A maior contribuição de Shewhart para a Qualidade foi a introdução da estatística aos processos de garantia da qualidade. Antes dele, a Qualidade nas indústrias consistia basicamente em monitorar/inspecionar o produto final, visando assegurar que não havia algum defeito ou problema.
Em 16 de março de 1924, o funcionário propôs que os seus superiores usassem uma Carta de Controle que de maneira simples poderia controlar todos os processos da empresa. O documento era de apenas uma página e era ocupada por um diagrama conhecido até hoje como Carta de Controle.
O Controle Estatístico do Processo mais conhecido para nós como CEP, foi criado por Walter Shewhart (1891 – 1967) no início do século 20 e difundido no mundo por Edwards Deming (1900 – 1993) a partir da década de 60 com a aplicação do CEP no ciclo PDCA (Plan – Do – Check – Act).
Atribui-se ao Dr. Walter A. Shewhart, considerado o pai do controle estatístico de qualidade, o desenvolvimento do gráfico de controle (ASQC, 1976).
Os limites de controle são as linhas horizontais acima e abaixo da linha central que são usadas para julgar se um processo está fora de controle. ... Os limites de especificação são baseados em requisitos do cliente. Um processo pode estar sob controle e, contudo, não ser capaz de atender as especificações.
Os limites de especificação são definidos pelo seu cliente e representam o desempenho desejado do seu processo. ... Os limites de controle permitem avaliar se o processo é estável. Os limites de especificação permitirão que você avalie como o seu processo é capaz de atender às necessidades dos clientes.
Geralmente fazemos essas análises por duas “vozes”: a voz do processo e a voz do cliente.
Índices de capacidade O Cp descreve a relação entre o espaço disponível para variação de acordo com as especificações e o espaço ocupado pela variação do processo. Quando o processo opera centralizado na nominal (alvo da especificação), os dois índices (Cp e Cpk) terão o mesmo valor, ou valores muito próximos.
A capabilidade refere-se a um conjunto de KPIs (métricas) que medem a habilidade do processo entregar aquilo que o cliente quer. Figura 1 – Histograma de um processo “capaz”, ou seja, que sempre entregará ao cliente produtos dentro da especificação.
Tanto máquinas como as pessoas podem deteriorar e apresentar defeitos. À medida que uma máquina vai se desgastando, a capabilidade de seu processo pode degradar a ponto de não suportar a tolerância especificada. Um processo é denominado capaz quando, além de estar sobre controle, atende às especificações do cliente.
Por que as fórmulas dos índices de capabilidade se dividem em 3? Ao calcular Cp, você divide o intervalo de especificações em seis sigma. Este é mais e menos três sigmas em cada lado da média do processo, que incluiria cerca de 99,7% da distribuição da saída se o processo for normal.
Assim, o estudo de capabilidade do processo é feito por meio da comparação da faixa característica, que mostra como ele se porta na prática, com a faixa de especificação, dada pelo limite inferior e o limite superior.
Primeiramente, é necessário organizar seus dados no Minitab. Crie uma coluna para as amostras coletadas (indicam o tamanho do subgrupo) e outra para os dados coletados dessas amostras. Obs 1: A análise de capabilidade normal é para dados de variáveis do tipo numérica contínua.
De forma resumida, podemos definir a capacidade de processo como um meio utilizado para diagnosticar se os processos serão capazes de atender as especificações pedidas pelos clientes.
A análise da capabilidade (capacidade) do processo produ- tivo é um procedimento para avaliar a condição de um processo em atender as especificações de determinada característica da qualidade do produto.
Capabilidade da máquina (Cm, Cmk) e capabilidade do processo (Cp, Cpk) O índice Cm é a capacidade da máquina; é o número de vezes em que o espalhamento da máquina se encaixa dentro da tolerância. ... O Cp tem o mesmo significado, mas é aplicado em um processo ao invés de uma máquina.
O nível sigma do processo é associado ao número de falhas que o processo apresentará, este varia de 1 a 6 níveis sigma e de 691 mil defeitos por milhão a 3,4 defeitos por milhão, como ilustrado na tabela.
Um processo que atinge o nível Seis Sigma tem somente 0,00034% de taxa de erro, isto é, menos de quatro defeitos a cada milhão de oportunidades.
Oportunidade para defeitos: São as diversas chances ou oportunidades para que o produto apresente um defeito. O número de oportunidades de defeitos irá variar de acordo com a complexidade do produto. Exemplo: o número de oportunidades em um equipamento eletrônico pode ser superior a 3000.
O segundo passo para calcular o Nível Sigma é calcular a média e o desvio padrão do processo (para variáveis) ou o Número de Defeitos por um Milhão de Oportunidades-DPMO para atributos, que irá expressar o número de itens fora de especificação em um milhão de itens produzidos.
Como exibir Z bench
O termo Sigma mede a capacidade do processo em trabalhar livre de falhas. Quando falamos em 6 Sigma, significa redução da variação no resultado entregue aos clientes para uma taxa de 3,4 falhas por milhão, 6% de perfeição”.
O nível sigma é uma medida de variação de um processo, dentro de um ambiente empresarial. Quanto maior for o nível Sigma, menor será a variabilidade final do processo ou produto.