um componente na máquina Quebra de máquina Grande variação no material recebido 6 ou mais pontos Subindo ou Descendo Possíveis causas: Desgaste de Ferramenta Gradual desgaste do equipamento Desgaste relacionado ao instrumento de medição Pontos fora dos Limites de Controle Possíveis causas: Erro na medição ou digitação Quebra de ferramenta Instrumento de medição desregulado Operador não consegue identificar a medida Deslocamento da Média Possíveis causas: Novo Método Nova Máquina Melhoria de Qualidade Novo Lote de Material Periodicidade dos Pontos Possíveis causas: Não-uniformidade na matéria-prima recebida Rodízio de Operadores, Gabaritos e instrumentos Diferença entre turnos Faculdade Univértix
  29. 29. Processo Instável = Fora de Controle Presença de causas especiais Presença de causas especiais Faculdade Univértix
  30. 30. Exemplos  Criação de uma carta:     Virtual Machine Formulário Carta de Controle Exemplo 1 Exemplo 2 Faculdade Univértix
  31. 31. Seleção de Cartas de Controle Faculdade Univértix
  32. 32. Capabilidade de Processo - Conceitos   Tolerâncias: especificações de engenharia que representam requisitos do produto. Capabilidade do Processo: representa o melhor desempenho do processo e é determinada pela variação das causas comuns. Isso é demonstrado quando o processo está sendo operado sob controle estatístico.    A capabilidade potencial do processo (Cp) é a entre tolerância e a variabilidade do processo. A capabilidade efetiva do processo (Cpk) mede a localização da variação do processo com relação aos limites de especificação. É a condição real de operação do processo. Considera a variação dentro dos subgrupos sc (desvio padrão estimado por Rbar/d2) – estudo de curto prazo. Desempenho do Processo: representa o desempenho geral do processo considerando todas as variações presentes.  O desempenho potencial e efetivo do processo (Pp/Ppk) tem conceito similar ao da capabilidade, porém utiliza a variação entre os subgrupos sp, que é a variação total do processo (desvio padrão amostral s  longo prazo. Faculdade Univértix
  33. 33. Cálculo da Capabilidade do Processo Índice de Capabilidade Potencial do Processo Amplitude da tolerância Cp = Amplitude do processo LSE – LIE Cp = 6sc Faculdade Univértix Onde: _ sc = R d2
  34. 34. Calculando Cp Exemplo: Dimensão = 9,0mm  0.5mm Média do processo = 8,80 mm Amplitude média = 0,33 mm Tamanho da amostra = 5 LSE – LIE Cp = 6sc Onde: _ sc = R d2 9.5 - 8.5 = 1,17 Cp = 6 (0,33/2,326) Faculdade Univértix
  35. 35. Cálculo da Capabilidade do Processo Índice de Capabilidade “efetiva” do Processo _ Cpk = mínimo _ x - LIE LSE - x ; 3sc 3sc Onde: _ sc = R d2 Faculdade Univértix
  36. 36. Calculando Cpk Exemplo: Dimensão = 9,0mm  0.5mm Média do processo = 8,80 mm Amplitude média = 0,33 mm Tamanho da amostra = 5 _ _ Cpk = mínimo x - LIE LSE - x ; 3sc 3sc 0,70 Cpk = mínimo 8.80 - 8.50 3 (0,33/2,326) Faculdade Univértix ; 1,64 9.50 - 8.80 3 (0,33/2,326) = 0,70
  37. 37. Representação da Capabilidade Cp = 1,17 Cpk = 0,70 LIE 8,5 LSE _ X 9,0 Faculdade Univértix 9,5
  38. 38. Processos capazes e não capazes Limites de Especificação (a) Variação natural excede os limites de especificação; processo não é capaz de atender as especificações o tempo todo. Processo Limites de Especificação (b) Limites de especificação e variação natural são iguais; processo é capaz de atender as especificações a maior parte do tempo. Processo Faculdade Univértix
  39. 39. Processos capazes e não capazes Limites de Especificação (c) Limites de especificação maiores que a variação natural do processo; o processo é capaz de atender a especificação ao longo do tempo. Processo (d) Limites de especificação maiores que a a variação natural do processo, mas o processo está descentralizado. Processo capaz mas alguns resultados não vão atender o limite superior de especificação. Limites de Especificação Processo Faculdade Univértix
  40. 40. Análise da capabilidade  Cp < 1: a capabilidade do processo é inadequada à tolerância exigida.  1 ≤ Cp ≤ 1,33: a capabilidade do processo está em torno da diferença entre as especificações.  Cp > 1,33: a capacidade do processo é adequada à tolerância exigida (resta 30% de “folga” na tolerância). Faculdade Univértix
  41. 41. Desempenho do Processo Índice de Desempenho Potencial do Processo Amplitude da tolerância Pp = Amplitude do processo LSE – LIE Pp = 6sp Faculdade Univértix Onde: sp = s
  42. 42. Resultados da Análise de Capabilidade Faculdade Univértix

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