Ferramentas da qualidade

2
2 tipos de problemas
2 tipos de ferramentas
As ferramentas
da gestão e da
qualidade
OS PROBLEMAS ESTRATÉGICOS
OS PROBLEMAS OPERACIONAIS
As ferramentas
de base da
qualidade

3
As sete ferramentas clássicas da Qualidade
• Fluxograma
• Registo e análise de dados
• Diagrama de Causa-efeito(ou espinha de peixe ou Ishikawa)
• Diagrama de Pareto
• Histograma
• Carta de Controlo
• Diagrama de Dispersão

4
Objectivos gerais
• Facilitar a todos os membros da empresa, meios
simples para a resolução de problemas
• Podem ser utilizadas pela totalidade do pessoal da
empresa.
• Estão adaptadas ao trabalho em grupo uma vez
que são visualizadas e consensualmente aceites.

6
Fluxograma:
Objectivo:
Representação gráfica padronizada de um processo;
Tem como objectivo entender o processo antes de o
tentar controlar;
É o primeiro passo para a análise de um processo.

7
Fluxograma:
Passos para elaboração:
• Treinar/ Formar pessoas envolvidas;
• Listar exaustivamente todas as actividades e seus responsáveis;
• Elaborar fluxograma, com a interligação, identificação de pontos de
controlo, e identificação de sectores e pessoas envolvidas;
• Identificar claramente o fluxograma: Titulo, data, autores, aprovação,
número da versão, etc…

8
Fluxograma:
Benefícios:
• Permitir uma definição consensual do processo;
• Permitir visualizar o processo, facilitando a sua compreensão por todos;
• Melhorias facilmente identificadas;
• Facilita a comparação entre a situação inicial e o processo ideal;
• Aumenta a motivação: Diminui barreiras, valoriza o trabalho e produz
resultados concretos.

10
Diagrama de Causa-Efeito,
Ishikawa ou de Espinha de Peixe

11
Objectivo:
Mapear exaustivamente a lista de factores que podem afectar os resultados
de um processo ou de um problema;
Analisar problemas que envolvem diferentes sectores ou vários recursos;
Apresentar o produto de branstorming (caso se opte por esta via).

12
O diagrama Causa-Efeito, é também chamado de diagrama Ishikawa,
por ter sido inventado por um Japonês com este nome.
Também é conhecido como diagrama de Espinha de Peixe, devido à sua
forma depois de construído.
Este diagrama é representado por uma figura formada por diferentes
linhas e rectângulos que servem para representar de uma forma
organizada as relações entre um efeito observado e as suas possíveis
causas.

13
O diagrama Causa-Efeito, é também chamado de diagrama Ishikawa,
por ter sido inventado por um Japonês com este nome.
Também é conhecido como diagrama de Espinha de Peixe, devido à sua
forma depois de construído.
Este diagrama é representado por uma figura formada por diferentes
linhas e rectângulos que servem para representar de uma forma
organizada as relações entre um efeito observado e as suas possíveis
causas.

14
CAUSAS
São variáveis ou factores que contribuem para o problema em estudo (efeito) e
podem ser, entre outras, mão de obra, máquinas, métodos, materiais, meio
ambiente.
EFEITO
É o problema em estudo. Este efeito ou problema pode ser, por exemplo: a
frequência de acidentes; a poluição ambiental; defeitos; etc.
EFEITO
CAUSA 1 CAUSA 2 CAUSA 3
CAUSA 4 CAUSA 5

15
Construção do Diagrama Causa-Efeito
A sua aplicação requer a constituição de um grupo de pessoas directamente
relacionadas com o problema a solucionar, que deverão participar activamente, e que
seja seguida uma determinada metodologia:
1. Identificar bem o problema a estudar e registar no rectângulo do lado direito do
diagrama reservado para o Efeito.
PROBLEMA DA
QUALIDADE
(EFEITO)

16
2. Nos restantes rectângulos anotar as causas principais do problema em estudo. Na
maior parte dos casos as causas principais devem-se a:
- Mão de obra - Materiais - Meio ambiente
- Máquinas - Métodos
PROBLEMA DA
QUALIDADE
(EFEITO)
MÃO DE OBRA MÁQUINAS MÉTODOS
MATERIAIS MEIO AMBIENTE
(CAUSAS)

17
3. Para cada uma das causas principais identificar as subcausas, isto é, as causas
que dão origem às causas principais:
PROBLEMA DA
QUALIDADE
(EFEITO)
MÃO DE OBRA
MÁQUINAS
MÉTODOS
MATERIAIS MEIO AMBIENTE
(CAUSAS)
Subcausa
Subcausa

18
Exemplo:
Num caso em estudo, a causa principal - Mão de Obra - tem por subcausas do
problema, o facto de haver um colaborador novo e a fadiga. Por outro lado, foi
também identificado, que o facto de o colaborador ser novo tem influência na
qualidade, por ter sido sujeito a um reduzido tempo de treino e por não ter formação
especializada.
PROBLEMA DA
QUALIDADE
(EFEITO)
MÃO DE OBRA
Colaborador novo
Insuficiente tempo
de treino
Sem formação
especializada
Fadiga
Excesso de horas
extraordinárias

19
Registo e Análise de Dados

20
Objectivo:
Obter informação necessária para responder a respostas do tipo:
”quando ocorre?”
”quantas vezes ocorre?”
”quais os valores obtidos?”

21
Questões a observar na recolha e análise de dados:
• Verificar se todas as pessoas envolvidas estão de acordo com o que se
pretende observar;
• Decidir durante quanto tempo se irá efectuar a recolha;
• Elaborar folhas claras e simples de utilizar;
• Recolher as informações de forma sistemática.

22
Tipo de circuito :X22C64
Data: 12 Jan 2006
Nº de Lote: 22602 Secção: B12
Tamanho da amostra:1025 Controlador: Pedro Reis
Tipo de defeitos
Teste visual 8
Teste funcional 22
Defeito de soldadura 6
Outros 5
TOTAL 41
Exemplo de folha de registo utilizada no teste final de circuitos electrónicos para
inspeccionar tipos de defeito.
Risco: falsificação de dados (fabricação de resultados)

23
Exemplo de folha de registo utilizada para registar a proporção de produtos não
conformes
Amostra 1 2 3 4 5 6 7 8
Tamanho da amostra (n) 100 100 100 100 100 100 100 100
Produtos não conformes 2 1 1 3 2 5 4 1
Proporção de não conf. 2% 1% 1% 3% 2% 5% 4% 1%
Tipo de Produto :X22C64 Data: 12 Jan 2006
Tamanho da amostra:100 Controlador:Pedro Reis

24
Exemplo de folha de registo utilizada para estudar a distribuição da dimensão de
uma peça
Dimensão/amostra 1 2 3 4 5 6 7 8
Menos de 10,05 1 2 0 0 2 1 0 1
De 10,05 a 10,055 2 3 3 3 2 5 4 1
De 10,055 a 10,06 20 15 10 12 25 20 15 10
De 10,06 a 10,065 65 70 77 76 55 60 70 80
De 10,065 a 10,07 10 8 10 5 14 13 8 7
De 10,07 a 10,075 2 2 2 3 2 1 2 1
10.075 ou mais 0 0 1 1 0 0 1 0

25
Exemplo de folha de registo utilizada para controlar um processo de fabrico
Amostra 1 2 3 4 5 6 7 8
X1 10 11 10 12 9 11 12 10
X2 12 11 12 9 10 11 10 12
X3 11 11 11 12 9 11 10 10
X4 10 12 11 11 10 10 10 9
X5 9 10 10 9 12 11 11 11
MÉDIA 10.4 10.4 10.8 10.6 10 10.8 10.6 10.4
AMPLITUDE 3 2 2 3 3 1 2 3

27
Diagrama de Pareto ou Diagrama 80/20
Questões a observar para o Diagrama de Pareto:
Wilfredo Pareto(1848-1923) foi um ecomonista italiano que descobriu que
80% dos bens existentes no pais pertenciam a 20% da produção.
Esta regra dos 20-80 também se aplica a várias outras situações.
No caso que nos diz respeito, o princípio de Pareto diz que 20% dos
problemas existentes são responsáveis por 80% do total de custos de não
qualidade.
O Porfessor Juran enuncia este princípio de uma forma simples - Vital few,
trival many.
As consequências práticas imediatas são que , em primeiro lugar, devemos
dedicar a nossa atenção a esses problems vitais, pois uma vez resolvidas,
trazem-nos mais ganhos do que começarmos por resolver os trivais.

28
• Definir o periodo de tempo durante o qual se vão recolher os dados.
Podem ser algumas horas, mas também podem ser alguns dias ou
mesmo meses.
• Decidir que tipo de dados vai ser recolhido. Esta escolha deve ser
cuidadosa para evitar problemas mais tarde.
• Definir o modelo de registos dos dados.

29
• Registar os dados.
• Construir o diagrama de pareto. Neste diagrama, as colunas são
normalmente ordenadas por ordem decrescente de valor.
• Juntar uma legendapara que todos possam entender o segnificado do
diagrama.

30
Diagrama de Pareto ou
Diagrama 80/20

31
Freq.
22
Teste funcional
Teste visual
Defeitos de soldadura
8 6 Outros
5
Tipo de defeito
Tipo de circuito: X22C64 Data: 12 Jan 1999
Numero de lote: 22602 Secção: B12
Tamanho da amostra: 1025 Controlador: Pedro Reis
Tipo de Defeitos Numero de não conformidades
Teste visual | | | | | | | | 8
Teste funcional | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 22
Defeito de soldadura | | | | | | 6
Outros | | | | | 5
Total 41

32
Reclamação Frequência Custo
A 100 100
B 60 30
C 20 200
D 15 10
Reclamação A B C D C A B D

34
Histograma
Um histograma é uma representação gráfica da relação entre valores
medidos para uma determinada grandeza e a frequência com que esses
valores ocorrem.
O histograma permite mostrar de forma visual qual é o valor mais
frenquente para esse trabalho e qual é a dispersão ou variabilidade do
mesmo.

35
Histograma
Exemplo:
1413 10 10 15 13 13 13 15 14
1611 9 10 15 12 10 11 12 13
1411 17 16 14 11 12 14 13 13
1413 13 12 13 14 15 11 13 16
1212 13 13 12 15 11 15 12 12
Dados registados relativos a 50 valores
Especificação: 5 < X < 15
|17 1
|||16 3
||||||15 6
|||||||||12 9
|||||||||||||13 13
|||||||14 7
6
7
8
|9 1
||||10 4
||||||11 6
5
Gráfico de contagem
Frequência

36
Histograma
Exemplo:
HISTOGRAMA
20
Frequência
19
18
17
15
11
13
9
7
6
4
3
2
1
5 6 7 8 9 10 11 12 16151413 17

38
Cartas de Controlo
Todos os processos estão sujeitos a variações, que se vão reflectir em
variações nas caracteristicas do produto.
A redução das variações exige a detecção da sua origem. Para isso é
necessário começa por distinguir entre causas comuns e causas especiais de
variação

39
Cartas de Controlo
As causas comuns referem-se ás variações aleatórias, presentes nos
diferente processos, em maior ou menor grau. São previsiveis
estatisticamente e não se podem eliminar.
As causas especiais referem-se a quaisquer factores detectáveis (desvios
esporádicos), que frequentemente são irregulares e imprevisíveis e alteram
a distribuição estatística da população.
Estas causas podem substituir e aparecer intermitentemente, a menos que
seja tomada qualquer acção para as eliminar. A sua eliminação é o
objectivodo controlo.

40
Cartas de Controlo
Dr. Walter Shewart, dos laboratórios Bell, em 1920, desenvolveu uma
ferramenta simples mas potente e que foi completamente aproveitada por
Deming, para distinguir as variações com origem em causas comuns e
especiais - As cartas de Controlo.
Aplica-se normalmente em duas situações:
1. O produto tem caracteristicas que é necessário medir, designadas por
medições ou variações. Nestas condições faz-se um Controlo por
variáveis;
2. A outra é para caracteristicas que são contadas e classificadas em
“passa/ não passa”, ou seja Controlo por atributos.

41
Cartas de Controlo
As Cartas de Controlo do processo mostram como o processo está a operar.
Um mau controlo pode ter origem em várias fontes, tais como, alteração não
detectada em matérias – primas, degradação de ferramentas, erros de um
operador pouco experiente.
Em geral, um mau controlo aparece como uma variação não aleatória,
associada a causas especiais

42
Cartas de Controlo
Quando o processo estiver sob controlo, e puder prever-se o seu desempenho,
poderá ser avaliada a sua capacidade para cumprir as expectativas do cliente.
Existem algumas regras básicas utilizadas pelas cartas de controlo:
→ Evidenciar se um processo está a operar sob controlo estatístico e se estão
presentes causa especiais de variação que exijam acções correctivas.
→ Colocar a ~enfase nas acções de melhoria da capacidade.
→ Manter o estado de controlo estatístico, definindo limites de controlo como
bases para a tomada de decisões em tempo real.

43
Cartas de Controlo
O Controlo e melhoria do processo, usando as Cartas de Controlo, como um
processo continuo, envolve as seguintes fases:
a) Recolha de dados;
• Os dados recolhidos são registados num gráfico.
b) Controlo
• Calcular os limites de controlo;
• Identificar as causa especiais de variação;
• Lançar acções para corrigir.
c) Melhoria
• Avaliar a capacidade;
• Quantificar as causas comuns de melhoria,
• Lançar acções de melhoria.

44
Cartas de Controlo
Como construir uma carta de controlo?
Vamos referir as cartas de controlo mais usadas no controlo por variáveis ( carta
X e carta R). As cartas de controlo usadas em controlo por atributos são
construídas e interpretadas do mesmo modo.
Em Primeiro lugar, recolhem-se 20 subgrupos, número suficiente para se
calcular a média do processo e os limites de controlo. Cada subgrupo deve ter
no mínimo quatro itens. No caso do controlo por atributos cada subgrupo deve
ter no mínimo 50 itens.

45
Cartas de Controlo
Exemplo:
X








1ª 2ª 3ª 4ª 5ª 6ª 7ª 8ª
LSC
LIC

47
Diagrama de Dispersão
Objectivo
Determinar a existência de uma relação entre 2 grupos
de dados

48
O Diagrama de Dispersão é um gráfico entre
duas variáveis que serve para verificar se
existe alguma relação entre elas. Usualmente
a relação a estudar é do tipo causa-efeito,
embora o diagrama não permita identificar
qual das variáveis é a causa e qual é o efeito.
Observando o padrão de disposição dos
pontos, é possível concluir sobre a eventual
relação entre as duas variáveis.

49
O diagrama de dispersão constrói-se
representando numa escala horizontal (eixo dos
xx) os valores de uma variável e na escala vertical
(eixo yy)os valores da segunda variável. Um
diagrama de dispersão típico representa-se como
segue:
X
Y
É de salientar que os pontos
representados se agrupam de uma forma
tanto mais evidente quanto maior for a
relação entre as variáveis.
Quanto mais o agrupamento de pontos
se aproximar de uma recta, mais forte é
a relação entre as duas variáveis. Isto faz
sentido porque se tivermos uma recta,
sempre que uma das variáveis se altera a
variável altera-se de igual modo .

50
1. Recolha 50 a 100 pares de valores que pensa poderem estar relacionados e
construa uma tabela no género da que se representa:
2. Desenhe os eixos horizontal e vertical do diagrama. A variável que está a
ser investigada como possível ”causa” é normalmente representada na
horizontal e a variável “efeito” é normalmente representada na vertical.
3. Represente os pontos no diagrama. Este pode ter uma forma semelhante à
seguinte:
Pessoa 1 2 3 … 50
Peso 75 65 68 … 62
Altura 1,70 1,70 1,75 … 1,65

51
O diagrama resultante pode ter uma forma semelhante à seguinte:
Peso Kg
Altura (m)

52
X
Correlação Positiva
X
Y
Correlação Negativa
X
Y
Sem Correlação
Quando a variável X aumenta
implica um aumento da variável
Y. Se se controlar a variável X a
variável Y também é controlada.
Ex:
nº de horas de estudo versus
classificação obtida;
nº de defeitos versus horas
extraordinárias
Neste tipo de relação, um
aumento de X significa uma
diminuição de Y.
Ex:
Idade de um equipamento
versus eficiência
Não existe relação entre a
variável X e a variável Y

53
Obrigada pela vossa atenção

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