Controle Estatístico de Processo – Estudo de Caso

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20 de fevereiro de 2020
Última modificação: 20 de fevereiro de 2020

Autor: FM2S
Categorias: Blog, Ferramentas da Qualidade, Lean, Seis Sigma

Introdução

O sucesso no mercado global depende da qualidade. As empresas não projetam a baixa qualidade em seus produtos ou serviços. Geralmente é o resultado de uma variação em algum estágio da produção. O conceito de variação afirma que dois produtos não serão perfeitamente idênticos, mesmo que seja tomado extremo cuidado para torná-los idênticos em algum aspecto. Portanto, a qualidade do produto depende da capacidade de controlar o processo de produção. É aqui que entra o estudo de caso do Controle Estatístico de Processo.

O Controle Estatístico de Processo (CEP) aplica métodos estatísticos para monitorar e controlar um processo para operar em pleno potencial. O controle estatístico do processo é uma coleção de ferramentas que, quando usadas juntas, podem resultar em estabilidade do processo e redução de variação e é vastamente aplicável às metodologias Lean Manufacturing e Seis Sigma.

Os gráficos de controle são usados ​​no CEP para medir a variação no processo e que podem ser aprimorados continuamente pelas diferentes técnicas usadas no CEP, como as ferramentas básicas do 7QC. As ferramentas do 7QC são chamadas de básicas porque são adequadas para pessoas com pouco treinamento formal em estatística e podem ser usadas para resolver a grande maioria dos problemas relacionados à qualidade. O envolvimento da gerência e o compromisso com o processo de melhoria da qualidade são os componentes mais vitais, potenciais sucesso do CEP.

Uma abordagem de equipe também é importante, pois geralmente é difícil para uma pessoa sozinha introduzir melhorias no processo. O objetivo de um programa de redução de variabilidade baseado no CEP é a melhoria contínua semanal, trimestral e anual.

Gráficos de controle – origem do CEP

A preocupação com a variação de produtos manufaturados produzidos por uma companhia de componentes elétricos e os estudos de resultados de amostragem levaram o CEO da empresa,  ao desenvolvimento do gráfico de controle em 1924 e ao conceito de estado de controle estatístico.

Existiram muitas extensões e modificações nos gráficos de controle básico de Shewhart ao longo dos anos. Eles são as principais ferramentas de controle estatístico de processos (CEP).

Os gráficos de controle são a base para a melhoria contínua de qualquer qualidade do produto.

Em qualquer processo de produção, independentemente de quão bem projetado ou mantido com cuidado, sempre existe uma certa quantidade de variabilidade inerente ou natural. A variação na qualidade do produto em qualquer processo de fabricação resulta de dois motivos: causa de chance e causa atribuível. Diz-se que um processo que está operando apenas em causas ocasionais de variação está em um estado de controle estatístico. Diz-se que um processo que está operando na presença de causas atribuíveis está fora de controle. Um gráfico de controle típico possui limites de controle definidos em valores tais que, se o processo estiver sob controle, quase todos os pontos estarão dentro do limite superior de controle (Upper Control Limt – UCL) e do limite inferior de controle (Lower Control Limit – LCL).

Gráficos de controle de atributos para os dados discretos

O gráfico de controle é uma ferramenta importante para a melhoria do processo. Os processos não operam naturalmente em um estado de controle e o uso de gráficos de controle é uma etapa importante que deve ser executada no início de um programa CEP para eliminar causas atribuíveis, reduzir a variabilidade do processo e estabilizar o desempenho do processo.

Para melhorar a qualidade e a produtividade, precisamos começar a gerenciar fatos e dados, e não simplesmente confiar no julgamento. Os gráficos de controle são uma parte importante dessa mudança na abordagem de gerenciamento. Os gráficos de controle são amplamente utilizados para estabelecer e manter o controle estatístico de um processo.

7 ferramentas básicas de Controle da Qualidade

  1. Folha de verificação
  2. Histograma
  3. Gráfico de Pareto
  4. Diagrama de Causa e Efeito
  5. Fluxograma
  6. Gráfico de Controle
  7. Diagrama de Dispersão

Estudo de caso – Controle Estatístico de Processo

Desta forma essa postagem tem como objetivo explorar os benefícios e a aplicabilidade das ferramentas e técnicas de CEP nas indústrias de manufatura de diferentes produtos em um estudo de caso para indústrias de diferentes produtos.

Para alcançar um lucro maior, precisamos melhorar a qualidade e isso pode ser feito reduzindo os defeitos. Veremos agora, quais foram os proventos da aplicação destas ferramentas. Lembrando que este estudo de caso foi aplicado em várias indústrias de diferentes ramos, logo traremos um apanhado de benefícios da aplicação desta ferramenta.

Benefícios e Resultados Obtidos pelas Indústrias

Após a implementação das ferramentas de controle estatístico de processo, a organização ganhou definitivamente o benefício na forma de reduzir os defeitos.

  1. Melhor qualidade de produtos, reduzindo os defeitos de 13,49% para 7,4%;
  2. É usado como parte da implementação de seis sigma na fase de controle;
  3. O defeito de falha de pressão reduziu de 23,44% para 13,51%. O número de bolhas reduziu de 3,14% para 2,51%. O total o ganho anual devido à redução na falha de pressão é $ 15391,2;
  4. A rejeição do selo de choque é reduzida de 9,1% para 5% e a capacidade do processo foi para 95,3%;
  5. No gráfico de Pareto, cerca de 61% dos problemas ocorrem apenas devido a tipos de rachaduras nas cerâmicas;
  6. A rejeição total de fechamento a frio foi reduzida de 12,3% para 6,6%, o que representa uma redução de quase 50%;
  7. Reduziu a taxa de rejeição de 2,43% para 0,21% e o retrabalho de 6,63% para 2,15%;
  8. As taxas de refugo e retrabalho foram reduzidas enquanto o rendimento da qualidade foi significativamente aprimorado;
  9. Redução de 29% no número de não conformidades nos mais seção problemática. O número médio de não-conformidades reduziu 50%;
  10. A resistência à tração do aço é o pequeno problema vital e responde por 72% do total de resultados dos problemas;
  11. As frequências e a duração das falhas de máquinas de fabricação de cigarros e as principais causas de falhas foram encontradas.

Conclusão

A partir do estudo acima dos diferentes estudos de caso, pode-se concluir que, para sobreviver no mercado competitivo, as empresas precisam para produzir produtos de qualidade.

A qualidade pode ser alcançada usando as ferramentas e técnicas do CEP. O estudo, revela que as técnicas de controle estatístico de processo podem melhorar significativamente a qualidade. Essas ferramentas e técnicas são simples de implementar e precisam do envolvimento da alta gerência e do apoio dos funcionários. O conhecimento do CEP é importante para a implementação de metodologias como Lean Six Sigma e é necessária orientação adequada.

Foi concluído que as ferramentas SPC podem ser aplicadas a diferentes produtos para reduzir os defeitos. Assim, as técnicas de CEP são usadas globalmente para melhorar a qualidade. Embora o CEP pareça ser uma coleção de ferramentas de solução de problemas com base estatística, o uso bem-sucedido do CEP é muito mais do que aprender e usar essas ferramentas. O controle estatístico da qualidade é mais eficaz quando integrado a um programa geral de melhoria da qualidade em toda a empresa.

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