O documento descreve a aplicação do Controle Estatístico de Processo em um setor de moldagem de uma empresa química para monitorar o peso do produto moldado. Dados de peso foram coletados de 37 amostras e analisados por meio de gráficos de média e desvio padrão. A análise mostrou que o processo não estava estável e produzia peças fora dos limites de especificação, indicando capacidade inadequada.

1. FACULDADES INTEGRADAS DE TAQUARA
CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
E CURSO DE GESTÃO DA QUALIDADE
APLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO
EM UM SETOR DE MOLDAGEM
Juliano Pereira
Paulo Saldanha
Prof. Eduardo Unterleider
Disciplina: Gestão de Sistemas de Produção II

2. 2
Taquara, 09 de junho de 2011
1 - RESUMO
O Controle Estatístico de Processo foi desenvolvido pelo Dr. Walter A. Shewhart nos
anos 20, para tanto ele analisou diferentes processos e concluiu que todos os processos
apresentam variação devido a causas acidentais e a causas indetermináveis.
De acordo com (SILVA, 2005), a variação de qualquer característica de qualidade
pode ser quantificada pela amostragem do resultado do processo e pela estimativa dos
parâmetros da sua distribuição estatística.
O presente trabalho visa apresentar uma aplicação do Controle Estatístico de
Processo efetuado no setor de moldagem em uma empresa do ramo químico.
2 – Característica de Qualidade
A característica de qualidade a ser avaliada pelo Controle Estatístico de Processo
será o peso do produto moldado. Esta característica é de grande importância ao produto,
uma vez que o mesmo possui uma especificação de peso mínimo para venda ao
consumidor, e também por outro lado o excesso de peso no produto gera desperdício de
matéria-prima e gastos desnecessários à empresa.

3. 3
3 – Coleta de Dados
O processo estudado é composto por uma máquina extrusora e uma máquina de
moldagem. A extrusora recebe a “massa” para moldagem do produto e extrusa a mesma em
forma de lâmina. Após a extrusão esta lâmina é cortada pela matriz que molda o produto em
questão.
A coleta de dados ocorreu logo após o processo de moldagem, em uma única matriz
de molde. Foram coletadas 37 amostras de subgrupo 3, sendo uma amostra a cada minuto.
A seguir o quadro com a coleta de dados:
COLETA DE DADOS
AMOSTRA
1º 2º 3º
1 40,5 40,4 40,5
2 40,6 40,5 40,5
3 40,5 40,5 40,5
4 40,5 40,5 40,5
5 40,5 40,5 40,5
6 40,5 40,5 40,5
7 40,6 40,5 40,5
8 40,6 40,6 40,7
9 40,6 40,7 40,6
10 40,6 40,7 40,7
11 40,6 40,6 40,6
12 40,6 40,6 40,6
13 40,7 40,6 40,6
14 40,5 40,6 40,6
15 40,6 40,6 40,6
16 40,7 40,6 40,6
17 40,5 40,5 40,4
18 40,4 40,3 40,3
19 40,4 40,4 40,3
20 40,3 40,3 40,3
21 40,3 40,3 40,3
22 40,4 40,4 40,4
23 40,3 40,3 40,3
24 40,4 40,3 40,3
25 40,5 40,4 40,4
26 40,5 40,5 40,5
27 40,5 40,6 40,5
28 40,6 40,5 40,5
29 40,6 40,5 40,5
30 40,6 40,6 40,5
31 40,6 40,7 40,7
32 40,6 40,4 40,5
33 40,6 40,6 40,6
34 40,5 40,6 40,5
35 40,4 40,4 40,4
36 40,3 40,3 40,5
37 40,4 40,4 40,5

4. 4
4 – Análise de Normalidade
Após a coleta dos dados, classificamos os valores obtidos e dividimos os mesmos em 5
classes, calculando a freqüência de cada classe conforme a seguir:
PONTO
PESO DAS ESPIRAS MÉDIO
CLASSE FREQUÊNCIA
(g) DA
CLASSE
1 40,3 I--- 40,4 40,35 16
2 40,4 I--- 40,5 40,45 17
3 40,5 I--- 40,6 40,55 37
4 40,6 I--- 40,7 40,65 33
5 40,7 I--- 40,8 40,75 8
∑ 111
Com base nos dados do quadro acima, montamos o histograma a seguir, relacionando a
freqüência de cada classe:
Com a análise do histograma, é possível afirmar que o processo estudado é um processo
normal, ou seja, que segue uma distribuição normal das freqüências, sendo assim é
possível a aplicação do controle estatístico de processo.

5. 5
5 – Cartas de Controle
Em razão do número de amostras coletadas para o controle estatístico ser superior a 10,
utilizaremos os Gráficos de Média e do Desvio Padrão para visualizar a centralização e a
variabilidade do processo.
A seguir o quadro com a média de cada uma das 37 amostras, com o seu respectivo desvio
padrão:
DESVIO
COLETA DE DADOS
AMOSTRA MÉDIA PADRÃO
1º 2º 3º DA AMOSTRA
1 40,5 40,4 40,5 40,47 0,058
2 40,6 40,5 40,5 40,53 0,058
3 40,5 40,5 40,5 40,50 0,000
4 40,5 40,5 40,5 40,50 0,000
5 40,5 40,5 40,5 40,50 0,000
6 40,5 40,5 40,5 40,50 0,000
7 40,6 40,5 40,5 40,53 0,058
8 40,6 40,6 40,7 40,63 0,058
9 40,6 40,7 40,6 40,63 0,058
10 40,6 40,7 40,7 40,67 0,058
11 40,6 40,6 40,6 40,60 0,000
12 40,6 40,6 40,6 40,60 0,000
13 40,7 40,6 40,6 40,63 0,058
14 40,5 40,6 40,6 40,57 0,058
15 40,6 40,6 40,6 40,60 0,000
16 40,7 40,6 40,6 40,63 0,058
17 40,5 40,5 40,4 40,47 0,058
18 40,4 40,3 40,3 40,33 0,058
19 40,4 40,4 40,3 40,37 0,058
20 40,3 40,3 40,3 40,30 0,000
21 40,3 40,3 40,3 40,30 0,000
22 40,4 40,4 40,4 40,40 0,000
23 40,3 40,3 40,3 40,30 0,000
24 40,4 40,3 40,3 40,33 0,058
25 40,5 40,4 40,4 40,43 0,058
26 40,5 40,5 40,5 40,50 0,000
27 40,5 40,6 40,5 40,53 0,058
28 40,6 40,5 40,5 40,53 0,058
29 40,6 40,5 40,5 40,53 0,058
30 40,6 40,6 40,5 40,57 0,058
31 40,6 40,7 40,7 40,67 0,058
32 40,6 40,4 40,5 40,50 0,100
33 40,6 40,6 40,6 40,60 0,000
34 40,5 40,6 40,5 40,53 0,058
35 40,4 40,4 40,4 40,40 0,000
36 40,3 40,3 40,5 40,37 0,115
37 40,4 40,4 40,5 40,43 0,058
MÉDIA 40,50 0,039

6. 6
Após obtermos a média e o desvio padrão de cada amostra, calculamos o limite
superior e inferior da média e também do desvio padrão, e com base nestes dados
traçamos os gráficos conforme a seguir:
A) Gráfico da Média de peso das amostras, Limite Superior e Limite Inferior de
controle da média.
B) Gráfico do Desvio Padrão das amostras, Limite Superior e Limite Inferior do
desvio padrão das amostras.

7. 7
6 – Análise de Estabilidade do Processo
Após a análise dos gráficos acima, podemos afirmar que o processo estudado é um
processo não estável sob o ponto de vista estatístico, tal afirmação é baseada nos
seguintes pontos:
- Ocorrência de pontos fora dos limites de controle;
- Ocorrência de sequência de pontos em apenas um dos lados da linha
média. Esta ocorrência pode ser identificada entre os pontos 1 a 14, e
também do 17 ao 25.

8. 8
7 – Interpretação da Capacidade do Processo
Para a avaliação da capacidade do processo, utiliza-se o índice Cp e Cpk, porém
para tanto é necessário que o processo esteja sob controle estatístico, o que não
ocorreu com o processo estudado.
A seguir o histograma relacionando os dados coletados no processo com os limites
de especificação para o produto em questão:
Com a análise do histograma acima, podemos visualizar que o processo produz uma
quantidade de peças acima do limite superior de especificação, o que o classifica
como um processo inadequado.