Gestão da Qualidade Total
Realizado por:
Diana Alexandra Branco - gei06048 Luís Abílio Morgado – gei06050
12 de Novembro de 2009
2 Introdução
Este trabalho tem como objectivo principal analisar a variação das perdas por hora de um determinado processo químico de acordo com várias variáveis.
Esta análise foi feita através do programa “Minitab” de modo a observar atentamente a relação entre a variável “y” (perdas por hora) e as restantes variáveis admitidas. Se as variáveis a relacionar forem contínuas é feita uma regressão linear para verificar a relação entre “y” e o “x” admitido. Se as variáveis, pelo contrário, forem discretas é feito então um bloxpot, que com a ajuda do teste Anova, concluímos também a influência do “x” em “y”.
As variáveis admitidas “x” foram:
Temperatura 1
Temperatura 2
TiO2
Número de rotações por minuto (rpm)
Fluxo de H20
Linha de montagem
Operador
Vácuo
Fornecedor
3 Análise dos Resultados obtido durante a observação do processo químico (ver dados), Efeito das Variáveis Discretas na variável em estudo (Loss/hour):
Influência da Temperatura1 nas perdas do processo
Através da análise do gráfico pode-se verificar que existe uma grande dispersão nos pontos relacionados entre as perdas e a temperatura1. Constatando o valor de R-Sq, valor este que representa o coeficiente de correlação, observou-se que se obteve um valor bastante reduzido (4,4%), que vai de encontro ao esperado. Assim pode-se confirmar que não existe uma grande variação das perdas quando a temperatura1 varia. Deste modo, a variável temperatura1 não tem grande influência relativamente às perdas existentes.
Como se pode verificar pelo valor baixo de “p”, a probabilidade de estar errado, relativamente a referir que não há variação, é reduzida (3,6% mais precisamente).
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Influência da Temperatura2 nas perdas do processo
Tal como aconteceu no caso anterior, a dispersão dos pontos, neste gráfico, é ainda maior, o que significa que a coeficiente de correlação é menor do que o anterior (1,2%).
Verificou-se, assim, que a temperatura, além de não ter grande efeito na variação das perdas, tem uma influência ainda menor do que a temperatura1.
A probabilidade de a minha anterior afirmação estar errada é apresentada através do valor de “p”, cujo valor é 27,5%. Este valor já é algo apreciável relativamente ao anterior, mas ainda assim relativamente baixo.
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Influência da TiO2 nas perdas do processo
Através da análise do gráfico é possivel reparar que há uma concentração de pontos em determinados valores de TiO2 todos eles concentrados em torno da recta que resulta de regressão. Este resultados são confirmados por um valor de R-sq bastante elevado, o que confirma que o modelo criado se assemelha à situação real, uma vez que a recta criada resulta de numa boa aproximação aos pontos representados.
Assim e baseando-nos no valor de prova é possível que há variação das Perdas consoante a variação nos valores de TiO2, uma vez que a probabilidade de cometer um erro ao dizer que há variação é nula.
6 Efeito das Variáveis Discretas na variável em estudo (Loss/hour):
Influência das RPM (Rotações por Minuto) nas perdas do processo
Analisando o boxplot apresentado verificamos que há uma grande variação das perdas relativamente aos diferentes valores de rpm.
Observando o valor de “p” obtido (0%), podemos admitir com toda a certeza que a variável rpm é uma variável decisiva e com bastante influência para a variação das perdas.
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Influência das H2O nas perdas do processo
Ao analisar o Boxplot retirado do minitab conclui-se que a variável H2O flow pouca influencia nas Perdas registadas, verificando-se pequenas flutuações da média que são pocuo relevantes a primeira observação.
Posteriormente confirma-se os resultados anteriormente previsto com o teste ANOVA, que nos fornece um valor de “p” superior a 50% sendo por isso perigoso afirmar que há dependência da variavel uma vez que incorro numa probabilidade de 53,9% de estar errado. É também possível observar que os valores das médias para cada nível não estão muito distantes uns dos outros não havendo nenhum que faça com que haja grande variação.
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Influência das Line nas perdas do processo
Referente a este bloxpot, podemos analisar que ao variar as diferentes linhas, não há uma variação significativa nas perdas. Contudo, é de notar que a linha 12 e 15 são duvidosas, uma vez que diferem um pouco da média. No entanto, a probabilidade de errar ao dizer que a linha não influencia as perdas é de 19,5%. Este valor, ainda que baixo, já requer alguma notoriedade e por isso, a precisão da nossa afirmação não é bastante elevada.
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Influência do Operador nas perdas do processo
O efeito do Operador nas Perdas é praticamente nulo como se pode ver pelo boxplot , a alteração do operador não representa grande variação no padrão de Perdas, abrangendo em todos eles uma área semelhante.
Do teste ANOVA retira –se um valor de prova de 98,4% que significa que caso afirmassemos que há variação estarimos com uma probabilidade de 98,4% de incorrer em erro. Logo desta conjugação de factores pode se afirmar com bastante segurança que não há variação devido ao Operador.
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Influência do Vácuo nas perdas do processo
De acordo com o bloxpot observado na figura acima, podemos verificar que para os diferentes valores de vácuo, a média não tem uma grande variação, pelo que podemos admitir que esta variável não exerce grande influência na variável perdas. Contudo, ao olhar-se para o valor de “p” apercebemo-nos que a probabilidade de errar ao admitir que a variável vácuo não faz variar as perdas é bastante grande (51,8%).
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Influência do Fornecedor nas perdas do processo:
Por fim do boxplot para a variavel fornecedor depreende-se que existe uma grande variação consoante o fornecedor como se comprova pela grande variação da média e amplitude de cada um, tal facto é também confirmado pelo valor de prova P retirado do teste ANOVA que nos informa que ao dizermos que há variação incorremos numa probabilidade de 0% de estamos errados.
12 Conclusão
Em suma, de todos os factores analisados, os que influenciam mais o processo analisado, fazendo com que a sua variação provoque alterações a nível de perdas financeiras são: o tipo de fornecedor, o nível de Ti2O e também as RPM utilizadas. Desta forma estes factores, devem receber um estudo mais aprofundado na eventualidade de se resolver minimizar as perdas, uma vez que são os que afectam mais directamente esta variável.
Sugere-se por exemplo o uso, se possível exclusivo, do fornecedor Boopy uma vez que este propicia menores perdas, a utilização preferencial de baixas concentrações de Ti2O e também utilizar rotações por minuto entre 25 e 30.
