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Implicações do Controle Estatístico de Processos na manufatura de processos críticos

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Academic year: 2021

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Implicações do Controle Estatístico de Processos na

manufatura de processos críticos

Gisele Geesdorf

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFRGS, Brasil.

gi_geesdorf@hotmail.com

Marcelo Alves dos Santos

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFRGS, Brasil.

marcelo_redesosturbo@terra.com.br

Profª Carla Scwenberg ten Caten

Professora do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFRGS, Brasil.

tencaten@producao.ufrgs.br

Prof. Carlos Fernando Jung

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFRGS, Brasil.

Coordenador do Curso de Engenharia de Produção, FACCAT, Brasil.

Gestor do Pólo de Inovação Tecnológica do Paranhana/Encosta da Serra, SCT/RS, Brasil.

carlosfernandojung@gmail.com

Diego Augusto de Jesus Pacheco

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFRGS, Brasil.

profdajp@gmail.com

Resumo

Os alimentadores de motores a diesel e gasolina são constituídos por componentes internos que requerem tolerâncias extremamente reduzidas (milesimal/mm). Isso se deve à característica de trabalharem em elevadas taxas de rotação (até 250.000 rpm). Nesse contexto, o presente artigo analisou, a partir de métodos de controle estatístico, dois processos referentes à fabricação da arruela da turbina de motores diesel e gasolina. O objetivo principal foi avaliar as implicações do CEP em um ambiente de manufatura de alta precisão. A pesquisa investigou o estudo da estabilidade do processo em condições normais de operação e o estudo de capacidade de processo. Os resultados da investigação concluíram que o CEP é eficaz na análise de ambientes de manufatura de alta precisão, contribuindo para a tomada de ação de melhorias.

Palavras chave:

Grupos focados, pesquisa qualitativa, engenharia de produção.

1 Introdução

Atualmente as organizações estão inseridas em um ambiente globalizado e de competição acirrada pela abertura ou manutenção de mercados. Os clientes tornaram-se mais exigentes e seletivos na hora de definir a aquisição de produtos e serviços. Um dos critérios mais importantes e valorizados pelos clientes é a qualidade dos produtos ou serviços disponibilizados. Diante desse cenário, as organizações buscam incessantemente aperfeiçoar processos, qualificar colaboradores, implantar ferramentas de qualidade, com o propósito de desenvolver competências vitais que permitam transpor barreiras no mercado e apresentar produtos e serviços confiáveis. Nesta ótica, a qualidade tornou-se necessidade para a sobrevivência de uma empresa.

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Dessa forma, o objetivo do artigo consiste em verificar a estabilidade de dois processos da arruela da turbina em condições normais de operação, a capacidade desses processos e, por fim, a estimativa dos custos diretos e indiretos devido a não qualidade dos processos. O trabalho foi realizado em uma empresa que remanufatura turbos alimentadores de motores a diesel e gasolina.

O primeiro processo estudado consistiu na análise do diâmetro externo da arruela da turbina, onde suas especificações devem atender o acoplamento do mancal de encosto. No que tange ao segundo processo, o estudo focou nas especificações necessárias da espessura da arruela da turbina para que sua base esteja no mesmo plano do mancal de encosto. O controle desses processos é de vital importância para a correta montagem dos turbos alimentadores, pois requerem tolerâncias exprimidas (milesimal/mm) e trabalham com até 250.000 rotações por minuto (RPM). A partir da não observância das especificações pré-estabelecidas o turbo alimentador pode se danificar completamente, gerando grande prejuízo para a empresa e seus clientes. O trabalho está dividido da seguinte forma: (1) Introdução; (2) Revisão Bibliográfica que foca no controle estatístico de processo englobando a estabilidade do processo, capacidade e função perda (custos indiretos da não qualidade); (3) Procedimentos Metodológicos e suas etapas para o estudo em questão; (4) Resultados; (5) Análise e discussão dos Resultados, e (6) Conclusão.

2 Controle Estatístico de Processo

O Controle Estatístico de Processos (CEP) implica na utilização de técnicas estatísticas que analisam as alterações nos processos produtivos, com o objetivo de definir suas causas e a frequência com que ocorrem (CARVALHO; PALADINI, 2012). Segundo Scheidegger (2010), com as informações de causa e frequência, o CEP permite o monitoramento das características de interesse, assegurando as manutenções dentro dos limites pré-estabelecidos e apontando quando adotar ações de correção e melhoria.

As cartas de controle são as principais ferramentas utilizadas no CEP e têm como objetivo detectar desvios de parâmetros do processo, reduzindo a quantidade de produtos fora de especificação e os custos da produção. As cartas de controle podem ser por variáveis ou por atributo. As cartas por atributos se baseiam na verificação da presença ou ausência de um atributo (LIMA et al., 2006).

As cartas por variáveis baseiam-se em características cujo resultado está associado a medições, como, comprimento, tempo, velocidade, etc, ou seja, quando a característica da qualidade está expressa em números. Segundo Reginato, Souza e Caten (2011), as cartas por variáveis mais aplicadas são: (i) X  e R (Média e Amplitude), próprias para utilização em subgrupos pequenos, tendo baixos custos para coletas de dados e fácil elaboração dos cálculos; (ii) X  e S (Média e Desvio padrão), tem ótima eficiência estatística uma vez que é utilizada quando o tamanho das amostras é maior que 10, sendo utilizada com menor frequência devido ao custo que a coleta de dados pode ter e necessita de maior habilidade com cálculos; (iii) X  e AM (Mediana e Amplitude), visto que não utiliza cálculos, é uma carta de fácil controle utilizada em subgrupos pequenos. Outra carta existente é a (iv) I e MR (Carta de controle de indivíduos e amplitude móvel), utiliza-se esta quando se torna inviável formar subgrupos para análise dos dados (SILVA, 2003).

Com base nas cartas de controle, são plotados pontos nos gráficos de controle, unidos por segmentos de retas e interpretados em função de linhas horizontais, denominadas Limites de Controle (LC). Para as cartas de controle de indivíduos, onde se embasa este trabalho, temos Limites de Controle Superior (LCS) e Limites de Controle Inferior (LCI) definidos pelas equações 1 e 2, respectivamente.

LCS=X +E_2 R m (1)

LCI=X -E_2 R m (2) São representados peças equações 3 e 4, os limites LCS e LCI para cartas de amplitude móvel.

(3)

LCI=D_3 R m (4)

2.1 Estabilidade do Processo

A análise dos gráficos de controle, gerados a partir das cartas de controle permite determinar se um processo é ou não estável. Quando um ponto encontra-se acima do LCS ou a baixo do LCI, conclui-se que, possivelmente, existe uma causa especial de variação, instabilizando o processo, sendo necessário agir pontualmente para eliminá-la. No entanto, no caso de todos os pontos estarem dentro dos limites de controle, não existindo outros padrões de não aleatoriedade, estima-se que o processo está sob controle estatístico (FERREIRA; ELISEI JUNIOR; MILITANI, 2011).

É importante lembrar que para um processo estar estatisticamente estável é preciso que os pontos no gráfico de controle estejam distribuídos em torno da linha da média, sem seguir tendências crescentes ou decrescentes. Depois da estabilização do processo, a análise sobre a capacidade do mesmo dará subsídios para tomada de decisão em relação a mudanças no sistema produtivo (SANTOS; BATISTA, 2005).

2.2 Capacidade do Processo

Após a verificação da estabilidade do processo pode-se então quantificar sua capacidade a partir dos índices de capacidade (BOTHE, 1997). Conforme Ramos (1997), estudo de capacidade (ou capabilidade) tem por objetivo verificar se um processo atende às especificações dos clientes através dos limites por eles estabelecidos.

Segundo Reginato, Souza e Caten (2011), o Cp é o índice de capacidade que considera apenas a variação do processo, não considerando a localização da média, enquanto o Cpk considera a centralização do processo e as causas especiais. As equações (5) e (6) representam, respectivamente, os índices de Cp e Cpk onde, LSE é o Limite Superior de Especificação, o LIE é o Limite Inferior de Especificação e o σ ̂ é a estimativa do desvio padrão dos valores individuais apresentada na equação (7).

   (5)

 min;   min    ;    (6) =! 

" (7)

Na figura 2 está representado ilustrativamente exemplos de Cp e Cpk, para uma melhor compreensão da análise do processo.

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Figura 2: Exemplo de análise da capacidade dos processos. Fonte: Montgomery (2001) apud Reginato, Souza e Caten ( 2011).

3 Procedimentos Metodológicos

Essa pesquisa possui natureza essencialmente aplicada. Como método de investigação, o estudo de caso foi adotado. O presente trabalho foi realizado utilizando as seguintes etapas: (1) definição do indicador, tipo e especificações; (2) definição do tipo de carta; e (3), definição do tamanho da amostra e frequência de amostragem.

Nos dois processos estudados da Arruela da Turbina (espessura e diâmetro externo), as variações dos processos são recorrentes dos ajustes que o operador realiza no decorrer da produção e manuseio dos instrumentos de medição. Esses ajustes decorrem da possibilidade de diferença de temperatura ambiente e desgaste de ferramentas.

Neste estudo foi utilizada a carta de controle de indivíduos e amplitude móvel (I e MR), uma vez que os dados coletados foram analisados individualmente. A simplicidade operacional desta carta facilitou sua construção e aplicação por operadores, em conjunto com a viabilidade no desenvolvimento dos cálculos.

4 Resultados

Os processos em estudo apresentam especificações do tipo “nominal é melhor”. No caso da espessura a medida padrão é de 1,500 mm, com uma tolerância +- 0,010 mm. Já o processo diâmetro externo, a especificação é de 7,850 mm, com tolerância de +- 0,020 mm. O tamanho da amostra utilizado em ambos os estudos, diâmetro externo e espessura da arruela da turbina, foi de trinta e oito amostras, coletados de forma aleatória em quatro turnos de trabalho entre 14 e 15 de maio/2013.

O tamanho das amostras foi definido utilizando a produção de um lote de arruelas da turbina, onde as peças produzidas foram medidas por amostragem. Os resultados obtidos para os dois processos da arruela da turbina foram elencados da seguinte forma: (a) estudo de estabilidade; (b) estudos de capacidade (CP e CPk) e (c) função perda (custos indiretos da não qualidade).

4.1

Estabilidade do diâmetro externo da arruela da turbina

Após o levantamento dos dados do processo diâmetro externo da turbina foram calculados os limites de controle para a carta de valores individuais a partir da média das medições individuais e a média da amplitude móvel. No caso dos limites de controle de valores individuais utilizou-se as equações (1) e (2), obtendo um limite de controle superior (LCS) de 7,876mm e um limite de controle inferior (LCI) de 7,829mm. Em relação às amplitudes o cálculo foi através das equações (3) e (4), resultando 0,029mm para o LCS e 0mm (zero) para o LCI. A carta preliminar dos valores individuais e das amplitudes está ilustrada, respectivamente, nas figuras (3) e (4). As amostras 10, 11, 15 e 36 apresentam-se fora dos limites de controle.

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Figura 3 – Carta prévia das médias de diâmetro externo. Fonte: autores (2013).

Figura 4 – Carta prévia das amplitudes do diâmetro externo. Fonte: autores (2013).

Devido à existência de causas especiais foi necessário retirá-las e calcular os novos limites de controle. As figuras (5) e (6) ilustram as cartas dos valores individuais e das amplitudes com os limites de controle recalculados.

Figura 5 – Carta da média para diâmetro externo – valores recalculados. Fonte: autores (2013).

(6)

Pode-se observar a partir das figuras 4 e 5 que o processo do diâmetro externo da turbina ainda é instável, pois apresenta pontos fora dos limites de controle. Dessa forma, julga-se necessário uma análise mais aprofundada para eliminar as causas especiais. No que tange as amostras 10, 11, 15 e 36 que se apresentam acima do limite de controle é possível que tenha ocorrido erro de medição. Essa hipótese está embasada na sensibilidade que os instrumentos de medição possuem e no manuseio do operador, gerando assim, as variações ilustradas nas figuras.

4.2 Estabilidade da espessura da arruela da turbina

Após o levantamento dos dados do processo da espessura da arruela da turbina foram calculados os limites de controle para a carta de valores individuais a partir da média das medições individuais e a média da amplitude móvel. No caso dos limites de controle de valores individuais utilizaram-se as equações (1) e (2), obtendo um limite de controle superior (LCS) de 1,508mm e um limite de controle inferior (LCI) de 1,496mm. Em relação às amplitudes o cálculo foi através das equações (3) e (4), resultando 0,008mm para o LCS e 0mm (zero) para o LCI.

A carta preliminar dos valores individuais e das amplitudes está ilustrada, respectivamente, nas figuras (7) e (8). Entre as amostras 01 e 16 verificou-se que as mesmas oscilaram acima da média do processo, ou seja, correspondem 16 itens em sequência acima do eixo central. Já as amostras 17 a 22 apresentaram-se fora dos limites de controle.

Figura 7 - Carta prévia das médias para espessura. Fonte: autores (2013).

Figura 8 - Carta prévia da amplitude para espessura. Fonte: autores (2013).

Devido à existência de causas especiais foi necessário retirá-las e calcular os novos limites de controle. As figuras (9) e (10) ilustram as cartas dos valores individuais e das amplitudes com os limites de controle recalculados.

(7)

1,485 1,490 1,495 1,500 1,505 1,510 1,515 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 MEDIÇÃO LCS LCI

Figura 9 - Carta da média para espessura - valores recalculados

Figura 10 – Carta da amplitude para espessura - valores recalculados. Fonte: autores (2013).

Pode-se observar a partir das figuras 9 e 10 que o processo da espessura da arruela da turbina ainda é instável, pois apresenta pontos fora dos limites de controle. Dessa forma, julga-se necessário uma análise mais aprofundada para eliminar as causas especiais. No que tange às amostras 17 a 22 que se apresentam abaixo do limite de controle, verificou-se desgaste de ferramentas do equipamento em produção. Em relação aos itens 01 a 16 que se mantiveram acima do ponto central do processo, é possível que as causas desse comportamento, estejam relacionadas a ajustes do equipamento em produção e manuseio do instrumento de medição por parte do operador.

4.3

Capacidade do diâmetro externo e espessura da arruela da turbina

O processo do diâmetro externo da arruela da turbina é do tipo nominal-é-melhor. Neste caso, os índices de capacidade Cp e Cpk devem ser calculados. Através das equações (5), (6) e (7) foi calculado o Cp em 1,22 e o Cpk em 1,15. Diante do Cp e Cpk>1 pode-se dizer que o processo é efetivamente capaz, porém necessita de centralização pelo fato dos índices serem diferentes. Após calcular o percentual do diâmetro externo da arruela pôde-se verificar que 0,055% das arruelas ficaram acima do limite superior de especificação.

Da mesma forma que o processo anterior, o processo da espessura da arruela da turbina é do tipo nominal-é-melhor, neste caso, também devem ser calculados os índices de capacidade Cp e Cpk. Através das equações (5), (6) e (7) o Cp resultou em 1,28 e o Cpk em 1,14. Diante do Cp e Cpk>1 pode-se dizer que o processo é efetivamente capaz, porém necessita de centralização pelo fato dos índices serem diferentes. Após calcular o percentual da espessura da arruela pôde-se verificar que 0,032% das arruelas ficaram acima do limite superior de especificação.

(8)

O processo do diâmetro externo da arruela foi constatado que é efetivamente capaz, pois Cp e Cpk>1, mas descentralizado devido Cp não é igual à Cpk. Neste caso, foi calculada a centralização do processo onde Cp=Cpk=1,22.

A probabilidade de peças fora da especificação antes da centralização do processo resultou em 0,034%, após a centralização a probabilidade passou para 0,026%. Produzindo 18.000 peças/ano, a um custo unitário de arruela da turbina em R$ 3,85, resultou em um custo direto da não qualidade em R$ 23,54/ano no processo descentralizado e R$ 17,76/ano no processo centralizado. Para centralizar o processo foi estimado um investimento de R$ 2.000,00 para treinamentos e aquisição de instrumentos de medição. O retorno deste investimento resultou em 346 anos. Particularmente, neste caso, não existe a necessidade de centralizar o processo pelo fato do processo ser capaz e a perda pela não qualidade representar um valor monetário irrisório anualmente.

Já no processo da espessura da arruela, foi constatado que é efetivamente capaz. Isso pois Cp e Cpk>1, mas descentralizado devido Cp não é igual à Cpk. Neste caso, foi calculada a centralização do processo onde Cp=Cpk=1,28.

A probabilidade de peças fora da especificação antes da centralização do processo resultou em 0,033%, após a centralização a probabilidade passou para 0,012%. Produzindo 18.000 peças/ano, a um custo unitário de arruela da turbina em R$ 3,85, resultou em um custo direto da não qualidade em R$ 22,83/ano no processo descentralizado e R$ 8,29/ano no processo centralizado.

Para centralizar o processo foi estimado um investimento de R$ 2.000,00 para treinamentos e aquisição de instrumentos de medição. O retorno deste investimento resultou em 138 anos. Neste caso, não existe a necessidade de centralizar o processo pelo fato do processo ser capaz e a perda pela não qualidade representar um valor monetário irrisório anualmente. Também fica evidente, em ambos os processos, a não necessidade de se investir em tecnologia para a redução de causas comuns na produção atual.

6 Conclusão

A pesquisa investigou o estudo da estabilidade do processo em condições normais de operação e o estudo de capacidade de processo. O primeiro processo estudado consistiu na análise do diâmetro externo da arruela da turbina, onde suas especificações devem atender o acoplamento do mancal de encosto. No que tange ao segundo processo, o estudo focou nas especificações necessárias da espessura da arruela da turbina para que sua base esteja no mesmo plano do mancal de encosto. O controle desses processos é de vital importância para a correta montagem dos turbos alimentadores, pois requerem tolerâncias reduzidas (milesimal/mm) e trabalham com até 250.000 rotações por minuto.

No que tange a estabilidade os dois processos apresentaram-se instáveis, devido a causas especiais. Com destaque ao processo da espessura da arruela, que foi constatado 16 amostras em sequência acima da medida padrão. Já no estudo da capacidade, ficou evidente a efetividade dos processos mesmo que ambos não se apresentaram centralizados.

Desta forma, o trabalho destacou as etapas de análise do controle estatístico do estudo dois processos da arruela da turbina, desde a coleta de dados até a necessidade ou não de investir em centralização de processo ou tecnologia. A aplicação dos métodos estatístico de controle de processos se mostraram eficazes para análise do desempenho dos processos de manufatura de alta precisão. Além disso, contribuíram para definir a decisão de investir na melhoria ou não dos processos.

Referências

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APENDICE A – Coleta de dados para o diâmetro externo da arruela da turbina

ITENS Diam. Externo

Amostra Medição (mm) Amplitude Móvel (mm)

1 7,840 2 7,845 0,005 3 7,860 0,015 4 7,855 0,005 5 7,843 0,012 6 7,850 0,007 7 7,848 0,002 8 7,848 0,000 9 7,845 0,003 10 7,880 0,035 11 7,880 0,000 12 7,850 0,030 13 7,849 0,001 14 7,850 0,001 15 7,880 0,030 16 7,855 0,025 17 7,850 0,000 18 7,854 0,004 19 7,850 0,004 20 7,849 0,001 21 7,850 0,001 22 7,852 0,002 23 7,848 0,004 24 7,850 0,002 25 7,848 0,002 26 7,848 0,000 27 7,847 0,001 28 7,850 0,003 29 7,850 0,000 30 7,849 0,001 31 7,855 0,006 32 7,849 0,006 33 7,840 0,009 34 7,842 0,002 35 7,842 0,000 36 7,900 0,058 37 7,850 0,050 38 7,850 0,000 Média 7,85266 0,00884

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APENDICE B – Coleta de dados para a espessura da arruela da turbina

ITENS Espessura

Amostra Medição (mm) Amplitude Móvel (mm)

1 1,504 2 1,504 0,000 3 1,504 0,000 4 1,508 0,004 5 1,506 0,002 6 1,504 0,002 7 1,504 0,000 8 1,508 0,004 9 1,502 0,006 10 1,508 0,006 11 1,504 0,004 12 1,503 0,001 13 1,506 0,003 14 1,504 0,002 15 1,508 0,004 16 1,505 0,003 17 1,495 0,000 18 1,495 0,000 19 1,495 0,000 20 1,495 0,000 21 1,495 0,000 22 1,495 0,000 23 1,500 0,005 24 1,500 0,000 25 1,500 0,000 26 1,505 0,005 27 1,500 0,005 28 1,498 0,002 29 1,500 0,002 30 1,500 0,000 31 1,498 0,002 32 1,498 0,000 33 1,500 0,002 34 1,505 0,005 35 1,508 0,003 36 1,498 0,010 37 1,504 0,006 38 1,504 0,000 Média 1,50184 0,00238

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