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FERRAMENTAS DA  QUALIDADE João Paulo Pinto, PhD MSc(Eng) FACULDADE DE ENGENHARIA Maio 009
 
ENQUADRAMENT O ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
 
FILOSOFIA  Esta consiste nos  seguintes princípios : ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
GESTÃO Trabalho em equipa Técnicas de resolução de problemas Focus no cliente
RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS ,[object Object],IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA ANÁLISE DO PROBLEMA Implementação das soluções e dos procedimentos que assegurem que o problema será de facto eliminado! 5 Selecção da(s) causa(s) mais importante(s) do problema;  4 Listagem de todas as causas potenciais do problema; 3 Descrição da extensão e caracterização do problema; 2 Decisão sobre o problema a considerar prioritariamente; 1 D E S C R I Ç Ã O FASE
AS  7   FERRAMENTAS  CLÁSSICAS DA QUALIDADE diagrama de pareto diagrama causa-efeito histograma gráficos cartas de controlo diagrama do processo folha de verificação Identificação do Problema Análise do Problema
AS  7  FERRAMENTAS ,[object Object],[object Object],[object Object]
O DIAGRAMA DE CAUSA-EFEITO aka ISHIKAWA DIAGRAM  (Toquio, 1943) Problema de  Qualidade Máquinas Medição Pessoas Processo Ambiente Materiais Faulty testing equipment Incorrect specifications Improper methods Poor supervision Lack of concentration Inadequate training Out of adjustment Tooling problems Old/worn Defective from vendor Not to specifications Material- handling problems Deficiencies in product design Ineffective quality management Poor process design Inaccurate temperature  control Dust and Dirt Procure  quantificar  as causas dos problemas; comece pelo mais importante! –  first things first
EXERCÍCIO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
HISTOGRAMA ,[object Object],[object Object],[object Object],0 5 10 15 20 25 30 35 40 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],TPC : Ver o software de análise “ minitab ” Pesquisar softwares de análise de dados
[object Object],[object Object],[object Object],EXERCÍCIO 2 20 1 10 1 19 0 9 3 18 1 8 0 17 2 7 5 16 2 6 1 15 1 5 1 14 1 4 2 13 0 3 0 12 0 2 1 11 2 1 D e f e i t o s Peça Defeitos Peça
DIAGRAMA  DE PARETO ,[object Object],[object Object],% de cada causa Vibrações  iluminação Temperatura elevada Ruído horários Instalações sanitárias Outras causas (64) (13) (10) (6) (3) (2) (2) CAUSAS DE INSATISFAÇÃO DOS COLABORADORES 0 10 20 30 40 50 60 70
PRINCÍPIO DA ANÁLISE ABC/PARETO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
GRÁFICO  A B C A B C vendas PERCENTAGEM DE DEFEITOS IMPACTO DOS DEFEITOS
EXERCÍCIO ,[object Object],40 12 Outros defeitos 80 23 Erros de corte 70 15 Soldadura mal executada 20 36 Acondicionamento dos materiais 100 9 Furação deficiente 60 128 Defeito de dobragem 80 91 Má qualidade da chapa Impacto   (1..100%) Nº de Defeitos ELEMENTOS DEFEITUOSOS
FORMULÁRIOS DE RECOLHA DE DADOS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Exemplo  1 . qualidade do produto
Exemplo  2 . defeitos nos rolamentos
Exemplo  3 .  aplicação aos serviços
EXERCÍCIO ,[object Object],[object Object],[object Object]
FLUXOGRAMA  OU  GRÁFICO DE FLUXOS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
 
Identificação do fluxograma, etc. C o m e n t á r i o s, notas Quem executou o fluxograma? Comentários Comentários necessários, esclarecimentos, orientações, referências... Quanto tempo demora? Esta coluna pode ser omitida ou substituida por outra (ex. Custos). Nota: Todos os documentos codificados Recorrer à simbologia “quase” universal. Atenção à Simplicidade, facilidade na leitura e no acompanhamento. Nota:  pode recorrer a cores, tipos de linha, ou padrões para diferenciar, codificar ou uniformizar... Quem faz? Quem decide? Observações Timings Documentos ou instruções Fluxo de informação ou materias Intervenientes F L U X O G R A M A  D E  U M  P R O C E S S O
EXERCÍCIO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
GRÁFICO DE TENDÊNCIA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Convém distingir entre  variação natural  (depende do processo, incontrolável,  aleatório ) e  variação anormal  ( processos fora de controlo estatístico,  tendenciais ,  controlável)
GRÁFICO DE DISPERSÃO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
CORRELAÇÃO POSITIVA CORRELAÇÃO NEGATIVA CORRELAÇÃO NULA
EXERCÍCIO  (tpc) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
 
CARTAS DE CONTROLO Control Charts Statistical Process Control Quality Control
INTRODUÇÃO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
OBJECTIVOS  DAS  CARTAS DE CONTROLO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
PRINCIPAIS TIPOS DE CARTAS DE CONTROLO A m o s t r as de dimensão não constante N º   d e   d e f e i t o s por unidade u A m o s t r as  d e   d i m e n s ã o  c onstante Nº de defeitos c A m o s t r as de dimensão   n ã o   c o n s t a n t e %   d e   u n i d a d e s   d e f e i t u o s a s p Amostras de dimensão constante Nº de unidades defeituosas np ATRIBUTO (ex. sim/não) Valores individuais e Amplitude móvel X i R m Quando existe apenas uma observação por lote. Média móvel e Amplitude móvel X barra m R m Não exige escolaridade mínima do operador Mediana e  Amplitude Md R Sub-grupos de dimensão entre 2 e 10 valores; Média e  Amplitude ( range ) X barra   R VARIÁVEL (ex. peso, altura) Situação de Aplicação TIPO DE CARTA DE CONTROLO Característica
ATRIBUTOS vs. VARIÁVEIS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
VARIAÇÃO NATURAL 10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20
CONTROLO DE PROCESSOS ,[object Object],UCL LCL média do processo ± 3  variação natural TODOS OS PONTOS FORA DOS LIMITES SÃO DEVIDOS A CAUSAS TENDENCIOSAS
As sample size gets  large  enough  (   50) ... TEOREMA DO LIMITE CENTRAL sampling distribution becomes almost normal regardless of population distribution.
Média Desvio padrão TEOREMA DO LIMITE CENTRAL
95.5% dos dados estão em ± 2s ` PROPRIEDADES DA  DISTRIBUIÇÃO NORMAL 99.7% dos dados estão dentro de 3s `
PROCEDIMENTO DAS  CARTAS DE CONTROLO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
CAUSAS COMUNS RESULTANTES DA VARIAÇÃO NATURAL 425   Peso (grs)
Causas atribuíveis… (a) Localização Grams média
peso média Causas atribuíveis… (b) Distribuição
Peso Média (b) Distribuição Causas atribuíveis…
peso Média (c) Forma Causas atribuíveis…
Efeito das causas nos processos Presença de  causas atribuíveis
Efeito das causas nos processos Apenas presença de  causas aleatórias ( processo em controlo!!! )
UCL Nominal LCL Provável causa atribuível 1  2  3 Amostras
 
 
 
 
 
 
CARTA DE CONTROLO PARA VARIÁVEIS  (R) Numero da   A M O S T R A amostra 1 2 3 4 Range Média 1 0.5014 0.5022 0.5009 0.5027 2 0.5021 0.5041 0.5032 0.5020 3 0.5018 0.5026 0.5035 0.5023 4 0.5008 0.5034 0.5024 0.5015 5 0.5041 0.5056 0.5034 0.5039 Special Metal Screw
CAPABILIDADE DOS PROCESSOS ,[object Object],[object Object],[object Object]
CAPACIDADE E CAPABILIDADE NÃO SÃO SINÓNIMOS ,[object Object],[object Object],[object Object]
INDICES DE CAPABILIDADE ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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ANÁLISE DA CAPABILIDADE DO PROCESSO ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
CAPABILIDADE DOS PROCESSOS Limite  inferior Média Limite Superior  6 sigma 4 sigma 2 sigma
LIC(L) = 78 gr/m2 LSC(U) = 82 gr/m2 80 gr/m2 79.5 gr/m2 Desvio padrão = 5.6 gramagem

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As 7 Ferramentas da Qualidade

  • 1. FERRAMENTAS DA QUALIDADE João Paulo Pinto, PhD MSc(Eng) FACULDADE DE ENGENHARIA Maio 009
  • 2.  
  • 3.
  • 4.  
  • 5.
  • 6.
  • 7. GESTÃO Trabalho em equipa Técnicas de resolução de problemas Focus no cliente
  • 8.
  • 9. AS 7 FERRAMENTAS CLÁSSICAS DA QUALIDADE diagrama de pareto diagrama causa-efeito histograma gráficos cartas de controlo diagrama do processo folha de verificação Identificação do Problema Análise do Problema
  • 10.
  • 11. O DIAGRAMA DE CAUSA-EFEITO aka ISHIKAWA DIAGRAM (Toquio, 1943) Problema de Qualidade Máquinas Medição Pessoas Processo Ambiente Materiais Faulty testing equipment Incorrect specifications Improper methods Poor supervision Lack of concentration Inadequate training Out of adjustment Tooling problems Old/worn Defective from vendor Not to specifications Material- handling problems Deficiencies in product design Ineffective quality management Poor process design Inaccurate temperature control Dust and Dirt Procure quantificar as causas dos problemas; comece pelo mais importante! – first things first
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18. GRÁFICO A B C A B C vendas PERCENTAGEM DE DEFEITOS IMPACTO DOS DEFEITOS
  • 19.
  • 20.
  • 21. Exemplo 1 . qualidade do produto
  • 22. Exemplo 2 . defeitos nos rolamentos
  • 23. Exemplo 3 . aplicação aos serviços
  • 24.
  • 25.
  • 26.  
  • 27. Identificação do fluxograma, etc. C o m e n t á r i o s, notas Quem executou o fluxograma? Comentários Comentários necessários, esclarecimentos, orientações, referências... Quanto tempo demora? Esta coluna pode ser omitida ou substituida por outra (ex. Custos). Nota: Todos os documentos codificados Recorrer à simbologia “quase” universal. Atenção à Simplicidade, facilidade na leitura e no acompanhamento. Nota: pode recorrer a cores, tipos de linha, ou padrões para diferenciar, codificar ou uniformizar... Quem faz? Quem decide? Observações Timings Documentos ou instruções Fluxo de informação ou materias Intervenientes F L U X O G R A M A D E U M P R O C E S S O
  • 28.
  • 29.
  • 30. Convém distingir entre variação natural (depende do processo, incontrolável, aleatório ) e variação anormal ( processos fora de controlo estatístico, tendenciais , controlável)
  • 31.
  • 32. CORRELAÇÃO POSITIVA CORRELAÇÃO NEGATIVA CORRELAÇÃO NULA
  • 33.
  • 34.  
  • 35. CARTAS DE CONTROLO Control Charts Statistical Process Control Quality Control
  • 36.
  • 37.
  • 38. PRINCIPAIS TIPOS DE CARTAS DE CONTROLO A m o s t r as de dimensão não constante N º d e d e f e i t o s por unidade u A m o s t r as d e d i m e n s ã o c onstante Nº de defeitos c A m o s t r as de dimensão n ã o c o n s t a n t e % d e u n i d a d e s d e f e i t u o s a s p Amostras de dimensão constante Nº de unidades defeituosas np ATRIBUTO (ex. sim/não) Valores individuais e Amplitude móvel X i R m Quando existe apenas uma observação por lote. Média móvel e Amplitude móvel X barra m R m Não exige escolaridade mínima do operador Mediana e Amplitude Md R Sub-grupos de dimensão entre 2 e 10 valores; Média e Amplitude ( range ) X barra R VARIÁVEL (ex. peso, altura) Situação de Aplicação TIPO DE CARTA DE CONTROLO Característica
  • 39.
  • 40. VARIAÇÃO NATURAL 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
  • 41.
  • 42. As sample size gets large enough (  50) ... TEOREMA DO LIMITE CENTRAL sampling distribution becomes almost normal regardless of population distribution.
  • 43. Média Desvio padrão TEOREMA DO LIMITE CENTRAL
  • 44. 95.5% dos dados estão em ± 2s ` PROPRIEDADES DA DISTRIBUIÇÃO NORMAL 99.7% dos dados estão dentro de 3s `
  • 45.
  • 46. CAUSAS COMUNS RESULTANTES DA VARIAÇÃO NATURAL 425 Peso (grs)
  • 47. Causas atribuíveis… (a) Localização Grams média
  • 48. peso média Causas atribuíveis… (b) Distribuição
  • 49. Peso Média (b) Distribuição Causas atribuíveis…
  • 50. peso Média (c) Forma Causas atribuíveis…
  • 51. Efeito das causas nos processos Presença de causas atribuíveis
  • 52. Efeito das causas nos processos Apenas presença de causas aleatórias ( processo em controlo!!! )
  • 53. UCL Nominal LCL Provável causa atribuível 1 2 3 Amostras
  • 54.  
  • 55.  
  • 56.  
  • 57.  
  • 58.  
  • 59.  
  • 60. CARTA DE CONTROLO PARA VARIÁVEIS (R) Numero da A M O S T R A amostra 1 2 3 4 Range Média 1 0.5014 0.5022 0.5009 0.5027 2 0.5021 0.5041 0.5032 0.5020 3 0.5018 0.5026 0.5035 0.5023 4 0.5008 0.5034 0.5024 0.5015 5 0.5041 0.5056 0.5034 0.5039 Special Metal Screw
  • 61.
  • 62.
  • 63.
  • 64.
  • 65.
  • 66. CAPABILIDADE DOS PROCESSOS Limite inferior Média Limite Superior 6 sigma 4 sigma 2 sigma
  • 67. LIC(L) = 78 gr/m2 LSC(U) = 82 gr/m2 80 gr/m2 79.5 gr/m2 Desvio padrão = 5.6 gramagem

Notas del editor

  1. Este ficheiro foi iniciado a 12 de Dezembro de 2003 . Baseou-se num caderno técnico do IPQ com o mesmo nome. Cópias cedidas pela Eng Anabela Carrapatoso,