Controlo Estatistico de Processo (CPE)
Dependendo do propósito da análise podemos definir qualidade, à luz do conceito proposto por Juran, como “adequação ao uso” ou entender qualidade como “o grau de excelência a um preço aceitável e com um controlo de variabilidade a um custo aceitável”.
Para ambas as definições as caraterísticas importantes do produto e do processo, como sejam o tamanho, o peso, número de defeitos, ou outro índice de desempenho, devem ser concretamente definidas, medidas e analisadas (sobre este assunto ver igualmente o artigo sobre o que é o 6-Sigma).
A necessidade dessa medição, que parte do pressuposto básico de que a qualidade será assegurada através da minimização da variabilidade das caraterísticas importantes, ou como Crosby refere “a qualidade é a conformidade com as especificações”, está na origem da utilização de ferramentas estatísticas aplicadas ao estudo da qualidade.
Os primeiros exemplos da utilização de conceitos estatísticos em ambiente industrial datam da década de 30 do séc XX, quando se começa a generalizar a ideia de que qualidade e variabilidade são conceitos antagónicos no sentido em que, onde tem muito um terá necessariamente pouco do outro. Esta ideia é válida tanto para processos como para produtos. Uma atividade dentro de um processo que tenha uma duração irregular pode causar tanta confusão na linha de produção como a irregularidade nas medidas de um lote de parafusos produzido por uma determinada máquina.
O CEP (Controle Estatístico do Processo) pode ser definido como um conjunto de ferramentas de monitorização contínua da qualidade. Com tais ferramentas, consegue-se uma descrição detalhada do comportamento do processo, identificando sua variabilidade e possibilitando o seu controlo ao longo do tempo, através da recolha continuada de dados e da análise e bloqueio de possíveis causas especiais e ou estruturais, responsáveis pelas instabilidades do processo em estudo.
Medir, analisar e monitorizar a variabilidade exige a utilização de ferramentas estatísticas que permitam detetar as anomalias a corrigir. O processo é constituído por quatro fases que se prolongam num ciclo contínuo de melhoria da qualidade:
Para ambas as definições as caraterísticas importantes do produto e do processo, como sejam o tamanho, o peso, número de defeitos, ou outro índice de desempenho, devem ser concretamente definidas, medidas e analisadas (sobre este assunto ver igualmente o artigo sobre o que é o 6-Sigma).
A necessidade dessa medição, que parte do pressuposto básico de que a qualidade será assegurada através da minimização da variabilidade das caraterísticas importantes, ou como Crosby refere “a qualidade é a conformidade com as especificações”, está na origem da utilização de ferramentas estatísticas aplicadas ao estudo da qualidade.
Os primeiros exemplos da utilização de conceitos estatísticos em ambiente industrial datam da década de 30 do séc XX, quando se começa a generalizar a ideia de que qualidade e variabilidade são conceitos antagónicos no sentido em que, onde tem muito um terá necessariamente pouco do outro. Esta ideia é válida tanto para processos como para produtos. Uma atividade dentro de um processo que tenha uma duração irregular pode causar tanta confusão na linha de produção como a irregularidade nas medidas de um lote de parafusos produzido por uma determinada máquina.
O CEP (Controle Estatístico do Processo) pode ser definido como um conjunto de ferramentas de monitorização contínua da qualidade. Com tais ferramentas, consegue-se uma descrição detalhada do comportamento do processo, identificando sua variabilidade e possibilitando o seu controlo ao longo do tempo, através da recolha continuada de dados e da análise e bloqueio de possíveis causas especiais e ou estruturais, responsáveis pelas instabilidades do processo em estudo.
Medir, analisar e monitorizar a variabilidade exige a utilização de ferramentas estatísticas que permitam detetar as anomalias a corrigir. O processo é constituído por quatro fases que se prolongam num ciclo contínuo de melhoria da qualidade:
- Identificar o problema e planear a experiência (ver artigo) – Identificar os pontos críticos na linha de produção e escolher a ferramenta adequada e mais relevante para utilizar;
- Executar a experiência – Aplicar a ferramenta selecionada durante o processo de produção;
- Analisar os resultados da experiência – Analisar os dados recolhidos;
- Introduzir as melhorias – Selecionar as melhorias a introduzir.
A ideia subjacente ao CEP é a de que melhores processos de produção, com menos variabilidade, propiciam melhor qualidade no resultado da produção, com repercussão positiva em termos da diminuição do custo (ver artigo sobre custo de qualidade) devido à inspeção por amostragem e à redução das rejeições.
A amostragem é um conceito central da estatística. Num ambiente real de produção não é possível, porque as quantidades produzidas são muito elevadas, os custos seriam incomportáveis ou porque o processo de análise destrói o produto, inspecionar a totalidade da produção. Assim há que definir uma amostra (um lote) para testar. A dificuldade, e é aqui que vamos precisar da estatística, está na definição do que é um lote (amostra) representativo de toda a produção (universo), dado que o lote (amostra) não pode ser escolhida ao acaso sob pena de a análise sobre ela efetuada não permitir retirar conclusões generalizáveis para o universo da produção.
A segunda razão pela qual a aplicação do CEP melhora a eficiência em termos de custo está relacionada com a redução do número de peças defeituosas (a rejeitar) resultado do processo de produção. Ao reduzir os defeitos reduz-se o tempo de fabrico, o desperdício de matéria-prima e os custos pós-venda. Todas estas reduções se vão repercutir numa redução do custo unitário por peça produzida. Tal redução tem efeitos a curto prazo na medida em que permite à empresa melhores condições competitivas no presente, mas também efeitos a longo prazo já que poderá abrir à empresa novos mercados e dificultará a entrada de concorrentes no seu mercado atual.
Subjacente à utilização da CEP está a necessidade de controlar o processo de fabrico, o qual não deve ser confundido com inspeção. A inspeção evita que peças defeituosas cheguem ao cliente, reduzindo o custo da falta de qualidade. Já o controlo do processo de fabrico diminui o número de peças defeituosas detetadas na inspeção sendo por isso a ferramenta mais eficaz para a captação dos benefícios decorrentes do aumento da qualidade. Uma fábrica realmente eficiente não exige um processo de inspeção intensivo porque confia que o resultado da sua produção está conforme com as especificações.
Uma fábrica que se preocupe com a melhoria contínua do produto é uma fábrica que controla o seu processo de fabrico recolhendo e analisando de forma sistemática dados que lhe permitam identificar as grandes causas que estão subjacentes às irregularidades da linha de produção. Cada vez que uma nova causa é identificada, analisada e eliminada, o processo de produção é estabilizado e a qualidade garantida e melhorada.
As causas de anomalias dos processos de fabrico podem ser divididas em três grandes categorias:
Causa especial – É uma causa única mas suficientemente grande para produzir perturbações fortes no processo. É um evento que ocorre uma única vez ou ocasionalmente de forma imprevisível. Estas causas devem ser eliminadas. Se por alguma razão não forem elimináveis elas devem ser mitigadas recorrendo-se a ações compensatórias;
Causa estrutural – É uma causa que ocorre periodicamente, quando o período de ocorrência é relativamente grande a causa estrutural pode ser confundida com uma causa especial. À semelhança do que acontece com a causa especial, também este tipo de causas deve ser eliminada ou compensada;
Causa comum – Estas causas são relativamente pequenas, mas ocorrem quase sempre em grande número. Embora as causas comuns possam ser reduzidas, elas não podem ser eliminadas.
Os conceitos estatísticos e as ferramentas gráficas que iremos apresentar em detalhe nos próximos artigos permitem identificar, analisar e eliminar causas estruturais e especiais. A redução das irregularidades provenientes das causas comuns obriga ao investimento em novas máquinas, melhores matérias-primas, formação intensiva e melhoria das condições de trabalho.
A amostragem é um conceito central da estatística. Num ambiente real de produção não é possível, porque as quantidades produzidas são muito elevadas, os custos seriam incomportáveis ou porque o processo de análise destrói o produto, inspecionar a totalidade da produção. Assim há que definir uma amostra (um lote) para testar. A dificuldade, e é aqui que vamos precisar da estatística, está na definição do que é um lote (amostra) representativo de toda a produção (universo), dado que o lote (amostra) não pode ser escolhida ao acaso sob pena de a análise sobre ela efetuada não permitir retirar conclusões generalizáveis para o universo da produção.
A segunda razão pela qual a aplicação do CEP melhora a eficiência em termos de custo está relacionada com a redução do número de peças defeituosas (a rejeitar) resultado do processo de produção. Ao reduzir os defeitos reduz-se o tempo de fabrico, o desperdício de matéria-prima e os custos pós-venda. Todas estas reduções se vão repercutir numa redução do custo unitário por peça produzida. Tal redução tem efeitos a curto prazo na medida em que permite à empresa melhores condições competitivas no presente, mas também efeitos a longo prazo já que poderá abrir à empresa novos mercados e dificultará a entrada de concorrentes no seu mercado atual.
Subjacente à utilização da CEP está a necessidade de controlar o processo de fabrico, o qual não deve ser confundido com inspeção. A inspeção evita que peças defeituosas cheguem ao cliente, reduzindo o custo da falta de qualidade. Já o controlo do processo de fabrico diminui o número de peças defeituosas detetadas na inspeção sendo por isso a ferramenta mais eficaz para a captação dos benefícios decorrentes do aumento da qualidade. Uma fábrica realmente eficiente não exige um processo de inspeção intensivo porque confia que o resultado da sua produção está conforme com as especificações.
Uma fábrica que se preocupe com a melhoria contínua do produto é uma fábrica que controla o seu processo de fabrico recolhendo e analisando de forma sistemática dados que lhe permitam identificar as grandes causas que estão subjacentes às irregularidades da linha de produção. Cada vez que uma nova causa é identificada, analisada e eliminada, o processo de produção é estabilizado e a qualidade garantida e melhorada.
As causas de anomalias dos processos de fabrico podem ser divididas em três grandes categorias:
Causa especial – É uma causa única mas suficientemente grande para produzir perturbações fortes no processo. É um evento que ocorre uma única vez ou ocasionalmente de forma imprevisível. Estas causas devem ser eliminadas. Se por alguma razão não forem elimináveis elas devem ser mitigadas recorrendo-se a ações compensatórias;
Causa estrutural – É uma causa que ocorre periodicamente, quando o período de ocorrência é relativamente grande a causa estrutural pode ser confundida com uma causa especial. À semelhança do que acontece com a causa especial, também este tipo de causas deve ser eliminada ou compensada;
Causa comum – Estas causas são relativamente pequenas, mas ocorrem quase sempre em grande número. Embora as causas comuns possam ser reduzidas, elas não podem ser eliminadas.
Os conceitos estatísticos e as ferramentas gráficas que iremos apresentar em detalhe nos próximos artigos permitem identificar, analisar e eliminar causas estruturais e especiais. A redução das irregularidades provenientes das causas comuns obriga ao investimento em novas máquinas, melhores matérias-primas, formação intensiva e melhoria das condições de trabalho.
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