Ferramentas da Qualidade
Ferramentas da Qualidade
1. Diagrama de Pareto
2. Diagrama de causa-efeito
(Ishikawa)
3. Histogramas
4. Folhas de verificação
5. Gráficos de dispersão
6. Fluxogramas
7. Cartas de controle
2Ferramentas da Qualidade
Professor: Alan Schmitt
UDESC/CCT
DIAGRAMA DE
CAUSA-E-EFEITO
Diagrama de Causa e Efeito
O Diagrama de Causa e Efeito é uma ferramenta utilizada para apresentar a relação existente entre o as características de qualidade resultantes de um processo (efeito) e os fatores (causas) do processo que, por razões técnicas, possam afetar o resultado considerado.
Diagrama de Causa e Efeito
Freqüentemente, o efeito de um processo constitui um problema a ser solucionado e então o Diagrama de Causa e Efeito é utilizado para sumarizar as possíveis causas do problema
O Diagrama de Causa e Efeito também é chamado de Diagrama de Espinha de Peixe ou Diagrama de Ishikawa
Etapas para elaboração do Diagrama de
causa e efeito
Defina a característica de qualidade ou o problema a ser analisado (efeito)
Faça um “brainstorming” para levantamento de todas as possíveis causas
Identifique as causas primárias que afetam o efeito, classificando-as nas categorias 6M’s: Máquina, Matéria-prima, Mão-de-obra, Meio Ambiente, Medições e Método
Identifique as causas secundárias que afetam as primárias
Etapas na construção do Diagrama de
causa e efeito.
Identifique as causas terciárias que afetam as secundárias
Esse procedimento deve continuar até que as possíveis causas estejam suficientemente detalhadas
Por consenso, estipule a importância de cada causa e identifique as causas que parecem exercer um efeito mais significativo
Registre outras informações, como: título, data, responsáveis
Diagrama de Causa e Efeito
Característica Espinha dorsal Fatores (causas) Características (efeitos) Causas primárias Causas secundárias Causas terciáriasNotas sobre o Diagrama de causa e efeito
A construção do diagrama deve ser realizada por um grupo de pessoas envolvidas com o processo
A técnica de brainstorming (tempestade de idéias) auxilia o levantamento completo de todas as possíveis causas
Sempre que possível, expresse os efeitos e as causas de forma mensurável possibilitando uma análise objetiva
Exemplo 1
Quebra de Gfa
Desatenção do operador Acúmulo de gfa e queda
no encaixotamento Regulagem parâmetros Rótulos com problemas
Queda cxs da empilhadeira
Rotulagem de produtos NC Falhas na impressão
Fora da gramatura esp. Fora das especificações Encanoados Falhas na arte
Gfa chega sem conta-gotas
Tipo de adesivo
Ocasiona quebra na maq.rot.
Velocidade da linha Rolos escovas ruim
Umidade
muito velhos
Excesso de set up Muito caro para troca frequente Bolhas no rótulo Marcas de pinça
Devoluções Abstecimento da máquina Temperatura
Ajuste maq durante
set up Falta de MP
Retrabalho
Quebras Rótulos
Meio Ambiente
Mão de Obra Matéria Prima
Método Máquina
Problemas (Efeitos) Meio Ambiente
Máquina Método
Mão-de-obra Medidas Matéria Prima
Fatores (causas)
Perda de líquido no
produto acabado
Nota: Em NEGRITO são apresentadas as prováveis causas geradoras do problema.
Exemplo 2
Var. bicos ench.
Var. formas gfa
Medição vol. Contração líquido Evaporação Var.Temp. Falta deMan. Preventiva Var.med.vazão Marcador do tq Desatenção Critérios de leituras. 12
Histograma
O histograma é um gráfico de barras no qual o eixo horizontal, subdividido em vários pequenos intervalos, apresenta os valores assumidos por uma variável de interesse.
Para cada um destes intervalos é construída uma barra vertical, cuja área deve ser proporcional ao número de observações na amostra cujos valores pertencem ao intervalo correspondente
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Característica Analisada F re q ü ê n c ia
Ex. Histograma dados contínuos
Ex. Histograma e Polígono de Freqüência 0 5 10 15 20 25 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Ca ra cte rística Ana lisa da
Fr eq üê nc ia Polígono de Freqüência 0 5 10 15 20 25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Característica Analisada F re q ü ê n c ia s 16
Histograma dados discretos
1,0 1,0 1,51,5 2,02,0 2,52,5 3,03,0 3,53,5 4,04,0 4,54,5 5,05,0 5,55,5 6,06,0 1/36 1/36 2/36 2/36 3/36 3/36 x x f(x) f(x) 4/36 4/36 5/36 5/36 6/36 6/36Histograma
O histograma dispõe as informações de modo que seja possível a visualização da forma da distribuição de um conjunto de dados e também a percepção da localização do valor central e da dispersão dos dados em torno deste valor central.
Como construir um Histograma
1. Colete n dados referentes à variável cuja distribuição será analisada.
É aconselhável que n seja superior a 50 para que possa ser obtido um padrão representativo da distribuição.
Histograma para variáveis contínuas
Ex.: característica dimensional (mm)
20,2 21 24 24,6 25,5 26 27 28,3 29 29,2 29,9 30,8 30,9 31 31 31,2 31,4 31,6 31,6 31,8 32,1 32,2 32,2 32,2 32,4 32,6 34 34,5 34,7 34,8 35,3 35,6 35,7 35,8 36 36 36,1 38 38,1 38,4 38,5 38,7 38,7 39,1 39,4 39,7 41,3 41,9
2) Determine o maior e menor valor do conjunto de dados;
Min = 20,2 e Max = 50
3) Defina o limite inferior da primeira classe (LI), que deve ser igual ou ligeiramente inferior ao menor valor das observações;
LI = 20
4) Defina o limite superior da última classe (LS), que deve ser
igual ou ligeiramente superior ao maior valor das observações;
LS= 50
Como construir um Histograma
5) Define-se o número de classes (K), que pode ser calculado usando e deve estar compreendido entre 5 e 20;
6) Conhecido o número de classes, define-se a amplitude de cada classe: a = (LS - LI) / K;
8
60
K
75 , 3 8 ) 20 50 ( ) ( K LI LS a n K Para facilitar os cálculos, foi escolhido K = 8
Como construir um Histograma
7) Calcule os limites de cada intervalo
8) Construa uma tabela de distribuição de freqüência
Intervalo de Classe Freqüência Absoluta
1 - 20,00 a 23,75 2 2 - 23,76 a 27,50 5 3 - 27,51 a 31,25 9 4 - 31,26 a 35,00 14 5 - 35,01 a 38,75 13 6 - 38,76 a 42,50 9 7 - 42,51 a 46,25 6 8 - 46,26 a 50,00 2 Limite inferior da classe Limite superior da classe
Como construir um Histograma
9) Desenhe o histograma
10) Registre as informações importantes que devem constar no gráfico Ex. Histograma 2 5 9 14 13 9 6 2 0 5 10 15 1 2 3 4 5 6 7 8
Classes da Característica medida
F re q ü ê n c ia
Formas Histogramas
Histograma simétrico ou em forma de Sino
O valor médio localiza-se no centro do Histograma
Pode ocorrer qdo a variável é contínua e não existem restrições para os valores que pode ocorrer
Formas de Histograma
Histograma Assimétrico
O valor médio localiza-se fora do centro do Histograma
É usualmente encontrado qdo não é possível a varíavel assumir valores mais altos ou mais baixos do que um
Formas de Histograma
Histograma “ilhas isoladas”
Pode ocorrer qdo o processo ao qual a variável associada apresenta algum tipo de irregularidade, ou quando acontece erros de medida ou registro de dados.
Formas de Histograma
Histograma “Despenhadeiro”
A freqüência diminui de modo abrupto de um ou dos dois lados do gráfico.
Pode ocorrer qdo o processo ao qual a variável associada não é capaz de atender as especificações e por este motivo é realizado inspeção 100 % para eliminar produtos defeituosos.
Formas de Histograma
Histograma Bi-modal
A freqüência é baixa no centro do Histograma e existem um pico a direita e outro a esquerda.
Ocorre quando dados provenientes de duas distribuições são misturados.
Comparação com os limites de
especificação
LIE LSE Processo A LIE LSE Processo B LIE LSE Processo D LIE LSE Processo C 29Ex. Variação volume - Enchedora
Volume Fr eq ue nc ia 1008 1006 1004 1002 70 60 50 40 30 20 10 0 Mean 1004 StDev 1,730 N 299 Normal Histograma vol. DQ Temp. média – 25 Vol. ideal p/ conv. a20 C DQ = 1003
Ex. Variação Grau Alcoólico
Fr eq üê nc ia 40,5 40,4 40,3 40,2 40,1 40,0 39,9 39,8 20 15 10 5 0 M ean 40,03 StDev 0,1193 N 105Histograma Graduação Alcoólica (°GL)
Mês MÉDIA DESVIO PADRÃO CP CPK
Abril 40,04 0,09798 1,01 0,80
Gráfico Seqüencial
Cartas de tendência são empregadas para representar dados visualmente.
São utilizadas para monitorar um sistema a fim de observar ao longo do tempo a EXISTÊNCIA de alterações na média esperada. Te mpo ou Se qüê ncia M ed iç ão M é d i a 32
Gráfico Seqüencial
São ferramentas simples de construir e utilizar. Os pontos são marcados no gráfico na medida em que estejam disponíveis. É comum a sua utilização em ocorrências, tais como: paradas de máquina, produção, refugo, erros de tipografia ou produtividade, já que variam com o tempo.
Gráfico de controle
Controle estatístico do Processo é um sistema de monitoramento da qualidade, com o objetivo de verificar a presença de causas especiais.
A principal ferramenta do CEP são os Gráficos de controle. Os Gráficos de Controle fornecem um sinal sempre que houver a presença de causas especiais (falhas operacionais), orientando as ações de melhoria
Cartas de controle
O gráfico contém uma linha central que representa o valor médio da característica em estudo e duas linhas horizontais chamadas limites de controle.
Os limites de controle (calculados a partir da média mais ou menos 3 desvios-padrões) representam a variação associada a causas comuns de variabilidade (inerente ao processo). As amostras fora dos limites de controle representam variação associada a causas especiais (falhas operacionais).
Típico gráfico de controle
Gráfico de Controle 9 12 15 18 Amostras M ed id as LIC LC LSC Medidas 36Gráfico de Controle
Amostra
31.8 35.2 23 28 33 38 43 Causas Especiais Causas Comuns Causas Especiais Limite de Controle Superior Média Limite de Controle InferiorGráficos de controle –
Detecção de causas especiais
Se apenas as causas comuns estão presentes, as medidas devem se manter dentro dos
limites de controle
Pontos fora dos limites de
controle indicam a presença de
causas especiais (falhas operacionais) diâmetro Amostra X 31.8 35.2 1 6 11 16 21 Amostra X 31.8 35.2 35 40 45 50 55 38
Referências Bibliográficas
1. CAMPOS, Vicente F. TQC – Controle da Qualidade Total (no estilo japonês). Belo Horizonte, MG: Editora de Desenvolvimento Gerencial, 1999.
2. WERKEMA, Maria C.C. Ferramentas estatísticas para o gerenciamento de
processos. Belo Horizonte, MG: Fundação Christiano Ottoni, Escola de Engenharia