Controle Estatístico de Processo é um conjunto de técnicas (boa parte delas estatísticas, obviamente) que nos permitem entender como o nosso processo está se comportando. Em última instância, estas técnicas nos ajudam a ver se o nosso processo está funcionando bem ou se tem algo de errado com ele. Geralmente fazemos essas análises por duas "vozes": a voz do processo e a voz do cliente. Vamos explorar um pouco mais essas duas análises, antes de falar das ferramentas e modelos estatísticos que podemos usar...
Como funciona o controle estatístico na voz do processo?
Basicamente, na voz do processo, usamos ferramentas que permitem nos dizer se o processo está se comportando do mesmo jeito que ele sempre se comportou ou se algo está errado com ele. Quando fazemos esta análise, não levamos em conta especificações de engenharia ou do cliente, comparamos apenas o comportamento do processo hoje e antes, conforme tivermos dados para fazê-lo.
Um exemplo simples: supomos que temos uma máquina que trabalha para produzir uma peça com 10 mm de comprimento. Como existe variação na natureza, nunca vamos conseguir produzir uma peça com exatamente 10 mm. Produzimos em um ciclo uma com 10,1 mm, em outro uma com 9,8 mm, em outro com 10,2 mm e assim por diante. Se coletarmos um número grande de medidas deste comprimento, digamos algo como 100 ciclos, podemos dizer que é natural que a máquina sempre produza peças entre 9,8 e 10,2 mm (note que o nominal seria 10 mm).
A análise da voz do processo não entra no mérito se isso é bom ou ruim. Ela apenas analisa o "comum" e o "especial". Se tudo estiver como sempre, a maioria das peças vai estar entre 9,8 e 10,2 mm. Agora... se algo der errado com, por exemplo, se houver uma desregularem da máquina, pode ser que ela produza uma peça com 11 mm. Esta peça é uma "situação especial", então o controle estatístico do processo vai nos dizer que algo ali está errado.
Como funciona a Voz do Cliente?
Já na voz do cliente, vemos o quanto o nosso processo está variando em relação ao que quer o cliente. Pegamos o caso anterior... Supomos que nosso cliente tolere peças com comprimento apenas entre 9,9 mm e 10,1 mm. Nosso processo está adequado para satisfazer este cliente?
Se você respondeu não, acertou. Note aqui que mesmo que nada de "especial" ou anormal aconteça na minha máquina, eu vou estar produzindo peças defeituosas. Para melhorar esse processo, devo buscar entender como reduzir essa variação.
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Ok, mas onde entra a "estatística"?
Muito bem! Onde entra a estatística nessa história? A resposta é: na definição do que é ou não "natural" em seu processo. Isso é feito usando o que chamamos de "Modelos Estatísticos". Estes modelos preveem qual é a probabilidade do meu processo estar no seu comportamento natural ou de algo "especial" estar acontecendo.
Um modelo muito usado é o da Distribuição Normal. Ela é uma distribuição matemática que pode ser estimada com base em uma média e um desvio padrão e que possui uma densidade de probabilidade fixa para a distribuição dos demais dados. Essas probabilidades podem ser
Em outras palavras, se a minha máquina produz peças com um tamanho médio de 10 mm e um desvio padrão de 0,1 mm, eu consigo dizer que 99,73% das observações devem estar entre 9,7 mm e 10,3 mm. Se uma peça for menor que 9,7 mm ou maior que 10,3 mm, eu tenho apenas 0,27% de chances de tudo estar correndo bem! E quanto mais "fora" deste intervalo, maior a chance de algo anormal estar acontecendo.
Como vocês podem ver, esta informação é extremamente útil. Através do controle estatístico do processo, eu posso tomar uma série de decisões sobre quando ou não parar o meu processo. Eu também posso estudar situações onde algo de "anormal" aconteceu e o resultado foi bom. Quando temos as probabilidades em mente, a tomada de decisão fica bem mais fácil e é possível gerar uma série de melhorias.
Como aplicar o controle estatístico de processo no meu trabalho?
A resposta para essa pergunta reside em duas atividades: coletar e analisar dados. Temos que ter atividades boas de coleta e conhecer como usar as ferramentas estatísticas. Mas não se preocupe, ambas as atividades não são bichos de 7 cabeças.
Atualmente, é possível usar a ajuda de vários softwares que já observam seus dados e calculam as ferramentas estatísticas, dando a você um panorama do que está acontecendo. Talvez o mais conhecido deles seja o Minitab. Ele faz toda a parte "matemática" da coisa (como calcular os modelos estatísticos e as probabilidades), entretanto é fundamental que a pessoa que o esteja operando saiba qual ferramenta usar para cada caso.
Nós da FM2S gostamos muito do assunto e temos vários materiais sobre o tema. Tradicionalmente, a utilização destas técnicas na indústria é chamado de "Seis Sigma". Em nosso site temos vários posts, e-books e planilhas sobre diversas ferramentas estatísticas, além de nossa apostila de Green Belt que compreende teoria e prática da maioria das ferramentas. A maior parte do material é gratuita, basta deixar seu e-mail para o contato e baixar. Além disso em nosso curso Black Belt Lean Six Sigma você aprenderá sobre controle estatístico de processo e muitos outros métodos. Confira!
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Certificação Black Belt SIX SIGMA[/caption]Temos também um curso grátis sobre como fazer essas análises e aplicar no dia a dia. É o curso de "White Belt". Basta clicar no link e assistir às aulas. Elas são 100% gratuitas e online. No final, o aluno recebe um certificado introdutório no Seis Sigma.
Para os que querem seguir carreira e se destacar como agentes de melhoria, temos os cursos completos de Green Belt e Black Belt. Neles ensinamos o aluno a aplicar as ferramentas em sua plenitude. Também discutimos uma série de estudos de caso e ensinamos a usar o Minitab.
Quais são as outras ferramentas estatísticas clássicas?
- Carta de controle (ou gráfico de controle);
- Análise de Capabilidade;
- Regressão Linear;
- Análise do Sistema de Medição;
- Gráficos de Frequência;
- Regressão Logística;
- Planejamento de Experimentos;
- Análise de Correlação;
- Gráfico de Pareto;
- Tabelas de Contingência;
- Testes de Hipótese.
Hoje, as empresas manufatureiras enfrentam uma concorrência cada vez maior. Ao mesmo tempo, os custos de matéria-prima continuam aumentando. Esses são fatores que as empresas, na maioria das vezes, não podem controlar. Portanto, as empresas devem se concentrar no que elas podem controlar, ou seja, seus processos. Assim, as empresas devem buscar a melhoria contínua da qualidade, eficiência e redução de custos.
Muitas empresas ainda dependem apenas de inspeção após a produção para detectar problemas de qualidade. O controle estatístico de processo é implementado para mover uma empresa da 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 mudanças no processo antes que resultem em produtos e resíduos não conformes.
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