XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO
Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no
Cenário Econômico Mundial
Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.
UM PROCEDIMENTO PARA A
IMPLANTAÇÃO DO CONTROLE
INTEGRADO DE PROCESSO E ESTUDO
DE CASO
Klaus Kruel Elbern (UFRGS)
[email protected]
Jose Luis Duarte Ribeiro (UFRGS)
[email protected]
Angelica Alebrant Mendes (UFRGS)
[email protected]
Armando Resende Neto (UFRGS)
[email protected]
Este artigo apresenta uma estratégia de implantação do Controle
Integrado de Processo (CIP), metodologia proposta por Ribeiro et al.
(2001), para auxiliar o Controle Estatístico de Processo em ambientes
onde se faz necessário o controle de
diversas variáveis
simultaneamente. A implantação foi desenvolvida a partir de sete
etapas: Análise da Organização; Formação de Equipe; Estruturação
do Banco de Dados; Análise dos Processos; Priorização das
Características; Determinação das Causas e Estabilização dos
Processos; Manutenção e Divulgação dos Resultados. A aplicação
desta metodologia é apresentada e discutida ao longo deste trabalho
através de um estudo de caso em uma indústria do ramo metalmecânico. Cada etapa da implantação ajudou a identificar, priorizar e
reduzir, tanto o número de defeituosos de um produto específico,
quanto o tempo de cada análise.
Palavras-chaves: Controle Integrado de Processo, Implantação,
Engenharia da Qualidade
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1. Introdução
Com o aumento da competitividade, as empresas buscam atender o cliente através do
contínuo desenvolvimento de seus produtos, processos e serviços. Entre diversos fatores, a
qualidade é considerada muitas vezes o principal determinante da competitividade, pois afeta
diretamente a percepção do cliente em relação ao produto ou serviço prestado (Slack et al.,
2007).
Segundo Montgomery (2001), a qualidade pode ser definida como um conjunto de atributos
que tornam um bem ou serviço plenamente adequado ao uso para o qual foi concebido. De
acordo com Slack et al. (2007), a qualidade pode ser definida como o grau de adequação entre
as expectativas dos consumidores e a percepção deles referente ao produto ou serviço
prestado.
Para manter um padrão de qualidade, é preciso fabricar produtos de uma forma similar e
estável. Logo, é importante utilizar métodos para garantir a estabilidade, reduzindo a
variabilidade dos processos e conseqüentemente produzindo produtos padronizados e
conformes (Montgomery, 2001). De acordo com Slack et al. (2007), o controle de processos é
visto como uma atividade fundamental para alcançar vantagem competitiva.
Uma das ferramentas mais utilizadas para garantir a estabilidade de processos é o Controle
Estatístico de Processo (CEP). O CEP envolve um conjunto de ferramentas que utiliza cartas
de controle para realizar a análise estatística das médias e das amplitudes ou desvios,
permitindo monitorar a adequação e estabilidade de um processo (ROSA, 2001). Segundo
Michel e Fogliatto (2002), as cartas de controle são simples e eficazes, sendo muito utilizadas
na prática do controle de qualidade. Elas fornecem uma visão nítida da estabilidade do
processo e facilmente podem categorizar os dados obtidos em causas comuns e especiais de
variação.
Usualmente é aplicado um par de cartas de controle para o monitoramento de cada variável de
interesse. Porém, quando se faz necessário o controle de muitas variáveis de qualidade
simultaneamente, como na indústria calçadista, automotiva ou em montadoras de
eletrodomésticos, a análise das respectivas cartas de controle pode se tornar inviável, já que
sua interpretação demandaria uma substancial parcela de tempo dos operadores.
Para facilitar essas análises, uma alternativa é a utilização do Controle Integrado de Processo
(CIP). O CIP, proposto por Ribeiro et al. (2001), é uma metodologia que visa integrar
diversas cartas de controle a partir de um banco de dados da qualidade. Dessa forma, pode-se
visualizar de forma geral a eficiência de um posto inteiro de trabalho a partir de uma única
carta de controle.
Entre outras vantagens, o CIP permite, através de um gráfico de pareto, priorizar esforços e
melhorias nos postos de trabalho e ainda reduzir drasticamente o número de cartas de controle
a serem analisadas e conseqüentemente o tempo despendido em análises e interpretações. A
partir do banco de dados da qualidade, podem-se analisar seletivamente as cartas de controle
da linha de produção ou dos postos de trabalho a fim de uma análise mais detalhada do
processo.
De acordo com Ribeiro et al. (2001), a utilização do CIP é promissora em ambientes
produtivos onde haja um grande número de características de qualidade a serem monitoradas.
Assim, este trabalho apresenta uma estratégia de implantação do CIP baseada na metodologia
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proposta por Ribeiro et al. (2001), complementando com um estudo de caso em uma indústria
do ramo metal-mecânico.
Após essa introdução, serão apresentadas as diferentes abordagens de controle estatístico de
processo e suas utilizações. Também serão discutidas as metodologias de implementação de
Controle Estatístico de Processo (CEP), através da visão de outros profissionais. Seguindo
com uma breve descrição dos procedimentos metodológicos e passos para a implantação do
CIP. Finalmente, serão descritos os resultados dessa implementação e as análises decorrentes
de um estudo de caso em uma empresa metal-mecânica, seguido da conclusão do artigo com
as respectivas opiniões finais e referências.
2. Diferentes abordagens de controle estatístico de processo
Há diversas oportunidades e modos de utilizar o controle estatístico de processo em uma
organização. Em pequenas empresas, há normalmente a necessidade de controlar apenas
características simples e em menor número. Porém, em empresas maiores, onde pode ser
necessário o controle de diversas características correlacionadas em vários postos de
trabalhos, essa análise pode ser mais complexa. De acordo com Montgomery (2001), a
maioria dos processos envolve diversas variáveis relacionadas, e o controle dessas variáveis
separadamente pode conduzir a conclusões errôneas.
As características de um produto ou processo podem ou não estar correlacionadas entre si.
Assim, a forma de controlá-las pode ser classificada conforme as estratégias de controle:
univariado e multivariado. As cartas de controle univariadas são utilizadas para controlar
variáveis ou atributos específicos e não correlacionados, ou seja, independentes. Cada
característica é controlada separadamente (PYRLO, 2008). O monitoramento de processos
nos quais é necessário controlar diversas variáveis correlacionadas é chamado de Controle da
Qualidade Multivariado. Segundo Moreira Júnior e Caten (2004), monitorar
independentemente duas características correlacionadas pode levar a conclusões errôneas,
pois a definição entre causas comuns e causas especiais torna-se confusa, podendo ser
equivocada.
Os dois tipos de controles citados anteriormente pecam quando há um número muito grande
de características de qualidade a serem controladas. Para isso, surgiu a necessidade de um
controle generalizado, que possa descrever como diversas características se desenvolvam em
uma linha de montagem.
Conforme Caten e Ribeiro (1998), o CIP busca, com uma base estatística, o controle de um
grande número de variáveis e atributos, facilitando a tomada de decisão gerencial. Assim, o
CIP une diversas características de um posto de trabalho em uma única carta de controle
global baseada em um parâmetro comum, o percentual de defeitos. Dessa forma, há a
possibilidade de priorizar a ação sobre as características de qualidade com maiores problemas,
e ainda controlá-las mais especificamente, graças ao banco de dados da qualidade. A partir
deste ponto, pode-se utilizá-la para a análise tanto do método univariado quanto do
multivariado.
A implantação do Controle Estatístico de Processo envolve estabelecer as etapas para a
utilização dos controles de qualidade descritos anteriormente. Sendo adequadamente
conduzido, pode gerar excelentes resultados e retornos. Porém, diversos casos relatados na
literatura envolvem muitos esforços e poucas melhorias (BREYFOGLE, 2003). De acordo
com Schissatti (1998), as diferenças de cultura entre organizações é a principal influência na
implantação de um novo método de gestão. Segundo Montgomery (2001), o compromisso e o
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envolvimento da gerência com o processo de melhoria da qualidade é o componente vital para
o sucesso do CEP.
Entre os diversos métodos de implantação do Controle Estatístico, serão descritos a seguir os
métodos desenvolvidos por Ribeiro et al. (2001), Montgomery (2001), Schissatti (1998) e
Breyfogle (2003). Esses autores foram escolhidos devido ao reconhecimento de suas obras e a
diversidade de critérios para a implantação do controle estatístico, abrangendo diferentes
opiniões sobre o assunto.
Ribeiro et al. (2001) descrevem a implantação do controle estatístico em cinco macro-etapas:
Definição do Projeto; Planejamento da Implantação; Treinamento; Implantação Efetiva;
Acompanhamento e Consolidação. A primeira etapa é subdividida em cinco sub-etapas, que
estabelecem o escopo do projeto com objetivos e resultados esperados com a implantação,
custos e cronograma. A segunda etapa define as características da qualidade sobre a ótica dos
clientes e os processos onde elas são construídas. Ainda verifica a capacidade dos meios de
medição e define os responsáveis pelos registros e ações caso o processo demonstre alguma
anomalia. Na etapa seguinte, são estabelecidos diversos focos de treinamento tanto para os
operadores de máquinas, quanto para os gerentes e diretores. Na etapa da Implantação
Efetiva, inicia-se a coleta dos dados e a determinação dos limites de controle das cartas de
controle. Na última etapa, realizam-se diversas análises, tanto de estabilidade e capacidade do
processo, quanto à avaliação da sistemática de ações e auditorias do processo.
Montgomery (2001) estabelece seis elementos para um programa de CEP bem sucedido:
Liderança gerencial; Abordagem de equipe; Educação em todos os níveis; Ênfase na redução
da variabilidade; Avaliação do sucesso em termos quantitativos (econômicos); Comunicação
ampla dos resultados. Em seus primeiros elementos já é mencionada a definição do CEP
como uma ferramenta top down, ou seja, a alta gerência contribui diretamente dando apoio e
suporte aos envolvidos. Isso demonstra que a cultura da organização possui grande influência
na implantação do controle estatístico. Assim, ela pode ser enriquecida com a educação em
diversos níveis hierárquicos da empresa. O autor defende enfaticamente a introdução de
softwares específicos para a realização dos estudos e gerenciamento dos dados coletados,
facilitando assim análises mais aprofundadas. Por fim, é aconselhada a ampla comunicação
dos resultados obtidos, tendo sempre uma comparação econômica das atividades realizadas.
Desta forma, pode-se motivar e inspirar outros à melhoria dos processos, fazendo dessa
prática uma vivência normal da organização.
Schissatti (1998) sugere que a proposta de implantação do CEP deve ser flexível o suficiente
para se adaptar às necessidades particulares de cada organização. Ele estabelece em sua
proposta de implantação três grandes passos: Planejamento da Implantação; Metodologia
Estatística de Avaliação para a Implantação; Gerenciamento de Processos e Estabelecendo a
Rotina. No primeiro passo são definidos os objetivos do CEP e a seleção das características de
qualidade a serem controladas em seus respectivos processos. Depois, é estipulado um
sistema integrado da qualidade, que possibilite o uso rotineiro de diversas ferramentas da
qualidade, e não apenas o CEP de forma isolada. Seu segundo passo mapeia as fontes de
variação, desde a variação das máquinas e da estabilidade do processo até a análise do sistema
de medição. O último passo define os tipos de cartas de controle a serem utilizadas e as ações
para reduzir as variações em estudo. Nessa etapa são realizadas diversas análises, inclusive
testes de correlação.
Breyfogle (2003) descreve um modelo de implementação subdividido em 21 etapas,
abordando uma visão mais transparente e focada em resultados. Em seu modelo para a
implantação são enfatizados a avaliação do custo da má qualidade, a determinação da causa
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raiz e o foco em reduzir variabilidade com o auxílio de projetos de experimentos. A
integração de diversas ferramentas da qualidade junto à sistemática empresarial é, de fato,
bem esclarecida. Em uma de suas etapas indica-se a utilização das ferramentas pertencentes
ao Lean (Produção Enxuta), pois tanto este quanto o CEP procuram reduzir a instabilidade
dos processos. O primeiro otimizando o fluxo e a cadeia de valor e o segundo melhorando os
processos pertinentes a esta. O autor define a implantação como um projeto empresarial,
apontando um líder de projeto, estabelecendo cronogramas, objetivos e, inclusive,
consolidando ações e comunicando resultados.
De forma geral, pode-se ressaltar que todos os autores mencionados propõem que a
implantação do Controle Estatístico de Processo deva ser apoiada pela gerência da empresa,
ou seja, deve seguir uma orientação top down. Também se pode afirmar que todos os métodos
anteriormente descritos sugerem a implementação de programas de treinamentos em controle
de processo, buscando maior contribuição e participação de todos envolvidos. Além disso,
destaca-se a comunicação dos resultados obtidos com a utilização desse novo controle a fim
de motivar e inspirar outros participantes.
3. Proposta de implantação
Esse trabalho estabelece uma estratégia para a implantação do Controle Integrado de Processo
(CIP). A proposta foi definida a partir da integração das propostas acima mencionadas, sendo
subdividida em sete etapas, detalhadas a seguir: Análise da Organização, estabelece objetivos
e abrangência do projeto; Formação de Equipe, determina o cronograma e a distribuição de
tarefas; Estruturação do Banco de Dados, estabelece os filtros das medições; Análise dos
Processos, verifica tendências; Priorização das Características, define as características para
atuarem; Determinação das Causas e Estabilização dos Processos, reduz a variabilidade dos
processos; Manutenção e Divulgação dos Resultados, mantêm a implantação.
3.1 Análise da Organização
Na primeira etapa da implantação, devem-se estabelecer, de forma clara, os objetivos e
resultados esperados com a implantação do CIP. Como mencionado nas propostas anteriores,
a implantação deve ocorrer de forma top down, ou seja, necessita partir da alta gerência e
contar com seu apoio. Desta forma haverá disponibilidade de recursos para administrar o
desenvolvimento do projeto e facilitar seu sucesso.
Nesta etapa, também é verificada a abrangência do projeto. Define-se se o projeto ocupará
toda a fábrica ou uma linha de produção específica. Algumas empresas optam em utilizar um
projeto piloto para verificar seu desempenho antes de instaurar em toda a organização, porém,
desta forma, os resultados do projeto serão postergados. Realizando um projeto piloto,
desenvolvem-se tanto as pessoas, quanto as próprias ferramentas propostas pelo projeto,
facilitando a implantação futura na fábrica.
3.2 Formação de Equipe
A partir deste ponto, é necessário formar uma equipe multifuncional abrangente às diversas
áreas de produção, como qualidade, engenharia, manutenção, planejamento e supervisão de
fábrica. Deste modo, reúnem-se participantes que conheçam em profundidade o processo. É
importante a realização de treinamentos para os envolvidos, pois sem conhecimento dos
conceitos de controle estatístico, dificilmente o projeto terá sucesso. O treinamento não
precisa ser uniforme a todos os participantes. Seu aprofundamento será dependente da área de
atuação de cada participante. Por exemplo, um operador de máquina não necessitará de
conceitos de planejamento estratégico, enquanto um gerente não utilizará, em sua rotina,
ferramentas para resoluções de problemas pontuais.
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A partir deste ponto, deve-se criar um cronograma para definir as datas de realização dos
treinamentos, das reuniões periódicas e da criação dos meios de divulgação do projeto, como
banners e pôsteres, estimando os recursos e custos necessários para o projeto. Um líder de
projeto e sub-líderes devem ser indicados, o primeiro, para controlar e auxiliar os
participantes e os demais para reduzir a variação dos processos.
A equipe deve também determinar indicadores de desempenho tais como defeituosos medidos
em partes por milhão (PPM), índice de capacidade, número de causas especiais, custos
produtivos (ex: custos com sucata e retrabalho), entre outros, a fim de verificar a eficiência de
seu projeto. Cada sub-líder deve controlar seu processo e apresentar, com uma determinada
freqüência, esses indicadores, a fim de verificar se o processo está ou não melhorando
conforme o desenvolvimento da implantação. O Controle Integrado de Processo é um projeto
dinâmico e cíclico, pois há sempre alguma mudança na organização que possa interferir na
estabilidade dos processos, seja um novo produto, uma nova máquina, ou até mesmo uma
nova linha de produção, necessitando assim de um acompanhamento a fim de manter seu
banco de dados atualizado e funcionando.
3.3 Estruturação do Banco de Dados
Uma linha de produção é constituída por diversos postos de trabalho. Ao decorrer dos postos
ocorrem transformações na matéria-prima, de modo que o que está sendo produzido se
aproxima do produto final. Nessas transformações são obtidas ou alteradas as características
de qualidade. Dependendo da organização, pode haver, em seus registros de produção, um
histórico destas características para um determinado produto ou processo. Em caso negativo,
deve-se analisar os processos existentes e cadastrar as características relevantes em um banco
de dados, a fim de viabilizar a coleta de dados e as análises futuras. Em caso positivo, deve-se
verificar a consistência dos dados e iniciar a análise.
O CIP é estruturado a partir de um banco de dados, que contém diversas medições adquiridas
ao longo do tempo. É importante salientar que, na coleta das informações, é necessário
especificar alguns filtros. Esses filtros são dados secundários da medição realizada que a
acompanham a fim de acrescentar informação à medição, como por exemplo, data, hora,
cavidade, máquina, operador e meio de medição. Há ocasiões que a instabilidade do processo
provém de um filtro específico, como no caso de uma fundição de duas cavidades, sendo uma
estável e a outra não, ou no caso de um produto artesanal que depende diretamente do
operador. Esses filtros variam conforme o processo, porém, pelo menos um deles deve ser
capaz de informar a ordem cronológica das medições e identificar variações e melhorias do
processo ao longo dos dias.
3.4 Análise dos Processos
O CIP busca agrupar as medições realizadas ao longo dos processos, multiplicando as
percentagens de defeituosos associadas às diferentes características monitoradas. No caso de
atributos, a percentagem de defeituosos é a relação entre peças conformes e peças fabricadas.
Em variáveis, é a comparação de suas distribuições com as especificações de engenharia.
Desta forma o CIP estabelece a probabilidade de uma peça conter todas as características
conforme especificado, podendo monitorar, ao longo do tempo, em uma única carta de
controle, todo o posto de trabalho, ou mesmo uma linha inteira de produção.
A Carta de Controle Global monitora uma linha de produção através do controle da média
móvel do percentual de defeituosos de todas as características envolvidas nessa linha em um
determinado período de tempo. Com a análise desta carta, verificam-se tanto as tendências
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ocorridas em toda a linha de produção, quanto as causas especiais associadas a algum fator
inesperado.
O banco de dados possui as informações que indicam quais características estão contribuindo
com maior intensidade para o percentual de defeituosos global. Assim, o CIP pode ser usado
também para determinar o posto de trabalho que mais produz não-conformidades. Pode-se
ainda, estabelecer uma Carta de Controle específica para controlar um determinado posto de
trabalho, verificando apenas as características de qualidade atribuídas às operações realizadas
por aquele posto. Um maior detalhamento da análise dos processos é apresentado em Ribeiro
et al. (2001).
3.5 Priorização das Características
A partir desta fase, através do CIP, há a possibilidade de priorizar os percentuais de
defeituosos de cada característica em forma de um Gráfico de Pareto. Desta forma, pode-se
analisar e identificar as características que mais influenciam no desempenho global do
produto ou processo, aproveitando melhor os esforços da equipe do projeto.
O Gráfico de Pareto Global é utilizado na linha de produção para determinar as características
que possuem maior número de defeituosos, enquanto que o Gráfico de Pareto Específico é
utilizado de forma a priorizar as características de um único posto de trabalho. Desta forma,
focalizam-se as ações da equipe nas características que mais interferem na fabricação do
produto, otimizando os recursos da organização.
Esses gráficos podem utilizar um fator de ponderação baseado no custo da possível má
qualidade, estimando o custo da realização de retrabalho ou sucateamento de um produto,
caso a característica analisada não se apresente conforme as especificações. Desta forma,
priorizam-se as não-conformidades mais onerosas à organização, conseguindo focar ações
para reduzir os custos desta má qualidade.
Com a implantação do CIP, há a oportunidade de identificar as principais características que
interferem nos produtos e processos que estão sendo monitorados. Ele possibilita, com uma
visão gerencial, administrar a eficiência de uma determinada linha de produção, ou até
mesmo, de uma determinada máquina. Desta forma, pode-se utilizar melhor o tempo e os
recursos disponíveis a fim de reduzir a variabilidade das características que mais interferem
no produto final, reduzindo defeitos gerados em sua fabricação.
3.6 Determinação das Causas e Estabilização dos Processos
Após a definição dos postos de trabalho e das respectivas características que mais prejudicam
a qualidade do produto, devem-se propor melhorias, coordenadas pelo sub-líder do projeto, a
fim de reduzir a variabilidade dos processos.
Para identificar as causas desta instabilidade, pode-se aplicar as cartas de controle individuais,
possibilitando a análise da evolução das características e as suas distribuições ao longo do
tempo. Desta forma, é possível a identificação das causas comuns e especiais de variação.
Dependendo do processo, devem-se verificar possíveis correlações existentes entre
características, ou entre parâmetros de processo, como temperatura e pressão, a fim de julgar
melhor a análise a ser realizada (uni ou multivariada).
As causas especiais são geralmente resolvidas pelos operadores de máquinas e são devidas a
alguma anomalia do processo, podendo ser provenientes de diversos fatores, como uma
variação na temperatura do molde, ou um operador destreinado, por exemplo.
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As causas comuns devem ser reduzidas pelo sub-líder do projeto, normalmente necessitando
de estudos mais profundos para resolver esta variabilidade. Estes estudos podem utilizar
ferramentas da qualidade como Diagramas de Causa e Efeito, 5 Porquês, 5W1H (porquê,
quem, quando, o quê, onde e como) entre outras, a fim de identificar a causa raiz dessa
variabilidade. As causas raízes podem ser devidas a algum componente do processo de
fabricação, à gestão de manutenção de máquinas e ferramentas ou ao sistema de medição, por
exemplo. Há diversas maneiras de reduzir essas causas, como por exemplo: treinamento de
operadores, realização de manutenções preventivas, alteração do maquinário ou do
equipamento de medição e realização de projetos de experimentos, entre outras.
Ao final desta etapa, o sub-líder do projeto deve apresentar à gerência as ações realizadas para
reduzir a variabilidade do processo e demonstrar sua eficiência a partir dos indicadores
estabelecidos na etapa Formação de Equipe, demonstrando a redução de custos obtidos.
3.7 Manutenção e Divulgação dos Resultados
A fim de manter a implantação do CIP em funcionamento, devem-se estabelecer
auditorias periódicas que previnam ocorrências de falhas na implantação e possibilitem
verificar oportunidades de melhoria na rotina dos processos. Também é importante
acompanhar os indicadores de desempenho pré-estabelecidos, a fim de estimar a melhoria
alcançada e a redução de gastos da linha de produção devido à má qualidade.
É importante em uma organização compartilhar conhecimentos e estudos entre fábricas,
departamentos ou setores, principalmente os que obtiveram sucesso, pois esta oportunidade
facilita o desenvolvimento das diferentes áreas da empresa e intensifica a padronização dos
documentos utilizados. Esta troca de conhecimentos ainda motiva os trabalhadores a
participar dos projetos em andamento, assim como a realizar novos projetos.
4. Resultados
A seguir é apresentada e discutida a implantação do CIP em uma empresa multinacional do
ramo metal-mecânico, localizada na região sul do Brasil. As etapas são descritas conforme a
metodologia proposta (Seção 3), começando pela análise da organização e formação de
equipe, depois pela estruturação do banco de dados e a análise dos processos. Por fim, é feito
o relato da priorização das características, da estabilização dos processos e da manutenção e
divulgação dos resultados.
4.1 Análise da Organização
A utilização do Controle Integrado de Processo foi estipulada pela gerência da empresa,
visando à redução da variabilidade em seus produtos. Definiu-se que um único produto seria
utilizado como projeto piloto, a fim de testar a eficácia do projeto e, caso positiva, se
implementaria aos demais produtos. O produto a ser controlado foi o cilindro de um motor
para motosserras, pois apresenta uma forma geométrica complexa, alta quantidade de
características de qualidade a serem observadas e recebeu diversas reclamações de clientes
nos últimos doze meses.
4.2 Formação de Equipe
A alta gerência definiu uma equipe específica visando à melhora da qualidade dos produtos e
consequentemente a redução das reclamações dos clientes. Esta equipe foi composta por cinco
participantes de diferentes processos: Fundição, Usinagem, Engenharia de Produto e
Qualidade. O objetivo da equipe foi recuperar a qualidade dos produtos e, para tal, uma de
suas funções seria a realização de estudos de capacidade de processo.
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Um líder de projeto e três sub-líderes foram definidos a fim de controlar as características de
qualidade e reduzir a variabilidade dos processos. Para as atividades da equipe, definiu-se um
cronograma que abrangia reuniões semanais para o acompanhamento dos resultados,
treinamentos das ferramentas da qualidade e definição de recursos necessários para a
realização das tarefas. A equipe foi apresentada para a fábrica com o intuito de divulgar suas
intenções de melhorar a qualidade dos produtos e consequentemente reduzir a variabilidade
dos processos.
4.3 Estruturação do Banco de Dados
A empresa já possuía as características de qualidade definidas a partir de um critério de
funcionalidade e emissões de poluentes, assim como um registro das medições das diversas
características, logo, faltava apenas analisar a consistência do mesmo. O agrupamento dessas
medições formou um banco de dados com 238 características de qualidade. Os filtros de
qualidade não estavam padronizados e bem definidos, uma vez que cada operador
determinava o filtro que acompanharia a medição, dificultando análises futuras.
Para isso, foi realizada uma reunião a fim de determinar os filtros que seriam utilizados a
partir daquele momento. Os filtros estipulados para as medições foram: Cavidade, Molde,
Máquina, Meio de Medição, Data e Hora. Estes dois últimos possibilitaram organizar uma
sequência temporal dos valores, sendo utilizados para verificar o progresso das características
ao longo do tempo. Os filtros Molde, Cavidade e Meio de Medição foram escolhidos por sua
alta influência sobre a variabilidade observada no produto. Esta influência é percebida pelos
técnicos e analistas do posto de trabalho Fundição e Usinagem e, por esta razão, foi
considerada para critérios de análises. O filtro Máquina foi definido pela equipe envolvida,
pois se suspeitou a ocorrência de correlação entre esta e os diferentes moldes.
4.4 Análise dos Processos
Após a definição e padronização do banco de dados, tornou-se possível a obtenção da Carta
de Controle Global. Em uma análise móvel de trinta medições, é estipulado o percentual de
defeituosos de cada característica, nos cinco processos existentes. A multiplicação desses
percentuais forma um valor do gráfico apresentado na Erro! Fonte de referência não
encontrada..
Figura 1 – Carta de Controle Global, apresentando a fração de itens não-conformes p, antes e após a aplicação do
Controle Integrado de Processo
Nota-se que, no inicio do estudo, o percentual de defeituosos estava próximo aos 100%. Este
número é devido a algumas características que possuíam uma alta taxa de defeituosos,
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comentadas a seguir na etapa de Estabilização dos Processos. Dessa forma, multiplicada a
outros percentuais de defeituosos, resultava em praticamente cem por cento dos produtos com
algum tipo de falha. Depois das melhorias, observadas a partir da amostra de número 128
(Erro! Fonte de referência não encontrada.), nota-se que o percentual de defeituosos
apresenta uma queda acentuada, devido principalmente aos ajustes de tolerâncias e
centralização dos processos, detalhados nas etapas seguintes. Utilizando a média do
percentual de defeituosos de cada característica dos postos de trabalho, pode-se determinar o
posto que gerou o maior número de características não conformes, demonstrado na Erro!
Fonte de referência não encontrada..
De acordo com a Erro! Fonte de referência não encontrada., as características que mais
interferiram nos produtos da empresa estavam concentradas no posto de trabalho Fundição.
Logo, este processo foi priorizado para melhorias, descritas nas próximas etapas.
97%
18%
100%
89%
90%
Média de % defeituosos
16%
72%
14%
12%
10%
100%
80%
70%
51%
60%
50%
8%
40%
6%
30%
4%
20%
2%
10%
0%
0%
Fundição
Usinagem 2
Final
Usinagem 1
Usinagem 3
Processos
Figura 1 - Gráfico de Pareto para o percentual médio e acumulado dos itens não-conformes produzidos nos
diferentes dos postos de trabalho.
4.5 Priorização das Características
Após a obtenção dos percentuais de defeituosos de todas as características do posto de
trabalho Fundição, foi montado um gráfico de Pareto Específico para este posto (Erro! Fonte
de referência não encontrada.), a fim de priorizar as características com um número maior
de defeituosos.
Os gráficos de Pareto Específicos podem ainda utilizar um fator de ponderação devido ao
ANTES
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Ø Furo Escape LS Borda
Ø Furo Escape AS Borda
Largura Passagem de Óleo
Ø Furo Admissão AS Fundo
Ø Furo Escape AS Fundo
Ø Furo Admissão LS Borda
Ø Furo Escape LS Fundo
Altura da Calota AS Ø29
Ø Furo Admissão LS Fundo
Ø Furo Admissão AS Borda
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Largura Passagem de Óleo
Ø Furo Escape AS Fundo
Ø Furo Admissão AS Fundo
Ø Furo Escape AS Borda
Ø Furo Escape LS Borda
Ø Furo Escape LS Fundo
Ø Furo Admissão LS Borda
Ø Furo Admissão AS Borda
Ø Furo Admissão LS Fundo
Altura calota AS Ø29
70,95%
36,05%
35,73%
25,14%
18,67%
15,51%
3,99%
3,07%
1,98%
0,25%
DEPOIS
18,87%
14,81%
11,57%
10,17%
9,54%
1,95%
0,77%
0,56%
0,38%
0,37%
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custo da má qualidade. Contudo, este fator não foi utilizado, pois a empresa não possuía os
dados detalhados de custos relacionados às características de qualidade e, no período da
realização deste trabalho, não foi possível determiná-los.
Figura 2 - Gráfico de Pareto Específico para o percentual de falhas antes e após a implantação do CIP nos
diferentes processos do posto de trabalho Fundição.
No gráfico superior, antes das melhorias, observa-se que a característica com a maior fração
de defeituosos é a “Borda do Furo da Janela de Escape lado LS”. Esta característica,
juntamente com as outras quatro subsequentes, somam mais de 80% dos defeitos verificados.
Logo, essas cinco características foram priorizadas pela equipe para uma análise mais
específica, detalhada na etapa seguinte.
Após as melhorias, visualizadas no gráfico inferior da Erro! Fonte de referência não
encontrada., essas características passaram a contribuir com um menor percentual de
defeituosos relativos ao posto de trabalho Fundição, demonstrando a eficácia das ações
empreendidas.
4.6 Determinação das Causas e Estabilização dos Processos
Nesta etapa da implantação do CIP são utilizadas Cartas de Controles Individuais para o
monitoramento e ação sobre as características priorizadas anteriormente. Dois exemplos são
apresentados na Erro! Fonte de referência não encontrada.. Os triângulos em vermelho
representam pontos fora dos limites de especificação. A linha azul vertical representa o
momento em que foi feita a correção do molde, demonstrando no lado esquerdo da linha, a
variabilidade antes das melhorias e no lado direito, a variabilidade após as correções.
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Figura 3 - Cartas de Controle Individuais para as características Borda do Furo da Janela de Escape lado LS
(figura superior) e Borda do Furo da Janela de Escape lado AS (figura inferior).
Com a utilização dos filtros, já pré-estabelecidos, essas cartas individuais ajudaram na análise
das possíveis variações que ocorrem no processo. No gráfico superior é apresentada a
característica priorizada pelo CIP, “Borda do Furo da Janela de Escape lado LS”. Há uma
variação muito grande quando comparadas as cavidades 1 e 2, ilustrando a utilização do filtro
Cavidade. Nota-se que a característica permanece descentrada, podendo ainda haver uma
melhoria para reduzir o seu percentual de defeituosos.
No gráfico inferior é apresentada a segunda característica priorizada: “Borda do Furo da
Janela de Escape lado AS”. Pode-se visualizar que a cavidade 2 foi corrigida para atender
melhor aos limites de especificação, assim tendo a média das medições mais próxima do valor
alvo estipulado. Na Figura 4 estão resumidas as atividades realizadas em um molde
específico do posto de trabalho Fundição.
Como pode ser observado na Figura 4, as demais características priorizadas pelo CIP
receberam correções no molde e nos valores de tolerância, a fim de reduzir a percentagem de
defeituosos deste posto de trabalho. Foi também estabelecida a execução de manutenção
preventiva no molde a cada dez mil peças injetadas, a fim de prevenir uma possível variação
devida ao desgaste do mesmo, evitando uma eventual instabilidade das peças injetadas.
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Característica
1
Ø Furo Escape LS Borda
2
Ø Furo Escape AS Borda
3
Largura Passagem de Óleo
4
5
Resumo
Trocado o pino em ambas cavidades
Trocado o pino somente da cavidade 2
Centralizado o processo colocando solda
e polindo
Aumentada a tolerância de engenharia e
Ø Furo Admissão AS Fundo
polindo o pino
Realizado teste com pino de outro
Ø Furo Escape AS Fundo
material para reduzir a variabilidade
Figura 4. Quadro resumo das ações corretivas realizadas no molde 5 do setor Fundição.
4.7 Manutenção e Divulgação dos Resultados
Nesta etapa, foi determinada uma rotina de auditorias mensais com o objetivo de identificar a
ocorrência de falhas na implantação do CIP e manter o sistema atualizado e em
funcionamento. No exemplo apresentado anteriormente, foi definida como um ponto na rotina
de auditorias da fábrica a verificação da manutenção preventiva do molde, confirmando a
sustentabilidade deste plano de ação.
O Controle Integrado de Processo foi apresentado aos demais processos a fim de ilustrar sua
capacidade de identificar as características com maiores percentuais de defeituosos. Esta
reunião serviu tanto para demonstrar as ações realizadas, quanto incentivar o uso do CIP por
outros setores da empresa.
5. Conclusão
Este trabalho teve como objetivo geral estabelecer uma estratégia de implantação do Controle
Integrado de Processo e complementá-la com um estudo de caso em uma indústria do ramo
metal-mecânico. Para alcançar este objetivo, inicialmente obteve-se uma pesquisa
aprofundada das etapas e características de implantação de diversos Controles de Qualidade
em bibliografias e estudos de caso. Com a integração dos modelos propostos na literatura,
reunindo implantações de Controle Integrado de Processo, Controle Estatístico de Processo e
da Metodologia Seis Sigmas, obteve-se a metodologia deste trabalho.
A implantação elaborada do Controle Integrado de Processo obteve ótimos resultados,
principalmente na agilidade e rapidez em identificar as principais características com nãoconformidades e na fácil monitoração das características de uma linha de produção. O apoio
gerencial e o acompanhamento semanal tiveram papéis decisivos na tomada de decisão do
grupo envolvido, contribuindo para a intercomunicação do grupo e cumprimento do
cronograma. A participação dos operadores na implantação também foi fundamental, uma vez
que estes são os que mais conhecem suas funções e muitas das ideias utilizadas foram
sugeridas por eles.
A utilização do Controle Integrado de Processo facilitou a identificação e priorização das
características com maiores índices de não-conformidades, e consequentemente a elaboração
dos planos de ação, reduzindo significativamente o tempo de investigação e análise das
mesmas. O CIP demonstrou ser uma ferramenta muito útil como controle gerencial de
processos, sendo eficaz em priorizar as características defeituosas e contribuindo para o
aumento da estabilidade do processo produtivo.
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Como sugestão para trabalhos futuros, sugere-se realizar a implantação do CIP em outros
produtos e processos, a fim de aumentar a abrangência dos resultados. Aconselha-se também
a realização de uma análise financeira para estipular o custo da má qualidade obtido na
produção de peças com características não-conformes, a fim de verificar quantitativamente a
oportunidade de ganhos com uso desta ferramenta.
Agradecimentos
Em especial ao Me. Celso Fritsch por ter ajudado em desenvolver o programa para obter e
compilar os dados analisados, facilitando, em muito, na organização e estruturação do banco
de dados.
Referências
BREYFOGLE, F. W. Implementing Six Sigma: smarter solutions using statistical methods. 2.ed. New Jersey:
John Wiley, 2003.
CATEN, C. S.; RIBEIRO, J. L. D. Controle Integrado de Atributos. In: XVIII Encontro Nacional de
Engenharia da Produção. Niterói, 1998.
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Gestão e Produção, v. 9, n. 1, p. 17-31, 2002.
MONTGOMERY, D. C. Introduction to Statistical Quality Control. 4.ed. Rio de Janeiro: John Wiley & Sons
Inc., 2001.
MOREIRA JUNIOR, F. J.; CATEN, C. S. Proposta de uma carta de controle estatístico de dados
autocorrelacionados. In: XXIV Encontro Nacional de Engenharia de Produção. Florianópolis, 2004.
RIBEIRO, J. L. D; CATEN, C. S.; FRITSH, C. Integrated Process Control. International Journal of Quality
& Reliability Managment, v. 18, n. 4, p. 444-464, 2001.
ROSA, A. F. P. Método para o controle estatístico multivariado de processos em bateladas. Porto Alegre:
UFRGS, 2001. Dissertação (Mestrado Profissionalizante em Engenharia) – Programa de Pós-Graduação em
Engenharia de Produção, Faculdade de Engenharia de Produção, Universidade Federal do Rio Grande do Sul,
Porto Alegre, 2001.
SCHISSATTI, M. L. Uma proposta de implantação e gerenciamento do CEP. Florianópolis: UFSC, 1998.
Dissertação (Mestrado Profissionalizante) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e
Sistemas, Faculdade de Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 1998.
SLACK, N.; CHAMBERS, S.; JOHNSON, R. Operations Management. Tradução por Maria Teresa Corrêa de
Oliveira, Fábio Alher. 2.ed. São Paulo: Atlas, 2007.
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