Monitoramento de processos estatísticos - CEP

Controle estatístico do processo – CEP

Walter Shewhart começou a colocar em prática nasfábricas alguns conceitos básicos em Estatística e Metodologia Científica na década de 1930 nos Estados Unidos. Ele foi o pioneiro da área de Controle Estatística de Processo (CEP).

Hoje em dia, não há fábrica no mundo que não aplica pelo menos algumas ferramentas simples de CEP para a melhoria dos processos industriais. A percepção extraordinária do Shewhart é de que a qualidade e a variabilidade são conceitos antagônicos no sentido de que onde tem muito de um terá necessariamente pouco do outro. Esta ideia funciona para ambos os processos e produtos. Uma tarefa dentro de um processo que leva um período de tempo irregular para completar pode causar tanta confusão na linha de produção como a irregularidade das medidas de uma peça, uma hora saindo grande demais e outra hora pequena demais. Foi assim que Shewhart entendeu que medindo, analisando e monitorando variabilidade é o campo do estudo estatístico, e que, através de aplicações de Estatística na fábrica, processos e produtos poderiam chegar a melhores níveis de qualidade. Por melhores níveis de qualidade, isso significa menor variabilidade em medidas do processo e do produto e mais exatidão em alcançar metas e alvos. Ele propôs a aplicação da Metodologia Cientifica na linha de produção. Simplificando a terminologia, ele sugeriu que a metodologia poderia ser conceituada em quatro fases:

• A identificação da problemática e o planejamento de experimento;

• A experimentação em sim;

• A análise dos resultados dos experimentos;

• A reação do gerente para melhorar o processo;

A ideia principal do CEP é que melhores processos de produção com menos variabilidade propiciam níveis melhores de qualidade nos resultados da produção. E surpreendentemente quando se fala em melhores processos isso significa não somente qualidade melhor, mas também custos menores.

Um dos pilares dos estudos em Estatística é a amostragem. Populações em geral são grandes demais para ser analisadas em grandes detalhes item por item. Em muitos casos a inspeção a 100% é uma regra da fábrica, mas na realidade este procedimento não funciona adequadamente. No final, inspeção a 100% tem custos elevados e resultados péssimos. A seleção de amostras de tamanho muito menor que a população enxuga os custos e paradoxalmente acaba representando melhor as características da população. Amostragem também é necessária quando a inspeção necessita da destruição do item amostrado. Neste caso poucos itens vão para o laboratório para sofrer a verificação dos técnicos.

Para controlar e estabilizar os processos da empresa utilizam-se as ferramentas em CEP necessitando apenas pequenas amostras sempre muito menores que os lotes. Assim, as investigações do gerente estarão em direção das grandes causas atrás das grandes irregularidades da linha de produção. Cada vez que uma nova causa é identificada e documentada para análise e, portanto, eliminação, o processo de produção é estabilizado e qualidade garantida e melhorada.

As causas podem ser divididas em três tipos básicos:

Causa especial: é assinalável e em geral é única, no entanto suficientemente grande para produzir perturbações fortes no processo. É um evento que ocorre uma vez ou ocasionalmente. É imprevisível. Estas causas têm que ser eliminadas ou, se por alguma razão não são elimináveis, então sua influência pode ser reduzida por ações compensatórias. Exemplos de causas especiais são: trovoada e relâmpago, vento de uma janela deixada aberta, funcionário intoxicado, treinamento onde faltou um ensinamento importante, uma substância estranha na matéria prima, um atraso na chegada dos funcionários porque o ônibus quebrou, entre outros.

Causa estrutural: é eliminável ou compensável, mas a diferença é que esta causa ocorre periodicamente. Quando o período entre ocorrências é relativamente grande, a causa estrutural se confunde com uma causa especial, mas se o gerente for atento, ele vai acabar percebendo sua natureza repetitiva.

Causa comum: Estas causas são relativamente pequenas, mas ocorrem quase sempre e em grande número. É o acúmulo destas causas num certo período de tempo que dar existência à variável aleatória. As ferramentas de CEP não são apropriadas em geral na análise e eliminação de causas comuns. E embora as causas comuns possam ser reduzidas, elas sempre vão existir enquanto a natureza na sua totalidade guarda uma diversidade tão grande e tão incompreensível pelo ser humano. A redução destas causas vem apenas com muito sacrifício em tempo e recursos. Para diminuir irregularidades das causas comuns é necessário investimentos em novas e melhores máquinas, melhor matéria prima, treinamento intensivo, um ambiente de trabalho mais confortável, entre outras.

Com estes conceitos básicos do CEP, são introduzidas algumas ferramentas simples para melhorar qualidade que se encontra em utilização generalizada na manufatura e em algumas instancias na administração.

Medidas descritivas e gráficos básicos

Quando um gerente mede e analisa uma característica na linha de produção, ele tem em mente a melhoria do processo. Quando um estatístico mede e analisa os números gerados ele verifica se existe relação ou não entre variáveis e dados. Portanto o Gerente e o estatístico têm muito a ganhar trabalhando em conjunto.

Média

Em qualquer área de investigação onde números aparecem com frequência, os profissionais da área estudam maneiras e metodologias gráficas e estatísticas para expressar estes números mais clara e mais resumidamente. Isso é um dos objetivos principais do trabalho dos gerentes e estatísticos. Por exemplo, existem várias maneiras de medir a tendência central dos dados, e nenhuma maneira é necessariamente o melhor, tudo depende da situação. O cálculo de uma tendência central é importante porque ela consegue condensar uma série de dados em um único número. Certamente a mais popular é a média, a soma de uma série de dados dividida pelo número de dados na soma.

Mediana

Para resolver a distorção de números discrepantes e assimétricos, utiliza-se da mediana, o número no meio dos números (ou a média dos dois números no meio).

Neste caso 100,8606 ( = (100,8274 + 100,8938)/2).

Os analistas argumentam