O documento discute o Controle Estatístico de Processos (CEP) e fornece ferramentas para analisar a variação em processos. Ele explica como criar e interpretar gráficos de controle como Xbar-R e I-MR para monitorar processos e identificar causas especiais de variação. O objetivo do CEP é manter processos sob controle e minimizar variação através do uso de dados para tomar decisões.
O documento discute o Controle Estatístico de Processos (CEP) e fornece ferramentas para analisar a variação em processos. Ele explica como criar e interpretar gráficos de controle como Xbar-R e I-MR para monitorar processos e identificar causas especiais de variação. O objetivo do CEP é manter processos sob controle e minimizar variação através do uso de dados para tomar decisões.
O documento discute os conceitos e aplicações do Controle Estatístico de Processo (CEP). Aborda os tipos de empresas, objetivos de uma empresa honesta, sobrevivência da empresa, valor para o cliente, formas de controle, tipos de gráficos de controle, limites de controle, detectando falta de controle e causas de variação em processos.
O documento discute os conceitos de controle estatístico de processo (CEP) e qualidade. O CEP envolve a coleta de dados estatísticos de amostras para monitorar processos de produção e identificar variações significativas que precisam ser eliminadas. O documento explica termos como média, desvio padrão e gráficos de controle usados no CEP para manter a qualidade dentro dos padrões especificados.
Prof.Dr. Nilo Antonio de Souza Sampaio - CEP na área industrialNilo Sampaio
O documento discute o Controle Estatístico de Processos (CEP) como técnica estatística aplicada à produção industrial para garantia da qualidade. Aborda as origens do CEP, ferramentas como gráficos de controle e casos de aplicação em indústrias de salame e atendimento hospitalar.
O documento apresenta três tópicos principais sobre controle de processo: (1) Plano de Controle, que descreve como derivar controles a partir de um FMEA e incluir técnicas à prova de erro; (2) Controle Estatístico de Processo, que introduz conceitos como variação, causas comuns e especiais, e cartas de controle; (3) Análise de Capabilidade de Processo, que explica como medir a capacidade de um processo atender especificações usando índices como Cp e Cpk.
O documento discute conceitos básicos de controle estatístico de processo, incluindo definições de qualidade, controle de qualidade, distribuição normal e gráficos de controle. Ele também descreve os fatores necessários para implementar um programa de avaliação e controle de qualidade e as responsabilidades das partes envolvidas na cadeia de produção-consumo.
O documento discute gráficos de controle e brainstorming. Apresenta as funções dos gráficos de controle como detectar variações especiais em processos e tomar ações de melhoria. Também discute formas de aplicação de gráficos de controle e seus benefícios. Por fim, aborda o brainstorming como uma técnica para gerar ideias em grupo.
O documento discute o Controle Estatístico de Processos (CEP) e fornece ferramentas para analisar a variação em processos. Ele explica como criar e interpretar gráficos de controle como Xbar-R e I-MR para monitorar processos e identificar causas especiais de variação. O objetivo do CEP é manter processos sob controle e minimizar variação através do uso de dados para tomar decisões.
O documento discute os conceitos e aplicações do Controle Estatístico de Processo (CEP). Aborda os tipos de empresas, objetivos de uma empresa honesta, sobrevivência da empresa, valor para o cliente, formas de controle, tipos de gráficos de controle, limites de controle, detectando falta de controle e causas de variação em processos.
O documento discute os conceitos de controle estatístico de processo (CEP) e qualidade. O CEP envolve a coleta de dados estatísticos de amostras para monitorar processos de produção e identificar variações significativas que precisam ser eliminadas. O documento explica termos como média, desvio padrão e gráficos de controle usados no CEP para manter a qualidade dentro dos padrões especificados.
Prof.Dr. Nilo Antonio de Souza Sampaio - CEP na área industrialNilo Sampaio
O documento discute o Controle Estatístico de Processos (CEP) como técnica estatística aplicada à produção industrial para garantia da qualidade. Aborda as origens do CEP, ferramentas como gráficos de controle e casos de aplicação em indústrias de salame e atendimento hospitalar.
O documento apresenta três tópicos principais sobre controle de processo: (1) Plano de Controle, que descreve como derivar controles a partir de um FMEA e incluir técnicas à prova de erro; (2) Controle Estatístico de Processo, que introduz conceitos como variação, causas comuns e especiais, e cartas de controle; (3) Análise de Capabilidade de Processo, que explica como medir a capacidade de um processo atender especificações usando índices como Cp e Cpk.
O documento discute conceitos básicos de controle estatístico de processo, incluindo definições de qualidade, controle de qualidade, distribuição normal e gráficos de controle. Ele também descreve os fatores necessários para implementar um programa de avaliação e controle de qualidade e as responsabilidades das partes envolvidas na cadeia de produção-consumo.
O documento discute gráficos de controle e brainstorming. Apresenta as funções dos gráficos de controle como detectar variações especiais em processos e tomar ações de melhoria. Também discute formas de aplicação de gráficos de controle e seus benefícios. Por fim, aborda o brainstorming como uma técnica para gerar ideias em grupo.
Graficos de controle e aperfeicoamento do processonigr0 s
O documento discute gráficos de controle e como eles podem ser usados para melhorar processos de produção. Existem dois tipos de gráficos: por atributos para características não mensuráveis e por variáveis para características mensuráveis. Os gráficos fornecem informações sobre o desempenho e variabilidade do processo para identificar causas especiais de variação e melhorar a qualidade.
Quando construir uma carta de controle por variáveisCassiano Augusto
O documento descreve os tipos de cartas de controle por variáveis e atributos utilizadas no controle estatístico de qualidade. Ele explica que cartas de controle por variáveis monitoram características mensuráveis como peso e dimensão, enquanto cartas de controle por atributos classificam produtos como "bom" ou "defeituoso". O documento também lista e descreve os principais tipos de cartas de controle por variáveis e atributos.
1) O documento descreve o histórico e princípios do Controle Estatístico de Processo (CEP), que usa estatística para avaliar desempenho de processos e apoiar ações corretivas.
2) As sete ferramentas do CEP incluem diagramas de causa-efeito, histogramas e gráficos de controle usados para monitorar processos.
3) Gráficos de controle mostram tendência central e dispersão de medidas para determinar se variação é normal ou requer ajustes no processo.
1) Os egípcios estabeleceram um padrão de medida de comprimento chamado cúbito há mais de quatro mil anos, e suas construções eram baseadas nessa unidade de medida.
2) Ao longo da história, várias civilizações construíram grandes obras com precisão, mesmo sem instrumentos sofisticados.
3) A revolução industrial marcou o início da automação e do consumo em massa, levando ao surgimento de milhares de empresas e à necessidade de melhoria contínua de processos.
1) O documento introduz os conceitos e técnicas do Controle Estatístico de Processo (CEP), incluindo causas comuns e especiais de variação, gráficos de controle e melhoria contínua.
2) O CEP é uma filosofia de gerenciamento que usa dados para garantir a estabilidade e melhoria dos processos de produção.
3) As principais técnicas do CEP incluem amostras, gráficos de controle e diagramas de causa e efeito.
O documento apresenta os conceitos e técnicas de controle estatístico de processo, incluindo plano de controle, cartas de controle, análise de capabilidade de processo e índices como Cp e Cpk. É destacado que o objetivo é reduzir a variabilidade do processo através da identificação e eliminação de causas especiais de variação.
Nilo Antonio de Souza Sampaio - Controle estatístico de processos Nilo Sampaio
O documento discute o controle estatístico de processos, sua origem, ferramentas principais e aplicações na indústria. Apresenta Walter Shewhart como pioneiro do campo e descreve ferramentas como gráficos de controle, histograma e diagrama de Pareto. Fornece exemplos práticos do uso de gráficos de controle para analisar temperatura em processo de defumação.
O documento discute o que é Controle Estatístico de Processo (CEP). O CEP permite entender e controlar processos de produção através de medições e contagens para identificar problemas e agir preventivamente. O CEP baseia-se em um sistema de prevenção ao invés de detecção para reduzir defeitos e melhorar a qualidade.
Controle Estatístico de Processos (CEP) é uma coleção de ferramentas de resolução de problemas muito utilizada na obtenção da estabilidade de processos, através da redução da variabilidade. Essa palestra visa fornecer uma visão geral sobre o assunto, apresentando os gráficos de controle, as recomendações de utilização do CEP no CMMI e os desafios da sua utilização no desenvolvimento de software.
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
1) O documento discute técnicas estatísticas para o controle de processos, incluindo cartas de controle para variáveis e atributos.
2) As cartas de controle permitem o controle contínuo do processo e identificação de causas comuns e especiais de variação.
3) O documento também aborda a análise da capacidade do processo e a melhoria contínua por meio do ciclo PDCA.
O documento discute o controle estatístico de processos, apresentando os conceitos de cartas de controle para variáveis e atributos. Ele especificamente descreve o uso da carta "p" para controlar a proporção de itens não-conformes em um processo de inspeção, incluindo como calcular e interpretar a proporção não-conforme e os limites de controle da carta.
[1] O documento discute a capacidade dos processos e a diferença entre capacidade e capacidade. [2] Explica que a capacidade de um processo refere-se à uniformidade do seu output e que quanto mais uniforme o resultado, maior a sua competência. [3] Discutem-se os índices Cp e Cpk para medir a capacidade de um processo e determinar se está dentro das especificações.
O Controle Estatı́stico de Processo (CEP) é uma técnica estatı́stica que envolve a coleta, a organização e a interpretação de dados para o controle de um processo de produção (ou serviço), com o objetivo de controlar e melhorar continuamente a qualidade do produto.
1. O documento discute controle de processos industriais e sistemas de medição de pressão.
2. Inclui seções sobre automação industrial, tipos de malhas de controle, instrumentos de controle e monitoramento, e dispositivos para medição de pressão.
3. Fornece detalhes técnicos sobre como sistemas de controle funcionam, incluindo diagramas de blocos e tipos de realimentação.
Este documento descreve várias ferramentas estatísticas utilizadas para melhorar processos e resolver problemas, incluindo: (1) as 7 ferramentas básicas da qualidade como folhas de registro, histograma e diagramas de Pareto; (2) como usar esses ferramentas para coletar e analisar dados; e (3) objetivos gerais de facilitar a resolução de problemas para todos na empresa.
Previsão de tendência utilizando curvas
Previsão de tendência utilizando modelos de suavização (ajustamento)
Previsão de Sazonalidade utilizando modelos de suavização
Previsão de Sazonalidade utilizando o modelo de decomposição
Outliers
Controle do sistema de previsão
O documento descreve a evolução histórica do controle estatístico de processos, desde os primórdios até os dias atuais, quando o foco é atender às necessidades dos clientes de forma sustentável. Ele também define os objetivos e técnicas do controle estatístico de processos, como fornecer informações para tomada de decisões e garantir a qualidade da produção.
O documento descreve vários tipos de gráficos de controle utilizados para monitorar a qualidade de processos produtivos, incluindo gráficos para fração não conforme, número de itens defeituosos, e número médio de defeitos por unidade. Limites de controle são calculados para cada gráfico com base em amostras históricas. Exemplos ilustram como construir e interpretar esses gráficos.
Este documento discute o Controle Estatístico de Processo (CEP), incluindo conceitos como média, desvio padrão e verificação da normalidade de processo. Também aborda cartas de controle por variáveis e atributos, além de detalhar os passos para implementação do CEP em uma empresa.
Graficos de controle e aperfeicoamento do processonigr0 s
O documento discute gráficos de controle e como eles podem ser usados para melhorar processos de produção. Existem dois tipos de gráficos: por atributos para características não mensuráveis e por variáveis para características mensuráveis. Os gráficos fornecem informações sobre o desempenho e variabilidade do processo para identificar causas especiais de variação e melhorar a qualidade.
Quando construir uma carta de controle por variáveisCassiano Augusto
O documento descreve os tipos de cartas de controle por variáveis e atributos utilizadas no controle estatístico de qualidade. Ele explica que cartas de controle por variáveis monitoram características mensuráveis como peso e dimensão, enquanto cartas de controle por atributos classificam produtos como "bom" ou "defeituoso". O documento também lista e descreve os principais tipos de cartas de controle por variáveis e atributos.
1) O documento descreve o histórico e princípios do Controle Estatístico de Processo (CEP), que usa estatística para avaliar desempenho de processos e apoiar ações corretivas.
2) As sete ferramentas do CEP incluem diagramas de causa-efeito, histogramas e gráficos de controle usados para monitorar processos.
3) Gráficos de controle mostram tendência central e dispersão de medidas para determinar se variação é normal ou requer ajustes no processo.
1) Os egípcios estabeleceram um padrão de medida de comprimento chamado cúbito há mais de quatro mil anos, e suas construções eram baseadas nessa unidade de medida.
2) Ao longo da história, várias civilizações construíram grandes obras com precisão, mesmo sem instrumentos sofisticados.
3) A revolução industrial marcou o início da automação e do consumo em massa, levando ao surgimento de milhares de empresas e à necessidade de melhoria contínua de processos.
1) O documento introduz os conceitos e técnicas do Controle Estatístico de Processo (CEP), incluindo causas comuns e especiais de variação, gráficos de controle e melhoria contínua.
2) O CEP é uma filosofia de gerenciamento que usa dados para garantir a estabilidade e melhoria dos processos de produção.
3) As principais técnicas do CEP incluem amostras, gráficos de controle e diagramas de causa e efeito.
O documento apresenta os conceitos e técnicas de controle estatístico de processo, incluindo plano de controle, cartas de controle, análise de capabilidade de processo e índices como Cp e Cpk. É destacado que o objetivo é reduzir a variabilidade do processo através da identificação e eliminação de causas especiais de variação.
Nilo Antonio de Souza Sampaio - Controle estatístico de processos Nilo Sampaio
O documento discute o controle estatístico de processos, sua origem, ferramentas principais e aplicações na indústria. Apresenta Walter Shewhart como pioneiro do campo e descreve ferramentas como gráficos de controle, histograma e diagrama de Pareto. Fornece exemplos práticos do uso de gráficos de controle para analisar temperatura em processo de defumação.
O documento discute o que é Controle Estatístico de Processo (CEP). O CEP permite entender e controlar processos de produção através de medições e contagens para identificar problemas e agir preventivamente. O CEP baseia-se em um sistema de prevenção ao invés de detecção para reduzir defeitos e melhorar a qualidade.
Controle Estatístico de Processos (CEP) é uma coleção de ferramentas de resolução de problemas muito utilizada na obtenção da estabilidade de processos, através da redução da variabilidade. Essa palestra visa fornecer uma visão geral sobre o assunto, apresentando os gráficos de controle, as recomendações de utilização do CEP no CMMI e os desafios da sua utilização no desenvolvimento de software.
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.
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1) O documento discute técnicas estatísticas para o controle de processos, incluindo cartas de controle para variáveis e atributos.
2) As cartas de controle permitem o controle contínuo do processo e identificação de causas comuns e especiais de variação.
3) O documento também aborda a análise da capacidade do processo e a melhoria contínua por meio do ciclo PDCA.
O documento discute o controle estatístico de processos, apresentando os conceitos de cartas de controle para variáveis e atributos. Ele especificamente descreve o uso da carta "p" para controlar a proporção de itens não-conformes em um processo de inspeção, incluindo como calcular e interpretar a proporção não-conforme e os limites de controle da carta.
[1] O documento discute a capacidade dos processos e a diferença entre capacidade e capacidade. [2] Explica que a capacidade de um processo refere-se à uniformidade do seu output e que quanto mais uniforme o resultado, maior a sua competência. [3] Discutem-se os índices Cp e Cpk para medir a capacidade de um processo e determinar se está dentro das especificações.
O Controle Estatı́stico de Processo (CEP) é uma técnica estatı́stica que envolve a coleta, a organização e a interpretação de dados para o controle de um processo de produção (ou serviço), com o objetivo de controlar e melhorar continuamente a qualidade do produto.
1. O documento discute controle de processos industriais e sistemas de medição de pressão.
2. Inclui seções sobre automação industrial, tipos de malhas de controle, instrumentos de controle e monitoramento, e dispositivos para medição de pressão.
3. Fornece detalhes técnicos sobre como sistemas de controle funcionam, incluindo diagramas de blocos e tipos de realimentação.
Este documento descreve várias ferramentas estatísticas utilizadas para melhorar processos e resolver problemas, incluindo: (1) as 7 ferramentas básicas da qualidade como folhas de registro, histograma e diagramas de Pareto; (2) como usar esses ferramentas para coletar e analisar dados; e (3) objetivos gerais de facilitar a resolução de problemas para todos na empresa.
Previsão de tendência utilizando curvas
Previsão de tendência utilizando modelos de suavização (ajustamento)
Previsão de Sazonalidade utilizando modelos de suavização
Previsão de Sazonalidade utilizando o modelo de decomposição
Outliers
Controle do sistema de previsão
O documento descreve a evolução histórica do controle estatístico de processos, desde os primórdios até os dias atuais, quando o foco é atender às necessidades dos clientes de forma sustentável. Ele também define os objetivos e técnicas do controle estatístico de processos, como fornecer informações para tomada de decisões e garantir a qualidade da produção.
O documento descreve vários tipos de gráficos de controle utilizados para monitorar a qualidade de processos produtivos, incluindo gráficos para fração não conforme, número de itens defeituosos, e número médio de defeitos por unidade. Limites de controle são calculados para cada gráfico com base em amostras históricas. Exemplos ilustram como construir e interpretar esses gráficos.
Este documento discute o Controle Estatístico de Processo (CEP), incluindo conceitos como média, desvio padrão e verificação da normalidade de processo. Também aborda cartas de controle por variáveis e atributos, além de detalhar os passos para implementação do CEP em uma empresa.
O documento discute técnicas estatísticas de controle de qualidade, incluindo controle de processo, controle de recebimentos, distribuição de frequência e gráficos de controle. O objetivo do controle de processo é detectar mudanças no processo produtivo rapidamente para minimizar defeitos, enquanto o controle de recebimentos busca formas econômicas de verificar se lotes atendem especificações. Distribuições de frequência e gráficos ajudam a visualizar o comportamento de variações no processo.
O documento discute as principais ferramentas da qualidade utilizadas na metodologia Seis Sigma, incluindo fluxograma, estratificação, folha de verificação, gráfico de Pareto, diagrama de causa e efeito, histograma, diagrama de dispersão e carta de controle. Essas ferramentas são usadas para coleta, processamento e análise de dados sobre a variabilidade dos processos com o objetivo de reduzir defeitos e melhorar a qualidade.
Este documento discute exercícios de interpretação de gráficos de Levey-Jennings, que são usados para avaliar a variabilidade de sistemas analíticos em laboratórios clínicos. O documento fornece cinco exercícios com gráficos de diferentes análises e pede que o leitor identifique possíveis problemas e proponha medidas corretivas.
O documento discute o controle estatístico de processos na indústria, incluindo sua origem com Walter Shewhart e ferramentas como gráficos de controle e histograma. Ele apresenta exemplos de como essas ferramentas, como gráficos de controle, são usadas para monitorar e melhorar processos industriais.
O documento descreve os gráficos de controle para variáveis e como construí-los. Explica que esses gráficos monitoram a média e variabilidade de características mensuradas numericamente para garantir que os processos permaneçam estáveis e com baixa variabilidade. Detalha como estimar os limites de controle usando amostras coletadas quando o processo estava sob controle.
1. O documento descreve o Controle Estatístico de Processos (CEP), que utiliza técnicas estatísticas para monitorar processos e identificar variações;
2. O CEP permite ao gestor tomar decisões com base em informações confiáveis sobre o processo, representado de forma gráfica para facilitar interpretação;
3. Cartas de controle, médias, desvios padrão e outros conceitos estatísticos são aplicados para distinguir variações comuns de variações especiais que precisam ser eliminadas.
O documento discute testes de desempenho de software, definindo testes de carga, desempenho e estresse. Também aborda modelagem de carga de trabalho, métricas estatísticas e a ferramenta JMeter para teste de desempenho.
O documento discute o controle estatístico de processos e cartas de controle. Ele explica que o controle estatístico de processos é um método preventivo para comparar continuamente os resultados de um processo com padrões, identificando variações significativas para controlá-las e reduzi-las. Também descreve os principais tipos de cartas de controle, como cartas de média e desvio-padrão e média e amplitude, que permitem monitorar processos.
O documento discute o Controle Estatístico do Processo (CEP), incluindo:
1) O CEP envolve a representação gráfica da variação de um processo ao longo do tempo para detectar causas especiais de variação.
2) Os gráficos de controle são usados para monitorar a centralização e dispersão de um processo e identificar quando ele sai de controle.
3) É importante distinguir entre causas comuns e especiais de variação e tomar ações para reduzir ambos os tipos de causas.
O documento discute o Controle Estatístico do Processo (CEP), incluindo:
1) O CEP envolve a representação gráfica da variação de um processo ao longo do tempo para detectar causas especiais de variação.
2) Os gráficos de controle são usados para monitorar a centralização e dispersão de um processo e identificar quando ele sai de controle.
3) É importante distinguir entre causas comuns e especiais de variação e tomar ações para reduzir ambos os tipos de causas.
O documento descreve a organização da produção farmacêutica, incluindo o organograma funcional, descrição das funções dos cargos, layout da fábrica, requisitos técnicos para projeto, dimensionamento das áreas, sistemas gerais, guia de planejamento das instalações, atividades fim e meio, planejamento do tempo de processo, recursos humanos, organização para gestão da qualidade, documentação, indicadores de desempenho e previsão de vendas.
O documento discute o Controle Estatístico de Processos (CEP) e como ele pode ser usado para monitorar a variabilidade de processos e identificar quando um processo está sob controle ou fora de controle. Ele explica o que são cartas de controle e como elas podem ser usadas para distinguir entre causas comuns e especiais de variação em um processo.
O documento discute a interpretação de resultados de controle de qualidade usando regras múltiplas quando dois materiais de controle distintos são analisados. Ele fornece um exemplo de protocolo de interpretação de CQ com regras de alerta e rejeição e aplica o protocolo a um conjunto de resultados de controle para colesterol, identificando quais corridas estão fora de controle e o tipo de erro sugerido.
I - OBJETIVO E ESCOPO DO TRABALHO
O objetivo dos trabalhos envolveu a avaliação dos processos de Compras, Vendas e Produção, considerando os aspectos de controle, tecnologia e gestão das atividades, com seguinte abrangência:
• COMPRAS ao RECEBIMENTO
o Identificação das necessidades de aquisição;
o Seleção, homologação e cadastro de fornecedores;
o Negociação e efetivação das compras;
o Gestão de contratos;
o Recebimento (fiscal) de materiais e serviços;
o Administração do contas a pagar;
o Informações contábeis. *
• VENDAS
o Definição das estratégias de vendas;
o Identificação, homologação e cadastro de clientes;
o Análise, concessão e manutenção de limites de crédito;
o Efetivação das vendas;
o Faturamento e expedição;
o Administração do contas a receber;
o Informações contábeis. *
• PRODUÇÃO
o Recebimento (físico) de materiais;
o Planejamento e controle da produção;
o Gerenciamento de produtos acabados;
o Administração dos estoques;
o Manutenção de máquinas e equipamentos;
o Informações contábeis. *
* - Será avaliado em Etapa específica com a empresa terceirizada – responsável pelas atividades.
Os trabalhos, conforme apresentado em 01/fevereiro/2021, observaram o seguinte escopo:
• Entendimento do fluxo de informações com o pessoal-chave diretamente envolvido nos processos (presentes na respectiva apresentação supracitada)
• Identificação dos riscos existentes
• Avaliação corroborativa das técnicas de controle realizadas. Testes amostrais não realizados pelo escopo acordado com a Administração.
• Comparação com as práticas normalmente exercidas conforme metodologia e ferramentas utilizadas pela TBB CONSULTING
• Proposição de recomendações nos casos em que a estrutura de controles existente não minimize os riscos associados em níveis aceitáveis
II - SUMÁRIO GERENCIAL
PRINCIPAIS RISCOS IDENTIFICADOS
A análise dos processos demonstrou que existem riscos significativos em termos de alto grau de vulnerabilidade que devem ser tratados a fim de minimizá-los em um nível aceitável.
Demonstramos abaixo um sumário dos aspectos identificados:
• COMPRAS ao RECEBIMENTO
o Não há informações de estoque mínimo no sistema I4, com metodologia de recompra de itens – planejamento (!), (Analisar tendência e média levando em consideração mês de maior consumo e menor.)
o Excesso de compras solicitadas ‘verbalmente’ - e somente depois são formalizadas por meio de pedidos para pagamento, (Já analisado)
o Processo de desenvolvimento de fornecedores prejudicado pela potencial limitação de responsabilidade do gestor (alçacas?), ok
o ~30% dos itens ‘não produtivos’ são considerados emergenciais (tintas, por exemplo) potencial falta no estoque (!),ok
o Não há informação de PCP (planejamento e controle de produção), N/t
o Não há, sistemicamente (exemplo: aging), controle dos processos de compras em aberto para aquisições, (Verificar com o sistema disponibilidade, a quanto tempo a ordem está em aberto para fazer follow up, tela pedido de compra.)????
o Prática para~
O documento discute cartas de controle, que são ferramentas estatísticas usadas para monitorar processos. Ele explica o que são cartas de controle e seus objetivos, tipos de cartas de controle, vantagens, como funcionam e como analisar resultados. O documento fornece detalhes sobre como criar uma carta de controle e identificar causas comuns e especiais de variação.
O documento apresenta um curso sobre visualização de dados com cinco aulas que abordam diferentes ferramentas como cartas de acompanhamento, gráficos de radar, histogramas e diagramas causa-efeito.
O documento descreve as sete ferramentas da qualidade, com foco na carta de controle. A carta de controle é uma ferramenta gráfica que auxilia no monitoramento de processos e variações através de limites estatísticos de controle. Ela pode identificar causas especiais de variação que levam o processo para fora de controle estatístico.
O documento descreve as sete ferramentas básicas da qualidade, incluindo diagrama de Ishikawa, lista de verificação, cartas de controle, histograma, diagrama de Pareto, diagrama de dispersão e fluxograma. Também fornece detalhes sobre como usar folhas de verificação, fluxogramas e cartas de controle para melhorar processos e identificar problemas.
Este documento descreve uma estratégia baseada em redes neurais artificiais para seleção on-line de controladores para sistemas não-lineares. O método é aplicado a um tanque esférico sujeito a perturbações, onde diferentes controladores PID são avaliados e uma rede neural é treinada para selecionar o melhor controlador com base em critérios de desempenho. Resultados de simulação demonstram a capacidade da rede neural em alternar entre controladores para manter o desempenho do sistema.
O documento discute a importância da qualidade dos dados de medição para a tomada de decisões em processos de manufatura. Ele explica como a análise do sistema de medição (MSA) pode ser usada para avaliar a tendência, variância, repetitividade e reprodutibilidade do sistema de medição, a fim de garantir a confiabilidade dos dados. O documento também descreve diferentes métodos e ferramentas gráficas para realizar uma MSA usando o software ProFicient.
O documento descreve sete ferramentas estatísticas para controle da qualidade propostas por Ishikawa: folha de verificação, estratificação, diagrama de causas e efeitos, diagrama de Pareto, histograma, diagrama de dispersão e gráficos de controle. Essas ferramentas podem resolver aproximadamente 95% dos problemas de qualidade em qualquer organização.
1) O documento discute conceitos e análises de sistemas de medição, incluindo tendência, linearidade, repetitividade, reprodutibilidade e estabilidade.
2) É explicado como realizar estudos para avaliar cada um desses fatores e determinar se um sistema de medição é aceitável.
3) São fornecidos detalhes sobre causas possíveis de erros em cada fator e equações para analisar os resultados dos estudos.
Ø O documento apresenta um plano de capacidade e desempenho para agregar valor ao negócio, com métricas históricas, projeções, gráficos e um cronograma de recapacitação de servidores.
Ø A metodologia inclui coleta de métricas, preparação de informações, cálculos de projeções, elaboração de relatórios e alinhamento com gestores para planejar ações de recapacitação.
Ø Há necessidade de recapacitar o servidor de backup da InfraSP infwfk001sp em Jul
1. O documento apresenta exemplos e conceitos sobre capacidade de processo e controle estatístico de qualidade, incluindo: cálculo de índice de capacidade, limites de controle em cartas de controle, fração de não conformidades.
2. São mostrados exemplos de cálculo de capacidade para processos de produção de anéis de pistão e garrafas de vidro.
3. Também são abordados conceitos como intervalo de confiança para índice de capacidade, teste de hipóteses para capacidade, e fixação de limites
7. CEP e o Modelo de Processo Fornecedor Processo Cliente CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO Comunicação Comunicação KPIV KPOV
8.
9.
10.
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
13.
14.
15.
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
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
37. I-MR: Gráficos Individual e de Amplitude Móvel Também chamado X-MR
38.
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
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
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.
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!