PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS - QUALITY BY DESIGN

4. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA PARTE II

4.2. QUALITY BY DESIGN

4.2.10. PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS

O planejamento de experimentos pode ser entendido como um procedimento no qual alterações propositais são feitas nas variáveis de entrada de um processo ou sistema, de modo que se possam avaliar as possíveis alterações sofridas pela variável resposta, como também as razões dessas alterações (MONTGOMERY, 2009).

O planejamento de experimentos consiste em um experimento projetado, podendo ser um ensaio ou uma sequência de ensaios onde são aplicadas modificações

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deliberadas ou estímulos nas variáveis de entrada (inputs) do processo ou sistema, de modo que seja possível observar e identificar seus efeitos nas respostas ou nas variáveis de saída (outputs). O processo ou sistema de transformação, representado na FIGURA 39 é sensível à ação combinada ou não de máquinas, métodos, pessoas e outros recursos que transformam o material de partida em produto acabado, com especificações estabelecidas.

FIGURA 39: MODELO GENÉRICO DE UM PROCESSO OU SISTEMA FONTE: MONTGOMERY, 2009

Algumas das variáveis de processo (x1), x2). . . , xp são controláveis, enquanto outras( z1, z2, . . . , zq) são não são possíveis de controlar (também chamadas de ruídos). MONTGOMERY (2009) ressalta que os objetivos do experimento podem incluir:

1) Determinar quais são as variáveis críticas x para a variável de resposta y; 2) Determinar os valores da variável crítica x para que a variável de resposta y se mantenha próxima ao valor nominal;

3) Determinar os valores da variável crítica x para que a variável de resposta y tenha mínima variabilidade;

4) Determinar os valores da variável crítica x para que os efeitos das variáveis incontroláveis z na variável de resposta y sejam minimizados.

5) Dessa forma, métodos de planejamento de experimentos podem ser utilizados tanto no desenvolvimento do processo ou no seu aprimoramento ou na solução de problemas do processo, para melhorar seu desempenho ou ainda para torná-lo robusto ou insensível às fontes externas de variabilidade. Um planejamento adequado permite a redução da variabilidade de resultados, de custos, de tempo dos processos, conformidade mais próxima da nominal e melhoria do rendimento.

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CALADO & MONTGOMERY (2005) destacam que entre as aplicações do planejamento de experimentos podemos encontrar:

1) Avaliação e comparação de configurações básicas de projeto; 2) Avaliação de diferentes materiais;

3) Seleção de parâmetros de projeto;

4) Determinação de parâmetros de projeto que melhorem o desempenho de produtos.

5) Obtenção de produtos que sejam mais fáceis de fabricar, que sejam projetados, desenvolvidos e produzidos em menos tempo, que tenham melhor desempenho e confiabilidade que os produzidos pelos competidores.

O planejamento de experimento possui como principais benefícios, segundo UNTERLEIDER (2006) e BONDUELLE (2000):

• Redução do tempo de desenvolvimento do produto;

• Amparo na busca do melhor projeto de processo, assegurando a qualidade final do produto;

• Aumento da satisfação do consumidor com o produto;

• Redução do número de variáveis do produto e do processo;

• Suporte na descoberta de ajustes das variáveis de processo com maior influência na saída do processo;

• Redução de custos de desenvolvimento de produtos e processos;

• Diminuição da sensibilidade do produto e do processo com relação às variações de fabricação e às variações ambientais;

• Auxílio na determinação do ajuste do fator ótimo para a melhor performance do processo;

• Apoio no desenvolvimento de novos processos e tecnologias de fabricação;

• Melhoria da produtividade do processo, a confiabilidade do produto e a capacidade do processo.

• Diminuição do número de ensaios;

• Estudo de um número considerável de fatores;

• Detecção das interações entre os fatores;

• Detecção dos níveis ótimos

• Melhoria da precisão dos resultados;

• Otimização dos resultados.

As experiências devem ser realizadas sequencialmente. A primeira delas, chamada experimento exploratório ou de peneiramento “screening”, é usada para

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determinar que variáveis são importantes (variáveis críticas). Os experimentos subsequentes são usados para definir os níveis das variáveis críticas identificadas anteriormente, que resultam em um melhor desempenho do processo (CALADO & MONTGOMERY, 2003).

Segundo CALADO & MONTGOMERY (2003), o planejamento permite obter um modelo matemático apropriado para descrever um certo fenômeno, usando o mínimo possível de experimentos. O planejamento experimental permite eficiência e economia no processo experimental e o uso de métodos estatísticos na análise dos dados resulta em objetividade científica nas conclusões.

MONTGOMERY (2009) estabelece as diretrizes para o planejamento de experimentos, sumarizados em sete passos:

1. Reconhecimento e relato do problema – um brainstorm, envolvendo as partes envolvidas no processo a ser estudado (engenharia, qualidade, marketing, cliente, gestor, operação) pode contribuir para a definição do problema e sua solução;

2. Escolha dos fatores e níveis11_{– as variáveis de entrada correspondem aos fatores}

ou causas do processo, enquanto a variável resposta corresponde ao efeito desse processo. Os fatores podem ser divididos em níveis que correspondem às faixas de valores das variáveis de controle. Por exemplo, se o fator estudado for temperatura, os níveis podem ser 100º, 120º e 140ºC, ou seja, três níveis de verificação;

3. Seleção da variável-resposta – certificar-se de que a variável resposta fornece informação útil sobre o processo em estudo;

4. Seleção do planejamento experimental – envolve considerar o tamanho da amostra, as sequências das corridas (aleatoriedade), o número de réplicas, as restrições dos experimentos e as possíveis interações que possam vir a ocorrer entre os fatores que estão sendo avaliados;

5. Realização do experimento – de vital importância que haja o monitoramento do processo pela equipe ou por um supervisor, para assegurar que não ocorram erros neste estágio, que acabariam por invalidar o experimento;

11_{Fatores ou Tratamentos: são as variáveis de controle ou entrada.} Níveis: correspondem às faixas de valores das variáveis de controle

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6. Análise dos dados – uso da estatística desempenha um papel central na interpretação dos resultados, contribuindo para que as conclusões sejam objetivas, e não opiniões ou sentimentos. A análise dos resíduos e a verificação da validade do modelo são igualmente importantes;

7. Conclusões e recomendações – os dados avaliados podem subsidiar um plano de ação

Três princípios fundamentam um planejamento de experimentos: replicação, aleatoriedade e blocagem. A realização de experimentos com réplicas possibilita a obtenção do erro experimental (a estimativa desse erro é básica para avaliar se as diferenças encontradas nos dados apresentam significância estatística) e bem como a obtenção de uma estimativa mais precisa do fator em estudo (no caso da média ser usada para estimar o efeito de um fator no experimento.

A aleatoriedade tem o objetivo de eliminar tendências dos experimentos, garantindo a distribuição equânime de todos os fatores não considerados, distribuindo os erros no conjunto. A blocagem visa de aumentar a precisão de um experimento, por meio da comparação entre condições de interesse dentro de um mesmo bloco.

A blocagem é usada, por exemplo, quando uma determinada medida experimental é realizada por dois operadores distintos, possibilitando uma potencial heterogeneidade nos dados.

O planejamento de experimentos pode ser classificado pelo número de fatores experimentais a serem investigados, pela estrutura do delineamento (blocagem, aninhado, superfície de resposta), e pelo tipo de informação às quais o experimento se destina. A TABELA 21 apresenta os principais modelos de planejamento de experimentos relativos a esses critérios de classificação

TABELA 21: CLASSIFICAÇÃO DE PLANEJAMENTOS DE EXPERIMENTOS

COMPLETAMENTE ALEATÓRIO COM UM ÚNICO FATOR

Tipo de aplicação Aplicável quando somente um fator experimental está sendo estudado

Estrutura Básica: um fator é pesquisado distribuindo-se aleatoriamente unidades experimentais para os tratamentos (níveis do fator). Blocagem: nenhuma.