XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção
Curitiba – PR, 23 a 25 de outubro de 2002
UTILIZAÇÃO DA METODOLOGIA SEIS SIGMA EM PROCESSOS
DE REAÇÃO QUÍMICA EM BATELADA
Jorge da Luz Matos
UFRGS / PPGEP – Praça Argentina, 9/Sala LOPP - Porto Alegre/RS - CEP 90040-020
e-mail:[email protected]
Carla Shwengber ten Caten
UFRGS / PPGEP – Praça Argentina, 9/Sala LOPP - Porto Alegre/RS - CEP 90040-020
e-mail: [email protected]
Abstract: This paper discusses the initial steps of DMAIC Method (Define and Measure)
for implementing and executing Six Sigma Methodology to chemical process industry.
Then we developed a prioritized list of factors, which influenced the desired outcome. The
tools used for these phases include: project charter, brainstorming, process mapping, the
cause-and-effect diagram, QFD, Pareto graphics and FMEA. In this work we use Six
Sigma to reduce product variability and reduce reaction time variability of the batch
process.
Key Words: six sigma, batch processes, chemical industry.
1 INTRODUÇÃO
Com a crescente exigência dos consumidores, por produtos de alta qualidade e baixo
custo, aumenta a necessidade das empresas se habilitarem para oferecer produtos que
satisfaçam estas exigências de mercado. Face ao exposto surge a necessidade das mesmas
capacitarem seus processos produtivos para essa nova realidade.
Neste contexto, Seis Sigma é uma metodologia que pode auxiliar na tomada de
decisão para a implantação de ações de melhoria de produtos e processos, proporcionando
satisfação aos clientes e lucratividade às organizações, ou seja, atendendo satisfatoriamente
as partes interessadas.
A metodologia Seis Sigma é uma estratégia de gerenciamento desenvolvida para
melhorar negócios, primeiramente utilizada pela Motorola nos anos oitenta e difundida
quando a Alied Signal e General Electric adotaram como método predominante no
gerenciamento de seus negócios (Eckes, 2002). De acordo com Bendell (2001), Seis Sigma
é mais que uma técnica de qualidade, é uma estratégia sistematizada para projetos de
programas de melhoria com o objetivo de atingir um nível de qualidade do produto com no
máximo 3,4 não-conformes por milhão de oportunidades. Em outras palavras, Seis Sigma,
é um esforço para otimizar os processos de produção visando assegurar até doze desvios
padrão (seis para cada lado do valor nominal) dentro da especificação de qualquer
processo. O programa Seis Sigma envolve a identificação do nível de qualidade e a
probabilidade de ocorrência de defeitos. A estratégia de negócios Seis Sigma se baseia nas
ferramentas estatísticas e especificamente em processos e métodos para alcançar metas
mensuráveis para aumentar a eficiência e a produtividade, reduzindo o desperdício e
melhorando produtos e processos (Challener, 2001).
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Este artigo faz parte de uma dissertação de mestrado que está sendo desenvolvida em
uma indústria petroquímica, que produz borrachas sintéticas SBR (Styrene Butadiene
Rubber) e NBR (Acrylonitrile Butadiene Rubber) em processo de emulsão em batelada,
onde o objetivo é a aplicação da metodologia Seis Sigma para reduzir a variabilidade na
característica de qualidade viscosidade Mooney (VM) do elastômero produzido e a
variabilidade no tempo de processamento das bateladas. Em função do andamento da
dissertação este trabalho apresentará apenas as etapas iniciais de aplicação da metodologia
Seis Sigma (Definir e Medir), cujos objetivos são elaborar um projeto de melhoria e
selecionar as variáveis críticas do processo que serão analisadas nas etapas posteriores do
estudo.
2 ETAPAS DA METODOLOGIA SEIS SIGMA
O método de trabalho utilizado é o que, segundo Eckes (2001), foi utilizado pela
General Electric (GE) e outras empresas para a melhoria dos processos, que consiste
basicamente numa seqüência de cinco etapas identificadas pela sigla DMAIC (Definir,
Medir, Analisar, Melhorar e Controlar). Estas etapas podem ser definidas como segue:
Definir – Nesta etapa são identificados os projetos Seis Sigma que serão desenvolvidos na
empresa, definidos os clientes do processo, suas necessidades e exigências com o objetivo
primeiro de satisfazer as suas expectativas em termos de qualidade, preço e prazo de
entrega. Será definida também a equipe para trabalhar no projeto e elaborado um mapa do
processo a ser melhorado.
Medir – Esta etapa abrange ações relacionadas à mensuração do desempenho dos
processos e a determinação da variabilidade dos mesmos. Através de consenso entre os
integrantes da equipe Seis Sigma da empresa, são identificadas as Variáveis de Entrada de
Processo-Chaves e as Variáveis de Saída de Processo-Chaves. Nessa fase, são utilizadas
ferramentas básicas como, por exemplo: as métricas Seis Sigma, a Análise de Sistemas de
Medição (MSA), a Análise de Efeito Modo de Falha e (FMEA) e o Desdobramento da
Função Qualidade (QFD);
Analisar – Aqui são analisados os dados relativos aos processos estudados, com o objetivo
principal de se conhecer as relações causais, as fontes de variabilidade e o desempenho
insatisfatório dos processos. Nessa fase, as ferramentas utilizadas incluem: visualização de
dados, testes de hipótese, análise de correlação e regressão, e análise de variância
(ANOVA). São desenvolvidos Projetos de Experimentos (DOE), com o objetivo de se
conhecer o efeito das variáveis de entrada sobre as variáveis de saída de cada processo,
através da mudança proposital nos níveis de operação de diversos fatores de controle.
Controlar – A partir daqui são implementados os mecanismos necessários para monitorar
continuamente o desempenho de cada processo, com o objetivo de garantir a sustentação
das melhorias ao longo do tempo. Entre as técnicas adotadas, destacam-se as seguintes: o
Controle Estatístico de Processo, os Planos de Controle, os Testes de Confiabilidade e os
Processos à Prova de Erros.
3 APLICAÇÃO DA METODOLOGIA
Os trabalhos de implantação da metodologia Seis Sigma na empresa iniciaram com
um projeto previamente escolhido, com base na criticidade do processo para o atendimento
às características de qualidade do cliente e no potencial de retorno financeiro para a
organização. Com a definição do projeto denominado de “Reduzir a Variabilidade dos
Resultados e Melhorar a Estabilidade do Processo de Reação”, iniciou-se a etapa definir
da metodologia.
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3.1 Etapa Definir
Com o projeto de melhoria definido, iniciou-se a primeira etapa de implantação da
metodologia Seis Sigma começando por uma descrição do problema; a enumeração das
conseqüências destes problemas para o cliente e para a organização; delimitações do
projeto; definição da equipe de trabalho para atuar no projeto e definição da meta a ser
alcançada. A apresentação do projeto abaixo, denominado Project Charter segue o padrão
sugerido por Werkema (2002).
Título do projeto: Reduzir a Variabilidade dos Resultados e Melhorar a Estabilidade do
Processo de Reação.
Descrição do problema: A linha de reação (processo em bateladas), na qual são
produzidos, entre outros grades, látices para a obtenção de elastômeros dos tipos NBR´s
especiais, SBR´s “a quente” e resina HSR, vem apresentando os seguintes problemas:
a) Uma grande variação na característica de qualidade Viscosidade Mooney entre
as bateladas;
b) Uma grande variação no tempo de reação das bateladas, ou seja, para cada
batelada processada o tempo de reação é significativamente diferente;
c) Perdas de bateladas em função do grande distanciamento do alvo da
característica de qualidade, inviabilizando a correção da mesma. Além das
perdas por variabilidade na VM, também ocorrem perdas provenientes de
causas especiais de variação atuando sobre o processo.
Conseqüência destes problemas para os resultados da empresa:
a) A necessidade do aproveitamento dos látices fora de especificação em outros
grades tendo como conseqüência riscos de contaminação e horas extras de
trabalho;
b) O atraso no cumprimento e eventualmente o não cumprimento da programação
de produção;
c) Aumento do número de bateladas a serem produzidas, devido a necessidade de
se produzir bateladas meramente para efetuar correções em bateladas
defeituosas, trazendo como conseqüência um estoque desnecessário de látices;
d) Aumento do número de trocas do tipo de elastômeros na área de
coagulação/acabamento tendo como conseqüências: (i) perdas de produção; (ii)
horas extras de limpeza; (iii) riscos de contaminação e (iv) consumo extra de
utilidades;
e) Estabelecimento do número mínimo de bateladas por corridas de produção, por
tipo de elastômeros, gerando estoque desnecessário.
Definição da Meta: As metas definidas para serem alcançadas em um período de seis
meses são as seguintes: (a) reduzir a variabilidade natural da Viscosidade Mooney em
100% das bateladas produzidas para uma amplitude máxima de 20 pontos (± 10 pontos em
torno do alvo); (b) reduzir a variação dos tempos de confecção das bateladas para uma
amplitude máxima de 3 horas (± 1,5 h em torno do tempo esperado).
Equipe de Trabalho: A equipe de trabalho para atuar no projeto foi assim constituída:
Coordenadores: Gerente de Produção / Gerente de Fábrica
Lideres do projeto: Eng. de Produção e Pesquisador (PPGEP/UFRGS).
Especialistas do Processo: Eng. de Processo, Eng. de Programação de Produção e
Supervisor de Produção (cliente do processo). Técnicos e Supervisores do Processo.
3.2 Etapa Medir
Esta etapa iniciou com a elaboração do fluxograma do processo, mapeamento do
processo e um brainstorming que contou com a participação da equipe Seis Sigma,
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especialistas e operadores do processo. A realização deste brainstorming teve a finalidade
de levantar e discutir as variáveis do processo que interferem nas características de
qualidade do cliente, servindo como fonte para a elaboração de um diagrama e uma matriz
causa e efeito, e também para aperfeiçoar o mapeamento de processo. Nesta etapa não
houve a preocupação em quantificar a intensidade da relação entre as entradas e saídas do
processo, já que isto seria contemplado em uma etapa posterior. Durante a reunião de
aproximadamente 3 h o grupo apurou 37 fontes de problemas que foram registrados em
um diagrama de causa e efeito. Mesmo não estando no escopo do encontro algumas
sugestões de melhorias já foram propostas pelos operadores.
De posse dos itens impactantes no processo, resultantes do brainstorming, construiuse uma matriz de causa efeito do processo e um mapeamento detalhado do processo,
incluindo neste último todas as etapas, as variáveis controláveis e os ruídos do processo. A
matriz de causa e efeito utilizada originou-se de uma matriz de processos de QFD. O
mapeamento de processo para a produção do látex SBR é apresentado na figura 1.
Verif. malhas de controle
e alinhamentos
Não
Ligar
agitador
Reator ajustado,
P = 0 / T> = 48 °C?
Prog Prod
quantidade dosada (contr)
tempo dosagem (contr)
Não temp. insumos (contr)
Aquecer
c/ vapor
Sim
Alimentar
STO / MOD
Alimentar
BDO após 50% STO
Alimentar
EM lavagem
Alimentar
EM ini
quantidade dosada (contr)
temperatura (contr)
origem (contr)
tempo de dosagem (contr)
max. 3200 Kg/h
Condicionamento(contr)
- isolamento
- lavagem sistema
- esgotamento
- enchimento
Alimentar
WT quente
pressão reator (contr)
controle temp. (contr)
temperatura WT (contr)
temperatura reator (contr)
fluxo reverso (ruído)
Não
Verificar sistema
NHL / NHV
4a hora de reação
Reator em
45 / 50 ºC?
1
Sim
seguir análise
horária
na 9a h de
reação analisar
ST e VM
6,5a hora de reação
Dosar
CAT ini
na 10a h de
reação analisar
ST e VM
coleta amostra
- morte látex (contr)
- ventagem (contr)
- diluição (ruído)
7a hora de reação
Dosar
MOD incr.
Adicionar
EM incr.
concentração (contr)
quantidade dosada (contr)
temp. do reator (contr)
tempo de dosagem (contr)
horário inicio reação (contr)
sistema de controle (contr)
tempo de estabilização (ruído)
temperatura reator (contr)
pressão reator (contr)
2
1
Sim
T no Reator
>=68°C?
tempo de dosagem (contr)
quantidade dosada (contr)
procedência (contr)
momento da dosagem (contr)
Quantidade dosada (contr)
tempo de dosagem (contr)
momento da dosagem (contr)
7,5a hora de reação
Alimentar
EM fin
quantidade (contr)
tempo de dosagem (contr)
momento da dosagem (contr)
procedência (contr)
Dosar
CAT fin
2
horário da dosagem (contr)
tempo de dosagem (contr)
quantidade dosada (contr)
O2 e tempo de est. (ruído)
fluxo reverso (ruído)
Não
∆ ST < 0,3%?
Sim
Transferir p/
V 2315 A/B
tempo de transf. (ruído)
Adicionar
200 Kg de EM
especificação (contr)
quantidade dosada (contr)
origem (contr)
Evacuar
V 2315 A/B
por 1 h
Transferir o látex
p/ A-25
Coagular
tempo de evac. (ruído)
temperatura de evac. (contr)
Figura 1 – Mapeamento do processo de produção de SBR em batelada
3.2.1 Matriz de Causa e Efeito
A matriz de causa e efeito é uma matriz de processos do QFD (Quality Function
Deployment ou Desdobramento da Função Qualidade) usada para relacionar e priorizar as
variáveis do processo (X´s) com os requisitos do cliente (Y´s), através de uma ordenação
numérica, usando como fonte primária o mapeamento do processo. O objetivo desta matriz
é evidenciar as variáveis do processo que estão associadas com as características de
qualidade, para auxiliar na identificação das variáveis críticas para a qualidade do produto
que devem ser monitoradas e/ou otimizadas. O preenchimento da matriz de causa e efeito
permite a visualização da importância de cada variável constituinte do processo. Com o
resultado desta matriz se obtém um Pareto dos X´s que pode ser usado como ponto de
partida na elaboração do FMEA (Análise do Modo e Efeito de Falha), e planos de controle
(QPB, 2001).
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3.2.1.1 Priorização da qualidade demandada pelo cliente
Segundo Ribeiro, Echeveste e Danilevicz (2001) para a elaboração da matriz de
causa e efeito do processo é necessário que se identifique corretamente os aspectos que o
cliente valoriza. A priorização dos itens de qualidade demandada é calculada levando-se
em consideração a importância de cada item da qualidade demandada, avaliação
estratégica, avaliação competitiva, ou outras avaliações que podem ser pertinentes em
aplicações específicas.
Neste estudo o índice de importância definido pelos clientes foi avaliado com base no
conhecimento técnico dos engenheiros de processo e técnicos da área destino do produto
(cliente interno), considerando-se na avaliação a importância de cada item para o cliente e
aspectos estratégicos da empresa, como impacto nos custos e na produtividade. A escala
utilizada teve uma pontuação de 1 a 10, onde a saída mais importante recebeu o número
mais alto.
3.2.1.2 Relacionamento das características de qualidade com as variáveis do processo
O relacionamento das características da qualidade, com as variáveis do processo,
consiste em avaliar o grau de relação existente entre as variáveis do processo (variáveis de
entrada) e as características de qualidade (requisitos do cliente). Para esta avaliação foi
utilizada uma escala sugerida pela apostila da QPB (2001), como segue: (i) 0 = não há
relação entre a variável do processo e o requisito do cliente; (ii) 1 = a variável do processo
afeta só remotamente o requisito do cliente; (iii) 4 = a variável de entrada tem um efeito
moderado no requisito do cliente; (iv) 9 = a variável de entrada influencia fortemente no
requisito do cliente.
A avaliação do relacionamento permite identificar quais as variáveis estão mais
fortemente relacionadas ao atendimento das características de qualidade, por conseguinte
ao atendimento às características críticas da qualidade para o cliente.
O estabelecimento das relações é feito respondendo-se a seguinte questão: se a
variável “x” for perfeitamente controlada, estará assegurado o atendimento das
especificações para as características da qualidade? Se a resposta for sim, então a relação
é forte (9); se a resposta for parcialmente, então a relação é moderada ou média (4), etc.
A matriz de causa e efeito depois de devidamente preenchida com os itens originários
do mapeamento do processo e do diagrama de causa e efeito, foi avaliada e pontuada pelos
componentes da equipe Seis Sigma e o Engenheiro de processo. Nesta oportunidade foram
discutidos os relacionamentos das variáveis de processo com os requisitos de qualidade do
cliente, para obter-se quantitativamente a importância das variáveis do processo.
3.2.1.3 Definição da importância das variáveis de processo
A definição da importância das variáveis tem por objetivo fornecer uma medida
concreta para avaliar o quanto cada variável está associada à obtenção das características
de qualidade, possibilitando a visualização daquelas variáveis de maior importância para a
qualidade. A importância das variáveis é calculada considerando-se (i) a intensidade dos
relacionamentos entre uma determinada variável e as características de qualidade e (ii) a
importância definida para as características de qualidade. Com os valores de importância
das variáveis, pôde-se elaborar um gráfico de Pareto onde as variáveis de processo são
apresentadas em ordem decrescente de importância.
Na matriz de causa e efeito e no gráfico de Pareto apresentados na figura 2 é possível
visualizar, em ordem decrescente, o grau de importância das variáveis de processo e a linha
de corte (assinalada no gráfico de Pareto) para a priorização das mesmas.
Após a análise dos dados obtidos da matriz da causa e efeito, priorizou-se para a
próxima fase do estudo as variáveis do processo com pontuação superior a 90, totalizando
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17 variáveis. Estas variáveis priorizadas criteriosamente pela equipe foram remetidas para
um estudo de FMEA.
(*) exceto tempo de reação.
15
Tempo de Reação
Importância das variáveis
0
9 9 0 0
153
Compartilhamento do sistemaTM /PC
9 9 0 0
153
Falhanadosagem deinsumos(quantidade)-OX
8.1 Morte simultânea - tempo p/ dosagem de TM (fila)
9 4 1 9
148
Contaminação OX -trocasinsumo
9 0 0 9
117
Tempo dosagem PC -probl.dosagem -deficiênciaB 22-18
4 9 0 1
106
Falhanadosagem deinsumos(quantidade)-TM
4 9 0 0
103
Fluxo reverso -OX
6.2.2 Tempo dosagem PC - probl. dosagem - deficiência B 22-18
9 0 4 0
102
TemperaturaACN
21.6 Falha na dosagem de insumos (quantidade) - TM
9 0 0 4
102
Tempo dedosagem dePC -esperanafila
Tempo dosagem PC -probl.dosagem -P altaV 15(proc.contr.P V 15)(=8.2)
Contaminação OX - trocas insumo
9 1 1 0
100
9 1 0 0
97
9 0 1 0
93
9 0 1 0
93
8.2 Morte simultânea - tempo transf. reator (dificuldade - uso Ni) (= 6.2.1)
9 0 1 0
93
Falhanadosagem deinsumos(quantidade)-M OD
7.2 Linha parcialmente cheia - MOD
9 0 0 0
90
Falhanadosagem deinsumos(quantidade)-PC
18
9 0 0 0
90
Linhaparcialmentecheia-CAT/AT
21.4 Falha na dosagem de insumos (quantidade) - MOD
9 0 0 0
90
Temp.etempo estocagem do EM cfe.origem (A-22ouA-23)
21.7 Falha na dosagem de insumos (quantidade) - PC
9 0 0 0
90
Falhanadosagem deinsumos(quantidade)-AT/CAT
7.3 Linha parcialmente cheia - CAT/AT
4 4 0 0
68
10
4 4 0 0
68
26
Temperatura ACN
6.1 Tempo de dosagem de PC - espera na fila
6.2.1 Tempo dosagem PC - probl. dosagem - P alta V 15 (proc. contr. P V 15) (= 8.2)
Tempo de atuação MOD incremental
Temp. e tempo estocagem do EM cfe. origem (A-22 ou A-23)
21.3 Falha na dosagem de insumos (quantidade) - AT/CAT
4 4 0 0
68
23
Especificação de insumos
4 1 1 1
53
24
Tempo de duração da dosagem de insumos
4 1 1 1
53
21.1 Falha na dosagem de insumos (quantidade) - monômeros
4 1 0 0
47
28
Momento da dosagem de OX
4 1 0 0
47
19
Tempo redução de temp. após insumos (45-50ºC)
4 0 1 0
43
12
Dif. aquec. V 23-15 A/B (t e T)
4 0 0 0
40
16
Efeito MOD incr. após morte
4 0 0 0
40
27
Contaminação MOD
4 0 0 0
40
4.1 Coleta amostra - tempo morte
0 4 0 1
31
4.2 Coleta amostra - tempo ventagem
0 4 0 1
31
M ortesimultânea-tempo transf.reator(dificuldade-uso Ni)(=6.2.1)
Linhaparcialmentecheia-M OD
Tempo deatuação M OD incremental
Variáveis de processo
13.1 Fluxo reverso - OX
Especificação deinsumos
Tempo deduração dadosagem deinsumos
Falhanadosagem deinsumos(quantidade)-monômeros
M omento dadosagem deOX
Tempo redução detemp.apósinsumos(45-50ºC)
Dif.aquec.V 23-15A/B (teT)
Efeito M OD incr.apósmorte
Contaminação M OD
Coletaamostra-tempo morte
Coletaamostra-tempo ventagem
Fluxo reverso WT quente
Temperaturado reator(oscilação ~2ºC)
Falhanadosagem deinsumos(quantidade)-EM
14
Fluxo reverso WT quente
0 0 9 0
27
1
Temperatura do reator (oscilação ~2ºC)
1 1 0 1
20
TemperaturaWT
Temperaturaapósadição WT quente
21.5 Falha na dosagem de insumos (quantidade) - EM
1 1 0 0
17
25
Temperatura WT
1 1 0 0
17
Coletaamostra-chuva-diluição
20
Temperatura após adição WT quente
0 1 1 0
10
InsuficiênciadeEO's(2bat's+contínuo)
0 1 0 1
10
Fluxo reverso -CAT
0 1 1 0
10
Sist.contr.detemp.do reator-quedaT apósadição CAT
13.2 Fluxo reverso - CAT
0 1 1 0
10
Coletaamostra-chuva-ventagem A-22xA-23
3.2 Sist. contr. de temp. do reator - queda T após adição CAT
0 1 0 0
7
0 1 0 0
7
Efeito dapressão dereação
4.3.1 Coleta amostra - chuva - diluição
5
Insuficiência de EO's (2 bat's + contínuo)
4.3.2 Coleta amostra - chuva - ventagem A-22 x A-23
200
Linhaparcialmentecheia-OX
7.1 Linha parcialmente cheia - OX
17
150
M ortesimultânea-tempo p/dosagem deTM (fila)
3.1 Sist. contr. de temp. do reator - T reação abaixo set (NBR)
21.2 Falha na dosagem de insumos (quantidade) - OX
100
Sist.contr.detemp.do reator-T reação abaixo set(NBR)
157
Compartilhamento do sistema TM/PC
50
Falhafech./abert.válvulascríticas(Quais?)
9 4 4 9
9
Falha fech./abert. válvulas críticas (Quais?)
Viscosidade Mooney
Entradas do processo
Sólidos Totais (**)
10 7 3 3
Saídas do Processo
Tempo total da batelada (*)
Avaliação da importância para o cliente
Importância das variáveis
(**) ST final da reação.
Tempo deduração daevacuação
29
Tempo de duração da evacuação
0 0 1 0
3
Efeito O2etempo estocagem CAT
2
Efeito da pressão de reação
Efeito O2 e tempo estocagem CAT
0 0 0 0
0 0 0 0
0
0
Condicionamento desistemas(exceto enchimento delinhas)
11
22
Condicionamento de sistemas (exceto enchimento de linhas)
0 0 0 0
0
Figura 2 - Matriz de Causa e Efeito e Gráfico de Pareto para as variáveis de processo.
3.2.2 Análise do Modo e Efeito de Falha (FMEA)
O FMEA é um método de análise de projetos (de produtos ou processos industriais,
e/ou administrativos) usado para identificar todos os possíveis modos potenciais de falha e
determinar o efeito de cada um sobre o desempenho do sistema, produto ou processo,
mediante um raciocínio basicamente dedutivo. É portanto um método analítico
padronizado para detectar e possibilitar a eliminação de problemas potenciais de forma
sistemática e completa (Helman, 1995).
Fogliatto e Ribeiro (2001) abordam não só o projeto mas também o processo,
afirmando que o FMEA tem como objetivos: (i) reconhecer e avaliar as falhas potenciais
que podem surgir em um produto ou processo; (ii) identificar ações que possam eliminar
ou reduzir a chance de ocorrência dessas falhas; (iii) documentar o estudo, criando um
referencial técnico.
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A relação “causa-modo-efeito” pode ser entendida como: (i) causas são efeitos que
geram, provocam, induzem ou motivam o modo de falha; (ii) modos de falha (tipos de
falhas) são eventos que levam a uma diminuição parcial ou total da função de um
componente ou sistema; (iii) efeitos são as formas como os modos de falha afetam o
desempenho do sistema, do ponto de vista do cliente deste sistema.
No FMEA procura-se determinar modos de falha dos sistemas mais simples, as suas
causas e de que maneira eles afetam os níveis superiores do processo. As perguntas básicas
que são feitas em uma análise de FMEA são: (a) Que tipos de falhas são possíveis de
ocorrer? (b) Que partes do processo podem ser afetadas? (c) Em ocorrendo a falha, quais
são os efeitos desta sobre o processo? (d) Qual o nível de importância da falha? (e) O que
fazer para preveni-la?
O resultado do estudo de um FMEA é o número de prioridade de risco (NPR), que é
calculado a partir de três avaliações quantitativas relacionadas com os efeitos potenciais de
falha, as causas potenciais de falha e os controles disponíveis para detectar estas causas e
falhas que o processo pode apresentar. O NPR é calculado simplesmente multiplicando os
índices de Severidade, Ocorrência e Detecção (NPR = S.O.D).
Para o estudo de FMEA foram transportadas para o formulário do FMEA as variáveis
priorizadas na fase anterior. Este estudo contou com a participação da equipe Seis Sigma e
especialistas do processo. Com base nos valores dos NPR´s calculados pôde-se selecionar
aquelas variáveis que realmente são importantes de serem estudadas e melhoradas, ou seja,
as variáveis que trarão resultados significativos, se melhoradas, tanto para o cliente como
para o negócio da organização. Para dar continuidade na etapa seguinte do estudo foram
selecionados os itens com NPR superior a 280. Os itens mais pontuados convergiram para
três grupos de variáveis: (i) sistema de dosagem dos insumos OX (oxidante), MOD
(modificador), TM (terminador), ACN (acrilonitrila) e PC (potassa caustica); (ii) controle
de temperatura do reator e ACN; (iii) atraso na dosagem da PC. Na figura 3 é apresentado
um formulário parcial do FMEA de processo resultante do estudo.
Projeto Seis Sigma
Item: Sistema de Reação
Equipe:
Proc/Prod/Pesq
NONONO Ind. e Com. S/A
FMEA de Processo
Número :
001/2002
linha parcialmente
cheia
10
t reação
17
contaminação
VM
t reação
21.2
variação na
quantidade
VM
dosada
t reação
ST
medição de vazão
de Falha
fluxo reverso
x
Atuais
ver item 13.1
x
xx
Ação
Respon-
Recomen-
sável e
dada
Data
10 condicionamento
1
proc. operacional
10
100
sistema comum
HPC/HPPM
1
proc. operacional
10
100
4
condicionamento
1
proc. operacional
10
70
Analisar pureza?
7
sistema comum
HPC/HPPM
1
proc. operacional
10
70
Analisar pureza?
4
sistema de
dosagem
10
registro da quant.
dosada
10
700
Ver OBS. 1
7 medição de vazão x ver item específico x
xx
1
contaminação
x
erro set-point
1
fluxo bifásico
(sólido/gás)
7
ver item 17
x
xx
automação e IO's
4
28
alarme fluxo rever10
so e atuação automatismo (bomba >
10
válv.) (13.1)
490
vibração
4
linha parc. cheia
(após FT)
7
xxx
10
490
vazão fora escala
(>100%)
1
xxx
10
70
defeito no
instrumento
1
xxx
10
70
Ação
Efetuada
NPR
VM
Controles
Severidade
Ocorrência
Detecção
de Falha
Causa
Potencial
NPR
7.1
Efeito
Potencial
Detecção
dosagem OX
Modo
Potencial
Ocorrência
Entradas do Item
processo MC&E
Severidade
Data Revisão : 30/04/02
Ver OBS. 2
280
Ver OBS. 2
Figura 3 – Estudo de FMEA para as variáveis de processo (formulário parcial)
ENEGEP 2002
ABEPRO
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XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção
Curitiba – PR, 23 a 25 de outubro de 2002
4 CONCLUSÕES
As etapas 1 definir e 2 medir com os objetivos de: (1) a partir de um processo a ser
melhorado, descrever o problema, avaliar as conseqüências destes problemas para os
resultados da empresa, definir as metas a serem alcançadas em um determinado prazo e
definir a equipe para implementar o projeto; (2) selecionar as variáveis críticas de processo
para o atendimento aos requisitos dos clientes e aos interesses da organização, mostrou-se
um modelo consistente e capaz para a obtenção das informações que serão trabalhados nas
etapas posteriores da metodologia.
A utilização de um diagrama de causa e efeito em conjunto com o mapeamento do
processo contribuiu muito para que variáveis importantes não deixassem de ser
identificadas, haja vista, que os dois estudos partiram de fontes diferentes. O diagrama de
causa e efeito que se originou do brainstorming, realizado com a equipe Seis Sigma e
especialistas do processo, e o mapeamento do processo que foi baseado na engenharia de
processo, possibilitou o levantamento criterioso das variáveis de processo críticas para o
resultado do estudo.
A seqüência do estudo com a utilização da matriz de causa e efeito e do FMEA foi
produtiva, pois o agrupamento de alguns itens afins facilitou o estudo e enfatizou a
criticidade de determinadas variáveis de processo.
O estudo conseguiu indicar, com base nas etapas anteriores, os itens que precisam ser
investigados com vistas a serem melhorados. Neste trabalho os sistemas de dosagem dos
insumos OX, MOD, TM, ACN e PC; o sistema de controle de temperatura do reator, o
controle de temperatura do monômero ACN e os problemas de atraso na adição da PC no
látex de NBR foram as variáveis de processo priorizadas para a seqüência do estudo.
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ENEGEP 2002
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