3. Plano de Controle
O Plano de Controle é derivado do FMEA;
O Plano de Controle inclui todos controles previstos em cada
operação listada no Fluxograma de Processo;
Técnicas à Prova de Erro (Poka Yoke / Mistake Proofing)
devem ser preferidas a controles convencionais;
Estabelecer as características a serem verificadas, os
métodos e o plano de reação em cada etapa aplicável do
processo;
Pode ser incorporado às Folhas de Processos.
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7. Características Especiais
Controle Robusto
Dispositivo à Prova
de Erro
Controle Estatístico de
Processo
Poka Yoke /
Mistake Proofing
Cartas de Controle e Análise de
Capabilidade
Preferencial
Recomendável
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Inspeção 100%
Contenção (85% eficaz)
12. Interface com outros documentos
Fluxograma de Processo
PFMEA
Plano de Controle
Op. 30
Colocar
água na
cuia
Cevar a
erva
Queimar a
erva
Gosto
amargo
Água muito
quente
Chiado
da
chaleira
Experiment
ar
chimarrão
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Folhas
de
Processo
13. Controle Estatístico de Processos CEP
Controle Estatístico de Processo (Statistical Process Control
– SPC).
Definição: método preventivo de se comparar, continuamente,
os resultados de um processo com referenciais, identificando a
partir de dados estatísticos as tendências para variações
significativas, a fim de eliminar ou controlar essas variações;
Objetivo: reduzir a variabilidade de um processo através da
eliminação das causas especiais de variação.
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16. Medidas de Variação
Amplitude (A ou R):
R = Maior leitura – menor leitura
Desvio padrão (s):informa quanto os dados
estão dispersos em torno da média. Para
variações pequenas o desvio padrão é
pequeno.
xi 2
1
S
xi2
n 1
n
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18. Tipos de Variação
Aleatória:
Inerentes ao processo;
Podem ser eliminadas
somente através de
melhorias no
processo;
Tipicamente 15% dos
problemas;
Causas comuns.
Não Aleatória:
Devido a razões
identificáveis
(assinaláveis);
Podem ser eliminadas
através de ações do
operador ou da
gerência;
Tipicamente 85% dos
problemas;
Causas especiais.
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20. Variabilidade e Previsibilidade
Todos os processos
têm variação... Mas
somente variação
devido a causas
comuns é previsível.
Um processo está sob
controle estatístico
quando somente
causas comuns estão
presentes.
Processo sob ação de
causas comuns
Processo sob ação de
causas especiais
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21. Controle de Processo
Processo sob controle:
• Causas especiais eliminadas
• Presença somente de causas comuns de variação
• Processo estável
• Processo previsível
Processo fora de controle:
• Presença de causas especiais
• Processo instável
Implementação de
• Processo não previsível
Controle de Processo
m
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23. Cartas de Controle: objetivo
Identificar causas especiais
de variação.
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24. Principais Tipos de Cartas de Controle
Dados Tipo Atributos
Para itens defeituosos (carta p)
Para defeitos (carta c)
Dados Tipo Variáveis
X e AM (individuais e amplitude móvel)
X e R (média e amplitude)
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25. Cartas: apresentação
Composta de dois gráficos:
Gráfico das médias (X) ou dos valores
individuais (I)
Mostram a localização do processo
Tipicamente possuem Limites Inferiores e
Superiores de Controle (LIC / LSC)
Gráfico das amplitudes (R) ou amplitude
móvel (mR)
Mostram a variação (disperção) do processo
Possuem somente Limite Superior de
Controle (LSC)
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26. Processo Estável = Sob Controle
Histograma: “fotografia
do processo”
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Carta de controle:
comportamento ao longo
do tempo
27. Determinação dos Limites de Controle
Limites para gráfico Xbar
x1 + x2 + ... xk
==
x
k
=
LSC = x + A2R
=
LIC = x - A2R
Onde:
Aproximadamente igual a 3
Desvios Padrão
=
x = média das médias das amostras
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28. Critérios para identificação de causas especiais nas
cartas de controle
8 ou mais pontos acima ou abaixo
da Linha Central
Possíveis causas:
Mudança no ajuste de máquina
Processo, método ou material diferente
Avaria de um componente na máquina
Quebra de máquina
Grande variação no material recebido
6 ou mais pontos Subindo ou
Descendo
Possíveis causas:
Desgaste de Ferramenta
Gradual desgaste do equipamento
Desgaste relacionado ao
instrumento de medição
Pontos fora dos Limites de Controle
Possíveis causas:
Erro na medição ou digitação
Quebra de ferramenta
Instrumento de medição desregulado
Operador não consegue identificar a medida
Deslocamento da Média
Possíveis causas:
Novo Método
Nova Máquina
Melhoria de Qualidade
Novo Lote de Material
Periodicidade dos Pontos
Possíveis causas:
Não-uniformidade na matéria-prima recebida
Rodízio de Operadores, Gabaritos e
instrumentos
Diferença entre turnos
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29. Processo Instável = Fora de Controle
Presença de causas
especiais
Presença de causas
especiais
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30. Exemplos
Criação de uma carta:
Virtual Machine
Formulário Carta de Controle
Exemplo 1
Exemplo 2
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32. Capabilidade de Processo - Conceitos
Tolerâncias: especificações de engenharia que representam requisitos do
produto.
Capabilidade do Processo: representa o melhor desempenho do processo e é
determinada pela variação das causas comuns. Isso é demonstrado quando o
processo está sendo operado sob controle estatístico.
A capabilidade potencial do processo (Cp) é a entre tolerância e a
variabilidade do processo.
A capabilidade efetiva do processo (Cpk) mede a localização da variação do
processo com relação aos limites de especificação. É a condição real de
operação do processo. Considera a variação dentro dos subgrupos sc (desvio
padrão estimado por Rbar/d2) – estudo de curto prazo.
Desempenho do Processo: representa o desempenho geral do processo
considerando todas as variações presentes.
O desempenho potencial e efetivo do processo (Pp/Ppk) tem conceito similar
ao da capabilidade, porém utiliza a variação entre os subgrupos sp, que é a
variação total do processo (desvio padrão amostral s longo prazo.
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33. Cálculo da Capabilidade do Processo
Índice de Capabilidade Potencial
do Processo
Amplitude da tolerância
Cp = Amplitude do processo
LSE – LIE
Cp =
6sc
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Onde:
_
sc = R
d2
34. Calculando Cp
Exemplo:
Dimensão = 9,0mm 0.5mm
Média do processo = 8,80 mm
Amplitude média = 0,33 mm
Tamanho da amostra = 5
LSE – LIE
Cp =
6sc
Onde:
_
sc = R
d2
9.5 - 8.5
= 1,17
Cp =
6 (0,33/2,326)
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35. Cálculo da Capabilidade do Processo
Índice de Capabilidade “efetiva”
do Processo
_
Cpk = mínimo
_
x - LIE
LSE - x
;
3sc
3sc
Onde:
_
sc = R
d2
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36. Calculando Cpk
Exemplo:
Dimensão = 9,0mm 0.5mm
Média do processo = 8,80 mm
Amplitude média = 0,33 mm
Tamanho da amostra = 5
_
_
Cpk = mínimo
x - LIE
LSE - x
;
3sc
3sc
0,70
Cpk = mínimo
8.80 - 8.50
3 (0,33/2,326)
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;
1,64
9.50 - 8.80
3 (0,33/2,326)
= 0,70
38. Processos capazes e não capazes
Limites de
Especificação
(a) Variação natural
excede os limites de
especificação; processo
não é capaz de atender
as especificações o tempo
todo.
Processo
Limites de
Especificação
(b) Limites de especificação e
variação natural são iguais;
processo é capaz de atender
as especificações a maior
parte do tempo.
Processo
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39. Processos capazes e não capazes
Limites de
Especificação
(c) Limites de especificação
maiores que a variação
natural do processo; o
processo é capaz de
atender a especificação
ao longo do tempo.
Processo
(d) Limites de especificação
maiores que a a variação natural
do processo, mas o processo
está descentralizado. Processo
capaz mas alguns resultados
não vão atender o limite
superior de especificação.
Limites de
Especificação
Processo
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40. Análise da capabilidade
Cp < 1: a capabilidade do
processo é inadequada à
tolerância exigida.
1 ≤ Cp ≤ 1,33: a
capabilidade do processo
está em torno da diferença
entre as especificações.
Cp > 1,33: a capacidade do
processo é adequada à
tolerância exigida (resta 30%
de “folga” na tolerância).
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41. Desempenho do Processo
Índice de Desempenho Potencial
do Processo
Amplitude da tolerância
Pp = Amplitude do processo
LSE – LIE
Pp =
6sp
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Onde: sp = s
