Controle Estatístico De Qualidade

[Karina Edling]

A qualidade parte integrante de todos os produtos e servios. No entanto, a conscientizao de sua importncia e a introduo de mtodos formais para o controle e melhoria da qualidade teve seu boom somente a partir do incio do sculo XX, e principalmente aps a dcada de 50.

Para Moretti (2003), a competitividade, em um contexto globalizado, a capacidade de uma organizao em oferecer ao mercado mundial, alternativas capazes de motivar o consumidor a trocar produtos similares de uma organizao por outra. De acordo com Agostinho (2001), a competitividade pode ser caracterizada por alguns fatores dominantes, que se modificam ao longo das dcadas: custo na dcada de 50/60, qualidade em 70, flexibilidade em 80, tempo de resposta em 90 e, finalmente, agilidade a partir de 00.

Neste artigo, a ateno ser voltada para o fator competitivo qualidade que, entre outros, impacta diretamente nos custos e na imagem da empresa. Moretti (2003) cita que a qualidade deve fazer parte do organismo vivo da organizao e que a atitude de qualidade no deve ser vinculada somente a produtos fsicos tangveis, mas tambm a servios intangveis que acompanham ou podem acompanhar o produto fsico.

Este autor diz ainda que, atualmente, a qualidade um conceito incorporado ao dia-a-dia das empresas, tornando-se pr-requisito para qualquer melhoria competitiva. De acordo com Agostinho (2001), a maior qualidade possvel o preo que uma empresa de manufatura deve pagar para manter-se no mundo dos negcios. Para que isso seja obtido, necessrio que as empresas adotem a viso mais geral possvel de qualidade (Moretti, 2003), visando garantir vantagem competitiva em relao ao seu concorrente.

Shewhart percebeu ainda que uma interveno em um determinado processo, baseada em uma nica medida do produto, no era suficiente para garantir um processo estvel e capaz de produzir dentro das especificaes, e que, em contrapartida, demasiadas intervenes no processo, sem uma base estatstica slida que comprove a necessidade da interveno (ou simplesmente tampering, em ingls) podem, ao contrrio do que nosso instinto leva pensar, resultar em aumento da variabilidade do processo, tornando-o instvel e incapaz.

Sentiu-se a necessidade, portanto, de se construir uma ferramenta que fosse capaz de fornecer ao operador uma maneira simples de diferenciar causas normais de causas especiais, garantindo a qualidade do produto atravs de um processo estvel. Shewhart criou, ento, os Grficos de Controle, que consistem em uma representao grfica do comportamento, ao longo do tempo, de uma caracterstica controlada (Figura 1).

Os grficos de controle contm uma linha mdia (LM), que representa o valor mdio da caracterstica que est sendo controlada, uma linha superior de controle (LSC) e uma linha inferior de controle (LIC). Os limites de controle (LSC e LIC) so escolhidos de modo que somente variaes dadas s causas normais permanecero dentro dos limites. Basicamente, qualquer ponto que fique acima do LSC ou abaixo do LIC representar uma causa especial, a qual dever ser investigada e eliminada.

Ao se trabalhar com grficos de controle, a escolha dos limites uma deciso crtica. Segundo Montgomery (2004), caso os limites de controle sejam muito apertados, causas normais podero ser identificadas como causas especiais, j que a probabilidade de um ponto cair fora dos limites de controle aumenta (este o chamado Erro Tipo I).

Inversamente, se os limites de controle forem muito abertos, pontos provocados por causas especiais podem cair dentro dos limites de controle, sendo identificados como causas normais (Erro Tipo II). Costumeiramente, adotam-se limites de controle a 3-sigmas (3 desvios padres da mdia), pelo fato de gerarem bons resultados prticos (Montgomery 2004).

de vital importncia para a empresa que est aplicando o Controle Estatstico de Processo (CEP), que ela saiba distinguir causas especiais de causas normais e que, tanto erros do tipo I quanto do tipo II, sejam sempre evitados. Isto impede a ocorrncia de despesas inteis, gastos de tempo desnecessrios e, principalmente, desperdcio de capital humano e descontentamento dos colaboradores, gerado pela busca intil de uma falsa causa especial.

Na viso dos autores, esta mudana nos limites de controle tambm pode ser interessante quando algum processo encontra-se totalmente fora de controle e, ao mesmo tempo, no integralmente dominado pelos colaboradores da empresa. Neste caso, interessante usar limites de controle mais abertos, principalmente no incio do programa CEP, dando aos colaboradores o tempo necessrio para que as causas especiais mais graves sejam investigadas, sem que haja um desespero generalizado por no se conseguir controlar o processo. Espera-se, ao longo do tempo, que o processo seja mais bem compreendido e controlado, momento no qual sero utilizados os limites de controle a 3-sigma.

O conceito de Capabilidade (ou Capacidade) de um Processo exprime o quanto um processo capaz de atender s especificaes do produto, atravs da comparao da voz do cliente (limites de especificao) com a voz do processo (limites de controle 3-sigma). A Capacidade de um processo deve fornecer um valor que permita analisar o quo adequado o processo no momento de fabricar um produto dentro de suas especificaes.

Existem diversas maneiras de analisar a capabilidade de um processo, mas sem dvida, a melhor e mais simples delas atravs da Razo da Capacidade de um Processo (RCP) (Montgomery, 2004). Existem duas formas de calcular a RCP: a primeira delas consiste no clculo do Cp, o qual compara a variabilidade do processo com os limites de especificao; e o segundo o Cpk, que alm de comparar variabilidade do processo com os limites de especificao do produto, leva em considerao a descentralizao do processo.

Montgomery (2004) diz que o valor mnimo aceitvel para Cp e Cpk de 1, ou seja, a faixa de especificao igual a 6 desvios padres do processo. Neste caso, o processo capaz de produzir 99,73% de itens conformes. Entretanto, comum buscar valores de 1,33 para Cp e Cpk, o que garante 99,9937% de itens conformes. Diz-se que este um valor mnimo desejado. Nota-se que nveis de qualidade six-sigma implicam em valores de Cpk iguais a 2,00.

O Controle Estatstico de Processo uma ferramenta que visa melhoria da qualidade dos produtos atravs da reduo da variabilidade dos processos. Para isso, a utilizao de conceitos e ferramentas estatsticas na identificao de oportunidades de melhoria e na resoluo de problemas essencial. Elas devem ser conhecidas por todos da empresa e constantemente utilizadas.

Finalmente, durante nossa vivncia prtica de implantao de CEP em diversos setores da indstria, observamos que o CEP vai muito alm do simples controle estatstico. Na realidade, o CEP, desde que apoiado e constantemente incentivado pela alta gerncia da empresa, proporciona profundas mudanas culturais benficas para a sade e para a longevidade da empresa.

Um processo de medida est sob controle estatstico quando a exatido e a preciso dos resultados so mantidas, produzindo resultados cuja mdia e desvio padro so previsveis quando aplicados repetidamente a um mesmo componente, ao longo do tempo. Um exemplo poderia ser a aferio da vazo na irrigao localizada. Nessa situao, o processo metrolgico est sujeito apenas a erros aleatrios, provenientes de pequenas e mltiplas causas comuns, inerentes ao sistema de medio. Um grfico de controle permite perceber quando os resultados analticos passam a ser afetados por uma causa especial de erro. Nesse momento, necessrio procurar, identificar e eliminar a causa especial, para que no se torne uma fonte de erro sistemtico permanente.

O controle do processo baseado na realizao de n medies repetidas em cada ocasio, ao longo do tempo, aplicando o procedimento de interesse sobre um mesmo componente ou material. Esse componente ou material deve ser estvel ao longo do tempo.

Limites de controle definitivos devem ser revistos a cada irrigao. O \(LSC\) e o \(LIC\) podem ser determinados estatisticamente, a partir da mdia e do desvio-padro das amostras, funo da variabilidade do processo, de acordo com as Equaes 1 e 2:

um ponto alm dos limites de controle estabelecidos; sequncia de 9 pontos todos acima ou todos abaixo da linha central; 6 pontos consecutivos ascendentes ou descendentes; 2 pontos, numa sequncia de 3; 4 pontos, numa sequncia de 5; 15 pontos sequenciais (acima e abaixo da linha central); 8 pontos numa sequncia (acima e abaixo da linha central).

So muitas as causas especiais que podem ocorrer em que o especialista ou agricultor com conhecimento pode verificar durante uma irrigao. As principais podem estar relacionadas com entupimento, a variao da vazo dos emissores, variaes de presso dentro da subunidade, entre subunidades e unidades consequentemente ocasionando diminuio da uniformidade de irrigao. A Figura 2, mostra a variao de vazo e a capacidade do processo do gotejador durantes as medies de vazo no ensaio. Pode-se observar valores de vazes acima e abaixo dos intervalos de controle. Ao se medir a capacidade de processo bilateral obteve-se o valor de Cp=0,55 indicando que o processo incapaz.

Anomalia ou causas especiais A: O irrigante observa um aumento abrupto da vazo com uma reduo de presso pequena na entrada da rea irrigada e uma reduo de presso grande na sada de linha do sistema. Ao fazer verificaes o irrigante encontra dano causado por roedor ento ele faz reparo na linha de gotejadores.

Causas especiais B: O irrigante observa uma abrupta reduo de vazes com pequeno aumento de presso, tanto na entrada da rea irrigada como na sada de linha do sistema. As verificaes mostram ao bacteriana nos gotejadores. Ele imediatamente aplica composto com cloro e acidifica o sistema para corrigir o problema.

Causas especiais C: O irrigante observa uma abrupta diminuio de vazo a partir da ltima irrigao evento com grandes redues de presso, tanto na entrada e sada da rea irrigada. Uma rpida inspeo revela no sistema de filtragem uma grande queda de presso, indicando a necessidade de limpeza. A vazo e as presses normalizam aps a limpeza do filtro.

c80f0f1006