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Melhoria Contínua e
Qualidade
Ref. Bibliográfica:
Peinado, J. “Administração da Produção”, Cap 12.
Slack, N. “Administração da Produção”, 2º Ed., Cap. 18 ao 20
Helman, H. “Análise de Falhas”, Volume 11
“Material disponibilizado para livre utilização. Pedimos apenas
que cite os websites abaixo como fonte de referencia.”
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Parte 2 de 2
2
FTA - Fault Tree Analysis
(Árvore de Análise de Falhas)
A facilidade de apresentar uma perfeita inter-relação
funcional entre uma falha e suas possíveis causas, permite
a elaboração de uma árvore associada a cada uma das
causas principais (ou mais comuns) que podem ocorrer em
um dado equipamento.
Na elaboração da árvore, a falha em questão será
considerada como o “evento de topo”.
www.betagama.com.brwww.dunamath.com
3
FTA - Fault Tree Analysis
(Árvore de Análise de Falhas)
 A análise é conduzida até atingir eventos ou situações
básicas cuja análise não se considera necessária
aprofundar. A árvore parte de uma situação anômola do
sistema e desce até as causas mais básicas.
A árvore é finalizada com as possíveis causas de cada
problema, e se completam com um plano de ação para sua
solução.
www.betagama.com.brwww.dunamath.com
4
FTA (Fault Tree Analysis)
Estrutura da Árvore
Falha do Sistema
(Evento de Topo)
A árvore consta de uma
sequência de eventos que podem
conduzir ao evento de topo.
Eventos que possuem uma
causa mais básica são colocados
em retângulos contendo a
descrição dos mesmos.
Os eventos que compõem a
sequência estão ligados por meio
de portas lógicas (e, ou, outras).
A eliminação das causas básicas
tem como consequência a
eliminação do evento de topo.
A sequência finaliza nas causas
básicas indicadas em círculos.
www.betagama.com.brwww.dunamath.com
5
Símbolos de Eventos
RETÂNGULO
CÍRC.
LOSANGO
CASA
OVAL
TRIANG.
Eventos que são
saídas de portas
lógicas
Eventos
associados a
falhas básicas.
Eventos omitidos.
Eventos que deve
ser monitorado.
Evento
condicional
Conexão com
outro símbolo ou
evento.
6
Símbolos Lógicos
E
Evento de saída. Só
ocorre se todos os de
entrada ocorrem.
OU
Evento de saída ocorre
se pelo menos 1 dos
de entrada ocorrer.
CONDICIONAL
Evento de entrada só
conduz ao de saída se
o “condicional”ocorrer.
E de PRIORIDADE
Evento de saída ocorre se os
de entrada ocorrem na ordem
da esquerda para direita.
OU EXCLUSIVO
Evento de saída ocorre se 1,
mas não ambas as entradas
ocorrerem.
M em N
Evento de saída ocorre se
“m” em “n” entradas
ocorrerem.
m
7
Exemplo 1 Motor não dá
partida por
problema elétrico
Velas com faísca
fraca
Falta eletricidade
Defeito na alta
tensão
Bateria
descarre
gada.
Velas
queima
das
Chave
defeituo
sa
Mau
contato
nos
cabos da
bateria
Bateria
Fraca
Falha no
distribui
dor
Ignição
com
defeito
8
Exemplo 2
OU
E
OU
9
Exemplo 3a
*1 *2
10
Exemplo 3b
*1 *2
11
Coleta de Dados
Dados são coletados com as mais diversas finalidades: para
se entender a situação atual, para análise, para controle,
para cumprimento de exigências legais, para aceitação ou
rejeição de lotes, para definir periodicidade de preventivas,
etc.
Após a elaboração do “Diagrama de Causa e Efeito” e do
FMEA (ou 5 Pqs), a equipe já tem uma idéia de que fatores
(X’s) causam impacto na saída (Y). Quando possível,
coletar dados que comprovem a relação entre o efeito e a
causa.
Analisa-se a mudança na saída Y para descobrir quais
são os fatores (X’s) mais importante.
12
Foco na Coleta de Dados
X1
X2
X3
...
Xn
PROCESSO
y
Análise Medição
13
Problemas na Amostragem
Existem 2 considerações na obtenção de amostras:
A)A forma pela qual a amostra é obtida, ou seja, o
procedimento de coleta.
B)A quantidade de itens que constituem a amostra, ou seja,
o seu tamanho.
O que você acha que é melhor: uma
amostra com muitos dados, porém que não
se sabe como foi obtida; ou uma amostra
pequena, mas coletada de modo
planejado?
14
Análise Gráfica dos Dados
Não adianta apenas calcular medidas descritivas. É
preciso também compreender as informações que estão
nestas contidas, fazendo uma análise explanatória
preliminar dos dados.
Técnica Aplicação
Diagrama de Dispersão Verificar tendência de variação
conjunta entre 2 ou mais variáveis.
Gráfico Linear Avaliar o comportamento de 1
variável ao longo do tempo.
Diagrama de Pareto Priorizar os problemas mais
importantes, determinando por
onde começar o ataque.
15
Diagrama de Dispersão
Construção do Diagrama:
Coletar um conjunto de dados das variáveis em
estudo;
Traçar um gráfico cartesiano;
Marcar no gráfico cartesiano os pares de valores
(x,y);
Analisar o diagrama, verificando a existência de
correlação (tendência de variação conjunta).
16
Diagrama de Dispersão
Existe correlação entre as varáveis, quando uma destas é
alterada, a outra também se altera.
17
Diagrama de Dispersão
18
Exercício
Temperatura
Rendimento
Existe correlação entre temperatura e
rendimento ?
Construir um diagrama de dispersão para os valores abaixo
(temperatura e rendimento):
19
Gráfico Linear (Linha de Tempo)
Permite que seja avaliada a evolução de um conjunto
de dados ao longo do tempo (série temporal)
20
A. Coletar os dados por um tempo adequado para
permitir que todo tipo de variação/problemas
ocorram.
B. Construir um gráfico cartesiano
C. Marcar no eixo horizontal (x) o tempo (anos,
meses, ...)
D. Marcar no eixo vertical (y) os valores da variável
E. Unir os pontos marcados com segmentos de
reta.
F. Avaliar a presença de tendências, ciclos, etc.
Gráfico Linear (Linha de Tempo)
21
Exercício
Semana
Tonelada
Os seguintes dados referem-se a produção
semanal de uma planta química, em toneladas:
Há algo estranho com estes dados ?
22
Diagrama de Pareto
É uma forma de descrição gráfica onde procura-se identificar quais
itens são responsáveis pela maior parcela dos problemas.
% e % Acumulada
Problemas
23
Construção do Diagrama de Pareto
Construção do diagrama:
A. Determinar como os dados serão classificados: por
produto, por máquina, por turno, por operador, ....
B. Construir uma tabela, colocando os dados em ordem
decrescente.
C. Calcular a porcentagem de cada item sobre o total e o
acumulado.
D. Traçar o diagrama e a linha de porcentagem acumulada.
24
Exercício
Durante um período de seis meses, a produção de filme de
polietileno de baixa densidade (PEBD) foi acompanhada,
anotando-se os defeitos encontrados:
25
Exercício
Com o auxílio da tabela anterior e da tabela abaixo,
construa um Diagrama de Pareto.
26
Exercício
Dados em ordem decrescente.
27
Plano de Ação
Um documento importante a ser elaborado pela
equipe é o “Plano de Ação”.
Nele, devem constar no mínimo:
Descrição da ação a ser tomada (com base nas causas
nos problema identificadas durante a fase de “Análise”.)
Responsável por cada ação.
Data prevista de implementação.
Data de emissão do documento e data de revisão.
Indicador de acompanhamento da execução da ação.
28
Plano de Ação
...
29
Terminada a execução de todas as ações previstas no
“Plano de Ação” é necessário verificar se as ações tomadas
foram adequadas e suficientes para a obtenção da melhoria
do processo.
Esta verificação é feita mediante o re-cálculo das métricas
de desempenho definidas no início do projeto.
Se o novo desempenho do processo revelar-se melhor que
o anterior, e se a meta inicial do projeto foi atingida, então o
projeto pode prosseguir para a etapa de “Controle”.
Plano de Ação
30
Controle
Padronizar
Processo
Fora de
Controle
?
Atuar sobre o
processo
Monitorar
Desempenho
do Processo
Desenvolver
Poka-Yoke
Prevenir
Reincidência
do Problema
Não
Sim
Viável
Poka-
Yoke?
Sim
Não
31
Controle
Esta etapa garante que os ganhos de desempenho (qualidade
e produtividade) obtidos sejam mantidos na empresa.
32
Algumas ferramentas que permitem um controle
eficaz do processo são:
Padronização
Poka-Yoke (dispositivos à prova de erros)
Controle Estatístico de Processo.
Ferramentas para Controle
Quando um funcionário não sabe porque uma tarefa é
realizada, ele não sabe qual é a importância da tarefa.
33
A padronização do processo é geralmente feita mediante a
determinação dos 5W`s e 1H, ou seja:
Quem é responsável pela execução e registros de...
Que atividades...
Como são executadas...
Onde são executadas...
Quando são executadas...
Por que são executadas...
Padronização de Processos
34
1) Revisar o fluxograma: o fluxograma estabelece quais
as atividades a serem executadas e sua seqûencia;
2) Redigir um procedimento: este é o documento que fixa
as responsabilidades e detalha a forma de execução das
atividades;
3) Criar um “Plano de Controle”: este determina quais
X’s (parâmetros de entrada) serão controlados e como;
4) Treinar os envolvidos: prover capacitação na forma de
operar e controlar o processo;
5) Acompanhar o desempenho do processo: em base
periódica e contínua.
Etapas
37
Sua equipe irá receber folhas de papel para a construção de
um avião. Vocês irão determinar qual é a forma mas
adequada do avião e, após isto, irão redigir um
procedimento de como devem ser feitas as dobras, cortes,
etc. para a sua construção.
Exercício
Consultar arquivo: 17450_EspecInj.doc
Exemplo
38
Uma vez feito o procedimento, agora é a vez de
determinar como assegurar que o processo vá se
desempenhar do modo que dele se espera.
De um bom plano de controle devem sempre constar
as seguintes coisas:
Característica ou parâmetro controlado.
Meios de controle.
Tamanho e frequencia de amostragem.
Responsável
Forma de registro dos resultados.
Plano de Controle
39
Exemplo
40
Existem 3 grandes categorias de erros humanos:
Erros inadvertidos: são aqueles que ocorrem por falta de
atenção, distração, fadiga, etc.
Erros por falta de perícia: são os erros decorrentes da
falta de conhecimento ou habilidade do homem que executa
o trabalho.
Erros voluntários: são os que ocorrem pelo fato do
homem deliberadamente ignorar regras ou normas, não
obedecer padrões, sabotagem, etc.
Poka Yoke
41
A falta de perícia somente pode
ser resolvida mediante um vigoroso
programa de treinamento e
capacitação de pessoas.
Erros voluntários tem por
detrás de si alguma razão plausível: o
homem considera o problema sem
solução, o homem não crê que a
qualidade seja importante, ou, há
rancor contra a empresa.
Poka Yoke
42
Controle: quando o Poka Yoke é ativado, a
máquina pára a fim de se corrigir o problema.
Advertência: quando o Poka Yoke é ativado,
um alarme dispara, alertando o operador.
Poka Yoke
Poka Yoke são dispositivos à prova de
erros que possibilitam o controle pela
“inspeção 100%”. São adequados à prevenção
de erros humanos por inadvertência.
Existem 2 diferentes métodos de
atuação:
43
• Na montagem de produtos,
para evitar que o componente seja
colocado em posição invertida, um
dispositivo na máquina somente
permite que a peça seja colocada
nela da forma correta, devida a
assimetria da peça.
Exemplos
• Para funcionar é requerido
que o usuário puxe a haste de
segurança para trás. Então o
equipamento nunca funciona
“sozinho”.
44
Real x Padrão
Sensores p/ detectar prença de peças
45
46
Detectar itens por suas características:
PESO: Estabelecer padrões de peso.Usar uma balança ou
escala para identificar componentes defeituosos.
DIMENSÃO: Estabelecer padrões de comprimento, largura,
diâmetro, etc. Identificar divergência em relação a padrão
usando “stoppers” em dispositivos, microswitches, etc.
FORMA: Estabelecer padrões quanto à forma, tais como
ângulos de inclinação, projeções, curvatura, etc.
Poka Yoke
47
Exemplo
Dispositivo que detecta anormalidades no
posicionamento da peça com relação ao previsto.
48
Elaborar um Poka Yoke para o problema: erro ao digitar.
Exemplos
http://facultyweb.berry.edu/jgrout/qk_start.html
Exercício
49
Controle do Processo (prevenção)
Introdução ao Controle Estatístico de Processos
50
CAUSAS DE VARIAÇÃO: COMUNS E ESPECIAIS
Introdução ao Controle Estatístico de Processos
51
“Causas Comuns”
Introdução ao Controle Estatístico de Processos
São previsíveis, pois seguem um padrão de
comportamento (padrão natural de variação).
São devido à inúmeras fontes.
Há pequena contribuiçào individual de cada fonte
(entrada).
São inerentes ao processo.
Quando o processo apresenta somente este tipo de
variação, dizemos que o processo está Estável.
52
“Causas Especiais”
Introdução ao Controle Estatístico de Processos
São imprevisíveis, pois não seguem nenhum padrão.
São devido à uma fonte específica.
Há grande contribuiçào individual da cada fonte.
São mais fáceis de identificar.
Quando o procesos identifica também este tipo de
variação (além das “Causas Comuns”), dizemos que o
processo está instável.
54
Introdução ao Controle Estatístico de Processos
Exemplos de causas especiais
•Lote isolado de matéria-prima com problema
•Desregulagem ocasional do equipamento de produção
•Quebra de equipamento de medição
•Ausência de spare-part (peças de reposição).
Exemplos de causas comuns
•Compra sistemática de materiais com baixa qualidade
•Inexistência de treinamento
•Falta de padronização das operações
55
Introdução ao Controle Estatístico de Processos
Controlar um processo significa torná-lo previsível
quanto a suas saídas, evitando-se perder as melhorias
conseguidas até então.
O “Gráfico de Controle” é a ferramenta que permite
avaliar se o comportamento do processo, em termos de
variação, é previsível.
Elementos de um “Gráfico de Controle”
oUm gráfico cartesiano, onde o eixo horizontal representa o
tempo, e o vertical representa o valor da característica.
oUm conjunto de valores unidos por segmentos de reta.
oTrês linhas horizontais (limite inferior de controle, média,
desvio superior de controle.
56
Introdução ao Controle Estatístico de Processos
Em um processo estável, a grande maioria dos valores
de uma característica de desempenho deve cair no intervalo:
média desvio padrão
Limites de Controle
3 ou 2
N
57
Introdução ao Controle Estatístico de Processos
Tabela f.d.p. Normal Padrão
58
Introdução ao Controle Estatístico de Processos
Caracterização da amostra de dados:
59
Introdução ao Controle Estatístico de Processos
Caracterização da amostra de dados:
60
Exemplo
Abaixo são registrados o tempo de
raparo de uma determinada ocorrência de
manutenção:
LSC
LIC
61
Introdução ao Controle Estatístico de Processos
Identificar e investigar “Causas Especiais” faz-se
importante, pois embora ocorram poucas vezes,
geralmente seu efeito é grande.
Portanto “Causas Especiais” oferecem
oportunidades de melhoria importantes que devem
ser investigadas para que não ocorram novamente.
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62
Resumo:
Uma vez identificado um problema (a partir de métricas de
desempenho relacionadas aos objetivos estratégicos da
empresa), utiliza-se técnicas de soluções de problemas
para identificar as causas fundamentais e implementar
soluções.
Exemplo Projeto de Melhoria
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  • 1. Melhoria Contínua e Qualidade Ref. Bibliográfica: Peinado, J. “Administração da Produção”, Cap 12. Slack, N. “Administração da Produção”, 2º Ed., Cap. 18 ao 20 Helman, H. “Análise de Falhas”, Volume 11 “Material disponibilizado para livre utilização. Pedimos apenas que cite os websites abaixo como fonte de referencia.” www.betagama.com.brwww.dunamath.com Parte 2 de 2
  • 2. 2 FTA - Fault Tree Analysis (Árvore de Análise de Falhas) A facilidade de apresentar uma perfeita inter-relação funcional entre uma falha e suas possíveis causas, permite a elaboração de uma árvore associada a cada uma das causas principais (ou mais comuns) que podem ocorrer em um dado equipamento. Na elaboração da árvore, a falha em questão será considerada como o “evento de topo”. www.betagama.com.brwww.dunamath.com
  • 3. 3 FTA - Fault Tree Analysis (Árvore de Análise de Falhas)  A análise é conduzida até atingir eventos ou situações básicas cuja análise não se considera necessária aprofundar. A árvore parte de uma situação anômola do sistema e desce até as causas mais básicas. A árvore é finalizada com as possíveis causas de cada problema, e se completam com um plano de ação para sua solução. www.betagama.com.brwww.dunamath.com
  • 4. 4 FTA (Fault Tree Analysis) Estrutura da Árvore Falha do Sistema (Evento de Topo) A árvore consta de uma sequência de eventos que podem conduzir ao evento de topo. Eventos que possuem uma causa mais básica são colocados em retângulos contendo a descrição dos mesmos. Os eventos que compõem a sequência estão ligados por meio de portas lógicas (e, ou, outras). A eliminação das causas básicas tem como consequência a eliminação do evento de topo. A sequência finaliza nas causas básicas indicadas em círculos. www.betagama.com.brwww.dunamath.com
  • 5. 5 Símbolos de Eventos RETÂNGULO CÍRC. LOSANGO CASA OVAL TRIANG. Eventos que são saídas de portas lógicas Eventos associados a falhas básicas. Eventos omitidos. Eventos que deve ser monitorado. Evento condicional Conexão com outro símbolo ou evento.
  • 6. 6 Símbolos Lógicos E Evento de saída. Só ocorre se todos os de entrada ocorrem. OU Evento de saída ocorre se pelo menos 1 dos de entrada ocorrer. CONDICIONAL Evento de entrada só conduz ao de saída se o “condicional”ocorrer. E de PRIORIDADE Evento de saída ocorre se os de entrada ocorrem na ordem da esquerda para direita. OU EXCLUSIVO Evento de saída ocorre se 1, mas não ambas as entradas ocorrerem. M em N Evento de saída ocorre se “m” em “n” entradas ocorrerem. m
  • 7. 7 Exemplo 1 Motor não dá partida por problema elétrico Velas com faísca fraca Falta eletricidade Defeito na alta tensão Bateria descarre gada. Velas queima das Chave defeituo sa Mau contato nos cabos da bateria Bateria Fraca Falha no distribui dor Ignição com defeito
  • 11. 11 Coleta de Dados Dados são coletados com as mais diversas finalidades: para se entender a situação atual, para análise, para controle, para cumprimento de exigências legais, para aceitação ou rejeição de lotes, para definir periodicidade de preventivas, etc. Após a elaboração do “Diagrama de Causa e Efeito” e do FMEA (ou 5 Pqs), a equipe já tem uma idéia de que fatores (X’s) causam impacto na saída (Y). Quando possível, coletar dados que comprovem a relação entre o efeito e a causa. Analisa-se a mudança na saída Y para descobrir quais são os fatores (X’s) mais importante.
  • 12. 12 Foco na Coleta de Dados X1 X2 X3 ... Xn PROCESSO y Análise Medição
  • 13. 13 Problemas na Amostragem Existem 2 considerações na obtenção de amostras: A)A forma pela qual a amostra é obtida, ou seja, o procedimento de coleta. B)A quantidade de itens que constituem a amostra, ou seja, o seu tamanho. O que você acha que é melhor: uma amostra com muitos dados, porém que não se sabe como foi obtida; ou uma amostra pequena, mas coletada de modo planejado?
  • 14. 14 Análise Gráfica dos Dados Não adianta apenas calcular medidas descritivas. É preciso também compreender as informações que estão nestas contidas, fazendo uma análise explanatória preliminar dos dados. Técnica Aplicação Diagrama de Dispersão Verificar tendência de variação conjunta entre 2 ou mais variáveis. Gráfico Linear Avaliar o comportamento de 1 variável ao longo do tempo. Diagrama de Pareto Priorizar os problemas mais importantes, determinando por onde começar o ataque.
  • 15. 15 Diagrama de Dispersão Construção do Diagrama: Coletar um conjunto de dados das variáveis em estudo; Traçar um gráfico cartesiano; Marcar no gráfico cartesiano os pares de valores (x,y); Analisar o diagrama, verificando a existência de correlação (tendência de variação conjunta).
  • 16. 16 Diagrama de Dispersão Existe correlação entre as varáveis, quando uma destas é alterada, a outra também se altera.
  • 18. 18 Exercício Temperatura Rendimento Existe correlação entre temperatura e rendimento ? Construir um diagrama de dispersão para os valores abaixo (temperatura e rendimento):
  • 19. 19 Gráfico Linear (Linha de Tempo) Permite que seja avaliada a evolução de um conjunto de dados ao longo do tempo (série temporal)
  • 20. 20 A. Coletar os dados por um tempo adequado para permitir que todo tipo de variação/problemas ocorram. B. Construir um gráfico cartesiano C. Marcar no eixo horizontal (x) o tempo (anos, meses, ...) D. Marcar no eixo vertical (y) os valores da variável E. Unir os pontos marcados com segmentos de reta. F. Avaliar a presença de tendências, ciclos, etc. Gráfico Linear (Linha de Tempo)
  • 21. 21 Exercício Semana Tonelada Os seguintes dados referem-se a produção semanal de uma planta química, em toneladas: Há algo estranho com estes dados ?
  • 22. 22 Diagrama de Pareto É uma forma de descrição gráfica onde procura-se identificar quais itens são responsáveis pela maior parcela dos problemas. % e % Acumulada Problemas
  • 23. 23 Construção do Diagrama de Pareto Construção do diagrama: A. Determinar como os dados serão classificados: por produto, por máquina, por turno, por operador, .... B. Construir uma tabela, colocando os dados em ordem decrescente. C. Calcular a porcentagem de cada item sobre o total e o acumulado. D. Traçar o diagrama e a linha de porcentagem acumulada.
  • 24. 24 Exercício Durante um período de seis meses, a produção de filme de polietileno de baixa densidade (PEBD) foi acompanhada, anotando-se os defeitos encontrados:
  • 25. 25 Exercício Com o auxílio da tabela anterior e da tabela abaixo, construa um Diagrama de Pareto.
  • 27. 27 Plano de Ação Um documento importante a ser elaborado pela equipe é o “Plano de Ação”. Nele, devem constar no mínimo: Descrição da ação a ser tomada (com base nas causas nos problema identificadas durante a fase de “Análise”.) Responsável por cada ação. Data prevista de implementação. Data de emissão do documento e data de revisão. Indicador de acompanhamento da execução da ação.
  • 29. 29 Terminada a execução de todas as ações previstas no “Plano de Ação” é necessário verificar se as ações tomadas foram adequadas e suficientes para a obtenção da melhoria do processo. Esta verificação é feita mediante o re-cálculo das métricas de desempenho definidas no início do projeto. Se o novo desempenho do processo revelar-se melhor que o anterior, e se a meta inicial do projeto foi atingida, então o projeto pode prosseguir para a etapa de “Controle”. Plano de Ação
  • 30. 30 Controle Padronizar Processo Fora de Controle ? Atuar sobre o processo Monitorar Desempenho do Processo Desenvolver Poka-Yoke Prevenir Reincidência do Problema Não Sim Viável Poka- Yoke? Sim Não
  • 31. 31 Controle Esta etapa garante que os ganhos de desempenho (qualidade e produtividade) obtidos sejam mantidos na empresa.
  • 32. 32 Algumas ferramentas que permitem um controle eficaz do processo são: Padronização Poka-Yoke (dispositivos à prova de erros) Controle Estatístico de Processo. Ferramentas para Controle
  • 33. Quando um funcionário não sabe porque uma tarefa é realizada, ele não sabe qual é a importância da tarefa. 33 A padronização do processo é geralmente feita mediante a determinação dos 5W`s e 1H, ou seja: Quem é responsável pela execução e registros de... Que atividades... Como são executadas... Onde são executadas... Quando são executadas... Por que são executadas... Padronização de Processos
  • 34. 34 1) Revisar o fluxograma: o fluxograma estabelece quais as atividades a serem executadas e sua seqûencia; 2) Redigir um procedimento: este é o documento que fixa as responsabilidades e detalha a forma de execução das atividades; 3) Criar um “Plano de Controle”: este determina quais X’s (parâmetros de entrada) serão controlados e como; 4) Treinar os envolvidos: prover capacitação na forma de operar e controlar o processo; 5) Acompanhar o desempenho do processo: em base periódica e contínua. Etapas
  • 35. 37 Sua equipe irá receber folhas de papel para a construção de um avião. Vocês irão determinar qual é a forma mas adequada do avião e, após isto, irão redigir um procedimento de como devem ser feitas as dobras, cortes, etc. para a sua construção. Exercício Consultar arquivo: 17450_EspecInj.doc Exemplo
  • 36. 38 Uma vez feito o procedimento, agora é a vez de determinar como assegurar que o processo vá se desempenhar do modo que dele se espera. De um bom plano de controle devem sempre constar as seguintes coisas: Característica ou parâmetro controlado. Meios de controle. Tamanho e frequencia de amostragem. Responsável Forma de registro dos resultados. Plano de Controle
  • 38. 40 Existem 3 grandes categorias de erros humanos: Erros inadvertidos: são aqueles que ocorrem por falta de atenção, distração, fadiga, etc. Erros por falta de perícia: são os erros decorrentes da falta de conhecimento ou habilidade do homem que executa o trabalho. Erros voluntários: são os que ocorrem pelo fato do homem deliberadamente ignorar regras ou normas, não obedecer padrões, sabotagem, etc. Poka Yoke
  • 39. 41 A falta de perícia somente pode ser resolvida mediante um vigoroso programa de treinamento e capacitação de pessoas. Erros voluntários tem por detrás de si alguma razão plausível: o homem considera o problema sem solução, o homem não crê que a qualidade seja importante, ou, há rancor contra a empresa. Poka Yoke
  • 40. 42 Controle: quando o Poka Yoke é ativado, a máquina pára a fim de se corrigir o problema. Advertência: quando o Poka Yoke é ativado, um alarme dispara, alertando o operador. Poka Yoke Poka Yoke são dispositivos à prova de erros que possibilitam o controle pela “inspeção 100%”. São adequados à prevenção de erros humanos por inadvertência. Existem 2 diferentes métodos de atuação:
  • 41. 43 • Na montagem de produtos, para evitar que o componente seja colocado em posição invertida, um dispositivo na máquina somente permite que a peça seja colocada nela da forma correta, devida a assimetria da peça. Exemplos • Para funcionar é requerido que o usuário puxe a haste de segurança para trás. Então o equipamento nunca funciona “sozinho”.
  • 42. 44 Real x Padrão Sensores p/ detectar prença de peças
  • 43. 45
  • 44. 46 Detectar itens por suas características: PESO: Estabelecer padrões de peso.Usar uma balança ou escala para identificar componentes defeituosos. DIMENSÃO: Estabelecer padrões de comprimento, largura, diâmetro, etc. Identificar divergência em relação a padrão usando “stoppers” em dispositivos, microswitches, etc. FORMA: Estabelecer padrões quanto à forma, tais como ângulos de inclinação, projeções, curvatura, etc. Poka Yoke
  • 45. 47 Exemplo Dispositivo que detecta anormalidades no posicionamento da peça com relação ao previsto.
  • 46. 48 Elaborar um Poka Yoke para o problema: erro ao digitar. Exemplos http://facultyweb.berry.edu/jgrout/qk_start.html Exercício
  • 47. 49 Controle do Processo (prevenção) Introdução ao Controle Estatístico de Processos
  • 48. 50 CAUSAS DE VARIAÇÃO: COMUNS E ESPECIAIS Introdução ao Controle Estatístico de Processos
  • 49. 51 “Causas Comuns” Introdução ao Controle Estatístico de Processos São previsíveis, pois seguem um padrão de comportamento (padrão natural de variação). São devido à inúmeras fontes. Há pequena contribuiçào individual de cada fonte (entrada). São inerentes ao processo. Quando o processo apresenta somente este tipo de variação, dizemos que o processo está Estável.
  • 50. 52 “Causas Especiais” Introdução ao Controle Estatístico de Processos São imprevisíveis, pois não seguem nenhum padrão. São devido à uma fonte específica. Há grande contribuiçào individual da cada fonte. São mais fáceis de identificar. Quando o procesos identifica também este tipo de variação (além das “Causas Comuns”), dizemos que o processo está instável.
  • 51. 54 Introdução ao Controle Estatístico de Processos Exemplos de causas especiais •Lote isolado de matéria-prima com problema •Desregulagem ocasional do equipamento de produção •Quebra de equipamento de medição •Ausência de spare-part (peças de reposição). Exemplos de causas comuns •Compra sistemática de materiais com baixa qualidade •Inexistência de treinamento •Falta de padronização das operações
  • 52. 55 Introdução ao Controle Estatístico de Processos Controlar um processo significa torná-lo previsível quanto a suas saídas, evitando-se perder as melhorias conseguidas até então. O “Gráfico de Controle” é a ferramenta que permite avaliar se o comportamento do processo, em termos de variação, é previsível. Elementos de um “Gráfico de Controle” oUm gráfico cartesiano, onde o eixo horizontal representa o tempo, e o vertical representa o valor da característica. oUm conjunto de valores unidos por segmentos de reta. oTrês linhas horizontais (limite inferior de controle, média, desvio superior de controle.
  • 53. 56 Introdução ao Controle Estatístico de Processos Em um processo estável, a grande maioria dos valores de uma característica de desempenho deve cair no intervalo: média desvio padrão Limites de Controle 3 ou 2 N
  • 54. 57 Introdução ao Controle Estatístico de Processos Tabela f.d.p. Normal Padrão
  • 55. 58 Introdução ao Controle Estatístico de Processos Caracterização da amostra de dados:
  • 56. 59 Introdução ao Controle Estatístico de Processos Caracterização da amostra de dados:
  • 57. 60 Exemplo Abaixo são registrados o tempo de raparo de uma determinada ocorrência de manutenção: LSC LIC
  • 58. 61 Introdução ao Controle Estatístico de Processos Identificar e investigar “Causas Especiais” faz-se importante, pois embora ocorram poucas vezes, geralmente seu efeito é grande. Portanto “Causas Especiais” oferecem oportunidades de melhoria importantes que devem ser investigadas para que não ocorram novamente. www.betagama.com.brwww.dunamath.com
  • 59. 62 Resumo: Uma vez identificado um problema (a partir de métricas de desempenho relacionadas aos objetivos estratégicos da empresa), utiliza-se técnicas de soluções de problemas para identificar as causas fundamentais e implementar soluções. Exemplo Projeto de Melhoria www.betagama.com.brwww.dunamath.com

Notas do Editor

  1. Fonte: 658.562.012.7 F371a 1995 Analise de Falhas (Aplicacao do metodos FMAE-FTA)
  2. Fonte: 658.562.012.7 F371a 1995 Analise de Falhas (Aplicacao do metodos FMAE-FTA)
  3. “Não houve abastecimento, só explica o problema “tanque vazio” SE o indicador não foi checado.
  4. Lembrar de mostrar em parelo projeto down time do quick conector. Tem foto da peça e da maquina?
  5. Pode pular, conforme necessidade.
  6. Pode pular, conforme necessidade.
  7. Pode pular, conforme necessidade.
  8. Pode pular, conforme necessidade.
  9. Figura apostila 3 pag 59
  10. Tecnico de manutencao durante corretiva ou preventiva pode inverter a montagem de algum componente.