Controle Estatístico do Processo

A necessidade de constante inovação, observada no mercado metalúrgico, por exemplo, acompanha o crescimento e desenvolvimento de novos produtos, tecnologias e processos, que levam o atendimento de normas cada vez mais rigorosas. A qualidade do produto torna-se, nesse cenário, condição básica para a satisfação do cliente. Segundo a ISO (International Standarting Organization), qualidade é a adequação e conformidade dos requisitos que a norma e os clientes estabelecem. Desse modo, a garantia dessas conformidades ocorre durante o processo de produção, no qual é observada a necessidade de utilização de ferramentas de acompanhamento de qualidade, de forma que essa medida do produto possa ser mensurável, retornando um feedback que permite a tomada de ações necessárias para a otimização dos resultados obtidos. É nesse contexto que surge o Controle Estatístico do Processo.

A ferramenta, também conhecida como CEP, consiste em um método de coleta e verificação de amostras de resultados de um processo e suas variações, a fim de obter o controle do funcionamento e diminuição de falhas da produção, por meio da identificação de resultados não-conformes. O CEP trabalha identificando o que ocorreu no processo que resultou em um produto com qualidade não desejada, por meio da determinação da causa raiz, buscando por fim a eliminação dessas causas, reduzindo a variação do processo e garantindo maior estabilidade de produção.

Utilizado para o monitoramento e verificação de variação no processo, o Gráfico de Controle, desenvolvido por Walter Shewhart, consiste em uma representação de uma amostragem de processo, contendo informações como a linha média, que indica o resultado esperado ou realizado do processo, e os limites superior e inferior de controle, estabelecidos por normas ou requisitos solicitados pela produção. Podemos observar na prática um exemplo em uma linha de fábrica que visa produzir um aço com qualidade de norma N, com limite de escoamento entre as faixas de LEmin e LEmáx MPa, limite de resistência entre os valores de LRmin e LRmáx MPa e alongamento mínimo de Amin %. Através dos parâmetros solicitados pode-se ser feita a extração dos resultados para a criação do gráfico de controle, como é observado no exemplo do Gráfico 1 e 2, onde o Gráfico 2 apresentam amostras com desvios abaixo do limite inferior estabelecido.

Gráfico 1 – Exemplo de gráfico de controle para limite de escoamento.

Gráfico 2 – Exemplo de gráfico de controle para limite de resistência.

A partir da identificação de resultados não conformes segue-se uma análise de causas. Existem dois tipos de causas presentes em todo o processo:

Causas de variações comuns: São causas aleatórias, inevitáveis oscilações do processo. Quando um processo apresenta apenas variações comuns a distribuição de produção segue uma distribuição normal. Dizemos que o processo está estável.
Causas de variações especiais: São causas relacionadas às variáveis do processo que afetam diretamente no resultado da produção, são claramente identificadas, podem ser comparadas em sistemas de regressão e devem ser eliminadas para obtenção da qualidade visada no processo. Elas são relacionadas as alterações do parâmetro do processo, média e desvio padrão. Dizemos que o processo está instável. São essas as causas que devem ser tratadas com urgência no CEP. Para isso o conhecimento técnico das áreas de produção é muito útil, permitindo associar rapidamente às variáveis que estão instabilizando a fabricação.

Mas como identificar de forma quantitativa quando o processo se encontra estável ou instável? Logo, ao definir um intervalo de período amostral, a identificação de causas como comuns ou especiais pode ser facilmente auxiliada pela construção de histogramas, distribuições e o acompanhamento de parâmetros estatísticos – limites superior (LSE) e inferior (LIE), média, amplitude amostral, desvio padrão e variância amostrais (σ) e a longo prazo (s) relacionados ao CP, CPk (CPU ou CPL), Pp e Ppk, que indicam as seguintes características do processo:

CP – Capacidade do Processo: relaciona os limites especificados com a variação esperada pela dispersão média do processo.
CP = (LSE – LIE)/(6* σ)
CPk - CPU ou CPL: estão relacionados à distância da média produzida ao limite de especificação mais próximo. CPU indica a proximidade do Limite Superior, enquanto CPL indica a proximidade do Limite Inferior.
CPU = (LSE – média)/(3* σ)
CPL = (média – LIE)/(3* σ)

Sendo assim, quando se torna um valor próximo ou igual ao , indicam uma distribuição centralizada, como observado no Histograma 1. Para distribuições cada vez menos centralizadas, os valores de diminuem, tendendo a assumir o valor de ou , dependendo do limite mais próximo, o valor menor, nesse tipo de situação. É através do que identificamos se a produção tem uma tendência a se deslocar para alguns dos limites de qualidade, quando dizemos que a produção está sob controle, ou seja, e indicam a capacidade real. Quando o controle do processo é imprevisível esses parâmetros não revelam valores significativos.

Histograma 1 – Exemplo de histograma.

Pp – Performance do Processo: relaciona as especificações de produção com a variação de longo prazo do processo (s).
Pp = (LSE – LIE)/(6* s)
PPk – PPU ou PPL: Se relacionam de forma análoga à CPk porém relacionada a performance do processo.
PPU = (LSE – média)/(3* s)
PPL = (média – LIE)/(3* s)

CP’s e PP’s muito próximos indicam maior estabilidade de produção durante intervalos de tempos diferentes.

É visto então que esses parâmetros estatísticos se adequam melhor a processos já estáveis e estão ligados diretamente a como estão sendo produzidos os resultados de saída em diferentes períodos e como a constate da qualidade de produção tem se comportado.

Por fim, pode-se observar que após o processamento dos dados do processo é possível se definir planos de ações alinhados as falhas a serem corrigidas pontualmente. Essas análises permitem conhecer melhor a produção real e facilitam a tomada de decisões para levar ao controle estável e desejável em uma linha de fabricação. A importância de se realizar um plano de controle associado ao controle estatístico do processo cíclico é de extrema importância para a garantia de qualidade, tomada de decisões, soluções de problemas no processo e constância em entregas, garantindo assim a satisfação dos clientes e da linha de produção, e consequentemente o sucesso na conquista do mercado.

Referências:

PORTAL ACTION, Controle Estatístico do Processo. <http://www.portalaction.com.br/controle-estatistico-do-processo> Acesso em: 24/10/2018.

RODRIGUES, Leandro. Controle estatístico de processo: o que é e como analisar. <https://www.voitto.com.br/blog/artigo/controle-estatistico-de-processo> Acesso em: 24/10/2018.

MÜLLER, Bruna Luise. Capacidade e Performance: entenda os índices Cp, Cpk, Pp e Ppk. <https://www.harbor.com.br/harbor-blog/2017/07/06/capacidade-performance-significado/> Acesso em: 24/10/2018.