Módulo 4Conceitos estatísticos, FMEA, MSA –

análise do sistema de medição, R&R –repetitividade e reprodutividade

Antes de realizar este módulo faça o curso “ 7 Ferramentas da Qualidade”

disponível no site

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Conceitos Estatísticos Básicos

Definição de 6 SigmaSigma (σ) é uma letra do alfabeto grego utilizada pelos estatísticos para mensurar avariância em qualquer processo, isto é:

Uma dada característica de um produto que possui uma especificação de projeto. Estaespecificação de projeto tem um limite inferior (LIE) e um limite superior (LSE), sendo estesdois limites a demarcação da tolerância do projeto.

A Motorola defendeu que a tolerância de projeto deveria ser tal que permitisse ajustar 12δ (±6δ), ou 2 vezes a variação normal de processo que anteriormente havia sido definida como6δ (±3δ). A idéia da Motorola era pegar um determinado produto, medir sua característica deinteresse e estimar o seu Sigma. Então o valor do Sigma deveria ser tal que 12 deles seajustariam dentro dos limites de controle. Isto era diferente do que era chamado 6 Sigma.Até aquela época, 6 Sigma tinham o significado de 6δ (±3δ) e não 12δ (± 6δ) dentro dasespecificações.

O processo classificado como 6 Sigma é

um processo cujos resultados estão 99,99%

dentro das especificações.

-6δ -5δ -4δ -3δ -2δ -1δ Md +1δ +2δ +3δ +4δ +5δ +6δ

99,99%

LIE LSE

Variância e Desvio padrão� Variância

A variância de uma variável (X) é uma medida da sua dispersão estatística, que indica quão longe em geral os seus valores se encontram da média, que é o valor mais comum, o valor que pode ser considerado esperado. Pode ser calculada pela fórmula:

� Desvio padrão

Mede também o grau de dispersão dos dados

numéricos em torno de um valor médio.

É definido como a raiz quadrada da variância:

s² = n. ΣX² – (ΣX)²

n (n-1)

σ = n. ΣX² – (ΣX)²n (n-1)√

Na qual:

s² - símbolo da variância

n – quantidade de itens do conjuntode dados

Σ – somatória (soma de todos ositens)

X – todos os valores dos itens doconjunto (variável em estudo)

Variância - Exemplo� Suponha que 10 correias feitas na mesma máquina durante a produção são coletadas como uma amostra aleatória e avaliadas em termos de resistência à ruptura.

� Vamos calcular a variância e o desvio padrão desta amostra de dados quanto à variável resistência a ruptura:

AIntensidade

1345130113681322131013701318135013031299

s² = n. ΣX² – (ΣX)²

n (n-1)

Variância

s² = 10. (1345²+1301²+…+1299²) – (1345+1301+...+1299 )²

10.(10-1)

n=10

s² = 176585680 – 176517796 = 67884 = 754,26

90 90

Desvio padrão - Exemplo

Desvio padrão

σ = n. ΣX² – (ΣX)²n (n-1)√

s² = n. ΣX² – (ΣX)²

n (n-1)

Variância que jácalculamos s² = 754,26

Então, o desvio padrão será:

σ = 754,26 = 27,4639√

Quanto menor a diferença entre os valores dos dados (valores de X),

menor será o desvio padrão.

Análise de capabilidade� O termo capabilidade refere-se à capacidade do processo de produzir itens que

atendem os requisitos estabelecidos. Isto é, que estão dentro das especificações.

� Essa capacidade do processo varia de acordo com as especificações determinadas e com a variabilidade natural do processo.

� Para analisar a capabilidade de um processo, utilizamos técnicas estatísticas para comparar a variabilidade do processo com as especificações correspondentes.

� Esta análise é feita através dos índices de capacidade e desempenho do processo, que abordaremos mais a frente no curso.

� Um processo pode ser considerado capaz quando atende as especificações, apresentando pouca variabilidade. Ou seja, está controlado.

� Para ser considerado estável, o processo deve estar sob controle e apresentar ocorrências relacionadas a causas comuns.

� O controle estatístico do processo tem por objetivo conhecer a estabilidade do processo, monitorando seus parâmetros ao longo do tempo.

� O estudo de capacidade do processo verifica se o processo é capaz de produzir itens ou serviços segundo as especificações determinadas pelo cliente.

� Gerenciar a qualidade segundo uma perspectiva de redução da variabilidade dos processos exige das empresas a adoção de técnicas de controle estatístico e estudo dos índices de capacidade.

Distribuição normalA distribuição normal é uma das mais importantes. Isto se deve ao fato de que muitas outras distribuições de probabilidades convergem para a normal.

A forma gráfica da distribuição normal lembra um sino.

Curva normal

X = Md = Mo

� Assimetria

Assimetria Nula ou Distribuição Simétrica

Assimetria Negativa ou à Esquerda

Assimetria Positiva ou à Direita

X – Mo = 0

X – Mo < 0

X – Mo > 0

Capacidade de um processo� Para estudar a capacidade do processo é preciso conhecer as especificações, que

variam de acordo com o tempo já que evoluções tecnológicas e de mercado alteram os padrões de exigência dos clientes.

� Para mensurar a capacidade de um processo, devemos considerar a amplitude natural do processo, que corresponde a seis desvios-padrão.

Cp = Amplitude da especificação

Amplitude do processo

Cp = LSE – LIE = LSE – LIE

(X+3σ) – (X-3σ) 6σ

LSE – Limite Superior de Especificação

LIE – Limite Inferior de Especificação

LIE LSE

-3δ -2δ -1δ Md +1δ +2δ +3δ

Capacidade de um processo

LIE LSE

Processo no limite das especificações – atende as especificações, situação crítica.

LSE – LIE = 6σ Cp = 1

LSE – LIE > 6σ Cp > 1

Processo dentro dos limites das especificações –atende as especificações.

Processo fora dos limites das especificações – não atende as especificações.

LSE – LIE < 6σ Cp < 1

-3δ -2δ -1δ Md +1δ +2δ +3δ

Em um processo 12σ (± 6σ) � LSE – LIE = 12σ Cp = 2Em um processo 12σ (± 6σ) � LSE – LIE = 12σ Cp = 2

Cp e Cpk – Índices de capacidade �O cálculo dos índices de capacidade leva em conta o desvio-padrão, que pode ser calculado ou estimado.

�Cp

� Índice mais simples, considerado como a taxa de tolerância à variação do processo

� Desconsidera a centralização do processo

� Não é sensível aos deslocamentos (causas especiais) dos dados

� Quanto maior o índice, menos provável que o processo esteja fora das especificações

� Um processo com uma curva estreita (um Cp elevado) pode não estar de acordo com as necessidades do cliente se não for centrado dentro das especificações

� A fórmula do índice Cp é dada por:

� Na fórmula, percebemos (como foi escrito anteriormente) que este índice desconsidera a média do processo, retratando apenas sua variação.

Avaliação do cálculo do índiceProcesso incapaz: Cp < 1

Processo aceitável: 1 ≤ Cp ≤ 1,33

Processo capaz: Cp ≥ 1,33

Índice de performance - Cpk� Quanto maior o Cp, menor a variabilidade do processo. Mas o Cp não identifica se o

processo encontra-se centralizado na média.

� Por isto, pode apresentar interpretações não adequadas. Outro indicador, o índice de performance do processo (Cpk), permite esta identificação. Sua determinação deve considerar de forma individual os LIE e LSE:

LIE LSE

Cp = 1 e Cpk = 1

LIE LSE

Cp < 1 e Cpk < 1

LIE LSE

Cp > 1 e Cpk > 1

Índice de performance - Cpk� Cpk

� Considera a centralização do processo

� É o ajuste do índice Cp para uma distribuição não-centrada entre os limites de especificação

� É sensível aos deslocamentos (causas especiais) dos dados

� A fórmula do índice Cpk é dada por:

Avaliação do cálculo do índiceProcesso incapaz: Cpk < 1

Processo aceitável: 1 ≤ Cpk ≤ 1,33 Processo capaz: Cpk ≥ 1,33

Cp é sempre maior ou igual a Cpk

� Quando o processo está centralizado, ou seja, a sua média está bem no meio da especificação, então Cp = Cpk

� Sempre que Cpk < 1, há geração de produtos não conformes

� No caso de especificações unilaterais, somente se utiliza o índice Cpk

� Tanto Cp como Cpk só têm resultados válidos se a distribuição dos valores individuais for normal

Índice de performance - Cpk

LIE LSE

Cp não existe

LIE LSE

Cp > 1 e Cpk < 1

Avaliação do cálculo dos índices:

Processo incapaz: Cpk ou Cp < 1 Processo aceitável: 1 ≤ Cpk ou Cp ≤ 1,33 Processo capaz: Cpk ou Cp ≥ 1,33

Exemplos� O tempo médio para se chegar ao trabalho é de 80 minutos, com 95% das ocorrências

entre 70 e 90 min.

X = 80 LIE = 70 LSE = 90

Cp = (90 – 70) = 0,66 < 1

(80+ (3x5) – {80 – (3x5)}

O processo apresenta situação crítica

X = 80 σ = 1,7 LIE = 75 LSE = 85

Cp = (85 - 75) = 0,99 = 1

{80+ (3x1,7)} – {80 – (3x1,7)}

O processo atende a especificação

� O tempo médio para se chegar ao trabalho é de 80 minutos, com 99% das ocorrências entre 75 e 85 minutos.

σ = 5

Tabela de Valores

99,731,001,002.700Centrado3σ93,320,51,0066.810Deslocado

69,120,170,67308.770Deslocado

30,23-0,170,33691.462Deslocado

68,260,330,33317.310Centrado1σ

95,450,670,6745.500Centrado2σ

99,999661,502,003.4Deslocado

99,9999999972,002,000.002Centrado6σ

99,97671,171,67233Deslocado

99,9999481,671,670.574Centrado5σ

99,380,831,336.210Deslocado

99,99371,331,3363Centrado4σ

%CpkCpPPMProcessoTolerância

O que significa 6 SigmaO desempenho de uma empresa é medido pelo nível Sigma de seus processos empresariais. Tradicionalmente, as empresas aceitavam níveis de desempenho de 3 Sigma ou 4 Sigma como normais, apesar de saberem que esses processos criam entre 6,2 mil e 67 mil problemas por milhão de oportunidades.

O padrão 6 Sigma, de 3,4 problemas por milhão de oportunidades, é uma resposta ao aumento do nível de expectativa dos clientes e à crescente complexidade dos produtos e processos modernos.

FMEA - Failure Mode and Effects Analysis

FMEA - “Failure Mode and Effects Analysis”� É uma técnica para assegurar que todas as possíveis falhas de um processo ou sistema

foram consideradas e analisadas, objetivando sua eliminação com Ações Preventivas Identificadas antes do início da produção ou realização do serviço.

� É uma ferramenta preventiva que busca evitar a ocorrência de falhas no projeto e/ou processo, através da análise das falhas potencias e propostas de ações de melhoria.

� O objetivo é detectar falhas antes que se produza uma peça e/ou produto/serviço.

� Sua utilização reduz as chances do produto/serviço ou processo falhar, aumentando a confiabilidade.

� A área automotiva utiliza muito a FMEA.

FMEA - Histórico

� Foi desenvolvida pela NASA nos anos 60 sendo utilizada inicialmente pela aviação e desenvolvimento de tecnologia nuclear.

� Posteriormente foi aplicada pela Ford norte-americana dando enfoque à:

� FMEA de projeto

� FMEA de processo

� Utilizada pela indústria de um modo geral onde se destacam as indústrias automobilísticas.

� Aplicação da FMEA:

� Produtos

� Serviços

� Softwares

� Projeto de máquinas e ferramentas

� FMEA – Análise sistemática dos potenciais modos de falha e seus efeitos sobre a confiabilidade e segurança.

FMEA - Conceitos - Vocabulário� Problema : “Um desvio entre uma situação ideal (resultado esperado) e uma situação

real (resultado obtido)”.� Padrão : Uma meta ou objetivo que se quer atingir. Desempenho esperado de um produto

e serviço. Padrão é uma medida de referência.� Desvio: Uma inclinação, um afastamento ou uma mudança de direção da situação ideal,

ou seja, do padrão.� Desvio padrão : Índice de variabilidade de grande valor no estudo de uma distribuição de

freqüência.� Causa: Aquilo que determina um acontecimento: princípio, motivo, origem, razão, etc. É

responsável pela ocorrência da falha.� Efeito: Resultado de uma ação. Resultado ou produto de falha.� Modo: Maneira, forma, método de ocorrência.� Defeito: Desvio inaceitável da especificação de um atributo ou medida da qualidade.

Característica indesejável de um produto ou serviço. Não significa perda da capacidade funcional.

� Falha: Defeito relacionado com a confiabilidade da performance. Falta de capacidade funcional de uma unidade em realizar sua função quando requerida.

� Análise: Decomposição de um todo em suas partes constituintes. Exame de cada parte de um todo. Processo por meio do qual se vai do composto ao simples, dos efeitos às causas.

� Sistema: Conjunto de componentes que realiza uma função dinâmica no produto. Exemplo: em um carro, o sistema de freio, de ar condicionado, de direção, elétrico, etc.

FMEA - Conceitos - Ações frente a falhas� Ação Adaptativa

� São ações que atuam no efeito e convivem com a causa.

� Ação de Contenção - provisória e interna

� São ações para amenizar o efeito da falha. Permitem a continuidade das atividades atéa análise das causas e implementação das ações corretivas definitivas.

� Ação corretiva

� São ações que atuam na causa-raíz da não-conformidade, eliminando a falha.

� Ação Preventiva

� São ações que reduzem a probabilidade de uma falha ocorrer. Procuram não deixar a falhar ocorrer, bloqueando a causa das falhas futuras.

FMEA - Conceitos - Pontos ImportantesDefinição:

� É uma técnica para assegurar que todas as possíveis falhas de um processo ou sistema foram consideradas e analisadas, objetivando sua eliminação com ações preventivas recomendadas antes do início da produção.

Porque FMEA?

� A FMEA, se feita previamente, permite eliminar as possíveis causas das possíveis falhas. Desta maneira seráreduzido o defeito do produto, sistema ou processo, melhorando assim a confiabilidade.

Pontos importantes da FMEA:

� Identificar os modos (tipos) de falhas possíveis

� Descrever os efeitos, as causas de cada modo de falha, e os controles existentes

� Calcular o risco para cada falha, levando-se em consideração a freqüência de ocorrência, o grau de severidade e probabilidade de detecção

� Recomendar ações preventivas para as causas de falhas apontadas

� Reavaliar o índice de risco

� Analisar passo a passo

Critérios de aplicação :

� Introdução de novos produtos/processos

� Alteração significativa no projeto e processo

� Transferência de ferramental existente à outra instalação fabril

� Desenvolvimento ou mudança de fornecedores

� Existência de problemas de qualidade no processo

FMEA - Benefícios� Redução de falhas no desenvolvimento, na produção e na utilização do produto

� Prevenção aos invés de detecção

� Redução de tempo e custo no desenvolvimento de produtos

� Fonte de dados para critérios de manutenção

� Critérios para planejamento e aplicação de inspeções de ensaios

� Redução do número de “recalls”

� Integração entre os departamentos envolvidos

� Documentação do conhecimento que a empresa tem do produto e de sua fabricação

FMEA - Grupo de trabalho� A FMEA é feita pelas áreas diretamente envolvidas

no projeto ou sistema e na produção dos mesmos.

� O grupo de trabalho deve ser constituído de especialistas diretamente envolvidos no projeto ou no processo.

� O grupo de trabalho deverá ser formado por 4 a 7 pessoas, escolhidas dentre as áreas interessadas.

� Elementos-chave (pessoas) no grupo de trabalho:

� Desenvolvimento ou Projeto do Produto ou Sistema

� Processo e Métodos

� Qualidade

� Produção

� Todo grupo de trabalho para o desenvolvimento de uma FMEA deverá ter um líder ou coordenador, para o melhor desenvolvimento dos trabalhos.

FMEA - DesenvolvimentoEtapas do desenvolvimento da FMEA:

COORDENADOR

EQUIPE MULTIFUNCIONAL

Descrição doSistema

Análise Funcional

Análise deFalhas

Análise doRisco

Ações Preventivas

FMEA - Desenvolvimento� O coordenador e o grupo de trabalho devem definir

objetivamente o título e o assunto da FMEA.

� Deve ser especificado o tipo da FMEA (Projeto, Processo, Sistema, Logística, Segurança). A importância da definição e da descrição deve-se ànecessidade de identificar-se o âmbito e a finalidade do trabalho.

� Para desenvolvimento da FMEA é recomendável um formulário para registro das informações coletadas durante as diversas etapas da FMEA. Este formulário deverá registrar algumas informações básicas, que ajudarão num melhor gerenciamento de atividades futuras.

FMEA - Exemplo de Formulário

FMEA de Processo FMEA nº 0011 Pag 01 de 01

Produto: Revestimento de embreagem Código: CH6613l Responsável: Aplicação: Embreagens Cliente: VALEO Coordenador:

Data FMEA (início) / /Data chave / / Revisão: Data / /

Grupo de Trabalho: _____________________________________________________

NPR

Detecção

Ocorrência

Severidade

Ação Tomada

Pesp. Prazo

Ações Recomendadas

NPR

Detecção

Meios e Métodos de Controles

Ocorrência

Causas da Falha

Severidade

Efeitos da Falha

Modo de Falha

Processo

Função

NPR

Detecção

Ocorrência

Severidade

Ação Tomada

Pesp. Prazo

Ações Recomendadas

NPR

Detecção

Meios e Métodos de Controles

Ocorrência

Causas da Falha

Severidade

Efeitos da Falha

Modo de Falha

Processo

Função

Indicar o Produto, Código,-Aplicação e Cliente

GRUPO DE TRABALHOResponsável pelo desenvolvimento

E elaboração do FMEA

DATA CHAVE-Prazo para conclusão do FMEA

Responsável pelo Processo-Indicar o módulo, departamento,

Engenheiro ou técnico.-Coordenador do desenvolvimento

Do FMEA

FMEA Nº utilizado para Identificação e rastrabeilidade

Do FMEAIndicar:-Data de início-Nº da revisão

-Data da revisão.

Indicar o Produto,Código, Aplicação

e Cliente

GRUPO DE TRABALHOResp. pelo desenv.

e elaboração da FMEA

DATA CHAVEPrazo para conclusão

da FMEA

Responsável pelo Processo-Indicar o módulo, departamento,

engenheiro ou técnico.Coordenador do desenvolvimento

da FMEA

FMEA Nº utilizado para

identificação e rastreabilidade

da FMEA

Indicar:-Data de início-Nº da revisão

-Data da revisão.

FMEA de Processo� A FMEA de processo é usada por engenheiros e técnicos durante o desenvolvimento de

um processo para assegurar que todas as falhas em potencial e sua respectivas causas sejam analisadas, e que sejam tomadas as ações preventivas necessárias.

� Objetivo:

Identificar, ao longo do fluxo/processo produtivo, os riscosde falhas que um produto possa apresentar devido ao

seu processo.

A FMEA DE PROCESSO ASSUME QUE O PRODUTO, COMOPROJETADO, ATINGIRÁ OS REQUSITOS DO PROJETO.

FMEA - Modo de falhaModo ou tipo de falha:

� Descrição do modo ou tipo de falha que o processo pode gerar. É a não-conformidade com os requisitos do projeto, processo ou do cliente. A descrição do tipo de falha deve ser a mais clara possível, com a característica que se está analisando nos mesmos termos da especificação (desenho, norma, rotina, etc).

� Devem ser previstas falhas para características que não necessariamente estejam explícitas nas especificações (desenhos, normas), do tipo: falha de pintura, corrosão, falta de componentes, e outras que possam causar algum tipo de descontentamento do cliente.

Fontes de informação:

� Dados históricos de falhas ocorridas em processos e produtos semelhantes� Reclamações de clientes� Relatórios de produtos devolvidos em garantia (análise de devoluções)� Experiência dos membros do grupo de trabalho

FMEA - Efeito de flha� É a conseqüência que a falha acarretará ao produto ou sistema e conseqüentemente ao

cliente e usuário. Por “cliente” deve ser entendido também a próxima operação ou qualquer operação subseqüente.

� Os efeitos devem ser descritos de forma seqüencial, em termos do que o cliente pode observar desde a ocorrência da falha até o efeito (mais grave).

FMEA - Grau de severidade� É o grau de gravidade do efeito da falha para o cliente.

Para determinação do grau de severidade, devem ser cuidadosamente analisados os efeitos da falha. A determinação do grau de severidade é feita pelo engenheiro ou técnico responsável pelo projeto do produto ou sistema.

� Se disponível, a FMEA de projeto é uma fonte para obter-se o grau de severidade, evitando também que haja diferenças entre a severidade constante na FMEA de projeto e de processo.

FMEA - Grau de severidadeEfeito Critério - Severidade do Efeito Índice de

Severidade

Perigoso –Sem advertência

Pode por em perigo o operador da máquina ou montador. O modo de falha potencial afeta a segurança na operação do veículo e/ou envolve não-conformidade com a legislação governamental. A falha ocorrerá sem aviso prévio.

10

Perigoso –Com advertência

Pode por em perigo o operador da máquina ou montador. O modo de falha potencial afeta a segurança na operação do veículo e/ou envolve não-conformidade com a legislação governamental. A falha ocorrerá com aviso prévio.

9

Muito alto Grande interrupção na linha de produção ou impossibilidade de montagem. Cliente muito insatisfeito.

8

Alto Pequena interrupção na linha de produção ou impossibilidade de montagem. Cliente insatisfeito.

7

Moderado Pequena interrupção na linha de produção. Grande parte ou todos os produtos devem ser selecionados. Cliente sente desconforto.

6

Baixo Pequena interrupção na linha de produção. Uma parte dos produtos deve ser selecionada. O cliente sente alguma insatisfação.

5

Muito baixo Pequena interrupção na linha de produção. O produto deve ser selecionado e uma parte retrabalhada. Defeito notado pela maioria dos clientes.

4

Menor Pequena interrupção na linha de produção. Uma parte dos produtos deve ser retrabalhada, mas fora da estação de trabalho. Defeito notado pela média dos clientes.

3

Muito menor Pequena interrupção na linha de produção. Uma parte dos produtos deve ser retrabalhada, dentro da estação de trabalho. Defeito notado por alguns clientes.

2

Nenhum Não afeta a performance do produto e não prejudica o processo. 1

FMEA - Causa da falha� A determinação da causa da falha é essencial em um estudo de FMEA, pois é na causa

da falha que o grupo irá atuar para determinação das ações recomendadas (preventivas).

� A causa da falha deve ser corretamente determinada. Caso contrário, as ações recomendadas podem não ter efeito real sobre a ocorrência da falha, causando perdas de investimento e problemas durante a produção (rejeição, re-trabalho, etc).

� Deve-se notar que para alguns modos (tipos) de falha, podem existir duas ou mais causas. Nestes casos, todas elas devem ser listadas.

FMEA - Ocorrências� É a freqüência com que um modo (tipo) de falha ocorre, devido a uma ou várias causas.

O índice de ocorrência tem um significado mais importante que apenas seu valor. A única maneira de reduzí-lo é impedir que a causa aconteça.

� A tabela do próximo slide deve ser utilizada para indicar o índice de ocorrência bem como garantir a consistência da formação do NPR (Número de Prioridade de Risco). As taxas de falhas prováveis são baseadas na freqüência de falhas previstas para o processo.

� Sempre que o Cpk for <1,33 é importante uma análise para a tomada de decisão.

� Nos processos em que existe a inspeção de 100% como operação de rotina, deve-se considerar, para determinação do índice de ocorrência, as rejeições detectadas na inspeção de 100%.

� A inspeção não diminui a freqüência com que a falha ocorre.

FMEA - OcorrênciasProbabilidade da falha Taxas de

falhas possíveis

Cpk Índice de ocorrência

Muita alta: Falhas persistentes. ≥≥≥≥ 1 em 10 < 0,55

10

1 em 20 ≥≥≥≥0,55

9

Alta: Geralmente associada a processos similares aos anteriores que apresentaram falhas freqüentes.

1 em 50 ≥≥≥≥0,78

8

1 em 100 ≥≥≥≥0,86

7

Moderada: Geralmente associada a processos similares aos anteriores que apresentaram falhas ocasionais mas não em maiores proporções.

1 em 200 ≥≥≥≥0,94

6

1 em 500 ≥≥≥≥1,00

5

Baixa: Associada a processos similares que apresentaram poucas falhas.

1 em 1000 ≥≥≥≥1,10

4

1 em 10000 ≥≥≥≥1,20

3

Remota: Falha improvável. Processos quase idênticos. 1 em 20000 ≥≥≥≥1,33

2

≤≤≤≤ 1 em 1.000.000

≥≥≥≥1,67

1

FMEA - Detecção� É a estimativa da probabilidade de detectar a falha no ponto de controle previsto no

processo. Na avaliação do índice de detecção, deve-se assumir que a falha ocorreu, independente do índice de ocorrência. Um índice de ocorrência baixo não significa que o índice de detecção também será baixo.

� A precisão e a exatidão na detecção de falhas estão principalmente nos seguintes pontos:

� Confiabilidade dos meios de controle utilizados

� Exatidão do padrão de aceitação

� Eficácia da inspeção efetuada (amostragem)

� Existência de procedimentos escritos

FMEA - Detecção

Detecção Critério: Probabilidade de um defeito ser detectado antes do próximo controle do processo ou no processo subseqüente, ou antes que a peça ou componente deixem o local de manufatura ou montagem.

Índice de detecção

Totalmente incerta

Controle do projeto não detectará e/ou não poderá det ectar causa/mecanismo potencial e modo de falha subseqüente; ou não existe controle do projeto.

10

Muito remota Chance muito remota de que o controle do projeto de tecte causa/mecanismo e modo de falha subseqüente.

9

Remota Chance remota de que o controle do projeto detecte causa/mecanismo e modo de falha subseqüente.

8

Muito baixa Chance muito baixa de que o controle do projeto det ecte causa/mecanismo e modo de falha subseqüente.

7

Baixa Chance baixa de que o controle do projeto detecte c ausa/mecanismo e modo de falha subseqüente.

6

Moderada Chance moderada de que o controle do projeto detect e causa/mecanismo e modo de falha subseqüente.

5

Moderadamente alta

Chance moderadamente alta de que o controle do proj eto detecte causa/mecanismo e modo de falha subseqüente.

4

Alta Chance elevada de que o controle do projeto detecte causa/mecanismo e modo de falha subseqüente.

3

Muita alta Chance muito elevada de que o controle do projeto d etecte causa/mecanismo e modo de falha subseqüente.

2

Quase certa Controle de projeto quase que certamente detectará p otencial causa/mecanismo e modo de falha subseqüente.

1

FMEA - Índice de risco � É o produto dos índices de severidade, ocorrência e detecção.

� Seu objetivo é somente indicar prioridades às ações recomendadas.

� Para verificar-se a necessidade de ações corretivas, devem ser analisados conjuntamente os índices de severidade, ocorrência e detecção. A simples análise ou comparação do risco não é suficiente para esta decisão.

R = S x O x D

Baixo

(1 á 50)

Prioridade 2

Item pouco vulnerável

Podem ser tomadas ações corretivas e/ou preventivas a longo prazo

Médio

(50 á100)

Prioridade 1

Item importante e vulnerável

Requer ações corretivas e/ou preventivas a curto prazo

Alto

(acima de 100)

Prioridade 0

Item vulnerável e importante

Requer ações imediatas e/ou preventivas

Índice de riscoCritério de priorização para tomada de Ação

FMEA - ExercícioVamos trabalhar um exercício sobre uma empresa de transportes para consolidar osconceitos relacionados à FMEA.

O transporte rodoviário de cargas é um segmento essencial ao apropriadofuncionamento da cadeia logística e continuamente busca resolver um problemaespecífico pelo uso da FMEA: os atrasos nas entregas.

Com base na tabela e no objetivo apresentado a seguir, você deve:

1. Calcular o índice de risco para as causas apresentadas2. Preencher o modelo de formulário para a causa com maior índice de risco3. Apontar ações a serem desenvolvidas para as 5 causas com maior índice de risco

Em função dos reduzidos níveis de estoques das empresas, o atraso na entrega de mercadorias pode significar a parada da linha de produção e a perda de um cliente.

Atraso na entregaEntregar no prazo certo

EfeitoModo de FalhaObjetivo

FMEA - Exercício

862Acidentes

837Vias inadequadas

829Horário de pico

834Legislação

833Excesso de peso

723Documentação

862Condição do veículo

826Falta de manutenção

754Clima

883Imprudência

844Falha mecânica

SeveridadeEfeitoDetecçãoOcorrênciaCausaModo de Falha

Objetivo

Atr

aso

na e

ntre

ga

Ent

rega

r no

pra

zo c

erto

Insa

tisfa

ção

do c

lient

e, p

erda

da

vend

a,

inte

rrup

ção

da p

rodu

ção.

Processo: Entrega Código: EM 023 Responsável: Luis Alberto Aplicação: Entrega Cliente: OnTime Coordenador: Setor C

Data FMEA (início) 12 / 04 /07Data chave 17 / 06 / 07 Revisão: Data / /

Grupo de Trabalho: _____________________________________________________

FMEA - ExercícioN

PR

Detecção

Ocorrência

Severidade

Ação Tomada

Pesp.

Prazo

Ações Recomendadas

NP

R

Detecção

Meios e Métodos de Controles

Ocorrência

Causas da Falha

Severidade

Efeitos da Falha

Modo de Falha

Processo

Função

Modelo de formulário - FMEA

Obs: a parte em vermelho, de ações posteriores e reavaliação, não precisa ser preenchida.

FMEA - Resposta do exercício1. Calcular o índice de risco para as causas apresentadas:

96

168

144

96

72

42

96

96

140

192

128

Índice de risco

862Acidentes

837Vias inadequadas

829Horário de pico

834Legislação

833Excesso de peso

723Documentação

862Condição do veículo

826Falta de manutenção

754Clima

883Imprudência

844Falha mecânica

SeveridadeDetecçãoOcorrênciaCausa

Processo: Entrega Código: EM 023 Responsável: Luis Alberto Aplicação: Entrega Cliente: todos Coordenador: Setor C

Data FMEA (início) 12 / 04 /07Data chave 17 / 06 / 07 Revisão: Data / /

Grupo de Trabalho: _____________________________________________________

FMEA - Resposta do Exercício

838

NP

R

Detecção

Ocorrência

Severidade

Ação Tomada

Pesp.

Prazo

Ações Recomendadas

NP

R

Detecção

Meios e Métodos de Controles

Ocorrência

Causas da Falha

Severidade

Efeitos da Falha

Modo de Falha

Processo

Função

2. Preencher o modelo de formulário para a causa com maior índice de risco:

Atraso na

entrega

Entrega

Insatisfação/

perda da venda

Imprudência

Treinam

ento

192

Treinam

ento/ conscientização

XY

Z

FMEA - Resposta do Exercício3. 3. Apontar ações a serem desenvolvidas para as 5 causas com maior índice

de risco:

Avaliar possíveis rotas alternativas, comunicação com o cliente

144Horário de Pico

Procurar rotas alternativas168Vias inadequadas

Reprogramar entregas, procurar rotas alternativas, comunicação com o cliente

140Clima

Treinamento/ conscientização

192Imprudência

Controle e melhoria de manutenções programadas

128Falha Mecânica

AçãoNPRCausaModo de FalhaA

tras

o na

ent

rega

MSA Análise do Sistema de Medição

Exercício: Análise do sistema de medição (Atributo R&R)� Tarefa: Você tem 60 segundos para documentar o número de vezes que a

sexta letra do alfabeto aparece no seguinte texto:

The necessity of training farmhands for first-class farms in the fatherly handling of farm livestock is foremost in the eyes of

farm owners. Since the forefathers of the farm owners trained

the farmhands for first-class farms in the fatherly handling of farm livestock, the farm owners feel they should carry on with

the family tradition of training farmhands of first class farmers in

the fatherly handling of farm livestock because they believe it is the basis of good fundamental farm management.

The necessity of training farmhands for first-class farms in the fatherly handling of farm livestock is foremost in the eyes of

farm owners. Since the forefathers of the farm owners trained

the farmhands for first-class farms in the fatherly handling of farm livestock, the farm owners feel they should carry on with

the family tradition of training farmhands of first class farmers in

the fatherly handling of farm livestock because they believe it is the basis of good fundamental farm management.

Resposta do Exercício

The necessity of training farmhands for first-class farms in the fatherly handling of farm livestock is foremost in the eyes of farm owners. Since the forefathers of the farm owners trained the farmhands for first-class farms in the fatherly handling of farm livestock, the farm owners feel they should carry on with the family tradition of training farmhands of first class farmers in the fatherly handling of farm livestock because they believe it is the basis of go od fundamental farm management.

The necessity o f training farmhands for first-class farms in the fatherly handling o f farm livestock is foremost in the eyes o f farm owners. Since the forefathers o f the farm owners trained the farmhands for first-class farms in the fatherly handling o f farm livestock, the farm owners feel they should carry on with the family tradition o f training farmhands o f f irst class farmers in the fatherly handling o f farm livestock because they believe it is the basis o f good fundamental farm management.

4435625412

Total: 36

Atributo R&R� Um atributo R&R é usado para:

� Determinar se os operadores, através de todos os deslocamentos, todas as máquinas, etc, usam os mesmos critérios para determinar “bom” e “ruim”

� Avaliar seus padrões de inspeção ou instrução de trabalho contra às exigências do seu cliente

� Identificar quão bem estes operadores estão em conformidade com eles mesmos

� Identificar quão bem estes operadores estão em conformidade com um “mestre conhecido” que inclui:

– Quão freqüentemente os operadores decidem enviar o produto verdadeiramente defeituoso

– Quão freqüentemente os operadores não enviam o produto verdadeiramente aceitável

� Descobrir as áreas onde:

O treinamento é necessárioOs procedimentos estão faltandoOs padrões não são definidos

Como avaliar um atributo R&REtapa 1: Selecionar aproximadamente 30 peças do processo:

� 50% das peças em seu estudo deve ter defeitos

� 50% das peças deve ser livre de defeitos

� Se possível, selecionar amostras marginais boas e más

Etapa 2: Identificar os operadores que devem ser qualificados.

Etapa 3: Mandar cada operador independentemente, e em ordem aleatória avaliar, estas peças e determinar se passam ou não (julgamento de bom ou ruim).

Etapa 4: Repetir etapa 3 para uma segunda experimentação.

Etapa 5: Usar uma planilha para relatar a eficácia e a eficiência do sistema de medida do atributo (operadores e processo de inspeção).

Etapa 6: Documentar e implementar ações apropriadas para melhorar o processo de inspeção (se necessário).

Etapa 7: Colocar em funcionamento novamente o estudo para verificar a melhoria.

Exemplo

Efetividade do Atributo R&R

Relatório de pontos

DATA Data de hojeLegenda do Atributo5 NOME: Green Belt

1 passou PRODUTO:ABC 1232 falhou NEGÓCIO: Divisão A

População conhecida

Amostra # Atributo Tentativa #1 Tentativa #2 Tentativa #1 Tentativa # 2 Tentativa #1 Tentativa #21 passou passou passou passou passou falhou falhou2 passou passou passou passou passou falhou falhou3 falhou falhou falhou falhou passou falhou falhou4 falhou falhou falhou falhou falhou falhou falhou5 falhou falhou falhou passou falhou falhou falhou6 passou passou passou passou passou passou passou7 passou falhou falhou falhou falhou falhou falhou8 passou passou passou passou passou passou passou9 falhou passou passou passou passou passou passou

10 falhou passou passou falhou falhou falhou falhou

Operador #1 Operador #2 Operador #3

Dar entrada passou/falhou, 0/1, etc.

Instrução de trabalho conhecida ou requisito

do cliente

Bloco do título

Resultados do operador

Entrada de dados

Planilha de resultados com intervalos de confiança calculados

% of time trial 1 agrees with trial 2 for each operator

% of time each operator agrees with the standard

Relatório Estatístico

Relatório estatístico – Estudo de atributo R&R

DATA: Data de hojeNOME: Black Belt

PRODUTO: ABC 123NEGÓCIO: Divisão A

Tentativa 1 Tentativa 2Fonte Operador #1 Operador #2 Operador #3 Operador #1 Operador #2 Operador #3Total inspecionado 10 10 10 10 10 10# de acordo 10 8 10 7 6 6Negativa falsa (operador rejeitou produto bom) 1 2 3Positiva falsa (operador aceitou produto ruim) 2 2 1

100.0% 80.0% 100.0% 70.0% 60.0% 60.0%

% de tempo que cada operador está de acordo

com o padrão por tentativa

Sumário� Uma análise de R&R deve ser executada para assegurar a integridade de

dados do atributo.

� Os operadores devem inspecionar produtos conhecidos como “bom”,“fronteira” e “ruim”.

� Os sistemas da medida de atributo podem ser melhorados estabelecendopadrões e pelo treinamento de operador.

� Análise do Sistema de Medição (MSA – sigla em inglês).

Repetitividade e Reprodutividade(Gama de Variação R&R)

Por que estudar sistemas de medição?� Antes que você gaste tempo e esforço em um

projeto Black Belt, nós devemos validar a integridade dos dados que nós usaremos no processo de tomada de decisão.

� O estudo de sistemas de medição fornecerá a informação a respeito da % de variação em seus dados de processo, que vêm do erro na medição.

� É também uma grande ferramenta para comparar dois ou mais dispositivos de medida ou dois ou mais operadores um contra o outro.

� A análise dos sistemas de medição deve ser usada como parte dos critérios requeridos para aceitar e liberar uma nova parte do equipamento de medição para produção.

� Deve ser a base para avaliar um sistema de medição que seja suspeito de ser deficiente.

Possíveis fontes de variação

Variação observada do produto ouserviço

Devido aosoperadores

Variação da medição

Devido ao dispositivo de

medição

Repetitividade

Variação de longo prazo

Variação de curto prazo

Variação atual do produto ou serviço

Reprodutividade

Estudo de R&R variável

σ 2 total = σ 2 produto + σ 2 medição

Definição da repetitividade� A repetitividade do instrumento é uma medida da variação obtida quando um operador

usa o mesmo dispositivo para “repetidamente” medir mesma característica na mesma parte.

� Quando nenhum operador está presente, a repetitividade esclarece repetidas medidas feitas por um equipamento de teste automatizado.

Um estudo da variável R&R vai quantificar a repetitividade do sistema de medição.

Repetitividade

Valor verdadeiro de uma parteQuantifica a repetividade do sistema de medição

Característica de desempenho

σ 2 total = σ 2 produto + σ 2 sistema de medição

σ 2 total = σ 2 produto + σ 2 repetitividade + σ 2 reprodutividade

Definição da reprodutividade� Reprodutividade é a variação nas médias das medidas feitas pelos diferentes operadores

que usam o mesmo dispositivo ao medir características idênticas das mesmas peças.

Reprodutividade

Operador ADispositivo A

Operador BDispositivo B

Característica de performance

Quantifica diferenças entre os operadores

(dispositivos)

σ 2 total = σ 2 produto + σ 2 sistema de medição

σ 2 total = σ 2 produto + σ 2 repetitividade + σ 2 reprodutividade

Um estudo da variável R&R vai quantificar a reprodutividade do sistema de medição

Garantia R&R - Categorias distintas Número de categorias distintas = oitoEste é o número de categorias distintas que este sistema de medição pode distinguir.

O número dos grupos dentro dos dados do seu processo que seu sistema de medição pode discernir.

A medida está em uma destas oito zonas

Categorias

distintas

Boa >10

Marginal 4 a 9

Ruim < 4

Garantia do resultado da

medição

O número de categorias distintas deve ser maior que 4 para que os dados possam ser usados com qualquer tipo de carta de controle ou estratégia de melhoria de processo.

Se o número de categorias está entre 2 e 4, seu equipamento pode apenas distinguir o bom do ruim. Não será capaz de informar quão bom ou quão ruim.

Se o número de categorias é menor que 2 este sistema de medição não é capaz de distinguir uma peça de outra peça. Nesta situação este sistema de medição não pode ser usado para controlar o processo.

Usando um sistema de medição pouco capazO QUE FAZER????

Se a fonte dominante de variação for a repetitivida de(equipamento):

� Você necessita substituir, reparar ou ajustar de outra maneira o equipamento.

� Se, na consulta ao vendedor do equipamento ou com base em buscas na literatura industrial, você descobrir que a tecnologia do aparelho de medição que você está usando é a mais recente e o equipamento de medição está tendo desempenho dentro das suas especificações, você ainda deve corrigir o sistema de medição.

Se a fonte dominante de variação for o operador (reprodutividade):

� Você deve realizar treinamento e revisar o procedimento operacional padrão. Você deve procurar diferenças entre os operadores para obter alguma indicação da causa do problema: se é um treinamento, uma habilidade, um procedimento etc.

Avalie também se as especificações são razoáveis.

Sumário� Antes que você gaste tempo e esforço em um projeto Black Belt, nós devemos validar a integridade dos dados que usaremos no processo de tomada de decisão.

� Erros de medição são incluídos com a variação do processo em todo “Y” observado.

� Ao conduzir um estudo de confiança, nós necessitamos das peças que são representantes da amplitude de produção do processo.

� Gráficos e dados devem ser usados para avaliar a garantia da capacidade de medição.

σ 2 total = σ 2 produto + σ 2 repetitividade + σ 2 reprodutividade

Exercício� Indique se é verdadeiro ou falso:

� ( ) Um atributo R&R pode ser usado para determinar se os operadores, através de todos os deslocamentos, todas as máquinas, etc, usam os mesmos critérios para determinar “bom” e “ruim”.

� ( ) DPU é uma métrica do 6 Sigma que nos mostra o número de unidades defeituosas divididas pelo número de unidades avaliadas.

� ( ) A repetitividade do instrumento é uma medida da variação obtida quando um operador usa o mesmo dispositivo para “repetidamente” medir a mesma característica na mesma peça.

� ( ) Antes que tempo e esforço sejam gastos em um projeto Black Belt nós devemos validar a integridade dos dados que usaremos no processo de tomada de decisão.

� ( ) Um produto defeituoso é uma unidade de produto que apresenta apenas um defeito.

� ( ) RTY = rendimento do processo A X rendimento do processo B X ... X rendimento do processo N.

� ( ) Reprodutividade é a variação nas médias das medidas feitas por um operador que usa diversos dispositivos ao medir características idênticas das mesmas peças.

� ( ) As métricas do 6 Sigma podem ser utilizadas como metas a serem atingidas, e pode-se comparar os valores do ínicio e do final do projeto 6 Sigma para avaliação do desempenho do projeto que foi realizado.

Respostas do exercício� Indique se é verdadeiro ou falso:

1. ( V ) Um atributo R&R pode ser usado para determinar se os operadores, através de todos os deslocamentos, todas as máquinas, etc, usam os mesmos critérios para determinar “bom” e “ruim”.

2. ( F ) DPU é uma métrica do 6 Sigma que nos mostra o número de unidades defeituosas divididas pelo número de unidades avaliadas. (defeitos/nº de unidades avaliadas)

3. ( V ) A repetitividade do instrumento é uma medida da variação obtida quando um operador usa o mesmo dispositivo para “repetidamente” medir a mesma característica na mesma peça.

4. ( V ) Antes que tempo e esforço sejam gastos em um projeto Black Belt nós devemos validar a integridade dos dados que usaremos no processo de tomada de decisão.

5. ( F ) Um produto defeituoso é uma unidade de produto que apresenta apenas um defeito.

6. ( V ) RTY = rendimento do processo A X rendimento do processo B X ... X rendimento do processo N.

7. ( F ) Reprodutividade é a variação nas médias das medidas feitas por um operador que usa diversos dispositivos ao medir características idênticas das mesmas peças. (Por diferentes operadores usando o mesmo instrumento de medida)

8. ( V ) As métricas do 6 Sigma podem ser utilizadas como metas a serem atingidas, e pode-se comparar os valores do ínicio e do final do projeto 6 Sigma para avaliação do desempenho do projeto que foi realizado.

Fim do módulo 4