Projeto para o aumento da vida útil das ferramentas de corte no processo de
Torneamento Vertical de anéis de pistão: Uma abordagem Seis Sigma
Wellington Batista da Silva ([email protected])
Resumo
A atual competição mercadológica do ramo automobilístico tem levado as empresas a
buscarem a excelência em diversas áreas por meio da redução gradativa dos custos, porém
muitas vezes esse desempenho depende do sucesso de cada uma das etapas do processo de
fabricação. Embora as principais matérias-primas representem o maior volume de gasto das
organizações, é importante observar que, para a indústria de autopeças que se encontra em
uma busca incessante pela redução de custos e maximização dos lucros, o acompanhamento
constante dos resultados gerados pelos insumos produtivos indiretos ligados a produção,
como as ferramentas de corte, podem revelar um elevado potencial de redução de custos, pois
afetam de forma bastante significativa cada etapa do processo de transformação dos bens
produzidos. O enfoque principal desse artigo foi aplicar a Metodologia Seis Sigma
juntamente com sua estrutura clara e robusta através das fases do DMAIC e técnicas
estatísticas como o DOE, para o aumento da produtividade de uma célula de fabricação
através do aumento da vida útil das ferramentas de corte utilizadas no torneamento vertical
de anéis de pistão, a fim de levar a organização a alcançar a excelência na competitividade
por meio da melhoria contínua e minimização de perdas inerentes ao processo. Os resultados
obtidos foram bastante satisfatórios, visto que foi possível gerar uma economia anual de
aproximadamente R$ 48.000,00 além do aumento da disponibilidade da máquina envolvida e
resução de paradas para setup.
Palavras-chave: Ferramentas de corte, Seis Sigma, DMAIC, DOE, Torneamento.
1. Introdução
As empresas de classe mundial estão inseridas em um contexto global e torna-se cada vez
mais visível a necessidade de se ter um produto competitivo que agrega valor ao negócio com
uma eficiência operacional cada vez maior. Durante as últimas décadas, muitas metodologias
e ferramentas isoladas surgiram com a finalidade de melhorar o rendimento e maximizar o
lucro das linhas de produção. Porém, até então nenhuma delas conseguiu prover o
alinhamento total com foco central das empresas ou o envolvimento total das áreas de
manufatura, de suporte e comercial. Portanto a Metodologia Seis Sigma surge e se apresenta
como uma estratégia, clara e robusta para maximizar a qualidade dos processos, produtos e
serviços das empresas através do uso de análises quantitativas e de ferramentas estatísticas na
tomada de decisão, visando acelerar crescimento de todas as áreas do meio empresarial.
Segundo Scatolin (2005), a correta aplicação da metodologia Seis Sigma gera retorno várias
vezes maiores do que os investimentos necessários na sua implementação.
De acordo com Hoerl (2001), a crescente popularidade da Metodologia Seis Sigma tem se
dado graças às aplicações bem sucedidas em organizações de grande importância no mercado
mundial, tais como Motorola e GE-General Eletric, por isso tais referências potencializam os
resultados obtidos por essa metodologia e evidenciam as melhorias alcançadas.
Grande parte de tal popularidade está baseada na redução de custos e melhoria da
lucratividade por meio da investigação de defeitos e diminuição da variabilidade, eliminando
1
causas raízes e possíveis defeitos que possam ocorrer em determinados processos
(BISGAARD, FREIESLEBEN, 2001). Frequentemente nas empresas, nos deparamos com
indicadores de processos feitos por meio de cálculos baseados na média, como custo médio,
tempo de ciclo médio, porém o desempenho de processos por meio de valores médios pode
acarretar problemas por não considerarem as variações inerentes aos processos, por isso
segundo Sanders, Hild (2001), o Seis Sigma considera o fato de que a variação dos produtos e
processos deve ser conhecida por ser um fator que afeta os tempos de fabricação, custos e a
qualidade do produto interferindo de forma direta na satisfação dos clientes.
Por isso a estratégia de aplicação da Metodologia Seis Sigma juntamente com suas inúmeras
técnicas estatísticas, dentro de uma estrutura planejada e eficaz tem o objetivo de gerar
produtos e serviços mais baratos, melhores e com as menores perdas possíveis tornando as
organizações envolvidas mais competitivas.
Vale a pena destacar também, que a rapidez e redução de custos são condições indispensáveis
na acirrada competição do mundo corporativo, principalmente para a área comercial e
engenharia que, geralmente são incumbidas de manter um relacionamento estratégico com
fornecedores e melhorar parâmetros e processos utilizados para produzir com mais eficiência,
melhor qualidade e menores custos para as indústrias.
O presente artigo descreve um estudo prático onde foi aplicada tal metodologia, com suas
principais ferramentas estatísticas, com o principal objetivo de aumentar a vida útil das
ferramentas de corte aplicadas no processo de torneamento vertical de anéis de pistão e
aumentar a produtividade de uma célula de fabricação através do envolvimento do fornecedor
responsável pelo fornecimento de tal insumo indireto. Esta é a justificativa para o estudo
abordado nesse trabalho.
O objetivo principal deste trabalho é mostrar a eficiência da aplicação da metodologia Seis
Sigma para o aumento da vida das ferramentas de corte utilizadas em um processo de
manufatura através da aplicação detalhada de técnicas estatísticas fundamentadas através do
método quantitativo de experimentação, onde em um prazo de seis meses buscou-se o
aumento da vida útil de tal ferramenta de corte por meio de um estudo prático seguindo as
fases do DMAIC, sem interferir nas características finais do produto. Como objetivo
secundário tem-se a necessidade de gerar um projeto piloto para futuras aplicações em outros
setores da linha de produção da organização em questão.
2. Fundamentação teórica
“Atualmente as empresas encontram-se constantemente em alerta para ganhar
competitividade, utilizando ferramentas já consagradas como armas para vencer a
concorrência, porém a essência de tal fundamento se baseia nas empresas que fornecem
processos e produtos de melhor qualidade, pois tais organizações permanecem em evidência
no competitivo mercado mundial, dentro desse contexto o método Seis Sigma de melhoria é
uma abordagem testada e aprovada em várias partes do mundo e que tem ajudado várias
empresas a dominarem sua concorrência”, (ECKES, 2001).
Segundo Harry, Schroeder (2000), a Metodologia Seis Sigma teve sua origem na Motorola
nos EUA por volta de 1985, pois nessa época a mesma enfrentava um grande aumento da
concorrência japonesa em produtos eletrônicos e precisava realizar drásticas mudanças em
seus níveis de qualidade. O resultado obtido pela Motorola ganhou o Prêmio Malcolm
Baldrige de Qualidade em 1988 e o Seis Sigma foi o responsável pelo sucesso da organização
(BREYFOGLE III et al., 2001). Isso resultou na divulgação de tal Metodologia e rapidamente
2
outras empresas de grande importância no mercado mundial como General Electric (GE),
DuPont, Honeywell, Samsung entre outras, foram incentivadas a incorporar o programa.
“O Seis Sigma descreve uma forma organizada e rigorosa pela busca da redução da variação
em todos os processos críticos para alcançar melhorias contínuas e significativas que
impactam os índices de uma organização e aumentam a satisfação e lealdade dos clientes. É
uma iniciativa organizacional projetada para criar processos de manufatura, ou serviços
administrativos que gerem no máximo 3,4 defeitos por milhão de oportunidade (DPMO). A
ferramenta de melhoria empregada na implantação dos projetos Seis Sigma é o DMAIC:
acróstico que representa: Definir-Medir-Analisar-Implementar-Controlar” (SCATOLIN 2005
apud RASIS, 2002).
Segundo Gamal (2010), um dos principais objetivos do Seis Sigma é melhorar os processos,
reduzindo variabilidade. A variabilidade é tratada como se fosse uma falha intrínseca ao
processo, e desta forma, através de projetos de melhoria contínua e sustentável, se objetiva
reduzi-la a níveis baixíssimos, visto que não existe processo sem variação. Além disso,
Cauchick, AndriettaAUCHICK (2009) afirmam que o Seis sigma é indispensável na busca da
satisfação do cliente através de uma melhor compreensão da sua exigência e das entradas
críticas dos processos que se tornam necessárias para responder a alterações nas exigências e
especificações definidas, a melhoria da qualidade, ganhos no fluxo de processos, aumento da
produtividade, redução dos tempos de ciclo; aumento da capacidade de produção e
confiabilidade dos produtos, redução de defeitos, de custos, de perdas, eliminação de
atividades que não agregam valor nenhum para o processo e com grande impacto na
maximização dos lucros.
Segundo Harry (2000), Seis Sigma é primariamente uma iniciativa de negócios, e não apenas
um programa de qualidade. O maior propósito é a redução do risco do negócio mais do que a
simples idéia de redução de defeitos. De acordo com as fontes de risco comumente associadas
com as operações ou processos internos, o risco de falhas que os clientes estarão expostos
quando adquirem um produto ou serviço serão monitorados e minimizados e
consequentemente os fornecedores destes produtos ou serviços se beneficiam da redução dos
riscos de falhas das suas operações e processos, tornando a relação entre clientes e fabricantes
pronta para reconhecer as vantagens de adotar a metodologia Seis Sigma. Em outras palavras,
quando a metodologia Seis Sigma é aplicada para reduzir os riscos de falhas, aumenta-se a
confiança de atingir o desempenho da qualidade de classe mundial em tudo que se produz ou
se processa. Assim como o desempenho é melhorado, qualidade, capacidade, tempo de ciclo,
nível de estoque e outros fatores também são melhorados num ciclo virtuoso onde todos os
envolvidos colhem ganhos significativos.
A criação do conceito Sigma a partir da década de 80 descreveu uma forma de desenvolver
uma métrica universal de qualidade para mensurar a capacidade do processo independente de
sua complexidade, (HARRY; SCHROEDER, 2000). Segundo Werkema (2000), a escala
Sigma é uma medida estatística que quantifica a variação existente entre qualquer processo e
procedimento, sendo utilizada para medir o nível de qualidade associado a um processo,
transformando a quantidade de defeitos por milhão em uma escala Sigma. Quanto maior o
valor alcançado nessa escala, maior o nível de qualidade. O nível Sigma proporciona a
comparação e posicionamento de uma empresa em relação aos seus competidores. Muitas
vezes, as empresas acreditam que reduzindo em 10% ou 20% seu nível de perdas seria o
suficiente para competir com vantagens no mercado atual. Porém, o que diferencia as
empresas com alta performance muitas vezes é um fator de 100 ou até mais de 1000 vezes
melhor.
3
Medindo o nível sigma, descobre-se o tamanho da oportunidade que se tem e até que ponto
isso é possível de maneira econômica. A maioria das melhores empresas estão localizadas
abaixo de 4 no padrão sigma.
Em outras palavras, quando a metodologia Seis Sigma é aplicada para reduzir a variabilidade
intrínseca aos processos, aumenta-se a confiança de atingir o desempenho da qualidade de
classe mundial em tudo que se produz ou se processa.
De acordo com Scatolin (2005), torna-se necessário perceber que Seis Sigma está mais
intimamente ligado com a linguagem de negócios, risco, tempo de ciclo e custo, do que com a
linguagem de qualidade como defeito ou variabilidade. À medida que os profissionais da
qualidade vão se aprofundando no conhecimento estratégico do Seis Sigma, o que atualmente
se define como convencional dará lugar para inovação. E inovação tende a conduzir melhorias
para o sucesso do negócio. Também torna-se indispensável o envolvimento a ser adquirido
entre todos os envolvidos nos projetos de melhoria descritos nas premissas do Seis Sigma
como uma necessidade global, e o fato de que os executivos pensem em termos de defeitos e
falem a linguagem da qualidade é ultrapassada. Agora é a hora do mundo da qualidade
começar a pensar em termos de risco do negócio e falar a linguagem de negócios. Quando isso
acontecer, os líderes executivos darão o devido valor aos profissionais da qualidade, os quais
detêm o conhecimento técnico da metodologia, baseados em uma estrutura hierárquica bem
definida.
2.1 Projetos de melhoria
Os projetos de melhoria desenvolvidos através do Seis Sigma envolvem um conjunto formado
por metodologia, ferramentas e pessoas que devem ser gerenciados a fim de se alcançar os
objetivos estratégicos organizacionais.
De acordo com Coronado, Antony (2002), os líderes dos projetos de melhoria Seis Sigma têm
que ter habilidades básicas de gerenciamento. ECKES (2000) ressalta a importância do
gerenciamento, afirmando que a maioria dos projetos de melhoria falham devido às baixas
habilidades no gerenciamento. A seleção e priorização dos projetos tornam-se uma atividade
chave para o adequado processo de gerenciamento.
Em pesquisa realizada por Henderson, Evans (2000), um passo considerado crítico para a
General Electric na implementação do Seis Sigma, foi no processo de identificação e
limitação dos projetos. Os projetos devem ser selecionados para promover o maior benefício
financeiro para a organização, de tal modo a estarem alinhados com os objetivos
organizacionais. Então todo projeto deveria ser selecionado de forma a promover a melhoria
da vantagem competitiva da organização, da rentabilidade empresarial, do ciclo de tempo do
processo e do rendimento do processo (CORONADO; ANTONY, 2002).
Harry, Schroeder (2000) afirmam que há muitos critérios para seleção dos projetos de
melhoria, por exemplo, eles sugerem que a seleção do projeto deve partir de cima para baixo e
ainda propõem que possíveis decisões para a seleção do projeto podem ser em função do
ganho líquido da redução de custos, de custos da qualidade, de aptidão produtiva, de ciclo de
tempo, da satisfação do cliente e do desempenho interno.
Segundo Coronado, Antony (2002), na seleção dos projetos, torna-se importante definir o
escopo e as limitações, mostrando no que o grupo trabalhará e no que o grupo não trabalhará.
Além disso, as metas do projeto ou objetivos têm que refletir as exigências de qualidade
críticas para os clientes.
4
Para isso, os Black Belts e Green Belts são treinados na metodologia de melhoria DMAIC,
que serve como um roteiro para os projetos de melhoria. A metodologia DMAIC, em cada
uma das suas cinco fases faz uso de várias ferramentas e técnicas estatísticas e da qualidade. E
para Henderson, Evans (2000), essas ferramentas e técnicas do Seis Sigma são um dos
principais elementos no direcionamento dessa abordagem.
Seria irracional pensar que um conjunto de ferramentas possa ser utilizado indiferentemente
do tipo de processo ou produto, devendo-se avaliar de forma adequada quais ferramentas
utilizar para cada caso. A escolha das mais apropriadas técnicas, varia de organização para
organização, não há nenhuma metodologia padrão e organização que seja capaz de escolher as
mais apropriadas das técnicas para suas necessidades (PANDE et al., 2000).
É destacado por Bayle et al (2001), que o Seis Sigma só é sustentável quando existe uma
consciência de que os métodos estatísticos são tão úteis quanto a teoria de engenharia e o
conhecimento do processo e do produto.
Do apresentado conclui-se que a necessidade de um gerenciamento adequado dos projetos de
melhoria, através da escolha dos projetos certos e das apropriadas metodologias e ferramentas
que devem guiar esses projetos, deve estar alinhada às necessidades organizacionais, de forma
a alcançar melhoria no desempenho dos processos e atender as expectativas dos clientes.
2.2 Estrutura de uma equipe Seis Sigma
Dentro do contexto Seis Sigma as atividades de melhoria são conduzidas por projetos
denominados projetos Seis Sigma. Os funcionários que participam desses projetos são parte
de uma estrutura que apresenta níveis de treinamento e habilidade diferentes. Os níveis são
apresentados a seguir:
Champion: é usualmente um dos executivos ou gerentes com elevada responsabilidade pelo
negócio e que tem por objetivo dar apoio ao programa Seis Sigma. Ele (ou ela) também tem a
habilidade de identificar os projetos adequados, selecionar e guiar as pessoas e, além disso,
conduzir o Seis Sigma para que alcance elevados resultados financeiros;
Master Black Belt: é um especialista nas técnicas e métodos estatísticos e da qualidade do Seis
Sigma e também na implementação de projetos. Além disso, ele treina outras pessoas e ajuda
a remover barreiras que podem surgir no desenvolvimento dos projetos Seis Sigma;
Black Belt: é um indivíduo treinado nas técnicas e métodos estatísticos e da qualidade do Seis
Sigma. Ele (ou ela) conduz as equipes no desenvolvimento dos projetos de melhoria Seis
Sigma e tem dedicação integral ao programa Seis Sigma; e
Green Belt: é uma pessoa que é treinada nas técnicas e métodos estatísticos e da qualidade do
Seis Sigma que fornece suporte na implementação e aplicação dos métodos e técnicas do Seis
Sigma. Além disso, também participa das equipes de projetos e possui dedicação parcial ao
programa Seis Sigma, (GOLDMAN, 2005).
2.3 DMAIC
Um dos aspectos importantes para o sucesso da implementação de projetos de melhoria
estruturados pelo Seis Sigma é o foco numa abordagem quantitativa disciplinada para
melhoria de métricas definidas nos processos de manufatura, de serviços e financeiros que
consiste num o ciclo de melhoria de cinco fases: o “DMAIC”. Cada letra dessa sigla tem um
5
significado bem definido, os quais são, respectivamente, Definição (D), Medição (M), Análise
(A), Melhoria (I) e Controle (C), que funciona como um roteiro de execução de cada etapa do
projeto (HARRY; SCHROEDER, 2000).
Pande et AL (2001) apontam que o DMAIC é um modelo que guia a implementação de
qualquer projeto de melhoria de processo ou projeto/reprojeto. As fases do método DMAIC
são apresentadas abaixo.
2.3.1 Fases do DMAIC
Define: A equipe levantada identifica os melhores projetos Seis Sigma com base nos objetivos
estratégicos. Após isso, a equipe determina o que é crítico para qualidade (do inglês, Critical
To Quality – CTQ) para os clientes.
Measure: A equipe define os processos ligados com a CTQ e eles medem o desempenho atual
dos processos selecionados.
Analyze: A equipe procura identificar as principais causas da variação do processo que geram
não-conformidades por meio de análises do desempenho do processo aplicando métodos
estatísticos. A equipe confirma a variável a ser melhorada.
Improve: A equipe conduz experimentos para estabelecer o melhor nível das variáveis
identificadas na fase anterior. A equipe estabelece um plano para implementar as mudanças.
Control: A equipe aplica técnicas e métodos estatísticos e da qualidade para garantir a
estabilidade estatística do processo dentro de limites aceitáveis.
Fonte: (HENDERSON; EVANS, 2000)
3. Projeto Seis Sigma
Conforme mencionado acima, a principal justificativa para o estudo em questão foi o
crescente aumento da demanda do produto analisado, no caso anéis de pistão em específico
uma família fabricada em ferro fundido nodular de diâmetro externo 79,90mm. Por isso
tornou-se necessária a elaboração de um projeto estruturado envolvendo engenharia de
manufatura juntamente com o setor de Compras e fornecedor fabricante de ferramentas de
corte com o objetivo de desenvolver um projeto de melhoria, para a usinagem do produto em
questão, visto que o cenário atual contava uma grande limitação de recursos e investimentos.
Os estudos descritos nesse artigo foram conduzidos com o intuito de obter um conjunto de
combinações de dados e evidências que servissem como base para aumentar a vida útil das
ferramentas de corte empregadas no processo de torneamento na fabricação de anéis de pistão,
por meio da abordagem Seis Sigma desdobrada através das fases do DMAIC. Diante de tal
propósito, planejou-se um estudo estruturado por meio do método quantitativo de pesquisa
denominado experimentação, no qual os dados foram obtidos por meio de testes realizados em
loco. O projeto foi desenvolvido na operação gargalo de uma célula de fabricação específica,
que evidenciava grandes oportunidades de melhoria.
3.1 A empresa estudada
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A empresa estudada é uma multinacional de grande porte, que atualmente possui uma posição
respeitada no mercado mundial. A organização em questão é componente de um grupo
empresarial alemão produtor de autopeças. Tal grupo empresarial figura-se como líder
mundial na produção de componentes para motores e está presente no mercado
automobilístico em todos os continentes. A empresa fornece produtos para as mais
conceituadas montadoras como: Audi, BMW, Cummins, Daimler-Chrysler, Fiat, Ford,
General Motors, International, John Deere, MWM, Opel, Perkins Peugeot, Porsche, Renault,
Scania, Toyota, Vokswagen e Volvo dentre outras. A empresa, hoje, é símbolo de qualidade
em seus produtos, serviços e atendimento, sendo certificada pelas normas ISSO/TS 16949,
ISSO 9001 e ISSO 14001. É possível afirmar que, hoje, todos os carros que estão em
circulação e em montagem, possuem pelo menos um componente de sua fabricação. Em
específico a análise foi conduzida em uma das plantas localizadas no sul do estado de Minas
Gerais que produz anéis de pistão aplicados em motores à combustão e que tem investido
fortemente na disseminação da cultura Seis Sigma por toda sua estrutura.
3.2 Operação analisada
Segundo Ferraresi (1977), torneamento é um processo mecânico de usinagem destinado a
obtenção de superfície de revolução com auxilio de uma ou mais ferramentas mono cortantes.
O processo de torneamento se baseia no movimento da peça em torno de seu próprio eixo. É
uma operação de usinagem que permite trabalhar peças cilíndricas, movidas por um
movimento uniforme de rotação em torno de um eixo fixo.
A operação analisada, o torneamento vertical, é realizada em uma máquina especial
desenvolvida para a usinagem de anéis. A função desse processo é conferir à forma da peça
usinada, conforme particularidades da instrução de usinagem que é o método de trabalho
definido pela engenharia de métodos e processos. A operação consiste na sobreposição de
peças que são alinhadas por meio de um dispositivo e usinadas em pacotes com comprimento
definido de 150 mm, conforme mostrado na figura 1.0. Nessa operação os anéis de pistão são
alinhados e prensados de forma homogênea para que ocorra o torneamento externo e o interno
simultaneamente, conforme mostrados nas figuras 1.1 e 1.2.
Figura 1.0-Pacote de anéis
Figura 1.1-Ferramentas montadas
Figura 1.2-Pacote em usinagem
3.3 O material usinado
O material torneado é um ferro fundido nodular com alto teor de Nióbio, denominado
internamente na empresa de material “C”. Segundo Chiaverini (1990), as altas adições de
ligas no material promovem uma microestrutura com propriedades especiais e geram um ferro
fundido com propriedades próximas dos aços endurecidos. Dessa forma, a usinabilidade é
7
similar a do aço e muito pior ao ferro fundido cinzento, fazendo com que o material chegue
para operação de torneamento com uma dureza entre 35 a 45 Hrc.
De acordo com Teles (2007) juntamente com os aços, os ferros fundidos são os materiais mais
utilizados pela indústria, sendo aplicado em diversos setores não só devido às suas
características inerentes, como também sua imensa versatilidade. Podem apresentar diversas
características mecânicas dependendo dos elementos de liga presentes ou do tratamento
térmico submetido.
Dentro das particularidades da operação em análise, vale ressaltar que a ferramenta de corte
possui grande influência nas características do produto em questão, principalmente na
condição final de acabamento da superfície usinada, que segundo as normas internas da
empresa deve atingir no máximo 8 Rz, evidência que é verificada a cada 2 pacotes usinados
ou 300mm de comprimento usinado através de um rugosímetro digital e é fator determinante
para a troca da ferramenta de corte em uso.
4. Aplicação das fases do DMAIC
4.1 Definição - O que é imporante?
Para que a metodologia Seis Sigma tenha sucesso em resolver um problema, é extremamente
importante definir adequadamente os parâmetros mensuráveis e relevantes ao processo em
questão. Nesse caso, o processo analisado foi o torneamento vertical, mais precisamente
empregado na usinagem de anéis de pistão fabricados em Ferro Fundido Nodular
Martensítico, denominado internamente na empresa de material “C”, conforme já
mencionado.
De acordo com a figura 1.3 mostrada abaixo, podemos verificar o fluxo que o produto em
questão, no caso anéis de pistão percorre na célula em análise e também a evidência de que o
estudo é de extrema importância, pois se trata da primeira fase do processo definida como
operação gargalo do sistema.
Input
Output
Figura 1.3 - Fluxo de fabricação da célula de fabricação em análise
8
A meta a ser alcançada seria o aumento da vida útil da ferramenta de corte e
consequentemente a produtividade da célula em questão, por meio da análise das ferramentas
e parâmetros de corte utilizados atualmente, que por sinal tem comprometido diretamente a
lucratividade da empresa por não atenderem as expectativas da operação.
Atualmente a operação em análise utiliza uma ferramenta de corte de perfil sextavado classe
K-10 revestida com TiNAl e possui um raio de 2mm nas arestas de corte, conforme figura 1.4
e utiliza parâmetros de usinagem definidos pela engenharia local de 0,18mm/rot de avanço e
219 RPM. Porém essa combinação tem gerado um baixo rendimento, algo que varia de 2100 a
2800 mm de comprimento usinado (14 a 18 pacotes), sendo que para atender a expectativa
dos clientes e tornar a operação rentável, a ferramenta de corte deveria render algo entre 3300
e 3900 mm de comprimento usinado, (22 a 26 pacotes).
Raio da Aresta
Figura 1.4 - Ferramenta de corte utilizada no Torneamento Vertical
Os CTQ’s evidenciados nesse processo contribuem diretamente com a qualidade dos produtos
fabricados e também com o nível de produtividade da célula em análise.
De acordo com a análise feita por especialistas sobre os dados históricos e com a verificação
dos padrões corporativos e de benchmarking em operações similares, foi possível chegar à
definição dos padrões de desempenho e objetivo para o estudo em questão.
De acordo com a figura 1.5, possuímos fatores controláveis como X1: Raio da ferramenta,
X2: Avanço da máquina, X3: RPM e também fatores incontroláveis como: Z1: lascas, Z2:
máquina, Z3: operador.
Os fatores de saída da operação são: Aumento da vida útil da ferramenta de corte e
consequentemente aumento da produtividade.
Figura 1.5 – Fatores do Processo
9
Os tipos das variáveis controláveis citadas acima são:
X1: quantitativa discreta;
X2: quantitativa contínua;
X3: quantitativa contínua;
O CTQ-(Critical to Quality) apresentado nesse artigo está intimamente ligado a vida da
ferramenta de corte em questão, pois para atender a atual demanda da operação em análise, a
ferramenta deveria apresentar uma vida útil superior, em se tratando de comprimento usinado
e também seria necessária uma possível análise para o aumento dos parâmetros de corte, com
o intuito de diminuir o tempo de usinagem de cada de pacote sem afetar a qualidade do
produto usinado, diminuindo assim paradas freqüentes com setup para a troca da ferramenta,
aumento da disponibilidade da máquina e redução de custos.
4.2 Medição - Como está a situação?
É usual que a vida útil das ferramentas de corte empregadas no processo em análise possua
uma variação na sua vida útil, pois é natural que o processo apresente uma porcentagem de
variação devido à oscilação da dureza do material que está sendo usinado. O intuito da
medição do processo na forma atual é verificar a vida útil de cada aresta de corte da
ferramenta, ou seja, iremos medir qual a situação atual do processo através da medição do
comprimento total usinado em milímetros de cada aresta de corte, através de um sistema de
régua padronizada adotado pela empresa.
A análise estatística dos dados coletados foi realizada através do software Minitab 14.
Os dados foram coletados mediante acompanhamento de 16 testes piloto na máquina
responsável pelo processo de torneamento vertical, e o comportamento dos mesmos pode ser
observado na figura 1.6 abaixo:
99
M ean
S tD e v
N
AD
P - V a lu e
95
90
23 41
2 24,5
16
0 ,6 08
0 ,0 94
80
Percent
70
60
50
40
30
20
10
5
1
2000
2250
2500
R END IM ENTO ( M M ) A TUA L
2750
3000
Figura 1.6 - Teste de Normalidade para a vida útil atual da ferramenta de corte em análise
10
Podemos observar que o conjunto composto pela ferramenta de corte em estudo e parâmetros
de corte definidos pela engenharia de processos, atualmente geram uma vida útil média de
2341 mm de comprimento usinado e o valor do P-Value de 0,094, ou seja, o valor do mesmo
é maior que 0,05, portanto os dados são definidos como normais.
Em virtude disso podemos calcular o nível Sigma atual do processo em análise, conforme a
figura 1.7 abaixo:
LS L
T ar g et
USL
W ith in
O v e r a ll
P ro c e s s D a t a
LS L
330 0,0000 0
T a rg e t
360 0,0000 0
USL
390 0,0000 0
S a m p le M e a n
234 0,6250 0
S a m p le N
16
S tD e v (W it h in )
27 7,7777 8
S tD e v (O v e ra ll)
22 8,2838 0
P o t e n t ia l (W it h in ) C a p a b ility
C p
0,36
C PL
-1 , 1 5
C PU
1,87
C pk
-1 , 1 5
C C pk
0,36
O v e ra ll C a p a b ility
Pp
PPL
PPU
P pk
C pm
1800
O b s e rv e d P e rfo rm a n c e
P P M < LS L
1 0000 00,00
PPM > USL
0,00
P P M T o ta l
1 0000 00,00
2100
2400 2700
E xp . W it h in P e rf o rm a n c e
P P M < LS L
9997 23,58
PPM > USL
0,01
P P M T o ta l
9997 23,59
3000
E xp .
PPM
PPM
PPM
3300
3600
0,44
-1 , 4 0
2,28
-1 , 4 0
0,08
3900
O v e ra ll P e rf o rm a n c e
< LS L
999 986,80
> USL
0,00
T o ta l
999 986,80
Figura 1.7 - Análise de Capabilidade a vida útil atual da ferramenta de corte
A figura acima nos mostra que o processo não atende as especificações, pois o (PPM) ou a
cada 1 milhão de arestas de corte utilizadas, 999986,80 estão defeituosas, ou seja, em todos os
testes realizados, a vida útil atual da ferramenta de corte está fora da real necessidade, logo a
ferramenta utilizada juntamente com os parâmetros definidos até então não atendem as atuais
expectativas da produção. O PPK é baixo (-1,40), pois a variabilidade do processo é muito
grande e também ocorre o deslocamento da média. Se o processo estivesse centrado, e se não
existissem causas especiais presentes, o CP=CPK=PP=PPK.
De acordo com o algorítimo que define o nível Sigma: 3 X PPK + 1,5, o nível sigma atual da
vida útil da ferramenta de corte está em torno de -2,7, ou seja, grande oportunidade de
melhoria.
Como o nível Sigma ficou abaixo de 3, ou melhor, negativo em torno de -2,7, iremos reduzir
o PPM em 90%, ou seja, passar de 1.000.000 para aproximadamente 100000.
4.3 Análise - O que está errado?
É possível verificar que há uma grande oportunidade de melhoria para o aumento da vida útil
da ferramenta de corte em estudo, pois além de observarmos uma grande variação, em
nenhum momento foi possível atingir o rendimento desejado, algo que afeta diretamente a
atual demanda solicitada pelos clientes envolvidos.
11
Baseando-se nos limites estabelecidos e de acordo com o resultado apresentado no atual
processo, a equipe envolvida afirma com base em estudos recentes e benchmark em outras
operações, que são 3 os principais fatores que afetam o CTQ relativo a vida útil da ferramenta
de corte. São eles: Raio da aresta da ferramenta, Avanço de corte e RPM, conforme
mencionado na fase de definição.
Tornou-se necessário encontrar os valores ou combinações ótimos que maximizassem o
rendimento da ferramenta de corte e para isso houve o envolvimento da engenharia, compras e
principalmente do fornecedor fabricante da ferramenta em análise como especialistas em
usinagem para sugerir pontos de melhoria.
Como o torneamento vertical em estudo possui usinagem simultânea e atualmente a
ferramenta utilizada para a usinagem do diâmetro interno e externo tem apresentado uma
baixa vida útil e um desgaste acentuado da aresta de corte foi sugerido pelos especialistas
envolvidos, a necessidade de se realizar um estudo com novas combinações de parâmetros de
corte, conforme a tabela 1.0 abaixo e testar uma ferramenta de corte com o raio da aresta de
corte de 3,5 mm, pré definido com base em dados históricos.
Parâmetros de corte – (Atuais)
AV:
RPM:
TC:
VC:
0,18 mm/rot
219
00:03:44
55m/min
Parâmetros de corte - (Sugeridos)
AV:
RPM:
TC:
VC:
0,20 mm/rot
256
00:02:56
65m/min
Tabela1.0 - Parâmetros de Corte atuais X sugeridos
Sendo: AV: Avanço da ferramenta em mm/rot;
RPM: Rotações por minuto;
TC: Tempo de corte;
VC: velocidade de corte;
Além disso, se chegássemos a uma combinação de parâmetros ideal juntamente com o raio da
ferramenta de corte que proporcione maior vida útil na usinagem sem prejudicar a qualidade
do produto em análise, automaticamente seria possível reduzir o tempo de usinagem de cada
pacote torneado, algo que aumentaria diretamente a produtividade da célula em questão
evidenciado através da redução do número de paradas para troca da ferramenta de corte e
maior rapidez no processo para a operação, que até então era tida como gargalo do sistema.
12
4.4 Melhoria - O que precisa ser feito?
Uma vez que as causas principais para a intermodulação foram identificadas na fase de
Análise, fez-se necessário propor soluções para o problema. Este trabalho fez uso do DOE
(Design of Experiments) com replicação de dois para identificar uma possível solução ótima
para o estudo em questão, pois esta ferramenta tem ganhado grande destaque por ser muito
utilizada na Metodologia Six Sigma, como uma das mais importantes ferramentas na fase de
melhoria de processos (PAIVA, 2004).
O DOE aplicado foi um Fatorial Completo com 3 fatores e 2 níveis, lembrando o mesmo
cobre todo o espaço experimental e corresponde ao arranjo experimental mais comum
(PAIVA, 2006), conforme mostrado na tabela 1.1 abaixo:
StdOrder
RunOrder
CenterPt
Blocks
RAIO
AVANÇO
RPM
2
1
1
1
R 3,5
0,18
219
14
2
1
1
R 3,5
0,18
256
4
3
1
1
R 3,5
0,2
219
3
4
1
1
R 2,0
0,2
219
1
5
1
1
R 2,0
0,18
219
16
6
1
1
R 3,5
0,2
256
11
7
1
1
R 2,0
0,2
219
7
8
1
1
R 2,0
0,2
256
6
9
1
1
R 3,5
0,18
256
8
10
1
1
R 3,5
0,2
256
5
11
1
1
R 2,0
0,18
256
9
12
1
1
R 2,0
0,18
219
12
13
1
1
R 3,5
0,2
219
10
14
1
1
R 3,5
0,18
219
15
15
1
1
R 2,0
0,2
256
13
16
1
1
R 2,0
0,18
256
Tabela 1.1- Sequência de realização dos testes gerada pelo DOE-Minitab
Sendo: Raio da aresta de corte da ferramenta:
2,0 ou 3,5 mm
Avanço:
0,18 ou 0,20 mm/rot
RPM:
219 ou 256
Nas Figuras 1.8 e 1.9 apresentamos o resultado da análise gerada pelo Minitab na qual
conseguimos identificar realmente quais dos fatores e suas combinações interferem na
13
resposta através do P-Value e do Diagrama de Pareto. Lembrando-se que P-value menor que
5% representa significância.
Figura 1.8 - Análise dos dados através do session-Minitab
Conforme mostrado na figura 1.8, podemos verificar que todos os fatores em análise,
juntamente com a combinação gerada entre ambos, são significativos, pois todas as variáveis
resultam em valor do P-Value menor que 0,05.
(r e s p o n s e is R E N DIM E N T O (M M ) T E S T E , A lp h a = ,0 5 )
2 ,3 0 6
F a cto r
A
B
C
A
N am e
RA IO
A V A NÇ O
RPM
B
Term
C
AC
AB
BC
A BC
0
1
2
3
4
5
6
S t a n d a r d iz e d Ef fe c t
7
8
9
Figura 1.9 - Diagrama de Pareto (• =0,05), experimento para vida útil da ferramenta de corte,
com arranjos fatoriais completo utilizando 16 casos
14
Após identificação dos fatores que afetam a resposta vida útil, foi analisada a ocorrência de
interações entre os fatores e como observamos na figura 1.10, verificamos que os mesmos
apresentam interações significantes (a um critério de 5%).
0,18
0,20
219
256
3000
RA IO
R 2 ,0
R 3 ,5
2700
RA IO
2400
3000
A VA N Ç O
0 ,1 8
0 ,2 0
2700
A V A NÇ O
2400
RPM
Figura 1.10 - Interações entre os fatores analisados
A Figura 1.11 apresenta os gráficos dos efeitos principais em função da variação dos níveis
dos fatores. E analisando o gráfico pode observar que todos os fatores possuem as retas
inclinadas, logo todos possuem contribuição para a variação da resposta.
R A IO
A V A N ÇO
Mean of RENDIMENTO(MM) TESTE
2600
2500
2400
2300
2200
R2 ,0
R3 ,5
0 ,1 8
0 ,2 0
RP M
2600
2500
2400
2300
2200
219
256
Figura 1.11- Principais efeitos - para a resposta vida útil analisada
15
Como um dos principais objetivos de um DOE é sempre encontrar condições de operação de
processos que maximizem (ou minimizem) a resposta de um sistema, os resultados das
análises realizadas anteriormente foram apresentados ao grupo envolvido nesse projeto de
melhoria.
E de acordo com os valores obtidos nos testes realizados, tornou-se possível a apresentação do
modelo otimizado, ou seja, o melhor valor para maior vida útil da ferramenta de corte em
estudo, que foi evidenciado conforme figura 1.12 abaixo:
Figura 1.12 - Valores ótimos para maior vida útil da ferramenta
Conforme análise gerada pelo Minitab a melhor resposta é:
- Avanço: 0,18mm/rot;
- Rotação: 256 rpm;
- Raio da aresta: 3,50 mm;
- Vida útil esperada: 3.524,9998 mm de comprimento usinado;
Conforme definido pela equipe envolvida, o próximo passo será gerar mais 16 testes
comprobatórios com acompanhamento detalhado para avaliar qual o comportamento do
processo de acordo com a otimização obtida na fase de melhoria.
4.5 Controle - Como garantir o mesmo desempenho?
O sucesso nesta fase depende do quão bem feito foi o trabalho nas fases anteriores. As
ferramentas de trabalho disponíveis serão utilizadas para garantir que as variáveis chaves
permaneçam dentro de limites aceitáveis ao longo do tempo de tal forma que os ganhos do
processo sejam mantidos, conforme descrito anteriormente.
Para comprovação dos resultados obtidos na fase melhoria, foram conduzidos 16 testes
comprobatórios seguindo a resposta ótima encontrada. A figura 1.13 evidencia o
comportamento dos mesmos:
16
3900
UB= 3900
Sample Mean
3800
3700
_
_
X =3600
3600
3500
3400
3300
LB= 33 0 0
2
4
6
8
S a m p le
10
12
14
16
Figura 1.13 - Carta de Controle Xbar para condição otimizada do pocesso
Conforme evidenciado na carta Xbar, o processo está sob controle, pois não existe nenhum
ponto fora dos limites de especificação, então torna-se possível a realização de uma análise
estatística para evidenciar os valores obtidos nos testes.
A n d e rs o n -D a rlin g N o rm a lit y T e s t
A -S q u a re d
P -V a lu e
0,68
0,062
M ean
S tD e v
V a ria n c e
S k e w ne ss
K u rto s is
N
3 525,0
154,9
24 000,0
0,000 000
-0 , 9 9 4 1 6 2
16
M in im u m
1 s t Q u a rt ile
M e d ia n
3 rd Q u a rt ile
M a x im u m
3300
3400
3500
3600
3700
95%
3 300,0
3 450,0
3 525,0
3 600,0
3 750,0
C o n f id e n c e I n t e rv a l f o r M e a n
34 42,4
3 607,6
9 5 % C o n f id e n c e I n t e rv a l f o r M e d ia n
34 50,0
3 600,0
9 5 % C o n f id e n c e I n t e rv a l f o r S tD e v
11 4,4
9 5 % C o n f i d e n c e I n t e r v a ls
239,8
M ean
M edian
3450
3475
3500
3525
3550
3575
3600
Figura 1.14 - Análise de intervalo de confiança com nível de 95%
Avaliando-se os resultados da análise estatística descrita na Figura 1.14, nota-se que o valor
previsto pelo modelo (Vida útil = 3.524,99 mm), pertence ao intervalo de confiança de 95%
construído para os experimentos de confirmação (3.442,40<Vida útil<3.607,60), o que revela
que o modelo obtido experimentalmente através do DOE é adequado para a previsão da vida
da ferramenta estudada.
Para medirmos quão eficaz foi a melhoria alcançada, foi realizada uma análise da nova
capacidade do processo, conforme mostrado na figura 1.15:
17
LSL
T arg et
USL
W ith in
O v e r a ll
P ro c e s s D a ta
LS L
3 3 0 0 ,0 0 0 0 0
T a rg e t
3 6 0 0 ,0 0 0 0 0
U SL
3 9 0 0 ,0 0 0 0 0
S a m p le M e a n
3 5 2 5 ,0 0 0 0 0
S a m p le N
16
S t D e v (W it h in )
1 5 0 ,7 0 9 2 2
S t D e v (O v e r a ll)
1 5 7 ,5 2 1 0 2
P o t e n t ia l
C
C
C
C
C
(W it h in ) C a p a b ilit y
p
0 ,6 6
PL
0 ,5 0
PU
0 ,8 3
pk
0 ,5 0
C pk
0 ,6 6
O v e ra ll C a p a b ilit y
P
P
P
P
C
3200
O b s e rv
PPM
PPM
PPM
e d P e rf o rm a n c e
< LS L
0 ,0 0
> U SL
0 ,0 0
T o ta l
0 ,0 0
E xp .
PPM
PPM
PPM
3300
3400
W it h in P e r f o rm a n c e
< LS L
6 7 7 2 6 ,2 9
> U SL
6 4 1 8 ,9 4
T o ta l
7 4 1 4 5 ,2 3
3500
3600
3700
3800
p
PL
PU
pk
pm
0 ,6 3
0 ,4 8
0 ,7 9
0 ,4 8
0 ,5 8
3900
E x p . O v e r a ll P e r f o rm a n c e
P P M < LS L
7 6 5 9 1 ,1 5
PPM > U SL
8 6 4 1 ,4 2
P P M T o ta l
8 5 2 3 2 ,5 7
Figura 1.15 - Análise da capabilidade do processo após modificações sugeridas
Conforme podemos observar na figura acima, obtivemos uma melhoria considerável na
Capacidade do processo, uma vez que tínhamos um PPK de -1,40 e um nível Sigma negativo
e agora temos um PPK de 0,48, fazendo com que o novo nível Sigma seja de: 3 X PPK +
1,5=2,94. Em se tratando de PPM, tínhamos uma perda de aproximadamente 1.000.000 peças
por milhão de oportunidade, ou seja, 100% do processo em análise se encontrava fora dos
atuais limites de especificação. Mas agora temos uma perda de 85.232,57 peças em um milhão
de oportunidade. Resumindo: o processo foi extremamente melhorado, embora ainda possam
ser feitas mais melhorias a fim de se atingir o nível 6 na escala Sigma.
Para confirmar estatisticamente as melhorias na capacidade do processo, foi realizado um
teste de hipóteses 2-sample t para testar as médias, conforme condições mostradas abaixo:
-Hipótese nula-(H0): média do processo melhorado = média do processo atual
-Hipótese alternativa-(H1): média do processo melhorado > média do processo atual
-Para P-Value<0,05: aceito H0 e rejeito H1
-Para P-Value>0,05: aceito H1 e rejeito H0
Figura 1.16 - Teste de hipóteses 2-sample t para teste das médias
18
Podemos observar que o valor do P-Value ficou > que 0,05, portanto aceito a Hipótese
Alternativa-(H1) e comprovo estatisticamente que a nova média é maior que a média do
processo atual, conforme representado pela figura 1.16 e graficamente pela figura 1.17.
Podemos observar também que variabilidade do novo processo é bem menor, fazendo com
que o novo processo tenha um nível sigma maior.
3800
3600
3400
Data
3200
3000
2800
2600
2400
2200
2000
R E N D IM E N T O ( M M ) A T U A L
N O V O R E N D IM E N T O ( M M )
Figura 1.17 - Boxplot para comparação das médias – teste de hipóteses 2-sample t
6. Conclusão
O intuito deste trabalho foi apresentar um exemplo de aplicação da Metodologia Seis Sigma
para um processo de torneamento vertical do ferro fundido nodular utilizado na fabricação de
anéis de pistão da indústria automobilística, tendo como objetivo, a maximização da vida útil
da ferramenta de corte e aumento da produtividade.
Os resultados obtidos através das análises estatísticas realizadas através das fases do DMAIC
apontaram melhorias significativas, principalmente com a aplicação do DOE que se mostrou
eficaz e bem-sucedida. Conforme a tabela 1.2, os resultados foram satisfatórios, quando
comparados com as condições anteriores.
Condições de Usinagem:
Atual:
Otimizada:
Avanço mm/rot:
0,18
0,20
RPM:
219,00
256,00
Raio da Aresta/mm:
2,00
3,50
Vida ùtil/Comp. Usinado
2.341,00
3.525,00
Tempo de Corte / Segundos:
224,00
197,00
Tabela 1.2 - Comparativo entre as situações: Atual X otimizada
19
Com o aumento da vida útil da ferramenta de corte estudada, ocorreram ganhos bastantes
significativos, principalmente em se tratando do aumento da disponibilidade de máquina
através da diminuição do tempo efetivo de corte da operação, redução de setups e maior
confiabilidade na operação.
Podemos afirmar e principalmente confirmar que o Seis Sigma proporcionou a racionalização
do processo à nível de chão de fábrica, com redução de custos e aumento de produtividade.
Os resultados alcançados foram:
- Otimização dos parâmetros de usinagem;
- Maximização da vida útil da ferramenta de corte em 50,57%;
- Desenvolvimento de uma nova ferramenta de corte;
- Redução no tempo de usinagem de 27 segundos por pacote usinado;
Levando-se em consideração que a produção atual do produto analisado está em torno de
306.000 pçs/mês e que as peças possuem altura de 1,5mm e são usinadas de forma sobreposta
em pacotes com 150 mm de comprimento, podemos concluir que usinamos em média 459.000
mm por mês, ou seja 2040 pacotes, sendo que com o aumento da vida útil da ferramenta de
corte e a redução de tempo de usinagem obtida devido as melhorias encontradas com a
otimização do processo, somam-se 27 segundos de redução de tempo de usinagem por pacote,
algo que totaliza 15,3 horas/mês de aumento de disponibilidade de máquina que dentro dos
atuais custos da empresa geram uma economia anual de aproximadamente R$ 48.000,00, fato
que deixa bastante claro a importância da aplicação da Metodologia Seis Sigma no meio
Industrial para o aumento da competitividade das empresas no concorrido mercado mundial.
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