Variaveis do Cep

1. Controle Estatístico do Processo (CEP) Dados Variáveis

5. Introdução ao CEP

7. CEP e o Modelo de Processo Fornecedor Processo Cliente CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO Comunicação Comunicação KPIV KPOV

11. Componentes de um Gráfico de Controle 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0 5 10 15 20 Limite de Controle Superior Limite de Controle Inferior Média Região de Variação Não-aleatória Número da observação Valor da observação Região de Variação Aleatória Observação 10

12. Estatísticas de um Gráfico de Controle Região de Variação Não-aleatória Número da observação Valor da observação Região de Variação Aleatória LCL - 3  UCL + 3  Média Área de 99,73% 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0 5 10 15 20

16. Regra 1 da Western Electric Regra 1: Qualquer ponto fora dos limites de controle A B C C B A

17. Regra 2 da Western Electric Regra 2: 7 pontos consecutivos do mesmo lado da linha central A B C C B A

18. Regra 3 da Western Electric Regra 3: 7 pontos consecutivos crescentes ou decrescentes A B C C B A

19. Regra 4 da Western Electric Regra 4: 2 de 3 pontos na mesma zona A ou além A B C C B A

20. Regra 5 da Western Electric Regra 5: 4 de 5 pontos na mesma zona B ou além A B C C B A

21. Regra 6 da Western Electric Regra 6: 14 pontos consecutivos alternando-se para cima e para baixo A B C C B A

22. Regra 7 da Western Electric Regra 7: 14 pontos consecutivos em qualquer zona C A B C C B A

23. Regras da Western Electric no Minitab ® Stat>Control Charts>Xbar-R

24. Fluxograma dos Gráficos de Controle Variável Gráfico Xbar-R Gráfico I-MR GráficoXbar-s n<10 Não Sim n=1 Não Sim

25. Xbar-R: Gráficos de Média e Amplitude

27. Xbar-R e Dados de Subgrupo O departamento de QC mede a porcentagem de transmissão de uma luz de 560 nanômetros através de um produto feito de vidro tingido. O processo está sob controle? Como os dados são dados de subgrupo, será utilizado um gráfico Xbar-R X1 X2 X3 X4 X5 SG 1 43.8 43.7 47.2 46.3 44.4 SG 2 44.7 43.2 45.7 45.8 44.4 SG 3 45.3 43.8 44.3 46.2 46.6 SG 4 45.4 44.1 44.6 45.3 45.0 SG 5 43.8 45.6 44.6 44.8 45.0 SG 6 45.7 46.0 45.6 45.9 46.5 SG 7 46.5 45.6 45.7 46.9 45.6 SG 8 46.1 45.8 45.5 45.9 45.1 SG 9 44.5 44.0 45.4 45.8 44.7 SG 10 47.8 43.6 44.5 46.0 44.5 SG 11 45.5 45.4 42.8 47.0 45.1 SG 12 46.8 43.5 43.4 46.0 45.0 SG 13 44.2 44.7 46.1 44.5 45.8 SG 14 44.6 44.7 45.2 43.0 45.5 SG 15 46.0 46.0 45.0 44.5 47.2 SG 16 46.3 43.7 44.8 46.0 45.4 SG 17 43.2 43.0 45.6 44.8 45.4 SG 18 45.2 45.1 46.9 45.0 44.8 SG 19 44.6 44.5 44.6 43.7 45.1 SG 20 45.6 44.2 46.0 43.5 45.9

28. Construindo um Gráfico Xbar-R X1 X2 X3 X4 X5 Xbar Amplit SG 1 43.8 43.7 47.2 46.3 44.4 45.1 3.5 SG 2 44.7 43.2 45.7 45.8 44.4 44.8 2.6 SG 3 45.3 43.8 44.3 46.2 46.6 45.2 2.8 SG 4 45.4 44.1 44.6 45.3 45.0 44.9 1.3 SG 5 43.8 45.6 44.6 44.8 45.0 44.8 1.8 SG 6 45.7 46.0 45.6 45.9 46.5 45.9 0.9 SG 7 46.5 45.6 45.7 46.9 45.6 46.1 1.3 SG 8 46.1 45.8 45.5 45.9 45.1 45.7 1.0 SG 9 44.5 44.0 45.4 45.8 44.7 44.9 1.8 SG 10 47.8 43.6 44.5 46.0 44.5 45.3 4.2 SG 11 45.5 45.4 42.8 47.0 45.1 45.2 4.2 SG 12 46.8 43.5 43.4 46.0 45.0 44.9 3.4 SG 13 44.2 44.7 46.1 44.5 45.8 45.1 1.9 SG 14 44.6 44.7 45.2 43.0 45.5 44.6 2.5 SG 15 46.0 46.0 45.0 44.5 47.2 45.7 2.7 SG 16 46.3 43.7 44.8 46.0 45.4 45.2 2.6 SG 17 43.2 43.0 45.6 44.8 45.4 44.4 2.6 SG 18 45.2 45.1 46.9 45.0 44.8 45.4 2.1 SG 19 44.6 44.5 44.6 43.7 45.1 44.5 1.4 SG 20 45.6 44.2 46.0 43.5 45.9 45.0 2.5 45.13 2.36 Média

29. Definindo os Limites Superior e Inferior do Xbar-R A 2 , D 3 e D 4 são constantes de controle de Shewhart

30. Calculando os Limites Superior e Inferior do Xbar-R n D4 D3 A2 2 3.27 0.00 1.88 3 2.57 0.00 1.02 4 2.28 0.00 0.73 5 2.11 0.00 0.58 6 2.00 0.00 0.48 7 1.92 0.08 0.42 8 1.86 0.14 0.37 9 1.82 0.18 0.34 Constantes do Gráfico de Controle de Shewhart n é o tamanho do subgrupo Os valores calculados estão de acordo com o Minitab ®

31. Gráficos Xbar-R no Minitab ® Etapa 1 Copie ou digite os dados por subgrupo na planilha Abra o arquivo SPC VARIABLE XBAR.MTW

32. Gráficos Xbar-R no Minitab ® Etapa 2 Empilhe os dados

33. Gráficos Xbar-R no Minitab ® Etapa 3 Stat>Control Charts>Xbar-R

34. Gráficos Xbar-R no Minitab ® Etapa 4

35. Gráficos Xbar-R no Minitab ® Etapa 5

37. I-MR: Gráficos Individual e de Amplitude Móvel Também chamado X-MR

39. Dados I-MR e Individuais A cada hora, o departamento de QC mede a resistência pelicular das soldas nas braçadeiras para suporte de vidros planos. O processo está sob controle? Como se tratam de dados individuais, será utilizado um gráfico I-MR. Este é um exemplo de teste destrutivo. Pull Test 2.38 2.06 2.46 1.96 2.22 2.44 2.16 2.13 1.97 2.29 2.07 1.97 2.09 2.16 2.57 2.83 2.04 2.13 2.55 2.39

40. Construindo um Gráfico I-MR Obs.: calculado para uma amplitude móvel de 2 Pull Test MR (2) 1 2.38 2 2.06 0.32 3 2.46 0.40 4 1.96 0.50 5 2.22 0.26 6 2.44 0.22 7 2.16 0.28 8 2.13 0.03 9 1.97 0.16 10 2.29 0.32 11 2.07 0.22 12 1.97 0.10 13 2.09 0.12 14 2.16 0.07 15 2.57 0.41 16 2.83 0.26 17 2.04 0.79 18 2.13 0.09 19 2.55 0.42 20 2.39 0.16 Ave 2.244 0.270

41. Definindo os Limites Superior e Inferior do I-MR E 2 , D 3 e D 4 são constantes de controle de Shewhart

42. Calculando os Limites Superior e Inferior do I-MR Os valores calculados estão de acordo com o Minitab ® n D4 D3 A2 E2 2 3.27 0.00 1.88 2.66 3 2.57 0.00 1.02 1.77 4 2.28 0.00 0.73 1.46 5 2.11 0.00 0.58 1.29 6 2.00 0.00 0.48 1.18 7 1.92 0.08 0.42 1.11 8 1.86 0.14 0.37 1.05 9 1.82 0.18 0.34 1.01 n é o tamanho do subgrupo Constantes de Shewhart do Gráfico de Controle

43. Gráficos I-MR no Minitab ® Etapa 1 Copie ou digite os dados por subgrupos na planilha Abra o arquivo SPC VARIABLE IMR.MTW

44. Gráficos I-MR no Minitab ® Etapa 2 Stat>Control Charts>I-MR

45. Gráficos I-MR no Minitab ® Etapa 3

46. Gráfico I-MR Sobre Uma Melhoria de Processo Uma “melhoria” do processo foi feita para aumentar a resistência pelicular. Ela é real? Empilhe os dados

47. O I-MR Mostra Duas Populações O recálculo dos limites com base nas estatísticas melhoradas mostra claramente que o processo “antigo” é significativamente diferente. A resistência pelicular é maior.

49. Gráficos I-MR Alvo

51. I-MR Alvo e Dados Reais O departamento de vendas utiliza um processo de previsão de demanda para prever as vendas semanais. O processo de previsão de demanda deles está sob controle? Como se tratam de dados individuais, é utilizado um gráfico I-MR. Actual 132 96 127 177 126 120 133 185 152 148 189 148 163 139 131 111 143 166 134 135

52. Gráfico I-MR de Dados Reais Parece que a previsão está sob controle, mas indo um pouco mais fundo…

53. Necessidade dos Gráficos I-MR Alvo A previsão de demanda não produz a “realidade” – os clientes sim. A previsão de demana produz uma demanda alvo. A diferença entre a previsão e a realidade é a medição real do processo. O I-MR plota a diferença Actual Target Delta 132 138 6 96 99 3 127 127 0 177 175 -2 126 128 2 120 123 3 133 135 2 185 166 -19 152 154 2 148 154 6 189 186 -3 148 153 5 163 161 -2 139 143 4 131 136 5 111 133 22 143 143 0 166 171 5 134 138 4 135 135 0

54. Gráfico I-MR Alvo O processo de previsão de demanda não está sob controle. Possível área para um trabalho de projeto six sigma!