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.

1. FERRAMENTAS DA QUALIDADE João Paulo Pinto, PhD MSc(Eng) FACULDADE DE ENGENHARIA Maio 009

3. ENQUADRAMENT O A melhoria da qualidade é um processo contínuo, sistemático e incremental; A melhoria contínua ( kaizen ) é um dos pilares fundamentais da Gestão pela Qualidade Total (TQM – total quality management ); Assim, um processo de melhoria contínua assenta em dois vectores determinantes: A FILOSOFIA ; As técnicas (ferramentas) de resolução de problemas.

5. FILOSOFIA Esta consiste nos seguintes princípios : Removendo as causas dos problemas do sistema, obtemos sempre melhorias de produtividade; As pessoas que executam um determinado trabalho são as que o melhor o conhecem; As pessoas esperam ser envolvidas e fazer bem o seu trabalho; Todos gostam de contribuir de forma válida; É mais eficiente trabalhar em equipa, de modo a melhorar o sistema, do que ter contribuições isoladas à volta do sistema;

6. A resolução de problemas utilizando técnicas gráficas e específicas, produz melhores resultados que os processos não estruturados! As técnicas gráficas e estatísticas permitem saber onde estamos, onde estão os nossos problemas, qual a sua importância relativa e que efeitos provocam as alterações propostas; Formalizar e uniformizar é importante ! A sistematização dos processos de melhoria contínua recebeu um contributo importante em 1950 quando o Dr Deming desenvolveu o ciclo PDCA ( plan-do-act-check ); Embora todos concordem que se trata de sequência “ natural ”, a prática demonstra que muitas empresas não a conseguem implementar de forma eficiente...

7. GESTÃO Trabalho em equipa Técnicas de resolução de problemas Focus no cliente

8. RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS A resolução de um problema pode ser representado do seguinte modo: IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA ANÁLISE DO PROBLEMA Implementação das soluções e dos procedimentos que assegurem que o problema será de facto eliminado! 5 Selecção da(s) causa(s) mais importante(s) do problema; 4 Listagem de todas as causas potenciais do problema; 3 Descrição da extensão e caracterização do problema; 2 Decisão sobre o problema a considerar prioritariamente; 1 D E S C R I Ç Ã O FASE

9. AS 7 FERRAMENTAS CLÁSSICAS DA QUALIDADE diagrama de pareto diagrama causa-efeito histograma gráficos cartas de controlo diagrama do processo folha de verificação Identificação do Problema Análise do Problema

10. AS 7 FERRAMENTAS Estas ferramentas devem ser destacadas porque a sua aplicação prática mostrou ser altamente produtiva e eficaz (encontrando-se hoje numa fase de aplicação de rotina na esmagadora maioria das empresas japonesas, norte-americanas e norte-europeias); Estas fazem parte dos processos de melhoria contínua! São ferramentas muito simples e de fácil aplicação Que requerem apenas: papel/caneta, criatividade, imaginação e empenho por parte de todos os membros da equipa de trabalho.

11. O DIAGRAMA DE CAUSA-EFEITO aka ISHIKAWA DIAGRAM (Toquio, 1943) Problema de Qualidade Máquinas Medição Pessoas Processo Ambiente Materiais Faulty testing equipment Incorrect specifications Improper methods Poor supervision Lack of concentration Inadequate training Out of adjustment Tooling problems Old/worn Defective from vendor Not to specifications Material- handling problems Deficiencies in product design Ineffective quality management Poor process design Inaccurate temperature control Dust and Dirt Procure quantificar as causas dos problemas; comece pelo mais importante! – first things first

12. EXERCÍCIO Para a sua empresa procure : Identiticar um dos problemas que mais afecta a sua Qualidade (produtos, processos ou serviços); Para o problema acima identificado, construa o diagrama de Ishikawa ( diagrama de espinha de peixe ), identificando as principais causas (gerais) e as respectivas sub-causas (específicas); Quem procuraria envolver na elaboração deste diagrama? Que fontes de informação irá necessitar? Que dificuldades na elaboração do diagrama? Que fazer após a elaboração deste diagrama?

13. HISTOGRAMA Análise de frequências e um dado evento (ex. defeito, reclamação); Permite conhecer a distribuíção estatística (comportamento); Permite também avaliar a possibilidade de ocorrência de determinados eventos... 0 5 10 15 20 25 30 35 40 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

14. O Histograma é a forma gráfica mais corrente de representar a distribuição de frequências de variáveis discretas e contínuas, podendo ser relativo às frequências absolutas ou às frequências relativas; Procedimento para variáveis contínuas : Recolha de dados do parâmetro em estudo (ex. temp); Determinar a amplitude dos dados (ie, max – min); Determinar o nº de intervalos dividir a amplitude (range) pelo nº de intervalos para obter o comprimento de cada intervalo; Marcar, no eixo horizontal, a escala de valores; Marcar, no eixo vertical, a escala de frequências (linear); Desenhar a altura de cada intervalo . TPC : Ver o software de análise “ minitab ” Pesquisar softwares de análise de dados

15. O quadro ao lado apresenta o nº de defeitos encontrados numa inspecção efecutada a um lote de 20 peças... Que tipo de dados são estes ( discretos ou variáveis )? Procure esboçar o HISTOGRAMA para estes dados. EXERCÍCIO 2 20 1 10 1 19 0 9 3 18 1 8 0 17 2 7 5 16 2 6 1 15 1 5 1 14 1 4 2 13 0 3 0 12 0 2 1 11 2 1 D e f e i t o s Peça Defeitos Peça

16. DIAGRAMA DE PARETO Trabalhos de Vilfredo Pareto (Itália), no Sec XVII. O princípio de Pareto diz-nos que a maioria dos efeitos está relacionada com um nº reduzido de causas (20/80)... % de cada causa Vibrações iluminação Temperatura elevada Ruído horários Instalações sanitárias Outras causas (64) (13) (10) (6) (3) (2) (2) CAUSAS DE INSATISFAÇÃO DOS COLABORADORES 0 10 20 30 40 50 60 70

17. PRINCÍPIO DA ANÁLISE ABC/PARETO Este princípio também é conhecido como a Regra dos 20-80; Gestão por excepção - Trivial many, vital few. Baseado no trabalho de Vilfredo Pareto (.it ): A maioria das situações são dominadas por poucos elementos vitais; Implicação: concentrar recursos/esforços no elementos que causam maior impacto (vitais) ignorando os demais (triviais). Aplicação na Gestão da Qualidade: Uma pequena percentagem (ex. 20%) dos defeitos representam uma larga percentagem (ex. 80%) das queixas dos clientes.

18. GRÁFICO A B C A B C vendas PERCENTAGEM DE DEFEITOS IMPACTO DOS DEFEITOS

19. EXERCÍCIO Os dados que se seguem reportam-se aos registos de defeitos na empresa Teixeira da Cunha (TC)... 40 12 Outros defeitos 80 23 Erros de corte 70 15 Soldadura mal executada 20 36 Acondicionamento dos materiais 100 9 Furação deficiente 60 128 Defeito de dobragem 80 91 Má qualidade da chapa Impacto (1..100%) Nº de Defeitos ELEMENTOS DEFEITUOSOS

20. FORMULÁRIOS DE RECOLHA DE DADOS Também designados como “ check sheets ” (folhas de verificação); Permitem responder às seguintes perguntas: Quantas vezes acontece? Quando acontece? Desta forma, aquilo que no início não passa de opiniões ou impessões , transforma-se em factos objectivos ( a importancia da quantificação )! A figura que se segue apresenta uma check sheet típica para avaliar a qualidade de um dado produto. Nesta figura é possível dar resposta às 2 questões anteriores, saber qual o problema mais frequente,etc.

21. Exemplo 1 . qualidade do produto

22. Exemplo 2 . defeitos nos rolamentos

23. Exemplo 3 . aplicação aos serviços

24. EXERCÍCIO Pretende-se que desenhe uma “ check sheet ” para a sua empresa (com o objectivo de identificar os principais problemas que afectam os seus serviços e/ou produtos). Quem deverá preencher a check sheet que desenhou? Durante quanto tempo vai colocar esta check sheet em operação?

25. FLUXOGRAMA OU GRÁFICO DE FLUXOS Ferramentas simples (de construir e de perceber); Apresentam de forma ordenada as etapas de um processo (fluxos), identificam as entradas/saídas que gradualmente vão contribuindo para a obtenção do produto/serviço; Recorrem a simbologia “quase” universal. A possibilidade de codificarmos cores, padrões ou tipos de linhas permite-nos colocar muita informação num fluxograma! A folha que se segue sugere um formato para a construção de fluxogramas em Gestão da Qualidade.

27. Identificação do fluxograma, etc. C o m e n t á r i o s, notas Quem executou o fluxograma? Comentários Comentários necessários, esclarecimentos, orientações, referências... Quanto tempo demora? Esta coluna pode ser omitida ou substituida por outra (ex. Custos). Nota: Todos os documentos codificados Recorrer à simbologia “quase” universal. Atenção à Simplicidade, facilidade na leitura e no acompanhamento. Nota: pode recorrer a cores, tipos de linha, ou padrões para diferenciar, codificar ou uniformizar... Quem faz? Quem decide? Observações Timings Documentos ou instruções Fluxo de informação ou materias Intervenientes F L U X O G R A M A D E U M P R O C E S S O

28. EXERCÍCIO Procure esboçar o fluxograma para um dos seguintes processos da sua empresa: Denuncia de avarias em equipamentos; Denuncia de problemas de qualidade no processo; Processo de atendimento de clientes; Processo de recepção de matérias-prima; Admissão de um novo colaborador na empresa; Outro (aceita-se sugestões).

29. GRÁFICO DE TENDÊNCIA Também designado por run chart; Permite visualizar os resultados de um processo e ajuda a identificar possíveis alterações ao longo do tempo; Os pontos são marcados à medida que os resultados são obtidos; É comum fazer-se o gráfico de diversas grandezas da qualidade, ex: Quantidade de desperdício (em tempo ou em material); Desempenho de uma operação; O nº de erros; Os tempos de resposta, etc.

30. Convém distingir entre variação natural (depende do processo, incontrolável, aleatório ) e variação anormal ( processos fora de controlo estatístico, tendenciais , controlável)

31. GRÁFICO DE DISPERSÃO Também designado por scatter diagram ; É utilizado para estudar a relação, cuja medida é dada pelo coeficiente de correlação (r), existente entre 2 ou mais variáveis de um processo; A relação típica a estudar é do tipo causa-efeito ; Tipos de corelação: Perfeita negativa, quando r = -1 ; Perfeita positiva, quando r = 1 ; Sem qualquer correlação quando r = 0 . O coeficiente mais utilizado é o Pearson (correlação linear), ver a equação que se segue...

32. CORRELAÇÃO POSITIVA CORRELAÇÃO NEGATIVA CORRELAÇÃO NULA

33. EXERCÍCIO (tpc) Os dados que se seguem referem-se ao nº de tubos de ensaio produzidos por hora e a respectiva temperatura ambiente numa empresa de produção de vidro de precisão. Para estes dados pretende-se que: Esboce o scatter diagram; (nota: pontos duplicados são marcados com um circulo). Determine o coeficiente de correlação e faça os comentários que achar necessário.

35. CARTAS DE CONTROLO Control Charts Statistical Process Control Quality Control

36. INTRODUÇÃO O conceito foi desenvolvido na década de 1920’s nos laboratórios Bell (EUA) por Walter Shewart; São orientadas para o controlo das diferentes causas de variação: As controláveis, ie as tendenciais; As incontroláveis, ie as aleatórias. Têm aplicação vasta em processos industriais e em serviços; Podem ser aplicadas no controlo on-line de processos; Existem vários tipos de cartas de controlo: Por variáveis; Por atributos .

37. OBJECTIVOS DAS CARTAS DE CONTROLO Mostra as evidências de um processo estar a ser conduzido num estado de controlo estatístico; Assinala a presença de causas especiais de variação, de modo que as acções correctivas possam ter lugar; Concentra as acções no sentido da melhoria gradual da capabilidade dos processos; Manter o estado de controlo estatístico, utilizando os limites de controlo (UCL e LCL) como forma de decisão em tempo real do andamento do processo.

38. PRINCIPAIS TIPOS DE CARTAS DE CONTROLO A m o s t r as de dimensão não constante N º d e d e f e i t o s por unidade u A m o s t r as d e d i m e n s ã o c onstante Nº de defeitos c A m o s t r as de dimensão n ã o c o n s t a n t e % d e u n i d a d e s d e f e i t u o s a s p Amostras de dimensão constante Nº de unidades defeituosas np ATRIBUTO (ex. sim/não) Valores individuais e Amplitude móvel X i R m Quando existe apenas uma observação por lote. Média móvel e Amplitude móvel X barra m R m Não exige escolaridade mínima do operador Mediana e Amplitude Md R Sub-grupos de dimensão entre 2 e 10 valores; Média e Amplitude ( range ) X barra R VARIÁVEL (ex. peso, altura) Situação de Aplicação TIPO DE CARTA DE CONTROLO Característica

39. ATRIBUTOS vs. VARIÁVEIS CARTAS POR ATRIBUTOS: Bom/Mau, Trabalha/Não-trabalha Contagem da % de defeituosos (Carta do tipo C) Contagem do número de defeituosos/itens (Carta do tipo P) CARTAS POR VARIÁVEIS: Medição do comprimento, peso, altura, temperatura, (Carta do tipo X) Medição da variabilidade em comprimento (Carta do tipo R)

40. VARIAÇÃO NATURAL 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

41. CONTROLO DE PROCESSOS Carta de controlo contendo dados obtidos ao longo do tempo UCL LCL média do processo ± 3  variação natural TODOS OS PONTOS FORA DOS LIMITES SÃO DEVIDOS A CAUSAS TENDENCIOSAS

42. As sample size gets large enough (  50) ... TEOREMA DO LIMITE CENTRAL sampling distribution becomes almost normal regardless of population distribution.

43. Média Desvio padrão TEOREMA DO LIMITE CENTRAL

44. 95.5% dos dados estão em ± 2s ` PROPRIEDADES DA DISTRIBUIÇÃO NORMAL 99.7% dos dados estão dentro de 3s `

45. PROCEDIMENTO DAS CARTAS DE CONTROLO Recolha de dados (pelo menos 25 amostras retiradas da mesma produção); Fazer o tratamento dos dados, ie obter as necessárias estatísticas para o preenchimento de cada carta (ver equações apresentadas a seguir) ; Escolher a escala (procurando que o maior e o menor valor do eixo vertical tenha um valor duplo da amplitude esperada); Marcar os pontos e uni-los para melhor visualização das variações; Calcular os limites de controlo (UCL e LCL) baseadas nas estatísticas.

46. CAUSAS COMUNS RESULTANTES DA VARIAÇÃO NATURAL 425 Peso (grs)

47. Causas atribuíveis… (a) Localização Grams média

48. peso média Causas atribuíveis… (b) Distribuição

49. Peso Média (b) Distribuição Causas atribuíveis…

50. peso Média (c) Forma Causas atribuíveis…

51. Efeito das causas nos processos Presença de causas atribuíveis

52. Efeito das causas nos processos Apenas presença de causas aleatórias ( processo em controlo!!! )

53. UCL Nominal LCL Provável causa atribuível 1 2 3 Amostras

60. CARTA DE CONTROLO PARA VARIÁVEIS (R) Numero da A M O S T R A amostra 1 2 3 4 Range Média 1 0.5014 0.5022 0.5009 0.5027 2 0.5021 0.5041 0.5032 0.5020 3 0.5018 0.5026 0.5035 0.5023 4 0.5008 0.5034 0.5024 0.5015 5 0.5041 0.5056 0.5034 0.5039 Special Metal Screw

61. CAPABILIDADE DOS PROCESSOS A Capabilidade é uma medida que relaciona o rendimento real de uma máquina/processo com o seu rendimento especificado/desejado; O Estudo da Capabilidade é um procedimento para avaliar um processo por meio de Cartas de Controlo de modo a determinar se este é capaz em relação às especificações de Estabilidade (Controlo e Maturidade). Este estudo também determina se o comportamento do processo é ou não natural (ie, as somente as causas aleatórias estão presentes...).

62. CAPACIDADE E CAPABILIDADE NÃO SÃO SINÓNIMOS Capacidade refere-se a características físicas, ao potencial de realização, algo que é fixo e próprio dos sistemas de fabrico (ex. peças/hr); Capabilidade refere-se à propriedade do sistema de produção em ser capaz de se manter dentro de certos limites/tolerâncias. A Capabilidade de um processo só pode ser avaliada quando o processo está sob Controlo Estatístico ( ie, apenas as causas aleatórias estão presentes ).

63. INDICES DE CAPABILIDADE Os mais comuns são Cp e Cpk, Zmin, CpU e CpL (os 3 últimos também incluem a localização da média do processo em relação à especificação nominal) ; Estes índices tem sido utilizados por grandes empresas como a Ford, a GM e a Xerox. 6  (99.73%) é normalmente designada como a tolerância normal do processo. Quanto menor for a tolerância natural (6  ) em relação à especificação ULS - LSL, maior será a Capabilidade do processo.

64. para qualquer valor superior a 1, o processo tem potencial de satisfazer as especificações, desde que se mantenha em controlo (com média X = (USL-LSL)/2); O valor mínimo recomendado para Cp é de 1.33 ; Estes índices são um meio de indicar a variabilidade de um processo em relação à tolerância dos seus produtos (ie, do seu output ). Os índices apresentados tendem a denunciar que a distribuição dos produtos num processo controlado pode ser representada pela Distribuição Normal standard, ie virtualmente todos os produtos estarão localizados entre a média do processo X e  3  . Contudo, este poderá não ser o caso. Por este motivo o índice Cpk é um dos mais importantes.

65. ANÁLISE DA CAPABILIDADE DO PROCESSO Cp ou Cpk  1.33 Adequada 1.00  Cp ou Cpk < 1.33 Satisfatória Cp ou Cpk < 1.00 Inadequada O Índice Cp indica a dispersão inerente ao processo , enquanto que o índice Cpk indica o ajuste e a dispersão do processo .

66. CAPABILIDADE DOS PROCESSOS Limite inferior Média Limite Superior 6 sigma 4 sigma 2 sigma

67. LIC(L) = 78 gr/m2 LSC(U) = 82 gr/m2 80 gr/m2 79.5 gr/m2 Desvio padrão = 5.6 gramagem