Qual é o gráfico de controle que acompanha a variabilidade de um processo?

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• EXERCÍCIOS - Exercício 12
• Qual o gráfico de controle que acompanha a variabilidade de um processo?
• Quais são os gráficos de controle mais sensíveis à variabilidade na medição?
• Quais são os tipos de gráficos de controle?
• Como demonstrar a variabilidade de um processo?

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Aula 6
(FCC - 2010 - METRÔ-SP - Supervisor de Linha Operacional). No processo de gestão da qualidade, o gráfico de controle que acompanha a variabilidade de um processo, identificando suas causas comuns (intrínsecas ao processo) e especiais (aleatórias), corresponde:
à carta de controle.
São elementos de uma Carta de Controle, EXCETO:
% de defeitos
(CESGRANRIO - 2011 - Petrobras - Engenheiro de Produção Júnior - 2011). Os gráficos de controle da qualidade são elementos visuais para o monitoramento de características dos produtos e processos, de forma a indicar alterações numa linha de produção.
Para planejar um gráfico de controle, é preciso estabelecer:
a frequência de amostragem e o tamanho da amostra.
(CESGRANRIO - 2018 - Petrobras - Técnico Químico de Petróleo Júnior). Uma carta de controle para um instrumento de medição é feita pelo estudo gráfico das medições periódicas realizadas usando um padrão ou amostra de controle que produz um valor medido, a priori conhecido.
NÃO constitui uma função da carta de controle:
fornecer valores de repetitividade e reprodutibilidade para qualquer método a ser desenvolvido nesse instrumento.
Interpretando a Carta de Controle abaixo, pode-se afirmar:
Processo com pontos fora do limite de controle
(CESGRANRIO - 2015 - Petrobras - Técnico de Operação Júnior). A ferramenta da qualidade denominada Gráfico de Controle é utilizada para:
acompanhar a não conformidade de um processo.
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EXERCÍCIOS - Exercício 12

• (FCC 2010)

No processo de gestão da qualidade, o gráfico de controle que acompanha a variabilidade de um processo, identificando suas causas comuns (intrínsecas ao processo) e especiais (aleatórias), corresponde.

A) à carta de controle.

B) ao diagrama de causa e efeito

C) ao fluxograma.

D) ao diagrama de dispersão

E) à estratificação.

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Controle estatístico de processos, é uma ferramenta gráfica usada para monitorar o desempenho contínuo. Os gráficos de controle mostram a variação do processo enquanto o trabalho está em andamento. Ele fornece um meio de monitorar o estado do processo em tempo real e detectar problemas. Gráficos de controle estabelecem limites de desempenho. Eles também nos ajudam a descobrir causas de variação atribuíveis e as distinguem de causas ocasionais. Existem muitos tipos de cartas de controle em uso atualmente. Portanto, o gráfico de controle pode ser aplicado a muitos tipos de dados. Eles também auxiliam na criação de uma base a partir da qual os profissionais podem discutir e abordar os problemas de desempenho do processo. Cartas de controle são aplicáveis para qualquer cenário que varia com o tempo. Estamos particularmente interessados em usar esses tipos de ferramentas para avaliar o desempenho do processo após uma melhoria ter sido implementada.

Lembre-se, o gráfico de controle não é apenas para monitoramento, é também para detecção. O SPC, ou controle estatístico de processo (CEP), permite o monitoramento em tempo real que nos permite avaliar o estado de um processo, bem como a eficácia de uma mudança nesse processo. O SPC também pode nos ajudar a identificar mudanças no processo. O tipo de mudança e a necessidade de uma ação corretiva usada corretamente, pode garantir que nossas decisões sejam estatisticamente válidas. Outros benefícios importantes incluem a centralização do processo, a redução da variação e a melhoria no entendimento do processo e do design. Os componentes de um gráfico de controle incluem uma linha central e limites de controle superior e inferior. Os valores de característica de qualidade são plotados ao longo do eixo vertical.

Existem dois tipos principais de gráficos de controle. O primeiro é atributo. Os gráficos de atributos medem a porcentagem de não conformidade ou o número de não conformidades em uma unidade. O outro tipo é variáveis. Estes são baseados em valores numéricos. Com os gráficos de controle, podemos saber primeiro quando realizar uma ação corretiva. Também sabemos o tipo de ação corretiva a tomar, quando sair e processar sozinho. Nós também podemos aprender sobre a capacidade do processo. Finalmente, possíveis caminhos para melhoria da Qualidade. Também nos ajuda a definir uma linha de base, antes de podermos eliminar a variação, devemos reconhecer que existem realmente 2 tipos de variação em jogo. Causa especial é uma variação signatária, algo que não é inerente ao processo. Causa comum é devido ao acaso. Variabilidade devido a causas comuns ou ocasionais é algo inerente ao processo, Deming acredita que 15% de todos os problemas são causados por causas especiais.

A ação por parte da administração e dos trabalhadores pode reduzir causas especiais, Deming também acredita que cerca de 85% de todos os problemas se devem a causas comuns. Isso só pode ser resolvido pelo gerenciamento, pois você deve alterar o sistema depois de localizar as causas atribuíveis eliminadas, devemos remover os pontos fora de controle e revisar a linha central e os limites de controle. Não há necessidade de manter gráficos de controle se o processo demonstrar capacidade consistente. Em vez disso, concentre sua atenção e recursos em outras áreas. Esteja ciente de que os limites de controle nos gráficos de controle são influenciados pela variabilidade no processo. Como tal, esses limites de controle serão alterados. A tecnologia de hoje torna isso um esforço muito administrável. Cartas de controle são fáceis de configurar, mas são muito difíceis de manter. Muitas vezes, nossa incapacidade de manter se resume à nossa desatenção. Em outras palavras, não fazer ajustes quando o gráfico de controle detecta um problema.

Priorização ou produtividade também ofusca os gráficos de controle. A falta de treinamento também pode inviabilizar um programa de gráficos de controle. Na maioria dos casos, a amostragem é feita por ordem de tempo ou por processo. Chamamos esse tipo de amostragem, o instante do método do tempo. As observações são selecionadas aproximadamente na mesma coisa, para a população sob consideração. Se quisermos detectar um pequeno deslocamento, é necessário um tamanho de amostra maior. A escolha de amostras grandes frequentemente fornece mais informações, mas nem sempre é viável. Devemos considerar se temos testes destrutivos e o custo da amostragem. Os gráficos de controle de variáveis são mais sensíveis que os gráficos de atributos. E, portanto, mais poderoso. Valores numéricos podem ser obtidos para a característica de qualidade. Geralmente é usado em um nível de máquina ou operador. As vantagens incluem dados detalhados sobre o grau da não conformidade, mais informações sobre as causas da ação corretiva e tamanhos de amostra menores do que veríamos nos gráficos de atributos.

Os gráficos de atributos são melhores para processos transacionais, quando precisamos condensar a quantidade de informações que estamos rastreando. Um valor numérico não é especificado para a característica de qualidade. Os cálculos são muito mais fáceis e podem ser implantados em mais níveis da organização o fluxograma dos diferentes tipos de gráficos pode nos ajudar a decidir qual deles usar, vamos começar explorando os gráficos X-bar R (Média e Intervalo) e X-bar S (Média e Desvio Padrão). Esses gráficos variáveis requerem diferentes tipos de parâmetros, alguns são baseados na distribuição normal, para o alcance individual e móvel onde não há distribuição aplicável, isso pode ser muito libertador se a natureza dos dados não for conhecida. As etapas para os gráficos X-bar R e X-bar S são muito semelhantes. A tecnologia pode ajudar na organização e processamento de seus dados. Certifique-se de refinar sua linha central e controlar os limites depois de remover quaisquer fontes de causas atribuíveis.

As etapas para os gráfico X-bar R e X-bar S são: Primeiro, condições fora de controle típicas, qualquer ponto fora do limite de controle. Segundo, uma sequencia de 8 ou mais valores sucessivos caindo no mesmo lado da linha central para um gráfico X. Terceiro, uma sequência de 12 ou mais valores sucessivos que caem abaixo da linha central do gráfico de alcance móvel. O processo é muito parecido com o de outros gráficos de variáveis. Gráficos X-bar R e X-bar S são os melhores para testes destrutivos, baixas taxas de produção, processamento de transações ou aplicativos de serviço.

O alcance é uma faixa móvel de diferenças entre valores sucessivos. Como tal, os valores não são independentes e pretendem ser correlacionados, não seremos capazes de assumir a normalidade. Isso pode ser muito vantajoso ao realizar uma primeira verificação. É claro que qualquer liberdade em relação à forma da distribuição tem um preço. Gráficos X-bar R e X-bar S não são tão sensíveis às mudanças de parâmetros de processo. Procuramos estabelecer um padrão natural. Padrões naturais são indicativos de um sistema estável de variações de causas comuns. Este é aquele em que primeiro, 2/3 dos pontos estão próximos do valor central ou alguns dos pontos estão próximo ou perto do valor central. Os pontos parecem flutuar para frente e para trás na linha central. Os pontos são balanceados em números aproximadamente iguais em ambos os lados da linha central. Não há pontos além dos limites de controle. E finalmente não há padrões ou tendências no gráfico.

Alguns sinais típicos que os processos estão fora de controle incluem valores fora dos limites de controle, tendências ou ciclos. Há muitas outras condições que devemos observar além desses 3 comportamentos comuns. A linha central é onde o valor médio ou alvo residirá. Se o processo estiver sob controle estatístico, podemos estimar os parâmetros do processo: média, desvio padrão e capacidade do processo. Pelo Teorema do Limite Central, à medida que aumentamos o tamanho da amostra, isso faz com que os limites de controle sejam aproximados, pois diminui a variação. Os limites de controle geralmente são colocados em mais ou menos 3 Sigma, isso captura 99,74% do comportamento da estatística da amostra. Este é o nosso indicador. O processo está sob controle e nosso processo está consistentemente realizando dentro desses limites.

Cada papel tem aproximadamente a mesma probabilidade de ocorrer. Outros programas de SPC oferecem verificações comparáveis. Vários fatores precisam ser considerados. Primeiro, as consequências são altas se não reagirmos a um potencial sistema instável usando as 8 regras que são: 1º-Determinar o tipo de gráfico, características de qualidade, tamanho e frequência da amostra, mecanismo de coleta de dados. 2º-Selecione as regras para condições fora de controle. 3º-Colete os dados (10 a 25 amostras). 4º-Dados do pedido com base na ordem do tempo. 5º-Calcule os limites de controle de teste, crie gráficos. 6ºIdentifique condições fora de controle. 7º-Remover pontos que podemos atribuir causas. 8º-Reconfigure os limites de controle. Segundo, podemos potencialmente tornar um processo instável se reagirmos muito rapidamente ao gráfico de controle quando, na realidade, esse processo não estiver fora de controle. Em outras palavras, não conserte se não estiver quebrado. E, finalmente, alguns sugerem o uso de apenas 1/3 dessas regras para a estabilidade do processo. Usar apenas uma parte dessas regras minimizará a instabilidade potencial causada pela adulteração de um sistema estável. No entanto, você pode estar potencialmente reagindo a falsos alarmes. Obviamente, se vemos um ou mais pontos acima do limite de 3 Sigma, temos um problema.

Se vemos 9 pontos do mesmo lado da linha central, isso indica que a tendência central do processo está à deriva. Podemos confirmar isso, olhando para o gráfico X-bar R (Média e Intervalo), quando aplicável. Se vemos um aumento, o processo é instável. Se vemos 6 ou mais pontos aumentando ou diminuindo, isso constitui uma tendência. Isso também indicaria um problema. 14 pontos alternando para cima e para baixo é indicativo de uma capacidade de processo que é divergente. Esses 14 pontos são, sem dúvida, o começo do fim em relação à estabilidade do processo. Se observarmos 2 dos 3 pontos seguidos fora do nível mais ou menos 2 Sigma do mesmo lado, podemos esperar uma grande flutuação ou o início de um processo divergente. 4 ou 5 Pontos fora do limite de 1 Sigma no mesmo lado indicariam agrupamento. Esse comportamento é mais comum em gráficos X (Média Móvel), R (Média e Intervalo) ou P (Proporção Não Conforme). 15 pontos dentro de um sigma da linha central são indicações de estratificação. Quando temos 8 pontos seguidos, mais de um segmento da linha central de cada lado, isso indica ciclagem. Então, de onde pode vir a variação de processo? Pode ser simplesmente a longo prazo. Também pode ser atribuído ao lote, fluxo, tempo ou peça. Pode até estar dentro da própria peça, especialmente para componentes complexos. Também pode haver um erro na medição ou falhas relacionadas à capacidade do processo.

O SPC avalia o desempenho do processo e a eficácia das mudanças. Identifica mudanças de processo, tipos e necessidade de ação corretiva (quando e quando não). Facilita decisões estatisticamente válidas. Quantifica e reduz a variação.

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Qual o gráfico de controle que acompanha a variabilidade de um processo?

Quais são os gráficos de controle mais sensíveis à variabilidade na medição?

Quais são os tipos de gráficos de controle?

Como demonstrar a variabilidade de um processo?