CEP – Controle Estatístico de Processo

CEP – Controle Estatístico de Processo

Quando falamos de CEP em linguagem de produção não estamos falando do famoso código de endereçamento postal usado pelos correios, e sim de Controle Estatístico de Processo.

A ferramenta foi criada na década de 20 por W. A. Shewhart e aprimorada na década de 40 por W. E. Deming e tem por finalidade desenvolver e aplicar métodos estatísticos como parte da estratégia de prevenção de defeitos, melhoria da qualidade de produtos e serviços e redução de custos.

Este método ganhou notoriedade durante a 2ª guerra mundial pela utilização na industrias bélica motivada pela necessidade de se produzir grande quantidade de armas sem a necessidade de inspecionar 100% dos produtos produzidos.

Imagine um produto que possui uma característica importante que pode ser mensurada em kg onde o cliente define por meio de uma especificação o peso deste produto.

Em um pedido qualquer um cliente especificou um total de 42 unidades de 1,000 kg cada uma, porém também deixou claro que não vai aceitar que o conteúdo ultrapasse 50 gramas tanto para mais como para menos, com isso temos a seguinte especificação:
– Especificação = 1,000 kg;
– Quantidade mínima = 0,950 kg;
– Quantidade máxima = 1,050 kg.

Em condições normais de produção existem variáveis que impedem que o produto seja exatamente conforme a especificação e chamamos de causas naturais de variação como:
– Vibrações, temperatura, umidade e condições ambientais;
– Desgaste natural das máquinas;
– Falhas na sistemática do processo, dentre outras.

Se realizarmos a pesagem de cada um dos produtos e classificarmos ele por meio de uma graduação na bancada de trabalho vamos notar uma característica comum onde o maior volume de peças está próximo a especificação e poucas peças estão nas extremidades dos valores criando um formato parecido com uma pirâmide mas que na verdade tem característica da distribuição normal que é a base do CEP.

 

Nas imagens notamos que existem duas peças de cada lado que não atendem a especificação, totalizando 4 unidades de 42 peças com defeitos, um volume relativamente elevado, e que pode estar sofrendo com causas não naturais de variação e que necessitam ser ajustadas ou eliminadas.

Se destacam como causas não naturais de variação: Variação de matéria-prima; Ajuste de máquina; Troca de turnos; Falta de habilidade e experiência do operador.

Desta forma podemos concluir que resolvendo as causas não naturais de variação podemos eliminar e reduzir os desperdícios ou produtos fora da especificação melhorando os resultados da organização, aumentando assim sua receitas com produtos bons e reduzindo as despesas com produtos ruins e eventuais consequências.

Os resultados e cálculos do método CEP são baseados na segmentação do modelo de distribuição normal onde considera-se que o processo está sob controle sempre que as causas de variação não ultrapassem 3 sigmas para mais e 3 sigmas para menos em relação a média ou especificação da engenharia ou cliente.

Em resumo desvios em relação a distribuição normal significa que estamos fazendo produtos ruins e desperdiçando recursos.

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Plano de amostragens

Planos de amostragem

nenhuma empresa tem como objetivo ficar conhecida como “Aquela que faz produtos ruins”, e neste contexto,
existem diversos programas de qualidade, ferramentas de qualidade e sistemas de qualidade podem oferecer vantagens competitivas e auxiliar as empresas em seu gerenciamento, que parecem bonitos na teoria, mas super complexos e caros na prática.

Com isso, o objetivo deste post é desmistificar uma técnica que aparentemente é adotada somente em grandes empresas, mas que vamos demonstrar de forma simples como pode ser adotada por sua empresa.

Inicialmente precisamos compreender alguns conceitos básicos:

Elemento: é a unidade considerada para o estudo estatístico. Representado por uma única peça ou única caixa;
População: consiste no conjunto de todos os elementos existentes ou todos elementos que serão obtidos em um processo com número finito ou infinito;
Lote: uma parte da população determinada por um tempo, pedido ou turno.
Amostra: é a quantidade determinada de elementos da população retirada de forma aleatória para o estudo estatístico;
Tamanho da amostra (n): é o número de elementos que compõem a amostra;
Amostragem: é a quantidade de amostras retiradas de um lote para o estudo, ex.: Em um lote de 2000 unidades no total, podemos retirar 5 amostras com 30 elementos cada amostra:
• Amostragem: 5
• Amostra: 30 elementos;
• Total de elementos: 5 x 30 = 150.
Inspeção: processo de medição, ensaio e exame da unidade de produto ou comparação com especificações.

Agora que tomamos conhecimento dos conceitos básicos precisamos discutir algumas peculiaridades de uma boa amostragem, uma vez que selecionar um volume grande de elementos e amostragens pode elevar drasticamente a quantidade de inspeções realizadas e o desprendimento de mão de obra, porém a garantia de resultados positivos é maior.

Menos amostras e poucos elementos também podem resultar um baixo volume de inspeções e desprendimento de mão de obra, porém a garantia de sucesso nos resultados também é menor.

Para isso uma dica importante é a adoção das tabelas de amostragens da ABNT NBR 5426:1985 elas garantem uma amostragem suficiente para garantir a qualidade baseada em níveis de inspeção.

Para definir o tamanho da amostra basta procurar enquadrar o tamanho do lote com o regime de amostragem onde o nível ameno pode ser adotado em pontos que já estão estabilizados e que futuramente podem ser abortados do CEP, o nível normal é o mais comum e recomendado para níveis de inspeção, já o crítico deve ser adotado em pontos realmente críticos e que apresentam problemas com frequência, uma vez que o volume de elementos nas amostras são maiores.

 

Nada impede que você crie ou adapte a metodologia para as necessidades de sua empresa, não trata-se de uma metodologia obrigatória e sim de uma referência.

Vale lembrar que esta é a definição para amostras em um determinado lote, em processos contínuos as amostragens podem ser distribuídas e realizadas de acordo com a produção diária, exemplo caso 10.000 unidades de um produto sejam fabricadas durante um dia de trabalho de 8 horas, em um regime normal de inspeção deveria selecionar 200 no total, mas podem ser divididas pelas 8 horas trabalhadas ou seja 25 peças por hora.

Lembre-se que amostragens devem ser aleatórias para evitar algum tipo de tendência nos resultados.

Pronto, agora basta aplicar os critérios de inspeção e comparar com os requisitos definidos no projeto ou pelo seu cliente, e este é um tema para um próximo post.

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