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O que é Controle Estatístico de Processo?
Qual a importância do Controle Estatístico de Processo?
Quais os benefícios do Controle Estatístico de Processo?
Como fazer  o acompanhamento do Controle Estatístico de Processo?
Como analisar um Controle Estatístico de Processo?
E falando em melhorias… Que tal se tornar um White Belt em Lean Seis Sigma?

Entenda como utilizar o Controle Estatístico de Processo (CEP)!

Entenda, através deste artigo, o que é o Controle Estatístico de Processo (CEP), qual a sua importância e benefícios, como fazer e como analisar.

Leonardo Rodrigues
Por: Leonardo Rodrigues
Entenda como utilizar o Controle Estatístico de Processo (CEP)!

O Controle Estatístico de Processo (CEP) é uma técnica utilizada em gestão da qualidade que tem como objetivo monitorar e controlar a variabilidade de um processo produtivo.

A fase de controle do método DMAIC tem como objetivo monitorar os resultados alcançados após a implementação das melhorias, estabelecer controles que garantam a sustentabilidade dos resultados, definir o "dono do processo" e como esse processo será monitorado no dia a dia.

O tempo estimado para essa etapa do projetoLean Seis Sigma é de aproximadamente 2 a 4 semanas. E suas principais ferramentas são: Cartas de Controle, OCAP, Procedimento Operacional Padrão e Poka Yoke.

Mas você sabe o que é uma Carta de Controle Estatístico de Processo? Ou o que é CEP nesse contexto? Sabe também para que serve e como fazê-lo? Se respondeu não para alguma dessas perguntas, continue lendo esse post e descubra.

Neste artigo você aprenderá:

  • O que é Controle Estatístico de Processo?
  • Qual a importância do Controle Estatístico de Processo?
  • Quais os benefícios do Controle Estatístico de Processo?
  • Como fazer o acompanhamento do Controle Estatístico de Processo?
  • Como analisar o Controle Estatístico de Processo?

Agora, vamos entender os conceitos sobre o Controle Estatístico de Processo. Acompanhe!

O que é Controle Estatístico de Processo?

Controle estatístico de processo, também conhecido como CEP, é uma ferramenta da qualidade que pode ser definida como um método de prevenção e detecção de defeitos/problemas nos processos avaliados.

Foi desenvolvido por Walter Shewhart no início do século XX e difundido pelo mundo a partir dos anos 60 por Edwards Deming com a aplicação no ciclo PDCA.

O CEP é um estudo que tem como objetivo monitorar um produto ou serviço durante seu processo de produção, de forma a identificar as saídas não conformes, para que a causa raiz possa ser eliminada e o processo seja estabilizado, evitando que mais variações ocorram.

Naturalmente todo processo possui pequenas variações e podemos classificá-las em dois grupos:

Causas de variações comuns

São variações aleatórias e inevitáveis que ocorrem dentro de certos limites, sem uma causa sistemática que possa ser eliminada.

Causas de variações especiais

Ocorre quando o processo apresenta desvios sistemáticos ou variações fora dos seus limites, como consequência de motivos claramente identificáveis dentro do processo e que podem ser eliminados.

Qual a importância do Controle Estatístico de Processo?

A importância do controle estatístico de processo sem dúvida é ter a visão holística do processo. Mas, por que controlar um processo?

A resposta para essa pergunta se dá com uma outra pergunta: O que pode ser dito sobre um processo instável? Muito pouco! E é por isso que devemos controlar os processos.

Se existem causas especiais de variação, a saída do processo não é estável e também não é previsível com o decorrer do tempo. Sendo assim, não temos como saber o que acontecerá amanhã, por exemplo. Dessa forma teremos gráficos de controle da seguinte maneira.

Gráfico de controle 1


Se apenas as causas comuns de variação estão presentes, a saída de um processo forma uma distribuição que é estável e previsível com o decorrer do tempo. Gerando assim gráficos com o seguinte aspecto.

Gráfico de controle 2


O controle ajuda a manter as melhorias conquistadas, e estabelece um novo patamar para as melhores práticas.

Gráfico de controle 3


Sem controle, dificilmente se manterá algum patamar alcançado, e dessa forma o esforço nas fases anteriores do método DMAIC seriam em vão.

Quais os benefícios do Controle Estatístico de Processo?

Entre os principais benefícios do CEP, podemos destacar:

  1. Melhoria da qualidade: O CEP permite identificar as causas de variação de um processo e tomar medidas para reduzi-las. Isso pode levar a uma redução de defeitos e erros, melhorando a qualidade do produto ou serviço final.
  2. Redução de custos: A redução da variação do processo pode levar a uma diminuição de retrabalho, desperdício de materiais e tempo, o que pode gerar economia de recursos.
  3. Aumento da produtividade: O CEP permite identificar gargalos e outras ineficiências no processo, possibilitando ações para melhorar a produtividade e o desempenho geral do processo.
  4. Melhoria do planejamento: Com o CEP, é possível prever a performance futura do processo e planejar ações preventivas antes que problemas ocorram.
  5. Maior satisfação do cliente: Com a redução de defeitos e erros, a melhoria da qualidade e o aumento da produtividade, a satisfação do cliente pode ser melhorada, resultando em maior fidelização e melhores resultados financeiros.

Como podemos perceber, o Controle Estatístico de Processo é uma técnica que pode levar a uma melhoria significativa na qualidade, eficiência e eficácia de um processo, resultando em benefícios tangíveis para a organização e para seus clientes.

Como fazer  o acompanhamento do Controle Estatístico de Processo?

O acompanhamento e controle do processo pode ser feito de várias formas:

  • Auditorias;
  • Acompanhar o comportamento do processo com ferramentas estatísticas;
  • Criar dispositivos à prova de erro e acompanhar seu desempenho;
  • Acompanhamento através de gráficos de controle;
  • Formalizar um processo junto ao sistema de gestão da rotina;
  • Mapeamento e digitalização do processo (BPMs).

Neste artigo darei ênfase aos gráficos de controle. Mas e aí, como fazer? Para ajudar na sua compreensão, separei alguns pontos de atenção que podem te nortear. Confira!

Primeiramente, deve-se determinar a ferramenta para a coleta de dados, já que o CEP envolve bastante a análise de dados. Feito isso, é preciso definir a amostra que será analisada e coletar os dados. Uma das ferramentas indicadas para isso é a folha de verificação.

Além disso, analisar a base histórica do processo para verificar como ele se comporta é fundamental para calcular a média e desvio padrão dos dados obtidos e assim determinar o LSC (limite superior de controle) e o LIC (limite inferior de controle).

  • Por meio de uma análise histórica do processo, através do cálculo do desvio padrão e da média.

Ex: LIC = média - 3 x desvio-padrão e LSC = média + 3 x desvio-padrão

  • Pela verificação de padrões do que é esperado do processo.

Ex: um padrão exigido pela legislação ou imposto pela própria capacidade do processo.

Feito isso, basta esboçar esses limites e entre eles inserir a linha média com os dados analisados. Entenda a seguir como fazer tais análises.

Como analisar um Controle Estatístico de Processo?

Para analisar o controle estatístico do processo, é necessário avaliar as cartas de controle. A seguir, você aprenderá mais sobre elas.

O que são cartas de controle?

As cartas de controle nada mais são do que um conjunto de pontos (amostras) ordenados no tempo, que são interpretados em função de linhas horizontais, chamadas de LSC (limite superior de controle) e LIC (limite inferior de controle).

Cartas de controle


Elas são elaboradas para dados com distribuição normal ou aproximadamente normal. São ferramentas para o monitoramento da variabilidade e avaliação da estabilidade do processo.

Por meio das Cartas de Controle, podemos distinguir a atuação de causas comuns e causas especiais no processo.

Com o processo apresentado nesse exemplo, podemos observar que ele está sujeito apenas a causas comuns e por isso é considerado estável e previsível. Dizemos que o processo está sob controle estatístico.

A teoria estatística desenvolvida por Shewhart para cálculo dos limites de controle é baseada na ideia da distribuição normal e, sendo o processo estável, os dados da amostra terão probabilidade muito próxima de 100% de estar dentro do intervalo de -3 sigma à +3 sigma a partir da média populacional.

Existem 5 testes que devem ser realizados para constatar que um processo é não conforme. Isso indica uma potencial causa especial atuando no processo e, consequentemente, mostra a necessidade da série de pontos ser investigada. Esses testes são:

1. Pontos fora dos Limites de Controle

Um ou mais pontos ultrapassam as linhas do LIC ou LSC.

Pontos fora dos limites de controle

2. Periodicidade

A curva traçada apresenta repetidamente uma tendência para cima e para baixo em intervalos de tempos de amplitude similares.

Periodicidade

3. Sequência

Sete ou mais pontos consecutivos aparecem em apenas um dos lados da linha média.

Sequência

4. Tendência

Sete ou mais pontos consecutivos apresentam um movimento contínuo ascendente ou descendente.

Tendência

5. Aproximação do limites de controle

Ocorrência de 2 de três pontos consecutivos entre as linhas +2 sigma e +3 sigma ou entre as linhas -2 sigma e -3 sigma.

Aproximação dos limites do controle


Ainda é possível usar o gráfico de controle para diminuir cada vez mais a variação do processo, diminuindo a variação dos limites de controle e analisando as causas das instabilidades.

Pode-se usar ferramentas como diagrama de Ishikawa para encontrar as causas raízes e o 5W2H para elaborar planos de ação.

E falando em melhorias… Que tal se tornar um White Belt em Lean Seis Sigma?

Agora que você já sabe o que é, para que serve, como fazer e como analisar um controle estatístico de processos, que tal aprender tudo sobre a fase de controle e todas as outras do método DMAIC?

Se você busca se diferenciar no mercado e aprimorar suas habilidades profissionais, tornar-se um White Belt em Lean Seis Sigma pode ser o primeiro passo para você.

O Lean Seis Sigma é uma metodologia que visa melhorar a eficiência e a qualidade de processos por meio da identificação e eliminação de desperdícios e da redução de variações.

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Leonardo Rodrigues

Leonardo Rodrigues

Possui curso Técnico em Agroindústria pelo IFF (Instituto Federal Fluminense), onde foi o monitor principal da disciplina de matemática. Acumulou por 3 anos, menções honrosas por bom desempenho na OBMEP (Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas). É graduado em Engenharia Mecânica pela UFJF (Universidade Federal de Juiz de Fora), onde além de continuar lecionando através de monitoria das disciplinas de cálculo 3, resistência dos materiais (I e II), e fundamentos de combustão, participou do movimento empresa júnior. Também foi presidente da equipe universitária de eficiência energética da faculdade, nessa área teve um artigo acadêmico aceito e o apresentou no EMMEC (Encontro Mineiro de Engenharia Mecânica). Leonardo foi estagiário na empresa MRS Logística S.A. onde trabalhou com planilhas gerenciais e liderança de equipes de trabalho a partir da definição de metas. Tem formação complementar Master em MS Excel, Black Belt em Lean Seis Sigma, Análises Estatísticas, Marketing de Conteúdo e Produção de Conteúdo Web. Atualmente ê Mestrando do programa de pós-graduação em Modelagem Computacional da UFJF e colaborador do Grupo Voitto na área de Pesquisa e Desenvolvimento.

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