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.
1) O documento discute os conceitos e modelos de gestão da qualidade total (TQM), incluindo a evolução do controle da qualidade total (TQC) para o TQM.
2) Apresenta os principais modelos de excelência em qualidade como o Prêmio Malcolm Baldrige dos EUA e o Prêmio Deming do Japão.
3) Explica os critérios e categorias do Prêmio Nacional da Qualidade (PNQ) do Brasil.
O documento discute os desafios de uma economia globalizada e a importância da qualidade e redução de desperdícios. A abordagem Seis Sigma é apresentada como uma resposta a esses desafios, focando na redução de variações nos processos para diminuir defeitos, atrasos e custos.
1. O documento apresenta um estudo de tempo e métodos realizado em uma lanchonete para determinar o tempo necessário para preparar sanduíches. 2. Foram calculados os tempos normal, padrão e a quantidade de atendentes necessários para atender uma demanda prevista de 50 sanduíches em 1 hora.
Pesquisa operacional - Aula 04 - Programação Linear III (Método da solução gr...Leinylson Fontinele
Este documento apresenta o método da solução gráfica para problemas de programação linear com duas variáveis de decisão. O método envolve sete passos: 1) formulação do problema, 2) estabelecer os eixos do plano cartesiano, 3) traçar retas para cada restrição, 4) esboçar o sentido da solução, 5) repetir para todas as restrições, 6) delimitar a região factível, 7) traçar retas da função objetivo para encontrar o ponto ótimo.
O documento descreve conceitos fundamentais sobre equações do 2o grau, incluindo: (1) a definição de equações do 2o grau e exemplos, (2) tipos de equações do 2o grau (completas e incompletas), e (3) métodos para resolver equações do 2o grau, incluindo a fórmula de Bhaskara.
O documento discute vários tópicos relacionados à gestão da qualidade em engenharia de produção, incluindo a série de normas ISO 9000, planejamento e controle da qualidade, normalização, auditoria e certificação, organização metrológica e confiabilidade de processos e produtos.
O documento discute métodos para medir o trabalho, incluindo cronometragem, tempos predeterminados e amostragem do trabalho. O objetivo da medição do trabalho é estabelecer padrões de produção e custos. Os métodos de cronometragem medem operações repetitivas com detalhes, enquanto tempos predeterminados e amostragem do trabalho são usados para trabalhos complexos ou de longo ciclo.
O documento discute o método de estudo de trabalho, definindo-o como o registro sistemático e exame crítico dos métodos existentes para desenvolver métodos mais eficientes. Apresenta as etapas do método: selecionar o trabalho, registrar o método atual usando fluxogramas, examinar criticamente usando questionamento, desenvolver um método melhorado, instalá-lo e fazer checagens periódicas.
1) O documento discute os conceitos e modelos de gestão da qualidade total (TQM), incluindo a evolução do controle da qualidade total (TQC) para o TQM.
2) Apresenta os principais modelos de excelência em qualidade como o Prêmio Malcolm Baldrige dos EUA e o Prêmio Deming do Japão.
3) Explica os critérios e categorias do Prêmio Nacional da Qualidade (PNQ) do Brasil.
O documento discute os desafios de uma economia globalizada e a importância da qualidade e redução de desperdícios. A abordagem Seis Sigma é apresentada como uma resposta a esses desafios, focando na redução de variações nos processos para diminuir defeitos, atrasos e custos.
1. O documento apresenta um estudo de tempo e métodos realizado em uma lanchonete para determinar o tempo necessário para preparar sanduíches. 2. Foram calculados os tempos normal, padrão e a quantidade de atendentes necessários para atender uma demanda prevista de 50 sanduíches em 1 hora.
Pesquisa operacional - Aula 04 - Programação Linear III (Método da solução gr...Leinylson Fontinele
Este documento apresenta o método da solução gráfica para problemas de programação linear com duas variáveis de decisão. O método envolve sete passos: 1) formulação do problema, 2) estabelecer os eixos do plano cartesiano, 3) traçar retas para cada restrição, 4) esboçar o sentido da solução, 5) repetir para todas as restrições, 6) delimitar a região factível, 7) traçar retas da função objetivo para encontrar o ponto ótimo.
O documento descreve conceitos fundamentais sobre equações do 2o grau, incluindo: (1) a definição de equações do 2o grau e exemplos, (2) tipos de equações do 2o grau (completas e incompletas), e (3) métodos para resolver equações do 2o grau, incluindo a fórmula de Bhaskara.
O documento discute vários tópicos relacionados à gestão da qualidade em engenharia de produção, incluindo a série de normas ISO 9000, planejamento e controle da qualidade, normalização, auditoria e certificação, organização metrológica e confiabilidade de processos e produtos.
O documento discute métodos para medir o trabalho, incluindo cronometragem, tempos predeterminados e amostragem do trabalho. O objetivo da medição do trabalho é estabelecer padrões de produção e custos. Os métodos de cronometragem medem operações repetitivas com detalhes, enquanto tempos predeterminados e amostragem do trabalho são usados para trabalhos complexos ou de longo ciclo.
O documento discute o método de estudo de trabalho, definindo-o como o registro sistemático e exame crítico dos métodos existentes para desenvolver métodos mais eficientes. Apresenta as etapas do método: selecionar o trabalho, registrar o método atual usando fluxogramas, examinar criticamente usando questionamento, desenvolver um método melhorado, instalá-lo e fazer checagens periódicas.
O documento apresenta o Ciclo PDCA, uma ferramenta de qualidade que auxilia na implementação de melhorias de processos. O ciclo consiste nas fases de Planejar, Fazer, Verificar e Agir, com foco na identificação e solução de problemas. As etapas incluem definir objetivos, observar o problema, analisar causas, planejar e executar ações corretivas, verificar resultados e padronizar melhorias. O ciclo visa a melhoria contínua por meio da aplicação recorrente do processo.
O documento descreve como a gestão da qualidade evoluiu para se adaptar às mudanças no ambiente empresarial e permanecer um fator crítico da competitividade. A gestão estratégica da qualidade passou a ter um enfoque no cliente, na melhoria contínua e no alinhamento dos objetivos de qualidade com os objetivos estratégicos do negócio. As técnicas de gestão da qualidade contribuem para reduzir custos, aumentar a rentabilidade e tornar a organização mais competitiva.
Este documento discute a gestão de estoques, incluindo conceitos como:
1) As razões para manter estoques, como garantir nível de serviço ao cliente e proteger contra aumentos de preços.
2) As decisões de estoque, como determinar o tamanho do lote econômico e quando fazer reposições considerando estoques de ciclo e segurança.
3) Métodos para dimensionar estoques de segurança usando níveis de serviço e distribuição normal da demanda.
O documento descreve os principais aspectos de um sistema da qualidade em laboratórios de acordo com a norma ISO/IEC 17025, incluindo:
1) Requisitos da direção como organização, sistema de gestão, controle de documentos e auditorias internas;
2) Requisitos técnicos para as atividades de ensaio e calibração.
Este documento descreve um projeto para melhorar os índices de respostas do Backoffice Jurídico dentro do prazo estipulado, atualmente em 70,32%. O projeto visa implementar fluxos e ferramentas revisados, padronizar procedimentos e garantir os recursos necessários para que a equipe jurídica possa responder às demandas dentro de 95% do prazo até dezembro de 2012. Uma redução nos atrasos das respostas pode gerar economia anual de aproximadamente R$750.000 em custos de processos judiciais.
O documento apresenta o mapeamento de processos como uma ferramenta para melhoria contínua nas empresas. O mapeamento busca desenvolver o potencial humano e gerenciar as atividades de uma organização de forma mais eficiente através da abordagem por processos. O documento fornece diretrizes sobre como implantar essa abordagem por meio de quatro passos: diagnóstico, análise, controle e melhoria.
Este documento discute ferramentas da qualidade. As principais ferramentas discutidas incluem: Diagrama de Ishikawa para identificar causas de problemas, Histograma para analisar distribuição de dados, Diagrama de Pareto para identificar poucas causas com maior impacto, Check sheets para coletar dados de forma sistemática, Fluxogramas para mapear processos, Gráficos de tendência para identificar mudanças ao longo do tempo e Cartas de controle para monitorar processos.
TURMA DE NEGOCIAÇÃO SENAC DEZEMBRO DE 2017
VARIÁVEIS DA NEGOCIAÇÃO
VARIÁVEL PODER
VARIÁVEL INFORMAÇÃO
VARIÁVEL TEMPO
QUALIFICAÇÕES QUE UM NEGOCIADOR PRECISA TER
PLANEJAMENTO PARA UMA NEGOCIAÇÃO
FERRAMENTAS DE HARVARD
MACNA
ZOPA
BATNA
1) O documento descreve sete ferramentas estatísticas básicas para análise e melhoria de processos: fluxogramas, folhas de verificação, diagramas de Ishikawa, histogramas, diagramas de dispersão, gráficos de Pareto e cartas de controle.
2) Estas ferramentas ajudam a identificar problemas, suas causas e efeitos, medir variáveis de processo e monitorar tendências para direcionar ações corretivas.
3) Gráficos como histogramas, diagramas de dispersão e cartas de controle
Administração da Produção - Planejamento e Necessidade de Materiais (MRP)douglas
O documento fornece uma introdução sobre o planejamento de recursos de manufatura (MRP). Explica que o MRP calcula as necessidades de materiais e quando eles são necessários com base nos pedidos, programa mestre de produção e estrutura do produto. Também discute os principais componentes do MRP como o programa mestre de produção, necessidades brutas e líquidas, lotes de fabricação e aquisição.
O documento descreve o conceito japonês de "Chaku-Chaku", que significa carregar carga de forma eficiente entre estações de trabalho. Isso envolve organizar as máquinas e processos para melhorar o fluxo do material através das etapas da produção. O conceito requer planejamento cuidadoso do abastecimento e do número de funcionários para manter a produção fluindo sem interrupções.
O documento apresenta os conceitos básicos de porcentagem, incluindo simbologia, cálculos, tipos de problemas e técnicas para resolvê-los. É explicado como calcular problemas simples, com aumento e desconto, além de porcentagens consecutivas. Exemplos ilustram cada tópico para melhor compreensão do leitor.
Este documento apresenta uma aula sobre probabilidade. Ele introduz os conceitos básicos de probabilidade, incluindo experimentos aleatórios, espaço amostral, eventos, probabilidade de um evento, soma de probabilidades e probabilidade de eventos independentes. Exemplos ilustram cada um desses conceitos e exercícios são resolvidos para reforçar a compreensão.
O documento apresenta sete ferramentas da qualidade que podem ser utilizadas para auxiliar nas tomadas de decisão: 1) Brainstorming para gerar ideias; 2) Diagrama de fluxo para representar processos; 3) Diagrama de Pareto para priorizar problemas; 4) Diagrama de causa e efeito para analisar relações causais; 5) Carta de tendência para monitorar sistemas ao longo do tempo; 6) Indicadores para medir desempenho e definir metas; 7) Exemplos e exercícios para aplicação prática das fer
O documento discute os fundamentos da qualidade, incluindo conceitos, abordagens históricas e normas como a ISO 9001. Explica o significado de qualidade para clientes e organizações e detalha a evolução dos padrões de qualidade ao longo do tempo.
O documento descreve o que é um fluxograma, para que serve e como é feito. Um fluxograma representa graficamente as atividades de um processo de maneira sequencial usando símbolos padronizados para tornar o processo mais claro. Serve para descrever, projetar, identificar desvios ou melhorar processos e treinar funcionários, mostrando cada etapa e suas relações.
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Apresenta fórmulas para calcular essas medidas e exemplos numéricos de seu cálculo. Explica como essas medidas podem ser usadas para comparar conjuntos de dados e tomar decisões com base na variabilidade dos valores em relação à média.
O Profissional da Qualidade e sua Atuação em um Mundo GlobalizadoEvandro Lorentz
Este documento discute o papel dos profissionais da qualidade em um mundo globalizado. Ele destaca como o crescimento da comunicação global e do mercado de trabalho estão levando a uma necessidade de padronização do conhecimento da qualidade através da certificação. O documento também descreve os seis vetores de conhecimento que compõem o Corpo de Conhecimento da certificação ASQ/CQE, que fornece um parâmetro de comparação global para competências em qualidade.
O documento explica os conceitos de moda, mediana e média aritmética em uma família. A moda é a idade que mais se repete, que é 40 anos. A mediana é o valor do meio quando as idades são ordenadas, que é 35 anos. A média aritmética é obtida dividindo a soma das idades pelo número total de pessoas, que é 29,8 anos.
Este documento apresenta uma aula sobre engenharia da qualidade ministrada no curso de bacharelado em ciência e tecnologia/engenharia de produção da Universidade Federal Rural do Semi-Árido. A aula aborda conceitos como gestão da qualidade, normalização, auditoria e certificação, organização metrológica da qualidade e confiabilidade de processos e produtos.
Apresentação de Estatística Aplicada a QualidadeWilson Rodrigues
O documento apresenta uma análise comparativa entre a renda per capita e o número de domicílios particulares de 645 municípios de São Paulo nos anos de 2000 e 2010. Os resultados mostraram que a renda cresceu mais que o número de domicílios no período e que não há correlação entre as variáveis renda e habitação. A conclusão é que os dados disponíveis não permitem afirmar se a renda individual influencia na aquisição de domicílios.
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.
O documento apresenta o Ciclo PDCA, uma ferramenta de qualidade que auxilia na implementação de melhorias de processos. O ciclo consiste nas fases de Planejar, Fazer, Verificar e Agir, com foco na identificação e solução de problemas. As etapas incluem definir objetivos, observar o problema, analisar causas, planejar e executar ações corretivas, verificar resultados e padronizar melhorias. O ciclo visa a melhoria contínua por meio da aplicação recorrente do processo.
O documento descreve como a gestão da qualidade evoluiu para se adaptar às mudanças no ambiente empresarial e permanecer um fator crítico da competitividade. A gestão estratégica da qualidade passou a ter um enfoque no cliente, na melhoria contínua e no alinhamento dos objetivos de qualidade com os objetivos estratégicos do negócio. As técnicas de gestão da qualidade contribuem para reduzir custos, aumentar a rentabilidade e tornar a organização mais competitiva.
Este documento discute a gestão de estoques, incluindo conceitos como:
1) As razões para manter estoques, como garantir nível de serviço ao cliente e proteger contra aumentos de preços.
2) As decisões de estoque, como determinar o tamanho do lote econômico e quando fazer reposições considerando estoques de ciclo e segurança.
3) Métodos para dimensionar estoques de segurança usando níveis de serviço e distribuição normal da demanda.
O documento descreve os principais aspectos de um sistema da qualidade em laboratórios de acordo com a norma ISO/IEC 17025, incluindo:
1) Requisitos da direção como organização, sistema de gestão, controle de documentos e auditorias internas;
2) Requisitos técnicos para as atividades de ensaio e calibração.
Este documento descreve um projeto para melhorar os índices de respostas do Backoffice Jurídico dentro do prazo estipulado, atualmente em 70,32%. O projeto visa implementar fluxos e ferramentas revisados, padronizar procedimentos e garantir os recursos necessários para que a equipe jurídica possa responder às demandas dentro de 95% do prazo até dezembro de 2012. Uma redução nos atrasos das respostas pode gerar economia anual de aproximadamente R$750.000 em custos de processos judiciais.
O documento apresenta o mapeamento de processos como uma ferramenta para melhoria contínua nas empresas. O mapeamento busca desenvolver o potencial humano e gerenciar as atividades de uma organização de forma mais eficiente através da abordagem por processos. O documento fornece diretrizes sobre como implantar essa abordagem por meio de quatro passos: diagnóstico, análise, controle e melhoria.
Este documento discute ferramentas da qualidade. As principais ferramentas discutidas incluem: Diagrama de Ishikawa para identificar causas de problemas, Histograma para analisar distribuição de dados, Diagrama de Pareto para identificar poucas causas com maior impacto, Check sheets para coletar dados de forma sistemática, Fluxogramas para mapear processos, Gráficos de tendência para identificar mudanças ao longo do tempo e Cartas de controle para monitorar processos.
TURMA DE NEGOCIAÇÃO SENAC DEZEMBRO DE 2017
VARIÁVEIS DA NEGOCIAÇÃO
VARIÁVEL PODER
VARIÁVEL INFORMAÇÃO
VARIÁVEL TEMPO
QUALIFICAÇÕES QUE UM NEGOCIADOR PRECISA TER
PLANEJAMENTO PARA UMA NEGOCIAÇÃO
FERRAMENTAS DE HARVARD
MACNA
ZOPA
BATNA
1) O documento descreve sete ferramentas estatísticas básicas para análise e melhoria de processos: fluxogramas, folhas de verificação, diagramas de Ishikawa, histogramas, diagramas de dispersão, gráficos de Pareto e cartas de controle.
2) Estas ferramentas ajudam a identificar problemas, suas causas e efeitos, medir variáveis de processo e monitorar tendências para direcionar ações corretivas.
3) Gráficos como histogramas, diagramas de dispersão e cartas de controle
Administração da Produção - Planejamento e Necessidade de Materiais (MRP)douglas
O documento fornece uma introdução sobre o planejamento de recursos de manufatura (MRP). Explica que o MRP calcula as necessidades de materiais e quando eles são necessários com base nos pedidos, programa mestre de produção e estrutura do produto. Também discute os principais componentes do MRP como o programa mestre de produção, necessidades brutas e líquidas, lotes de fabricação e aquisição.
O documento descreve o conceito japonês de "Chaku-Chaku", que significa carregar carga de forma eficiente entre estações de trabalho. Isso envolve organizar as máquinas e processos para melhorar o fluxo do material através das etapas da produção. O conceito requer planejamento cuidadoso do abastecimento e do número de funcionários para manter a produção fluindo sem interrupções.
O documento apresenta os conceitos básicos de porcentagem, incluindo simbologia, cálculos, tipos de problemas e técnicas para resolvê-los. É explicado como calcular problemas simples, com aumento e desconto, além de porcentagens consecutivas. Exemplos ilustram cada tópico para melhor compreensão do leitor.
Este documento apresenta uma aula sobre probabilidade. Ele introduz os conceitos básicos de probabilidade, incluindo experimentos aleatórios, espaço amostral, eventos, probabilidade de um evento, soma de probabilidades e probabilidade de eventos independentes. Exemplos ilustram cada um desses conceitos e exercícios são resolvidos para reforçar a compreensão.
O documento apresenta sete ferramentas da qualidade que podem ser utilizadas para auxiliar nas tomadas de decisão: 1) Brainstorming para gerar ideias; 2) Diagrama de fluxo para representar processos; 3) Diagrama de Pareto para priorizar problemas; 4) Diagrama de causa e efeito para analisar relações causais; 5) Carta de tendência para monitorar sistemas ao longo do tempo; 6) Indicadores para medir desempenho e definir metas; 7) Exemplos e exercícios para aplicação prática das fer
O documento discute os fundamentos da qualidade, incluindo conceitos, abordagens históricas e normas como a ISO 9001. Explica o significado de qualidade para clientes e organizações e detalha a evolução dos padrões de qualidade ao longo do tempo.
O documento descreve o que é um fluxograma, para que serve e como é feito. Um fluxograma representa graficamente as atividades de um processo de maneira sequencial usando símbolos padronizados para tornar o processo mais claro. Serve para descrever, projetar, identificar desvios ou melhorar processos e treinar funcionários, mostrando cada etapa e suas relações.
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Apresenta fórmulas para calcular essas medidas e exemplos numéricos de seu cálculo. Explica como essas medidas podem ser usadas para comparar conjuntos de dados e tomar decisões com base na variabilidade dos valores em relação à média.
O Profissional da Qualidade e sua Atuação em um Mundo GlobalizadoEvandro Lorentz
Este documento discute o papel dos profissionais da qualidade em um mundo globalizado. Ele destaca como o crescimento da comunicação global e do mercado de trabalho estão levando a uma necessidade de padronização do conhecimento da qualidade através da certificação. O documento também descreve os seis vetores de conhecimento que compõem o Corpo de Conhecimento da certificação ASQ/CQE, que fornece um parâmetro de comparação global para competências em qualidade.
O documento explica os conceitos de moda, mediana e média aritmética em uma família. A moda é a idade que mais se repete, que é 40 anos. A mediana é o valor do meio quando as idades são ordenadas, que é 35 anos. A média aritmética é obtida dividindo a soma das idades pelo número total de pessoas, que é 29,8 anos.
Este documento apresenta uma aula sobre engenharia da qualidade ministrada no curso de bacharelado em ciência e tecnologia/engenharia de produção da Universidade Federal Rural do Semi-Árido. A aula aborda conceitos como gestão da qualidade, normalização, auditoria e certificação, organização metrológica da qualidade e confiabilidade de processos e produtos.
Apresentação de Estatística Aplicada a QualidadeWilson Rodrigues
O documento apresenta uma análise comparativa entre a renda per capita e o número de domicílios particulares de 645 municípios de São Paulo nos anos de 2000 e 2010. Os resultados mostraram que a renda cresceu mais que o número de domicílios no período e que não há correlação entre as variáveis renda e habitação. A conclusão é que os dados disponíveis não permitem afirmar se a renda individual influencia na aquisição de domicílios.
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.
Este documento apresenta os principais conceitos e atividades relacionadas ao gerenciamento da qualidade de software. Aborda tópicos como garantia e padrões de qualidade, planejamento de qualidade, controle de qualidade, medição e métricas de software. Destaca a importância de se gerenciar tanto a qualidade do processo quanto do produto de software, de acordo com padrões como a ISO 9000.
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.
Introdução à Engenharia da Qualidade e o Método TaguchiCarlos Yukimura
O documento discute engenharia da qualidade e o método Taguchi, abordando conceitos como: variabilidade, qualidade no projeto, capacidade de processos, projeto robusto e uso do MiniTab para análise. Apresenta ainda introdução sobre estatística, probabilidade e distribuição normal.
Estatística é a ciência dos dados e envolve coleta, organização, análise e interpretação de dados para tirar conclusões. A estatística descritiva organiza e descreve os dados calculando médias e variâncias, enquanto a estatística indutiva estima parâmetros e testa hipóteses. A amostragem é fundamental para obter os dados de uma população.
A empresa está enfrentando desafios financeiros devido à queda nas vendas e precisa cortar custos. O departamento de marketing será reestruturado e alguns funcionários serão demitidos, enquanto outros serão transferidos para novas funções. Uma consulta externa foi contratada para ajudar a redesenhar o departamento de marketing para melhorar a eficiência e reduzir gastos.
Este documento fornece um resumo sobre estatística descritiva. Ele explica que a estatística descritiva é usada para organizar e extrair informações de dados amostrais, definindo variáveis qualitativas e quantitativas. Também descreve como tabelas, distribuições de frequência e medidas de tendência central e dispersão são usadas para organizar e resumir dados.
Livro estatística fácil antônio arnot crespo - ed saraivaPablo Cotes
A empresa está enfrentando desafios financeiros devido à queda nas vendas e precisa cortar custos. Um plano de reestruturação será implementado para demitir funcionários e fechar lojas menos rentáveis para tentar voltar ao lucro.
129549705 estatistica-facil-antonio-arnot-crespo-19º-edGii Paulo
Este documento é um livro sobre estatística introdutória. O livro apresenta os principais tópicos da estatística descritiva como distribuição de frequência, medidas de posição, gráficos estatísticos e probabilidades. Inclui também capítulos sobre amostras, séries estatísticas, índices e taxas. O objetivo é ensinar esses conceitos de forma acessível para estudantes de cursos técnicos e superiores.
O documento descreve a evolução histórica da qualidade e do FMEA (Failure Mode and Effects Analysis). O FMEA surgiu em 1949 nos EUA para padronizar operações militares e avaliar confiabilidade de sistemas. Foi desenvolvido pela NASA na década de 1960 para o projeto Apollo e posteriormente usado na aviação e tecnologia nuclear.
Este documento fornece uma introdução à estatística descritiva e indutiva. Abrange definições gerais de população, variáveis e amostragem, e descreve as principais medidas estatísticas como média, mediana, moda, dispersão e concentração. Também discute representações gráficas como histogramas e curvas de Lorenz.
Questões de provas e simulados probabilidade e estatística junho 2014Nina Silva
A probabilidade de Luíza pertencer à comissão de formatura composta por 3 pessoas sorteadas entre 7 candidatos é de 15/35.
A dispersão relativa das notas de Física foi maior do que a dispersão relativa das notas de Cálculo.
Os números índices de uma série devem ser expressos em percentuais por representarem variações naquele universo pesquisado.
1) O documento apresenta o conteúdo programático e as atividades avaliativas de uma disciplina de estatística no primeiro bimestre de 2011. Inclui introdução à estatística descritiva, gráficos, medidas de tendência central e variabilidade.
2) As avaliações incluem seminários, exercícios em sala, trabalhos em grupo e duas provas teóricas por bimestre.
3) O conteúdo é introduzido com variáveis, amostras, séries estatísticas e distribuição de frequência.
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 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 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 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 resume as aulas 1, 2, 4 e 5 de um curso de Engenharia da Produção sobre Controle Estatístico do Processo (CEP). As aulas cobrem conceitos como administração da qualidade, controle de qualidade, estatística, gráficos de controle e capacidade do processo.
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 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 apresenta exemplos de questões sobre controle estatístico de processos e ferramentas de gestão da qualidade como gráficos de controle e análise de capacidade. As questões abordam conceitos como desvio-padrão, causas especiais e normais em processos, e a interpretação de gráficos para avaliar a estabilidade e capacidade de atender especificações.
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 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 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.
The FMEA (Failure Mode and Effect Assessment), Evaluation of Failure Modes and Effect, is a methodology to evaluate the various possibilities of failure of a concept, system, process, machine, product or service. The scope of FMEA has changed over the time. Today incorporate the criticality assessment, before named FMECA. Over a structured matrix each failure mode has assigned probability rates concerning the severity of the failure consequences, the occurrence of such failure and the existing detection capability of the failure mode or related causes. These probability rates are based on a scale between 0 and 10. The overall probability of the failure mode is calculated by the product of the three ratios, getting the RPN (Risk Potential Number), establishing the risk level. The risk levels are prioritized and the FMEA team established actions in order to reduce one or more factors and decrease the criticality.
The FMEA allows deep knowledge of the systems, processes and products, prevents the occurrence of faults and reduces the impact of non-compliance. Lead objectively to structure and establish operation procedures for critical maintenance programs, provide inputs for process and products controlling plans, focused on prevention and cost optimization. The structuring of the various failure modes assists on contingency, securing and troubleshooting plans design.
As an application tool with simple and safe return, by processes and products reliability, it promotes organizational culture of continuous improvement, process and activities simplification allowing a safe base to Lean projects. Safety Engineering Maintenance and Reliability Centered programs used, for example, in aeronautical and automobile industries, use FMEA to mitigate the risk on certification systems.
The aim of this work is to get systematized information on FMEA and promote a simple and accessible way for no experts on FMEA development.
In organizations with processes already installed the P-FMEA is one that can bring a greater impact and kick-wins, once it goes across all products and services.
[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.
DMAIC - Ferramentas para projetos Six Sigma - LeanAragon Vieira
Este documento lista diversas ferramentas estatísticas e de gestão para mapear processos, analisar dados, identificar problemas e oportunidades de melhoria, planejar e implementar ações corretivas, e monitorar resultados de forma a melhorar continuamente a qualidade e eficiência dos processos produtivos.
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.
2. Controle Estatístico do Processo
C E P
2
EXPECTATIVAS FUTURAS
SOBREVIVÊNCIA PELA PRODUTIVIDADE
3. Controle Estatístico do Processo
C E P
3
TIPOS DE EMPRESAS
INERTES TEORIA DO SAPO FERVIDO
REATIVAS TEORIA DA CENOURA
PRÓ-ATIVAS SE ANTECIPAM AS TENDÊNCIAS
4. Controle Estatístico do Processo
C E P
4
OBJETIVOS DE UMA EMPRESA HONESTA
Uma empresa honesta SÓ PODERÁ SOBREVIVER dentro de uma
sociedade se for para contribuir para a SATISFAÇÃO DAS PESSOAS.
CLIENTE PRIORIDADE
• Cliente : Característica de Qualidade VALOR
• Colaborador: Crescimento do ser humano
• Acionista: Produtividade CUSTO/PREÇO
5. Controle Estatístico do Processo
C E P
5
SOBREVIVÊNCIA DA EMPRESA
Para toda empresa existe e cada vez mais FORTE, a possibilidade
de saturação de mercado para os seus produtos; novas
tecnologias que com o tempo os tornam obsoletos ou caros
demais quando comparados com novos produtos e/ou da
CONCORRÊNCIA.
Apenas com um processo de MELHORIA CONTÍNUA é possível
alcançar o nível potencial ideal de produtividade e lucratividade que
pode representar o SUCESSO ou o FRACASSO da EMPRESA.
6. Controle Estatístico do Processo
C E P
6
VALOR =
Qualidade X Atendimento
Custo X Tempo
VALOR: PRODUTOS / SERVIÇOS QUE SE TORNAM NECESSÁRIOS;
DESEJADOS E AMBICIONADOS PELOS CLIENTES
Melhorar => Controlar
7. Controle Estatístico do Processo
C E P
7
Existem várias formas de se manter controle sobre as variáveis
mais importantes do processo:
Elaboração de check list e procedimentos;
Dispositivos à prova de erros;
Controle Estatístico do Processo - CEP.
CONTROLE - FORMAS
8. Controle Estatístico do Processo
C E P
8
Dispositivos à prova de erros (Poka-yoke)
A Toyota foi a pioneira na elaboração destes dispositivos, criando
os sistemas de pino e furos descentralizados nas suas linhas de
montagem.
Consiste em tornar o controle dos poucos “X’s” vitais, automático;
fazendo com que a probabilidade de o operador cometer um erro
seja nula.
CONTROLE - POKA-YOKE
9. Controle Estatístico do Processo
C E P
9
O QUE É CEP?
Representação gráfica da variação de um processo ou produto
ao longo do tempo;
Transforma os dados em padrões que podem ser testados
estatisticamente;
Usado para detectar se alguma causa especial está provocando
variação.
10. Controle Estatístico do Processo
C E P
10
Processo
APROVADO
REJEITADO
6M
Material
Mão de obra
Meio
Medidas
Métodos
Máquina
Inspeção
FOCO:
• Produto
CONTROLE POR: “DETECÇÃO“
11. Controle Estatístico do Processo
C E P
11
CONTROLE POR: “PREVENÇÃO“
Processo
FOCO:
• Processo
• Produto
6M
Auditoria
C
E
P
Monitoramento
Ajustes
Material
Mão de obra
Meio
Medidas
Métodos
Máquina
APROVADO
REJEITADO
12. Controle Estatístico do Processo
C E P
12
FLUXOGRAMA PARA IMPLANTAÇÃO DO CEP
Seleção dos
Pontos Críticos
Escolha do
meio de medição
Estudo de
MSA
OK?
NÃO SIM
Cmk é
viável?
Estudo de Cmk
OK?
Plano de
Ação
Estudo de Cpk
Carta Experimental
Análise crítica dos
Resultados
CARTA
Análise critica
dos resultados
OK?
Plano de
Ação
SIM
NÃO
Relatório de
justificativa
SIM
OK?
Plano de
Ação
Treinamento
Operacional
SIMNÃO
SIM
NÃO
NÃO
13. Controle Estatístico do Processo
C E P
13
ALGUNS BENEFÍCIOS DO CEP
Custos mais baixos de fabricação;
Processos estáveis e controlados;
Especificações mais realistas;
Menos inspeções;
Melhor qualidade do produto.
14. Controle Estatístico do Processo
C E P
14
Use FMEA para identificar RPN’s (Número de Prioridade de
Risco) elevados devido a falta de controle;
Identifique fatores críticos através de experimentos;
Identifique fatores críticos através de gráficos de dispersão;
Coloque inicialmente os gráficos nas variáveis de saída (“Y”);
Depois, coloque gráficos nas variáveis críticas de entrada;
Se um gráfico não estiver proporcionando informação para gerar
ações, REMOVA-O.
GRÁFICOS DE CONTROLE - ESTRATÉGIA PARA UTILIZAÇÃO:
15. Controle Estatístico do Processo
C E P
15
N=1Quando é necessário um
longo período de tempo
para se obter uma
amostra significativa
Monitorar a
variabilidade de uma
característica
individual
Individual Amplitude
Móvel
I e MR
N>6Usado em conjunto com
o gráfico de médias
Monitorar a
variabilidade (+
sensível)
Desvio Padrão
S
2<n<6Usado em conjunto com
o gráfico de médias
Monitorar a
variabilidade
Amplitude
R
N>1Amostragem de + de 3
unidades por vez
Monitorar a média de
uma característica
Média
X
Sub grupoAplicaçãoFinalidadeTipo de Gráfico
TIPOS DE GRÁFICOS DE CONTROLE PARA VARIÁVEIS
16. Controle Estatístico do Processo
C E P
16
Sub grupoAplicaçãoFinalidadeTipo de Gráfico
= 1Número de defeitos por
unidade inspecionada
Número de defeitos por
unidade inspecionada
Número médio de
defeitos por unidade
VariávelNúmero de defeitos por
subgrupo inspecionado
Número de defeitos por
subgrupo inspecionado
Número de defeitos por
subgrupo
(c)
VariávelO resultado da
inspeção é “passou /
falhou”
Unidades rejeitadas /
unidades inspecionadas
em um subgrupo
Fração defeituosa
(p)
FixoTamanho do subgrupo
fixo
Número de unidades
defeituosas em um
subgrupo
Número de defeituosos
(np)
TIPOS DE GRÁFICOS DE CONTROLE PARA ATRIBUTOS
17. Controle Estatístico do Processo
C E P
17
X ind e
MR
Tipo
Dados
início
Defeitos
Ou
Defeituosos
Individual
Ou
Subgrupo
Oportunidades
constantes Sub grupo
<6
Tamanho
Amostra
constante
X barra e
R
X barra e
S
Np ou
p
pC ou UU
ATRIBUTOS VARIÁVEIS
DEFEITUOSOS
DEFEITOS
INDIVIDUAIS
SUBGRUPOS
RACIONAIS
NÃO
SIMNÃO SIMNÃO SIM
ESCOLHA DO TIPO DE GRÁFICO
18. Controle Estatístico do Processo
C E P
18
LSC = Limite Superior de
Controle (média + 3 σ)
LIC = Limite Inferior de
Controle (média - 3 σ)
LC = Linha Central
LSC
LIC
LC
TEMPO
GRÁFICOS DE CONTROLE - COMPONENTES DE UM GRÁFICO:
“Y”(Resposta,oquêestamos
medindo)
19. Controle Estatístico do Processo
C E P
19
LSC = Limite superior de controle
LIC = Limite inferior de controle
LSE = Limite Superior de Especificação
LIE = Limite Inferior de Especificação
LSC
LIC
LC
TEMPO
LSE
LIE
GRÁFICOS DE CONTROLE - LSC E LIC X LSE E LIE
20. Controle Estatístico do Processo
C E P
20
LIMITES DE CONTROLE PARA VARIÁVEIS
Carta R/X
Gráfico das Médias Gráfico das Amplitudes
LSC X A RX
2
LSC D RR
4
LIC X A RX
2
LIC D RR
3
Carta X R/
Gráfico de Valores Individuais Gráfico das Amplitudes
LSC X A RX
2 LSC D RR
4
LIC X A RX 2 LIC D RR
3
22. Controle Estatístico do Processo
C E P
22
LIMITES DE CONTROLE PARA ATRIBUTOS
Carta Média Limite Superior de Controle Limite Inferior de Controle
p LC p LSC p
p p
n
3
1( )
LIC p
p p
n
3
1( )
np LC np
LSC np np p 3 1( ) LIC np np p 3 1( )
c
LC c LSC c c 3 LIC c c 3
u
LC u
LSC u
u
n
3 LIC u
u
n
3
23. Controle Estatístico do Processo
C E P
23
Aplicação Prática
Carta de controle por variáveis
Xbarra, R
SPC - CHART:
PRODUTO: CÓDIGO: OPERAÇÃO/ M ÁQUINA:
Comando XP7t Solda
M EIO DE CONTROLE: ESPEC. M Í N.: ESPEC. M ÁX .: UNIDADE:
Controle Visual --- --- ---
Total de defeitos 11 16 24 21 26 17 14 21 28 31 26 33 20 30
Defeitos / Unidade 5,5 8 12 11 13 8,5 7 11 14 16 13 17 10 15
DATA 1/jul 1/jul 1/jul 1/jul 1/jul 1/jul 1/jul 1/jul 2/jul 2/jul 2/jul 2/jul 2/jul 2/jul
HORA 1tur. 1tur. 1tur. 1tur. 2tur. 2tur. 2tur. 2tur. 1tur. 1tur. 1tur. 1tur. 2tur. 2tur.
A
Solda fria no
led
7 14 17 18 15 13 12 11 24 29 20 29 18 16
B
Solda fria
(geral)
2 1 7 2 11 2 2 5 4 1 5 4 2 14
LSC
LIC
Média
19
0
9
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
24. Controle Estatístico do Processo
C E P
24
TEMPO
Centralização
GRÁFICOS DE CONTROLE - O QUE MUDOU?
25. Controle Estatístico do Processo
C E P
25
TEMPO
Dispersão
GRÁFICOS DE CONTROLE - O QUE MUDOU?
26. Controle Estatístico do Processo
C E P
26
TEMPO
Centralização
e
Dispersão
GRÁFICOS DE CONTROLE - O QUE MUDOU?
27. Controle Estatístico do Processo
C E P
27
Um ponto fora dos limites de controle (+ ou - 3 σ);
Dois de três pontos consecutivos fora dos limites (+ ou - 2σ);
Quatro de cinco pontos consecutivos fora dos limites (+ ou - 1 σ);
Sete pontos consecutivos de um mesmo lado da linha central;
Sete pontos consecutivos Crescentes;
Sete pontos consecutivos Decrescentes;
O padrão se repete oito vezes consecutivas;
Qualquer padrão claramente não aleatório.
IMPORTANTE: Todas as alterações do processo e as ações
corretivas tomadas devem ser registradas no “Diário de Bordo”.
GRÁFICOS DE CONTROLE - DETECTANDO A FALTA DE CONTROLE:
28. Controle Estatístico do Processo
C E P
28
PRINCÍPIO DA NATUREZA:
Não existem dois seres exatamente iguais.
MAS ... POR QUE OS PROCESSOS VARIAM???
Existem duas naturezas básicas de causas:
Causas Comuns,
Causas Especiais.
29. Controle Estatístico do Processo
C E P
• Intrínsecas ao processo;
• Presença constante;
• Origem no sistema.
EXEMPLOS:
• Processo mal definido;
• Equipamento inadequado;
• Especificações mal definidas;
• Condições ambientais inadequadas.
CAUSAS COMUNS:
Mais exemplos:
30. Controle Estatístico do Processo
C E P
• Ocasionais;
• Acidentais;
• Localizadas;
• Origem específica.
EXEMPLOS:
• Queima de uma resistência;
• Quebra de uma ferramenta;
• Desgaste excessivo de um equipamento;
• Um operador particular.
CAUSAS ESPECIAIS:
Mais exemplos:
31. Controle Estatístico do Processo
C E P
CAUSAS COMUNS: PODEM SER REDUZIDAS!
• Ações gerenciais;
• Atuação no sistema.
VOLTANDO AOS EXEMPLOS:
• Processo mal definido;
• Equipamento inadequado;
• Especificações mal definidas;
• Condições ambientais inadequadas.
Como reduzir as
causas
comuns???
32. Controle Estatístico do Processo
C E P
CAUSAS ESPECIAIS: DEVEM SER LOCALIZADAS E ELIMINADAS!
• Ações operacionais;
• Atuação no local.
VOLTANDO AOS EXEMPLOS:
• Queima de uma resistência;
• Quebra de uma ferramenta;
• Desgaste excessivo de um equipamento;
• Um operador particular.
Como reduzir as
causas
especiais???
33. Controle Estatístico do Processo
C E P
DOIS ERROS COMUNS:
• Subcontrole:
Inexistência de atuação sobre as causas comuns impedindo a
redução da variabilidade.
• Supercontrole:
Atuar sobre causas “supostamente especiais” aumentando a
variabilidade.
34. Controle Estatístico do Processo
C E P
PROCESSOS AFETADOS SOMENTE POR CAUSAS COMUNS SÃO:
• Sob controle (estatístico);
• Estáveis;
• Previsíveis.
35. Controle Estatístico do Processo
C E P
PROCESSOS AFETADOS POR CAUSAS ESPECIAIS SÃO:
• Fora de controle (estatístico);
• Instáveis;
• Imprevisíveis.
?
37. Controle Estatístico do Processo
C E P
37
150,0 + 0,2 mm
É o que o cliente deseja !!!
Mas como eu cheguei nesta especificação?
Exemplo do giz de cera
ESTATÍSTICA - RECORDANDO UM POUCO ...
38. Controle Estatístico do Processo
C E P
150,O 150,1 150,2 150,3149,9149,8149,7
Tolerância: 150,0 0,2
EXEMPLO DO GIZ DE CERA:
39. Controle Estatístico do Processo
C E P
39
PARÂMETROS ESTATÍSTICOS
Tendência central (posição)
Média, mediana, moda.
Tendência lateral (dispersão)
Amplitude, Desvio padrão, Variância.
40. Controle Estatístico do Processo
C E P
40
CÁLCULOS
n
x
x
n
i
i
1
Exemplo!
Média aritmética
41. Controle Estatístico do Processo
C E P
41
EXEMPLO:
Peça (Xi ) Medida
01 4,41
02 3,96
03 4,32
04 4,95
05 4,62
06 4,59
07 4,02
08 3,30
09 3,30
10 5,04
25,4
10
04,530,330,302,459,462,495,432,496,341,4
x
x
n
x
x
n
i
i
1
Média aritmética
42. Controle Estatístico do Processo
C E P
42
CÁLCULOS:
2
ˆ
d
R
mínmáx xxR
Exemplo!
Desvios padrão
Desvio Padrão Populacional:
Desvio Padrão Amostral: s
Amplitude - R
=
(x
n
i
i 1
n
x)2
s
x
=
(x
n - 1
i
i 1
n
)2
43. Controle Estatístico do Processo
C E P
43
AMPLITUDE (R):
Maior valor
(Xmáx)
Menor valor
(Xmín)
74,1
30,304,5
R
R
xxR
mínmáx
Peça (Xi ) Medida
01 4,41
02 3,96
03 4,32
04 4,95
05 4,62
06 4,59
07 4,02
08 3,30
09 3,30
10 5,04
44. Controle Estatístico do Processo
C E P
44
DESVIO PADRÃO (EXATO):
X1 4,41 4,25-4,41= -0,16 0,03
X2 3,96 4,25-3,96= 0,29 0,08
X3 4,32 4,25-4,32= -0,07 0,00
X4 4,95 4,25-4,95= -0,70 0,49
X5 4,62 4,25-4,62= -0,37 0,14
X6 4,59 4,25-4,59= -0,34 0,11
X7 4,02 4,25-4,02= 0,23 0,05
X8 3,30 4,25-3,30= 0,95 0,90
X9 3,30 4,25-3,30= 0,95 0,90
X10 5,04 4,25-5,04= -0,79 0,62
3,34TOTAL
2
)( ixx )( ixx )( ix
61,0
9
34,3
1
)(
1
2
n
xx
n
i
i
s
Peça (Xi ) Medida
01 4,41
02 3,96
03 4,32
04 4,95
05 4,62
06 4,59
07 4,02
08 3,30
09 3,30
10 5,04
45. Controle Estatístico do Processo
C E P
45
DESVIO PADRÃO ESTIMADO:
Peça (Xi ) Medida
01 4,41
02 3,96
03 4,32
04 4,95
05 4,62
06 4,59
07 4,02
08 3,30
09 3,30
10 5,04
57,0
078,3
74,1
ˆ
2
d
R
46. Controle Estatístico do Processo
C E P
46
HISTOGRAMA
É um gráfico, de barras verticais, que mostra a variação em um
grupo de dados, através da distribuição de freqüência.
c d e f g ia b h
Quantidade
Classes
47. Controle Estatístico do Processo
C E P
47
Altura da barra vertical
(proporcional à freqüência de
ocorrência)
O eixo horizontal mostra a característica de
medida dividida em classes
h
Altura
HISTOGRAMA
48. Controle Estatístico do Processo
C E P
48
Classes
c d e f g ia b h
Quantidade
Curva de Gauss
(Normal)
Polígono de
Freqüência
HISTOGRAMA
49. Controle Estatístico do Processo
C E P
49
1x
2x
3x
4x
5x
6x
Ponto de
inflexão = 1
Média da
distribuição
ÁREA SOB A CURVA NORMAL
P X x e dx
xx
( )
( )
1
2
2
2
2
50. Controle Estatístico do Processo
C E P
50
%9999998,996
%999943,995
%994,994
%73,993
%952
%681
x
x
x
x
x
x
ÁREA SOB A CURVA NORMAL - (PROBABILIDADE)
54. Controle Estatístico do Processo
C E P
54
CONSTRUÇÃO DO HISTOGRAMA:
Número de amostras (N)
Tamanho da amostra (n)
Número de classes (k)
N.n k
31 a 50
51 a 100
101 a 250
acima de 250
5 a 7
6 a 10
7 a 12
10 a 20
55. Controle Estatístico do Processo
C E P
55
Amplitude (R)
R = Maior leitura - Menor leitura
Amplitude de classe (h)
h = R : k
CONSTRUÇÃO DO HISTOGRAMA:
56. Controle Estatístico do Processo
C E P
56
Foram observados 100 diâmetros de um eixo (20 amostras de
tamanho = 5):
N.n = 20 x 5 = 100 medidas
k = 6 a 10 (tabela); k escolhido = 10 classes
Maior leitura = 3,68 mm
Menor leitura = 3,30 mm
Amplitude (R) = 3,68 - 3,30 = 0,38 mm
h = R : k = 0,38 : 10 = 0,038 ou 0,04 mm
EXEMPLO:
58. Controle Estatístico do Processo
C E P
58
Quantidade
Classes
3,30
3,34
3,38
3,50
3,42
3,46
3,54
3,58
3,62
3,66
3,70
5
2
22
10
4
23
15
10
5
4
00
05
10
15
20
25
59. Controle Estatístico do Processo
C E P
59
DISTRIBUIÇÃO NORMAL:
Determinação da probabilidade.
Tomemos o seguinte exemplo:
Um processo produz peças segundo uma distribuição
normal de média 150,0 mm e desvio padrão de 0,5 mm.
Queremos saber qual a porcentagem de peças produzidas,
por esse processo, que têm medida superior a 151,5 mm
61. Controle Estatístico do Processo
C E P
61
TABELA NORMAL REDUZIDA:
Usando a tabela normal reduzida:
xLSE
ou
LIExZ
No nosso exemplo:
%135,0)5,151(
00135,0)(00,3
>
xP
tabelaZ
5,0
0,1505,151
xLSE
Z
62. Controle Estatístico do Processo
C E P
62
CPK AND CMK ANALYSIS
16,015,815,615,415,215,0
USLLSL
Process Capability Analysis for Altura Led
PPM Total
PPM > USL
PPM < LSL
PPM Total
PPM > USL
PPM < LSL
PPM Total
PPM > USL
PPM < LSL
Ppk
PPL
PPU
Pp
Cpm
Cpk
CPL
CPU
Cp
StDev (LT)
StDev (ST)
Sample N
Mean
LSL
Target
USL
64,60
32,30
32,30
17,00
8,50
8,50
0,00
0,00
0,00
1,33
1,33
1,33
1,33
*
1,43
1,43
1,43
1,43
0,146148
0,135762
216
15,4996
14,9157
*
16,0835
Expected LT PerformanceExpected ST PerformanceObserved PerformanceOverall (LT) Capability
Potential (ST) Capability
Process Data
ST
LT
63. Controle Estatístico do Processo
C E P
63
Aplicação Prática
O índice Cp;
O índice Cpk;
Cpk e Nível Sigma.
6
LIELSE
Cp
3
;
3
.
LIExxLSE
mínCpk
CPK AND CMK ANALYSIS
64. Controle Estatístico do Processo
C E P
ENTENDENDO UM POUCO DE CAPABILIDADE
Muita variação
Descentralizado
Pouca variação
Centralizado
Baixa Capabilidade
do Processo
LIE LIE LSE
Alta
Capabilidade
de ProcessoMédia deslocada
e
dispersão
excessiva
LSE
65. Controle Estatístico do Processo
C E P
LIE LSE LIE LSE
Pouca variação
Descentralizado
Muita variação
Descentralizado
66. Controle Estatístico do Processo
C E P
OBJETIVO DO 6 !
Na mosca!
Pouca variação => EXATIDÃO
Centralizado=> PRECISÃO
LIE LSE
67. Controle Estatístico do Processo
C E P
O QUE SIGNIFICA UM PROCESSO SER “3”
+ 3 de Capabilidade
-
LSE
1 2 3
LIE Alvo
Desvio
padrão
68. Controle Estatístico do Processo
C E P
LSELIE
6432 51
Alvo
+ 6 de Capabilidade
-
AGORA VAMOS VER UM PROCESSO “6”
69. Controle Estatístico do Processo
C E P
ONDE ESTAMOS HOJE ???...
2 308.537
3 66.807
4 6.210
5 233
6 3,4
PPM
Capabilidade de Processo Defeitos por Milhão
de Oportunidades
Cpk
0,67
1,00
1,33
1,67
2,00
70. Controle Estatístico do Processo
C E P
70
IMPLANTAÇÃO OU REESTRUTURAÇÃO DO CEP - CONCEITOS
Elaboração de uma estrutura simples e funcional;
Que possibilite a interação dos setores envolvidos;
Que propicie a evolução do sistema da Qualidade;
Prevenção de falhas;
Ações preventivas;
Melhoria contínua;
71. Controle Estatístico do Processo
C E P
71
OBJETIVOS ESPECÍFICOS DO CEP
Reduzir perdas e retrabalhos;
Tornar e manter os processos capazes;
Identificar as causas dos problemas;
Planejar as ações corretivas e/ou preventivas;
Obter a estabilidade dos processos;
Melhorar a qualidade da mão de obra;
Garantir a qualidade do produto final.
72. Controle Estatístico do Processo
C E P
72
A EQUIPE GERENCIAL
Formada por membros de alta responsabilidade na empresa;
Deve cobrir todas as áreas da empresa;
Deve nomear um coordenador para a implantação e
manutenção;
Compromisso pessoal de dedicação ao sistema;
Reuniões periódicas de caráter deliberativo.
73. Controle Estatístico do Processo
C E P
73
COORDENADOR
Deve dedicar-se efetivamente à implantação e manutenção;
Seguir as diretrizes traçadas pela equipe gerencial;
FUNÇÕES DO COORDENADOR:
Reduzir ao mínimo o tempo de implantação;
Ter um cronograma preliminar, detalhado por setor;
Definir os objetivos;
Estimar as quantidades e tipos de gráficos previstos;
Prever as várias etapas e tipos de treinamento a serem ministrados;
Determinar as responsabilidades dentro dos processos;
Desenvolver o trabalho em equipe.
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GRUPOS SETORIAIS
Formados por integrantes dos vários departamentos da
empresa;
Devem ter como base de apoio:
Engenharia do produto;
Engenharia de processo;
Gestão da Qualidade;
Produção;
Manutenção;
Área financeira (Análise e controle de custos)
75. Controle Estatístico do Processo
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GRUPOS SETORIAIS (CONT.)
Os membros devem reunir-se afim de:
Estudar procedimentos;
Tomar decisões;
Planejar novas ações;
Resumir progressos;
Reportar resultados.
76. Controle Estatístico do Processo
C E P
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GRUPOS SETORIAIS (FUNÇÕES)
Elaborar o plano setorial de implantação;
Estabelecer os procedimentos para o CEP, adaptados às
necessidades do setor e objetivos da empresa;
Preparar os formulários e instruções escritas necessários ao
efetivo uso desses procedimentos;
Planejar e conduzir os estudos de capacidade do processo;
77. Controle Estatístico do Processo
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GRUPOS SETORIAIS (FUNÇÕES)
Planejar os gráficos de controle do setor e determinar o tipo e o
número a ser utilizado;
Implantar os gráficos, treinando os operadores;
Medir, analisar e relatar, periodicamente, os progressos e as
inadequações encontradas;
Analisar criticamente, periódica e sistematicamente, cada
gráfico;
78. Controle Estatístico do Processo
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FATORES QUE DIFICULTAM A IMPLANTAÇÃO:
Ausência de objetivos claros e definidos;
Alegação de atrasos na produção;
Mentalidade de “apaga-incêndio”;
Desinformação (custo de implantação);
Expectativas de resultados a curto prazo;
Falta de confiança no sistema;
79. Controle Estatístico do Processo
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FATORES QUE DIFICULTAM A IMPLANTAÇÃO: (CONT.)
Falta de comprometimento;
Falta de apoio ou estímulo da alta administração;
Falta de cooperação e envolvimento;
Barreiras interdepartamentais;
Medo de mudanças;
Falta de definição de responsabilidades;
Burocracia excessiva (decisão demorada);
Acesso difícil às informações sobre custos;
80. Controle Estatístico do Processo
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CONCEITOS IMPORTANTES NA IMPLANTAÇÃO:
A evolução é contínua;
Nenhum dos passos pode ser considerado definitivo;
Consciência que deve haver uma mudança no sistema atual;
81. Controle Estatístico do Processo
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CONCEITOS CHAVES:
Qualidade é Função e não Departamento;
A Qualidade tem dois inimigos básicos:
As variações e
A permissividade.
Todos os problemas ou defeitos estão correlacionados a
requisitos do consumidor e especificações do projeto não
atendidas;
Prevenção é não deixar a falha acontecer;
É mais econômico prevenir as falhas do que tentar mantê-las
sob controle;
82. Controle Estatístico do Processo
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CONCEITOS CHAVES: (CONT.)
A força maior para erradicar falhas reside na gerência e
supervisão;
Se a qualidade for a prioridade primeira, os objetivos de volume,
custo e prazo serão obtidos mais facilmente;
Quanto melhor a qualidade, maior a produtividade e menores os
custos;
A qualidade é obtida por quem faz o trabalho e não por quem a
controla;
83. Controle Estatístico do Processo
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CONCEITOS PARA PREVENIR:
O projeto deve formalizar as necessidades e desejos do Cliente;
O projeto deve estar “vacinado” contra oportunidades de falhas;
Observar o processo e identificar oportunidades de falha;
O processo deve ser bem definido, previsível e capaz;
Obter qualidade na prevenção e não na avaliação;
84. Controle Estatístico do Processo
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CONCEITO SOCIAL:
Livre e franca conversação entre todos os níveis;
Programa de treinamento contínuo;
O líder não policia e sim tutela;
Cada colaborador é responsável pelo trabalho que executa;
A responsabilidade das falhas não é só do operador mas de todo
o sistema.
85. Controle Estatístico do Processo
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MASP - FERRAMENTAS ELEMENTARES.
Tempestade de idéias;
Fluxograma de processo;
Folha de verificação;
Diagrama de Pareto;
Diagrama de Causa e Efeito;
Histograma;
Carta de Controle;
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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Esta apostila foi elaborada por Divino Vieira da Silva, utilizando as
seguintes referências:
Manual do Green Belt - GE Dako - Six Sigma Training GE Dako -
2000;
Manual do Programa Black Belt para Candidatos do Grupo
Brasmaotor - FDG - Fundação de Desenvolvimento Gerencial -
1998;
Aperfeiçoamento da Qualidade e da Produtividade - John L.
Hradeski - Mc Graw Hill - 1989;
Brassard, Michael - Memory Jogger - Qualitymark Editora Ltda -
1996;
Ferramentas Estatísticas Básicas para o Gerenciamento de
Processos - WERKEMA, Maria Cristina Catarino - Fundação
Christiano Ottoni - 1995.