O Controle Estatístico de Processo (CEP) não é novidade no setor. Em 1924, um homem da Bell Laboratories desenvolveu o gráfico de controle e o conceito de que um processo poderia estar sob controle estatístico. Seu nome era William A. Shewart. Ele finalmente publicou um livro intitulado “Método Estatístico do Ponto de Vista do Controle de Qualidade”(1939). O processo SPC ganhou amplo uso durante a Segunda Guerra Mundial pelos militares nas instalações de munições e armas. A demanda por produtos forçou-os a procurar uma maneira melhor e mais eficiente de monitorar a qualidade do produto sem comprometer a segurança. SPC preencheu essa necessidade. O uso de técnicas de CEP na América desapareceu após a guerra. Foi então recolhido pelas empresas de manufatura japonesas, onde ainda é usado hoje. Na década de 1970, a SPC começou a ganhar aceitação novamente devido à pressão da indústria americana causada por produtos de alta qualidade importados do Japão. Atualmente, o SPC é uma ferramenta de qualidade amplamente utilizada em muitos setores.

O que é o Controle Estatístico de Processo (SPC)?

O SPC é um método de medir e controlar a qualidade, monitorando o processo de fabricação. Os dados de qualidade são coletados na forma de medições de produtos ou processos ou leituras de várias máquinas ou instrumentação. Os dados são coletados e usados ​​para avaliar, monitorar e controlar um processo. O SPC é um método eficaz para impulsionar a melhoria contínua. Ao monitorar e controlar um processo, podemos garantir que ele opera em todo o seu potencial. Um dos recursos mais abrangentes e valiosos de informação sobre o SPC é o manual publicado pelo Automotive Industry Action Group (AIAG).

Por que usar o controle estatístico de processo (SPC)?

As empresas de manufatura hoje enfrentam uma concorrência cada vez maior. Ao mesmo tempo, os custos das matérias-primas continuam a aumentar. Esses são fatores que as empresas, na maior parte, não podem controlar. Portanto, as empresas devem se concentrar no que podem controlar: seus processos. As empresas devem esforçar-se por melhorar continuamente a qualidade, eficiência e redução de custos. Muitas empresas ainda confiam apenas na inspeção após a produção para detectar problemas de qualidade. O processo SPC é implementado para mover uma empresa de detecção baseada em controles de qualidade baseados em prevenção. Ao monitorar o desempenho de um processo em tempo real, o operador pode detectar tendências ou alterações no processo antes que elas resultem em produtos e refugo não conformes.

Como usar o controle estatístico de processo (SPC)

Antes de implementar o SPC ou qualquer novo sistema de qualidade, o processo de fabricação deve ser avaliado para determinar as principais áreas de resíduos. Alguns exemplos de resíduos do processo de manufatura são o retrabalho, a sucata e o tempo excessivo de inspeção. Seria mais benéfico aplicar as ferramentas do CEP a essas áreas primeiro. Durante o SPC, nem todas as dimensões são monitoradas devido a despesas, tempo e atrasos de produção que poderiam incorrer. Antes da implementação do SPC, as características principais ou críticas do projeto ou processo devem ser identificadas por um Cross Functional Team (CFT) durante uma revisão de impressão ou no exercício FMEA (Modo de Falha de Projeto e Análise de Efeitos) . Os dados seriam coletados e monitorados nessas características principais ou críticas.

Coletando e gravando dados

Os dados de CEP são coletados na forma de medições de uma dimensão / característica de produto ou leituras de instrumentação de processo. Os dados são então gravados e rastreados em vários tipos de gráficos de controle, com base no tipo de dados que estão sendo coletados. É importante que o tipo correto de gráfico seja usado para ganhar valor e obter informações úteis. Os dados podem estar na forma de dados variáveis ​​contínuos ou dados de atributos. Os dados também podem ser coletados e registrados como valores individuais ou uma média de um grupo de leituras. Algumas diretrizes gerais e exemplos estão listados abaixo. Esta lista não é completa e é fornecida apenas como referência.

Dados variáveis

• Individual – Gráfico de Intervalo Móvel: para ser usado se seus dados forem valores individuais
• Gráfico Xbar – R: para ser usado se você estiver gravando dados em subgrupos de 8 ou menos
• Gráfico Xbar – S: para ser usado se o tamanho do seu subgrupo for maior que 8

Dados de atributos

• Gráfico P – Para gravar o número de peças com defeito em um grupo de peças
• Carta U – Para gravar o número de defeitos em cada parte

Gráficos de controle

Um dos gráficos de controle mais utilizados para dados variáveis ​​é o gráfico das barras X e R. X-bar representa o valor médio ou “médio” da variável x. O gráfico de barras X exibe a variação nas médias ou médias da amostra. O gráfico do intervalo mostra a variação dentro do subgrupo. O intervalo é simplesmente a diferença entre o maior e o menor valor. As etapas a seguir são necessárias para criar uma carta X e R:

• Designe o tamanho da amostra “n”. Geralmente, 4 ou 5 são tamanhos de amostra comuns usados ​​em muitas indústrias. Lembre-se de que o tamanho da amostra deve ser de 8 ou menos. Também determine a frequência com que as medições da amostra serão coletadas.
• Comece a coletar seu conjunto inicial de amostras. Uma regra geral é coletar 100 medições em grupos de 4, o que resultaria em 25 pontos de dados.
• Calcule o valor médio para cada um dos 25 grupos de 4 amostras.
• Calcule o intervalo de cada uma das 25 amostras de 4 medições. O intervalo é a diferença entre o maior e o menor valor em cada conjunto de 4 medições de amostra.
• Calcule X-dbar (a média das médias), que é representada no gráfico de barras X por uma linha central sólida.
• Calcule a média dos intervalos de amostra ou valores “R”. Esta será a linha central do gráfico de Alcance.
• Calcule os limites de controle superior e inferior (UCL, LCL) para cada gráfico. Para ser claro, os limites de controle não são os limites de especificação definidos pelo engenheiro no desenho. Os limites de controle são derivados dos dados. A maioria dos engenheiros utiliza software estatístico que executará os cálculos automaticamente.

Depois que o gráfico é configurado, o operador ou o técnico medirá várias amostras, adicionará os valores juntos e calculará a média. Este valor é então registrado em um gráfico de controle ou gráfico de barras X. O intervalo dos subgrupos também é registrado. As medições da amostra devem ser feitas e registradas em intervalos regulares, incluindo data e hora para rastrear a estabilidade do processo. Preste atenção a quaisquer causas especiais ou atribuíveis e ajuste o processo conforme necessário para manter um processo estável e em controle.

Os gráficos X-bar e R são apenas um exemplo dos diferentes gráficos de controle disponíveis para monitoramento e melhoria de processos. Para obter ajuda na determinação das melhores práticas para melhorar seus processos, entre em contato com um dos muitos profissionais da Quality-One.

Analisando os dados

Os pontos de dados registrados em um gráfico de controle devem estar entre os limites de controle, desde que apenas causas comuns e nenhuma causa especial tenham sido identificadas. As causas comuns ficarão entre os limites de controle, enquanto as causas especiais geralmente são outliers ou estão fora dos limites de controle. Para que um processo seja considerado no controle estatístico, não deve haver causas especiais em nenhum dos gráficos. Um processo em controle não terá causas especiais identificadas e os dados devem estar entre os limites de controle. Alguns exemplos de variação de causa comum são os seguintes:

• Variação nas propriedades do material dentro da especificação
• Mudanças sazonais na temperatura ambiente ou umidade
• Desgaste normal da máquina ou ferramental
• Variabilidade em configurações controladas pelo operador
• Variação de medição normal

Adversamente, causas especiais geralmente ficam fora dos limites de controle ou indicam uma mudança ou mudança drástica no processo. Alguns exemplos de variação de causa especial estão abaixo:

• Controladores falhados
• Ajustes inadequados de equipamento
• Uma mudança no sistema de medição
• Um processo de mudança
• Mau funcionamento da máquina
• Propriedades de matérias-primas fora das especificações de design
• Ferramenta quebrada, soco, bit, etc.
• Operador inexperiente não familiarizado com o processo

Ao monitorar um processo através de gráficos de CEP, o inspetor verificará se todos os pontos de dados estão dentro dos limites de controle e observará tendências ou mudanças súbitas no processo. Se alguma causa especial de variação for identificada, ações apropriadas devem ser tomadas para determinar a causa e implementar ações corretivas para retornar o processo a um estado de controle estatístico.

Existem outras variações ou padrões de pontos de dados dentro dos limites de controle que também devem ser rastreados e investigados. Estes incluem mas não estão limitados a:

• Executa onde 7 ou mais pontos de dados estão em uma linha em um lado da linha de centro do processo
• Mudanças na propagação normal de dados, onde vários pontos de dados ficam mais distantes ou mais próximos
• Tendências representadas por 7 ou mais pontos de dados que aumentam ou diminuem consistentemente
• Mudanças nos dados se espalham acima ou abaixo da média normal

Ao abordar quaisquer causas especiais, tendências ou mudanças no processo, podemos garantir que estamos produzindo peças que atendem aos requisitos do cliente. Lembre-se de que os limites de controle sempre devem estar entre os limites de especificação determinados pelo engenheiro e / ou pelo cliente.