Aula sobre controle estatístico de processo, Notas de aula de Gestão da Qualidade

Baixe Aula sobre controle estatístico de processo e outras Notas de aula em PDF para Gestão da Qualidade, somente na Docsity!

Controle Estatístico de Processos

CEP (Controle Estatístico de

Processos)

Gráficos de Controle por

variáveis

Adriano P. Balau

Introdução

• (^) Muitas caracterísitcas da qualidade devem ser expressas em termos de valores numéricos, Por exemplo, o diâmetro de um pino. As características da qualidade mensuráveis tais como peso, dimensão, volume em qualquer escala enumerável, são denominadas variáveis
• (^) Uma vez eliminadas as causas especiais que afetam o processo e estabelecidas as medidas contra a reincidência de tais causas, pode-se iniciar a construção dos gráficos de controle. Aqui, será mostrado o monitoramento de características de qualidade representadas por variáveis contínuas (gráficos de controle por variáveis): o gráfico da média X, o da amplitude R, o da variância S 2 , e o do desvio-padrão S. Para o exemplo acima do diâmetro do pino, o valor médio é controlado através do gráfico da média X; já a variabilidade do processo, através do gráfico do desvio-padrão S ou da amplitude R.

Objetivos e Interpretação

• (^) A função dos gráficos é a de identificar/detectar qualquer evidência de que a média do processo e sua dispersão não estejam operando a níveis estáveis
• (^) Se encontrado um ou mais pontos fora dos limites de controle (tanto para gráfico X como R), ou outro padrão de não-aleatoriedade, existe um sinal de alerta (ou indicador) de que o processo não está sob controle estatístico.
• (^) Um dos objetivos da aplicação dos gráficos de controle é testar se um processo, não conhecido, está sob controle estatístico ou não é, caso o processo seja diagnosticado “fora de controle”, deve-se, sempre, orientar as ações para levar o processo ao estado de controle:

1. dispostos todos os pontos correspondentes às médias amostrais e às amplitudes amostrais nos respectivos gráficos, e não existindo nenhum padrão de não aleatoriedade, o processo é considerado “sob controle”.

Objetivos e Interpretação

(cont.)

2. Se algum ponto fora dos limites de controle ou qualquer outro padrão de não aleatoriedade é encontrado, consideramos que causas especiais de variação estão presentes. Estas causas deverão ser procuradas e corrigidas. Depois de corrigidas as causas que determinam o padrão de não aleatoriedade, novos limites e novas linhas centrais são calculadas, eliminando para este cálculo os elementos da amostra que determinam o padrão de não aleatoriedade. Este processo deverá ser repetido, interativamente, até que nenhum padrão de não aleatoriedade seja encontrado. Neste momento consideramos que o processo atingiu o estado de controle. Com o processo em estado de controle podemos aplicar os gráficos como instrumento para monitorar o processo e realizar melhorias contínuas.

Cálculo dos limites de controle

(médias e amplitudes) – X e R

• (^) Para médias: LSC = X + A 2 * R LC = X LIC = X – A 2 *R
• Para amplitudes LSC = D 4 * R LC = R LIC = D 3 * R

Cálculo dos limites de controle

(médias e amplitudes) – X e S

A diferença dos gráficos X e S com relação aos de X e R é no cálculo de S (desvio-padrão). Estimamos S de forma direta, ou seja, através do cálculo do desvio-padrão amostral. O Gráfico X e S é utilizado quando o tamanho da amostra é grande, ou seja, normalmente quando o tamanho n da amostra é maior que 8 ; além disso, o tamanho da amostra pode ser variável.

• Para médias: LSC = X + A 3 * S LC = X LIC = X – A 3 *S
• Para desvios-padrão: LSC = B 4 * S LC = S LIC = B 3 * S

Referências:

• (^) Apostila “Estatística para a Qualidade - Controle Estatístico da Qualidade – Ensitec – Prof. Marcos Aurélio Topa, 2013.
• (^) CONTROLE ESTATÍSTICO DA QUALIDADE; Antonio Fernando Branco Costa, Eugenio Kahn Epprecht e Luiz Cesar Ribeiro Carpinetti ; Atlas.