Tema 3 - Conceitos e aplicações sobre a ferramenta Histograma para soluções de problemas.pdf

24/06/2014

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ImagemVdeo Animao Locuo

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Professora Lgia Franzosi

Curso: MBA em Administrao e Qualidade

Disciplina: Ferramentas da Gesto da Qualidade

Conceitos e aplicaes sobre a ferramenta Histograma para solues de problemas

Informaes

Conceitos e aplicaes sobre a ferramenta

Histograma para solues de problemas

Objeto de Aprendizagem:

Compreender os conceitos e aplicaes

sobre a ferramenta Histograma para

solues de problemas.

rea temtica: Qualidade

Professor: Lgia Franzosi

Curso: MBA em Administrao e

Qualidade

Disciplina: Ferramentas da Qualidade

Palavras chave: Qualidade, Histograma,

melhoria contnua, solues de problemas

O que o aluno dever aprender a partir

deste objeto: Aplicar a ferramenta

Histograma para anlise e soluo de

problemas.

MBA em Administrao e Qualidade

Ferramentas da Gesto da

Qualidade

Profa. Me. Lgia Franzosi

Conceitos e aplicaes sobre a

ferramenta Histograma para solues

de problemas


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Informaes

Histograma

Utilizado para resumir dados de um

processo que foram coletados durante

um certo tempo, e apresentar

graficamente a sua distribuio de

frequncia em forma de barras. O

histograma exibe uma grande

quantidade de dados difceis de

interpretar em forma de tabelas.

Quando usar um histograma?

Para:

resumir uma variedade de dados

graficamente

comparar os resultados de um

processo com as especificaes

comunicar informaes equipe de

melhoria

auxiliar ao processo de tomada de

deciso

Vdeo 1 do

professor

O histograma um grfico composto por

abscissas (eixo x) e ordenadas (eixo y),

onde so colocadas barras ou retngulos

contguos que representam a distribuio

da variao dos dados que ocorrem

dentro de um processo, cujo objetivo

apresentar uma situao para fins de

anlise e posterior soluo.

Ol! Antes de iniciar seus estudos,

assista ao vdeo a seguir e saiba quais

contedos sero abordados nesta aula.

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Informaes

Esta ferramenta foi pela primeira vez

apresentada por A. M. Guerry, em 1883,

para descrever anlises estticas sobre

os crimes, desde ento esta sendo

utilizada para descrever os dados nas

mais diversas reas.

Ela possibilita conhecer as caractersticas

de um processo ou um lote de produto

dando uma viso geral do conjunto de

dados.

Com o histograma possvel fazer

verificaes de nmeros, determinar a

disperso, processos com aes

corretivas e encontrar e mostrar em

categorias.

Como se faz um histograma?

1. Defina a medida do processo

2. Colete os dados

3. Prepare a tabela de frequncia dos

dados

Tamanho da amostraAmplitude da amostraNmero de classesAmplitude de cada classe

4. Crie a tabela de frequncia com base

nos valores

5. Trace o histograma


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Informaes

Consideraes sobre o histograma

Um grfico de histograma traz diversas

informaes relativas distribuio das

amostras. No geral, a utilizao do

histograma se d em relao a uma

especificao de processo, sendo

observada as amostras em relao ao

atendimento a uma certa especificao.

Estas especificaes partem de uma

nominal (valor alvo) e de uma tolerncia

(desvios admissveis).

Considerando tolerncias idnticas para

mais e para menos, podem-se ter as

seguintes anlises do grfico de

histograma:

a) Espera-se que a maior quantidade de

amostras estejam concentradas no

centro do grfico, indicando que o

processo est centrado, ou seja, que no existem desvios. Observe na figura a

seguir:

b) Quanto maior a concentrao de

resultados ao redor do centro, maior a

confiabilidade do processo:

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Informaes

Tipos de histogramas

Histograma simtrico, tipo distribuio normal:

Caracterstica: a frequncia mais alta

no centro e decresce gradualmente

para as caudas de maneira simtrica

(forma de sino). A mdia e a mediana

so aproximadamente iguais e

localizam-se no centro do histograma

(ponto de pico).

0

20

40

60

80

100

Histograma assimtrico e com apenas um pico:

0

20

40

60

80

100

Quando ocorre: forma usualmente

observada em processos padronizados,

estveis, em que a caracterstica de

qualidade contnua e no apresenta

nenhuma restrio terica nos valores

que podem ocorrer.

c) Se o pico do grfico se der fora do

centro, isso indica que o processo est

tendencioso, ou seja, necessrio

realizar um ajuste para centralizar os

resultados.


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Informaes

Caractersticas: a frequncia decresce

bruscamente em um dos lados de forma

gradual no outro, produzindo uma calda

mais longa em um dos lados. A mdia

localiza-se fora do meio da faixa de

variao. Quando a assimetria direita

a mediana inferior a mdia. Quando a

assimetria esquerda a mediana

superior mdia.

Quando ocorre: possivelmente a

caracterstica de qualidade possui

apenas um limite de especificao e

controlada durante o processo, de modo

que satisfaa a essa especificao.

0

20

40

60

80

100

0

20

40

60

80

100

Histograma tipo despenhadeiro:

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Informaes

Caracterstica: o histograma termina

abruptamente de um ou dos dois lados,

dando a impresso de faltar um pedao

na figura.

Quando ocorre: possivelmente foram

eliminados dados por uma inspeo

100%, nesse caso o corte coincide com os limites de especificao.

Histograma com dois picos:

0

20

40

60

80

100

Caracterstica: ocorrem dois picos e a

frequncia baixa entre eles.

Quando ocorre: em situaes em que

h mistura de dados com mdias

diferentes obtidos em duas condies

distintas. Por exemplo, dois tipos de

matrias primas, duas mquinas ou

dois operadores. A estratificao dos

dados segundo esses fatores poder

confirmar ou no tais conjecturas.

Histograma do tipo plat

0

10

20

30

40

50

60

70

80


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Informaes

Caracterstica: classes centrais

possuem aproximadamente a mesma

frequncia.

Quando ocorre: aspecto possvel

quando h mistura de vrias

distribuies com mdias diferentes

Histograma com uma pequena ilha isolada:

0

20

40

60

80

100

Quando ocorre: possivelmente

ocorreram anormalidades temporrias

no processo, erros de medio, erros de

registro ou transcrio dos dados,

produzindo alguns resultados muito

diferentes dos demais.

Exerccio resolvido:

Os dados a seguir referem-se a medidas

de alturas feitas em um grupo de 50

pessoas, selecionadas em um grupo

maior.

Caracterstica: algumas faixas de

valores da caracterstica de qualidade

observada ficam isoladas da grande

maioria dos dados, gerando barras ou

pequenos agrupamentos separados.

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Informaes

RECURSO DE APRENDIZAGEM

Situao-Problema

Considerando a seguinte coleta de dados:

Escolha a opo correta que apresenta: o

nmero de amostra, amplitude, nmero

de intervalos de classes e amplitude da

classe respectivamente:

a) 56; 223; 7,5; 30

b) 56; 220; 10; 40

c) 55; 219; 6,5; 30

d) 56; 222; 8,5; 30

e) 56; 220; 6,5; 40

187 250 127 287 280 321 345

342 125 239 289 280 332 346

245 346 230 265 265 342 289

342 280 126 311 321 280 298

321 298 221 346 256 230 245

332 287 245 321 239 245 125

287 256 332 298 240 124 311

123 245 346 125 126 127 289


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Informaes

Sugesto de artigo

Indicamos a leitura de um artigo que

apresenta a utilizao do histograma

como uma ferramenta de auxlio na

anlise de produo de gua tratada

de Goinia.

O artigo demonstra a aplicao desta

ferramenta gerencial para

anlise de dados de histricos de

produo da Estao de Tratamento

de gua. Vale a pena conferir!

http://www.bvsde.paho.org/bvsaidis/me

xico26/xii-i-005.pdf

Estratificao

So diversas maneiras de se agrupar os

dados, possibilitando uma melhor

visualizao e avaliao da situao.

Quando os valores observados esto

divididos em duas ou mais

subpopulaes dentro da populao de

dados, ento as subpopulaes so

chamadas estratos e a diviso dos dados

em estratos chamada estratificao.

Os valores observados so sempre

acompanhados por algumas variaes.

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Informaes

Portanto, quando os dados so

estratificados de forma a separar os

fatores que so causadores das

variaes, as causas das variaes

tornam-se mais facilmente detectveis.

Este mtodo pode ser usado

efetivamente para elevar a qualidade do

produto pela reduo da variao e

melhoria da mdia do processo.

A estratificao usualmente utilizada

para matria-prima, mquina, condio

de operao e operadores.

o agrupamento de dados de acordo

com determinadas caractersticas. de

grande utilidade na anlise e

pode evidenciar fatos escondidos no total dos dados.

Pode ser feita antes da coleta de dados,

quando queremos procurar determinados

fenmenos, ou depois, quando queremos

investigar as causas que realmente

afetam os resultados.

Vantagens:

- Serve para verificar o impacto de

determinada causa sobre o efeito em

estudo

- Ajuda a detectar um problema,

deixando claro onde ele ocorre e onde

no

Esta ferramenta anlise de onde se

pretende buscar possveis origens do

problema, tambm permite realizar a

anlise dos dados coletados a partir da

busca das causas.


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Informaes

Podem ser classificadas em subgrupos:

a) Tempo

b) Tipo

c) Local

d) Sintoma

e) Outros fatores onde vrios aspectos devem ser considerados: seleo das variveis; estabelecimento de categorias; coleta de dados; construo do grfico. Onde estratificar significa desdobrar

em estratos mais especficos, podemos dizer que facilita a identificao do problema, por que em escalas menores o erro se torna mais visvel facilitando a correo.

Diagrama de Pareto

um grfico que permite determinar os

problemas a resolver e suas

prioridades. O Diagrama de Pareto

normalmente elaborado com base em

folha de verificao e ajuda a dirigir

nossa ateno e esforo para

problemas verdadeiramente

importante.

Tal diagrama destaca elementos de um

grupo pela sua importncia uma

tcnica usada para:

selecionar os itens mais importantes de uma srie

permitir a estratificao de dados, isto , a diviso de um conjunto de dados

em partes

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Informaes

Mas, porque usamos o Diagrama de

Pareto?

Para saber mais, assista ao vdeo a

seguir.

Vdeo 2 do

professor

Como voc pde acompanhar no vdeo,

claro que esta afirmao apenas

orientativa, significando que um

pequeno nmero de causas geralmente

responsvel por um grande nmero de

problemas, verificando que poucas

pessoas detinham a maior parte da

renda, enquanto muitas pessoas

tinham apenas pequena poro da

renda.

Vimos que, muito tempo depois da

origem da teoria de Pareto, j no sculo

XX, Juran observou que a figura que se

havia desenhado para mostrar que

poucas causas levam maioria das

perdas e tinha aspecto similar ao da

distribuio de renda de Pareto.

Por esse motivo, em homenagem ao

economista, denominou-se essa

ferramenta de anlise de Diagrama de Pareto.

Uma no-conformidade pode se

apresentar de maneira muito subjetiva.

No entanto, por meio da anlise do

Diagrama de Pareto, possvel

determinar com exatido qual o

problema que est acontecendo, para

posterior anlise das causas.


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Informaes

Imagine que o diretor de um banco traga

o seguinte problema para seus

gerentes:

Para tomada de aes de melhoria,

precisa-se conhecer melhor esse

problema, por exemplo:

Ao responder essas perguntas, se faz

uma explorao do problema. Procura-se

descrever o problema em todos os

detalhes, desta forma se torna possvel

realizar uma anlise de causa e tomada

de aes.

Imagine que o problema ocorra em

qualquer dia da semana, ms e ano,

sempre no horrio do almoo, sendo

assim, o problema passa a ser descrito

como:

Nesse caso, uma das causas pode ser

falha na escala para almoo e como ao pode-se alterar a escala.

Estamos com um tempo de espera muito elevado nas filas dos caixas!

Esse fenmeno ocorre em todas as agncias?Est ocorrendo em todos os horrios?Em todos os dias da semana?Em qualquer poca do ms e do ano?

Estamos com um tempo de espera muito elevado nas filas dos caixas, em todas as agncias, em qualquer dia da semana, ms e ano, sempre no horrio do almoo!

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Informaes

No entanto, se o problema apenas

ocorrer em poca de pagamento (fila para

pagamento de fichas de compensao),

nesse caso, a causa pode ser falta de conhecimento das opes de pagamento

de fichas de compensao por parte dos

clientes, sendo assim, pode-se estabelecer um servio de orientao

para preenchimento de envelopes para

fichas de compensao no caixa

automtico.

Se no for realizada uma anlise do

problema do exemplo acima, pode-se

tomar a ao de contratar mais

operadores de caixa, que podero ficar

ociosos durante a maior parte do dia, o

que ir levar a sua demisso ao longo do

tempo e o problema voltar a ocorrer!

Sem uma anlise do problema, qualquer

tomada de ao feita no escuro, ou seja, no existir embasamento analtico

para sustentar uma tomada de ao.

O Diagrama de Pareto tem o foco de

priorizao.

O Diagrama de Pareto construdo da

seguinte forma:

a) Determinar como os dados sero

classificados: por produto, por

mquina, por turno, por operador, entre

outros.

No serve com ferramenta de anlise para tomada de ao preventiva, haja vista, que a anlise de um problema

s pode existir depois que o problema ocorrer; nem to pouco pode ser utilizado isoladamente de outras ferramentas de anlise de

causa e efeito (Diagrama de Ishikawa, Brainstorming etc.).


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Informaes

b) Construir uma tabela, colocando os

dados em ordem decrescente

c) Calcular a porcentagem de cada item

sobre o total e o acumulado. Traar o

diagrama e a linha de porcentagem

acumulada.

e) Traa-se uma reta.

f) Pela parte direita levanta-se um

segmento, que corresponder a 100%

das ocorrncias. Divide-se esse

segmento em partes correspondentes a:

50%; 20% e 80%.

g) Fecha-se a figura. Levanta-se

esquerda o segmento correspondente s

quantidades. Observar que a quantidade

total acumulada, neste exemplo,

correspondente s percentagens

expressas direita, quantifica-se o

segmento esquerda.

Veja a construo do diagrama:


Sugesto de artigo

Sugerimos a leitura do trabalho sobre o

Diagrama de Pareto, apresentado por

alunos da Universidade do Vale do Itaja

para o curso de Administrao de

Empresas.

http://www.cesg.kit.net/trabalhos/trab_par

eto.PDF

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Informaes

Diagrama de Disperso

O diagrama de disperso um mapa

que mostra a associao entre duas

variveis, permitindo extrair o grau de

associao entre elas. O diagrama de

disperso utilizado para estudar a

possvel relao entre duas variveis.

O diagrama de disperso usado para

se verificar uma possvel relao de

causa e efeito. Isto no prova que uma

varivel afeta a outra, mas torna claro se

uma relao existe e em que

intensidade.

Quando utilizar?

Quando necessitar visualizar o que

acontece com uma varivel quando

outra varivel se altera, para saber se

as duas esto relacionadas e o tipo de

correlao.

Uma caracterstica da qualidade eum fator que a afeta

Duas caractersticas da qualidadeDois fatores que se relacionam coma mesma caracterstica da qualidade

Medindo a variao entre as variveis

O diagrama de disperso um mapa

que mostra a associao entre duas

variveis, permitindo extrair o grau de

associao entre elas. O diagrama de

disperso utilizado para estudar a

possvel relao entre duas variveis.

O diagrama de disperso usado para

se verificar uma possvel relao de

causa e efeito. Isto no prova que uma

varivel afeta a outra, mas torna claro

se uma relao existe e em que

intensidade.


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Informaes

O diagrama de disperso construdo

de forma que o eixo horizontal (eixo x)

represente os valores medidos de uma

varivel e o eixo vertical (eixo y)

represente as medies da segunda

varivel.

Esta ferramenta permite a identificao

do possvel relacionamento entre

variveis consideradas numa anlise.

Consiste em um aglomerado de pontos,

distribudos sobre um plano estabelecido

por um par de eixos ortogonais X e Y.

Os diagramas de disperso so

representaes de duas ou mais

variveis que so organizadas em um

grfico, uma em funo da outra.

Tipos de correlao

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Informaes

Quando o diagrama de disperso so

utilizados?

Assista ao vdeo a seguir e saiba

mais.

Vdeo 3 do

professor

Pelo diagrama de espinha de peixe

possvel identificar as possveis causas

que provocam um determinado defeito.

J o diagrama de disperso, por outro

lado, ideal quando h interesse em

visualizar o relacionamento entre duas

variveis.

Pode ser utilizado em vrias situaes

como: processo de soluo de

problemas, pesquisa social, sade

pblica, aprimoramento da qualidade de

processos, para fazer necessrio:

coletar dados da amostra, construir os

eixos, colocar os dados no diagrama,

adicionar informaes complementares.


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Informaes

Admita-se, como exemplo, que um

indivduo, fazendo uma viagem, anote

a velocidade mdia do veculo e

os quilmetros percorridos por litro de

gasolina. Os dados coletados podem

ser anotados como mostra a figura 1.

Tais dados podem ser plotados

graficamente, cada ponto

correspondendo a um par de variveis.

A observao N=1 seria plotada no

cruzamento do desempenho 12,3

km/litro com a velocidade mdia 95,6

km/h. Todos os pontos plotados teriam

o aspecto mostrado pela figura 2.

Note como os pontos marcados formam

um padro de grupamento. A direo e

espessura do grupamento indicam a

intensidade da relao entre variveis

dependente e independente.

Quanto mais o grupamento tender a uma

linha reta, maior ser a relao entre as

duas variveis. Isto faz sentido, uma vez

que a linha reta indica que, toda vez que

uma varivel se altera, a outra varivel

tambm muda na mesma intensidade.

Figura 1

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Informaes

Observe-se a tendncia: quanto mais a

velocidade do veculo aumenta menos

km/litro o veculo faz.

A tendncia pode ser realada por uma

linha de tendncia como mostra a figura 3.

A associao entre duas ou mais

variveis segue a teoria da correlao e

regresso, exposta resumidamente a

seguir. No caso de duas variveis, esta

teoria busca determinar se as variaes

de uma esto associadas s variaes

da outra.

Por exemplo, pode-se pesquisar se

existe correlao entre a srie de

ndices do Custo de Vida e a dos

ndices de Custo de Alimentao, em

igual perodo, no mesmo local.


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Informaes

Costa chama a ateno (p.52) para o

fato de que, apesar de certa semelhana formal entre correlao e

dependncia causal, no se deve identificar os dois conceitos: possvel

que dois fenmenos apresentem alto

nvel de correlao estatstica sem que

entre eles haja alguma relao de causa

e efeito.

Quando se pretende averiguar a

existncia de correlao entre duas

variveis comum fazer-se uso de

uma representao grfica denominada

diagrama de disperso, cuja anlise

pode conduzirmos a concluses de certo

modo seguras sobre a presena ou

ausncia da correlao pesquisada.

Pode-se tambm determinar a reta que

melhor se ajusta aos pontos do

diagrama de disperso. Tal reta

chamada de regresso de Y sobre X ou

linha de tendncia: dadas duas sries

numricas e seu diagrama de disperso,

determina-se uma reta tal que a soma

dos quadrados das diferenas entre as

ordenadas dos pontos plotados no

diagrama e os pontos da mesma

abscissa, considerados sobre a reta,

seja mnima.


Sugesto de livro

O livro a Integrao das Ferramentas da

Qualidade ao PDCA e ao Programa Seis

Sigma do autor Silvio Aguiar.

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Informaes

Ele foi proposto por Walter Shewhart, em

1926, propondo a eliminao de uma

variao anormal e estimando seu

significado e desvio padro. Usa-se este

tipo de grfico para verificar se o

processo esta sob controle e para

controlar a variabilidade.

Como fazer o controle: coletar dados;

calcular os parmetros; desenhar as

linhas; plotar as medidas; verificar se os

pontos esto fora ou dentro dos limites.

Chamada tambm de Carta de Shewhart

(1920) utilizada para o

acompanhamento de processos.

O livro apresenta uma integrao das

ferramentas da qualidade aos mtodos

de soluo de problemas PDCA e

DMAIC, mostrando como esta

integrao pode ser utilizada para

melhorar a eficincia destes mtodos

na soluo de problemas/alcance de

metas de manuteno, melhoria e

inovao.

Alm disso, o livro apresenta os

conceitos, objetivos e aplicaes de

vrias ferramentas da qualidade.

Carta de Controle (nvel 1)

Esta ferramenta serve para analisar se

o processo esta ou no sob controle,

pelo clculo de trs parmetros: Linha

Central de Controle; Limite Superior de

Controle; Limite Inferior de Controle,

onde definido um grfico de controle

para viabilizar o monitoramento

contnuo.

Para colocar um processo sob controle, necessrio analisar todos os

desvios significativos de comportamento que venhma a ocorrer

ao mesmo tempo, identificar suas causas e resolv-las sempre que

possvel.


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Informaes

Vdeo 4 do

professor

Tambm, utiliza o Controle Estatstico

de Processos (CEP)

Saiba mais sobre a carta de controle

assistindo ao vdeo que preparanos

para voc.

Com a Carta de Controle possvel acompanhar o comportamento do

pprocesso e documentar a sua variabilidade. Saberemos o instante

em que um certo desvio foi identificado e poderemos utilizar as demais ferramentas para estudar as

suas causas e corrig-las.

Em 1924 Shewardt, um estatstico

americano apresentou os chamados

Grficos de Controle ou Cartas de

Controle, como um mtodo para a

anlise e ajuste da variao de um

processo em funo do tempo.

Descreviam o processo considerando

duas caractersticas fundamentais:

Centralizao - determinada pela

mdia - e Disperso verificada pelodesvio-padro ou amplitude.

De um modo geral podemos dividir os

Grficos de Controle em dois grandes

grupos:

I. Grficos de Controle para

Variveis

II. Grficos de Controle para

Atributos

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Informaes

Vamos chamar de:

Variveis - dados que podem ser

medidos, ou sofrem variao contnua,

tais como, resistncia trao dureza,

uma dimenso etc.

Atributos - dados que s podem ser

contados ou classificados, tais como,

passa/no passa, claro/escuro, com

trinca/sem trinca etc.

Anlise dos grficos de controle

Existem dois tipos de causas para a

variao na qualidade dos produtos

resultante de um processo:

a) Causas comuns ou aleatrias

A variao provocada por causas

comuns, tambm conhecida como

variabilidade natural do processo,

inerente ao processo considerado e

estar presente mesmo que todas as

operaes sejam executadas

empregando mtodos padronizados.

Quando apenas as causas comuns esto

atuando em um processo, a quantidade

de variabilidade se mantm em uma

faixa estvel, conhecida como faixa

caracterstica do processo. Neste caso,

dizemos que o processo est sob

controle estatstico, apresentando um

comportamento estvel e previsvel.


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Informaes

b) Causas Especiais ou Fatores

Particulares de Processo

Surgem esporadicamente, devido a uma

situao particular que faz com que o

processo se comporte de um modo

completamente diferente do usual, o que

pode resultar em um deslocamento de

seu nvel de qualidade.

Quando um processo est operando sob

a atuao de causas especiais de

variao dizemos que ele est fora de

controle estatstico e neste caso sua

variabilidade geralmente bem maior do

que a variabilidade natural.

As causas especiais de variao devem

ser, de modo geral, localizadas e

eliminadas, e alm disto devem ser

adotadas medidas para evitar sua

reincidncia. Alguns exemplos de

causas especiais de variao so a

admisso de um novo operador, a

utilizao de um novo tipo de matria-

prima e o descumprimento de padres

operacionais.

Os grficos de controle so

instrumentos para o monitoramento da

variabilidade e para a avaliao da

estabilidade de um processo. Um

grfico de controle permite a distino

entre os dois tipos de causa de

variao, ou seja, nos informa se o

processo est ou no sob controle

estatstico.

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Informaes

importante destacar que um grfico de

controle no descobre quais so as causas especiais de variao que esto

atuando em um processo fora de

controle estatstico, mas ele processa e

dispe informaes que podem ser

utilizadas na identificao destas

causas.

Um grfico de controle consiste de uma

linha mdia (LM) que representa o valor

mdio da caracterstica da qualidade

correspondente situao do processo

sob controle, isto , sob a atuao de

apenas causas de variao aleatria.

Os valores da caracterstica da

qualidade traada no grfico indicam

ento a situao do processo no que diz

respeito ao controle estatstico.

Em qualquer uma das circunstncias

descritas a seguir devemos considerar

que o processo esta fora de controle

estatstico.

O grfico de controle uma ferramenta

utilizada para verificar se um processo

est dentro dos limites estatsticos de

controle estabelecidos para ele,

permitindo, assim, fazer os ajustes

necessrios.

Roteiro para elaborao do grfico de

controle

Definir o processo a ser controladoPor exemplo, o controle semanal de

peas refugadas.

Estabelecer, por meio de clculos estatsticos, o Limite Superior de

Controle (LSC), o Limite Inferior de

Controle (LIC) e o Ponto

Intermedirio Mdio (PIM).


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Informaes

Montar o grficoEle permitir visualizar o percentual de

refugo de peas e observar o que est

estvel e sob controle.

No exemplo a seguir pode-se observar

que na quinta semana (ponto E) alguma coisa saiu errada, as quais devero ser verificadas e corrigidas.

Elementos de um grfico de controle

Um grfico cartesiano, onde o eixo horizontal representa o tempo e, o

vertical, o valor da caracterstica.

Um conjunto de valores (pontos) unidos por segmentos de reta.

Trs linhas horizontais: limite inferior de controle, limite superior de

controle e linha mdia.

O Grfico de Controle permite avaliar se

o comportamento de um processo, em

termos de variao, (ou no)

previsvel.

Observe o grfico a seguir e oua a

explicao clicando no cone do udio.

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Informaes

Melhoria de Processo

LSC

LIC

LIC

LIC

LSC

LSC

Processo no est

centrado e estvel

Processo centrado

e estvel

Melhorias no processo

Locuo 5 do

professor

LIE LSE

Exemplo de Capacidade de Processo

Este processo

CAPAZ de

produzir bons

resultados.

Este processo no

CAPAZ. Necessita

de melhorias


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Informaes

Outro artigo interessante apresenta uma

proposio de um mtodo para aplicao

de cartas de controle X e S com

tamanhos de amostras variveis e o

clculo de ndices de capacidade para

dados no-normais em um processo

industrial. Confira:

http://www.liberato.com.br/upload/arquivo

s/0121080808570219.pdf


Sugesto de artigos

Este trabalho realizou um estudo sobre

a aplicao de grficos de controle em

um processo de saturao de papel.

Como resultado, traa algumas

consideraes principalmente em

relao coleta de dados, ao clculo

dos limites e construo dos grficos

de controle.

http://www.simpep.feb.unesp.br/anais/a

nais_13/artigos/820.pdf

Uma equipe treinada capaz de avaliar permanentemen-te o

processo, fazendo pequenas

melhorias com muita freqncia.

Essa melhoria do processo por

aperfeioamento interno denomina-

se melhoria contnua.(LINS, 1993, p.161)

24/06/2014

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Informaes

AGUIAR, Silvio. Integrao das ferramentas da qualidade ao PDCA e ao

Programa Seis Sigma. Nova Lima: INDG Tecnologia e Servios Ltda, 2006.

CAMPOS, Vicente F. Gerenciamento pelas Diretrizes. Belo Horizonte: Fundao

Christiano Ottoni, Escola de Engenharia da Universidade Federal de Minas Gerais,

1996.

CAMPOS, Vicente Falconi. Controle da Qualidade Total. 3 ed. Rio de Janeiro:

Editora Bloch, 1992.

CARPINETTI, Luiz Cesar R. Gesto da Qualidade Conceitos e Tcnicas. So Paulo: Editora Atlas, 2010.

ISHIKAWA, Kaoru. Controle de Qualidade Total. Rio de Janeiro: Editora Campus,

1993.

LINS, Bernardo F.E. Ferramentas bsicas da qualidade. Cincia da Informao,

Braslia, v.22, n.2, p.153-161, maio/ago. 1993.

SCHLIEKSUPP, Helmut; KING, Bob. Criatividade: uma vantagem competitiva. Rio

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REFERNCIAS

Documents

Tema 3 - Conceitos e aplicações sobre a ferramenta Histograma para soluções de problemas.pdf