Liderança e Gestão

Comente 16.03.20 269 Visualizações Imprimir Enviar
Controle Estatístico de Processo

Controle Estatístico de Processo:   em qualquer processo, a estabilidade é fundamental. Os sistemas da qualidade aferem a estabilidade do processo, ou seja, um processo certificado não garante a qualidade do produto (no sentido popular do termo – qualidade = “coisa boa”), mas sim a estabilidade do processo. Ou seja, de nada adianta um chef de cuisine produzir um prato excepcional, se não puder repetir este prato sempre que for demandado. E a ferramenta da qualidade mais adequada para aferir esta estabilidade é o Controle Estatístico de Processo. Se você quiser ser notificado dos próximos artigos, cadastre seu e-mail aqui ao lado, em Assine o Blogtek! SEU E-MAIL NÃO SERÁ USADO POR TERCEIROS.

Controle Estatístico de Processo – história e conceito

Alguns autores tratam como sinônimos os termos Controle Estatístico de Processo e Cartas de Controle. Na realidade, são coisas distintas. As Cartas de Controle formam a ponta mais visível do controle.

As cartas de controle foram uma ferramenta desenvolvida por Shewhart para distinguir as causas comuns das causas especiais de desvios, através de um mecanismo estatístico, com forte percepção visual.

É preciso entender que NENHUM processo produzirá resultados ABSOLUTAMENTE iguais: haverá sempre alguma variabilidade, admissível ou não.

Causas comuns: Efeito acumulativo de causas não controláveis, com pouca influência individualmente. Exemplos: variações não significativas em vibrações, temperatura, umidade…

Causas especiais: Falhas ocasionais que ocorrem durante o processo, com grande influência individualmente. Exemplos: variações que instabilizem o processo, tais como matéria prima inadequada, erros de operação, falhas no ajuste de máquinas…

Um processo está sob controle quando não há causas especiais afetando o processo.

Controle estatístico de Processo – como fazer?

Conforme mencionado, as Cartas de Controle são apenas a parte visível do processo, o qual engloba diversas etapas:

1 – Definir a ferramenta para coleta de dados

2 – Definir a amostra: definir a amostra que será analisada, e definir a forma de coletar. Para se ter ideia da complexidade desta etapa, podemos remeter às pesquisas eleitorais. Muitas pessoas estranham que uma pesquisa feita com alguns poucos milhares de respondentes possa de fato apontar a tendência em uma eleição. Porém, as ferramentas de pesquisa são confiáveis, desde que se defina o grau de confiança requerido (100% só será possível com 100% de amostragem…), e que a forma de coletar os dados seja representativa, em termos de gênero, condição social, dispersão geográfica, além da forma de obtenção de dados. Por exemplo, uma pesquisa via Internet não é representativa, pois muitos não tem acesso à Internet, e mesmo dentre os que têm acesso, a pesquisa só será mostrada àqueles em conformidade com os algoritmos de busca, que privilegiam certos grupos em função de suas preferências.

3 – Definir os limites do processo: teremos uma linha de média, e será necessário estabelecer os limites superior e inferior de controle, que podem ser definidos com base em requisitos legais, de prefer6encia, ou por 3 desvios padrão acima (Limite Superior de Controle LSC) e 3 desvios padrão abaixo (Limite Inferior de Controle LIC). Aí origina o termo 6 Sigma – sigma é a letra grega habitualmente empregada para desvio padrão, e neste intervalo temos 6 desvios padrão, o que representa a quase totalidade de eventos.

Controle Estatístico de Processo
Controle Estatístico de Processo

4 – Identificar as variações: quais variações são admissíveis, quais não? Alguns critérios possíveis:

4.1 – Um ou mais pontos fora dos LSC e LIC

4.2 – Sete ou mais pontos acima ou abaixo da linha média

4.3 – Sete ou mais pontos apresentam uma sequência ascendente ou descendente

4.4 – Dois pontos consecutivos entre as linhas +2 Sigma e +3 Sigma, ou entre -2 Sigma e -3 Sigma.

5 – Identificar as causas das variações, e estabelecer planos de ação. É fundamental entender se o requisito em avaliação é “Mais é melhor” (por exemplo, resistência mecânica), ou “Menos é melhor” (por exemplo, nível de ruído). Com este entendimento, podemos avaliar se é uma variação indesejada, e neste caso devemos pesquisar a causa básica (por exemplo, com o diagrama de Ishikawa), estabelecer um plano de ação (5W, 2H), controlar as ações definidas (PDCA). Caso seja uma variação positiva, devemos identificar o que levou a esta variação positiva, e também consolidar estas ações, o que provavelmente levará a uma nova média, e nos levará a construir nova carta de controle.

A cada semana, publicamos novos artigos aqui no Blogtek, sobre Gerenciamento de Projetos, Gestão da Manutenção, e tópicos sobre Liderança e Gestão. Também semanalmente publicamos um vídeo, os quais podem ser acessados em youtube.com/c/Blogtek. Para manter-se informado sobre os próximos artigos, cadastre seu e-mail em Assine o Blogtek! SEU E-MAIL NÃO SERÁ USADO POR TERCEIROS.

Clique aqui e cadastre-se para receber uma notificação por email sempre que um novo artigo for postado

Seu email não será utilizado por terceiros nem para envio de spam.
Stonner

Rodolfo Stonner, Engenheiro Mecânico pela UFRJ, atuou como Engenheiro de Equipamentos Sênior da Petrobras, e foi Gerente de Construção e Montagem das Obras Extramuros da Refinaria Abreu e Lima (RNEST), em Pernambuco. Atualmente aposentado, é consultor e instrutor nas áreas de Gerenciamento de Projetos e Gestão da Manutenção, e está atuando com a Deloitte na implantação do PMO para a Refinaria de Talara, Peru. Gosta de lecionar, trocar experiências e conhecimentos, é certificado como PMP (Project Management Professional) e RMP (Risk Management Professional) pelo PMI, e CRE (Certified Reliability Engineer) pela ASQ.

Newsletter

Seja notificado sempre que um novo conteúdo estiver disponível.

Não se preocupe, não temos prática de enviar spam.