Fase I do Controle Estatístico de Processos

Na fase I, os gráficos de controle são utilizados para estudar uma referência histórica, incluindo o estado atual e a definição do estado desejado. Uma vez que o processo esteja sob controle, os parâmetros do processo são estimados e os limites de controle podem ser usados na fase posterior de monitoramento (JENSEN et al., 2006). Nesta fase o objetivo é ter certeza de que o processo está operando dentro dos limites aceitáveis sobre causas comuns de variação e que não há causas especiais presentes (CHAKRABORTI et al., 2008). Para Woodall (2006), o interesse da fase I está na verificação da estabilidade do processo e estimação dos parâmetros sob controle para construir os métodos da fase II.

Algumas empresas têm conhecimento dos limites de especificação, que são aqueles conhecidos pelos envolvidos no processo e que não foram construídos sobre um estudo do mesmo. Porém esses limites de especificação possuem uma amplitude muito grande e podem estar aceitando muitos pontos que poderiam estar fora de controle. Assim, limites de controle devem ser construídos com base nos parâmetros do processo. Como é difícil encontrar empresas que conhecem os parâmetros do processo, é necessário estimá-los através das amostras retiradas na fase I. Shewhart (1939, p. 66) disse: “Na maioria das circunstâncias práticas, o trabalho mais difícil de todos é escolher a amostra que é usada como base para estabelecer o range de tolerância (limites de controle)”. As amostras coletadas devem ser representativas e de tamanho suficiente para garantir a acurácia dos limites de controle (JENSEN et al., 2006). Montgomery (2005) recomenda de 20 a 30 amostras coletadas independentemente uma das outras para esta fase. Os limites de controle calculados através dessas amostras são considerados como limites de testes e devem ser frequentemente revisados e refinados para garantir que o processo esteja sob controle. Montgomery (2005) afirma que os gráficos de controle ou gráficos de Shewhart são particularmente adequados para a aplicação da Fase I, pois são gráficos de uso geral e que detectam mudanças significativas no processo.

A construção dos gráficos é realizada a partir de m amostras de mesmo ou diferentes tamanhos, das quais são coletados os valores de uma ou mais características em questão (variável aleatória observada). O objetivo é verificar o comportamento dessa variável aleatória ao longo de um período. Quando pontos são encontrados fora dos limites calculados, essas amostras devem ser removidas, os limites recalculados e o gráfico reconstruído. Tratando-se de um monitoramento univariado, os limites de controle podem ser estabelecidos como Média r3desvios padrão , onde 3 seria o número de desvios padrão em relação ao

parâmetro, que pode ser alterado de acordo com o objetivo do projeto. Se as amostras forem caracterizadas como uma distribuição Normal, 99,73% dos pontos estarão dentro dos limites de controle, neste caso. Se algum ponto estiver fora dos limites de controle, independe do tipo de gráfico, isso pode ser considerado muito significativo no processo, pois a probabilidade de falar que o processo está fora de controle, quando na verdade está sob controle (erro tipo I ou ), é muito baixa. Outro fator importante é tal que se os limites possuem uma amplitude muito grande, ou seja, se os limites são largos, o risco de não tomar uma ação onde é necessário aumenta (erro tipo II ou , que é a probabilidade de falar que o processo não está fora de controle, quando na verdade ele está). Quando os limites são estreitos, o risco de se tomar uma ação onde não é necessário também aumenta (erro tipo I ou

D

falar que o processo está fora de controle quando na verdade ele não está) (JURAN; GRYNA, 1988; ROTONDARO et al., 2008).

Vários gráficos de controle para dados contínuos são baseados nas suposições de que a característica de qualidade de interesse segue uma distribuição Normal, porém, essa suposição nem sempre é válida. (JENSEN et al., 2006). Pesquisas recentes mostram estudos de gráficos de dados com distribuição não normal como Sim (2003a), que investiga o desempenho de medidas que seguem distribuição Gama; Sim (2003b) que estuda gráficos de controle para o monitoramento da variabilidade de dados que seguem uma distribuição Gaussiana inversa; e Sim e Wong (2003) que estudam gráficos R para monitorar alterações na variabilidade de dados que seguem uma distribuição Exponencial, Laplace ou Logística. Os gráficos não paramétricos requerem uma grande quantidade de dados em relação aos paramétricos. Eles devem ser usados apenas quando fica claramente justificado que os dados da (s) característica (s) de qualidade não seguem distribuição Normal ou aproximadamente Normal (JENSEN et al., 2006).

Muitos trabalhos sobre a estimação de parâmetros de efeitos têm sido desempenhados por gráficos de Shewhart. Porém, a maioria dos processos de produção está sujeita a múltiplas etapas na fabricação fazendo com que vários fatores ao longo das etapas influenciem na qualidade final da característica em estudo. Essa condição fez com que outros gráficos fossem desenvolvidos, tais como EWMA (Exponentially Weighted Moving Average ou Médias Móveis Exponencialmente Ponderadas), CUSUM (Cumulative Sum), EWMAREG (Exponentially Weighted Moving Average Regression ou Médias Móveis Exponencialmente Ponderadas para os Resíduos de uma Regressão), gráficos auto correlacionados, gráfico de controle de regressão entre outros (JENSEN et al., 2006; MONTGOMERY, 2009a).

O fato deste trabalho utilizar o DOE como uma das etapas do DMAIC, fez com que influenciasse na escolha da carta de controle a ser estudada, pois tendo um modelo estatístico como resultado, significa que há fatores que influenciam na característica da qualidade e isso precisa ser considerado no controle do processo para que não haja nenhuma falsa interpretação de resultados. Portanto, verificou-se na literatura os variados tipos de cartas que considerassem a relação entre característica de qualidade e fatores de controle tais como, EWMA, EWMAREG e Gráfico de Controle de Regressão, determinando este último como carta de controle final para aplicação.